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分析 ✕ ビジネス

に関する学び

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講座で得た大切なことは？ この講座を通じて、自分が大切にすべきポイントを改めて認識することができました。まず、目的を定めることの重要性を痛感しました。ゴール設定や論点を正確にするために、必ずシンプルなフレームワーク（例えば、３C、バリューチェーン、コスト削減やバリュー拡張、５F視点）をセットで活用し、全体像を一旦俯瞰することの効果を実感しています。また、ターゲットを誰にするのかを明確にし、その理解を自社だけでなく取引先にも広げる必要があると学びました。そして、限られた資源の中で本当に重要なことにフォーカスするために、不要な部分を捨てるという考えが、最終的には顧客満足につながると感じました。 日常で学びはどう変わる？ これらの学びは、日常生活のさまざまな場面で応用できると感じています。ビジネスシーンにおいては、3Year planやNegotiation、サービス開発などで、目的や資源、ストーリーテリングの視点を持つことで、規模が大きいプロジェクトでも立ち返りながらクイックに分析ができるようになりました。また、自身のキャリアを検討する際には、自分のユニークな強みや差別化戦略を振り返ることが、経済価値や希少性、模倣困難性、組織への影響などの観点から自分自身を理解するための手助けとなっています。さらに、家族や同僚、友人と接する場合にも、短期から長期までの目的や現状とのギャップを確認し、優先順位を整えることの大切さを実感しました。プライベートな時間の使い方についても、あるべき姿を思い出しながら自分なりの仕組み作りを進めることができ、受講中の学びが多方面で活かされると感じています。

経済性の理解は十分？ 規模の経済や不経済、範囲の経済、ネットワーク効果といった概念を正しく理解することは、事業経済性のメカニズムやビジネス法則を誤らないために必要です。特に、指数関数的に変化する現代では、テクノロジーがキーワードとなり、迅速な対応が競争の基盤となっています。 シナジーは本当に有効？ 学んだことの一つに、「シナジーは本当にあるのか」という点があります。既存の資源を活用して効率的にビジネス展開を行うことが一般的ですが、その方法が本当に効果的なのか、既存資源が競争優位性として本当に機能しているのかを慎重に分析する必要があります。シナジーが逆に非効率的になることもあるからです。 部署異動は効果ある？ 自社業務に当てはめて考えると、社内異動が範囲の経済に関連するのかという疑問が生じます。現在所属している技術部から、将来的にマーケティングや営業など他の部署への異動を考慮していますが、過去の知見や経験を新しい部署に活かすことでシナジー効果が本当に生まれるかという点について考えたいです。これをどのように分析し、判断すべきなのかを検討しています。 兼任制は効率化？ また、組織内で兼任制を採用しており、ISO監査やプロジェクト管理、営業活動を行っていますが、規模の経済性から見るとこの方針が適切かどうかも重要な検討事項です。このようなことも鵜呑みにせず、メリットとデメリットをしっかり整理し、分析する習慣を持つことが大切です。指数関数的に変化する時代において、判断に迷う場合はまず行動を起こし、やりながら調整しつつスピードを出すことも求められていると感じます。

リソースの投入はどう？ リソースは限られているため、最も効果的な場所にリソースを投入する必要があります。そのためには、優先順位を明確にし、判断基準をしっかり持つことが重要です。事例で学んだROI（投資した資本に対して得られる利益の割合）は非常に参考になりました。また、手元に判断材料がない場合には、仮説思考を活用して検討を進めることも有効です。異なるパターンを考慮し、ポジティブ、ネガティブの両面から設定を検討するのもよい方法です。複数の視点を持って考えることは、ビジネスの複雑な状況において必要不可欠です。 ROI評価、改善は？ 判断過程でROIが低い業務は、思い切って見直すべきです。戦略においてはメリハリをつけて判断し、数値に基づいて決断することが求められます。 業務の見直しは？ 自身の業務を見直す際、費用対効果を考えてみます。時給9千円に見合っているかどうかも考慮します。 業務改善の具体策は？ - **帳票管理** 帳票の整合性確認に時間がかかっているため、これを自動化することを検討します。 - **報告資料** 報告内容が多く、時間がかかるため、上司が使わないであろう報告内容は簡略化します。 - **新規顧客獲得活動** マッチングプラットフォームを用いた活動で受注率が低いため、自組織の強みを活かした案件にシフトし、紹介活動に力を入れます。 - **活動行動ログ** より良い目標に向かうために活動の目標を明確にし、それに基づくデータを再確認します。正しい分析を行うために、ゴミデータの除去も意識します。

どんな仮説を考える？ 仮説を事前に多角的に考えることが重要です。仮説を構築するための材料として「比較の軸」が存在し、Week2の設問4では「どのような切り口が考えられるか」という問いかけがありました。そこで、いくつかの切り口を無理のない範囲で検討した結果、Week3の設問1における仮説パターンの設定が容易になりました。切り口がなければ、「30歳前後のビジネスパーソン」以外の像を描くのはすぐに行き詰まってしまいます。しかし、切り口を明確にすることで、切り口の個数や各切り口が持つ要素数が設定でき、その掛け算によって仮説パターンを構築する枠組みが整います。仮説は「そのパターンであれば、どのような状況や条件が考えられるか」という、一定のとっかかりをもって検討することが可能となります。 成長指標をどう見る？ また、事業の成長を示す指数の設定についても考える必要があります。成長の指標としては、直接的には「売上」や「利益」が挙げられますが、これだけでは解像度が低く、分析やそれに基づくアクションの軸としては不十分です。エリアや商品分類ごとといった軸を設定し、より具体的な分析ができるように解像度を上げる必要があります。 どんな軸で考える？ さらに、軸を設定する段階ではまず「切り口」となるアイデア出しが求められます。たとえば、分かりやすい切り口として「エリア」や「商品」が考えられますが、その他に「時間」や顧客側の分類（顧客、部門、属する業界など）も有効です。このようなアイデア出しの際には、ロジックツリーやブレーンストーミングといった手法が有効に活用できると考えます.

分析の前提は合ってる？ 「分析とは」「データについて」「ビジネスにおける分析」についての解説を通じて、日常の業務における暗黙の前提が見直される機会となりました。データ分析には、それぞれの経験により前提や基盤となる考え方にバラツキがあることが分かり、データを比較する目的を意識する大切さを学びました。ワーキンググループでは、積極的に意見交換を行い、メンバーからの多くの意見を参考にしつつ、自らの意見も発信できたことに感謝しています。 未来予測をどう図る？ 普段の業務では、「分析とは」「データについて」「ビジネスにおける分析」についての振り返りを行い、業務の流れを見直すことができました。社内のKPI達成のために、次月に向けた改善計画を策定していますが、過去の実績結果をもとにした流れだけでは未来予測が考慮されていないことに気づきました。そのため、未来予測をデータとして仮想化し、改善計画に組み込むことで、より効果的なアクションを起こしていきたいと考えています。 改善策はどう統一？ 現状では、分析後の改善アクションが各メンバーの個人裁量に委ねられていることに気づきました。この活動を通じて得たデータを元に、ベースラインを見つけることで、他の拠点や部署にも均質な業務品質を展開できる可能性があると感じています。 新たな発見はある？ 一方、メタ思考的な視点から、社内に未分析の領域があることも考えられます。これらを確認し、分析する価値が見出された場合には、新たなデータ取得の検討や仮説構築を通じて、具体的な成果を導き出す道筋を考えたいと思います。

市場と戦略は合致？ スケールメリットといったビジネス戦略の定石を用いる場合、自社でそれが効果的に機能するかを正しく分析することが重要です。戦略を決定する際には次の段階を踏むことが大切です。まず、市場と自社の状況を分析し、自社が置かれている環境を正確に理解します。次に、定石となるビジネスのメリットやデメリットを検証し、比較します。最後に、効果が見込めると判断できたら実行に移ります。 業務集約の効果は？ 自部署の業務では、100以上の拠点の業務を1拠点で代行するという形で集約しています。この業務集約は、製造業とは逆向きのスケールメリットを示していると考えられます。例えば、各拠点で個別に行っていた事務作業を1か所に集約することで重複作業を省き、コストダウンを実現しています。また、特定のメンバーで業務を集約することで習熟度が向上し、更なるコスト削減が可能になっています。さらに、AIや自動化技術を導入することで業務効率を高め、さらなるコストダウンが促進されています。 収益拡大の鍵は？ ここで得たノウハウをしっかり蓄積し、それをコアコンピタンスとして外部収益の獲得につなげることを目指しています。現在進めている自社内の業務集約・効率化については、さらなる集約可能な工数を探求し、高品質化につなげていくことが求められます。また、外部収益獲得に向けてはターゲットとなる顧客層を明確にし、受託可能な業務範囲を想定して、必要な技術に関する知識を得るために注意を払うことが大切です。ターゲットを明確にし深掘りしていくことが、コアコンピタンスの形成に繋がるでしょう。

授業でのB/S分析意義は？ ライブ授業やグループワークで、ある企業のB/S分析に取り組みました。まず、授業では、企業が提供する価値（非日常体験やホスピタリティなど）を確認し、そこから生み出される売上項目（入場料、宿泊料金、飲食、グッズ、ロイヤリティなど）を整理しました。さらに、これらに伴う費用（売上原価）についても順を追って考えることで、抜け漏れを防ぐ手法を理解しました。一人ではなく、他者の意見を取り入れることで得られる学びの大きさを改めて実感するとともに、実際のB/Sの数字から、流動資産の現金が多い理由を納得することができました。自分が勤務する会社について、どのようなリスクマネジメントが行われているのか、また固定資産の減価償却や耐用年数についても関心が高まりました。たとえば、自社ビルの償却終了後の対応などを多角的に考える必要性を感じました。 設備投資戦略の秘密は？ 勤務先の設備投資や固定資産戦略についても興味が湧き、資料を探したり担当者と話をする中で、自分の知見や考え方を広げたいと思うようになりました。また、他業種のビジネスにも関心があり、各企業の会計情報をまとめた書籍を購入して読むことで、日常のビジネスシーンに活かせる知識を得ています。 決算の背景を探る？ さらに、企業会計に対する興味から、先日行われた大手自動車メーカーの決算発表を単に数字で捉えるのではなく、その背景や今後の展開について考察する機会となりました。この経験をもとに、自社や自身のビジネスの在り方を、情報を整理しながら自ら考えていこうとする意識が生まれました。

利益はどう見える？ 儲かっているかどうかを判断する際、P/Lのどこを見ればいいのかが理解できました。特に、事業のコンセプト通りに利益を上げられているかを評価する際には、営業利益に注目するとよいと思います。P/Lの各利益項目を見ることで、安定的な利益なのか、突発的なものなのかを判断しやすくなりました。 薄利多売の工夫は？ 例えば、今回のケーススタディとは反対に、薄利多売のビジネスモデルの場合は、販売管理費の削減や粗利をどれだけ残せるかといったコスト意識が特に重要になります。粗利や営業利益、経常利益、税引前当期純利益のそれぞれの意味合いについても理解が深まりました。 過去どう振り返る？ 特に役立ったポイントとして、自社のP/Lを確認し、目標とする利益が事業のコンセプトと整合性があるかを確認すること。そして過去のP/Lを振り返り、近年の変化を把握して、市況環境と事業成績を想像してみることです。また、P/Lを見て各会社の稼ぎ頭やその逆を確認することも有益です。経常利益が特に高い、または低い時には、その背景にどんな要因があるのかを調べることも重要です。 数字と実感は？ 次に、金額を割合に置き換えて考えることや、事業のイメージとP/Lの内容が一致しているかを確認することが重要です。新聞やニュースで○○利益が過去最高と報じられた際には、他の利益も確認すると新たな洞察が得られることがあります。さらに、前期の投資が今期または将来的にどのように働くのか、その影響が営業利益として見返りを出しているかに注意を払い続けることも求められます。

目的の設定はなぜ重要？ 分析を始める前に、目的の設定が非常に重要だと感じました。ビジネスにおいては、自分たちが他者のどんな課題を解決できるのか、そして自分たちの強み（競合優位性）は何なのかを明確にしてから、目標や目的を設定することが大切です。データ分析はクライアントの課題を解決するための手段の一つであり、データ分析の手法を学ぶこと自体を目的にしないように心がけたいと思います。 生存者バイアスにどう対抗する？ また、生存者バイアスに引っ張られないコンサルティング施策の立案も重要です。成功事例を基準に判断し、成功しなかった事象を軽視する傾向があります。そこで、解決策として生存者と非生存者の両方に目を向け、結果全体のデータ分布を分析することが必要です。 複数視点を持つ重要性 複数の視点を持つことも大切です。肯定的な結果だけでなく、否定的な結果も含めて複数の結果を検討します。そのためには、失敗に関するデータを収集し、様々な立場の人たちからフィードバックを幅広く集めることが求められます。 自分の仮説をどう疑う？ さらに、自分の考えを否定してみることも重要です。自分の仮説や結論に対して疑問を投げかけることで、新たな視点が生まれます。 プロセスに注目する理由は？ 最後に、データを定点観測する際は結果だけに目を向けないことです。最終的な結果だけでなく、その結果に至るプロセスにも注目します。複数のタイムポイントを設定し、結果に至るまでの変動やどの時点で問題が発生したのかをデータに加えるように心がけることが大切です。

ロジックで課題は見える？ ロジックツリーを用いることで、曖昧だった課題や問題が階層分解や変数の使用を通じて、より明確に整理できると実感しました。また、ZoomなどのWeb会議の場で、ロジックツリーを活用しながら板書を行うことで、参加者が意見を出しやすい環境を作り出せることに気づきました。 損切りはどうすべき？ サンクコストに関しては、新しい投資手段において、損失が出た場合の「損をしたくない」という心理的なバイアスが損切りを遅らせることがあると感じました。投資した株が収益性を見込めないのであれば、速やかに損切りを行い、収益性が期待できる他の株式に投資することの重要性を再認識しました。 データ選びの秘訣は？ 以前、あるAI専業企業の方とお話しした際に「AIに入力するデータが現場の課題に適していないと、どれほど優れたAIであっても成果は上がらない。データ選定には全体の7割ほどの時間が必要」との意見を伺いました。この時、授業で学んだMECEや定量分析、ロジックツリーの重要性を実感しました。今後、工場内での課題解決を目指すAIのデータ選定にも、この知識を活用したいと思います。また、工場での品質管理の発表においても、ロジックツリーやMECEの考え方を活用して資料を作成したいと考えています。 競馬・テニスはどう活かす？ また、競馬の予想にもロジックツリーや定量分析を活用したいと思っています。さらに、趣味の硬式テニスの大会後には、クラブの反省会でMECEなどの手法を取り入れられたら効果的だと感じています。

会計データの意味は何？ 会計データが単なる数字や割合ではなく、企業が顧客に提供する価値と密接に結びついた「意味ある情報」として捉えられる点が印象に残りました。企業の提供価値やビジネスモデルに即してP/L・B/Sを分析することで、従来は抽象的だった数字に具体的な背景が読み取れるようになったと感じています。また、異なる業界の事例を比較検討することで、業界特性やビジネスモデルがより明確に理解できるという新たな視点も得られました。 比較で何を発見する？ 受講直後は、競合企業との比較に重点を置いていましたが、異業種との対比により新たな発見があることに気付かされました。もともと自社は通信制の教育事業を中心に展開しているため、同業他社との比較が主でしたが、コンテンツ配信の観点から他業界の会計データを参照することで、売上原価の削減など別の改善策を検討する余地が見えてきました。今後は「提供価値を意識した会計データの読み解き」と「比較・対比を通じた気付き」を大切にしていきたいと考えています。 異業種の決算書は何を示す？ また、新規事業立案にあたっては、競合のみならず異業種の決算書も調査し、従来の儲け方以外の可能性や資金の使い方、調達方法について幅広い視点で検討していきます。具体的には、5月末までに決算書が提出される企業の事例を調べ、6月中に自社との比較分析を行う予定です。決算書全体を細部まで追いかけるのではなく、主要な利益項目など大きな数字に注目し、グラフなどを活用して全体の傾向を把握した上で詳細な分析に進むことを意識していきます。

マーケはどう捉える？ マーケティングの定義は人それぞれの捉え方があり、どの考え方も広い意味でのマーケティングに含まれることを学びました。思考や仕組み、プロセス全体が一体となっているということを再認識し、異なる視点が必ずしも間違いではないという気づきも得ました。自分の商品だけでなく、顧客にその魅力を伝えるサイクルを確立し、最終的に顧客に選ばれる重要性を強く感じました。自分自身、もっと執念深く取り組む必要があると実感しています。 ブランドはなぜ必要？ 現在の業務は技術を起点としたプロダクトづくりが中心ですが、顧客にそのプロダクトの魅力をしっかりと伝えるためには、ブランドづくりが不可欠だと考えています。魅力を感じてもらえるターゲットが存在するのか、販売の仕組みが適切かどうかを継続的に分析していくことが必要です。常に自分の考えが正しいか、適切かを問い直す姿勢が求められており、顧客のニーズに合致するかを判断するためのマーケティング的視点の習得と活用が今後の課題だと感じています。 顧客理解はどう進む？ まずは、顧客が本当に求めるものを理解し、顧客の思考や行動を分析することから始めたいと考えています。コアファンの探索を通じて、その行動原理や商品の用途を再確認し、ユーザーストーリーマップを作成する予定です。また、顧客インタビューに際しては、対象者にブレがないか、質問内容が適切かどうかを十分に検討した上で実施します。仮説検証の際にも、一方的な判断に偏らないよう論点を整理し、ビジネスの勝ち筋を見出す努力を続けたいと思います。