(39ページ目)

分析 ✕ 結果

に関する学び

---

平均値への新たな気づきは？ 私はこれまで、単純平均値、中央値、標準偏差については書籍を通じて知識を得ていましたが、加重平均や幾何平均の重要性について十分に理解していませんでした。特にビジネスにおけるこれらの"平均"の概念の重要性に気づかされました。単純平均値では、表層に現れる数字とユーザーの実感が一致しない場合があり、「平均値（単純平均値）はあまり使えない」という固定観念を持っていました。しかし、その観念は、自分自身が適切な活用方法を知らず、また選択できていないことに起因していると気づかされました。 加重平均がもたらす変化 これまでは単純平均値を用いて、少額製品の評価が難しいと感じ、売上の大きい少数の製品に解析の重点を置いていました。しかし、今後は加重平均値を用いた分析を行うことで、少額製品の販売単価にも注目し、損益分岐点を明確にすることができるのではないかと感じています。 来期計画に反映する方法は？ 現在、来期に向けた活動計画の策定を進めており、今回学んだ代表値の考え方を売上分析に反映させる予定です。これにより、前期とは異なるアプローチでデータを作成し、その結果を上位メンバー会議で審議する予定です。

広い視野の大切さは？ 広い視野で物事を考えることは、経営者としての視座を持つことと同義であり、その結果、課題や求められている事案が明確に見えるようになります。 分析は何が重要？ 例えば、3C分析やSWOT分析、バリューチェーン分析といったさまざまな分析フレームワークを、用途に応じて適切に使い分けることで、戦略や戦術がより明確になります。 経験から何が学べる？ 私自身、以前は営業部門に所属していた時に、特に転勤などの環境の変化がある際にSWOT分析を頻繁に利用していたことを思い出しました。自身の視座を持ちながら分析を行い、営業戦略を考案し、上司に提案していたのです。現在は間接部門に所属しており、3C分析を使用する機会が増えていますが、フレームワークを適宜思い出しながら活用していきたいと考えています。 課題整理はどう進む？ 定期的にフレームワークを用いて分析を行うことで、現状の課題を常に明確にし続けることができます。課題が全くないという状態は存在し得ないため、常に考え続けることが大切です。また、他者と分析内容を共有し、見解のブレがないか確認することで、整合性を向上させることができると考えます。

暗黙知が示す問題は？ 既存業務では、表面的には問題が見受けられなくても、暗黙知により不便さが隠れている可能性があります。そのため、ユーザーが大雑把に抱える課題を観察しつつ、定性分析を使って解決策を見出す必要があると感じています。まずは、現場をしっかり確認し、困りごとを持つ人がいないか探すことを心がけたいと思います。 仮説は有効か？ また、自分自身が業務に追われ、常に周囲を見る余裕がなかったことも実感しています。そのため、あらかじめある程度の仮説を立てることが重要だと考えています。チームメンバーからは、偶然の会話の中で困っている点が見つかる場合があると聞いており、日常的にいろいろな人と話をするよう努めるつもりです。 分析手法はどう変わる？ 今回の学びでは、暗黙知と定量分析の双方が大きなポイントとなりました。さらに、コーティングの手法を習得できたことで、これからはアンケートやインタビューで得た情報をコーティングする習慣を身につけたいと考えています。現在は生成AIの活用により、簡単にコーティングが可能となっているため、その点を意識しながらアンケート結果の分析にも取り組んでいきたいと思います。

問題をどう洗い出す？ 今回の学習では、まず何が問題であるかを洗い出し、その問題箇所を明確にすることの重要性を学びました。問題の原因を詳しく分析し、対策を検討・実行するプロセスや、結果から各要因を考察する点、さらに理想と現状のギャップを埋めるための工夫が大切であると実感しました。 分析手法は何か？ また、分析手法としてロジックツリーやMECE分析、さらに階層分析と変数分析の活用が有効であることを学びました。これらの手法を用いることで、データの整理がしやすくなり、効率的な分析が実現できると感じます。 実例で何を発見する？ 具体例として、交通系ICカードの決済データを利用し、加盟店やキャンペーンごとの売上分析に応用できる可能性があると考えました。売上分析においては、年代、性別、居住地、曜日などの視点で検証し、来店回数や決済金額の傾向も踏まえて全体的な分析に役立てたいと思います。 量と質のバランスは？ 最初の段階では、質よりも量を意識して経験値を積むことが重要と考えています。質も適度に保ちながら、実践を重ね、ロジックツリーやMECE分析を積極的に活用してデータ分析に取り組んでいきたいと思います。

全員の意識合わせは？ 共有の目的意識を持つことが非常に大切であると学びました。情報整理や分析のためにフレームワークを活用することは重要ですが、まずは全員が目的に対して合意を得ているか確認することが肝心です。目的が異なると、期待する成果や得られる結果が大きく変わり、最終的に目的が達成できない状況に陥ることもあります。したがって、目的意識を共通化することの重要性を再認識しました。 プレゼンで何を意識？ プレゼンを行う際には、この目的意識を心に留めて取り組んでいこうと思います。私たちの組織は新しく、革新的な取り組みを設計する機会が多くあります。その中で、目的の明確化、現状の把握、課題解決に向けた取り組みを整理し、目的達成に向けた提案を行うことが求められています。そのため、提案時には特にこの点を意識して取り組む予定です。 文字化で整理どう？ また、すべてを文字に起こすことも重要だと実感しました。文字化することで、目的を上流に遡りやすくなり、各種のフレームワークを活用する際に情報が整理しやすくなります。提案の機会があれば、積極的にフレームワークを活用し続け、今回学んだことを実践し続けていこうと思います。

原価比率の意味は？ 売上原価の金額だけでなく、売上に対する原価の比率を確認することで、粗利時点での収益性や効率性が分かります。もし競合他社と比較して原価率が高い場合は、どの要因が利益を圧迫しているのかを検討する必要があります。たとえば、客単価を上げることが収益増につながるのか、あるいは減収を招くのかを考えると同時に、企業が提供する価値やコンセプトに合わせた適切な価格設定が求められると学びました。 業種ごとの違いは？ また、業種ごとにPLの動きが異なり、原価率の傾向も変わる点を理解しました。自社と競合他社のPLを比較することで、売上面での優位性や原価管理の状況が把握できます。その結果をもとに、どの部分を伸ばし、どこを抑制すべきかを明確にし、具体的な行動を検討することが大切です。 成長戦略のポイントは？ 最終的には、こうした分析結果を社内で共有し、一人ひとりが意識を変えることで、会社全体の利益向上と持続的な成長につなげることが理想です。さらに、原価率や販管費の高低による各社のメリットとデメリットを正しく理解し、自社のPLが会社のコンセプトに沿っているかどうかを常に確認することが重要だと感じました。

「眼に仕事をさせる」とは？ 「眼に仕事をさせる」というキーワードが強く印象に残りました。データの素材を抽出した後、それをどのように分解して分析するか、「本当にそうなのか？」と丁寧に考えることの大切さを学びました。手を動かしてグラフに加工し、分解の方法を工夫し、分析結果を基にさらに複数の切り口で見直してみる。こうした広がりや深まりを追求することが、業務遂行上大切だと感じました。 顧客満足度を高める方法は？ この考え方は自身の業務に限らず、顧客満足度を高めるための分析をメンバー間で進める際にも重要です。多くの切り口から傾向を探ることで、データ上から納得できる顧客感情の変化を捉え、ニーズに応えるストーリーを共に描きたいと思います。 視覚化の重要性は？ グラフにして視覚化することで、数値の羅列では見えなかった傾向が見えてきます。しかし、多忙の中で実行できていない現状があるのも事実です。時間の制約がある中でも最適な分析を尽くすためには、「別の視点から見るとどうなのか？」と語り合える余裕を持つことが求められます。高い視座と粘り強さを有する強いチームづくりに向けて、今回の学びを生かしていきたいと感じました。

無借金経営の何が魅力？ 無借金経営のメリットとデメリットがイメージでき、事業を継続するために売上を伸ばす際は、負債と純資産のバランスを考慮した適切な投資が必要であると理解できました。また、業界やビジネス規模によってバランスシート（BS）の各項目のバランスが異なることがわかり、各社のBSを分析する前には、まず業界の特徴を把握する必要があると感じました。 BSと仕事の関連は？ 現在の業務において直接活用する場面は少ないものの、自分の仕事が結果的にBSのどの部分（たとえば固定資産管理や在庫保有など）に関連しているかを意識してみたいと思います。さらに、所属する業界の特徴に基づいた分析を続け、他社との比較ができるようにスキルを高めたいと考えています。 業界特性はどんな？ 業界によって固定資産と流動資産の割合や、負債と純資産の割合が大きく異なるため、まずは対象企業が属する業界の傾向を確認した上で、その企業のBSを見直し、特徴を捉えたいと考えています。また、BSの結果と損益計算書（PL）の結果との関連性、特に人件費などPLには反映されるがBSには現れにくい影響についても、より深く学んでいきたいと思いました。

なぜ即答に飛びつくの？ 今回、事前にさまざまな切り口でデータを分解して取り組んでみましたが、実践してみると答えにすぐ飛びついてしまう傾向に気づきました。こうした状況を避けるためにも、出てきた答えや傾向に対して常に「本当にそうなのか？」と問いかけることが重要だと学びました。 MECEで何を感じた？ また、MECEの考え方を学び、もれなくダブりなく切り分ける基本的なパターンは把握できたものの、プロセス分解という視点は初めて触れるものであり、新たな発見となりました。 顧客分析はどう進む？ 現在、顧客満足度調査を実施しており、まもなく結果が出る状況です。評価と顧客への対応との関係を分析する予定でしたが、今回学んだデータの切り口やMECEの考え方を活かして、層別分解に加えプロセス分解を取り入れた分析を試みたいと思います。 新手法に何を期待する？ 来月には顧客満足度調査の結果分析を行う予定で、メンバーが実際に分析に取り組む中で、出てきた答えに対して常に「本当にそうなのか？」と問いかける姿勢を大切にし、層別分解とプロセス分解を組み合わせた新たな手法を提案していきたいと考えています。

データの見方はどうなる？ データの視点やグラフの表示形式が異なるだけで、見方が大きく変わることを実感しました。データ分析を行う際、まず仮説を立て、その仮説に基づいて情報を得るための切り口を考えたいと思います。逆に、他者が行ったデータ分析の結果を見るときは、その結果やグラフをそのまま信じるのではなく、見落としていることがないかを注意深く確認することを心掛けたいです。 顧客アンケートはどう見る？ 業務で顧客アンケートを分析する機会が多いため、分析時に複数の観点から試してみたいです。また、サービス改善を設計するときにも、データを根拠にした設計ができるように役立てたいです。特に定性的データ、つまり自由記述のデータをどのように分析していけばよいのか、これからさらに学んでいこうと思います。 定性と定量の使い分けは？ アンケート分析に関しては、事業部での週次ミーティングで報告することが多いため、その際には複数の観点からの分析結果を提示できるようにしたいです。また、定性的データの解釈に関しては、単独で分析するのではなく、定量的データと組み合わせて客観的に分析できるように努めたいと考えています。

イシューの意義は？ クリティカルシンキングを通じて最も得られた学びは、「イシューを明確にすることの重要性」です。解決策を決定する際にイシューが不明確なままだと、結果的に意味のある成果が得られない可能性が高いと感じました。答えにたどり着くためには、ピラミッドストラクチャーやデータ分析といったスキルを駆使することが効果的であることを学びました。 スキルはどう活かす？ これらのスキルは、例えば講演会の企画や医師に対するプロモーション活動計画の作成、チームでの会議、社内メールの作成、上司への活動報告など、さまざまな場面で活用できます。重要なのは、まずイシューを特定してから活動内容を決定することであり、この点を自分自身だけでなく周囲にも意識させていきたいと思っています。 データの切り口は？ 業務において、まずは関連データの分析に取り組むことが必要です。データをただ見るのではなく、異なる切り口で分解し、数字から見える問題を明確にします。その上でイシューを特定し、活動内容を決めることが肝心です。さらに、なぜそのような内容になったのか、その背景についても説明を欠かさないように心がけたいと思います。

データ加工の効果的な手法とは？ データ加工の手法として、合計や割合を算出するための新しい列を加えることで、傾向や特徴を明確に把握できるという利点があります。また、これをグラフ化することも効果的です。 切り口次第で変わるデータ分析 データの切り口次第で傾向や特徴は変化します。そのため、どの切り口でデータを分けるかをしっかり考えることが重要です。さらに、グラフを活用することで、分析結果を視覚的に伝達しやすくなります。 広い視点で進めるデータ分析 データ分析を行う際には、When、Who、Howといった複数の切り口からデータを分解し、分析を進める必要があります。一つの切り口に頼らず、複数の視点から考えることで、より深い分析結果を得られると考えられます。 顧客増加へのデータ分析アプローチ 顧客を増やすためのデータ分析では、これらの手法が役立ちます。データ加工や分け方に基づいた分析結果をグラフで示すことで、発表時に結果を納得してもらいやすくなるでしょう。 新たな知見をどう活かすか？ 今回学んだ知見をデータ分析に活かし、様々な切り口からの付加価値のある分析を目指したいと思います。