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分析 ✕ 結果

に関する学び

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講座で得た発見は？ 今回のアカウンティング講座を受講し、P/LやB/Sの読み解き方を学んだ中で、自社ブランドの強みと弱みを把握し、その強みをいかに伸ばして競争力を高めるかという全体像の重要性を改めて感じました。 資産計算の流れは？ 前回の振り返りでも述べた通り、環境関連部署に所属していることから、カーボンニュートの取り組みに対して設備投資する際、対象資産を減価償却法に基づいて各期ごとに計算し、P/Lに計上する方法について正確な確認を行いたいと考えています。その上で、計算結果をB/Sに反映させ、そこから財務諸表を作成して適切な経営戦略を検討することに意欲を感じました。 戦略投資は適切？ また、過去のデータを含めた自部署のP/LをB/S分析の結果をもとに年間の設備投資計画として立て、その計画を最終的にB/Sに反映させることで、戦略が適切で健全であるか自ら確認できた際に、会社へ報告して実行に移すことを目指したいと思います。

比較の価値って？ 分析の際、最初に比較の視点が重要であると実感しました。私自身、比較に対して苦手意識がありましたが、実務を通して比較分析を実施するうちに、他者の意見が新たな視点を与えてくれることを学び、自分以外の考えを取り入れる意義を改めて認識しました。 情報分析の秘訣は？ また、上司から課題解決のための情報分析を依頼されたときのプロセスも振り返りました。まず、分析の目的を明確にし、次に何と比較するかを検討します。データが少ない場合は割合で表し、表を作成した上で適切なグラフによって視覚的に表現します。その結果を客観的に評価し、必要であればさらに深堀りした分析を行うという流れです。 視点の工夫は？ 最後の課題では、男女別や地域別といった切り口での分析が有効であると感じました。ただ、これらの視点に気づくまでに時間差が生じてしまいました。あらかじめスムーズにアイデアが浮かぶようになるためのコツがあれば、ぜひ教えていただきたいです。

分析結果に対して疑問を持つ？ 実践演習では、ある博物館のケースを題材に、大人の個人客の減少が主要な原因だと思い込んでいたところ、実際の分析で団体客も減少していることが分かりました。この結果から、すぐに決めつけるのではなく、細かい部分まで丁寧に検証する重要性を実感しました。さらに、グループワークでは参加者全員の意見を聞く中で、まずはどの数字や分析が必要かという全体の定義を明確にし、その上でどの切り口で数字を解釈していくかを考える大切さを改めて学びました。 業務での学びはどう活かす？ また、日々の業務においても、単に数字を見るだけでなく、課題や要因についての分析を行う際は、まず切り口を考えた上で仮説を立てる方針を実践していきたいと思います。次に何かを考える際には、意識的に考えを文字に落とし込むことで、より明確なアプローチができると感じています。各自が行った企業分析を再度持ち寄るという方法も、さらなる学びの場として面白いと考えています。

各種利益の意味は？ ＰＬ上の各種利益が何を意味するのか、理解が深まりました。製造業に従事している身として、「モノをつくり、モノを売る」という本業における営業利益の確保が、事業運営の基本であると改めて実感しました。 決算分析で分かるのは？ 決算数値を分析することで、来期の方針を検討する際に、本業自体の課題なのか、あるいはその他の要因によるものなのかを区分して把握できると理解しています。会社の決算発表を受け、本業に基づく営業利益の状況を確認するとともに、さらに経常利益の変動が示す本業以外の収入や、税金等調整前当期純利益の変化から特殊要因の発生を探る視点を持つように努めたいと感じています。 当期純利益は何を示す？ また、最終的な当期純利益の結果を通じて、会社全体のパフォーマンスを評価する観点から、自社の決算結果を細かく分析し、どこに課題が存在するのか、来期以降にどのような施策を打つべきかを、自分なりに考えていきたいと思います。

どこに本質があるの？ 大きな会社であっても、解像度を高めて見ることで、素人ながらも分析できるという点に感動しました。提供される価値によって財務諸表が変動するため、各企業の定性的な面を重視することが、会社の成長につながると気付かされました。また、数字に現れない「人的資本」についても、今後一層注目していきたいと考えています。 何をどう伝えるの？ まず一つ目として、「提供価値や動機」と「行動・結果」を見る視点を、コーチングの場で活かしていければと思います。これにより、対象となる方々へより分かりやすく伝えることができ、変化のスピードも早まるのではないかと期待しています。 どの基本を押さえる？ さらに、会計の基本思想をしっかりと身につけ、常に意識していくことで、より深い理解と実践につなげていきたいと考えています。 次は何を学ぶ？ 最後に、皆さんは次にどのようなことを学びたいと考えているのか、ぜひお聞かせいただきたいです。

どんな仮説を作る？ 普段は問題意識や論点の着目はできるものの、その先の進め方に悩むことがあり、課題から仮説につなげるのに苦手意識を抱いていました。しかし、3Cや4Pを活用することで仮説の立て方を理解でき、今後はより具体性のある仮説を構築できるよう努めたいと感じています。 新たなデータはどう？ また、これまでは既存のデータだけで答えを導く方法に頼っていたため、仮説の裏付けとして新たなデータを収集する発想がなかったことに気づかされました。今後は情報が偏らないよう注意しながら、必要なデータを積極的に取りにいく姿勢を身につけたいと思います。 どう説得力を出す？ 売上に関しても、なぜこのような結果になったのか説明が十分でなかったため、まずは結論を支える仮説を立て、その裏付けとなるデータを取りに行くことで、より説得力のある説明ができると感じました。普段から問題意識を持つことで仮説の具体性が増し、分析の視野が広がると実感しています。

仮説はどう広げる？ 他部署の課題解決におけるデータ分析では、検討すべき切り口が多数存在することを意識し、決めつけることなく幅広い仮説を立てることが重要です。データを俯瞰的に捉え、各特性に合わせた代表値を用いながら、偏らない分析を心がけています。 比較軸はどう選ぶ？ また、データ分析は比較を軸に、代表値とばらつきを見ることが基本です。集めた関連データから正確な傾向を把握し、単一の視点に陥らないよう、複数の見方を試みています。 分かりやすく伝える？ さらに、分析結果を相手に伝えるためには、理解しやすい可視化が欠かせません。それぞれの人が異なる意見や感じ方を持つことから、相手の立場を尊重しながら意見を交えた説明を心がけています。 経験は視野を広げる？ 今まで参加したグループワークや講義での交流を通じ、データの見方や可視化の手法は多様であると実感しました。その経験をもとに、柔軟な視点で課題に取り組むことができています。

問題点発見の方法は？ R&D開発部門のPoCやクロスセル・アップセル立案において、問題点を発見するためにロジックツリーを用いてプロセスを分け、その後にファネル分析を使って視覚的に問題点を可視化することができると感じました。このようにプロセスを独自に設定することで、より具体的な分析が可能になります。 顧客行動はどう見る？ また、マーケティングや製品提案の際にAMTULの観点を取り入れることも有益だと思いました。具体的には、以下のような質問を通じて、顧客が購買に至るプロセスでの課題を見つけ出すことができます。 - 記憶に残るポイントは何か？ - いくらなら試用したいと思うか？ - 本格的な使用に至るための要件は？ - 継続して使用する可能性があるか？ これらの質問を通じて、顧客の意識から忠誠度に至るまでのステップに関する洞察を得ることができ、その結果、より効果的なマーケティング戦略を立てることが可能になるでしょう。

同条件で比較する？ 分析とは、同じ条件下での比較を行うことだと思います。たとえば、「Apple to Apple」の視点で比較を行うことで、分析の目的やゴールが明確になり、結果の精度も向上します。また、分析を進める際は、仮説を立てることで、目的外の迷いに陥らずに進められると感じています。 ブランディングはどう？ 現在、私はプロダクト開発とコンテンツ企画・運営に携わっており、いずれも競合が存在する中で、自社のブランディング戦略を考える必要があります。ただ、現状ではプロジェクトオーナーの感覚や経験に頼る部分があり、より現実的かつ客観的な視点を取り入れる余地があると感じました。 課題整理は進んでる？ そこで、まずは各プロジェクトの目的とゴールを再整理し、現時点での課題を明確にすることが重要だと考えています。その上で、適切なフレームワークやツールを活用した分析を行い、より精度の高い戦略策定を目指していきたいと思います。

本質はどう捉える？ 問題解決プロセスでは、「何が問題なのか（what）」「どこに原因があるのか（where）」「なぜその問題が発生しているのか（why）」の３点に対して、徹底的に検証することが重要であると学びました。 原因をどう探る？ また、whyの部分については、3Cや4Pといったフレームワークを活用することで、より具体的な原因の特定と分析が可能になることが印象的でした。各アプローチにおいて、仮説を立て、既存または新規のデータを用いて検証する作業が鍵であると感じています。 新たな視点は？ 特に、売上データの結果は複合的な要因が重なっており、一概に原因を絞るのは難しいという現実があります。それにも関わらず、自分なりにここが原因だろうという仮説を立て、検証を通して新たな視点や解決策につなげることの重要性を実感しました。今日学んだフレームワークを活用しながら、今後もさまざまな課題にチャレンジしていきたいと思います。

無意識の決めつけは？ 現在担当している業務では、欲しい回答を得るために無意識に決めつけをして分析や結果報告をしている可能性があると感じました。今後は、「モレなくダブリなく」の原則に基づいて、再度見直しを実施していきたいと考えています。また、問題解決は単にマイナス面を改善する対策だけでなく、あるべき姿とのギャップを明確にして、そのギャップを数値で示しながら埋めることが重要であると改めて実感しました。新サービスの社内展開においても、従来のアプローチでは行き詰まりを感じていたため、この考え方を取り入れて対応策を検討していこうと思います。 現状とのギャップは？ 今後は、社内で提供しているサービスや新たに展開を進めるサービスに対して、まずあるべき姿を明確に定め、現状とのギャップを具体的に示します。その上で、ロジックツリーなどを活用し、問題をモレなくダブリなく分解することで、あるべき姿に向かって着実に対応策を進めていく所存です。

データ分析の意義とは？ 「分析とは比較なり」と分かっていても、その意味を他の人に伝えるのは別の課題です。結果的に、データ分析の意味とは何を目的にし、どこに活かすかであると改めて実感しました。また、適切なデータ選びと結果の見せ方も理解に大きく影響を与えることを痛感しました。 分析結果をどう伝える？ これまでのデータ分析は、自分が次の戦略を考えるために、自分が理解することを前提にしていました。しかし、考えたプランが良くても、納得や共感を得られなければ意味がありません。多くの人に理解される分析を心掛けるべきであると感じています。 経営戦略に重要なデータ選び データ分析のプロセスを含めて、しっかりと説明できることが重要な前提です。正しい経営戦略を考えるためには、どのデータを重視し、補足できるデータを選ぶかが鍵であり、会社の進むべき方向性を理解してもらうために、方向性を一致させる納得感の高いアウトプットを意識します。