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分析 ✕ 表

に関する学び

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グラフ化はどう効果的？ 数字をグラフ化することによって、新たな発見が得られることがあります。また、比率の計算を通じて、全体に占める割合を分かりやすく理解できます。これまであまりグラフ化を行ってこなかったので、これからは積極的に取り組んでいきたいと思います。反対に、「データを加工しないままだと、重要な点を見落とす可能性がある」ということも意識して注意を払いたいと思っています。 分解方法をどう見直す？ データの分解の仕方についても、自分が考えていたもの以外にさまざまなアプローチがあることに気づかされました。「データの分け方を工夫する」という段では、二つの分け方から「大学生に集中している」という点を見落としていました。無意識のうちに「同じ年数の幅で比較する」という方法に固執していたようです。また、「分解をする際の留意点を知る」では、解釈の仕方の誤りに気がつきました。一度解釈をした後でも、もう一度立ち止まって「本当にそうか？」と再考する必要性を改めて認識しました。 分解の意義は何？ 講義を通じて、「分解してみても何も見えてこないことは失敗ではない」「迷ったときはまず分解を試みる」「分けていくことが理解を深めるための手段」であるという、データを分解して解釈する際のポイントを学ぶことができました。 POSデータの活用は？ 私が従事している小売業においては、業務で頻繁にPOSデータを扱います。顧客の動向を把握するために非常に有効なので、POSデータを分析するときにはこの学びを実践していきたいです。特に、グラフ化を意識して視覚的に理解することに重点を置いています。 グラフ化の効果は？ 具体的には、POSデータを週ごとにExcelで表にして、グラフ化を通じて視覚的に把握します。そこから見えてきた変化をもとに、今後の方向性を決定し、業務に生かしていきます。毎週さまざまな切り口を試し、効果的な加工の方法を探っていく予定です。

視覚的に経営を理解する方法とは？ 内容的にはすでに学んだことが多かったが、他の学習者も書いているように「体の大きさ」を使った例がとても分かりやすかった。「骨格や筋肉」を純資産、「脂肪」を負債とし、純資産の割合が高いことを「筋肉質」と表現するのは、会社の経営の健全性を視覚的に理解する助けとなった。前回学んだ売上高と各利益の違いからも会社の戦略やビジネスモデルを把握できたが、企業の全体像や経営の健全性を具体的にイメージできるようになったのは大きな進展だった。 貸借対照表のストーリー理解法 自社の貸借対照表もまた、ストーリー仕立てで理解することが有効だと気付いた。具体的には、各拠点の経営状況を取締役会での報告に基づいて把握し、今後の建て替え業務などで貸借対照表がどのように変化するかを観察することが有益だと思う。 同業他社との比較で学ぶ 同業他社の貸借対照表を通じて企業規模や戦略を理解することの重要性も感じた。特に、同じ業界内での比較を通じて規模感や経営戦略の違いを学ぶのに役立つだろう。 異業種のビジネスモデル理解の重要性 さらに、他の業界の貸借対照表を見る際には、そのビジネスモデルや資産状況を理解することが重要だと感じた。実際、鉄道会社のように固定資産が多い業界のビジネスモデルをイメージしながら、数字を読み取る練習を続けたい。また、経理の数字に馴染みがない中で、一般的な負債額や規模感を身につけることが事業管理や開発に携わる上で役立つと感じる。 経営者視点での貸借対照表の見方 取締役会の議事録や音声を元に会社の経営状態を理解し、貸借対照表を経営者の視点で見るスキルも重要だと思う。他社の情報を見る際には、まずその会社のビジネスモデルをイメージし、そのイメージを持って貸借対照表を確認。その後、HP上の招集通知などに記載された経営状況の説明を読み込み、具体的なストーリーと数字を結びつけて理解するプロセスが有効であると感じた。

問題発見にどのフレームワークを適用すべき？ 問題発見のステップとして、まずWhereのフェーズでどこに問題があるかを考えます。この際、仮説を立て、その仮説が成り立つのかを検証するためにデータを集めます。仮説を立てるときには、フレームワークも有効です。代表的なフレームワークとして、3Cや4Pがあります。 3Cは「顧客」「競合」「自社」の三要素、4Pは「Product（製品）」「Price（価格）」「Place（流通）」「Promotion（広告・販売促進）」を指します。これらのフレームワークを使って仮説を立てると、どこに問題があるのかが明確に見えやすくなります。 4Pを用いた仮説とは？ 例えば、今回学んだ例では4Pを使いました。製品については「大学生にとって魅力的な講座ではないのでは？」、価格については「大学生にとって高すぎるのでは？」、流通については「立地が悪いのでは？」、広告については「大学生に認知されていないのでは？」と考えることができました。 仮説検証に必要なデータの収集方法 仮説には結論の仮説と問題解決の仮説があります。これらを過去、現在、将来の時間軸で考えることも重要です。仮説を検証するためのデータの集め方として、現存するデータでの検証方法や新しいデータを集める方法も考慮します。 見逃しやすい観点を見直すには？ 現在、分析を行いながら、起こっている現象に対して、いくつかの仮説を立てています。しかし、振り返ると今回学んだフレームワークに当てはめた場合、観点が漏れていることに気づきました。今回学んだことを活用して改めて考えてみたいと思います。 問題の仮説を具体的に書き出し、その際にはフレームワークを適用します。仮説には必要なデータもセットで書き出し、最低でも四つの仮説を立てます。そして、その仮説が正しいのかを来週までに仮の結論を出しておきます。この仮説と検証のプロセスを他人に説明し、共有していく予定です。

分析の本質とは？ この学びを通じて、分析の本質を理解することができました。分析とは「比較」することが核心であり、特に条件を整えた「Apple to Apple」の比較が重要です。まずは「何を明らかにしたいのか？」を明確にし、そのために「何と何を比較すべきか？」を定めることが大切です。 棒グラフ作成の注意点は？ 印象に残った点として、棒グラフの縦軸と横軸など、細かな部分にまで注意を払ってより分かりやすく伝えることが求められるということです。例えば、縦軸は上がった・下がったを示し、横軸は要素間の比較を表現します。普段は手元のデータだけで判断してしまうことが多かったと気づかされました。この分析の本質は、課題解決のための分析決定だけでなく、解決策の実行後の効果検証にも活用できると感じました。 具体的な応用法は？ 具体的な応用として、解決策の効果を比較することが挙げられます。解決策を導入する場合としない場合での比較を行い、条件をできるだけフェアに揃えることが重要です。この考え方を業務に活かすことで、顧客の課題を定量的に解決する方法を確立し、納得できる成果を提示できるようになると期待しています。 より良い分析へのプロセス この知識はすぐに実務に活用できるもので、特に分析の本質を理解できたことは大きな収穫です。今後、以下の流れを意識して分析の質を向上させていきたいと思います。 まずは課題の明確化から始め、何が課題なのかを特定し、解決するためにどのような分析が必要かを考えます。次に仮説を設定し、それを検証するためのデータを収集します。重要なのはフェアな条件で比較できるようにデータを集め、分析結果を分かりやすく可視化することです。 最後に、結果を解釈し示唆を整理します。ただ結果を提示するだけではなく、その傾向や含意をまとめ、目的に沿った分析であるかを確認します。この一連のプロセスを通じて、より質の高い分析を目指していきます。

基本思考をどう整える? 今回の動画や演習を通して、従来は何となく基本的な見方でデータを眺めていた自分に対し、根本的な考え方の基礎を再認識することができました。表面的な比較だけでなく、意図的にデータを加工して比較することの重要性を実感しました。 数字と視覚、どっちが正しい? また、他のデータと比べる際には「数字に集約して捉える」ことや「目で見て捉える」視点が必要だと認識しました。一目で把握できる程度のデータ数であれば十分ですが、ある程度の規模がなければデータの価値は向上せず、大量のデータを扱う際には加工する手順が不可欠だと理解しました。単純に平均値を見るのではなく、値の分布やばらつきに注目することも大切です。 仮説とデータの整合は? さらに、平均値やばらつきを基に、大量のデータを加工し、ビジュアル化・グラフ化を行うことで仮説と照らし合わせ全体を俯瞰する手法の重要性を再確認しました。分析のプロセスでは、まず目的や仮説を明確にした上でデータの収集が行われ、その後、仮説の検証や分析を繰り返すことが意義のあるものだと改めて理解しました。 各種平均の使い分けは? また、データの捉え方においては、代表値としての単純平均、加重平均、幾何平均、中央値や、散らばりとしての標準偏差があり、それぞれを目的に応じて適切に使い分けることが重要であると感じました。まずは自分なりの仮説やストーリーを意識し、必要なデータを整理してから分析に取り組むことが大切です。さらに、データのビジュアル化にも注力し、目で見て整理する方法にチャレンジしていきたいと思います。 未来のデータ戦略はどう? 今後は平均値やばらつきという視点を重視しつつ、加重平均や幾何平均も意識的に活用していきたいと考えています。また、標準偏差については、効果的に使用できる場面を見極め、業務の中での活用を目指すとともに、ツールの扱いについても理解を深める必要があると感じました。

小さな仕掛けはなぜ？ クリシンを効果的に実践するためには、日々の小さな「仕掛け」が大切だと実感しました。例えば、毎日10〜20分の学習時間を確保し、学習後には必ず一行でも振り返りを書くことで、自分の気づきや成長を記録することを意識しています。 どんな学習方法が有効？ また、以下のような学習方法を取り入れることが有益だと感じています。まず、ニュース記事を一つ選び、主張・根拠・前提を分けてメモし、100字以内で要点をまとめる方法です。さらに、身近な課題に対してロジックツリーを作成し、「なぜ？」を三回掘り下げることで、根本原因を明らかにし、解決策を複数考える手法や、自分の意見に対して反対意見を三つ挙げ、どの意見が最も説得力があるか比較する練習も取り入れています。 思考力はどう養う？ これらの取り組みにより、表面的な情報や過去の経験だけに頼らず、現状の課題を深く掘り下げ、物事の本質を見極める思考力が養われると感じます。 顧客へのアプローチは？ 所属する営業部門では、まずお客様の真のニーズを発掘するため、表面上の反応だけでなく、その背景にある要因を徹底的に探ることを実践したいです。お客様が現時点で製品購入を必要と感じていない場合でも、その理由を深く掘り下げ、自発的な購買行動を促す具体的な戦略に落とし込むことが求められます。 論理的提案はどう実現？ さらに、常に「なぜ？」と問い続けることで、見落とされがちな問題点を浮き彫りにし、課題の深掘りと仮説検証を徹底する姿勢を持ちたいと思います。これにより、社内ミーティングや商談の場面で、客観的かつ論理的な提案ができると考えています。 判断力はどう高める？ 最後に、情報を客観的に分析し、思い込みや経験に頼った偏りを排除することで、判断力のクオリティを向上させることを目指します。これらの学びや取り組みを通じ、日々の業務の質の向上につなげていきたいと思います。

顧客の声をどう活用する？ 営業現場で実際に寄せられる顧客の声には大きな影響力があり、似た経験や考えを持つ相手の意見に賛同しがちです。しかし、それに引っ張られるだけではなく、顧客を取り巻く環境や変化、外部環境にも目を向けることが重要です。そこでPESTや3Cなどのフレームワークを活用することで、幅広い視野から情報を整理し、分析結果をもとに優先順位を決定することが必要であると感じました。 メディカルプランにフレームワークを使える？ また、今後発売する製剤のメディカルプラン作成にも、同様のフレームワークを活用できると考えています。10年後のブランドビジョンを達成するために重要な成功要因（KSF）を設定する際、PESTを活用して業界の状況を把握し、3Cを用いて市場、顧客、競合、自社を分析する必要があります。さらに、SWOTを用いることで、現在の外部環境や疾患領域における自社製品の立ち位置を明確にし、製品で解決できるアンメットニーズを見極めることができます。分析された情報や顧客、患者から得られた声について議論を重ね、戦術に落とし込んでいくことが求められます。 競合の情報収集はどう進める？ 具体的には、疾患領域の発生率や患者数の動向診断、治療法の変化について、情報の偏りがないよう広く情報収集を行います。特に、発生率や患者数などの定量データは、客観的なデータ収集を徹底します。また、新しい治療に関しては、専門家からの意見を収集することで、論文になっていない定性的情報も参考にします。 さらに、競合製品の情報収集として学会発表や論文からの基礎、臨床研究を行い、競合の戦略を分析します。そして、競合の立場になってPEST、3C、SWOTを活用し、キーとなる戦略を理解します。自社製品においては、競合製品に勝っている点や劣っている点について、基礎研究や臨床研究を通じて対策を講じ、関連部署と連携して方針を決定していきます。

客観データで説得？ 今週の学習では、課題解決において感情論ではなく、客観的なデータに基づく論理的な分析と、それを「人に伝わるように」表現することの重要性を実感しました。タクシー業界のデータ分析を通じ、漠然とした問題を具体的な数値で把握し、多角的に解決策を検討するプロセスを学び、複雑な状況下でも本質を見抜き、説得力ある提案につなげる力が不可欠であると再認識しました。 外食業界で活かす？ さらに、今回の学びは外食業態での仕事に直結すると感じています。従来は感覚に頼っていた新メニュー開発や既存メニューの見直しを、POSデータや顧客アンケートを活用して売上低迷の原因と潜在ニーズを客観的に特定するアプローチに変えます。たとえば、特定の時間帯に売れ行きが低迷しているメニューがあれば、その原因を徹底的に追求し、価格や食材、提供方法の見直しなど、多角的な対策を講じることで収益性向上を目指します。 集客戦略はどう？ また、店舗の集客戦略にも学んだ手法を応用できます。近隣の人口構成や競合店の情報を分析することで、ターゲット顧客を明確にし、若年層にはSNSプロモーション、高齢者層にはデリバリーサービスといった、ニーズに即した戦略的な広告・宣伝活動を展開することが可能となります。 実践計画の工夫は？ これらの学びを実践するため、以下の具体的な行動を計画しています。まず、毎日終業後にPOSデータをメニュー別、時間帯別、客層別に分析し、特に大きな差異が見られる点についてその原因を徹底的に追究する習慣をつけます。次に、週に一度、近隣の競合店のメニュー構成や価格、プロモーション情報をオンライン等で確認して、自店との比較分析を行います。さらに、月に一度、主要メンバーと共に売上データや競合情報を共有し、論理的な意見交換を通じてデータに基づく課題解決策を議論する「課題解決ランチミーティング」を実施します。

顧客価値はどう捉える？ カフェのケーススタディでは、「顧客への価値を考える」という現業の企画・マーケティング要素が盛り込まれており、イメージがつかみやすかったです。この事例を通して、企業が提供する価値と損益計算書の読み方を意識するようになりました。 利益はどう違う？ また、「利益」と一括りにすると、どこで利益が出たのか、または損失が生じたのかが分かりにくいと感じました。5種類の利益（売上総利益、営業利益、経常利益、税前当期純利益、当期純利益）の違いを学ぶことで、それぞれの意味が理解できました。 複数事業の見方は？ 今回の事例はカフェという単一事業のみを扱う企業に焦点を当てていますが、実際には複数の事業を展開する企業も多いのではないかと疑問に思いました。財務三表の中では、PLは基本的に企業ごとに一つですが、複数事業で構成される場合、損益計算書の見方や事業（部門）ごとのPLの存在についても気になったので、復習時に詳しく調べたいと思います。追って、各部門ごとに作成される「部門別損益計算書」が存在するとの情報も得ました。 競合と自社はどう違う？ この学びは、企画立案時の事前調査や他社の分析と比較に活かしたいと考えています。企画段階では、すでに決まった予算の範囲内で進めることが多いですが、競合他社のPLを比較することで、どこで利益を生み出せそうかを意識し、費用投資を検討する視点が身につきました。同時に、競合他社とは異なる、自社ならではの提供価値を大切にしていくことも改めて認識しました。 業界特性はどう読む？ 今後は、競合他社のPLの確認と比較、さらには小売や製造など異なるビジネスモデル間でのPL比較を通して、それぞれの業界特性や提供価値を考慮しながらPLを見る習慣をつけるとともに、部門別PLがある企業と、1つのPLに集約される場合との違いについても確認していきたいと考えています。

代表値の意義は何？ 平均値や中央値は、データを簡潔に理解するための「代表値」として便利です。これらはデータ全体をおおまかに把握するために使用されます。しかし、平均値はデータのばらつきや偏りを考慮しないため、標準偏差などの指標を使ってそのデータの分散を理解することも重要です。ヒストグラムはデータのばらつきをしっかり理解するのに役立ちますし、円グラフは構成要素が占める割合を視覚的に捉えるのに有効です。特に、データに際立ったばらつきがある場合は、その点に焦点を当てて分析することで問題を深堀りしやすくなります。 計算方法の違いは？ 代表値の計算方法には、単純平均や加重平均、幾何平均、中央値など様々な種類があります。単純平均は全データの合計を個数で割ったもの、加重平均は各数値に重みを付けて算出するもの、幾何平均は冪根を使って計算します。特に平均値が極端な外れ値の影響を受けやすい場合には、中央値を使用するのが適しています。 標準偏差の役割は何？ また、データの散らばりを理解するために標準偏差も重要な指標です。標準偏差は、データの各値との差の二乗の平均として計算され、データのばらつきを数値で示します。さらに、標準偏差の68％ルールや95％ルールは、データの大部分がどの範囲に収まるかを示し、これも理解を助けます。 業務整理にどう活かす？ このような統計手法は、顧客の業務を整理する際に役立ちます。例えば、どの業務パターンを外れ値として除外すべきか、それがなぜ合理的なのかを論理的に説明できれば、業務要件をシンプルにするのに貢献します。加重平均を使用して、一部のケースでのみ発生する業務パターンを無視しても影響が小さいことを示したり、幾何平均で業務量の年次増加率を算出し、将来のシステム投資を提案することもできます。このようなシナリオが他にもないか、引き続き検討していきたいと思います。

グラフ表現はどう見る？ データをグラフ化したり、分解や階層化、刻み幅の調整を行うことで、視覚的な効果が明確に表れた点に感動しました。また、属別、変数、プロセスといったMECEの考え方を採用していることは、新たな発見でした。特に、既存顧客と新規顧客のデータ加工により、今後の事業展開におけるプレゼンテーションやデータ分析の資料作成に大いに役立つと感じました。 来店分析の視点は？ まず、既存の来店顧客の分析では、居住地、年代、性別という視点から顧客の特徴を可視化しました。これにより、提供すべき利便性や専門性、さらには信頼性を把握でき、商圏のマップ作成や年齢別構成比、性別比率の分析が実施されました。 来店理由をどう評価？ 次に、来店理由の分析では、ネット、看板、紹介、口コミといった複数の集客チャネルを評価し、来店時の相談内容も踏まえたことで、各チャネルの有効性や口コミ・紹介によるリピート率の傾向を明らかにしました。 社員満足度の内訳は？ また、社員満足度の調査では、匿名のアンケート手法を用い、年代別のモチベーションや福利厚生に対する満足度、職種別の残業比率などを数値化することで、従業員の状況を詳細に把握し、今後の改善につなげる分析が行われました。 在庫管理の効率化は？ さらに、薬品や備品の在庫管理においては、在庫回転率のデータ利用や重複作業の削減を通じて、作業の効率化が図られました。 診療アップセルはどう？ 加えて、自由診療と保険診療の両面からアップセルの可能性を探る資料も作成され、今後の収益向上の取り組みに寄与する内容となっています。 新規事業展開は何が？ 最後に、新規事業開拓に際しては、M&Aや他業種とのシナジー効果の検討を踏まえた資料作成が進められており、全体として包括的なビジネス展開の土台作りに大いに役立つと感じました。

なぜ講座が有益？ 今回の講座を振り返ると、単なる知識のインプットにとどまらず、実際に使えるスキルへと昇華させることの重要性を実感しました。講座では、以下の点に重点を置いて学習しました。 どう分析すべき？ まず、戦略を考える際には、いきなり直感的に行動を決めるのではなく、自社を取り巻くビジネス環境、競合他社や周囲の動向、自社の強みなどをしっかりと分析する必要があるという点です。次に、先人の知恵であるフレームワークを活用することで、情報を体系的に整理し、抜け漏れなく確認することが可能になる点を学びました。また、施策の内容を検討する場合も、VRIOなどのフレームワークを用いて、その施策が意味を持ち、差別化が図られ、持続的に優位性を保てるかどうかを総合的にチェックする必要性を理解しました。 どの行動が必要？ これらの学びを自分のスキルとして定着させるため、以下の行動を継続していきたいと考えています。まず、論理的思考力を高めるため、思考のフレームワークに関する知識をさらに深め、書籍や動画学習など複合的な学習方法を取り入れていきます。また、知識を体系化するために、組織内のミーティングで学んだ内容を発表し、言語化する機会を設けることにも努めます。 どう戦略を練る？ また、自分で戦略を立てる際は、外部・内部の環境分析や施策内容の検討により、ロジカルな判断ができるようになりました。選択した施策や採用しなかった要素についても、明確な根拠を説明できるようになっています。 どう伝えるべき？ さらに、コミュニケーション面では、一連のフレームワークや考え方をしっかりと自分のものにするとともに、部下をはじめとするメンバーにもその考え方を丁寧に伝えるよう努めています。経営層や各メンバーの知識や理解度に合わせた言葉の使い分けを意識し、分かりやすいコミュニケーションを実践していきたいと考えています。