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分析 ✕ 資料

に関する学び

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データ比較の基本は？ 他のデータと比較することが、意味を見出すうえで重要だと理解していましたが、件数が多いデータ同士の比較では、代表値を用いる必要があることや、データの分布状況を考慮する必要がある点まで深く意識したことはありませんでした。今回の学習で、データをビジュアル化して各々の特性を目で確認することで、仮説が立てやすくなる一連の流れが理解でき、非常に勉強になりました。 数値の習得方法は？ ただ、加重平均や幾何平均、中央値、標準偏差といった細かな数値の算出については、繰り返し実践しながら学んでいかないと身につかないと感じました。そのため、何度も反復して練習する必要性を痛感しました。 資料作成にどう活かす？ 今後、資料作成の際に付録データを掲載する場合は、今回学んだデータのビジュアル化を活かし、読み手に伝わるようなデータ表現を工夫してみたいと思います。また、データ分析の際には、どのような状況でどの代表値が適切かを踏まえ、代表値と散らばりを考慮して数字を集約していくことを意識したいと考えています。

分析を効果的にする方法は？ 分析の本質は比較にあります。具体的な要素を整理し、比較対象や基準を設けて、きちんと比較することが重要です。また、条件がそろっていない場合には想像力を働かせて補完することも必要です。 資料作成の時間短縮には？ 目的を理解して分析を行うことが大切です。販売計画の部署にいる後輩たちに対して、分析の基本を踏まえたアドバイスをします。例えば、資料にグラフをたくさん載せて資料作成に時間がかかると嘆いている後輩の資料をチェックし、本来の目的は何か、仮説は何かを一つ一つ確認していくことです。 カイゼンプロジェクトの課題解決策 現在進行中のカイゼンプロジェクトでは、「資料作成に時間がかかりすぎている」「この資料作成は本当に必要か」といった課題があります。これらの問題を解決する方法の一つとして、目的をしっかり確認し、仮説を明確にしてから資料を作成するというアプローチを取り入れることが有効です。目的を明確にした上で、仮説を立て、必要な資料を作成する重要性を後輩たちに伝えることが必要です。

ロジックツリーはなぜ必要？ ロジックツリーの作り方について、層別分解と変数分解の二つの手法があることを学びました。それぞれの方法は、分析したいデータに応じて使い分けることが重要だと考えます。一般的には、MECEの概念に基づいて、漏れなく重複なくと考えがちですが、実際には問題特定や新たな発見を目的として、意味のある分類ができるように、様々な視点を持つことが重要だと感じました。 層別分解の効果は？ あるプロジェクトでは、問題を特定する必要があるため、ロジックツリーを用いた層別分解によって、MECEを念頭に置きながら、どのような層別にするかを考え、問題特定や意味ある分類を目指したいと思います。 ギャップ埋めはどうする？ まず、理想的な状態と現状の間にあるギャップを洗い出し、ロジックツリーの層別分解に当てはめることで、多角的な視点から分析を行いたいと考えています。そして、さまざまな層別で詳細に分解し、問題箇所を特定し、そのギャップをどのように埋めていくかについての提案を資料としてまとめたいと思います。

なぜ顧客目線が大事？ 差別化を考える際には、まず顧客の視点が重要であることを学びました。簡単な施策では競合他社も同様のことを実行している可能性があるため、競合の動向をリサーチすることも必要です。差別化を実現するために、3C分析やVRIO分析などのフレームワークを活用し、実現可能かつ持続可能な方策を考えていきたいと思います。 ターゲットは誰？ まず、ターゲットを明確にすることが重要です。施策の対象となる顧客が誰なのかをはっきりとさせます。そして、競合他社のリサーチを行い、彼らの特色や優位性を理解することが必要です。 報告はどうまとめる？ これらの情報を基に、フレームワークを用いて実現可能な施策を考えていきたいと思います。まずは業界全体の特色を整理し、その中で自社の特色や優位性を理解し、まとめていきます。広い視野で業界を先読みし、市場分析を行うことで他社との差別化を図り、経営会議で報告できるようにしたいです。報告資料には十分なエビデンスを含め、経営層が納得できる内容にしたいと考えています。

グラフや色の選び方は？ 資料作成において、グラフの使い方やフォント、色の選定といった点に気を配ることで、伝えたい内容がよりわかりやすくなると学びました。何を伝えるのかを明確に整理し、その内容に適したグラフを用いることが大切だと実感しました。 文章工夫はどうする？ また、文章についても読者にしっかり伝えるための様々な工夫が存在することを学び、今後の表現方法の参考にしたいと感じています。 営業資料の作り方は？ 今回学んだグラフの作り方を活かして、営業会議用の資料を作成する予定です。事業ごとの売上推移や売上構成比など、過去から現在までの変化を把握し、注力すべき事業や見直しが必要な事業を視覚的に示せると考えています。 情報収集のポイントは？ さらに、伝えたい状況や状態をグラフに反映させるために、必要な情報が十分に集められているかどうかを確認することが重要です。適切な情報がなければ正しい現状分析ができないため、情報収集の方法や、集めるべきデータの有無についても見直していきたいと思います。

戦略思考の基本は？ 戦略思考とは、適切なゴール設定を行い、そのゴールに向かう最短最速の道筋を設計することだと捉えました。むやみがむしゃらに取り組むのではなく、無駄を省きながら内部と外部の両面から深く広い視点で物事を捉える必要があると感じています。 分析視点は変わる？ また、自社の今後の戦略立案において、今回学んだフレームワークを積極的に活用していきたいと考えています。今までの3C分析では市場、他社、自社に焦点を当てていましたが、今回のコースで市場だけでなく顧客や、直接的なサービス競合以外の他社にも目を向けるべきだという学びを得ました。この気づきをもとに、分析を再度見直し、整理していく予定です。 PDCA活用の方法は？ 具体的には、分析結果をまとめた資料を上司に提出し、フィードバックを得た上で修正を加え、再度提出するというPDCAサイクルを徹底して回していきたいと考えています。今回の学びは非常に多く、インプットだけでなく、アウトプットを重ねることで着実に理解を深めていきたいと思います。

グラフ作成の要点は？ グラフ化による情報の伝わりやすさの向上は非常に大きいと感じています。どのような種類のグラフであっても、適切な形で分析されたものを作成することが重要です。具体的には、X軸やY軸の内容を適切に設定することが求められます。また、フォントや色、下線などの要素も伝達力を高めるために工夫する必要があります。 プレゼン資料の工夫は？ 特に、パワーポイントを用いたセミナーのプレゼン資料の作成や、製品企画、売上分析を行う際の説明資料では、グラフなどを活用した説明が効果的です。市場分析や現状のビジネス分析においても、手元の数字を視覚化することには大きな意義があります。このようにして資料を作成する際には、なるべく数値だけでなく、その数値の意味をグラフで説明することを意識しています。 確認と改善はどう？ 最後に、作成したグラフが適切かどうかを確認するため、講座で学んだ情報と照らし合わせることが必要です。また、他の人のレビューを通じて資料の伝わりやすさを確認し、改善を図ることも重要です。

分析ってどう進める？ 分析とは、物事を要素ごとに分解して比較することだと考えています。データ分析のプロセスを学んだことで、物事の見方がクリアになり、目的を明確に意識した上で作業を進める大切さを実感しました。分析終了後にどのような状態を目指すのかを具体的に思い描いてから、データの収集や加工に取りかかることで、効率的により良い結論へたどり着きやすくなりました。 目的はどう変わる？ また、既存の実績と計画の対比資料については、目的を見直すことで、その後の行動につながる資料に改善できると考えています。新たな課題に対しても、目的をしっかり意識することで、より適切な判断へと結びつけたいと思います。 目的共有で安心？ 資料作成に入る前には、まず目的の設定と仮説の作成を十分に検討するため、「データ分析のプロセス」を印刷し、常に見える場所に貼っておくようにしています。自分が資料を作る際のみならず、他の人に作成を依頼する際にも、目的をしっかり共有する説明を心がけ、全体の質向上に努めています。

データの隠れた意味は？ 「分析は比較なり」という講師の言葉に、これまでの自分のデータに対する見方を改める衝撃を受けました。単に手元にあるデータだけでは、平均値や統計情報といった基準を算出することができず、その中に秘められた情報を読み解く重要性を再認識する機会となりました。 数字以外も活かせる？ また、データ分析と言えば数字を思い描くことが多いですが、文字列などで表現される資料もまたデータであると教わりました。間接部門で働く中で、これまでデータに対して多少なりとも距離を感じていた私にとって、まずは日常の中で身近に存在するデータを取りこぼさず活用することの必要性を実感しました。 管理と復習は十分？ 具体的には、毎日、毎週、毎月の使用単位で見落としがないかデータをチェックすること、一元的な保管場所を確保してデータの集計状況を整えることが挙げられます。迷ったときは今回の学びを振り返り、復習を繰り返すことで「データとは何か」を体で覚えていくことが大切だと感じました。

数字の裏を見る？ 数字をただ眺めるだけでなく、何を調べたいのか、どの点が重要かを事前に考える習慣が身についたと感じています。事前にどのようなデータが必要か、どんな情報がありそうかを予測し、仮説を立てることの大切さを、実際の分析を通じて実感できました。 売上の謎は？ また、売上の上昇や下降といった大枠だけを把握した後、次のステップとして自ら仮説を立て、複数のデータを組み合わせて検証する練習にも取り組んでいます。データ分析専門のチームが示す資料をそのまま受け入れるのではなく、自己の視点でデータを比較検討することに注力しています。 実践の手順は？ 具体的には、以下の手順で実践しています： ①　週明けに発表される週次予約情報や売上実績を前週と比較し、自分なりの考察を深める。 ②　得たデータを企画書に盛り込み、提出する。 ③　これらの実践にあたり、必要なデータの提供をデータ分析チームに依頼してみる。 これらの取り組みを通じ、分析力の向上を実感できています。

学んだ分析は何？ 3C分析、PEST分析、SWOT分析、5フォース分析、バリューチェーンなど、多くのフレームワークを学びました。これらのフレームワークを活用する意義は、検討すべきポイントを漏れなく把握することにあります。各フレームワークは単独で成立しているわけではなく、相互に関連しています。 実務でどう活かす？ これらのフレームワークは、新商品導入やDX推進といったプロジェクトで活用できそうです。どの場面でも、最初に現状を把握することが重要です。また、新しい提案を行う際の資料作成にも役立つと思います。実務でも今回学んだフレームワークを活用していきたいと考えています。 理論は活かせる？ 学んだフレームワークは理論に過ぎませんが、今後のナノ単科で紹介されるであろう事例に当てはめて考えたり、実務で使いながら身につけていきたいです。事例に当てはめる練習を重ねることで、フレームワークを『使える』レベルまで高めていきたいと思います。

B/Sってどう役立つ？ B/Sは企業の状態をチェックする健康診断のような役割を果たします。資産や負債の上部に記載される項目は、1年以内に動くことが期待されるため、注意が必要です。また、純資産は返済義務のない資金、つまり自己資本に相当します。 負債はどう見える？ 自社のB/Sは、現時点では資産も負債もなく、また今後大幅に負債が増える見込みもないため、十分に分析する段階には至っていません。大きな利益を上げている大企業であっても、一定の負債が存在する理由については、改めて考察する必要があると感じています。 B/Sは経営にどう？ 特に自社はスタートアップであり、B/Sは現預金の残高程度しか見ていない状況です。そのため、スタートアップとしてB/Sがどのように経営に役立つのかは不明瞭です。今後は、B/SよりもP/LやC/Fに注目し、どのような変化があり、どの状態が健全な経営を示すのか、さらに同業他社の資料を通して分析していきたいと考えています。