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分析 ✕ 資料

に関する学び

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データ分析の重要性を再確認 「分析は比較」という考え方は、実務において非常に重要であると実感しています。単にデータを集計するだけでは、判断材料とはなりません。そのため、比較や判断が可能な形での分析を常に心掛けています。今回の講義でも、この視点の重要性を再確認しました。 数値比較で客観性を持たせるには？ 事業戦略を策定する際には、過去の実績などの比較数値を用いることで、客観的な判断が可能になります。また、「Apple to Apple」の話が示すように、比較する対象を明確にし、条件が一定であることを確保することで、適切な結論を導き出せると考えます。 チームで共有すべき比較意識 さらに、戦略書やプレゼン資料を作成する場合、目的をもって適切な比較対象を用いることで、説得力を高めることが重要です。チームメンバーにもこの意識を共有し、齟齬なく業務を進められるよう努めています。

MECEとは何か？ MECEというロジカルシンキングの基本を学びました。この方法は、必要な要素を網羅しつつ重複しないようにする考え方です。そのために、層別分解、変数分解、プロセス分解という3つのパターンがあることを理解しました。 なぜMECEが重要？ 営業面で提案資料を作成する際に、MECEを意識することで考慮漏れの無い提案ができ、出直しや再考を防ぎ、より効果的な資料作成に役立てられると考えています。また、トラブル発生時の対策報告でも、この考え方は活かせると思います。 結論にどう導く？ これまでは結論ありきで、その根拠のために分析を行っていました。しかし、このプロセスを逆転させて考える必要があると感じています。同じ数字でも視点を変えて分解すれば、見え方が変わるということを意識し、分析結果を複数に増やしていくことで、より説得力のある結論に繋げていきたいと思います。

なぜ数値だけでは足りない？ データの羅列だけで比較しても、各数値間のギャップを明確に示すことは難しいと感じました。そこで、統計的手法に沿い、平均値だけでなく最大値、最小値、中央値、最頻値など複数の数値を用いることで、データのばらつきをより具体的に把握できることに気付きました。また、こうした整えた数値データをグラフで視覚化することで、全体の傾向がより分かりやすくなると実感しました。 定性情報はどれほど重要？ 実務上の変化を的確に捉えるためには、数値データと併せて定性情報のリサーチが不可欠です。これまでは、物量の精査や曜日ごとの波動を捉える際に平均値や中央値を多用していましたが、異常なオーダーも含めた数値をそのまま資料に取りまとめると、全体の概況が見えにくくなる可能性があります。今後は、日々の実績をもとに異常値を定義した上で、データの加工と分析に取り組んでいきたいと考えています。

「分析の目的」をどう明確化する？ 分析のポイントを誤ると意味がなくなるため、「何のために」「どの部分を」分析するのかを明確にする必要があります。数字を見る際には、その意味がはっきり理解できなければなりません。特に知識がない人にもわかりやすい数字の提示の仕方が重要です。 ビッグデータ活用の効果とは？ ビジネスにおいて、数字はある程度の説得材料となり、クライアントにとっても理解しやすいものです。ビッグデータを活用して根拠資料としてクライアントにわかりやすく伝えることができれば、分析の意義は高まり、ビジネスチャンスも広がります。 分析力を高めるステップ まずは分析の基礎を固めることから始め、目的や意図を明確にすることで分析力を身につけます。それにより、根拠のある資料を作成しクライアントに明確性をもって伝達できるようになり、結果としてビジネスチャンスも広がるでしょう。

多角的分析で気づく？ データの分析には様々な視点が存在します。一つの視点でMECE（漏れなくダブりなく）の状態を達成しても満足せず、他の視点をいくつか考慮し、それらを比較することによって最も示唆に富んだ分析がどれかを確認する意識が重要であると気付きました。 決算資料の整理は？ また、決算説明資料においては投資家の視点に立ち、業績の変化や注目すべき勘定科目、さらには投資家が企業の決算で知りたいことをMECEに従って整理する必要性を認識しました。企業が伝えたい内容も同様にMECEで考えることが大切だと感じました。 伝えたい内容は何？ 今後は、ステークホルダーの立場ごとに伝えたいことを漏れなくダブりなく検討することから始めたいと思います。これまではなんとなく投資家や企業の目線を選んでいましたが、これからはその内容をしっかりと把握し、チーム内で議論できるよう努めます。

数字表の何が難しい？ 数字だけの表を見ると、どの部分に着目すべきかが不明瞭になり、相手に意図を十分伝えられない場合があると学びました。そこで、相手の視点に立ち、グラフや切り口を工夫することで、伝えたいポイントをより具体的に示せると感じています。 海外支店はどう伝える？ また、海外支店の財務分析や売上、マーケティング分析の業務を通じ、現地の営業担当者とのコミュニケーションを行う中で、問題点や解決策についての説明が求められる状況が多々あります。その際、ただ「なぜなら～」と理由を述べるだけでなく、適切な切り口で工夫された資料を用いると、より分かりやすく伝えることができると実感しています。 実務での切り口は？ さらに、切り口に関しては、他にどのような方法があるのか、また実務の現場ではどのように活用されているのか、具体例とともに知りたいと考えています。

数字の意味は？ 数字自体は難解なものではなく、まずは苦手意識を払拭することが第一歩だと感じています。分析という行為は、なぜそのような結果になったのか、どのポイントからその結論に至ったのかを明快に説明し、他者を説得するための有力な材料になるからです。 どのように慣れる？ そのため、初めは身近な数字に触れ、慣れ親しむことが大切だと考えています。次第にビッグデータを扱いながら、実践的な分析スキルを磨き、根拠となる資料を用いた分析を行っていきたいと思います。誰が見ても理解しやすく、納得できる説明ができるように心がけることが目標です。 偏らず分析するには？ また、捉える数字を正確に把握するためには、一面的な見方に偏らず、あらゆる角度から分析する姿勢が重要だと実感しています。これにより、より具体的で説得力のある分析が実現できると信じています。

目に見えぬリスクを感じる？ 既に目に見える情報だけでなく、目に見えない要素にも着目する大切さを学びました。たとえば、帰還していない飛行機の状況を考えることで、現状からだけではなく、潜在的なリスクや可能性についても想像する力が養われると感じました。また、出版される経営に関する本は、その裏付けとして成功しているという実績があることに共感を覚えました。 数字に秘めた戦略は？ 一方、私の業務は既存のデータをまとめ、数字や報告資料に反映させるという作業が中心です。そのため、現時点ではこの学びが直接的に業務に活かせるとは感じられていません。しかし、今後、毎月提出する経営会議用の資料に予測や分析を加えることで、より深い洞察が業務の判断材料になり得ると考えています。特に、条件を比較しながら推測を行うことで、より実践的な分析が可能になると期待しています。

B/SとP/Lのつながりは？ B/SとP/Lの関連性について、まずは当期純利益がB/Sの純資産に反映されるという繋がりを理解できた点が良かったと感じています。また、B/Sは企業のビジネスモデルや投資方針を示す資料であることが分かり、例えば鉄道系のインフラ企業とソフトウェア企業では固定資産の割合など、B/Sの構成がビジネスモデルによって異なることも実感しました。 今後の分析計画は？ 今後は、まず自社のB/Sを入手し、その内容を理解した上で、業界内の上位企業のB/Sを3社ピックアップし、構成や投資の内容を分析する予定です。さらに、自社のB/Sとこれらの企業との違いを確認し、分析結果を経理部門やチームメンバーへ共有します。6月には、P/LおよびB/Sも含めた情報を集め、企業の状況調査と内容の分析を進める計画です。

なぜ課題は視覚化すべき？ 課題を明確にすることが、適切な対策を打つ上で不可欠だと学びました。講座では、ミーシーに分解しグラフなどで視覚化することで、課題をより具体的かつ明瞭に把握できる点が印象的でした。 多様な視点は必要？ また、自分自身の視点だけでなく、他者の意見や視点を取り入れることが、課題の本質を捉える上で重要であると実感しています。これにより、データ分析での課題抽出にも効果的な手法であると考えています。 どうやって相手に響かせ？ さらに、報告や資料作成の際には、相手が何を求めているのかを意識し、視点を柔軟に切り替える必要があると気付かされました。見せる場所や強調すべき点を明確にすることで、資料を閲覧する方の注意が散漫にならず、伝えたい情報がしっかりと伝わるよう努めています。

イシューの重要性は？ イシューとは、各レイヤーにおいて存在する問題点のことであり、その中でもどのレイヤーのイシューが最も重要であるかを見極める必要があると実感しました。また、見る人やその立場によってイシューの捉え方が変わるため、正しく判断することが大切です。さらに、グラフ作成時には使用するグラフの種類によって情報の見え方が変わる点にも留意すべきだと感じました。 資料作成はどうする？ 日常的に資料作成やグラフ作成、分析依頼がある中で、作業に取り掛かる前にどこが問題で重要な部分なのかを特定することが肝心です。その上で、どのように発表すれば相手により分かりやすく伝わるのかを考えて資料を作成すれば、業務をより効率的に進められると感じ、今後に活かしていきたいと思いました。

分解の軸は正確？ 業務上、さまざまな課題に取り組む際、プロセス分解を用いることが多いと感じています。実際、課題を分解するときに「いつ」「誰が」「どのように」という軸を意識して切り分けていますが、多角的な視点から分解することにはまだ慣れていないと実感しています。 切り口の工夫はどう？ そのため、今後は層別分解や変数分解といった切り口も取り入れ、事象ごとに工夫して分析できるよう努めたいと考えています。これらの手法を使うことで、業務上のプロセスに対する課題解決に一層取り組んでいく所存です。 結果の正確性はどう？ また、資料作成や他者への説明の際にも、層別分解や変数分解を活用し、分解した結果や解析内容が正確かどうか再確認することを心掛けたいと思います。