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分析

に関する学び

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仮説に盲点はあった？ 仮説を立てる際、ついつい決め打ちになっていたように感じます。また、仮説同士の網羅性が不十分であったため、上位層のレビューで指摘を受けたことに気づくことができました。特に、手間を惜しまないことの重要性が印象に残っています。 仮説の種類を見分けた？ 「仮説」という表現はよく使っていただけたものの、「結論の仮説」と「問題解決の仮説」という種類があることに気づくことができ、良い気付きとなりました。 戦略で仮説活かせた？ 今期の戦略策定にあたっては、結論の仮説と問題解決の仮説を活用し、目標に対するゴールを設定する方針です。また、現在課題となっているサービスの継続率向上のために、問題解決の仮説を用いてアプローチを検討しています。 データで仮説検証？ そのため、昨年度の契約状況に関するデータを収集し、業種や支援内容など様々な角度から比較して仮説を立てる計画です。 戦略計画は整った？ 戦略の策定は１ヵ月以内に完了させる必要があるため、まず事業部の戦略目標や方向性、自身の売上目標を確認します。その上で、契約に関するデータ（契約のきっかけ、契約内容、単価、期間、業種）を収集し、比較・分析を行う予定です。

根本解決の問いは？ イシューを明確にし、チームと共有しながら常に問い続ける必要性を改めて感じました。さまざまな角度から物事を分解することで、根本的な解決策を探ることが重要であり、その際、できることとできないこと、また優先順位を決めることが問題解決につながると実感しました。 議論の迷いは何？ ミーティングでは、チームのイシューを合わせるのが難しくなる場面（具体的な話題に偏ったり、別のイシューに話が逸れる場合）が何度もありました。こうした状況を踏まえ、イシューを見失わないよう適宜わかりやすい形で提示し、イシューの出し方についても壮大になりすぎていないか、またわかりやすいかを意識してチームメンバーとすり合わせを行うことが大切だと感じました。 共有の工夫はどう？ 今後は、イシューを特定しチームと共有できるよう、起こっている事象をより明確に説明できる方法を準備していきたいと思います。具体的な手段としては、事象を分解（MECEなどの視点やデータ分析を活用）し、わかりやすい言葉で伝える取り組みを進めていきます。また、相手に情報を探させることなく、必要な資料を整えた上で、常にイシューを意識したミーティングや会話を実現するよう努めます。

問題解決の切っ掛けは？ 問題解決の４ステップを意識して取り組むことで、整理して分析できることが理解できました。普段、無意識に考えると、思考が散漫になり、思うような成果やアイデアが得られなくなることを実感しています。特に、「What（何が課題か）」をしっかり意識することで、その後の「Where（どこに問題があるか）」の分析が効果的になると感じ、今後もこの点を大切にしていきたいと思います。 次の対策はどうする？ また、次の打ち手を検討する際には、あるべき姿（目標数）と現状（実績）を比較しながら、問題解決の４ステップを具体的に適用し、適切な対策を講じたいと考えています。これまでにも課題を見つけ対策を実施してきたものの、今後はさらに精緻な対策が立てられるよう努めたいと思います。 フレームワーク活用は？ 次週からは、フレームワークの考え方を意識し、以下のステップを取り入れていきます。 ① 現状の数字を把握する ② MECEやロジックツリーを活用して整理する ③ What（何が課題か）を明確にする ④ Where（どこに問題があるか）を検討する ⑤ Why（なぜ起きているか）を分析する ⑥ How（どうするか）を具体化する

3Cと4Pの学び方は？ 3C（市場・顧客・競合・自社）と自社を細かく検討するためのフレームワークである4P（製品・価格・場所・プロモーション）の関係について学びました。これにより、市場分析がより具体的かつ体系的に行えるようになります。 仮説を複数立てる意義とは？ また、仮説の立て方についても学びました。仮説は一つではなく、複数立てることでその有用性が証明されやすくなります。仮説には問題解決のための仮説と結論の仮説があり、それぞれの役割が明確です。 新卒市場での戦略は？ 例えば、新卒市場での人材獲得では、採用実績校と定着性を数値化し、学校訪問や求人活動を行うことで、技術系就職担当教授やキャリアセンターの職員に対する認知と共感を得る可能性が向上します。これにより、相関関係が期待できる重点対象校へのアプローチが効果的になります。 中国・四国エリアでの具体的な活動 具体的には、中国・四国エリアの国立高専（香川、阿南、新居浜、高知、呉、宇部、米子、松江、津山）を対象に、卒業生名簿と直近3～5年間の実績データをもとに学校訪問を行います。特に、内々定者がいる学校には個別情報を対面で提示し、認知と共感を高めるよう働きかけることが重要です。

ポジショニングの重要性を学ぶには？ 学習の中で取り上げられていた事例を通して、ポジショニングの重要性を学びました。たとえ商品としての品質（味、機能性など）が同じでも、売り出すターゲットを変えるだけで市場価値が大幅に変わることが印象的でした。ポジショニングやターゲッティングを変えるには、まずその製品自体および競合商品がどのような特徴を持っているのかを分析する必要があります。ただし、主観的な意見にならないように、顧客がその製品をどう感じているのかを的確に捉える必要があると感じました。 自社製品をどう分析する？ 自社製品においてもポジショニングやターゲッティングが理解できていない部分があるので、まずは自社製品で分析してみたいと思います。自社製品の理解が深まることで、サプライヤーにそのターゲットに合った包材の提案を促す可能性があるのではないかと感じました。 競合との差別化戦略は何がある？ まずは自社製品と競合製品のポジショニングやターゲッティングについて考えてみたいと思います。他にも市場に大量に売られている商品（例：お茶、洗剤など）については、競合との違いを見つけ出すことが難しそうですが、それぞれの戦略を調べてみたいと考えています。

顧客視点はどうですか？ 自社サービスの継続利用のための課題設定に際して、定性分析の手法を用いることにしました。顧客からの意見とともに、顧客接点に立つ営業部門からの声も取り入れ、複数の視点から情報を収集しています。また、暗黙知にも着目し、背景にある顧客倫理や潜在的ニーズを明らかにすることを重視しました。 迅速な設定はどう？ 当初、一から定性データを収集する案も検討しましたが、社内で声がけを行ったところ、既存のインタビューやアンケートが意外にも多く集まりました。今回、迅速に課題設定を進める必要があったため、既存の定性分析結果に加え、定量分析や営業組織からのヒアリング結果をもとに課題設定を行う予定です。 分析手法は信頼できる？ 定性分析は、質そのものに着目して行うコーディング手法など、すでに学術的に信頼されている手法がいくつか存在します。これらの分析から導かれたデータをロジックやプロセスに基づいて構造化することで、仮説を見出すことが可能です。一方、定量分析は仮説を磨き上げることが目的ですが、定性分析は新たな仮説の発見を主眼としています。ユーザーが抱える課題を的確に特定するためには、具体的な視点からのアプローチが不可欠です。

理想と現状の違いは？ 問題解決では、まず理想の状態と現状のギャップを定量的に把握することが重要だと再認識しました。現状を正常な状態に戻す対策と、ありたい未来の実現に向けた解決策の2つの視点が必要であることを確認しました。 ロジックとMECEはどう？ 今回の学習でロジックツリーとMECEの考え方について改めて学ぶ機会を得ました。これまで自己流になっていたロジックツリーを正しく再理解できたのは大変有意義でした。また、MECEの手法により、漏れや重複を防ぐことの大切さを実感しました。普段の業務では口頭だけで場合分けを行い、チーム内に認識のズレが生じることもあるため、今後はロジックツリーを活用し視覚的に共有するよう努めたいと思います。 分析の壁はどう？ 一方、日常の業務においては、数字を追いかけ原因を探る分析作業が少ないため、新たに異動してくるメンバーが「分析」という言葉に戸惑うケースも見受けられます。演習問題の形式では対処できても、実際の業務課題にこの手法を効果的に結びつけるのは難しいかもしれません。そのため、全体像を把握しながら論理的思考を実践し、可能な限り定量化して原因を追究する問題解決のプロセスを指導していく必要性を感じました。

数字の分析で気をつけるべき点は？ 数字を使用して分析する際には、与えられた数字をただ羅列するのではなく、状況に応じて自分で欄を増やしたり工夫をすることが求められます。どのような傾向があるかを分解する際には、仮説を立てるために意味のある分け方をすることが重要です。その際には、情報が漏れたり重複したりしないように注意が必要です。また、ひとつの傾向が見えたとしても、2つ目、3つ目の異なる傾向が存在しないか考えることが大切です。 商談の不満点はどこに？ お客様との商談において、どの部分に不満を抱いているのかを分析することに挑戦したいと思います。例えば、お客様に会う前の段階なのか、会った時なのか、などの具体的な場面を考えます。不満の傾向が明らかになった場合、法人であれば業種や従業員数、個人であれば家族構成や年齢など、さらに詳細に検討して仮説を立て、それを実践に移してみたいと考えています。 顧客分析はどう進める？ まず、これまでにご契約いただいたお客様や断られたお客様がどのような方であるのかを表にまとめます。そして、ご契約いただいたお客様にはどのような共通の傾向があるのか、断られたお客様にはどのような特徴があるのかを分析してみるつもりです。

営業利益と当期純利益の重要性とは？ 営業利益は本業から得られる利益であり、経常利益は財務活動を含んだ利益、当期純利益は最終的な利益です。この3つの利益の区別が明確になりました。当社では営業利益と当期純利益の2つが特に重要です。というのも、当社の事業には財務活動がほとんどないからです。 損益計算書の分析で得られた新たな理解 自社の損益計算書（P/L）を分析し、昨年度の利益がどれくらいあったのかを改めて確認しました。その中で、現金との差異がなぜ生じるのかについて、以前よりも明確に理解できるようになりました。具体的には、販管費の中に含まれる原価償却費や繰延資産償却費が影響していることがわかってきました。 今後の経営にどう活かす？ これにより、今年度や来年度の経営についての見通しが立ち、適切な対策を考えられるようになりました。損益計算書からは、1年間でどんな事にどれだけの費用がかかっているかが読み取れます。これまで税理士に依頼していた決算書をじっくり分析する余裕はありませんでしたが、グロービスでの学びを通じて、自社のP/Lをしっかりと分析するようになりました。また、会計ソフトの操作にも慣れるために、できるだけ毎日ソフトを操作しています。

--- 分析の重要性をどう捉える？ 分かるということは、分けることです。ひとつの観点だけでなく、全体をざっくり分けてから更に分解していくことの大切さを学びました。例えば、単に率や平均の傾向が見えたとしても、他の視点から考慮する必要があります。これまで、分析の必要性や意味に疑問を抱き、実行をためらうことがありましたが、たとえ数字が出なくても、失敗したとしても、それ自体に価値があるという考え方を知ることができました。 リソース配分の最適化は可能？ 営業所全体の新規顧客と既存顧客の比率と目標達成率を比較し、自身の数値と照らし合わせることで、異なる点を検討し、業績向上に繋げていきます。また、受注、失注、継続の際にどんな癖やパターンがあるかを分析し、既存と新規にどの程度リソースを割り当てる必要があるかを判断します。 振り返りを活かすには？ 毎週の振り返り時には、他者と自身の数値を比較し、次週の行動指針を設定します。定量的に分析する習慣を身につけることで、説得力のあるトークができるようになることを目指しています。さらに、自身の営業活動において、どの局面で受注できているか、失注しているかを再確認し、改善点を見つけていきます。 ---

マーケ戦略の意義は？ マーケティングは、顧客が満足した状態で利益を得る手法であるという定義が、とても印象に残りました。特にエンターテイメント産業では、作品や商品の質の良し悪しを重視してきた自分にとって、「顧客の行動変容を起こせたか」という視点は、今後の行動指針として重要になりそうです。 複数アプローチは？ 製品を顧客に購入してもらうことで利益を生み出す業態であるため、マーケティングでは複数のアプローチが必要であると感じました。たとえば、①顧客満足度が高い質の高い商品を作る視点と、②出来上がった製品をいかに多くの人に届けるかという視点とがあり、さらに他のフェーズも存在します。それぞれのポイントで成功確率を上げるために、マーケティングの知識をどんどん増やしていくことが、利益貢献の機会を拡大すると考えています。 顧客分析はどう？ また、第一のフェーズでは顧客分析を通じて、クリエイティビティ以外の要素を補完し、武器とすることができるため、常に具体的な顧客像を意識しながら業務を進めたいと思います。第二のフェーズでは、マスメディアが以前ほど機能しない現状において、現実に効果がある手法を多数学び、ブームを作る手法を模索したいと考えています。

研修の成果はどこで感じる？ 新人研修企画に向け、複数の社員に対してオープンエンドな質問を行い、今年1年の振り返りや研修会に対する印象など、豊富な定性的情報を引き出すことができました。中には「正直覚えていない」「配属されてからでないと分からない」といった回答もあり、知識のインプットは十分ながら実体験が伴わないため、研修がその場限りになっているという共通の課題が浮かび上がりました。 調査の難しさは何だろう？ 一方、調査自体はまだ始まったばかりですが、対象者自身が気づかないような暗黙知にまで踏み込むのは非常に難しいと感じました。自身の仮説を提示し、それに対する意見は得られるものの、一歩踏み込んで本音の課題を引き出すためには、相手の領域やコミュニティに深く入り込む必要があると実感しました。 定性分析の説得力はどうする？ また、定性分析はどうしても恣意的なまとめ方になりがちで、説得力に欠けるという懸念がありました。これに対して、定量分析で明らかになった結果は一般的すぎる面があるため、数値以外の情報を加えた上で、定性的な情報の根拠として定量データを補完的に用いることで、より説得力の高い分析が実現できるのではないかと考えるようになりました。