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分析

に関する学び

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なぜ目的を決めるのか？ 「分析とは比較なり」という言葉が分析の基本を表しています。まず、比較を行うための目的をしっかりと決定し、その目的に合った適切な比較対象を選ぶことが重要です。そして、得られた比較結果をどのように視覚化・言語化して伝えるかも、分析の重要な要素です。これらが全体的に連携し、一つの体系としてまとまっていることで、分析は効果的に行われます。各ステップで適切な判断を行うことにより、データ分析は精度を上げることができます。 有効なデータの活用法とは？ プロジェクトの進捗状況の把握や遅れの可視化と原因分析、製品の製造データの分析、それを基にした工程改善案の提案、さらに最終製品の性能・品質データの分析とそのトレンドの原因の把握など、それぞれの場面で明確な目的と最終的な活用イメージを持って分析を行うことが重要です。これによって、効果的なデータ分析の結果を示すことができるでしょう。 データ収集から始めるには？ 特に最終製品の性能・品質データの分析には豊富なデータがあり、因子もある程度特定されています。自らがデータを入手しやすい立場にあるため、早速データを集めて分析を進めていこうと思います。まずはデータの収集から始めてみます。

学習時間はなぜ難しい？ 今回の勉強は、以前のデータ分析の際とは異なり、毎朝コツコツと学ぶ時間を確保することが難しく、順調に進めることができませんでした。一方、実務で自然に意識していた内容が学びの一部に反映され、知識の整理に役立ちました。その結果、全体としては勉強になったと感じています。 グループ参加はどう感じる？ また、グループワークへの参加については、後から参加したほうがよかったと反省しています。今後は、初めから積極的に関わることで、より多くの視点を取り入れたいと考えています。 問題の解決策は何だろう？ さらに、問題解決に没頭してしまいがちな反省もあります。なぜその問題を解決する必要があるのか、根本的な問いを持つことに意識を向け、アプローチを見直すことが必要だと感じました。加えて、人に伝えることにまだ苦手意識があるため、伝え方の手法をさらに学び、業務に生かす努力を続けていきたいと思います。 知識はどう実践する？ 前回受講したデータ分析の勉強と今回の学びを組み合わせ、より深い知識として業務に実践していくつもりです。今後も、言いたいことを明確にする思考法や伝え方の訓練を続け、日々の業務に活かしていきたいと考えています。

分析本質はどう捉える？ 「分析の本質は比較」というテーマから、これまで漠然と捉えていた「分析」が、実は「比較」を前提として成り立っていることを再認識しました。比較対象が存在しなければ、意味のある分析は行えないという考え方に気づかされました。 課題整理はできてる？ 現状の課題として、収集したデータがそのままに放置され、分析に必要な比較対象が適切に選定されていない点、そして分析の目的が明確になっていない点が挙げられます。これらの課題を意識し、今後の業務改善に活かしていきたいと思います。 数値の変化はどうなってる？ コミュニティ運営では、入会や退会の集計を実施していますが、リソースの問題から、十分な分析には至っていませんでした。しかし、年単位の集計により、昨年や一昨年と比較してどのような数値になっているのか、またその数値に影響している要因は何かといった点を把握できると実感しています。 改善策は何だろう？ 今後は、分析の目的を明確にし、必要なデータ収集に努めるとともに、入会時および退会時のアンケート項目の見直しを実施します。そして、毎月の施策と入退会の関連性を紐付けることで、より実践的な分析を展開していきたいと考えています。

本質に迫る方法は？ 分解を行うことで、新たな気付きや発見につながると感じています。全体像を把握した上で、MECEの原則に沿いながら、目的別、変数別、プロセス別などさまざまな切り口で分類してみると、物事の本質に迫ることができるのです。 切り口の工夫は？ たとえ思うような気付きが得られなくても、それは失敗ではなく、「この切り口ではうまくいかなかった」という気付きにつながります。こうした試行錯誤を積み重ねることで、より効果的な分解方法を見つけ出すことができると考えています。 戦略はどう立てる？ 自分の業務においては、売上向上を実現するために、どの顧客にどのようなメッセージを届けるかという視点で戦略を立てています。また、競合他社の動向を分析する際にも、地域特性や顧客の属性、背景など、複数の角度からデータを整理し、より具体的な傾向を把握するよう努めています。 多角的分析は？ 常に物事を多角的な視点で分解し、MECEを意識して取り組むことで、さまざまな側面から物事を見る力が養われると実感しています。データを得た際には、失敗を恐れずに多様な切り口から分析を行い、そのプロセスの中で常に新たな気付きや成長につなげていきたいと思います。

問題の実数把握の重要性を再認識 問題や現状を実数で把握することの重要性を再認識しました。現状の問題を理解した後、アイディアを整理する手法としてロジックツリーとMECEを学びました。以前からロジックツリーの存在は知っていましたが、2つの種類があることは新たな発見でした。また、MECEについては、社内での係数の分類方法を見ると、元々MECEを意識して分析目的で分類が形成されていると感じ、既存の分類の意義を再確認できました。 数字化の意識をどう高める？ 現状や問題を日常的に数字にしていますが、今後はさらに意識的に行おうと思います。MECEについては、大項目で終わらせることがあるので、階層を意識する必要があると考えています。この分野において、AIも進化してきているので、検討するべき項目の洗い出しにおいて、効率的かつ網羅的であることを意識したいと思います。 ロジックツリーとAIの活用 問題の数字化や目標達成までの数字化、対策に対する数値的感覚の共有が重要です。ロジックツリーの階層を意識し、さらなる分類方法の可能性を追求し（「このポイントを分類する方法はあるか？」という問いを持つ）、AIを活用して網羅性の向上を効率化させたいと思います。

グラフを使い分けるには？ データの多さや少なさを確認したいときは縦棒グラフ、比較を行いたいときは横棒グラフ、割合を示したい場合は円グラフを使うのが効果的です。用途に応じてこれらのグラフを使い分けることが重要です。目的を明確にした上で分析を行い、最終的に作成する資料が社内外のステークホルダーに感謝されるようなものになると理想的です。 どのグラフが最適ですか？ たとえば、担当先ごとの売上や営業所間のメンバーの実績達成率を比較する際には横棒グラフが適しており、担当先のマーケットシェアを示したいときには円グラフが便利です。会議での効果的なアウトプットを意識して、適切なグラフを作成していくことが求められます。また、縦軸と横軸に何を選ぶかによってアウトプットの見方が変わることがあるので、様々な試行を行いたいと思います。 実績分析に時間を割くべき？ 毎朝、実績を見る際に、自分だけでなく営業所メンバーの実績もExcelで分析しています。従来のやり方に加えて、グラフ作成にも挑戦しています。縦軸と横軸を従来とは異なる項目にしてみるなど、工夫を凝らしています。この作業にはかなりの時間を要するため、毎日1時間は数字分析の時間を確保しています。

学習で気づいた課題は？ 今週の学習を通じて、顧客視点にフォーカスしすぎて議論が不足していた自分に気づきました。フレームワークを活用し、広い視野で整理・検討することで、整合性の取れた方針を定めることの重要性を学びました。また、限られた資源をどこに優先的に配分するかを考えることも重要です。 3年後の売上目標に向けて 私の部署では、3年後に大きな売上目標が掲げられています。その達成に向けて今提供している商品やサービスをどう進化させるか考えていますが、現在市場のトップで走るも、今のままでは大きな売上拡大は難しいと感じています。そこで、今回学んだフレームワークを活用し、現状を分析したうえで戦略を練り、部署内での議論がより深まるよう努めたいと考えています。 新規事業に求められる戦略は？ 私は新規事業領域に取り組んでおり、いかに打席に立つ機会を増やすかに重点を置いています。求められているのは確度の高い戦略を多く創出することです。そのために、PESTで環境を整理し、3Cで顧客や市場の動向を分析、SWOTで自社の強みを明確にし、戦略を多数出します。そして、分析結果と整合性のある方法を優先順位をつけて選び出す方法で進めていきたいと考えています。

どんな問いから始める？ 問いは何かということからスタートする重要性を学びました。どのような問いに答えるために分析を行うのか、その目的を確認することから始める必要があると感じました。この際、問いの妥当性を確認するために、MECEになっているか、視座・視点・視野に偏りがないかなどのポイントを自分でチェックすることが重要だと考えました。 なぜギャップが生じる？ 現状の業務における課題としては、私の担当する台湾・香港エリアでの販売台数の低下に起因する過剰在庫問題があります。目指すべき目的は、不動在庫の消化および在庫レベルの適正化ですが、販売が思うように進まず、指標に対してギャップが生じています。このギャップを埋めるために、なぜ現状のギャップが発生しているのかを分析する必要があります。具体的には、カテゴリや客先別に切り分けて、予測と実績のギャップを把握し、それを要因別に分けて考えるという手順を踏みます。 何のためにデータを集める？ データ収集については、その前に何のためにデータが必要であるかをしっかり考えてから行動に移します。そして、分析を行った結果をチームや販売拠点の営業メンバーに共有し、具体的な対策を検討することが重要です。

アンカーの見直しは？ キャリアアンカーについては、8つのアンカーに関する知識は持っており、部下の育成や仕事のアサイン時に意識して活用しているものの、一度立ち止まってみると、部下が大切にしているアンカーと自分が想定しているアンカーが一致しているかどうか、確認できていなかったと気づきました。 サバイバルの実践は？ 一方、キャリアサバイバルについては、無意識のうちに一部を実践していたものの、段階を踏んで意識的に取り組んだことはありませんでした。個人で取り組むべきであると同時に、組織としても実施すべきだと、リーダーとして強く感じました。 1on1活用で何が変わる？ 今後は、1on1や業績面談などの機会を通じて、部下が大切にしている価値観をしっかり確認していきたいと考えています。また、まず自分自身でステップを踏んでキャリアサバイバルを分析し、その上で担当する組織のキャリアプランニングを具体的に描いていく予定です。 キャリア展望を聞かせ？ キャリアの方向性に迷いがある中、皆さんの今後のキャリア展望や、各自が描くキャリアとキャリアアンカーとの関連性についても伺えれば、互いに学び合う良い機会になると期待しています。

数字加工のコツは？ データ分析のアプローチにおいて、「数字を加工するためのポイント」を学びました。これまで単純平均だけに頼っていた自分に対し、加重平均、幾何平均、中央値など、分析の目的に応じた代表値の捉え方があることを知り、大きな気づきとなりました。 散らばりの見方は？ また、標準偏差によりデータの散らばりを見る方法についても、漠然としたイメージから、基本的な考え方や２SDルールの説明を受けることで、より明確に理解できるようになりました。 顧客単価の確認は？ 現在、一定の条件下で顧客単価を分析しており、単純平均以外の視点やバラつきの観点からの分析に着目し、これまで手つかずだった部分の解明に取り組む予定です。その際、前回学んだ分析の目的を明確にし、仮説を立てながら検証する手法を実践したいと考えています。 実践方法はどう？ 具体的には、以下の点を意識して進めます。まず、初回の学びに沿った手順を振り返りながら、地道に分析に取り組むこと。次に、仮説を立てる際には、数字をざっくりとビジュアル化して全体像を把握すること。そして、代表値や散らばりに焦点を当てた分析を行い、見やすく伝わりやすいグラフなどのビジュアル化にも努めます。

決算書から何を分析？ 今回の学習を通して、決算書から企業の資金調達方法、コスト構造、利益の拡大メカニズム、そして固定費の大きさなど、経営戦略や特徴が多角的に読み取れることを改めて実感しました。単なる数字の羅列ではなく、その背後にあるビジネスモデルや企業の価値観を想像しながら分析する力が非常に重要であると感じました。決算書は、企業経営の実態を「見える化」する基礎資料であり、企業理解の土台だと再認識しました。 企業情報をどう活かす？ 今後は、新聞や業界紙などの情報源に積極的に接し、さまざまな企業の経営情報に触れる機会を増やしていきたいと考えています。さらに、興味を持った企業の決算書を自ら確認し、分析することで、競合他社の財務状況や市場全体の動向を客観的に把握し、企業の立ち位置や戦略策定に役立てることを目指します。 財務分析のコツは？ また、企業の決算書を取り寄せ、財務数値や構造を比較・分析するプロセスから学びを深め、得られた結果をもとに上司や経営層に提案できるような準備を整えたいと思います。継続して分析に取り組むため、毎月新たに一社以上の企業資料を読み込み、実務に結びつける努力を重ねながら、経営視点を確実に養っていく所存です。

データ分析の意義は？ データを分析する際には、元のデータをさらに加工できないかを常に考えながら進めることが大切だと実感しました。また、分析が進むにつれて様々な仮説が立てられるため、その仮説をどのように検証するかを考えるプロセスも重要だと感じています。 検証で何を得た？ 仮説と検証を繰り返すことで、新たなインサイトを発見できることが分かりました。 MECEの活かし方は？ また、データを分けるときには、MECEの考え方を取り入れることで、効率的なデータの分解と分析が可能になると学びました。今日からは、「モレなくダブりなく」の精神を意識したデータの分け方を実践していこうと思います。 報告で工夫する？ 社内の業務データをまとめて報告する機会があった際には、これまでのフォーマットに従った報告だけでなく、自分から先んじてデータを加工し、新たな気づきを得る試みを行いたいと考えています。 全体像の捉え方は？ 今後は、業務データを扱う際に、全体像を意識しながらMECEの視点を取り入れて課題に取り組むとともに、単一の切り口にとどまらず、層別の変数やプロセスごとに異なる切り口で全体を見渡す意識を持って取り組むようにしていきます。