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分析

に関する学び

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分析の目的は何？ 分析とは、比較によって本質を浮き彫りにする作業であると再認識しました。分析の目的を明確にし、適切な比較対象を選ぶことが、納得感のある結果を導くための基本であると感じています。また、目的に応じた情報の見せ方が存在するという理解も深まりました。 情報整理の必要性は？ ダイバーシティ推進の担当として、社内の属性割合や勤務実態の定量データ、そしてアンケート結果といった定性データを扱う機会が多い中で、まずは情報の用途や目的を明確にすることの重要性を改めて認識しました。必要な情報をより深く掘り下げ、検討していくことが今後の課題です。 多角的視点はどう？ また、自分だけの視点に偏らず、他者の意見を取り入れることで、多角的な視点から情報を集約したいと考えています。こうすることで、より客観性の高い分析が可能になると実感しています。 透明な分析方法は？ 一方で、分析の目的に応じた仮説設定が、恣意的に都合の良い情報操作につながるのではないかという懸念も感じています。今後の学びを通じて、この疑問に対する気づきを得るとともに、より透明性のある分析手法の習得を目指していきたいと思います。

カフェで何を学んだ？ 先日の授業では、別の事例紹介に続いて、カフェを例にとってPL構造の復習を行いました。 数字で何が見える？ PLを理解する上で、大きな数値をもとに全体概要を把握し、各項目を比較することが重要であると実感しました。また、事業が提供する価値と照らし合わせる視点も非常に印象的でした。 シンプルな構造は？ カフェという事例は、売上、原価、販管費といった要素がわかりやすく、単店舗飲食業というシンプルなビジネスモデルであるため、提供価値の違いによるPL構造の変化が理解しやすかったです。 今後の取り組みは？ 今後は、以下の点に注力したいと考えています。 ① 今期の予実分析時にPL構造を再確認する。 ② 担当事業のPLについて、提供価値との整合性を再検証する。 ③ 現業界内での競合企業や、将来のターゲット市場の企業を複数社分析し、比較対照する。 業界特性はどう？ また、業界ごとにPLの構造特性がある中で、業界全体の傾向から大きく逸脱する例が存在するのか、さらに提供価値とコストのバランスを評価するための普遍的なKPIがあるのかについても、今後の検証課題として気になりました。

顧客への気づきは？ ビジネスの勝敗は顧客によって決まるという考え方は、私にとって大きな気づきでした。まず「顧客とは誰か」を明確にし、その顧客が本当に求めている価値を深く掘り下げることが重要だと実感しました。そして、その価値を実現する手段として、持続可能であり他社にない独自性を持った戦略が求められると理解しました。 戦略立案で何を学ぶ？ 戦略の立案にあたっては、コスト・リーダーシップ、差別化、集中という３つの基本戦略が存在し、これらとVRIO分析を組み合わせることで独自の優位性を構築できる点に納得しました。 営業戦略の狙いは？ また、営業戦略を考える際には、ミドルセグメントに属する顧客―従業員数300〜1,000名の企業―のニーズを的確に捉えることが大切です。さらに、競合他社がどのような戦略を採用しているのかを整理し、その情報をもとに自社の大方針を決定するプロセスも重要だと感じました。 経験が示すものは？ 実際の営業経験を通じて、顧客の求める価値や市場の動向、競合の戦略状況を把握し、VRIO分析を活用して自社の優位性を明確にすることが、最終的な戦略立案において不可欠であると確信するに至りました。

誰に価値を届ける？ 差別化について学ぶ中で、様々な視点や切り口から「良い差別化」を実現する必要性を実感しました。まず、価値を提供すべき顧客を明確に規定し、深く理解することが、効果的な差別化の第一歩であると再認識しました。 模倣防止はどう実現？ また、持続可能な仕組みを構築し、競合に模倣されにくい戦略を打ち出すために、VRIO分析のようなフレームワークを用いて立ち止まって考えることの重要性を感じました。特に、VRIO分析では、企業文化や組織といったソフトな要素が有効な資源となり得る点が印象的でした。 企業文化をどう表現？ 一方で、共通認識としてユニークな企業文化を保有しているという認識はあるものの、それがどのように自社の価値創造に寄与しているかを十分に言語化できていないと感じました。今後は、VRIO分析を活用して、競合と自社それぞれの強みや特徴をより深く理解し、注力すべきポイントを明確にすることで、戦略の方向性を提案していきたいと思います。 実例はどう活かす？ さらに、VRIO分析の活用方法についてまだ理解が不十分な部分があるため、具体的な事例を参考にしながら知識を深めていきたいと考えています。

MECEをどう意識する？ MECEを意識することの重要性を学びました。まず、全体の定義をしっかり決めることが前提です。そして、「モレなく、ダブリなく」を心掛け、仮説を基にさまざまな切り口で分析を進めることが大切です。 データ分析の本質とは？ 分析の有用性についても深く理解しました。ただ単に目の前のデータを眺めるのではなく、データを加工し、グラフなどで視覚化することで判断基準が明確になります。例えば、複数年度にわたる人員計画策定においては、現状の人員の将来的な年齢や職責の推移を様々な観点で視覚化し、どの世代の中途採用を強化するべきか分析していきたいと考えます。この分析を通じて、異なる雇用形態を持つ人員の流れを分かりやすく可視化できればと思っています。 効率的なデータ可視化のコツ さらに、実際に手を動かし、データを分解したり、グラフ化することで可視化する努力が重要です。そして、自分以外の視点や意見を取り入れて俯瞰的に見つめることも忘れずにいたいです。全体の定義を決め、モレをなくすため四角を埋めることを意識しながら、自問自答を繰り返し、誰が見ても分かりやすいデータを提供できる資料作りを心掛けたいと思います。

戦略はどう選ぶの？ 戦略には2種類あり、それは「計画」と「創発」です。これまで、戦略的思考とは、目的を設定し、現状を分析し、課題を明確にした上で方法を考える、つまり「計画」のイメージが強かったです。しかし、新しい業界を開発するなどの挑戦においては、これまでの経験や目の前の課題を解決しながら軌道修正を行っていく「創発」の方法もあることを知り、視野が広がりました。 チーム分けの意義は何？ 業務では、専門的な業務を担当する専任者を導くため、チーム分けを行っています。この際、次の点を考えます。まず、なぜそのチームが必要なのか、その知識やスキルが必要な理由は何か。そしてチームを円滑に運営するための現状と課題は何か。さらに、その課題の解決と目的の達成をいつまでに行うかを設定します。 文章をどう整理する？ チームを作るだけでなく、その意義をしっかり見つけ、円滑に運営できるような設計を行っていきます。そこで重要になるのが、文字に起こし、それを整理し、チェックを行いながら内容に抜け漏れがないかを確認することです。可視化することで、上流と下流の両面から文章を確認でき、より正確に課題を特定し、目的を設定する助けになります。

AB分析の学びとは？ AB分析の考え方を学んだことは非常に参考になりました。以前の職場でGoogle Analyticsを使って広告を打っていた時、状況や変更条件を明確にせず、場当たり的に行動していたことを反省しています。 仮説を立てる重要性を知る また、問題解決の過程で仮説を立てることの重要性も学びました。これまではなんとなくデータを集め、目的が薄いままに対応策を練ることが多かったため、今回の学習でその姿勢を改める必要があると感じました。 長期的な効果検証の可能性 さらに学んだこととして、数か月単位で施策を変更するのは難しいものの、一年から数年単位で効果を検証することは可能かもしれないということです。例えば、入学後のパフォーマンスを分析して入試の内容を変える、といった具体例が上げられます。 必要なデータをどう見極める？ 現在、大学内で取得しているデータについて、真に必要なものは何か、また不足しているものは何かを見極めたいと考えています。学生生活の構成要素を学業やサークル活動、就職だけでなく、より多くの要素に分解することで、学生のリアルな状況がより理解できるのではないかと思っています。

仮説構築フレームワークの活用法は？ 仮説構築のフレームワーク（3Cや4P）を課題解決に活用し、実際に使うことで自分の思考のクセを理解しました。このフレームワークは何度も活用して定着させることが大切だと感じました。また、手元にデータがあるとすぐに分析を始めるのではなく、まず複数の仮説を立ててからデータを用いて検証する順番を強く意識する必要があると学びました。これは、私がデータがあるとすぐに分析に取り掛かるクセがあるためです。 依頼元とのコミュニケーションの重要性 各事業の依頼に対しては、目の前のデータだけで解決するのではなく、本質的な課題を見極めるために依頼元とコミュニケーションをとりながら仮説を立てていくことの重要性を感じました。今回学んだフレームワークを活用し、事業ごとに複数のフレームワークを使い分けながら仮説を広げていくつもりです。 伴走案件への仮説思考の応用法は？ 来週から複数の伴走案件が始まる予定なので、課題に対して広い視野を持ちながら仮説の幅を広げていきます。多くの案件を同時に進行する中で、関心や問題意識を向上させると共に、課題の深掘りに差が出ないよう、仮説思考を実践していきたいと思います。

平均値への新たな気づきは？ 私はこれまで、単純平均値、中央値、標準偏差については書籍を通じて知識を得ていましたが、加重平均や幾何平均の重要性について十分に理解していませんでした。特にビジネスにおけるこれらの"平均"の概念の重要性に気づかされました。単純平均値では、表層に現れる数字とユーザーの実感が一致しない場合があり、「平均値（単純平均値）はあまり使えない」という固定観念を持っていました。しかし、その観念は、自分自身が適切な活用方法を知らず、また選択できていないことに起因していると気づかされました。 加重平均がもたらす変化 これまでは単純平均値を用いて、少額製品の評価が難しいと感じ、売上の大きい少数の製品に解析の重点を置いていました。しかし、今後は加重平均値を用いた分析を行うことで、少額製品の販売単価にも注目し、損益分岐点を明確にすることができるのではないかと感じています。 来期計画に反映する方法は？ 現在、来期に向けた活動計画の策定を進めており、今回学んだ代表値の考え方を売上分析に反映させる予定です。これにより、前期とは異なるアプローチでデータを作成し、その結果を上位メンバー会議で審議する予定です。

強みの再認識が重要？ 自社のどの部分に顧客が魅力を感じているのか、自社の強みを分析することの重要性を改めて認識しました。特に新企画を立案する際に、この分析を活かしたいと思います。 ネーミングと顧客ニーズとは？ 顧客ニーズを素早く的確に捉えること、そのニーズが顧客自身も認識していない場合があること、そしてネーミングの重要性について学びました。この学びをもとに、自社でもネーミングを工夫することで、商品の魅力をよりダイレクトに伝えられると感じました。 BtoBtoCのニーズ見直しが必要？ また、BtoBtoCの既存販路に関しても、顧客とエンドユーザーのニーズを見直す必要性を感じています。新企画を考える際には、自社の強みを深く分析し、顧客とエンドユーザーのペインポイントを「なぜなぜ」で深掘りしていきたいと思います。 効果的なネーミング改善計画は？ 具体的には、既存商品のうち魅力が十分に伝わっていない商品について、今後学ぶマーケティング手法を用いてネーミングの改善提案を行う計画です。さらに、日常生活の中でコンビニなどに足を運び、ターゲットと真のニーズについて考える習慣をつけていきたいと思います。

良い比較って何？ 「分析の本質は比較である」という考え方を学び、良い比較を行うためには「条件を揃える」ことや「分析の目的」に沿った比較対象を選ぶことの大切さを実感しました。 どうして視野を広げる？ グループワークでは、これまで自分では思いつかなかった観点が提示され、「そんな考え方があるのか」と新たな視野を広げることができました。分析の仮説立ての際にも、さまざまな意見から多くを吸収し、視野を広げて考える重要性を再認識しました。 データは役立つ？ また、売上向上の施策を検討する際には、これまで感覚に頼っていたアプローチを改め、「データ分析の目的を明確にすること」や「仮説を立て、意味のあるデータで比較すること」を実践することで、より効果的な施策へと結びつけられると感じました。たとえば、あるKPI指標を追う際、「特定の行動をしている人」と「そうでない人」とで進捗率を比較することにより、具体的な違いを把握できる点は非常に示唆に富んでいます。 学びをどう活かす？ この講座で得た学びを、実際の現場でどのように活かしていくか、実践してみた結果の成功事例や失敗事例も含め、これからも共有していきたいと思います。

どう分析すれば良い？ 「やみくもに分析しない」という言葉を目にし、データ分析の奥深さを再認識しました。現在、チームで検討中の施策に対し、まずは営業担当へのインタビューを実施し、そこで多くの意見が寄せられた内容については、全体を対象にアンケートを行う計画です。 数字の根拠は何故？ 数字の根拠をもとにストーリーを作り上げる手法は、相手に響く説得力を持たせる上で非常に重要であると改めて感じました。この考えを念頭に置きながら、実務におけるデータ分析のアプローチをさらに熟考する機会となりました。Week6で総復習を予定していた中で、新たな気づきを得ることができたのは大きな収穫でした。 実務データの秘訣？ また、AIコーチングからは、実務における定性データ（インタビューやアンケート）と定量データとの整合性や、数字の根拠から効果的なストーリーを作るための仮説検証のプロセスについての問いをいただきました。まずは、アンケートを通じて定量データを効率よく収集できる仕組み作りに取り組むとともに、過去から蓄積している定量データの中から、今回の営業担当へのアンケートに活用できるものがないかを洗い出してみようと思います。