(125ページ目)

分析

に関する学び

---

分解の切り口をどう選ぶ？ 分解する時は、まず全体を定義することから始めるべきです。分解の切り口を考える際には、時間・人・手段などの上位にある概念を意識することがポイントです。一つの切り口だけで断定せず、別の切り口でも分解してみると、新たな事実が見えてくることがあります。いくつかの切り口で分解してみることが大切です。また、ある事象にいたるプロセスで分けることで、どこに問題があるのかが見えてくることもあります。 サーベイ分析における新たな視点 従業員サーベイを分析する際、かつてはチームごとに分けていましたが、在籍年数やグレード別など、複数の切り口で分解してみることにしました。たとえば、部門間のコミュニケーションがうまくいっていない場合、具体的な事例を取り上げて、そのコミュニケーションのプロセスを分解し、課題を見つけることが有効です。 1on1後の課題洗い出しは？ 現在、全社員との1on1を終え、課題の洗い出しをするタイミングにあります。そこで、まずは多く出てきた事象をプロセスに分けて書き出し、どの段階でズレが生じたり、問題のきっかけが発生しているのかを見つける作業を行いたいと考えています。

資産と負債はどう考える？ B/Sにおける資産（お金の使い方）と負債（お金の集め方）の基本的な考え方が理解できました。資産・負債という言葉は、少しとっつきにくく、理解が難しい印象を受けがちでしたが、「お金を何にどう使うか？」や「お金をどう調達するか？」という風に読み替えると、会社だけでなく個人の日常にも通じる考え方であることがわかり、以前より親しみやすく感じられました。資産は収益確保の源泉となるものとも捉えられるため、この点については今後、自分なりに考察を深めてみたいと思います。また、資産の大きさが経営にどのような影響やパラメーターとなるのかも検討してみる価値があると感じました。 B/S分析の活用は？ 現状の業務において、B/S分析をどのように活用できるかという具体的なイメージはつかみにくかったものの、まずは自社のB/Sを確認し、財務状況を把握することから始めたいと考えています。経営者の視点に立つと、負債に対して自社の返済能力（稼ぐ力や本業以外での収益）を踏まえ、資産の売却やさらなる借入による追加投資が可能かどうかを判断する一つの指標となると感じるため、今後の学びに生かしていきたいと思います。

データ加工の効果的な手法とは？ データ加工の手法として、合計や割合を算出するための新しい列を加えることで、傾向や特徴を明確に把握できるという利点があります。また、これをグラフ化することも効果的です。 切り口次第で変わるデータ分析 データの切り口次第で傾向や特徴は変化します。そのため、どの切り口でデータを分けるかをしっかり考えることが重要です。さらに、グラフを活用することで、分析結果を視覚的に伝達しやすくなります。 広い視点で進めるデータ分析 データ分析を行う際には、When、Who、Howといった複数の切り口からデータを分解し、分析を進める必要があります。一つの切り口に頼らず、複数の視点から考えることで、より深い分析結果を得られると考えられます。 顧客増加へのデータ分析アプローチ 顧客を増やすためのデータ分析では、これらの手法が役立ちます。データ加工や分け方に基づいた分析結果をグラフで示すことで、発表時に結果を納得してもらいやすくなるでしょう。 新たな知見をどう活かすか？ 今回学んだ知見をデータ分析に活かし、様々な切り口からの付加価値のある分析を目指したいと思います。

多角的視点で何を捉える？ 本質を見失わず、多角的な視点で広い視野から分析することの重要性を実感しています。フレームワークのような戦術は、知識として知っただけで満足せず、実際に活用して初めて効果的な武器になると考えています。また、自分の意見に固執するのではなく、多くの人の意見を取り入れることを意識したいと思います。 悩みはどう生じる？ 働く中で、自分一人で悩みがちで、他者が理解してくれないと感じることがあります。これにより、悩みを抱え込み、人に打ち明けずフィードバックを受け入れられないという悪循環に陥っていました。しかし、学習を通じてフィードバックを得ないことが最も危険であると実感しました。納得できない意見に直面したとしても、他の人の意見を聞くことをあきらめないで、多様な視点を得るようにしたいです。 意見共有はどう進む？ 企画や戦略を立てる際には、自分だけで完璧を目指すのではなく、早い段階でチームメンバーから意見をもらうことを心がけます。そして、その意見をもとに内容をさらに高めていき、上司の意見を取り入れる過程を習慣化したいです。このようにして、より良い成果を生み出すことを目指します。

項目分けの意味は？ 意図的に項目を分けることで、問題が見つけやすくなると気付きました。特に、言葉の定義を明確にすること（例えば「子供」とは何を指すのか）が重要です。視点が多ければ多いほど、問題の発見が容易になり、解決策も増えてきます。しかしながら、日々の業務の慣れから、こうしたことを見落としてしまうと感じています。 経験に頼るリスクは？ これまで、課題に対する解決策が自分の経験に偏っていることが多かったため、常に批判的思考を忘れず、「他に手はないだろうか？」と自問し続けたいと思っています。課題を特定する際も、経験に依存しがちなため、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を用いて視点を増やすことを意識しています。 数値分析の新発見は？ PL（損益計算書）やBS（貸借対照表）を作成および分析する際には、経験に頼るだけでなく、MECEを用いて分解を行い、新たな洞察を得たいと思っています。また、新規施策を行う際にはターゲットの特定においてMECE分解と数値分析を活用し、数値的インパクトの大きい施策を立案し、実行に移していきたいです。

どのようにアカウンティングが身近になったのか？ Week1の自分とWeek6の自分を比較すると、アカウンティングがより身近に感じられるようになったことに気づきました。これは、PLやBSの基礎を身につけたおかげです。この知識を生かし、自社や競合他社、さらには異業種企業の財務三表を読み解き、分析できるようになるため、今後も学習を継続したいと考えています。 必要な知識をどう確認する？ また、収支業務の年間スケジュールを確認することで、その時々に必要となる知識を把握しています。今回の講義で学んだ内容と照らし合わせて準備を進め、不足している点は自己学習により補完し続けます。最終的には、アカウンティングの専門知識を業務に使えるレベルまで高めたいと考えています。 アウトプットをどう活用する？ 6週間の講義内容を復習するとともに、自己学習によるアカウンティングの学習を引き続き続けます。アウトプットとしては、自社の貸借対照表を確認し、気づいた点や疑問点をリストアップします。そのリストについて、自社内のアカウンティングに詳しい社員に聞き取りを行い、アドバイスを求めることで、自身の理解度を深めていきます。

適切なイシューの設定法は？ 適切なイシューを設定する方法について、まずはロジックツリーを用いて問題や課題を詳細化し、その上でどの問題・課題をイシューとして設定するかを決定することが重要です。イシューは、状況に応じてタイミングよく変化させることも必要です。つまり、「今は何を考えるべきか？」すなわち「今解くべき問い（イシュー）は何か？」ということを常に意識することが求められます。 クライアントとの会議での活用法は？ クライアントとの会議（特に進捗会議）で課題を探すときや、クライアントの課題分析や問題分析を行うときには、適切なイシューを設定することが決定的に重要です。また、資料全般をレビューするときには、資料の活用方法とその影響を予測して課題や問題がありそうかを見極めることが必要です。 自分の問いをどう共有する？ クライアント向けに課題を発見する際には、イシューの明確化から取り組むことを心がけています。その際、自分の場合はA4以上のコピー用紙に手書きで書くことで、考えがまとまりやすくなります。自分がどのような問いに取り組んでいるのかをチームや上司に共有し、協力して解くことも大切です。

大きな数値の秘密は？ P/Lを読み解く際は、まず大きな数字に注目することが基本だと実感しました。売上総利益、営業利益、経常利益、税金等調整前当期純利益、そして当期純利益といった各項目の構造をしっかりと整理することで、全体のビジネスの流れや収益性の全容が見えてきます。 費用内訳はどう考える？ また、売上原価率の違いや販管費、一般管理費の内容についても学び、単なる数字の比較ではなく、各費用の内訳から企業がどのようなポリシーでビジネスを展開しているのかを考察する重要性を感じました。特に、業界ごとに異なる費用構成は、それぞれのビジネスモデルの特徴を反映している点に着目することで、より具体的な分析が可能となります。 共通点はどこにある？ さらに、同業者や異業種のP/L構造を比較検討し、自社やグループ企業の収益構造とはどのような共通点や相違点があるのかを探ることが、経営戦略の充実につながると実感しました。これに加え、新たなビジネスモデルやそれに伴う技術開発の場合、どのような収益構造が想定されるか、様々な視点から考察するディスカッションは非常に実践的であり、幅広い視野を養う良い機会となりました。

データ検証の重要性は？ 総合的な演習を通じて、データをもとに仮説を立て、その後検証する一連のループを体験できました。単に数字を見るだけでなく、What、Where、Why、Howといった視点を意識してストーリーを組み立てる重要性を実感しました。 A/Bテストのポイントは？ また、A/Bテストにおいては、比較対象以外のすべての条件をそろえることが非常に重要であると学びました。この考え方は、売上が変化した原因や理由を、経験則ではなくデータに基づいて示す際に大変役立つと感じました。 仮説検証の飛躍は？ さらに、仮説から検証への流れを飛ばして結論に至ってしまう傾向があるため、他の可能性や選択肢がないかどうかも十分に検討する必要があると気づかされました。同時に、キャンペーンや広告の有効度を測る際には、測定したい内容以外の条件を同一にすることの徹底が求められるという点も大切だと感じました。 論理構築はどう？ 最後に、分析やストーリー作成においては、What、Where、Why、Howを明確にすることで、より論理的で理解しやすい内容にまとめることが可能になると学びました。

仮説はどう考える？ 仮説を立てる際には、ただ闇雲に考えを巡らせるのではなく、3Cや4Pといったフレームワークを有効に活用することを学びました。その上で、仮説は複数立てることが重要であると感じています。 本当に必要なデータは？ また、データ収集に関しては、まず既存のデータを検討し、不足している情報がある場合に新たなデータを集める必要があると理解しました。立てた仮説に都合の良いデータだけを選ぶと説得力が欠けるため、注意深くバランスをとることが求められます。 問題の原因は何か？ さらに、業務における障害分析では、問題の解決に向けた仮説の立案が主な目的となります。現状で行っている真因分析とも連動し、What、Where、Why、Howのプロセスを意識して問題を深く掘り下げることが必要だと感じました。 実践で学ぶヒントは？ 実際、日々発生する障害や事象について原因を深掘りし、複数の仮説を検討する癖をつけることで、経験を積んでいきたいと思います。ただし、データ収集の方法には工夫が必要であり、過去の事例をカテゴリー分けするなど、データを整理・加工する手法の改善が求められると考えています。

なぜばらつき重視？ データ全体を把握する中で、ばらつきに注目する重要性を再認識しました。要因分析を行う際、ばらつきを理解することで特定の傾向や変化の大まかな枠組みを捉えられる可能性があると感じます。普段は個別案件や特定のセグメントに意識が向きがちですが、基本的な統計の観点として必ず押さえておくべきだと思いました。また、ばらつきの程度を数値的にどの差や変化として捉えるのが有効かについても関心を持ちました。 営業データの本質は？ 例えば、自社の営業データでは、長期的なトレンドは大きく変わらないという認識があり、特定の年度に限った動きが見られなければ大幅な変化はないという思い込みがありました。基本統計としてのばらつきを正確に把握することとともに、数値の背後にある実務上の変化を探るため、定量データだけでなく定性情報にも着目しようと考えました。 分析軸は見直すべき？ さらに、データ分析の軸を改めて設定し、その意味を整理する必要性を改めて感じました。特に、データに見られるばらつきが、営業活動の現状を示す行動や外部要因の影響をどのように反映しているのかを把握することが大切だと実感しました。

自分の考えに疑問は？ 個人の自由な発想は偏りが生じやすいため、自分の考えを批判的に見直すことが大切です。視点を意識的に変え、分析を分解し、MECEの考え方を取り入れることで、客観的に思考する訓練ができます。 なぜ対立が起きる？ たとえば、打合せや会議の場では、目標が同じでも各々の意見に違いが出やすく、その結果対立が生じることがあります。こうした状況では、異なる視点から物事を考え、しっかりと分析するスキルがあれば、適切な方針や解決策の提案が可能になります。 説明はどう伝わる？ また、資料作成やプレゼンテーションの場面でも、クリティカルシンキングを活用することで、客観的かつ正確な説明ができ、聴衆の理解と納得を促すことができます。これにより、議論が一層深まり、より質の高い意見交換が期待されます。 決定に注意する理由は？ さらに、意思決定においても客観性を維持することで、後々のトラブルや余計な説明を避けることができます。まずは自分の意見に疑問を持ち、「なぜ？」と問いかけながら、漏れなく整理されたクリアな資料作成を心がけることが、客観的な思考方法の定着につながります。