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分析

に関する学び

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どうして5視点が必要？ 今回の学習で特に印象に残ったのは、比較分析を行う際にプロセス（仮説）が必要であり、さらに5つの視点（インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターン）と3つのアプローチ（グラフ、数字、数式）の存在が重要であるという点です。 進める分析手順は？ 分析のプロセスは、まず目的（問い）を明確にし、問いに対する仮説を立て、必要なデータを収集し、そのデータをもとに仮説を検証するという手順で進められます。これまで、どの視点を重視するかについて特に意識していなかった自分にとって、今後はこの5つの視点から必要なものを選び、意識的に分析を行う癖をつけることが大切だと感じました。 実務でどう活かす？ 仕事のあるゆるシーンにおいても、自分の考えや判断の根拠として分析を活用していきたいと思います。

分析フレームワークの活用法 分析手法として「What, Where, Why, How」というフレームワークを用いることは非常に参考になりました。つい「How」にばかり注目しがちですが、まずは現状と理想とのギャップを明確にし、周囲との合意を形成しながら進めることが重要だと感じました。 売上未達の原因特定と対策 売上未達の要因を特定し、対策を考える際にも役立ちそうです。これまでは経験や勘に頼りがちでしたが、このフレームワークを行き来しつつ、効果的な打ち手を模索したいと思います。 問題の本質を探るためには？ まずはMECEに基づいて、あらゆる要因を考慮しながら問題の本質を探りたいと考えています。また、問題の特定や仮説に関しては、他のチームメンバーと意見交換を行い、精度の高い取り組みとなるよう努めたいと思います。

明確な分析目的を設定するには？ 分析を行う目的を明確にし、必要なデータを適切に特定する重要性を再確認しました。指示する側とされる側の間で、作業前に前提条件にずれがないか確認する必要性も理解しました。このプロセスは、KPI設定や検証の際にも当てはまります。設定した目標が会社の方針と一致しているか、常に確認することが求められます。次回の対策を考えるためには、分析に必要なデータにズレがないかを検証し、そのデータが本当に有効かどうかを追求します。 ターゲットの再選定は必要？ また、会社としてターゲットをどこに設定するかを再選定する必要があります。現在の顧客の業種別売上傾向やエリア別売上を詳細に分析し、各エリアの特性や注力すべき業種を見極めます。また、機会損失が発生している箇所を特定し、適切な対策を講じることが求められます。

名称変更が与える影響は？ 今回の学習では、新商品の普及に寄与する5つの要素―比較優位、適合性、わかりやすさ、試用可能性、可視性―に焦点を当てました。特に、商品の名称変更が消費者の連想や期待にどのような影響を及ぼすかを事例を通して学びました。同じ商品でも、ネーミング次第で消費者が抱くイメージが変わり、結果として売上に差が生じる可能性がある点が示され、顧客ニーズやターゲットセグメントの分析の重要性を実感しました。 顧客ニーズの真実は？ 自社製品においても、現在顧客ニーズの調査を開始した段階です。自分たちが想定している商品仕様が実際の需要とどの程度合致しているのか、また顧客が期待する機能と価格のバランスについて検証中です。今後は、顧客訪問やヒアリングを通じて、より具体的な情報を収集し、製品開発に反映させていく予定です。

分析の目的を再確認するには？ 分析は、目的があって初めて意味を持つことを再認識しました。ビジネスパーソンの価値は、会社の目的や日々の業務の課題を、いかに効率的かつ低コストで解決できるかにかかっていると考えます。 課題共有の方法は？ まだ具体的な業務への分析の活用イメージはありませんが、まずは目的や課題をしっかりと定めることが重要です。特に、その課題が他者からの依頼である場合、最終的に得たいゴールを詳細に明確にし、目的や課題を共有するために議論を重ねることが必要です。 新規ビジネスの土台を整えるには？ 新規ビジネスを検討する際には、まず会社や部署の目的やゴール、現時点での課題を正確に把握することを重視したいです。その土台が整った上で、各種フレームワークやツールを活用した分析に進むことができると考えています。

MECEはどう捉える？ MECEに分解することについては言葉で知っていたものの、実際に考えると難しい部分もあると理解しました。全体像を丁寧に把握することが重要であると学びました。様々な観点から数字を分析し、漏れや重複がないか確認しながら、日々の業務に活かしたいと思います。 苦情対応の現状は？ 私は苦情対応を業務で行っており、年間で約50～60件ほどの苦情を受け取っています。これまで、年間傾向の分析が疎かになっていたため、この分析を生かして品質改善に努めたいと考えています。 改善の具体策は？ まず、苦情を製品別、内容別、製造所別など、様々な観点で集計・分析します。そして、そこから改善点を見つけ出し、製品品質の向上につなげていきたいと思います。また、分析結果を基に改善計画を立て、具体的な行動に移していきます。

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。

仮説とフレームワークは？ 本講座では、問題解決のプロセスにおいて、スピードと精度を向上させるために、仮説を立てながら分析を試みる重要性を学びました。また、3Cや4Pといったフレームワークを効果的に活用する方法も理解できました。 必要データはどうする？ 仮説に基づいて必要なデータを抽出し、場合によっては新たにデータを取得する必要があることも実感しました。既存のデータ分析にとどまらず、サーベイの実施などによって分析に不可欠な情報収集にも役立てることができると感じました。 多角的観点は何故？ さらに、分析の視点は単に数値やデータを検討するだけでなく、データ整備や企画立案の段階でも重要であるという気づきを得ました。今後、業務のあらゆる場面でこれらの視点を取り入れながら取り組んでいきたいと思います。

切り口の多様性は必要？ 切り口が一つだけだと、偏った答えになる可能性があることがわかりました。しかし、複数の切り口を見つけるのは難しいとも感じました。自分が導きたい答えを得るために切り口を模索するという方法もあるのでは、と考えました。 実務での発見と応用 実務では、複数の業務を同時に行っているため、チームの弱点や強みを発見することに役立つと思います。今年の自分の目標の達成にも、多角的な視点での分析が重要だと考えています。 マインドの数値化は可能か？ 昨年一年をかけて取り組んだプロジェクトでは、マインドを数値化するのは難しいと感じていました。しかし、異なる切り口を探して、数値化が可能でないか再考したいと思います。現在数値化されている部分についても、他の切り口がないか再検討し続けたいと考えています。

PLの理解を深める意義とは？ PL（損益計算書）の仕組みを理解する学習を通じて、企業がどのように利益を生み出すかだけでなく、将来的にどのようにして利益を拡大していくべきかを、その企業のコンセプトを考慮しながら想定することが重要であると学びました。 月次分析での知識活用法は？ まずは自社の状態を把握するために、毎月の月次分析でこの知識を活用したいと思っています。利益の有無だけでなく、今後どのような対策を取ることでさらなる改善が期待できるのかという観点からも分析を進めていきたいです。 競合と取引先のPL比較はなぜ重要？ さらに、競合他社や取引先に関する分析も行い、さまざまな業界のPLとの比較も試みていく予定です。なお、グループワークで紹介された動画も参考にしながら、学びを深めていきたいと考えています。

仮説の立て方を見直すには？ 今まで、データ分析において仮説から検証のプロセスをなんとなくで行っていたが、複数の仮説を立てることや、網羅性を持たせることはあまり意識していなかった。また、立てた仮説の検証だけでなく、反対の事象を裏付けるデータも収集することで、より説得力のある仮説検証ができる点も意識すべきだと感じた。 データ分析を業務にどう活かす？ 今後、業務でデータ分析を行う際には、仮説立てから検証までのプロセスを意識的に組み込むようにしたい。現在取り組んでいる運転資本の改善についても、問題がどこにあるのか（Where）を仮説立てし、既存のデータから分析を行うようにする。そして、Whereが特定できた後には、なぜその問題が生じたのか（Why）の仮説を立て、その仮説を立証するための分析方法を検討するつもりだ。

体験で何が学べた？ 自らが同じ環境に身を置くことで、真のニーズを引き出すという学びがありました。その経験から、自分が自然に心掛けていた考え方が正しいと再確認できた一方、ペインをゲインに変える視点が欠けていたことに気づかされました。 何に注力すべき？ 顧客のニーズを把握するため、カスタマージャーニーを丁寧に実施し、これまで見落としていたペインポイントを洗い出すことの重要性を感じています。その上で、見つけたゲインポイントに基づいて、今後どの方向に力を注ぐべきかを提言していきたいと思います。 どのデータが鍵？ また、マーケティングでは裏付けとなる指標やデータを収集し、分析を行うことが不可欠です。これらの情報をどのように効果的に収集しているのか、その方法と手法についてさらに学んでいきたいと考えています。