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に関する学び

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データ分析の比較とは？ Week1で「分析とは比較である」と学びましたが、Week6の実践演習でその意味を実感しました。 アンケートの対象者を選定する際、データ収集後の分析においてどのような比較を行うかを念頭に置くべきだということを改めて感じました。また、分析を行う前段階で、最終的なアウトプット（例：切り口やグラフ等のビジュアル）をイメージしておくことの重要性も学びました。 収支分析のステップは？ 収支分析を行う際には、常に様々な切り口を意識することが必要です。切り口を考えた後、「what→where→why→how」とステップごとに分析を進めることも重要です。その結果、確度の高い分析が可能になると感じました。 このような様々な切り口と「what→where→why→how」というステップを意識し続けることで、分析結果を効果的にアウトプットできるようになります。また、数値の性質やグラフについての理解を深めるために探求を続けることも重要です。実践を通じて学んだことを自分の活きた知識とするとともに、書籍や研修を通じてさらに知識を深化させていきたいと思います。

新プロジェクトに必要な分析手法は？ 新しいプロジェクトの構築段階において、既存事業の来期戦略策定のために3C分析とSWOT分析を実施しようと考えています。プロジェクト開始当初に会話はしましたが、現段階で再度分析を行うことで、本格的な稼働に向けた準備を行いたいと考えています。 活用すべき戦略策定のステップは？ また、既存事業の来期戦略については、SWOT分析を通じて外部環境の把握と自社サービスの内部環境の見直しを進めていきます。担当として、過去の定量データの調査が必要なため、分析のための情報収集を開始する予定です。 意思決定をどう高める？ 具体的な行動計画としては以下の2点を挙げます： 1. 現在私が直面しているような時期や、来期の事業戦略を考えたりプロジェクト方針立案の際に、これまで学んできた分析手法を活用し、関与するメンバーの方向性を統一する。 2. 単に分析手法を行うだけでなく、「経営者の視座で考える」「ジレンマを過度に恐れない」「他社の意見をしっかり聞く」といった意識すべき事項を忘れずに持ち続けることで、効果的な意思決定を行っていきたい。

データ分析の基本とは？ データ分析とは、単なる集計ではなく、比較を通じて意味を引き出すことです。具体的には、有意義なデータを比較し、仮説を立て、その仮説を検証するために、比較対象以外の条件を可能な限り一定に保ちながらABテストを実施することが求められます。 エンゲージメントを高めるためには？ データ分析においては、適切な情報を選別することが重要です。例えば、SNSコンテンツのオーガニックポストのエンゲージメントデータを見ることで、どの国でどのようなコンテンツが注目されているかを理解することができます。その上で、さらに具体的に、投稿の時間帯やフレーズ、サムネの違いに焦点を当てたテストを行うことで、より効果の高い手法を見つけることが可能となります。 データの傾向を見極めるには？ したがって、データの比較を深め、傾向を分析することに時間と労力を割く価値があります。決まった時間にインサイトをモニタリングし、データの傾向を知る時間を計画的に設けることが大切です。これにより、仮説を立て、有意義な投稿テストを実施することで、より深い知見を得られるでしょう。

思考を整理するコツは？ 分解を行うことで、自分自身の思考を整理することができることを学びました。また、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）の概念や考え方についても学びました。日々の考え事に漏れや重複があることに気付けたのは大きな収穫です。これからは、事象の全体像を捉え、どのような切り口で分解すれば良いかを考えながら行動していきたいと思います。 新たな空間プロデュースで活用するには？ 特に新しい空間をプロデュースする際に、ガイドラインの制定にこの考え方を活用する予定です。ルール作成の対象の全体像を把握し、どのような切り口で分解し、各個別事象に対してどのようなルール設定が必要かを取り組んでいきたいと考えています。 図式化で思考を深めるには？ さらに、思考の枠組みをパワーポイントなどで図式化しながら整理していきたいです。施設の全体像を理解し、それを分ける適切な切り口をまずは案として出し、考える。その上で、現れた個別事象に対し、どのようなルールアサインが適切かを検討していきたいと思います。

原因究明の方法は？ 問題の原因を探る場合、詳細に分けて確認しボトルネックを明確にすることで、問題の把握が容易になると感じました。 A/Bテストって有効？ また、A/Bテストの概要とその活用方法について学ぶ中で、短期間で仮説の検証と効果測定が可能であること、さらに実際にある国の大統領選挙でも用いられていた実例から、有用性の高さを実感しました。 顧客接点をどう増やす？ 担当顧客をセグメントに分け、各セグメントごとにデジタルを活用して顧客とコミュニケーションの機会を生み出す取り組みも印象的でした。例えば、メルマガ配信では、メールのタイトルや構成が開封率やクリック率にどう影響するかを比較する際に、A/Bテストが効果的に活用できそうだと感じました。 テスト後の活かし方は？ 実際にA/Bテストを行う際は、1要素ずつ変更し、同一期間でのテスト実施により正確な効果測定ができるよう学んだ内容を参考に実践しています。実施後は、単にテストを終えるのではなく、振り返りの分析をしっかり行い、その結果を次回のテストに活かすことで、継続的な改善につなげています。

制約が生む思考の深さとは？ 私は、思考において制約があるほうが解答を導きやすく、制約がない場合の方がかえって困難な思考になりがちであることに気づきました。人間は、簡単に考えたことよりも、少し深く考え、もうワンステップ努力することで、より良い答えを得られると感じました。 顧客の本質をどう捉える？ IT業界で営業職をしている私は、顧客の問題や課題を聞き出し、システム化のニーズや条件を理解した上で、顧客要件に合ったシステムを提案する機会が多くあります。この際に、顧客が何を求めているのかを正確に聞き取り、それに対する提案を行う場面で今回学んだ考え方を活用できればと思っています。また、社内での受注審議における説明など、多くの人に物事を説明する場面での事前準備にも応用できそうです。 効果的な提案の準備法 具体的には、顧客要件をなるべくシンプルに書き出し、提案ポイントを整理してそれがマッチしているのかを検討します。さらに、自作の説明資料に対して他者から質問を想定し（自分ならどこを質問するか）、その想定問答を資料のブラッシュアップ時に活用していきたいと思います。

BSの構成理解と実践適用 BS（貸借対照表）の全体構成を理解することができました。事例として取り上げられたカフェのビジネスを通じて、自分の資金や他人から集めた資金をどのようにして自身のコンセプトに必要なものを集めるかについて学びました。他人から借りる場合には、そのリスクをよく考慮したうえで借りる必要があることも学習しました。また、PL（損益計算書）に続き、BSにおいてもコンセプトを意識することの重要性を実感しました。 自社のBS分析で得られる知見 現在の業務では、他社分析の場面で今回の学びを活用したいと考えています。これまで学んできたPLでは、利益を出すために何が必要であるかを学びましたが、それをBSの視点からどのような投資を行うべきかにつなげて考えることができれば良いと思います。 まずは、自社のBSを分析してみる予定です。その上で、自社がどのように資金を準備し、中期計画で公表しているプランに対してどのような投資や準備を進めているのかを分析してみたいです。さらには、より良い改善を実現するために、どのような手段を講じるべきかについても考えていきたいです。

情報をどう分解？ 数字の見方や分け方を工夫することで、異なる分析結果が導き出されたり、隠れていた情報が見えてくることがあります。情報を正確に分解するための手法として、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）という考え方があります。情報を層別、変数、プロセスなどの視点から漏れなくダブりなく分解することで、新たな洞察を得ることができます。 売上分析はどう？ この方法は販売関連の数値分析においても非常に有用です。例えば、製品の売上分析を行う際には、売上高を売上別、業種別、チャネル別、機能別といった多様な視点で分析することが可能です。これにより、情報の分解や視点の変化が分析に役立つと感じました。 原因分析はどう？ 今後、売上情報を分析する際には、MECEを常に意識し、情報の切り方によって得られる洞察の違いを意識しつつ業務を遂行していきます。特に、売上が下がっている場合、その原因を分析する際には、どのポイントに課題があるのかを細かく見つめ、解決策を模索する努力をしていきたいと思います。

どうやって学びを深める？ 知識のインプットとアウトプットを繰り返し、他者からフィードバックを受けるサイクルを継続していきます。これにより、学びを深めることができると感じています。特に、「問いから始める」「問いを立て続ける」「問いを共有する」という3つの点を意識し、実践していくことが重要です。問いを共有する際には、特に丁寧に行う必要があると実感しました。 業務でどう活用する？ このアプローチは業務の中でも多くの場面で活用できると考えています。例えば、得意先への訪問準備や会議準備のミーティングなどで役立ちます。社内でも毎週のミーティングに課題を検討する時間が設けられているため、問いを考えるには最適な機会があります。早速この方法を取り入れて試してみたいと思います。 会議で何を共有する？ 社内ミーティングでは、問いを立てて共有することを繰り返し行っていく予定です。同僚からのフィードバックを受けることで自身のスキル向上だけでなく、周囲の意識変革も期待しています。チーム全体が同じレベルに達することで、モチベーションの維持にもつながることを期待しています。

どうして企業は違う？ 業種や企業の考え方によって、適切な範囲内で変化するという点が一番の学びでした。特にオリエンタルランドでは、価値創出のために人件費が売上原価と位置付けられている点が非常に新鮮に感じられました。また、すぐに財務諸表を見るのではなく、まずその企業の特性を思い浮かべた上で財務諸表をイメージし、実際の数字と照らし合わせることで、自分なりの仮説が見えてくる点に学びの深さを感じました。 業務で何を実践？ 今後は、①自分の担当業務においてこの手法を活用したり、日経新聞などで気になる企業について詳細に調査する際に役立てたいと考えています。②また、自社業務で様々な企業の財務諸表を分析する機会に備え、その知識をしっかりと身につけたいと思います。 試行はどう進める？ 具体的には、まずある企業を選び、その企業の財務諸表を自分なりに予想します。その上で実際の数値を確認し、仮説の検証を行うというサイクルを繰り返していく予定です。その結果を単に自分の中に留めるのではなく、何かしらの形でアウトプットすることでより実践的な学びに結び付けたいと考えています。

自分の思考を見直すには？ 私は、自分の思考が偏っていることや、無意識のうちに自身に制約を課していることに気づきました。この気づきを大切にし、今後は「もう一人の自分」として自分の思考を見直し、意識的に「頭の使い方」を工夫していきたいと考えています。具体的には、「視点」「視座」「視野」という三つの視点を意識して、自分の思考に問題がないか、不足している部分がないかをしっかりと考える力を身につけたいです。 業務方針の見直しは？ 次年度の業務方針を検討する際には、考えに偏りがないか、誰に向けて発信するのか、表現が明確かなどを確認し、漏れなくダブりがないように柔軟な考えを持ち続けたいと思います。また、仮説を立てる際には、視野の広さと深さを意識して考えていきたいです。 チームの議論はどう？ チームでディスカッションを行う前には、各メンバーが自分の思考を書き出してきてもらうことを習慣とし、それを順次発表させて、改めてチーム全体で検証していくことにしました。このプロセスの中でも、思考が偏っていないか、視野の広さや深さを意識することが重要であると考えています。

「分析は比較なり」とは？ 「分析は比較なり」という言葉が強く印象に残りました。これまで、分析を行う際にはひとつの情報やデータから何かを導き出そうとすることに注力しがちでした。しかし、適切な対象と比較を行うことが重要であることに改めて気づかされました。データ加工が目的化し、肝心な分析がおろそかにならないよう、「何のための分析なのか」を明確にすることが大切だと学びました。 採用戦略にデータ分析をどう活かす？ また、この知見は顧客企業の採用戦略を考える際にも活用できると感じました。顧客が抱える採用課題を解決するためには、現状データ（求職者の動向や志向性など）をもとにボトルネックを分析する必要があります。目標と現状の差を正確に把握するために、今回の学びを活かしてデータ分析を行いたいです。 自分なりの仮説が鍵？ さらに、顧客の課題に対して自分なりの仮説を立てること、分析の目的を明確にすることを意識していきたいです。採用市場は日々変化していますが、その変化を「仕方がないこと」と捉えるのではなく、変化の原因や市場の動きを常に考えていくことが重要です。