(4ページ目)

知識

に関する学び

---

戦略とは何か？ 「戦略」とは、企業や事業が目的を達成するために持続的な競争優位を確立するための構造化されたアクション・プランです。限られた資源（ヒト・モノ・カネ）を活用し、可能な限り最速で目的に到達するための道を描く補助が「フレームワーク」です。各フレームワークにはそれぞれ目的や用途があり、自社のビジネスに関連する情報を多面的に収集し、物事の本質を見極め、全体の整合を取りつつ目標を効果的に達成する方法をシステマチックに考えることが「戦略思考」と言えます。 何を優先するべき？ 目標達成においては、「やるべきこと」だけでなく「やらざるべきこと」を判断することも重要です。さらに、他社との差別化を考える際には「実現可能性」と「持続可能性」も考慮する必要があります。 異文化理解の意義は？ 私は、平和産業である「旅」を通じて異文化を理解し体験することで、争いの抑制に貢献したいと考えています。これを通じて、世界という壮大な学びの場で、より多くの人が楽しみながら世界を知り、平和について考えるきっかけを提供し続けたいと考えています。 社会貢献と利益の両立は？ 現在、私は訪日旅行営業本部に所属しており、オーバーツーリズムや地方創生、震災復興といった持続可能な観光に関わる課題を解決したいと考えています。しかし、会社としては社会貢献だけでなく、売上や送客といった結果も求められます。この両立をどう図るかが課題です。 現状把握と学び方は？ そのためには、現状の旅行業界が置かれている状況を理解し、自社がその課題に注力する必要性を分析し、これまで学んだフレームワークを活用して効果的にアプローチする必要があります。そして、周囲を納得させ、共に動いてもらうよう働きかけることが大切です。日々の業務はイレギュラーが多いため、休みの日にまとめて学習を行っています。まずは動画を視聴して全体の流れを把握し、次に動画を繰り返し視聴しながら内容を要約・まとめることで知識を定着させる方法が自分には最適だと感じています。 学びをどう活かす？ 以前からGLOBIS学び放題にも加入していましたが、期限や締切がある方がより意欲的に取り組めるため、毎月視聴する動画を計画し、学んだ内容を自社や業界に応用する計画を立てて実践しています。また、すでに策定されている中期経営計画の読み込みと理解も行っています。今後もGLOBIS学び放題の継続と、データ・アナリティクスとアカウンティングのナノ単科の受講を続ける予定です。

デザイン思考の目的は？ デザイン思考とは、人間中心設計のアプローチを体系化し、どのようなステップを踏んで実践していくかを示すプロセスです。まず、ユーザーの行動や感情を観察し、実際に体験するなどして、彼らが抱える課題やニーズに共感し、本質的な問題を明らかにすることが重要です。その上で、数ある課題の中から、イノベーションに結びつく本質的な問題を見出すことがポイントとなります。 なぜ解決策が重要？ また、解決策のためには、アイディアを幅広く発散した後、最適なものを選別、具体化し、ユーザーからのフィードバックを受けながら改善を重ねるプロセスが求められます。こうした試行錯誤や開発者とユーザーとのインタラクションにより、単なる技術やプロダクトアウトの発想ではなく、顧客体験から新しいイノベーションを創出することが可能となります。 調査の本質は何？ 私が現在関わっている調査研究業務の支援では、直近で手がける調査企画において、本質的な課題が何かを再確認することが大切だと感じています。関係者へのヒアリングや検証方法の検討を通じ、解決策がどのように次の施策へと反映されるのかを、常に意識しながら作業を進めています。 議論はどこで迷う？ 講義を受けた後の振り返りでは、現場で本質的な課題について合意を形成することが難しく、「とりあえず手がけられる解決策」へと流れてしまうことが多いと実感しました。誰に向けた施策を，どのタイムラインで求めるのかによってゴールが大きく変わるため、解決すべき対象を明確にし、本質を見失わないように議論を深めていく難しさを感じています。 行動促進の鍵は？ 直近では、勤務している大学の研究室で実施しているプロジェクトに関連し、ある行為を習慣化してもらうための要因や、心情的なプラス効果がどう特定の行動促進につながるかを、デザイン思考の視点で分析することを模索しています。調査企画を進めるにあたり、仮説、調査設計、調査票設計の各段階で、本質的な課題がしっかりと捉えられているか再度検討したいと思います。 知識整理の実践は？ さらに、デザイン思考について他書籍や学んだ内容を資料や文章としてアウトプットしながら、知識を整理・定着させたいと考えています。将来的には、医療現場でのインタビューや現場調査の際に、広く不満やニーズを収集し、そこから本質的な課題や心理的なインパクト、行動への制約を理解するためのプロセスにデザイン思考の要素を取り入れることが目標です。

分析を成功させるためには？ ライブ授業を通して、次の3点を改めて整理できました。 まず、分析は比較によって成り立つということです。目的とアウトプットを明確にしてから分析に取り組むことで、闇雲な作業を避けることができます。 問題解決のステップをどう活用する？ 次に、問題解決のステップ（What-Where-Why-How）の重要性についてです。当日の演習を通じて、これを実際に活用するイメージがつかめました。各ステップでは、目的を明確にし、ロジックツリーの活用や仮説設定、データ収集方法、データの見せ方などのポイントを整理しました。 データ分析から得た新たな発見とは？ 最後に、分析のステップとして、検証したいことを具体的にし、仮説を立て、何と比較するかを意識しながらデータを集め、加工してビジュアル化することで、新たな発見が得られることを再確認しました。 また、データ分析の活用については以下の3点が挙げられます。 1. 企画立案時のマーケティングプロセスにおけるデータ活用 現状では、企画立案が現場の勘や経験に偏りがちですが、データを用いることで、より良い意思決定や施策運営につなげたいと考えています。さらに、他の施策との比較や過去のデータ分析を通じて課題点を洗い出し、マーケティングプロセスを改善していきます。 2. 施策振り返り時の検証 施策を振り返る際には、実績に対する問題や課題を明確にし、次の意思決定のために仮説を立てて検証することが重要です。 3. 課題解決に向けた活用 具体的な課題が提示されたときは、問題解決のステップと仮説検証の考え方を用いて取り組んでいきます。 学習方法の見直しがもたらした効果 これらの活用方法を通じて、アウトプットを進めていきたいと考えています。 さらに、本講座の復習をしっかり行い、学んだことを言語化しアウトプットできるようにし、問題解決ステップや仮説思考、フレームワークを実務に取り入れて練習します。自然に使いこなせるようになることを目指します。また、周辺知識の学習も継続的に進めていきます。データ活用にはクリティカルシンキングや伝える力、マーケティングに関する知識が必要で、今回自分に合った学習方法が見えたのも大きな収穫です。 今年度の目標達成に向けた取り組み 今年度は、施策の乱立を防ぎ、効率的な施策運営のために可視化データを作成し、リソースを他の業務に割けるようにしていきたいと思います。そして、掲げた目標に向けて努力を続けます。

現在地とゴールは？ これまで一週間ごとに学んできたフレームワークや概念が次第に結びつき、戦略思考の全体像が見えてきたと感じました。全体像を捉える過程では、まず自分の「現在地」を正確に把握し、目指すべき「ゴール」を明確に設定することが重要だと理解しました。 取捨選択の意義は？ ゴールへの道筋では、学んだ差別化の手法を活用し、何を行い何を捨てるかという取捨選択が不可欠です。これらの判断やプロセスの根底には、市場の動向や事業の経済性―具体的には規模の経済性、範囲の経済性、ネットワーク経済性といった要素―を捉える視点があることを再認識しました。複数のフレームワークを駆使することで、一連の流れがより明確に整理されると感じています。 市場メカニズムは？ また、市場のメカニズムを理解することは、競争の力学や自社の強み、そして新規参入の際の機会や障壁といった辺りについて、深い洞察を得る上で非常に意義あるものでした。こうした知識は、戦略立案の際の差別化や取捨選択の判断、さらには最終的なゴール設定に対しても、客観的で効果的な意思決定を下すための基盤となります。 技術は手段か？ 一方で、エンジニアとして身につける技術や知識は、目的そのものではなく、ビジネスで何を成し遂げるかという目標に沿って活用するための「手段」に過ぎないと痛感しました。技術的に正しい選択が必ずしもビジネスとして最適とは限らず、市場環境や利用可能な資源という文脈の中でその真価が引き出されるのだと感じます。 技術と目的の調和は？ 今後は、「技術はあくまで手段である」という視点を持ちつつ、利益創出やコスト最適化などのビジネス上の目的と技術的取り組みとのバランスを意識していきたいと思います。エンジニアとして専門性を高めるために、さらなる技術習得や知識の深化に努め、多様なフレームワークを駆使して問題解決や価値創造に寄与できるよう、着実に「手札」を増やしていきます。 利益構造の理解は？ また、自社の利益構造や業界全体の動向、市場のメカニズムをより深く分析することで、技術や知識がどの場面で最大の効果を発揮できるかを見極め、その「ビジネスの文脈」を正確に理解していくことも大切であると感じました。 学びをどう活かす？ これらの学びを基に、具体的なビジネス課題や目指すべきゴールに対して、最適な技術と知識を適切なタイミングで選択し、実際の行動に移すことで、事業に主体的に貢献していけると確信しています。

実践への意識は？ 本講座を通じて、具体的な実務の場面を想定し、どのようにして実践に移すかが重要であると学びました。これは単に新しい知識を得ただけでなく、「意識づけがされ、より実践できるようになった」と言えます。問いを立て、仮説を持つことの重要性は以前から理解していましたが、常に意識し、実践に結びつけることができていませんでした。 伝えたい要点は？ 他者へ伝えたい重要なポイントとしては、以下の3点があります。第一に、すべての行動において課題と目的を明確にし、それを基に考えること。第二に、他者が納得するための客観性を確保するため、もう一人の観察者を育てること。第三に、具体的な事象を一段階押し上げて「要するに何なのか」を明確にするよう心がけることです。また、自身の行動を振り返る際には、「その考えは経験則や思いつき、場当たり的ではないか？」と問い、これをクリアすることが必要です。 どんな場面を考える？ 以下の場面を想定しました。 ① 経営課題の解決、企画立案、プロジェクト計画・管理の思考段階において、問いからスタートすることが重要です。ただし、業務内容によりその問いの在り方が変わることに注意が必要です。例えば、経営における課題感では「何が問題なのか？」を考え、プロジェクト企画・提案フェーズでは「成功の要因は何か？」と問い続け、自問自答しながらチームで精緻化していきます。 ② 問いを事象に分解し、具体的な作業に結び付けていきます。大きな問いや目的を分解し、どのような取り組みをすれば実現に近づけるかを定義します。取り組みを発想する際には、アイデアではなく目的から逆算します。この実践には、計画段階でイシューツリーを作成し、実行の際に常にそのような思考を意識し続けて行動します。 ③ コミュニケーションにおいては、愛の感情や関心に配慮しつつ、メッセージを明確に伝えることが大切です。そして、相手の話を構造的に捉え、要点を押さえて言い換えることが求められます。場当たり的に自分の関心に沿った発言や聞き方をしていた過去を反省し、今後はマインドセットを変えて、ポイントが何であり、要点が何かを理解して話せるようにします。 ④ 上記の実践において鍵となるのは、抽象と具体の行き来です。具体的な事象を抽象的に捉え、他の案件にも応用できるよう一般化された知識として蓄積します。これにより、単なる経験則ではなく、複数の事例から傾向を掴んで伝えることができ、説得力が増すでしょう。

どうして実践は難しい？ ありたい姿と現状のギャップを何度も意識しているものの、実際に実践するのは非常に難しいと感じました。その中で、マイナスをゼロにする問題解決とゼロをプラスにする問題解決の違いに注目し、後者ではありたい姿をステークホルダーと共有することが重要という点がとても印象に残りました。デジタル技術が進む現代においては、問題発見力が一層求められる中で、TOBEを構想する力だけでなく、その構想について関係者と認識を合わせる共感力の重要性を再確認する機会となりました。 どの分析で理解する？ また、what、where、when、whyのフレームを問題分析に取り入れるというシンプルなアイデアは、これまであまり意識してこなかったため、新鮮な学びとなりました。自分で活用する際も、他の人に説明する際も非常に分かりやすく、実用性が高いと感じています。 ロジック知識はどう？ ロジックツリーやMECEのフレームについても、改めて説明を受けることで新たな気づきがありました。特に、層別分析と変数分析のジャンル分けは、普段無意識に行っていた部分が大きかったため、今後は意識的に思考のスイッチングに活用していきたいと考えています。 基本はなぜ大事？ さらに、GAiLのセッションを通じて、経営における基本を徹底すること、すなわち凡事徹底の重要性を実感しました。WEEK0で学んだ事例に倣い、慣れや直感に頼らず、都度基本に立ち返って自分の手法を客観的に見つめ直すことが必要だと感じました。 切り口をどう捉える？ また、さまざまなフレームワークや切り口が存在することから、情報を学べば学ぶほど実践時にどれを採用すべきか迷うこともあります。しかし、生成AIをパートナーにすれば、自分が直面する課題に対して最適なツールや切り口を模索する際の有力なサポートになると新たな活用方法を見出しました。 改善策は何か？ 具体的な今後の改善点としては、まず凡事徹底のために自分が立ち返る教科書として本棚を見直すことから始めます。次に、ロジックツリーの活用については、自分が使用しているアウトライナーの新たな用途として、思考整理に取り入れ、層別と変数の切り替え（国語的分解と算数的分解）を意識して活用していきたいです。さらに、分析を始める前に一度立ち止まり、生成AIとともに最適なツールと切り口を検討することで、より効果的な問題解決のアプローチにつなげられると考えています。

理論と実践の違いは？ 今週の学習を通じて、理論だけでなく実際に活用することでメカニズムを深く理解できると改めて感じました。また、時代やビジネスの対象によってメカニズムの強弱が変化することを把握し、環境の変化に合わせてどの要素が重要かを見極める視点が必要であると考えています。 規模経済はどう捉える？ 規模の経済性に関しては、自身の業務からやや遠いため具体的なイメージを掴みづらい部分がありました。しかし、管理コストの増加や拠点の分散による「規模の不経済性」は実務に即しやすく、理解しやすかったです。普段なじみのない概念も、業務に近い反対の状況からアプローチすることで、より深い理解へとつながると感じました。 習熟効果はどう評価？ また、習熟効果、範囲の経済性、ネットワーク経済性の各概念を改めて考え直す機会となりました。特に習熟効果では、急速なイノベーションによって従来のスキルが陳腐化するリスクに強く共感しました。最新技術の登場により従来の手法やツールが短期間で時代遅れとなる現状を実感する一方、技術者の持つ暗黙知はイノベーションの影響を受けにくく、依然として大きな価値があると考えます。このため、暗黙知を個人の経験に留めず、組織の知識として蓄積し活用することが重要だと思います。 スキル活用はどうする？ 範囲の経済性については、異動後間もなく十分に活用できていない印象です。新たな業務への参画機会は増えたものの、自分のスキルをどのように活かすかはまだ明確ではありません。今後は部門を超えた連携をより一層推進し、新しい業務領域への関与を深めることで、スキルの差別化を図りたいと考えています。 暗黙知の活用は？ 習熟効果に関しては、ナレッジ共有の仕組みを強化し、暗黙知を可視化する取り組みが必要だと感じました。例えば、定期的な勉強会で経験豊かなメンバーが知識を共有する機会を設けることや、技術的なノウハウをドキュメント化して誰もがアクセスできる環境を整えることが考えられます。こうした仕組みを整えることで、急速な技術革新にも柔軟に対応し、組織全体の競争力を維持できると考えています。 部門連携はどう促す？ さらに、範囲の経済性については、部門を横断する連携を推進し、スキルの差別化を図るとともに、自身の専門性を広げるため、異動先の業務に関連する研修や外部セミナーへの参加などを通じて知識の幅を広げる努力を続けたいと考えています。

部下評価の背景は？ これまでは、部下のスキルや経験、自立性といった適合要因のみに着目し、一人ひとりを固定的に捉えていました。業務の難易度や新規性にかかわらず、ある種の型に当てはめていたため、パス・ゴール理論についても十分に理解できていなかったと感じています。 リーダーの柔軟性は？ 同じメンバーに対しても、状況―環境要因と適合要因―に応じてリーダーとしての行動を柔軟に使い分ける必要があることを実感しました。状況によっては、異なるスタイルを組み合わせることが有効であると学んだのです。過去には、異動や担当変更、組織・チームの変化により急に仕事がうまく進まなくなった経験があります。当時は知識や経験の不足が原因だと捉えていましたが、今回の学びを通じ、リーダーの関わり方が結果に大きく影響する要因であると改めて気づかされました。 経験不足はどう？ 現在の担当業務はルーティンワークがなく、チーム全員が初めて取り組む内容のため、試行錯誤を前提とした協働が求められます。振り返ってみると、指示型、支援型、参加型の振る舞いが多く、その中でも参加型が最も多かったと感じています。 期待効果は何？ 今回学んだことを踏まえ、期待したい効果は以下の通りです。まず参加型については、チーム内に年上のベテランが多く、各自が豊富な社会人経験を持っています。意思決定の過程で各人の意見を出し合う場を設けることで、チームとしての納得感と主体性の向上を狙います。支援型に関しては、基本的に自立して仕事を進められる中堅メンバーに対し、必要に応じて障害の除去や軌道修正などのサポートを行い、今後の成長を促進させたいと考えています。そして指示型は、ほぼ新入社員に近い位置づけの年下の若手に対し、小さな成功体験を積めるよう具体的な指示を心がけ、自信をもってアウトプットできる土台づくりをサポートするものです。 環境と適合の関係は？ また、Q3の割り振りにあたっては環境要因を一定とし、主に個々の適合要因を基に検討しました。場合によっては環境要因も加味し、リーダーとしての行動を変える必要があるかどうかを見極めています。 自分らしさはどう？ 行動を変える際には、本来の自分らしさを大切にする一方で、状況に応じて『演じる』意識を持つことも重要だと感じました。今回のワークを通じ、職位が上がるにつれて場面に応じた振る舞いがより求められると実感しています。

仮説思考をどう実践する？ ライブ授業を通じて仮説思考や問題解決のプロセスを実践した結果、自分がどの部分を理解しておらず、どのような思考のクセがあるかを把握できました。知識や情報が頭に入っていても、実際にそれを使ってみると、自分の理解が甘い部分や、学んだことを目の前の課題にどう適用するかの難しさに気づかされます。したがって、学んだ内容は業務内外で積極的に使ってみることが大切だと感じました。 思考のクセをどう克服する？ 特に自分の思考のクセでは、仮説立案の際に目の前のことにとらわれすぎて、要因を広げすぎる傾向があることが分かりました。ライブ授業の課題においても、例えば「8月の売上が昨対80%」という現状を経営者の立場で考える際、一昨年対比では大差がなく、昨年が特需だったのではないか、時系列に見た時期のずれがあり、年間で見れば問題ないのではないか、と考えてしまうことがあります。このような状況では、もともと課題なのか課題ではないのか、という判断が必要になることも学びました。目の前の課題が「8月単月の売上減少」なのか「長期的視点での経営インパクト」なのか、それ以外の課題も考慮し、分析の目的を明確に定義することの重要性を感じました。 データ分析はどう進める？ 様々な部署のデータ分析案件においては、まず最初に課題を明確にすることを心がけています。誰にどんなアクションを求めているのかを明確にして取り組むことが大切です。例えば、「商品Aのリピート率が課題で分析したい」という依頼があった場合、新規とリピートを比較し、なぜリピート率を上げたいのかという「なぜなぜ分析」を依頼者と一緒に考えるようにしています。その答えが売上アップだった場合、新規とリピートに分解した際に新規のインパクトが大きい可能性もあることに気づけるようにします。依頼された時点で依頼者が既に課題を分解して要因を特定している場合、特に注意が必要です。分析結果をもとに誰にどのようなアクションを起こしてほしいのか、共通認識を持って進めています。 課題擦り合わせの重要性とは？ 事業伴走においても、まず最初に課題の擦り合わせを行います。自身で仮説を広げることはもちろん、「なぜ」を臆せずに聞くことを大事にしています。また、各部門の事業理解が深ければ筋の良い仮説を立案する上で役立つため、各部門の経営会議資料を読み込み、事業の収益構造や現状課題への理解を深めるようにしています。

比較の価値って何？ 「分析の基本は比較」という視点を再認識しました。自分と他者、自分がありたい姿、そして現在の自分を丁寧に比較することが、より深い洞察へとつながると実感しています。また、学習においては一夜漬けややっつけ仕事ではなく、たとえ1日5分の復習でも習慣として続けることが重要だと痛感しました。特に、ビジネスの現場における影響度を考えると、その積み重ねが大切だと考えています。 原因の探し方は？ 分析のプロセスでは、結果だけでなく原因を深く掘り下げる姿勢が必要です。数字に裏付けられたストーリーを構築するためには、飛びつかず、しっかりと要素を分解して検証することが求められます。やみくもな対応では、納得感や信用を得るのは難しいと感じました。 課題はどこにある？ まず、フレームワークなどの問題解決の手法については、理解しているつもりでも実際の問題に直面すると活用できていない部分が浮き彫りになりました。たまたま効率化には成功したものの、その他の面では十分に実践できておらず、今後、時間のかかる業務のプロセス改善に取り組む必要があると考えています。 新知識はどう活かす？ また、ABテストといった新たな知識の習得ができた点は大きな収穫でした。勉強の習慣化に向け、意識的な時間確保と無駄時間の削減に努め、受講者のコメントからも自分の表現不足を認識する機会となりました。講座終了後は、講師の授業や動画、受講者の意見を総復習し、理解をさらに深めるつもりです。 図解で見やすく？ さらに、シンプルながらも資料に図を取り入れることで、情報を視覚的に整理する試みも始めています。作成技術は向上途上ですが、引き続き動画などでスキルアップを目指していきたいと思います。 仮説の不足は？ 一方で、学び続ける意欲はあるものの、仮説を作成する基礎知識が不足しているため、仮説の質や数が十分でなく、次につなげることが難しいと感じました。仕事におけるレアケースの振り返りや因果関係の検討が、これからの課題であると考えています。結果だけに注目するのではなく、その背後にある原因を明らかにすることがポイントとなります。 本質をどう捉える？ 今回の学びで特に印象に残ったのは、「目に見えるものにすぐ飛びつかない」という点です。大切な要素は必ずしも目に見える形で現れるわけではないという教訓を、今後の業務にも活かしていきたいと思います。

誰に差別化すべき？ 差別化について考える際、「誰に対して差別化を行うのか」を明確にすることが重要です。多くの人が、「差別化 = 競合他社との差別化」と考えがちですが、ビジネスにおける戦略は単なる競合への対抗ではなく、顧客に自社を選んでもらうためのものである必要があります。そのため、自社のターゲット層をしっかりと特定し、その層に響く差別化の施策を考える必要があります。 他業界も見るべき？ 差別化の施策を考える際には、他業界にも目を向けることが大切です。つい自社と競合他社だけにフォーカスしがちですが、異業種の企業も顧客の選択肢となることがあります。そのため、業界を超えた競合を把握し、差別化に取り組むことが求められます。 施策は実行可能？ また、施策の実現可能性と模倣困難性も重視すべきです。どれだけ優れたアイディアでも、企業のリソースやスキルで実現できなければ意味がありません。また、簡単に真似されてしまうような施策では効果が薄いです。そのため、自社で実行可能であり、かつ他社が容易に真似できない施策を考え続けることが重要です。 戦略の見直しは？ 我々の会社は、かつて業界内で優位性を保っていましたが、競合製品の普及や低価格化の流れによってその優位性が失われつつあります。VRIO分析を行った結果、競争劣位か競争均衡のレベルに留まっていることが分かり、新たな戦略を考える必要があります。社内では、製品開発のアイディアを全社員から募るシステムを活用して、競合他社の製品情報や顧客のニーズを把握し、差別化のアイディアを積極的に提案していきたいと考えています。 競合はどう捉える？ さらに、私が携わるオウンドメディアの運営でも、多様な企業が同じテーマでメディアを展開しています。そのため、競合となり得るメディアをしっかりリサーチし、差別化を図る必要があります。特に、顧客の疑問を解決する専門知識や、実際の製品使用による課題解決の事例紹介を強みとして生かしていきたいです。 常に考え続ける？ 差別化のアイディアを即座に出すのは難しいと感じますが、考え続け、アウトプットを続けることでスキルは育つと信じています。小さなアイディアでも思いついたら積極的に発言し、フィードバックを得ることでより良い施策にしていきたいと考えています。他人と意見を交わしながら考えることを習慣化し、個人の成長と共に会社の成長に貢献していきます。

グラフは何を示す？ グラフの活用法とその分析時の手法について考えます。まず、円グラフは各要素の割合を確認したい場合に使用します。一方、ヒストグラムは全体のばらつきを視覚的に把握したい時に便利です。グラフを活用する際は、事前に仮説を立て、その仮説に基づいて予測データと実際のデータを比較し、深堀することが重要です。 平均値はどう使う？ 分析手法としては、様々な平均値があります。単純平均はただ平均値を求める方法です。加重平均は重みを考慮して算出され、例えば東証株価指数がこの方法を用いています。幾何平均は成長率や平均何倍になるかを知りたい時に使用されます。外れ値の影響を避けたい場合は中央値を用いるとよいでしょう。また、標準偏差を利用することで、データのばらつきを把握できます。標準偏差が小さいほどデータは均一であることを示します。これに基づき、2SDルールでは95%のデータが大よその範囲内に収まるとし、5%のデータは外れ値とされます。 リスクはどう把握？ 施設のポテンシャルや価格の分布を分析する際には、ヒストグラムや散布図を使うことで、戦略に対するリスクを特定できます。例えば、ポテンシャルの高い施設で高コストの外れ値がある場合、戦略的値下げの必要性を検討する余地があります。また、小さい施設で安価なコストの外れ値はベンチマークとして他施設に引き合いに出されるリスクとなる可能性があります。 医療データの精度は？ 医療機器のデータ精度を分析する際、標準偏差を利用して精度の精確性を確認することができます。業界の標準として、変動係数CVが2%以下であれば精度の担保がされているとされています。変動係数は標準偏差を平均値で割ることで算出されますので、まず標準偏差を求める必要があります。特に機器の精度が外れ値を持たず、許容範囲内に収まることが求められるため、標準偏差の知識は重要です。 適正価格はどう算出？ 価格交渉の際、統一グループやGPO施設カテゴリ内の平均価格やベンチマークの引き合いがあります。この際、どの「平均」が使用されているかを確認し、データを鵜呑みにせず、グラフや散布図、加重平均や中央値を用いて適正価格を示すことが重要です。 仮説はどこから？ 最後に、分析に取り掛かる前に仮説を立てることが大切です。仮説に正解はありませんが、経験に基づいた想像力を活かし、いくつも仮説を洗い出すことが有益です。