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分析 ✕ 業務

に関する学び

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分析の見極めポイントは？ Week1を振り返って、「分析は比較なり」という言葉が強く印象に残りました。正確な分析を行うために守るべき要点を改めて認識するとともに、仮説と検証を繰り返すことの重要さを実感しました。 業務での分析とは？ 実際の業務シーンでは、以下のような場面でデータ分析の手法を活用しています。病院のデジタル推進におけるデータ分析、サーバ性能やトラブル発生時の問題解決、新サービス導入時のサーバ負荷試験に関する見解、また、LINEや無呼吸ラボ、近隣検索、PCPへのファネル分析、アクセス数やページビューの分析など、さまざまな事例に取り組んでいます。 分析習慣の秘訣は？ 日々の業務においては、勘や経験則だけに頼ることなく、データ分析に基づいた意思決定を行う習慣を身につけることが重要だと感じています。問題が発生した際には、What、Where、Why、Howの視点で現状を整理し、的確な対策を講じるために、仮説と検証を繰り返す姿勢を大切にしていきたいです。

問題はどう浮かび上がる？ 要素を分解して検討することで、解決すべき問題を明確にすることが可能です。データを提示する際にも、意図を持って伝えなければ単なる数字の羅列に過ぎず、その意味は薄れてしまいます。また、問題解決の方向性を定める際は、ただアイデアを出すのではなく、まず適切な問いを立てることが重要です。問いの立て方次第で、最終的な成功確度が大きく変わるため、時間と労力を問いの検討に注ぐべきだと感じます。 現場でどう対策する？ 具体的な業務の現場では、所属する広告グループでの広告施策の検討において、この考え方が非常に役立ちました。たとえば、ブランドの健康状態について、どのような問題や課題が存在するのかを細かく分析し、その上で広告という刺激がどのような対策となり得るかを論理的に整理することが求められます。ブランドの課題や背景を正確に把握し、対策の方向性や具体的な手段を順序立てて考えることで、実施する施策が本当に課題解決に寄与するかどうかを見極めることができるのです。

価値の本質を問う？ 企業にとっての「提供価値」を理解するためには、まず数値に頼る前にその本質を深く掘り下げる必要があると学びました。企業が提供したい価値を正確に把握し、それと見出した数値との間に乖離がないかを意識することが、戦略の策定や企業分析において極めて重要だと感じています。 原点を再確認？ 特に自社の場合、日常の業務に追われるあまり、近視眼的な視点に陥りがちで、本来の提供価値や強みを十分に考察できていなかったと痛感しました。この気づきは、現在の業務に直結するものであり、原点に立ち返って見直しを進める良い機会となると捉えています。 未来戦略はどう？ 今後は、自社の提供価値を改めて捉え直すとともに、複数の事業がそれぞれ持つ特徴を正確に把握しつつ、全体としての強みを明確にしていくつもりです。さらに、財務や営業、人事などの定量情報に加え、パーパスやESG経営といった定性情報も踏まえ、より包括的な視点で企業の価値を見極めていきたいと考えています。

カフェ実例は何を示す？ カフェの実例を通じて、ビジネスモデル、すなわち顧客への価値提供の違いが損益計算書（P/L）にどのように現れるかを学びました。売上に占める売上原価の比率や販管費などを分析することで、それぞれのビジネスの利益構造が明らかになると感じています。 印象は何だった？ 具体的には、以下の点が印象に残りました。 ①　来期の事業計画を策定する際に、本学びを活かせると考えています。 ②　売上原価の内訳や利益の構成比率を確認することで、自社の利益を生み出す仕組みや提供している価値を再認識し、改善すべきポイントを検討する材料になると思います。 ③　自社だけでなく、同業他社の損益計算書を比較して各社の背景や戦略、ストーリーを考察することは、経営戦略を見直す上で非常に有益です。 今後の活かし方は？ なお、今回もWEEK02と同様に、損益計算書を中心とした分析方法を業務にも応用できる内容となっており、具体的な行動計画策定の参考になると感じました。

外部環境への気づきは？ 6週間の講座を通じて、これまで自分が所属していた業界のみに注目していたことに気づき、外部環境にも目を向ける重要性を学びました。マンネリ化した視点から脱却し、広い視野で世の中を俯瞰することで、変化の激しい時代に柔軟に対応する必要性を実感しました。 未来をどう描く？ 特に、VUCA時代においては常に変化に敏感であるべきであり、不確実性が高い環境下では、複数の未来を見据えたシナリオプランニングが有用であると感じました。また、マクロ環境の変化を整理するためのPEST分析の活用も、事業環境の理解に大いに役立つと考えています。 実践で何を活かす？ 今後は、マーケティングをはじめとする業務において、従来の業界知識に加えて新たな環境への情報整理に、これらのフレームワークを積極的に活用していこうと思います。また、表面的な対応にとどまらず、状況を中長期的な視点で分析し、根拠に基づいた判断を行いながら、チームマネジメントにも活かしていく所存です。

自分の思考の偏りは？ 改めて自分の思考の偏りを認識し、イシュー設定が浅いために分析が網羅的になり非効率になっていたことに気づきました。 グループの見解は違う？ また、グループワークを経験する中で、同じ課題に対する捉え方が個人によって大きく異なることを実感しました。互いに理解しやすい形で意見を共有できた一方、学んだことが必ずしもすぐに実践に結びつくわけではないという現実も感じました。 話し合いで見解は変わる？ 人と話し合い、同じ課題について考えることで視野が広がり、学びや分析がより深まる機会となっています。 メンバーと意見は合う？ 今後は、メンバーと「何を考えているか」を常に共有し、同じ方向を目指して改善活動に取り組みます。今回の講座を通じ、私たちが同じ問いを持っているという思い込みが思考のばらつきを生む原因であることに気づきました。考えを文章やグラフなどで明確にすることで、チーム全員が一つの目標に向かって業務を進めることができると考えています。

自分の価値観は？ キャリアアンカーとは、仕事を進める上で最も大切にして譲れない価値観や欲求、動機、能力など、自己認識に基づくセルフイメージのことです。一般的に８つの類型に分けられ、自分がどの類型に該当するのかを理解することで、キャリアパスの指針となります。原則として、個々人にとってキャリアアンカーは１つであるとされています。 戦略的対応は？ 一方、キャリアサバイバルは、職務と役割の戦略的プランニングの手法です。急激な環境変化や複雑な人間関係が、個人に求められる役割にどのような影響を与えるかを分析し、組織の期待を把握した上で、変化を見越してキャリアを設計していくことを目的としています。 部下の成長は？ また、このキャリアアンカーの考え方は、部下の動機づけにも有効だと感じました。1on1や日常の会話を通じて各自のキャリアアンカーを把握し、それぞれの価値観に合った目標設定や業務の割り当てを行うことで、モチベーションの向上と部下の成長につながると考えています。

データ収集と分析の重要性は？ 日頃からデータ収集、分析、仮説設定、実行サイクルのスピード感を大切にしていました。しかし、「MECEを意識し過ぎず、時間をかけすぎないこと」を講義で聞いて、今後の業務においてもこの点を意識し、実践していきたいと考えました。 効率的な仮説設定と実行方法は？ 特に、MECEや分析そのものに過度な労力を費やすのではなく、分析結果を基にした仮説設定、そして何より迅速な解決策の実行と行動に焦点を当てたいと思います。このようにして得られた新たなデータの収集→分析→仮説設定→実行のサイクルをより早く回していくことに注力したいと考えています。 MECE活用術と業務への応用法は？ さらに、MECEについては、大項目から小項目へとプロセスを意識して分析項目を洗い出す習慣を、明日から日々の業務の中で身につけていきたいと思います。また、分析にかける時間を事前に設定し、それをもとに効率的に進めていくことも、明日から実施していきたいと考えています。

仮説検証はどう進む？ 問題解決に取り組むためには、複数の仮説を立て、それぞれを短いスパンで検証することが大切です。仮説設定の際には、3Cや4Pといったフレームワークを活用することで、より多角的かつ論理的にアプローチできると感じました。 固執をどう克服する？ 私自身の業務では、課題に直面すると日々の経験に左右され、一つの可能性に固執してしまう傾向がありました。仮説はあくまで出発点であるため、複数の視点から検討する姿勢が重要だと学びました。今後は、対策を立案する前に一度立ち止まり、慎重に仮説を設定することで、論理の偏りや抜けを防ぎ、より精度の高い対策に結びつけたいと思います。 書き出す仮説の意義は？ また、分析の材料となるデータ収集に先立ち、まずは課題に対する仮説を書き出すことが基本であると感じました。3Pや4Cのフレームワークを利用し、俯瞰的に課題を捉えることで、決めつけに陥らずに検証・結果のプロセスを慎重に実行する姿勢が大切だと再認識しました。

どうして理論が鍵？ 部下の業務に対するモチベーションを向上させるためには、低下の原因を丁寧に分析することが重要だと感じています。その際、理論の理解が問題解決につながる大きな要因となると実感しました。今後、日々の業務においても分析の視点を重視していきたいと思います。 面談で何が分かる？ また、今後予定されている中間面談では、部下自身に振り返りを実施させることで、現状の業務状況や課題を把握する方針が見えてきました。部下に多くを話してもらうことで、具体的な事例が明らかになり、もし課題が見つかれば、その解決策を検討する土台とすることができると考えています。 どうやって課題解決？ そのため、まずは部下との面談の機会を設け、直接対話を通じて現状の把握に努めることが必要です。今後の中間面談に向けて、今回の授業で得た学びを実践し、どれだけ多くの課題を認識できるか試していきたいと考えています。具体的な事例を引き出すことで、より効果的に問題解決へとつなげられるはずです。

新たな視点の重要性は？ 一度一見納得のいく答えにたどり着いた後でも、その答えが本当に正しいのかを疑う視点を持つことが重要だと思います。ほかの視点から再度考えることで、これまで気づかなかった事実に気付く可能性が高まります。また、要素を分解する際には、MECEの考え方に基づいてデータを重複なく漏れなく整理することが大切だと感じました。 どうすればリソース確保できる？ また、サーバ保守業務に従事している私にとって、ユーザから届くリクエストの分析は日常的な作業です。一定時間ごとのリクエスト数を見ることで、日中と夜間で訪問者数の違いを把握でき、サーバの応答時間の計測を通じてシステムへの負荷状況を確認することが可能です。リクエストのトレンド分析により、将来的に必要となるサーバ台数の予測が行え、適切なリソース確保につながります。また、応答速度の追跡を通じて、サーバが限界を超えるリスクを事前に察知し、システムダウンを防止するための対応策を講じることができると感じました。

データ分析の目的は何か？ これまでの学習を振り返り、データ分析において目的が重要であることを再認識しました。自分がどうありたいのか、そのためになぜデータ分析を学ぶのかをしっかりと言葉にすることが大切だと感じました。振り返りの中で、学習した内容を理解したつもりでも、言葉にできなかったり、理解が定着していないことがあると気付きました。 学んだことを実務にどう活かす？ 講座全体を通じて学んだデータ分析のプロセスを、実際のお客さまアンケートや業務指標の分析に活用しています。サービス品質向上のために、問題点や原因を見つけ、それに対してどう対策するのかを具体的に見出していきます。 データ分析の具体的な手順は？ まずは9月末までに、上半期の各種データの大きな傾向を洗い出し、仮説構築まで行います。その後、10月に入ったら上半期全体のデータを当てはめ、より詳細な分析を進めます。データのビジュアル化も必要なため、Tableauに新たなダッシュボードを作成します。