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分析 ✕ 業務

に関する学び

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顧客視点のマーケティングは？ 今回の学習を通して、マーケティングは単に売るための手法ではなく、顧客の状況や心情を丁寧にとらえ、それを言葉や商品の形に落とし込む考え方であると実感しました。自分自身がリモートワークを経験する中で、理論だけでなく日常や業務に直結する実践的な学びとして捉えることができ、顧客の発言の裏側にあるニーズを探る視点は、今後の業務においても意識していきたいと感じています。 正しいデータ分析の視点は？ また、今週の学びは、財務関連業務に必要な基礎データの分析にも活かせると認識しました。単に依頼されたデータをそのまま提供するのではなく、相手がどのような判断や検討をしようとしているのか、その背景や目的を理解することが重要であると改めて気付かされました。これからは、データの受け手が求める情報やその方向性を正確に把握し、関連する補足情報も整理して提示するよう努めるとともに、業務や環境の変化に敏感に対応できる姿勢を持ち続けたいと思います。

問題の核心は何？ 何が問題なのか、つまりWHATを特定することが最も重要です。最初にHOWから入る方法は、場合によってはうまくいくこともありますが、運の要素が大きく、適切なアプローチとは言えません。また、MECEの考え方もほどほどに取り入れ、さまざまな切り口を試みるものの、それに固執することで正しいアプローチを逃してしまう可能性があります。 数字はどう分析？ 新規の店舗出店における収支計画書（PL）の作成とレビューでは、数字に基づいた具体的なギャップを把握しやすいという利点があります。さらに、他の業務においても、最初にHOWから入ってしまう傾向があるため、まずは問題そのもの、つまりWHATを追求する姿勢が求められます。 方法論の先行は？ 以前受講したクリティカルシンキングの講座で、何よりもまず「何が問題か」を意識することの重要性を学びました。しかし実際に研修課題に取り組む際、いまだに「どうすれば」という方法論が先行してしまうのが現状です。

手法が偏っている？ MECEや分析は普段の業務から実施していますが、その手法が偏っていることに気づきました。より幅広な視点からデータ分析を行い、矛盾や重複、不足がないように、手を動かしながら進める必要があると感じています。 新たな分析切り口とは？ 具体的には、現在の業務で組織内の退職者分析を行っています。これまでは勤続年数や年齢、入社区分、役職、評価で分析していましたが、この方法では単純なレンジでまとめていました。今後は仮説を立てつつ、データの特徴が掴めるような切り口を工夫したいと思っています。また、AI（CopilotやChatGPT）を活用して、自分では気づかない切り口も探していきたいです。 分析方法の見直しは必要？ 退職分析チームとミーティングを行い、これまでのステレオタイプな分析方法を見直すことを提案しました。特に、管理職者へのインタビューを元に仮説を立て、新卒若手かつ高評価者の退職傾向やその時期を特定する努力をしています。

売上原価の背景は？ 売上原価率は、単なるコストの問題だけでなく、売上規模や業界構造などの要因にも影響を受けることを学びました。また、提供価値が「手頃さ」に重点を置いている場合、単純な値上げは客層の変化や回転率の低下というリスクを孕むため、利益改善には価格設定だけでなく、原価、クーポン、客数、回転率といった複数の側面を総合的に検討する必要があると理解しました。 P/L分析の本質は？ さらに、P/L（損益計算書）を分析する際には、各数字を単独で捉えるのではなく、それぞれの因果関係を明確にリンクさせて考えることが重要だと感じました。この学びを活かし、IT戦略を提案する際には、経営課題がP/Lのどの部分に現れているかを整理し、その根本原因を業務レベルまで細かく分解する必要があると考えています。そして、具体的なIT施策が売上拡大、売上原価削減、販管費削減の各側面にどのように寄与するのかを示すことが、効果的な戦略策定において不可欠であると実感しています。

問題解決プロセスはどうする？ 問題解決のステップであるWhat/Where/Why/Howを実施する際、MECE（モレなくダブりなく）に留意して問題を切り分け、明確化することは、普段の業務でも自然に行っています。しかし、これを改めて整理すると、より理解が深まることを実感しました。 部下の問題対応をどう支援する？ 実務においても、問題に対してモレなくダブりなく切り分けて明確化し、要因分析を行えているかを確認したいと考えています。部下から日々さまざまな問題が報告される中で、この点が確実にできているかを検証し、対策をまとめるサポートをしていきたいと思っています。 部門内の案件をどう分析する？ 直近で部門内で問題となっている案件を選び、それぞれの担当者がどのように問題の要素分析を行い、どのような検討を経て対策を導き出しているのかを確認したいと考えています。特に要素分析の段階でMECEをしっかりと実施できているかを重視して見ていきたいです。

どこをどう改善すべき？ グループワークで、皆さんの具体的なお話を伺うことができ、とても参考になりました。その中で、自分の改善すべき点も明確になったため、今回学んだ内容をもとに、足りない部分を補強していきたいと考えています。また、コース全体を通して、自分に足りない要素や、さらに補強すると効果的な点も確認できたため、今後は学習の振り返りや自己学習を活用して、これらの点をしっかり補っていく所存です。 基本の視点を再考？ 業務においては、これまで見落としていた基本的な視点、すなわち「何のために」「誰のために」「何を明らかにしたいのか」を常に意識し、分析手法や考えの整理を重ねながら進めていきたいと思います。特に、基本ながらも見過ごしがちなポイントや、分析を行う上で重要な視点を改めて認識できたことは大きな収穫でした。回帰分析や重回帰分析といった、関数が絡む内容に対しては苦手意識を感じていますが、動画の視聴を通じて理解を深め、克服していきたいと思います。

バイアスはどう捉える？ データ分析を学ぶ中で、ただ数値を扱うのではなく、自己のバイアスを取り払い、タスクに合わせてニュートラルな視点に切り替える大切さを実感しました。このような状態で、高い専門性と比較するスキルを活かし、データから具体的な仮説を立証できると理解しています。 セキュリティは大丈夫？ 社内で広くデータ分析を利活用するためには、堅牢なセキュリティ基盤とデータ基盤の構築が不可欠だと感じます。編集機能やデータ閲覧機能を適切に制御しながら、データウェアハウスを運用することで、業務に活かすための取組みが一層進むと考えています。 AI応用はどう進む？ さらに、データアナリティクスを深く理解するために、４月から９月までの期間を通じて学習を進めるとともに、生成AIを取り入れたデータ分析への応用も視野に入れています。データウェアハウスから得られる結果や知見を、プログラムを通じて読み解くスキルの習得が、今後の発展に大いに寄与すると感じています。

復習会で何を学んだ？ 今週は、学んだ内容を振り返る復習の会が行われました。授業内での演習では、これまで学んだ知識が実際の場面で役立つことが多く感じられましたが、フレームワークの定着が不十分なため、仮説を立てる際に無計画に仮説を出してしまうこともありました。しかし、即座にフィードバックを受けることで、その意見が定着の助けとなり、次のステップに進む良い機会となりました。 業務でどう活かす？ 学んだ内容は、業務での問題解決や意思決定に大いに役立ちそうです。例えば、部門で課題が発生した場合、データ分析を用いて仮説を構築し、フレームワークで整理することで、明確な解決策を導き出しやすくなります。また、新しいツールや業務プロセスの導入時には、評価軸を設定し、客観的に比較する方法が意思決定の支援に有効です。今後は、データ分析技術やフレームワークを日常的に意識して活用し、論理的な仮説立案を習慣付けることで、業務の説得力と成果を高めていきたいと考えています。

営業利益は何がわかる? P/Lの営業利益についての理解が深まりました。特に、同様のビジネスを行いながらも異なる戦略をとる二つの事例を通じて、どのようなコストがかかるのか、そしてその実現に必要な視点について考えることができました。安易に費用を下げる戦略が危険であるという視点は大きな学びとなりました。 企業選定はどうするの? まず、提携先企業の選定にあたっては、P/Lを読むことが重要だと感じています。異なる企業の比較を通じて、各企業の強みや弱み、そして狙いを明確にし、企業分析に活用したいと考えています。 分析スピードはどう向上? また、チームメンバーとともに、企業分析業務にP/Lの知識を生かすことで、企業間比較のアウトプットスピードを向上させたいと思います。同一業界内の企業を比較することで、自らの企業分析スキルを深めていく計画です。特に、販管費がどのように使われているのか、企業ごとに異なる点を詳しく理解できるようになりたいと考えています。

比較分析で何を見つける？ 「分析とは比較」という言葉が胸に響きました。この気づきは、新しい考え方というより、これまで業務で実践しているはずが、その意識を持たずに進めていたことへの反省です。意識せずに進めていたため、分析手法や精度、スピードにムラがありました。 月次業績評価のポイントは？ 毎月の決算分析において、その月の業績を評価するためには、他の月と比較することが欠かせません。売上が増えたのに利益が減少している場合や、各項目の増減率が一致しない場合などに、その原因を分析する際には、どのように条件付けをすればよいのかをよく考えたいと思います。 効果的な比較の習慣とは？ さらに、前月との比較に加え、今年度の平均や前年同月・前年平均との比較も行う習慣をつけたいと思います。また、益となった特殊要因を将来も続けられるようにし、損となった特殊要因についてはその発生を抑えるため、比較分析で終わらずに対策や方針をしっかりと検討していきたいです。

比較方法はどう選ぶ？ 分析を行う際は、比較が重要であると学びました。たとえば、ある要素の効果を検証する場合、その要素がある場合とない場合を比べ、その他の条件をできるだけ一致させることが求められます。 目的は何で大切？ また、データを分析する前に、何のために分析するのか目的を明確にすることが大切です。その目的に沿って必要なデータを収集し、目的に合わせて加工や分析を行い、得られた結果を言語化することで、ビジネス上の判断材料として活用できます。 今後どう実践する？ 今回の学びが直ちに業務に活かせる場面は少ないかもしれません。しかし、問題解決の基本的な考え方を意識しながら業務に取り組むことで、今後の課題解決に役立てることができると感じています。 継続の秘訣は？ さらに、何事も使わなければ忘れてしまうものです。業務にすぐに適用できなくても、日常生活の中で今回学んだ分析手法を実践し続けることで、着実にスキルを磨いていきたいと考えています。

実例で理解が深まる？ 3C分析やSWOT分析については、以前から意識していたつもりでしたが、実例の解説が非常に分かりやすく、理解がより整理できたように感じました。 初めての分析体験は？ バリューチェーン分析に関しても、従来は言葉としては知っていたものの、具体的な分析手法としての活用方法は今回初めて学びました。事例が具体的で参考になったため、今後の業務などに積極的に活用していきたいと思います。 後進育成と戦略見直しは？ また、後進の幹部候補それぞれに3C分析を行ってもらい、自身の強みと弱みを把握した上で、企業活動のどの部分に貢献できるかを考えてもらう取り組みを計画しています。さらに、自社で行っている製造業向けのERPパッケージ導入サービスにおいて、最近、競合他社が低価格設定で攻勢を強めている状況を受け、マネージャー以上で3C分析やSWOT分析の見直しを行うとともに、新たにバリューチェーン分析にも取り組み、提案内容に反映させるつもりです。