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分析 ✕ 本

に関する学び

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企業資金の流れはどうなる？ 企業の貸借対照表を通して、企業がどのように資金を調達し、どのように投資して価値を生み出しているのか、その流れがしっかりと浮かび上がる点に強く印象づけられました。単に資金の有無を見るのではなく、どのように借り入れ、どの項目に使ったのかという一連の動きから、企業の戦略や成長の方向性を読み取れることが大きな学びでした。数字の裏に隠れた意図を考えることで、企業の本質により深く迫ることができると実感しました。 自社財務はどう捉える？ 今後は、まず自社の貸借対照表に注目し、一つひとつの項目を丁寧に読み解くことから始めます。自社がどのように資金を集め、どこに投資しているのか、その背景にある目的や意図を理解することが非常に重要だと感じています。日々の業務に追われがちな中でも、財務の流れに意識を向けることで、自社の強みや改善すべき点、さらには将来的な方向性を具体的に見出すヒントになると考えています。 実践で知識はどう活かす？ また、学んだ知識を実践に活かすためには、定期的に貸借対照表をチェックし、各項目ごとに詳細な分析を行うことが大切です。単に数字を理解するだけでなく、自分の言葉で説明できるように言語化し、その内容をチームや上司と共有することで、理解をさらに深められると考えています。こうした分析から得られた気づきを具体的な行動や改善策に結び付けることで、学びが業務にしっかりと活かされていくと期待しています。

データ加工で解像度は上がる？ データを加工・分解することで、その解像度を向上させることができると再認識した演習でした。データに対して複数の切り口を持つことや、1行追加や率を出すといったひと手間も重要であることを実感しました。動画学習では「分解して何も見えなくても失敗ではない」という考え方を学びました。業務の中で、切り口が間違っていると感じることも多々ありましたが、新しい切り口の必要性に気づくこと自体が価値のあることであると理解できました。 本当に慣れているの？ 私は経営企画を担当しており、数値分析には慣れているつもりでした。しかしながら、切り口や観点の不足、そして思考の偏りがあると感じることが少なくありませんでした。「慣れている」ということが、思考の停止を生んでいた可能性もあると気づかされました。 業務にどう反映する？ 今回の演習で学んだデータ分析の基本的な考え方を、業務に活かしていきたいと思います。特に、社内の業績報告において、単に数値を報告するのではなく、その数値から得られる洞察を分析し、資料として提供していきます。幸い、私の立場は経営層や全社員に情報を発信できるものであり、報告の機会も多いため、この学びをすぐに実践に移すことが可能です。 レポートで何が伝わる？ データ分析の結果を報告するための資料作成が、ただの作業とならないように、受け取る側の視点を考慮し、より良い情報発信ができるよう努めていきます。

目標達成の秘訣は？ 目標を効率的に達成するためには何をすべきなのか、この問いへの答えを導くにはどのような流れで考えていくべきかを、今回の講義で学んだように思います。まず、今起きている事象の本質を見極めることが必要であり、そのためにはKSFを特定することが求められます。 視野拡大のコツは？ 広い視点や高い視座で情報を収集し整理することで、全体像を把握することが重要です。これにより、大局を捉え、視野を広げて考えることが可能になります。ただし、自分の観点だけに頼ると見落としや偏りが生じてしまいます。そのため、フレームワークが非常に有用なツールとして役立ちます。フレームワークは単に埋めるだけではなく、各要素の整合性が取れていることが大切です。 環境変化の見極めは？ 今回学んだ環境分析は、自分の業務において製品や技術の進化の方向性を見出したり、組織施策の考案に活用できると考えています。特に、自分が見えていない外部環境の変化が業界や製品に大きな影響を与える可能性についての話が印象に残りました。このような状況は、自業務でも起こり得ると考えており、外部環境分析に取り組むことの重要性を感じています。 実践で理解深める？ 自業務における製品や技術、組織を対象に、フレームワークを活用して環境分析を進めていきたいと考えています。フレームワークの使用方法を理解するだけではなく、実践を通じて理解を深めることが必要だと感じています。

根本原因はどう探る？ 問題や課題に直面した際、それらの背景や根本のイシューを特定することが最初に、そして非常に重要であるということを学びました。イシューの特定や設定には、立場や部門の違いから様々なアプローチが考えられ、必ずしもイシューが一つではなく、複数存在することもあるという理解が深まりました。 品質不具合の真実は？ 多く発生するのは品質の問題であると考えられます。社内での問題であれば、「なぜこの不具合が発生するのか」という視点でのイシュー特定が一般的ですが、逆の視点、「なぜこの不具合が顧客から受け入れられないのか」という視点でのイシュー設定も可能であるという新しい学びを活かしたいと考えています。具体的には、この不具合が直接取引の顧客でどのような問題となるのか、さらには最終ユーザーではどのような問題となるのかという視点を取り入れれば、品質責任の負担を平準化したり、過剰スペックを是正したりすることに繋がる可能性があると感じました。 会議で何を疑問視？ 週次で開催される品質会議では、不具合に関する品質部門からの分析内容やその是正に向けた対策について、自分自身が何か疑問を持つように意識することが重要です。「何が問題か」「どこで発生するのか」「なぜ発生するのか」といった基本的な把握に加え、問題や品質がなぜ顧客に受け入れられないのか、顧客でどのような問題に繋がるのかという視点を持つことから始めていきたいと考えています。

商品の価値はどう伝える？ 商品の価値は、誰にでも理解できる商品的価値と、個人差がある情緒的価値の二種類に分けられると感じています。情緒的価値は、同じ体験を繰り返すとその感じ方が薄れてしまうため、常に新しい体験を提供し続けることが大切だと考えます。特に女性は情緒的価値を感じやすい傾向があるように思え、その点についてネットなどで調査し、どちらの価値がどの層に響くのかを分析してみたいと思いました。 借入体験はなぜ簡単？ 正直、今回のテーマは難しいと感じましたが、本質は「お金を借りることが簡単にできる」という点を伝えることにあります。アプリ1つで即座に口座に振り込まれることや、現状を変える必要がなく（新しいカード発行の必要がなく、ATMも利用可能なため）借入ができること、さらに返済時に手数料がかからない点など、実際に試してみると驚くほど簡単であると感じました。ただし、借入を助長する意図はなく、あくまで新しい経験として提供するために、適度なバランスを保つことが重要だと思います。 プロモーションって工夫ある？ また、プロモーションの見せ方にも工夫が必要です。ウェブページやダイレクトメールに実際の利用者の声を取り入れることで、小額でもお金を借りることで生活にどのような変化があるかを具体的に示すことができるはずです。これにより、少し明るい未来への共感を引き出すとともに、借入に抱く抵抗感を和らげる工夫が求められます。

なぜ問いは必要？ この講座を通じて、問を立てることの重要性や、そのための考え方を学びましたが、「なぜ問の形にする必要があるのか？」については深く考えたことがなかったと気づきました。問題を問いの形にすることで、解決に向けた思考を進められるということが大切だと学びました。また、講座での課題を通じて、自分が「経験や勘に頼って主観的に考えがち」であることに気づき、これからは客観的に考える方法を身につける必要があると感じました。 どの問いが響く？ 「問から始める、問を押さえておく、問を共有しておく」の三点は、さまざまな場面で役立ちそうです。例えば、新規サービスの開発プロジェクトにおいても、「顧客が求めているものは何か」という問いを立て、それを常に念頭に置きプロジェクトメンバーと共有することは、今すぐにでも実践したいことです。また、リーダーの役割を担う中で、「何を課題（問い）と捉えるべきか？」を見極める訓練を積んでいきたいと思います。 正しい問いは？ プロジェクトを進める際や会議、データ分析の際には、必ず「問い」を中心に置くことを忘れずに進めようと考えています。問から逸れていないかを確認し、客観的な視点で議論を進めることが重要です。また、リーダーとしてその問いが本当に解くべきものであるかを見極めたいです。講座を通じて多くのことを学んだので、これから様々な場面で実践を重ねていくことが非常に大切だと感じています。

フレームワークを再考する？ 3C分析、SWOT分析、バリューチェーン分析という戦略の基本フレームワークについて、改めて学び直しました。もともと基礎知識はありましたが、それぞれの利用方法も含めてクリアな理解を得ることができました。 価値向上のポイントは？ 特にバリューチェーン分析では、これまでのビジネス経験から各局面で発揮される強みや価値、そして消費者に十分に伝わっていない部分に着目し、どのように価値を高めるか、あるいはコスト削減を進めるべきかを考える良いきっかけとなりました。 全社戦略の切り口は？ 全社のビジネス戦略立案においては、これまでも3C分析やSWOT分析が頻繁に使われてきましたが、バリューチェーン分析はあまり活用されていなかったため、今後はこれを起点として戦略立案を進めることを提案しようと考えています。 バックオフィスの挑戦は？ また、自部門の戦略立案では、バックオフィス部門という性質上、これらのフレームワークの利用が少ないものの、今年の夏から始まる来年度の戦略立案においては、3C分析とSWOT分析を活用していく予定です。 議論を深める方法は？ このように、3C分析、SWOT分析、バリューチェーン分析の3つのフレームワークは、今後の戦略立案やそれに関する議論において積極的に取り入れていき、実践を通して議論の焦点を明確にし、戦略的な視点でのディスカッションをリードできるよう努めます。

普及要件は何が重要？ イノベーションの普及要件として、比較優位性、適合性、わかりやすさ、試用可能性、可視性が挙げられます。中でも特に重要だと感じたのは「わかりやすさ」です。顧客や使用者が具体的なイメージを持ちやすければ、試してみようという動機につながるためです。 顧客視点はどう大切？ また、顧客ニーズに沿った商品を開発・販売していると、競合企業が似た製品を市場に投入してくることがあります。こうした状況で競合他社の分析に偏りすぎると、顧客本来のニーズを見落としてしまう恐れがあります。そのため、常に顧客視点を重視することが求められます。 市場導入はどう検討？ 新製品を日本市場に導入する際は、イノベーションの普及要件を基に、顧客がどのようなイメージを持つかを十分に検討する必要があります。また、競合製品についても、売れているかどうかを判断するだけでなく、顧客がどのような印象を抱いているかを分析し、その結果を自社製品の改善に役立てることが大切です。 改善策は何がある？ まずは、売れていない商品を対象に、なぜ売れていないのかを普及要件に照らして考え、どう改善すれば魅力的になるかをディスカッションすることが有効です。さらに、自社製品については、顧客面談や営業担当との同行などを通じて、私たちが伝えたいメッセージが正しく伝わっているかを確認し、より良いサービス提供につなげる努力が必要だと感じています。

数字はどう見える？ まず、数字の見方について考えると、仮説を立てた上でデータを収集し、その後の分析で仮説の検証を行うという流れが基本だと感じました。AIを使って情報を収集する場合でも、自分なりの考えを持ち、AIから得られた情報と自分の意見を照らし合わせることが大切です。もしも自分の予想と結果が異なった場合、その違いがどこから生じたのかを考えることで、新たな学びのヒントが得られると実感しています。 代表値はどう見る？ 次に、データの見方としては、代表値に注目しました。単純平均、加重平均、幾何平均、中央値など、データの性質や目的に応じて使い分けることが必要です。また、散らばりを示す指標としては標準偏差があり、これらの数値をグラフ化することで、直感的に状況を把握できる点も魅力的だと思いました。 業務の数値活用は？ 普段の業務では、商品の売上や原価、コストダウンの検討などで、いろいろな平均値を算出することが新たな発見につながるのではないかと感じています。そして、その結果を他者に説明する際に、グラフを活用することで、理解を深め、合意形成をスムーズに進めることができると確信しています。 AIで何を発見？ 日常の業務の中で、実際に数値をAIに入力して計算やグラフ化を試みることで、これまで気づかなかった事実や見逃していた視点を発見できるのではないかという期待があります。来週には、何かの案件で試してみるつもりです。

顧客ニーズはどう捉える？ 顧客のニーズを的確に捉えることの重要性を痛感しました。たとえばある企業では、顧客の声を反映してマスクや服装といった製品を生み出し、需要不足という問題を解決することで、良い事例となっています。このように、顧客のペインポイントをゲインポイントに変換することが重要であると理解できました。また、製品のネーミングにも工夫が求められます。顧客発想で名前を考えると、商品を認知しやすく、具体的なイメージも湧きやすくなるため、顧客自身の行動を促しやすいと感じました。 自社の強みをどう活かす？ さらに、企業は自社の強みを理解し、それを活かして顧客が求めるものを提供することが大切です。競争が激しく、商品や法令が厳しい中での差別化は難しいですが、改めて自社製品を選ぶ理由や、そのメリットを細かく分析していくことが必要だと考えます。また、潜在顧客については、カスタマージャーニーを実施して、新たに分析を始めることの必要性を感じました。自社の強みについても、再考する必要があると実感しています。 顧客の行動可視化の方法は？ 具体的には、顧客からのアンケートを再度読み直すことが第一歩です。次回のアンケートでは、施策や欲しい情報だけでなく、「なぜ選んだのか」といった基本的な部分も問いかけたいと思います。さらに、顧客向けのインタビューや観察を通じて、顧客の行動をより可視化し、ターゲット設定の見直しを図りたいです。

売上分析の課題とは？ 商品に関する売上分析を行う際、数値データを基に顧客層を分類して分析を進めることがあります。しかし、その分類方法に悩むことが少なくありません。分類後、もし特に傾向が見られなかった場合、それは新たな発見と受け止め、他の視点から見直す機会とすることで、時間を有効に使いたいと思います。 データを効果的に分解するには？ 売上データの分解に関しては、講義で学んだように「年代」という一つの軸でも様々な区分が可能です。10歳刻み、または18歳以下、22歳以下、39歳以下など、異なるグルーピングによって見えてくるデータが変わります。分解時には、他にも分け方の可能性がないかを考えていくことが重要です。 結論を急がないための思考法 データからの考察を行う際、結果が見えた時点で急いで結論を出しがちです。しかし、その前に「本当にその結論で良いのか？」と疑問を持ち、再度見直す時間を設けるように心掛けたいです。 視覚的分析がもたらす効果とは？ まずは視覚的にデータを確認することが肝心です。数値を頭の中だけで捉えるのではなく、見やすい表やグラフを作成し、比率や色を効果的に使うことで、直感的に理解できるよう努めます。そして、分析結果を迅速に分解するために、どのように分類するかということに特別な時間をかけるのではなく、分解した後で何が見えてきたのか、次にどう行動するべきかという考察に時間を注力したいと思います。

問いの出発点は？ まず最初に、常に問いを立てる姿勢が大切だと感じています。抽象的な問いをそのまま受け止めず、具体的な内容に落とし込むためには、出発点そのものを疑うことが必要です。自分が今何に答えようとしているのか、常に意識することで、無駄な情報に振り回されるのを防げると考えます。 学びは実践できた？ 講義を受けたときは学んだ気になっていた部分も、実際に実践してみると忘れてしまっていることが多いと痛感しています。そこで、反復して復習し、学びを確実なものにする努力が必要だと感じました。 問いと仮説は合ってる？ また、データ分析や示唆出しの骨子を作成するときは、まず何に答えようとしているのか、その問いと仮説を明確に立てることがポイントです。資料作成に熱中するあまり、本来の目的から逸れてしまわないよう、問いに立ち返ることが効果的だと思います。 フィードバックは活かせる？ さらに、月次の振り返り発表では、他のメンバーの資料を事前に読み込み、フィードバックの質を上げることに努めています。普段、上位の方々との会話では迎合しやすい自分を見直し、しっかりと自分でイシューを考える意識を持つようになりました。 内省で成長中？ 毎日終業前の15分間は内省の時間として、今日学んだことが実践できたかを必ず振り返るようにしています。この内省を通して、小さな気づきを積み重ね、常に自己成長を意識するように努めています。