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分析 ✕ 本

に関する学び

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学習から得た変化とは？ 学習動画の最後で言われていたように、今回の学習で得た体系的な考え方を理解し、会社の全体戦略、事業戦略、部門戦略、自身の仕事のしかたについて、上司や経営陣と議論することが楽しいと感じられるようになりたいと思いました。引き続き理解を深めていきたいです。 環境分野での戦略立案の重要性 自社が携わる環境分野は、環境の変化に応じてニーズが変化しているため、将来を踏まえた分析に基づく戦略立案が重要です。テクノロジーや人口減少といった外部要因が事業に大きく関係するため、これらの外部要因と多角化した自社の既存事業の関係性を分析する必要があります。 正しいプロセスで中計案の再検討 現在、会社が策定している中計案について、今回学んだ「正しいプロセス」を踏んで自分なりに再検討しています。フレームワークによる分析を行い、それをツールとして使いこなせるように使いどころを把握していきたいと思います。全社戦略から他部署を含む既存事業について分析することに加えて、現在取り組んでいる自部署の新規事業の妥当性についても基本に則って分析し、メンバーと議論していきます。

なぜ基礎知識は必要？ メカニズムを学ぶには、基礎知識と失敗談の学習が必要だと感じました。基本的には成功に至る道筋がありますが、重要なのはリスク要因をしっかりと文言化することです。成功は様々な要素と偶然が絡むことが多く、要因を完全に特定するのは困難です。しかし、失敗を経験から学ぶことは可能です。失敗した要因は特定しやすいと考えられるため、その学びは貴重です。 価格効果をどう考える？ また、差別化を考える時と同様に、価格の効果性を最大化することも重要です。インフレの時代には、価格を無視した施策だけでは顧客満足を得にくいため、新規業務やBPOにおける収益化を考える際に、その知見を活用することが重要です。価格とメカニズムを深く分析し、根拠のある提案を行うことを心掛けましょう。 成功談から何を学ぶ？ まずは成功者の成功談や失敗談を本から学び、知見を広げることが大切です。最近では動画でも多くの情報が得られますので、常に最新の情報をインプットし続けることが重要です。このような知見の積み重ねが、意思決定者へのプレゼンテーションや提案の質を向上させることにつながります。

数字の裏に隠れた答えは？ 数字の羅列にしか見えないデータでも、多角的に分解し整理することで新たな情報が得られることに気づきました。具体的には、WhenやWho、Howといったカテゴリごとにデータを洗い出し、グラフを用いて数字の変動を追ったり、最大・最小の数値や割合を比較することで、多くの学びがありました。私は特にグラフ化や関数に対して苦手意識を持っていたため、これらを克服してデータ分析の手法を身につけたいと強く感じました。 具体例で何が見える？ これらの手法は、主に以下のような場面で役立つと考えています。例えば、産休・育休のデータでは、自部署だけでなく全社や日本社会全体の傾向も分析でき、マネージャー育成では、試験結果を単なる合格・不合格の線引きではなく、点数ごとの分布に注目して分析が可能です。 どう伝えれば安心する？ また、上司に資料を提出する際には、以下の行動を心がけていきたいと思います。まずアウトプットのイメージを具体化し、それに必要な情報を集めます。そして、仮説を立ててそれを検証できる視点で分析し、提案先の社員目線にあったアウトプットを整えます。

バランスシートの理解を深めるには？ これまで社内研修などでバランスシートについて簡単な説明を受けることがありましたが、あまり理解できていませんでした。しかし、今回の学習で「右が資金の集め方、左がその使い方」とシンプルに説明してもらったおかげで、自然と理解できたことが有益でした。 家庭でのバランスシート活用法は？ 私は経営部門には所属していないため、バランスシートを直接仕事で活用する機会は少ないと思います。それでも、競合企業のビジネスモデルを分析する際のツールとして使えるかもしれないと感じました。また、仕事だけでなく、自分の家庭のバランスシートを見直すのも有益かもしれないと考えました。 自己資本比率をどう比較する？ まずは、自社が公開しているバランスシートを確認し、経営状況の健全性、特に自己資本比率などを他社と比較したいと思います。しかし、自社全体のバランスシートを確認しても、直接的な自分の業務とは関わらないため、自分の生活に特化して状況を把握できるよう、家庭のバランスシートを確認してみたいと考えました。

分析とは何かを考える 今週、私が学んだ点は以下の2つです。 1つ目は、「分析とは比較すること」です。比較しなければ、その数字から何が言えるのかわからず、数字を出すだけではあまり意味がありません。 分析目的の明確化が重要 2つ目は、「分析の目的を明確にすること」です。何のためにデータ分析を行うのか、それを行うことで自分は何を成し遂げたいのかを明確にしなければ、データの整理や加工の方法もわかりません。 実証実験の進め方と意義 私の部門では新規事業開発を担当しており、日本各地で実証実験を行っています。実証目的に紐づいたデータ取得の設計と分析・評価を行い、実証結果を基に次の方向性を探る際には、数字を用いて周囲に納得感のある説明を行うことが求められます。 データ分析のスキルをどう向上させるか 現在の業務の方向性を整理し、実証実験の意義と目的を改めて明確にすることが重要です。また、データ分析を専門とする教授とディスカッションしながら実証実験のデータ取得方法を設計し、実証後のタイミングで有効なデータを用いて自身で結果を評価できるようにすることが目標です。

差別化の見つけ方を探る 差別化について考える際、これまで私はコールセンターやカスタマーセンターのような業界において、サービスの差別化は難しいと感じていました。しかし、どのような点にこだわって価値を提供したいのか、特定の顧客層にどのように満足していただきたいのか、そして他社にない自社の強みは何かを一つ一つ分析することで、差別化は可能だと気付きました。総合的な評価にとどまらず、特定の領域での圧倒的な強みを打ち出し、顧客に価値を提供できる組織を目指したいと考えています。 デジタル化の成功への道は？ デジタル化に関しても、他社が導入している機能に追いつかなければならない、一般的に必要だと言われているから導入しなければならない、としてコストと人を投入してきた過去がありました。しかし、導入が本当に競争力を生み出すのか、一度立ち止まって分析することが重要です。VRIO分析を活用してこそ、同じ方向で小さな差別化を積み重ねられるのではないかと思います。このため、次年度の方針を立てるにあたっては、組織の中の自チームにおいても、VRIO分析と差別化の視点を重視して考えていきます。

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。

正しい手順はどう？ 問題解決の4つのステップは基本的に「What→Where→Why→How」の順で進みます。このプロセスを通じて、あるべき姿と現状のギャップを数値で示すことが重要です。日常の課題解決にはロジックツリーを活用することが一つの手段として有効です。その際のコツとして、過度にMECEを意識するのではなく、感度の良い切り口を見つけることが肝心です。 保険業界の課題は？ 具体的な課題として、保険業界でのデジタル化に関連する多くのデータが整理されていない点が挙げられます。この場合、どのようなデータが収集されており、またどのデータが不足しているのかを把握するために、ロジックツリーを用いて整理することが有用です。 施策立案はうまく？ データを活用してデジタル化推進の施策やプロモーション案を策定するためにも、まず現状のデータを整理することから始めたいと思います。ロジックツリーを用いることで、デジタル利用率を手続き別や代理店の種別といった切り口で整理し、分析を進めます。これにより、より具体的で効果的な施策につなげることが期待できるでしょう。

平均って何だろう？ 基本的な代表値である平均とばらつきを再確認しました。また、関連するフレームワークの動画を通じて、単純平均、加重平均、そして幾何平均といった具体的な計算方法が存在することを学び、以前は知っていた幾何平均についても、計算方法や名称を含めて改めて理解することができました。 中央値はなぜ大切？ 技術職として、日常的に平均値や標準偏差を用いたばらつきの分析を行っています。中央値については、その定義や目的を理解しているものの、実際の業務では頻繁に使用することはありません。しかし、中央値が持つ目的を意識し、グラフや図を用いて全体の分布や外れ値の有無を確認することで、解析の正確性を担保していると感じています。 外れ値の確認方法は？ また、普段からデータに触れる中で、改めて図での表示を行い、データの前処理における外れ値の存在を意識することの重要性を再認識しました。どの業務においても、正しい目的意識を持つことが根幹であると実感しており、今回学んだ単純平均、加重平均、幾何平均を活用して、目的に即した正確な解析を進めていきたいと考えています。

問題解決のプロセスとは？ 問題解決のプロセス、What、Where、Why、Howについて学びました。私は前職でQC的な問題解決を学び、問題やボトルネックの特定、「なぜなぜ分析」、計画、アクションのような手法で考える癖があり、今回学んだ内容と似ている部分が多いと感じました。しかし、元の思考フレームワークに戻りがちな自分を再認識しました。 フラストレーションを解消するには？ データ分析や見える化は行っているものの、仮説の検証や具体的なアクションを自発的に行っていない部署の現状にフラストレーションを感じています。おそらく、具体的なアクション（How）を実行できないと諦めているために、根本原因（Why）の追求が疎かになっているのではないかと考えています。 新たなシナリオ作成と実践法 今回学んだことを基に、「How」を実行できると仮定してシナリオを作成し、実践してみたいと思います。また、一連のプロセスを効率的に進められるよう、自身をトレーニングし、さらにBIツールやPythonを活用して知見やスピードを向上させる手法を学びたいと考えています。

独自性はなぜ必要？ ゴールに向かって最短距離で到達するためには、何をやるか、何をやらないかを選択し、他の人が真似しにくい独自性を持つことが重要であると再認識しました。また、戦略には計画的戦略と創発的な戦略があるという新たな視点も得ることができました。今後は、これらの理解を自分の言葉で他者に伝えられるようになりたいです。 戦略策定の鍵は何？ 自部署の下期の戦略策定に関しては、まず上期の状況を分析し、継続することとやめることを選択することから始めたいと思います。各項目ごとにデータを比較し、どこに要因があるのか、なぜそうなったのかを考察します。その後、目的達成のための他の選択肢やルートも検討し、なぜそれを選んだのかをしっかりと説明できるようにしたいです。 本質はどう見極める？ また、思考を深めるためには、考えを言語化し、なぜそう思ったのか、それを思う根拠を明確にすることが大切だと考えています。その上で、本当にその選択肢が必要かどうかを再度検討していく習慣をつけたいです。施策から入ってしまう自分の癖を意識し、今後改善していきたいと思います。