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分析 ✕ 本

に関する学び

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クリティカルシンキングで学んだことは？ クリティカルシンキングの学びで特に印象に残ったのは、平易な言葉で相手に伝える重要性です。立場が違えば、物事の見方や考え方も変わることをケースを通して学びました。私は物事を簡潔に伝えるのが苦手です。その理由を考えたとき、①課題の整理ができていない、②抽象的な言葉のほうが自分にとって伝えやすいという癖があるため、自分の範囲内で考えて専門用語や抽象的な表現を多用してしまうのだと気づきました。 今後どのようにコミュニケーション力を高める？ これからは広い視点で分析を行い、誰にでもわかりやすいコミュニケーションを意識していきたいです。上司への提案や業務分析など、思考が必要な場面では大いに活用できると感じました。AIの進歩により、疑問に対する答えは簡単に見つかりますが、条件設定などでの役割はまだ人間の手が必要です。多角的な視点で分析できることで、今まで一つの答えしか考えていなかった現状を変えていきたいと思います。 さらに、簡潔でわかりやすい伝え方を意識し、提案やコミュニケーションをスムーズにしていきたいです。そのために次のことを意識して行動したいと思います。①図で示す、②定量的に示す、③専門用語を使わない、④様々なケースを考える、⑤結論から伝える。 自分自身のどのようにアップデートする？ これらの意識をもとに行動し、自分自身をアップデートしていく必要があると考えています。ただクリティカルシンキングだけでなく、MBAの基本的な知識や他業種の情報も積極的に取り入れ、多角的な視点を身につけていきます。

問題の原因は何か？ まず、問題の原因をプロセスごとに分けて考える手法は、表示回数、クリック数、申し込み数の比率を提示することで、単に回数が多いという表面的な仮説だけでなく、表示回数に対してクリック数が多い点や、クリックから申し込みへの転換率の高さなど、各段階ごとに比較が可能となり、疑問点が見つかりやすくなると感じました。 対比で何が分かる？ また、ある事象を自社とそれ以外といった対となる概念で見ることで、思考の幅を広げ、仮説が出しやすくなるという視点にも共感しました。この方法は、試行錯誤の中で新たな発見につながり、より効果的な改善策を導く手がかりとなると思います。 ABテストの本質は？ さらに、ABテストについては、要素を限定して２つの試作品を比較する手法として、検証の目的を明確にし、1要素ずつ慎重にテストを進める必要があると実感しました。特に、環境要因に左右されないように、同時期に実施する点は非常に重要であると考えます。 遅延原因はどう把握する？ また、デザイン制作の遅延要因の分析において、プロセスを分ける方法は大変有用だと感じました。理由を分類することで、自分たちの問題なのか、他の要因にあるのかを切り分けながら対策を進められる点に納得しています。 効果的な手法は何か？ 最後に、ABテストの進め方を見直す必要性も実感しました。簡易なオンラインテストで漠然とどちらが良いかを判断するのではなく、検証の目的を絞って段階的に実施することで、デザインの改善点を具体的に確認しながら進める手法に大いに可能性を感じました。

BSの意義は何か？ BS（貸借対照表）を見るだけで企業や業界の特徴、さらにはビジネスモデルを推測できる点が非常に興味深いと感じます。同じ業種の中でも、ビジネスモデルの違いによってBSに与える影響は大きく異なります。例えば、無借金経営の場合、自己資本比率が高く健康的な印象を与える一方、借入を行わなければ事業の規模や成長スピードが制限される可能性があります。また、固定資産は取得時にBSに計上され、その後、耐用年数に応じた減価償却が行われるため、多くの固定資産を抱える企業は目先の投資だけでなく、将来の損益計算書（PL）への影響も十分に考慮する必要があります。 利益の背景を探るのは？ ① これまでは、PLを見て利益がどれだけ出るかという数字に注目していました。しかし、今後はその利益を生み出すために、子会社がどのような投資を行い、どこから借入をしているのかというBSの健全性やリスクの面まで踏み込んで分析したいと考えています。 投資の効率をどう見る？ ② 今後、投資計画の報告を受ける際には、保有する資産が効率的に損益を支えるかどうか、また、減価償却費を含めた場合にPLにどのような影響を与えるのかという点についても、しっかりと検討する必要があります。 過去の影響は何を示す？ ③ 過去のBSを見返し、資産や負債の増減がこれまでどのようにPLに影響してきたのかを把握することは重要です。その上で、今後BSに変動があった際に会社にどのような影響が及ぶかについて、事前に自分なりの見通しや意見を持っておくことが求められます。

売上と営業利益はどう？ 売上高は企業の事業規模を示す指標であり、数字が大きいほど事業の規模が広いと理解できます。また、営業利益までの項目は本業における収益と費用を反映しており、本業でどれだけの利益を上げているかを把握できることがわかります。 経常利益はどう捉える？ 経常利益は、主に財務活動に起因する本業外の収益や費用を含み、継続的な利益獲得の見込みを判断するための重要な指標となります。それ以降の項目では、税金等調整前当期純利益、当期純利益、親会社株主に帰属する当期純利益といった形で、最終的な利益状況が表現されています。 P/Lの見方は？ P/Lを読み解く際には、まず売上高、営業利益、経常利益、当期純利益といった大きな数字に注目し、事業全体の概況を把握することが基本です。さらに、各項目の推移や数値の比較・対比を行うことで、傾向の変化や大きな相違点を見出すことが重要です。 競合との違いは？ 現在のプロジェクトでは、競合他社と自社との比較・対比分析にP/Lを活用したいと考えています。特に、競合の過去数年にわたるPLの傾向を分析し、どの項目に費用をかけて利益を生み出しているかを抽出することで、自社との違いを明確にしたいと考えています。 効率はどう高める？ また、5月末に予定している社内プロジェクトの中間報告会に向け、Q2の情報を盛り込んだ報告内容を準備中です。このため、分析は自分一人で進めるのではなく、ChatGPTやCopilotといったツールを活用し、業務効率を高めながら取り組む方法を模索しています。

データ分解の意味は？ データを多角的に捉えるための分解フレームワークを学びました。このフレームワークでは、①分け方を工夫する、②切り口を変えて考える、③複数の切り口を用いる、④導いた仮説が正しいか自問する、といった思考スキルを活用します。こうした手法により、データを正しく理解し、課題解決へとつなげることが可能になります。また、切り口を検討する際は、目的に沿ってMECEの原則を意識することが重要です。 顧客インサイトはどう？ 現在、タスクチームで顧客インサイトに基づくConfidence活動を担当しています。顧客インサイトは、顧客ニーズの特定や戦略策定において重要な情報資源ですが、膨大なデータと多岐にわたる内容により、情報の整理や可視化に課題を感じています。さらに、目の前の数字や表にとらわれがちで、「そのデータから何を導き出すか」という視点が薄れることで、本質的な課題に辿り着けない可能性もあります。 分解スキルの使い方は？ そこで、今回Week2で学んだ「分解」のスキルを活用し、データ分析に対する心理的ハードルを下げたいと考えています。まずは来月の顧客インサイト分析資料作成に向け、手を動かしてデータを分解することから始めます。その上で、目的に沿った複数の切り口を検討しながら、自分自身で問いを立て、データを深掘りしていきます。表やグラフなども試行し、情報をいかに伝えやすくするか工夫していきます。最終的には、使用した分析手法と見えてきた課題、そこから導かれる解決策を、チームメンバーに分かりやすく説明できるよう整理するつもりです。

ポーター戦略の基本は？ ポーターの3つの基本戦略には、「コストリーダーシップ戦略」、「差別化戦略」、そして「集中戦略」があります。コストリーダーシップ戦略は、コスト重視で低価格を提供し顧客を獲得する手法です。差別化戦略は、競合が真似できない価値を提供することにより顧客を引き付ける戦略を指します。集中戦略は、ニッチな市場で唯一無二の価値を提供して顧客を獲得する手法です。 差別化の進め方は？ 今回、GAiLで差別化について学びました。差別化を考えるには、自社や顧客、市場の分析を行い、継続的な差別化が可能であり、かつ需要が存在することを考慮する必要があります。適切にマッチすれば、収益の向上は見込めますが、情報化社会の現代においては、局所的な差別化でなければ競合にすぐ模倣されてしまう恐れがあります。 ターゲットはどうする？ 部署としては、今後の展開において差別化を通じて新たな価値を顧客に提供し、収益を上げる必要がありますが、現時点でターゲットが明確でないため、ターゲット選定が急務です。また、競合分析も未確定であり、多くの要素が不明確な状況です。ただし、戦略のフレームワークの形成方法を学び、応用できるよう準備を整えることが重要です。 仮説検証は効果ある？ 仮説思考を用いてターゲットを選定し、その場合の戦略を考えることが必要だと思いました。不確定な状況だからこそ、仮説を立て、その検証を行うことが重要です。フレームワークを復習し、部署が動く際にスムーズにスキームを形成できるよう、準備をしっかり進めていきます。

損益計算書を理解できた？ 今週は、損益計算書の構造を体系的に整理することができました。売上高からさまざまな費用を引いていく過程を順を追って理解することで、最終的にどのように利益が生み出されるのかが明確になりました。 粗利の計算方法は？ まず、売上高から売上原価（仕入れ、材料費、人件費など）を引くことで、売上総利益（粗利）が導かれます。次に、販売費および一般管理費（広告費、販売手数料、オフィス賃料、管理部門の人件費など）を差し引くと、営業利益が算出されます。 利益計算の流れは？ さらに、営業利益に営業外収益を加え、営業外費用を引くことで経常利益が求められます。ここでは、受取利息や支払利息、為替差損益など、本業以外の収支が反映されています。最後に、経常利益から特別損失や法人税等を差し引くことで、当期純利益が確定します。一時的な損益が反映されるため、この段階で企業の最終的な利益が示されます。 どこで利益が生まれる？ この一連の流れを通して、企業がどの段階で利益を生み出し、どこにコストが発生しているのかを具体的に把握することができました。また、さまざまな業種に投資する際、各企業の損益計算書を比較することで、例えば製造業とSaaS企業ではコスト構造や利益率に大きな違いがあることを理解でき、投資判断や経営支援の質向上につながると感じています。 投資先をどう分析？ 今後は、定期的に投資先の財務諸表を比較・分析し、どの部分で企業価値が生み出されているのかを見極める習慣をつけていきたいと思います。

市場分析はどうする？ 市場分析においては、従来の市場重視だけでなく、３Cおよび４P分析の重要性を実感しました。特に、競合の存在に対する意識が不足していた点を改める必要があると感じています。また、プロモーション戦略については、各校舎ごとに異なる方式を採用すべきだと納得しました。 データ収集はどう？ データ収集に関しては、まず公開されているデータを積極的に探すことが基本であると再認識しました。官公庁のサイト、新聞、経済誌など、どのようなデータが存在するかを日常的に意識することが大切です。 現状認識はどう？ まずは現状を確認し、当たり前のことでもしっかりと言語化することで、チーム全体で共通認識を持つことが重要です。その上で、原因となる事象を特定し、具体的な解決策の検討に取り組む流れが効果的であると感じました。 仮説検証は？ さらに、仮説を立てた上でユーザーアンケートをデザインする際は、因数分解やクロス集計が可能な形を意識することが求められます。フレームワークを活用し、実際に分析とその言語化を進めることで、より具体的な解決策に近づけると考えます。 チーム共有は？ また、アンケートデザインにおいては、チーム内で考え方や方針を共有し、どのような分析が可能か、そして実際にどのようなレポートを作成するかを仮で作成して検証するプロセスが重要です。望ましい状態と現状を整理し、効果的なフレームワークを見つけて習得すること、さらにはその内容を資料にまとめ、教えられるようにすることも大切だと実感しました。

仮説立ての理由は？ 問題解決にあたっては、まず４つのステップに沿って検証を進めることが大切です。特に、データを見た段階で早急な結論に飛びつくのではなく、まず仮説を立て、その仮説を検証するプロセスを欠かさないようにしましょう。データはその見せ方によって印象が変わる可能性があるため、作成者の意図に左右されずに正しく理解することが求められます。また、フレームワークを効果的に活用することで、検証漏れや盲点の発見にもつながります。 分類・比較の意味は？ 分析の基本原則としては、「分類して比較する」という手法が重要です。各データの確からしさや抜け漏れ、見逃しがないかを確認するために、データを適切に分類し、条件をそろえて比較する工夫が必要です。データをそのまま受け入れるのではなく、仮説を立てながら検証する姿勢を保ち、多様な分析フレームワークを活用することで、思い込みを排除して正確な評価が可能となります。 比較意識のポイントは？ さらに、分析の際には分けて比較することを常に意識してください。比較対象を同じ条件の下で整理することで、普段気づかない新たな視点を得ることができ、より納得のいく分析結果に繋がります。 重要ポイントとは？ 最後に、これからデータと向き合う上で絶対に忘れてはならないポイントを挙げると、まず「分けて比較する」という基本原則、次に仮説思考、そして What、Where、Why、How の４ステップに沿って考察することです。これらを意識することで、より論理的かつ的確な分析が実現できるでしょう。

統計予測を信じて良い？ これまで自己学習を進める中で、当初は統計的予測に基づいて回答が導かれていると理解していました。しかし、生成AIを使わずに自身の考えを言語化する過程で、人間もまた似た思考回路に陥ることがあるのではないかと改めて感じました。たとえば、クライアントの期待に応えるための表現など、これまでの経験から学んだ知識を利用している点がその一例だと思います。 仮説は本当に有効？ また、相手が生成AIであれ人間であれ、問いかける際には自身で仮説を立てることが重要だと考えます。仮説を持って問いを投げかけ、異なる回答が返ってきた場合にもそれを理解することで、より深い洞察に繋がると感じました。 業務分析の秘訣は？ 実際、自身の業務においては、競合の類似課題へのアクション例の調査や論点抽出などで、これまでの知見を活かしながら活用しています。また、業務課題を分析する際には、壁打ちのような形で相談することもしばしばあります。ネットリサーチ的なものはそれほど注意を要さないと思いますが、論点抽出や課題分析の場合は、自分自身での仮説検討がなければ、ありふれた回答に流されてしまい、真の成果に結びつかない可能性があると感じました。 回答予測の限界は？ 統計的に回答を予測するという手法は、生成AI特有の課題というよりも、実際にその手法を利用する人間も同様の思考パターンに陥るのではないかという疑問を抱かせます。業務においてより大きな価値を生み出すには、どのようなアプローチが求められるのか、今後も考えていく必要があると感じています。

学びの貢献をどう考える？ 勉強を継続的かつ効率的に進めるためには、学びが自分や他人にどのように貢献できるかを考えることが大切です。他人へのコミットメントや学んだことのアウトプットを行い、憧れを定めることでモチベーションの維持が図れます。これにより、学びがマンネリ化しないように日々の意識を高めることができます。 本質を見極める視点とは？ 物事を本質的にとらえるためには、行き当たりばったりではなく、大局的かつ多面的な視点を持つことが重要です。経営者の視点から見ると、ジレンマを過度に恐れず、ベターな選択をすることが求められます。意見の衝突があっても安易に妥協せず、高い視点での妥結点を探ることが大事です。また、他人の意見に耳を傾ける姿勢が大切です。 フレームワークの活用法は？ フレームワークは偏りをなくし、視座を高くするために効果的です。3C分析は事業機会の発見や成功のカギを見つけるのに役立ちます。SWOT分析を通じて、自社の強みや弱み、機会、脅威を把握し、必要に応じてPEST分析で外部要因を特定することも有効です。さらに、バリューチェーン分析を用いることで、事業活動の中でどの部分が価値を生んでいるのかを理解し、自社の優位性を探ることができます。 学んだことを日常に？ これらの学びを日常に活かすためには、自分なりの問いに対する答えを常に意識し、視点を広げることが重要です。そして、交渉や戦略策定の際にはフレームワークを活用し、モチベーション低下時には自己の学びの意義を見直すことで、継続的な成長を図ることができます。

どうして客観視できる？ 受講を通して、物事を客観的に見ることの難しさと、自分の偏りに気づく機会が何度もありました。ディスカッションやグループワークの中で、他者の意見を聞くことで新たな視点や気づきを得ることができ、今まで気付かなかった点に気づかされました。 思考整理の秘訣は？ また、頭の使い方に慣れていないと、情報を漏れなく重複なく整理するのが難しいと実感しました。しかし、受講を重ねる中で、自分の思考が体系的になり、うまく使いこなせるようになってきたと感じています。それにより、こうした成長を達成できる過程にワクワクとする気持ちも芽生えました。 問題原因はどこ？ さらに、問題や課題に直面した際、根本原因をしっかりと分析し、より効果的な解決策を検討する手法は、今後の活動において大いに役立つと考えています。日常の業務においても、常に「今の考え方や方法が最適であるか」を見直し、試行錯誤を繰り返す姿勢が大切であると感じました。 未来展開をどう見る？ プロジェクトをリーディングする際には、先の展開を見据えた対応が求められ、予測されるさまざまな事態に備えてリスクを低減する取り組みが必要です。この点でも、今回の学びは大いに生かせるものと感じています。 知識アウトプットは？ 最後に、アウトプットの習慣の大切さを実感する一方で、自己の知識や考えが限られていると、アウトプットの質や幅にも影響が出ることを認識しました。今後は、偏りなく幅広いジャンルの知識や経験を身につけるため、日々のインプットを継続していきたいと思います。