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分析 ✕ 本

に関する学び

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問いの必要性は？ 問いを立てることの重要性を再認識しました。私の仕事を振り返ると、言語化して問いを立てることが不足していることに気付きました。問いの立て方によって考える方向性が大きく変わるのです。具体的に何が問題で解決すべきなのかを短期的な視点で捉えることが、効果的な問いやイシューにつながると感じました。ただし、長期的な視点での問いも重要ではありますが、それが本質論になると、足元の問題やミッションとずれてしまうこともあると実感しています。 報告方法はどう工夫する？ 顧客に調査結果を報告する際、単なるデータの羅列では不十分であることを学びました。事実だけ述べると、自分が何を伝えたいのかが曖昧になり、お客様にとっても「だから何なのか」という疑問を生んでしまう可能性があります。お客様の業績や現状を考慮に入れて、調査結果から得られる価値ある情報を明確にし、具体的な問いを立てて伝える必要があります。 企業報告のポイントは？ 企業ごとの報告内容を作成する際は、前回調査からの変化や企業の関心の高い論点を中心に状況をまとめます。これらの背景要因を分析し、状況を正確に把握した上で、具体的な問いを立てることが重要です。問いに対する回答を作成するためには、必要なデータベースを参照することも大切です。最終的には、プレゼンテーションに向けてストーリーを展開し、効果的に伝わるように文章を工夫しています。

資産と負債の関係は？ 資産、負債、純資産の各概念とその関係性について学びました。資産は固定資産と流動資産に分けられ、現金化のしやすさが重要なポイントとなっています。一方、負債は返済が必要な金額を指し、固定負債と流動負債に分類されます。負債はマイナスのイメージを持たれがちですが、企業運営においては欠かせない要素でもあります。純資産は自己資本または株主資本を意味し、損益計算書の当期純利益が利益剰余金として反映される点も理解しておくべきです。 BSの使い道は？ また、事業計画や決算の際は、通常、自部門の損益計算書（PL）を見ることが中心となりますが、今後の業務ではバランスシート（BS）の知識が役立つと感じました。たとえば、異なる業界との連携を進める際、相手企業のBSを通じてその運営方針や健康状態を把握することができると思います。さらに、事業連携を検討する場合には、BSの構造に着目し、企業全体の財務状況を確認する視点が重要です。自社のBSを見直し、その背景にある統合の仕組みやグループ会社との関係を詳しく分析することも、企業比較を行う上で有益です。 BS分析をどうする？ 私自身は、これまで業務上BSを意識する機会はあまりありませんでしたが、今後、もし業務の中でBSの分析を行う必要が出てきた際には、他の財務諸表との関連性も含めて、より深く掘り下げながら検討していきたいと考えています。

貸借対照表で何が分かる？ 貸借対照表について学んだことで、資金の調達やそのストックの方法についてイメージすることができました。表や実際の企業の例を使って理解を深めることができ、貸借対照表と損益計算書の関係性が明確になりました。特に、純利益と純資産がリンクしている点が印象的でした。 借金はリスクか機会か？ また、ケーススタディを通じて、借金という一見リスクに見える行為が、実際には事業を成功させる上で重要な要素になることを学びました。例えば、カフェの事例では、自己資金だけで開業した場合、コンセプトである非日常感が失われ、結果として売上が落ち、倒産のリスクが高まる可能性があることが具体的に理解できました。 競合分析に財務諸表をどう活用する？ この知識を競合分析に活用したいと思います。具体的には、内資系や外資系、一般社団法人のような競合の貸借対照表を見て、企業の体力や戦略を予測することができると考えています。売上やシェアが好調そうな企業でも、実際には財務的に厳しい状況にあるかもしれません。 競合企業の財務諸表を各社のホームページからダウンロードして、基本的な資産、負債、純利益を見ながら仮説を立てます。さらに、損益計算書もチェックし、どれだけの利益が純利益に組み込まれているか、または寄付などで資産化しているかを確認することで、自社の財務的安定性を客観的に判断したいと考えています。

なぜ顧客は悩む？ 「自分が欲しいものをわかっている人は少ない」という考えは、日常生活の中でよく感じるもので、直感的に理解できました。しかし、今週の学びからは、顧客が自ら抱える課題とその解決策が一体となった商品に出会ったときに、本当にそれを求めるのではないかという印象を受けました。すなわち、優れた商品とは、顧客にペインポイントを認識させ、その解消による心地よい状態を想起させるものだと考えざるを得ません。こうした視点から、ヒット商品は一層「すごい」と感じられます。また、良い商品を生み出すためには、課題発見、技術開発、魅力の伝達など、さまざまな要素を総合的に考える必要があると改めて認識しました。 どこで課題が見える？ 今週学んだことの中で、特に現職に活かせると感じたのは、ペインポイントの発見です。どの立場においても、クライアントが既に期待している課題解決はもちろんのこと、本人が気づいていない課題を見出し、それが問題であると伝えたうえで、一緒に最適な解決策を模索することが求められます。現状、相手の状況を十分に把握できていなかったり、伝えるスキルに課題があると感じているため、今後はクライアントと向き合う際や情報収集・分析の段階で、どこにペインポイントがあるのかを意識して取り組んでいきたいと思います。さらに、ペインポイントを発見するための分析手法についても、今後の学習課題としたいと考えています。

数字分析の基本とは？ 数字を使った分析を行う際には、目的をしっかり意識し、そのうえで要素を適切に分解することが重要です。要素の分け方を工夫しないと、誤った結論に至る可能性があります。こうした分析においては、複数の角度から考えることが求められ、MECEの手法が有用です。 切り分けの効果的手法 「モレなくダブりなく」を意識して、ある要素を切り分けることが重要です。まずは全体を定義し、その後に目的に合った切り口で分解することで、問題点を明確にできます。分解の手法には、「階層分解」（～である/～でないに区分け）、「変数分解」（例えば、売上を単価×数量で分ける）、「プロセス分解」（どのフェーズやプロセスに問題があるかを見極める）が含まれます。 事業計画で何を意識すべき？ 事業計画を立てる際には、売上の視点と組織育成の視点それぞれに対して、目的に応じた切り口で要素を分解し、それを計画の立案に活用したいと考えています。また、個々のプロジェクトに対しても、売上や要員育成の観点から目標を設定し、その上でメンバーへの指導に役立てたいと感じました。 今後の見直しポイントは？ 来季の事業計画については、組織体制を含めて再度見直しを行う予定です。予算と育成の観点から今後必要と思われる要素をMECEなどを活用して洗い出し、実現可能性が高く成長が見込める提案を立案できるように努めたいと思います。

分析と整理の違いは何か？ 「分析」、「収集」、「整理」はそれぞれ異なる作業です。データ整理で分析が終わることもしばしばあり、比較対象があいまいになることもあります。また、見せ方に時間をかけすぎると、「相手に伝えたい」という本来の目的が不明瞭になることが多々あります。これは、「分析とは比較である」ことや「目的に立ち返ること」がしばしば抜け落ちがちだからではないでしょうか。楽な方に流れる思考や、目に見える分かりやすいものに飛びつきやすいバイアスに引っ張られる癖があります。自分の特徴を含めてこれらをしっかり俯瞰して整理しておかないと、学びの方向性やその捉え方がずれてしまう可能性もあると感じました。 常に数値を更新する重要性 販売状況や市況状況、社内状況の分析を進める中で、過去の基準や初期値がたびたび変更されてきました。分析が比較である以上、常に更新された数値のみが注目されることが多いです。このような状況では正確な分析ができず、意思決定に繋がらないと感じています。これはとても危険なことかもしれません。 データ整理はなぜ重要か？ 様々な分野で目的とされることを視野に入れ、使用されるデータの洗い出しを行います。比較するためにも整理が必要ですので、いつでもデータを抽出できるよう、整理を行うことが重要です。整理された状態から、それぞれの目的に合わせた比較基準を設計することが求められます。

問題の本質をどう捉える？ 問題解決プロセスについて学んだ内容は、まず「ありたい姿」と現状を比較し、そこに存在するギャップに着目する点から始まります。その上で、問題を構成する要素に分解し、ロジックツリーを用いながら要素間の関係を整理していく方法を学びました。ここでは、MECEの原則を意識しながら、WHAT、WHERE、WHY、HOWといった各視点で問題を詳細に捉えていくプロセスが重要です。特に、どこに問題が潜んでいるか（WHERE）の特定が解決への大きな手がかりとなります。 広告関連の要因は？ たとえば、広告効果を測るデータで前回のCPと比較し、数値に大きな乖離が見られる場合、このプロセスは有効に働きます。その際には、広告以外の宣伝活動があったか、テレビで取り上げられたか、他社が類似のCMを始めたか、または在庫の問題がなかったかなど、さまざまな要因を洗い出して、どうすれば問題が解決できるかを検討することが求められます。 部門へ依頼する理由は？ 現状では、業務スコープの中でデータが正しく取り込まれ、出力される段階で分析が終了してしまっていることが多く、結果としてその分析作業は別の部門に依頼しているケースが見受けられます。今後は、アナリストとしての視点を強化し、データを直接営業チームに提供できるよう、問題解決プロセス全体に対する理解と取り組みをさらに深めていきたいと感じました。

他社との差別化に課題はある？ 事業会社に携わっていた際、他社との差別化について意識していましたが、それがかなり主観的だったかもしれないと反省しています。「こうしたい」という思いと、実現可能なことや顧客から求められているもののギャップを埋めなければ、ビジネスとして成り立ちません。 フレームワークの活用で何が変わる？ 各種のフレームワークは客観的な判断に有用ですが、顧客の設定（もしくは創造）がすべての軸となることが深く理解できました。3C、SWOT、バリューチェーン、VRIO分析を用いて、現実的かつ需要に適い、持続可能な差別化を打ち出すことに役立てていきたいと思います。 中古車販売で差別化するには？ 中古車販売事業は競合も多く、とてもありふれた商売ですが、ポーターの3つの基本戦略が非常にわかりやすく当てはめられます。他社との比較が容易にでき、自社の差別化戦略に繋げられそうです。 フレームワークをどう実践する？ 学んだフレームワークはとにかく使ってみなければスキルとして定着しないし、良し悪しの判断もできません。フレームワーク自体に良し悪しがあるわけではないでしょうが、合う合わないの問題はあるかと思います。 現状把握で安全なスタートを！ どの方向へ向かうにしても、現在位置を正確に把握することで安全確実な一歩を踏み出せると考えます。まずは冷静な現状把握が必要です。

分析の目的は何？ 分析は、目的に応じた比較作業として位置づけています。分析の際には、まず目的を明確にし、その目的に沿った仮説検証に必要な項目とデータを収集、分類します。そして、比較対象や基準を設定することで、結果が意思決定につながるよう意識しています。 データの見せ方は？ また、データの性質に合わせた見せ方を心がけることが大切です。データ分析で明らかにしたい事柄に最適な表現方法を選ぶことで、無駄なデータ加工を避け、例えば帰還した機体を基に無駄のない結論を導くといった論拠のあるアプローチが可能になります。 仮説と経験はどう関係する？ 実際、Webサイトのアクセス解析を日常的に行っているため、データから仮説を立てる経験はあります。しかしながら、売上向上や認知拡大、新規ユーザの獲得といった本来の目的達成のために、どの分析手法を用いるべきか、その根拠となるデータ解析に結びつけることが必要です。 追跡設定の必要は？ さらに、解析ツールにおけるデフォルト設定以外のトラッキングに関しては、どのデータを収集すべきかが不明瞭になりがちです。よって、まず目的をはっきりさせ、必要な要素を明確に把握することを心がけています。また、取得できるデータの切り出し方次第で得られるインサイトは異なるため、どのデータがあればどのような推論が可能になるかを意識し、分析スキルの向上を目指しています。

分解の基本はどうする？ 分解の仕方によって、物事の見え方や捉え方が変わることを理解しました。分解は最初から細かく行うのではなく、まず全体を定義し、広い視点で傾向を捉えることが重要です。その際、分解の切り口として「いつ、誰が、どのように」を意識すると探しやすくなります。また、分解にはMECE（漏れなくダブりなく）を意識することが求められ、層別、変数、プロセスの分解が考えられます。一度分解して終わらず、他の視点も探し続ける姿勢が大切です。 どんな視点で分解する？ システム開発提案などで改善系の提案を行う場合には、操作時間や処理時間、問い合わせの状況、不具合の発生状況など、さまざまな視点で分解することが重要です。これにより、より費用対効果の高い提案が可能になります。これまでもデータ分析を行ってきましたが、自分の想定に偏ったデータ分解をしていたことに気づかされました。他の視点があるのか、偏りがないかを常に自問自答しながら、問題の本質を捉えたいと考えています。 来期提案で注目すべき点は？ 来期の体制提案では、現行システムの課題を洗い出すことを目指しています。そのために、現行機能の操作性、問い合わせ、要望一覧をまとめ、来期で取り組むべき改修内容の有効性を示し、それに沿った体制を提案したいと考えています。MECEを意識したデータ分析を活用し、説得力のある提案を行えるように努めます。

柔軟な思考をどう育む？ 戦略を立てる上では、思考様式やツール（フレームワーク）の知識を基礎としながらも、多くの知識と他者の多様な考えに触れることで得られる柔軟な思考や発想が重要だという点が印象的でした。しかし、一方で、それらの多くの知識が逆に足かせとなったり、他者の考え方から悪影響を受けないように、自社の経営方針や価値観を判断の拠り所とすることも常に意識する必要があると感じました。 情報収集と分析のポイントは？ 今週の学習内容とは少し異なりますが、事業計画の策定においては、できる限り多くの情報を収集し分析することが求められます。その際、「①自己の都合の良いように解釈したり、拡大解釈しない」ということと、情報や分析結果を基に戦略を立案する際に「②自社のMVV（ミッション・ビジョン・バリュー）との整合を取る」ということが重要だと思います。 まず、①については、自身の出した結論に対する論理を明文化して、他者に意見を求めるという流れを基本的なプロセスとして進めることが肝要です。 MVVと戦略の整合性を保つには？ 次に、②については、MVVを日頃から目に触れる場所に掲示したり、作成するドキュメントに盛り込むことが有効です。また、レビューチェックシートにチェック項目として設けるのも良い方法かもしれません。これにより、常に自社の価値観や目標を意識した戦略策定が可能となります。

イシューの本質は？ まず、データに飛びつく前に、何に対して答えを出すのかという根本的な課題―イシュー―を明確に整理することが大切です。イシューは、Yes/Noといった二つの選択肢程度に絞ることで、分析がしやすくなります。 数値比較の意味は？ 次に、単一の数値だけでは状況が判断しにくいため、2つ以上の数値を用いた比較分析の重要性が浮き彫りになります。この手法により、数値同士の関係を明確に理解し、正しい判断を導き出すことができます。 業務シーンはどう見る？ 業務シーンでは、キャパシティプランニング、リリース影響の判定、障害対応時の原因切り分けなど、様々な場面でこの考え方が活用されています。特にキャパシティプランニングの場合、ただ「リソースは足りているか？」と漠然と問いかけるのではなく、「現在の増加ペースが続いたとして、3ヶ月後にもリソースが十分確保できるか？（Yes/No）」と問いを明確にすることが求められます。 予測と対策はどうする？ 具体的な取り組みとしては、過去のトレンドから3ヶ月後の予測使用量を算出し、実際に利用可能な物理的リソースの上限値と比較します。もし予測値が上限に近づく、または超える場合はリソースの増強が必要であると判断し、迅速な対応を実行していくこととなります。このプロセスを繰り返し実践することで、業務全体の質の向上につながっています。