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分析 ✕ 本

に関する学び

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なぜ系統分解する？ 問題解決にあたっては、主観的な判断を極力排除し、各要素を系統的に分解する手法が重要であると学びました。MECEの考え方を参考に、まずはトレーニングを重ねながら、必要な要素を網羅的に整理する力を身につけたいと考えています。 どの角度で検証する？ また、IT分野でのシステム設計や事後分析においては、目的や問題点を明確にし、多角的に分析する姿勢が求められると感じました。どの角度から、どのレベルまで検討するかを意識することで、より高い品質のアウトプットを実現できると実感しています。さらに、クリティカルシンキングの向上には継続的なトレーニングが不可欠であり、ビジネスシーンにおいても振り返りの時間を大切にすべきだと思いました。 自己評価はどう？ 今後は、本コースで学んだ思考方法を活かし、過去の問題分析を振り返る中で、自分のアプローチが主観的になっていないか、また適切なレベルまで検証できたかを再評価し、次回以降のタスクに役立てていきたいと考えています。

問題箇所はどこ？ 問題個所の特定は、次のアクションプランを考える上で非常に重要です。数値に基づいて問題箇所を洗い出し、優先順位を明確にすることで、納得のいくアクションプランを策定できます。また、数字に紐づく具体的な行動も同時に把握することで、プロセス全体の見直しの基準が整います。 課題解決はどう進む？ 課題解決は、問題をプロセスに落とし込みながら進めることが求められます。What、Where、Why、Howといった基本の枠組みに沿って対応することで、業務改善の手法の一つとして、DX化推進の取り組みも効果的に実施できるのではないでしょうか。 目的設定はどう？ 目的の設定においては、まず問題や課題を洗い出し、その中から複数ある項目に対して優先度を付け、分析と順位付けを徹底します。その上で、アクションプランを策定することが求められます。さらに、UI/UXに関わる場合はA/Bテストを取り入れ、スタンダードなフレームワークに沿った進め方を実施することが重要です。

比較に意味があるのは？ 分析は比較であることを理解しました。つまり、比較に意味がない数値を比べることは無意味だと感じました。 失敗例から学ぶ分析法 データ同士の要素を揃えることも重要だと考えます。これまで成功例をいくつか分析して共通の要素を探したことがありますが、振り返ってみると、失敗例でも同じ分析をして失敗しているケースが多々あったのではないかと思います。それは、本当の成功要因とは異なると思います。 成功要因の鍵は何か？ 広告などのクリエイティブにおける結果の分析で、特に比較要素が多い動画クリエイティブでは、成功事例と失敗事例を踏まえて、本当にキーとなるポイントを発見することができれば、大きな成果につながると感じます。 具体的目標に向けて行動 3月末までに業務の特定の箇所を学んだデータ分析を用いて数値を改善させる目標を立てました。毎週の授業の中で、具体的に自分の業務をイメージしつつ、会社の中で自分がどう行動するかを考えながら学習に取り組んでいます。

利益の把握はどうなってる？ 本業での利益、財務活動後の利益、最終利益といった各利益の数字を通して、経営全体の状態や借金の負担状況などが把握できることを学びました。また、仮説を立て検証するプロセスを通じて、物事をより深く掘り下げることができると実感し、今後は仮説立案の習慣を身に付けたいと思います。さらに、「PL＝運動成績表」という表現が非常にしっくりと感じられました。 検証はどのように進む？ 具体的には、子会社のPLの変化について自ら仮説を立て、各利益の動向を前月比や前年比で分析、検証していくことを目指します。また、同業他社の比較を通じて、各利益率の違いの背景にある要因を探り、その特徴を明らかにできるようになりたいと考えています。まずは、検証のために用いる分析指標について検討し、同業他社のWEBページに記載されている財務指標を参考に、各社がどの指標に重点を置いているのかを確認。自社との比較を行い、問題点を明確にして改善案の検討につなげていきたいと考えています。

手法の意図は何？ 今回のデータ分析では、まず「分けて比べる」という手法を意識し、対象や基準を明確に設定して検証しています。データ分析の目的—つまり、何のために分析を行い、どのような成果を期待するのか—をはっきりさせた上で、ゴールや仮説、今後の取り組みイメージを具体的に描くよう努めています。また、目の前にあるデータのみを頼りにせず、生存者バイアスに十分注意しながら分析を進めています。 売上向上の秘訣は？ 購入者の分析とパートナー企業の売上分析の双方について、各々の良い点と改善すべき点を明確に整理することで、パートナー企業全体の売上向上に寄与するマクロサポートへと繋げたいと考えています。さらに、サンプルデータや本講座を通してデータ分析の実践回数を積み重ねることで、これまでの経験に加え新たなプロジェクトに活かせる知識を身につけたいと思います。過去に他のプロジェクトで培った分析経験を再検証し、今後のプロジェクトに向けたデータ収集や分析手法の向上を図っていく所存です。

カフェ実例は何を示す？ カフェの実例を通じて、ビジネスモデル、すなわち顧客への価値提供の違いが損益計算書（P/L）にどのように現れるかを学びました。売上に占める売上原価の比率や販管費などを分析することで、それぞれのビジネスの利益構造が明らかになると感じています。 印象は何だった？ 具体的には、以下の点が印象に残りました。 ①　来期の事業計画を策定する際に、本学びを活かせると考えています。 ②　売上原価の内訳や利益の構成比率を確認することで、自社の利益を生み出す仕組みや提供している価値を再認識し、改善すべきポイントを検討する材料になると思います。 ③　自社だけでなく、同業他社の損益計算書を比較して各社の背景や戦略、ストーリーを考察することは、経営戦略を見直す上で非常に有益です。 今後の活かし方は？ なお、今回もWEEK02と同様に、損益計算書を中心とした分析方法を業務にも応用できる内容となっており、具体的な行動計画策定の参考になると感じました。

問題はどう浮かび上がる？ 要素を分解して検討することで、解決すべき問題を明確にすることが可能です。データを提示する際にも、意図を持って伝えなければ単なる数字の羅列に過ぎず、その意味は薄れてしまいます。また、問題解決の方向性を定める際は、ただアイデアを出すのではなく、まず適切な問いを立てることが重要です。問いの立て方次第で、最終的な成功確度が大きく変わるため、時間と労力を問いの検討に注ぐべきだと感じます。 現場でどう対策する？ 具体的な業務の現場では、所属する広告グループでの広告施策の検討において、この考え方が非常に役立ちました。たとえば、ブランドの健康状態について、どのような問題や課題が存在するのかを細かく分析し、その上で広告という刺激がどのような対策となり得るかを論理的に整理することが求められます。ブランドの課題や背景を正確に把握し、対策の方向性や具体的な手段を順序立てて考えることで、実施する施策が本当に課題解決に寄与するかどうかを見極めることができるのです。

価値の本質を問う？ 企業にとっての「提供価値」を理解するためには、まず数値に頼る前にその本質を深く掘り下げる必要があると学びました。企業が提供したい価値を正確に把握し、それと見出した数値との間に乖離がないかを意識することが、戦略の策定や企業分析において極めて重要だと感じています。 原点を再確認？ 特に自社の場合、日常の業務に追われるあまり、近視眼的な視点に陥りがちで、本来の提供価値や強みを十分に考察できていなかったと痛感しました。この気づきは、現在の業務に直結するものであり、原点に立ち返って見直しを進める良い機会となると捉えています。 未来戦略はどう？ 今後は、自社の提供価値を改めて捉え直すとともに、複数の事業がそれぞれ持つ特徴を正確に把握しつつ、全体としての強みを明確にしていくつもりです。さらに、財務や営業、人事などの定量情報に加え、パーパスやESG経営といった定性情報も踏まえ、より包括的な視点で企業の価値を見極めていきたいと考えています。

仮説はどう整理する？ 仮説を立てる際は、まず複数の仮説を考え、その中から適切なものを絞り込むことが重要です。それぞれの仮説が互いに網羅性を持つように、さまざまな切り口で考えを広げる必要があります。 データは十分かな？ 次に、立てた仮説に基づいて分析に必要なデータを収集します。もし手元に十分なデータがない場合は、誰にどのように聞くかを決め、比較のためのデータも合わせて収集しておくことが求められます。 仮説の基本って何？ 仮説思考とは、目的（コミュニケーションや問題解決）と時制（過去・現在・未来）を整理しながら、結論を導く仮説や問題解決のための仮説を立てる考え方です。 ギャップをどう埋める？ 施策を検討する際は、現状（ASIS）と目標（TOBE）とのギャップ（GAP）に着目し、その差を埋めるために仮説を構築します。メンバーと意見を交わしながら、多くの仮説を出し合い、その中から絞り込みを行い、最終的に必要なデータを集めるプロセスが重要だと感じました。

新たな視点の重要性は？ 一度一見納得のいく答えにたどり着いた後でも、その答えが本当に正しいのかを疑う視点を持つことが重要だと思います。ほかの視点から再度考えることで、これまで気づかなかった事実に気付く可能性が高まります。また、要素を分解する際には、MECEの考え方に基づいてデータを重複なく漏れなく整理することが大切だと感じました。 どうすればリソース確保できる？ また、サーバ保守業務に従事している私にとって、ユーザから届くリクエストの分析は日常的な作業です。一定時間ごとのリクエスト数を見ることで、日中と夜間で訪問者数の違いを把握でき、サーバの応答時間の計測を通じてシステムへの負荷状況を確認することが可能です。リクエストのトレンド分析により、将来的に必要となるサーバ台数の予測が行え、適切なリソース確保につながります。また、応答速度の追跡を通じて、サーバが限界を超えるリスクを事前に察知し、システムダウンを防止するための対応策を講じることができると感じました。

資金配分をどう見る？ 学んだ内容は、資金配分や事業への投資が売上成長に見合っているかを考察する上で非常に有益でした。企業の資産がどの程度有効活用されているか、また固定資産と純資産のバランスから安全性が判断できるという点に、意義を感じました。さらに、B/Sには経営者の将来に対する想いが表れていることを実感し、企業の実情を把握する重要な指標であると改めて認識しました。 同業比較で何が見える？ 自社と同業他社のB/Sを比較することで、自社の良い点や改善すべき点を具体的に抽出できると感じています。今後は、これらの分析結果を基に、新たな事業戦略の検討や実効性のある改善策を模索していきたいと思います。決算書100本ノックを通じた学びは、その基礎固めに大いに役立ち、より実践的な視点で事業戦略を考える自信を与えてくれました。 学びをどう活かす？ この学びを活かし、上司や関係者へのアウトプットを通じて、具体的な改善策や新規事業の提案に結びつけていければと感じています。

仮説検証はどう進む？ 問題解決に取り組むためには、複数の仮説を立て、それぞれを短いスパンで検証することが大切です。仮説設定の際には、3Cや4Pといったフレームワークを活用することで、より多角的かつ論理的にアプローチできると感じました。 固執をどう克服する？ 私自身の業務では、課題に直面すると日々の経験に左右され、一つの可能性に固執してしまう傾向がありました。仮説はあくまで出発点であるため、複数の視点から検討する姿勢が重要だと学びました。今後は、対策を立案する前に一度立ち止まり、慎重に仮説を設定することで、論理の偏りや抜けを防ぎ、より精度の高い対策に結びつけたいと思います。 書き出す仮説の意義は？ また、分析の材料となるデータ収集に先立ち、まずは課題に対する仮説を書き出すことが基本であると感じました。3Pや4Cのフレームワークを利用し、俯瞰的に課題を捉えることで、決めつけに陥らずに検証・結果のプロセスを慎重に実行する姿勢が大切だと再認識しました。