(33ページ目)

活用 ✕ 例

に関する学び

---

データ分析の新たな視点は？ データの加工や分析など、日常業務で行うことが多かったが、今まで機械的に区分していたことに気づいた。例えば、10歳刻みで分けることはあっても、19歳〜22歳の大学生という区分で考えることはなかった。しかし、高校生・大学生・社会人という区分で行動が異なることから非常に納得できた。また、MECEを意識して複数の切り口で分解することを、すぐに実践に活かしたいと思った。 効果的なフィードバック法は？ 研修や会議等の企画、運営を行う際には、事後アンケートを実施している。これまでのフィードバックは、コメントや全体の感想のみを基にしていたが、アンケート取得時には役職や年次などの詳細なデータも把握できる。これにより、MECEを意識した層別分解を活用することで、現状をより具体的に把握し、改善点としてフィードバックを行いたい。より良い研修や会議の運営を目指すためにも、この手法を取り入れたい。また、営業推進業務においてもデータの取り扱いが多いので、率算出やグラフ化などを行い、データから得られる情報をしっかりと把握することで、全国への営業推進に役立てたい。 目的を持ったアンケートの活用法は？ 研修や会議の計画に際しては、分解を踏まえ、自分が把握したい点や次回以降の運営のために知りたい点を事前にしっかり考えることが重要だと感じた。その結果、目的を持った事後アンケートの設問を考えることができる。アンケート取得後には結果だけに頼らず、MECEを意識した分解によって多くの情報を把握し、それに基づいて現状を知り、今後の業務に活かすようなフィードバックを行いたいと思う。

どんな進化のヒント？ SCAMPER法は、私が関わるまちづくり団体での事業アイデアのブラッシュアップに有用だと感じています。今後、マルシェの開催を予定しており、例えばSCAMPER法を活用してマルシェ自体を進化させるという視点が生まれました。 具体策はどう？ 具体的には、C（組み合わせ）の視点では、地域の歴史ツアーと組み合わせることで訪問者の増加が期待でき、E（削減）の視点では、出店ブースの数を減らすことで少数精鋭のブランド戦略を実現できます。また、R（逆転）の視点を取り入れることで、来場者が出店者に直接体験を提供する「逆マルシェ」の開催も検討しています。こうしたアイデアの検討には、ブレインストーミングやKJ法を併用する予定です。 視点選びはどう？ また、SCAMPER法では必ずしも全ての7つの視点を使わなくても良いと気づきました。テーマや状況に応じて、使いやすい視点を選ぶことが重要です。特に、組み合わせ（C）や削減（E）は実践しやすく、新たな発想を引き出すのに有効でした。一方、逆転（R）や代替（S）は発想の転換を促すため、柔軟な思考が求められると感じました。 どう学び直す？ 今日の学びは、アイデア発想の手法を状況に合わせて柔軟に使い分けることの重要性です。SCAMPER法では無理に全ての視点を適用する必要はなく、適材適所で活用することで、より実践的なアイデアが生まれると実感しました。さらに、ブレーンストーミングで発散的に考え、KJ法で整理するプロセスを繰り返すことで、地域づくりやイベント企画の精度を高めることができると確信しました。

今の問いは何だろう？ イシューとは、今ここで答えを出すべき問いのことです。イシュー設定の際には、「問いの形にする」「具体的に考える」「一貫して抑え続ける」という3つのポイントを意識する必要があります。まずは、問いが何であるかをはっきりさせることが大切です。 全体で課題を共有する？ 次に、その問いを常に意識し続けることで、解決すべき課題が見失われないようにします。そして、組織全体でこの問いを共有することで、皆が同じ方向性に向かって課題解決に取り組むことが可能となります。適切なイシュー設定は課題解決の成功に直結するといえるでしょう。 手法で問題を割り出す？ また、これまで学んできたロジックツリーやプロセス分解の手法を活用することで、イシューを導き出す方法もあります。例えば、売上構成をロジックツリーで細かく分析し、問題を特定の要素（例えば、客数の少なさ）に収束させるといったやり方が考えられます。 ユーザー心理は理解済？ さらに、自社サービスのウェブサイトに訪れたユーザーがどのような課題を感じ、最終的にどのような体験をしているのかについて、ユーザビリティテストを行わずとも自らイシューを見極めることが可能です。ユーザー行動に注目し、どの画面で何がわかりにくいのか、どのような心理を引き起こしているのかを把握することが重要です。 仮説検証の流れは？ 具体的な取り組みの手順としては、まずチームで最も解決すべき問題（イシュー）を特定し、そのイシューに基づいてデータを精査します。その後、仮説検証を繰り返すことで、実際の課題や障壁を明確にしていく流れが効果的です。

売上内訳をどう捉える？ 今回の分析では、あるテーマパーク企業の財務諸表を用いて、損益計算書（P/L）と貸借対照表（B/S）の両面から検証を行いました。まずは、P/Lの構造に焦点を当て、売上高と売上原価の内訳を整理しました。売上に関しては、アトラクションやグッズの販売が主要な要素となっており、ホテル部門も売上に寄与していることが分かりました。また、サービス産業ならではの特徴として、売上原価に人件費が含まれている点や、減価償却費が大きな割合を占めていることにも注目しました。 B/Sの新発見は？ 一方、B/Sの分析では、固定資産の大部分が土地と施設で構成されていることは予想通りでしたが、建設仮勘定の割合が高い点に新たな発見がありました。これにより、企業としてはアトラクションなどの非日常的な体験を提供することと、グッズ販売などによる付加価値の創出が、経営上重要な役割を果たしているという結論に至りました。 業績回復の背景は？ コロナ禍により一時的に売上が落ち込んだものの、近年は業績回復が著しく、その動向から企業の経営理念、売上増大のためのメソドロジー、そして提供する価値に対する考え方を包括的に理解することができました。 分析から学ぶ戦略は？ さらに、今後は自社を中心に据えつつ、他業界や同業他社、そして国内外の事例を取り入れた分析を進めることで、自社の経営戦略に生かしていきたいと考えています。そのためにも、財務諸表を一つのツールとして、企業情報の収集（ネットや生成AIを活用）や、さまざまな角度からの分析を、まずは簡単な形から始める取り組みが重要だと実感しました。

視点を変えると何が見える？ 私は、視点、視野、視座を変えて考えることで、考えが広がることを実体験を通じて理解しました。自分の思考が同じ場所で堂々巡りしてしまい、時間がかかる理由の一つは、これらの3つの視点を意識して物事を考えられていないことだと感じました。 視座の高さを調整するには？ 視座を上げることは意識したことがあったものの、視座を下げることは試したことがなかったと気づきました。例えば、自分の部下やそのさらに部下であったらどのように見えるか、という観点を持って考えてみることを心がけたいと思います。 思考を深めるトレーニング法 同じところで思考がループする場合には、具体と抽象の間を行き来しながら「つまり？」や「他には？」と考え、頭の使い方をトレーニングしていきたいと思います。これは、事業の改善案を検討する際にも役立てたいと考えています。 広い視野で課題を発見する 私は自分やステークホルダーの視点に偏りがちですが、実務を遂行するメンバーやそれ以外の従業員の視点も取り入れてみようと思います。そして、改善案を検討する際には、課題を洗い出す必要があるため、具体と抽象を行き来して「つまりこれです」を見つけ出したいです。 仕事に役立つメモ法とは？ 考えに没頭してしまうことがあるので、意識を戻すために、仕事用のPCやノートケースに以下のようなメモを貼っておくことにしました： - 3つの視 - 「つまり？」「他には？」 - 批判的なもう一人の自分 頭の中を整理するためには、アウトプット（紙に書く、PC上のツールを使うなど）も活用していきます。

リソースの投入はどう？ リソースは限られているため、最も効果的な場所にリソースを投入する必要があります。そのためには、優先順位を明確にし、判断基準をしっかり持つことが重要です。事例で学んだROI（投資した資本に対して得られる利益の割合）は非常に参考になりました。また、手元に判断材料がない場合には、仮説思考を活用して検討を進めることも有効です。異なるパターンを考慮し、ポジティブ、ネガティブの両面から設定を検討するのもよい方法です。複数の視点を持って考えることは、ビジネスの複雑な状況において必要不可欠です。 ROI評価、改善は？ 判断過程でROIが低い業務は、思い切って見直すべきです。戦略においてはメリハリをつけて判断し、数値に基づいて決断することが求められます。 業務の見直しは？ 自身の業務を見直す際、費用対効果を考えてみます。時給9千円に見合っているかどうかも考慮します。 業務改善の具体策は？ - **帳票管理** 帳票の整合性確認に時間がかかっているため、これを自動化することを検討します。 - **報告資料** 報告内容が多く、時間がかかるため、上司が使わないであろう報告内容は簡略化します。 - **新規顧客獲得活動** マッチングプラットフォームを用いた活動で受注率が低いため、自組織の強みを活かした案件にシフトし、紹介活動に力を入れます。 - **活動行動ログ** より良い目標に向かうために活動の目標を明確にし、それに基づくデータを再確認します。正しい分析を行うために、ゴミデータの除去も意識します。

標準偏差の重要性とは？ 分析において「比較」が重要であり、その方法を学びました。特に標準偏差について具体的な事例を交えながら学んだことは、今後に生かせると感じています。 仮説思考の新たな視点 また、仮説思考についてはプロセス・視点・アプローチが具体例に挙げられ、理解が深まりました。プロセスにおける考え方はこれまでの学びとも共通しており、理解しやすかったです。しかし、「トレンド」と「ばらつき」の視点については、これまで感覚でとらえていた部分があり、それを意識する重要性を理解できました。これは仕事のみならず、さまざまな場面で活用できると感じています。 標準偏差で何を補完する？ 営業活動や生産計画の立案において、これまで単純平均や中央値を使用していたものの、不足感がありました。それが標準偏差による補完だったと気づきました。私が扱う商材の販売動向を把握するために標準偏差を活用し、「ばらつき」を視覚化することで、感覚に頼るのではなく客観的な判断が可能になると考えています。これにより、同僚への助言もより具体的なものになるでしょう。 データ分析での新計画 既に明細別の販売実績データを持っているため、各明細の単純平均と標準偏差を求めることを計画しています。標準偏差が低い明細の生産・在庫管理を優先することで欠品を防ぎ、標準偏差が大きい明細についてはその理由を明確にして、将来的な需要予測に役立てたいと考えています。 同僚と知識をどう共有する？ 最後に、この考え方を同僚と共有し、部門内で単純平均に依存することの危険性を共に認識するよう努めたいと思います。

生成AIの活用は？ 生成AIの利点は、その即応性にあり、すぐに仕事に取り入れられる点だと実感しています。この特徴が、個人だけでなくチームや組織全体にも浸透していくことが、今後の大きな鍵になると考えています。時代に合わせたITツールが必要とされる中、エクセルやパワーポイント、オンライン会議ツールと同様に、生成AIも欠かせないツールになるでしょう。全員が一度は利用する環境を整え、外部環境やきっかけ、視点を示すことが重要だと感じます。 未来へのシフトは？ また、従来の「過去分析」から「未来予測」や「未来への議論」へ、時間軸を変えていく必要があります。具体的には、過去の分析や計画、予実管理といった手法から、仮説の立案、実行、検証といったプロセスへのシフトが求められています。定例の分析項目についても、十分なデータとフォーマットがあれば、生成AIによりレポート作成が可能な時代に変わっていると考え、一度その可能性を検証してみたいと思います。 活用に差は何故？ さらに、生成AIをすぐに業務に取り入れられる人と、なかなか取り入れられない人との違いについても議論が必要です。同じ職場環境が整っていても、個々の興味や感情、心理的な要因により、業務での活用状況にばらつきが生じるのはなぜか、その背景を探ることが今後の課題だと感じています。 依存リスクはどう？ 加えて、生成AIに依存してしまうリスクも懸念されます。翻訳機能が普及したときと同様に、生成AIの利用が進むことで、語学学習の意欲が低下したり、原文に触れる機会が減るなどの不安が生じる可能性があると考えています。

ナノ単科で得た学びとは？ 今回のナノ単科を通じて、多くの学びを得ることができました。特に、マーケティングの基本的な考え方やその応用について深く理解することができ、非常に有意義な時間となりました。 基本概念の業務への活用 まず、マーケティングの基本概念を学ぶことで、自分の業務にどのように活かせるかを具体的に考えられるようになりました。特に市場分析やターゲティング、ポジショニングといった基本的なフレームワークを使用することで、より効果的な戦略を立案する基盤ができました。 具体的事例からの学び 次に、具体的な事例を通じて学んだことが大きな助けとなりました。実際の企業がどのような戦略を取っているのかを理解することで、自社の戦略にも応用できるヒントを得ることができました。この部分は、実務に直結する知識が多く、特に印象に残っています。 多様な視点を得る方法は？ また、課題に取り組む中で自分の意見をまとめる力や、他の受講生とのディスカッションを通じて多様な視点を得ることができました。これにより、自分の考えの偏りを修正し、より広い視野で物事を見ることができるようになりました。 未来の業務にどう活かす？ 最後に、今後の業務において今回の学びをどのように活かすかを考えています。マーケティングの基礎知識を活用し、より戦略的に物事を進めることで、組織全体の成果に貢献できるようになりたいと考えています。 以上のように、ナノ単科を受講することで得た知識と経験は、今後のキャリアにとって非常に有益なものとなりました。引き続き、学びを深めていきたいと思います。

オリジナル分析はどう可能？ 既存データの利用にとどまらず、例えば表そのままではなく、自分なりに項目を追加するなど一手間をかけることで、オリジナルな分析につなげることが大切だと感じました。 意味ある切り口は何？ また、データを分解する際は、どの切り口で分けると意味や価値が見出せるのか、自ら仮説を立てた上で作業に取り組む習慣を身につけたいと感じています。 実践で何が見えた？ 実践演習では、データの切り口を少し変えるだけでも見えてくる傾向が大きく異なることを体感しました。例えば、年齢を10台、20代と区分する場合と、18歳、19～22歳、23歳以上と分けた場合では、結果に大きな差が生じることが分かりました。 検証はどう進める？ さらに、複数の切り口で分解・分析を繰り返し、その分析結果に対して「本当にそれで正しいのか」と疑いながら丁寧に検証する姿勢が重要だと感じます。特に、When／Who／Howに着目した分解方法は、今後のデータ分析に必ず活用していきたいと思います。 提案にどんな自信？ これらの経験は、顧客への提案や市場・課題の分析において、既存データだけに頼らず、自分なりの切り口で関連データを組み合わせたり、項目の追加や相対値の算出などの工夫を行うことが、より価値ある提案につながるという自信を与えてくれました。 業界交流で何が得られる？ また、他業種や他業界でどのようなデータが使われ、どのように分析が進められているのか意見交換することで、新たな気付きや相乗効果を得られる可能性があると感じています。

実例演習で何が得られた？ ライブ授業では、これまで学んだ内容を実例に落とし込む演習に取り組みました。データを多角的に捉え、問題解決のために「What, Where, Why, How」の問いかけと各種フレームワークを適用する方法を実践しましたが、回答ごとにまだ理解の落とし込みが十分ではないと感じ、何度も復習する必要性を実感しました。この取り組みを通して、思考の幅を広げる大切さを再認識しました。 知識の活用はどう？ 全体を振り返ると、当初設定した目標やありたい姿とのギャップは大きくなかったものの、「なぜ知識があっても実践に結びつかなかったのか」という点に新たな気づきがありました。私自身、点としての知識だけでなく、全体像や流れ、そして実際の活用事例がなければ十分に理解できない傾向があるため、今後はこの弱点を克服することが求められると感じました。 プロジェクトの進め方は？ また、事業部内の目標達成に向けたプロジェクト推進では、問題の把握や分析、適切な目標設定、ゴールに至るタスクの具体的な割り出し、スケジュール管理が不可欠だと実感しました。さらに、各メンバーへの適切な役割分担や納得感のある指示出し、モチベーション維持に取り組むことで、プロジェクト全体の成功を目指す必要があると感じています。 数字分析で成果は？ 営業数字の管理と向上の取り組みにおいては、過去の実績と最新の数字を丁寧に分析することが、今後のプロジェクトを進める上での説得力の向上につながると感じました。今までの学びを活かしつつ、現場での実践に積極的に反映していく所存です。

講義の復習の工夫は？ 総合演習では、これまで学んだ知識が活かせる設問がいくつか用意されており、情報の整理、差別化、範囲の経済性などの観点から講義内容を復習しやすく、非常に構成が練られていると感じました。 規模経済はどう理解？ 規模の経済性については、例題の意見が一見正しそうな内容であるため、講義外での説明では、調達内の立場にあるメンバーが全面的に賛成しがちになる印象を受けました。（よく上司からは「自分の職位より一段上の視座で考えろ」と言われますが、この講義のおかげでその意味が実感できた気がします。） 他社の差はなぜ？ 同様の業種の他社分析を行う際、自社と同じような取り組みが可能であっても、なぜ他社がそれを採用していないのかという視点で考えると、一層気づきが得やすくなると感じました。 範囲経済をどう見る？ 範囲の経済性に関しては、自社内でプロセスが完結していたり、複数事業を持つ企業ではジョブローテーションのような取り組みが行われているため、イメージしやすかったです。また、ちょうど新規プロジェクトのキャッシュフローを作成している段階で、5年間の量産効果に基づく成長率とコスト低減効果について、曲線を意識したモデルで検討していきたいと考えています。 新規事業は見極め？ 新規事業領域は、プロセスが整っておらず量産にはまだ程遠いため、規模の経済性を考える基盤となる数値が不足している状況です。しかし、「全社的に見て最適な選択か」や「自社のアセットを活用できるか」といった視点は、今後も意識して検討していこうと思います。