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理解 ✕ 把握

に関する学び

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因果と相関、どう考える？ 相関関係と因果関係をセットで分析すると、その結果をもとに具体的な打ち手を考えやすくなります。具体的には、因果関係が成立するためには、「時間的順序が正しいこと」「相関関係が存在すること」「第三の要因が介在しないこと」という3つの条件を満たす必要があります。 時系列分析ってどう？ また、過去のデータを活用して将来を予測する際には、時系列分析が非常に有効です。これに加えて、パレート分析やウォーターフォールチャートといった手法も、データの分析や可視化に役立ちます。 データ収集は大丈夫？ データ収集にあたっては、対象が意味のあるものであるか、アンケートや口頭での聞き取りといった方法が適切に実施されているかを確認することが重要です。 契約商品の予測はどう？ さらに、契約商品同士の相関関係や因果関係を把握することで、因果関係が認められる商品から、契約しやすい商品を予測して提案することが可能になります。特に、履歴などの時系列データを活用して、時系列データの4つの要素を理解し、使用するデータが何に該当するかを明確にした上で分析を行うことが求められます。 定義変更、何をチェック？ 最後に、データの収集段階では、データの定義が変更されていないかどうかを確認した上で、顧客情報や各種商品の契約状況をリスト化し、各種商品間の相関係数を算出します。もし、相関が認められる商品同士に因果関係が存在する場合は、その因果構造に基づいた商品提案を検討することができます。

P/Lの基本はどうなってる？ P/Lを読み解こうとする際に、細かなことまで把握しようとしていましたが、売上と5つの利益をざっくり掴むことが重要であると知り、精神的に楽になりました。その理解をスタートにすることで、会社の状態、すなわちどのように儲けたのか（本業かそれ以外か）、何にお金がかかったのか（原価か販管費か、一時的なものか）を把握するのに非常に効果的だと実感しました。 カフェ経費はどう捉える？ ミノルさんのカフェ事業を例に考えた時、コーヒー豆の原価や店舗運営にかかる費用はイメージできました。しかし、上質なサービスを提供するために必要な熟練スタッフの人件費まで考えが及びませんでした。贅沢な時間を提供するのか、日常的にリラックスできるひとときを提供するのかによって、雇うスタッフや研修費用が変わることに気づき、これは貴重な学びでした。 来期計画はどう進む？ 来期の事業計画を立てるにあたって、今期までの利益構造を理解し、どう進めるべきか考えることに役立てようと思います。原価削減に向けては、何をどれくらい削減すれば効果的かをシミュレーションして把握し、利益を増やすためにどれだけ情報資産を活用すべきか計算し、イメージを持っておきます。 実践のポイントは何？ 11月を通して、次の3点を実践します。まず、自社のP/Lを現在から過去10年遡って、売上と5つの利益を比較します。次に、来期の事業計画で削減すべき原価を明確にします。そして、取引先上場企業5社のP/Lを過去3年間遡って比較してみます。

経済性をどう掴む？ 〇〇の経済性については、前提条件や注意事項があることは少し認識していましたが、「〇〇の不経済」という言葉を知り、動画で具体例を学ぶことで、この原理原則をより明確に理解できたと感じました。活用の際には、前提をチェックするために、多角的に検討して分析対象の状況や背景をよく把握することが重要であり、フレームワークや原理原則を使うだけでは簡単に解決できるわけではなく、調査や理解に努力することが不可欠だと思いました。しかし、努力が必要な部分でもフレームワークや原理原則があることを忘れてはいけず、その知恵を活かすためには日々意識し、体に染み込ませていくしかないと実感しました。 運用体制は大丈夫？ 現在進めている保守運用体制の複数社でのシェアードについても、この学びを活用できそうです。現状では、すべての観点でプラスの効果が出ると想定して体制やルール、費用負担の組み立てを検討していますが、実際には観点ごとに今回学んだ経済性と不経済の両方が混在しているのではないかと考えています。運用開始後に「こんなはずじゃなかった」という事態を避けるためにも、改めて冷静に分析したいと思います。 分析の流れは？ 以下のプロセスで進める予定です。 まず、背景と目的を再確認します。次に、関連ファクトを収集・整理し（数値情報）、現在想定している期待効果を経済性や不経済を意識して再度分析します（ここで主に学びを活用します）。最後に、分析で明らかになった点を基に計画の見直しが必要か確認します。

論理構造の大切さは？ 論理構造をピラミッドストラクチャーで視える化する手法を学び、主張の納得性の向上や論理の飛躍、見落としを防止する重要性を改めて認識しました。文章を正しく作成できるのは、しっかりとした論理構造の理解に基づいているからだと感じています。 文章作成の要点は？ また、文章作成の際に意識すべき点として「言語選択」「概念の整理」「順序」「根拠づけ」の四つの側面があり、これらを怠ると受け手に不必要な負担を強いることになると実感しています。 どう論理を活かす？ この学びを更に深めるため、AIコーチングを通して、論理構造が具体的なビジネスシナリオにどのように適用できるか、またその中でも特にどの側面に難しさを感じるのかについて考える機会がありました。 どう説得力を高める？ ビジネスシーンでは、上司へのプレゼンテーションやメンバーとの進捗報告、業務相談など、あらゆる場面で基礎となる思考力が役立つと考えています。自身の論理構造のチェックだけでなく、相手の主張の論理構造を把握することで、不備や見落としに対しても明確な質問を投げかけられるようになりました。 日常で論理を練習？ さらに、Excelやメモを使いながらピラミッドストラクチャーを作成することを日常業務の習慣とすることで、論理構造を頭の中で自然に描けるようになることを目指しています。そして、会議前のプレゼンに向けて自身の主張とその理由を言語化する訓練を週1回400文字程度で実施し、思考力の向上に努めたいと考えています。

明確なメッセージの設定 スライド作成において重要なポイントは、以下の通りです。 まず、伝えたいことを明確にすることが最も重要です。誰に何を伝えたいのかをしっかりと定め、それを基にスライドを構成します。また、フォントや色、アイコンは効果的に使用し、視覚的な印象を強化します。 誰にでも伝わる視覚表現 さらに、グラフはデータや表現内容に応じて適切なものを選び、一目でわかるように作成します。相手に考えさせるスライドではなく、誰もが読んですぐに理解できるものを目指します。 課題解決のためのステップ 営業で抱えている課題を解決するためのプレゼン資料を作成する場合、まず現状の課題を明確にし、将来的なゴールを設定します。その上で、ゴールを達成するための施策やツール導入を順序立ててスライドにまとめます。こうすることで、抽象的な内容を避け、具体的な数値を用いたグラフも織り交ぜることが求められます。 データ収集と構成の順序づけ 最初に現状把握を行い、課題認識をすることが必要です。これには、課題に関連するデータの収集が含まれます。スライドの組み立てにあたっては、まずこの提案で何を伝えたいのかを明確にし、それを基に順序立てて構成します。伝えたい内容が明瞭に伝わるよう、グラフやアイコンを適宜活用しながら作成を進めます。 フィードバックを活かすには？ 最後に、完成したスライドを評価してもらう機会を設けます。部内などのフィードバックを受けることで、より洗練された資料を完成させることができます。

課題の本質は？ 課題を明確にすることの重要性について学びました。大まかに課題を把握するだけでは、その根本原因を解決するには至りません。具体化することで、本質的な課題を捉えることが可能になります。イシューに対する方策や判断は、経験に依存する部分もあるため、知見や経験、俯瞰的に捉える力が必要だと感じました。課題や問いに対するイシューの捉え方は、考え方次第で大きく変わるため、間違いに気づくことが難しい場合もあります。 どう活用される？ このような学びは、日々の業務、例えば社内外の会議、製品の不具合対応や要因究明、現行業務の方針決定、将来の業務の企画戦略など、さまざまな面で活用できます。特に会議など、口頭でのやり取りでは、イシューや課題から逸脱しないようにする意識を持ち、全体への共有を意識しています。また、資料作成の際には、最初にイシューや課題を意識し、フレームを構築することを重視しています。 会議で意識は？ 打ち合わせの際には、まずイシューや課題の共有を行い、全体の方向性を合わせるよう努めます。会議に参加する場合には、認識のズレが発生しないように課題を確認し、内容が逸れたりしないように軌道修正を行います。資料作成時には、イシューや課題から外れていないかを意識し、作成に取り組みます。資料を書く前に、イシューの特定と枠組みを考え、相手に理解してもらえるように図などで可視化することが大切です。このプロセスでは、他の人に確認してもらい、フィードバックを受けることも心がけています。

現状把握と理想の見通しは？ 課題解決においては、まず正確な現状把握と、理想の状態を明確化することが重要だと理解しました。直感的に「●●が問題だ」と結論を急ぎ、すぐに行動を起こすのではなく、ロジックツリーを活用して問題のポイントや原因、解決策を細分化することで、「もれなく、だぶりなく」全体像を把握し、思考の幅を広げて見落としを防ぐことが大切です。また、各問題点の影響の大きさも考慮すべきであると気づきました。 学校の問題はどう解決？ 例えば、学校で何か問題が起きた際には、家庭や担任教諭などを「犯人捜し」したくなるかもしれません。しかし、問題は複数の原因が重なって起こっていることが多いため、ロジックツリーを用いて問題を分解し、原因を特定することで、より実践的で効果的な解決策を見つけることができます。すぐに対処できることばかりではないと思いますが、短期的に対応できることと、時間をかける必要があることを把握できることには大きな意義があります。これにより、短期・長期のどちらの改善策も視野に入れることで、単なる対処療法に終わらず、「今すぐには無理」と諦めることなく、適切な解決策を検討することができます。 問題整理はどうする？ 問題を考える際には、頭で考えるだけでなく、ロジックツリーや自分なりの図式化を行うことで、問題点や原因、解決策を目に見える形で整理したいと思います。そして、「見える化」した問題を他の人とも意見交換して、図をより正確なものにし、関係者と課題への認識を共有しておきたいです。

ドラッガー理論の妥当性は？ 「マーケティングの役割は販売の必要性をなくすこと」というドラッガーの理論を学んだことがあります。しかし、実際には企業に営業部門は依然として存在し、マーケティング部門のみの会社はあまり聞いたことがないため、この理論の妥当性に疑問を持っていました。今回の授業で、自社の商品の良さを顧客に伝えることがマーケティングの本質である、という気づきを得ることができました。これまで普通に考えていた会社や商品の良さを見直し、再評価する機会となったことを感じています。この6週間の学びを通じて、マーケティングの本質をより深く理解したいと思います。 マーケティングは社内外で？ 私は経営企画担当として全社業務を把握するポジションにいますが、マーケティングは社外・社内の両方で応用可能であると考えています。社外では既存顧客への対応や新規開拓営業、社内では人事業務、職場環境、福利厚生、情報システムなどのバックオフィス業務においても、社員を顧客と見立てることで、サービス向上の可能性があります。本講座での学びを社内にフィードバックし、実践に結びつけたいと思います。 営業戦略視点をどう活用？ 営業担当部門やバックオフィス部門には、マーケティングの必要性と重要性を伝えていきたいと考えています。また、経営企画担当として、マーケティングの視点を取り入れた事業戦略立案を目指したいです。「誰に、何を、どのように提供するのか」という問いを常に自分に問いかけ、営業戦略的な視点を持ち続けたいと思います。

データ全体像は？ データ比較や数値化、数字に集約して捉える方法、さらには視覚的および数式を通じて関連性を把握する手法について学び、大変参考になりました。これにより、データの全体像を把握しやすくなると感じています。 平均の違いは？ 目的に応じて、単純平均だけでなく、加重平均、幾何平均、そしてはずれ値に対応する中央値など、さまざまな平均値の使い分けが有用であると再認識しました。数字を分析する際、データの中心値と散らばりを考えるアプローチは非常に重要です。 標準偏差はどう？ 特に、これまであまり意識してこなかったデータのばらつき、すなわち標準偏差の理解については、自己学習が必要だと思いました。今回の学習を通して、データ分析においてばらつきの考慮が結果に与える影響の大きさに気付きました。 実践はどう進む？ 今後は、学んだ知識を生かし、エクセルを活用してグラフ化するなど、実践的なアプローチに取り組んでいきます。また、どのデータを分析するかはまだ模索中ですが、さまざまな場面で応用できるよう、引き続き自己研鑽を積んでいく予定です。 難解概念の壁は？ 一方で、「平方根」、「標準偏差」、および「正規分布と2SD」といった概念は難解に感じたため、これらの理解を深めるためにさらなる学習が必要だと感じました。また、過去に業務で使った経験がある「幾何平均」についても、当時はあまり考えずに対応していたため、Raw dataを見直しながら基礎から再確認していきたいと考えています。

部下の背景を知るには？ 部下の言動には必ず理由があることを実感しました。メンバーの行動の背後にある理由や背景を理解せずにフィードバックをしても、すれ違いが生じることを学びました。もちろん、メンバーが自分の言動の理由を言語化して説明してくれるとありがたいのですが、何も言わず黙り込んでしまうこともあります。メンバーの様子を把握するためにも、フィードバックは対面が基本であり、リモートの場合も必ずカメラONで行うことが重要だと認識しました。 どうしてリアルが重要？ 期末にはMBOの評価面接や能力開発面接がありますが、これも基本的にリアルで実施します。やむを得ずオンラインで行う場合でも、カメラONの面談を心掛けています。また、ネガティブな評価を伝えなければならない際は、以下の点を意識しています。まず、事実に基づいて具体的に指摘すること。そして、メンバーの努力に共感し、将来的な成長を期待していることを伝え、前向きになれるよう支援します。自分の過ちに対しては素直に認め、その改善意志を示すことも肝要です。 フィードバックの極意は？ 改善すべきネガティブな点だけでなく、ポジティブなフィードバックも事実に基づいて行うよう心掛けています。そのために、気づいたことを忘れないようメモを取ることを継続しています。メンバーの心情に共感するには、行動よりも感情に焦点を当てて質問することが大切です。目標が達成できなかった場合は、目標設定時の期待を再確認し、次年度に向けてメンバーを鼓舞しています。

分解の切り口は？ 先週までの学びで、分解することの重要性については理解が深まりましたが、どのような切り口で分解すれば良いのか疑問にも感じていました。今週の学習で、分解の際に使える代表的な切り口について理解できたことは大きな収穫です。 どの手法を試す？ まず、層別分解では、全体を定義した上で「～である／～でない」や年齢、性別、地域などの基準で部分集合に分類します。次に、変数分解では、売上を「単価×販売数量」、利益率を「利益÷売上」といったように、ある事象を構成する変数で分解して考えます。そして、ある事象に至るプロセスごとに分け、その中でいずれの段階に問題があるのかを明確にする方法もあります。 ユーザー離脱の理由は？ 現在、会社の採用サイトではユーザーの離脱が多く、目的のエントリーに至らないという課題があります。そこで、ユーザーがどの段階で離脱しているのかを把握し、改善策を検討するために、プロセスの分解を用いてユーザー行動を細分化し、どのフェーズにボトルネックが発生しているか、また何が離脱の原因となっているのかを明らかにしようと考えています。 どの改善策が効果的？ 具体的には、ゴールデンウィーク明けに課題に取り組む予定です。まずはプロセスを分解し、各段階で確認できる数字を抽出します。数字に極端な変動がある部分を特定し、そこから仮説を立て、問題の洗い出しを行います。私は、頭を整理するために紙やノートに図を書きながら進める方が分かりやすいため、その方法で取り組むつもりです。

データ分解の視点とは？ 事象をより深く理解するためには、分解が重要です。分解の際は、Who、When、Howなどの視点から試行錯誤が必要です。一つの切り口に固執せず、様々な切り口から数字を確認することが求められます。このとき、切り口は「もれなくダブりなく」を意識しながら進めましょう。 直感に頼らずデータ確認 切り口が見つかったら、それに基づいてデータを直感的に分析します。しかし、直感的な推測は一度疑い、データで確認することが大切です。結果が期待外れであっても、それは失敗ではなく、次のステップへの前進です。 新しい視点で見る方法は？ ウェブデータの分析でも、新しい切り口での分析が効果的です。切り口は自動的に決めるのではなく、MECEを意識して分解していきます。ある切り口が有効であっても、他にないかを考え、複数の切り口でデータを分析します。 チームで進める業務の確認 業務においても同様に、チーム全体での作業がもれなくダブりなく行われているか確認します。また、責任範囲を異なる切り口で考えてみると良いです。 マンスリーレポートにどう反映？ ウェブデータの分析に関しては、全体を定義した上で新しい切り口をMECEを意識して今週から来週の間に実施し、その結果をマンスリーレポートに反映します。この過程では、全体を把握した上でチームメンバーと議論し、より良い切り口を探してみましょう。 なお、チームの業務に関しては、まずは思考実験を行うことから始めてみてください。