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数字 ✕ 分析

に関する学び

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平均値の使い方は？ 単純平均だけで判断すると、外れ値の影響でデータの見誤りが発生する可能性があることに気づきました。これに対して、加重平均や幾何平均についてはこれまで自分自身で使った経験がなく、今後習得していきたいと考えています。これまで、適材適所の数値の出し方をあまり意識していなかったという反省もあります。 データ分析はどう？ セミナーの申込者数やWebからのコンバージョンの分析において、年商別や案件化金額などのデータを、散らばりや加重平均、幾何平均を取り入れて比較分析したいと考えています。具体的には、同じソリューションのセミナー同士や異なるソリューション間の比較、時期を分けた比較、Webとセミナーでのリードの比較など、さまざまな切り口で分析を行いたいと思います。 比較検討の進め方は？ まずは、参加者が多く、分析しやすい直近のセミナーを対象に、年商別の申込者数や過去のセミナー参加数を、前回同じテーマで実施したセミナーと比較してどのような変化があるかを検討する予定です。その結果を踏まえ、他のソリューションのセミナー分析にも展開していく狙いです。

どうして企業は違う？ 業種や企業の考え方によって、適切な範囲内で変化するという点が一番の学びでした。特にオリエンタルランドでは、価値創出のために人件費が売上原価と位置付けられている点が非常に新鮮に感じられました。また、すぐに財務諸表を見るのではなく、まずその企業の特性を思い浮かべた上で財務諸表をイメージし、実際の数字と照らし合わせることで、自分なりの仮説が見えてくる点に学びの深さを感じました。 業務で何を実践？ 今後は、①自分の担当業務においてこの手法を活用したり、日経新聞などで気になる企業について詳細に調査する際に役立てたいと考えています。②また、自社業務で様々な企業の財務諸表を分析する機会に備え、その知識をしっかりと身につけたいと思います。 試行はどう進める？ 具体的には、まずある企業を選び、その企業の財務諸表を自分なりに予想します。その上で実際の数値を確認し、仮説の検証を行うというサイクルを繰り返していく予定です。その結果を単に自分の中に留めるのではなく、何かしらの形でアウトプットすることでより実践的な学びに結び付けたいと考えています。

データ加工法をどう活用する？ データの加工法について学びました。与えられたデータをそのまま使うのではなく、自分で項目を追加することを意識することが重要です。例えば、絶対値や相対値（比率）を追加することで、データにひと手間加えることができます。数字をグラフにすることも非常に効果的です。また、データを分解する際には、複数の切り口で考えることで異なる見解が得られることがあります。 人件費分析で何を検証する？ 現在、人件費分析を行っているため、今回学んだ切り口や加工法を実践しています。具体的には、時間外労働時間の妥当性を検証するために、データを性別、既婚未婚、年齢（若手かベテランか）、部門ごとに切り分けて情報を抽出し、グラフで可視化します。 PowerBIでどう可視化する？ 人事データを入手したら、比率や不足している情報を追加し、勤怠情報としての表を作成します。このデータを可視化するためにPowerBIを使用し、グラフ化します。さらに、散布図を用いて時間外労働時間と相関のある事柄を確認し、そのデータを参考に実際に関連性があるかどうかを調査します。

数字はどう生かす？ 問題を把握する際には、勘や経験だけでなく、定量的な数字と各工程における「いつ」「どの業務が」「なぜ」「どのように」という観点でステップごとに整理することが大切だと実感しました。この考え方により、現状を正確に把握し、その情報を基に仮説を立て検証することで、具体的な解決策を見出すことが可能になります。 現状をどう読む？ 業務改善においては、まず現状を正確に捉えることが必須です。各作業工程を定量的に整理し、5W1Hのフレームワークで状況分析を行います。ただし、数字だけでは捉えられない部分もあるため、現場へのヒアリングを通じて、数値との整合性を確認することが求められます。 仮説はどう進む？ また、現状の正確な把握を前提に、仮説を立てて検証を重ねるプロセスが重要です。仮説策定にあたっては、現場担当者の感覚も加味し、実際の状況に即した検証を行うことで、机上の空論に終わらないよう努めています。さらに、最近学んだマーケティングの考え方を活かし、実際の行動パターンや離脱ポイントに注目しながら改善策を検討していきたいと考えています。

問題点は何でしょう？ 何が問題かを明確にし、結論のイメージを持ちながら取り組むことが大切だと感じました。何を解決したいのかを考えることで、目的に立ち返ることができるため、数字をどのようなグラフで表現するか悩む場面でも、考え方の整理が進みました。データ分析においては、仮説思考が基本であるとも実感しています。 プロジェクトの目的は？ 業務改善プロジェクトに取り組む際には、まず目的の設定が不可欠です。進める中で何を解決したいのか、そして最終的な結論のイメージを持ちながら作業を進めたいと考えています。現状では、システムや運用の活用率といったデータが中心ですが、活用と非活用という単純な区分のみで目的に沿った分析が可能かどうか、再度検討する必要があるように思います。 誰にでも分かる目的は？ 目的設定については、誰にでもすぐにイメージできるような分かりやすいものにすることが重要です。現在取り扱っているデータから新たな気づきが得られないか、また、ほかのデータを追加することで見えてくる可能性があるかどうかにも注目していきたいと思います。

効率性はどこに現れる？ 売上総利益を付加価値と捉えるなら、営業利益はその付加価値を実現するためにいかに資源を効率的に活用しているかを示す指標だと考えています。同業他社の財務諸表を比較することで企業の強みを見出すこともできると感じています。一方で、顧客に提供する価値―売上単価や利益率の向上―を追求するだけでなく、同じサービス品質を低コストで実現するための効率化も図らなければ、真の利益は得られないでしょう。 変化は何を示す？ 前年度との比較では、何が改善され、何が悪化しているかを時系列で把握することで、外部環境と内部環境の変化を客観的に分析できると考えています。さらに、他社との比較から自社の強みを浮き彫りにし、それを今後の事業運営に活かしていく意義は大きいと思います。 背景はどう読み解く？ また、財務諸表の数字だけにとらわれず、その背景にある市況の動向や企業文化の特徴も合わせて理解することが重要です。決算書を読む際は、数字とともに冒頭に記載された市況や事業に関する説明文もしっかりと読み込み、数字の意味合いを深く掴むよう努めています。

視覚的資料の効果的な使い方とは？ 図や表などの視覚的資料を用いることで、内容の理解が促進されることを実感しました。データを分ける際には、最初に大きく分類し、後で細かく分けることで、必要に応じて簡単に異なる切り口に変えられることを学びました。切り口を考える際、自分なりの解釈を持たずに分けることが重要だと感じました。 正確な業務報告のために何を意識する？ 業務結果を報告する際、実際の数字やグラフを交えた説明は理解されやすいと感じました。一方で、結論を先に決めてからデータを用意する場合、違うデータが出たときに戸惑うことが多かったです。偏見なくデータを見ることで、新しい結論や発想に至る可能性が広がると感じました。 偏見を排除してデータを分析するには？ 偏見なくデータを収集し、そこから得た結論を説明する際、もれなくダブりなく分析することで、より詳細な結論や議論の種となる事項を挙げられるようにしたいです。また、自分や他者が提出したデータを見る際には、もれなくダブりなくなっているか、恣意的なデータになっていないかを意識したいと思います。

データ分析はどう理解？ データ分析の手法について学び、既存のメソッドを活用することでデータ内に潜む意味を解析できることを理解しました。ただし、MECEの設定基準やその手法についてはまだ不明な点があるため、今後は確認を重ね、分析力の向上に努めたいと考えています。 現状のITは十分？ また、職場で業務改善を担当する中で、現在の環境では活用可能なITリソースが十分に利用されていないという認識に至りました。単に使い方や技術的な問題だけでなく、業務の種類、内容、工数、手順などが十分に把握されないままツールが導入されている可能性を感じたため、まずは自身の置かれている環境の理解を改めて確認する必要があると実感しました。 業務改善の手法は？ 今後は、職場内の業務項目、分類、関連する法令、関わるステークホルダー、工数、作業手順をリストアップし、最適なツールの選定や作業方法の見直しにつなげていく予定です。具体的には、現在使用している掲示板の改善に向けて、上記の内容を全員に再認識してもらうための作業と、その手順書の作成を進める考えです。

価値提供で迷った？ お客様に提供する価値が何であるか、そしてその実現のためにどこで努力すべきかという、事業経営の原点を改めて学ぶことができました。どの市場で勝負するか（立地）と、どのようなビジネスモデルで展開するか（構え）の両面が重要であると実感しました。具体的な事例を通して、数字の重要性はもちろん、ぶれない経営のためにこだわるべきポイントがあることを学びました。 計画にどう活かす？ この学びを今後の事業計画に活用していきたいと考えています。特に、様々な製品やサービスを企画する際には、どの市場をターゲットとし、どのような価値をお客様に提供するかという基本方針に加え、財務体質などを定量的に説明できる状態を目指したいと思います。 分析結果をどう伝える？ また、様々な企業や事業の分析を通して、いくつかのシナリオごとにどのような結果が得られるかを整理し、人に説明する際の参考資料として蓄積していくつもりです。現状、直感に頼った判断が多いので、今後は人を動かすために、財務・マーケティングスキルをより一層磨いていきたいと考えています。

データの真意は何？ 実際のデータをただ眺めるだけでは、その背後にある示唆を十分に引き出すことは難しいです。データの意味を正しく理解するためには、適切な分析手法を用いる必要があります。 率の活用でどう変化？ 単純な数字の比較だけでは良し悪しが明確にならない場合もあるため、「率」という指標を活用することで、より深い理解が得られることがあります。 体系的整理は有効？ 問題の原因を探る際には、直感だけで原因を挙げるのではなく、体系的なフレームワークを使って整理することが効果的です。この方法により、抜け漏れなく各要素を洗い出し、論理的な仮説を立てやすくなります。 最適案の選び方は？ また、複数の選択肢から最適な案を選ぶためには、コストや効果、運用負荷といった各比較軸に重みをつけ、数値化する手法が重要です。これにより、客観的な評価が可能になり、意思決定の質が向上します。 業務判断はどうなる？ 日常業務においても、フレームワークや評価軸を意識して活用することで、論理的かつ効率的な判断を行うことができるようになります。

切り口はどう決める？ 数字データを分析するとき、つい同じ刻み幅で分解してしまいがちですが、仮説に基づいて意味のある分け方であれば、必ずしも同一である必要はありません。分析の切り口は、自分が想定している以上に多く存在し、視点を変えることで、見えてくる結果も変わることがあります。このため、傾向が見えても「本当にそうか」という問いを常に持ち続けることが重要です。 新たな切り口は？ また、顧客に対するアンケートの作成やその後のデータ分析、機器の稼働率や使用者の傾向の分析、ヒヤリハットの原因分析など、これまで試みたことのない切り口から分析することで、新たな傾向が見えてくる可能性があると感じました。 展望はどう広がる？ 現在、私は機器の稼働率や使用者の傾向分析を進めているところです。この機会を利用して、分析の切り口を増やす意識を持ちます。利用頻度の高い機器と低い機器について、設置場所や機器の導入日、使用者の属性、利用するまでの距離、研究領域別など、さまざまな要素を考慮しながら分析し、どのような傾向が見えてくるか探っていきます。

財務諸表の理解をどう深める？ 財務諸表を完全に理解しなければならないと考えていましたが、各数字の意味を理解し、そこから経営状況を読み取ることが重要であると認識しました。難しく考えずに、会社の成績表を理解するというイメージを持ちながら、学習を進めていくつもりです。 経営企画部で成果を出すためには？ 私は経営企画部を担当しているので、毎月の経営数字から会社の経営状況を把握できるようにしたいと思っています。そして、そこから経営課題を抽出し、早期に課題解決に向けた動きを起こせるように努めたいです。さらに、競合他社についても公表されている数字から経営状況を読み取り、将来の動向を想定できるようにしたいと考えています。 効率的に学びを定着させる方法は？ 学んだことをしっかりと自分のものにするために、毎日の復習を欠かさず行いたいです。また、教えていただいた参考文献などを読むことで、財務諸表への理解を深めていくつもりです。そして、実際の業務を通じて自社や他社の財務諸表を見ながら、自分なりの考えをまとめていきたいと考えています。