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分析 ✕ 課題

に関する学び

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分析視点は何が肝心？ 今回の学習では、分析において比較する５つの視点（インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターン）を意識することの重要性を再認識しました。また、平均値として単純平均、加重平均、幾何平均、中央値といった代表値の違いについて学び、特に加重平均と幾何平均が今後の業務で役立ちそうだと感じました。 平均選択のポイントは？ これまで実務では単純平均を使用してきましたが、利益が低下している部分に焦点を当てるためには、加重平均を取り入れることで事業の取捨選択がより明確になると気づきました。加重平均を用いれば、経営陣に現状の課題を整理し、改善提案を行う際に説得力が増すと考えています。 幾何平均はどう見る？ 一方、幾何平均は計算が複雑なため、現状では取り扱いが難しい印象を持ちました。しかし、来年以降の利益率成長率を算出する際に有用な指標となる可能性があり、将来的には利益予測の精度向上に寄与できるのではないかと期待しています。

何を考えるべき？ 考えを始める前に、何を考えるべきか、またどんな問い（イシュー）に答えを出すべきかを明確にすることが重要です。問いを具体化し、打ち合わせ中は常にその問いを意識することで、間違った答えや見当違いな答えを避けられます。 進捗はどう把握？ 業務の取り組み状況を把握する際には、進んでいるチームと進んでいないチームを比較する必要がありますが、これは単に取り組み状況を定量的に確認するだけでなく、定性的にも捉えることが求められます。特に、取り組みが進まない理由を探る際には、店舗の大きさ、年齢、入社時期など、さまざまな角度から深く分析することが肝要です。 次年度方針はどう？ 現在、次年度の方針を策定中ですが、この策定には今年度立てた目標に対する達成状況が影響します。目標の再設定や目標達成のための研修、会議の内容など、過不足を様々な角度からデータを分析し、1年後には自身の成長が実感できるような方針を策定したいと考えています。

分析の本質は何か？ 分析とは、他者との比較に基づいたものであることが重要です。ただデータを平均や中央値で計算するだけではなく、意味のある計算を行わなければなりません。相手に課題や成果をわかりやすく伝えるためには、相手が求めている情報をしっかりと表現することが求められます。 分析の必要性をどう示す？ 分析を始める際には、その必要性を相手や受講者に示すことが重要です。まず現在の状況を把握し、そのうえで必要となる目標や合格ラインとのギャップを明らかにします。これは、会社の目標や業界平均などを基準にすることができます。 成長を示すための視点は？ 他者と比較した際のウィークポイントや、成長を示すような経時的な変化を提示することも大切です。自分自身の経験だけでなく、他者の成功例を活用することで、さらに多くの知識を身につけることができます。これにより、他者にとってわかりやすく、行動変容につながるデータの提示や説明が可能になると考えます。

一方的打ち手はどう？ ABテストの学習を通じ、これまで仮説に基づいて一方的に打ち手を実施してきた方法では不十分であると痛感しました。打ち手をただ試すだけでなく、条件を統一して比較することの重要性を実感し、現行の業務プロセスに問題があると感じるようになりました。 複数打ち手の検証は？ また、課題に対しては通常一つの打ち手で対応しており、忙しさの中で次々と新たな打ち手を試す状態になっていました。今後は複数の打ち手を検討し、ABテストの考え方を取り入れたうえで、同一条件下でどちらが効果的かを慎重に比較・検証していきたいと考えています。 多角的視点の探求は？ さらに、毎週の採用状況確認のミーティングでは、複数の打ち手を提案することで、先週までの分析手法も組み合わせながら多角的な視点から糸口を探っていく予定です。これを足掛かりに、次のステップに進むための具体的なアクションを模索し、ABテストの実施と継続的な検証を行っていくつもりです。

損益計算書の基本的な読み解き方を学ぶ 損益計算書の基本的な読み解き方を学び、これまでの『営業利益・利益率』だけでなく、経常利益や当期純利益なども比較しながら、会社経営全体の状況を理解することができました。 サプライヤ分析で何を理解する？ この知識を活かして、業務上でサプライヤ分析を行いたいと考えています。具体的には、担当するサプライヤのP/L分析を通じて、事業構造をより深く理解していきます。分析においては、売上規模、営業利益、営業外利益・費用、経常利益、当期純利益といった項目ごとに詳細に読み解いていくつもりです。 数字から何を創造する？ さらに、分析力を身につけることで、数字から事業の特徴や課題を創造できるようになりたいと考えています。競業他社や自社、さらにはサプライヤのP/Lを比較分析し、それぞれの特徴を把握することで、研究開発に力を入れているか、営業外費用がかかりすぎているかなどの仮説を立てる習慣をつけていきたいです。

多面的な思考の大切さとは？ A/B評価の考え方を取り入れて、多面的な思考を心がけたいと思います。品質、コスト、納期、環境、安全の各切り口からプロセスごとに要因分析を行うだけでなく、仮設に関する健全性や生産性、環境適応性といった視点でも考える習慣を持ちたいと考えています。 データの使い分けが成功の鍵？ 採用市場に関わるデータについても、定性・定量、生・加工、一次・二次といった種類を使い分けることが重要です。切り口を変えて物事を見つめることで、得られた傾向の意味や仮設の証明に役立て、それを戦略立案（例えば、人材獲得へのプロセス）に反映させたいと思います。 データで採用プロセスを進化させるには？ 採用活動やプレ期活動を念頭に置き、現在の採用プロセスの課題抽出と環境変化への早期対応にデータ分析力を活用したいです。この分析を通じて、関係部門の協力を得られる方針や実行計画をブラッシュアップし、組織の財産として残したいと考えています。

問題の特定方法には何がある？ 問題の特定方法について、さまざまな考え方があることを学びました。特に、5W1Hを駆使して繰り返し考察を行うことで、より意義のある分析にたどり着けることがわかりました。また、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を意識することで、分析の精度が高まると理解しました。 定量的でない問題にどう対応する？ この方法は、特に定量的でない問題やトラブルの対応に役立ちそうです。さまざまなシステムを活用しているため、どこに問題があるかを素早く把握するために、MECEやロジックツリーを活用して解決を図りたいと考えています。 ロジックツリーの活用方法を説明 具体的には、ロジックツリーをWordやExcelなどで作成し、問題を視覚的に整理することを目指しています。この方法により、直感的には気づかなかった問題や課題の本質を見つけやすくなると期待しています。

偏見にとらわれない切り口とは？ 切り口について考える際、私はターゲットの課題を念頭に置いていましたが、偏見によって視野が狭まり、回答例で提示された着想や解答を十分に導けなかったと感じました。そこで、切り口をMECEに検討するためには、まずフラットな視点で考えることが重要だという認識を新たにしました。 課題解決のために何が重要？ ユーザーが実際に価値を感じる課題解決とは何かを考えることは、相手にそれを伝える際に必要なスキルだと思います。特に、シンプルに伝える文章の重要性を今まで軽視していたことを痛感し、基礎から再考する必要があると感じました。 効果的な伝え方の工夫は？ そのために、相手に伝える際には、主語（S）と述語（V）をしっかり意識し、短い文で伝えることを心がけます。そして、ユーザー思考で何が一番価値に繋がるのかを考え、MECEに要因分析を行う（5W1Hへの意識も大切です）。まずは、これらの点を徹底したいと思います。

仮説はどう広げる？ 他部署の課題解決におけるデータ分析では、検討すべき切り口が多数存在することを意識し、決めつけることなく幅広い仮説を立てることが重要です。データを俯瞰的に捉え、各特性に合わせた代表値を用いながら、偏らない分析を心がけています。 比較軸はどう選ぶ？ また、データ分析は比較を軸に、代表値とばらつきを見ることが基本です。集めた関連データから正確な傾向を把握し、単一の視点に陥らないよう、複数の見方を試みています。 分かりやすく伝える？ さらに、分析結果を相手に伝えるためには、理解しやすい可視化が欠かせません。それぞれの人が異なる意見や感じ方を持つことから、相手の立場を尊重しながら意見を交えた説明を心がけています。 経験は視野を広げる？ 今まで参加したグループワークや講義での交流を通じ、データの見方や可視化の手法は多様であると実感しました。その経験をもとに、柔軟な視点で課題に取り組むことができています。

どんな視点で見る？ データを分析する際は、見る切り口によって見え方や分かる内容が変わるため、まずは様々な視点から状況を把握することが重要です。全体の傾向が見えた段階で、さらに細かい視点でデータを掘り下げ、分析を進めます。また、切り口に抜け漏れがないように設定することも求められます。 傾向はどう見抜く？ 日々の物量の傾向を把握することで、必要な労働力（作業員や作業時間）を正確に計算できるようになります。業務改善を目的としたデータ分析では、どの作業がボトルネックとなっているのかを見極め、適切な改善アプローチの方向性を定めることが必要です。 抜け漏れはどう検証？ 具体的な取り組みとしては、まず課題を漏れなく分解し、その状態を上司や同僚に確認します。もし抜け漏れがあればアドバイスを受け、補完の後、更に細かい分解を行うといったプロセスを実践しています。こうした取り組みは、MECEの考え方を意識しながら行う練習として効果的です。

表面だけで見抜ける？ 表面的な数字だけで判断すると、真の課題を見落とす恐れがあります。一つの切り口に固執せず、複数の視点から分析を行うことが重要です。また、分析を行う際は、分解方法がMECEになっているかどうかを意識し、層別分解、変数分解、プロセス分解などの手法を活用することが求められます。 多角分析は効果的？ 例えば、管轄する組織の毎月の営業成績を分析する場合、Excel上の組織ごとの数字だけに目を向けるのではなく、様々な切り口や増減率といった要素を加えて事象全体を把握します。これにより、真の課題への特定がよりスムーズになるでしょう。 確認作業は万全？ さらに、データ分析の際は、営業所、担当者、エリア、製品といった切り口がMECEになっているかを常に確認し、率などの加工を行うことで、現れている事象を正確に捉えることが大切です。第三者の視点によるチェックも忘れずに行い、より正確な分析を心がけることが必要です。

グラフを活用したデータ分析の重要性 分析においては、数字だけを見ずにグラフにするなど、視点を変えることが重要です。絶対値だけでなく比率などの相対値も分析し、複数の区切り方や切り口でデータを分解したうえで、それらを複合させて検討する必要があります。これらを怠ると、正しい課題や仮説にたどり着かない可能性が高くなります。 新たな視点の必要性とは？ 私は、自身の業務において組織や顧客のデータから傾向や課題を分析する際に、複数の区切り方や切り口を見直していないことがあると感じています。そのため、これまでの区切り方や切り口以外に、何か新しい視点がないかを改めて考えてみたいと思います。 定例会議での効果的な課題分析法 現在、月に一度の定例会議で自社と取引先企業との間で課題の分析と対応策を議論しています。分析は自社で行うため、データの区切り方や切り口、グラフの見せ方を再検討し、仮説を誤らないように資料全体を見直すことが必要です。