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分析 ✕ 課題

に関する学び

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データの見える化で何が得られる？ 常にデータを見える化することで、問題解決のアイディアが生まれやすくなると感じました。例えば、業績の課題に対して財務諸表を見て問題点を見つけたり、ロジックツリーを書いて選択肢を並べてみることは効果的だと思います。 損益以外の問題も解ける？ 私は業績管理の部署にいますが、損益に問題があればその問題点の把握の仕方はある程度定型化されてできるのではないかと思っています。しかし、損益以外の業務における問題の把握や発見は難しく、挑戦してみたいと考えています。 まず、あるべき姿の候補をいくつか出し、それに対してギャップがある部分を洗い出します。そして、その要因となるものをロジックツリーにして書き出します。 ギャップをどう埋める？ あるべき姿の列挙として、他の事業やプロジェクトから現在の部署に足りていない問題を見つけてみます。次に、ロジックツリーを使って現状とのギャップを可視化し、見えていない部分を明確にします。最後に、定量化を行い、どの項目についてギャップが大きいのか、どの項目に取り組むとあるべき姿に達成しやすいのかを整理します。

業界理解は十分ですか？ 一見理解しやすいと思われがちな業界であっても、その特性を十分に理解しなければ、売上や費用の数字を正しく読み解くことは難しいと実感しました。各業界の事業特性を踏まえることが、財務諸表の分析能力を向上させる鍵であると感じています。 問いで成長できるでしょうか？ また、学習方法として「問いを受け、考える瞬間こそが成長の起点である」という点に気づかされ、今後の学びに大きな影響を与えていると感じました。 比較分析の基本は何でしょう？ 基礎面では、自身の業界や関連業種間での企業比較分析を日々の業務に活かすことで、アカウンティングの基本的な活用方法を確立していきたいと思います。 経済全体の見方はできていますか？ さらに、ビジネスマンとして様々な業種を対象に、社会経済全体の動向を理解する視点を広げる必要性を強く感じました。そのためには、各業界の事業特性や直面している社会課題を正しく把握することが不可欠です。今後は、継続して学習プログラムを受講することや、新聞などの資材を利用して社会経済全般の知見を深める取り組みを進めていきたいと考えています。

理解を深めるためには？ 自分が「なんとなく分かっていた」と思っていたことも、改めて問われると言葉に詰まってしまうことがあります。それは実際には十分に理解できていなかったからかもしれません。分析を行う際には、各要素を比較し、言語化することを意識する必要があります。普段の研修では聞き手に回ることが多かったため、アウトプットするのは不得手でしたが、この学習を通じてしっかりと身につけたいと思います。 データ活用の戦略は？ 業務実績データから得られる課題抽出や傾向の把握、戦略立案などに活用したいと考えています。特に、各支社・拠点におけるデータを活用し、問題解決に結びつけていきたいです。また、意思決定の過程では、常に数字に基づいて話すことを徹底し、業務で成果を上げていくことを目指します。 効果的な比較分析法は？ データ分析においては、比較分析を徹底する必要があります。それに伴い、できる限り多くのデータを集めることが理想ですが、労力も相当なものになるでしょう。無駄な作業にならないよう、目的やアウトプットイメージ、期限、制約をしっかりと言語化し、伝えることが重要です。

どう深堀りすべき？ 分解のプロセスでは、目に見える事実だけに当てはまらず、常に疑問を持って深堀りすることが、課題の本質を把握する上で非常に重要であると理解しました。実際の業務ではスピードが求められるため、予想通りのデータが出ると次のステップへと急ぎがちですが、一度立ち止まって、より深く検証する姿勢を大切にしていきたいと思います。 真実をどう捉える？ また、品質不具合や設備のトラブルにおける再発防止の取り組みにこの分析を活用しています。結論ありきの報告が多く、グラフの見方などを深く疑っていなかった点に気付きました。今後は、別の切り口から事象を捉えることで、これまで見過ごしていた現実を明らかにできないかという問いを持つように努めたいと考えています。 原因究明の本質は？ 過去の経験から、品質不具合や設備トラブルの原因を掘り下げることで、根本原因が共通しているケースが多いと感じています。特に、ある地域では、事象の特定は得意である一方、原因究明が軽視されがちな傾向があるため、日々の業務の中でさらに踏み込んだ分析を実践し、原因究明の体質を根付かせたいと再認識しました。

実践で見えた真実は？ 学んだこととして、まずは実際に手を動かし、様々な切り口でデータを分類してみることの重要性がありました。その際、５W1Hといった手法を活用しつつ、単純に機械的に分けるのではなく、どのように分ければ意味が出てくるかを考え、仮説を立てることが大切だと理解しました。仮説を立てることで傾向を捉えることができますが、その傾向だけにとらわれず、他に絶対的な傾向はないのかをさらに異なる視点から分析することも重要です。 在庫管理に活かす？ 自分の業務では、販売会社の在庫や売上の管理にこのアプローチが役立つと感じました。具体的には、在庫が増える要因や売上が変動する要因の分析に応用できると考えています。例えば、在庫削減の計画を検討する場合、在庫増加の原因を詳細に分析することが、具体的な対策につながると考えています。 売上計画はどうなる？ 私が担当している地域では、計画通りに販売が進まないことで在庫が増えているという現状の課題があります。その打開策を考えるために、どの商品がどの顧客先で計画と実績に差が出ているのかを分析し、問題を特定したいと思っています。

フレームワークの効果的な活用法とは？ 今回の学びの中で、フレームワークのツールとしてロジックツリーとMECEが紹介されました。ロジックツリーは課題を細分化し、発見しやすくするための手法であり、MECEは問題をもれなく、ダブりなく整理するために必要な概念です。それぞれは様々な場面での分析に利用されますが、今回の復習を通じて今後の活用に向けた理解を深める機会となりました。 営業予測の新アプローチを試すには？ 営業予測を行う際には、これまで直感に頼った予測を立ててしまいがちでしたが、今後は課題を分類し、分析した上で予測を立てることを心掛けたいと考えています。この新しいアプローチにより、異なる視点での分析が可能となり、より精度の高い営業予測が期待されます。 MECEを使った分析で得られるものは？ これまでは同じ視点でデータを取り出して分析を行っていましたが、今後は課題を洗い直し、顧客の職種や規模、場所など、さまざまな角度からMECEを意識した分析を進めていきます。これにより、売り上げを伸ばすための施策のヒントを得られ、より具体的な情報収集と活用が期待されます。

どんな発見があった？ 演習を通じて、様々な背景や経験を持つ人々が異なる視点でアイデアを出し合う面白さを感じました。今回の学習では、いくつかの前提や仮説があらかじめ定義されていましたが、実際のビジネスの現場では、表面的な事象（例えば売上げの減少）に対して、どのような前提を確認し、どのような仮説を立てるのか、さらにそれをどのように検証していくのかが重要です。この試行の回数も含めたプロセスが必要だと感じました。 現状分析はどう考える？ 自社のビジネス分析全般に応用できるフレームワークだと思います。特定のサービスやアドオンの売上げ増減の理由を分析し、その再現性を確認して次の施策立案に繋げる振る舞いは、特に営業系の領域では常に求められています。 カウンター施策は何か？ たとえば、前四半期ではある製品の低価格版の失注率が高かったとします。それに対して、他社がSMB向けに競争力のあるキャンペーンを実施していたことが判明し、それに応じたカウンター施策やカウンタートークの検討が必要となるように、課題の発見から分析・施策立案のサイクルを意識的に回してみることが大切です。

戦略を見直す動機は？ ４つの基本的なフレームワークを通じて、戦略的思考の基盤を学ぶ機会を得ました。これらのフレームワークは、各自が気付かずに行っている思考の一部を整理し、分析の抜け漏れを防ぐ点で大変有用だと感じています。複数の視点で同じフレームワークを活用することで、多角的に物事を捉えられるメリットも実感しましたが、一方で主観性や抜け漏れという課題も明確に認識する結果となりました。 サポート部門で何が起こる？ サポート部門では、KPIを基に影響要因や限られた人的資源の最適配置といった課題が日々議論されています。このような現場において、学んだフレームワークを適用して分析を行うことは、より効果的なディスカッションや意思決定に繋がると考えています。 実践で何が変わる？ 今後は、学んだフレームワークを実際の議論に取り入れ、戦略的な思考をさらに深める習慣を身につけたいと思います。また、ヘッドカウントのプランに重要な影響を与える新規案件については、3C、PEST、SWOTの各手法を活用することで、より多角的かつ精緻な分析が可能になると期待しています。

クリティカルシンキングの再認識 今回の事例は、結果を知っているからこそイシューを絞り込むことができたと言えます。しかし、未来が見通せない中ではイシュー設定や課題抽出、意思決定力が一層難しくなります。この点で、クリティカルシンキングを再度学ぶ価値を実感しました。 イシュー設定の難しさをどう克服する？ イシュー設定自体も難しいですが、仮にイシューを設定して思考を進める過程でズレが生じた場合は、軌道修正が必要であることに気づきました。私は、この事例を通じて得た学びを、自社の経営課題である「5年以内に収益性を2倍にする」という目標に当てはめることができると思いました。特に、問題課題に対する審議を進めていく中で、イシューからのズレが発生し、迷子になる場面で役立つと感じました。 イシューツリーで見える新たな視点 自社の経営課題をイシュー化し、イシューツリーを作成する過程では、これまで見落としていた視点や、分析が不十分なデータを発見することができます。また、問題解決の場面では必ずイシューを明文化し、審議するメンバーがいつでも確認できるようにしておくことが重要です。

データ分析で重要なのは？ 現在、実務の初歩的なデータ分析に触れる機会はあるものの、改めて分析手法を体系的に理解することができました。特に、データ分析においては課題設定と仮説が極めて重要です。ただ単に分析手法の知識を持つだけでなく、領域知識も必要となるため、日常業務では特に業務理解を深めることを意識していきたいと思います。 業務改革で何が求められる？ 業務改革の根拠としてデータ分析を利用することが多いですが、第1週の学習を通じて、私が現在取り組んでいるのは、分析というよりもむしろ集計や可視化に近いことを理解しました。したがって、まず課題の設定や仮説に基づいてどのようなデータで比較するかを慎重に検討し、情報を収集することから始めるべきだと考えています。 領域知識を高めるには？ また、課題設定や仮説を立てるための領域知識が不足しています。そこで、領域知識の向上を目指しながらも、分析を進めるためには周囲の協力を仰ぐことも重要だと感じています。データが複数のシステムにまたがって保存されているため、一度どのようなデータが存在するのかを整理することが重要です。

財務状況はどう整理？ 企業の事業活動の全体像を把握した上で、損益計算書や貸借対照表を確認することが重要だと感じました。なぜそのような財務構成になっているのかを考察することで、理解が深まります。もし自分のイメージと異なる点があれば、その理由を検討することが大切です。 競合分析で何が見える？ また、競合他社の財務諸表を見て、どこにコストをかけているのかや資産の状況を分析することで、今後の動向を予測する手がかりを得たいと思います。 自社課題はどこだろう？ 自社においても、事業をさらに良くするために、どこに課題があるのかを明確にし、解決策を講じることで、事業成長に結びつけることができると考えています。 仮説は正しいの？ 競合他社については、まず仮説を立て、自分の持つイメージを基に各社の財務諸表を確認します。イメージと一致している部分や異なる部分を分析することで、他社の動向をより具体的に掴むことができます。 キャッシュ状況はどう？ さらに、キャッシュフローに関する理解を深めることで、経営状況や事業の進展をより正確に把握できると学びました。

情報をどう分解？ 数字の見方や分け方を工夫することで、異なる分析結果が導き出されたり、隠れていた情報が見えてくることがあります。情報を正確に分解するための手法として、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）という考え方があります。情報を層別、変数、プロセスなどの視点から漏れなくダブりなく分解することで、新たな洞察を得ることができます。 売上分析はどう？ この方法は販売関連の数値分析においても非常に有用です。例えば、製品の売上分析を行う際には、売上高を売上別、業種別、チャネル別、機能別といった多様な視点で分析することが可能です。これにより、情報の分解や視点の変化が分析に役立つと感じました。 原因分析はどう？ 今後、売上情報を分析する際には、MECEを常に意識し、情報の切り方によって得られる洞察の違いを意識しつつ業務を遂行していきます。特に、売上が下がっている場合、その原因を分析する際には、どのポイントに課題があるのかを細かく見つめ、解決策を模索する努力をしていきたいと思います。