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分析 ✕ 目的

に関する学び

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数字分解で見える問題解決策 目で見た情報をそのまま鵜呑みにするのではなく、内訳の計算やグラフ化などの加工をすることで、その数値を見て問題解決のための分析を行うことが重要です。数字を分解することで、問題の要因や発生箇所を特定できます。この際、「MECE」を意識して分解を行うことで、効果的な分析が可能となります。どこからどこまでが「全体」なのかをしっかり定義し、目的に応じた分け方をすることがこの分析の鍵です。 複数の視点で数字を分析する 数字を分析する際には、一つの切り口だけでなく複数の切り口から見て比べることが大切です。そうすることで、一見正しそうな仮説の間違いに気づいたり、本質的な情報の傾向を掴むことができます。数字を分ける際は、機械的に分けるのではなく、「問題は個々にあるのではないか」と仮説を立て、それを確かめるような切り方を試みることが有効です。 採用戦略の数値で見える傾向 採用戦略を立案する際には、クライアント企業の採用プロセス（求職者への求人リーチ～応募喚起、書類選考通過率、面接合格率、内定後の意思決定率など）ごとに数値を分析します。これにより、どこでスタックしているのかを明確にし、それに応じた打ち手を考案し、実行できます。そして、それが自分で解決できる問題なのか、クライアントに動いてもらうべき問題なのかを切り分け、自身の行動を決定していきます。 戦略改良のための比較分析とは？ クライアント企業の求人閲覧者を全体として捉え、どれくらいが応募し、そのうちどれくらいの人数が書類選考を通過したかを明確にしてクライアントに提示します。他社や市況感全体と比較することで、どのような傾向にあるのかを伝え、戦略を練っていくことが重要です。

戦略と戦術の違いは？ 戦略と戦術を意識的に分けて実践する大切さを再認識しました。特に戦略においては、明確なゴール設定が必要であり、現状分析、現状とゴールの差分を埋める過程の描き方、それぞれの能力向上が求められると感じました。また、時間と労力が有限である中で、同じ時間で最大限のアウトプットを出すために、「選択と集中」のもとで現状から道筋、そしてゴールを明確に捉え続ける必要があると思います。 組織の拡大は順調？ 現在、新規事業のマーケティングからインサイドセールスを一人で立ち上げ、徐々に採用を行ってメンバーを拡大し、組織と体制を構築している段階です。短期的な数字の目標を追いながら、中長期的な組織の戦略・予算を策定し、メンバーの育成や組織作りを行う必要がありますが、現状では優先順位や行動指針がぼやけています。この学びを通して、それらは個別のミッションではなく、一つのゴールに向けて考え行動していることであると再確認できました。改めて最終ゴールを捉え直し、それぞれの領域ごとの現状を見直し可視化することで、根拠を持った行動や方向性の打ち出しを進めていきたいと考えています。 現状整理は進んでる？ まずは、担当している領域はもちろん、関連する領域も含めて現状を整理します。その上で、現状を可視化し、周囲のメンバーとの認識のズレを埋めます。事業のゴールを明確にし、上司を含めた捉え直しを行い、ズレがないか確認をします。ToDoを立てる際にも、それが本当に必要なものか、目的とゴールは何であるかを常に考える癖をつけます。市場としては後発のプロダクトを新規事業として扱っているため、今まで市場を拡大してきた他社の戦略や戦術についても再評価を行います。

規模と範囲の違いは？ 規模の経済性と範囲の経済性について学びました。規模の経済性は、現在の業務においても馴染み深いものであり、生産を拡大してコストを削減し、生産効率を向上させる手法です。一方で、範囲の経済性は複数の製品やサービスを同時に生産することでコストを低減する方法です。そのコストダウンのアプローチにはデメリットもあるため、目的に応じた選択が重要です。 演習で何を実感？ また、最後の演習では、与えられた数値や資料を基に仮説を立て、その仮説の正しさを検証することから始めました。この過程で、粒を出すことまではできても、それを整理するためのフレームワークの活用がまだまだ不十分であると感じたため、分析能力の向上が必要だと痛感しました。 中長期戦略はどう？ 今後の中長期的な視点としては、新規事業への挑戦時に学んだ内容を活用します。新たにBPO・BPR事業に参入する際には、3C分析、SWOT分析、PEST分析を活用し、目的に合わせた組織形成や業務設計を提案することを目指します。 課内改革は何から？ 短期的には、課内の組織編制の検討に学んだフレームワークを活用します。現在の業務における課題を明確にし、その課題解決のために適切な組織形態を提案できるようにしていきます。 分析の始め方は？ 分析においては、定量的なデータが多いほど効果的であるため、定性的なデータも可能な限り定量化していくところから開始します。また、定性的なデータにおいても進捗が確認できる指標を検討し、目的やKPIを設定します。この設定に当たっては、現状把握を正確に行い、そのための課題や解決策を設計するために学んだフレームワークを活用していきます。

データ分析の目的と仮説設定 データ分析においては、「目的」や「仮説」の設定が極めて重要です。解決したい問題を明確にし、まず結論のイメージを持つことが大切です。問題解決のステップをたどる際には、何が問題で、どこで問題が発生しているのか、なぜ問題が発生しているのか、そしてどのように解決策を実行するのかを考えます。そのため、データ分析は比較対象を明確にし、もし検証データがなければ用意する必要があります。 データ収集と加工の要点は？ データを収集する際には、検証に不要な情報を極力除くことが重要です。集めたデータを元に、明らかにしたいことを基にデータを加工します。この際、実数と率の両方を確認することが必要です。また、やみくもに分析するのではなく、ストーリー性を持たせ、傾向を把握し、特に注目すべき箇所を明確にすることが求められます。 仮説検証で注意すべきポイント 仮説検証においては、可能性のある原因を網羅的に仮説として挙げ、そのうち原因である可能性が高い仮説を検証します。解決したい問題を明確にし、結論のイメージを持つことが再度重要になります。検証するためのデータがない場合は、担当部署に協力を求め、データを用意することが求められます。用意したデータは実数と率のグラフで表現し、新たな発見を見つけることを目指します。ただし、やみくもな分析は避けるようにしましょう。 視覚的表現の重要性とは 常に実数と率のグラフを頭の中で描くように心がけ、色々なグラフでデータを視覚的に表現することで、新たな気付きがあるかもしれません。このようにデータ分析においては、明確な目的と仮説、適切なデータの収集と加工、そしてストーリー性を重視することが重要です。

なぜ情報を分解するのか？ 状況を解像度よく理解するためには、情報を分解することが重要です。特に、数字はグラフ化が可能なため、非常に有効な手段となります。分解を行う際にはいくつかの注意点があります。まず、加工の仕方としては、表に追加する欄を考えたり、相対値を計算したりするなどです。また、グラフを作成することで視覚を働かせることも効果的です。 多角的に見るための視点とは？ 次に、情報の分け方についてですが、単に機械的に分けるのではなく、仮説を立てて特に影響力の大きい要素を優先して分解します。また、同じ状況に対して複数の観点から分解することも重要です。ある一つの視点だけでは状況を完全に把握できないことがあるため、他の視点も試すことが肝要です。 問題箇所を特定する方法は？ さらに、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を意識して分解することで、問題箇所の特定を助けます。目的を明確にし、わかりやすい形で層別、変数、プロセスに分解すると良いでしょう。また、ロジックツリーを使って、仮説を立てた上でインパクトの大きい要因から切り口を考えます。この過程でアイデアを広げる際にもロジックツリーは有用です。 入学者分析で何が得られる？ 具体的な応用として、入学生徒の性別、学力、地域、求めるものなどの傾向を分析することが挙げられます。これにより、入試広報活動を改善し、学校が求める生徒像に合致する生徒を獲得することができます。また、普段から数字をグラフ化する習慣をつけ、ロジックツリーなどを利用して考えを図式化することも有効で、完璧さを追い求めるよりも、実践と反復練習を重視することが大切です。

問題解決プロセスの重要性 物事の問題を解決する際には、プロセスに分けて考えることが重要です。問題解決のプロセスとして、「What→Where→Why→How」の順序で考えることで、思考を整理して進めることができます。 ギャップをどう具体化する？ まず、Whatについては、あるべき姿と現状とのギャップを具体化し、定量的に明確化することが求められます。次に、Where、Why、Howについては、ロジックツリーを用いて目的に合わせた分析を行います。ここで重要なのは、ロジックツリーがMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）である必要があるものの、必ずしもMECEでなければならないわけではなく、目的に応じて臨機応変に使うことが求められます。 事業部の課題分析法とは？ 事業部の課題については、まず現状を分解し、どこが問題でどこが成功しているのかを見極め、その中で原因を深掘りして検討します。また、プロジェクト（PRJ）の進行においては、ゴールと現実を明確にすることで全体の認識を統一し、進行を円滑にすることが重要です。 進行管理と数値化の意義 進行管理業務では、プロジェクトの目標設定及び現状を改めて数値化し、現在の問題が本当に問題であるかを再認識します。会議の進行においても、相手の目的や論点をロジックツリーを使って分解し、論点に基づいた議論を進めることが求められます。 学びのアウトプットをどう活かす？ 最後に、アウトプットとして自分が学んだことを整理し、自分の言葉で言語化することで周りに共有し、「What→Where→Why→How」の思考を習慣化することが大切です。

定石活用で議論は変わる？ 世の中に存在する定石やフレームワークを活用することで、一貫性のある検討ができ、偏りのない広く長期的な視点で分析できる点に学びがありました。普段のディスカッションでは、忌憚のない意見交換が前提となるものの、各人が自身の狭い視点にとらわれた意見を述べ、最終的に一貫した議論にならない場合が多々ありました。今回のケース事例においても、同様の状況が見受けられましたが、フリーディスカッションの中でフレームワークを意識することで、より建設的な意見交換が実現できると感じました。 全体視点で強みは？ また、自社の強みを見直す際、多くの場合、商品力やブランド力、マーケティング力といった特定の部門に着目しがちです。しかし、バリューチェーン全体を意識することで、企画から販売、口コミに至るまで、どの部分に競合に対して相対的な強みがあるのかを具体的に分析できると実感しました。戦略検討に行き詰まることがあっても、隠れた強みが各部門に存在し、それを発掘するためには、各部門の担当者との連携が不可欠であると感じています。 部門連携の意義は？ そこで、バリューチェーンの分析を用いた自社の強みの再整理を実施したいと考えています。通常、各機能部門ごとに役割に基づく議論が行われる中、商品や企画の目的、課題、戦略を整理する際に、関係部門のメンバーに企画の概要を説明し、競合に対して自社が有利なバリューチェーンの発見や創出を目指したいと思います。さらに、この取り組みによって、各部門の担当者が単なるサプライチェーンの一部ではなく、お客様に価値を提供するバリューチェーンの重要な一員として自らの役割を認識するという副次的な効果も期待できると感じています。

なぜ分析は重要？ 分析とは、単にデータを分類し比較するだけでなく、目的に沿った深い理解を得る手法です。基本となる4つのステップ―目的の明確化、仮説の立案、データ収集、結論付け―を踏むことで、より有意義な結果を導き出すことができます。 比較対象はどう決定？ 分析を行う際は、比較対象の選定が重要です。分析したい要素以外の条件を揃えるとともに、目的に合った比較対象を選ぶことで、情報が正確かつ具体的に浮かび上がります。 受動から能動へは？ これまで、航空会社での営業活動において、社内の分析チームから共有されたデータやコメントを受動的に読み取っていました。しかし今後は、共有された情報に頼るだけでなく、自ら積極的に情報を集め、複数の視点から状況を把握できるよう努めたいと考えています。 予約状況はどう見る？ 例えば、週間予約動向の分析では、毎週発表されるどの便・クラスの予約状況が一定の割合で埋まっているというデータを参照するだけでなく、先週との比較や他社の状況との違いを検討し、より広い視野で状況を評価していきたいと思っています。 売上分析の切り口は？ また、売上実績の分析においては、単に他社や昨年度同月との比較にとどまらず、国籍、性別、年齢別のデータも取り入れ、顧客のニーズをより深く探る視点を持ちたいと考えています。 仮説設定はどうする？ このような分析を行う際には、まず「何を知りたいのか」という目的を明確にし、データを眺める前に自分なりの仮説を立てることが大切です。数値をただ確認するのではなく、自身の考えを持ってさらに深堀りし、既存のコメントに影響されすぎず、自らの視点でデータを解釈する姿勢が求められています。

4つの基本は何？ 問題解決のステップとして、まず「What（問題の明確化）」「Where（問題箇所の特定）」「Why（原因の追求）」「How（解決策の立案）」の各要素に沿って、問題が何であるか、どこに問題があるのか、なぜその問題が生じたのか、そしてどのように解決すべきかを整理します。 現状をどう把握？ 現状を正確に把握するためには、問題を分解して考えることが基本動作となります。その際、MECE（もれなく・ダブりなく）を常に意識し、目的に応じた適切な切り口と切り方を選ぶことが大切です。 切り口はどう選ぶ？ 具体的には、MECEの切り口としてまず、全体集合を部分集合に分ける方法があります。例として、年齢、性別、職業などの観点から情報を整理します。次に、事象を変数で分ける手法、例えば「売上＝単価×数量」や「利益＝利益/売上」といった考え方があります。さらに、ある事象に至るプロセスに着目し、お客様が不満を感じる可能性のある各段階（ご案内、オーダー、提供時間、味、会計、退店後など）を細かく見極める方法も有効です。 対策はどう決める？ サービストレーナーとして店舗向けのクレーム問題に取り組む際は、問題がどの程度のものか、どこに問題があるのか、なぜその問題が発生しているのか、そしてどのような対策を講じるべきかを徹底的に分解しながら分析します。このとき、プロセスの各段階を重視し、冷静かつ客観的に全体を俯瞰することが重要です。 日常にどう活かす？ 以上の考え方は、問題が起きた際にネガティブにとらえず、全体像を俯瞰して分析するための基本的なアプローチとして、日常的に意識し習慣化することが求められます。

データ分析で比較はなぜ重要？ データ分析の基本は「比較」であることを学びました。しかし、ただ単に比較すれば良いというわけではありません。分析の目的に応じて比較の軸が異なるため、その目的を明確にすることが重要です。さらに、データ分析の結果を報告する際には、見せ方を工夫することも大切です。比率を見たいのか、推移を見たいのかなど、定量データに応じた適切な見せ方を検討する必要があります。 飛行機の生存能力をどう改善？ 動画の中で、飛行機の生存能力を上げるための改善点を考えるという課題がありました。初めは「欠損している部分」を改善するべきだと思いましたが、分析の目的を考えると、「欠損していない部分」を補強する方が生存能力が上がるという解説を見て納得しました。 業務でのデータ分析の課題とは？ 日々の業務でも、お客様がデータ分析をしたいと言いつつ、現状の把握だけで終わってしまうケースが多々あります。そこで、データ分析の基本として、目的の明確化と比較の重要性を伝えていきたいと思います。たとえば、実績だけの数値を並べているケースでは、その数値が良いのか悪いのか判断できず、その後のアクションが不明瞭になっているお客様が多くいます。このような場合には、具体的な提案を行いたいです。 学びを実践するプロセスが大事？ 学んだことを実践し、アウトプットすることで、その結果が良かったのか、改善の余地があるのかを言語化することも大切です。振り返りを必ず行い、学んだことを整理し自分の中に落とし込むプロセスを欠かさないようにします。グループワークや講義の中では、自分ごととして捉えることを意識し、積極的に考え、発言するように心がけています。

リーダー姿勢はどう？ リーダーの本質は、つき従う者が存在することであり、信頼がなければ従う者はいないという点にあります。したがって、リーダーは自ら行動を起こし、組織のあるべき姿勢をメンバーに示すことが重要です。また、目標の重要性をメンバーにしっかりと理解させる必要があります。 困難にどう向き合う？ 目標達成の過程では、必ず困難や課題に直面します。その際に、リーダーが逃げたり、メンバーに責任を押し付けたりすると、信頼は得られません。メンバーは、実務能力だけでなく、困難や課題にしっかりと向き合う意識を持つことをリーダーの行動を通じて見ています。 CRMで何が変わる？ 現在、マーケティング、戦略、商品企画業務に従事していますが、職場でのCRMデータ活用はまだ十分に浸透していません。そこで、CRMデータを活用したマーケティング戦略と商品企画を目標に掲げています。具体的な分析結果をもとに啓蒙活動を始め、メンバーにこの意義を共感してもらうことが重要です。自らの事例を分かち合い、部会などを通じて分析目的やデータの切り口を発表させることで、職場でのCRMデータ活用を普及させています。 以下のステップで活動を進めています： 1. 目標設定と部内での課題提起（実施済） 2. 自身の分析事例の明確化（実施済） 3. 他メンバーへの目標と取り組みたい内容の明確化（12月） 4. 他メンバーが実施した分析手法とその目的の明確化（12月から2月） 5. メンバーからの事例を集め、集合知として事例集を完成させる（3月） このプロセスを通じて、組織全体でCRMデータの活用を深め、効果的なマーケティング戦略を構築することを目指しています。

データは何を伝える？ 表やグラフを用いてデータを可視化すると、数字そのものだけでは見えなかった切り口が浮かび上がり、新たな示唆を得ることができると感じました。単なる数値比較だけでなく、比率の違いを明確に示すことで、より深い理解につながります。 年齢の背景はどう？ また、年齢などの属性を分解する際は、機械的な年代区分に頼らず、その背景や特性を考慮することが重要だと改めて実感しました。単一の切り口に固執せず、同じ年齢層内でも別の観点から分析する工夫が求められると感じます。 切り口の秘訣は？ 切り口を設定する際は、When/Where/Howといった観点を取り入れることで、網羅的かつ多角的な分析が可能になります。たとえ一つの切り口で顕著な特徴が見えたとしても、それだけに満足せず、さらなる検証を重ねることが大切です。 提供方法は適切？ 実際に、生命保険のある支払事由発生状況の数値データを、年代別や発生時期といった切り口で分解し、営業現場に提示した経験があります。しかし、この講義を聞いて、その提供方法が目的に十分沿っていたのか、またはもっと細かく分解する余地があったのかと自問する機会となりました。今後は、まず自分なりに目的を明確にした上で、When/Where/Howの観点から再度切り口を検討したいと考えています。 新たな切り口は？ せっかく取得したQ2のデータを活用し、まずはどのような切り口が設定できるのか、単純な年代別ではなく異なる観点からの分解が可能かどうかを試してみようと思います。そして、ある程度データを分解した後は、とにかく可視化に努め、動きながら検証を進めることの重要性を再認識しました。