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分析 ✕ 目的

に関する学び

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明確な目的を持つ理由とは？ 森先生による1回目のライブ授業では、本講座を受講する際に明確な目的を持つことの重要性が強調されました。漠然と授業を受けるだけでは知識は身につかず、受講完了後の自分の姿をしっかりとイメージすることから始めるべきだとされました。私も他の受講生同様に、アカウンティングは言葉が難解で、数字に強くないと理解が難しいという固定概念を持っていました。しかし、この講座では構造と意味合いを理解することが目的であり、財務諸表に記載された内容を理解できることが求められるので、少し肩の荷が下りました。 経営報告会を活用するには？ 社長が年に数回開催する経営状況の報告会では、アカウンティング情報を用いた説明が行われます。これまではその情報を深く理解することができずにいましたが、今後はそのような報告を理解し、さらに自ら分析して今後の経営計画を立てられるようになることが理想です。 学びを深めるための具体策 これを達成するために、まず過去の社長説明資料を確認し、直近の経営状況についても確認することから始めます。また、グループワークまでに森先生が紹介した書籍を購入して読み進め、その内容をグループワークで説明できるように準備します。

課題を明確にできた？ IRコンサルティング業務では、これまでお客様の課題を明確な言葉で定義していなかったため、今回学んだ手法を通じて、お客様の状況や課題を整理できたと感じています。また、カスタマージャーニーはBtoB事業においても十分に活用できると実感しており、早速試してみたいと思います。 実践はどう進む？ 実践については、４週目以降に取り組む予定です。お客様の課題を言語化することで、認識のずれが減少し、提案の精度が向上すると考えています。同時に、BtoBにカスタマージャーニーを適用することで、意思決定プロセスが可視化され、より効果的なコンサルティングが期待できると感じました。 分析法は何が鍵？ また、以下の点にも留意しながら進めます。まず、定性分析は仮説の立案を目的とし、定量分析はその仮説の検証を目的とします。定性分析では、コーディングによってデータを1次コードから3次コードへと分類し、体系的に整理します。さらに、ユーザーの暗黙知を把握するためには観察を、形式知を引き出すためにはインタビューを実施し、それぞれを適切に使い分けることが重要です。最後に、ペルソナを具体的に設定し、カスタマージャーニーを描くことで、実践的な分析を目指していきます。

貸借対照表の見方は？ 普段あまり目にすることのない貸借対照表ですが、「どのように資金を調達し、どのように活用したか」が読み取れるため、経営の体質を理解する手掛かりになると感じました。また、事業内容により、貸借対照表の構成が大きく異なる点も理解できました。たとえば、鉄道会社では固定資産が多い一方、ソフトウェア会社では流動資産が多い傾向があります。私の勤務する製造業では、各種部品を加工する機械や組み立て機械、工場そのものなど、固定資産が非常に多いという特徴があります。 投資の目的は？ さらに、投資に関しては、「どのような価値を提供するために投資を行うのか」を明確にする必要があります。自社が提供する価値を最大限に発揮できるよう、資金調達や投資方法を慎重に検討することが大切だと感じました。 競合の傾向は？ まずは自部門だけでなく、競合他社の貸借対照表も確認し、各社の傾向を把握することで、貸借対照表に慣れることを目指したいと思います。 専門の分析はどう？ また、経理部門とのディスカッションを通じて、専門家がどのように貸借対照表を分析しているのかを理解し、そこから導き出される企業戦略についても、自分で学びながら理解を深めていきたいと考えています。

分析の本質を問う？ 分析においては、情報を分類し比較することが基本であり、目的は人が考えるものであると実感しました。データに存在しない要素についても推測しながら考える必要があり、戦闘機の例を通じてその重要性を感じました。仕事に活かすためには常に目的を忘れず、何のために分析を行っているのかを明確にし、仮説を常に立てることが求められます。また、仮説を立てる際にはラテラルシンキングの発想も必要だと感じています。 人事データの壁は？ 人事領域のデータを取り扱う際、定量化が難しい項目が多い点に気づきました。そのため、データの収集方法から見直し、定量データとして分析できるよう設計することが必要であると考えます。このアプローチにより、あいまいな感覚で当たりをつけるのではなく、常に仮説を持って検証を進めることができると感じました。 目的再確認の意義は？ さらに、データ分析を行うにあたり、何のために分析をするのかという目的を明確にすることが肝要です。目的に沿った設問項目の設定と、得られた結果からどういった提言を行うかをしっかりと考える力が必要だと感じました。分析すること自体が目的化しないよう、定期的に目的を振り返る時間を持つことも大切だと改めて思いました。

４段階は何を示す？ ４段階の仮説→検証→改善策立案を、具体例を交えて説明していただき、各段階での重要なポイントが明確になりました。自己流や独学で試行してきた私にとって、とてもありがたく、有意義な時間となりました。 分け比べで何が分かる？ 初回から印象に残ったのは「分けて比べる」という考え方です。繰り返し実践することで、分析の本質を実感できるようになりました。 データ選択はどう考える？ また、社内で適切なデータを選び出す際には、データが目指すべき姿を示しているのか、あるいはデータ自体が何を表しているのかをしっかりと見極め、指標として活用する重要性を感じました。眺めるだけでなく、常に目的意識を持ってデータに向き合うことが大切です。 自社データ整備はどう？ まずは自社データの整理を行い、そこからカテゴライズやインデックス化を推進し、目的別にすぐ利用できる状態を整えたいと考えています。また、データの整え方や代表値の種類、グラフ化、ピボットテーブルの加工方法など、基礎的な手法を部内にレクチャーすることで、自分自身の理解不足や弱点を洗い出し、互いに教え合いながら、数ヶ月後にはみんなが同じ目線で分析結果を議論できる環境を作り上げたいと思います。

受講で何を感じた？ 今回の受講を通じて、自己のクリティカルシンキングの力が十分でないことを痛感しました。クリティカルシンキングとは、問いを立て、物事の本質を見極めながら最適な解決策を導く思考法であると理解しています。 視点の切替えはどうなってる？ 問いを立てる際には、「視点・視座・視野」という三つの“視”が重要であり、状況に応じて柔軟に切り替える必要があります。これまで私は現場視点に偏りがちで、最適な解決策を導き出すことができていませんでした。また、構造分解や要素分解においても、特定の視点にとらわれることで本質的な問題解決が十分に行われなかったと感じています。 MECEは活かせた？ さらに、MECE（もれなく、ダブりなく）の思考も不十分で、中途半端な答えに終始してしまう傾向がありました。今後はこの点を意識し、日々の訓練を積むことで思考力を向上させていきたいと考えています。 業務改善に問いは効く？ 実務においては、広告戦略の立案や効果の分析、プレゼンテーションの際に「問い」を意識し、目的や課題を明確化します。加えて、MECEを活用して情報を整理し、複数の視点から本質に迫ることで、より効果的な施策や業務改善へと結びつけていく所存です。

データ分析で新発見を得るには？ データを分析する際には、さまざまな切り口から考え、実際に手を動かしてデータを加工することで、新たな発見が多くある。分解の粒度が大きい状態で導き出した結果を安易に結論としてしまうと、誤った判断を下す可能性がある。そのため、分解を行う前に全体を把握し、定義することが重要だ。 仮説をどう裏付ける？ これまでデータを分解して分析することは多々あったが、全体を把握し、定義したうえでMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）な切り口で分解できていたかというと、必ずしもそうではなかった。また、自分が立てた仮説を裏付けることを目的として、恣意的に切り口を設定していたこともあった。まずは、オフィス内のスタッフごとの工数負担について、全体を把握したうえで分析したいと思う。 先入観を排除する方法は？ 普段、自分が抱いているイメージという先入観をまず取り除き、工数実績などの数値から導かれた結果にフォーカスする。そのうえで、全体像を把握し、MECEを意識して切り口を決定する。具体的には、全員の残業時間も含めた総労働時間をもとに、業務ごとの工数を比率として算出してみたい。

仮説構築の重要性を学ぶ 今週は仮説構築の方法を学びました。仮説を立てる際には、複数の仮説を立て、その仮説同士に網羅性を持たせることが重要だと感じました。特に印象に残ったのは、仮説を立案しても都合の良い情報だけに頼らないことです。この点で、チームメンバーにも受講してもらいたいと強く思います。 ミニマム検証の重要性 仮説を立てた後、ヒアリングやアンケートなどを通じてミニマムに検証を行い、そのプロセスを繰り返すことが新規事業の場でも求められます。このことを再確認できました。 検証結果報告の注意点 現在、10月の実証実験に向けて、検証目的や結果の仮説を立案しています。検証結果を報告する際には、都合の良いデータだけを取得し、反論を排除することは絶対に避けたいと感じています。そのため、３C分析や４P分析といったフレームワークを活用し、再度検証結果の仮説立案を試みる予定です。 仮説立案を継続する意義 日々の業務においては、改めて仮説立案を実行し、問題解決の仮説について考えていきたいと思います。具体的には、what、where、why、howといった視点から仮説を再度見直すことで、自分の業務に対する関心や問題意識を向上させようと考えています。

原因分解はどうする？ 問題の原因を明らかにするためには、まずプロセスに分解することが重要です。また、解決策を検討する際は、複数の選択肢を洗い出し、根拠をもって絞り込むことが求められます。 テスト実施はどう？ ABテストは、条件をできるだけ揃えて比較する有効な手法です。実施する際は、まず目的や仮説を明確にし、検証項目をしっかり設定することが大切です。さらに、テストは1要素ずつ行い、複数の要素を同時に検証する際は他の手法の検討が必要です。加えて、同一期間で実施することでテスト要素以外の環境要因の影響を最小限に抑えることが可能となります。 検証法はどう考える？ 広告効果の検証においては、CVポイントやKPIに応じて適切な検証方法が変わります。実際にABテストを実施する場合もあるため、どのポイントを検証するかという仮説設定が非常に重要です。 効果はどこで現れる？ 現在、広告効果の検証と分析に活用しているソリューションがあり、さらに新たなソリューションの開発も進めています。両方のソリューションを同時に走らせることで、どのKPIやCVポイントで新しいソリューションの効果が発揮されるかをABテストによって検証する絶好の機会だと考えています。

問題発見はどう進める？ 問題の原因を探るため、まずプロセスごとにアプローチする手法を学びました。その中で、A/Bテストを活用し、仮説を立てた上で実際に検証を重ねる方法が効果的であると理解できました。また、総合演習を通して、これまでの学習内容を振り返り、自分の知識を整理する貴重な機会となりました。 仮説検証は効果的？ データ分析においては、目的を明確にし、分析に入る前に仮説をもつことの重要性を再認識しました。分析プロセスを着実に進めるとともに、効果的な切り口でデータを把握することが求められると感じています。取り組んでいるサービスのユーザ活用場面を拡充するためには、利用シーンをプロセスに分解し、それぞれを検証した上で改善策を策定することが必要です。 分析の進め方は？ 具体的には、各プロセスに対して適切なデータを条件を揃えて抽出し、抜け漏れなく検証を進めることが求められます。改善策を検討する際には、複数の選択肢を根拠に基づいて検討し、基準を設けることで効果的な施策に絞り込むことが重要です。また、分析作業は複数のメンバーで進めるため、作業開始前に目的や意味合いを共有し、各メンバーが同じ認識で取り組むことにも留意すべきだと実感しました。

どうして仮説思考？ データ分析においては、目的を明確にし、仮説思考で取り組むことが重要だと再認識しました。問題解決のステップを復習・整理する良い機会となり、筋の通った仮説を立てるためには、多面的な視点からロジックツリーを活用することが有効であると実感しました。一方で、可能性のある原因を網羅的に洗い出すという点ではまだ苦手意識があるため、今後も意識的に仮説思考の習慣を身につける必要があると感じました。 離脱上昇の背景は？ 自社のSaaSプロダクトの中では、あるものについて利用者の離脱率が上昇している現状を踏まえ、本講座で学んだ問題解決のステップを振り返りながら検討を進めています。複数の解決策を洗い出すことができたら、それを今期の重点施策として実施し、PDCAサイクルを回す計画です。 論理思考がなぜ大切？ これまでの取り組みでは、なんとなくデータを眺め、漠然とした仮説に基づいて解決策を考えてきました。しかし、本講座を通じて、論理的な思考と筋の通った仮説検証こそが、問題解決に直結する重要なプロセスであることを学びました。また、取り組みの中でミーティングを通じてチームメンバーとアウトプットや意見交換を行うことの大切さも実感しました。

顧客視点はどうですか？ 自社サービスの継続利用のための課題設定に際して、定性分析の手法を用いることにしました。顧客からの意見とともに、顧客接点に立つ営業部門からの声も取り入れ、複数の視点から情報を収集しています。また、暗黙知にも着目し、背景にある顧客倫理や潜在的ニーズを明らかにすることを重視しました。 迅速な設定はどう？ 当初、一から定性データを収集する案も検討しましたが、社内で声がけを行ったところ、既存のインタビューやアンケートが意外にも多く集まりました。今回、迅速に課題設定を進める必要があったため、既存の定性分析結果に加え、定量分析や営業組織からのヒアリング結果をもとに課題設定を行う予定です。 分析手法は信頼できる？ 定性分析は、質そのものに着目して行うコーディング手法など、すでに学術的に信頼されている手法がいくつか存在します。これらの分析から導かれたデータをロジックやプロセスに基づいて構造化することで、仮説を見出すことが可能です。一方、定量分析は仮説を磨き上げることが目的ですが、定性分析は新たな仮説の発見を主眼としています。ユーザーが抱える課題を的確に特定するためには、具体的な視点からのアプローチが不可欠です。