(117ページ目)

実際

に関する学び

---

具体解決にどう挑む？ 市民の困りごとに対しては、ただ単に共感するだけでなく、具体的な解決に向けた行動を促すことが求められます。そのため、課題が解決されない場合にどのような影響が起こるのか、また問題が解消されたときにどのような良い結果が得られるのか、具体的なイメージを持ってもらえるよう働きかける必要があります。 動機はどう高まる？ ただし、重要な視点が共有され一部自分ごととして捉えることができているものの、現状維持の心地良さを捨ててまで動こうとする強い動機付けには至っていません。実際に取り組んで成果を上げている現場の事例を示すことで、説得力をさらに高めることが望まれます。 本質をどう見抜く？ さらに、目に見える現象だけを改善しようとするのではなく、その背後に隠された問題の本質を見極めることが大切です。ユーザー視点を一人だけのものに留めず、問題解決の鍵を握る関係者とも情報を共有し、本質につながる情報を集め届ける姿勢が求められます。

各平均値はどう選ぶ？ 加重平均は以前から活用していましたが、その際は重み付けの解釈に重点を置いていました。改めて考えると、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値といった各種の平均値は目的に応じて使い分けるべきですが、実際の業務では加重平均に偏りがちです。また、見える化の手法としても円グラフやヒストグラムが多用され、ばらつきは主に標準偏差の数値で把握しています。 業務量の重みをどう見る？ 業務量の重み付けについては、データから抽出することで一層理解が深まり、数値化により説得力のある説明へとつながると感じています。今後も業務要件を数値から読み解く手法を積極的に採用していきたいです。 数値が語る本質は？ さらに、業務量のヒアリング調査結果やシステム利用率など、数値のインパクトは重要な判断材料となります。これらを自分の業務タスクに組み込み、インプットデータのマネジメントを計画の初期段階から取り入れていくことが今後の課題だと考えています。

どう平均を選ぶ？ 代表値には、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値の４種類があります。単純平均は数値の総和を数で割って求め、加重平均は各値に重みを付けて計算します。幾何平均は、伸び率などの変化を評価する際に用いられ、中央値はデータを昇順または降順に並べたとき、中央に位置する値（または中央の２つの値の平均）を指します。 なぜばらつきを見る？ 数値のばらつきは、標準偏差（SD）によって表され、数値が平均値周辺にどの程度散らばっているかを示します。一般に、２倍の標準偏差（2SD）以内に約95%のデータが含まれるとされています。 分析結果はどう伝える？ これらの指標は、プロジェクトに参加しているメンバーのプロフィールを分析する際にも役立ちます。特に、極端な値（飛び値）が存在する場合は中央値を用いることで、実際の傾向をより正確に反映させることができます。また、標準偏差を算出することでデータ全体のばらつきを明確に把握することが可能です。

業界ごとの重点は？ BS（バランスシート）について、実際に各企業がどこに重点を置いているのかが業界ごとに大きく異なることが印象的でした。特に、ZoomやNetflixなど比較的新しい業界では、コロナ前、コロナ中、そしてコロナ後といった時期ごとに大きな変化が見受けられ、その点に大変興味を持ちました。 変化にどう対応する？ また、経済や政治、環境が刻々と変化する中で、各業界は資産と負債のバランスを取りながら利益の追求に努めています。今後は、この視点を踏まえて企業分析を進めていきたいと考えています。 分析で何を掴む？ なお、営業として新規顧客の開拓を行う際、決算書が閲覧可能な企業の事前分析により、どの部分に重きを置いているかを把握することが重要です。さらに、クライアントの財務担当者や経営者との打ち合わせの際にも、企業状況の理解に役立てられると感じています。加えて、AIツールを活用して効率的に各データの分析を進めたいと考えています。

学んだことは何？ 今回学んだ点は大きく2点あります。まず、分析とは比較する作業であるということです。次に、分析を始める前に目的を明確にし、仮説を設定することの重要性を再認識しました。 反省と再考はどう？ 特に後者については、目の前のデータ加工にすぐ取り掛かってしまいがちな自分を反省するきっかけとなりました。作業開始前に立ち止まり、分析の目的や依頼者が何を求めているのかをじっくり考えることが、正確で価値のある分析につながると感じました。 デジタル化の現状は？ また、私が働く観光業界は全体としてデジタル化が遅れている現状があります。そのため、行政を中心に予約台帳などのデータを蓄積し、プロモーションや業務効率化に役立てようとする動きが見受けられます。しかし、単に紙の台帳を電子データに置き換えるだけではなく、実際にどのような場面でデータを活用できるのかを想像しながら、必要な項目やデータの粒度をしっかりと検討する必要性を痛感しました。

戦略の整合性とは？ 戦略を考える際には、常に高い視座を保ち、整合性と一貫性に注意を払うことが大切だと感じました。また、検討の抜け漏れを防ぎ、効率的に考えを整理するためのフレームワークの重要性を再認識する機会となりました。 フレームワークの違いは？ 具体的には、3C、PEST、SWOT、バリューチェーンといった各フレームワークが互いに関連し合いながら、異なる視点を提供してくれる点に大変学びがありました。これらの考え方を活かして、実際の業務でも新製品の価格設定の検討や提案に取り入れていきたいと思います。 実践でどう活かす？ また、フレームワークの考えは実践を重ねることで自分のものにできると感じたため、業務で活用できるものはないか常に意識し、積極的に実践していく所存です。さらに、各フレームワークで利用できる多様な情報が、戦略を考える際の貴重な資料となることを理解し、その視点から情報収集にも努めていきたいと考えています。

フレームワークの意義は？ 仮説の基本的な理解を改めて振り返ることができました。これまで、どちらかというと自分のバイアスに左右されることが多かったですが、3Cや4Pといったフレームワークに沿って物事を進める習慣が必要だと実感しました。もちろん、データの活用において都合の良い点に気付いてしまう傾向もあり、そこは今後の課題です。 チーム作業に注意すべき？ また、実際の業務においては、ある程度の人数で構成されるチームで作業を進める場合、フレームワークを用いる際に工夫が求められることを改めて認識しました。それでも、基本に則って作業を進めることが、合意形成を図る上で重要であると感じました。 合意形成、どう進める？ 変革やシステムの刷新・改善といった業務では、関連部門との合意形成が不可欠です。こうした基本的なプロセスをフレームワークに落とし込むことで、問題の根本をより深く理解し、具体的なアクションプランを立てることができると考えています。

優先課題は何ですか？ まず、何かにすぐ反応するのではなく、まずは取り組むべき課題―イシュー―を明確に設定することの大切さを改めて感じました。その際、イシューは抽象的なものではなく、具体的な問いに落とし込み、関係者全員で共有することが重要です。 事例で検証した？ 実際、ある外部の事例を参考にする中で、設定したイシューが目的に適合しているかを再検証しながら進める必要性を実感しました。この考え方は、社内研修のテーマ設定にも通じるものがあり、単に一般的なスキル習得方法を模索するのではなく、企業の売上向上という明確な目標に基づいて、どういった人材が必要であり、現状のどの部分に課題があるのかを把握した上で計画を立てるべきだと考えています。 議論はどう整理？ さらに、ミーティングにおいて議論が迷走しがちな点に気づきました。今後は、イシューをしっかりと設定し、共有するとともに、常にその解決策を意識する姿勢を持って議論を進めたいと思います。

分析結果に対して疑問を持つ？ 実践演習では、ある博物館のケースを題材に、大人の個人客の減少が主要な原因だと思い込んでいたところ、実際の分析で団体客も減少していることが分かりました。この結果から、すぐに決めつけるのではなく、細かい部分まで丁寧に検証する重要性を実感しました。さらに、グループワークでは参加者全員の意見を聞く中で、まずはどの数字や分析が必要かという全体の定義を明確にし、その上でどの切り口で数字を解釈していくかを考える大切さを改めて学びました。 業務での学びはどう活かす？ また、日々の業務においても、単に数字を見るだけでなく、課題や要因についての分析を行う際は、まず切り口を考えた上で仮説を立てる方針を実践していきたいと思います。次に何かを考える際には、意識的に考えを文字に落とし込むことで、より明確なアプローチができると感じています。各自が行った企業分析を再度持ち寄るという方法も、さらなる学びの場として面白いと考えています。

顧客視点で学ぶ意義とは？ 実際の事例を用いて顧客視点でヒット商品を考えることは、とても興味深い経験でした。これまであまり深く考えたことがなかったのですが、顧客視点で理由を考えることで、その判断が確かな理由に基づいていることが分かりました。多くの事例を学ぶことがマーケティングを理解する最短の方法だと感じました。 ニーズを引き出す方法とは？ 製品の価値を最大化するためには、直接取引する顧客とその先にいるエンドユーザーの真のニーズをそれぞれ理解し、潜在ニーズを引き出していくことが重要です。そのために、カスタマージャーニーを徹底して活用していきたいと考えています。 潜在ニーズに焦点を当てる理由 カスタマージャーニーを元に顧客の真のニーズを理解し、ペインポイントを探りたいと思います。特に潜在ニーズにフォーカスし、それを引き出すための話法や質問力を鍛えることが必要です。また、常に顧客視点を軸に自社製品を捉えることが重要だと感じました。

財務三表の連動性は？ 財務三表と事業活動とのつながりや全体像が理解でき、視座が高まったと感じました。これまで、PLやBSが事業活動と連動しているという点は当たり前のことと思っていたため、今後の学びによりその具体的な関連性を意識できるようになりました。 外部の意見に刺激は？ また、グループワークでは、他業種の受講生と議論する機会があり、それぞれ異なる考え方や出発点からアプローチする様子にとても刺激を受けました。普段は社内で議論するだけのため、外部との見解の違いに触れることが新鮮でした。 競合分析の活用は？ さらに、今後は競合他社の分析に今回学んだ知見を活かしたいと考えています。具体的には、FCと直営、国内外の市場、出店立地など、数字から企業の特徴を見出し、その強みや弱みを分析しながら、自社に取り入れられるヒントを探していきたいです。来週以降の講義で得た知識を、実際のIR資料で確認することにも意欲を持っています。

サイクル実践の意味は？ 指示、生成、評価というサイクルを何度も繰り返すことで、自分のイメージに近い成果を導き出せると理解できました。このサイクルを意識してできるだけ多く実施することが大切だと感じています。また、デジタルの進化によりデータ化できるものが増えた結果、今まで存在しなかったビジネスチャンスが秘められているという実感を得ました。 AI活用現場の工夫は？ まずは実際に使ってみることが重要です。具体的には、以下の取り組みを行っています。 ・毎日の業務の中で、意識的にAIを活用する ・週に1回、同じテーマで複数のAIモデルを試し、その結果を記録する ・月に1冊、AI活用やプロンプトに関する本を読む ・社内の同僚に、実際に使っているAI活用法を共有する 記録と共有で何が変わる？ さらに、記録の方法や学習の進め方、そして社内メンバーとAI学習について共有する方法なども、引き続き模索していきたいと考えています。