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単価

に関する学び

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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。

規模の経済性とは？ 企業活動における「規模の経済性」について、多く仕入れることで単価は下がるが、これが必ずしも適切な解決策とはならないことを理解しました。生産数が増えることで固定費の比率は下がりますが、これは一定したリズムで生産できる場合に限った理論です。実際の企業活動では月ごとにバラツキが生じるため、自社の商品や生産体制を十分に把握した上で考慮する必要があります。特に固定費の利用法については、旧部署から人件費が先行するため、パラダイムシフトが必要だと感じました。 範囲の経済性は？ さらに、「範囲の経済性」に関しては、シナジーという言葉で理解が進みました。動画で説明されていた多角化における固定費が増加するケースについて、似たような行動をしているので注意が必要です。社内の複数部署から業務を引き受けているため、業務に習熟するまでの期間が必要であり、これも範囲の経済性に関連すると感じています。 ネットワークも狙える？ ネットワークの経済性を大規模なものではなく、ニッチなもので実現させることを目指しています。特に、今後後発でBPO事業に参入する予定であり、独自性の追求に努力を続けたいと思います。個人的には、現状では取り組んでいない領域でのチャレンジを実現するために動き出そうと考えています。 ビジネス法則を見直す？ 最後に、ビジネスの法則についての学びを深める必要性を感じています。グループワークでも同様に感じたことですが、用語の意味を調べる機会が多く、先人の知識を十分に活用できていないと反省しています。今後は、MBA用語集を活用し、最低限知っておくべきことを優先的に習得していきたいと考えています。

仮説の意義は何？ ビジネスにおける仮説とは、ある論点に対する仮の答えを意味します。重要なのは、正しい答えに決め打ちせず、複数の仮説を挙げることで網羅性を確保することです。仮説には「結論の仮説」と「問題解決の仮説」があり、時間軸によって過去の検証と未来の予測で内容が変わります。 仮説をどう検証する？ 問題解決の仮説は、問題解決のプロセスに沿って、WHATからWHERE、WHY、HOWへと各要素に仮説を立てるものです。このアプローチにより、検証マインドが向上し、問題意識や改善点への気づきが促進されるという利点があります。 仮説は広く捉える？ ゲイルを通して学んだのは、正しい答えに近づけようと意識するあまり、仮説の範囲が狭くなってしまう可能性があるという点です。思いつくままに仮説を列挙してみることで、仮説の網羅性や全体像が明らかになることを実感しました。また、数値を用いた費用対効果の分析手法も学ぶことができ、有用な気づきとなりました。 売上の原因を探る？ 具体的な例として、売上分析においては、単価が低いことやコストが上回っていること、あるいは季節性の変動によって患者数が左右されるなど、さまざまな仮説が考えられます。これらの仮説は、結論の仮説として売上未達の要因を示すものと、問題解決のプロセスとして原因究明のための仮説として整理することが求められます。 仮説報告はどう？ 毎週の売上数値進捗報告では、複数の仮説を設定し、その検証結果と合わせて報告することで、仮説立案のプロセスに説得力を持たせることが大切だと感じました。月末には、立てた仮説を通して得た気づきを言語化し、次のステップに活かす姿勢が必要です。

規模の経済はどう考える？ 規模の経済とは、生産量や調達量を拡大することで、１つあたりの単価を低減する現象を指します。例えば、固定費や変動費というコストが一定の場合、生産数が増えると総コストは上昇するものの、各製品にかかる単位コストは下がります。しかし、これはあくまで全ての製品が販売されるという前提があるため、売れ残りが生じると逆にコストが増大してしまう可能性もあります。 範囲の経済はどう捉える？ 範囲の経済は、同じ企業が共通の設備を用いながら異なるサービスや製品を提供することで、全体の経済性を向上させる考え方です。たとえば、配送設備を活用して郵便物だけでなく荷物の配送も行うことで、新たな立ち上げに比べ圧倒的に低いコストでサービス拡充が実現できます。 ネットワークの価値は？ また、ネットワーク効果は、ネットワークに参加する人数が増えるほど、その価値や経済性が大きくなる現象を意味します。具体例としては、あるチャットアプリの場合、参加者が増えるにつれて利用可能な接続数が飛躍的に増加し、結果としてシステム全体の価値が向上することが挙げられます。 組織内の情報共有は？ 一方で、私たちの組織内では、各部署内のみで情報が共有されるなど、ノードが分断されている点が課題だと感じています。部署の枠を越えてネットワークで繋ぐことができれば、効率性の向上や知識の集積にも寄与するのではないかと考えています。 AI導入の未来は？ さらに、AIが広く導入され、工程が完全に自動化された未来においては、従来の学習や習熟効果がどのような形で現れるのかという点にも疑問を感じます。

高単価モデルの特徴は？ ミノルとアキコのケースを通じて、同じカフェ業界でもビジネスモデルが異なれば、売上高や粗利益、構成比といった財務指標が大きく変わることが理解できました。とくに、ミノルは高単価モデルであるため、項目ごとの金額や構成比からその特徴が一目瞭然です。また、高単価である分、販管費も高くなる傾向があると認識しました。 営業利益の秘密は？ 両者の営業利益率は同じ３％にとどまっているものの、ミノルの絶対金額が大きく、客数は少なくても売上が多いという特徴が見受けられました。ミノルの場合、原価や販管費が高くても営業利益額が大きく出るため、ビジネスモデルとしては魅力的に感じました。一方で、費用負担を抑えるためにコスト削減を進めすぎると、品質低下や顧客満足度の低下、リピーターの減少など、悪循環に陥るリスクがあることも理解させられました。 低価格の難しさは？ アキコのビジネスモデルは、参入障壁が低いという点では魅力がありますが、大手チェーンとの差別化が難しいという課題もあると感じました。特に、低価格路線の場合、人件費が大きな課題となることが予想され、事業規模が拡大するとさらに別の視点が必要になるのではないかと考えました。 PL確認の重要性は？ また、自社のPLを確認することの重要性を再認識しました。自社のPLが思い描いたビジネスモデルに沿っているか、あるいは事業のコアバリューを反映した施策が講じられているかを、社内でしっかり議論する必要があると感じました。理想と現実のギャップを埋めるための具体的な施策を検討することが、持続可能な経営につながると考えています。

課題の裏側は何？ 課題に取り組む際は、各要素を因数分解し、ステップごとに整理することで納得感が高まると実感しています。今回の課題も、最初はアンケートによる満足度の低下に着目しましたが、さらに深堀りすることで、事業の柱である上級クラスの今後の採用方針まで課題が波及していることが見えてきました。目の前の問題を一気に解決しようとするのではなく、その課題から導かれる仮説をひとつずつ丁寧に検証し、対処していく姿勢を大切にしています。 分析の進め方はどう？ また、業績に直結する数字の悪化など、すぐに解決できる施策を探すことに注力しがちですが、分析のステップをじっくり進めると、チームビルディングや個々の業務の進め方など、すぐには表面化しない根深い問題にも気づくことが多いと感じています。こうした課題に対して、全員が納得しながら解決に向けて取り組むためには、段階を追って問題解決を進めることが重要であり、わかりやすいアプローチが求められると感じました。 仮説の説明はどうなってる？ 自分の考えた課題と、分析によって得られた仮説や解決策を順を追って説明することで、関係者にも理解しやすくなると考えています。また、一度に説明しても伝わりにくいため、各会議の場でテーマごとに議題として取り上げ、直接関係するメンバーに課題を提示するようにしています。例えば、ある会議では売上改善のための施策や単価、人数といった具体的な対策、さらにターゲットとすべき客層や現行の営業アプローチの方法など、段階的に議論を進めることで、最も効果的なアプローチを模索しています。

なぜ目的を明確に？ データ分析を始める前に、何のために分析を行うのかを自分自身で明確にすることが大切だと実感しました。たとえば、ただ「売上を上げる」といった大まかな目標ではなく、単価の向上や客数の増加、さらにはリピート客数の増加といった細かな目的に分解することで、具体的なデータの必要性が見えてきます。 どう仮説を組み立てる？ 目的が定まったら、その目的に沿った仮説を立てることが重要です。普段の経験から導かれる傾向や、検証に必要なデータの方向性を見極めることで、より実効性のある仮説に繋がると感じました。 範囲の整理はできた？ 分析の範囲は、状況の把握、課題の特定、そして最終的な解決策の提示と幅広いものがあります。たとえば、舞台関連の業務で観客のデータやアンケート結果を扱う際も、リピーターの観劇回数を増やすための施策や、特定の公演回における入場率の偏りを解消するための工夫を検討するなど、具体的な目的に基づいて分析に取り組む必要があります。 経験から何を学ぶ？ 実際に、目的が曖昧なまま全てのデータ取得を依頼してしまい、大きな負荷をかけてしまった経験もあります。もっと目的を絞って依頼していれば、時間も労力も節約できたと反省しています。 今後の改善策は？ これからは、データ収集の前に必ず「何のために」分析するのかを立ち返り、その目的が状況把握なのか、課題識別なのか、または解決策の提示なのかを明確にし、最小単位に分解した目的を一つずつ積み上げながら大きなゴールを目指していきたいと思います。

初期の分析結果は？ 物販店の２割削減商品の仮説では、以下のような視点で分析を行いました。まず、データの重心は平均によって決定し、前年同月との販売比較を行いました。また、客単価や平均購入数、近隣店舗との売り上げ比較、顧客のインバウンド需要が変動した理由として、為替レートや可処分所得の変化にも注目しました。これに加え、アンケート施策も取り入れることで、順序立てて考えられるようになりました。 未知領域はどう？ 次に、分析がまだ行われていない未知の領域を探るため、仮説を立てる必要があります。KPI以外のデータも分析の対象とすることで、現状を打破することを目指しています。そのために、データ分析手法に行動経済学や神経経済学の視点を取り入れ、心理的なデータ選択を通じて新しいデータ取得方法を確立したいと思います。最終的には、消費者の満足度や不満足度の要因を数値化し、顧客視点を重視した満足度向上に努めたいと思います。また、大量のデータを扱うため、ビッグデータ解析にも挑戦する予定です。 実務活用の振り返りは？ 行動計画としては、本研修で学んだデータ分析や問題解決、仮説思考を実務でも活用していきます。これらのスキルは、データ以外の業務にも応用できると確信しています。研修で実施したことと実務での分析結果を2ヵ月間比較し、自分なりにレビューを重ねて、どれだけ浸透したかを振り返ります。また、ストレッチ領域として、ビッグデータに触れ前処理に苦労すると思いますが、実際に手を動かして経験を積んでいくことから始めていきます。

現状は何を示す？ 問題解決のプロセスでは、まず「What：問題の明確化」から始め、現状とあるべき姿のギャップを把握します。現状を定量的な数値で示し、関係者間で共通認識を持つことが重要です。取り組むべき問題は、単なる異常事態の解消だけでなく、目指すべき姿へ到達するためにも活用できます。 どこに問題が潜む？ 次に「Where：問題個所の特定」に進みます。ここでは、Whatの段階で整理した構造を基に、具体的な問題箇所を抽出します。たとえば、売上の構造を「客数×客単価」といった形で分解することで、問題所在を明確にすることができます。 なぜ原因を探る？ 「Why：原因の分析」では、特定した問題箇所をさらに下位概念に分解し、具体的な原因に迫ります。詳細な原因把握は、問題解決のための重要なステップとなります。 どう取り組む解決策？ 最後に「How：解決策の立案」を行い、制約や条件を踏まえた上で効果的な対策を導き出します。各ステップを順に辿ることで、全体像を把握しながら解決策を組み立てることが可能となります。 どうしてツリーを活用？ また、クライアントから抽象的な課題が事前に提示されることが多いため、ロジックツリーを作成して情報を整理することが効果的です。全体の流れや解像度を上げることで、関係者間の認識合わせがスムーズになり、感度の良い切り口を見つけやすい環境が整います。案件のキックオフ時には、まず自分なりにロジックツリーを構築し、可視化することでその効果を実感できるでしょう。

分解の切り口は？ 先週までの学びで、分解することの重要性については理解が深まりましたが、どのような切り口で分解すれば良いのか疑問にも感じていました。今週の学習で、分解の際に使える代表的な切り口について理解できたことは大きな収穫です。 どの手法を試す？ まず、層別分解では、全体を定義した上で「～である／～でない」や年齢、性別、地域などの基準で部分集合に分類します。次に、変数分解では、売上を「単価×販売数量」、利益率を「利益÷売上」といったように、ある事象を構成する変数で分解して考えます。そして、ある事象に至るプロセスごとに分け、その中でいずれの段階に問題があるのかを明確にする方法もあります。 ユーザー離脱の理由は？ 現在、会社の採用サイトではユーザーの離脱が多く、目的のエントリーに至らないという課題があります。そこで、ユーザーがどの段階で離脱しているのかを把握し、改善策を検討するために、プロセスの分解を用いてユーザー行動を細分化し、どのフェーズにボトルネックが発生しているか、また何が離脱の原因となっているのかを明らかにしようと考えています。 どの改善策が効果的？ 具体的には、ゴールデンウィーク明けに課題に取り組む予定です。まずはプロセスを分解し、各段階で確認できる数字を抽出します。数字に極端な変動がある部分を特定し、そこから仮説を立て、問題の洗い出しを行います。私は、頭を整理するために紙やノートに図を書きながら進める方が分かりやすいため、その方法で取り組むつもりです。

情報で迷う理由は？ データ分析の際、目についた情報に振り回され、時間がかかってしまうことや、都合の良い情報ばかりに頼って決め打ちになってしまう問題を感じています。そこで、MECEの考え方を取り入れることにしました。 MECEの切り口は？ MECEには、全体を複数の部分に分ける層別分解と、全体を構成する変数に分ける変数分解という2つのアプローチがあります。たとえば、層別分解では年齢、季節、販売チャネルなどで分析し、変数分解では売上＝客単価×客数や売上＝商品単価×販売数のように捉えることができます。 分解できないのは？ また、MECEに分解できない例として、モレなしでダブリがある、モレありでダブリがない、モレありでダブリもある場合が挙げられます。今後は、売上分析や業界、顧客分析、さらには業務の課題解決にもこの考え方を積極的に活用していきたいと考えています。 データ加工のポイントは？ 現在、売上分析データを加工中であり、来週からはMECEの視点を取り入れたデータ加工を進める予定です。加えて、ロジックツリーを書き出すことで思考のスピードアップを図りながら、業務の課題解決に向けた取り組みも強化していきます。 情報取得の見直しは？ 以前、情報の取得に時間がかかることや、都合の良い情報だけを集めて決め打ちしてしまう点に気がつきました。そのため、現在作成中のデータをもう一度フラットに俯瞰し、MECEを意識したフレームワークを使って再検討に努めています。

数字の見方を再考しましたか？ 数字を見たとき、なんとなく自分なりの答えを出して、その答えに合うような分析をしているのではないかと思うことがあります。しかし、実際にグラフ化したり、さまざまな切り口から数字を分解すると、全く違った見え方をすることがあります。この体験から、自分にはそのような癖がついていると反省しました。 固定観念をどう破る？ 業績やマーケティングの結果を分析する際に、この経験を活かせると感じました。売上が下がっているときに、「人手不足だから」や「閑散期だから」といった固定観念に基づいて数値を分析していることに気づきました。後から振り返ると、本当の原因は他にあったのではないかと思うことがあります。そこで、切り分け方や見せ方を工夫し、より根拠のある分析を行い、業績向上と改善行動につなげていきたいと考えました。 分析スキルの向上方法 数字を切り分けるためのスキルを身につけたいと思います。与えられた数字だけでなく、分析におけるフレームワークを学び、実務で活用できるようになりたいです。 価格設定で何を意識する？ 今後、自社で運営している宿泊施設の価格設定業務において競合分析・自社分析を活用していきたいと考えています。さまざまな要因を分析し、一室あたりの価格を設定していますが、これまでは根拠が曖昧でした。今後は、より細かく根拠を持った価格調整を行い、顧客満足度を下げることなく、単価を上げていけるようにしたいと思います。