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分析 ✕ 比較

に関する学び

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視覚手法は有効？ 相手に何を伝えたいのかを整理した上で、グラフ化や文字のフォント、色づかいといった視覚的手法を活用することの重要性を再認識しました。これまで日常のプレゼンテーションで実施してきた手法も、実際にその効果を見直す機会となりました。グラフの種類によっては伝えたい内容がより効果的に伝わるものもあれば、逆に伝わりにくくなってしまう場合もあるのだと感じました。また、文字の装飾についても、その効果を意識して丁寧に活用することで、より分かりやすい表現が可能になると実感しました。 会議資料はどうする？ 今後は、事業戦略会議資料や事業計画のスライドにこれらの知見を活かしていきたいと考えています。会議資料では、期の初めから時間経過に伴い売上や利益率が変化していく様子を示し、伝えたいポイントを明確に強調することで、資料全体がより分かりやすくなると思います。事業計画においては、過年度との比較や現状分析から次年度以降に注力すべき分野、来期の目標など、視覚的に理解しやすい丁寧な資料作りを心掛けていきたいです。 改善点は何だろう？ また、これまで作成してきた資料を振り返り、改善点を見つけ出すことも重要です。伝えたい内容に沿った順序でグラフや図表を配置し、強調すべき箇所には適切な装飾を施すことで、視覚的な訴求力を高め、読みやすく最後まで関心を引き続けられる資料にしていきたいと思います。

分析と整理の違いは何か？ 「分析」、「収集」、「整理」はそれぞれ異なる作業です。データ整理で分析が終わることもしばしばあり、比較対象があいまいになることもあります。また、見せ方に時間をかけすぎると、「相手に伝えたい」という本来の目的が不明瞭になることが多々あります。これは、「分析とは比較である」ことや「目的に立ち返ること」がしばしば抜け落ちがちだからではないでしょうか。楽な方に流れる思考や、目に見える分かりやすいものに飛びつきやすいバイアスに引っ張られる癖があります。自分の特徴を含めてこれらをしっかり俯瞰して整理しておかないと、学びの方向性やその捉え方がずれてしまう可能性もあると感じました。 常に数値を更新する重要性 販売状況や市況状況、社内状況の分析を進める中で、過去の基準や初期値がたびたび変更されてきました。分析が比較である以上、常に更新された数値のみが注目されることが多いです。このような状況では正確な分析ができず、意思決定に繋がらないと感じています。これはとても危険なことかもしれません。 データ整理はなぜ重要か？ 様々な分野で目的とされることを視野に入れ、使用されるデータの洗い出しを行います。比較するためにも整理が必要ですので、いつでもデータを抽出できるよう、整理を行うことが重要です。整理された状態から、それぞれの目的に合わせた比較基準を設計することが求められます。

問題の本質をどう捉える？ 問題解決プロセスについて学んだ内容は、まず「ありたい姿」と現状を比較し、そこに存在するギャップに着目する点から始まります。その上で、問題を構成する要素に分解し、ロジックツリーを用いながら要素間の関係を整理していく方法を学びました。ここでは、MECEの原則を意識しながら、WHAT、WHERE、WHY、HOWといった各視点で問題を詳細に捉えていくプロセスが重要です。特に、どこに問題が潜んでいるか（WHERE）の特定が解決への大きな手がかりとなります。 広告関連の要因は？ たとえば、広告効果を測るデータで前回のCPと比較し、数値に大きな乖離が見られる場合、このプロセスは有効に働きます。その際には、広告以外の宣伝活動があったか、テレビで取り上げられたか、他社が類似のCMを始めたか、または在庫の問題がなかったかなど、さまざまな要因を洗い出して、どうすれば問題が解決できるかを検討することが求められます。 部門へ依頼する理由は？ 現状では、業務スコープの中でデータが正しく取り込まれ、出力される段階で分析が終了してしまっていることが多く、結果としてその分析作業は別の部門に依頼しているケースが見受けられます。今後は、アナリストとしての視点を強化し、データを直接営業チームに提供できるよう、問題解決プロセス全体に対する理解と取り組みをさらに深めていきたいと感じました。

比較検証で何が分かる？ データ分析の魅力は、データを漏れなく比較することで仮説を立て、現状を正確に把握できる点にあります。理想の状態が明確になると、実行可能な改善策が見えてくるため、比較検証はとても有効です。また、ヒストグラムや散布図を用いることで、データのばらつきを視覚的に把握でき、適切な分解や分類により分析の精度が向上します。これにより、異なる視点から問題点や改善案を検討できる点が非常に魅力的だと感じました。 実務でどう活かす？ 学んだフレームワークを実務で活用するため、過去のデータ分析を再実施し、問題点と改善策を明確にすることを試みました。現状把握には５W１Hを用いた定量的な分析を行い、現場でのヒアリングと合わせることで、実際のデータとのズレを確認しながら解決策を検討しています。これまでグラフを活用してきましたが、ヒストグラムや散布図の導入は初めての試みで、今後さらに活用していきたいと考えています。 効果的な選定法は？ 効果的なデータ分析には、収集時に重要な項目を明確にし、適切なデータを選定することが欠かせません。定期的な可視化によりデータの傾向を把握し、その結果を共有することで継続的な改善が図れます。また、What、Where、Why、Howといったステップを守ることで、思考の幅が広がり、仮説とデータに基づく検証を通してより実践的な分析が可能になると実感しました。

他社との差別化に課題はある？ 事業会社に携わっていた際、他社との差別化について意識していましたが、それがかなり主観的だったかもしれないと反省しています。「こうしたい」という思いと、実現可能なことや顧客から求められているもののギャップを埋めなければ、ビジネスとして成り立ちません。 フレームワークの活用で何が変わる？ 各種のフレームワークは客観的な判断に有用ですが、顧客の設定（もしくは創造）がすべての軸となることが深く理解できました。3C、SWOT、バリューチェーン、VRIO分析を用いて、現実的かつ需要に適い、持続可能な差別化を打ち出すことに役立てていきたいと思います。 中古車販売で差別化するには？ 中古車販売事業は競合も多く、とてもありふれた商売ですが、ポーターの3つの基本戦略が非常にわかりやすく当てはめられます。他社との比較が容易にでき、自社の差別化戦略に繋げられそうです。 フレームワークをどう実践する？ 学んだフレームワークはとにかく使ってみなければスキルとして定着しないし、良し悪しの判断もできません。フレームワーク自体に良し悪しがあるわけではないでしょうが、合う合わないの問題はあるかと思います。 現状把握で安全なスタートを！ どの方向へ向かうにしても、現在位置を正確に把握することで安全確実な一歩を踏み出せると考えます。まずは冷静な現状把握が必要です。

代表値の意義って？ 代表値は、大量のデータを分析して大まかな実態を把握する際に重要です。特に、単純平均を用いるときには標準偏差も算出し、データのばらつきを確認することで、異常なデータを見つけることができます。グラフを比較・解釈し、仮説を立てることで、次の分析段階の方向性が明確になるのもポイントです。また、幾何平均は成長率や変化率の平均を求める際に用いることが適しています。 ターゲットをどう掴む？ 競合や生活者ニーズを把握するため、製品購入者の年収や性別、年代、世帯人数を抽出します。そして、各製品のターゲットや、どのような生活者にどの製品が刺さるのかを理解するために、膨大な製品数から単純平均と標準偏差を用いて概要を捉えた後、詳細なデータ分析を行います。 販売戦略は何が鍵？ さらに、注力ブランドの選定では、プロモーションや割引なしで販売好調な製品は、商品力が高いと考えられるため、これらを拡充したいと考えます。販売好調な製品の優先順位を決める際にも、幾何平均を基準の一つにすることが考えられます。 分析の流れは？ 全体を把握するためには、まず代表値を算出し、その際にデータの散らばりを確認します。その後、詳細のデータを分析します。データ分析は「何を見たいのか」により比較対象が異なるため、この点を整理しつつ仮説を立てることが大切です。この流れを習慣化することが望ましいです。

自分の考えに疑問は？ 情報を慎重に読み取り、形式や流れにとらわれることなく、最初に出した自分の回答に疑いをかけることが重要です。特に、どこに重点を置くべきかによってアプローチ方法が異なることがあります。一つの点にだけ集中してしまうと見落としが発生するため、広い視野を持ち、多様な視点からゼロベースで考えることが求められます。 どこを改善すべき？ 新しいコンテンツの開発や新オペレーションの考案に際して、前回のコンテンツ実施時のアンケートを分析し、次回への改善点を見つけます。この際、見えたものをそのまま受け取るのではなく、多様な視点から分析を行い、売上を伸ばすためにどこに注目すべきかを考えます。お客様の声や運営スタイル、人件費など、幅広い視点からの観察と熟考がアプローチ方法に影響を及ぼします。 どんなデータに注目？ これまで、グラフ上で下回っている部分に注目して改善を試みてきましたが、さらなる成長の可能性にも目を向けていきたいと考えています。異なる特性を持つデータを比較することで、新たな発見が生まれる可能性があるため、目の前のデータだけでなく、それに関連するデータにも焦点を当て、イシューを特定することが求められます。また、様々な視点からの意見が新たな気づきをもたらすため、自分一人で考えるのではなく、ミーティングやデイリーの引継ぎ時間を活用して意見を共有し合うようにしたいです。

分析の目的は何？ 分析は、目的に応じた比較作業として位置づけています。分析の際には、まず目的を明確にし、その目的に沿った仮説検証に必要な項目とデータを収集、分類します。そして、比較対象や基準を設定することで、結果が意思決定につながるよう意識しています。 データの見せ方は？ また、データの性質に合わせた見せ方を心がけることが大切です。データ分析で明らかにしたい事柄に最適な表現方法を選ぶことで、無駄なデータ加工を避け、例えば帰還した機体を基に無駄のない結論を導くといった論拠のあるアプローチが可能になります。 仮説と経験はどう関係する？ 実際、Webサイトのアクセス解析を日常的に行っているため、データから仮説を立てる経験はあります。しかしながら、売上向上や認知拡大、新規ユーザの獲得といった本来の目的達成のために、どの分析手法を用いるべきか、その根拠となるデータ解析に結びつけることが必要です。 追跡設定の必要は？ さらに、解析ツールにおけるデフォルト設定以外のトラッキングに関しては、どのデータを収集すべきかが不明瞭になりがちです。よって、まず目的をはっきりさせ、必要な要素を明確に把握することを心がけています。また、取得できるデータの切り出し方次第で得られるインサイトは異なるため、どのデータがあればどのような推論が可能になるかを意識し、分析スキルの向上を目指しています。

どうして論理で考える？ 問題解決にあたっては、「what」「where」「why」「how」という順序に沿い、論理的な流れを重視することが大切です。各段階で仮説を立て、安易な原因の特定や根拠のない解決策にならないよう意識しています。 仮説の深掘り大事？ また、仮説設定や要素の分解の際は、必要に応じて3C（Customer／Competitor／Company）や4P（Product／Price／Place／Promotion）といった手法を用い、偏らない分析・比較を心がけています。これにより、より具体的で納得できる解決策を導き出すことが可能になります。 どうやって迅速判断？ 日々の業務では、あらゆる意思決定が求められる中、根拠と基準を明確にし、迅速に判断するスキルが不可欠です。社内外で目にする数字やデータに違和感や異常を感じた際は、すぐに原因分析を行い、問題解決に向けた対策に着手することが求められています。特に、決算報告や業績予想の資料作成、報告時には、正確な原因把握と的確な対策が必要となります。 資格取得どう進む？ そのため、改めて決算書の読み方や作成方法を学ぶ必要性を感じています。既に購入している教科書や問題集に着手し、日商簿記の資格取得を目標に、継続的に学習を進めています。帰任後すぐに資格を取得するという目標を掲げ、計画的に勉強を進めていく予定です。

問題分析の新たな視点は？ 問題を分析する際、私は分解して考えることが重要であると認識していました。しかし、まず全体をしっかり定義した上で、MECE（漏れなくダブりなく）を意識した分解方法を考慮することの重要性を理解しました。さらに、その切り口が適切であるかどうかを見直し、別の視点からアプローチすることの必要性も理解しました。 プロジェクトの収益化戦略とは？ 担当部門の売上や利益を拡大する際には、プロジェクト別に社員一人当たりの売上や利益、平均単価を算出し、それぞれのプロジェクトを比較することで問題のあるプロジェクトを特定します。その上で、効率的な単価の引き上げや、社員とビジネスパートナーの入れ替え、もしくはプロジェクト継続を諦めてより収益性の高いプロジェクトにリソースを振り分けるという対策を導き出すことが可能になります。 部門の売上拡大にどう貢献する？ 社員一人当たりの売上を向上させるために、社員とビジネスパートナーの入れ替えや単価アップの交渉の推進が有効です。ただし、業務知識を有する社員の配置換えは現場への負担も大きいため、十分に検討した上で実施することが求められます。また、社員のローテーションを可能にすることで、プロジェクトを離れる社員には新たなプロジェクトを担当させ、その際もビジネスパートナーを活用することで、部門全体の売上拡大につながると考えます。

アキコのカフェで学んだこととは？ アキコのカフェ事例を通して、PLを活用してビジネスモデルや経営理念を浮き彫りにする方法を学びました。理念を維持しながら利益を上げることが重要であり、アキコのカフェの場合、手軽さや日常感がコンセプトです。そのため、値上げではなく、仕入れの原価調整や多くのお客様に来店してもらうための施策、回転率の向上などの手段が必要です。 PLを面白く学ぶには？ これまでPLは無味乾燥な数字の羅列に思えましたが、学習を通じて「難しくなくて」「面白くて」を実感できるようになりました。 自社分析で何を考慮する？ 自社の分析においては、経営理念に沿ったお金の使い方をしているかを検討し、今後の資金使用にも活用できることを確認しました。業界的には属人化しやすい面がありますが、社員を大切にすることがPLにも反映されているかを見極め、それをさらに他社との差別化のために投資していきたいと考えています。 学習時間をどう確保する？ まずは定期的な学習時間の確保が必要です。平日は業務に追われることが多いので、週末の朝に学習時間を設ける習慣を作ることが重要です。それができたら平日にも学習時間を拡大します。具体的には、PLの分析とインプットを行います。同業他社や近隣業種のPLの分析、さらに優秀とされる企業のPLを比較し、経験値を増やして苦手意識を払拭していきます。

データ分析の秘訣は？ 今週は、数字に集約してデータを比較・分析する手法を学びました。単純な平均値だけでなく、データの中心を示す代表値や、どのようにばらついているかを示す散らばりの視点からも計算・分析することで、データの偏りや傾向を正確に捉えることができると理解しました。一方で、単純平均だけに頼ると誤った分析結果に至る可能性があるという点も印象的でした。特に、実践演習での受講者の平均年齢の設問において、単純平均では実際のデータの分布と乖離があることが実感できました。 最適計算方法は？ また、代表値や散らばりには複数の計算方法が存在することも学びました。状況に応じて最適な計算方法を選択し、仮説の検証に役立てていきたいと考えています。 人流データはどう見る？ 例えば、人流データの年度別や地域別での比較において、従来は増加率を用いることが多かったため、得られる情報が限られていると感じていました。今回学んだアプローチを踏まえ、具体的な仮説のもと、どの計算方法が最も有効かを検証していくつもりです。 グラフの意図を探す？ 自分の業務では、可視化されたグラフから示唆を得る場面が多いですが、まずはそのグラフがどのようなデータ項目から構成されているのかを数値で確認し、どのような意図で作成されたのかを図表とともに理解することを意識して取り組んでいきたいと思います。