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分析 ✕ 例

に関する学び

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講座内容の印象は？ ライブ授業のアーカイブを拝見しました。今回の講座は、ビジネスパーソンが陥りがちな視点を見直し、MBA生が効果的にデータ分析を行えるよう構成されていると感じました。他のEMBA生が適切なデータ加工を行い、ケースの課題について効果的な表を作成して発表しているのに対し、私は数値をそのまま載せ、力量の差を感じることが多く、本講座の内容は非常に参考になりました。今後、レポート作成を行う際には、本講座の内容を何度も振り返り参考にしようと思います。 定量分析の意義は？ パソコンを購入する時、私は「価格」と「スペック」を重視しますが、実際にはその場の感覚で購入することが多く、定性的だと感じました。ライブ授業を通じて、定量的な仕分けと表のまとめの大切さ、スモールデータを基に仮説を立て、あるべき姿を検討することが重要であると学びました。 実践の効果は？ 社内の会議や発表の場でも、本講座で学んだ仮説やあるべき姿を考えた効果的な資料作成を実践していきます。この実践により、受け手の印象が大きく変わり、営業やメーカーの社内会議でも限られたリソースの中で短期間に成果を上げることに繋がると思います。ビジネスの場では、勘や直観といった定性的な判断に偏りがちですが、一工夫して定量的にデータをまとめることで、社内で数値に基づいた効果的な判断ができるようになると感じました。 一歩踏み出すのは？ 普段行っている新NISAの株式投資判断や競馬の予測など、小さなことから始めていきたいです。例えば、サステナビリティに力を入れている会社を投資の目標にして、2050年のカーボンニュートラルに向けた資金の投入度をエクセルで分析し、効果的なグラフ作成に活かせると思います。また、ビジネスの場の資料作成では、小川先生の理論を基に、受け手が効果的な判断を行えるよう努めたいと思います。

データ分析の基本を理解する 目的を明確にすること、要素を整理すること、そして比較することがデータ分析の基本だと学びました。特に、分析は比較であるという点が印象に残っています。しかし最も重要なのは、データ分析が「何のため」に行われるのか、その目的を明確にすることだと改めて感じました。ケーススタディではデータ分析が上手くいかなかった例もあり、要因に期間や項目の一般的な回答だけでなく、上司と部下のコミュニケーションについても意見が挙げられていました。そのため、基本に立ち返る必要性を再確認しました。 具体的な要素整理のポイントは？ 具体的な要素の整理を心掛けました。例題で行ったPC購入に関するディスカッションでは、メーカー、金額、スペック、OSなど具体化することで、共通認識が得られやすいと感じました。また、分析の際には定量データ同士、定性データ同士を比較することの重要性も理解しました。平均値についての説明は分かりづらい部分もありましたが、先生が示してくれたビジュアルを通じて少しずつ理解が進みました。 退職分析における「目的」の重要性 私は人事部でDX担当をしており、退職分析を行っています。職種、年齢、勤続年数といった要素を洗い出し、比較をしていますが、「目的」を見失いがちです。退職率を下げるだけでなく、「若手の」離職率、「技能職の」離職率といった具体的な目的を持ち、分析を続けていきたいと思いました。また、グラフを作成して終わるのではなく、伝えたい「メッセージ」をしっかり伝えるための改善も進めたいです。 データ分析で立ち止まる瞬間 データ分析を実践することは重要ですが、一度立ち止まって「目的」を考えること、また定期的にその目的に立ち返り確認することも必要だと感じました。私自身、考えすぎる傾向があるため、要素の整理においては柔軟な思考を持つように心がけていきたいです。

データ分析はなぜ有用？ データ分析は、問題解決を確実に進めるために非常に有用であると理解しました。ライブ授業では、前提条件が整理されていたため、問題解決のステップである問題箇所の特定や絞り込みが比較的容易でしたが、実際のビジネス現場では、これらのステップが難しく、訓練が必要だと強く感じました。 売上減少はどう解決？ 今回のライブ授業では、事業運営における売上減少という問題をデータ分析で解決する演習を行いました。その際の問題解決のステップは、1. Whatで問題を明確にし、2. Whereで問題箇所を絞り込み、3. Whyで原因を分析し、4. Howで解決策を考えるという流れです。 具体分析の進め方は？ 具体的には、売上減少という問題を特定し（What）、売上を構成する客単価や客数のデータ分析を通じて問題の所在（Where）を特定しました。その要因を仮説・検証により原因分析（Why）し、次に打ち手を判断・評価する（How）という手順です。分析においては、データに基づいたストーリーを構築することが重要です。比較対象を明確にし、データを加工して必要な情報を可視化することがポイントです。 差異の原因は何？ 日常業務でも計画と実績との差異分析を行っていますが、浅はかな要因分析に留まらないように、原因分析を網羅的に行うことが重要だと考えます。また、問題を明確にし、問題箇所を特定し、原因分析し、打ち手を考える一連の手順によって、データ分析が目的化せず、何を主張するための分析なのかを振り返ることができます。 定着はどのように？ これらの問題解決のステップを習得し、データ分析を取り入れた一連の流れを月に2回以上実施することで、手法の定着化を図りたいです。特に、問題箇所の特定（Where）に苦手意識がありますが、事例を積み重ねることで対応時間の削減にも取り組みます。

戦略の基礎をどう活かす？ 今週は、差別化の重要性とそれに基づく戦略について深く学ぶことができました。ポーターの3つの基本戦略については、それが戦略の方向性を決定するためのフレームワークであることを理解しました。戦略の方向性を定める際には、コスト・リーダーシップ戦略、差別化戦略、集中戦略の3つを考慮し、競争優位性や戦略ターゲット層の広さを整理します。しかし、競争優位性は常に続くわけではないため、環境の変化に敏感になる必要もあると学びました。 VRIO分析の重要性は？ また、VRIO分析では経営資源の評価において、経済価値、希少性、模倣困難性、組織の4つの要素が重要であると教わりました。その中でも、特に組織が競争優位を築くのに重要であることを理解しました。経営資源を持っているだけでなく、その活かし方も考えるべきであり、ビジネスを展開する上でこの視点を忘れないようにすることの大切さを再認識しました。 新たな手法をどう実践する？ ポーターの3つの基本戦略やVRIO分析を、自分の所属する会社やプロジェクトで実践的に活用したいと考えています。特に、ポーターの3つの基本戦略は新規プロジェクトで用いることで、基本的な方向性をしっかり定めていきたいと思います。そして、実際の企業事例についても調査し、業界をリードする企業がどのようにコスト・リーダーシップ戦略を機能させているのかを分析したいと考えています。 過去の手法はどう活用する？ これまで、3C分析やSWOT分析をよく活用してきましたが、今週学んだ分析手法は新しく、まだ十分には活用できていません。まずは自社のサービスに当てはめて使ってみることで、実践に移していこうと思います。そして、戦略立案の際には、商品の差別化ポイントを明確にし、今回学んだ分析手法を活かして戦略を練っていきたいと考えています。

意思決定はどのように？ ジレンマに直面した際の意思決定プロセスについて、具体的な手順を学びました。仮説を立て、その仮説に基づいてデータを収集し、最終的な結論につなげる基本的なプロセスが身についてきたと実感しています。特に、ある教育機関で見られた事例―忙しさから採用候補者の面接時間が確保できない一方で、面接を行わなければ生徒からの不満が蓄積し、経営に悪影響を及ぼす可能性がある―は、自分がスケジュールを詰め込みすぎている点に気づかされる貴重な経験となりました。講義の冒頭で「データ分析においては、何を目的とするかが極めて重要である」という話を聞いて、改めてその本質に立ち返る機会となりました。 人口減少策をどう見る？ 人口減少対策においては、何をもって効果とするか判断するのが難しく、一見、あらゆる施策を試すような印象を受けますが、実際にはリソースが限られているため、何を課題として捉えるかが大切です。今一度、どのような仮説を立て、どんな事業を展開し、結果をどのように検証するかという一連のプロセスについて考え直す必要があると感じています。最近、ある地域の各自治体が実施する政策の一部を説明変数として、UIJターンに影響を与える要因を分析した論文に触れる機会がありました。施策分野ごとに縦割りで考えがちな現状に対して、異なる組み合わせが流入人口に与える影響を示すデータに、非常に新たな視点を得ることができました。 データ調査の下準備は？ 自力で高度な分析を行うには限界があるものの、まずは地域内の市町村が実施している政策を類型化し、その一覧を作成するなど、データによる調査の下準備が可能だと考えています。具体的には、関係人口や交流人口を創出する施策、雇用創出に関する施策、住居に関する施策、さらに子どもや子育て支援に関する施策について整理し、評価データをまとめていく予定です。

すべての学びは繋がる？ 6週間の講義を振り返り、最も印象的だった学びは「すべての学びは結び付いている」ということでした。もともと興味を持っていた分析手法やその評価方法には多くの新しい発見があり、非常に刺激的でした。しかし、分析に基づいて仮説を立て、それを生かすためにはマーケティングの知識が必要だということに気付きました。過去に学んだことと今学んでいることがつながり、新しい視点が得られたこの体験は非常に刺激的でした。 マーケティングとデータ分析の相乗効果 知ったつもりでいたマーケティングに関するフレームワークをデータ分析で活用することにより、学びが独立したものではなく、結び付けることで価値が生まれるのだということを実感しました。この経験が一番の収穫だったと思います。 異動後の目標と実践 講座の受講期間中に営業部門から希望する企画部門への異動が実現しました。異動までにデータ分析やマーケティングに関する学び直しを行いたいと思っています。講座で学んだデータ分析の基礎的な手法は、現在の部署でも十分活用できます。まずは今の部署で可能な分析を行い、学びを実践に移したいと考えています。まずは営業部門の販売実績から現状を把握し、マーケティングのフレームワークを活用して今後取るべき打ち手について考え、同僚と意見を共有したいと思います。 新しい提案とその影響 異動するまでに今回学んだデータ分析手法を用いて、営業部門の現状分析やそれに基づいた仮説の立案を実施したいと考えています。現部署では経験や勘を重視する風潮があり、それ以外の判断基準がない状況です。たとえ私の提案が採用されなくても、新しい考え方の実例を示すことで変化のきっかけとなれば良いと思っています。そしてこの経験、特に反省点を次の部署で生かし、新しい環境でも様々なことに挑戦してみたいと思います。

Week6での気付きは？ Week1から学んでいたことが、ようやくWeek6で腑に落ちた感じがしました。 仮説思考の重要性とは？ ライブ事業では、ストーリーを立てて分析する方法を具体的に学びながら復習することができました。 よい分析のためには「仮説思考」が重要です。まず目的を明確にし、問いに対する仮説を立てます（例：打率ではなく失塁率が高い選手が原因ではないか）。次にデータを収集し、その仮説をデータで検証します。仮説がデータにより証明されなければ、新たな仮説を立て直します。 データ収集はどう進める？ データ収集の手段としては、検索エンジンや公開データ、アンケートやABテストなどがあります。 分析を進める際の5つの視点として、以下の点が重要です： - インパクト：影響度の大きさ - ギャップ：何がどのように違うのか - トレンド：時間的な変化の傾向 - ばらつき：分布に隔たりがあるか - パターン：法則性があるか WEBマーケティング分析のポイント グラフ化のステップとしては、まず仮説やメッセージを明確にし、比較対象を決めて、適切なグラフを選びます。 WEBマーケティングの売上に繋がりやすい顧客の分析には、以下の点を考慮していきます： - 企業規模や購入製品群（リピート購入か、多種製品群を購入しているかなど） - 地域による差異 - 製品の月別の差異 - 顧客情報の獲得経路の有効性 これらをMECEに分解し、先入観を避けつつ仮説検証を進めます。 来月以降、少し余裕ができるので、上記の分析を進め、WEBサイトの改善を図ります。ロジックツリーの活用で細かく分解しつつも、Week6の講義にあったとおり、目的に必要な分析範囲を見極めたいと思います。また、メンバーに説得力のあるプロセスを踏み、説明することも重視したいと思います。

戦略の捨て方は？ 今週は「戦略における捨てること」について学び、実践演習では営業先の売上に関する情報を用いてROIを算出し、優先度を下げるべき営業先の事例を分析しました。 苦手意識の理由は？ 講義では、日本企業が捨てることに苦手意識を持っているという話があり、自社にもその傾向を感じると同時に、ファーストリテイリングや日立製作所のように、選択と集中を積極的に進めて収益性を高めている事例もあると理解しました。 資本コストの影響は？ また、上場企業においては、資本コストを意識した経営が求められる中、捨てる選択がますます重要になるのではないかと考えるようになりました。 取引先の扱いは？ 業務上、複数の取引先とやりとりする中で、要求が細かく、契約書以上の依頼をするクライアントが一定数存在するため、こうした顧客情報は社内で共有し、非積極顧客として管理していく必要があると感じています。 修正対応の基準は？ 納品後の修正対応については、納品内容に問題がある場合は当然対応するものの、問題がない場合や細かい点に関しては、すべてを無条件に受け入れるのではなく、一定の姿勢を保つことも大切だと考えています。 顧客リスト整備は？ そのため、積極顧客リストと非積極顧客リストを作成し、営業部門と連携して、非積極顧客の案件は基本的に受注しない方針を進めていきたいと思います。 CADはどう外注する？ さらに、建設コンサルタント業界では3D CADの導入が進んでおり、現状、社内人員で作成しているものの、業務フローを鑑みると外注に依頼する方が現実的と考えます。今後は、社内で人材を育成するのではなく、3D CADを扱える外注先の開拓や、必要に応じて外部企業の買収などを通して、対応力の向上を目指していく必要があると感じました。

ABテストの学びを深めるには？ 問題の原因を探るためのポイントと、適切な解決策を決定するための手法である「ABテスト」について学びました。 まず、問題の原因を探るためのポイントとして、以下の二つが挙げられます。 1. プロセスに分解すること。 2. 解決策を検討する際には、複数の選択肢を洗い出し、その中から根拠をもって絞り込むこと。 ABテストの手法はどう実行する？ 次に、ABテストの手法についてです。ABテストでは、できる限り条件を揃えることが重要です（例えば時間帯や曜日）。具体的なステップは次の通りです。 1. 目的を設定する。 2. 改善ポイントの仮説設計を行う（ABテストの立案）。 3. 実行する。 4. 結果の検証と打ち手の決定を行う。 SNSフォロワー増加策の提案 直近の課題として、所属組織の公式SNSアカウントのフォロワー数増加策にABテストを活用したいと考えました。 具体的な解決案は以下の通りです。 - 目的の設定：フォロワー4000（現在2000） - 検証項目：フォロワーの属性、いいね回数、再投稿回数、テキストの文体、メディアの有無 - 仮説：文体が固くとっつきにくいのではないか - 解決策：ABテストを行い、1週間程度、「ですます調」と「だである調」で投稿の文体をテストする この課題解決案を所属部署に提案します。 問題解決の手順は？ 最後に、問題解決の4ステップを説明します。 1. What：問題の明確化→同業他社に比べてフォロワー数が増えない 2. Where：問題箇所の特定→投稿への反応が少ない（いいね、再投稿） 3. Why：原因の分析→投稿頻度が少ない？文体が固い？ 4. How：解決策の立案→ABテストで文体を変えて投稿してみる 以上、学んだ内容と計画した解決策について共有させていただきます。

現状分析の秘訣は？ 自社の差別化を検討するには、まず自社の現状を徹底的に分析することが重要です。他業種を含む自社および他社の情報を客観的に整理するためには、フレームワークが非常に有効です。差別化施策を立案する際には、以下のポイントを考慮する必要があります。まず、ターゲットが明確に絞られているかどうかを確認します。次に、ターゲット顧客にとって価値があるかどうか、また他社が簡単に模倣できない独自性や自社の強みが打ち出されているかを検討します。そして、実現性や持続性に課題がないかどうかや、利益率が向上する施策になっているかも確認します。これらの検討には、自分の意見だけでなく周囲の意見を取り入れることが重要です。VRIOフレームワークを活用することも役立ちます。 ターゲット整理はどう？ 現在、自社は幅広い顧客層に対して製品を提供しており、製品価格によってニーズや競合が異なります。顧客ターゲットの分類を大まかに製品ベースで行っていますが（例：ハイエンド、ボリュームゾーンなど）、この分類が顧客ターゲットに適切にマッチしているかどうか、VRIOを用いて整理したいと思っています。 組織文化の魅力は？ さらに、他社が模倣できない要素として自社の組織文化があることに気づきました。この高いシェアや顧客満足度は、先輩方が築いてきた良い文化に基づいていることを理解しました。 話し合いで見出す？ 差別化を打ち出すためには、自社の強みや他社情報を客観的に把握し、部署内のグループ長と共にVRIOを用いて話し合うことが重要です。そして、差別化を行った結果を来年の施策に反映させます。最後に、チーム内のメンバーに対し、自社に貴重な人材が集まっていることや、この文化が他社には簡単に模倣できないものであることを伝え、全員のモチベーションをさらに高めることが目指されます。

心情と冷静な分析のトレードオフとは？ 現実では、付き合いの長さや関係性、過去の経緯など多くの要素が絡み合い、心情的に優先度を決めていることがあると気づきました。冷静に分析することで、本当に優先度が高いかどうかを判断していく必要があると感じました。 なぜ取捨選択が重要なのか？ 1. 捨てることが顧客の利便性を増す場合がある。 2. 昔からの惰性に流されず、常に新しい意見を取り入れることが重要です。トラブルや環境悪化が改善につながることもあります。 3. 餅は餅屋に任せるべきで、垂直統合のデメリットがメリットを上回ることがあります。思い切って専門家に任せる方が良いです。 新メンバーの意見をどう活かす？ これらの選択を実践するうえで、3つの観点は当たり前だと考えがちですが、実行に移すのは難しいことがあります。新メンバーの指摘から多くの気づきを得ることができるため、経験豊富なメンバーだけでなく、新しいメンバーの意見を取り入れる機会を増やしたいと考えています。 業務分担と体制はどう見直す？ 具体的な事例や惰性から抜け出す重要性についての気づきがよく表現されています。また、新メンバーの意見を積極的に取り入れる柔軟性も素晴らしいと感じます。思考のプロセスや場面をもう少し詳細に描くことで、更なる改善が期待できるでしょう。 正に今、次年度以降の業務分担や体制を整理しており、惰性で継続している業務がないか見直しています。新しいメンバーの意見は的確で、「選択」の考え方を実感しています。社員が担う業務と業務委託する範囲を明確にし、二重のコストや負担を避けるために整理を進めています。組織を統合し、スケールメリットを打ち出すために一時的に業務が複雑になっていますが、優先順位をつけ、継続すべき業務と見直すべき業務を分類していきたいと考えています。

数字分析で見える傾向は？ 数字をいくつかのパターンでグラフ化し比較すると、傾向や特徴がつかめることがわかりました。知りたい情報に対して、意図的に複数の分析軸が必要であることも理解しました。特に一番の気づきは、一つの分析結果だけを見てすぐに結論を出すのは危険だということです。急ぐあまりに、ついやってしまいがちですので気を付けたいと思います。 分解時の注意ポイントは？ また、切り口を考える際のポイントとして、全体を定義したうえでモレなくダブりなく分解していくことが重要だと感じました。意識してチェックしていないと、歪みが出ることに気付けません。 課題の本質をどう見抜く？ 自分の業務では、お客様アンケートなどを整理する際の切り口を設定するときに使えると思いました。さらに、原因不明な状態で課題改善を依頼された際にも有効だと感じます。例えば、上司から「この課題はおそらくこの辺に原因があるからこの方向性で解決してほしい」と相談され、現場では「ほんとの原因はそこではないと思う」という意見の乖離があった際、どのように調整すればよいか悩むことがあります。そのようなときに、要素分解を用いて課題の本質を明らかにすることができると思いました。 精度の高い分析へ向けて 現在推進しているサイトのUI改善は、ヒアリングを中心に改善施策を検討していますが、今一度データの分析を掘り下げてみたいと思いました。その際に以下の点を実施しようと思います。 - 切り口を複数用意するために、分析に必要なデータを多く収集する - 手を動かして分解する - どんな切り口が分析に役立ちそうか関係者にもヒアリングしてみる - モレなく、ダブりなくの視点で問題ないか、分析の切り口を周囲の人と意見を聞き確認してみる 以上の点を意識して、より精度の高い分析を行いたいと思います。