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分析 ✕ 例

に関する学び

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数字を分解し要素を見極めるには？ 数字を分解し要素に分けることで、どこに差分があるのかを明確にすることが重要です。数字そのものではなく、割合や順番でとらえることで、差異が見えやすくなります。そのためには、割合や順番をグラフなどで視覚化すると効果的です。 多様な観点からの切り分け方は？ 分解の切り口には様々な方法があります。多様な観点から切り分けることで、特徴や差分を特定していきます。特徴がある要素を見つけた場合、他に差異がないかを引き続き分解して検証します。本当にそう言い切れるかという視点で深掘りすることが必要です。 もし分解して特徴が見つからなくても、それ自体が間違いではなく、差分がないことがわかるという成果となります。切り分け方に固執せず、実際に手を動かしてみることが大切です。MECEに基づく切り分けには、層別、変数、プロセスがあります。MECEを適用する際には、最初に「全体」とは何かを定義し、全体の範囲を決めることが肝心です。 分解が市場調査にどう役立つ？ これらの方法は、市場調査や競合他社の分析に役立ちます。例えば、同じ商品やサービスでも各社がどのように成り立たせているかを要素に分解し、差異性を探ることで、仮説を立てることにもつながります。また、業務システムの改善案件でも、どのプロセスにどれくらいの時間や人手がかかっているのかを分解することで、改善策を見つける手助けとなります。 プレゼン資料をより説得力のあるものにするには？ データを加工する際には、クライアントへの資料をより伝わりやすく、説得力のあるものにすることが求められます。数字そのものではなく、割合や順位といった形で意味を視覚化し、要素ごとに差異性や特徴を明らかにすることで、しっかりと説得力のあるプレゼンが可能となります。 全体の定義はなぜ重要？ まずは全体の定義から始め、チームで共有することが重要です。全体の定義ができたら、次は分解の切り口について皆でアイデアを出し合います。それを元に切り口ごとで差異や特徴を分析し、必要があれば更に深掘りします。特徴や差異が出ない場合でも、その事実を記録として残すことが重要です。数字はそのまま使わず、全体の中の位置づけやインパクトのある要素を際立たせるなど、ビジュアル化して関係者の共通認識とすることです。

データ分析における比較の重要性とは？ データを比較することは、他のデータと比較することでその意味合いを読み取ることにあります。繰り返しになりますが、「分析は比較なり」が重要です。単純な平均では見落としやすい情報を把握するために、データのビジュアル化を駆使し、バラつきを視覚的に理解することが求められます。比較を行い、グラフを解釈することで仮説を立て、その結果として次に分析すべきデータや分析の深掘りの方向性が明確になります。 代表値だけで十分か？アプローチを考える 大量のデータを比較するアプローチについて考える際、代表値の使用だけではデータの分布状況がわかりません。データの分布を考慮するために、標準偏差を併用します。標準偏差が大きければバラつきが大きく、小さければデータが集約していることを意味します。また、データをビジュアル化することも重要です。実際の業務では、加重平均とデータのビジュアル化が主に行われています。 代表的な数値には以下のものがあります： **代表値** 1. 単純平均 2. 加重平均 3. 幾加平均 4. 中央値 **散らばりを表す数値** - 標準偏差：標準偏差が大きいとデータがばらつき、小さいとデータが集約している。正規分布と2SDルールも考慮します。「起こりにくいことが起こっている」という実感値は5%です。 分析の深化にはどのプロセスが必要？ 分析の内容に応じた代表値を使い、内容に応じたビジュアル化の方法を考えることが大切です。案件の特徴を「プロセス×視点×アプローチ」で分析することに重きを置くと良いでしょう。会社の施策展開にあたっても、目的に応じた比較を行い、ビジュアル化し、そこから仮説を立てて分析を深めていくサイクルを徹底していきます。過去の導入事例から仮説検証を行い、どの層にヒットしているかをビジュアル化し、現在進めているターゲティングの選定を進めていくことが求められます。 学びの共有はどのように行う？ まず、メンバーにWEEK3の学びを共有し、現在取り組んでいる施策のターゲティングに役立てたいと考えています。根拠のあるデータを作成し、より良い意思決定に繋げることが目標です。代表値と標準偏差の仕組みを理解し、必要に応じて使い分けるために、日常の業務に取り入れてみることから始めましょう。

目的を明確にする重要性は？ 目的を明確にすることと、正しい比較を行うことは非常に重要です。動画の例では、提示された数字をそのまま信じてしまう場面がありましたが、実際のビジネスシーンでも同様の例は多いと感じます。そもそも、その数字は何のために存在するのか？どのような基準で比較しているのか？比較の手法や数字の計算、抽出方法は正しいのか？データの精度や信頼性も重要です。AIの助言を受けて、身近な実例として新聞のチラシやテレビショッピングに出る数字を見て、何を示しているのか粘り強く理解していきたいと思います。例えば、「当社比」とは一体何を指しているのか？私の両親もそのまま鵜呑みにしているようなので、注意したいところです。 戦略経理とは何か？ 経理に関しては、記帳や財務諸表作成がAIや外注で可能になると考えています。ただ、仕訳を行い記帳している際に「不思議だ」と思う点があり、そこを深堀りすることで経費や売上を分析し、会社全体が利用できるデータにすることができるのではないかと考えています。「戦略総務」や「戦略人事」という言葉を聞いたことがありますが、「戦略経理」という考え方もあって良いのではないかと感じます。 データ・ドリブン経営をどう進める？ 意思決定にはデータの利用が不可欠です。データ・ドリブン経営という言葉が以前からありますが、そもそもデータに基づかない経営が存在するかという疑問が湧きました。実際の現場では感覚や感情に基づく経営が主流でしたが、私が関与する場面ではデータに基づいた意思決定を推進していきたいです。 仕事の目的を再確認する重要性 業務全般において、目的を明確にすることが重要です。これまでの仕事の中で、議事録作成などの業務において何のために行うのかという明確な目的がなかったため、非効率的となっていました。しかし、目的を明確にすることで効率的に正しい結果を得られるようになることを意識したいと思います。 転職活動で心掛けることは？ 現在、転職活動中で新しい職場を探している中、今後の行動指針として、意思決定に際しては必ず数字の裏付けを吟味すること、目的の明確化を徹底することを心掛けたいです。また、以前に読んだ本や少しかじった統計検定の内容と重なるところが多いことから、統計学を一度学び直したいと考えています。

思考の偏りを防ぐ方法は？ 思考は無意識のうちに偏りがちです。この偏りを防ぐためには、まず目の前の課題をさまざまな視点で分解し、問題点を列挙することが大切です。過去の事例や類似の事例を参考にしつつ、新たな視点を意識し、失敗例の分析も重視します。その際、項目を分類して整理し、自分とは異なる視点でアプローチを試みます。また、他者との意見交換を行い、異なる部署や職種、年齢の人々と意見を交わすことで見落としていた視点を見出します。さらに、自分の思考を客観視し、異なる発想を取り入れて思考の多様化を図ります。 医療機関の企画立ち上げの鍵は？ 例えば、医療機関で新たな企画を立ち上げる場合、救急患者の受け入れを増やすためのプロジェクト会議が行われます。一般的には断らずに受け入れる体制づくりや業務改善が議論されますが、この会議では、他の医療機関から依頼があった際に職員を派遣するという新たな案が出されました。プロジェクトリーダーはこの案を中心テーマとして採用し、議論を進めることを決定しました。 プロジェクトリーダーの戦略とは？ 議論が進む中で、推進派、慎重派、反対派が形成され、リーダーは推進派に具体的なプレゼンテーションを求め、反対派には負の側面の指摘を促しました。また、参加者全員に他者の視点から考えるよう求め、課題の整理と過去の事例の参考を奨励しました。議論が感情的になりやすいことを懸念し、冷静な意見交換を指示。自分の立場を客観的に見直し、本当の問題点を探る努力をしました。 効果的な会議進行の工夫は？ 会議進行については、プロジェクトの最終目標を明確にすることが重要です。会議方法を事前に定め、時間制限を設けることも一案です。意見交換は言いやすい雰囲気を作り、他者の立場を考慮する視点を持つよう明確に指示します。課題はカテゴリごとに整理し、異なる立場からの意見を評価します。特に、短期的効果と長期的効果を区別しながら、リスクを整理し、解決策を議論します。 会議後の振り返りの重要性は？ 過去の事例をもとに具体的な資料を準備し、成功要因・問題点を明示する努力も必要です。会議終了後には振り返りを行い、進捗を共有します。さらに、リーダー自身も自らの推進意欲が過剰になっていないか再評価し、第三者による評価システムの導入を検討します。

課題の出発点は？ 仕事で求められる課題に取り組むには、まず「問い」を明確にすることが大切です。問いがはっきりしていないと、自分だけでなく関係者全員の考えの方向性が揃わず、答えを見つけるのが難しくなります。また、問いが大きすぎると、思考が広がりすぎてしまうため、適切に絞り込む必要があります。 課題の見方は？ 問いを明確にするためには、まず課題そのものを正しく把握することが求められます。直感的なイメージだけでは、思い込みや偏った視点が働くことがあるため、利用者、経営者、担当者、競合者、上司、部下など、さまざまな具体的視点から課題を見ると、新たな糸口が見つかりやすくなります。さらに、関係するデータをもれなく、ダブりなく分析することも、新たな視点に繋がります。 答えは見えてる？ その結果、たとえ明確な像が浮かばなくても、問題に対して「解」がなかったという答えが得られる場合もあります。問いに取り組む際には、横道にそれず、関係者全体の時間を無駄にしないよう、最初に示した方向性に沿って答えを求めることが重要です。 事例から何学ぶ？ 具体的な事例として、郵送検診の受診者数改善の取り組みを考えます。これまでは、受診者が一般に理解しやすい案内文を作成するため、他の医療機関の文例を参考にするのみで、データ分析に基づいたアプローチは行われていませんでした。今後は、受診者の年齢層や性別、その他の属性をしっかりと分析し、アプローチすべき対象を明確にした案内文を作成することが求められます。案内の方向性が定まった段階で、同僚からの意見も取り入れながらプランを練っていきます。 伝える工夫は？ また、成果につながるアウトプットには、何を伝えたいのか目的を明確にし、主語や述語をはっきりさせることが重要です。説明の組み立ては、結論、目的、理由の順で整理し、状況分析には適切な表やグラフを利用するなど、情報の流れや優先順位にも配慮する必要があります。 今後の課題は？ 最後に、「問い」を明確にすることの重要性や、その際の制約について具体的に理解できる文章になっている点は評価できます。さらに、問いを絞り込む具体的な手法や、異なる視点を活用した経験に基づく考察を加えることで、理解が一層深まることを期待しています。

問いから始める意義とは？ 仕事や業務の成果を上げるために、イシュー（問い）に基づいたアプローチが非常に重要だと感じました。以下に実際の感想文を編集したものを記載します。 まずは、問いから始めることが大切です。自分が問題に直面した際、最初に何を問うのかを明確に意識し、その問いを組織全体で共有することが肝要です。問いは具体的かつ一義的に理解できる形にし、常にその問いを意識して進めることで、ぶれない対策を講じることができます。 データから課題を見極めるには？ 実際に、自身の業務において成果が出ないときや行き詰まりを感じたときには、データを分解し、その中から最も重要な課題を見極めることが必要です。この過程を通じて、適切なイシューを特定し、その改善策を多く出し、最適なものに絞り込むことが有効です。 組織全体で共通イシューを議論する重要性 また、組織運営においてもイシューに焦点を当てることが重要です。特に、KPIの設定や業務効率化、新人の教育などにおいて、多くの課題があるため、組織全体でイシューを明確にし、議論する機会を設けることが求められます。 MTGをどう改善する？ 次に、MTG（会議）の改善についてです。現状では、自他部署とのMTGが報告と意見交換で終わることが多いですが、事前にイシューを特定し、議論の焦点にすることで、MTGをより意義あるものにし、業務改善につなげることができます。 さらに、自分自身の業務においても、行き詰ったときや結果が出ないときには、状況やデータを分析し、イシューを特定して改善策を考える習慣をつけることが大切です。 定例MTGでのイシュー活用法 具体的には、自組織の定例MTGでイシューを提示し、議論の対象とすること、都度、事前に上長にネゴシエートし、組織内に告知してメンバーに考えてもらっておくことが必要です。また、マーケティングや営業のキャンペーン結果をフィードバックする際にも、結果の分析で見えてきたイシューを特定し、事前に議論の機会を探ると良いでしょう。日々の業務においても、週1回以上、イシューを特定して改善策を考える習慣をつけるようにします。 以上の点を意識しながら、日々の業務や組織の運営に取り組むことで、より効率的で効果的な成果が得られることを期待しています。

戦略思考を理解できた？ Week.01からWeek.04までを通じて、「戦略的思考」という概念を全体的に理解することができました。この学びを通じて、「戦略的思考」とは、以下のようなプロセスであることが分かりました。まず、適切なゴールを設定し、そこから現在地までの道のりを描きます。そして、その道のりを可能な限り最短で到達するために、取捨選択の重要性が求められます。 情報整理って大事？ 目的や目標を達成するためには、まず情報を整理し分析してから、基本戦略として差別化を図ることが求められます。そして、実行に移す際には、取捨選択が必要となり、場合によっては戦略の検討段階で捨てることによるメリットを考えることもできます。このプロセスにおいて、取捨選択の実施は必ずしも一定の順番で行われるわけではなく、場合によっては前後することもあります。 慎重な取捨選択は？ 取捨選択の際に重視するべきポイントとして、顧客の利便性を高めるために敢えて捨てることもあり得ます。また、常に最適解を求め、「惰性」に流されないための思考停止を避けることも重要です。さらに、専門家に任せるという観点から外注やアウトソーシングを検討することも一つの手段です。 優先順位はどう付ける？ 優先順位を付ける際のポイントですが、特に資源が限られている場合には、効用の最大化を念頭に置いた判断が求められます。ここで役立つのが、無差別曲線の概念です。また、異なる要素が互いに打ち消し合う場合には、注力すべきポイントを明確にし、メリハリのある投資を検討する必要があります。 業務を見直すには？ 実際の業務においては、取捨選択の際のポイントである「惰性」に流されないことや、「餅は餅屋に任せる」という戦術を活かすことができると考えています。例えば、日々の業務を振り返り、目的や目標に沿って改善すべき点があると感じた場合、これを行動に移していきたいと思います。また、専門外の業務に過度に深入りせず、適切に専門家に任せることで、最速でゴールに到達するための提案を行うことが可能です。 学びをどう活かす？ これらの学びを活かし、目的達成に向けた適切な取捨選択と効果的な優先順位付けを実行に移し、より良い成果を目指していきたいと感じています。

状況変化の把握方法とは？ 状況の変化を把握するためには、「分ける」ことと「視覚化」がポイントとなります。「分ける」際には、複数の切り口を出し、機械的ではなく、目的に沿ってどのように分解すると状況が見えやすくなるかを考えることが重要です。この時に使える手法が「MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）法」であり、漏れなくダブりなく分けることを意識する必要があります。 MECE法の具体的な手法を学ぶ MECE法には次の3つの方法があります： 1. 層別分解：全体を定義して分ける（例：単価別、年代別） 2. 変数分解：一つの数字に対する変数を分ける（例：売上＝客数×単価） 3. プロセス分解：分析対象の事象に関する全体のプロセスを考えて分ける（例：来店→注文→食事を運ぶ→食べる→会計→退店） 分解スキルの課題と対策 私はこれまでMECEの概念は知っていましたが、特に分け方がうまくできないと感じていました。上記の①〜③の手法を知ることができたのが一番の収穫でした。また、「他には？本当に？」と問いかけることで、分解の妥当性を検証することも重要だと感じました。 解約要因とその分析法は？ 解約要因の分析： - 層別：子どもの年齢別、親の年齢別、世帯年収別、利用回数別、子どもの人数別 - 変数：アプリ利用状況＝利用頻度×利用ゲーム数×1ゲームあたりの利用時間 - プロセス：契約→初期設定→初回利用→2回目利用→解約までの利用状況→解約→再契約 変数分解スキルを向上させるには？ 変数分解のスキルアップ： 私は比較的容易に層別やプロセス分解の案は出せましたが、変数分解が特に苦手だと感じました。そのため、業務内外を問わず、日常生活で目にする数字を構成する変数が何かを1日に最低1つは考えていきたいと思います。具体例はすぐに思いつかなかったので、他の受講生の投稿や知人とのコミュニケーションを通じて課題を見つけていきたいと思います。 クリティカルシンキングを強化する クリティカルシンキングの基本姿勢： - 分解の切り口を検討する際に3つの視点を変えてみる。 - 出した結果に対して「なぜ」「本当に」「他には」という問いかけを行う。

B/Sの違いをどう見る？ B/Sについては、これまで業務の中で目にする機会が少なかったため、活用するチャンスがなかったが、今回のゲイルや総合演習を通して、PLとの関連性と役割の違いを認識し、企業を多角的に見るツールであることを実感することができた。特に、インフラ産業とクラウドビジネスのB/Sを比較する中で、インフラ産業は車両や駅舎、電線設備などの有形固定資産を多く保有（70％以上の割合）し、成熟した産業であるため負債が大きくなりがちである一方、クラウドビジネスは店舗や設備を必要としないため有形固定資産が少なく、新興の産業故に負債を抑え、純資産が大きい傾向があるという違いが明確に理解できた。 負債運用の意味は？ また、アキコの事例を用いたゲイルでは、「負債」の考え方について学ぶことができた。負債を極力抑える運用の重要性と、成長のチャンスを逃さないために時には必要な負債が発生するという現実も示され、安定した企業は負債が大きくなりやすい一方、個人で事業を展開する場合は負債を小さくしておくのが望ましいという点を考えさせられた。B/Sは、お金の「調達」と「使途」のバランスを把握できる資料として、企業の成り立ちそのものを理解する上で非常に有用であると感じた。 自社B/Sの現状は？ まずは、自身の会社のB/Sを確認し、分析を行うことが必要だ。現状を正しく把握し、運営上の数値管理のために何を追うべきか、またどの点に注力するかといった運営上の課題を明確にすることに役立てたい。同時に、他社のB/Sを読むことで成り立ちの違いを理解し、自社の今後の戦略について考える材料にしたい。 業界分析はどう進む？ さらに、薬局業界で公表されているB/Sを確認し、流動資産、固定資産（有形固定資産、無形固定資産）、流動負債、固定負債の各項目とその組成について把握する。そして、自社のB/Sを見直し、企業の成り立ちや現状を正確に把握することが求められる。現在、５月に実施予定の管理者向け研修資料作成にあたり、財務三表について分かりやすく噛み砕き、自社の状況と外部環境を具体的に受講者に説明できるよう、PLやB/Sを再度読み直し、情報の整理を進めていく。こうした人に教えるプロセスを通じて、知識の定着を図っていきたい。

分析前に何を考える？ 分析を始める前に、目的や仮説を明確に設定することが基本です。その上で初めて実際の分析に着手できます。データの加工については、AIの活用が効果的ですが、なぜそれを行うのか、また結果がどうであるのかという点については、人の意見が重要だと感じています。これまでの業務では、見やすさやわかりやすさに時間をかけすぎ、本質的な問いに対する回答が十分でなかったと実感しています。 定量データの違いは？ 定量データには様々な種類があり、平均値を算出することが有意義な場合とそうでない場合とがあります。直感的には理解できるものの、理由を問われると具体的な説明が難しいこともあります。質的なデータか量的なデータかという違いよりも、それぞれの特徴をしっかりと認識しておくことが大切です。 条件比較、何を見る？ データの比較を行う際は、本当に同じ条件で比較できているかどうかを確認する癖を身につける必要があります。なぜ複数のデータを比較するのか、比較から何が読み取れるのかを常に考えることが求められます。例えば、既存店舗における業績、顧客属性、サービス満足度のデータを用いる場合、その店舗の改善ポイントや、他店舗で活用できる内容を明らかにすることが重要です。また、将来予測に際しては、既存店舗のデータ分析が正しく目的を果たし、正確な判断につながることが、1年先の店舗運営における仮説や予測の精度向上、そしてリスクヘッジに直結すると考えています。 会議で何を共有？ 会議や立ち話などの中で分析に関する話題が上がった際も、まずは紙一枚に目的、期間、どのようなデータが必要か、既存のデータなのか、どの部分から入手可能かをまとめることが大切です。その上で、依頼者と意見をすり合わせながら進めることが効果的です。 定性データは役立つ？ また、定性データの活用についても重要な視点です。仮説設定の根拠や課題確認のため、まずは定性データに目を通す機会を十分に設けることが求められます。 AI活用の注意点は？ 現時点では、AIの活用は基本的に注意が必要ですが、関係のない自作データなどを用い、どのようなデータの見せ方が効果的かを試行するなど、活用の視点から取り組んでみると良いと感じています。

省エネでゴールに到達するには？ 目指すべきゴールを明確にし、可能な限り省エネでそのゴールに到達する方法を見極める方法について学びました。戦略的に行動するためには、現経営資源の独自性（強み、差別化ポイント）を正確に把握し活かすことが肝要です。そして、その差別化ポイントを見極める観点として下記の3点があります。 1. ターゲット顧客に価値を訴求できるもの 2. 経営数値面を含め実現可能なもの 3. 長期にわたり自社の競争優位性を持続可能なもの 本当に差別化できている？ 実際に、どのポイントも「できている」「差別化施策だ」と確固たる自信を持って言える状況ではないことに気づきました。例えば、自社が提供するサービスの価値が本当にターゲット顧客が求めているものであるのか（ニーズ／シーズの把握や過剰サービスの可能性も含め）、実際に差別化できているのか、そしてその競争優位性をどれだけ維持できるのかといった問いです。 次期事業計画の策定に向けて 次期中期事業計画の策定時には、「目指すべきゴールを明確にする」「やらなくてよいことをしない」「独自性（強み）を持ち自覚する」そして戦略の構造化を図ることが必要です。学んだ内容を基に、VRIO分析のフレームワークを用いながら周囲の協力を得つつ、関係者と一緒に「高い視座と広い視野」「一貫性と整合性」を意識しながら、差別化施策を立案していきたいと思います。 具体的な差別化施策をどう立案する？ 具体的には、以下の5点を意識して差別化施策を立案します。 1. ターゲット顧客は誰か？（ターゲット顧客にしないのは誰か？） 2. 自社はどのような価値をターゲット顧客に提供しているか？（価値を明確に表現できているか？） 3. それは本当にターゲット顧客が求めていることか？（ニーズ／シーズは何か？満たしているか？期待を超えているか？過剰サービスになっていないか？） 4. 本当に差別化できているか？（そう思い込んでいるだけではないか？） 5. 差別化できているとして、その競争優位性はいつまで持続できそうか？ 競合とどう比較し学ぶか？ また、ターゲット顧客の生の声を確認し、他社の事例から学び比較検討することにも挑戦してみたいと思います。

複数仮説をどう活用する？ 仮説を考える際には、「複数の仮説を立てること」や「仮説同士に網羅性を持たせること」が重要です。その上で、仮説を検証するために必然的にデータを収集することが求められます。ケースの解説では「3C」「4P」が挙げられており、私が考えたケースの回答も結果として「4P」の視点に近かったですが、意識的に「4P」から発想したわけではありませんでした。どの場面でどのフレームワークを使用するべきか、まだ身についていないと感じましたので、今後はフレームワークを有効に使えるようにしたいです。 データ収集のポイントは？ データ収集の際にも、仮説を持った上で臨むことが重要だと再認識しました。例えば、故障対応の増加で残業が増えているという問題に対して、「昨年と今年の故障件数」の比較ではなく、「1件あたりの対応時間」を比較する方が良いという解説を受けて、その認識が強まりました。 日常業務での仮説と分析 仮説を考え、必要なデータを収集し、分析することは日常業務のあらゆる場面で必要です。具体的には、「毎月の財務諸表の比較分析」、「毎月の営業活動の振り返り」、「毎週のユーザー数の動向分析（新規獲得率、解約率、更新率）」などが挙げられます。 中長期的視点での活用法 また、中長期的な視点を持つ業務では、年間の目標設定やその達成に向けての方法を考える際、中期的なビジョンを考える際に、フレームワークの活用が有効です。特に中長期的な視点では、その活用をより一層進めていきたいと思います。 データ自動化とフレームワーク整理 日常業務で必要なデータ収集は現時点では自動化されていますが、収集されたデータに漏れがないか、今一度チェックすることが大切です。また、仮説を立てる際にはフレームワークの活用が有効と感じていますが、どの場面でどのフレームワークが有効かを一度整理したいと思います。そのために、フレームワーク集の書籍を手元に置いておく、もしくはChatGPTにどのフレームワークを使うかを尋ねるという方法も考えています。 独自視点はどう持つ？ ただし、フレームワークに頼りきりになると内容が似たり寄ったりになりがちですので、常に独自の視点がないかを意識していきたいと思います。