データ・アナリティクス入門

仮説と視点が広げる学びの世界

なぜ率で比較? 比較を行う際、単に得られた数字だけに注目するのではなく、各母数の違いを考慮して率で比較することが重要だと感じました。 仮説はどう立てる? また、原因を特定するためには、仮説を立てる際に思考の範囲を広げることが必要です。フレームワークや対概念を活用し、問題を引き起こしている要素とそれ以外の要素に分けて検討することで、幅広い視点から仮説を考えることができると実感しました。 どの基準を選ぶ? さらに、複数の仮説から最適な案を選ぶためには、判断基準を明確に設定し、重みづけを行って評価するプロセスが不可欠です。何が原因でどの介入方法が効果的かを理解するため、何度もしっかりと比較する必要があると感じました。 実験の意義は何? 問題解決のアプローチとして、What/Where/Why/Howの順で検討を進める手法に加え、A/Bテストのように新しい介入方法の有効性を実験的に確認する方法も学びました。ただし、テストを実施する際には基準を統一し、条件をできる限り揃えることが求められます。 多視点は重要? 社員の健康課題のように問題が明確になりにくいケースでは、最初の段階から様々な視点で問題を考える必要があります。何度も複数の仮説を出し、判断基準を明確にすることで、最適な介入方法を選択していく大切さを改めて感じました。

戦略思考入門

実態把握が生む経済戦略のヒント

なぜ実態把握が大切? 規模の経済について学んだ中で、単純に大量生産して稼動率を上げるだけでは十分ではなく、まず自社の実態を正確に把握し、整理することの重要性を再認識しました。 他社状況はどう把握? また、規模の不経済に関しては、依頼先や先方の状況、さらには各社の資産状況や稼動状況をしっかり把握した上で検討する必要があると感じました。 資源活用の秘訣は? さらに、現有資源の他分野への有効活用や、範囲の経済の視点から関連部分を抽出するなど、柔軟な視点をもって検討を進めることが求められます。 部品流用はどう見る? 商品開発においては、コストが最重要項目であるため、同一の部品や仕組みの流用可能性を考えることが大切です。しかし、単にコスト面だけに目を向けるのではなく、そうした流用が商品の価値や魅力にどのような影響を与えるかも同時に検討しなければなりません。 整合性はどう保つ? 各商品の検討では、自分の担当業務だけでなく、関連部分との整合性を確認しながら、最も適した手法を選ぶことが必要です。1つの部品においても、現状の位置づけを把握し、再利用すべきかどうか、または何を第一優先にするかを定量的に判断することが重要だと考えます。 実例はどう参考? 皆様が実際に体験された事例があれば、ぜひ参考にさせていただきたく思います。

デザイン思考入門

試作とフィードバックで見つける新たな一歩

目的と設計はどう変わる? 自分の目的と相手の目的を整理しながら、自社のWebサイトの設計を見直す必要性を感じました。無形商材の場合、ユーザーに疑似体験させる工夫が重要で、サービスの流れや機能を紙やスライドで視覚化し、細かいフィードバックを受けることが効果的だと考えています。 試作で何を掴む? 試作(テスト)からフィードバックを迅速に得ることが大切です。また、どのようなフィードバックを求めるかという視点を事前に持つことも必要だと感じました。課題の定義や情報設計が漠然としていると、良い試作へとつながりにくいため、前提をしっかり作り込み、アイデアを十分に出し切ることが重要です。 小さな挑戦はどう効く? さらに、小さな試みを積み重ねることで、結果的に近道が見えてくると実感しています。正解へいち早く辿り着きたいという焦りが、かえってネックになることもあるため、スピード感と丁寧さの両面を大切にしていきたいと思います。 情報設計で成果を出す? 情報設計においては、自分の目的と相手の目的を再検討し、課題の定義と連動させる余地があると感じています。さまざまなプロトタイプが存在し、それぞれの簡易さや工程の多さに違いはあるものの、得られるフィードバックの質にも個性があり、細かな確認を積み重ねることで質の高い成果物を生み出すと確信しています。

データ・アナリティクス入門

小さな実験、大きな変革

A/Bテストの意義は? 今週は、A/Bテストの重要性とその実施ポイントについて学びました。効果検証においては、目的と仮説が非常に大切であり、1要素ずつ同条件で比較することで、検証の精度が上がると実感しました。この考え方は、今後の業務改善にも大いに役立つと思います。 現場での工夫は? 学んだ内容は、現場での作業効率向上や安全対策の見直しに応用できると感じました。たとえば、同じ作業を複数の方法で実施し、作業時間や事故発生の状況を比較することで、どの方法がより効果的か客観的に判断できます。また、新しい手順やツールを導入する際には、いきなり全体に適用するのではなく、まず小規模でテストし、得られたデータをもとに判断することで、リスクを抑えた改善が可能となります。こうした手法は、現場改善の精度を高め、納得感を持たせるためにも有用です。 改善策はどのように? まずは、改善したい作業手順を一つ選び、従来の方法と新たに提案する方法の両方を明確に定義します。その上で、両手法を同条件・同期間で実施できるよう現場を調整し、作業時間や安全面、作業者の負担などのデータを記録・比較します。実施前には「どちらの方法がより効率的か」という仮説を立て、検証の目的を関係者と十分に共有してからテストを行い、効果が確認された場合は現場全体への展開を検討する方針です。

アカウンティング入門

財務諸表に見る企業戦略の魅力と課題

B/Sを基礎から学ぼう P/Lよりも馴染みのないB/Sについて、基礎から体系的に学ぶことができました。資産と負債がさらに短期と長期に分かれている構成も、改めて理解できました。具体的な企業例として、鉄道事業を主体とするJRと、ゲームやコミュニティなどのソフトウェアを主体とする企業のB/Sを見ることで、事業コンセプトによりB/Sの比率の違いを理解することができました。 ミノルのカフェで何を学ぶ? ミノルのカフェの例では、高級感・非日常の提供を事業コンセプトにした場合にどのようなことが起こるかを考え、特にWeek5で学習する予定のアキコのカフェのケースも頭に描きながら、ミノルのカフェのB/Sの課題に取り組むことができ、とても興味深かったです。 自社のB/Sとどう向き合う? 今後は、まず自社のB/Sを理解して、現状の経営状態を再確認したいと思います。その上で、同業他社や他の優良企業のB/Sとも比較することで、自社との違いや事業構造の課題をB/Sの視点から検討してみたいと考えています。 自社財務をどう議論する? 具体的には、今週中に自社および各社のB/Sの読み解きと比較を実施し、不明な点を経理・会計部門に確認する予定です。自社の財務体制がどうなっているのか、どうあるべきかを議論することで、自分自身の理解を深めたいと思います。

アカウンティング入門

顧客価値を見直しビジネスを強化する方法

顧客価値の定義とは? ビジネスにおいて顧客に対してどのような価値を提供するかを明確にするためには、対象となる顧客(ペルソナ)をしっかりと定義することが重要だと学びました。顧客ペルソナが不明確だと、ビジネスを構築するのに必要な要素や資金の計画が立てられません。また、ビジネスの成果は損益計算書(P/L)で大まかに計算できますが、利益が出ていない場合の修正プランも検討する必要があります。この際、ビジネスが提供する基本的な価値は不変とすべきで、そこがぶれると「なぜこのビジネスを始めたのか?」という根本的な問題に直面する恐れがあります。そのため、修正プランについても価値への影響を考慮しながら検討することが不可欠です。 自社サービスの価値を再確認するには? 現在の業務においても、自社のサービスや自分の組織・チームがどのような価値を提供しているのかを再確認します。その価値が実際に提供できているかどうかを測定する基準としてKPI(重要業績評価指標)が定義されているので、その関係を正しく理解することが必要です。 まずは社内情報を含めて、自社製品が提供する価値や関連サービスの価値の認識が、自分の理解と合致しているかを確認します。もし差異がある場合は、その部分を修正します。また、KPIについてもその設定背景を正しく理解し、同様に確認を進めていきます。

クリティカルシンキング入門

イシュー発見で未来を拓く学び

イシューはどう見抜く? 課題解決を進めるためには、まずイシューを特定することが重要です。これは、課題に対して最適かつ迅速な解決策を導くための基本であり、どの取り組みが最も効果的に課題を解決できるかを明確にするためです。具体的には、データを分解してイシューの特定を容易にし、内部環境と外部環境を分析することで、課題の本質を正確に把握する必要があります。さらに、イシューを問いの形にし、具体的かつ一貫して検討する点にも留意することが大切です。 IT戦略はどう考える? 学んだ手法とその解決方法を、自社業務と顧客先業務の双方に活かすことができると感じています。自社業務では、IT戦略を考える上で、どの領域に投資するかを提案することを目的とします。まず、自社の売上データを分解し、内部・外部環境を分析することで、ビジネスインパクトの大きい領域を特定します。その上で、従来のIT導入を促す戦略ではなく、顧客企業の利益向上を目的とした戦略を検討するための問いを立てたいと考えています。 業務効率改善はどう進む? 一方、顧客先業務においては、業務効率化を提案することが目的です。具体的には、システム検証業務において最も時間がかかる工程を確認し、どのタスクを削減できるかという問いを設定することで、より効率的な業務改善に繋げることができると考えます。

データ・アナリティクス入門

問題解決の新たな視点を得る学びの旅

解決へのプロセスをどう進めるか? 今回の講義を通じて、問題解決における「What、Where、Why、How」の各要素に分けて進めることの重要性を再認識しました。特に、平均値を見る際に「ばらつき」という視点が抜け落ちやすいことに気づけたことは大きな収穫です。ばらつきを確認することで、新たな気づきや次の問いに繋がることがあるため、これを自身の思考の癖として意識的に取り入れていきたいと思います。 データ分析はどう活用すべき? また、データ分析の活用については、会社業績の分析に役立てていきたいと考えています。各要素をもとにして思考を整理し、比較をギャップとして描き出す際には視覚的にグラフも活用します。さらに、考えの幅を広げるためのフレームワーク(3C・4P)を、幅を広げるだけでなく、様々な場面で応用できるように意識して使うことで、新たな気づきや問いにも繋げていきたいと思います。 比較分析はどのように進化する? 自身の役割としては、バックオフィス化を進めることに加え、会社業績の分析資料の作りこみも進めています。Q2の考えを柱として、基本的な比較においても、前期・前月比以外に施設間比較や競合の数値を集めての比較、さらに売上の分解(ロジックツリー)なども行い、自社のマーケティング施策の検討に繋げていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

データ分析で見る成長のカギ

比較の重要性って何? 分析の本質は比較にあり、効果を測定するためには、「Aがある場合」と「Aがない場合」を比較することが重要です。ただ「Aがある場合」だけを見ても、その効果を正確に測定することはできません。そのため、分析の目的に沿った適切な比較対象を選定し、分析したい要素以外の条件を整えることが必要です。この考え方を「Apple to Apple」と呼びます。 施策効果の見極め方は? 販促施策の効果を分析する際には、イベントやDM、SNSなどさまざまな方法がありますが、以前はアクションがあった顧客の反響のみを分析していました。今後は施策を行っていない期間の販売実績とも比較し、何をもって目標達成とするかを明確にして企画を立案します。データ分析を行う際には、まず分析の目的やゴールを明らかにし、どの情報を比較すればよいかを検討してから分析を進めなければなりません。 条件整理のポイントは? 「Apple to Apple」の原則に従い、分析対象以外の条件が揃っているかを確認することが重要です。施策を進める際には、データを蓄積するためにさまざまな条件を整えられるように企画します。また、エリア別の顧客属性分析を行う際に、どの比較対象が適切であるかについては、部署に持ち帰って相談し、より明確にすることが推奨されます。

クリティカルシンキング入門

方向性を見失わないための問いの大切さ

重要な問いの立て方とは? 「どのような問いを立てるか」が重要であることを学びました。具体的な例として、売上げ回復という大きな課題に対して、まず客数を増やし、それから単価を上げるという順序で問題を解決していくことが非常に大切であると知りました。この順序立てが、課題解決において効果的であることがよく理解できました。 人材育成策にどう活かす? 私は全店の人材育成を担当しているので、人材育成策の検討にこの学びを活かしていきたいと考えています。昨年策定した中期経営計画に基づいて検討した現在の施策を踏まえ、今年度下期や次年度以降の人材育成策を考えていきます。大きな目標がある中で、今の課題は何か、解決すべきことは何か、そのために私たちがすべきことは何かという問いをしっかり立てて、より良い施策を検討していきたいと思います。 問いの意識を継続するには? 「問いは何か」を常に意識し続けたいと思います。私自身、一人で考えることが非常に多いため、問いを見失いがちになることがあります。そのため、「一貫して押さえ続ける」ことを強く意識したいと思います。自分自身の中で問題を分解し考え抜くことは重要ですが、偏った考えにならないよう、社内で方向性を確認し、周りのメンバーの意見も踏まえて適切かどうかを確認しながら業務に活かしていきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

数字が紡ぐ学びのストーリー

数字をどう分解する? 数字はグラフ化することで、視覚的かつ直感的に捉えやすくなり、説得力が増します。そのため、数字から情報を得る際は、ひと手間加えて分解することが重要です。ただし、単に区切るのではなく、仮定を立てた上でMICEを意識した切り口で分解する必要があります。分析を進めて結論にたどり着く過程では、短絡的な判断を避け、「本当にそうか?」と立ち止まって丁寧に確認する姿勢が求められます。 システムプロジェクトで何が大事? システムの導入や改修、さらには現行システムの廃止などのプロジェクトを進める際には、現状の課題と期待される改善点を明確に提示するために、数字を用いたデータ分析が役立ちます。システム関連のプロジェクトは多額の費用が動くため、慎重な判断が必要です。そのため、さまざまな切り口からデータを分解し、要件と費用の比較検討に活かすことが大切です。また、社員向け研修の終了後には、受講者アンケートの結果を分析し、そのフィードバックを次の計画に反映させる方法も有効です。 苦手意識はどう克服? 一方で、数字に対して苦手意識を持つ人もいます。私自身、業務で直接データを扱う機会はあまりありませんが、定期的に報告される各種レポートを基に、MICEを意識した分解の手法やデータの取り扱いに徐々に慣れていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

4ステップで掴む課題解決の秘訣

4ステップを理解? 今週は、問題解決の4ステップ「What(何が問題か?)」「Where(どこに問題があるか?)」「Why(なぜ問題が起きているのか?)」「How(どうするか?)」を学びました。これにより、問題を定量化し、範囲を絞り、原因を分析して具体的な解決策を導くという、論理的な課題整理の手法が実践的に理解できました。 ロジックツリーの効果? また、ロジックツリーの活用法も学び、問題を「モレなく・ダブリなく(MECE)」分解する方法が、構造的な分類や深掘りにとても役立つと感じました。現場での意思決定や具体的な課題整理に、この手法を応用できる点が印象的でした。 企画立案のコツは? 企画の立案時には、問題解決の4ステップを活用し、過去と未来の問題に分けて検討することで、理想の状態を明確にし、提案が本質から外れないよう注意することができると実感しました。加えて、アイデア出しの際にロジックツリーを用いることで、問題を細かく整理し、深い考察が可能になる点も大きな学びでした。 実行前に再確認? 思いついた企画をすぐに実行に移すのではなく、一度立ち止まって問題解決のステップを確認すること、そして企画が進行している段階でも都度、本来あるべき状態と現状のギャップを再確認することの重要性を感じました。
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