(65ページ目)

今後

に関する学び

---

平均値だけで信頼できる？ 平均値だけに頼ると、誤った仮説に導かれる可能性があると学びました。今後、データに向き合う際は、代表値だけでなく散らばりにも十分に気を配ることを心がけます。 どうやって指標を使い分ける？ 具体的には、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値といった指標を意識して使い分け、状況に適した分析を行いたいと考えています。 SNS分析はどう進める？ また、SNSコンテンツの制作分析においては、各カテゴリによって、反応が良い投稿でもインプレッションが伸びにくい場合や、逆に反応が少なくともインプレッションが増えるケースが存在することに気が付きました。このような現状から、再現性を持ったPDCAサイクルの実現が課題であると感じます。 どの手法で再現性を高める？ そこで、各コンテンツカテゴリについて平均インプレッションとユーザーの反応（例えば、いいね数など）の相関や散らばりを分析することで、再現性の高い投稿カテゴリを見つけ出せる可能性があると考えています。 具体的な分析アプローチは？ 具体的なアプローチとしては、まずコンテンツカテゴリの整理を行い、外れ値を除いた各カテゴリごとの平均インプレッションを調査します。次に、平均インプレッションとユーザーの反応数の相関関係や、データの散らばりについても検証します。特に、散らばりが小さいカテゴリは、再現性を高めやすいと捉えています。

損益計算書で何が分かる？ 損益計算書を確認することで、同じ業種内でもターゲットやコンセプトが異なると、かかる費用や得られる利益に違いが生じることを実感できました。規模が異なれば、たとえ利益率が同じでも利益額に差が出るため、最初のコンセプト設計やマーケティングをしっかり行い、ビジネスモデルをしっかり組み上げる必要があると感じました。初期費用が大きいビジネスは、成功すれば大きなメリットが期待できる一方で、リスクも高いという点も理解できました。 重要な意識ポイントは？ 具体的には、以下の点を意識しています。 ①　安定しているビジネスでも、どこから利益が生み出され、経費が適切なのかを検証すること。変動要素をしっかり確認できるようになりたい。 ②　現状を踏まえて次期の事業を検討し、アドバイザーと対等に話ができるようにすること。 ③　これまでの損益計算書をもう一度見直し、無駄なコストと利益がどこから生まれたのかを考え直すこと。 ビジネス課題は？ 例題では、利益率が予想より低く、それでビジネスが成り立つのか、またリスクが大きいのではないかと感じる部分がありました。自分のビジネスは派手さこそないものの安定しているため、経営に対する視点が大雑把になりがちな点が課題だと感じます。さまざまなビジネスの事例を参考に、経費・利益・リスクについてどのように考えるべきかを今後検討していきたいです。

デザイン思考の基礎は？ 6週間にわたり受講したデザイン思考の入門講座では、これまで漠然としていた基礎体系が明確になり、その各ステップや方法論に触れることができました。従来からあるKJ法も実は発想の一手法であり、シンプルながら発想の視点を巧みに整理するSCAMPER法の学びも非常に興味深かったです。 従来手法との違いは？ ただ、従来の問題解決手法との違いや、どこがどの程度斬新であるのか、またどのような問題に効果的か逆にどのシチュエーションで難しいのかといった点については、入門編だけでは十分に納得できず、もっと深く知りたいと感じました。 感覚での発見は？ バックパックに関する課題を通じて、人間の感情や感覚を軸とした問題発見のアプローチを実感できた点が印象的でした。 組織への応用は？ また、企業や組織というマクロな課題に対しては、日常の業務にそのまま適用するのは難しいと感じました。しかし、対クライアントやチームとの対話など、個々のコミュニケーションの中で共感や創造力が発揮される場面では、大きな可能性を感じます。 学びをどう活かす？ 今回学んだ内容を、同僚や後輩にも伝え、彼らの反応を見ながら自分なりに講義の内容を説明してみたいと思います。実践を通してデザイン思考がどのような場面でどのような価値を生むのかを探り、理解を深めていくことが今後の課題だと感じました。

A/Bテストって何？ A/Bテストの実施方法がとても参考になりました。まず、目的を明確に設定した上で、テスト期間や条件をできるだけ統一し、一つの要素に絞ってテストを行う重要性を学びました。これまであまり理解していなかった点を、具体的な説明を受けながらしっかりと納得することができました。 仮説の検証はどう？ また、仮説を立ててテストを行い、その検証を実施した後、もし仮説が間違っている場合はなぜそうなったのかを考察することの必要性にも気づかされました。これらの学びは、今後の業務にぜひ活かしていきたいと考えています。 広告効果はどこで？ 弊社ではクリスマスシーズンによくWeb広告を実施していますが、その際にA/Bテストを行うことで、広告の成果を向上させることができるのではないかと思います。特に、効果的な文言を選定する点では、コストも低く簡単に実施できるため、今年のクリスマスキャンペーンで取り入れてみたいと考えています。 チームでどう動く？ 具体的には、まずチーム内でA/Bテストの概要を共有し、昨年度の広告で使用したビジュアルや文言を振り返りました。その上で、今年のキャンペーンでは複数のパターンのデザインや文言を用意することを提案する予定です。また、正確なデータを得るために、どのくらいの規模のオーディエンスに対してテストを行えばよいかについても、さらに調べて学びたいと思います。

知識の罠に気づくか？ 業務系システム開発では、顧客の業務知識が不可欠です。多くの経験を積んでいくうちにさまざまな知識を吸収できる一方、顧客の抱える課題を定義する際、その知識が逆に思い込みに陥る原因ともなりかねません。実際、ある講義での体験では、登山中の一場面だけに目を奪われ、準備や登山後のプロセスという全体像を見失ってしまったと感じました。このように、顧客のことを考えているつもりでも、自分の頭の中で構築したイメージにとらわれやすいという問題意識が生まれました。 顧客の本音を引き出す？ 新規案件のヒアリングでは、課題定義を意識しながら、まず顧客が困っている事柄を書き出してもらい、自分なりに整理してみました。講義で学んだ一次コーディングを参考に、何も知らないという姿勢で質問を続けた結果、顧客自身が「当たり前」と考えている部分を改めて考えさせられる場面が増えました。対話を重ねることで課題が可視化されるプロセスを実感し、より具体的に問題に向き合う大切さを学びました。 全体を見渡すには？ 登山の例においても、単に登山中だけにとらわれず、準備やその後の過程も含めた全体を見渡すことが必要だと感じました。どのような課題定義においても、まずプロセス全体をしっかりと考えることが、より正確な理解へとつながると実感しています。今後はこれらの気づきをもとに、広い視野で課題解決に向き合っていきたいと考えています。

分析の目的は何を考えるべきか？ 分析に取り組む際には、最初に目的の確認と仮説を立てることが重要です。適切に比較するためには、比較項目以外の条件を統一することで、意思決定がしやすくなります。また、分析は要素に分解して考えると良いでしょう。具体的に比較する内容を明確にし、より良い意思決定を支援します。 自立した分析をどう支援する？ 私は分析チームのマネジメントを担当しており、各部門の分析支援において主に分析計画の確認と承認を行っています。分析の依頼を受けるにあたって、依頼内容をそのまま受け入れるのではなく、各部門が自立して分析を行えるようサポートすることが求められます。また、分析実務では、計画通りに進められているか、目的に沿って比較が明確に行われているかを確認し、より良い表現を習得したいと考えています。この経験を、今後の分析計画や実務に活かしていきたいと思います。 どのように分析計画を進めるべき？ 分析計画では、依頼内容をそのまま受けるのではなく、分析の目的をしっかりと確認し、要素に分解して比較項目を定めます。何を明らかにすべきか仮説を立て、データの収集、加工、評価を行います。さらに、比較項目以外の条件統一も意識します。また、目的を確認せずに分析実務に入らないよう留意します。分析実務では、目的に沿って明確な比較ができているか、また、読者を考慮したグラフなどの表現を適切に行うよう心がけます。

経済性の本質は？ 3つの経済性については学んだ経験があったものの、実際にはその本質を十分に理解していなかったことに気づかされました。ゲイルの設問に沿って思考を重ねる中で、どのような場面でどの経済性が重要になるのかを具体的に意識しながらビジネスに活用したいと考えています。また、WEEK1から学んだ内容は、個々の要素だけでなく組み合わせることでより効果を発揮するのではないかと感じています。今後は、この組み合わせについても整理していきたいと思います。 業界分析のコツは？ 現時点では、今週学んだ「経済性」が自身の業務にどのように活かせるのか、具体的なイメージがつきにくい面もあります。しかし、業務計画や中期経営計画の策定過程において業界分析を行う際、自社を取り巻く業界環境において優位性を持つ企業がどのような「経済性」を発揮しているのか、という観点で分析することは可能と考えています。そこで得た気づきを自社に取り入れることができればと期待しています。 次期計画の実践は？ 来期の業務計画や次期中期経営計画に向けては、事業経済性が成り立つメカニズムや法則を活かしていくことを考えていますが、それらが成り立つための前提条件を整理することも忘れてはならないと感じています。本講座が終了した後、学んだ知識を再度整理し、「何を」「どのように」使えば競争優位性を発揮できるのかをしっかりと検討していくつもりです。

データ分析の最初の一歩は？ これまでデータ分析を行う際、どこから手を付けてよいかわからず迷っている時間が長かったのですが、今後は「まずは分解して傾向を探ってみる」「何も見えなくても失敗ではない！」という姿勢でアグレッシブに取り組んでまいります。 情報共有で意識すべきこと 施策立案前の仮説構築、施策の効果検証、上司／同僚／取引先との情報共有や報告など、全体像を漏れなく把握し問題点を特定、改善策を検討し、データ検証し、関係者へ共有／報告するすべてのフェーズにおいて、今週の学習が生かせると感じました。MECE（モレなくダブりなく）は、マーケティングやPDCA改善に欠かせない思考であるため、常に留意して業務に取り組んでまいります。 可視化がデータ分析の鍵？ データ分析においては、頭の中で考えるのではなく、まずは可視化できるもので状況を整理することが重要です。頭の中だけで整理したものでは抜け漏れが発生しやすいため、他者と共有する際のツールとしても活用できます。また、切り口に迷うよりもまずは分解をしてみて傾向を探ることが大切です。トライアンドエラーを通じて、分析方法の傾向を掴むことができます。 コミュニケーションで大切なことは？ コミュニケーションにおいては、情報共有や報告の際に「モレなくダブりなく」伝えられているかを意識し、データ共有においても相手が理解しやすい加工を心掛けます。

キャリアの意味は？ キャリアアンカーという概念とその意味を学び、自分自身のキャリアを持つことがメンバーのためにもなるという考えに深い印象を受けました。自らがキャリアビジョンをしっかりと持つことで、メンバーの悩みに寄り添い、彼らの人生をより良い方向へ導くきっかけを作れると感じています。また、会社や上司が部下の人生に影響を与える存在であるとの認識も新たにし、良いリーダーとなるべく今後も学びを重ねていきたいと思いました。 メンバーの目標は？ 今後は、メンバーとの1on1の機会に、彼らがどのようなキャリアを描いているのか、またどのような目標を持っているのかを尋ねてみるつもりです。難しいテーマではありますが、明確にすることで得られる理解は大きいと考えています。自分自身もキャリアについて真剣に考え、その考えをメンバーと共有することで、彼らにも自分のキャリアについて考えるきっかけを提供したいと思います。 キャリア再評価は？ これまで、会社員としての人生の終わりが見えてきたかのように感じ、キャリアについて深く考えることが少なかったのですが、改めて「キャリア・アンカー」や「キャリア・サバイバル」について学び直すことで、自身のキャリアを再評価しようと決意しました。残りの人生をより実りあるものにするためにも、学びを深め、得た知識をメンバーに伝えながら、彼らのキャリア形成に寄り添っていきたいと考えています。

問題解決の重要性とは？ 問題を特定し、要素を分解することについて、普段の業務ではそれほど深く考えず、安易に解決方法を決めてしまっていると痛感しました。問題箇所を解決した場合の理想像への影響度を検討することは重要であり、これは顧客への提案時にそのまま費用対効果として役立ちます。その結果、より効果的で説得力のある提案ができるようになると感じました。 理想像の共有方法は？ また、理想像を定量的に判断できる指標として変換し、関係者と合意することも重要です。最初の問題設定で認識のズレが生じると、後からプロジェクトの方針が社内外の関係者と異なってしまうことがあります。今後は、認識のズレが起こらないように注意して取り組みたいと思います。 認識のズレをなくすには？ 問題点や課題の設定を誤る場面が多いことに気づきました。社内の関係者間でも微妙に異なる捉え方をしているケースがあるため、理想像を定量的に指標化し、関係者と合意することを今後の業務で活用したいと考えています。 DX化推進での課題は？ さらに、企業のDX化を推進する場面では、「どこに問題があるのか」や「なぜ問題が起きたのか」で、「人間の質」が問題となることが多々あります。これまではそのような問題に対する解決方法を提案することが難しかったのですが、今後は問題をさらに深く分解し、捉え方を変えることで解決策が見つかるかもしれないと思いました。

エンタメ価値はどこ？ オリエンタルランドのケーススタディを通じて、エンターテインメント企業ならではの事業内容や顧客への提供価値を踏まえた資産の保有方法、経費の計上方法について学びました。特に、キャストの人件費が売上原価に含まれている点が非常に興味深かったです。 会計をどう理解？ 初回授業で「アカウンティングはわかりやすく説明するためのもの」と学んだ経験がありますが、会計数値を読み解くにはまず顧客への提供価値に目を向け、その後「活動・資源・資金」といった観点から情報をブレイクダウンすることで、企業が伝えたい意図を正しく理解できると実感しました。 新企画のヒントは？ 次年度の企画立案の際には、Week6と同様に競合以外の異業種のPLやBSを参考にすることで、新たなビジネスモデルの発想の可能性を感じています。既存のビジネスモデルにとらわれず、自社に生かせるアイデアや収益性の高い仕組みを創出したいと考えています。 情報共有で進化する？ また、決算発表資料などを参考に他社の会計情報を積極的に確認し、競合以外の異業種のPLやBSに目を通すことも今後の取り組みの一つです。さらに、社内の若手メンバーを中心に財務諸表3種の違いについて情報を共有する場を設け、グループごとに異業種の事例を検討しながらブレインストーミングを行うことで、新しいビジネスモデルの種を探していく予定です。

比較の基本って何? 分析とは比較であるという基本原則を再確認しました。講座では、次の３つの軸に沿って考える重要性が強調されました。まず、プロセスとして仮説思考を実践し、次に５つの視点から多角的に状況を捉えること。そして、アプローチとしてグラフを活用する際には、「どの仮説を立てるか」「何と比較するか」「どのグラフが適切か」という点を検討する必要があると学びました。 立ち止まって考える? この学びを自分の業務に活かすため、まずはデータに飛びつく前に一度立ち止まり、ペン（あるいはキーボードに頼らない）を置いて、分析の目的と複数の仮説を明確にすることの大切さを実感しました。営業活動では、数字が絶えずやってきます。得意先や自社の各部門から提示される数値に対し、ただグラフを作成するのではなく、「データ分析を通じてどんな成果を得たいのか」しっかりとした作戦を練ることが、主導権を握るために必要だと感じました。 見える化の効果は? さらに、「顧客フォーキャスト」と「自社生産計画」を見える化し、グラフ化および定期的な更新を仕組み化する提案も印象的でした。この仕組みにより、営業部門と製造部門が共にデータを活用し、サプライチェーンマネジメントの強化が期待できると考えています。 今後の戦略はどう? 今回の講座で得た知識を、今後の業務に活かし、より効果的な分析と戦略立案に取り組んでいきたいと思います。