データ・アナリティクス入門

問題解決のプロセスを極めた学び

どうやって問題を整理? 問題解決の第一歩は「何が問題ないのか」を具体的に整理することです。この際、関係者間で「あるべき姿」と「現状」に対する共通認識を持つことが重要です。基本的な流れは、①「何が問題か?」②「どこに問題があるか」③「なぜ、問題が起きているか」④「どうするか」ですが、必ずしもこの順序に縛られる必要はなく、各ステップを行き来することが求められます。 ロジックツリーは有効? ロジックツリーの活用により、全体像を意識しやすくなります。MECE(Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)の考え方に基づいて、意味のある方法で問題を分けることが肝要です。 売上回復の道は? 売上が低迷している商品のリニューアルを考える際には、売上を回復させる目標を新規購入者の獲得なのか、離脱者の呼び戻しなのかによってターゲットやパッケージの方向性が変わってきます。関係者間で売上回復の基準を共通認識として持っていることが必要です。提案を説得力あるものにするためには、MECEを活用して効果的な方向性や代替案を提示します。 市場分析は足りる? プロダクトアウトの新商品の方向性を検討する場合には、市場分析が不足している段階で商品化が決定されたケースもあります。例えば、コンセプト調査を行ったものの生活者の反応が芳しくない場合、ロジックツリーを通じて問題の仮説を立て、検証し、解決策を模索します。 選択肢は適切? アンケート調査では、選択肢設定にMECEを用いることで効果的な結果を得ることが可能です。 プロセスの流れは? 商品化作業に取り組む際のプロセスは以下の通りです。まず、問題の共通認識を揃えるためにデータ収集を行い、関係者間で問題認識を共有します。次に、チームでロジックツリーを用いて網羅的に「Where」「Why」「How」の案を出し、それに基づいて方向性の第一候補と代替案に絞り込みます。その後、経営陣にこれを共有します。

データ・アナリティクス入門

本質を問い、解決へ進む一歩

問題解決はなぜ重要? 問題解決のステップである「What・Where・Why・How」は、根本的な課題解決力を高めるための重要なフレームワークであると改めて実感しました。問題解決を急ぎすぎると、いきなり「How」に飛びついてしまい、問題の本質を見失った対策に陥るリスクがあります。そのため、各ステップにおいて「なぜこの工程が必要なのか」を意識しながら、丁寧に取り組むことが必要だと感じています。 分析の目的は何? また、分析を行う際には、対象データやその性質、進行中のステップに応じ、複数の切り口やフレームワークを柔軟に活用することが大切です。視野を広げ、多角的な考察を実施する姿勢が求められるとともに、目的意識が明確でなければ、どれほど緻密な分析も意味をなさなくなります。分析の際は、「なぜデータ分析をするのか」「どの課題を解決すべきか」をはっきりと定めたうえで取り組むことが肝要です。 どう活かすべき? 今回の学びを活かせる具体例としては、施策の検証やシミュレーション、数字の未達や達成要因の分析、データの可視化やダッシュボードの作成と管理などが挙げられます。これらの業務においても、問題解決の各ステップを意識することで、仮説思考や多角的な視点を補完し、抜けや偏りのない網羅的なアプローチが実現できると考えています。 情報共有はどう? 特に、作成したダッシュボードを部署内で共有し、全員が直感的に課題やポイントを理解できるよう、視認性や意味を重視したデータの加工・構成を工夫することに取り組んでいます。今回学んだ内容は、実践と定期的な復習を通じて、他者に説明できるほど深く理解し、業務の中で確実に活用していきたいと思います。 学びを続けるには? この学習を一度限りのものとせず、継続的な行動として定着させるため、問題解決の各ステップを意識しながら、クリティカルシンキングやヒューマンスキルといった幅広いビジネススキルの向上にも努めていきます。

クリティカルシンキング入門

問いがひらく実践の扉

問いの意義は何? テーマ「問い」では、まず問いの意味や狙いを意識し、その問いを常に念頭において行動することの重要性を学びました。問いを共有することで、組織全体で方向性が統一され、互いの取り組みに対する理解も深まると感じています。 売上分解の狙いは? 実践の一環として、ある事例をもとに売上をどのように分解し、売上増加のための施策を考えるかを学びました。売上は店舗数、店舗あたりの客単価、そして客数に分解でき、特に客数を増やすことがまず重要であると示されました。具体的には、テレビCMなどを通じた認知度の向上、値下げやキャンペーンによる消費者へのインセンティブ、新商品の投入などが挙げられています。また、基本要件を満たす「QSC」や「MadeForYou」といった施策により、既存の顧客を取り戻す工夫もされている点が印象に残りました。 単価向上の方法は? 一方で、単価を上げるための方策も検討され、サイドメニューやセットメニューの充実、単価の高い新商品の開発が必要だとする考えが示されました。これにより、売上全体の構成比率において、店舗あたりの売上や客数が大きく伸びた結果、客単価も一定の割合であることが確認できました。 問題発見と解決は? 今回の学びを通して、問題発見力と問題解決力の両面がいかに重要かを実感しました。私が所属する部署では、抽象的な「採用強化」や「退職防止」「人材活用」といった大きなテーマが山積みになっている状況ですが、まずはこれらを細かく分解し、言語化・数値分析することで、実際に行動に移せるレベルまで具体化する必要があると感じました。 学びを振り返る? また、これまでの講義や入門編の学習内容も振り返り、分解、言語化、数値分析といったプロセスを手間と感じずに実行することが、最終的には効率的な問題解決への近道であると理解しました。こうした基本に立ち返ることが、今後の総合演習にも大いに役立つと確信しています。

データ・アナリティクス入門

掘り下げる力が課題解決を変える

問題解決の流れは? 問題解決のプロセスを整理するために、まずは「問題解決の4ステップ」について学びました。基本の流れは、what(問題の明確化)、where(問題箇所の特定)、why(原因の分析)、how(解決策の立案)という順番です。中でもwhereの部分では、どこに原因があるのかを深く掘り下げ、分析対象の範囲を絞ることで、原因を検証しやすくする点が強調されています。 仮説の立て方は? さらに、原因に対する仮説を立てる際には、複数の仮説を出すことや、異なる切り口(ヒト・モノ・カネなど)から考えることが重要です。これにより、一面的な見方に偏らず、網羅的な分析が可能になります。そして、仮説の検証に向けて、どのようなデータを収集するかを意図的に選定し、意味のある対象から適切な方法で情報を得ることが求められます。 データ収集はどう? また、都合の良いデータだけでなく、比較のための情報収集も欠かさず行うことが必要です。反論を排除するために、仮説に反する情報も踏まえた検討が重要で、これにより説得力のある分析が可能になります。ここでは、フレームワークとして3C(市場、競合、自社)や4P(製品、価格、流通、プロモーション)を活用する方法が示されています。 全体評価は? 総評として、問題解決の4ステップがしっかりと整理され、特にwhereの部分を掘り下げる姿勢が評価されています。今後は学んだ理論を実際のビジネスシーンに応用し、複数の仮説の中から優先順位を明確にする方法を検討することが期待されています。 進捗報告はどう? また、メンバーの進捗報告に際しては、各自がこのプロセスに沿っているか確認することが重要です。仮説が複数たてられているか、異なる視点での切り口が取り入れられているか、さらにはデータ収集が適切に行われているかを、リーダーを中心としたレビューの場でしっかりと意見交換を行い、全体の分析精度を高めるよう努めてください。

戦略思考入門

戦略的思考で広がる未来への扉

戦略的な人の思考法とは? 戦略的だと感じる人は、目の前のことをただ片付けるだけでなく、常に最終的な目標を考えています。その過程自体にも意味を見出し、冷静に状況を分析することで、限られた時間と資源を最大限に活用して最短・最速で対応する方法を見つけ出します。彼らは、ただ美しい計画を描くだけでなく、実際のビジネスに応用できる実践的な手法を持っています。 戦略的行動のメリットは? 戦略的に行動することのメリットは、他の工程や部署をより広い視点と高い視座で理解し、行動できることです。これは信用や職場での評価を高め、昇進のチャンスを広げることにつながります。また、成功に近づくことで、ミスを減らし、スケジュールを確実に進行させることができます。さらに、失敗経験も次に活かすことができるのです。 戦略的に行動するためには、先を見据えてゴールを明確にし、何をやり何をやらないかを判断する能力が必要です。さらに、自分ならではの独自性を磨き、他と差別化することも大切です。 自分の成長に必要なスキルは? 私自身、これらを学びながら、ブレずに実現可能なビジョンに基づいて計画的に行動できるようになりたいと考えています。そのためには、自分の視野を広げ、定量的な思考法や知識を増やしながら、周囲を導くカリスマ性を身につける必要があります。 「最速・最短」とは本当に必要か? 特に重要なのは、結果から逆算して思考する力を強化し、スケジュールだけでなく戦略的な計画を立てることです。事業計画を立案する際には、関連部署との調整、売上予測や売上管理、メンバーの役割分担などを詳細に設定し、また各分析手法を使って有意義な行動に転換することで、プロジェクト全体の戦略的な推進が可能となります。 今回特に意識したいのは、「最速・最短」を心に留めながらも、自己犠牲を必要とする状況においては、それが本当に戦略的な必要性があるのかを常に考え、行動に反映させることを習慣化することです。

戦略思考入門

事業経済性の本質を捉えた学びの実践

事業経済性を深めるには? 事業経済性について、規模の経済性、習熟効果、範囲の経済性それぞれの角度から理解を深めることができました。これまで学習してきた各種のフレームワークと同様、言葉だけが独り歩きしないよう、きちんと本質を捉え、事業分析に当てはめることが重要だと感じました。また、ケースに応じて意味のないことを見極め、捨てるという判断をすることで情報を整理していくことも大切です。 周囲の変化にどう対応する? 以下に、動画内でのまとめが役立ちそうだったのでメモしておきます。 1. 実際に自分で手を動かして試してみる 2. 時代やビジネス環境変化の影響を考慮する 3. 指数関数的に急激な環境変化が起こる時代である 自動車に関連する複数の事業会社を管理する立場にあるため、規模の経済性やシナジー効果、範囲の経済性は非常に重要な視点です。 値決めにどう取り組むか? サプリや化粧品は価格が高い方が逆に売れることがあるというのはとても納得がいきました。高級車を主に手掛ける洗車事業においても、値決めには苦労しています。創業当初は一般的な相場観でスタートしましたが、現在の物価やブランディング的にそぐわなくなってきており、事業経済性を考慮して値上げが必須となっています。しかし、長く務めるスタッフの値上げに対する理解が追い付かないため、小さな会社では現場スタッフの意見も無視するわけにはいかず、時間をかけて意見の擦り合わせを行っています。 客観的視点をどう維持する? 総合演習でも取り上げられていましたが、定性的な判断や慣習・慣例、伝統などに固執するのは人としての常なのだと考えるようにしています。そのため、日常に埋もれてしまわないよう、客観的な事実と定量的な評価、データをもって自社の現在地や状況を定期的に把握する必要があります。全社の経営企画に携わる私は、すべてにおいてやや批判的・批評的な立ち位置でいることがちょうど良いと考えています。

データ・アナリティクス入門

実践で証明!成功へのABテスト術

ABテストはどう実践? ABテストの存在を初めて知ったとき、施策を同時進行で実施しながらも、60~70%程度の成功を見込んで行動し、その結果をもとに対策を絞り込むという考え方に納得しました。職種上、普段は使う機会がないものの、今後の選択肢として意識しておきたいと思います。ただし、ABテストを実施する前には、しっかりとした検証のステップを踏む必要があることは言うまでもありません。 論理検証はどう? また、分析においては、クイズのような抜けや漏れを防ぐために、段階を追って論理的に検証を進めることが重要だと感じました。 試行で得た自信は? 実際に、昨年のこの時期、自身の残業対応策を試行し、修正が必要だと感じた箇所を2、3ピックアップして対応を行いました。具体的には、チェックリストの活用や同一項目の一連化(モジュール化)を実施し、もやもやとしていた問題を解消することができました。これにより、自分でもできるという自信がついたのは、ある意味でABテスト的な試みだったと思います。問題解決は原因と結果の因果関係を追及することが重要ですが、定石通りの対応も身につけつつ、今回の成功例を対策の一つとして活かしていきたいと考えています。 実践は何に効く? いずれにしても、実践することの大切さを改めて実感しました。残業時間の短縮に成功した経験をもとに、他の改善点にも同様のアプローチを適用してみたいです。実践を通じて、得たノウハウや注意点を蓄積しながら、さらなる改善を目指す所存です。 問題はどう解決? 何を改善し、どの問題を解決するのかというテーマ設定自体も重要なカギです。以前、他者からの問いかけがきっかけで、これまで諦めていた問題に挑戦し、結果的に成果を得た経験があります。この経験から、まずは取り組みやすく成果が出やすい問題を選び、ステップを踏んで実験・検証を繰り返すことが、問題解決への確実な道であると感じました。

アカウンティング入門

カフェ事例で解く利益と価値の秘密

顧客価値はどう捉える? カフェのケーススタディでは、「顧客への価値を考える」という現業の企画・マーケティング要素が盛り込まれており、イメージがつかみやすかったです。この事例を通して、企業が提供する価値と損益計算書の読み方を意識するようになりました。 利益はどう違う? また、「利益」と一括りにすると、どこで利益が出たのか、または損失が生じたのかが分かりにくいと感じました。5種類の利益(売上総利益、営業利益、経常利益、税前当期純利益、当期純利益)の違いを学ぶことで、それぞれの意味が理解できました。 複数事業の見方は? 今回の事例はカフェという単一事業のみを扱う企業に焦点を当てていますが、実際には複数の事業を展開する企業も多いのではないかと疑問に思いました。財務三表の中では、PLは基本的に企業ごとに一つですが、複数事業で構成される場合、損益計算書の見方や事業(部門)ごとのPLの存在についても気になったので、復習時に詳しく調べたいと思います。追って、各部門ごとに作成される「部門別損益計算書」が存在するとの情報も得ました。 競合と自社はどう違う? この学びは、企画立案時の事前調査や他社の分析と比較に活かしたいと考えています。企画段階では、すでに決まった予算の範囲内で進めることが多いですが、競合他社のPLを比較することで、どこで利益を生み出せそうかを意識し、費用投資を検討する視点が身につきました。同時に、競合他社とは異なる、自社ならではの提供価値を大切にしていくことも改めて認識しました。 業界特性はどう読む? 今後は、競合他社のPLの確認と比較、さらには小売や製造など異なるビジネスモデル間でのPL比較を通して、それぞれの業界特性や提供価値を考慮しながらPLを見る習慣をつけるとともに、部門別PLがある企業と、1つのPLに集約される場合との違いについても確認していきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

仮説とデータで描く地方創生のヒント

仮説の見方は? ビジネスにおける仮説思考について、まず複数の仮説を同時に考え、それぞれに網羅性を持たせることが重要だと学びました。仮説を検証するためには、適切なデータを取得して比較する必要があり、その際には何を比較指標とするのかを意図的に選ぶことが求められます。たとえば、残業時間の増加要因として故障対応の増加が疑われる場合、単に故障件数だけでなく、1件あたりの対応時間も合わせて評価することが必要です。 情報収集の意図は? また、データ収集では意味のある対象から意見を聴取し、反論を排除するために必要な情報まで踏み込むことが重要です。さらに、実際のビジネス現場では、3Cや4Pといった分析の枠組みを活用して具体的な仮説を立てることで、解像度が高まり、個々の仕事に対する検証マインドや説得力が向上するほか、ビジネスのスピードや行動の制度が改善されることが分かりました。 過疎地域の課題は? 一方、過疎地域への移住促進においては、雇用の創出が鍵となります。人口が5000人以下の市町村では、産業の集積が不十分なため、相応の所得を得られる雇用を生み出すには、行政が主導して仕事づくりを進める必要があります。こうした雇用創出の一策として、総務省が制度化した仕組みがありますが、現状では本県で十分な成果が上がっていません。 事業展開のヒントは? この原因を明らかにするために、どのような業務に何人派遣しているか、また仕事の切り出し方についてデータを収集し、市町村担当者と情報を共有することが今後の事業展開のヒントになると感じました。現在、管内の1市町村で既に事業が展開されており、協力体制の可能性を検討しています。また、他の市町村でも類似の事業設立が検討されているため、たとえば損益分岐点を意識した事業計画の作成方法をケーススタディとして示し、過疎地域の課題解決につなげる取り組みを進めたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

分析で見つけた新たな発見と気づき

比較による効果測定とは? 分析とは、比較することである。まず、分析する項目を整理し、各要素の性質や構造をはっきりさせることが重要だ。何かの効果を測りたい場合、「ある」場合と「ない」場合で比較を行い、分析対象以外の条件も整える必要がある(これは「Apple to Apple」と呼ばれる)。 データ分析の目的と仮説 データ分析を行う際には、まず目的と仮説を立てる。例えば、データ分析の目的は何で、その結果どのような状態を目指すのかを明確にすること。そして、どの項目を分析すれば目的を果たせるのか、その項目をどのようにデータ加工すれば良いのかを考え、具体的な仮説を立てることが大切だ。 適切なデータ加工と表現法 データにはその種類に応じた加工法やグラフの見せ方が必要である。割合で表現するのが適切な場合と、実数(本来の値)で表現するのが適切な場合がある。また、質的データ(数値の大小に意味がないもの)と量的データ(数値に意味があるもの)の違いを見極める必要がある。 人事部門のデータ活用法 人事部門では、健康経営やエンゲージメントに関するデータを扱い、改善に向けた施策を企画することが多い。このため、データを活用して課題解決や目標達成のためのPDCAサイクルを効果的に回せるようにすることが求められる。これまでの施策参加者がどれだけ改善したか、「参加した人の中で●●をした人はより■■だった」といった分析を行うが、このためには、参加者と不参加者の間での比較を行うことが重要だと感じている。 目的設定と議論の重要性 まずは、目的を明確にし、自分自身の思い込みや仮説に偏らず、上司やメンバーと徹底的に議論することが必要だ。次に、課題に対して目指す姿を定量的にKPIとして設定し、現状を把握する。算出するデータに定義と根拠を持ち、それを分かりやすく伝えるスキルを身に付けることも重要である。

データ・アナリティクス入門

条件を揃えて見える学びの真実

正しい比較はどうする? 「Apple to Apple」という考え方が印象に残っています。同じ条件に揃えて比較しなければ、意味がなく、データを正しく読み解くために非常に重要だと感じました。頭では理解していても、経験やクリティカルシンキングが不足していると、ついつい情報を鵜呑みにしてしまう危険性があります。 企画と集客の関係は? 私は学生向けのオンラインイベントの企画と集客を担当しています。まず、企画と集客は表裏一体であり、学生の行動分析が重要です。具体的には、どの時期にどのような申込行動があるのか、参加後にはどのような行動に繋がっているのかを解析し、その結果をもとに企画の対象、開催時期、内容を決定しています。 認知広げる秘策は? さらに、集客においては「いつ、何を、どのように」告知して認知を広げ、申込を促し、開催前に離脱を防ぐ対策まで考えなければなりません。状況が常に変化する中で、申込状況をリアルタイムに把握し、必要な打ち手の変更を迅速に行うことが求められます。企画の効果が集客に影響するため、両者は密接に連携させる必要があります。 データ整備は進んでる? 現状では、まずデータの整備が最優先事項です。折り返し地点まで進めていますが、依然として地道な作業が続いています。正直なところ、「会社が整えておくべきだ」という愚痴も出るほどですが、しっかりと整備を進めなければ本質的な分析はできません。今後も引き続き取り組んでいきます。 管理方法はどうなってる? また、データの記録や管理、分析を効果的に行うためには、エクセルフォーマットの整備も欠かせません。どのようにすれば見やすく、管理しやすく、分析しやすいかを、部署メンバーと意見を合わせながら調整を進めています。この作業は地道ですが、本質的なデータ分析の議論に繋がっているため、継続して進めていく覚悟です。

クリティカルシンキング入門

踏み込むデータ、広がる発見の世界

データと本気で向き合う? データの用い方や見せ方について再確認でき、また新たな発見を得ることができました。従来は説得力や妥当性を高めるためにデータを利用してきましたが、今回の講習では「データとの向き合い方」自体に踏み込むことで、さらに可能性が広がると感じました。踏み込むというのは、データを分解・分析し新たな発見につなげることを意味します。これまでは、一定の目的が達成できればそれ以上深堀りしなかった自分を反省し、今後は偏りを減らしてより深く分析することで、発見の数や他者への探求の深さ、そして説得力の向上につなげたいと思います。単に表面的な理解で終わるのではなく、データから何が見えているのかを追求していく姿勢が大切だと感じました。 業務で分析は活きる? また、業務においては分類・分解・分析が多くの場面で役立つと実感しました。たとえば、目標設定では、市況や需要予測に基づいてシェアや販売量を設定し、その根拠となるデータや分析結果をもとに説明することで、計画の信頼性が高まります。実施計画においては、マーケティング戦略や営業活動の手段、ターゲット、期待できる効果、効果が現れるまでの時間などを細かく整理し、実行者、評価者、受益者それぞれとの連携を明確にすることが可能です。さらに、効果測定では、シェアや販売量・金額と実施計画との因果関係を明確にして、次のアクションの策定や判断につなげることができます。 分析手法を検討する? こうした業務プロセス全般において、データの分類・分解・分析は有効な手法です。具体的には、説明が必要な場面で、利用可能なデータや参考になる情報がないかを常に意識し、検討することが大切です。たとえば需要予測においては、単に過去の推移を見るだけでなく、季節要因や提供者ごとの特徴も踏まえて分析することで、より実効性のある判断が下せると感じました。

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