(29ページ目)

改善 ✕ 本

に関する学び

---

どう始めるべき？ 分析を始める前に、まずは問題や課題、そして分析の目的を明確にすることが重要です。'What'、'Where'、'why'、'how'というステップを意識しながら、単に分析を進めるのではなく、実務にどのように反映させるかを考慮する姿勢が求められます。 何を優先すべき？ また、やみくもに分析を行うのではなく、分析はあくまで課題解決の手段であることを常に意識してください。業務上の課題を把握し、解決すべき内容ごとに優先順位を整理することが基本となります。このプロセスにおいても、'What'、'Where'、'why'、'how'の各ステップを丁寧に進めることが大切です。 どこを改善する？ 具体的な取り組みとしては、まず業務における課題のうち、分析によって解決が期待できるものを把握し、特に成果に影響を与える重要な課題を抽出します。次に、具体的なデータをシンプルに比較することで、改善のポイントを明確にし、一つでも実践可能な改善施策を実務に反映させることが成果につながります。

データ分析の本質とは何か？ データ分析は「比較すること」が本質であり、常に「Apple to Apple」と適切なもの同士を比べる重要性を学びました。これを達成するためには、実際の分析に移る前に、分析の目的を明確にし、仮説を立てることが大切であると感じました。 仮説の質をどう改善する？ データ分析の前提整理や仮説を立てることには既に意識を持ちつつありますが、仮説の質にはまだ改善の余地があると考えています。データ分析を行った結果、自身の仮説が間違っていることに気づき、仮説を立て直すことが多々あります。経験を重ねることで一定の改善は見られるかもしれませんが、体系的に仮説を立てる方法を学びたいと思っています。 効果的な振り返り方法は？ 振り返りをきちんと行い、適切な比較対象が選ばれていたのか、仮説がしっかり立てられていたのか、データ分析の目的が明確に言語化されていたのかを確認することが重要です。脳内でチェックリストを作り、それを基に実践し、反復練習を積むことが必要であると感じています。

アカウンティングはどう見る？ これまで「アカウンティング」という言葉には専門的で難しい印象があり、避けがちでした。しかし、数字の読み方に関する共通ルールを学ぶことで、そのハードルが下がるのではないかと感じました。まずは基本ルールの習得に力を入れ、次週以降の講座で役立てていきたいと思います。 財務分析どう活かす？ 新規事業の提携先企業や、既に出資している企業の財務状況を分析する際に、この知識を活用したいと考えています。また、出資先候補が本来投資すべきでない場合、財務分析の結果をもとに適切に判断をしていきたいです。さらに、経営状況が悪い投資先企業には、業務改善に向けたコンサルティングを提供し、データに基づくPDCAを実行したいと思います。 知識はどう定着する？ NANO単科講座の受講を通じて学び得た知識は、授業終了後も引き続き定着させ、実際のビジネスにおいて財務分析を自ら積極的に活用できる環境を作りたいと考えています。また、他社の決算情報などに積極的に触れることにも努めたいです。

どんな改善アイデアを出す？ 総務として社内の視点に偏りがちな中、実際の業務に携わる姿を観察し、自分自身が可能な範囲で実践しながら、現場の声を取り入れて改善のアイデアをまとめたいと考えています。 現場の状況はどう見る？ オフィスエリアの使い方については、上層部の意見に依存すると個人の主観や偏見に左右されがちです。そのため、オフィスフロアの各エリアで実際に業務を行い、現場の状況を確認しながら検討を進めたいと思います。一方で、Wモニターや空気清浄機など、必要な物の取捨選択については様々な意見が出る中で判断が難しい部分もあるため、慎重に選定を進める必要があります。 デザイン思考はどう捉える？ また、デザイン思考に関しては正解がなく、最終的な答えをイメージするのが難しいと感じました。現場の意見をまとめても個人の感想にとどまる部分があり、本当に市場に求められているかどうかは実際に作ってみないとわからないため、会社として新しいものを作り続ける体力が必要だと実感しています。

結果の背景は何？ PDCAサイクルにおける「C（Check）」の重要性を改めて実感しました。業務では、A/Bテストの結果が出るとすぐに「採用」と「不採用」の判断に偏りがちですが、なぜその結果になったのかという背景や要因の検証が不足していると、本質的な成果や再現性のある改善につながりません。 結果だけで大丈夫？ 自身の業務においても、施策実施後に結果だけを見て結論を出す傾向がありました。しかし、今後は仮説とのずれや背景要因を丁寧に分析し、再現性のある改善策を立てる必要性を感じています。 検証で進化できる？ そこで、施策の実施後は必ず検証の時間を確保し、PDCAサイクルの「C（チェック）」を強化することを行動計画に盛り込みます。具体的には、仮説と結果の差異を可視化し、原因分析のためのデータを事前に収集・整理する仕組みを整え、定期的な振り返りの場で結果の背景を多角的に検証します。これにより、直感や思いつきに頼らず、根拠ある意思決定を進めていきたいと考えています。

なぜ他者目線が重要か？ 日本語は主語がなくても文脈で理解できることが多く、そのために本質や要点が伝わりにくいことがあります。この点を改善するため、他者目線で伝わる文章を心がけることが重要です。 フレームワークで整理する利点 私の役割上、完結な文章での発信や引継ぎが求められるため、特に文章の構成に注意を払うようにしています。例えば、大事な局面ではピラミッドストラクチャーのようなフレームを意識することで、整理された文章を伝えることができます。これにより、提案も通りやすくなり、相手への負担や無駄を減らすことができます。 提案の成功には何が必要？ 営業相手への文章やプレゼンの構成では、常にフレームを意識し、相手にどう伝わりやすいかを考えることが大切です。本来承認してもらえる提案も、文章のわかりやすさや納得感の不足でやり直しになることがあります。したがって、初めからしっかり整理した文章で提案することが望ましいです。こうすることで、お互いが無駄なく効率的に働けるようになります。

自分自身の思考を問い直す 人は思考に偏りがあり、経験に基づいた発想に寄りがちな習性があることに気づきました。そのため、自分自身の思考の偏りを自覚し、「3つの視」を活用して違う見方がないか問い続けることが重要だと感じました。また、瞬発力が求められる場面と持久力が求められる場面のそれぞれに応じた対応力を身に着ける必要があると理解しました。 課題解決に役立つ気づきとは？ 業務の改善や改革を企画・検討する際には、課題の本質を見極めるためにこの気づきを活用したいと考えています。日々の会議でも、自分の意見に偏りがあることを意識し、広い視点を持って他の見方がないか探りながら発言をブラッシュアップしていきたいと思います。 ロジックツリーで見解を深める 企画検討の際には、ステークホルダーごとの視点から物事を多角的に見ることを意識的に行い、ロジックツリーを使って分解し整理します。また、会議では経験に基づく反射的な回答は避け、問いかけの本質を見極めた上で、意見を出すことを心がけます。

色と装飾の工夫は？ 伝えたい情報を強調するためには、伝えたい箇所を一番に捉え、文字の大きさ、色、ラインなどを工夫して目立たせることが大切です。特に色は印象を大きく左右しますので、日常生活の中で企業の商品がどのような色を使用しているか、またその色が何を表現しているのかを意識的に学ぶことが重要だと感じました。 資料作成の注意点は？ また、スタッフ向けの説明資料「キーメッセージ」では、伝えたい内容を明確にするために、文字の大きさや色、装飾に十分注意して作成する必要があります。医療の勉強会など文字情報が中心となる場合には、図解などの視覚的要素を取り入れることで、より効果的に情報を伝えられるでしょう。 アイデアの活用法は？ ・タイトルで要点が分かるように記載する ・日常の製品から学ぶ機会を積極的に作る ・他人からのフィードバックを受け、改善の機会を設ける ・本、雑誌、各種SNSなどで目を引くワードが見受けられた際には、自身の部署での活用を検討する

比較に意味があるのは？ 分析は比較であることを理解しました。つまり、比較に意味がない数値を比べることは無意味だと感じました。 失敗例から学ぶ分析法 データ同士の要素を揃えることも重要だと考えます。これまで成功例をいくつか分析して共通の要素を探したことがありますが、振り返ってみると、失敗例でも同じ分析をして失敗しているケースが多々あったのではないかと思います。それは、本当の成功要因とは異なると思います。 成功要因の鍵は何か？ 広告などのクリエイティブにおける結果の分析で、特に比較要素が多い動画クリエイティブでは、成功事例と失敗事例を踏まえて、本当にキーとなるポイントを発見することができれば、大きな成果につながると感じます。 具体的目標に向けて行動 3月末までに業務の特定の箇所を学んだデータ分析を用いて数値を改善させる目標を立てました。毎週の授業の中で、具体的に自分の業務をイメージしつつ、会社の中で自分がどう行動するかを考えながら学習に取り組んでいます。

問題箇所はどこ？ 問題個所の特定は、次のアクションプランを考える上で非常に重要です。数値に基づいて問題箇所を洗い出し、優先順位を明確にすることで、納得のいくアクションプランを策定できます。また、数字に紐づく具体的な行動も同時に把握することで、プロセス全体の見直しの基準が整います。 課題解決はどう進む？ 課題解決は、問題をプロセスに落とし込みながら進めることが求められます。What、Where、Why、Howといった基本の枠組みに沿って対応することで、業務改善の手法の一つとして、DX化推進の取り組みも効果的に実施できるのではないでしょうか。 目的設定はどう？ 目的の設定においては、まず問題や課題を洗い出し、その中から複数ある項目に対して優先度を付け、分析と順位付けを徹底します。その上で、アクションプランを策定することが求められます。さらに、UI/UXに関わる場合はA/Bテストを取り入れ、スタンダードなフレームワークに沿った進め方を実施することが重要です。

利益の把握はどうなってる？ 本業での利益、財務活動後の利益、最終利益といった各利益の数字を通して、経営全体の状態や借金の負担状況などが把握できることを学びました。また、仮説を立て検証するプロセスを通じて、物事をより深く掘り下げることができると実感し、今後は仮説立案の習慣を身に付けたいと思います。さらに、「PL＝運動成績表」という表現が非常にしっくりと感じられました。 検証はどのように進む？ 具体的には、子会社のPLの変化について自ら仮説を立て、各利益の動向を前月比や前年比で分析、検証していくことを目指します。また、同業他社の比較を通じて、各利益率の違いの背景にある要因を探り、その特徴を明らかにできるようになりたいと考えています。まずは、検証のために用いる分析指標について検討し、同業他社のWEBページに記載されている財務指標を参考に、各社がどの指標に重点を置いているのかを確認。自社との比較を行い、問題点を明確にして改善案の検討につなげていきたいと考えています。

手法の意図は何？ 今回のデータ分析では、まず「分けて比べる」という手法を意識し、対象や基準を明確に設定して検証しています。データ分析の目的—つまり、何のために分析を行い、どのような成果を期待するのか—をはっきりさせた上で、ゴールや仮説、今後の取り組みイメージを具体的に描くよう努めています。また、目の前にあるデータのみを頼りにせず、生存者バイアスに十分注意しながら分析を進めています。 売上向上の秘訣は？ 購入者の分析とパートナー企業の売上分析の双方について、各々の良い点と改善すべき点を明確に整理することで、パートナー企業全体の売上向上に寄与するマクロサポートへと繋げたいと考えています。さらに、サンプルデータや本講座を通してデータ分析の実践回数を積み重ねることで、これまでの経験に加え新たなプロジェクトに活かせる知識を身につけたいと思います。過去に他のプロジェクトで培った分析経験を再検証し、今後のプロジェクトに向けたデータ収集や分析手法の向上を図っていく所存です。