単価 ✕ 設定

に関する学び

---

平均値だけで大丈夫？ 平均値だけでは現状を正確に把握できないという点に気づきました。B校の平均年齢が30歳であると、一見「大人中心のスクール」と捉えられがちですが、実際のヒストグラムを見ると低年齢層と高年齢層に分かれており、19～40代が希薄な“空洞”となっていることが明らかです。分布のばらつきを示す指標やデータの可視化の重要性を再認識する結果となりました。 利益ギャップは何？ また、利益ギャップの分析では「売上＝生徒数×単価」や「費用＝講師人件費＋販管費」など、各要素をツリー状に分解して寄与度を評価すると、生徒数の減少が最も大きな影響を持つことが分かりました。数字を軸に構造、原因、施策へと論理的に掘り下げるプロセスは、限られた時間の中で根本原因を見出す上で再現性が高く、非常に有用だと感じました。 スクールの違いは？ さらに、A校とB校の年齢分布を比較することで、それぞれのスクールの課題と強みが浮かび上がりました。具体的には、A校は働き盛り世代が多い一方、B校は子供やシニア層が中心となっており、主要な顧客層が逆転していることが一目で分かりました。このように、セグメント別に指標を比較することで、各拠点固有の課題や有効な施策が明確になると実感しました。 仮説検証は正確？ また、仮説を立てた上で講座の時間帯やキャンペーン履歴、交通網のデータなどを用いて検証を行う、仮説思考とデータ検証の往復が大変重要であると学びました。これにより、先入観に捉われず具体的な打ち手を見いだすことが可能になります。 ヒストグラムで理解？ ヒストグラムという可視化ツールについても大きな学びがありました。年齢のような連続変数を度数分布として表示することで、山の位置や高さ、外れ値の存在、平均や中央値とのズレなどを直感的に理解しやすくなり、チーム内の共有や迅速な意思決定につながることを実感しました。 今後の視点は？ これらの学びを踏まえ、今後は「平均ではなく分布を見る」「結果から逆算して要因を分解する」という視点を意識し、セグメント別の比較や仮説と検証のサイクルを高速で回すことで、的確な改善策を提案していきたいと考えています。 データ分析は万全？ この手法はマーケティングデータの作成や報告のほぼすべての場面で再現性高く応用できると実感しました。例えば、月次KPIレポートではサイト訪問者の平均滞在時間だけでなくヒストグラムを活用し、離脱が集中する滞在秒数帯を明らかにします。また、指標をチャネル別やデバイス別に分解することで、最も寄与度の高いセグメントを特定することも可能です。 キャンペーン対策は？ 新規顧客獲得キャンペーンでは、過去の結果を年齢と購買頻度の度数分布で可視化し、コンバージョンが低い空洞セグメントに対して仮説―例えばクリエイティブの不一致や配信時間帯の不適合など―を立て、次回のテスト設計へつなげるアプローチを検討します。 リード改善の鍵は？ また、リードスコアリングモデルの改善においては、成約率を平均値だけで評価するのではなく、四半位範囲や標準偏差を活用してばらつきの大きい属性を抽出し、スコアリングの重み付けや閾値を再設定することでモデルの精度向上を図ります。 CX調査で何が？ CX調査の報告書においても、NPSの平均値のみならずプロモーター・パッシブ・デトラクターの比率をヒストグラムで示すことで、具体的な要因を定量的に明示し、より効果的な施策提案への流れを作ることができます。 ROI分析の焦点は？ さらに、広報や広告などのクロスチャネルROI分析でも、チャネル別平均CPAだけでなく、キャンペーンIDや日次CPAをヒートマップでまとめる手法により、特に偏差の大きい日やクリエイティブを特定し、原因の仮説検証を進めることで、改善アクションの精度を高めることができると考えています。 経営判断のサポートは？ 最後に、経営層向けのダッシュボード設計においては、平均売上や総リーチといった数値だけでなく、パレート図や箱ひげ図を取り入れることで、主要顧客層の状況や外れ値の影響を直感的に共有し、部門横断の意思決定を加速させる仕組みを実装したいと考えています。 行動計画は具体的？ 具体的な行動計画としては、まず今週中に主要KPIレポートの雛形を改訂し、ヒストグラムや箱ひげ図、パレート図を自動生成するツールを作成します。続いて、来週には主要指標を要素分解ツリーで可視化したダッシュボードを試作し、経営層へのレビューを実施する予定です。その後、2週間以内に過去のキャンペーン実績をもとに年齢や購買頻度でビン分けし、空洞セグメントの抽出ロジックを構築します。 改善プロセスの定着は？ 今月末には空洞セグメント向けのテスト設計を完了させ、翌月にはリードスコアリングモデルの再学習と改善を実施する計画です。また、四半期ごとに寄与度分析レポートを自動生成し、改善施策の立案を行い、継続的に学習と検証を社内に蓄積することで、「平均値→分布」「結果→要因分解」という共通プロセスを定着させていきたいと考えています。

問題解決フレームは？ アンドリューが経営する音楽スクールのB校を題材に、問題解決のフレームワークについて考えることができました。問題解決は「What（何が問題か）」「Where（問題はどこで起きているか）」「Why（なぜ起きているのか）」「How（どう解決するか）」の4段階で進めるのがポイントとなります。 赤字経営の理由は？ まず、Whatですが、B校の本質的な問題は、計画上は年間黒字を見込んでいたにもかかわらず赤字経営に陥っている点です。計画では年間黒字2,250千円が予想されていたのに対し、実際には5,150千円の赤字となり、経営の持続性が問われる状況です。 どこで問題発生？ 次にWhereです。ロジックツリーを用いて問題を層別分解することで、原因が「生徒数の減少」と「費用の増加」という大きな観点に分けられることが見えてきます。生徒数減少については、ターゲット設定の不適切、広告・販促の効果不足、立地やアクセスの不利などが考えられ、具体的には地域特性を無視した集客戦略や講座の魅力訴求が不足していることが挙げられます。一方、費用増加に関しては、イベント開催費の計画超過、講師人件費の増加、稼働クラス数の減少による単価上昇などが要因として考えられます。 数字で見る実態は？ さらに、変数分解では売上と費用を数値的に捉え、売上は「生徒数×単価」、費用は「固定費＋変動費」と整理できます。計画との差異から、生徒数は計画の100人に対し実績は60人と大幅に下回り、イベント開催費や講師人件費の増加が費用超過の主因であると考えられます。 MECEって何？ また、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）の考え方にも注目しました。これは、物事を漏れなく重複なく切り分けることで、特に生徒属性の分析において「年齢」「職業」「経験」「通学距離」「入校動機」などの切り口が有効であると学びました。 知見を活かすには？ この知見を踏まえ、Week1で自身の仕事であるマナー講師養成講座の販売促進に応用するため、以下のように整理しました。 なぜ受講者が伸びない？ まず、Whatとして、受講者数の伸び悩みとターゲットへの認知不足が課題です。次に、Whereとして、ロジックツリーによる層別分解で、受講者数が伸びない原因を「ターゲティングの不明確さ」「広報・販促手法の効果不足」「商品自体の伝わり方の問題」に分類しました。具体的には、対象層が曖昧であったり、各チャネルの効果が検証できていないこと、さらにはカリキュラムや修了後の活用イメージが十分に伝わっていないことが挙げられます。 なぜ提案が足りない？ Whyについては、顧客の属性や行動データが十分に収集・分析されず、地域別・職種別のニーズに応じた提案ができていないことが原因です。また、広告費や営業活動が感覚的に運用されている点も問題と捉えました。 どう解決策を見出す？ 最後にHowとして、以下の解決策を提示します。まず、受講者データの属性分析を行い、年齢、職種、地域、受講動機などで顧客像の「見える化」を図ります。次に、ターゲットごとに訴求ポイントを整理し、例えば教職員向けには「学校教育に役立つ資格」、主婦層向けには「家庭と両立できる副業としての活用」、企業人事向けには「社員研修の内製化への貢献」を訴求します。 効果検証は進んでる？ さらに、LPやチラシを用いた簡易なテストマーケティングを実施し、広告手法の効果検証を行います。併せて、導入校や協力企業とのネットワークを活かしたリファラル紹介制度や、メルマガ・LINEによる情報発信、オンラインの無料相談や体験講座など、申込につながる接点づくりも強化します。最後に、販促効果や費用対効果を定量的に記録し、次期キャンペーンやイベントの改善につなげる仕組みの構築を目指します。 計画は成功に繋がる？ このアクションプランを実行することで、問題を構造的に捉え、具体的な改善策を計画的に推進できると考えています。

感情論よりデータは？ 今週の学習を通じて、課題解決において感情論ではなく、客観的なデータに基づいた多角的な分析と、論理的に伝える力が不可欠であるという点を強く実感しました。タクシー業界の市場縮小、運転手不足、燃料費の変動リスクなど、一見ネガティブな情報も、なぜ自社にとって問題なのか、またその解決策がどのように経営に貢献するのかを具体的に示すことが重要だと感じました。例えば、配車アプリ導入の際には「便利だから」という感情論ではなく、実働1日1車あたりの運送収入の向上や燃料費削減といった定量的なメリットを提示し、説得力を高める必要があります。同様に、提携相手との関係では、懸念に対して新たな顧客ネットワークへのアクセスやノウハウ共有といった共存共栄のメリットを論理的に伝えることが重要でした。 実務でどう活きる？ また、この学びは私の実務にも大いに役立つものです。これまで漠然と抱えていた課題も、現状を数値で把握し、その原因を深掘りすることで具体的な解決策へと繋げることができると考えます。特に、外食業態の現場では新メニュー開発や既存メニューの見直しにデータ分析の手法を応用することで、「現状維持は衰退」という視点から戦略的にアプローチできると感じました。顧客データを詳細に分析し、どのメニューが十分に売れていないか、また潜在的なニーズがあるかを客観的に把握することにより、食材原価の変動リスクを踏まえた仕入れルートの見直しや、ロス削減を図るメニュー設計など、収益性向上につなげることができます. 店舗戦略は何が鍵？ さらに、店舗の集客戦略やマーケティング活動においても、周辺の人口構成や競合店の情報を詳細に分析し、ターゲット顧客を明確化することで、適切なプロモーション戦略を展開することが可能です。例えば、若年層が多いエリアではSNSを活用したプロモーション、高齢者が多い地域ではテイクアウトやデリバリーサービスの導入など、具体的な戦略を立案していきます。また、店舗の強みや独自性を明示し、効果的に伝えることで、顧客へのアピール力を高める狙いがあります. 人材育成方法は？ さらに、従業員の育成やシフト管理の効率化にも今回の学びは役立ちます。従業員のスキルや得意分野をデータとして可視化することで、適切な人員配置を行い、少ない人数でも店舗運営の質を維持する工夫が求められます。従業員教育においては、単にマニュアルを渡すのではなく、売上データや顧客からのフィードバックを共有し、なぜそのメニューが支持されているのか、背景を理解してもらうことで、サービスの質を向上させる取り組みが重要だと感じました. 売上分析のポイントは？ まずは、POSシステムの売上データを活用し、日次・月次売上だけでなく、メニューごとの販売数、時間帯別の客数、客単価、曜日別の変動などの詳細な数値を抽出し、現状分析を強化します。特定メニューの売上低迷が続く場合は、その原因が季節性、価格設定、競合店の影響のいずれかを深掘りするために、顧客アンケートや口コミ分析も併せて実施します. 会議運営をどう改善？ 次に、分析結果を基に新メニュー開発会議の進め方を見直し、シェフのアイデアに頼るだけでなく、データに基づいた「売上改善」や「顧客ニーズへの対応」を目的とした会議運営を行います。具体例として、売上が低迷するランチメニューを刷新して客単価の向上を目指すといった目標設定を行い、食材選定、原価計算、試作の各段階でデータを活用しながら評価します。会議では、単なる味の評価だけでなく、競合との比較やターゲット層への訴求力など多角的な視点から議論を進めます. 情報共有はなぜ重要？ 最後に、従業員間での情報共有と教育を強化することで、データと論理に基づいた経営判断ができるよう努めます。抽出した売上データや顧客フィードバックを定期的に共有し、各自が「なぜこのメニューが売れているのか」を理解する機会を設けることで、課題意識を高め、店舗全体の生産性と顧客満足度の向上につなげていきます.

実例から学ぶ分解方法は？ 実際のファストフード店の事例を通して、分解の仕方が違った切り口で学べたことが印象的でした。Week2の内容を思い出しながら、既存のパターンに加えて新たな切り口も見つけ、復習とパターンの拡充に繋げたいと考えています。 イシュー特定はどうすべき？ また、イシューの特定が適切な打ち手を導く上で重要であると実感しました。打ち手を先に検討しても、イシューの特定が不十分では、施策が誤った方向に向かう可能性があります。実例では、客単価が下がったことを背景に、来店人数を増やすことで売上を向上させる施策が取られていました。もし客単価向上の施策を優先していたら、来店人数の伸びに結び付かなかったかもしれないと思います。 データ出し方は正確？ データの出し方についても、漏れがあると問題特定が誤るリスクがあると学びました。データの提示方法や切り口について、「本当にこれでよいのか」と自問し、他者の確認を重ねることが重要であると感じています。 意見分裂をどうまとめる？ さらに、イシュー特定を深めるために、チーム内で意見が分かれる場合のアプローチ統一や、異業界での異なる切り口を考えることも示唆されました。問いを常に意識し、共有することで、組織全体の方向性が明確になると理解しました。問いを中心に据えることで、議論が脱線せず、具体的かつ一貫した分析が可能になると実感しています。 問いの正しさは確認できる？ 商談においても、そもそも自分たちが立てる問いが正しいかどうかを精査することが必要です。お客様との認識すり合わせを丁寧に行い、正確なイシュー設定を心がけることで、より適切な提案へとつながると考えています。また、これまではアイデア出しから議論を始めるケースが多く、議題が散漫になることもありましたが、今後はまず「何が課題か」を共有し、その上で話し合いを進めるようにしたいと思います。具体的には、イシューを画面共有して可視化する工夫を取り入れ、焦点がずれないよう意識していきます。 成果に結びつく問いは？ 今回の学びは、チーム全体での売上向上施策を検討する際にも大いに生かせると感じています。正しい問いを立てることが、成果に向けた思考と行動の第一歩であると実感しました。これからは、上司と相談しながら「何が本当の課題なのか」を問い、仮説とデータ分析に基づいた多角的なアプローチを進めていくつもりです。 統一アプローチの秘訣は？ また、誤ったイシュー特定を防ぐためのチェックステップや、チーム内で意見が割れた場合の統一アプローチについても検討し、日々の業務や学習に分解思考を取り入れる意識をさらに高めていきます。例えば、普段からニュースを読む際にも「どのような構造か」「なぜこうなったのか」を意識することで、多様な視点を養っていきたいと考えています。

Week1の学びは何だった？ 改めてWeek1から学んだことを振り返る機会がありました。フレームワークにはさまざまな種類が存在しますが、その活用方法は場面によって異なります。これからも、「自分が明らかにしたいことは何か」「それを明らかにするためにはどのフレームワークが適しているのか」を判断し、定期的に振り返りを行っていきたいと思います。 フレームワークで整理できる？ 1つ目の学びは、フレームワークを用いて散乱した情報を整理することです。目的（ゴール）だけを設定しても、戦略をどう立てるべきか、最短経路はどこかを示すのにフレームワークは役立ちます。例えば、3C分析などは、自社にとどまらず、他社や顧客を取り巻く環境を整理するのに有益です。これらの方法は、自分だけでなく関係者も巻き込んで精度を高める必要があります。 差別化はうまくできている？ 次に重要なのは、差別化ができているかどうかです。ターゲットとなる顧客像が明確でなければ、自社の強みをどのように活かせるか、また他社に模倣されやすいかどうかの判断が難しくなります。 定量的な判断は可能？ また、捨てる基準を定量的に説明できるかも重要です。過去にはざっくりとした工数や手間で取捨選択していましたが、これは良い判断とはいえません。投入時間に対してどれだけ利益が生まれるか、費用対効果を考慮すべきです。また、自分の不要な美学で行っている定常業務を改め、自分自身が行う必要があるかを見直す必要も感じました。 市場原理について理解できる？ さらに、市場原理の理解も必要です。例えば、多く発注すれば単価が下がるという表面的理解だけでなく、規模の不経済といった基本的メカニズムも学びました。これにより、施策を行う際の説得材料やリスク管理に大いに役立ちます。 新規・既存事業はどう活かす？ これらは新規および既存の事業に広く活用できると感じています。新規事業においては、ゴール設定やターゲットの明確化、他社環境の把握といった具体的な施策の基本設計に役立ちます。そして、既存事業においては、費用対効果の検討や捨てるべき基準を定量的に判断することで、より合理的な経営判断が可能になります。 どのように実行する？ 具体的には、新規事業の提案を受けた際には、具体的なゴール設計を自分の言葉で説明できるレベルで共有し、もし詰められていない場合は一緒に策定まで伴走していきます。また、既存事業については、月に一度取捨選択を行い、工数と売上を算出し、割に合わない場合は決断をもって捨てるとともに、空いた工数で何を行うかアクションプランを決定することを心がけています。

仮説は本質か？ WEEK4では、仮説を立てそれをデータで検証する思考法を学びました。仮説は「感覚」ではなく、根拠ある問いとして設定し、目的に合ったデータを収集・分析することが大切であると理解しました。たとえば、あるターゲット層に向けた広告の効果については、申込経路や具体的な単価など、定量的なデータをもとに検証することで、説得力のある改善策を導き出すことが可能だと感じました。 4Pで本質見出す？ また、マーケティングの4P（Product、Price、Place、Promotion）の視点から仮説を組み立てることで、問題の本質や見落とされがちな課題が浮かび上がることにも気づかされました。特に、費用対効果を比較する際は、単なる表面的な数字ではなく、単位あたりの価値を基準に判断する重要性を実感しました。 検証と戦略は？ この一連の流れ、すなわち仮説の設定、データの収集、検証、そして改善への取り組みは、単なる分析作業に留まらず、意思決定や戦略立案の基盤となることを再認識させてくれました。実際に現場で改善を実行するためには、データを正しく読む目と、仮説を深める思考の両方が必要であると感じました。 販促成功の鍵は？ さらに、講師養成講座の販売促進においては、WEEK4で得た知見が「感覚」ではなく根拠ある判断を下すための基盤として活用できると考えます。広報活動における意思決定やターゲットの把握、また販促効果の見直しなど、戦略設計全体に渡り、大いに役立つと感じました。 計画実行は可能か？ また、マナー講師養成講座の促進に向けた具体的な行動計画を4週間で立てました。 まず、Week 1では、ターゲット別に仮説を設定し、販促チャネルの効果についても仮説を立て、データ収集の項目を決定しました。 次に、Week 2では、過去数年間の申込者データを整理し、広報媒体ごとの広告実績を収集、さらに簡易なアンケートも実施しました。 Week 3では、ヒストグラムや円グラフなどを用いてデータの可視化を行い、費用対効果の高い媒体を絞り込むと同時に、仮説の正否を検証し、重点ターゲットを確定させました。 最後に、Week 4で、ターゲット別のプロモーションを再設計し、重点媒体への予算を再配分するとともに、効果検証体制を整えることで、改善策を実行に移しました。 この行動計画は実効性が高いと自分なりに評価しています。

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。

問題解決の問いは何か？ 戦略策定ケースを通じて、どのような問いを立てるべきかや、打ち手をどう打つかという貴重な経験を得ることができました。特に学びになったのは、まず最初に問いを立てることの重要性です。業績が伸びないといった大きな問題を解決する際には、問題の構成要素（単価、来店客数、店舗数など）の整理、いわゆる構造化と、自社の現状を把握することが必須です。その中で打てる打ち手を、分解した課題ごとに考えていくことや、状況によってイシューが変化することも学びました。 クライアント分析の着眼点 クライアントの状況を分析し、「何が課題なのか」を発見した上で打ち手を考案していく場面では、必ずイシューを押さえた上で打ち手を考案するように心がけます。また、自分自身もクライアントの就業環境に関するプロジェクトや幅広い年代の活躍を推進するプロジェクトに参加しているため、そこでの行動にも今回の知識を活用していきたいです。 会議でのファシリテーション術 会議のファシリテーションをする際もイシューの設定や、イシューを常に押さえていることが重要だと感じました。「このイシューで合っているか」を仲間と検証しつつ、意見や会話の方向性がイシューとずれている場合は修正するように心がけます。 情報収集の重要性とは？ 思考を始める際には、「イシューは何か」をまず考える癖をつけます。そのイシューが本当に適切かどうかの精度を高めるため、チームで情報共有しフィードバックをもらいながら仕事を進めることも重要です。適切なイシューの設定及び打ち手を特定するには、マーケット全体や自社の状況など多様な情報を持っている必要があると感じたので、これらの情報を積極的に収集する癖をつけること、「この情報がないと適切な問い設定ができない」という視点を持って問題解決に臨むことを意識しています。 打ち手を遂行する際の心得 実際に決定した打ち手を打つ際、行動の中で方向性が見えなくなることもあるでしょう。その場合、「このイシューに基づき、こういう効果を期待して行動している」という点を意識し直し、最後まで打ち手をやり遂げることが大切だと感じました。

物事を分解する学びの重要性とは？ 物事を分解する方法について学んだことが非常に有益でした。まず、全体像を明確に定義し、目的に沿って切り口を設定し、MECE（漏れなく・ダブりなく）の原則を用いて事象を分解します。これには、「層別分解」、「変数分解」、「プロセス分解」の3つのパターンがあります。 分解手法の具体例をどう活用する？ 層別分解では、「年齢別」、「性別」、「季節別」といったように、特定のカテゴリーごとに事象を分けます。変数分解では、「売上＝客単価×客数」のように、事象を構成する要素に分解します。プロセス分解では、ある事象のプロセスを詳細に書き出し、そのどこに問題があるのかを分析します。 MECEが導く次の一手は？ 分解する際には、異なる視点が混在しないよう注意し、まずは試みてみることが重要です。たとえ分解した結果、特筆すべき点が見つからなかったとしても、それは「ここには差がなかった」という価値があり、他の観点での分解につなげることができます。失敗と捉えず、次の行動に繋げることが大事です。 これを売上分析に応用すると、例えば「年齢別」、「性別」、「季節別」に層別分解したり、「売上＝客単価×客数」という変数分解を用いたり、プロセスの中の問題点を探るプロセス分解が有効です。 DX人材育成にMECEはどう役立つ？ また、DX人材育成に関する施策を進める際の根拠としても使えます。例えば、社員のデータ活用率を上げることを目的に、現状を把握し、MECEを活用して問題点を明確にすることで対策を立てることができます。 意思決定の効果をどう高める？ 意思決定時には、情報をMECEで分類し、優先順位を決める手法が活用できます。これにより、どの情報を基に判断すべきかが明確になります。また、プロジェクト進行中に意見が割れた際には、目的を再定義し、網羅的に議論ができているか確認することで、考慮漏れがないかをチェックすることができます。 このように、MECEの原則を用いることで、さまざまな問題や課題を効果的に分解し、具体的な対策や判断を導き出すことができます。

イシューの意味は？ 「イシュー」とは、今ここで問い直すべき核心の問題を意味し、これまで学んだ分解やロジックツリーの考え方を活用できることを実感しました。その上、手順を踏んで伝える言語化や視覚的に示す方法との連動が重要であると認識しました。 事例から何を学ぶ？ ファストフード店の事例では、客の立場では実感していたものの、経営者の視点から内外環境に応じたイシューの抽出やそれに基づく施策の検討が難しく感じられました。特に、売上の分解において、平日と休日、ハンバーガーとサイド、若者とシニアといった切り口は、自分の発想にはなかったため、新たな気づきを得ることができました。 売上戦略はどう練る？ この考え方は、自身が担当する売上拡大策にも活用できそうです。売上を分解し、点数や単価、カテゴリーなど、どの切り口や問題があるのかを明確にした上で、適切な打ち手を講じていくことが必要だと感じています。また、取引先の食品小売店の売上に対しても、数字の内訳をしっかりと把握し、的確な施策を提案することが求められるでしょう。 日々のスキル向上は？ 分解のスキルや経験が必要だと実感しているため、日常のニュース（決算関連やキャンペーンなど）の背景を分解・整理することを意識しています。さらに、社内や取引先への売上確認や報告が月次単位で行われることから、定期的にOutlookのスケジュールにリマインダー（毎月25日朝8時）を設定するなど、日々の業務で経験値を積む計画です。 理論の実践はどうなる？ 「分解（階層、変数、プロセス）、ロジックツリー（インパクトの大きいものから）、MECE（漏れやダブりなく）」といった考え方を常に意識し、業務改善に努めていきたいと考えています。

仮説の意義は何？ ビジネスにおける仮説とは、ある論点に対する仮の答えを意味します。重要なのは、正しい答えに決め打ちせず、複数の仮説を挙げることで網羅性を確保することです。仮説には「結論の仮説」と「問題解決の仮説」があり、時間軸によって過去の検証と未来の予測で内容が変わります。 仮説をどう検証する？ 問題解決の仮説は、問題解決のプロセスに沿って、WHATからWHERE、WHY、HOWへと各要素に仮説を立てるものです。このアプローチにより、検証マインドが向上し、問題意識や改善点への気づきが促進されるという利点があります。 仮説は広く捉える？ ゲイルを通して学んだのは、正しい答えに近づけようと意識するあまり、仮説の範囲が狭くなってしまう可能性があるという点です。思いつくままに仮説を列挙してみることで、仮説の網羅性や全体像が明らかになることを実感しました。また、数値を用いた費用対効果の分析手法も学ぶことができ、有用な気づきとなりました。 売上の原因を探る？ 具体的な例として、売上分析においては、単価が低いことやコストが上回っていること、あるいは季節性の変動によって患者数が左右されるなど、さまざまな仮説が考えられます。これらの仮説は、結論の仮説として売上未達の要因を示すものと、問題解決のプロセスとして原因究明のための仮説として整理することが求められます。 仮説報告はどう？ 毎週の売上数値進捗報告では、複数の仮説を設定し、その検証結果と合わせて報告することで、仮説立案のプロセスに説得力を持たせることが大切だと感じました。月末には、立てた仮説を通して得た気づきを言語化し、次のステップに活かす姿勢が必要です。

数字の見方を再考しましたか？ 数字を見たとき、なんとなく自分なりの答えを出して、その答えに合うような分析をしているのではないかと思うことがあります。しかし、実際にグラフ化したり、さまざまな切り口から数字を分解すると、全く違った見え方をすることがあります。この体験から、自分にはそのような癖がついていると反省しました。 固定観念をどう破る？ 業績やマーケティングの結果を分析する際に、この経験を活かせると感じました。売上が下がっているときに、「人手不足だから」や「閑散期だから」といった固定観念に基づいて数値を分析していることに気づきました。後から振り返ると、本当の原因は他にあったのではないかと思うことがあります。そこで、切り分け方や見せ方を工夫し、より根拠のある分析を行い、業績向上と改善行動につなげていきたいと考えました。 分析スキルの向上方法 数字を切り分けるためのスキルを身につけたいと思います。与えられた数字だけでなく、分析におけるフレームワークを学び、実務で活用できるようになりたいです。 価格設定で何を意識する？ 今後、自社で運営している宿泊施設の価格設定業務において競合分析・自社分析を活用していきたいと考えています。さまざまな要因を分析し、一室あたりの価格を設定していますが、これまでは根拠が曖昧でした。今後は、より細かく根拠を持った価格調整を行い、顧客満足度を下げることなく、単価を上げていけるようにしたいと思います。