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分析 ✕ 基本

に関する学び

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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。

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。

基本手法は足りる？ フレームワークの活用が十分でなかった現状を受け、3CやSWOT分析、バリューチェーンといった基本手法を改めて学ぶことで、自社の強みや弱み、そして課題を再認識する機会となりました。改めて経営目線の重要性を実感し、視野を広げることができたと感じています。 新視点で何が変わる？ 現在所属している部署では、事業計画に関与し、従来とは異なる新たな視点が求められています。旅行業界という薄利多売の環境において、これらのフレームワークを活用し、どのように差別化を図るかを考察することは極めて意義深いと考えます。マクロな視点から現状の課題にアプローチすることの必要性も改めて認識しました。 現場と経営はどう違う？ 一方で、現場の視点と経営陣の意図との間には一定のギャップが存在するように感じています。分析結果を具体的な戦略に結び付けるためには、各立場ごとに工夫が求められると考えています。今後、他の方々の取り組みも参考にしながら、より実効性のあるアイデアを模索していきたいと思います。

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。

フレームワークの意味は？ フレームワークの基本やその使い方、そしてそれらの意味を理解することで、物事を深く考える力を得ることができました。この知識を実際の状況に当てはめながら確認することで、さらに理解が深まりました。しかし、現在の仕事を進める中で、これまでの準備段階で足りない部分が多く、組織として多くの課題が存在することを再認識しました。これを機に、チームを深く理解し、より良い方向に進ませる努力をしようと考えています。 競合情報はどう集める？ 競合の情報をどのように手に入れるかが課題であり、これは分析が難しい点でもあります。ただ、今まで教わったことの多くを実践していないことにも気づいたため、まずは学んだことをしっかりと実行することを第一のステップとします。 どこに注力する？ 具体的には、5フォース分析と自分の業務フローを確認し、チーム全体の流れを再確認することで、自分が注力すべきポイントをしっかり考えたいと思います。これに役立つ多くの方法を学べたことは非常に大きな収穫です。

アイデアの選び方は？ 差別化のポイントとして学んだことは、まず「ありきたりのアイデアに飛びつかない」ことの重要性です。次に、自社の強みをしっかりと意識し、場合によっては外部の力を借りること。そして、ライバルをあまりにも意識しすぎないことも大切です。これに加えて、ポーターの3つの基本戦略やVRIO分析についても学ぶことができました。 他業界のアイデアはどう活かす？ 他の業界から差別化のアイデアを取り入れることも一つの方法であるということが特に印象に残りました。ポーターの3つの基本戦略やVRIO分析は、事業計画の立案やM&A後のシナジー創出のための戦略を企画する際に役立ちそうです。こうしたフレームワークを活用することで、自社の現状やポジションを効果的に整理できると感じています。 これから事業計画の立案やM&A後の戦略を考える機会が多くあるため、今回学んだポーターの基本戦略やVRIO分析を積極的に活用しつつ、自社の現状を整理し、差別化のポイントを明確にして企画を立てたいと考えています。

データ分析前の課題は？ データ分析を始める前に、まず何が問題なのかを明確にし、その問題がどこで発生しているのかを確認することが重要です。分析の基本は分解にあり、目的に応じて様々な視点で切り分ける際、階層の違いに注意する必要があります。たとえば、where、why、howの順序を意識することで、基本に立ち返ることができます。 検証方法はどうする？ 実際の業務においては、前月の業績（予実差）を基に問題を設定し、どこから問題が生じているのかを調べます。その際、自分の感覚だけではなく、データ上で本当にそう言えるかをしっかりと検証することが求められます。結果を先入観として捉えず、データに基づいた事実を導き出す姿勢が大切です。 振り返りの進め方は？ 毎月の業績振り返りでは、改めて何が問題なのかを定め、具体的な発生箇所を探るプロセスを実践します。このプロセスを通じて、自身の直感が正しいかどうかをデータを用いて検証し、結果ありきでデータを選び出さないことを意識することが求められます。

代表値の意味は？ データを理解する際、代表値の考え方が基本であると学びました。代表値には単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、たとえ二つの集団で平均値が同じでも、ばらつきの度合いによって集団の実態は大きく異なることがわかります。ばらつきは標準偏差という指標で表され、また、グラフを用いてデータを視覚化することで、説得力が増すことも学びました。 報告書のポイントは？ 報告書にデータやグラフを用いる際には、より意味のある情報を見出すことが重要です。平均値だけでは集団の性質を十分に理解できないため、ばらつきなど他の要素も加味し、「本当にそう言えるのか？」と多角的に考える必要があると感じました。 分析目的は何？ そのため、まず何のための分析なのか、その目的を明確にすることが大切です。次に、必要なデータを特定し、信頼できる情報源から取得すること。そして、代表値や標準偏差をどう活用すれば集団の性質が理解できるのかを考慮しながら、データを適切に扱いたいと思います。

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。

仮説はどう整理する？ 仮説を立てる際は、まず複数の仮説を考え、その中から適切なものを絞り込むことが重要です。それぞれの仮説が互いに網羅性を持つように、さまざまな切り口で考えを広げる必要があります。 データは十分かな？ 次に、立てた仮説に基づいて分析に必要なデータを収集します。もし手元に十分なデータがない場合は、誰にどのように聞くかを決め、比較のためのデータも合わせて収集しておくことが求められます。 仮説の基本って何？ 仮説思考とは、目的（コミュニケーションや問題解決）と時制（過去・現在・未来）を整理しながら、結論を導く仮説や問題解決のための仮説を立てる考え方です。 ギャップをどう埋める？ 施策を検討する際は、現状（ASIS）と目標（TOBE）とのギャップ（GAP）に着目し、その差を埋めるために仮説を構築します。メンバーと意見を交わしながら、多くの仮説を出し合い、その中から絞り込みを行い、最終的に必要なデータを集めるプロセスが重要だと感じました。

仮説検証はどう進む？ 問題解決に取り組むためには、複数の仮説を立て、それぞれを短いスパンで検証することが大切です。仮説設定の際には、3Cや4Pといったフレームワークを活用することで、より多角的かつ論理的にアプローチできると感じました。 固執をどう克服する？ 私自身の業務では、課題に直面すると日々の経験に左右され、一つの可能性に固執してしまう傾向がありました。仮説はあくまで出発点であるため、複数の視点から検討する姿勢が重要だと学びました。今後は、対策を立案する前に一度立ち止まり、慎重に仮説を設定することで、論理の偏りや抜けを防ぎ、より精度の高い対策に結びつけたいと思います。 書き出す仮説の意義は？ また、分析の材料となるデータ収集に先立ち、まずは課題に対する仮説を書き出すことが基本であると感じました。3Pや4Cのフレームワークを利用し、俯瞰的に課題を捉えることで、決めつけに陥らずに検証・結果のプロセスを慎重に実行する姿勢が大切だと再認識しました。

比較は本当に必要？ 分析に取り組む際、まずは比較が基本であるということを改めて実感しました。今回の学習を通じて、日常的に行っていることでも、再確認する必要があると感じました。 目的をどう捉える？ また、データ分析を行う際には、その目的を明確にすることが不可欠です。何を明らかにしたいのか、どのようなデータを使い、どう加工して分析するのかを事前に整理することで、分析の精度が向上します。 結果をグラフで見せる？ さらに、得られた結果をどのようにグラフで表現するかも非常に重要です。グラフは視覚的に情報を伝える強力なツールであり、分析結果を見やすく、分かりやすくするためには適切なデザインや構成が求められます。 業績をグラフで解説？ 会計データを取り扱う中で、毎月の業績報告においても、的確な分析が会社の問題点や改善点を浮き彫りにすると考えます。分析結果を見やすくグラフ化することで、その内容を具体的かつ説得力のある形で提案できる点が大きなメリットです。