比較 ✕ 本

に関する学び

---

損益計算書の要点は？ 損益計算書は、会社の収益状況を示す成績表として、売上総利益、営業利益、経常利益、税前当期純利益、そして最終的な当期純利益という5つの基本項目から構成されています。売上総利益は、商品やサービスの販売前に発生する費用を差し引いた数値を示し、営業利益は本業から得られる利益を表します。さらに、海外からの材料調達に伴う為替差益や、店舗出店時の支払利息などの財務活動による損益を加えたものが経常利益となり、そこに店舗売却益や火災などの一時的な損益を反映させることで税前当期純利益が算出されます。最終的に、税金を差し引いた当期純利益を把握するためには、まず全体の売上推移や各項目の売上比率に着目し、過去の実績や業界平均、自社目標との比較が不可欠です。 出店事例の意義は？ 実際のカフェ出店事例では、出店コンセプトの明確化が極めて重要であることを学びました。コンセプトが明瞭になると、それに応じた仕入、店舗設計、採用、設備投資、商品開発などの基本事項が見えてきます。その過程で発生する各種コストの計算も可能となり、継続的な事業運営のために損益計算書を活用して売上アップや経費の見直しといった対策が求められます。売上規模に応じて最終的に残る金額が変化することからも、売上確保の重要性が実感でき、また、販売費や一般管理費の工夫により利益率が改善できる可能性があることが確認されました。 現状把握の方法は？ 担当店舗では、まず出店コンセプトに立ち返り、現状とのギャップを把握することが必要です。現状、店舗従業員がどの程度コンセプトを理解しているか、また、従業員や地域、顧客が考える理想のコンセプトとは何かを調査し、今後の方向性を明確にした上で損益計算書を再確認することが求められます。さらに、コンセプトの違いが損益計算書の構成比にどのように影響を及ぼしているのかを把握し、店舗責任者と現状の課題やその対策について話し合うことで、本社と店舗が共通認識を持ち一体となって事業運営に取り組む体制を整えることが重要です。 数値理解を深めるには？ 店舗責任者向けの研修では、今回の学びを活かし、各自の数値に対する理解度を高めることを目指します。店舗ごとに異なる規模や運営体系の中で、自ら課題を抽出し改善策を提案できるレベルへ引き上げるため、損益計算書の読み方や、毎月の売上達成状況の確認が基本であることを強調します。講義資料作成にあたっては、単に言葉の定義を伝えるだけでなく、その意味や具体的な活用方法を実践に直結する事例を交えて、すぐに取り組める内容に仕上げることが狙いです。 店舗分析はどう進む？ また、既存の担当店舗については、まず上司との間で出店コンセプトの認識を統一し、経営計画書などからコンセプトを再確認します。その上で、店舗の事業活動が売上、利益、経費とどの程度連動しているかを客観的な数値で分析し、店舗責任者に現状の課題を明確にさせることが大切です。具体的な改善策を、損益計算書上のどの項目にどのように反映されるのかという観点から検討し、数値的根拠をもって提案させることで、責任者自身が解決策のイメージを具体化できるよう指導します。 効果の伝え方は？ さらに、上司へ改善策を提案する際には、業界の一般的な数値や他社の運営状況を踏まえ、根拠を強化した説得力のあるアプローチが必要です。キャッシュフローの分析など、同業他社の事例を参考にする視点も取り入れながら、改善策の実現に向けた動きが求められます。 自発的研修の意義は？ 研修資料の作成に際しては、特に運営費及び一般管理費に着目し、各店舗の費用状況を業界平均や社内の他店舗との比較を通じて分析する内容を検討します。受講者自身が「自らの店舗分析」を通して、主体的に店舗改善に取り組む意識を持てるよう、やらされる研修ではなく自発的な行動を促す構成に留意することが重要です。

ゴールはどう設定？ 学びを通して特に大切だと感じた点は、まず「明確なゴール設定と広い視野」が必要であるということです。自身の役割や部門にとらわれず、大局的な視点を持って目標を定めることの重要性を実感しました。ただし、具体的にどのように視野を広げるかは今後の課題としています。 選択は本当に必要？ 次に、「取捨選択の重要性」です。目標を最速・最短で達成するためには、リソースを集中させるとともに、何をやらなくてもよいかを見極める優先順位付けが不可欠だと気づきました。 独自性って何だろ？ さらに、「独自性の意義と活用」については、自身の価値向上において独自性が重要だと実感しています。これは、現在取り組んでいる分野の活動とも重なり、大いに共感できる部分でした。 壁を越える方法は？ 一方で、部署の壁を越えて「まずは試してみる」精神で他チームと連携し改善を図る一方、ファシリテーションや意思決定の場面で迷いが生じ、迅速にリードできていない課題も感じています。そのため、上司の助けを借りずに、自律的に問題解決を進められるようになることが目標です。 何を目指すべき？ 今回の学びを踏まえ、まずは広い視野を持って明確なゴールを設定し、部署やチーム間の価値観の違いを乗り越えるために、相手の立場を理解する対話を積極的に行いたいと考えています。また、複数の選択肢から最適な道を選ぶため、意思決定やファシリテーション能力を具体的に強化する必要性を感じています。 試行は効果的？ 特にLive授業を通じて、自分の弱点として「やらなくていいこと」を特定する力が足りないと痛感しました。問題に直面すると「まずは試してみる」という思考に陥りがちですが、今後はあらゆる可能性を考慮し、最も効率的な方法を選び、スピードを意識して行動していきます。 意思決定はどう？ これまでの会議などの意思決定の場では、不十分な情報で「まずは試してみる」形になり、後になって問題が浮上したり手戻りが発生したりすることがありました。しかし、戦略的思考を取り入れることで、より正確な意思決定ができると考えています。 プロセスを整理？ 具体的には、以下のプロセスを意識しています. ・何について意思決定するのか、またその意思決定によってどのような状態を目指すのかを明確にする。 ・必要な情報を客観的なデータに基づいて収集・分析し、現状を正確に把握する。 ・可能な選択肢を洗い出し、それぞれのメリット・デメリットを比較検討する。 ・リスク、コスト、効果、実現可能性などの判断基準を設定し、どの選択肢が目標達成に最も貢献するかを評価する。 ・決定した内容を実行に移し、定期的に結果を検証してプロセスを改善する。 行動に自信は？ また、具体的な行動としては、個人の経験や勘に頼らず、客観的なデータや事実に基づいた判断を行うことや、異なる部署や立場の意見を取り入れて多角的に検討すること、そして各選択肢のリスクとリターンをバランス良く評価することを心がけています。さらに、大きな意思決定の前に小規模な試行を行い、PDCAサイクルを回すことで、着実な改善を目指そうとしています。 連携で何が変わる？ これらの取り組みを通して、会議の効率性と意思決定の質を向上させ、最終的には上司の助けを借りずに自律的に問題解決を推進し、チームや組織に貢献できる人材を目指します。特に、部署を横断した連携においては、各部署の目標や課題を理解した上で共通のゴールを設定し、互いにWin-Winの関係を築くようなファシリテーションを心がけていきたいと考えています。

マック事例の魅力は？ マックの経営改善の事例では、飲食店が顧客にどのような仕掛けを施しているのか、そのプロセスを学べたことが大きな収穫でした。本質的な課題に迫る問いや考え方を理解するため、一連の流れを整理し、復習することが理解度をさらに高めるのに役立ちました。 顧客事例の意味は？ 自身の業務では、直接売上や顧客へのアプローチ、営業活動に関わっていないため、講義での現実の顧客事例の理解は非常に貴重でした。もしも最前線で営業を担当しているなら、提供する製品を具現化するイメージを持ち、ペルソナ設定やデジタルマーケティングの手法を活用しながら、プレゼンテーションやセールストーク、販売手法、アフターサービスを体系的にまとめ、各顧客に合わせた販売戦略を確立することになるでしょう。 自業応用のヒントは？ また、飲食店経営の事例からは、自分の業務にどのように応用できるかをイメージすることが大切だと感じました。課題の記載にはピラミッドストラクチャーやMECEの考え方を用い、時間軸、優先度、業務効率を考慮することで、組織内の意思決定に役立てる意識を持つようにしています。 本質課題の意義は？ 「本質的な課題」とは、形式的な課題ではなく、物事の核となる部分を捉え、整理・分解することから解決策を導くアプローチです。課題を提示する際、核心を押さえた内容であっても、相手によっては関心が薄いことがあるため、視点を変える工夫が求められます。これまで、理解が得られなかった場合は無理に誘導せずに終わらせていた点を反省し、今後は相手の視点に立って一工夫を加えるよう努めます。 データ運用の疑問は？ また、業務においては大量のデータを扱う中で、定型的なグラフを使った比較がルーティン化してしまっています。例えば、一部の部門ではBIツールとしてタブローが利用されていますが、他部門では別のサーバーのデータが正確とされ、導入に慎重な面もあります。今後は、現状の前提を見直し、利用可能な範囲を点検していく必要を感じています。 問い設定はどう？ さらに、AI時代においては「問いの設定力」が極めて重要なスキルとなります。期待する答えを引き出すための問いを、行動経済学や心理学を加味しながら設定するには、実践と訓練が欠かせません。自らの得意分野とは異なる領域に挑むことで、問いの立て方の精度を高め、スキル向上を目指しています。 提案準備の工夫は？ 業務企画の現場では、学んだ内容をプレゼンテーションに活かし、説得力のある提案を行えるよう努めています。同時に、データ利活用における課題についても、データ量の大きさやシステム構築の面から自らの知識を深め、SQLのトレーニングを通じて効率的なデータ処理を実現するための準備を進めています。 思考整理のポイント？ クリティカルシンキングに関しては、Week１で学んだ基礎を基に、自分の考えやアイデアを整理して伝える力の強化を目指しています。マインドマップやピラミッドストラクチャー、MECEの手法を活用し、視点を変えて相手にわかりやすい説明を心がけ、試行錯誤を重ねながら整理力を向上させています。 言語化の成果は？ また、日々のトレーニングとして、1週間で400文字程度の言語化を行っています。日経のアプリを活用し、1日2回、300文字程度で議題に関して知識の範囲内で整理し素早く書く練習を継続しています。これにより、書いた内容の振り返りと分析から課題を抽出し、より簡潔に伝える力の向上を目指しています。

目的と仮説は何？ データ分析の本質は、目的を達成するための仮説検証の手段であり、その核心は「比較」にあります。目的や仮説を明確に意識し、サンプルの選定や条件の統一に努めることが重要です。仮説とは、生成と修正のループを経る動的なプロセスの構成要素であると考えられます。 バイアスとは何？ 比較の観点では、「Apple To Apple」という考え方が、局所管理の重要性を示しています。爆撃機の弾痕のエピソードは「生存者バイアス」の教訓を教えてくれますが、選択バイアス、観察バイアス、確認バイアス、報告バイアス、時間軸バイアス、因果関係の誤認、欠測バイアスなど、さまざまなバイアスの存在に留意する必要があります。実験であれば局所管理、ランダム化、反復といった対策が有効ですが、既存データの分析では多角的な視点から批判的に観察する姿勢が求められます。 論情倫理の均衡は？ 私自身は、統計学やケモメトリクスを専門としていたため、論理・データに偏重したアプローチを取ってきました。しかし、近年の経験から、情理や倫理とのバランスが必要であると痛感しています。論理・情理・倫理の三要素のバランスが、良い意思決定を行うためには欠かせません。本講座を通じ、特に現在検討中の人事制度改訂において、データ分析のアプローチを取り入れることで、より客観的な意思決定を実現したいと考えています。もちろん、データはあくまで一要素であり、他の要素とのバランスを崩さないようにしたいと思います。 分析方法はどう違う？ 分析の際には、目的遂行のための仮説生成・修正のループを意識し、その駆動力として論理（データ）、情理（共感性）、倫理の三要素を念頭に置くことが大切です。また、論理（データ）の解釈に際しては、「比較である」という原則を守ると共に、生存者バイアスをはじめとした各種バイアスを極小化する意識が求められます。実験的な方策では局所管理、ランダム化、反復の原則が一定の効果を発揮しますが、既存のデータを対象とする場合はさらに多角的な検証が必要となります。 TAPEは何？ その実践的なアプローチとして、「TAPE」フレームワークの導入が考えられます。これは、次の観点からデータを捉えるものです。まず、Target population（対象母集団）として、データが本当に分析対象の母集団を代表しているか確認します。次に、Assembly of data（データの集め方）では、どのような条件や手順でデータが収集されたのかを問います。さらに、Predictor/outcome（予測変数と結果変数）が明確に定義され、測定に問題がないかを検証します。そして、Extraneous variables（交絡因子）については、関連しそうな他の要因が適切に制御・補正されているかを考えます。 問いは何？ より具体的には、以下の問いを活用します。 ① このデータは誰の、どのような状況を反映しているのか？ ② このデータはどのような手法で得られたのか？ ③ 仮説として考える因果関係や相関は、他の要因に左右されていないか？ 結論はどうなる？ 以上のような多角的な視点を持つことで、より精度の高いデータ分析が実現でき、バランスの取れた意思決定に繋がると考えています。

データ活用はどう考える？ WEEK3では、データを単なる数字としてではなく、「意味のある情報」として活用するための基本的な考え方や手法について学びました。まず、データ分析の際には、数字に集約して捉える、目で見て確認する、数式で関係性を読み取るという三つの視点が重要だと理解しました。たとえば、数値の代表値である平均値を用い、分布のばらつきを標準偏差で把握することで、全体の傾向をより具体的に捉えることが可能になります。標準偏差が大きい場合はデータのばらつきが大きく、逆に小さい場合は値が一定の範囲にまとまっていると判断できます。これによって、単なる「平均気温」といった情報でも、過去のデータと比較することで、その年の気温の位置付けを明確にすることができます。 ビジュアル化は有効？ さらに、ヒストグラムなどを用いたビジュアル化は、視覚的にデータの分布や外れ値を確認できるため、特定の年齢層の傾向や想定とのずれを一目で把握可能にします。こうしたプロセスは、単にデータを集約するだけでなく、見込み客の把握や最適な施策構築といった、戦略的な意思決定を支える重要なツールとなると感じました。 受講者像の把握は？ この考え方を、受講者促進活動に当てはめると、まずは代表値や分布を用いて受講者の像を明確にし、年齢や職業、居住地域、受講目的などの項目ごとに「どの層に集中しているか」や「どの程度幅広い対象にリーチしているのか」を分析する必要があります。たとえば、平均値から中心となる層を把握し、標準偏差で広がりを捉えることで「特定の年代に偏っているのか」「幅広い年代に支持があるのか」が明らかになります。 グラフで見える傾向は？ また、ヒストグラムを活用することで、受講目的やニーズの傾向を視覚的に判断でき、たとえば広告文面の最適化や広報素材のデザイン、ターゲット層の絞り込みに役立ちます。同様に、地域ごとのデータもマッピングして、申込数や反応率の地域差を明確にし、重点的な営業エリアの選定につなげることができます。さらに、各施策の反応率を数値化し、平均値と標準偏差を基に比較することで、PDCAサイクルを効率的に回し、より効果的な改善策が講じられると感じました。 具体策はどう実行？ 具体的なアクションプランとしては、まず過去数年間の受講者リストから「年齢」「性別」「職業」「居住地」「受講目的」などをExcelに整理し、各項目の平均値や最頻値、標準偏差を算出してデータの集約と構造化を図ります。次に、ヒストグラムや円グラフを用いて年齢や職業、地域ごとの分布を可視化し、そこから抜け落ちているターゲット層や成功しているエリアを確認します。そして、特定のターゲット層を仮説として立て、その層に合わせた広報や導線の設計を行います。加えて、各施策の反応率を記録し、基準となる数値を通じて比較分析を行い、最後に数値とビジュアル化されたデータをもとに定期的な振り返りを実施することで、感覚ではなく具体的な数字に基づいた意思決定を徹底していくことが求められます。

データ分解のポイントは？ ■データや数字を分解するとは、まず一手間かけて実際に手を動かし、異なる要素を取り入れながら分解・分類することです。案ずるより生むがやすしという言葉どおり、実際に試してみることで気づきが得られます。また、MECEの考え方を取り入れて漏れや重複を防ぎ、粒度を統一することも重要です。さらに、統計的手法そのものは使わなくとも、正の相関・負の相関や偏りといった結果が分解の過程で明らかになると考えられます。 視覚化の工夫は何？ ■データの可視化では、仕事に視覚的な刺激を与える工夫が求められます。最適なグラフや色使いを意識すれば、直感的に内容が把握しやすくなります。グラフ作成においては、意図を誘導するのではなく、客観的な視点と根拠に基づいて、見やすさを重視した作り方が大切です。 各指標の活用法は？ 自社の業務では、生産性や品質、お客様の満足度アンケートなど、数字で示せる指標が多数存在します。日常的に取得されるデータは社内ルールに従い取り出し・分析されていますが、KPIに基づかないデータはまだ十分に活用されていません。たとえば、音声データは今後、AIによる分類が進み、感情や品質の判断などに役立つ可能性があると感じています。 視覚情報活用の秘訣は？ ■視覚情報を活かすため、直感的に判断しやすい図形のバリエーションを増やそうと考えました。普段はワンパターンになりがちだったため、見直す必要があると反省しています。同様に、先に述べた通り、グラフは客観的でわかりやすいものを作ることが重要です。 異なる視点の効果は？ ■実際に手を動かす段階では、定型的な並べ方だけでなく、あえて異なる視点からグラフを作成してみることが大切です。失敗や試行錯誤の過程が次の発見につながるとともに、同じ行動様式によるバイアスやパターン化を排除する助けになります。たとえ時間効率を重視しすぎず、KPI項目に重点を置いた原因分析や仮説の構築に取り組む一方で、KPI以外のデータからも意外な傾向が見えてくるかもしれません。 比較で見える新発見は？ また、数値やグラフの比較や傾向を通じて、何も見えてこなかった場合でも、その経験を次への一歩として前向きに受け止めることが大切です。多くのお手本を参考にしながら、状況に応じて複数のグラフバリエーションを試作し、今まで活用できなかった手法を検証する機会を持つことが求められます。 数字伝達の秘訣は？ 最後に、数字による主張を客観的に伝えるためには、自分が立てた仮説や意見を偏らず筋道立てて説明する工夫が不可欠です。どれだけ簡潔な説明ができるかを追求しつつ、数字やグラフからどのように伝えるか、どんな言葉を用いるかを直感と経験で磨いていくことが、最終的な課題解決につながると考えます。振り返りや反復練習を通じて、基本を定着させ、一過性では終わらない実践を続けていきたいと思います。

分析の基本は？ 分析は比較と捉え、どのようなデータを使い、どのように加工し、何を明らかにするかを明確にすることが大切です。さらに、データ分析に入る前には、目的や仮説をしっかり定める必要があります。基礎として、データの種類、統計手法、可視化などの基本概念を学び、ビジネスにおける意思決定や課題発見のためのデータ活用について理解を深めることが求められます。また、実践的な分析手法やケーススタディを通じ、具体的な応用方法を身につけることも重要です。 学びの全体像は？ 全体的に、学習の振り返りは非常に明確で体系的でした。データ分析の基本から実践まで幅広く理解されている点は印象的で、今後は具体的な状況での活用例を考えることで、さらに効果的な応用ができると感じます。 活用のヒントは？ さらに思考を深めるため、ご自身の業務や日常生活において、今回学んだデータ分析の知識をどのように活用できるか、具体的な場面を想定してみてください。また、データ分析における仮説の立て方について、どのように仮説を形成すると効果的か、具体的に検討してみることをお勧めします。 適用場面って何？ 最後に、データを活用する場面を具体的にイメージし、その適用方法を探求してみてください。今後のさらなる飛躍に向けて、引き続き努力を重ねてください。 仮説検証の流れは？ たとえば、仮説思考を鍛えるために、ビジネス課題に対して「仮説➣検証➣改善策」というフレームワークを活用することで、原因分析や改善策の構築がスムーズに進むでしょう。また、過去のデータと比較しながらKPIの設定や顧客データの活用を検討し、現在の状況の妥当性を検証することも大切です。 スキル向上は？ 今後強化したいスキルとしては、まず論理的思考力を向上させるため、データリテラシーを高め、データの種類や特性を理解して適切な活用方法を判断することが挙げられます。さらに、批判的思考力を養い、データの信頼性やバイアスを見極めながら、より効果的な意思決定を目指してください。また、仮説思考を活用してビジネス課題に対する仮説を立て、実際のデータ分析で検証する実践力も重要です。 フレーム活用は？ ビジネス・フレームワークの理解も不可欠です。データをもとに最適なKPIを設計し、事業の進捗を正確に測定・評価すること、そして構造的なフレームワークを実践することで、より整理された分析が可能になります。市場や競合、自社の状況を把握するため、さまざまな分析手法を積極的に活用していきましょう。 伝え方はどう？ また、ヒューマンスキルの向上も重要です。データストーリーテリングによって、分析結果をメンバーにわかりやすく伝え、意思決定に繋げる技術を磨くとともに、組織全体でデータに基づいた意思決定ができる文化の醸成に努めることが求められます。

何を学んだの？ GAiLや各動画を視聴して、次の4点を学びました。 顧客はなぜ必要？ まず、どれだけ優れた商品やサービスを開発しても、それを価値と認めて購入する顧客が必要条件を満たさなければビジネスは成立しません。また、多くの場合、競合他社の商品やサービスが存在する、または将来的に現れることが予想されるため、ビジネスを継続することは容易ではありません。 魅力は何？ そのような中、顧客から選ばれ続けるためには、競合他社のものと比較して自社の商品の強みを一層魅力的に見せることが重要です。そのためには、複数の提供価値を組み合わせ、独自性と優位性を持つ価値として再定義し、顧客に訴求することが求められます。このためのツールとしてポジショニングマップが役立ちます。 市場はどう捉える？ さらに、ポジショニングの再定義する過程で顧客の使用イメージを想像し、今までにない用途を思いつくことができれば、商品やサービスを改変することなく新たな市場をターゲットにできます。 どのように伝える？ ターゲティングとポジショニングが決まれば、ターゲット顧客に自社の商品の強みや価値を最大限に効果的に伝えるために、メッセージの内容や伝達手段、販売チャネル、価格設定を含めた総合的なプロモーション戦略が重要です。この際、提供価値が顧客にとっての魅力として伝わり、認知されて購買につながらなければ意味がありません。 買い手の視点は？ WEEK2で学んだこととして、私たちは「売り手」としてだけでなく「買い手」の視点も忘れずに、常に顧客視点で考え、想像力を発揮し、アウトプットすることが習慣となることが大切だと改めて感じました。 計画の秘訣は？ 次期中期事業計画の策定時には、この学びを活用したいと思います。「なぜ今顧客から自社のサービスを選んでいただけているのか」、「どうすれば今後も選び続けていただけるか」という点について、ポジショニングマップを使って整理するつもりです。 誰がターゲット？ 特定の顧客に向けたサービス展開という観点から、まずセグメンテーションとターゲティングを一旦置くことにしました。自社サービスの強みや提供価値を複数挙げ、それをポジショニングの軸としてポジショニングマップを作成します。そして、なぜ自社サービスが選ばれているのか、顧客視点で顧客ニーズを考え抜きます。 強みの伝え方は？ 仮定した顧客ニーズに対して、本当に競争優位性があるのかを明確化するまでポジショニングを再検討します。最終的な自社サービスの競争優位性が固まったら、その強みや提供価値の使用イメージを想像し、他のターゲットが考えられるか検討します。この競争優位性がどのように鮮明にターゲット顧客に伝わるかを考え、総合的なプロモーション戦略を構築します。

データ分析の基本は比較すること？ データ分析を行う際、常に重要とされるのは、次の三点の意識です。 まず、分析の基本は比較です。データの意味を正しく理解するためには、異なる要素を比較することが不可欠です。単独の数値だけでは判断が難しく、過去のデータや他の指標と比較して初めて有益な示唆を得られます。 分析の目的をどう明確にする？ 次に、分析の目的を明確にすることです。なぜデータを分析するのか、その目的を常に意識することが重要です。目的が不明確だと、必要なデータを見落としたり、無駄な分析を行ったりする恐れがあります。 仮説の整理で見失わないために？ 最後に、分析の前に目的と仮説を整理することです。データを集める前に、「何を明らかにしたいのか」「どのような仮説を検証するのか」を整理しておく必要があります。これが曖昧だと、分析の方向性を見失い、効果的な意思決定につながらない可能性があります。 これらのポイントを意識することで、より実践的で価値のあるデータ分析が可能となります。 依頼主の目的をどうヒアリングする？ 現在の業務では、データ分析の依頼を受けることが多いですが、依頼主の目的や仮説を確認しないままデータ加工に進むことがあります。さらに、依頼主自身が目的や仮説を明確にできていないケースも少なくありません。その結果、分析が本来の目的に合致せず、期待した価値を生まないデータとなってしまうことがあります。 これらの課題を解決するため、データ分析に着手する前に、依頼の背景や目的、仮説を丁寧にヒアリングし、必要に応じて適切な方向性を示すことを目指します。単なるデータ処理のスキルだけでなく、適切な問いを立て、論理的に考える力が必要です。本講座を通じて、そうしたスキルや思考法を習得し、より価値のあるデータ分析を目指していきます。 継続的な改善が価値を生む？ 依頼主の目的や仮説を十分に確認しないまま進むことを防ぐため、以下の行動を実践しています。まず、依頼時のヒアリングを徹底します。「何のための分析か」「どのような意思決定につなげたいのか」を明確にする質問を行います。目的や仮説が曖昧な場合は、具体的な事例を挙げながら整理をサポートします。 次に、仮説の検証を意識したデータ設計を行い、目的・仮説に沿ったデータの選定・加工・分析の方針を明確にします。必要に応じて事前に簡単なデータの傾向を確認し、分析の方向性が適切かを判断します。 最後に、分析結果に適切なメッセージを添えます。「このデータから何が言えるのか」「どのような意思決定に役立つのか」を言語化し、依頼主が結果を適切に解釈できるよう、シンプルで分かりやすい可視化や説明を心がけます。 これらを継続的に実践し、依頼主にとって本当に価値のあるデータ分析を行えるよう努めています。

戦略的行動をどう実現する？ 戦略的な行動をとるためには、古くから存在しビジネスの定石とされる様々な法則やフレームワークを知り、それらの原理や前提条件、例外パターンを含めた本質をきちんと理解し、適切に用いることが必須であるということを学びました。 ビジネスの定石を再確認 WEEK5で取り上げられた「事業経済性」というメカニズムを例に、自らを振り返ると、規模の経済性がそもそも効かない場合や、効くとしても非常に限定的であることに気づきました。そのため、ターゲットを絞りサービスの価値を高めることでネットワークの経済性を活かし、そこで浮いた経営資源を集中投下して経験曲線を活かす。このように、範囲の経済性へつなげることでコスト低減が実現できそうだと感じました。しかし、これまで私はビジネスの定石を「感覚的」に理解していただけだったことに気づきました。 中期経営計画の重要性 変化の激しい時代と業界において、中期経営計画を立てる意味と重要性を再認識しています。次期中期事業計画の策定に向けて、ビジネスの定石を本質的に理解・整理し直し、一年近くの時間を有効に活用したいと思います。 視座と視野を意識した仮説思考 周囲の協力を得ながら、「高い視座と広い視野」「一貫性と整合性」を意識しつつ、不確実な情報の中でもハイサイクルで仮説検証を行う仮説思考でビジネスの定石を適用します。また、実際に適用した結果について関係者と共有し、複数の視点を基に明確な判断基準を持って投資対効果を意識し、比較検討・取捨選択を行っていきます。 事業計画策定の精査ポイント 事業計画の策定にあたり、次のポイントを精査します： - 目指すべきゴールは何か - 現経営資源に何があるのか - 省エネはどこまで追求するのか - ゴールに到達するために「やるべきこと」「やらないこと」は何か - ターゲット顧客は誰か - 自社はターゲット顧客にどのような価値を提供するか - それは本当に顧客が求めているものか - 独自性（強み、差別化ポイント）は何か - 独自性で本当に差別化できているか - 独自性は実現可能か、長期的に競争優位性を持続可能か - 事業経済性で効くものは何か、なぜ効くのか - 他社事例で適用できるものはないか 定石を駆使した事業計画 今回の講座を通じて、3C分析、SWOT分析、バリューチェーン分析、PEST分析、5Forces分析、ポーターの基本戦略、シナリオ・プランニング、VRIO分析、ジョン・コッターの8段階のプロセス、事業経済性など、10個以上の定石を学びました。事業計画を策定するにあたっては、これらの定石を意識しながら一つずつ理解し直し、他社事例を集めて研究しながら適用を進めていきたいと思います。

振り返るべき分析の本質とは？ ライブ授業を通して、以下の3点について再確認できました： 1. 分析の本質は比較である。 2. 問題解決の4つのステップ（What-Where-Why-How）全てにおいて仮説思考が重要である。 3. やみくもに注意！ データ分析における重要ポイント データ分析において覚えておきたいポイントは以下の通りです： まず、何のために分析するのかという「目的（問い）」を押さえ、その問いに対して「仮説（ストーリー）」を立て、その上で「データ収集」をし、分析を通して「仮説検証」を行うことが重要です。データ収集方法は既存のものを「リサーチ」、新たに必要なデータは「見る」「聞く」「行う」で収集します。 次に、分析の際に必要な視点として「インパクト」「ギャップ」「トレンド」「ばらつき」「パターン」があり、アプローチ方法として「グラフ」「数字」「数式」があります。 さらに、比較の前提となる"複数"と"網羅性"を担保するためにフレームワークを利用することが有効です。 長期的な目標設定の方法は？ 以上を踏まえ、データ分析をハイサイクルで繰り返すことで、客観性と納得性が高い本質的な課題解決や新しい目標設定が可能となることが分かりました。 また、GAiLを通して「ありたい姿（現時点での目指す方向）」をあらためて描くことで、自分の目標が職場だけでなく、公私に共通するものであると気づきました。ありたい姿を実現するには、「ゴールを設定する」「やることとやらないことを決める」「整合を取る」ところでデータ分析を活用したいと思います。そして、公私において必要となるコンセプチュアル・スキルとヒューマン・スキルの一つであるコーチング力に注力し、ビジネス・フレームワークを身に付けていくことで、中期事業計画の策定で高度な専門性を持つことを目指します。 即断即決の精度を上げるには？ 中期事業計画の策定に向けて関係者と共に戦略を自らのものとして進めるために、ビジネスの定石・フレームワークを活かしつつ客観性と納得性を担保し、最後にはこれまで培った集合知を総動員した発想の飛躍に挑戦したいと思います。 経験と勘による即断即決が多くなっていることに気づきますが、それに頼らずビジネス・フレームワークとコンセプチュアル・スキルを用いて自ら検証することの重要性も感じています。即断即決する前に深く考える時間を持ち、その考えをメモに書き出してデータ分析をもとに検証する習慣をつけたいと思います。これからも即断即決が必要な場面はありますが、その精度を上げ、発想の飛躍ができるために、視座を高く持ち、視野を広くもって先輩や上司、仲間と共に高め合える関係を継続していきたいと考えています。

正しい思考は何？ 沢山のフレームワークが出てきましたが、本質は正しい考え方や思考方法を知り、学び、定着させることだと感じました。習得するためには継続的な取り組みが必要で、これまでノートにまとめたメモを見返しつつ、改めてここに整理してみました。 仮説をどう作る？ 【仮説の構築】 まず、問題を明確にする（What）、問題箇所を特定する（Where）、原因を追求する（Why）、そして解決策を立てる（How）のプロセスを大切にしています。仮説を立てる際には、複数の可能性を網羅し、一つに決め打ちしないことを意識しています。 また、取り巻く環境を3C（Customer：市場や顧客、Competitor：競合、Company：自社）の視点で考え、自社の状況は4P（Product：製品、Price：価格、Place：場所、Promotion：販促手法）で検討することで、より具体的な分析が可能になります。 情報の取り方は？ 【データ収集】 既存のデータや一般に公開されている情報、パートナーの所持するデータを確認することから始め、さらにアンケートやインタビューなどで新たに情報を集める取り組みを行っています。誰に、どのように情報を収集するか、また比較できるデータを忘れずに取る点が重要だと意識しています。 どう考えを広げる？ 【仮説思考】 仮説とは、ある論点に対する一時的な答えです。結論や問題解決のための仮説を、知識を広げ多角的な視点から検討することで、説得力と行動の精度を高めることができます。思考実験や「なぜ？」を繰り返すなど、ロジックツリーを活用しながら多様な仮説を生み出し、常に発想を広げる努力が求められます。 仮説はどう検証？ 【仮説の検証】 仮説と検証はセットで考え、投資額や巻き込む人数、不確実性といった観点から必要な検証レベルを見極めます。初期段階で枠組みを設定し、定量・定性のデータを収集・分析することで、より客観性のある仮説の肉付けや再構築を行うようにしています。 市場をどう見る？ 【マーケティング・ミックスとその他の分析手法】 製品戦略、価格、流通、プロモーションのそれぞれの側面を4Pで検証することに加え、5Aカスタマージャーニーを活用して現代の顧客行動を捉えています。また、クロス集計分析を通して、全体の傾向や特徴、特異点を把握し、次の打ち手を考えるための洞察を得ることも重視しています。 実行にどう生かす？ 最終的には、これらのフレームワークや手法を日常的に活用することで、検証マインドを鍛え、チーム全体に浸透させる意識を持つことが、戦略の立案や実行に大きく寄与すると実感しました。