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に関する学び

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暗黙知が示す問題は？ 既存業務では、表面的には問題が見受けられなくても、暗黙知により不便さが隠れている可能性があります。そのため、ユーザーが大雑把に抱える課題を観察しつつ、定性分析を使って解決策を見出す必要があると感じています。まずは、現場をしっかり確認し、困りごとを持つ人がいないか探すことを心がけたいと思います。 仮説は有効か？ また、自分自身が業務に追われ、常に周囲を見る余裕がなかったことも実感しています。そのため、あらかじめある程度の仮説を立てることが重要だと考えています。チームメンバーからは、偶然の会話の中で困っている点が見つかる場合があると聞いており、日常的にいろいろな人と話をするよう努めるつもりです。 分析手法はどう変わる？ 今回の学びでは、暗黙知と定量分析の双方が大きなポイントとなりました。さらに、コーティングの手法を習得できたことで、これからはアンケートやインタビューで得た情報をコーティングする習慣を身につけたいと考えています。現在は生成AIの活用により、簡単にコーティングが可能となっているため、その点を意識しながらアンケート結果の分析にも取り組んでいきたいと思います。

セグメンテーションとターゲティングの重要性 セグメンテーションの切り口変数とターゲティングの6R手法を学びました。ターゲティングにおいては、市場規模や成長性、競合状況を考慮することが特に重要です。また、ポジショニングの軸を決める際も、自社製品の特徴に基づいて新たな顧客ニーズ層を時代に合わせた形で開発していく必要があります。そのため、ポイントや表現を柔軟に変化させることを学びました。 ポジショニング軸設定の課題とは？ ポジショニングの軸を決める最初のステップとして「自社製品の特徴を洗い出す」ことがありますが、現時点では製品が明確に定まっていないため、ターゲティングの実行が難しい状況です。他の子会社との効率的な協力も行っているため、そこが商品のヒントになると考えています。同様の業界状況を持つ子会社の調査を通じ、新たに外部収益に貢献できる商品開発を行う必要があります。 顧客ニーズを捉える方法は？ 現状では子会社からの依頼を受けて業務を行っていますが、顧客ニーズを明確に捉えていないまま進めています。今後は、顧客ニーズを意識しながら業務を進行させ、新たなビジネスチャンスに繋げていくことを目指します。

データ加工の効果的な手法とは？ データ加工の手法として、合計や割合を算出するための新しい列を加えることで、傾向や特徴を明確に把握できるという利点があります。また、これをグラフ化することも効果的です。 切り口次第で変わるデータ分析 データの切り口次第で傾向や特徴は変化します。そのため、どの切り口でデータを分けるかをしっかり考えることが重要です。さらに、グラフを活用することで、分析結果を視覚的に伝達しやすくなります。 広い視点で進めるデータ分析 データ分析を行う際には、When、Who、Howといった複数の切り口からデータを分解し、分析を進める必要があります。一つの切り口に頼らず、複数の視点から考えることで、より深い分析結果を得られると考えられます。 顧客増加へのデータ分析アプローチ 顧客を増やすためのデータ分析では、これらの手法が役立ちます。データ加工や分け方に基づいた分析結果をグラフで示すことで、発表時に結果を納得してもらいやすくなるでしょう。 新たな知見をどう活かすか？ 今回学んだ知見をデータ分析に活かし、様々な切り口からの付加価値のある分析を目指したいと思います。

どんな体験を創り出す？ 商品開発においては、単に製品を作り売るだけでなく、その製品にまつわる体験をパッケージとして展開することが非常に重要だと感じています。これまで「何を売るか」、つまり商品そのものに注目しがちでしたが、今後は「どんな体験を提供したいか」「どのような感動を与えたいか」という体験面に着目した開発を進める必要があると思います。この視点を取り入れることで、既存のものでも新たな体験を創出できる可能性が広がると感じました。 伝え方をどう変える？ また、営業店や本部への情報発信についても、現状は商品そのもののみに焦点が当たっていると感じています。これからは、商品を通じてどのような体験が得られるのか、何がどう便利になりどのような問題解決に繋がるのかといった点まで、積極的に発信していくことを意識していきたいと思います。 購入体験で何を感じる？ さらに、物を購入する際にどのような体験ができるのかに着目することが大切だと感じています。加えて、広告や販促における表現方法にも注目し、その表現から学べる点を取り入れて、まずは体験を重視した視点をしっかりと持てるよう努めていきたいと思います。

なぜルールが必要？ データを取り扱う際は、一定のルールに則り全体の目線をそろえることで、伝えたい内容が明確になります。そのため、データからメッセージや仮説を引き出す際には、適切な代表値を選択することが重要です。たとえば、平均値については、単純平均や幾何平均など計算法の違いを意識し、正確な表現を心がける必要があります。 どんな手法が有効？ また、データのばらつきを示すには、関数的な手法を用いてビジュアル化する方法が効果的です。舞台の単月入場率を年間の数字に換算する場合、各月の値を単純に平均するのではなく、正確な情報を伝えるために公演数で重みづけした加重平均を用いると良いでしょう。さらに、チケット単価のばらつきにより生じる外れ値の可能性を考慮し、中央値も併せて検討することが求められます。 分析に新たな示唆は？ 日々の分析においては、平均値だけに頼らず中央値の視点も取り入れることで、その乖離から新たな示唆が得られるかを考えることが大切です。数字の集計表としてまとめるだけでなく、ビジュアル化によって情報の具体性と理解しやすさを高め、平均という言葉の使い方にも注意を払う必要があります。

数字加工はどう進む？ 3週目では、仮説を立てるために数字をどのように加工するかを学びました。数字から意味を見出すには、まずデータを加工し、次にグラフなどでビジュアル化するという手順が重要です。具体的には、データの代表値を用いた加工や、ばらつきを感じた際には標準偏差を活用するなど、データの特性に応じた方法を選択します。これにより、グラフ化された情報から傾向をより把握しやすくなります。 手法の応用は？ また、データ加工の手法が多様であることを理解した上で、毎月集計している売上や顧客層の分析にどの方法が適用できるのかを検討する意欲が湧きました。顧客層に特にばらつきが見られなくても、着目する観点によっては標準偏差を使った加工が有用である可能性があります。そのため、まずは代表値を用いてデータを整理し、グラフにしてみることが考えられます。 売上分析の疑問は？ さらに、毎週抽出している売上データに目を向け、加工を通じて仮説を立てる試みも進めたいと思います。売上が高い日と低い日があるという傾向に注目し、どの代表値を活用するのが最適かを検討しながら、より具体的な仮説を構築したいと考えています。

グラフだけで十分？ これまで、単にグラフを用いて数値を視覚的に比較する方法に頼っていました。しかし、代表値に着目した比較はほとんど行っておらず、今回、加重平均、幾何平均、中央値、標準偏差といった比較に有用な数値があることを学びました。 業務への活用は？ この学びを自分の業務にどう活かすかが、今後の課題だと感じています。手元にある数字の代表値を用いることで、どのような比較ができるのかを明確にすることが、新たな発見につながるデータ分析のカギになると考えています。 他地域比較は？ 特に、前年や他地域との比較において、データを代表値に置き換えて検証することで、新たな示唆が得られるかもしれません。現状、扱っているデータはシンプルですが、代表値を取り入れることで比較分析がより効率的になる可能性を感じました。 数値分析を実践？ まずは、現時点でのデータの代表値を算出することから始め、加重平均、幾何平均、中央値、標準偏差を用いた分析にチャレンジしてみたいと思います。これによって、短時間で効果的な比較が実現できるか、または新たな発見があるのかを検証していきたいです。

どのデータが最適？ 分析とは「分析は比較なり」という考えを基本に、どのデータを使い、どう加工し、何を明らかにするかを吟味する作業です。各種データに適した加工方法やグラフの見せ方が存在するため、やみくもに加工するのではなく、目的に合わせた手法を採用することが大切です。 目的と仮説は何？ ビジネスデータの分析においては、データに取りかかる前に必ず「目的」と「仮説」を明確にする必要があります。プロセスは、まず具体的な仮説の設定から始まり、既存や新たなデータの収集、集計や代表値の算出、さらにはグラフを用いた加工を経て、聞き手が一目で理解できる形にまとめ上げるという流れで進められます。数字に基づくストーリーづくりが成功の鍵となります。 3C視点で何が見える？ また、1つの事象を分析する際には、シンプルな課題であっても市場・競合・自社という3Cの視点を用いることで、当初は見落としていた要素が浮かび上がる可能性があります。意識的に3C分析に基づいて仮説を抽出することは、グループワークを通じて他者の視点を取り入れ、個人の思考力の限界を補いながら精度を高める効果的な手法と言えます。

顧客のニーズはどう深める？ 顧客のニーズを深掘りし、ペインポイントを見つけることが重要で、その部分は顧客自身も気づいていないことが多いという点が非常に印象に残りました。確かに、表面的な満足に達した状態でさらに深い部分に気づくのは難しく、それをしっかり観察して具体化していくことが重要だと感じました。今回の動画や内容についても、とても楽しく進めることができました。 自社強みはどう見える？ 自社が提供する商品やブランドについて、もっとお客様のニーズやペインポイントを探っていきたいと感じています。購入者へのインタビュー以外にも、さらに深掘りできる方法を見つけ出して実施していきたいです。また、自社の強みについても、社員の視点だけでなくお客様のイメージを聞き出し、見出していけたらと考えています。 調査内容はどう決める？ デプスインタビューを企画したので、その対象者への調査内容を作成していきます。同僚とも結果を共有し、他社の事例などを参考にして調査内容を決定していきたいと思います。さらに、自社の強みをお客様から引き出せるかどうかについても、上司に相談してみます。

BSの構成理解と実践適用 BS（貸借対照表）の全体構成を理解することができました。事例として取り上げられたカフェのビジネスを通じて、自分の資金や他人から集めた資金をどのようにして自身のコンセプトに必要なものを集めるかについて学びました。他人から借りる場合には、そのリスクをよく考慮したうえで借りる必要があることも学習しました。また、PL（損益計算書）に続き、BSにおいてもコンセプトを意識することの重要性を実感しました。 自社のBS分析で得られる知見 現在の業務では、他社分析の場面で今回の学びを活用したいと考えています。これまで学んできたPLでは、利益を出すために何が必要であるかを学びましたが、それをBSの視点からどのような投資を行うべきかにつなげて考えることができれば良いと思います。 まずは、自社のBSを分析してみる予定です。その上で、自社がどのように資金を準備し、中期計画で公表しているプランに対してどのような投資や準備を進めているのかを分析してみたいです。さらには、より良い改善を実現するために、どのような手段を講じるべきかについても考えていきたいです。

情報整理はどうする？ データのまとめ方や見せ方は、相手への理解を促進する一方で、誤解の原因にもなり得ます。文章に強調を重ねすぎると冗長になり、結果として読みづらくなることもあります。また、文字の色ひとつでも読み手の印象が大きく変わるため、注意が必要です。大切なのは、個性を出すことではなく、一般的に理解しやすい論理的な文章や図解を構成できるかどうかです。 プレゼンはどう見極め？ たとえば、パワーポイントを活用したプレゼンテーションや、エクセルを用いた報告・連絡・相談、メール文章作成など、さまざまな場面で役立つ内容だと感じました。どの場面でも、表現が誤解を生まないかどうかを常に意識することが重要です。何気ない色使いが、伝えたい内容と逆の理解を与える可能性もあるからです。 伝達内容は正確？ まずは、自分が何を伝えたいのかを明確にすることが不可欠です。図やグラフ、文字の強調は、あくまで伝えたい内容を補強するための要素に過ぎません。完成したら、上司や同僚に確認してもらい、伝えたいことが正しく伝わっているかどうかをチェックすることが大切だと実感しました。

基本と実践の関係は？ 財務諸表について学ぶ中で、新鮮に感じたのは、その内容が一方で教科書的な基本を持ちながら、ケースバイケースでの解釈が求められる点です。これまでは決まったルールを覚えることが主だったように思いますが、財務諸表を深く理解し、その意味を自分自身で考えて最適な解釈を導き出すことが学びとなりました。 どこに配置すべき？ 具体的には、各勘定科目をB/S（貸借対照表）やP/L（損益計算書）のどこに配置するのか、その理由を常に考えるようにしています。また、財務諸表の構造と自社事業や市場との共通点を意識して関連性を探ることも大切です。さらに、事業を顧客、提供する価値、価値の提供方法、資源という観点からも捉えてみたいと思っています。 戦略はどう組み立て？ 決算が近づく中で、社内で目標利益を達成するためにどのような戦略が立てられているかを、財務諸表の視点から理解しようとしています。私の部署は支出を伴う部門ですが、コストセンターとしての役割とプロフィットセンターとしての立場を意識し、業績への影響を考えていきたいと考えています。