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検討 ✕ 要素

に関する学び

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P/Lの基本を理解するには？ 損益計算書（P/L）の見方や5つの利益の関係について、講義を通して自社のP/Lを確認することで、大まかな理解が進み、頭の整理ができました。特に、大まかに要点を捉える方法が大変参考になりました。また、実践演習を通じて、5つの利益に繋がる具体的な構成要素についての理解を深めることができました。 営業利益を上げる方法とは？ 特に、営業利益の数字を上げるために、安易にスタッフの削減などで販管費を下げるのではなく、week1で学んだ「顧客と提供価値」のコンセプトを意識し、顧客への提供価値の質を維持しつつ、全体を俯瞰しながら販管費を下げる方法を考えることが重要だと理解しました。 営業利益と当期純利益の要素は？ 自社の損益計算書を確認し、営業利益や当期純利益に影響を与えている要素が何かを把握することが必要です。販管費や特別損失などの内容を財務諸表作成部署へ問い合わせ、その内容の妥当性を短期間で判断できるようになりたいと思います。 決算結果の推移をどう見る？ また、半期決算の財務諸表を見ながら、5つの利益の対前期、対前年の結果がどう推移しているのか、その要因を具体的に特定し、即座に議論と改善策の検討ができるようにすることを目指しています。 財務諸表をどう活用する？ 今後、他社の財務諸表を参照しつつ、5つの利益と各項目の意味を具体的にイメージしながら取り組んでいきたいです。「決算書「分析」超入門2024 100分でわかる！」を活用して、より実践的に理解し、活用できるように努力します。

売上報告の数字は何を示す？ ミノルとアキコのカフェはそれぞれ異なるターゲット層を想定しており、その特性を活かした戦略が売上に影響しています。売上報告書（PL）に表れる数字は、ただの数字以上の意味を持ちます。分析する際には、数字からどのような現象が起きているかを読み解く力が必要です。 どこにリソースを注力する？ クライアントとのコンサルティング業務やデータ分析の提案では、ターゲット顧客のニーズを深く理解し、どこにリソースを集中させるべきかを考える力が重要になります。さらに、新しいサービスやプロジェクトを提案する際には、品質とコストのバランスを取ることの大切さを学びました。適切な投資を行うことで顧客満足度を高め、長期的な利益を追求する戦略を立てられるようになります。これらは、経営の意思決定やアドバイスを効果的に行う際にも役立ちます。 どこに価値を見出す？ プロジェクトを始める際には、ターゲット顧客のニーズや好みを詳しく調査し、どこに価値を置くのかを明確にします。プロジェクトの初期段階で効果的な投資先を決定し、価値を最大化する要素に注力する計画を立てます。コスト面では、期待するリターンが高ければ単なるコスト削減ではなく、質を維持する選択も検討します。さらに、コスト分析とROI評価の機会を増やします。チームメンバー間でプロジェクトのコンセプトや提供価値を共有し、プロジェクト目標を一貫して実行できるようにします。クライアントや関係者に提案する際には、顧客体験を軸にした説得力のあるプレゼンテーションを作成し、付加価値を明確に示すことを心掛けます。

本質の問いは何？ まずは、「問い」を立てることから始める重要性を再確認しました。しかし、人の思考には偏りやバイアスがかかりやすいと学んだため、本当に解くべき問いを見極めることが非常に難しいと感じています。そのため、ヒト、モノ、カネといった基本的な要素を理解し、本質的な問いかどうかを判断する視点が大切だと腑に落ちました。また、今の状態がやっとスタートラインに立ったような実感もありました。 問いをどう記録？ 問いを立てるだけでなく、それを記録し、共有することも重要であると認識しています。しかし、まずは本当に今考えるべき問いを見極めることが不可欠です。そのため、問いを立てたアウトプットを作成し、他者からのフィードバックを受ける機会を設け、判断力をさらに高めていきたいと考えています。 問いで改善はどう？ また、業務改善や課題解決に向けた目標やゴールの設定にも、問いの立案は大いに役立っています。これにより、議論や施策の具体化、さらには効果検証まで、あらゆる段階で有効な成果を生むことが実感できています。 問いの練習で何が変？ 明日からは、課題解決や改善の場で「問い」を立てる練習を重ねたいと思います。具体的には、問いをアウトプットして他者と議論し、その問いに向けた情報の分解、施策の立案および実行、効果検証という一連のプロセスを意識していきます。こうした取り組みを通じて、解くべき問いを見極める能力をさらに向上させられるよう努力します。 単科受講で成長？ なお、学びを継続するため、4月からの単科受講も前向きに検討しています。

問題解決は何から始まる？ 問題解決ステップでは、３つのW（what、where、why）と１つのH（how）を意識して原因を探ります。また、問題を４つのステップに分解し、さらに解決策を細分化して検討する点が特徴です。こうして分解した項目をロジックツリーで整理することで、全体像を視覚的に明示できるメリットがあります。 何故この手法は有効？ この手法の強みは、問題解決のプロセスを段階的に整理することで、原因を建設的に示せる点にあります。思いつきや声の大きい意見に頼るのではなく、なぜその問題が発生したのかを共有しやすくなるため、全員が納得しながら前に進むことができます。さらに、解決策についても、アイデアを出して細分化するだけでなく、ロジックツリーで集約することで業務フローを見える化し、メンバー間のタスク実行に大いに役立ちます。 時間軸はどう活かす？ なお、講義動画では「when」という要素が取り上げられていませんが、実際の業務フローでは時間軸や優先順位を意識することも重要です。時間軸を考慮することで、いつ行動すべきかが明確になり、作業効率の向上につながります。 現状認識はどう向上？ また、どんなに優れた枠組みや手法を知っていても、現状の観察と認知をいかに客観的かつ細部まで把握できるかが、結果の精度に大きく影響します。作業時の時間的制約の中でも、日ごろから現状を正確に認識する習慣を意識することが求められます。さらに、ロジックツリーは、鋭い切り口を見つける訓練としても有効であり、日常的な思考整理に役立てていきたいと感じます。

売れる理由は何？ 売れる理由を考える際は、「これだけで売れる」という一点に頼るだけでなく、さまざまな視点から売れる理由や売れない理由を検討することが大切だと感じました。その中でも、無限に考え続けるのではなく、「比較優位性」「適合性」「わかりやすさ」「試用可能性」「可視性」という５つの要素に絞ることが効果的だと思います。特に「わかりやすさ」と「可視性」については、一歩引いて全体を見直さないと、顧客のニーズを見失う可能性があると気づきました。整理した考えを知人に意見を聞くなどして、効果的にブラッシュアップすることも有意義でした。 誰の課題を解決？ 一方、自社サービス（BtoB）が具体的にどのような企業の、どのような課題を解決するのかという点に関しては、自身の中で十分なイメージを持てていなかったと反省しています。今週の例では、「インスタント食品」という大まかな印象は伝えられるものの、具体的に解決すべき課題が明確になっていないため、市場に十分に訴求できていないと感じました。サービス名から直感的にどのような商品かイメージしづらいため、サービス名を見直すことで上記５つの要素を再評価できるのではないかと思いました。 サービス名は適切？ また、サービス名から実際に商品やサービスのイメージが湧き、使ってみたいと感じてもらえるかどうかを確認するため、可能であれば経営者の知人など、ターゲットに近い層に意見を求めるのが良いでしょう。その前に、顧客を分類し、絞り込みを行った上で、一致する層の方々にアポイントを取ることが重要だと考えています。

分析の基本とは？ 分析とは、比較を通じて事象を理解することです。分析には、数値を基にした定量分析と、事象の背景や流れを検討する定性分析があります。これらの分析は、対象となる要素を分解し、様々な視点から詳細に検討する作業です。重要なのは、データを扱う際に注意が必要であり、異なるものを比較しないようにすることです。すなわち、「Apple to Orange」ではなく、「Apple to Apple」を意識し、見えているものだけでなく、見えていないものも視野に入れながら比較することが求められます。 リゾートホテルの価格戦略 例えば、リゾートホテルにおける宿泊価格の変動を分析する場合、グループ内の直営16施設の過去10年間の売上データを活用することが考えられます。また、旅行サイトの口コミも分析の参考にできます。これらのデータは、特に需要が高まる週末や祝日の売上を最大化するための社内向け資料として活用されます。近年の旅行者数の増加に伴い、これらの変化をデータとして捉えることで、より効果的な意思決定が可能となります。 ダイナミックプライシングの活用 具体的な販売戦略としては、客室は56日前から販売設定されており、分析した資料を元に販売時の価格を提案します。予約の受注数と周辺ホテルの料金を毎週比較し、価格設定の見直しを行います。また、過去10年間の売上データを基に、ダイナミックプライシングを活用して売上が最大化できたかどうかを分析します。このようにして、データ分析を通じて戦略的な価格設定を行うことで、売上の最大化を目指します。

何が差別化の鍵？ ありきたりのアイデアに簡単に飛びつくのではなく、徹底的に考え抜くことで差別化が実現できると考えます。その際、他業界の事例や多くの知見を活用することが重要です。 本当に新たな視点は？ ライバル企業に過度に意識を向けるのではなく、全く新しいアプローチを模索することが求められます。市場や顧客のニーズと自社の強みを見極め、従来とは異なる視点から製品やサービスを企画する姿勢が大切です。 持続可能な施策は？ 差別化を考える際には、実施する施策が持続可能であるかどうかも十分に検討する必要があります。加えて、業務プロセスや組織としての能力を高めることで、模倣が困難な体制を築くことが差別化を確固たるものにします。 比較以外の学びは？ これまでのアプローチは、同業他社との比較を通じて差異を見出すことに重点を置いていました。しかし、今後はあえてライバル比較の枠組みから離れ、他業界の成功事例を学び、その中で差別化の要素を見出すことにシフトしていきます。 成功事例を追えてる？ 具体的には、BtoBのサービス業界で業界シェアを拡大している優良事例を取り上げ、どのように差別化を実現してきたかを研究します。その中から自社に応用可能な要素を抽出します。 市場の未来はどう？ さらに、マクロ環境の分析や顧客分析を通じて、今後市場でニーズが拡大すると仮説される分野を見極め、自社の強みを活かした新たなサービスや施策を検討します。そして、その計画の中にどのように差別化を組み込むかを丁寧に考察していきます。

プロセスはどう検証する？ 問題の原因を明確にするためには、まずプロセスを分解して検証することが重要です。解決策として、複数の選択肢を洗い出し、しっかりとした根拠に基づいて絞り込む方法が有効だと感じます。 効果はどう比較？ A/Bテストでは、施策の効果を比較しながら仮説検証を繰り返します。あらかじめ検証項目を明確に設定し、1要素ずつ検証することが大切です。 データで判断する？ データに基づいた意思決定を行うことで、業務の効率化や成果の向上を目指します。日常の仕事の中で仮説を立て、適切なアプローチ方法を模索してきました。過去の経験では、業務過多のため情報共有が主にメールに頼っていた状況もあり、その際はA/Bツールを利用して、理解度や反応の良さといった観点から効果のある方法を試してみました。例えば、メールでの通知と社内共有ドライブへの保管を比較する取り組みが挙げられます。 学びをどう定着？ Week5までに多くの分析手法を学びましたが、学んだ内容を自分のものにするためには、メモを振り返りながらフレームワークの活用やデータ加工、さらに比較する際にどのグラフを使用するのが最適かを検討することが必要だと感じています。まずは実践を通じて知識を定着させ、現代ではAIの助けを借りながら調査の時間や手間を省いていきたいと考えています。 新分野はどう理解？ また、動画学習を通じてWebマーケティングの指標など新しいエリアにも触れる機会があり、専門外の分野に対する理解がさらに深まったと実感しています。

因果と相関、どう考える？ 相関関係と因果関係をセットで分析すると、その結果をもとに具体的な打ち手を考えやすくなります。具体的には、因果関係が成立するためには、「時間的順序が正しいこと」「相関関係が存在すること」「第三の要因が介在しないこと」という3つの条件を満たす必要があります。 時系列分析ってどう？ また、過去のデータを活用して将来を予測する際には、時系列分析が非常に有効です。これに加えて、パレート分析やウォーターフォールチャートといった手法も、データの分析や可視化に役立ちます。 データ収集は大丈夫？ データ収集にあたっては、対象が意味のあるものであるか、アンケートや口頭での聞き取りといった方法が適切に実施されているかを確認することが重要です。 契約商品の予測はどう？ さらに、契約商品同士の相関関係や因果関係を把握することで、因果関係が認められる商品から、契約しやすい商品を予測して提案することが可能になります。特に、履歴などの時系列データを活用して、時系列データの4つの要素を理解し、使用するデータが何に該当するかを明確にした上で分析を行うことが求められます。 定義変更、何をチェック？ 最後に、データの収集段階では、データの定義が変更されていないかどうかを確認した上で、顧客情報や各種商品の契約状況をリスト化し、各種商品間の相関係数を算出します。もし、相関が認められる商品同士に因果関係が存在する場合は、その因果構造に基づいた商品提案を検討することができます。

目的は何を求める？ データ分析において、まず目的を明確にすることが重要です。比較対象や基準を設けて仮説を立て、分析を進めることで、確実な意思決定につなげることができます。また個人的に、円グラフと棒グラフ（縦横）の使い分けが参考になりました。これまでは棒グラフの方向についてあまり意識していませんでしたが、今後は意識的に使い分けていきたいと考えています。 業務はどう進める？ 現在、私はR＆D部門で営業支援機能の一環として、顧客向けPoC作成や自社商材のクロスセル・アップセル立案を行っています。この中で、KPIの進捗率が良いチームと悪いチームが存在します。進捗率の悪いチームに対し、原因を分析してどのような支援が必要かを検討するための材料とする予定です。講義を受け、現在の業務の大半が定性的な要素に支配されていることに気づきましたが、これらも定量的なデータとして取得可能であることに今後注力していきたいと考えています。 指標はどこを確認？ 具体的には、目的を「進捗率の良いチームと悪いチームの差分を捉え、悪いチームのパフォーマンス改善につなげる」と設定しました。KPI管理している指標の前段階にある要素をロジックツリーで再度分解し、KPI設定に漏れがないか確認します。この過程で、数値データを得るための手法を考え、進捗率の良いチームと悪いチームへ調査を行って数値を取得します。同じ条件のデータ同士で比較して差分を捉え、数値的な差異からどのポイントで躓いているかを特定し、支援方法の検討につなげます。

どの要素に焦点を当てるべきか？ 問題解決のためには、What、Where、Why、Howの各要素に分けて進めるアプローチが重要だと学びました。単に数字を眺めるだけでは見えにくい情報も、プロセスごとに分けて考え、それを定量化 (例えば、ファネル分析やコンバージョン率) することで新たな課題が明らかになります。 仮説立案のコツとは？ また、問題の原因を探る際には仮説を立てることが鍵です。その際の思考範囲を広げるために、対となる概念である「対概念」が有効であることも学びました。分析を進める上では、条件を揃えることが重要で、いわゆるApple to AppleとするためにA/Bテストを行い、比較対象の違いを絞り込むことが必要です。原因を探る際には、多くの項目に手を広げず、仮説を絞り込んで十分に研ぎ澄ますことが求められます。 システム導入の目的をどう明確にする？ これからシステムを導入するにあたり、まずシステムが何のために必要かを明確にし、その問いを検討段階から関係各所と共有しながら進めることが大切です。そして、現状における問題の特定を行い、What、Where、Why、Howの各要素に分けて進めていきます。 比較分析のためには？ システムの導入においては、何を比較するのかを明確にし、例えば導入した場合と導入しなかった場合の比較や、複数社での比較を行います。また、現状とあるべき姿のギャップを定量的・定性的に描き出し、比較することが重要です。場合によっては仮説を立てて進めることも効果的です。

仮説はどう考える？ 仮説を考える際は、決め打ちにせずに複数の視点から仮説を立てることが大切です。仮説同士に網羅性を持たせるため、異なる切り口で検討を行い、検証時には何を比較基準にするかを意識的に選ぶようにしましょう。 データはどう集める？ データを収集する際には、対象者が意味のある情報源であるか、またどのような方法（アンケート、口頭など）で情報を得るのかを考慮してください。比較対象となるデータを収集することを忘れず、都合の良い情報だけでなく、反論となる情報も取り入れて検証するように意識します。 仮説はどう分類？ 仮説は、目的に応じて「結論の仮説」と「問題解決の仮説」に大きく分類され、時間軸（過去・未来・将来）によってその中身は変わっていきます。 過去データで発見？ たとえば、過去に掲載していた販売サイトのアクセス数やコンバージョン率を再確認することで、当時気づかなかった新たな発見が得られるかもしれません。担当していなかった時期のデータでも、改めて見返すことで仮説を生み出す練習ができます。また、メールマガジンのクリック率や流入ページ、ページビュー数なども注目すべき指標です。 多角的検討は必要？ これまで、思いついた仮説に合致する情報を優先的に探していたかもしれませんが、仮説が決め打ちにならないよう、複数の視点から網羅的に検討する意識が求められます。What、Where、Why、Howの各要素に落とし込んだうえで、プロセス通りに漏れなく検討していくことを心がけましょう。