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分析 ✕ 部門

に関する学び

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戦略思考ってなぜ大事？ この６週間で、戦略的思考の重要性や難しさ、そして楽しさを学びました。まずはゴールを明確に定め、そのゴール達成のために何をすべきか、また何を避けるべきかを整理することの意義に気づかされました。さらに、戦略立案に役立つさまざまなフレームワークが存在することを実感し、有用な知識を得ることができました。 現地法人でどう活かす？ 現地法人の営業責任者としての役割を担う中で、経営戦略や営業戦略の策定にあたり、今回学んだことを積極的に活用していきたいと考えています。業界が急速に変化する中で、常に外部環境をアップデートし、臨機応変に対応できる組織作りが求められています。 外部環境は更新できる？ そこで、四半期ごとに3C分析やPEST分析を用いて外部環境を見直し、戦略の現状を把握しようと考えています。得られた分析結果から、自社のリソースや能力の不足している部分を補うために、担当部門や上司に適切に報告し、会社全体の改善へと繋げていく所存です。

問題解決プロセスはどうする？ 問題解決のステップであるWhat/Where/Why/Howを実施する際、MECE（モレなくダブりなく）に留意して問題を切り分け、明確化することは、普段の業務でも自然に行っています。しかし、これを改めて整理すると、より理解が深まることを実感しました。 部下の問題対応をどう支援する？ 実務においても、問題に対してモレなくダブりなく切り分けて明確化し、要因分析を行えているかを確認したいと考えています。部下から日々さまざまな問題が報告される中で、この点が確実にできているかを検証し、対策をまとめるサポートをしていきたいと思っています。 部門内の案件をどう分析する？ 直近で部門内で問題となっている案件を選び、それぞれの担当者がどのように問題の要素分析を行い、どのような検討を経て対策を導き出しているのかを確認したいと考えています。特に要素分析の段階でMECEをしっかりと実施できているかを重視して見ていきたいです。

複数意見で何学んだ？ 今週は、営業方針プレゼンに関する3人の意見をもとに、考え方の整理と多角的な視点の重要性を学びました。特に、3C分析、SWOT分析、バリューチェーンといったフレームワークの意義を改めて認識することができました。 ３つの要素、何感じた？ レクチャーでは、①経営者の視座で考える、②ジレンマを過度に恐れない、③他者の意見をしっかり聞く、という3つの要素が強調されました。個々の経験により同じ課題に対して着目点が異なるため、広い視野を持ちつつ、フレームワークを活用して偏りなく分析し、整合性をもって戦略を考えることの大切さを実感しました。 議論でどう生かす？ また、これらの学びは社内会議やタスクチームでの議論にも活かせると感じました。普段から自分の視点に偏る傾向があると痛感しており、今後は経営者や部門のリーダー、チーム全体のビジョンという視点を意識しながら、考えたことをメモにまとめるなどして知識の定着を図りたいと思います.

平均と標準偏差の意味は？ これまで平均値と標準偏差をなんとなく使用していましたが、今回の学びを通じて、それぞれの利用目的や強みが明確になりました。特に、幾何平均については、これまで計算式が難しいという理由からあまり触れてこなかったものの、その特徴を理解できたことで、必要に応じて積極的に活用していきたいと感じています。また、標準偏差についても、グラフで見るイメージだけでなく、具体的な数値として求められることを知り、大変驚きました。 業務に活かす意図は？ 業務では、マーケティング部門として販売実績の分析や経営層への成長率報告のデータ分析に役立てることができると実感しています。具体的には、各社の売上高を中央値や標準偏差で分析したり、販売実績の成長率に対して幾何平均を用いるなど、状況に応じた情報提示ができるように活用していきたいと考えています。 幾何平均の応用点は？ また、幾何平均が適用できる場面について、さらに意見交換を行いたいと思います。

復習会で何を学んだ？ 今週は、学んだ内容を振り返る復習の会が行われました。授業内での演習では、これまで学んだ知識が実際の場面で役立つことが多く感じられましたが、フレームワークの定着が不十分なため、仮説を立てる際に無計画に仮説を出してしまうこともありました。しかし、即座にフィードバックを受けることで、その意見が定着の助けとなり、次のステップに進む良い機会となりました。 業務でどう活かす？ 学んだ内容は、業務での問題解決や意思決定に大いに役立ちそうです。例えば、部門で課題が発生した場合、データ分析を用いて仮説を構築し、フレームワークで整理することで、明確な解決策を導き出しやすくなります。また、新しいツールや業務プロセスの導入時には、評価軸を設定し、客観的に比較する方法が意思決定の支援に有効です。今後は、データ分析技術やフレームワークを日常的に意識して活用し、論理的な仮説立案を習慣付けることで、業務の説得力と成果を高めていきたいと考えています。

各要素はどう繋がる？ 今週は、分析にはストーリーがあるという重要な視点を学びました。What、Where、Why、Howという各要素を明確に把握し、各段階のアクションが前の段階とどのようにつながっているかを振り返ることで、無駄のない論理的なアプローチが可能になることを実感しました。 数字の意味はどうなる？ また、分析の前提として数字と率の両面から取り組むことの大切さを認識しました。これにより、現時点で顕在化している問題が自部門にとって大きな課題なのか、あるいは今回は重要な対策の対象ではないのかを判断できるため、効果的な意思決定の材料となります。 自分の考えは正しい？ 今後は、自分でテーマを設定し、日々の業務データに基づいた分析や検証を積み重ねていきたいと思います。報告資料には自分の考えや仮説を取り入れ、チーム内で説得力のある説明を行うことで、今後の活動に役立つ具体的な提案を実施し、都度見直しながら継続的な改善を図っていきます。

事業構造はどう見る？ 事業を理解するためには、まずその事業構造に注目し、財務諸表がどのような姿であるべきかという観点と、実際の財務数値から事業構造を読み解くという二つのアプローチが存在することが分かります。前者は、事業が理想とする形を反映した健全な財務諸表を描くべきであるという考え方であり、後者は、実際の数値をもとに事業の構造を分析し、理解を深めようとするアプローチです。 戦略をどう評価する？ また、経営戦略に基づいて自部門や個人の活動方針、課題を考える際には、先期の経営数値を踏まえ、その戦略が財務面で適切な評価を得られるかどうかを検討することが重要です。事業再編や改革を進める中で、一時的なロスがあっても、その後のプラス効果がどのように表れるのかを把握することも大きな課題です。さらに、参加者の中には、業種ごとに財務諸表に特定の傾向が現れるのではないかという意見もあり、こうした点について議論できる場があれば、非常に興味深いと感じました。

多面的な思考の大切さとは？ A/B評価の考え方を取り入れて、多面的な思考を心がけたいと思います。品質、コスト、納期、環境、安全の各切り口からプロセスごとに要因分析を行うだけでなく、仮設に関する健全性や生産性、環境適応性といった視点でも考える習慣を持ちたいと考えています。 データの使い分けが成功の鍵？ 採用市場に関わるデータについても、定性・定量、生・加工、一次・二次といった種類を使い分けることが重要です。切り口を変えて物事を見つめることで、得られた傾向の意味や仮設の証明に役立て、それを戦略立案（例えば、人材獲得へのプロセス）に反映させたいと思います。 データで採用プロセスを進化させるには？ 採用活動やプレ期活動を念頭に置き、現在の採用プロセスの課題抽出と環境変化への早期対応にデータ分析力を活用したいです。この分析を通じて、関係部門の協力を得られる方針や実行計画をブラッシュアップし、組織の財産として残したいと考えています。

問題点発見の方法は？ R&D開発部門のPoCやクロスセル・アップセル立案において、問題点を発見するためにロジックツリーを用いてプロセスを分け、その後にファネル分析を使って視覚的に問題点を可視化することができると感じました。このようにプロセスを独自に設定することで、より具体的な分析が可能になります。 顧客行動はどう見る？ また、マーケティングや製品提案の際にAMTULの観点を取り入れることも有益だと思いました。具体的には、以下のような質問を通じて、顧客が購買に至るプロセスでの課題を見つけ出すことができます。 - 記憶に残るポイントは何か？ - いくらなら試用したいと思うか？ - 本格的な使用に至るための要件は？ - 継続して使用する可能性があるか？ これらの質問を通じて、顧客の意識から忠誠度に至るまでのステップに関する洞察を得ることができ、その結果、より効果的なマーケティング戦略を立てることが可能になるでしょう。

P/L構成の意味は？ P/Lの構成については理解していたものの、自社のP/Lを単に作成するだけでは、営業損益、経常損益、当期純利益それぞれがどのような理由でその数値になっているのか、十分に考察できていなかったことに気づきました。そこで、同業他社や他業種との比較、比率や過去の推移を分析することで、各損益数値が示す背景や原因、さらには対策まで具体的に検討できる力を身に付けたいと考えています。 計画策定はどう進める？ また、経営陣や投資家に説明するための事業計画を策定する際には、単に「この計画になりました」と報告するのではなく、望むべき将来像を実現するためにどのようなマイルストーンを設定し、それに向けてどのような行動を取るべきかという視点を持ちたいと思います。 数値の背景は何？ さらに、社内の研究部門や営業部門とのヒアリングを通して、予測される数値や決算数値の背景にある原因をしっかりと把握することも重要だと考えています。

どの代表値を選ぶ？ 今週の学習では、さまざまな代表値について学びました。平均値には単純平均だけでなく、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、分析の目的に応じた適切な選択が必要です。また、データのばらつきを示す標準偏差についても意識するようになりました。製造業の生産部門で用いられる3σなども、この標準偏差の考え方に基づいた手法です。どの指標が何を示すのかを常に意識しながら、代表値やグラフの適切な使用を心がけたいと思います。 単純平均の限界は？ これまでのデータ分析では、主に単純平均を利用してきましたが、特異値が存在する場合には単純平均の使用が適さないことも認識していました。そのため、どの数字が最適なのかは必ずしも明確ではありませんでした。今回学んだ加重平均や幾何平均なども併せて活用し、より多角的な分析を進めていきたいと考えています。単純平均以外の代表値を使用する具体的なケースがあれば、ぜひ教えていただきたいです。

手法活用はどうする？ 5W1Hや層別分解の手法は知識として持っていましたが、実際の業務では目の前の課題にとらわれやすいと感じています。今後は、これらの手法を意識的に取り入れ、より体系的な分析を実施したいと思います。 理想との違いは何？ また、分析を行う際には現状とあるべき姿とのマイナス差に注目することが多かったことから、目指す姿とのギャップに関する分析が不足していると感じました。今後は、理想との比較も含め、より実践的な分析に活かしていきたいと考えています。 計測軸は見直すべき？ 各部門の工数実績を分析する中で、計測軸をMECEの観点から整備するためにその他の軸も設けています。しかし、全体の一定割合が「その他」に分類されていることから、課題の見落としが発生する可能性があります。このため、計測軸の見直しを行うとともに、現状のあるべき姿との比較だけでなく、目指す姿に対する分析も加えて実施していく所存です。