(14ページ目)

分析 ✕ 改善

に関する学び

---

グラフ表現はどう見る？ データをグラフ化したり、分解や階層化、刻み幅の調整を行うことで、視覚的な効果が明確に表れた点に感動しました。また、属別、変数、プロセスといったMECEの考え方を採用していることは、新たな発見でした。特に、既存顧客と新規顧客のデータ加工により、今後の事業展開におけるプレゼンテーションやデータ分析の資料作成に大いに役立つと感じました。 来店分析の視点は？ まず、既存の来店顧客の分析では、居住地、年代、性別という視点から顧客の特徴を可視化しました。これにより、提供すべき利便性や専門性、さらには信頼性を把握でき、商圏のマップ作成や年齢別構成比、性別比率の分析が実施されました。 来店理由をどう評価？ 次に、来店理由の分析では、ネット、看板、紹介、口コミといった複数の集客チャネルを評価し、来店時の相談内容も踏まえたことで、各チャネルの有効性や口コミ・紹介によるリピート率の傾向を明らかにしました。 社員満足度の内訳は？ また、社員満足度の調査では、匿名のアンケート手法を用い、年代別のモチベーションや福利厚生に対する満足度、職種別の残業比率などを数値化することで、従業員の状況を詳細に把握し、今後の改善につなげる分析が行われました。 在庫管理の効率化は？ さらに、薬品や備品の在庫管理においては、在庫回転率のデータ利用や重複作業の削減を通じて、作業の効率化が図られました。 診療アップセルはどう？ 加えて、自由診療と保険診療の両面からアップセルの可能性を探る資料も作成され、今後の収益向上の取り組みに寄与する内容となっています。 新規事業展開は何が？ 最後に、新規事業開拓に際しては、M&Aや他業種とのシナジー効果の検討を踏まえた資料作成が進められており、全体として包括的なビジネス展開の土台作りに大いに役立つと感じました。

本質はどこにあるの？ 問題解決に取り組むにあたり、どこに問題の根源があるかを明らかにすることの重要性を学びました。たとえば「売上が上がっているのはなぜか」という問いから出発することで、課題の本質に迫る第一歩となると理解しました。 問いはどう変わる？ また、最初に設定した問いが業務を進めるうちにぼやけたりずれたりするリスクがあるため、常に問い直す意識が必要であることも印象に残りました。この点は、今後の実務における課題解決に直結する重要なポイントです。 論理の骨組みは？ さらに、「イシューを特定する」「論理の枠組みを構築する」「自らの主張を適切な根拠で支える」というピラミッドストラクチャーのステップを徹底することが、クリティカルシンキングの実践につながると感じました。 評価制度の課題は？ 実務現場では問題を特定し、改善に結びつける場面が多々あります。現在の課題の一例として、評価制度の運用が挙げられます。昨年４月に人事制度を改定し、公平かつ公正な評価を目指して設計・運用を始めたものの、現場からは十分な納得感が得られていません。原因としては、以下のような点が考えられます。 ・評価制度の設計そのものに問題がある ・評価者のスキル不足 ・被評価者の制度に対する理解不足 ・制度説明の不足 具体策はどう組み立てる？ この中から最も効果的な改善案を見出す必要があります。今回学んだ「本質的な課題を捉える問いの立て方」を活かし、まずは上期の評価フィードバックアンケートの結果を分析します。「なぜ納得感が得られないのか」という問いを軸にイシューを特定し、その後、ピラミッドストラクチャーを応用して論点を整理します。具体的な行動計画としては、次回の評価制度会議までにアンケート結果を分類し、主要な３つのイシューを抽出、並びに改善案の骨子を作成する予定です。

顧客の本質を探る？ 今回の講座を通じて、顧客の表面的な情報だけでなく、その深層にあるニーズや価値に着目する重要性を再認識しました。たとえば、STP分析や4Pなどのフレームワークを活用し、費用対効果を高めることができる一方で、最終的には顧客志向の追求が不可欠であると感じました。顧客の視点で考えなかった場合、どんなにプロモーションに力を入れても、売れ行きが伸び悩んだり、模倣されやすかったりするため、ヒット商品には結びつかないという印象を受けました。 業務移管の本質は？ 現在の業務は社内の業務移管がメインとなっているため、移管元の担当者や現場スタッフを一種の顧客と捉え、そのニーズを正確に把握することが重要だと考えています。たとえば、移管前のヒアリング時には相手が抱える課題や求める解決策に注目し、新しいソリューションを提案する際には、イノベーションが広まる要因を意識することが、円滑な業務移管につながると感じました。 どの方針を実行？ 具体的には、以下の方針で業務に取り組む予定です。 既存業務の見直しは？ ■既存業務において 移管前後で、顧客にとっての痛みや利益につながるポイントがどこにあるかを確認し、痛みがある場合は改善策を検討する。 新規業務の挑戦は？ ■新規業務において ソリューション提案時に、イノベーションの普及要因に基づいて、顧客目線でどのように受け取られるかを十分に考慮する. コミュニケーション改善は？ ■日々の連絡業務・コミュニケーションにおいて 社内でも情報が過多になり、伝えたい内容が十分に伝わらないことがあるため、マーケティングの視点から以下の点を意識して工夫する。 ・訴求ポイントは2つまでに絞り、過度な情報量によって伝わりにくくならないようにする。 ・表現を丁寧に選び、相手の共感を得やすく、内容が伝わりやすいよう努める.

目標は何になる？ まず、以下の3点を目標にする必要があります。第一に、物事の本質を捉え、目標達成に効果的な手段をシステマチックに考えること。次に、大局観を持ってバランスよく情報を収集・分析し、適切に考察すること。そして、フレームワークなどの型を習得することです。 どう分析する？ 分析にあたっては、3C、SWOT、クロスSWOT、バリューチェーンなど、案件に応じた手法を選ぶと同時に、特定のフレームワークに固執しすぎない柔軟さも求められます。また、常に経営者の視点を持ち、ジレンマを恐れずに他社の意見に耳を傾ける姿勢が重要です。 どう機能を活かす？ 製品開発においては、自分の担当機能に偏りがちな傾向を意識する必要があります。たとえば、機能テストではテスト内容に気を取られがちですが、本当に提供したい機能で何が求められているのかを見極めることが大切です。また、他機能との干渉が発生した場合、自己の機能を守るだけでなく、相手とのより良い落としどころを探ることが求められます。自分の機能のメリットを強調する際も、全体最適の視点で何が必要とされているのかを考えることが重要です。さらに、自グループの改善・発展のみに目を向けるのではなく、経営者の視点でそのグループに求められる役割を見定めること、そして、現状の取り組みに意義を見出せなくなったときには、チーム、会社、グループ、業界全体の視点で再評価することが求められます。 役割を再考すか？ また、現在、関連企業に出向している中で、業務委託先という意識から自らの存在意義を否定的に捉えるメンバーが多い現状があります。そのため、会社単体で考えるのではなく、グループ全体や業界全体、さらには世界規模の視野で自分たちの役割がどのような影響を及ぼし、結果的に何を求められているのかについて、定期的にメンバーで話し合う機会を設けることが重要だと考えています。

原因をどのように探る？ 原因を探究することについて学びました。問題の原因を明らかにするためには、その問題に至るまでのプロセスを分解して考えるアプローチがあります。複数の解決策を用意し、それらを判断基準の重要度に基づいて根拠をもって絞り込むことが重要です。 データ分析の精度を高める方法は？ 具体的なステップを踏んでデータを分析し、問題解決の精度を高める方法や、仮説を試しながらデータを収集し、より良い解決策に繋げる方法を学びました。これら両方のアプローチを組み合わせることで、データ分析の精度を一層高めることができます。例えば、「自分の残業時間」について考えてみると良い練習になります。 A/Bテストはどのように進める？ 【A/Bテストについて】 A/Bテストとは、二つの施策を試し、比較するテストです。目標の設定から始まり、改善ポイントの仮説設計、実行までのステップを踏みます。優位なデータ数が集まるまで行い、その期間内で検証を行うことが重要です。目的と仮説を明確にし、シンプルで低コストかつ少ないリスクで運用できるようにすることが求められます。 残業問題をどのように解決する？ 試しに「自身の残業時間」の多さについて考えてみました。棚卸できる業務をその場しのぎで抱えていたり、時間割やスケジュールの把握が疎かになっていたりと、整理すべき項目はいくつか見つかりました。複数の解決策を導くためには、まだ整理しなければならない複合的な原因が残っていますが、「有耶無耶」な部分を明確にすることで解決策が見えてきました。 今後の課題解決のステップは？ 今後は、メンバー個別の面談や少人数のミーティングを通じて、現在の課題を一緒に洗い出し、原因を突き止めてみることを実践したいと考えています。そして、仮説を立て、複数の解決案をもって組織としての意思決定や問題解決に繋げていきます。

社員視点は限界？ 印刷会社のケーススタディでは、3人の社員が会社の課題と対策について討論していました。しかし、社員の視点で物事を捉えることにより、小さな範囲での考えに留まりがちになることに気づきました。社長にプレゼンを行う際には、業界全体を俯瞰し、自社の現状を的確に説明することが求められると学びました。また、主観的な判断も重要ですが、PEST分析、SWOT分析、3Cなどのフレームワークを用いて、客観的に物事を考えるアプローチの重要性を実感しました。こういった方法は、資本主義社会で生き残るために不可欠な考え方であると感じました。 戦略と成長は？ 社内でのプレゼンでは、業界内での自社の立ち位置を明確にし、その中でどのような戦略を取るべきか、さらに部署内でどのような改善活動を進めていくべきかを具体的に示すことを実践していきたいと思います。現在、多くの人がAIやDXの導入に注目し、ツールの活用に重きを置きがちですが、ツールだけではなく、それを使用する人間の成長が不可欠です。そのため、「ナノ単科」で学んだフレームワークや理論を活用し、「人へのリスキリング（社会人の学び直し）」を推進することで、社員一人ひとりの労働生産性を向上させていくことの重要性を再確認しました。 議論で視点変わる？ 3人の議論では視点が偏っていると感じました。今後、社内の議論の場で、Zoomのブレイクアウトルームを活用し、社員をランダムに割り振って一つのテーマについて考える習慣を取り入れることを提案したいと思います。その後、議論した内容を発表する仕組みを導入し、社員の集合知を集めることで、全社的に俯瞰した意見を引き出せる体制を構築していきます。また、教材をただ見るだけでは理解度が約5%に留まるのに対し、発表を通じて理解度を75%まで高められるという効果を、社内で実践的に活用していきたいと考えています。

比較による効果測定とは？ 分析とは、比較することである。まず、分析する項目を整理し、各要素の性質や構造をはっきりさせることが重要だ。何かの効果を測りたい場合、「ある」場合と「ない」場合で比較を行い、分析対象以外の条件も整える必要がある（これは「Apple to Apple」と呼ばれる）。 データ分析の目的と仮説 データ分析を行う際には、まず目的と仮説を立てる。例えば、データ分析の目的は何で、その結果どのような状態を目指すのかを明確にすること。そして、どの項目を分析すれば目的を果たせるのか、その項目をどのようにデータ加工すれば良いのかを考え、具体的な仮説を立てることが大切だ。 適切なデータ加工と表現法 データにはその種類に応じた加工法やグラフの見せ方が必要である。割合で表現するのが適切な場合と、実数（本来の値）で表現するのが適切な場合がある。また、質的データ（数値の大小に意味がないもの）と量的データ（数値に意味があるもの）の違いを見極める必要がある。 人事部門のデータ活用法 人事部門では、健康経営やエンゲージメントに関するデータを扱い、改善に向けた施策を企画することが多い。このため、データを活用して課題解決や目標達成のためのPDCAサイクルを効果的に回せるようにすることが求められる。これまでの施策参加者がどれだけ改善したか、「参加した人の中で●●をした人はより■■だった」といった分析を行うが、このためには、参加者と不参加者の間での比較を行うことが重要だと感じている。 目的設定と議論の重要性 まずは、目的を明確にし、自分自身の思い込みや仮説に偏らず、上司やメンバーと徹底的に議論することが必要だ。次に、課題に対して目指す姿を定量的にKPIとして設定し、現状を把握する。算出するデータに定義と根拠を持ち、それを分かりやすく伝えるスキルを身に付けることも重要である。

データ分析の基本を理解する 目的を明確にすること、要素を整理すること、そして比較することがデータ分析の基本だと学びました。特に、分析は比較であるという点が印象に残っています。しかし最も重要なのは、データ分析が「何のため」に行われるのか、その目的を明確にすることだと改めて感じました。ケーススタディではデータ分析が上手くいかなかった例もあり、要因に期間や項目の一般的な回答だけでなく、上司と部下のコミュニケーションについても意見が挙げられていました。そのため、基本に立ち返る必要性を再確認しました。 具体的な要素整理のポイントは？ 具体的な要素の整理を心掛けました。例題で行ったPC購入に関するディスカッションでは、メーカー、金額、スペック、OSなど具体化することで、共通認識が得られやすいと感じました。また、分析の際には定量データ同士、定性データ同士を比較することの重要性も理解しました。平均値についての説明は分かりづらい部分もありましたが、先生が示してくれたビジュアルを通じて少しずつ理解が進みました。 退職分析における「目的」の重要性 私は人事部でDX担当をしており、退職分析を行っています。職種、年齢、勤続年数といった要素を洗い出し、比較をしていますが、「目的」を見失いがちです。退職率を下げるだけでなく、「若手の」離職率、「技能職の」離職率といった具体的な目的を持ち、分析を続けていきたいと思いました。また、グラフを作成して終わるのではなく、伝えたい「メッセージ」をしっかり伝えるための改善も進めたいです。 データ分析で立ち止まる瞬間 データ分析を実践することは重要ですが、一度立ち止まって「目的」を考えること、また定期的にその目的に立ち返り確認することも必要だと感じました。私自身、考えすぎる傾向があるため、要素の整理においては柔軟な思考を持つように心がけていきたいです。

数字の背景を見た？ 今週の学習で特に印象に残ったのは、財務数値の見方が「数字そのもの」ではなく、その背景や因果関係に着目することの重要性です。P/Lについては、売上や利益額だけでなく、利益率やコスト構造を確認することで、どこで利益が発生し、どこに改善の余地があるのかを探る視点を学びました。一方、B/Sでは、負債と資本という資金調達方法と、資産としての活用先を対比することで、資金繰りや経営の安定性を判断する手法を理解しました。さらに、P/LとB/Sを関連づけて分析することで、企業の全体像を立体的に把握できる点も大変有意義でした。今後は、こうした視点を業務改善に活かし、改善策が利益率や資金繰りにどのような影響を与えるかを明確に示せるよう努めたいと考えています。 活かす場面は何？ ① 活用したい場面 請求・入金フローの改善やコスト削減の提案の際に、学んだ視点を活用したいと考えています。たとえば、請求処理の誤り削減や入金遅延の改善に取り組む際、P/Lの視点では改善による利益率向上、B/Sの視点では資金繰りや運転資本の改善効果を具体的な数値で示すことが可能です。 提案は伝わる？ ② 学びを活用している姿 実際に改善案を経営層や関係部署に提示する際には、売上総利益率や回収サイトの短縮日数など、具体的な数値を用いて説明しています。その結果、「この改善により年間○○円のコスト削減や資金回収の短縮が見込まれます」と示すことで、提案の根拠が明確になり、納得感が高まっています。 改善行動は具体的？ ③ 具体的な行動 月に一度、自部署のP/L・B/S指標（利益率や運転資本）を確認し、改善余地を探る習慣を取り入れています。また、各業務改善案ごとに数値効果を試算するフォーマットを作成し、改善施策の実施前後で数値を記録・比較することで、効果を可視化できる体制を整えています。

ゴールはどう捉える？ 様々な手法や考え方で課題解決に取り組む中で、最終的なゴールは共通していました。それは、ユーザーの本質的な課題を捉え、解決策を提示して共感を生むプロトタイプを作り上げることです。発表時にはいくつかの質問を受け、まだ足りない部分や改善点を発見できた点が印象的でした。これは普段の業務でも同様の流れであり、プロトタイプ作成時に浮かんだ疑問点などを次の機会に備えて蓄積しておくことが大切だと感じました。 行動で変化起こす？ また、課題の『重さ』に対して、それぞれ異なるアプローチがあったことも印象に残りました。受講している皆さんは自ら行動し、周囲を動かす力を持っていると感じます。各自が現場に戻り活躍される姿が目に浮かび、私もその一員となるべく努力しようと思いました。 新プロジェクトの意図は？ 来月から2月にかけて、新たなプロジェクトに取り組む予定です。アンケート調査はすでに完了し、現在は集計と分析を進めている段階です。今まで学んだ手法を活かして、根本的な課題を見出し、クライアントが望むものとユーザーが求めるものがフィットする提案を目指します。まずは『パリュー・プロポジション・キャンバス』を個人で試行し、ファシリテーションができるよう準備を進め、チームでの課題解決に繋げたいと考えています。 デザイン思考の軌道は？ 直近では、今回のプロジェクトにおいて『デザイン思考』を取り入れます。12月はアンケート調査の分析を行い、KJ法で分類した内容をバリュー・プロポジション・キャンバスで整理し、ワイヤーフレームを作成します。1月には情報設計を経てプレゼンテーション用の資料を作成し、修正を重ねながらプロトタイプを完成させ、改善を続けます。2月にはプロトタイプを基にデザイン作業に移り、月末には承認を得るためのプレゼンテーションを実施し、3月の公開を目指す流れです。

どうやって特徴を捉える？ 大量データを比較する方法として、まずデータの特徴をひとつの数字に集約し、グラフ化して視覚的に把握する手法を学びました。これにより、数値としての評価だけでなく、データの散らばりや傾向も同時に捉えることが可能になります。 平均値の違いを知る？ 平均値や中央値を確認するために、単純平均、加重平均、幾何平均、そして中央値の各手法を比較しました。今まで単純平均や加重平均を主に用いていたため、このうち幾何平均と中央値の手順が分かっていなかったために、業務上物足りなさを感じていた点に気づくことができました。 分布の形はどう判断？ また、データの平均的な分布をグラフ化することで、これまで感覚的に捉えていたデータの散らばりを、標準偏差などの具体的な数字として表現する必要性を認識しました。こうした数値化は、データのばらつきが大きいのか小さいのかを明確に捉える上で非常に有効です。 利用状況をどう見る？ さらに、提供しているサービスの利用状況を単なる数の集計として週次報告している現状に対して、まだ活用できていないデータの中に、利用者の属性や利用時間帯などの詳細な情報が含まれているのではないかと考えるようになりました。これらを分析することで、サービスの改善点や利用者の利便性向上につながる提案が可能になると感じています。同様に、ライセンスやクラウドの予算についても、感覚的な予測に頼らずデータに基づいた数値をフィードバックすることで、より説得力のある結果に結びつくと考えています。 予測結果は合致？ また、1年前に作成した将来のクラウド利用予測と現状を比較するタイミングを迎えたことから、その分析を活用し、利用していなかったデータも含めてさらに掘り下げていこうと考えています。あわせて、学習用の動画を見直すことで、自分自身の理解をより一層深める予定です。

どうやって潜在需要を掴む？ 顧客には、既に意識されているウォンツと、まだ気づかれていない潜在的なニーズが存在することを学びました。ウォンツは具体的なモノやサービスとして現れるため、競合もすぐに気付きやすい反面、ニーズは相手の心理や本音を丁寧に引き出さなければ把握できません。デプスインタビューや行動観察などの手法を通じて、相手の内面にある潜在需要を掴むことが重要です。 ニーズ把握後はどうする？ ニーズを把握した後のステップは、その欲求に応える具体的な方法を考えることです。自社の強みや、顧客が魅力を感じるポイントを丁寧に分析することで、ブランドイメージを保ちつつ新たな市場に参入することが可能になります。後発企業であっても、顧客のペインポイントをしっかりと理解し、その問題を解決するアイディアを生み出すことで、新たなビジネスチャンスを見出せると感じました。 高校生は何を求める？ また、広報業務としては、顧客である高校生のニーズを正確に把握し、それに応えるコンテンツを提供することに注力しています。HPやSNS、広告などを通じて、顧客が求める情報を届けるため、常にニーズやウォンツを深堀りした上で制作物を作成しています。広報部門は、入試対応も行うことで高校生との接点が多い部署となっており、彼らの大学生活に対する期待や希望を経営層に伝える役割も担っています。 どうやって顧客本音を集める？ 具体的には、オープンキャンパスなどのイベントで多数の高校生や保護者が参加する際、満足度アンケートの設計と分析を通じて顧客の声を集め、より顧客目線に立った設問に改善していく計画です。また、新入生を対象としたデプスインタビューを実施し、大学選択の基準や求める大学生活、情報の入手方法など、直接大学に近い立場から本音を引き出し、今後の大学運営や学部設計に活かしていこうと考えています。