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分析 ✕ 改善

に関する学び

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講義内容はどう感じた？ ライブ講義を拝聴しながら、ポイントを迅速に判断し整理する力がまだ十分でないと感じました。どのデータセットを扱う際にも、何を明らかにしたいのかという目的意識をしっかり持ち、ロジカルシンキングや仮説立案のスピードを高める必要があると痛感しました。大量のデータを扱う中で、解決策の発見に注力するあまり、次第に目的から逸れてしまうことが実務上でも生じるため、その兆候を早期に掴むことが重要であると改めて認識しました。 営業戦略はどんな課題？ 営業データを活用した営業戦略の立案においては、成約率向上という課題に対して、これまでの商談データを基に再検証を行う必要があります。過去にはあまり意識されなかったデータの粒度の粗さや、文章化およびビジュアル化の不足が、組織全体の納得感に影響していたと感じます。具体的には、なぜ成約率が低いのか、セグメントごとや担当者ごと、そして営業ステップごとの課題を明確にし、それぞれの原因を検証した上で、効果的な解決策を導き出したいと考えています。 UX改善は何が必要？ サービス利用データを活用したUX向上施策の立案では、SaaSサービスのアクセスログをもとに、どの機能が利用され、どの機能が利用されていないかを明確に分類することが求められます。使われていない機能については、導入時からの利用状況や徐々に利用が減少しているのかなど、その背景を整理しながら原因分析を行います。さらに、仮説を立てた上で改善策を検討し、場合によっては機能の廃止も含めた対応を実施するために、顧客へのインタビューなども通じて検証を進めていきたいと考えています。

なぜ仮説が必要？ 仮説は非常に重要です。急いだり怠ったりして、仮説を立てずにいきなり方法論に入ると、結果として時間が余計にかかるか、誤った方向へ進んでしまう可能性があります。 どう検証すべき？ また、仮説はあくまで仮の答えであり、その検証が必要です。検証のためには目的意識を持ったデータ分析が不可欠です。そのため、たとえ「答え」となりうるものであっても、複数の仮説を立てることが求められます。さらに、3Cや4Pなど異なる切り口を用いることで、問題全体を網羅的に捉えることが可能となります。 疑いは成長の鍵？ 加えて、仮説の立証を目的としたデータ収集や分析においては、自身の仮説が誤っているのではないかという視点を忘れずに実践することが重要です。こうすることで、自分に都合の良いデータだけを集めてしまうことを避けられます。 原因はどう見極め？ 実店舗の売上やPLに関する業務では、好調な店舗と不調な店舗が存在します。いずれの場合も、その原因を正確に特定し、好調なら通例に従い、不調なら改善策を講じることが必要です。これまで、まず膨大な時間をかけてデータを収集していたところを、仮説思考を取り入れることで、何が問題なのかを先に明確にし、仮説を立てることから対応するようになりました。 何を意識すべき？ また、目につきやすい場所に仮説思考に関するポイントやステップを掲示し、常に意識できる環境を整えることも有効です。正解や不正解を問わず、失敗を恐れずに実践していくこと、日常的に課題意識や疑問を持つこと、そして先輩たちの実践事例や経験から学ぶことが、さらなる成長につながります。

数字の意味は何か？ 数字が持つ意味をより深く理解するためには、まず情報を分解して、その解像度を上げることが重要です。一つの視点だけでなく、複数の切り口から現象を分析することで、より正確な現状把握に繋がります。 結論前の検証は？ 具体的には、一つの傾向に満足するのではなく、さらに他の可能性を探る意識を持つことや、得られた分析結果からすぐに結論を出すのではなく「本当にそうなのか」を丁寧に検証する姿勢が求められます。また、頭で考えるだけでなく実際に手を動かし、様々な視点からデータを見直すプロセスも大切です。 MECE活用で分析は？ さらに、分析を行う際にはMECEの考え方を取り入れることが有効です。具体的には、階層、変数、プロセスという視点から、物事を漏れなく、重複なく整理していく手法が挙げられます。たとえば、プログラムの参加者数の伸びを検討する場合、年齢だけでなく居住エリアや参加プログラムの種別といった観点から属性を分析することで、より多角的な理解が可能になります。 課題整理はどう進む？ また、自身の業務上の課題を明確化するためにも、評価の視点が抜けや重複なく組み込まれるよう、MECEを活用して細分化し、その対応力を数値化する手法は効果的です。担当している事業プログラムの認知度についても、過去数年間のデータを大学別、学部別、学年別、応募種別などの切り口で集計し、グラフ化することで、現状と改善点を明確にできます。もし、最初の分析で十分な結論が得られなかった場合には、別の切り口から再度分析を行い、想定される課題について漏れや重複がないよう整理することが大切です。

データ分析の新たな視点は？ データの加工や分析など、日常業務で行うことが多かったが、今まで機械的に区分していたことに気づいた。例えば、10歳刻みで分けることはあっても、19歳〜22歳の大学生という区分で考えることはなかった。しかし、高校生・大学生・社会人という区分で行動が異なることから非常に納得できた。また、MECEを意識して複数の切り口で分解することを、すぐに実践に活かしたいと思った。 効果的なフィードバック法は？ 研修や会議等の企画、運営を行う際には、事後アンケートを実施している。これまでのフィードバックは、コメントや全体の感想のみを基にしていたが、アンケート取得時には役職や年次などの詳細なデータも把握できる。これにより、MECEを意識した層別分解を活用することで、現状をより具体的に把握し、改善点としてフィードバックを行いたい。より良い研修や会議の運営を目指すためにも、この手法を取り入れたい。また、営業推進業務においてもデータの取り扱いが多いので、率算出やグラフ化などを行い、データから得られる情報をしっかりと把握することで、全国への営業推進に役立てたい。 目的を持ったアンケートの活用法は？ 研修や会議の計画に際しては、分解を踏まえ、自分が把握したい点や次回以降の運営のために知りたい点を事前にしっかり考えることが重要だと感じた。その結果、目的を持った事後アンケートの設問を考えることができる。アンケート取得後には結果だけに頼らず、MECEを意識した分解によって多くの情報を把握し、それに基づいて現状を知り、今後の業務に活かすようなフィードバックを行いたいと思う。

競合整理はどう進む？ 競合の特徴を細かく整理することは、自社の立ち位置を正確に把握するための基本です。単なる業種の違いだけでなく、顧客のニーズも含めて幅広く捉えることで、より実情に即した分析が可能となります。 施策選びはどこに？ 施策を選定する際は、コストと利益のバランス、持続可能性、顧客への訴求力、そして自社の強みとの整合性を評価軸として意識することが重要です。このような基準をもとに判断することで、単なる思いつきに流されずに、意味のある選択を行う姿勢が育まれます。 差別化の鍵はどこ？ また、差別化戦略を考えるときは、ありふれたアイデアに走るのではなく、他業界の事例などを参考にしながら、あえて新しいポジションを追求することが求められます。ライバルにとらわれすぎず、自社ならではの魅力を創出する視点が大切です。 改善案の優先は？ さらに、インフラ改善案や運用改修案が複数ある場合、コストに見合うか、持続的な効果が期待できるか、一時的な施策にならないか、そしてチームや組織文化との整合性を考慮して優先順位を付けることが実践的だと感じました。こうした評価軸があれば、迅速かつ効果的な施策の実行が可能です。 提案のポイントは？ 具体的には、課題や改善の話が出た際に、即座に複数の案を検討する習慣を身につけ、上司やチームへ提案する際にはコスト、効果、整合性について一言添えるような姿勢が重要です。自分で出したアイデアや改善施策に対して後から振り返りを行い、他の提案も「コスト、持続性、整合性」の観点で評価することで、日々の業務改善に繋げていきたいと考えています。

振り返りの3つの学びとは？ WEEK1の受講を通じて感じたこと・印象に残ったことは主に以下の3つです。 1. 考え方には偏りがでること 2. クリティカルシンキングは考え方の土台であること 3. 大事になってくるのは『3つの視』 これらが非常に大切なことだと感じました。 直感からの視点転換が重要 以前の私は、考え方が直感に偏っていました。しかし、その直感から一度立ち止まり、「本当にそれで大丈夫か？」と考えることの重要性に気づきました。自分の考えを客観的に見直し、異なる視点で切り口を変え、分解して突き詰めていくことが必要です。このプロセスが問題や課題の根本に辿り着き、チームと自分自身を正しい方向に導いていくのだと確信しました。今後もこの考え方を意識し、自分の土台を常にアップデートし続けていきます。 具体的な実践方法は何か？ 具体的な実践としては以下の3つを考えています。 1. 業務改善の提案：先方が感じる課題の根本的要因を考え、適切な提案を行います。 2. 業務設計の構築：目の前の手法に固執せず、本質を見落とさないように設計時の目的や課題点を多角的に分析し設計します。 3. 繰り返し行動する：これまでの思考や行動の習慣から脱却し、考える機会が訪れた際には必ず一度立ち止まり、客観的に考える力を養います。 記録と分析のプロセスをどう活かす？ また、考える際は頭の中だけで解決しようとせず、一度文字に起こして考えを整理します。外に出すことで、異なる視点から物事を見ることができ、より客観的かつ分解しやすくなるため、この方法を実施していきます。

ロジックツリーって何？ ロジックツリーの使用方法について新しい発見がありました。ロジックツリーには、変数分解に加えて「層別分解」という使い方があるのです。層別分解は、全体を複数の部分に分けて同じ次元で揃える方法で、それぞれの階層の下には同じ要素が並ぶイメージです。一方で変数分解は、要素の掛け算を分解し、原因を特定するのに役立ちます。これらの手法を試行することにより、より包括的で明確な分析が可能になります。 営業支援機能はどう？ R&D部門における営業支援機能のひとつとして、顧客向けPoCの作成や自社商材のクロスセル・アップセルの立案があります。しかし、これらの活動においてチームのKPI進捗率に大きな差が見られます。そこで、KPI管理している指標の前段にある要素のKPI設定に漏れがないかを確認することが重要です。一連の要素には、要素A→B→C→PoC作成→D→E→クロスセルなどがあります。 KPI設定は見直す？ 目的は、KPI管理している指標の前段にある要素のKPI設定に漏れがないかを確認することです。このために、まず関係者とブレストを行い、現在の管理状況に関わらず関連しそうな要素のアイデア出しを行います。その後、出てきたアイデアを元に、現在のKPI設定が定量的かどうか、またMECE（Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive）であるかを検討します。このプロセスの中でロジックツリーを使用し、特に不慣れな現在は層別分解と変数分解の両方を試し、それぞれの使用感をメモしておくことが有効です。

売上での判断は正しい？ 営業を担当していたときには、クライアントの優先順位を売上だけで判断していました。しかし、リソースの使用状況や応諾率の可能性、利益額といった観点を考慮していなかったことに気付きました。 リソースは足りるか？ 現在、私はエデュケーションチームのリーダーとして活動していますが、組織には大きな課題が存在しています。この課題に対して適切な対応策を打つためには、今のリソースだけで足りるのか、何を捨ててでも取り組むべきなのかを議論する必要がありました。そこで、売上インパクト、応諾率、効果、リソースの使用、実行可能性、利益額といった観点でタスクの見直しが重要だと感じています. 育成課題はどこ？ 現在のミッションは営業人材育成に特化していますが、より広い視野で階層別に考えを発展させるべきです。業績向上のために必要な人材像が現状どうなっているのかを分析し、育成の課題を知識、テクニカルスキル、ポータブルスキル、マインド、スタンスのどの部分にあるのかを特定することが求められます。そして、不要なタスクを捨て、優先すべき点を明確にすることで、限られたリソースの中で最大の効果を出す方法を模索したいです. 理想組織の実現は？ 経営戦略の実現に必要な組織像を定量的および定性的に確認し、理想の組織における管理職やメンバーのあるべき人材像も同様に評価します。現状の組織と人材の状況を、業績などの定量軸とES調査などの定性軸で確認します。理想と現状のギャップを整理し、課題に対する改善策を考える際には、やめるべきタスクと併せて施策を立案することが必要です.

情報はどう整理する？ データを分析する際には、まず与えられた情報をそのまま受け取るのではなく、必要に応じて自分で欄を増やし、追加の情報を作成することが重要です。そして、その情報を視覚化し、絶対値だけでなく相対値も考慮しながらデータを評価することを心がけるべきです。 区切り方はどう決める？ 次に、データを視覚化する際には、データの区切り方によって見える情報が異なることを認識し、自分の仮説が事実かどうかを確認するためにどの単位でデータを区切るかを慎重に考える必要があります。一番重要なのは、データをさまざまな切り口から分解し、単純に受け入れるのではなく、再度丁寧に考え直す姿勢です。 分解精度はどう向上？ 業務においては、改善提案資料の根拠を示す際、日常的に発生する内容に対して、前回よりも今回、今回よりも次回と、分解の精度が向上していることを自分で確認しながら取り組むことが求められます。また、新しい運用の実施可否を判断してもらう際や、イベントのアンケート結果を分析する際、応対品質評価結果を分析する際にも、しっかりとしたデータの準備と分析が必要です。 事実確認は万全か？ 確かな事実を分析するには、必要なデータが揃っているか、十分に分解されているかを事前に確認し、その上でデータ分析を開始するようにします。これにより、ただ手元にあるデータをそのまま見るのではなく、一時停止してデータを視覚化し、仮説が事実であるかを確認することを意識します。そして、MECEなどのフレームワークを活用し、抜け漏れがないかを確認した上で結論を導き出すことを心がけます。

分析の基礎を見直すには？ 分析とは、データの要素を整理し、比較対象や基準を設けて比較することです。目的や比較対象が曖昧だと、分析とは言えません。データを漫然と分析し始める前に、その要素を整理し、明確な目的を持って比較することが重要です。 可視化手法の多様化を 分析の結果を効果的に見せるためには、定量データの種類に応じた加工方法やグラフの見せ方を工夫する必要があります。これまで自己流でデータを可視化してきたこともありますが、さらに多様な手法を学び、見せ方を向上させていきたいと考えています。 採用分析をどう進める？ 採用に関わる分析とその対策については以下のように進めます。まず、分析の目的を明確にし、具体的な比較対象を設定することが重要です。例えば、「前週比での応募者数の変化」や「媒体別、フェーズ別の歩留まり」といった視点で分析を行います。これにより、漠然とした分析を避け、得られる洞察が増します。 データを効果的に可視化 また、データの可視化については、週次データの推移を折れ線グラフで表現したり、部署別の採用状況を棒グラフや円グラフで示すなど、データの特性に合った適切なグラフを使います。こうした方法で、データの傾向や課題がより明確になり、効果的な対策の立案に繋がります。 分析のブラッシュアップ方法 今後、目的を複数設定し、分析のための要素分解や比較対象の再設定（過去3年間や各媒体ごとなど）、統計データの整理、分析手法の見直し、結果の行動変容といった点についても改善を重ね、週次で行う分析をブラッシュアップしていきたいと思います。

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。

分析の前提は合ってる？ 「分析とは」「データについて」「ビジネスにおける分析」についての解説を通じて、日常の業務における暗黙の前提が見直される機会となりました。データ分析には、それぞれの経験により前提や基盤となる考え方にバラツキがあることが分かり、データを比較する目的を意識する大切さを学びました。ワーキンググループでは、積極的に意見交換を行い、メンバーからの多くの意見を参考にしつつ、自らの意見も発信できたことに感謝しています。 未来予測をどう図る？ 普段の業務では、「分析とは」「データについて」「ビジネスにおける分析」についての振り返りを行い、業務の流れを見直すことができました。社内のKPI達成のために、次月に向けた改善計画を策定していますが、過去の実績結果をもとにした流れだけでは未来予測が考慮されていないことに気づきました。そのため、未来予測をデータとして仮想化し、改善計画に組み込むことで、より効果的なアクションを起こしていきたいと考えています。 改善策はどう統一？ 現状では、分析後の改善アクションが各メンバーの個人裁量に委ねられていることに気づきました。この活動を通じて得たデータを元に、ベースラインを見つけることで、他の拠点や部署にも均質な業務品質を展開できる可能性があると感じています。 新たな発見はある？ 一方、メタ思考的な視点から、社内に未分析の領域があることも考えられます。これらを確認し、分析する価値が見出された場合には、新たなデータ取得の検討や仮説構築を通じて、具体的な成果を導き出す道筋を考えたいと思います。