(16ページ目)

分析 ✕ 改善

に関する学び

---

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。

コーヒー販売の差はどうなる？ 同じコーヒーを販売する2つの店舗を例に、セット販売の工夫によって売上高が伸びる仕組みや、商品のこだわりが原価率に影響する点、さらには立地条件の違いが物件費に大きく作用することを学びました。売上高だけではなく、各費用項目のバランスが利益を左右するという点も新たに理解できました。 業種の事例は何が違う？ グループワークでは、参加者それぞれが異なる業種の事例を分析しました。一見、売上規模が大きく利益も高そうに見えるある業種でも、実際には利益率が10％に満たないケースがある一方、店舗や商品の価値に徹底的にこだわり、郊外へ出店することで物件費を抑えて利益を確保している企業も存在することが分かりました。 財務構造はどのように意味する？ 各企業がどのような価値を顧客に提供し、その価値を実現するためにどんな財務構造を採用しているのかを、財務諸表と照らし合わせながら分析するプロセスは非常に興味深かったです。この学びを通して、組織運営における収支の意識の重要性を実感しました。 業務と収支の関係は？ これまで、自分の担当する業務と財務諸表はあまり関係がないと感じていましたが、日々の業務の中で収支を意識しながら意思決定や行動を重ねることが、組織の財務基盤を強化する近道であると実感しました。 組織設計はどう連関する？ また、組織設計の段階でも財務諸表との連関を意識することで、自分の仕事が組織全体の成果にどのように貢献しているのかを明確に捉えられ、仕事の面白さややりがいが一層高まると感じました。 収支改善の方法は何？ 今後は、一定期間ごとに収支実績や財務諸表を確認し、自組織の経営状態を定期的に点検するとともに、その結果を踏まえて収益性やコスト構造の課題を把握し、収支改善につながる具体的な施策を検討・実行していきたいと考えています。

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。

戦略はどう考える？ 企業の戦略を考える際には、顧客、競合、自社の状況を広い視野で捉えることが必要です。まず、内部環境の分析を通して自社の強みと弱みを把握し、次に外部環境の検討により機会と脅威を明確にすることが求められます。また、弱点を強みに、脅威を機会と捉える前向きな姿勢を持つことや、何が最も重要なのかを見極める能力も大切です。さらに、短期的な視点だけでなく、中長期的な視野で戦略を構築することが重要となります。 外部環境はどう見る？ 自院の外部環境を分析し、機会と脅威を的確に把握することも欠かせません。たとえば、機会としては、地域から「救急医療の最後の砦」として高い評価を受けている点が挙げられます。一方で、診療報酬改定による収益の低下、働き方改革に伴う人員不足、競合病院への患者流出といった脅威も存在します。 内部の強みと弱みは？ 次に、内部環境の分析では、自院の強みと弱みが明らかになります。強みとしては、高度急性期医療を担える設備や人材が整っている点が挙げられるのに対し、弱みとしては設備の老朽化や医療従事者の業務負担の増加が問題となっています。これらの状況を踏まえ、積極的に攻勢をかけるべき課題、差別化戦略を展開すべき部門、そして弱点を克服し業務改善を図る領域に分類し、自院の方向性を明確にすることが求められます。 戦略を共有する？ さらに、中長期的な戦略と短期的な施策の双方を明確に設定し、全職員で目標を共有することで、組織一体となった取り組みを推進することが肝要です。 他社との差はどう？ なお、他社の内部環境を把握するには限界があると感じます。しかし、ある程度でも理解を深めなければ、競合他社との差別化戦略を十分に構築することは難しいでしょう。この点について、皆様のご意見や実際のご経験をお聞かせいただければ幸いです。

Gemの使い方は？ GemやNotebook LMはすでに業務で活用しており、その便利さを実感しています。特にGemには、これまでお世話になった上司の考え方を反映させたペルソナを設定しており、これにより資料作成の際、抜け落ちがちな観点や予想される質問への対策がしっかりできるようになりました。 授業の学びは？ 授業では、ほかの受講者の活用事例を聞く中で、自分では思いつかなかった新たな使い方や視点に触れることができ、今後のGemの改善にも大いに参考になりました。また、生成AIへの投資が今後増加し、ソフトやサービス分野へとその利用範囲が拡大していくという話を聞き、生成AIを活用したサービスの事業プランや具体的な活用事例についてさらに知りたいと感じました。 Gemで業務改善？ 業務面では、GemやNotebook LMを有効に活用し、過去に指摘されたドキュメント作成の癖や見落としがちな視点に対応するためのGemを作成しています。これにより、スライド作成の骨子検討、データ分析、財務面のブレストなど用途に分けた複数のGemを活用できるようになり、質の高いアウトプットを生み出すことができています。ただし、業務時間自体には大きな変化が見られず、今後の改善の余地を感じています。授業で学んだメタプロンプティングの精度向上や最適なGem作成の手法を取り入れることで、さらなる業務効率化を目指したいと考えています。 生成AIの可能性は？ さらに、生成AIを活用したサービスに対しても大きな可能性を感じています。同じ志向を持つ受講者がいれば、互いに意見を交換しながら新たなアイデアを模索できればと思います。2032年度には現在の8倍以上の投資額になるとの予測も紹介されており、皆さんは生成AIを活用してどのようなサービスを提供できるか、ぜひ考えていただければと思います。

ひとつのAIで良い？ 当初は、ひとつのAIで全てを完結させたいと考えていましたが、現状では安定的な実現は難しいと理解しました。2025年版講義で示された「各AIの特性を理解し、用途に合わせて使い分ける重要性」は、2026年現在でも有効であると感じています。さらに、プロンプト自体をAIに検討させ、人が柔軟に微調整することで時短につながる点も学びました。一方で、Copilotにおいては骨子作成後に手作業が残るという課題があり、エージェント活用も含め、業務を効率的に進める方法を早期に身に着けたいと思っています。 AIで業務を効率化？ 環境分析や競合比較、仮説整理など、情報量が多く思考負荷の高い領域では、AIを活用することで初期整理や仮説立案のスピードアップが期待できます。市場調査のサマリー作成や、患者・医師向けコンテンツ案の作成においても、プロンプト自体をAIに検討させた上で、人が意図や規制観点を踏まえ微調整を行う運用の定着を目指しています。Copilotの骨子で止まってしまう原因を分析し、入力情報の粒度や指示方法を改善すると同時に、調査から構成案、資料化までを分解してエージェント活用も視野に入れた業務フロー全体の効率化を図りたいと考えています。 厳しい条件下で応用？ 試行錯誤を重ねる中で、医薬品マーケティングのような厳しい制約下でも再現性のあるAI活用方法を早期に身に着ける必要があると実感しています。 意図伝達は万全？ プロンプトエンジニアリングにおいては、相手に意図をしっかり伝える技術が大切だと理解しています。自分が考えた予測や仮説をもとにプロンプトを作成していますが、専門分野にとどまった意見に偏りがちな点が懸念されます。より革新的な視点や、自身の壁を乗り越えるプロンプトの作り方について、どのような方法があるのかを模索しているところです。

潜在ニーズをどう見極める？ 顧客の潜在ニーズを見極め、それを形にすることの重要性を改めて理解しました。特に、顧客が自分でも気づいていない「潜在ニーズ」を引き出す手法として、行動観察やデプスインタビューが効果的であることを学びました。また、曖昧なニーズに基づく商品開発にはリスクが伴うため、価格競争を避けるためにSTP分析を活用することで、ターゲットの絞り込みやポジショニングの明確化が重要であることが強調されました。さらに、ペインポイントを特定し、それを解消して「ゲインポイント」に変える視点が、新しい価値創造に直結すると感じました。全体を通じて、マーケティング視点の重要性と顧客の立場に立ったプロセス構築の鍵を再認識しました。 顧客接点にどう活かす？ 顧客との接点を持つ企画や商品開発、サービス改善の場面で、これらの知識は有用だと感じました。具体的には、顧客が不満や不便を抱える「ペインポイント」を見つけ、それを解消するサービスを提案・実装していくことです。また、STP分析を活用し、自部署が競争優位を築けるポジションを明確にしつつ、顧客の「AIDMAモデル」に沿ったプロモーションを行うことで、効果的なマーケティング戦略を立案することが可能だと感じました。私の業務では営業店が主要な顧客であるため、そこに焦点を当てつつ、次なる顧客層の獲得に向けて行動することが急務です。 既存と新規、どちらに注力すべき？ 既存業務の拡充と新規業務に向けた促進行動の両方に目を向け、行動していかなければなりません。既存顧客層については、顧客インサイトの把握が容易な環境にあり、日常の不満点やペインポイントの洗い出しを進めていきます。一方、新規領域においては未知の分野が多く、確定的な判断はできませんが、顧客満足に基づいて利益を得るという学びを活かし、行動計画を図っていくつもりです。

Week6での気付きは？ Week1から学んでいたことが、ようやくWeek6で腑に落ちた感じがしました。 仮説思考の重要性とは？ ライブ事業では、ストーリーを立てて分析する方法を具体的に学びながら復習することができました。 よい分析のためには「仮説思考」が重要です。まず目的を明確にし、問いに対する仮説を立てます（例：打率ではなく失塁率が高い選手が原因ではないか）。次にデータを収集し、その仮説をデータで検証します。仮説がデータにより証明されなければ、新たな仮説を立て直します。 データ収集はどう進める？ データ収集の手段としては、検索エンジンや公開データ、アンケートやABテストなどがあります。 分析を進める際の5つの視点として、以下の点が重要です： - インパクト：影響度の大きさ - ギャップ：何がどのように違うのか - トレンド：時間的な変化の傾向 - ばらつき：分布に隔たりがあるか - パターン：法則性があるか WEBマーケティング分析のポイント グラフ化のステップとしては、まず仮説やメッセージを明確にし、比較対象を決めて、適切なグラフを選びます。 WEBマーケティングの売上に繋がりやすい顧客の分析には、以下の点を考慮していきます： - 企業規模や購入製品群（リピート購入か、多種製品群を購入しているかなど） - 地域による差異 - 製品の月別の差異 - 顧客情報の獲得経路の有効性 これらをMECEに分解し、先入観を避けつつ仮説検証を進めます。 来月以降、少し余裕ができるので、上記の分析を進め、WEBサイトの改善を図ります。ロジックツリーの活用で細かく分解しつつも、Week6の講義にあったとおり、目的に必要な分析範囲を見極めたいと思います。また、メンバーに説得力のあるプロセスを踏み、説明することも重視したいと思います。

ABテストの学びを深めるには？ 問題の原因を探るためのポイントと、適切な解決策を決定するための手法である「ABテスト」について学びました。 まず、問題の原因を探るためのポイントとして、以下の二つが挙げられます。 1. プロセスに分解すること。 2. 解決策を検討する際には、複数の選択肢を洗い出し、その中から根拠をもって絞り込むこと。 ABテストの手法はどう実行する？ 次に、ABテストの手法についてです。ABテストでは、できる限り条件を揃えることが重要です（例えば時間帯や曜日）。具体的なステップは次の通りです。 1. 目的を設定する。 2. 改善ポイントの仮説設計を行う（ABテストの立案）。 3. 実行する。 4. 結果の検証と打ち手の決定を行う。 SNSフォロワー増加策の提案 直近の課題として、所属組織の公式SNSアカウントのフォロワー数増加策にABテストを活用したいと考えました。 具体的な解決案は以下の通りです。 - 目的の設定：フォロワー4000（現在2000） - 検証項目：フォロワーの属性、いいね回数、再投稿回数、テキストの文体、メディアの有無 - 仮説：文体が固くとっつきにくいのではないか - 解決策：ABテストを行い、1週間程度、「ですます調」と「だである調」で投稿の文体をテストする この課題解決案を所属部署に提案します。 問題解決の手順は？ 最後に、問題解決の4ステップを説明します。 1. What：問題の明確化→同業他社に比べてフォロワー数が増えない 2. Where：問題箇所の特定→投稿への反応が少ない（いいね、再投稿） 3. Why：原因の分析→投稿頻度が少ない？文体が固い？ 4. How：解決策の立案→ABテストで文体を変えて投稿してみる 以上、学んだ内容と計画した解決策について共有させていただきます。

統計予測とは何？ AIの生成手法について、これまで十分に理解していなかった部分がありましたが、「次に続く単語を統計的に予測する」という基本原則を知ったことで、その仕組みや役割が見えてきました。文脈の読み取りや原因の特定など、様々な用途にこの技術が応用できると感じ、実際に試すことで理解が深まると実感しています。 ツール利用の秘訣は？ 普段はメールの下書きや修正にAIツールを利用し、作成の習慣づくりに努めています。また、プレゼンの内容や伝え方を検討する際に、想定される質問への回答案を含めた資料をAIに確認させ、どのタイミングで利用するのが最も効果的かを実験するよう心がけています。 要約整理の秘訣は？ さらに、ページ数の多い資料の要約や複数の資料から共通点を抽出する作業についても、事前にAIに内容を入れて分析させることで、効率的に情報を整理できると感じています。議事録機能を利用して生成された内容を再度AIに要約させ、情報の明確化を図る取り組みも行っています。 プロンプトの組み立ては？ 良いプロンプトを考えるためには、設定や手順を具体的に記載し、目的に沿った質問や指示を明確にすることが大切です。このような考え方は、文章作成やコンテンツ制作など、表現力が求められる職種に向いていると考えます。 成果と課題は？ ナノ単科で学んだことを実践している例として、AIを活用した文章のブラッシュアップや資料整理が挙げられます。具体的には、作成したメールやプレゼン資料をAIにチェックさせ、そのフィードバックをもとに職場内で意識改革や情報共有を進めています。一方で、AIに頼りすぎた結果として、独自の考察が不足してしまう場面や、最適な利用タイミングが見極められずに困ることもあり、今後の課題として改善に取り組む必要があると感じています。