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分析 ✕ 改善

に関する学び

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プロセスをどう分けるか？ 問題の原因を追求する上で、プロセスを分けることにより、より精度の高い分析や仮説構築ができることを学びました。また、GAILの解説にあった「思考の範囲を広げてみる」ことは新しい発見でした。仮説構築や原因究明を行う際、自社や自組織の問題に目が向きがちですが、社外の要因にも原因があるのではないかという視点が新たな切り口を与えてくれることを実感しました。早速、日々の業務にも逆説的仮説を取り入れてみたいと思います。 評価分析の注意点は？ 今週の演習で出てきた評価分析は、これまでも実践してきましたが、今後も活用していきます。注意点として、評価項目の設定や重みづけに気を付ける必要があると感じました。評価項目や重みづけによって、評価対象者によって結果が異なってしまうことがあるので、実際の業務では自分一人で評価項目を設定せず、他者の視点や意見を取り入れて設定し、評価を行っていこうと思います。 次の四半期に向けた準備 今月で第三四半期が終了し、来月から第四四半期が始まります。10月頭にあるQuarter Business Reviewに向けて、今四半期の結果の分析や問題点、改善が必要なポイントを洗い出し、次の四半期へのアクションプランを策定するつもりです。チームや各メンバーにおいて傾向があるので、What、Where、Why、Howの各ステップを意識し、分析、原因究明、改善策を見出していきます。各分析結果は組織および該当の個人に共有し、フィードバックをもらおうと思います。

バイアスをどう回避する？ ロジカルシンキングで重要なポイントとして、バイアスを回避することが挙げられる。バイアスとは、自分の信念や意見を支持する証拠に重点を置き、それ以外の情報を無視したり軽視したりする認知の偏りのことだ。これを避けるためには以下のことを意識することが大切である。 まず、論拠を立てて思考すること。また、具体的な問題や意思決定においては、主張や仮説を立てる際にその根拠や理由を明確に整理し、客観的な分析を行うことが求められる。 効果的なコミュニケーションとは？ 私自身、IT企業でPMを担当しているが、他チームへ何かを依頼する際には、自分のチームの要望だけでなく、相手側に有利となる情報も伝えるように意識している。逆の立場になって考えたとき、相手の言い分が合理的であるほど納得感を得られるケースが多いということに気付いたからだ。また、同じことを言っているのに人によって理解度が異なるのは、相手の考え方のプロセスや論拠が原因であると考えた。今回の学びを通じて、この点を改善したいと思う。 具体的には、まず会議での自分の発言パターンを再度分析してみること。そして、結論を出すことだけにフォーカスせず、論拠や考え方のプロセスを意識してから発言すること。さらに、何事にもバイアスを意識し、一度出した結論に対してももう一度第三者目線で検討しなおすことが重要である。 論理的思考の実践方法 これらのポイントを実践することで、より論理的でバイアスのない思考ができるようになると期待している。

学びはどこから来る？ ビジネスを成功させるためには、人件費削減や生産性向上に加え、事業経済性について学ぶことが必要だと実感しました。特に、規模の経済性、習熟効果、範囲の経済性、ネットワーク経済性に関する理解が深まったことが印象的でした。総合演習では、ある企業を題材に、売上の分析や改善策、事業の多角化、宣伝、広告などについて考察し、理論の具体的な適用方法を探ることができました。 役割分担は見直せる？ 自身の業界や自社に当てはめると、規模の経済性と範囲の経済性においてまだ改善の余地があると感じました。特に、各組織での役割分担が固定化している現状を変えるためには、上位概念を明確に示し、どの部署が何を担い、どこに責任があるのかを明確にする仕組みが求められると感じます。また、アウトプットの成果を正しく評価できる体制も必要だと実感しました。 改善策はどう探る？ さらに、習熟効果に関しては、ノウハウのマニュアル化や知識の蓄積といった形式知の整備、さらにはAIの活用を通じた日々の改善が重要だと再認識しました。遅れを取るリスクを改めて認識し、今後の課題として取り組んでいきたいと感じています。 戦略はどう組み立つ？ 自身の開発業務においては、ターゲットとする国や地域、対応する法規をグルーピングし、いかに規模の経済性を活かすかを検討する予定です。自社だけでなく、グループ会社や主要関連企業との整合性を十分に考慮し、事業全体としての経済効果を最大化する戦略を構築することが重要だと考えています。

数値分析のコツは？ データ分析を行う際、基本的には「数字で見る」、「グラフなどを用いて目で見る」、「数式で検証する」の三つの方法が考えられます。まず、数字で見る方法では、代表値を使って分析を進めますが、単純平均だけではデータのばらつきを十分に捉えられないため、加重平均や幾何平均、中央値、標準偏差なども併用する必要があると感じました。 視覚的解析はどう？ 次に、グラフなどを使って視覚的にデータを確認する手法については、棒グラフや分布図などを活用し、データのばらつきや傾向を直感的に把握できる点が有効だと思います。数字での比較に加え、視覚的に情報を整理することで、人間の「感覚」を補助的な指標として利用することが可能となります。 財務分析を見極め？ 特に財務分析などでは、年度ごとの数値を並べて差異を示す資料に留まることが多いですが、グラフを併用することで推移が一目で分かり、結論の共有も容易になります。しかし、誤った手法を用いると分析結果自体が誤解を招く危険性もあるため、注意が必要だと実感しました。 今後の改善点は？ 今回の学習を通して、様々なアプローチでの分析の重要性や、人間の感覚も一つの有用な指標となり得ることを再確認しました。もし分析結果に疑義が生じた場合は、他の指標を用いて再度分析を試みるなど、工夫が求められると感じています。また、実際の業務においては標準偏差などがあまり用いられない現状もあり、各自の業務でどのような指標を適用するか、今後の課題として考えたいと思います。

自社状況はどう把握する？ 差別化を検討する場面では、自社の現状を正確に把握することが不可欠です。これを実現するために、フレームワークを活用することで、見落としなく効率的に分析が行えます。 差別化の基準は何？ 「良い差別化」を考える際には、次の点を確認する必要があります。まず、顧客が求めているものかどうか。そして、その差別化の実現性や持続可能性はあるのか。他社が容易に追随できないかどうかも重要な視点です。 独自視点はどう活かす？ さらに「ユニークな差別化」を図るためには、他業界を参考にしたり、集合知を活用したり、必要に応じて外部の力を借りたりすることが求められます。また、ライバルを過度に意識しすぎないことも大切です。 施策成果はどう確認？ 現在、ペーパーレスの推進に向けた様々な施策を進めていますが、それが自社の強みに繋がるよう差別化できているか検討したいと考えています。また、業務改善の際には、差別化に繋がるかを再評価する観点で進めてみる予定です。そして、業務削減やコスト削減の場面では、VRIO分析を通じて自社の経営資源を明確にし、強みを活かせるようメリハリのある予算削減を行いたいと考えています。 具体策はどう選ぶ？ 私は、すぐに具体的なアイディアに飛びつく傾向がありますので、一度はフレームワークを使って俯瞰的に物事をとらえ、自社の強みを生かした手法を選びたいと考えています。自分の部署において何が差別化につながるのか、VRIOを用いて分析を進めてみるつもりです。

グラフ選びは正解？ グラフの見せ方において、題名や単位などの細かい部分を記載することで、相手にとって見やすくなり、目的に応じたグラフ選びが必要であることが分かりました。また、文字の色やフォントによって印象が大きく変化するので、TPOや内容に合わせたデザインにすることで、相手への読みやすさや伝わりやすさが向上すると感じました。スライドでは、さまざまなグラフを使うよりも、シンプルに一つにまとめる方が、読み手の注意を集中させやすいことが理解できました。 カテゴリ毎の工夫は？ 売上などをまとめる際には、カテゴリごとにグラフを活用したいです。データの時系列、経緯、要素がどれに適しているかは、改善したい目的によって変わると思うので、初めはさまざまなグラフを試して、最適なものを見つけたいです。スライドを作成する際は、目的に応じてフォントや色を調整し、強調したい部分が派手になりすぎないよう配慮したいです。 分析で何を掴む？ また、売上データのどの部分を確認し、何を分析して改善するべきかを、グラフを使って言葉で説明できるようにしたいです。そのためには、自分自身でデータを分析し、必要な情報を精査していきたいと思います。スライド作成時には、常に相手の視点に立ち、初めて見る人でも分かるように、フォントや文字、グラフを選定していきたいです。特に、どのような印象を与えたいのか、どのような意識を持ってほしいのかを考え、人の心理に働きかけられるように試行錯誤しながら練習していきたいと思います。

最終週の学びはどうだった？ 今週は最終週ということもあり、講義を通じて現状把握からデータ分析までのプロセスを総合的に演習しました。どのような課題があるのか、またその課題を明確にするためにはどのようなデータを収集し、どのように見せるのが適切なのかについて学びました。 データは十分揃っている？ しかし、その過程で実際に必要なデータが十分に集まるのかという疑問も浮かびました。現実には、分析に十分なデータが整っている状況はなかなか見受けられないことを実感しました。 どうやって改善するの？ これからは常に課題解決の意識を持ち、どんなデータが必要なのかを考えながら業務に取り組んでいきたいと思います。分析以前の段階で、既にデータがあるものの活用されていなかったり、そもそも必要なデータが得られていないというケースも散見されるため、まずは現状のデータをしっかりと比較・検証し、仮説を立てた上で課題解決に向けた取り組みを進めることが大切だと感じました。 統計学の疑問は何？ また、統計学的な観点についてもさらに学んでみたいと考えています。例えば、アンケート調査を実施した場合、何件の有効回答が集まれば信頼できるデータとみなせるのか、という点は特に興味深いです。ある評価指標が低い状態からわずかに上昇した場合、その変化が誤差の範囲内なのかどうか、母数に対してどの程度の割合であれば誤差として認識すべきかという具体的な例に基づき、より専門的なデータ分析について深掘りして学んでいきたいと感じました。

リーダーの行動は何故模範なの？ リーダーの行動は、誰もが真似ることができる行動であり、常に当たり前のことを当たり前に実施する姿勢が求められます。また、周囲には自分に従う人がいるか、あるいは自分が従いたいと思う人は誰なのかを意識することが大切です。そのためには、自身の行動を言語化し、具体的に整理することが不可欠となります。リーダーは行動で示す存在であり、そのためには必要なスキルと姿勢を備えることが重要です。 どうして行動観察が効果的？ 日常の様々なシーンにおいて、リーダーの振る舞いは大きな意味を持ちます。たとえば、1対1の会話や相談への返答、チームメンバーにタスクやプロジェクトを任せる際の説明、さらには関係各所とのミーティングで皆が嫌がるような課題やタスクが議論に挙がった時、その場の対応や行動を観察することが挙げられます。さらに、顧客への営業活動やプレゼン、商談といった場面においても、リーダーとしてどのような行動をとるかを分析して学ぶことが必要です。 どう振り返れば成長する？ また、1日の終わりに自身の行動を振り返る時間を持つことが重要です。今日の発言や振る舞いがメンバーや関係者にどのような影響を与えたのかを見直し、継続すべき行動とやめるべき行動を明確にすることが、次の日の改善につながります。同時に、他者の行動も振り返り、尊敬できる行動や真似したい振る舞い、または不適切だと感じた行動について検討することで、自分ならどう対応するべきかを考える良い機会となります。

仮説をどう言語化する？ データを見る前に「こうなりそう」と感じるのは、すでに仮説を持っている証拠だと感じます。経験や直感から「この傾向があるかも」と思うことが、後に重要な指標を絞り込むための手がかりとなります。そのため、仮説をしっかりと言語化し明示することはとても大切です。 仮説検証の効果は？ 仮説が明確であれば、どの指標に重点的に注目すべきかが分かり、仮説が外れた場合でも「なぜ違ったのか？」という質問が自然に浮かび、スムーズに分析の焦点を絞ることができます。こうした仮説検証のサイクルを回すことこそが、データ分析の醍醐味であり、成果につながると考えています。 設備トラブルの影響は？ 実際、稼働分析を日常的に行う中で、「おそらく設備トラブルの影響で停止が増えたのではないか」という仮説を立て、その検証に利用するデータを慎重に選定しながら、表面的な課題ではなく本質的な改善ポイントにたどり着こうとしています。 なぜをどう掘り下げる？ また、分析業務において「なぜ？」と問いを繰り返すことを意識しているものの、これまで1～2回の掘り下げで思考を止め、表面的な原因に留まってしまうことが多かったと自覚しています。しかし、データ分析は正解のない問いに対して行うものであり、仮説や着眼点の精度が成果を大きく左右します。そのため、日常業務や分析の過程で「なぜを5回」繰り返すことを意識し、仮説が外れたときもすぐに切り替えず、なぜ違ったのかを徹底的に深掘りすることが重要だと感じています。

戦略思考はどう身につく？ 3C分析、SWOT分析、バリューチェーン分析のEラーニングは今回で2回目となります。以前、グロービスの書籍も2度ほど読んでいましたが、職位や業務内容の変化を受け、戦略的な思考をより一層身につけたいという強い思いから再度学ぶこととなりました。改めてフレームワークに基づいて考えることで、行き当たりばったりではなく、全体像を網羅的に把握できる点を実感しました。特に、今はこれまで以上に経営的な視点で、二手先、三手先、あるいは将来戦略を意識し、限られたリソースの中で包括的な課題解決を図る必要性を感じています。そのため、実践の中でこれらのフレームワークを確実に身につけていきたいと考えています。 品質保証に未来は？ 製造業における市場品質保証業務については、一見、即効性のあるビジネスに結びつきにくいように映ります。しかし、品質保証は短期的にはコスト削減に、長期的にはブランド力向上に寄与する重要な役割を担っています。3C分析では、市場や顧客から見た品質の視点、競合他社との品質コストの差、そして自社の強み・弱みの整理が求められます。また、SWOTやPEST分析を通じて、DXやAI技術など新たな技術動向やグローバルな環境の変化を把握し、現状を明確にすることが可能です。加えて、バリューチェーン分析によって、取引先や自社内での問題を定量的に検証し、時間やコストがかかっているプロセスを洗い出すことで、今回学んだ知識を具体的な業務上の改善に活かすことができると感じました。

利益と費用の違いは？ カフェのケーススタディを通して、費用がP/Lのどの科目に該当するかや、売上総利益、営業利益、経常利益、税前当期純利益、当期純利益といった５つの利益の違いが明確になりました。 事業準備はどう進む？ 事業を始める際は、まずどのようなコンセプトで展開するか、ターゲットとなる顧客を明確にすることが大切です。その上で、どんな準備を行い、どの程度の費用をかけるかというストーリーをしっかり作り込むことが、利益を生み出し事業継続に寄与するという視点を得ました。 価値本質はどう捉える？ また、事業の価値の本質を見失わず、同業他社との比較を通じて自分の事業を客観的に把握することの重要性も感じました。これにより、コスト削減などの具体的な改善策を検討する必要性が理解できました。 施設比較はどんな結果？ 今後のアプローチとしては、まず複数の施設がある場合、各施設のP/Lを並べて比較し、施設ごとの特徴を把握する方法を取ります。全体的な課題と各施設ごとの課題を抽出し、それぞれに対応するコスト削減案を策定することで、利益改善を目指していきたいと考えています。 どの課題に注目？ 具体的には、先月の月次P/Lを確認し、赤字部門の課題を洗い出して対応策を講じるとともに、前年度同月との比較を行い、黒字部門でも利益が低下している理由を分析して改善策を考えました。これらの検討結果を基に、収支改善に向けた次月の行動計画を作成し、メンバーと共有の上、実際に動いていく所存です。

問いの意義は？ 今回の演習を通して、「問い」の大切さを改めて実感しました。すぐに目の前の数字や現象にとらわれるあまり、分析の根本となる問いを設定することを忘れがちであると感じました。「何のために行うのか」「どの問いにこたえるために分析するのか」という目的意識を持つことが非常に重要であると学びました。 組織で共有するのは？ また、問いを自分の中に留めるだけでなく、組織全体で共有することの意義についても気づかされました。同じ立場の間だけでなく、組織全体として共通の問いを持つことで、さまざまなレイヤーから多様な意見や案が出され、より豊かな視点が得られると実感しました。 キーワードの活用は？ キーワードとしては、視点・視野・視座、思考の癖、物事の分解、グラフにひと工夫加える、目に仕事をさせる、そして丁寧な資料作りなどが挙げられます。これまで自分は、物事を分解して考えることが苦手だと気づかされ、その改善のために現場を見に行くなど、知識を増やす活動に積極的に取り組む必要性を感じました。また、切り口の工夫においては他者の意見を取り入れ、MECEやピラミッドストラクチャーといったフレームワークも活用していく考えです。 実践で何が変わる？ 今後は、日々のミーティングなどで「問い」を意識して共有し、その問いに沿った分析を心がけるとともに、実際に目に仕事をさせることで新たな事実を発見していきたいと考えています。こうした取り組みを通じて、提案の質をさらに高めていきたいと思います。