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分析 ✕ 改善

に関する学び

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問いから始める意義とは？ 仕事や業務の成果を上げるために、イシュー（問い）に基づいたアプローチが非常に重要だと感じました。以下に実際の感想文を編集したものを記載します。 まずは、問いから始めることが大切です。自分が問題に直面した際、最初に何を問うのかを明確に意識し、その問いを組織全体で共有することが肝要です。問いは具体的かつ一義的に理解できる形にし、常にその問いを意識して進めることで、ぶれない対策を講じることができます。 データから課題を見極めるには？ 実際に、自身の業務において成果が出ないときや行き詰まりを感じたときには、データを分解し、その中から最も重要な課題を見極めることが必要です。この過程を通じて、適切なイシューを特定し、その改善策を多く出し、最適なものに絞り込むことが有効です。 組織全体で共通イシューを議論する重要性 また、組織運営においてもイシューに焦点を当てることが重要です。特に、KPIの設定や業務効率化、新人の教育などにおいて、多くの課題があるため、組織全体でイシューを明確にし、議論する機会を設けることが求められます。 MTGをどう改善する？ 次に、MTG（会議）の改善についてです。現状では、自他部署とのMTGが報告と意見交換で終わることが多いですが、事前にイシューを特定し、議論の焦点にすることで、MTGをより意義あるものにし、業務改善につなげることができます。 さらに、自分自身の業務においても、行き詰ったときや結果が出ないときには、状況やデータを分析し、イシューを特定して改善策を考える習慣をつけることが大切です。 定例MTGでのイシュー活用法 具体的には、自組織の定例MTGでイシューを提示し、議論の対象とすること、都度、事前に上長にネゴシエートし、組織内に告知してメンバーに考えてもらっておくことが必要です。また、マーケティングや営業のキャンペーン結果をフィードバックする際にも、結果の分析で見えてきたイシューを特定し、事前に議論の機会を探ると良いでしょう。日々の業務においても、週1回以上、イシューを特定して改善策を考える習慣をつけるようにします。 以上の点を意識しながら、日々の業務や組織の運営に取り組むことで、より効率的で効果的な成果が得られることを期待しています。

戦略思考を理解できた？ Week.01からWeek.04までを通じて、「戦略的思考」という概念を全体的に理解することができました。この学びを通じて、「戦略的思考」とは、以下のようなプロセスであることが分かりました。まず、適切なゴールを設定し、そこから現在地までの道のりを描きます。そして、その道のりを可能な限り最短で到達するために、取捨選択の重要性が求められます。 情報整理って大事？ 目的や目標を達成するためには、まず情報を整理し分析してから、基本戦略として差別化を図ることが求められます。そして、実行に移す際には、取捨選択が必要となり、場合によっては戦略の検討段階で捨てることによるメリットを考えることもできます。このプロセスにおいて、取捨選択の実施は必ずしも一定の順番で行われるわけではなく、場合によっては前後することもあります。 慎重な取捨選択は？ 取捨選択の際に重視するべきポイントとして、顧客の利便性を高めるために敢えて捨てることもあり得ます。また、常に最適解を求め、「惰性」に流されないための思考停止を避けることも重要です。さらに、専門家に任せるという観点から外注やアウトソーシングを検討することも一つの手段です。 優先順位はどう付ける？ 優先順位を付ける際のポイントですが、特に資源が限られている場合には、効用の最大化を念頭に置いた判断が求められます。ここで役立つのが、無差別曲線の概念です。また、異なる要素が互いに打ち消し合う場合には、注力すべきポイントを明確にし、メリハリのある投資を検討する必要があります。 業務を見直すには？ 実際の業務においては、取捨選択の際のポイントである「惰性」に流されないことや、「餅は餅屋に任せる」という戦術を活かすことができると考えています。例えば、日々の業務を振り返り、目的や目標に沿って改善すべき点があると感じた場合、これを行動に移していきたいと思います。また、専門外の業務に過度に深入りせず、適切に専門家に任せることで、最速でゴールに到達するための提案を行うことが可能です。 学びをどう活かす？ これらの学びを活かし、目的達成に向けた適切な取捨選択と効果的な優先順位付けを実行に移し、より良い成果を目指していきたいと感じています。

顧客ニーズを探る重要性 WEEK.02では、「顧客のニーズ」について深く掘り下げた内容を学びました。普段は何気なく使っていた「ニーズ」という言葉がビジネスにおいて重要である理由を具体的に理解できたことは、大きな学びでした。 ニーズとは何なのか？ まず、「ニーズ」という言葉は単なる「～したい」という欲求を超えたものであることがわかりました。表面的なニーズだけでなく、相手が気づいていない本質的な欲求を捉えて、具体的に提案することが大切です。このような深い欲求を「インサイト」として明確にし、何のために「～したい」のか、「◎◎が欲しい」のか目的を深堀りすることが求められます。 なぜニーズが大切なのか？ ビジネスを進める上で、さまざまなシーンで優位性を保つためにニーズの理解が重要です。「ウォンツ」と「ニーズ」の違いもここで明確にされました。「ウォンツ」は分かりやすいが、競合が多く価格競争に陥りやすいのに対し、「ニーズ」は競合や顧客すら気づいていないインサイトを明らかにできればビジネスチャンスが高まります。逆に、ニーズを捉えられないと価格競争に巻き込まれたり、的外れな商品開発やプロモーションにつながります。 覚えやすいネーミングの秘訣 ネーミングは「覚えやすく」「ユニークで」「用途を連想しやすい」ことが重要です。また、商材や市場は自社の強みを活かせるものや場所が良いと考えられます。さらに、「ニーズ」に限らず、「ペインポイント」を見つけて「ゲインポイント」に変えることも大切です。これはカスタマージャーニーを行いながら、エスノグラフィーを重ねていくことで実現し、常にアンテナを立て続けることが求められます。 業務改善にどう役立つか？ 新規受託業務や既存受託業務の見直しにおいて、この知識は非常に役立つと感じました。具体的には、新たな業務を現場や他部署から請け負う際や、既存業務のブラッシュアップに繋げられます。また、営業における機械購買や店内構成、広告宣伝、販売促進にも活用でき、結果が早く見えそうです。 今後、来期に向けた改善や提案の場で、この学びを活かした資料作成や数値分析を行い、「どうして改善する必要があるのか」「なぜその提案内容なのか」という点を、顧客ニーズの視点からプレゼンしたいと考えています。

分析前に何を考える？ 分析を始める前に、目的や仮説を明確に設定することが基本です。その上で初めて実際の分析に着手できます。データの加工については、AIの活用が効果的ですが、なぜそれを行うのか、また結果がどうであるのかという点については、人の意見が重要だと感じています。これまでの業務では、見やすさやわかりやすさに時間をかけすぎ、本質的な問いに対する回答が十分でなかったと実感しています。 定量データの違いは？ 定量データには様々な種類があり、平均値を算出することが有意義な場合とそうでない場合とがあります。直感的には理解できるものの、理由を問われると具体的な説明が難しいこともあります。質的なデータか量的なデータかという違いよりも、それぞれの特徴をしっかりと認識しておくことが大切です。 条件比較、何を見る？ データの比較を行う際は、本当に同じ条件で比較できているかどうかを確認する癖を身につける必要があります。なぜ複数のデータを比較するのか、比較から何が読み取れるのかを常に考えることが求められます。例えば、既存店舗における業績、顧客属性、サービス満足度のデータを用いる場合、その店舗の改善ポイントや、他店舗で活用できる内容を明らかにすることが重要です。また、将来予測に際しては、既存店舗のデータ分析が正しく目的を果たし、正確な判断につながることが、1年先の店舗運営における仮説や予測の精度向上、そしてリスクヘッジに直結すると考えています。 会議で何を共有？ 会議や立ち話などの中で分析に関する話題が上がった際も、まずは紙一枚に目的、期間、どのようなデータが必要か、既存のデータなのか、どの部分から入手可能かをまとめることが大切です。その上で、依頼者と意見をすり合わせながら進めることが効果的です。 定性データは役立つ？ また、定性データの活用についても重要な視点です。仮説設定の根拠や課題確認のため、まずは定性データに目を通す機会を十分に設けることが求められます。 AI活用の注意点は？ 現時点では、AIの活用は基本的に注意が必要ですが、関係のない自作データなどを用い、どのようなデータの見せ方が効果的かを試行するなど、活用の視点から取り組んでみると良いと感じています。

「分解」とは何か？ 物事を正しく理解するためには、「分解」が欠かせません。正しく分解するためには、「MECE（モレなくダブりなく）」な状態を維持することが重要です。「分解」は一見難しく思われるかもしれませんが、Who・What・When・Whereの視点で考えると、整理がしやすくなり、MECEの状態かどうかの判断も容易になります。 手を動かして得られるもの まずは実際に手を動かして「分解」を試してみましょう。仮に何も見えてこなかったとしても、それ自体に価値があります。「何も見えなかった」という事実を知ることも重要だからです。一工夫を加えながら手を動かし続けることが、「分解」するうえでの大切なプロセスです。 全体を定義する必要性は？ 「分解」に着手する前には、必ず「全体」を定義し、それを周囲と共通認識とする必要があります。全体が定義されていないと、Aさんは2020年の顧客、Bさんは2021年の顧客というように、対象のズレが生じてしまいます。 分解が研修設計に役立つ理由 例えば、研修を設計する際にもこの方法が活用できます。「目的」を達成するために受講対象者という「全体」を定義し、Who・What・When・Whereの視点から分解していくことで、研修設計がスムーズに進みます。 売上予算管理でも「分解」は効果的 また、売上予算管理の場合、売上をどの要素が構成しているのかを分解し、チーム全体で共通認識を持つことが重要です。共通認識ができれば、予実差異を分析するときに問題の所在が分かりやすくなり、原因と対策の立案までのスピードが向上します。 議論が必要な場合の全体定義 議論が必要な場合、対象となる「全体」を定義してから話し合うことが重要です。問題が発生したときに、どこからどこまでの業務を対象とするのかを明確にしないと、議論が発散し収束しにくい傾向があります。 業務設計改善の出発点は？ 売上を「分解」する際にも、事業部内で売上がどの要素で構成されているのかを洗い出し、チームの共通認識とすることが重要です。また、業務設計の改善においては、業務フローを書き出し、どの範囲を議論の対象にするのかを明確にするところから始めるべきです。

本業と全体はどう？ PLには売上総利益、営業利益、経常利益といった項目があり、営業利益は本業で得られる利益を示す一方で、企業全体の収益性の判断には限界があることが理解できました。経常利益を見ることで、初めて企業全体の儲けを把握できるという点も納得できました。 PLから何が分かる？ また、PL単体では細かい財務活動まで把握することは難しいものの、利益の出し方やコストが発生する時点、そして過去と比較して各割合がどのように変動しているかなど、全体的な売上・利益構造を大まかに捉えるための有用な指標であると感じました。たとえば、対照的なコンセプトを採用するカフェのPLを通して、弱みを他の部分の費用で補うという戦略があることを学びました。店舗が小さく、立地条件が厳しい場合、集客力を補うために広告宣伝費を多く割り当てる戦略が取られているという点は興味深かったです。ただし、PLだけではその背景にある出店経緯や戦略は把握できないため、併せて確認する必要があると感じました。 報告書はどう読む？ 自社の利益報告書を読む際は、月単位や年単位での推移を丁寧に把握し、売上や利益の構造に変化がないか、儲けが増加しているのか減少しているのか、要因を明確にすることが大切だと考えています。 各店舗を比べる？ さらに、業界の特性から、売上原価の比重が高い店舗と低い店舗が存在するため、各店舗の利益の出し方の違いを比較し、より効果的な利益向上策を模索する意欲が湧きました。自社内の各店舗のPLを詳細に比較することで、利益構造やコンセプトの違いが明確になり、そこから自社分析を経たうえで競合他社のPLも確認し、販管費や労務費、売上原価の占める割合の違いから、何を強みとして成長させ、どこに改善の余地があるかを検討することが求められると感じました。 改善提案は何？ こうした分析を通じて、売上に対する各費目の割合や変化を正確に把握し、改善活動を次期の部門方針に反映させるとともに、管理側と店舗それぞれが取り組むべき課題を明確にする必要があると実感しました。自身の責任範囲内で具体的な改善提案を上司に示し、統括する店舗が改善活動に向けた大きな予算を確保できるよう検討していきたいと考えています。

顧客の悩みは何？ 業務でサービス開発に取り組む中、ターゲットとなる顧客にインタビューを実施し、悩みや課題を洗い出しながら、そこから得られるインサイトや示唆を導き出しています。これまでは感覚的に共通項や心理を見出していたものの、以下の問いを設定して進めることで、思考が一層明確になると感じました。 ・顧客が感じている悩みは何か？ ・その背景にある思考や本能は何か？ ・この思考に至る組織的な制約条件（評価や文化など）は何か？ ・最終的に、根本課題や真因は何か？ AIはどう評価？ AIコーチングからは、顧客インタビューを通じて課題やインサイトを探るアプローチに対して高い評価が寄せられています。明確な問いかけを用いることで思考が深まった点は大いに評価できる一方、さらに具体的な顧客事例や背景を考察することで、理解がより深まる可能性が示されています。 解決策は何？ また、以下のような問いも提示されました。 ・インタビューで見つけた顧客の悩みの根本原因に対して、どのような解決策が考えられるか？ ・提示された「課題定義」の5つのポイントはどのように活用されているか？ このような追加の問いかけを通して、顧客理解をさらに深めるために、さまざまな視点でのアプローチを試みることが大切であると感じます. 今回、提示された4つの問いで思考を巡らせた結果、提供価値に直結する良い結論（真因）を導き出すことができました。ただし、試行は一度に留まっているため、今後はさらなる改善を図っていきたいと考えています。背景にある思考や本能、さらには組織的な制約条件を探ることが「共感」に繋がるのではないかと感じています。 分析方法は？ また、定量分析と定性分析についても再認識する機会となりました。課題定義フェーズでは定性分析を重視し、定量は仮説の立証に活用するという考え方です。「根本課題・真因」を考える際には、背景にある思考や本能、そしてそれに影響を与えた組織的な制約条件（評価や文化など）を深く掘り下げることが、インサイトの導出に繋がると感じます。言うは易く行うは難しいですが、意識的に構造化して思考を働かせ、今後も実践していきたいと考えています。

グラフの読み方は？ ■グラフの解釈と仮説の立て方 グラフを用いる際は、まず読み取りたい内容に合わせて最適な形式を選びましょう。グラフを観察する前に予測を立てることで、分析の方向性を明確にします。分析方法には、特徴的な部分を注目したり、複数のデータを比較して差異を見つけるなどのアプローチがあります。この過程で、解釈と仮説を同時に立てると効果的です。 R&Dチームの成果をビジュアル化する際には、チーム別に成果物の数をヒストグラムにし、偏りや詰まりを確認しましょう。この情報を基に各チームへのフィードバックを行い、改善につなげます。 データ表現の工夫は？ ■ビジュアル化のヒント データビジュアル化では、代表値や散らばりに着目します。代表値の設定においては、データに応じて使い分けが重要です。 - 単純平均は、データ全体の総和をデータ数で割る方法で一般的に多く用いられます。 - 加重平均は、影響力の異なるデータに重み付けを行って平均を取る方法です。 - 幾何平均は、主に変化率や比率を扱う際に使用されます。 - 中央値は、外れ値に影響されにくいため、データの中心を把握する際に便利です。 さらに、散らばりを把握するためには標準偏差を用います。標準偏差はデータのばらつきを測る指標で、値が大きいほどばらつきも大きいことを示します。大きく逸脱したデータは重要なポイントかもしれないため、注意が必要です。 データが正規分布に近い場合、95%のデータが標準偏差の2倍以内に収まるとされています。この特性を活用して標準偏差を逆算する方法もあります。 最後に、プロジェクト参加者の満足度を測る際には、参加期間に応じた重みづけを行って加重平均を計算し、その結果を適切なグラフで示すことで満足度の傾向をわかりやすく伝えられます。 仮説検証の流れは？ ■解釈と仮説の流れ まず、チームごとに成果物を数え、それを表にして視覚化します。次に、そのデータから予測を立て、詳細な解釈を行った上で仮説を形成します。この仮説をチームにフィードバックし、インタビューなどを通じて実態と照らし合わせることで、仮説を検証します。これにより、チームやプロジェクトのさらなる改善へと導くことができます。

問題解決の本質は？ ストーリー設計は、問題解決に向けた重要な要素です。分析に取り組む前に、解決したい問題を明確にし、結論のイメージを持つことが必要です。これにより、分析のプロセスが円滑に進められます。 仮説思考で何を見る？ 分析のプロセスには、仮説思考のステップがあります。まず目的を設定し、仮説を立て（多少外れても問題ありません）、データを収集して検証します。また、5つの視点を持つことが重要です。インパクト（どれだけ影響を与えるか）、ギャップ（違いを見つける）、トレンド（時間の中での変化）、ばらつき（分布を見極める）、パターン（法則性の有無）を確認します。アプローチは、グラフや数値、数式を活用して進めます。 学びの次の一歩は？ 今後の学習においては、考えを言葉にする「言語化」や本質を見抜く力、自分ごと化が重要です。また、「ありたい姿」に向けてのチェックポイントとして、具体性や意義、挑戦性、現実性を考慮し、モチベーションを維持する仕組みを構築する必要があります。 役割と判断の秘訣は？ 私に求められている役割は、販売全体の動向を注視し、適切な配分調整で営業利益を達成することです。さらに、働きやすい環境作りや各自が能力を向上できる環境整備を推進します。そして、上司や部下、社外の方々と積極的にコミュニケーションを取り、一方的に考えを固執せず、全体最適な観点で判断を行います。大局的な会社の方針や戦略、動向を踏まえた部門運営を明確に提示し、決断します。 現状改善の策は？ 会社のDX推進プログラムにエントリーし、具体的な課題解決に取り組んでいます。例えば、Web関連の各種KPIを全社の目標と関連づけ、可視化することが求められています。これは、WebのKPIが達成されても営業利益が未達成となる現状を改善するための施策です。また、プロモーションを投資対効果で判断する仕組みが必要とされています。さらに、データを活用できる人材の育成も重要課題です。専門的な分析を行う人材と、日々の判断を容易にするためにデータを活用する人材を育成する方針です。 今後の学びはどう？ 以上の取り組みを通じて、今後も必要なスキルの向上や新しい学びを続けていきます。

プロセス分解で問題確認？ 今回学んだ内容は、まず問題の原因を明らかにするために「プロセスに分解する」アプローチが有効であるという点です。複雑な現象を一連のステップに分けることで、どの段階で問題が発生しているのかを明確に把握することができます。 複数案提示で評価は？ また、解決策の検討では、最初から一つの案に絞るのではなく、複数の選択肢を洗い出し、それぞれの根拠を整理して比較することが重要だと学びました。感覚ではなく客観的な理由に基づいて評価することで、納得性の高い意思決定が可能になります。 分析の4ステップとは？ さらに、問題解決のフレームワークとして「What（何が問題か）」「Where（どこで起きているか）」「Why（なぜ起きているか）」「How（どう解決するか）」の4ステップを学習しました。この順序で考えることで、思考が整理され、問題に対して論理的にアプローチしやすくなります。 A/Bテストで検証は？ また、A/Bテストの手法にも触れ、数値データに基づいて施策の効果を比較することで、主観に左右されない客観的な判断ができることも学びました。 業務改善はどこから？ 実際の業務では、日々発生するトラブルや非効率なフローを「なんとなく不便」と感じるだけではなく、プロセスに分解して整理することで、どの部分に改善の余地があるのかを論理的に捉えることが可能になります。また、解決策を検討する際には、複数案を提示し、それぞれのメリット・デメリットを整理することで、チーム内での説得力や意思決定の自信にもつながります。 課題整理の習慣は？ 今後は、まず業務上の課題をプロセスに分解して整理する習慣を身につけ、解決策を考えるときには最低でも2〜3案を提示し、それぞれの根拠を明確にすることを心がけます。また、「What → Where → Why → How」という順序を意識し、問題解決の思考を言語化することで、業務改善の効果測定もしっかりと行いたいと考えています。 提案力向上はどうする？ こうした取り組みを通して、業務遂行力だけでなく、周囲とのコミュニケーションや提案力も向上させていきたいと思います。

イシューとは何？ 課題解決において最も優先すべきことは、今回の主題である「イシュー」の特定です。イシューが何であるのかをはっきりさせないまま対策を講じると、解決する必要のない課題に労力と予算を無駄にしてしまうかもしれません。また、根本原因を解決できずに、対処療法に終わる可能性もあります。そのため、まずはイシューを特定することが重要です。 目的は何だろう？ 現在直面している課題に対しては、以下の順序で考えることが推奨されます。まず、目的は何であり、最優先事項は何かを明確にします。その上で、その目的のためにその課題が解決すべきものであるか、またその優先度を評価します。もし解決するべきであれば、その課題の真因が何であるのかを考えます。 データで何が見える？ 次に、真因を特定するためにデータを活用します。データをグラフで視覚化したり、その間隔を調整したりすることで、新たな視点が得られることがあります。そして、そこで見えてきたことに対して解決策を考えます。この解決策を考える際には、ピラミッドストラクチャーに整理することが重要です。これにより、どの課題に対して解決策を考えているのか、その解決策が本当に適切であるかを把握しやすくなります。 日常で何を学ぶ？ 自分の会社でも、日々このような場面が数多くあり、逆に言うと日常会話の中でこの思考法を常にトレーニングする機会があります。「他の事業部がこれをやっていて、うちだけやっていない」と言われることがありますが、そういう場面をチャンスと捉え、思考をトレーニングしメンバーと共に取り組むことができます。来場者や聴講者の分析など、さまざまな場面でこの思考法を活用できるでしょう。 課題の真因は？ セールスが伸び悩んでいる状況はよくありますが、イシュー特定のためのマップをピラミッドストラクチャーで作ってみると良いでしょう。例えば、セールスが伸び悩んでいる際にどこに課題があるかを掘り下げるハードルを下げたいものです。具体的には、アポ数か？リード数か？契約率か？契約単価か？というように、どの要素が真因かを特定したい時に、自然とイシューを検証する頭に切り替えるための土台があると便利です。

分析の目的は何？ 分析の本質は比較にあると実感しています。何のために分析を行うのか、もう一度立ち返り、プロセス、視点、アプローチを意識することが大切です。複数の仮説を立て、様々な切り口から問題にアプローチすることで、見落としがちな問題点も網羅することができると感じます。 データ分布はどうなって？ 全体像を把握するには代表値の比較が有効ですが、同時にデータの分布がどのようになっているかもしっかりと確認する必要があります。抜け漏れがないか、条件反射に頼らずに注意深くチェックすることが肝心です。また、標準偏差の変動は、株のボラリティに似た感覚で捉えています。 検証の手順は？ 仮説は何度も繰り返して検証すべきで、すぐに答えを出さず、切り口に抜け漏れがないかを再点検することが重要です。問題点を明確にするためにはデータを見える化することが効果的で、これによって次のアクションやステップを取りやすくなります。データの判断目的やその見せ方にも気を配る必要があると感じます。 打ち手の成果は？ 特に、ある動画で打ち手の費用対効果について触れられていたことが印象的でした。これまで「どの打ち手を優先するか」が重要だとは考えていましたが、実際にその打ち手を実施した際のリターンまで考えるという視点は、私自身の経験上、一度も考えたことがありませんでした。ファイナンスの考え方であり、その入り口ともなる新たな発見に、深く感謝しています。 時間の使い方は？ また、他の社員より明らかに時間を要している業務があると感じています。正直なところ、その業務が自分に向いていなかったり心理的に好ましくなかったために、時間がかかると言い訳をしていた自分がいました。しかし、他者との比較を通して、行動前の準備段階で何か問題があるのか、結論から逆算するなど、対策案の仮説やシミュレーションを実際に試している最中です。 改善策はどうする？ 現状をしっかりと把握し、問題点を見つけるとともに、どのような状態にすべきかを工程を逆算しながら検証しています。苦手な業務の改善につなげるため、うまくいかなかった場合はさらなる仮説を立て、柔軟に対応していくつもりです。