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定量 ✕ 結果

に関する学び

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総復習で得た新たな視点とは？ 今までの講義の総復習だったので、各パーツで学んだ内容を一連の流れとして把握できました。仮説、網羅的思考、目的の設定、見せ方、分解など、分析の知識と新たな思考法を学ぶことができました。また、結果をイメージした分析の重要性も体感することができました。 なぜ売上が思わしくないのか？ 現在、売上が思わしくないため、きちんと目的を持った分析、原因の追究、仮説・検証の繰り返し、そして網羅的な思考を意識して業務に取り組みたいと考えています。さらに、定性的な言葉と定量的なデータを組み合わせることで、説得力のある提案ができるようにしたいです。 今後の施策にどう活かす？ 売上が上がらなかった理由については、いくつかの仮説があります。まずはこれを基準に分析を行い、それに加えて網羅的な仮説も追加して多角的な分析と提案を実施していきます。原因の追究を行い、今後の施策に活かすことが重要です。また、数値がなくても、今回学んだ思考は応用可能な部分があると思うので、売上の改善に役立てていきたいと考えています。

お客様は誰ですか？ 事業活動とは、まずお客様が誰であるかを明確にし、そのお客様にどのような価値を提供するかを実現するための、一連の活動やリソースの投入、資金調達などの流れを指します。この活動の結果は、財務諸表という形で定量的に示され、そこから事業活動の特徴や状態を把握することができます。 財務三表は何を意味？ また、損益計算書、貸借対照表、キャッシュフロー計算書の3つは、いわゆる財務三表と呼ばれ、企業の事業活動の特徴や状態を読み解く上で特に重要な資料となります。 どう振返るべきでしょう？ 業務を進める際には、日々行っている事業活動について、どのようにして顧客への価値提供が達成されているのかを振り返ることが大切です。また、来期の事業計画や月次報告を作成する際には、各数字が持つ意味を考え、その数字から読み取れる自社の事業活動の特徴を説明できるようにすることが求められます。さらに、直接財務三表を扱う機会がなくても、経理部門から資料を入手するなどして、現在の経営状況を定期的に確認する習慣が有益です。

客観視できていますか？ 主観的な判断を排除することの重要性を学びました。私たちの思考には必ずしも客観的な視点が備わっているとは限らないため、答えが導かれた後も「なぜその結論に至ったのか」「本当に正しいのか」を問い続けることが大切だと感じました。 他の原因も見えてますか？ また、仕事で問題が起きたときに原因を明確にする際、この考え方が役立つと実感しています。すぐに原因と思われる事象に気が付いたとしても、他にどんな原因が存在するのか、なぜその事象が発生したのか、定量的なデータを用いて誰が見ても納得できる説明ができるかを念入りに考える必要があります。 多角的に考えていますか？ さらに、問題発生時には、客観的な判断に必要な情報をリストアップし、思考が一面的にならないように努めています。ロジックツリーを活用して原因を深堀りし、上位者や他部署の視点からもチェックを行うよう心掛けています。最後に、取り組んだ結果を振り返ることで、次の課題解決に向けた改善策を見出す重要性を再認識しました。

なぜ財務表を学ぶの？ ライブ授業では、ある企業の事例を通して、財務諸表を詳しく見ることの重要性を学びました。これにより、損益計算書や貸借対照表の理解を深めることができ、この1か月以上の学びを振り返り、今後の学習方法についても考えることができました。 どうやって企業理解？ まず、顧客企業の財務分析においては、企業のホームページや採用情報、関連出版物、さらにはヒアリングを通じてそのビジネスモデルをしっかり理解していきたいと思います。これによって、単なるテンプレートに基づく定量分析ではなく、具体的に何を分析したかが明確になるような分析が可能になると考えています。 仮説検証の流れは？ 次回定量分析を行う際には、まずデータを収集するのではなく、企業のホームページや採用ページ、出版物をもとに、企業の人員構造や財務状況について仮説を立ててみます。その後、この仮説を検証するために定量分析を実施し、特に仮説と異なる結果が出た場合には、顧客への報告時に質問や議論を重ね、理解を深めていく予定です。

定量分析の鍵は？ サンクコスト、定量分析、MECE、ロジックツリーという手法について学びました。定量分析では、データのどこに注目し、どこを比較するかが重要であることが分かりました。特に、①インパクト、②ギャップ、③トレンド、④バラつき、⑤パターンの各視点からデータの意味合いを読み取ることに注力しました。 MECEの意味は？ また、MECEに関しては「もれなく、ダブリなく」に分けるだけでなく、意味のある切り分け方が重要であることを理解しました。この考え方を基に、現状と理想のギャップを明確にし、具体的な行動につながる方向性をメンバーに示すことが求められると感じました。 課題解決の道は？ さらに、現状の課題として、分析結果の共有時にメンバー間で理解のずれが生じたり、行動に直結しない点が挙げられます。なぜこのような分析が必要なのか、そこから得るべきものは何か、そして課題の解決につながる具体的な実施方法について、今後さらに明確にしていく必要があると感じました。

真因はどこにある？ プロセスを分解し、問題がどこにあるのか、さらにその真因を掘り下げるアプローチは非常に重要です。このような手法により、具体的な対策が見えてきます。特に、A/Bテストを用いた評価方法は、複数の施策を公平に比較するために有効です。ランダム性を持たせつつ、できるだけ条件を同じにして施策をリリースし、実際の結果を基に評価することが求められます。 課題はどう捉える？ 実際の業務では、A/Bテストを行う機会は少ないかもしれませんが、顧客の課題をプロセスに分解し、その真因を探りながら仮説を立てることは、多くの場面で有効です。このような手法で、顧客の表層的な課題だけでなく、プロセスの詳細まで深く掘り下げることが大切です。 データは信頼できる？ そのためのヒアリングやディスカバーを繰り返すことで、有意義なデータを収集し、場合によっては実地での業務サーベイを行うことも検討します。これにより、定量的なメリットの根拠を構築することが可能になります。

データ分析の本質とは？ Week 1の講義・学習で新たに学んだ点は以下の3点です。①データ分析の本質は「比較」、②データ分析は必ずしも「定量的である」必要はない、③データ分析の前の条件設定が重要。前提条件が揃っていないと正しい分析はできません。 分析結果をどう共有する？ 社内データの活用時に、前提条件・分析目的・分析結果から行うアクションを利害関係者に共有することで、共通の目的達成のために議論ができると感じました。データ分析は一方的に行い、結果を発信するものではないということを広く共有し、浸透させたいと考えています。 データ活用を身近にするには？ データに関する業務が属人化しており、”データ活用＝特定の人の特別な仕事”になっている部分があります。現在扱っているデータは広く社内で活用可能な内容も含むため、よりデータ活用を身近に感じてもらえるような機会（社内セミナー、報告会）を増やす必要があると思います。

比較の意義は？ 分析の核心は、比較にあります。比較を行う際には、対象の選定や条件を統一することが、意義深い分析につながります。また、分析の出発点として、目的や仮説の定義が欠かせません。これらは、できるだけ明文化しておくことが理想的です。 データの見せ方は？ さらに、分析結果を伝えるには、グラフやパーセンテージなどで適切にビジュアライズすることが重要です。例えば、自社サービスと競合他社サービスの比較では、自社に有利な形でデータを提示するのが一般的です。また、サービス導入前後の状態を比較し、業務時間の短縮やコスト削減といった導入効果を、定量的に示すことが求められます。 リスクをどう定量？ ある程度の定量化を行った提案は既に実施していますが、定量化が難しいと感じられるセキュリティリスクやコンプライアンスリスクの削減についても、納得感のある定量的データとして提示する工夫をさらに進めたいと考えています。

アンケート設計のコツは？ デジタル化を進めるにあたり、今後お客様アンケートを実施する予定があります。今週学んだことを活かして、アンケートの集計に役立てたいと考えています。アンケートには定性的および定量的な質問がありますが、定量的な質問に関しては、単に平均値のみでなく、中央値や最頻値も確認し、傾向やばらつきを把握することが重要です。質問を設計する際には、事前に仮説を立て、それを証明するための最小限の質問を設定することが求められます。 結果報告の工夫は？ まずは直近のアンケート業務で学びを実践し、集計後にはそれをもとに報告を行う予定です。その際には、結果をどのようにビジュアル化して示すかを考慮します。単純に平均値や最も多い回答を示すだけでなく、仮説に基づいたアンケート設計により、得られた結果から示唆を引き出し、それに基づいて施策をストーリーとして検討することが大切です。

基本の振り返りは？ 今週は、前回と同様に基本的な考え方をベースにした振り返り学習が印象的でした。特に、3Cや4Pの視点から仮説を立て、問題の定義を明確にする流れを重視する点が印象に残りました。 フレームワークの意義は？ 授業では、課題解決のためにはフレームワークを活用し、定量的な情報に基づいた分析が重要であることを再認識しました。日々変化する業務の中で、分析活動が新たな気づきに繋がると感じました。認知バイアスや慣習により問題点に気づけなかったり、正しく認識できない場合もあるため、フレームワークによる抜け漏れのない仮説検証が課題解決に不可欠だと考えています。 課題の見直しは？ また、今週の課題に関して、P4におけるアンケート結果や初級・中級クラスの充足度を踏まえ、どのような課題が存在するかを検討することが大切だと感じました。

各項目の整理は？ 分解作業では、まず各項目をMECEの視点で整理することの重要性を再認識しました。一つ一つを個別に洗い出し、漏れや重複がないようにすることで、確実に全体像を把握できると感じました。 伝える工夫は何？ また、手元にある数字をそのまま確認するだけでなく、伝えるべき内容に合わせた見せ方を工夫することで、情報の本質を効果的に伝えられる点にも気づかされました。 分析で何が見える？ さらに、ブランドの売上数値などを分析する際には、間口や奥行、性年代など、複数の視点で深堀りする工程が、問題点や潜在的なチャンスを特定するのに役立つと実感しました。定量的な調査結果も、事実を正確に維持しながら有意義な提案へと活かせる点が印象深かったです。

戦略の選択方法は？ WEEK4では「戦略における選択（捨てる）を身につける」というテーマを通して、選択する際には定量的なデータの分析が不可欠であることを学びました。同様に、WEEK5では数値化によって物事を可視化する手法を学び、定量化の重要性を再確認することができました。 新製品策の評価は？ 現在の職場では、従来の製品とは異なる新しい製品の開発が求められています。新たな取り組みでは、多くの改善策や施策が立案されますが、その効果を数値で評価することで、結果が低いものを排除し、優先順位を明確にして着実に実行していきたいと考えています。