(37ページ目)

手法

に関する学び

---

全体像はどう把握？ データを加工する際には、まずインパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンといった視点から全体像を把握することが重要です。その上で、数字で示すのか、ビジュアル化するのか、数式を用いるのかといった手法を選択します。予め何を知りたいのかという前提を忘れず、単に平均値を取るだけでなく、ばらつきに注目して外れ値に潜むチャンスを見出す視点が必要だと感じました。 競合比較はどう見る？ 自社品の売り上げや競合との比較についても、提示された数字をそのまま受け止めるだけではなく、どこにベンチマークを置くのかを意識することが求められます。売上が前年より伸びている場合でも、市場全体が拡大し、競合もその中で成長しているのであれば、そのギャップはどこにあるのかを考える癖を身に付けることが大切です。月ごとのシェアや日々の実績トレンドを、抽象的な視点と具体的なアプローチの両面から分析し、真相に迫ることが目標です。 トレンド集計の課題は？ また、毎日売上トレンドを集計し、メンバーと共有しているものの、単なるトレンド情報だけではベンチマークを示すことができません。さらに、競合品のデータもタイムリーに入手できていないため比較が難しい状況でした。ピボットテーブルで集計する前のデータ収集に手間を感じ、与えられたデータベースだけで処理しようとしていた自分の意識を改め、より柔軟な視点でデータ活用に取り組む必要性を強く実感しました。

講義で何を学んだ？ 今週はライブクラスに参加できなかったため、動画で講義を視聴しました。講義では、データ分析を進めるにあたって、解決すべき問題を明確にすることの重要性が説かれていました。また、売上低下の原因を複数の視点から分解し、掘り下げた情報の中から解決につながる要素を見出す手法について学びました。 比較で見る視点は？ 具体的には、客層やばらつき、年齢層、客単価といった各要素を前年のデータと比較することで、売上低下の原因を浮かび上がらせる方法が紹介されました。比較の過程では、どのグラフを用いて示すのが適切かは一つに限らず、さまざまな手法が存在する点も興味深かったです。 偏りを防ぐには？ また、自分の考えに偏りがかからないよう、誰にでも納得してもらえる解決策を導くためには、内容をしっかり分解しデータ分析することが不可欠であると再認識しました。これまでの経験や業種に頼らない、異なるアプローチや視点で物事を見る意識を持つことの大切さを改めて感じました。 論理的思考は？ データ分析の学習を通じて、より論理的な思考と仮説検証の実践が重要であることを学びました。情報整理やパターンの発見、適切な結論の導出には、さまざまなフレームワークや手法の活用が役立つと感じ、これを習慣化することが今後の課題と考えています。また、不得意なエクセルでのグラフ作成についても、試行錯誤を重ねながらスキル向上に努めていきたいと思います。

どう視野を広げる？ 経営者の視野を持ち、大局的に物事を見る姿勢や、ジレンマを過度に恐れず他者の意見をしっかり聴くことが重要だと感じました。これらの点は、自分自身の苦手領域でもあり、改善に向けた具体的なアクションが必要だと認識しています。 どの分析を活用する？ フレームワークとしては、３C分析とSWOT分析はこれまでの金融業界での経験から馴染みがありましたが、バリューチェーン分析は今回初めて学びました。担当エリアに製紙業界のお客様が多い中、不景気＝収益性低下という認識が根強い現状に対して、各社の強みや弱みを整理するために、この分析手法が非常に有効であると感じています。 顧客実情は分かる？ また、法人営業として様々な業種の経営者と接する中、実は企業のバリューチェーンについては十分理解されていないケースが多いと実感しています。バリューチェーン分析に慣れることで、顧客の実情や背景をより深く把握し、３CやSWOT分析を組み合わせた提案が可能になると期待しています。これにより、マクロな経済環境も踏まえたより適切なアプローチができると考えています。 実践に向けてどう？ 今後は、主要な顧客のバリューチェーンをまず徹底的に分析し、競合他社との比較を行います。その上で、SWOT分析および３C分析を通じて、各社の強みや弱みを整理し、経営者との面談でフィードバックを受けることで、更なる学びと実践に活かしていきたいと思います。

代表値と平均値の意味は？ 「代表値」の取り方によって、仮説そのものが変わるため、スタート時点ではデータが正しく取得されているか確認が必要です。また、「平均値」は何を表すために使用するのかを確認する必要があり、すべての現象に平均値が適切であるわけではありません。代表値が正しく算出されているかどうかは、確認できれば行うべきです。例えば、前月や前年同月と比較して、結果が適正範囲であるかどうかを確認することが有効です。 標準偏差の目的は何？ 「標準偏差」については、業務で適用するケースがほとんどなく、代表値同士を比較して分析する機会が少なかったと感じています。しかし、標準偏差を確認することで、実際のばらつき具合を把握できる場合があります。 データ推移をどう捉える？ また、数字だけの表が緑・赤・黄に色分けされているなど、見た目でわかりやすくしていますが、これが単月でしか使用されていない現状があります。数ヶ月ごとのデータ推移を比較し、グラフ化することで、情報をより深く読み取ることが可能になります。 新たな可視化方法は？ 可視化においては、円グラフやヒストグラムを多用していますが、それ以外の手法を取り入れることが少ないと気付きました。他の表現方法を取り入れ、第三者に訴える視覚的なグラフを作ることを試みたいと思います。むしろ、意図的に不適切なグラフも作成してみて、それがどのように不適切に見えるかを学ぶことも重要です。

問題点の整理はどうする？ GAILを通じて、問題点の洗い出しが不十分であると痛感しました。直面している課題や状況を明確に言語化することがまず必要であり、そのためには「あるべき姿」と「現状」とのギャップに着目して問題点を整理することが重要だと学びました。たとえば、「なぜ赤字なのか」「なぜ生徒が集まらないのか」といった問いから、まずは数字に基づいて優先的に解決すべき問題を特定し、次に具体的な解決策（how）を検討するプロセスが非常に参考になりました。 計画実績のギャップは何故？ また、販売実績や利用状況の分析時には、「なぜ計画に対して実績が出ないのか」「目標に対して利用状況がどのように乖離しているのか」という問いを持つことはもちろん必須ですが、さらに、どの業態の顧客が利用しているのか、あるいは利用していないのかといった具体的な観点から問題を深掘りすることも大切だと感じました。いきなり解決策に飛びつくのではなく、what（現状把握）→where（問題箇所の特定）→why（原因の追究）→how（解決手法の検討）の流れを大切にすることが、問題解決への着実なアプローチだと考えています。 MECE活用は有効？ さらに、問題解決プロセスをきちんと踏む上で、MECEの考え方は非常に有効であると実感しました。その一環として、ロジックツリーを活用しながら実績の分析を進める手法は、今後の業務にも積極的に取り入れていきたいと思います。

具体的演習の魅力は？ 総合演習の課題解決は非常に具体的で、これまでの演習と比べると、より深い検討が求められる良い機会となりました。 フレームワーク使用法は？ 仮説を考えるプロセスでは、思考の幅を広げるためにフレームワークの活用や対概念の取り入れ方が提示されました。しかし、現時点ではフレームワークの使いこなしが十分ではないと感じ、今後の日々の活動の中で意識的に取り入れていきたいと思います。 A/Bテストの効果は？ また、A/Bテストを活用して早期にアクションを起こすことで、得られたデータをもとに仮説をさらに精緻化する取り組みも印象的でした。Web関連の利用場面では活用しやすい一方、現業務にすぐ生かすことは難しいと感じたため、二つの選択肢の中から比較しながら適した選択を見つけるアプローチを取り入れたいです。 問題解決の流れは？ 問題解決については、問題に至るまでの流れをプロセスに分解し、どの段階に原因があるのかを明らかにする手法が有効だと実感しました。解決策を検討する際にも、複数の選択肢を洗い出し、根拠をもって絞り込むことの重要性が伝わってきました。 現場実行のコツは？ 現在の業務では、大規模なデータ分析による示唆を提示するよりも、現場に近いところですぐに施策を実行することが求められていますが、仮説思考に基づいて複数の仮説を立てた上で行動に移すプロセスを意識的に実践していきたいと考えています。

データ分析の流れはどうなる？ 講座全体を通して、データ分析の流れを構築する大切さを改めて認識しました。どのような状況から仮説を立て、どのデータセットを用いて表現するかといったストーリーを意識することができました。各種フレームワークや分析、表現の手法はあくまでメソッドであり、講座前に自学していたため、今回はそれらの手法をいかに組み合わせてゴールに近づくかが重要だと感じています。 会社での分析はどう進む？ 現在、新しい会社で財務会計を担当しており、上記の資料やデータを集めながら一工夫加えた分析と仮説を展開する予定です。具体的な運用はまだ未定ではありますが、原価や経費、売上のデータ分析にも今後取り組んでいきたいと考えています。 学びの道はどこへ？ 以前から学びたいと思っていた分野ですので、今後の学びの方向性として以下の点を進めていくつもりです。まず、統計学をきちんと学び上げ、社会人向けの良書や統計検定の復習を通じて知識の向上を目指します。また、今回の講座で学んだマーケティングや他の考え方とデータ分析を組み合わせるため、以前かじったマーケティングについても更に深掘りしたいと思います。 ITスキルはどう磨く？ さらに、Python、SQL、データベース構築、クラウド技術など、データ分析に必要なIT分野の知識も広げる計画です。資格検定の受験も視野に入れながら、体系的に学んでいきたいと思います。

目標と現状の接点は何？ 戦略的思考とは、まず目標と現状の地点を明確に設定し、その間を最短距離で結んでいくことだと学びました。普段、プロジェクトを進める際にはクライアントからの要望に応じて、発生するタスクをいくつか洗い出し、その中でも特に時間と関係者が必要な作業をクリティカルパスとして最優先に取り組むようにしています。 実行と省略の理由は？ また、戦略とは何を実行するかを選ぶだけでなく、何を実行しないかを決定することでもあると感じました。クライアントのリクエストを中心に作業を進め、要望がない部分は最低限のアウトプットを目標にする方法は、事業戦略の現場でも重要な考え方だと思います。不要な検討事項をなぜ省くのかを論理的に整理し、説明できることも求められる点に納得しています。 日常への戦略的活用はどう？ さらに、日常の様々な場面でも戦略的思考は活用されています。現在、転職活動中という身で、必要な資格取得やスキルの習得に向けて戦略的なアプローチを実践していると感じます。また、面接に備えてこれまでの業務経験や実績、強みを論理的に整理し、わかりやすく説明できるよう努めています。 整理された思考はどう生かす？ これまで無意識に行っていた思考を俯瞰し、論理ツリーなどの手法を取り入れて整理することで、今後の業務においてより幅広く深い視点を持つ戦略的な考え方を身につけられるよう、本受講を進めていきたいと考えています。

戦略はどう進める？ 事業戦略において、差別化の有効性は非常によく理解できました。しかし、差別化を進める際に適切な戦略が伴わなければ、その効果は全く発揮されない危険性も十分に感じられます。つまり、ただ単に違いを打ち出すだけではなく、正確なフレームワークを活用してアイデアを整理し、抜け漏れがないか慎重に検討することが不可欠です。ブレーンストーミングで自由に意見を出し、その後、フレームワークに沿って理論的に構成することで、初めて実践的な戦略が構築できると考えています。 資源課題の解決は？ 一例として、クリティカルミネラルの問題が挙げられます。現状では、特定の二大勢力の対立に左右される状況にありますが、この課題に対しては、例えば自国で資源権益を確保する、外部依存を避けた技術の構築、リサイクル推進といった独自のアプローチが考えられます。さらに、バリューチェーン分析を通じてボトルネックを明確にし、投資対象を特定するという手法も有効だと考えられます。 市場競争の本質は？ また、差別化とは別に、多くの業態が激しい競争を繰り広げるレッドオーシャン市場にも注目が必要です。例えば、クラウド分野では複数のシステムが存在し、最終的には価格競争に収束する傾向が見受けられます。主要なプラットフォームに利用が偏る一方で、その他のシステムがどのように市場で生き残っているのか、その事業戦略を改めて考察してみる価値があると感じました。

どう自己問うべき？ クリティカルシンキングとは、他者ではなく自分自身に問いを続けることで、物事を多角的に考え、新たな発見や潜在的なリスクに気づくための思考方法です。この手法を取り入れることで、アウトプットの質を向上させる効果が期待できます。 どう実践するのが効果的？ この思考法を効果的に実践するためには、まず①目的を明確に追求すること、次に②自分自身や他者の思考の癖を認識すること、さらに③常に考え続ける姿勢が重要です。具体的なアクションとしては、まず異なる視点から目的を整理することが挙げられます。加えて、積極的にアウトプットを行い、その精度について他者から評価を受けることが求められます。そして、アウトプットや意見をまとめる際には「具体的には？」「たとえば？」といった問いを投げ、内容をより深く掘り下げることが効果的です。 どんな場面で使う？ この手法は、対人関係はもちろん、自己の振り返りやキャリアビジョンの策定においても役立ちます。たとえば、業界を問わず会議のファシリテーションやプレゼンテーション、新たな企画を立案する場面で、各方面からの意見や視点を取り入れて論理的に整理することに大いに貢献します。 どの問いが視座を変える？ 思考を深めるためには、どのような問いを自分に投げかけるかが大変重要です。こうした問いかけは、日常の業務やプロジェクトにおいても、新たな視座を得るためのきっかけとなるでしょう。

仮説構築はどう効率化？ 仮説を立てる際、ゼロからすべてを考えると時間がかかるため、よく使われるビジネスフレームワークを活用することで、より効率的に仮説を構築できます。 3Cの有用性は？ 代表的なフレームワークのひとつに「3C」があります。これは事業戦略を分析する際に、顧客（Customer：市場・顧客）、競合（Competitor：競合）、自社（Company：自社）の観点から考える手法です。具体的には、顧客が誰か、市場が今後伸びるのか縮小するのか、どの競合が存在し、どれほど強いのか、そして自社のサービスが顧客のニーズを満たしているかといった点を検討します。 4Pのメリットは？ もうひとつは「4P」で、自社のサービスをさらに詳しく分析するためのフレームワークです。Product（製品）、Price（価格）、Place（場所）、Promotion（プロモーション）という観点から、製品やサービスの質、適正な価格設定、提供方法や手段、そして効果的な販売促進の方法などを具体的に検証します。 導入評価の視点は？ また、医薬品の導入評価時において、アセットの事業性評価を行う際は、3Cのフレームワークを意識することが重要です。ターゲットとなる患者層（Customer）、競合他社（Competitor）、自社の立ち位置（Company）という視点から評価を進めることで、より的確な判断が可能となります。

問題の原因は何？ 問題を特定する際には、まずプロセスごとに整理して考え、複数の案に対して各々の確度を点数化して比較検討する手法が有効だと学びました。また、仮説検証のために小さいサイクルを繰り返すことで、実際の運用の中で迅速に改善策を試すことができると感じています。過去に広告のＡＢテストを実施した経験から、構造を改めて理解することもできました。 チーム士気は上がる？ 実務者はこのような小さいサイクルの繰り返しによる検証の重要性を十分に理解している印象ですが、一方で意思決定者はサイクルの大きさに注目しがちだと感じました。今回の学びを社内で明確に説明することができれば、チーム全体の士気向上にもつながるのではないかと考えています。 売上の謎を解く？ たとえば、自社ECサイトのアクセス解析において、「特定商品の売上が伸び悩んでいる一方で、検索数は増加している」という状況が見受けられた際は、売上の構成要素や購入プロセスを分解して整理しました。その上で構築した仮説をすぐに検証し、実践することで問題解決に取り組んでいます。 効果はどう確認？ また、繁忙期前にECサイトでセールを実施する際、消費行動を促すフレーズの効果を明確にするため、あらかじめ広告のＡＢテストを行いました。テストの結果をもとに効果の高いフレーズを特定し、繁忙期のセールページに反映させることで、より成果を上げる工夫をしています。