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手法

に関する学び

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戦略の全体像は？ 経営戦略は大きく、①環境分析、②経営課題特定、③戦略立案、④戦略実行＆レビューの流れで進められます。環境分析や課題特定においては、3C分析、PEST分析、バリューチェーン分析、5 Force分析、SWOT分析など複数のフレームワークが有用です。いずれか一つだけで意思決定するのではなく、複数の分析手法を組み合わせ、ストーリーを構築することが重要です。特に外部環境の分析では、具体的な数値を用いて、相対的に最も対処すべき打ち手を考える必要があります。 どうやって分析する？ たとえば、まずPEST分析でマクロ環境の長期的な変化を把握し、次に5 Forces分析で業界の収益構造を理解します。さらに、3C分析を通じて市場、競合、自社の現状を整理し、バリューチェーン分析で内部の強みと弱みを評価します。これらの分析結果を統合して戦略仮説を立て、SWOT分析で外部機会と内部強みを結びつけることで、戦略オプションを具体的に導き出します。 説明不足はなぜ？ 一方で、GAiLと動画学習で扱われるフレームワークが異なる理由が十分に説明されず、疑問に思いました。また、各フレームワークの使い分けや具体的な活用場面についても、整理が不十分な印象を受けました。

各項目分解の効果は？ 各項目を分解して、それぞれの数値に注目する手法は非常に有効であると学びました。実際、インサイドセールスの業務では各項目に基づいて数値を集計しており、このやり方が資料作成などの他の業務にも応用できることを実感しました。 A/Bテストの判断は？ 一方、A/Bテストに関しては、正直なところ疑問点が残りました。教科書上では理解できる内容ですが、実際に予算を投じる判断となると、やはり検討が必要だと感じます。 図解と数値比較の視点は？ また、資料作成時に業務の図解を作成する際、各項目を分解して図にする考え方は今回学んだ内容に似ていると感じました。しかし、実際に数値を比較する際は、割合を用いたシンプルな方法が最適だとも思いました。そのため、簡単な割り算を暗算できるようにしておくことが大切だと考えます。 実践習慣の重点は？ さらに、実践に向けた習慣として、以下の点を意識していきたいです。まず、図解のパターンを把握すること。次に、簡単な暗算を身につけること。そして、what、where、why、howの流れをフレームワークとして常に念頭に置き、議論の根本から取り組むようにすることです。これらを習慣化して、業務に生かしていきたいと思います。

データ処理の本質は？ 今週は、「データを加工して問題を把握する」手法を学びました。単純に平均値を見るだけでは分布の実態を捉えられないため、中央値、最頻値、標準偏差の組み合わせが重要であると理解しました。また、ヒストグラムを使って視覚的に確認することで、数値だけでは気づかないデータの偏りや二極化を発見できることが印象的でした。 仮説検証ってどう活かす？ さらに、分析の基本フレームとして「プロセス×視点×アプローチ」が紹介され、データを見る前に仮説を立てる思考習慣が重要だと認識しました。実務においても、仮説をもとにデータをチェックするプロセスを意識して取り入れたいと感じています。 新規事業の戦略は？ 実際に、自社で新規事業の需要調査を行う際、ターゲット層の属性データを収集する中で、平均値だけに頼るのは危険だと気づきました。どのセグメントに需要が集中しているかをヒストグラムや標準偏差で確認し、ターゲットを絞ることの重要性を再認識しました。 平均値だけで大丈夫？ 最後に、平均値だけで実態を把握するだけでは判断を誤る可能性があると感じました。皆さんの現場でも、平均値を元に判断して誤った経験があれば、どのようにデータを見直したかをぜひお聞きしたいです。

BS調達はどう見直す？ BSの調達方法については、提供価値を実現するために必要な借入は、単なる負債ではなく適切な選択であると考えています。一方で、無借金にこだわると、提供価値が損なわれる可能性があるため、PLだけでなくBSも投資計画の検討に取り入れる必要があります。 業界ごとのBS違いは？ BSは各業界で特徴が異なり、古くからある産業では負債が相対的に大きくなる傾向がありますが、SaaSなど比較的新しい産業では、純資産が大きく、負債が少なくなる傾向にあります。この違いは、PLの当期純利益がBSの純資産の利益余剰金に反映され、株主への配当など企業の経営に直接影響を与えるため、重要な視点です。 戦略策定はどう考える？ 私自身は、担当部門の投資計画策定の際、過去・現在・未来のBSを総合的に分析し、提供価値に合致する事業戦略を描くことを心がけています。具体的には、過去のBSから傾向や示唆を読み取り、そこから将来的に求められるBSをシミュレーションする手法を実践しています。 資金調達の新視点は？ また、新しい業界においては、返済が必要な借入による負債ではなく、資金調達によって純資産を増加させる方法が望ましいのかどうか、改めて考えさせられる内容でした。

見えるギャップは何？ データ分析では、目についた情報にとらわれやすく、都合の良い解釈に陥るリスクがあると感じました。しかし、What / Where / Why / Howの切り口で数値同士を比較し、実際の現場で何が起きているのか確認することで、あるべき姿と現状のギャップを明確にし、解決への道筋を意識することが大切だと学びました。 KPI設定の真意は？ また、サイト分析におけるKPI設定では、ロジックツリーの考え方を活用して全体を俯瞰し、各階層に分解するMECEを意識したアプローチに新たな気づきを得ました。こうした手法は、課題解決や売上、集客の分析においても非常に有用だと考えています。 具体分析の切り口は？ さらに、現在取り組んでいるECサイトのデータ分析では、感度の良い切り口を増やし、より具体的な分析を行いたいと思います。クライアントのサイト課題をあぶり出し、ロジックツリーに落とし込むことで、強化すべきポイントを整理する作業に役立てていくつもりです。 今後の施策は？ 引き続き、現場の状況確認を踏まえながら、What / Where / Why / Howの視点とMECEを意識して分析を進め、課題解決に向けた具体的な施策を模索していきます。

どうして分解が必要？ 問題を特定するために、物事を分解する重要性を再認識しました。特に、What、Where、Why、Howといった各要素を順序立てて整理することが大切ですが、どうしても先にHowに偏らないように注意が必要です。また、原因を探る際にも、対概念を活用して思考の幅を広げることで、行き当たりばったりにならないよう努めています。 企画はどう進む？ このアプローチは、マーケティング施策の企画や振り返りの段階で活用したいと考えています。企画時には、お客様の課題を起点としてWhat、Where、Why、Howを考慮し、振り返りの際には、企画当初の想定と異なる結果や、思わしくなかった施策について、原因を丁寧に掘り下げることが目標です。さらに、想定通りの成果が得られた場合にも、何が良かったのかを整理し、今後の改善に役立てていきたいと思います。 年度末は何を見直す？ 年度末の振り返りにおいては、良かった施策、期待に沿わなかった施策、今後は中止すべき施策、そして継続すべき施策を洗い出し、それぞれの原因を細かく分析していく予定です。この手法は、私自身だけでなく、メンバーとも共有しながら進め、今後のマーケティング施策の質の向上に繋げていきたいと考えています。

データ分析の効果的な手法とは？ データ分析を効果的に行うには、仮説を持って実際にデータを操作し、その結果を視覚化することが重要です。分析の切り口を考える際には、概念（例えばWhen、Who、Howなど）を意識して、網羅的に考える必要があります。一見、経時変化がないように見える場合でも、その内訳を確認し、本当に変化がないのかを疑ってみるべきです。 業績分析と来年度対策に必要なことは？ 年度末に向けては、今年度の業績分析と来年度の計画策定が求められます。そのために、明確な切り口を持ち、業績に関する分析をさらに深化させることが大切です。これまでは一度分析を行うとそれに満足して終わってしまいがちでしたが、今後は他の視点や可能性を常に探求する姿勢を持とうと思います。 多角的視点で分析するには？ 業績に関連する分析には通常ストラック図を用いますが、組織全体で集約するだけでなく、四半期別、顧客別、担当者別、契約形態別など、様々な切り口から分析を試みると、従来見えなかった特徴や課題を明確にすることができるかもしれません。また、EXCELのPivotテーブルやPivotグラフを使いこなすことで、自分の意図するデータの可視化ができるよう、積極的に手を動かしていきます。

問題解決の多様な切り口とは？ 問題解決にはさまざまな切り口があることを学びました。あるお題に対して「これ一択」と思いがちですが、見方や角度を変えることで多くの切り口が存在することが分かりました。また、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を意識して要因分析を行うことの重要性も理解しました。これまでの業務でも要因分析を行う際、多くの漏れや重複があると感じていたため、この手法は非常に有益だと思います。 学生の満足度はどう測る？ 具体例として、大学に入学してきた学生の質と卒業時の満足度を比較する際にMECEの原則を使えるかもしれないと考えました。大学での4年間、学生は学業やクラブ活動などを通じて多くの経験をします。これらの経験を漏れなくパターン化することで、従来とは異なる分析結果が得られるのではないかと思います。 学生の実態把握の重要性 多くの学生にヒヤリングを行い、どのような学生生活を送っているのか現状を把握したいと考えています。大学職員として普段接するのは、多くが優秀な学生か、その逆の学生に偏っている現状があります。その中間層の普通の学生たちの実態を把握することが、重要であると感じています。

主語と述語で伝わりやすい文章？ 私は、主語と述語を意識して文章を構成することが重要だと感じました。これにより、相手に伝わりやすい文章を書けるようになると思います。過去に「ネ」区切りという方法を教わったことを思い出しましたが、自分が話をする際も主語が抜けていることが多いと気付きました。そのような場合、相手に伝わらないことが多いです。 ピラミッドストラクチャーの効果とは？ また、ピラミッドストラクチャーについて学びました。この手法は、提案をする際に非常に有効だと感じます。まず自分の主張を伝え、その根拠を深堀りすることで、相手に納得感を与えることができます。 普段の会話で意識すべきことは？ 普段の会話やメール作成でも、主語と述語を意識することが大切です。これにより、相手に自分の考えや主張をより明確に伝えることができます。説明会や結果報告においても同様で、伝わりやすい資料作成や話し方を意識することが求められます。 プレゼン資料で説得力を出すには？ さらに、プレゼン資料を作成する際にはピラミッドストラクチャーを活用することを心掛けています。根拠の深掘りを行い、結論から言えるようになることで、説得力のあるプレゼンテーションができると感じました。

顧客価値はどう変化？ デジタル時代の顧客価値は、もはや商品を単品購入するだけでなく、購入後もアップデートやパーソナライズが施され、継続的にその価値が向上していく点に重きが置かれています。さらに、モノとしての側面だけでなく、体験やサービス（コト）の充実も非常に重要視されています。これに加え、高性能なセンサー技術の進化により、さまざまな製品に小型センサーが組み込まれ、AIによるデータ処理がサービスの質向上に活用されています。 AI活用の課題は？ 一方、生成AIをビジネスに応用する際、製品や仕組みの本質を抽出するのはAIだけでは難しく、人間による検証が求められます。こうした障壁を克服するためには、細かな事象を省いて重要な価値に注力すること、また情報を図式化することで全体を整理する手法が鍵となります。 新製品開発はどう見据える？ 生成AIの活用によって、自分だけでは見落としがちな視点やアイデアを取り入れることができました。これにより、より高い視座で評価者としての役割を果たしつつ、スピード感を持って開発を進めることが可能になりました。今後は、新製品の共同開発において、センサーとAIの導入を視野に入れながら、さまざまな可能性を探求していきたいと考えています。

仮説分析の意義は何？ 数字をさまざまな切り口で捉えることで、物事の特徴や潜在する課題が明確になることを改めて理解しました。また、単に数値を分解するのではなく、事前に仮説を立てた上で分析することで、意味のある情報にたどり着けると実感しました。 MECE分析の効果は？ さらに、MECEの考え方に沿って分析を行う場合、「層別」「変数」「プロセス」という３つの分解手法が有効であることを学びました。これにより、複雑なデータや現象を整理し、論理的に捉えることが可能となります。 現場失敗の要因は？ 具体例として、駅の業務において「切符の誤発売」や「車いすご利用のお客様への介助エラー」といった失敗が発生する現場では、どのプロセスでその失敗が多いのかを明確に分解することが重要だと感じました。そうすることで、具体的な課題や短期的に対策を講じるべき点を洗い出すことができます。 多量データの見方は？ また、数万件にのぼるお客様からのご意見や問い合わせについては、地域や駅、年代、所属カテゴリー、利用状況などの視点から切り分けて分析することで、会社全体として対応すべき課題や、特に対処が必要な地域・路線ごとの問題点を明確にすることができると学びました。

代表値の選び方は？ データの特性に合わせた代表値の取り方を誤ると、算出された数値が意味を持たなくなることを再認識しました。成長率などの数値結果に触れる機会はあったものの、その計算に幾何平均が用いられていることは、私にとって新たな学びとなりました。 標準偏差の使い方は？ また、これまでグラフなどのビジュアルに頼ってデータの散らばりを把握していたため、標準偏差を用いて数値として表現するという手法に触れることができたのは非常に興味深かったです。 幾何平均で何が変わる？ 加重平均や中央値は、データの検証において従来から活用していたものの、売上の伸長率を算出する際に幾何平均を用いる方法は、早速実務に応用していけると感じました。さらに、標準偏差を算出することで、データのばらつきを具体的な数字としてイメージし、説明に説得力を持たせる工夫を進めたいと考えています。 実務でどう活かす？ 具体的には、部門の各営業メンバーの業績比較や、セグメント別の業績比較において個々の成長率を算出し、その結果を問題点の洗い出し資料として活用したいです。また、商品別の売上推移に成長率を適用することで、優劣を明確化し、問題への対策検討に役立てたいと考えています。