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対象 ✕ 方法

に関する学び

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なぜ分析が必要？ 今週の学習では、ケースを通じて課題を特定し、解決策を導くための分析の流れや、グラフによる可視化の方法について考えることができました。特に、「課題解決に向けて、どの分析対象を選び、どのように可視化するか」を具体的に把握し、言語化・整理する難しさを強く実感しました。一見シンプルに見える分析やグラフ作成にも、明確な目的と意図が求められるため、「なぜそのデータを選んだのか」「なぜその形式で示したのか」を一つひとつ理由づけることが、説得力のある資料作成や意思決定支援へ繋がると考えています。 実践はどのように？ これまで業務課題を解決する際に、「イシューの特定と分解」や「課題ごとの解決策の立案」、そして実現可能かつ効果的な施策の選定と実行というプロセスに十分に向き合えていなかったと感じています。現在、戦略立案の担当として自社の施策の検討・実行が求められる中、まずは適切なイシューを見極め、正確に分解した上で、実行可能性と効果を見据えた施策に落とし込む一連の流れを、今後より意識的に実践していきたいと思います。 思考力をどう鍛える？ 今回学んだクリティカルシンキングの基礎を業務の中で意識的に取り入れることが、学びを深めスキルの定着に不可欠であると実感しました。入門編として体系的に学ぶ機会を得たことで、今後は書籍なども活用しながら継続的な学習に取り組み、クリティカルシンキングの実践力をさらに高めていきたいと考えています。業務においてもこの思考法を取り入れ、より良い意思決定や戦略立案に貢献できるよう努めていきます。

SCAMPERはどう効く？ シニア社員のモチベーション向上を目指し、SCAMPERの手法を適用してみました。まず、Sの観点ではスポーツ分野のカウンセリングに類似したアプローチを用い、Cではカウンセリングメニューとの組み合わせを工夫しました。 各手法の意図は？ さらに、Aでは僧侶の説法を応用することで新たな視点を取り入れ、Mではモチベーションが下がっているシニア社員を集め、意見交換の場を設けました。Pの段階では学術的な視点から指導を行い、Eでは宴席を設けることで、参加者それぞれの本音を引き出すことに努めました。最後のRでは、一定の指示を強制的に実施する手法を試してみました。 条件にとらわれない？ この取り組みでは、問題解決の方法を必要性だけにとらわれず、前提条件に頼らずに幅広い視点で考えることの大切さを学びました。また、施策が対象者に満足感をもたらすかどうか、対象者の気持ちに寄り添って検討することが重要であると感じました。形式や方法に囚われず、自由な発想で取り組む姿勢も求められると実感しました。 デザイン思考の効果は？ さらに、デザイン思考については、チームワークの活性化に寄与する技法として大変意義深いと感じました。特に、チームメンバーのアイデアを否定せず、常に視覚化してタイムリーに共有することで、全体の創造性を高められるという点に気づかされました。また、他業界や他分野に広く関心を持ち、豊かな語彙力を活用してアイデアを具体的に言語化することが、今後の課題解決においても重要であると感じました。

初期の分析結果は？ 物販店の２割削減商品の仮説では、以下のような視点で分析を行いました。まず、データの重心は平均によって決定し、前年同月との販売比較を行いました。また、客単価や平均購入数、近隣店舗との売り上げ比較、顧客のインバウンド需要が変動した理由として、為替レートや可処分所得の変化にも注目しました。これに加え、アンケート施策も取り入れることで、順序立てて考えられるようになりました。 未知領域はどう？ 次に、分析がまだ行われていない未知の領域を探るため、仮説を立てる必要があります。KPI以外のデータも分析の対象とすることで、現状を打破することを目指しています。そのために、データ分析手法に行動経済学や神経経済学の視点を取り入れ、心理的なデータ選択を通じて新しいデータ取得方法を確立したいと思います。最終的には、消費者の満足度や不満足度の要因を数値化し、顧客視点を重視した満足度向上に努めたいと思います。また、大量のデータを扱うため、ビッグデータ解析にも挑戦する予定です。 実務活用の振り返りは？ 行動計画としては、本研修で学んだデータ分析や問題解決、仮説思考を実務でも活用していきます。これらのスキルは、データ以外の業務にも応用できると確信しています。研修で実施したことと実務での分析結果を2ヵ月間比較し、自分なりにレビューを重ねて、どれだけ浸透したかを振り返ります。また、ストレッチ領域として、ビッグデータに触れ前処理に苦労すると思いますが、実際に手を動かして経験を積んでいくことから始めていきます。

因果と相関、どう考える？ 相関関係と因果関係をセットで分析すると、その結果をもとに具体的な打ち手を考えやすくなります。具体的には、因果関係が成立するためには、「時間的順序が正しいこと」「相関関係が存在すること」「第三の要因が介在しないこと」という3つの条件を満たす必要があります。 時系列分析ってどう？ また、過去のデータを活用して将来を予測する際には、時系列分析が非常に有効です。これに加えて、パレート分析やウォーターフォールチャートといった手法も、データの分析や可視化に役立ちます。 データ収集は大丈夫？ データ収集にあたっては、対象が意味のあるものであるか、アンケートや口頭での聞き取りといった方法が適切に実施されているかを確認することが重要です。 契約商品の予測はどう？ さらに、契約商品同士の相関関係や因果関係を把握することで、因果関係が認められる商品から、契約しやすい商品を予測して提案することが可能になります。特に、履歴などの時系列データを活用して、時系列データの4つの要素を理解し、使用するデータが何に該当するかを明確にした上で分析を行うことが求められます。 定義変更、何をチェック？ 最後に、データの収集段階では、データの定義が変更されていないかどうかを確認した上で、顧客情報や各種商品の契約状況をリスト化し、各種商品間の相関係数を算出します。もし、相関が認められる商品同士に因果関係が存在する場合は、その因果構造に基づいた商品提案を検討することができます。

目的は何を求める？ データ分析において、まず目的を明確にすることが重要です。比較対象や基準を設けて仮説を立て、分析を進めることで、確実な意思決定につなげることができます。また個人的に、円グラフと棒グラフ（縦横）の使い分けが参考になりました。これまでは棒グラフの方向についてあまり意識していませんでしたが、今後は意識的に使い分けていきたいと考えています。 業務はどう進める？ 現在、私はR＆D部門で営業支援機能の一環として、顧客向けPoC作成や自社商材のクロスセル・アップセル立案を行っています。この中で、KPIの進捗率が良いチームと悪いチームが存在します。進捗率の悪いチームに対し、原因を分析してどのような支援が必要かを検討するための材料とする予定です。講義を受け、現在の業務の大半が定性的な要素に支配されていることに気づきましたが、これらも定量的なデータとして取得可能であることに今後注力していきたいと考えています。 指標はどこを確認？ 具体的には、目的を「進捗率の良いチームと悪いチームの差分を捉え、悪いチームのパフォーマンス改善につなげる」と設定しました。KPI管理している指標の前段階にある要素をロジックツリーで再度分解し、KPI設定に漏れがないか確認します。この過程で、数値データを得るための手法を考え、進捗率の良いチームと悪いチームへ調査を行って数値を取得します。同じ条件のデータ同士で比較して差分を捉え、数値的な差異からどのポイントで躓いているかを特定し、支援方法の検討につなげます。

仮説はどう考える？ 仮説を考える際は、決め打ちにせずに複数の視点から仮説を立てることが大切です。仮説同士に網羅性を持たせるため、異なる切り口で検討を行い、検証時には何を比較基準にするかを意識的に選ぶようにしましょう。 データはどう集める？ データを収集する際には、対象者が意味のある情報源であるか、またどのような方法（アンケート、口頭など）で情報を得るのかを考慮してください。比較対象となるデータを収集することを忘れず、都合の良い情報だけでなく、反論となる情報も取り入れて検証するように意識します。 仮説はどう分類？ 仮説は、目的に応じて「結論の仮説」と「問題解決の仮説」に大きく分類され、時間軸（過去・未来・将来）によってその中身は変わっていきます。 過去データで発見？ たとえば、過去に掲載していた販売サイトのアクセス数やコンバージョン率を再確認することで、当時気づかなかった新たな発見が得られるかもしれません。担当していなかった時期のデータでも、改めて見返すことで仮説を生み出す練習ができます。また、メールマガジンのクリック率や流入ページ、ページビュー数なども注目すべき指標です。 多角的検討は必要？ これまで、思いついた仮説に合致する情報を優先的に探していたかもしれませんが、仮説が決め打ちにならないよう、複数の視点から網羅的に検討する意識が求められます。What、Where、Why、Howの各要素に落とし込んだうえで、プロセス通りに漏れなく検討していくことを心がけましょう。

分析の流れは？ 分析とは、情報を分類し整理して、比較対象や基準を設ける作業です。データには種類があり、それぞれに適した表現方法を選ぶことで、どのように加工し見せるかが重要となります。また、分析のプロセスは、まず目的を明確にし、次に目的に沿ったデータや項目を選び、その上で実際にデータ分析を行い、最後に結論やまとめを導く、という流れが求められます。特に目的の明確化、データ・項目の選定、そして結論づけが重要です。 原価推移は分かる？ 現在、立ち上げ中の製品原価推移を毎月報告し、現状を集計して前回との比較を行い変化点を確認しています。この報告は現状把握を目的としているものの、集計データから見える原価と、量産化後に実際に把握される実原価との間には差異が存在します。 差異の原因は？ そのため、この差異を低減するために、必要な情報が何かを検討し、データ収集と分析を実施することが求められます。どこに差異が発生しているのかを把握し、解決のための打ち手を提案することが目的です。 どのデータを選ぶ？ 比較に用いるデータとしてどの項目を選定するか考えると、多くの情報が存在するため、どこから手をつければよいのか迷うこともあります。まずは、既に把握している情報から仮説を立て、検証を進めるのが良いでしょう。その際、データをどのように加工し分析につなげるかに注意する必要があります。特に実原価を正確に把握するためには、人、物、時間といった要素が流動的である点に注意が必要です。

分析はどう進める？ 分析を始める際は、まず何をどのように比較するかを明確にし、普遍的かつ偏りのない俯瞰的な視点で対象を捉えることが大切です。その上で、最初に目的をしっかり設定し、仮説の構築を行うことが必要です。実際、どの手法を用いるかよりも、まず「何」を重視し、体系的に物事を整理していくことが大切だと実感しました。 目的は明確か？ また、何をしたいのか、なぜそれをしたいのかという目的を明確にすることに十分な時間をかけるべきです。出発点のズレはプロセスが進むにつれて大きくなり、取り返しがつかなくなる可能性があるためです。これまで、単にデータを作成するだけで有用な仮説がなかったために、データが十分に活かせず埋もれていた傾向があると感じています。 成功体験は大事？ 既に取り組んできた方法もありますが、完全には浸透していない部分もあると実感しています。そこで、今後は継続的に小さな成功体験を積み重ねることが重要だと考えています。 具体手順は？ 具体的には、以下の手順を意識しています。 ・まず、複数の視点からデータを検証し、それぞれの状態を正確に把握する。 ・何と比較するか、またプロジェクトを進めるためにどのデータを比較対象とするかを明確に決定し、一度決めた基準は後で変更しない。 ・進捗の状況を見ながら、行動の軌道修正が必要か否かを判断できる体制を整える。 ・結果が出た際には、なぜそのような結果になったのか振り返り、データ上で整理しておく。

ゴール設定はどう？ ゴールを設定し、そこへ向かう道のりを決めるという戦略思考においては、各工程での重要なポイントを学ぶことができました。ゴール設定では視野を広げ、大局観をもって考え、そこからKSF（重要成功要因）を見出します。その助けとして、さまざまなフレームワークが存在します。 現状分析は何？ ゴールに向かう道のりを決める際には、まず現状分析（内部分析）を行い、競争優位性の確保（差別化）と選択と集中（資源活用効率の最大化）について考えます。また、対象としているもののメカニズム、例えばコストに関しては事業の経済性を押さえる必要があります。これらを理解するためのフレームワークも用意されています。 製品開発の進め方は？ 戦略思考の一連の流れを実践することで、どのような製品を作るべきか、またそれをどのように実現していくかを検討する際に大いに役立ちます。顧客に求められる製品は何かを考え、それを実現するために自分たちの現在の開発能力では不足している場合、どのように能力を向上させ目標達成を目指すかといった具体的な行動を考えることが大切です。 実践で未来は見える？ 製品企画の機会はなかなか訪れないかもしれませんが、仮に新しい製品を開発するという仮定のもとで、戦略策定の実践を試みるのが良いと考えます。実践を通じて、戦略思考のトレーニングになるだけでなく、環境分析を通じて広く調査することで、新たな発見の機会となるのではないかと思います。

6週間の振り返りは？ 6週間を振り返ると、多くの学びがありました。クリティカルシンキングだけでなく、人生において学び続けることの重要性についても改めて確認できました。 大切な学びの姿勢は？ 学びを進める上で重要な3つの姿勢として、目的を意識すること、自他の思考のクセを認識すること、問い続けることが挙げられます。また、相手視点での考察も重要であり、これを学びの前提条件として、今後も積極的に新しい学びに挑戦していきたいと思います。 問いと分析はどう？ クリティカルシンキングでは、「問いは何か？」という点からスタートすることが大切です。分析過程においては、データの加工が必要であることを理解し、問いを解決するためには高解像度の分析を心掛けたいと考えています。そのためにはデータ分析の知識が重要です。また、主観に偏らず客観的に考えるために、フレームワークを活用する方法も知っておく必要があります。 知識の実践はどう？ これらの知識は、以下のように自分の仕事で活用していきます。自部署の会議で発表する際は、明確な問いを基にPREP法を用いて内容を組み立てます。他者の言葉を理解する際は、相手の前提条件を考慮し、フォロワーシップを発揮して場の理解度を高めたいです。また、自分の考えをまとめる際は、アイデアを出す段階から問いを明確にし、誰に何を説明すべきかを意識します。対象に合ったデータ加工やスライド作成を行い、効果的なプレゼンテーションを目指します。

学びを深めるためには？ 学びを深めていく中で、この講座は前提を理解する場として役立っています。 具体的には、以下の3点が重要であると感じました： 1. 各個人には必ず思考の偏りが存在する。 2. 批判的思考力（クリティカルシンキング）の対象は他者ではなく自分である。 3. 客観的に考えるためには、自身とは異なる環境や業種の人々とのディスカッションが効果的である。 他者目線をどう取り入れる？ この内容をより深く理解するためのワークや対策方法を学びました。他者目線は時代の流れや状況で意見が変化することが考えられるため、日々意識してインプットとアウトプットを行っていきたいと感じました。 意識変革への第一歩は？ 残り5回の講義をより効果的にするために積極的に参加していきたいと思います。 次に、会議や決定が必要な場面での活用についてです。日々の業務を作業的にこなすのではなく、本当に今のままで良いのかを常に考える習慣を持つことが重要です。このように問い続けることで、どの角度からの問いにも答えられるようになり、提案や意思決定の精度が向上すると考えます。 直感を信じすぎる？ また、直感的な意見を避けるため、スペースを持つことを意識しています。その上で出した答えに対して「本当にそうか？」と自問自答することで、精度の高い提案や発信ができると信じています。この習慣を身に付け、さらにこのサイクルに時間をかけ過ぎないように訓練していくつもりです。

財務諸表の理解が深まる瞬間とは？ 総合演習を通じて、実際の企業のP/L（損益計算書）やB/S（貸借対照表）を確認することで、事業構造と諸表の関係性を実感することができました。私は個人的に株式の運用を少し行っており、これまで気になる会社の決算説明資料を読む機会がありました。しかし、それらの多くはP/Lに関する内容が中心であり、B/Sをじっくり見ることはほとんどありませんでした。このことに気づいたのも今回の発見でした。また、特定企業のB/Sを初めて詳しく確認した結果、興味がさらに深まりました。 IT投資比率の適正とは？ 私の業務は情報システム・セキュリティ管理です。ここでは、IT投資コストがP/L上で一般に販売費・一般管理費として扱われるため、これに関連する投資コストが売上高に対してどの程度の割合を占めるかを把握し、売上高IT投資比率としてモニタリングしています。これにより、競合や業界平均と比較しつつ、適正なIT投資を導けるよう工夫していきたいと考えています。 クラウド活用企業の比較方法は？ 自社のIT投資コストについても、売上高IT投資比率を指標として経年でのモニタリングを行い、競合や業界平均などと比較することで、適正なIT投資判断に努めています。また、自社の情報システムはほとんどがクラウドで構成されているため、固定資産が少ないという特徴があります。この特徴を考慮した上で、適切な比較対象を選定していく必要があると感じています。