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行い

に関する学び

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ロジックツリーはなぜ必要？ ロジックツリーの作り方について、層別分解と変数分解の二つの手法があることを学びました。それぞれの方法は、分析したいデータに応じて使い分けることが重要だと考えます。一般的には、MECEの概念に基づいて、漏れなく重複なくと考えがちですが、実際には問題特定や新たな発見を目的として、意味のある分類ができるように、様々な視点を持つことが重要だと感じました。 層別分解の効果は？ あるプロジェクトでは、問題を特定する必要があるため、ロジックツリーを用いた層別分解によって、MECEを念頭に置きながら、どのような層別にするかを考え、問題特定や意味ある分類を目指したいと思います。 ギャップ埋めはどうする？ まず、理想的な状態と現状の間にあるギャップを洗い出し、ロジックツリーの層別分解に当てはめることで、多角的な視点から分析を行いたいと考えています。そして、さまざまな層別で詳細に分解し、問題箇所を特定し、そのギャップをどのように埋めていくかについての提案を資料としてまとめたいと思います。

依頼の狙いは何？ イシューや問いを考える際には、例えば上司から何か依頼を受けた場合、その目的やゴールを意識しながら調査やアウトプットを進めていくことが重要です。具体的な課題に落とし込んで考えることを心がけましょう。抽象度が高すぎると取り組みにくい問題が出てくるため、注意が必要です。 市場調査の本質は？ 新規事業の市場調査においても、このアプローチは有効です。例えば、ある特定のニーズが見えたときに、その根拠やチャンスの所在、競合の存在、自社の強みなど、多角的な視点で考えることが求められます。これらの要素を一つずつクリアしながら、どういった形で問題を分解できるのかを考えて要因分析を行いたいと思います。 タスクの目的は？ また、現在取り組んでいるタスクを洗い出し、それぞれのタスクが何のために行われているのか、目的や課題は何かを明確にすることも必要です。優先順位が低かったり、目的が不明瞭なまま進められているタスクがある場合は、改めて関係者と目的をすり合わせし、明確化する努力を行うことが重要です。

なぜ顧客目線が大事？ 差別化を考える際には、まず顧客の視点が重要であることを学びました。簡単な施策では競合他社も同様のことを実行している可能性があるため、競合の動向をリサーチすることも必要です。差別化を実現するために、3C分析やVRIO分析などのフレームワークを活用し、実現可能かつ持続可能な方策を考えていきたいと思います。 ターゲットは誰？ まず、ターゲットを明確にすることが重要です。施策の対象となる顧客が誰なのかをはっきりとさせます。そして、競合他社のリサーチを行い、彼らの特色や優位性を理解することが必要です。 報告はどうまとめる？ これらの情報を基に、フレームワークを用いて実現可能な施策を考えていきたいと思います。まずは業界全体の特色を整理し、その中で自社の特色や優位性を理解し、まとめていきます。広い視野で業界を先読みし、市場分析を行うことで他社との差別化を図り、経営会議で報告できるようにしたいです。報告資料には十分なエビデンスを含め、経営層が納得できる内容にしたいと考えています。

数字の変化はなぜ？ 数字の変化の理解には、その構成要素をどのように分解するかによって、要因が見える場合と見えない場合があることを学びました。MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を常に意識しつつ、事実に基づいた正確な分析を心がけ、訓練を進めたいと思います。 保留事項はどう考える？ 特定の層に対する保留の度合いを、新たな区分や詳細な粒度で分析し、要因や傾向を明確にすることを目指しています。これにより、内容によっては保留率を下げたり、不要な確認を省略でき、業務の効率化が図れると考えています。 データ分析はどう進める？ 具体的には、過去5年のデータを集計し、保留理由や契約者の年齢、営業担当者の経験やエリアなどによってグループ分けを行います。さらに、各層の傾向を棒グラフで示し、変化の推移を折れ線で追い、散布図を用いて他の傾向も探っていきます。発見した傾向については、さらに要素を分けたり、分析の範囲を絞るなどの詳細な分析を行う予定です。

3Cと4Pをどう活用する？ 複数の仮説と網羅的な思考を持つことを学ぶことができました。また、市場、競合、自社（3C）、製品、価格、場所、プロモーション（4P）を意識した仮説構築の重要性も理解しました。データの収集方法については、本当に対象者からのデータなのか、アンケートなのか、口頭なのか、数値なのか、きちんと比較するための収集といった意識も重要だと感じました。 売上向上のための分析法は？ 現在、売上が思うように伸びず、分析検証フェーズに入っています。そこで今回学んだ仮説の立て方やデータの取り方を意識しながら、数値を見ていきたいと思います。また、前回のグラフの最適化も考慮に入れつつ、精度の高い分析・検証を行いたいです。 新たな施策提案に必要な視点 さらに、昨年10月から今年6月までの流入数や購入数、広告費などの数値をしっかりと活用し、相関や因果関係を見つけ出し、仮説思考を組み合わせて新しい施策や提案を行いたいと考えています。様々な仮説を一つずつ検証し、網羅的な分析も合わせて行いたいと思います。

分析の流れをどう把握する？ 分析とは、目的、仮説、問い、そしてデータ収集・加工を行うという流れをきちんと把握することが重要だと感じました。また、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつきなどの各因子を鑑みたうえで数値を見ていくことが必要であると理解しました。 代表値の注意点とは？ 何かとすぐに飛びつきがちな代表値の中でも、特に単純平均値には注意が必要です。業務では、サイト流入数や売上など様々な数値を見る機会が多いため、一つの代表値だけでなく、多様な代表値を目的をもって算出したり、散らばりを意識した分析を行いたいと感じました。 データ収集のポイントは？ 日次、週次、月次など期間を定めた上で、数値の意味を考えたデータ収集や分析を行うことが重要です。過去のデータを活用しながら自分なりの仮説を立て、今回学んだフロー（目的→仮説・問い→データ収集→検証）を実施していきたいです。また、インパクト（重み）、ギャップ（差異）、ばらつき（分布）といった視点を意識しながら、数値の意味を考えていきたいと思います。

直感的な解析で本当に大丈夫？ 本講座の学習と総合演習を通じて、"直感的なデータ解析はNG"であることを強く感じました。合計や平均などの一般的な解析手法を反射的に実施してしまう癖があり、それらを実施しただけで"やったつもり"になってしまう場面があることを再認識しました。 ビジネスに繋がる数字とは？ 業務において求められているのは、誰でも分かる当たり前の数字を出すことではなく、ビジネス上の優位性を生む数字です。例えば、競合他社より売り上げを伸ばす、納期や費用を圧縮するといった具体的な目標に直結する数字が求められます。今後は、どのデータをどう活用すればこうした差を生む数字を導き出せるかを整理し、解析業務の棚卸を行いたいと考えています。 データの棚卸しで見直すべき点 具体的には、定型業務の棚卸を実施し、これまで報告してきたデータの有効性を見直す予定です。これまで蓄積してきたデータが、競争上の優位性を生む数字となっているかを評価し、有効であれば継続し、効果がなければ見直しを行い、代替案を提案します。

資料作成の工夫は何を意識する？ 視覚（資料）を使って相手の理解を促進させるには、読み手の立場に立ち、字体やフォント、色や全体のレイアウトなど細部まで考えることが重要です。また、リード文やグラフを用いる際はシンプルかつ強調できるように情報量の足し算と引き算を意識し、内容により適切なグラフを使用することが求められます。 学びを業務にどう活かす？ 社外取引先向けの資料を作成する機会が比較的多いため、次回作成時からこの学びを活用したいと思います。また、社内資料の作成においても社外向けのメリハリを意識することで、今回の学びを自身の業務で活用できるよう訓練したいです。 新しい習慣をどう築く？ これまでは慣れや自分の感覚、作成に充てる時間によって主観的に資料を作成していました。しかし、今後は読み手の読みやすさや印象を意識し、作成の過程でチェックを行いたいと思います。さらに、作成前に全体を考える時間を確保し、修正の時間も考慮することで効率も良くなると思いますので、そういった新しい習慣を作りたいです。

デザイン思考で何が変わる？ 新規事業企画において、デザイン思考を意識して金融業界から観光事業を生み出す取り組みを行いました。具体的なステップとしては、まず①共感の段階で地域の観光資源の発掘やブラッシュアップに着目し、②課題設定では事業規模や投入するリソース、取り組みの意義を整理しました。さらに③発想の段階ではブレーンストーミングを通して同業他社や異業種事例を参考にアイデアを広げ、④試作では実際の観光資源を活用してツアーとして組み立て、インバウンド客の取り込みを狙った高価格帯プランも検討しました。 どのターゲットを設定？ また、観光事業においては国内客か外国客、初回客かリピーターかなど、ターゲットによって施策が大きく変わるため、提供したいサービスの顧客を具体的に設定する重要性を感じました。これらの気づきは上司からのフィードバックを通じて得られ、デザイン思考は個人作業ではなく、チームで概念を共有し、必要ならインタビューやフィードバックを取り入れながら進めるものだと再認識することができました。

利益理解で何が見える？ アカウンティングを学ぶことは、会社の成績表を正しく読む力を養うことだと理解しました。ビジネスは基本的に利益が出ているかが重要です。その利益がどのように構成されているのかを知ることで、自社のビジネス構造を理解することができ、非常に重要だと感じました。 数字から戦略は？ 私は、自部門のサポートメンテナンス費用による収入、人件費、そして利益率を正確に把握するために、この知識を活用したいと思っています。また、解釈した数字を基に、人材採用戦略の策定に役立てたいと考えています。さらに、日本のみならず、海外のサポート部門とのベンチマークを行い、課題となり得る部分の把握とその対策についても検討したいと考えています。 数字をどう解析する？ もし、サポート内のファイナンス担当から実際の数字を入手できるのであれば、それを自分で解析してみたいと思います。また、会社の四半期ごとの決算書も同様に自分で解析し、会社の状態を推測しながら、今後の判断材料として活用したいと考えています。

仮説はどう広がる？ フレームワークの視点を活用することで、仮説の幅を広げることができます。既存のデータを活用する方法と、新たにアンケートなどでデータを収集する方法の二つがあります。まずは自社や公表されているデータから問題を絞り込み、次に知りたいことを軸に必要なデータを集める流れが重要です。 急変時に何を検証？ あるデータが急に増減した場合、時間をかける前にまず仮説を立て、その仮説を裏付けるためにどのデータが必要かを検討しながら分析を開始することが求められます。ひとつのデータに固執せず、同時期の他のデータも合わせて確認することで、多角的な視点が得られるでしょう。 データ整理はどう進む？ 業界では多くの公表データが存在しますが、それぞれのデータに何が含まれているのかを把握できていないケースがしばしばあります。まずは各データの整理を行い、その上で社内に共有し、他部署とも同じ視点で把握するよう努めます。直感や経験に頼るだけでなく、データで検証するという姿勢を社内に広めていくことが大切です。

問題解決の手法を学ぶ 今週は以下のことが学べました。 問題の原因を明らかにする方法として、プロセスを細分化する手法があります。解決策を検討する際には、複数の選択肢を洗い出し、それらの根拠を基に絞り込むことが重要です。また、A/Bテストについても学びました。これはシンプルで運用判断がしやすく、少ないリスクで改善ができるため、さまざまな場面で使用できると感じました。 A/Bテスト活用の予定 A/Bテストは10月に予定している実証実験でも活用する予定です。正しい検証結果を得るために、目的と仮説の明確化をチームで議論しようと思います。また、現状の問題を特定し、「what, where, why, how」の要素に分解して再考する計画です。 実証実験でのデータ取得設計 さらに、実証実験でどのようなデータを取得すべきかをもう一度考え直します。何が分かれば次のフェーズに進めるのかを踏まえた上で、データ取得設計を行います。アンケート設計も、目的を明確にして得たい情報が確実に得られるように構築します。