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数字 ✕ 意識

に関する学び

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解決のステップは？ 問題解決の4つのステップを意識することで、課題解決に向けた取り組みがより効率的になると感じました。今後は、最も重要なポイントである「Where」を意識して分析に着手していきたいと思います。業務においては、あるべき姿と現状とのギャップを、定量的な指標で示すことが大変有効だと印象に残りました。 総評はどう考える？ 総評として、問題解決のステップを意識し、効率的なアプローチを追求する姿勢は素晴らしいと感じます。また、定量的な分析の重要性を理解している点も非常に大切だと思います。今後は、具体例を交えた検証により、さらに深い理解が得られるでしょう。 手法とデータは？ さらに思考を深めるための問いとして、以下の点を考えてみてください。 ・問題の「Where」を意識する際、具体的にはどのような手法を用いる予定ですか？ ・業務での定量的分析を強化するために、どのようなデータが必要だと考えますか？ 今回学んだポイントを、実務に具体的にどのように応用するかもじっくり考えてみてほしいと思います。頑張ってください。 理想と現実は？ また、「あるべき姿」と「現状」のギャップについては、①正しい状態に戻すための問題解決と、②ありたい姿に到達するための問題解決があると認識しました。たとえば、以下のようなケースが想定されます. ・売上販売目標の場合 　→ 100％達成に届かない状況と、120％達成を目指す状況がある ・製品シェアの内訳の場合 　→ シェア80％を目指す場合と、シェア100％を目指す場合がある ・KPI Activityの場合 　→ 会社の指標を順守する場合と、それを大きく上回る目標を設定する場合がある 比較で見極める？ さらに、分析にあたっては「分析とは比較なり」という考え方も大切です。具体的には、社内の数字の良い組織や競合他社と比較することで、現状とあるべき姿を明確にすることが重要です. また、あるべき姿と現状は、定性的な情報だけでなく、定量的な情報としても示すことが重要です。定性情報を定量化するために、数値によるスコア化（たとえば0、1、3など）を統一した条件で設定する手法も有効だと感じました。

代表値は何を示す？ データ分析においては、代表値や標準偏差といった基本指標を正しく理解し活用することが大変重要です。代表値には単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、分析の目的に合わせた使い分けによって、より正確に傾向を読み取ることが可能となります。なお、実際の業務では最頻値を確認する場面もあるため、必要に応じて取り入れることが望ましいです。 集約手法の選び方は？ また、データの集約方法にはさまざまな手法が存在し、誤った方法を用いると解釈や意思決定にズレが生じる可能性があります。そのため、常に目的に合ったアプローチを意識し、適切な手法を選択することが重要です。さらに、データのビジュアル化では、表現方法を工夫することで数字だけでは気づきにくい傾向を視覚的に捉えることができるため、状況に応じた最適な手法の選択が求められます。 ダッシュボードはどう使う？ 施策の効果検証や日々の数値を確認するためのダッシュボードの作成・管理は、私の業務において大変重要な役割を担っています。これまでも代表値の使い分けやデータのビジュアル化について意識してきましたが、今回の学習を通じて基礎部分を再確認することができ、より適切な方法を用いる必要性を実感しました。特に、ダッシュボードは自分だけでなくチームのメンバーも活用するため、見せ方や解釈しやすさに細心の注意を払っています。 新たな平均法は？ これまであまり使用してこなかった加重平均や幾何平均についても、現在扱っているデータに適用できる場面を意識的に探していきたいと考えています。既存のデータを例に、新たな視点での分析に取り組むことで、今まで見逃していた傾向やパターンを見出せる可能性があるため、さまざまな集約方法を試し、状況に合わせた最適な手法を選択できるよう努力したいと思います。 グラフ表現の意味は？ ビジュアル化に関しては、単にグラフを選ぶのではなく、なぜその形式が適切なのかという明確な意図を持って活用することが大切です。さらに、同じ種類のグラフであっても、表示する項目数や内容によって可読性や伝達力が大きく変化するため、見せ方の工夫や調整にも十分な注意を払っています。

どんな姿勢を学んだ？ 今日の講義では、「ありたい姿」と「あるべき姿」という言葉について学び、これまで抱いていた違和感が解消されるとともに、それぞれの考え方の意味合いを深く理解することができました。従来は「あるべき姿」が義務感に基づいてマイナスな感情を呼び起こすのに対し、「ありたい姿」は前向きでプラスの感情を生み出すと感じていましたが、講義ではどちらも問題解決につながる点が強調されました。具体的には、あるべき姿はマイナス視点から目標に対処する解決策であり、ありたい姿は現状を肯定する0視点からの解決策であるという考え方でした。 数値が示す意味は？ また、目標と現在の間に生じるギャップを数値化することの重要性にも気づかされました。今回の事例では、売上にギャップが見られたことから、目標そのものがどれほど精緻に設定され、何のために存在するのかを問い直す必要性を実感しました。数字による分析を通じ、抽象的に捉えがちな現状を具体的に把握する手法が、分かりやすい課題伝達につながると感じています。 問題をどう具体化？ さらに、ロジックツリーを活用して問題を具体化し、各変数を特定するプロセスの重要性も学びました。これまで漠然と理解していた内容を明確に分解し、比較検討することで最終的な解決策を導くための土台が整うと実感しました。実際の分析は、具体化・分類・比較を意識することで効果的に進められることが分かりました。 顧客への提案は？ お客様の問題解決に向けた提案においては、彼らが目指す姿勢が「ありたい」か「あるべき」かを正確に把握しながら対話することが大切であると感じました。企業の場合、あるべき姿の実現は緊急度や優先度が高く、迅速な対応が求められる一方で、ありたい姿の実現は長期間にわたる質の高い取り組みが必要な場合が多いです。そのため、状況に応じたアプローチの使い分けが鍵となります。 戦略の視点は？ 最後に、営業戦略を策定する際の分析の切り口についても考えさせられました。企業規模や自社シェア、業界内での立ち位置といった観点から仮説を立て、良い切り口と悪い切り口の違いを見極める方法について、今後さらに検討していきたいと思います。

情報を分解する重要性は？ 情報を分解することによって、情報の解像度が向上します。データを加工するときには、以下の点に注意すると良いです。 まず、与えられた表をそのまま見るのではなく、全体を把握するために自分で欄を増やす工夫をしましょう。さらに、絶対値だけでなく相対値も見ることが重要です（比率に注目する）。数字はグラフにできると、その情報の威力が増します。「眼に仕事をさせる」ことがポイントです。 データの区切り方で何が変わる？ データをどのように区切るかによって、解釈が変わってきます。刻み幅によって、分布の見え方が変わるため、どのような分け方が良いかをいくつか試行錯誤する習慣を身につけることが大切です。どのくらいの刻み幅にすれば良いかだけでなく、どのように区切ると意味を持つかを仮説として考えることが重要です。また、分解の際には多様な切り口を考えてみることが必要です。ある切り口では特徴的な傾向が見えなくても、別の切り口では見えることがあるため、複数の切り口で分解してみることが有益です。 まずは「全体」を定義することが重要です。 セミナー結果の詳細分析法は？ セミナーや研修の参加者アンケートの結果を分析する際には、表面的な結果だけではなく、"when"、"who"、"how"など、多くの切り口から分解して内訳をしっかり確認します。2つ目、3つ目の傾向がないか意識しながらデータ分析を行うことが求められます。 業務報告はどう改善すべき？ 月次の業務報告作成の際には、集計したデータをグラフ化し、表の状態では見えなかった傾向がないかを確認するようにします。データをどこで区切るか、どのように切ると意味を持つ切り方になるかを仮説立てて試してみることが大切です。 今年度のセミナー内容を企画・提案する際には、過去数年分のテーマと参加者アンケート結果を比較して、どのようなテーマがどの属性の参加者に反応が良いのかを分析します。その結果をもとに、今年度の企画案を作成します。また、業務報告を作成する際には、これまで毎月固定の項目の傾向分析・報告だけを行っていましたが、次月以降は新たな切り口での分析を1つ以上追加して報告する予定です。

PL読み解きの重要性は？ PLを読む際には、単に数字を確認するだけでなく、顧客価値を意識して読み解くことの重要性を学びました。顧客が何を価値と感じ、どのように満足しているかを理解することで、PLに現れる収益やコストの背景を深く捉えられるようになると感じました。さらに、顧客価値に基づく経営戦略を軸に、PLがその方針を反映しているか確認し、必要であれば経営の立て直しを図ることの重要性も学びました。数字を追うだけでなく、それが顧客や市場にどのように影響を与えているかを洞察する力の大切さを実感しました。 医療現場のPL分析方法は？ 医療現場では、患者や地域社会にとっての「顧客価値」を軸に考えることが、医療サービスの質向上や経営改善に直結します。この視点を活かし、病院の損益計算書（PL）を分析する際、非財務的な指標、例えば患者満足度や地域貢献度を念頭に置きながら、収益やコストの構造を見直したいと考えています。新たな診療サービスの導入や地域連携の強化など、患者価値を高める取り組みを財務データと結びつけ、現場の改善や経営戦略の立案に活用したいです。 改善施策のモニタリング方法は？ 具体的な取り組みとして、まず現場のニーズと顧客価値の明確化を図ります。患者満足度調査やアンケートを通じて、患者が求める価値やサービスの改善点を把握し、職員へのヒアリングを通じて、現場の課題と患者にとっての価値を共有します。次に、PLデータの分析基盤を構築し、医療サービスごとの収益とコストを分解・可視化する仕組みを整備します。 また、施策の有効性を評価するため、定期的に改善策が患者満足度や稼働率、収益にどう影響しているかをモニタリングします。さらに、顧客価値とPLを連動させる重要性を職員に教育し、データに基づく現場での行動を促進する場を設けます。成功事例を共有し、他の職員にも実践を促し、継続的改善とPDCAサイクルを回します。 成果の再確認と改善策の検討は？ 最後に、定期的に患者満足度とPLのデータを見直し、効果が不十分な部分には新たな改善策を検討します。必要に応じて外部の専門家の意見や他病院の事例を参考にしながら、行動計画を更新します。

財務はどう活かす？ 本日の学習では、財務数値を単なる数字として覚えるのではなく、ビジネスモデルやオペレーション、経営判断と結びつけて考える視点が深まりました。 丸亀製麺の分析は？ Gailの問５に取り組む中で、丸亀製麺を題材に、店舗設備、原材料、人件費、メニュー開発、立地など、企業活動の各要素に着目して分析する練習ができました。それぞれの活動にどの程度のコストがかかり、その補填にどのような資金調達が必要なのかを構造的に考えることで、PL・BS・CFが企業の動きを反映した仕組みとして理解できるようになりました。 分析フレームワークは？ また、企業を分析するための有効な思考フレームワークも身につけることができました。特に以下の点が印象に残りました。 ■バリューチェーン 　企業の業務を活動単位に分解し、どこでコストが発生しているのかを整理する手法。 ■コスト構造（固定費 × 変動費） 　各費用が重いのか軽いのかを判断するための基準となる。 ■軽資産モデル vs 重資産モデル（BSの視点） 　企業のリスク構造、競争力、そして資金調達の方針の違いを読み解くための視点。 フレーム連携の効果は？ これらのフレームワークを組み合わせることで、たとえば、丸亀製麺と他の類似企業との違いや、先日の例であるANAとZOZOの資産構造の違いを財務視点で比較する力が養われました。総じて、企業活動からコスト構造、そして財務数値へとつながる流れを考え、分析フレームワークを活用して整理する技術が大きな学びとなりました。 今後の実践はどう？ 今後は、今回学んだ「ビジネスモデル → コスト構造 → 財務数値」のつながりを、研修設計やクライアントへの提案に積極的に取り入れていきたいと考えています。さらに、人事・組織の施策がPLやBSに与える影響を説明できるよう、説得力を高めるために、以下の3点を実践する所存です。 ①事例企業を分析する際に、まず活動をバリューチェーンで分解する習慣をつける。 ②固定費と変動費の構造を意識して見る。 ③軽資産／重資産モデルの違いを踏まえ、企業の強みとリスクを整理する。

シンプルさと表現工夫のバランスは？ 伝わりやすいスライドを作成するために、私が印象に残ったのは以下の二点です。 まず、装飾しすぎないこと。そして、細部まで表現を工夫できることです。一見するとこれらのポイントは相反するように思えるかもしれませんが、何を伝えたいのかメッセージをシンプルにすることで両立できると感じました。メッセージが複数あると、その中のスライドで示す内容が増え、何が伝えたいのか見えにくくなってしまいます。また、目的とそぐわない内容が含まれると、その労力が無駄になってしまいます。そのため、今回の内容を実行する前に、全体のスライド構成の検討や「誰に・何を伝えると、資料の目的を果たせるのか」を考えることが重要だと感じました。 読んでもらえる書き方のポイント 次に、「ビジネスライティング」に関しての学びです。私は「読んでもらえる」という視点を意識できていませんでした。読んでもらうためには以下のポイントが重要でした。 - アイキャッチをおくこと - 文の堅さ・柔らかさを相手に合わせること - 体裁を整えること 特に最初のアイキャッチは、相手が何を言ったら興味を持ってくれるのかを考える必要があり、難しいと感じました。 説得力のある資料作成の手順 関係者を説得するための資料作成においても、以下の手順を意識することが大切です。 - 何を伝えるべきか - どんな数字があるとよいのか - それを表すグラフ・表はどんなものか - 読み手に情報を探させていないか（配置、色、装飾のチェック） また、依頼メールに関しても、誰向けなのか、何を読んでほしいのかを意識することが大事です。 過去資料の振り返りと今後の活用法 現在、育児休暇中であるため資料を作るシーンが少ないのですが、過去資料についての振り返りを行いました。具体的には、以下の点を見直しました。 - 誰に何を伝えたかったか - メッセージ内容は明確だったか - そのメッセージを表すグラフ・表は適正だったか（種類、色、配置など） - 興味を引き付けるためにどう工夫できたか 以上の学びを元に、今後の資料作成に活かしていきたいと思います。

学びの振り返りをどう活かす？ これまで学んだ内容を振り返ってみると、まだまだ身についていないことが多いと感じました。また、ライブ授業で他の受講者たちが積極的に発言している姿を見て、自分も講座修了後に学んだことを振り返って、しっかりと実践していこうという意識が強まりました。 問いを意識する重要性とは？ 人間は考えやすいことや考えたいことを考えてしまう癖があります。自分の考えをチェックするもう一人の自分を育てることが大切だと、Week1の講義で強く印象に残りました。しかし、まだ経験や思いつきで考えてしまうことが多いと感じています。また最近、部内でのある問題に対する認識がずれていることに気づきました。この経験から、問いの形で問題を特定し、問いを意識し続けること、そして問いを共有することの重要性を改めて感じました。 コミュニケーションをどう改善するか？ 長い間同じ会社や部署にいるため、相手も自分と同じ認識を持っているだろうと決めつけて話してしまうことが多いです。これからは省略せず、相手の立場に立って話すよう心掛けたいと思います。また、思いつきや自分の経験から判断してしまうことが多いため、結論を出す前に本当にその結論で良いのかを深堀りすることも意識していきます。 プロセス共有の大切さとは？ 部内で検討の機会が多いため、「イシューを問いの形で特定する」、「意識し続ける（途中でずれていないか確認する）」、「検討メンバーで共有する」というプロセスを実施したいです。業務分析をする際には、データをただの数字として見るのではなく、細かく分解して検討するように心掛けます。また、日々のメールやプレゼンはなんとなくで作らず、相手に読んでもらえるように、情報を探させない、明確に意図が伝わるよう意識して作成します。 継続的な学びの習慣をどう築く？ まずは、本講座で学んだことを自分の言葉でまとめ、定期的に確認する習慣をつけることから始めたいと思います。学びを自分のものにするためには反復トレーニングが必要で、一時的に業務スピードが落ちるかもしれませんが、あきらめずに実践していきたいと思います。

解像度の高い情報化方法は？ 単なる数値データを解像度高く意味のある情報にするための方法について考えました。まず、データの加工では、比率を見たり加算したりとひと手間加えることで、情報を活用できる状態にします。また、グラフ化することで、数字では見えづらかった傾向を視覚化し、理解を深めることができます。 データ分解のポイントは？ データの分け方については、グラフ化した後にどの粒度で分けるかが重要です。機械的に分けるのではなく、仮説を持って複数のパターンを試行錯誤することで、有意義なデータを導き出すことができると考えています。分解のポイントとしては、事柄を「いつ、誰が、どのように」といった複数の視点から見ることが重要です。分解した結果、傾向が見えない場合でも、その視点では傾向が見られないという意義のある結果になります。さまざまな切り口で分解し、一度立ち止まって本当に正しいのかを考えることも大切です。 MECEに基づく問題解決とは？ 問題解決のステップを踏む上では、MECE（モレなく、ダブりなく）を意識します。MECEの切り口には、全体を定義して部分に分ける層別分解、事象を変数で分ける変数分解、ある事象に至るプロセスで分けるプロセス分解などがあります。これにより、モレなく網羅的な分析が可能になります。 フィードバックの重要性 最後に、物事をMECEを軸に分解して考える際、考え方の偏りによってモレなくという部分が満たせなくなることがあるため、自身の考えの癖を常に意識し、他者からのフィードバックを受けて手法の精度を高める必要があります。また、分析結果が仮定と近い場合でも、すぐに結論付けず、一歩踏み止まって再考する習慣を大切にしたいと考えます。 システム運用の問題予防はどうする？ システム運用における問題予防の観点では、膨大な数値データの中から意味を見つけ出し、データを扱う方法を変えていくことが重要です。H/W、M/W、NWの性能レポートや監視ツールのデータから、予防保守という視点で今後起こり得る問題の傾向を掴むようにデータを活用していきたいと思います。

分解という手法を学ぶ 与えられたデータをどのように活用するか、数字を味方にする「分解」という手法を学びました。情報を鵜吞みにするのではなく、手を動かしグラフ化するなどの簡単な工夫で、新たな分析・類推の元となることを再認識できました。 分解のポイントとは？ 分解の方法にはいくつかのポイントがあります。基本として、MECE（モレなく、ダブりなく）を目指すこと。そして全体の範囲を明確に定義することで、精度が増すと感じました。層別分解（例：年代別）、変数分解（例：売上＝単価×個数、どこが増減したか）、プロセス分解（例：入店⇒退店のプロセスで分ける）などの手法が紹介されましたが、感覚ではなく一つ一つ丁寧に試行錯誤することで、結果に繋がる可能性が広がります。仮に結果が出なかったとしても、その切り口に変化がないという情報が成果としてあり、失敗ではないと認識を新たに持つことができました。 MECEと分解方法の実務応用 業務上、様々な数値を取り扱う機会があります。新規業務のフロー作成時や集計業務、既存のルーティン業務に関しても、MECEや分解方法を意識することで、データの抽出方法が変わると感じました。 ミーティングでの分解活用法 新規業務フローのデータや数値取り纏め方法をMECE、分解方法を意識しながら切り口に変化をつけて分解を繰り返し、現状気付けていない数値の傾向や改善策を用意し、関係各署に意見具申していきます。ミーティングの機会も多いため、事前に議題を確認し自身の提案パートに関してはMECE・分解方法を意識し、他に懸念材料や他の提案方法がないかを模索する癖をつけます。 ルーティン化するための工夫 癖付けを具体的に行うため、項目ごとに分解方法をルーティン化します。まず全体の範囲を定義し、5W1Hで問題点を明文化し、分解方法と切り口を選定、MECEを意識して内容を再確認します。これを最低2往復行います。 方法の変化と学習の進捗 最適解とは思いませんが、反復トレーニングの一環として上記手法を学習期間中に実施し、途中で方法も変えていく予定です。

分解ってどう使う？ データ分析を行う際、「分解」の重要性とその手法について新たな知識を得ることができました。単に数字を切りの良いポイントで区切るのではなく、まず全体を適切に定義し、必要な情報を明確にした上で、どこで分解すれば全体像が把握できるのかを試行錯誤することが重要であると演習を通して理解しました。 数字の見える化ってどう？ さらに、数字をグラフ化して視覚的に表現したり、比率に変換して加工することで、数字だけでは発見しづらかった情報が明らかになることを学びました。分析の初めには、全体を定義して目的を設定し、MECEを意識しながら抜け漏れなく分析を進めることが、業務の効率的な進行に寄与することを認識しました。どのような結果になっても、価値や発見があり、それらはすべて自らの成長に繋がるものだと考え、ポイントを押さえて思考を続けていきたいです。 目的設定ってどうする？ 売上やWebページのアクセス数を分析する際に、今までは表面的な数字を追うだけで、原因や改善点が明確になりませんでした。しかし、まず全体を定義して目的の方向性を決めることから始め、MECEを活用しながら漏れや重複を避けつつ課題を分解して解決を図りたいと考えています。分解後には、グラフや比率といったさまざまな視覚化方法を用いて、最適な分析手法を見つけ出し、短期・中期・長期目標の達成に必要なアプローチを定期的に戦略的に見直していきたいと思います。 毎月どうチェックする？ 売上やWebページのアクセス数の分析を日々確認し、毎月、前月との比較を行いレポートを作成したいと考えています。基本的には、最初に決めたMECEを活用した分解で分析を進めていきますが、毎月自身の分析方法で問題が解決できているかを見直し、分類についても考え続けたいです。 PDCAをどう進める？ 単一の仮説ではなく、2～3つの仮説を立て、その中から最も信頼性があり改善しやすいものを選び、行動に移していきます。2週間から1ヶ月試行し、うまくいかない場合は次の仮説で改善するというPDCAサイクルを実行していきたいと思います。

分かるってどう感じる？ 「分かる」という言葉は、物事を分けることで理解に近づく手段として捉えられると感じました。実際の語源は分かりませんが、納得感があり、たとえ分解しても答えが出なくても「わからない」ことが認識できるのは、前進であり失敗ではないという点に励まされました。結局、分解するかどうかに迷う必要はない、まずは行動することが大切だと理解しました。 大人客減少の理由は？ また、ある分析ツールを通じて、個人客と大人の客数の減少が一致した際に、大人の個人客の減少が原因だという仮説が、疑問を持たずに受け入れられる可能性に気付かされました。このような現象を見過ごさないためにも、分析の際は常に「本当にそうなのか？」と問いかける姿勢が必要であると実感しました。この経験から、自分の思考のクセを見直すと同時に、第２の自分を育てる意識が生まれました。 議論で何を疑う？ 今週は、数字を扱う中でも特にクリティカルな思考法を学びました。会議や日常の分析現場では、相手の議論の前提部分まで掘り下げ、常に「本当にそうなのか？」と疑問を呈することを意識しようと思います。会議で発言する際も、自分が第２の自分として疑問を持ち込みながら議論を進めるのは、非常に意義深いと感じました。 数字の動向は？ 私は金融業界で働いており、日々数字と向き合いながら、なぜこのような動きになるのか、算出根拠や定義がどうなっているのかを考えています。毎週の会議では、提示された数字から自分なりの仮説を立て、皆で議論を深めるとともに、再発防止策についても意見を出し合っています。 解釈は正しい？ 今回の学びは、分析や仮説構築の際の基本的な態度、つまり「本当にその解釈でよいのか？」と自問することの重要性を改めて認識するきっかけとなりました。これからも疑問を持ち続け、分析を分解しながら第２の自分の視点で仮説を立てることを実践していきたいと考えています。 話し合いで解決？ 分析で行き詰まったと感じたときは、自分の考えを数人に投げかけて対話することで、新たな気づきや視点が得られることが多いです。