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分析 ✕ ポイント

に関する学び

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フレームワークの活用に自信が持てるようになった理由は？ これまでも戦略について検討した経験はありましたが、微妙にずれている話をまとめるのが得意ではありませんでした。また、フレームワークについても知識としては持っていましたが、実際に使いこなすことには自信がありませんでした。この講座を通じて、フレームワークを実例として使うイメージがわき、今後の業務に活用できると考えています。 中期計画で考慮すべきポイントは？ これから中期計画を立てるにあたり、考慮すべきポイントをフレームワークに沿って検討し、各項目ごとに抜け漏れがないかをチェックしながら、整合性の取れた計画づくりに取り組んでいきたいと思います。 サプライチェーンの視点をどう活かす？ 地域に関連する方針を固める際には、サプライチェーンの観点も今回初めて加えてみたいと思いました。また、SWOT分析を基に改めて会社の強みを検討し、どの分野で競争優位が得られるかを論理的に検証していきたいと考えています。

PLのポイントを押さえるには？ PL（損益計算書）の仕組みを理解し、各利益間に注目することで、どの部分に費用がかかっているのかを把握できることがわかりました。粗利を上げるためには、提供する価値を明確にし、それに見合う価格設定が重要であることを理解しました。 財務諸表で何が見える？ 自社と競合他社の財務諸表を確認し、どこに費用がかかっているのか、自社と競合との違いを分析するために活用したいと考えています。さらに、異なる業界の会社の財務諸表を通じて、業界ごとの差異を理解することも目指しています。 IR情報で業界特徴を学ぶには？ 自社および競合他社のIR情報を確認し、利益構造にどのような違いがあるのかを把握したいと思っています。また、異業種の会社のIR情報も調査し、業界特有の違いについて学んでいきたいです。そのうえで、自社の課題が見つかった場合、なぜそのような状態になっているのか、そしてどのように改善すれば良いのかを考えていきたいと考えています。

データ分析の視点は？ データを分解して見ることで、見え方が全く異なることに気づきました。数値の動向が感じられるような分解軸を柔軟に設定することで、さまざまな視点から分析が可能になります。 仮説検証のポイントは？ 1つの軸だけでなく、他の軸も検討しながら負荷をかけることで、導き出した仮説の正確性を検証し、その精度を高めるプロセスがとても重要だと感じました。 顧客分析の切り口は？ 実際の顧客分析においても、年代などのパーソナルな情報や興味関心のデータをもとに、何かしらの施策が検討できる可能性があります。流入している顧客層だけでなく、購買している顧客層についても、これまで以上に複数の観点から分解して分析することが大切だと思っています。 最適化の方法は？ 分解する軸をどのように最適化していくかは議論の余地があり、試行錯誤によってアタリをつけていくのが良いと考えています。皆さんはどのように感じられたか、ぜひ意見を聞かせていただけると幸いです。

比較分析で何を見つける？ 「分析とは比較」という言葉が胸に響きました。この気づきは、新しい考え方というより、これまで業務で実践しているはずが、その意識を持たずに進めていたことへの反省です。意識せずに進めていたため、分析手法や精度、スピードにムラがありました。 月次業績評価のポイントは？ 毎月の決算分析において、その月の業績を評価するためには、他の月と比較することが欠かせません。売上が増えたのに利益が減少している場合や、各項目の増減率が一致しない場合などに、その原因を分析する際には、どのように条件付けをすればよいのかをよく考えたいと思います。 効果的な比較の習慣とは？ さらに、前月との比較に加え、今年度の平均や前年同月・前年平均との比較も行う習慣をつけたいと思います。また、益となった特殊要因を将来も続けられるようにし、損となった特殊要因についてはその発生を抑えるため、比較分析で終わらずに対策や方針をしっかりと検討していきたいです。

結果を重視する理由は？ 問題解決にあたっては、要因ではなく結果から考える姿勢が大切であると学びました。また、ロジックツリーを作成する際、MECE（漏れなく、ダブりなく）を意識することの重要性も実感しました。特に、厳密さ自体を目的とせず、第3階層程度で異なる要素を加えても構わないという点は、意外性があり印象に残りました。 メール分析のポイントは？ 顧客向けキャンペーンメールの分析では、属性をMECEに分類することで、有意差のある項目を見つけ出すことが可能となります。これにより、意味のある仮説が立てられ、有意な差を検証できるA/Bテストの実施につながります。 属性戦略はどんな風に？ 今後は、各属性がどのような方法で、どれほどの期間で入手可能かを確認した上で、MECEに分類し、ロジックツリーで整理することが必要だと考えています。このプロセスを通じ、特に注力すべき属性を明確にし、それぞれに応じたメール配信の戦略へと展開していきたいと思います。

学んだ分析は何？ 3C分析、PEST分析、SWOT分析、5フォース分析、バリューチェーンなど、多くのフレームワークを学びました。これらのフレームワークを活用する意義は、検討すべきポイントを漏れなく把握することにあります。各フレームワークは単独で成立しているわけではなく、相互に関連しています。 実務でどう活かす？ これらのフレームワークは、新商品導入やDX推進といったプロジェクトで活用できそうです。どの場面でも、最初に現状を把握することが重要です。また、新しい提案を行う際の資料作成にも役立つと思います。実務でも今回学んだフレームワークを活用していきたいと考えています。 理論は活かせる？ 学んだフレームワークは理論に過ぎませんが、今後のナノ単科で紹介されるであろう事例に当てはめて考えたり、実務で使いながら身につけていきたいです。事例に当てはめる練習を重ねることで、フレームワークを『使える』レベルまで高めていきたいと思います。

分析視点は何が肝心？ 今回の学習では、分析において比較する５つの視点（インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターン）を意識することの重要性を再認識しました。また、平均値として単純平均、加重平均、幾何平均、中央値といった代表値の違いについて学び、特に加重平均と幾何平均が今後の業務で役立ちそうだと感じました。 平均選択のポイントは？ これまで実務では単純平均を使用してきましたが、利益が低下している部分に焦点を当てるためには、加重平均を取り入れることで事業の取捨選択がより明確になると気づきました。加重平均を用いれば、経営陣に現状の課題を整理し、改善提案を行う際に説得力が増すと考えています。 幾何平均はどう見る？ 一方、幾何平均は計算が複雑なため、現状では取り扱いが難しい印象を持ちました。しかし、来年以降の利益率成長率を算出する際に有用な指標となる可能性があり、将来的には利益予測の精度向上に寄与できるのではないかと期待しています。

本当に伝えたいのは？ 自分が相手に何を伝えたいのか、そしてそれが相手にわかりやすく伝わるのかを日頃から十分に意識できていなかったため、多くの場合、伝わっていないことが多かったと感じています。しかし、伝える内容と方法について整理し、理解することができました。 どうまとめるべき？ 分析した結果をパワーポイントにまとめて報告書とするのが私の仕事ですが、まず何を伝えたいのかを考えずにとりあえず作成を始めていたことが問題でした。これからは、何を伝えたいのか、どうしたらそれが伝わるのかを考えた上で、分析も含めて資料を作成していきたいと思います。 何から整理する？ まず、分析が必要な内容を洗い出し、最終的には何を伝えたいのかを整理します。どのような見せ方が相手の関心を引くかを意識して、文章やタイトルをわかりやすく簡潔にすることも重要です。パワーポイントに反映する前に、自分のイメージを書き出して整理する方法を取り入れたいと思います。

分析の本質は何か？ 分析とは、他者との比較に基づいたものであることが重要です。ただデータを平均や中央値で計算するだけではなく、意味のある計算を行わなければなりません。相手に課題や成果をわかりやすく伝えるためには、相手が求めている情報をしっかりと表現することが求められます。 分析の必要性をどう示す？ 分析を始める際には、その必要性を相手や受講者に示すことが重要です。まず現在の状況を把握し、そのうえで必要となる目標や合格ラインとのギャップを明らかにします。これは、会社の目標や業界平均などを基準にすることができます。 成長を示すための視点は？ 他者と比較した際のウィークポイントや、成長を示すような経時的な変化を提示することも大切です。自分自身の経験だけでなく、他者の成功例を活用することで、さらに多くの知識を身につけることができます。これにより、他者にとってわかりやすく、行動変容につながるデータの提示や説明が可能になると考えます。

複数視点って何が肝心？ 修理データの分析では、仮説構築の際に一面的な見方にとらわれず、複数の視点から網羅的に考えることが不可欠です。今回学んだ3C（顧客・自社・競合）や4P（製品・価格・流通・販促）のフレームワークを活用することで、故障原因や改善のポイントを多角的に把握できるようになりました。 故障原因はどう見える？ たとえば、顧客視点では使用環境や年齢層による故障傾向が考えられる一方、自社視点では特定の機種や部品の設計上の課題に着目できます。また、競合視点では他社製品との比較による違いを仮説にすることも可能です。さらに、製品ごとの故障率や価格帯、販売地域ごとの傾向にも注目し、それらを関連付けながら仮説を検証していくことが求められます。 課題解決の鍵は何？ このように、フレームワークを効果的に活用しながら問題解決に取り組むことで、修理データに潜む課題をより具体的かつ明確に把握することができるようになりました。

代表値の強みは？ データ分析において、代表値を確認することで、データ全体の傾向をざっくりと把握できる点は大きなメリットとなります。しかし一方で、平均値などの代表値だけでは、データのばらつきや多様な特徴を十分に理解することはできないというデメリットも存在します。 グラフは何が決め手？ また、データをビジュアル化する際は、どのグラフを用いるかが非常に重要です。各グラフが持つ特徴を活かし、重要なポイントをしっかりと浮き彫りにするものを選ぶことで、情報の伝わり方が大きく変わると感じました。 データ加工はどう進む？ さらに、ウェブから収集したデータを加工する際には、まず代表値で全体の傾向を把握したり、どのグラフを使うのが最適かを再考することが大切だと思います。分析のポイントをしっかりとおさえることで、現状を正しく理解し、データから抽出できるファクトを増やすことができ、その先の施策に具体性を持たせることにつながると実感しています。

問題点発見の方法は？ R&D開発部門のPoCやクロスセル・アップセル立案において、問題点を発見するためにロジックツリーを用いてプロセスを分け、その後にファネル分析を使って視覚的に問題点を可視化することができると感じました。このようにプロセスを独自に設定することで、より具体的な分析が可能になります。 顧客行動はどう見る？ また、マーケティングや製品提案の際にAMTULの観点を取り入れることも有益だと思いました。具体的には、以下のような質問を通じて、顧客が購買に至るプロセスでの課題を見つけ出すことができます。 - 記憶に残るポイントは何か？ - いくらなら試用したいと思うか？ - 本格的な使用に至るための要件は？ - 継続して使用する可能性があるか？ これらの質問を通じて、顧客の意識から忠誠度に至るまでのステップに関する洞察を得ることができ、その結果、より効果的なマーケティング戦略を立てることが可能になるでしょう。