戦略思考入門

論理と感性で描く学びの軌跡

フレームワークは本当に効果的? フレームワークを用いた分析により、検討すべき項目や視点を漏れなく把握でき、高い視座から物事を客観的に捉えることができるため、効率的に打ち手の検討が進むと実感しました。また、自社の強みや競合の状況を把握する必要性はどのフレームワークにおいても共通しており、それぞれの方法が持つ分析の視点の違いを理解することの重要性を感じました。 自部署の役割はどう? 事業部制の中で自部署に求められている役割や、限られた人員・コストの使い方が課題となっていた際、バリューチェーン分析の視点を用いることで、感情に流されがちな部分も論理的に優先順位を明確にでき、納得性の高い判断が導かれると感じました。

データ・アナリティクス入門

基本を磨く!A/B分析の挑戦

A/B分析はどう役立つ? 日常の業務でA/B分析を活用し、基礎の復習ができた姿勢は非常に評価できます。既知の手法を再確認し、業務改善への可能性に目を向けられた点も印象的です。 仮説検証の具体策は? 今後は、実際の業務でA/Bテストを実施する際に、どのような仮説検証を具体的に行うのか、また予期せぬ外れ値やバイアスが発生した場合の対策についても検討すると、より実践的な分析が実現できるでしょう。 成功要因は何だろう? 実証実験を継続し、具体的な成功要因を明確にすることも大切です。普段から使用しているため、改めてその使用方法を見直すことは有意義ですが、現時点では具体的な案は浮かんでいないとのことでした。

アカウンティング入門

P/Lの視点で挑む新規事業

P/Lの基本理解は? WEEK2では、P/Lに関する基本的な知識―営業利益、経常利益、当期純利益の違い―を再確認することができました。提供価値を意識しながら財務諸表を読むことで、売上拡大やコスト削減のために何をすべきか、また何を控えるべきかという点が明確になりました。 新事業P/Lの挑戦は? 具体的には、まず①では新規事業のP/Lを作成し、競合との比較分析を行う手法について学びました。次に②では、事業の提供価値に合わせた売上や利益の仕組みを構築する方法と、コストに関してかけるべき点と見送るべき点の判断基準を理解しました。そして、③では現在検討中の新規事業のP/L作成に挑戦する意欲が高まりました。

データ・アナリティクス入門

分布学習で開く新たな扉

計算方法の意義は? 今週は、データの分布に関する知識を深めることができました。これまで何気なく使っていた計算方法について、その名称や意味を認識しながら理解できたことが大きな収穫でした。平均や中央値などの各指標が持つ特徴や、どのような場面で適用すべきかを意識できるようになり、データの文脈に応じた計算方法の選択ができるようになったと実感しています。 分析の選択肢は? 難しい計算方法や高度な概念が登場したわけではありませんが、分析手段として複数の選択肢を持てたことは大きな前進です。今後、業務の中で分析手法を選ぶ際には、一度立ち止まっていろいろなアプローチを検討してから実行に移していきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

全体像で広がる仮説の世界

仮説はどう考える? 分析にあたっては、まずどのような仮説が考えられるかを整理することが重要だと学びました。もし、思い浮かんだ仮説が誤っている場合でも、一つに固執せず、複数の仮説を検討するために全体像を把握することが大切だと実感しました。 課題解決の進め方は? また、業務で課題が発生した際は、まず全体像を整理して原因となり得る仮説を複数立てます。その上で、各仮説に対応した切り分け方法を検討し、優先順位を付けながら検証を進めます。検証結果が想定と異なる場合は、仮説を見直し、新たな仮説を立て直すことが不可欠です。このプロセスを繰り返すことで、論理的かつ効率的に課題解決を図る姿勢が身につきました。

データ・アナリティクス入門

比較の技術が未来を変える

比較技術はどう? 分析において「比較」という考え方が、どのような状況下でも基本となると強く感じました。評価が難しい内容についても、適切な比較を行えば納得のいく結果が得られる点が興味深く、あらゆるシーンで適切に比較を行う技術を身につけることが今後の課題だと思います。 過去データの活用は? また、スケジュールの計画や見積もり作成時に過去のデータを参考にすることはしていましたが、複数のデータや各プロジェクトの特性を考慮する視点が不足しており、根拠が十分でなかった側面がありました。今後は、複数のプロジェクト実績や見積もりを比較検討することで、より説得力のある提案が行えるよう努めたいと思います。

データ・アナリティクス入門

平均に頼らない賢い分析

手法をどう選ぶ? データの比較にあたっては、平均値だけに頼るのではなく、目的に応じた手法の選択が重要です。例えば、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値といった複数の手法があり、これらの偏りを確認するためには標準偏差を用いてデータのばらつきを把握する必要があります。 評価はどのように見る? 業務への活用例としては、まず営業担当者の知識量や企業戦略の理解度といった数値データの評価に役立つと感じました。また、各営業担当者の活動量を分析する際、どの分析手法が適切かを検討することや、外れ値とされたデータが本当に異常かどうかを論理的に説明するためにも、この手法が利用できると考えています。

クリティカルシンキング入門

具体から抽象へ:自分を変える視点

MECEの切り口は何? MECEの切り口として、まず「部分集合(層に分解)」「要素(変数に分解)」「プロセス」という3パターンが存在します。分析を行う際、具体的な事実や事例に目が行きがちですが、具体から抽象への転換を意識し、上位の概念から候補を検討する習慣を身につけたいと感じました。 分解は十分できた? 現状の分析レポートでは、さまざまな切り口から売上につながる指標の検討がなされているものの、場合によっては十分な分解が行われず、課題が残る場面も何度かありました。定型的な手法が最適な切り口となっているのか、改めてMECEのパターンに落とし込んで検討し直す必要性を感じています。

マーケティング入門

問いと分析が紡ぐ学び

顧客の魅力を探る? 顧客が魅力を感じ、価値を認識して行動に移すためには、多面的な分析と問いを立てる力が不可欠だと感じました。また、顧客は外部だけでなく内部にも存在しており、意思決定や説明責任の面でもマーケティング的な視点が役立つと実感しています。 市場をどう読む? 市場や業界を分析する場合、セグメンテーションやポジショニングの考え方が大いに役立つと学びました。一見関連が薄いテーマも、講座で得たフレームワークを用いることで整理しやすくなり、検討を進めやすいという効果を感じました。 学びをどう活かす? これらの学びを、今後も積極的に活用していきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

仮説で広がる気づきと実践

仮説の大切さは? 仮説を考えることの意義として、従来あまり重視してこなかった「関心」や「問題意識の向上」という視点もあると気づきました。普段は意識されにくい要素ですが、いわゆるカラーバス効果のように、分析を深める過程で新たな発見につながる可能性があると感じました。 業務改善の秘訣は? また、仕事の現場では、ついつい目先の手軽な方法や思いつきで行動してしまいがちですが、フレームワークを活用することで、根本から多角的に問題を検討し、解決の糸口を掴むことができると考えます。仮説を立てて行動することで、結果的に手戻りが少なくなり、業務改善にもつながると実感しています。

データ・アナリティクス入門

地道な実践で磨く分析力

なぜ地道な訓練が必要? 分析方法について振り返りました。実践を重ねる中で、ロジックやパターンを引き出すためには地道な訓練が不可欠だと感じています。また、ロジックやパターンを見える化し、誰でも使いやすい形にまとめたテンプレートの作成も有用ではないかと考えています。 なぜ視点を広げる必要? 業務上、偏った分析が繰り返されているため、俯瞰的な視点を取り入れたアプローチが求められています。この点を踏まえ、異なる2つのパターンで分析を行う方法を検討中です。時間がかかる点には懸念がありますが、自身の提案者としての立場を守るためにも、この試みに取り組む価値があると考えています。

データ・アナリティクス入門

平均だけじゃ見えない数値の物語

平均と標準偏差は何が違う? 普段の業務で平均値はよく目にするものの、標準偏差にはあまり注目していませんでした。しかし、データの比較が分析の基本であると意識する中で、単に単純平均だけで比較するのではなく、その比較自体に意味があるかどうかを検討し、適切な指標を選ぶべきだと考えるようになりました。 背景にある要因を探る? また、私の業界では他エリアでの優れた事例を自地域に取り入れることが一般的です。その際、来客数や平均単価といった数値に注目する場面が多いですが、単なる数値の比較に留まらず、背景にある要因について仮説を立て、深く考察する姿勢が重要だと感じています。
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