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重要 ✕ データ

に関する学び

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B/Sの読解スキルをどう活かす？ B/Sから会社のビジネスが読み取れるとともに、それがどのように数値として現れるかを学べました。特に重要だと感じたのは、その会社のイメージを持ちながら読み取ることの大切さです。また、B/Sを「5つのブロックに分けてみる」という読み方をすることで、考え方が散らかることなく確認できることが分かりました。 どの視点でB/Sを読むべきか？ 会社ごとにB/Sの現れ方は異なりますが、「全体像を掴む」、「お金を有効に活用しているか」、「倒産のリスクは高いのか」という視点はどの会社にも当てはまるため、これからもその視点で確認していきたいと思います。 倒産リスクをどうキャッチする？ 自分の仕事での活用の前に、まだ正しく読めているか不安が残るため、まずはウェブから拾える情報を基にB/Sを読んでみようと思います。その理解が正しいことを確認したら、自社に関連する情報を入手し、自分の見解を加えてデータとして保管し、社内関係部門と共有したいと考えています。主な目的は取引先の倒産リスクを早期にキャッチすることです。 カネ研動画で理解を深める？ B/Sについてはまだ学びが必要だと感じているため、動画を再度確認して理解を深めるつもりです。特にカネ研の動画が分かりやすいので、これを主に利用して確認します。さらに、ウェブから得た情報を読み、自分なりの見解を持ち、その見解も含めて正しいかどうかを社内の専門部門に協力してもらいながら理解度をチェックします。

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。

問題解決の狙いは？ 問題の所在を明らかにするためには、セグメンテーションや条件分けが重要です。まずは層別分解に取り組み、プロセスのどこに弱点があるかを見極めることが求められます。こうすることで、解決策が散漫にならず、問題の本質にフォーカスできます。 仮説はどう洗い出す？ 仮説の洗い出しは容易ではなく、思いついたことをそのまま書き連ねても網羅性が得られにくいという課題があります。そこで、まずは核となるアイデアを抽出し、それを一般化したうえで再び具体的な形に落とし込む方法が有効です。さらに、対となるカテゴリも設定することで、フレームワークを活用した仮説の構築が可能になります。 データ活用はどう進む？ また、「データドリブン経営」の推進に向けては、必要な検討やデータ収集、分析、結果の共有が事業改善の鍵となります。基礎的な経営結果データを効率的に可視化し、顧客タッチ数などの経営結果を動かすドライバデータを補足することが大切です。これにより、どのような意思決定を行うか、またそれに必要なデータが何かを明確にすることが可能になります。 売上分析のポイントは？ さらに、売上分析環境の構築にも注力する必要があります。たとえば、PowerBIを活用すれば、各メンバーが見たい切り口でデータを分析できる環境を整備できます。具体的には、商談数、顧客タッチ数、提案数、商談期間などのデータを取得し、可視化することで、より精度の高い意思決定を支える基盤が構築されます。

数字分析で見落としはないか？ 数字の分析を行う際には、単なる表面的な数字だけでなく、グラフ化することで視覚的に見やすくし、相手にも理解しやすくすることが重要です。さらに、グラフに1列追加することによって異なる結論を導き出すことができ、元のデータを再度検討することで、最初には見えなかった答えを見つけることも可能です。 事業計画に欠かせない視点とは？ 分析においては、一つの傾向だけに満足せず、「本当にそうか」と自分に問いかける姿勢が大切です。特に事業計画を作成する際や収支計算、次年度予算に関しては、与えられた数字のみではなく、その背景をしっかりと分析して考えるように心がけたいと思います。また、プログラムに関連する学生や教員からのアンケートやフィードバックを受け取ったときも、それらをグラフ化して数値として表すだけでは不十分で、分類方法の再検討が必要です。 MECEをどう活用する？ MECE（漏れなくダブりなく）を活用して、物事の意思決定において多角的に物事を分析することを心がけています。特に、MECEのプロセス分解を活用し、現在直面している意思決定を論理的に説明し、相手に納得してもらえるように取り組む予定です。 多様な視点で思考を深めるには？ 自分の思考の傾向を理解し、常に多様な視点を意識した上で、一つの答えに満足しないように努めていきます。業務の中で特に事業計画の作成や収支計算の際には、これらの分析手法を積極的に活用していきたいと思います。

グラフを使う重要性とは？ 数字データを扱う際には、以下の点に着目すべきと感じました。 まず最初に、グラフを使う選択肢を常に考えることが重要です。さらに、見えている数字だけで判断してはならないという点も大切です。また、一般的なデータの切り方が必ずしも正しいとは限らないことにも注意が必要です。 データ分解で深掘りする方法 データの分解では、当初出た傾向とは異なる結果が見える場合があるので、さらに深く分解することが求められます。その際、MECEを意識し、特にモレがないようにすることが重要だと思います。また、層別、変数、プロセスを使い分けることも必要です。 運用設計で注意すべき点 運用設計を行う際には、利害関係者がMECEでモレがないかを確認することが必要です。新規事業のフロー構築において、全体をプロセスで分解し、必要なツールを作成していますが、再度プロセスを確認し、より正確なものに仕上げていくことも大事です。 サマリーデータはどう見せる？ クライアント提出用のサマリーデータに関しては、見せ方を工夫し、ニーズに応えた数字を提出することが求められます。そして、時間的なロスが生まれるかもしれませんが、一度作成したものを一日寝かせてから再度検証することを意図的に実施するべきです。 急ぎの案件での分析 急ぎの案件では、得たい数字が出た時点で分析を完結してしまうケースがあるため、これ以上分解できないかにこだわって現状把握を進めることが重要だと考えます。

体系的な解決策は？ 問題解決には、場当たり的な発想ではなく、体系立てたステップが必要です。思いつきの解決策は再現性に欠け、結果を運任せにしてしまう危険性が高いと感じます。 理想設定に注意？ また、あるべき姿を安易に設定することにも注意が必要です。設定された理想像が必ずしも正常あるいは最適であるとは限らず、前提条件や構造を十分に検討せずに理想を置くと、誤った方向に問題解決が進む可能性があります。そのため、現状とあるべき姿を定量的に定義し、比較することが重要だと思います。 切り分けの疑問点？ さらに、what/Whereの切り分けや層別分解、変数分解といったフレームワークを使用する場合も、その切り口が曖昧でMECEが十分でなければ、誤ったwhatやHowに綱がり、問題解決の本質から遠ざかる恐れがあります。 感度向上はどう？ 感度の高い切り口を設定するには、フレームワークを形式的に使用するのではなく、日常的に構造を理解し、考える地道な訓練が必要だと実感しました。 戦略的拡大の鍵？ 例えば、サービスの対象を、これまで好調に推移している既存の顧客層から未開拓の顧客層へ拡大する際には、現状とあるべき姿を定量化し、売上構造を変数分解、顧客属性やニーズを層別分解する手法を活用します。整理したデータをもとに、what/Where、what/Howのステップに沿って、効果的かつ再現性のある施策を決定することが求められます。 「感度の良い切り口のコツ」

マーケティングの本質は？ マーケティングには一つの決まった定義があるわけではなく、概念自体が多様です。しかし、存在するフレームワークを活用し、ターゲットにどのような価値を伝えるかを明確にすることが重要です。自社商品の魅力をしっかりと顧客に伝えることで、顧客がその魅力に引き込まれることが目指されています。 ターゲットは合っていますか？ また、ターゲットと商品展開（つまり提案する価値）が整合しているかを慎重に考える必要があります。例えば、20代や30代の女性をターゲットにしている場合、新商品や広告、プロモーションが本当にその層に響く内容となっているかを見直し、市場調査や暮らし方の分析を通して顧客目線に立った提案が求められます。 共有認識はありますか？ そのため、事業部のコンセプトを再確認し、①ターゲットと②提案する価値という軸を全社員で共有し、明確な方向性を言語化することが必要です。こうした共通認識をもとに、顧客に求められる商品や企業としてのプロモーション戦略をマーケティング理論に基づいて提案していくべきです。 データ活用はどうする？ さらに、ターゲット顧客に価値を伝える際には、どのようなデータを活用すれば効果的か、またどのフレームワークが有効かという判断に迷いが生じることも現状の課題です。そこで、良い経験や失敗経験を他のメンバーと共有し、議題として議論することで、より効果的なマーケティング戦略の構築を目指したいと考えています。

どうして問いは大切？ 問いの重要性について学び、業務における本質的な課題解決のためには、まず正しい問いを設定することが肝要だと実感しました。 どうやって本質へ迫る？ まず、単に思いつきで考えを始めるのではなく、本質に迫る問いから出発する必要があります。思考の過程で方向性がずれることを防ぐため、常に問いを意識し続け、また、仲間とその問いを共有することで、組織全体で同じ方向を向いて仕事を進めることができると感じました。 どうして問いは難しい？ 一方で、適切な問いを立てるのは容易ではありません。表面的な問題にとどまりがちであるため、問題の根本原因を捉え、具体的な課題を特定するには、実践を重ねながらトレーニングを行うしかないと痛感しました。 どう実践で生かす？ 今回の学びはすべての業務に活かすべき重要な視点であり、試行を重ねることで意識の定着を図ることが求められます。特に、次年度以降の事業計画を策定する際には、これまでの短絡的な思考を改め、データに基づき現状を正確に把握すること、そして根本的な課題の特定と問いの設定を徹底したいと考えています。 みんなでどう進める？ また、複数人で進めるプロジェクトの統括時には、方向性のずれを防ぐためにも、自身が明確な問いを定め、メンバーと共有していくことが不可欠です。こうした取り組みにより、さまざまな視点をプロジェクトに反映できる体制を築き、より効果的な成果を得られると期待しています。

目標は見えてる？ 明確なゴール設定から始まり、現状とのギャップを分析し、そのギャップを埋めるための戦術―つまり、課題抽出とその解決策の策定―が重要であることを改めて認識しました。また、実行することとしないことをはっきりさせることも大切だと感じました。 戦略はどう進む？ さらに、自社のビジネス戦略をブラッシュアップするため、学んだフレームワークを活用して、ビジネスインパクトを強化するアイデアを生み出すとともに、これまであまり議論されてこなかった将来の機会やリスクについてのインプットを行いました。これにより、自身の担当領域における中長期戦略の立案が一層具体性を増すこととなりました。 手順は具体的？ 現在策定中の2025～2030年の人事戦略においては、以下の手順で戦略を完成させる予定です。まず、既に設定されたゴールをより明確に定義します。次に、そのゴールを達成するために必要な要素を具体的に列挙します。その中で、既に持っている強みと、今まだ不足している機会や弱みをファクトベースのデータ分析により整理します。そして、得られた情報からビジネスインパクトの大きい1～2の領域を選定し、それ以外のものは除外します。選んだ領域に関しては、その裏にある理由やギャップの本質的な課題を徹底的に分析し、解決策を策定します。 合意は取れてる？ 最終的には、上司や同僚に戦略ドラフトを提示して議論を重ね、合意形成を図ることで、実効性のある戦略の実現を目指します。

目標設定の極意は？ まず、結論のイメージを明確に持ちながら取り組むことの大切さを実感しました。一度目標を定めることで、問題がどこにあるのかを細分化し、解決に向けた要素を順序立てて洗い出すことができると感じています。また、単に分析するだけでなく、考え得る原因を幅広く仮説として立て、実際に検証するプロセスが非常に有効だと考えています。 データ収集の工夫は？ 次に、データ収集の段階ではアウトプットとなる最終形を念頭に置き、必要なデータが不足している場合は柔軟に追加を行うことが重要だと思いました。集めたデータに対しては、有用な情報を引き出せるようどのように加工するかを常に考える姿勢が、最終的な成果に大きく寄与すると実感しています。 進捗管理の秘訣は？ また、プロジェクトの進捗管理においては、月次レポートの形式や要素を特定する際に、学んだ知識を活用しながら、問題点の洗い出しや原因分析を進めたいと考えています。プロジェクトごとに必要な情報を細分化し、検証することで、より的確な進捗管理が実現できると思います。さらに、可能性のある原因については一つに絞らず、複数の仮説を立てながら網羅的に検討することが効果的だと感じています。 加工方法はどう？ 最後に、データ加工に際しては、どのような方法が最適であるかを検討しながら進める必要があると学びました。これまでの学びを今後の実践に活かし、より実践的で効果的なプロジェクト管理に取り組んでいきたいと思います。

適切な比較対象とは？ 「分析の本質は比較」という言葉が最も印象的でした。「Apple to Apple」と「Apple to Orange」という表現が動画で紹介され、過去に何となく使っていたことを思い出しました。しかし、改めて説明を聞くと、適切な比較対象を示す意義があることに気付かされました。 分析のプロセスを見直す 分析を始める前にまず目的を確認し、仮説を立て、そのためにどのデータを比較すべきかを考えるプロセスが重要であることを感じました。今まではこのプロセスを特に意識していなかったことに反省しました。ライブ授業のグループワークでは、人それぞれの多様な見方を感じ取ることができましたが、積極的に発言するメンバーがいる中で、自分がなかなか発言できなかったことを振り返りました。動画やライブ授業のまとめにあった「言語化・教訓化・自分化」が自分にはまだ足りていないと実感し、これからの取り組みに生かしていこうと思いました。 業務へのデータ分析活用 現在の業務でデータ分析を主に行うことは少ないですが、普段接するデータについても何を比較すべきかを考え、その視点を持って関わっていこうと思います。データを見る際には、まず目的を明確にし、何をアウトプットしたいのか、何のための分析なのかをしっかり考えて業務に取り組むことが大切です。データ比較を通じて新たな気づきを得るために、データに向かう際の意識を高めていきます。日々の業務でこれを実践していこうと考えています。

体験価値って何ですか？ 現代は、物そのものよりも体験価値を重視する時代になっています。単に機能が良いだけではなく、どのような価値や体験を提供できるかが重要視されるようになりました。これは、成長社会から成熟社会へ、また石油中心の時代からデータ中心の時代へと、社会全体が大きく変化している証だと感じています。 独自着想はどう生まれる？ 新しい価値を生み出すためには、独自の着想が重要であり、その着想を生成AIに適切に伝えることが求められます。同時に、生成AIのアウトプットを正しく評価するためのスキルや知識を自分自身がしっかり備える必要があると強く実感しています。時代の変革に適応するためには、自身のスキルアップが不可欠です。 建物の未来は？ これまでの建築や都市計画では、機能性の高さや住みやすさを追求してきました。しかし、今後は顧客にどのような体験価値を提供できるかを念頭に置いた、建物や街づくりが求められるでしょう。関わっているプロジェクトにおいても、地域活性化やスポーツを通じた地域振興といった目的だけでなく、具体的に誰にどのような価値を届けるかを十分に考えた上で提案していきたいと思います。 サービス革新は何？ また、日常生活の中で、サービスとデジタル技術が融合して生活が便利になったと感じる瞬間があります。さらに、もっと便利になるはずなのになぜかと感じることも多く、そうした疑問や発見が、建物や街づくりにおける新たなヒントにつながると考えています。