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比較 ✕ 可能

に関する学び

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会社の収益は見えるの？ 会社のビジネス内容から、損益計算書や貸借対照表の数値を予測することが可能です。予測と実際の数字との差異を知ることで、その会社のビジネスの特徴、すなわちメリットやデメリットを理解する手がかりになります。 航空事例は何を示す？ 今回のケースでは、ある航空会社が固定資産として旅客機を購入する際、何年で償却するかや、稼働率、メンテナンス費用など、どの項目を検討してどの程度の収益が見込まれているのかに興味を持ちました。自分が働くモノづくりの現場でも同様の視点が当てはまると感じています。また、近年増加しているWeb関連企業とはビジネス体質が異なるため、収益に対する考え方も違うと考えます。この点について、グループワークの中で議論してみたいと思います。 自社分析はどう進む？ ①　自社のP/LやB/Sシートを確認し、自分なりに分析します。同業他社との比較も行い、どの部分が異なるのか、なぜ違うのかについて考察します。さらに、伝統的な企業と近年の企業の違いを比べ、その知見を自分の業務に活かす方法を模索します。 意見交換で何が得られる？ ②　半期や通期の決算書を確認し、自分なりの見解をまとめた上で、グループのメンバーと意見交換を行います。新聞やニュースなどの情報に触れた際、その内容をWebで検索し深掘りすることで、更なる理解を深めます。 他社との違いは？ 自社の半期・通期決算発表を受け、会社の現状を自分なりに考えるとともに、他社の情報にも関心を持ち、なぜ他社が強いのか、または厳しい状況にあるのかを考察することが重要です。関連する書籍にも手を伸ばしてみると、より広い視野でビジネスの理解が深まるでしょう。

データは何を伝える？ 表やグラフを用いてデータを可視化すると、数字そのものだけでは見えなかった切り口が浮かび上がり、新たな示唆を得ることができると感じました。単なる数値比較だけでなく、比率の違いを明確に示すことで、より深い理解につながります。 年齢の背景はどう？ また、年齢などの属性を分解する際は、機械的な年代区分に頼らず、その背景や特性を考慮することが重要だと改めて実感しました。単一の切り口に固執せず、同じ年齢層内でも別の観点から分析する工夫が求められると感じます。 切り口の秘訣は？ 切り口を設定する際は、When/Where/Howといった観点を取り入れることで、網羅的かつ多角的な分析が可能になります。たとえ一つの切り口で顕著な特徴が見えたとしても、それだけに満足せず、さらなる検証を重ねることが大切です。 提供方法は適切？ 実際に、生命保険のある支払事由発生状況の数値データを、年代別や発生時期といった切り口で分解し、営業現場に提示した経験があります。しかし、この講義を聞いて、その提供方法が目的に十分沿っていたのか、またはもっと細かく分解する余地があったのかと自問する機会となりました。今後は、まず自分なりに目的を明確にした上で、When/Where/Howの観点から再度切り口を検討したいと考えています。 新たな切り口は？ せっかく取得したQ2のデータを活用し、まずはどのような切り口が設定できるのか、単純な年代別ではなく異なる観点からの分解が可能かどうかを試してみようと思います。そして、ある程度データを分解した後は、とにかく可視化に努め、動きながら検証を進めることの重要性を再認識しました。

全体像はどう描く？ データ分析において、状況を明確にするために分解が重要だと改めて感じました。まずは全体像を定義し、その上でデータを鵜呑みにせず可視化することが大切です。これまでの分析ではグラフを十分に活用してこなかったため、今後は積極的に取り入れたいと思います。比率計算を行うことは基本として、これまでの実践が正しかったと確認できた点は良かったです。 どの視点が大切？ 分析する際、単に機械的に分けるのではなく、BtoBビジネスでの分析環境を踏まえて、年齢層や学生かどうかといった視点を考慮することが重要です。特徴的な傾向が見えない場合でも、それ自体に価値があることを意識し、様々な切り口から分析を試みることが大切です。こうしたアプローチを通じて、データ分析の精度を上げていきたいと思っています。 仮説の真実は？ 私は頻繁にデータ分析を行う立場にいますので、全体を改めて定義し、グラフを駆使しながら多角的にデータを分解してみることに挑戦したいと考えています。また、特定の仮説が正しいか検証するためにも、多様な切り口での分析を継続して行いたいです。現在の業務改善プロジェクトで実践している「プロセス分解」にも、さらに効率的に活用できる方法を追求していきます。 過去と今を比べる？ そこで、過去のプロジェクトレビューを計画しています。以前取り組んだ案件のデータを利用し、当時と最近の学びを基にした分析を比較し、効率や分解の質を評価したいと考えています。結論が変わることはないと思いますが、分析時間や分解の質など他に計測できる点を比較し、効率化の可能性を探りたいと思います。適用可能なプロセス分解手法は、今後も活用していくつもりです。

背景はどう思う？ 意見の背景にある事情を踏まえて考察することで、市場環境の変化、顧客要望、自社の課題など、3Cの骨格がより明確に見えてきました。これまで漠然と感じていたフレームワークが、意識して活用することで分析の解像度を高めることができたと感じています。 分析方法は何？ 広い状況把握には、PEST、3C、SWOT、バリューチェーンといったフレームワークが非常に有効です。得意先の現状分析にはPESTを用い、相手が置かれている環境や抱える課題を正確に読み解くことが可能となります。また、自社は3Cを活用して市場環境や取引先のニーズ、競合との比較を行い、強みと弱みを把握してより的確な提案に繋げていく意向です。さらに、SWOT分析を通じて、表面的な強みに留まっていた自社の良さを改めて具体的に捉えることができるようになりました。 連携はどう取る？ バリューチェーンについては、今回初めて学びました。これまで、所属部署内での状況把握に注力していたため、他部署との連携や大規模なプロジェクトに取り組む際には、バリューチェーンを活用して内部状況を正確に把握し、できることとできないことの判断、リソースの効率的活用、そして納期の正確な実現を目指したいと考えています。 活用はどう進む？ 今後は、フレームワークを確実に記憶に定着させ、業務のあらゆる場面で即座に活用できる体制を整えようと思います。具体的には、学んだ内容を記載したメモを毎朝のリマインダーに設定し、日々使用するアプリにもフレームワークの内容を記録します。さらに、業務で利用する際にはチームメンバーと共有して共に考える時間を設け、実践での活用を深めていきたいと感じています。

現状と目標はどう？ データ分析の基本は、まず現状を正確に把握し、理想の状態を明確にすることにあります。現状を理解した上で目標を設定することで、実現可能な改善策の検討が可能となり、より効果的な意思決定につながります。 比較で見えるものは？ また、分析作業においては、異なる時期やグループ間での比較が鍵となります。比較を行うことで、問題点や改善策が明確になり、データから得られる示唆が深まると感じました。 切り口の変化に気づく？ さらに、データの分解や分類、そして視点の切り替えを適切に行うことが分析の精度向上に直結します。目的に合わせた切り口でデータを見ることで、従来は見落としがちな傾向や改善点が浮かび上がり、最終的に意思決定を行う上で必要な情報が明確になります。 グラフで何が分かる？ 実務での分析において、ヒストグラムや散布図を取り入れる試みを行いました。これまで平均値や中央値といった基本的な数値だけで評価をしていたため、賃貸物件の募集データにおけるばらつきや分布の傾向を見逃していました。しかし、ヒストグラムや散布図を作成することで、特定の物件の賃料が極端に高いまたは低いケースが存在していることに気づくことができ、単純な平均値だけでは把握できなかった重要な情報を得ることができました。 次は何に注目する？ 今後は、データ収集時に注目すべきポイントや重要な変数を明確にし、分析の目的に合ったデータを選定することを徹底します。また、定期的にヒストグラムや散布図を作成してデータのばらつきや傾向を常時確認し、分析結果を関係者に報告してフィードバックを受けることで、さらなる改善を進めていくつもりです。

仮説はどう見える？ 仮説を明確にしてから分析を進めることが重要です。これにより、適切なデータの取得が可能となり、比較したい項目に対して最適なビジュアル化を行うことができます。分析ではいくつかのフレームワークを利用することで、効率的に進めることができます。 成長促進は何が必要？ 勤務先の成長を促進するために、どの領域にリソースを投入するべきかを判断する際には、分析結果をもとに経営の意思決定を支援したいです。この際、従来の定性的なニーズ内容に加え、定量的データの分析も考慮に入れます。また、複数のテーマを比較し、最適な選択ができるようなアウトプットを心掛けます。学んだ内容を資料に反映させ、周囲に影響を与えることで、他社のスキル向上へと繋げたいです。 図表作成の第一歩は？ Excelで図表を作成するスキルを身につけるためには、苦手意識を払拭し、まずは行動に移すことが重要です。時間がかかっても取り組み、教本などの資料を購入し手元に置きましょう。 仮説構築のコツは？ 仮説構築力を養うためには、網羅性のある複数の仮説を立てることが重要です。ロジックツリーの利用や、ブレインストーミングを行うことで、より完結な仮説を構築できます。 実践力はどう磨く？ フレームワークに関する知識を増やし、実践力を付けるためには、積極的に情報を交換し、見つけた事例を他人に教えるなどコミュニケーションを大切にします。困った時にはフレームワークを検索する癖をつけ、自身の業務に応用してみましょう。 記録管理はどう活用？ これらの知識や成果を一か所に記録する場所を設け、振り返りや忘れ防止に活用することが効果的です。

データ分析は日常にも必要？ データ分析は、ビジネスだけでなく家電製品の購入など日常生活でも無意識に行われており、身近な行動の一部です。ビジネスの場では、定量分析が非常に有用です。一方、日常生活では感覚や好みなど定量化できない要素も分析項目になり得ます。 データ分析の目的とは？ 重要なのは、データ分析は目的ではなく、目的達成のための手段であるという点です。ただ数値を比較したり並べたりするだけではなく、データに解釈を加えることで初めて目的に沿った活用が可能になります。したがって、他の業務と同様に、データ分析の際にも目的を考えることが大切です。また、分析したデータを使用する相手と目的を確認することも重要です。 職場のデータ環境は？ 現在の職場では、データ分析を行いながら業務を進める人がほとんどいません。業務の担当も定まっておらず、情報を共有する環境も整っていないため、分析に必要なデータが揃っていないと感じています。入社して半年経ちますが、過去のデータ（案件、契約金額、契約終了後の顧客評価など）や取扱製品の情報が一覧になっておらず、それぞれの資料を見るか人の記憶に頼るしか方法がないことに難しさを感じています。 必要なデータの収集方法は？ まずは、分析に必要なデータを集めて整理することが必要です。その後、競合との差別化や取引業者の選定など、目的を設定した上で必要なデータ分析を行います。具体的には、人の記憶に頼っている情報を可視化し、自分が入社してから苦労してきた過去のデータや取扱製品の情報を整理します。その上で、現在の会社の課題を意識し、その課題解決のために必要な分析を進めていきたいと考えています。

なぜ複数の仮説が大切？ 仮説を立てる際の重要なポイントはいくつかあります。まず、確からしい仮説がある場合でも、それに固執せず、複数の仮説を立てることが大切です。また、異なる観点から仮説を立てることで、見落としを防ぎます。特にフレームワークを活用することによって、網羅的に仮説を立てることが可能です。例として、3Cや4Pのような方法がありますが、分類に自信がなくても、広い視点で考えることが目的ですので心配ありません。 データ収集で何を探す？ データ収集においては、比較対象を意図的に選び、反論を排除するための情報まで集めるようにしましょう。仮説を簡単に切り捨てないことがポイントです。 どうして視点を広げる？ 売上が低迷している商品のリニューアルや新商品のコンセプト評価が思わしくない場合、特に3Cの観点から原因仮説や戦略仮説を立てることがあります。その際、視点が狭くならないよう、予測可能な答えをいったん頭から離し、第三者の視点で仮説を立ててみることが重要です。また、「顧客」と「競合」といった視点での分類に迷うことがありますが、分類自体に注力する必要はありません。仮説を排除した際の理由をデータで示す必要があるので、安易に仮説を切り捨てないようにしましょう。 フォーマットで何を改善？ 仮説立てのフォーマットには、仮説を切り捨てた理由を記載する項目を設けることが有用です。また、「製品」に関しては、3Cだけでなく、「パッケージ」「味」「価格」なども考慮に入れたフォーマットに変えるのが良いでしょう。フレームワークを活用しても、一人では限界があるため、他部署の方々の協力を得ることも効果的です。

分析プロセスの目的は？ 分析は、目的に基づいて要素を分けて整理し、意思決定に活かすためのプロセスです。重要なのは、分析が迷子にならないようにすることです。目的を持ってデータを収集し、それに基づいて加工・分析を行うことが求められます。分析は比較となり、データの種類に応じた適切な加工法を使って意味を明確にすることが重要です。 視覚化手法をどう活用する？ 視覚化の工夫も、分析の際には非常に役立ちます。例えば、n択の選択人数を割合で見る、全体に対する比率や割合を円グラフで表現するといった工夫が考えられます。推移の比較には縦棒グラフが適しており、要素間の比較には横棒グラフが効果的です。 仮説設定がなぜ鍵となる？ 分析のプロセスで大切なのは、目的や仮説を明確にすることです。仮説をもってデータを収集し、加工して結果を導き出す過程で、なぜその分析を行うのか（背景）、そしてそのデータから何が言いたいのか（主訴）を明確にすることが鍵となります。また、仮説が誤っていると判明した場合は、分析の進め方や視点を見直し、正しい結論に導くことが必要です。 学んだことをどう実務に活かす？ さらに、ライブ授業で学んだTIPSを実務に活かし、具体的なデータの可視化手法に取り組んでみることで、理解が深まります。質的データに関しても、名義尺度や順序尺度といった基本を学び、さらなる分析力を身につけてください。 このように、分析の目的やデータの加工法についてしっかり理解し、視覚化手法を活用することで、効果的な分析が可能になるでしょう。学んだことを実際のデータに適用し、実践を通じて、さらなるスキル向上を目指してください。

今回変更する振り返り文章 学びのポイントは何？ 今回の学びでは、課題解決のプロセスを段階ごとに整理する方法と、従来のフレームワークにとらわれずに課題の本質を捉える「対概念」という考え方を学びました。先週は３Ｃや４Ｐといった分析手法を用いて問題点を洗い出す例に触れていたため、今回の新たな視点は思考の幅を広げる刺激になりました。 対概念の意味は？ 「対概念」とは、問題のある箇所とそれ以外の要素を対比しながら考えるアプローチです。たとえば、「ターゲット設定に問題がある」という見方に対し、設定以外に問題が潜んでいる可能性を同時に捉えることで、より柔軟な課題設定が可能になります。 改善案の選び方は？ また、今回学んだ内容は、最適な改善案を選ぶために各案をコストやスピード、チーム内の連携といった評価基準で総合的に判断する重要性も再認識させてくれました。具体例として、Webデザインの改修にあたり、内製するか外注するかを検討する場合の評価方法が挙げられ、数ある案から最も有益なものを選ぶプロセスに参考になりました。 A/Bテストの狙いは？ さらに、従来の案と新たな案を比較するA/Bテストの手法についても学びました。テスト実施の際は、両案の条件を可能な限り揃え、外部環境の変動にも配慮してランダムにテストを行う点がポイントとされています。 実用性の確認方法は？ 自社の業務においては、今回学んだ「対概念」の視点が非常に実用的だと感じています。滞っているシステム改修作業の設計を見直す際、従来のフレームワークに限定されず、柔軟なアプローチで打ち手を検討する一助となると実感しました。

ターゲットと独自性は？ 差別化を図るためには以下のポイントが重要です。まず、ターゲットを明確に絞り込み、顧客のニーズや嗜好を深く理解します。これにより、どのような特徴やサービスが求められているのかを把握します。そして、競合他社を分析し、自社の独自性を際立たせる要素を見つけ出します。特に顧客に対して独自の価値を提供し、それを明確に伝えることが重要です。 なぜ模倣を防ぐ？ また、よくある模倣を防ぐために、アイディアは継続的に考え抜く必要があります。簡単に思いつくことは誰にでも容易に真似されてしまうため、差別化には特異性（付加価値）が求められます。例えば、ホテルやレストラン、あるいは家電製品など、多くの業界で付加価値をつけた商品が支持を得ていると感じます。 どうやって効率上げる？ 競合する部署がない場合でも、他社の同様の部署と比較することで、効率化や高品質化のヒントを得ることができます。業務フローの見直しや自動化ツールの導入は、作業の効率を向上させる効果があります。これによりコスト削減や迅速な対応が可能となります。サポート体制やコミュニケーションの質の向上によって、スタッフ間の満足度を高めることも有効です。場合に応じて、フレキシブルな対応ができるようにすることも検討が必要です。 どの技術を使う？ さらに、業務スキルの向上を図ることで高品質化を目指すことができます。また、AIやRPAなどの知識を身につけ、それらを活用することで効率化が可能になります。フレームワークを活用できる場面では積極的に試み、どのフレームワークを使うべきかに関しても多くの選択肢を持てるようにします。

仮説の組み立て方は？ 仮説を立てるための考え方について、業務に取り入れていきたい点をまとめました。まず、「分析とは比較」であるという点を意識し、比較対象を設けることで、他者にも分かりやすい分析を目指します。また、問題解決の仮説を立てる際には、What（問題は何か）、Where（どこに問題があるか）、Why（なぜ問題が発生するか）、How（どのように対処すべきか）の４つのプロセスを順に追うことで、解決策を推進していきたいと考えています。さらに、常識を疑い、新たな情報と組み合わせながら発想を止めず、創造的な仮説に肉付けを加える方法も取り入れていく予定です。 フレームワークの活用は？ また、動画学習で触れたフレームワークも業務に積極的に取り入れることで、より実践的なアプローチが可能になると考えています。 毎月の数値分析法は？ 具体的な取り組みとして、まずは毎月の数値分析に注力します。解約数やサービスの利用状況に下落傾向が見られた場合、商品やサービス自体に問題があるのか、利用顧客の属性に原因があるのかを、対前年比に加えて他年度や学年、属性別といった複数の比較軸で検証し、どこにギャップが生じているのかを明確にしていきます。 WEB数値の変化は？ 次にWEB数値の分析にも力を入れます。今後のWEBサービスの定期的なリリースに合わせて現在の数値を把握し、増加する数値が示す傾向を基に、即時に対策を検討できる体制を整えたいと思います。 資格取得で成長は？ 数値に対する意識を継続して高めるため、分析関連の資格取得も視野に入れ、さらなるスキルアップを図っていくつもりです。