データ・アナリティクス入門

分析の「比較」効果で迷い解消!

分析の基本: 比較の重要性とは? 分析は比較であるというシンプルな理解に到達しました。以前は、数字から何を見出すべきか分からず複雑に考えていましたが、シンプルな視点からスタートすることの重要性を学びました。ただし、正しい比較対象がなければ、正確な分析はできません。このことに関連して、"要素をそろえる"という部分については、さらに実践的な学習や本コースでの深掘りを行いたいです。 効率的な分析設計のために必須なことは? また、グラフなどの見せ方を決定する以前に、分析する目的を設定すること、特に依頼された場合はその確認が大事だという点も理解しました。これにより、システムテストの品質評価やベンダー選定時など、具体的な場面で分析の質を向上させることができると考えています。 データ分析における注意点とは? これまでの経験では、依頼時に目的が曖昧な状態で受け取ることが多く、データの分析において何をすべきか判断がつかなくなり、結論を出せないこともありました。今後は、以下の3点を重視して取り組む予定です。まず、やみくもにデータを加工せず、目的の確認と仮説立てを確実に行うこと。次に、分析は比較を念頭に置くこと。そして、比較対象を分析の目的に沿って選定することです。 依頼者とのコミュニケーションで何が重要? 依頼者からは、目的の確認や必要な分析の方向性をしっかり聞き取ることが重要です。分析を始める前に目的を明確にするステップを必ず取り入れるべきだと感じました。その際、仮説をある程度考えると良いと思いました。また、仮説を立てる際には、比較対象が適切かどうかを依頼者と事前に合意することで、さらにスムーズに進められると感じています。

データ・アナリティクス入門

データで意思決定力を高める学び

データにコメントを加えるべき理由は? 対面で説明をしていたため、分析データ(数値やグラフ)にコメントを入れることができなかった部分がありました。しかし、その場にいない人や聞いていない人もいることを考えると、文章を加えることは重要です。 グラフ選びのポイントは? 誰が見てもわかりやすいデータを提供するために、大きな数値には%を、シェアを見るためには円グラフを、上がり下がりを示すには縦棒グラフを、差を示すには横棒グラフを適切に使い分けることが大切です。 効果的な意思決定のためには? 「意思決定を行う」ための分析には、比較対象を明確にし、その基準を設けることが重要です。基準が人によって異なると、決定が難しくなります。そのため、上司や同僚との確認やコミュニケーションをしっかりと行うことが必要です。 計画作りで考慮すべき点は? 分析に取り掛かる前には、ヒアリングや過去資料を確認し、仮説を立ててから分析を進めることが重要です。計画は大まかでなく、他人も理解しやすいように具体的に作成し、次に生かせる内容にすることを心掛けたいと思います。資料のページ数は増えてしまうかもしれませんが、「意思決定を行う」という目的を意識しながら簡潔にまとめる努力が必要です。 定量・定性分析の進め方は? 過去に事例がなく、基準や要素、軸なども整備されていない状態ではありますが、データを活用して定量・定性分析を進め、今後共通する基準を元に意思決定ができる土台を築いていく必要があります。中期的な目標としては、PDCAを回せるようにすることを掲げています。そして、短期的には基準の作成という要修正項目を念頭に置きながら分析を進めていきます。

アカウンティング入門

数字の裏側で読み解く利益の秘密

利益構造はどう見える? 今週は、損益計算書から企業や店舗の利益構造を読み解く力を養う学びを得ました。売上や費用の数値の背後には、ビジネスモデル、顧客ターゲット、コスト構造など、戦略的な意思決定の結果が反映されていることに気づきました。同じ業種内でも、提供する価値やコンセプトの違いにより、利益を上げる方法が大きく異なる点が印象的でした。結果だけでなく、その仕組みに注目する姿勢を、今後も意識していきたいと思います。 業務改善はどう進む? 現在の業務では予算策定や業務改善に関わる機会が多いため、今回の学びをコスト分析や投資判断に活かしていくつもりです。具体的には、各支出項目の構成比を分析し、売上に対する影響度の大きい要素を特定して、改善の優先順位を決める方法を検討しています。また、資料作成時には「なぜこの数値になるのか」「どのような仕組みで利益が生まれているのか」といった視点を意識し、経営層にも伝わる論理的な説明を心掛けたいと考えています。そのため、まずは月次レポートのフォーマットを見直し、損益計算書の視点を取り入れるところから始める予定です。 売上と利益の謎は? さらに、P/Lを学ぶ中で「売上が伸びているのに利益が減る理由は何か」という疑問が浮かびました。成長戦略に伴い販管費や設備投資が先行しているのか、または売上自体が薄利多売の構造なのかといった見方が必要ではないかと考えています。このような状況を正確に把握するためには、損益計算書だけでなく、キャッシュフローや貸借対照表との連動性にも注目することが重要だと感じました。今後の学習では、これらの視点も取り入れながら理解を深めていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

データ分析で見つける新たな視点

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。

クリティカルシンキング入門

初志に立ち返る仕事術

どうイシューを見極める? イシューを定めることで、問題や課題の範囲を限定し、要素ごとに分解する感覚が身につきました。日々現実で発生する問題に対して、漠然と向き合うとどこから手を付ければ良いか分からなくなりがちですが、まずイシューを特定して問題の粒度を細かくすることで、解決に向かいやすくなると実感しています。 なぜ目的を見失う? 業務では、いつの間にか手段が目的化してしまうことがよくあります。だからこそ、最初に何のために考えているのかを意識し続けることが大切だと再認識しました。以前、クラスメートから教わった「A00」という言葉を思い出します。これはある企業の共通認識に基づくもので、何のために行っているのかを問い直すためのものです。私自身は別の会社に所属していますが、迷ったときにはこの言葉を頭に置き、初志に立ち返るよう心がけたいと思います。 どう方針を決める? 今年度も終盤に差し掛かり、振り返りと来期の方針策定の時期となりました。今期の振り返りでは、組織のイシューを特定し、メンバーと共有することが必要だと感じています。また、来年度の方針作りにあたっては、上位方針を基に自組織の目標を明確にするとともに、「A00」を意識して本来達成すべきことに立ち返りながら進めていきたいと考えています。 どう直感を疑う? 日常業務においては、問題が発生するとつい直感で対策を決定してしまう癖があります。過去の経験に基づく判断で大きく外れることは少ないものの、改めて問題や課題が何であるかを言語化するプロセスを踏むことで、解決すべきポイントをより明確に見極める努力をしていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

数字と論理で未来を切り拓く戦略

何が問題なの? 直面している課題や状況を整理する際、まずは「何が問題なのか」「どこに課題があるのか」「その原因は何か」をはっきりさせ、さらに原因に応じた有効な解決策を検討するプロセスの重要性を改めて実感しました。複数の切り口から状況を把握し、定性的な評価も加味しながら優先順位をつける方法は、日々の業務や計画作成にとても役立っています。 現状のギャップは? また、「あるべき姿」と「現状」とのギャップを定量的なデータで示すことで、問題の本質が明確になる点も印象的でした。具体的な数値やトレンド、ばらつきまで丁寧に分析することで、正しい状態へ戻すための対策が見えてくると感じました。こうした定量分析の視点は、実際の現場での判断材料として非常に有用です。 サンクコストは? さらに、サンクコストの考え方にも気づかされました。すでに支出してしまったコストに固執せず、未来のために合理的な判断を下すことが大切であるという点は、今後の意思決定に活かしていきたいと思います。 MECEの意味は? 最後に、MECE(もれなくダブりなく)を意識してロジックツリーを用いながら事象を整理する方法も、新たな視点として非常に学びになりました。事象を年齢や季節、販売数などさまざまな要素に分解し、全体像を捉える努力は、複雑な問題に対処する上で大いに役立つと感じています。 学びはどう活く? 以上の学びを踏まえ、①定量的データに基づく現状把握、②優先度や重要度を考慮した計画立案、③場面ごとのMECEの適用というプロセスを、今後の日々の業務に活かしていきたいと考えています。

アカウンティング入門

ターゲットを知ることで変わる未来

売上報告の数字は何を示す? ミノルとアキコのカフェはそれぞれ異なるターゲット層を想定しており、その特性を活かした戦略が売上に影響しています。売上報告書(PL)に表れる数字は、ただの数字以上の意味を持ちます。分析する際には、数字からどのような現象が起きているかを読み解く力が必要です。 どこにリソースを注力する? クライアントとのコンサルティング業務やデータ分析の提案では、ターゲット顧客のニーズを深く理解し、どこにリソースを集中させるべきかを考える力が重要になります。さらに、新しいサービスやプロジェクトを提案する際には、品質とコストのバランスを取ることの大切さを学びました。適切な投資を行うことで顧客満足度を高め、長期的な利益を追求する戦略を立てられるようになります。これらは、経営の意思決定やアドバイスを効果的に行う際にも役立ちます。 どこに価値を見出す? プロジェクトを始める際には、ターゲット顧客のニーズや好みを詳しく調査し、どこに価値を置くのかを明確にします。プロジェクトの初期段階で効果的な投資先を決定し、価値を最大化する要素に注力する計画を立てます。コスト面では、期待するリターンが高ければ単なるコスト削減ではなく、質を維持する選択も検討します。さらに、コスト分析とROI評価の機会を増やします。チームメンバー間でプロジェクトのコンセプトや提供価値を共有し、プロジェクト目標を一貫して実行できるようにします。クライアントや関係者に提案する際には、顧客体験を軸にした説得力のあるプレゼンテーションを作成し、付加価値を明確に示すことを心掛けます。

戦略思考入門

戦略実行で未来を自分色に

戦略の重要性は何か? 学習を通じて、戦略には「設計」と「実行」の両輪が不可欠であることを実感しました。これまで戦略立案には特別な能力や豊富な経験が必要だと考えていましたが、実際には「先を見据えた明確なゴール設定」、「やるべきことの取捨選択」、そして「自分ならではの独自性」という3つの要素にまとめられると気づかされました。これらは日常の意思決定にも自然と生かされていることを改めて理解しました。 会議の見直しはどう? 現在は、意思決定機関の見直しという業務に取り組んでいます。具体的には、リーダーシップを発揮できる体制の構築、会議における責任と権限の明確化、そして会議負担の軽減という課題に対応すべく、見直し案の検討から規程改正の承認まで一貫して進めています。 戦略思考をどう磨く? Week1の講義を受講して以降、戦略の立て方次第で結果に到達するまでのスピードが変わることに気づき、如何に戦略思考を取り入れるかが重要であると感じました。そこで、今後の取り組みとして、将来を構想する高い視座、現状と外部環境を的確に分析する力、ステークホルダーを効果的に巻き込む力、そして独自性ある戦略提案力の4点に注力してスキルを向上させていきたいと考えています。 全体を見渡す視点は? これらの能力を伸ばすためには、担当業務にとらわれず、広い視野で全体の構造を俯瞰する必要があります。また、競合や外部環境の分析を通じて課題の本質を見極めるとともに、相手の価値観に響く表現力や、強みと差別化要因を組み合わせた斬新なアイデアの創出が求められると実感しています。

データ・アナリティクス入門

分析を活用した価格設定の秘密

分析の基本とは? 分析とは、比較を通じて事象を理解することです。分析には、数値を基にした定量分析と、事象の背景や流れを検討する定性分析があります。これらの分析は、対象となる要素を分解し、様々な視点から詳細に検討する作業です。重要なのは、データを扱う際に注意が必要であり、異なるものを比較しないようにすることです。すなわち、「Apple to Orange」ではなく、「Apple to Apple」を意識し、見えているものだけでなく、見えていないものも視野に入れながら比較することが求められます。 リゾートホテルの価格戦略 例えば、リゾートホテルにおける宿泊価格の変動を分析する場合、グループ内の直営16施設の過去10年間の売上データを活用することが考えられます。また、旅行サイトの口コミも分析の参考にできます。これらのデータは、特に需要が高まる週末や祝日の売上を最大化するための社内向け資料として活用されます。近年の旅行者数の増加に伴い、これらの変化をデータとして捉えることで、より効果的な意思決定が可能となります。 ダイナミックプライシングの活用 具体的な販売戦略としては、客室は56日前から販売設定されており、分析した資料を元に販売時の価格を提案します。予約の受注数と周辺ホテルの料金を毎週比較し、価格設定の見直しを行います。また、過去10年間の売上データを基に、ダイナミックプライシングを活用して売上が最大化できたかどうかを分析します。このようにして、データ分析を通じて戦略的な価格設定を行うことで、売上の最大化を目指します。

戦略思考入門

捨てる決断が未来を創る

網羅を見直すべき? トレードオフの考え方を学び、すべてを無条件に網羅しようとするアプローチの見直しが必要だと実感しました。時間、費用、品質といった要素を考慮し、あえて不要なものを捨てる決断が、自分自身や組織にとって新たな武器になると考えています。そのため、どの取り組みを採用し、どれを見送るかを、定量的な分析によって判断する能力がこれまで以上に求められていると感じました。 激変時代の整理は? 現代は外部環境が複雑化し、変化が激しい時代です。そんな状況下では、トレードオフの視点で業務を整理することは容易ではありません。しかし、変化の激しい中でこそ、不要な部分を意識的に捨てることが、企業や組織、さらには個人の疲弊を防ぐ上で重要だと言えます。特に、開発業務においては、新規や継続、または中止の判断を明確にすることで、効率的な取り組みが可能になると考えています。 開発判断の基準は? 具体的には、開発の推進可否を決定する際に、固定費を含む開発費に対して、どの程度の収益に結びつくのか、その効果がどれくらいの期間持続するのか、また競争力をどれだけ維持できるのかといった観点から、各項目の価値を明確に見極めたいと思います。さらに、技術ノウハウの蓄積や新技術の探求といった、費用対効果だけでは整理しにくい要素についても、その実現が社会にどのような貢献をもたらすのか、顧客に何を提供できるのか、そして競争上の優位性がどのように確保できるのかを具体的に言語化することで、より明確な優先順位を持って開発を推進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

仮説検証で切り拓く未来

プロセスはどう検証する? 問題の原因を明確にするためには、まずプロセスを分解して検証することが重要です。解決策として、複数の選択肢を洗い出し、しっかりとした根拠に基づいて絞り込む方法が有効だと感じます。 効果はどう比較? A/Bテストでは、施策の効果を比較しながら仮説検証を繰り返します。あらかじめ検証項目を明確に設定し、1要素ずつ検証することが大切です。 データで判断する? データに基づいた意思決定を行うことで、業務の効率化や成果の向上を目指します。日常の仕事の中で仮説を立て、適切なアプローチ方法を模索してきました。過去の経験では、業務過多のため情報共有が主にメールに頼っていた状況もあり、その際はA/Bツールを利用して、理解度や反応の良さといった観点から効果のある方法を試してみました。例えば、メールでの通知と社内共有ドライブへの保管を比較する取り組みが挙げられます。 学びをどう定着? Week5までに多くの分析手法を学びましたが、学んだ内容を自分のものにするためには、メモを振り返りながらフレームワークの活用やデータ加工、さらに比較する際にどのグラフを使用するのが最適かを検討することが必要だと感じています。まずは実践を通じて知識を定着させ、現代ではAIの助けを借りながら調査の時間や手間を省いていきたいと考えています。 新分野はどう理解? また、動画学習を通じてWebマーケティングの指標など新しいエリアにも触れる機会があり、専門外の分野に対する理解がさらに深まったと実感しています。

データ・アナリティクス入門

データで見つける!チーム改善の極意

目的は何を求める? データ分析において、まず目的を明確にすることが重要です。比較対象や基準を設けて仮説を立て、分析を進めることで、確実な意思決定につなげることができます。また個人的に、円グラフと棒グラフ(縦横)の使い分けが参考になりました。これまでは棒グラフの方向についてあまり意識していませんでしたが、今後は意識的に使い分けていきたいと考えています。 業務はどう進める? 現在、私はR&D部門で営業支援機能の一環として、顧客向けPoC作成や自社商材のクロスセル・アップセル立案を行っています。この中で、KPIの進捗率が良いチームと悪いチームが存在します。進捗率の悪いチームに対し、原因を分析してどのような支援が必要かを検討するための材料とする予定です。講義を受け、現在の業務の大半が定性的な要素に支配されていることに気づきましたが、これらも定量的なデータとして取得可能であることに今後注力していきたいと考えています。 指標はどこを確認? 具体的には、目的を「進捗率の良いチームと悪いチームの差分を捉え、悪いチームのパフォーマンス改善につなげる」と設定しました。KPI管理している指標の前段階にある要素をロジックツリーで再度分解し、KPI設定に漏れがないか確認します。この過程で、数値データを得るための手法を考え、進捗率の良いチームと悪いチームへ調査を行って数値を取得します。同じ条件のデータ同士で比較して差分を捉え、数値的な差異からどのポイントで躓いているかを特定し、支援方法の検討につなげます。

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