データ ✕ 仕組み

に関する学び

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平均値だけで大丈夫？ 平均値だけでは現状を正確に把握できないという点に気づきました。B校の平均年齢が30歳であると、一見「大人中心のスクール」と捉えられがちですが、実際のヒストグラムを見ると低年齢層と高年齢層に分かれており、19～40代が希薄な“空洞”となっていることが明らかです。分布のばらつきを示す指標やデータの可視化の重要性を再認識する結果となりました。 利益ギャップは何？ また、利益ギャップの分析では「売上＝生徒数×単価」や「費用＝講師人件費＋販管費」など、各要素をツリー状に分解して寄与度を評価すると、生徒数の減少が最も大きな影響を持つことが分かりました。数字を軸に構造、原因、施策へと論理的に掘り下げるプロセスは、限られた時間の中で根本原因を見出す上で再現性が高く、非常に有用だと感じました。 スクールの違いは？ さらに、A校とB校の年齢分布を比較することで、それぞれのスクールの課題と強みが浮かび上がりました。具体的には、A校は働き盛り世代が多い一方、B校は子供やシニア層が中心となっており、主要な顧客層が逆転していることが一目で分かりました。このように、セグメント別に指標を比較することで、各拠点固有の課題や有効な施策が明確になると実感しました。 仮説検証は正確？ また、仮説を立てた上で講座の時間帯やキャンペーン履歴、交通網のデータなどを用いて検証を行う、仮説思考とデータ検証の往復が大変重要であると学びました。これにより、先入観に捉われず具体的な打ち手を見いだすことが可能になります。 ヒストグラムで理解？ ヒストグラムという可視化ツールについても大きな学びがありました。年齢のような連続変数を度数分布として表示することで、山の位置や高さ、外れ値の存在、平均や中央値とのズレなどを直感的に理解しやすくなり、チーム内の共有や迅速な意思決定につながることを実感しました。 今後の視点は？ これらの学びを踏まえ、今後は「平均ではなく分布を見る」「結果から逆算して要因を分解する」という視点を意識し、セグメント別の比較や仮説と検証のサイクルを高速で回すことで、的確な改善策を提案していきたいと考えています。 データ分析は万全？ この手法はマーケティングデータの作成や報告のほぼすべての場面で再現性高く応用できると実感しました。例えば、月次KPIレポートではサイト訪問者の平均滞在時間だけでなくヒストグラムを活用し、離脱が集中する滞在秒数帯を明らかにします。また、指標をチャネル別やデバイス別に分解することで、最も寄与度の高いセグメントを特定することも可能です。 キャンペーン対策は？ 新規顧客獲得キャンペーンでは、過去の結果を年齢と購買頻度の度数分布で可視化し、コンバージョンが低い空洞セグメントに対して仮説―例えばクリエイティブの不一致や配信時間帯の不適合など―を立て、次回のテスト設計へつなげるアプローチを検討します。 リード改善の鍵は？ また、リードスコアリングモデルの改善においては、成約率を平均値だけで評価するのではなく、四半位範囲や標準偏差を活用してばらつきの大きい属性を抽出し、スコアリングの重み付けや閾値を再設定することでモデルの精度向上を図ります。 CX調査で何が？ CX調査の報告書においても、NPSの平均値のみならずプロモーター・パッシブ・デトラクターの比率をヒストグラムで示すことで、具体的な要因を定量的に明示し、より効果的な施策提案への流れを作ることができます。 ROI分析の焦点は？ さらに、広報や広告などのクロスチャネルROI分析でも、チャネル別平均CPAだけでなく、キャンペーンIDや日次CPAをヒートマップでまとめる手法により、特に偏差の大きい日やクリエイティブを特定し、原因の仮説検証を進めることで、改善アクションの精度を高めることができると考えています。 経営判断のサポートは？ 最後に、経営層向けのダッシュボード設計においては、平均売上や総リーチといった数値だけでなく、パレート図や箱ひげ図を取り入れることで、主要顧客層の状況や外れ値の影響を直感的に共有し、部門横断の意思決定を加速させる仕組みを実装したいと考えています。 行動計画は具体的？ 具体的な行動計画としては、まず今週中に主要KPIレポートの雛形を改訂し、ヒストグラムや箱ひげ図、パレート図を自動生成するツールを作成します。続いて、来週には主要指標を要素分解ツリーで可視化したダッシュボードを試作し、経営層へのレビューを実施する予定です。その後、2週間以内に過去のキャンペーン実績をもとに年齢や購買頻度でビン分けし、空洞セグメントの抽出ロジックを構築します。 改善プロセスの定着は？ 今月末には空洞セグメント向けのテスト設計を完了させ、翌月にはリードスコアリングモデルの再学習と改善を実施する計画です。また、四半期ごとに寄与度分析レポートを自動生成し、改善施策の立案を行い、継続的に学習と検証を社内に蓄積することで、「平均値→分布」「結果→要因分解」という共通プロセスを定着させていきたいと考えています。

問題解決フレームは？ アンドリューが経営する音楽スクールのB校を題材に、問題解決のフレームワークについて考えることができました。問題解決は「What（何が問題か）」「Where（問題はどこで起きているか）」「Why（なぜ起きているのか）」「How（どう解決するか）」の4段階で進めるのがポイントとなります。 赤字経営の理由は？ まず、Whatですが、B校の本質的な問題は、計画上は年間黒字を見込んでいたにもかかわらず赤字経営に陥っている点です。計画では年間黒字2,250千円が予想されていたのに対し、実際には5,150千円の赤字となり、経営の持続性が問われる状況です。 どこで問題発生？ 次にWhereです。ロジックツリーを用いて問題を層別分解することで、原因が「生徒数の減少」と「費用の増加」という大きな観点に分けられることが見えてきます。生徒数減少については、ターゲット設定の不適切、広告・販促の効果不足、立地やアクセスの不利などが考えられ、具体的には地域特性を無視した集客戦略や講座の魅力訴求が不足していることが挙げられます。一方、費用増加に関しては、イベント開催費の計画超過、講師人件費の増加、稼働クラス数の減少による単価上昇などが要因として考えられます。 数字で見る実態は？ さらに、変数分解では売上と費用を数値的に捉え、売上は「生徒数×単価」、費用は「固定費＋変動費」と整理できます。計画との差異から、生徒数は計画の100人に対し実績は60人と大幅に下回り、イベント開催費や講師人件費の増加が費用超過の主因であると考えられます。 MECEって何？ また、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）の考え方にも注目しました。これは、物事を漏れなく重複なく切り分けることで、特に生徒属性の分析において「年齢」「職業」「経験」「通学距離」「入校動機」などの切り口が有効であると学びました。 知見を活かすには？ この知見を踏まえ、Week1で自身の仕事であるマナー講師養成講座の販売促進に応用するため、以下のように整理しました。 なぜ受講者が伸びない？ まず、Whatとして、受講者数の伸び悩みとターゲットへの認知不足が課題です。次に、Whereとして、ロジックツリーによる層別分解で、受講者数が伸びない原因を「ターゲティングの不明確さ」「広報・販促手法の効果不足」「商品自体の伝わり方の問題」に分類しました。具体的には、対象層が曖昧であったり、各チャネルの効果が検証できていないこと、さらにはカリキュラムや修了後の活用イメージが十分に伝わっていないことが挙げられます。 なぜ提案が足りない？ Whyについては、顧客の属性や行動データが十分に収集・分析されず、地域別・職種別のニーズに応じた提案ができていないことが原因です。また、広告費や営業活動が感覚的に運用されている点も問題と捉えました。 どう解決策を見出す？ 最後にHowとして、以下の解決策を提示します。まず、受講者データの属性分析を行い、年齢、職種、地域、受講動機などで顧客像の「見える化」を図ります。次に、ターゲットごとに訴求ポイントを整理し、例えば教職員向けには「学校教育に役立つ資格」、主婦層向けには「家庭と両立できる副業としての活用」、企業人事向けには「社員研修の内製化への貢献」を訴求します。 効果検証は進んでる？ さらに、LPやチラシを用いた簡易なテストマーケティングを実施し、広告手法の効果検証を行います。併せて、導入校や協力企業とのネットワークを活かしたリファラル紹介制度や、メルマガ・LINEによる情報発信、オンラインの無料相談や体験講座など、申込につながる接点づくりも強化します。最後に、販促効果や費用対効果を定量的に記録し、次期キャンペーンやイベントの改善につなげる仕組みの構築を目指します。 計画は成功に繋がる？ このアクションプランを実行することで、問題を構造的に捉え、具体的な改善策を計画的に推進できると考えています。

仮説立ての難しさをどう克服する？ 前回までの演習で、ヒントがない状態で仮説を立てることに慣れておらず難しさを感じました。その後、講義を受けて新しい学びを得たので、以下に講義のメモをまとめます。 効果的な仮説はどう構築する？ まず、仮説を考える際のポイントですが、複数の仮説を立てることが重要です。決め打ちにせず、異なる切り口から仮説を立て、仮説同士に網羅性を持たせる必要があります。そして、仮説を検証するためのデータを評価する際には、何のために比較をするのかを考え、その意図を持って選択することが大切です。 仮説思考で何を得られる？ 仮説には「結論の仮説」と「問題解決の仮説」の2種類があります。結論の仮説は、ある論点に対する仮の答えであり、問題解決の仮説は具体的な問題を解決するための仮説です。仮説を考えることの意味としては、検証マインドの向上と説得力の強化、関心と問題意識の向上、そしてスピードアップが挙げられます。 マーケティングミックスの整合性は？ マーケティングミックスについては、製品戦略（Product）、価格戦略（Price）、流通チャネル（Place）、コミュニケーション戦略（Promotion）の要素を整合させることが必要です。また、ICTによる新しい手法やブランド価値の向上により、価格競争から抜け出すことを目指します。 仮説思考を鍛える方法は？ 仮説思考を鍛えるための方法としては、知識を広げて耕すことが重要です。「なぜ」を5回繰り返す、別の視点から見る、時系列で動的に把握する、思考実験的に将来を予測する、類似や反対する事象とセットで考えることが有効です。その後、ラフな仮説を作り、新しい情報と組み合わせながら常識を疑い、発想を止めずに検証します。また、必要な検証の程度を見極め、情報を集めて分析し、仮説を肉付けして、間違っている際にはやり直します。 リーダーはどう支援する？ リーダーの役割としては率先垂範すること、質問を通じてメンバーを育成すること、チームで役割を分担して仮説を検証することが求められます。 カスタマージャーニーで何を意識する？ カスタマージャーニーについては、新しい5Aカスタマージャーニーを理解し、顧客が推奨者となるような有効なコミュニケーションを継続することがポイントです。 クロス分析の利点は？ クロス分析では、複数の項目でデータを集計し、傾向や意味合いを把握します。状態の把握や傾向分析がしやすく、次の打ち手が立てやすくなります。 マーケティングの基礎は何か？ マーケティングの基礎として、セリングとマーケティングの違いを理解し、顧客ニーズを捉えて顧客満足を得ることが重要です。マーケティングは「買ってもらえる仕組みづくり」です。 仮説を実務にどう活かす？ 今後、WEBでのリード獲得の企画にこれらの学びを活用します。仮説を感覚的に立てるのではなく、根拠のある説得力を持った仮説を立てることを目指します。また、フレームワークの活用が有用であると感じたため、仮説を立てる訓練を重ねることを習慣づけます。分析においても、仮説を検証するために検証の必要程度を見極め、必要な情報を集め、クロス集計などを活用することを心がけます。最初は大変かもしれませんが、習慣づけることでスムーズに実践できるよう努めます。

仮説の意味は？ 今週の学習では、「仮説」とは、不確かな状況下で行動するために立てる仮の答えであるという理解を改めました。特に、「結論の仮説」と「問題解決の仮説」という2つの分類が印象に残りました。 検証のプロセスは？ 結論の仮説は、戦略や提案を行う際に、まず仮の答えを設定することで議論の出発点を作り、その後の検証と修正を通じて精度を高めるアプローチです。一方、問題解決の仮説では「What→Where→Why→How」といった段階的な掘り下げにより、原因と対策を導き出すプロセスが紹介され、思考の整理に非常に効果的だと感じました。 現場で有効か？ これらのフレームワークは、限られた情報の中で迅速な意思決定が求められるビジネス現場において、強力なツールとなると実感しています。私は、AIやデータ分析関連のソリューションを扱う営業を担当しており、顧客の課題特定や提案内容の作成において、不確実な情報を扱う機会が多い中、学んだ「仮説思考」が非常に有効だと感じました。 仮説検証のコツは？ 例えば、初回訪問時に顧客がまだ課題を明確に言語化していない場合でも、「業務プロセスの非効率があるのではないか」「蓄積されたデータがうまく活用されていないのではないか」といった仮説を立てることで、仮説検証型のヒアリングが可能となります。これにより、単なる情報収集に留まらず、仮説に基づいた深掘り型の対話で本質的な課題に近づけると感じました。 提案の説得力は？ また、提案の段階においては、「ある部署では意思決定が属人的で、データドリブンな仕組みの導入により業務効率を向上できるのでは」という結論の仮説を基に提案を設計することで、ストーリー性のある説得力の高い提案が可能になります。商談時間が限られている中で、このような仮説をもとにしたアプローチは非常に重要と感じました。 失注の理由は？ さらに、失注や案件停滞の原因を検証する際にも、「なぜ受注に至らなかったのか」という問題解決の仮説を設定することで、次回以降の提案の質を高めるフィードバックループを構築できると感じました。 商談前の工夫は？ 具体的な取り組みとしては、まず初回商談前に「業界特性・顧客規模・職種」などの観点から、課題仮説とニーズ仮説を2～3パターン想定し、ヒアリング項目に落とし込むテンプレートを自作しています。たとえば、製造業では「設備点検や不良検知にAI活用のニーズがあるのでは」といった仮説を用意し、仮説検証型の商談を組み立てることで、短期間で核心的な課題に迫るという方法です。 案件停滞の原因は？ また、受注が見込まれていたものの急に停滞した案件については、どのステークホルダーが懸念しているのか、どの提案要素に説得力が不足していたのかといったWhy型の仮説を設定し、上司やチームとの定例レビューで検証しています。これにより、再提案やフォローアクションの精度を高め、案件化率の向上を目指しています。 アウトプット文化は？ さらに、営業週報や朝会において、「この案件は〇〇という仮説でアプローチします」といった発言を推奨し、仮説をしっかり言語化してアウトプットする文化を醸成しています。こうした取り組みは、個々の思考の質の向上やナレッジの蓄積につながると実感しています。

研修の成果は何？ マーケティングの本質である「誰に、何を、どのように売るか」を改めて理解できた研修でした。 お客様視点の改善は？ ①　既存製品の開発・改善については、競合製品やサービスに偏りがちな視点ではなく、実際に購入・利用するお客様の立場に立った取り組みが大切であると再認識しました。お客様から利用状況を直接ヒアリングしたり、実際の利用シーンを仮説で描くことも必要だと感じました。同時に、自社製品・サービスと競合との違いや差別化できるポイントをより深く掘り下げる重要性も学びました。 新製品開発で何を知る？ ②　新製品の開発では、市場調査の実施が不可欠であるとともに、アンケートなどで得られるデータが必ずしも完全なものではないという現実も理解できました。プロダクトアウトに走るのではなく、お客様の抱える課題（ペインポイント）を解消するために、マーケットインの視点で製品やサービスを企画する姿勢が求められます。また、他社との差別化においては、お客様にとって真に価値のある要素や、期待を超える満足を提供できるポイントを見出す意識が必要です。 値決めの危機感は？ ③　価格設定については、かつてある著名な経営者が語った「値決めは経営」という言葉を思い出し、肝に銘じたいと感じました。お客様に受け入れてもらうために安易に低価格を設定すると、売上や利益だけでなく自社の製品・サービスの価値自体を下げかねないと危機感を覚えました。お客様の期待を超える提供内容を追求し、対価を適正に得られる仕組みを常に問い続ける必要があると実感しました。 販売手法はどう見る？ ④　販売チャネルに関しては、B2C、B2Bともに多様化している現状を踏まえ、採用するチャネルひとつで売上が大きく左右される点を再確認しました。単にホームページでの製品紹介に留まらず、お客様が具体的なアクションへと移れるような工夫が必要であり、これまでの対応を振り返る機会となりました。 宣伝効果はどのように？ ⑤　プロモーションについては、法人向け営業が主体であったため、これまであまり意識してこなかった視点を見直す良い機会となりました。サービス紹介資料や提案書が本当にお客様に響いているのか、「だから何？」「効果は何か」を意識して再検討したいと考えました。これまで使用していた会社紹介、サービス紹介資料、提案書、ホームページの内容をお客様目線で見直し、営業メンバーが自律的に改善に取り組めるよう、具体的なストーリー性を持たせた働きかけを行いたいと思います。 経営報告はどう伝える？ また、経営企画担当として財務状況などの報告を行う際も、形式的な資料ではなく、その時々の問題や課題に焦点を当てた内容にする必要性を感じました。毎回「だから何？」「誰に、何を、どのように伝えるのか」を意識し、報告資料を作成していくことを心掛けるとともに、この視点を「誰に、何を、どのように売るか」というマーケティングにも活かしていきたいと思います。 戦略計画に今後は？ 最後に、プロモーション活動については、街中のさまざまな施策を意識的に観察し、その意図を汲み取ることで、売れる仕組みづくりに具体的に反映できるよう今後の戦略計画に取り入れていく所存です。

データ分析の考え方をどう変える？ 今週の講義を通じて、データ分析に対する考え方が大きく変わりました。これまでデータ分析というと、「データを集めて傾向を見る」という漠然としたイメージがありましたが、実際には緻密な準備と明確な目的意識が必要であることを学びました。 目的をどう合意する？ 特に印象に残ったのは、「分析の目的を組織で合意を得てから始める」という考え方です。データで何を明らかにしたいのか、その結果をどのような行動につなげたいのかを関係者と共有することで、より効果的な分析が可能になります。目指すアウトプットや、その結果によってどのように行動変容を促したいのかを事前に合意できればと考えています。 比較分析がもたらす示唆は？ また、データは比較によってその意味が見えてくるという点も重要な学びでした。時系列での変化や異なる属性間の違いを分析することで、より深い示唆が得られます。さらに、分析結果を報告する際には、次のアクションプランを含めて提案することで、組織の意思決定に貢献できることを理解しました。 リスキリング企画の必要性は？ 現在担当しているリスキリング企画においても、研修後のアンケートの分析アプローチを見直す必要性を感じています。現状の満足度評価だけでなく、部署別の研修効果の違いや時間経過による行動変容を測定することで、より効果的な研修プログラムが設計できると考えています。 新規事業支援での戦略的活用 新規事業立ち上げ支援においては、ユーザー検証のデータをより戦略的に活用することが可能です。顧客属性による反応の違いやサービス理解度の変化を定量的に把握することで、事業戦略の精緻化が図れるでしょう。経営層への報告においても、データに基づく明確な示唆を提示し、具体的な投資判断の材料を提供できます。 研修アンケート設計の見直し 来週からは、現在実施中のリスキリング研修に関するアンケート設計を見直します。具体的には、研修内容の理解度や実務での活用意向に加え、3ヶ月後の行動変容を測定するための追跡調査の仕組みを構築します。 仮説の明確化と調査設計 新規事業の計画では、ユーザー検証前に仮説を明確化し、チームで合意します。その後、アンケートやインタビューのスクリプトを作成します。例えば、「このサービスは特定の年齢層でニーズが高い」という仮説を立て、それを検証できる調査設計を行います。 経営会議に活用するデータ分析 経営会議では、これまでのユーザー検証データを再分析し、顧客属性別の反応傾向や時系列での変化を可視化します。特に投資判断に直結する指標については、比較分析を通じて説得力のある資料を作成します。 これらの取り組みを通じて、データに基づく意思決定プロセスを組織に定着させ、より効果的な事業展開と人材育成を実現したいと思います。

資金調達の意義は？ Week 1では、企業が事業活動を通じて価値を提供し、その対価として収益を得る仕組みについて学びました。設備投資、人件費、材料費、光熱費、広告宣伝費、物流費、法務関連費用など、多岐にわたるコストが発生する中で、これらの費用を賄うための銀行借入や投資家からの出資といった資金調達の重要性を再確認しました。また、一連の経済活動を数値化・記録・整理・報告するアカウンティングの仕組みや、法的ルールに基づいた財務三表の作成と公開により、透明性と信頼性が維持されている点にも注目しました。 事業展開の要素は？ つまり、企業が新たな事業展開や製品ローンチを進める際には、市場把握、競合分析、法的要件の遵守、人的・物的資源の確保、さらにはサプライチェーンの構築など、さまざまな要素が不可欠です。そのすべての判断とプロセスを支えるのがアカウンティングであり、意思決定の「共通言語」として将来の戦略立案の基盤であると再認識しました。 仲間との意見交換は？ グループディスカッションでは、さまざまな業界や地域から受講されている仲間と意見を交わせることができ、今後のグループワークがとても楽しみです。 会計知識の現場活用は？ 今回の学びを通じ、アカウンティングの基礎知識が日々の意思決定に直結する重要なスキルであると感じました。自身の業務に照らし合わせると、デジタル施策やプラットフォーム運用におけるコスト構造の理解、固定費と変動費の区分、原価配分の考え方などが、限られた予算の中で成果を最大化するために欠かせないと実感しています。財務三表を読み解く力を高めることで、事業の収益構造をより定量的に把握し、投資判断や交渉時に説得力のある根拠を示すことができるのではないかと考えています。今後は、会計的思考を活かして、短期的な成果だけでなく、中長期的な価値創出につながる戦略の立案・実行へと発展させていきたいと考えています。 事業部データの解析は？ また、グローバル企業では連結決算を中心に報告が行われるため、国別や事業部別の詳細な財務諸表が外部に開示されるケースが少ないと感じています。皆さんの企業では、事業部単位の財務データをどのように入手・分析されているのでしょうか。また、システム改修などの投資判断において、単に時間短縮や販路拡大、営業効率などの効果を数値化するだけでなく、財務諸表を通じて事業全体の財務状況を踏まえた意思決定を行うことが重要であると感じました。このテーマは、アカウンティングの延長線上にありながら、ファイナンス領域の財務分析に近い視点をも含んでいると思います。今後、会計的知識を基盤に、投資判断や事業評価にどのように結びつけていくかについて、皆さまと共に学びを深めていければと考えています。

マーケティングの基本とは？ 「マーケティング」とは、「顧客に買ってもらえる仕組み」を考えることです。これは「自社の商品の魅力を顧客にきちんと伝えること」と「顧客が自社の商品に魅力を感じてもらうこと」の両方が成り立たなければなりません。 顧客訴求の工夫をどうする？ 商品が顧客に選ばれない場合、商品そのものを変えたり価格を下げるのではなく、適切なターゲット顧客にシフトチェンジしたり、商品の魅せ方（商品名やパッケージなど）の工夫で顧客に訴求することが重要です。これがマーケティングの面白さです。 顧客の真のニーズは？ また、マーケティングのポイントは、顧客の真のニーズ・欲求をしっかり見極めることです。それを身につけるためには、日常的に身の回りにある商品やサービスに注意を払う癖をつけることが大切です。 旅がもたらす学びとは？ 「争いの多くが自分と異なるものへの理解不足や偏見、拒絶など、多様性がないことが原因で起こる」と言われています。そのため、「旅」を通じて異文化を理解・体験することは、争いの抑制に役立ちます。私は、平和産業である「旅」を通じて、世界という壮大な学びの場で多くの人が楽しみながら世界を知り、平和について考えるきっかけを創り続けたいと考えています。 資本主義と社会貢献を両立 現在、訪日旅行の営業に従事しており、オーバーツーリズムや地方創生、震災復興といった持続可能な観光に関する課題解決に取り組んでいます。しかし、会社としては社会貢献だけでなく、売上や送客などのビジネス成果も求められます。そのため、社会貢献とビジネスを両立させ、顧客にとって魅力的なツアー商品を企画する必要があります。それには、旅行業界の現状や課題を分析し、周囲を納得させて共に行動することが求められます。 私の学習方法とは？ 日々の業務がイレギュラーが多いため、休みの日にまとめて学習しています。動画を視聴し全体の流れを把握した後、何度も繰り返し視聴しながら内容を自分なりに要約・まとめることで知識を定着させています。これは、自分に最も合った学習方法です。 GLOBIS学び放題の活用 以前からGLOBIS学び放題にも加入しており、期限が決められている方が集中して取り組めます。毎月視聴する動画を計画し、学んだ内容を自社や業界に当てはめるようにしています。日常から「この商品にはどのようなマーケティング戦略があるのか」を考える習慣を持ち続けています。 新たなスキルを学ぶために 現在はGLOBIS学び放題の継続に加え、データ・アナリティクスとアカウンティングのナノ単科を受講しています。

会話分析で隠れたニーズは？ 定性分析について学んだ中で、CRMの管理者として、営業担当が顧客との面談で交わした会話内容をテキスト分析することで、隠れたニーズを発掘できるのではないかと考えました。一人ひとりの顧客に対し、営業担当自身がそのニーズに気づけるCRMシステムが理想です。しかし、そのシステムが効果を発揮するためには、まず営業担当のインタビュー能力を高め、会話内容を漏れなくテキストとして記録する仕組みが必要だと感じました。 研修でどう均てんする？ インタビュー能力の均てん化は研修を通じて改善できると考え、記録については音声入力などのテクノロジーが一定の解決策を提供してくれるのではないかと思います。 セグメントの切り口は何？ また、顧客のセグメンテーションは売上などの定量的な視点からだけでなく、定性分析を通じてこれまでとは異なる切り口で行える可能性があり、その各セグメントに対する最適な解決策を考えることができると感じました。このため、膨大なテキストデータのコーディング作業が非常に重要だと考え、AIの活用により効率的に対応できるのではないかと期待しています。 システム改善をどう確認する？ システム導入については、すぐに実施するのは難しい状況ですが、リニューアルされた別のシステムが以前より使いやすくなったかどうかをチャットベースでのインタビューを通して確認する取り組みも行っています。ただし、単に「使いやすくなった」といった安易な回答に終始せず、具体的にどの点が改善され、どこに課題があるのかを掘り下げる質問をしていくことが重要だと考えています。たとえば、普段どのページにアクセスしているのか、そのページやデータへのアクセスが容易になったかを確認するなど、具体的な視点から質問を設定しています。 利用意義をどう問う？ また、システム利用によって本来的に実現したいことに焦点を当てる必要性も感じました。問題点を問うのではなく、見たいデータへのアクセス手順が改善されたか、データがインサイトを得られるように可視化されているか、といった具体的な問いを設定するべきです。ざっくばらんに意見を募ると、後々コーディングして集約する際に混乱が生じる恐れがあります。 仮説構築の秘訣は何？ 定量分析が仮説の検証を目的とするのに対し、定性分析は新たな仮説構築を目的とします。コーディングを通じてプロセスやフレームワークを構築することで、これまで想定しなかった要素も明らかになるでしょう。デザイン思考においては、仮説が広範囲になりすぎず、解決策ありきの課題設定を避けることが肝要だと感じました。

魚屋の多様性ってどう？ ライブ授業でのグループワークでは、「魚屋」という業態でも、扱う魚の種類、販売方法、さらには店舗運営の形態によって、必要な準備や資格、仕入れの方法が大きく異なることに気づきました。事業活動の形態が変われば、揃えるべき物や意識すべき数値も違ってくるため、視点、視座、視野を意識して考える重要性を実感しました。 ３視点をどう捉える？ 私は現在、人事採用や人材開発、労務に携わるポジションで働いています。今回、３つの観点―「視点」「視座」「視野」―から、事業活動にどう活かすかを考えてみました。 現場での視点は？ まず、「視点」については、現場レベルで目の前の事象に注目し、売上や労働生産性、スタッフの稼働率など具体的な数字に焦点を当てることが重要だと思いました。これにより、現状や課題が見える化され、次期の採用においてどのような人材を求めるべきか、具体的な判断基準を導き出すことができると感じました。 経営の視座はどう？ 次に「視座」ですが、マネジメントの立場から経営全体を俯瞰して、営業利益率や限界利益率、損益分岐点などの経営指標を確認することで、事業の収益・コスト構造を理解できます。こうした視点を持つことで、今後の経営方針や戦略的な意思決定に役立てることができると考えました。 市場の視野は何？ そして「視野」については、外部環境や将来を見据え、市場規模や成長率、競合シェア、顧客生涯価値、新規顧客比率などのデータに基づいて、市場動向や顧客ニーズの変化を把握することが求められます。これにより、長期的な戦略や組織づくりに役立つ判断材料が得られると考えました。 ３視点の統合は？ これら３つの観点を組み合わせることで、数字から現場の動き、構造、そして未来の判断材料を導き出す整理ができたと感じています。 経営体験にワクワク？ また、グループワークを通じて、経営者の立場に立って会社運営の疑似体験ができるアカウンティングの授業に大きな魅力を感じました。資金調達や設備投資、人員採用、研究開発、リスクマネジメントなど、実際の経営で必要とされる意思決定のプロセスを学べる点は、売上や利益の仕組み、コストや利益の構造を体系的に理解しながら戦略的な経営判断力と分析スキルを養う大きな機会だと感じ、非常にワクワクしました。

目標はどう決める？ 戦略志向とは、適切なゴールを定め、現状からそのゴールまでの最速かつ最短の道筋を描くことだと改めて実感しました。また、バリューチェーンの視点をより深く理解することで、生産性向上のヒントが得られることを痛感しました。今まで「分かったつもり」で進めていた部分を改め、指数関数的な変化に対して敏感に反応する必要性を感じました。 返報性を活かすには？ さらに、返報性の原則を戦略的に活用する重要性にも気づきました。本質を見抜き、仕組みを捉えるためには、とにかく実践して自社の３C分析を試みることが大切だと感じています。同時に、最新のテクノロジーや新たな知識を継続的に学び続ける必要性も強く感じました。 規模調整はどうする？ 規模の経済性については、コンサルタントの数が増えることで、一人当たりの固定費を下げる可能性があると理解しました。しかし、社員を増やしすぎるとコミュニケーションや各種管理コストが増大するため、フロントの生産性を最大化できる最適な規模を見極めることが非常に重要であると考えました。また、習熟効果においては、入社後の成長過程や、先輩の知見を若手に効率よく移転する仕組みを再評価すべきだと感じました。 AIで採用は変わる？ ネットワークの経済性の観点から、金融業界以外でも適切なコンセプトを設定することで採用決定にかかるコストを削減できる点は大いに示唆に富んでいました。目の前のお客様への対応に加え、外部環境そのものの変化、特に生成AIの進展によるリクルーティングビジネスへの影響を、より深く分析する必要性があると痛感しました。指数関数的に進化する技術に遅れをとらないため、自社でもその活用方法を積極的に模索していく所存です。 採用戦略はどう進化？ 最後に、データに基づいた人材発掘や自動化された評価・選考、企業ニーズの高度な分析、最適なマッチング、リモート面接・契約支援、さらには入社後のパフォーマンス追跡といった、一連のリクルーティングビジネスのバリューチェーンについて学ぶ機会は非常に有意義でした。また、自社のビジネスプロセスの本質を見極め、２フロア分の家賃負担と８割の在宅勤務という現状を踏まえ、社員の最適な増員シミュレーションを行うことで、固定費の軽減と利益率の向上を図る重要性を再認識しました。

施策の視点は何？ まず、Product、Price、Place、Promotionの4つの視点で施策を考察することで、学生における時間帯、価格、訴求チャネルのミスマッチという論点が整理しやすくなります。この手法は、自部門での施策レビューでも有効に活用されています。 広告評価はどう？ 次に、広告メディアの選定では、「費用 ÷ 表示回数」という単純な指標を用いて、CPM換算で最適な媒体を選びました。これにより、感覚ではなくデータに基づいて判断する重要性を再確認することができました。 離脱原因は何？ また、SNS広告管理画面の年齢属性データやUTM付きの流入計測、学内アンケートなど複数の手法を組み合わせることで、認知から興味、そして来校までの各段階で、どのタイミングで学生が離脱しているのかを具体的に特定できる仕組みが整えられています。 各要素のギャップは？ 新規キャンペーンを企画する際には、Product（訴求内容）、Price（学割の有無）、Place（曜日・時間帯）、Promotion（SNSや学内媒体）の4象限マトリクスを必ず作成し、意思決定会議で各要素間のギャップを洗い出すルーチンを実施しています。 ファネルの進捗は？ さらに、UTMパラメータを用いて大学生セグメントの流入を追跡し、表示、クリック、資料請求、来校の各ファネル段階での歩留まりを計測しています。歩留まりが低い段階に絞ってクリエイティブのABテストを回すことで、改善に必要なリソースを効率的に投入しています。 損益突破の条件は？ また、価格施策においては、固定費と変動費の合計を目標生徒数で割るという式を参考に、学割導入によって必要な生徒数がどれだけ増加すれば損益分岐点を超えるかをシミュレーションしました。テスト導入後は、割引適用者のライフタイムバリュー（LTV）を計測し、キャンペーンの継続を判断しています。 スケジュールは如何？ 施策の実施スケジュールとしては、初月にKPI分布の可視化テンプレート構築、2月目に要因分解ダッシュボードとアラート実装、3月目に大学生向けSNS広告のABテスト、4月目に学割と夜間枠の検証、5月目に成果共有会を開催し、6月目に効果を総括して次期OKRを設定するという計画です。これら全てを半年以内で実施する予定です。