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自分 ✕ データ

に関する学び

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仮説はどう捉える？ これまでの演習よりも多くのデータに触れる機会があったため、ただデータを見るだけではなく、まず「こういう仮説があるのではないか？」という視点を持って取り組むことが重要だと実感しました。また、仮説は一つに固執せず、他の可能性も網羅的に考えることで、思いつきに頼らないアプローチができると感じました。 PDF加工の落とし穴は？ 一方で、PDFデータの加工には非常に頼りになる一面があるものの、誤認識により表の数字が間違うケースもあったため、過信せずに慎重に取り扱う必要があると痛感しました。 数字整理はどうする？ ファネル分析とABテストは、どちらもすぐに実践できる手法として役立つと感じました。ファネル分析では、業務フローの数字が断片的にしか取得されていない現状を踏まえて、業務フローを整理し、必要なデータを集めてファネル化することが求められます。 仮説検証は進んでる？ また、ABテストでは、うまくいっていない点に対して仮説を立て、比べるべき内容を明確にして、結果が確認できるデータを準備することが大切です。これらの手法を同時期にテストし、比較検証することで、より精度の高い分析が可能になると感じました。 分析の意義は何？ さらに、なぜファネル分析やABテストが必要なのか、その意義を自分なりに言語化することも重要です。今週学んだ内容を整理し、データアナリティクスの重要性を前提として、具体的な提案にまとめる作業は大変有意義でした。 実践の意味は何？ 最後に、実データに毎日触れてトライアンドエラーを重ねることが、さらなる改善点の発見につながると実感しました。これからも、日々の実践を通じて知見を深めていきたいと思います。

全体視点は必要？ 経営者の視点で考えることに非常に感銘を受けました。目の前の仕事に没頭しすぎると、視野が狭くなりがちです。特に、自分の事業に専念していると、全体を見る視点が欠けることもあります。この問題に対して、私は全社的な視点を常に持ち続ける必要性を感じました。 恐れず選択できる？ また、「ジレンマを過度に恐れない」という教えは非常に有益でした。例えば、納期と品質、短期的効果と中長期的効果の間で最も良い選択肢を見つけることです。この過程で、他者の判断基準を頭から否定せず、じっくりと考える姿勢が求められます。ジレンマを克服するためには、創造的なアイデアを粘り強く考え続けることが重要だと実感しています。 戦略の本質は何？ 戦略的に考えることを「漫然と仕事をしない」と解釈しました。日常の業務に忙殺されているときこそ、大局的な視点を持ち、自分の視界を広げることが求められます。これから新しい領域にも取り組むことがあり、常に広い視野と多角的な視点を持つことを意識して仕事に取り組むつもりです。 全体戦略をどう見る？ 日々の業務と全体戦略の関連性を意識し、短期的な結果にとらわれすぎないように心掛けます。常にその意識を持つことは難しいかもしれませんが、3年から5年先を見据えた考え方や動き方を忘れないようにします。そして、SWOT分析やPEST分析といった戦略フレームワークを実践で活用し、データに基づいた意思決定を心がけたいと思います。 戦略共有は有効？ 戦略的思考に関するトレーニングを取り入れ、フレームワークや戦略分析の機会をチームで共有していくつもりです。時間が限られている中での優先事項として、この取り組みの重要性を増していきたいと思います。

規模の経済性とは何か？ 実践演習を通じて、生産数量が増えることで1個当たりの固定費が減少すること、すなわち「規模の経済性」という用語を初めて知りました。しかし、単純に発注量を増やすだけでなく、需要のバランスや原材料の供給、品質、在庫管理の問題など、多様な要因を総合的に検討する必要があると実感しました。この考えは、私の業務である資材の印刷費にも応用できそうです。例えば、需要の確認や原材料費、印刷部数などについて、過去の経験に頼るのではなく、常に現状に合わせて見直す必要性を感じました。 戦略的思考をどう実践する？ 総合演習では、業界の数値や状況をフレームワークで整理し言語化することで、自分が考えていた施策とは異なる施策の可能性を見出せることもありました。「戦略的思考」の3つの要点を達成するためには、適切なゴールを設定し、そこに至る道筋を明確化することが重要であり、それを他者に理解してもらうために言語化することを業務でも実践していきたいと思っています。 印刷費管理の課題とは？ さらに、印刷費の管理では、大量印刷による倉庫管理費や廃棄コストについても見直しが必要です。紙の原価が上昇している現状において、常に需要を確認しながら印刷の必要性を再考することが求められます。これに対して、顧客ニーズや印刷利用数のデータを基に、毎回印刷部数とその必要性をメンバーと共に確認していく提案を進めていきたいです。 フレームワーク活用の重要性 また、総合演習から学んだ3C分析やPEST分析などのフレームワークは、実際に自分の業務で使ってみることによって初めて身につくと感じました。これらの手法を用いて、自分の考えを他者と共有し、適切なゴールや対応策を探求していきたいと思います。

イシューはどう見極める？ まず、イシューを特定するためには、必要なデータを揃え、各データの特徴が明確になる切り口から捉えることが大切だと感じました。その上で、結論を導くためにはMECE（漏れなくダブりなく）の視点で情報を分解し、ロジックツリーを活用して全体の構造を整理していくアプローチが有効だと思います。 本質はどう捉える？ また、イシュー自体は疑問形で問いかけを続けることで、その本質や輪郭が浮かび上がってくると実感しました。今、自分たちが本当に考えるべきことは何か、解決策を急ぎすぎずにじっくりと検討する姿勢が重要であると感じています。どの問題を課題として捉えるべきかを問い続けることが、正しいアプローチへとつながるのだと実感しました。 論点はどこにある？ さらに、プロジェクトやチーム内の課題、タスクの対応において、この手法は非常に有用だと感じました。担当している作業の中でどこに問題があり、何が論点なのか、またいつまでにどのような解決を図るべきかといった点を明確に把握するためのツールとして活用できると考えています。これにより、チームや上司、クライアントとの認識共有がスムーズになり、問題解決への具体的なステップが見えやすくなるでしょう。 説得力はどう伝える？ また、社内研修や新技術の勉強会など、さまざまな場面においても、同じ手法で問題点や論点を整理することができる点に大いに役立つと感じました。考えた道筋を正確に日本語の文章に落とし込み、しっかりとした説明ができるようにすることは、説得力を高める上でも非常に重要です。問題点を混ぜ合わせず、具体的にどこにどのような課題があるのかを順序立てて整理していくことが、確かな解決策を見出すための鍵になると考えています。

仮説はどこから来る？ 分析の基本は、まずさまざまなデータを比較することにあります。細かなデータやグラフを確認する前に、自分なりの仮説を立てることが大切だと感じました。 ３つの軸は何が違う？ ここでは「プロセス」「視点」「アプローチ」という3つの軸が重要です。プロセスでは、目的を明確にし、仮説を立て、データを収集して、その仮説を分析により検証します。視点については、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンなどに着目します。そしてアプローチとして、グラフや数字、数式を活用する方法が挙げられます。 可視化で何が分かる？ 比較のための可視化には、数字に集約する方法、目で見て把握できるようグラフ化する方法、さらには数式にまとめる方法があり、状況に応じて適切な手法を選ぶことが効果的です。 代表値はどう見る？ また、データを見やすくするためには「代表値」と「分布」を確認することがポイントです。代表値には単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、ばらつきを把握するには標準偏差が有用です。特に、95%のデータが含まれるという2SDルールは、分析の信頼性を判断する際に役立ちます。 ノーム値は意味ある？ クライアントのノーム値を算出して、予算シュミレーションに活用する手法も魅力的です。さらに、業界ごとにどの枠が効果的か比較検証することで、より適切なアプローチを模索することが可能だと思います。 実数値で検証できる？ 実際のデータを利用してノーム値を算出する試みは、非常に価値があると感じます。社内にある関連データの算出方法や分析手法を参考にしながら、実数値での検証を進めることで、より実践的な知見が得られるでしょう。

正解はどこにある？ ビジネスにおいて、問題の「正しい」原因を特定するのはほぼ不可能です。ひとつの「正解」を求めるのではなく、さまざまな手法を試す中で気づくポイントがあると感じます。具体的には、What、Where、Whyの順に仮説を絞り込み、Howで実践するというステップを何度も繰り返すことが重要です。 根拠は見えますか？ 原因を追及するためには、まず業務や問題をプロセスごとに分解すること。そして、考えられる複数の選択肢を洗い出し、根拠を持って絞り込む作業を行うことで、データに基づいた分析を進め、問題解決の精度を高めていきます。さらに、仮説を試しながらデータを収集し、結果を組み合わせてより良い解決策に導く方法が有効だと考えています。 実践の鍵は何？ この考えをもとに、まずは自分自身の業務を一つのプロジェクトとして見立て、実践してみることにしました。具体的には、例に挙げられていた通り、残業時間を削減する取り組みから始めるつもりです。私の業務は3月から徐々に繁忙期に入り、5～6月がピーク。今回は複数の新規プロジェクトも同時進行しているため、学んだ知識を実際に試し、可能であれば周囲のメンバーも巻き込むことを目標としています。 朝の時間は有効？ また、グループワークの際にも公言した朝の時間の有効活用を、具体的な行動計画として取り入れていこうと思います。早く出社するとつい業務に取りかかってしまいがちですが、少なくとも30分はこの計画に充てるよう心がけます。これまでなかなか実践できずにいたのですが、今週から出社時はカフェで、在宅時は始業前に、徐々にルーティンを整えつつあります。これからは、朝の時間をうまく活用し、残業削減プロジェクトを推進していく所存です。

今週は何を学んだ？ 今週の学びについて、以下のように感じました。 ビジネスはゲームか？ まず、資本主義社会におけるビジネスは一種の「ゲーム」であり、そこで戦うためには「ルール」である「メカニズム」を学ぶことが重要です。どんな戦略も基本的な原理原則から外れていては意味がないため、このメカニズムを理解することが大切です。例えば、星野リゾートの星野社長が教科書通りの経営を重視されていることにその点が表れています。 変化に対応するには？ 次に、時代やビジネス環境の変化によりメカニズムも変わるため、これに対応できる姿勢が求められます。「守」「破」「離」という取り組み姿勢やマインドセットが重要であり、自分で手を動かして試すこと、自ら調べ分析することも必要です。データや街を歩いて集めた情報を把握し、時代や環境変化を考慮し、指数関数的な急激な変化に対応することが競争の基盤となります。 基本をどう生かす？ また、過去の知識を有効に活用することが重要です。業務に取り組む際、小難しい手法に飛びつくのではなく、まずは基本を大切にし、先人の知恵に基づいて基本を理解してから行動すべきです。 スピード重視の理由は？ スピードを意識することも大切です。「スピードこそが競争のベースになる」と学びました。「スピード感」を持つことが業務改善に役立ちますが、その速度が何のために必要なのかという本質を見失わず、変化に対応しPDCAを回すために用いるべきです。 実践で何を得る？ 最後に、自分で手を動かし経験を積むこと、規模の経済性と習熟効果の観点で業務を分析することが今回学んだ重要なポイントです。これらのメカニズムをしっかり理解し、戦略を立てることが求められると思います。

戦略における「捨てる」とは？ 今週は、戦略における「捨てる」ことについて学びました。実践課題を通じて、ROIを用いて優先順位を決定する判断軸が存在することを理解し、自分の1時間あたりの利益を意識して仕事に取り組むべきだと感じました。また、顧客の会社や市場の成長度合い、当社への貢献度など、さまざまな判断基準があることも改めて学びました。 「捨てる」ことで何が変わる？ 「捨てる」ための意識として、いくつかのポイントを強調したいと思います。まず、捨てることで顧客の利便性が向上することがあります。また、昔からの惰性で行動しないことや、専門的なことは専門家に任せることも重要です。これらの意識を持つことで、効果的な戦略を立てることができるでしょう。 トレードオフをどう決断する？ 戦略を立てていく中で、トレードオフが発生する場合があります。その際、何を「捨てる」か決断し、意思決定を行うことが必要です。私は営業部署に所属しているため、案件対応を進める際に、これらの判断基準を念頭に置いて工数を決めていきたいと思います。判断が難しい場合は、上司と相談しながら、判断の根拠となる材料（ROIや顧客の貢献度）をもとに決定していきます。 プロジェクトでの「捨てる」選択 現在携わっている新規プロジェクトでは、トレードオフが生じていないか分析中です。トレードオフ状態にある場合は、プロジェクトメンバーと共に何を「捨てる」かを決め、意思統一を図っていきます。業務においては、重要な判断基準をデータとして手元にまとめておくことが有用です。新しいプロジェクトを進める際にも、必要に応じて「捨てる」選択を行い、方向性をメンバーと共に決定していくことを意識するようにします。

観光案内アプリのセグメンテーションとは？ 観光案内アプリの事業化を検討する過程で、特に注意が必要だと感じたのは「セグメンテーションの切り口」です。訪日外国人旅行客を優先すべき顧客層として仮定しましたが、最終的には国内旅行者にも対象を広げたいと考えています。このとき、以下の変数を明らかにし、「購買行動に差が出る切り口を選ぶ」ことが重要だと学びました。 - 人口動態変数（例：年齢や性別） - 地理的変数 - 心理的変数（例：趣味、志向） - 行動変数（例：使用頻度） 6R基準でのターゲティングの重要性 ターゲティングについては、6Rという評価基準を新たに知りました。特に、Rankでは市場規模に加え、イノベーターやアーリーアダプターといった火が付きやすい層を選ぶ必要があると再認識しました。 - Realistic Scale - Rate of Growth - Rival - Rank（優先順位、影響力の強さを考慮） - Reach - Response これらの基準は、市場の魅力と自分たちが勝ち残れるかどうかを比較しつつ選びます。 データを基にしたセグメンテーションプロセス セグメンテーションはデータに基づいて行います。まず、「購買行動に差が出る切り口」を仮説立てし、それに応じてデータを取得します。その後、ターゲティングやポジショニングを以下の手順で進める計画です。 1. セグメント別の市場規模、成長率を推定する 2. 推定結果に優先順位をつける 3. 最も優先する市場について競合との差別化を仮決めする（ポジショニング） 4. 実際に検証する この一連のプロセスによって、より的確で効果的なアプローチが可能になると考えています。

分析手法とは何か？ 分析とは比較を通じて行われ、仮説を立てた後にデータを収集・加工することで得られる気付きが重要なプロセスです。定量分析の視点としては、インパクトの大きさ、ギャップ（差異）、トレンド（変化）やばらつき（分布）、パターン（法則）を考えることが重要です。データの代表値として単純平均、加重平均、幾何平均などを使い、ばらつきを見るためには標準偏差をとらえる方法が有効であることが分かりました。また、データを扱う際には、加工してビジュアル化することで一目で理解できるグラフを作成することも重要なプロセスです。 データの特異点をどう見つける？ データ分析ではまず平均値を考えがちですが、データの散らばりから特異点を見つけることも重要だと分かりました。そのため、業務（調査系）で平均値のデータを参照する際は、背景に注意し、表面上の見栄えに騙されないよう気を付けたいと思います。また、実証実験で扱うデータについても、属性ごとのデータを無作為に取って平均値を出すのではなく、何と比較するのかを念頭に置き、そのデータで何を伝えたいのかを考慮してデータ分析の設計を進めたいです。今週のGailで学んだように、グラフには特性があり、自分の伝えたいデータをどのようなグラフを使って表現するかを慎重に検討することが重要です。 幾何平均やグラフをどう活用する？ 今回学んだ幾何平均は耳慣れない単語だったので、自分でもう少し調べてみたいと思います。また、エクセルなどでよく使うグラフごとの特性について詳しく調べ、どんな場面でそのグラフを使用すべきかを理解できるようにしたいです。今回の学びを定着させるために、実証実験でデータ取得を検討しているメンバーに共有する予定です。

デザイン思考をどう活かす？ デザイン思考には、共感、課題設定、発想、試作、テストのステップがあり、これを非線形に繰り返すことが重要だと学びました。この思考をビジネスに活かすためには、顧客やユーザーの行動を観察し、彼らの体験価値を最大化することが大切です。最近学んだカスタマージャーニーでも、ペルソナを細かく設定することが、サービスやプロダクト、戦略を考える上で重要だとされており、これがデザイン思考と通じると感じました。 学びを深めるステップは？ 学びにおいて大切なこととして、1.言語化、2.教訓化、3.自分化が挙げられ、これが特に印象に残りました。私は考えを言葉にするのが苦手なので、まず書いてみて、次に発言し、さらに伝わりやすくするステップを踏んでいければ良いと思っています。 システム開発の目的を再確認 現在、私は営業系のシステムを開発・管理・運用する部署に所属しており、社内の営業部門がメインの顧客です。これまで、ITやシステムに慣れていないユーザーをターゲットに、使いやすさを重視した設計を行ってきました。しかし、講義を通じて、システム開発の本来の目的は効率化や売上向上を図ることにあると考え直しました。ターゲット設定を見直し、本来の目的達成のための設計をもっと重視すべきかもしれないと感じました。 顧客理解に基づく設計とは？ システム開発においては、インターフェイスの使いやすさに過度に拘らず、データの意味を可視化し、顧客理解や戦略策定を実現するための設計に焦点を当てる必要があります。既存のシステムについても、ユーザー目線でその利用価値を最大化できるかを考え、ユーザーからのフィードバックを積極的に取り入れる姿勢が大切です。

財務三表の意味は？ アカウンティングについての学びでは、財務三表は単なるデータの集合ではなく、それを用いて企業の業績を説明するためのツールであることを理解しました。これにより、以前は苦手と感じていた財務面について、シンプルに捉えられるようになりました。私の中には、財務三表を完璧に理解しなければならないという先入観がありましたが、実際にはその構造を理解することで、未解決の問題は調べて対応できるという考えに変わりました。また、アカウンティングは専門家だけが扱うものだと思っていましたが、さまざまな立場の人が財務状況を説明し、理解できるための汎用性のあるものという印象に変わりました。 月次報告の意義は？ 月次報告については、報告者の視点や議論の適正さを考慮し、違和感があれば具体的な確認を心がけています。月次報告と年間目標の関連性を意識しつつ、現状をアカウンティングの言葉で説明できるように努めています。また、自社の財務三表の特徴を把握することで、企業体質の理解にも役立てています。１年単位に留まらず、さらに３年、５年単位で会社業績を追いかけられるようになりたいと思っています。 分析の視点は？ さらに、月次報告に対しては、事業における価値提供の方法や資産活用結果という観点から、財務として意義のある分析や説明がなされているのかを常に疑問として持つ視点も大切です。財務三表やその元になるデータへの見方や解釈は、立場によって変わることを理解し、他者の意見や背景を積極的に探るよう心がけています。中長期的な財務目標に到達するための準備や課題についても、アカウンティングの視点で検討し、自社及び他社の決算報告書を読み、自分なりの解釈を築いていきたいです。