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数字 ✕ 出す

に関する学び

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利益の工夫って何？ 今回の学びで印象に残ったのは、利益が単に売上の増加だけでなく、コスト管理やお客様行動を意識した仕組みづくりによって生み出されることです。アキコのカフェの事例からは、立地や時間帯に合わせた営業、セルフサービスによる人件費の削減、地域に根ざした集客など、身近な工夫が利益に直結する点がよく理解できました。数字の裏側にあるビジネスの工夫や戦略を知ることが、アカウンティングを理解する第一歩となったと感じています。 効率化で利益は上がる？ 私は現在、営業アシスタントとして業務改善に取り組んでおり、請求処理や発注管理など、日々の業務効率化が求められています。今回の学びを、業務プロセスの見直しやコスト管理の観点で活用したいと考えています。たとえば、手間がかかる作業にかかる時間や人件費を「販管費」として捉え、どこを改善すれば利益率が向上するかを検討することで、業務全体をより効率的にすることができると思います。 作業コストはどう？ また、日々の業務の中で「この作業に要するコストはどれほどか」「この作業を簡素化すれば、より価値ある業務に時間を振り分けられるのではないか」と問いを立てながら取り組んでいます。改善案をチームに共有する際には、アカウンティングの視点を取り入れ、具体的な数字を示しながら説明することで、より説得力のある提案ができるよう努めています。 改善提案の数字は？ まずは毎日の業務を棚卸しし、各作業にかかる時間と人的コストを概算します。その上で、どの工程が高コストであるかを明確にし、効率化やシステム化が可能な部分を洗い出す予定です。改善提案を行う際には、「この変更により具体的な人件費削減が期待できる」という形で数字を交えた説明ができるよう、準備を進めています。

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。

リーダーシップをどう育むか？ 仕事を任せることは、リーダーシップを発揮する上で極めて重要です。まず、自分に余裕を持ちながら、相手を理解するための努力が求められます。具体的には、観察や柔らかい雰囲気での対話を通じて、相手の本音を引き出すことが重要です。こうしたコミュニケーションを通じて、適切な仕事を任せることで、メンバーの成長とやる気を引き出すことができます。単に仕事を丸投げするのではなく、メンバーが自律的に動けるよう環境を整え、問題点を自分で見つけ、必要なスキルを開発する機会を提供することが大切です。 新しい期間の始まりに備えるには？ 新しい期間が2月から始まります。チームミーティングでは、組織のビジョンや課題、目的、目標、方向性を丁寧に伝え、各メンバーが自分の目標を設定できるように支援します。Hさんには、目標設定が曖昧にならないよう6W1Hを意識するよう促します。Yさんには、数字だけでなく制度の見直しや業務改善の重要性を伝え、理解を深める時間を設けます。Oさんには、少し背伸びすれば手が届く目標を設定できるよう支援します。Sさんには、新しい仕事の意義や担当する理由を説明しつつ、本人の意見を聞きながらコミットメントを高めていきます。 メンバーの目標設定を成功させるには？ 余裕を持つことも重要です。リーダー1年目は業務に追われ、思うようなマネジメントができませんでした。そのため、メンバーの目標計画を立てる前に1on1を実施し、彼らの本音を知る機会を作ります。仕事を任せる意義や目的を納得いくまで伝え、その上でメンバー自身に目標シートを作成してもらいます。こうしたプロセスにより、メンバーは自ら設定した目標に対する達成意欲が向上し、コミットメントが高まります。

問題解決プロセスの重要性は？ 問題解決のプロセスについて学んだ内容を振り返ります。 まず、問題解決のプロセスには、以下の4つのステップがあります：What（何が問題か）、Where（どこに問題があるか）、Why（なぜ問題が起きているのか）、How（どうするのか）。この順序を守りつつ、ステップを踏んでアプローチすることが大切です。ただし、このステップは必ずしも順番通りに進むわけではなく、行ったり来たりすることがあります。 問題を定める方法とは？ 最初にすべきことは、問題を定めることです。あるべき姿と現状とのギャップを把握し、数字を使って売上と予測を比較することで具体的にギャップを捉えます。そのギャップの間で現場で何が起きたのかを確認することも重要です。 フレームワークの活用法を知る 次に、問題がどこにあるのかを整理する際には、ロジックツリーやMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）などのフレームワークを使うと、漏れなく検討するのに有効です。 問題解決の優先順位をどうつける？ 現在、サービスに対するアンケート分析を行っていますが、対象が広範囲であるために論点がバラバラになり、打ち手も行き当たりばったりになっていました。今回学んだ方法を使い、まず問題を複数洗い出し、その中で本当に解くべき問題に優先順位をつけ、チーム内で合意を得ることが必要です。そして、解くべき問題について、学んだ各ステップを踏んで考えます。 MECEとロジックツリーの実践 考える際には、MECEとロジックツリーを使ってみましょう。まず手を動かして使ってみることで、理解を進めることができるでしょう。

データ加工の秘訣は？ データの加工においては、分布の見え方が刻み幅によって大きく変わることを実感しました。一部の刻みやすい部分だけに頼らず、あらかじめ仮説を立てた上で様々な試行錯誤を行いながら加工することが重要だと感じています。また、加工結果を伝える際には、グラフなど視覚的な資料を用いて相手の注意を引く工夫が必要だと学びました。さらに、MECEの手法として、層別、変数、プロセス分解という大きく3つの方法があることも新たな発見でした。 プラン策定の視点は？ ビジネスプランの策定にあたっては、まず対象期間を明確に定義し、その期間内に成長する領域をあらゆる角度からMECEの観点で分解することが効果的だと考えます。仮説を基に分析を進めると、具体的なポイントが見えてくるでしょう。特に、層別の分解では、単に分かりやすい切り口を選ぶのではなく、意図を持った切り口にすることで、伝えたい内容をより明確に伝えることができ、相手に納得してもらいやすくなります。また、会社から得られる数字だけに頼らず、必要な要素を漏らさず情報を収集する姿勢も重要だと感じました。 レポート作成の狙いは？ 日々のレポート作成や本質を押さえたアクションを行う際には、まず要素を思い描き、書き出すこと。そして、分解し、他の切り口がないかを常に考え直すことで、ポイントを簡潔かつ分かりやすく伝えることができると実感しました。 工夫の実践例は？ 加工や切り口の工夫は、経験や場数、センスが求められるものです。実際の業務でどのように活かされているのか、または自分自身や家族における意思決定の場面で役立っている事例についても知ることができれば、さらなる学びにつながると感じています。

イシューの明確化とは？ 問題に対してイシューを明確に定めることが問題解決の鍵となります。与えられた数字にひと手間加えて、さらに深堀りして解決策を導き出すことが重要です。この「ひと手間加える」という行為は、発想の転換や疑問を持つこと、つまりクリティカルシンキングに繋がります。 復習で得られるものは？ これまで学んできた内容が詰まった例題でしたが、自分の中でまだ完全に落としきれていない箇所もありました。そのため、学んだ内容を改めて復習しようと考えています。 イシュー設定の三つの留意点 イシューの留意点として、「①問いの形にする」、「②具体的に考える」、「③一貫して押さえ続ける」が挙げられます。この中で「③」に関しては話が外れてしまう経験があります。したがって、今後イシューを考える際にはこれら三つの留意点をしっかり意識します。 問題解決における協力の意義 会議のファシリテーターや解決策を話し合う会議、そして後輩からの業務相談や自分自身の仕事の悩み解決など、解決策が必要な場面では、相手と一緒にイシューを明確化する作業を行うよう心掛けます。自分の問題解決においてはピラミッドストラクチャーを意識して考えるようにします。 スキル向上への努力方法は？ 適切なイシューの設定と深堀りは、何度も実践することで身に付く技術だと思います。まずは自身の仕事の悩みや課題を題材に取り組んでみます。 会議を成功させるには？ これまで解決策が出せず会議が脱線して終わることが多々ありました。今後は適切なイシューの設定と深堀りを行い、イシューの留意点「①問いの形にする」「②具体的に考える」「③一貫して押さえ続ける」を押えて進めていきます。

戦略と戦術の違いは？ 戦略と戦術を意識的に分けて実践する大切さを再認識しました。特に戦略においては、明確なゴール設定が必要であり、現状分析、現状とゴールの差分を埋める過程の描き方、それぞれの能力向上が求められると感じました。また、時間と労力が有限である中で、同じ時間で最大限のアウトプットを出すために、「選択と集中」のもとで現状から道筋、そしてゴールを明確に捉え続ける必要があると思います。 組織の拡大は順調？ 現在、新規事業のマーケティングからインサイドセールスを一人で立ち上げ、徐々に採用を行ってメンバーを拡大し、組織と体制を構築している段階です。短期的な数字の目標を追いながら、中長期的な組織の戦略・予算を策定し、メンバーの育成や組織作りを行う必要がありますが、現状では優先順位や行動指針がぼやけています。この学びを通して、それらは個別のミッションではなく、一つのゴールに向けて考え行動していることであると再確認できました。改めて最終ゴールを捉え直し、それぞれの領域ごとの現状を見直し可視化することで、根拠を持った行動や方向性の打ち出しを進めていきたいと考えています。 現状整理は進んでる？ まずは、担当している領域はもちろん、関連する領域も含めて現状を整理します。その上で、現状を可視化し、周囲のメンバーとの認識のズレを埋めます。事業のゴールを明確にし、上司を含めた捉え直しを行い、ズレがないか確認をします。ToDoを立てる際にも、それが本当に必要なものか、目的とゴールは何であるかを常に考える癖をつけます。市場としては後発のプロダクトを新規事業として扱っているため、今まで市場を拡大してきた他社の戦略や戦術についても再評価を行います。

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。

グループで何を考える？ グループワークを通して、「イシューの共有」や「伝え続けること」の重要性を改めて感じました。業務に没頭して目の前の作業に追われると、本来の課題を見落としてしまうことがあるため、自分自身はもちろん、メンバーにとっても大切なポイントだと捉えています。 復習から学ぶことは？ ■ 復習 数週間前のことを思い出せず、自分の記憶力の弱さに直面した経験を反省しました。これは業務全体にもあてはまり、案件が増えるほど忘れることが多く、結局は思い出すところから始めなければならず効率が悪いと感じました。例えば、会議では時間の空白を極力避けるとともに、前回の内容を参加者がスムーズに思い出せるよう、事前に重要なポイントをピックアップしておくことで、良いスタートが切れるのではないかと思います。 イシューはどう伝える？ ■ イシューの共有 議論が分散しがちな際には、ホワイトボードなどを活用して、主要なイシューを皆が見える場所に書き出すとよいと感じました。こうすることで、常に意識が向けられ、議論の軸がぶれにくくなると考えます。 データ活用はどう？ ■ データ分析 数字に対する苦手意識は以前よりも軽減していますが、普段の業務で扱わなければ、再び苦手意識が強まる可能性があります。これからもデータに触れる機会を積極的に作り、スキルを維持・向上させたいと思います。 思考力を鍛えるには？ ■ コンセプチュアルスキルの向上 クリティカルシンキングだけではなく、ロジカルシンキングをはじめとする思考力全般の鍛錬が必要だと実感しました。今後は、本を読むなどして知識を増やし、それを実践で活かしていく所存です。

数字の見せ方はどう？ グラフや比率などの数字の表示方法を変えることで、印象が異なり、最初の情報だけでは気づかない傾向や特徴を発見できることを学びました。グラフ化する際も、分類の仕方によって見えてくるものが変わります。まずはRaw Dataを確認して全体を把握し、その上で何を伝えたいのか整理して数字を整理する必要があると実感しました。 切り口は何で違う？ また、数字の切り口によっては本質を見誤ることがあります。そのため、常に複数の切り口を持ち、一つの見方だけではなく、様々な切り口で数字を分析することが重要です。これまで経験に頼っていた切り口も、When、Who、Howを意識することで幅広く持てるようになると気づきました。 データの視点はどう？ 私の仕事では日常的にデータに触れ、それを解釈しています。同じ現象の分析にも異なる視点を持つことを心がけています。具体的には、宿泊予約数の動向をデイリーのデータで見ていましたが、週次や月次で見るとどのような違いがあるのかを早速試してみたいと思います。また、他の切り口での分析も手間はかかりますが、視野を広げるために取り組んでいきたいです。 行動する意義は？ 自分の思考の癖から抜け出すには、まず行動することが大切です。ひと手間、ふた手間加えて、複数の視点で分析することを心がけます。その際、これまでの分析結果や結論を再評価し、本当に正しいのか疑う姿勢を持ち続けたいです。また、MECE（漏れがなく、ダブリがない）の意識を持ち、ロジックツリーを活用していくことで、このフレームワークに対する苦手意識を克服していきたいと思います。

モチベーションってどうして？ 今回学んだ内容は大きく２点あります。まず、モチベーションについてです。モチベーションは個々に異なるものですが、マズローの5段階欲求や動機付け・衛生理論などを通して、自身の現状を把握する方法を学びました。特に、なぜ働くのかという動機付けの本質を理解することが、効果的なインセンティブの活用に繋がると感じました。また、モチベーションが低い場合には、その理由を明確にし、どのように向上させられるかを検証する必要があると実感しました。一方で、モチベーションが高い場合においては、現状で十分なのか、あるいはさらに高い目標があるのかを確認していくことが大切だと思いました。 振り返りはどう機能する？ 次にフィードバックについてです。振り返りの大切さを再確認するとともに、振り返りの環境整備や質問力の向上が不可欠であることを学びました。数字だけの確認に留まらず、本人がどのように考え、どこで迷い、何がうまくいったのかといった具体的な点を掘り下げる質問が重要だと気づきました。これにより、課題の発見や他部門への展開が可能になると考えています。 1on1ミーティングでどうする？ また、14日に予定されている1on1ミーティングに向けて、今回学んだ内容を復習し、先月の振り返りのための具体的な質問事項を事前に作成する予定です。数字的な成果について、できたこととできなかったこと、そしてその理由を整理し、モチベーションのフレームワークを実際に活用してみたいと思います。さらに、効果的なコミュニケーションを実現するために、聞き出す環境や信頼関係の構築も意識して取り組んでいきます。

数字の意味は何か？ 数字が持つ意味をより深く理解するためには、まず情報を分解して、その解像度を上げることが重要です。一つの視点だけでなく、複数の切り口から現象を分析することで、より正確な現状把握に繋がります。 結論前の検証は？ 具体的には、一つの傾向に満足するのではなく、さらに他の可能性を探る意識を持つことや、得られた分析結果からすぐに結論を出すのではなく「本当にそうなのか」を丁寧に検証する姿勢が求められます。また、頭で考えるだけでなく実際に手を動かし、様々な視点からデータを見直すプロセスも大切です。 MECE活用で分析は？ さらに、分析を行う際にはMECEの考え方を取り入れることが有効です。具体的には、階層、変数、プロセスという視点から、物事を漏れなく、重複なく整理していく手法が挙げられます。たとえば、プログラムの参加者数の伸びを検討する場合、年齢だけでなく居住エリアや参加プログラムの種別といった観点から属性を分析することで、より多角的な理解が可能になります。 課題整理はどう進む？ また、自身の業務上の課題を明確化するためにも、評価の視点が抜けや重複なく組み込まれるよう、MECEを活用して細分化し、その対応力を数値化する手法は効果的です。担当している事業プログラムの認知度についても、過去数年間のデータを大学別、学部別、学年別、応募種別などの切り口で集計し、グラフ化することで、現状と改善点を明確にできます。もし、最初の分析で十分な結論が得られなかった場合には、別の切り口から再度分析を行い、想定される課題について漏れや重複がないよう整理することが大切です。