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分析 ✕ 活用

に関する学び

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成果はどこに？ ライブ授業に参加し、1週目の内容を振り返る中で、この数週間でデータ分析や物事の分解など、プレゼンテーションに活かせる多くの学びを得たと実感しました。一方で、積極的に自分の意見を伝える姿勢がやや不足していたと感じています。 具体的な改善は？ また、自分の研究データの分析やプレゼン、さらには同様の内容を後進の指導に活かせる可能性に気づかされました。これまで後輩の企画書を読んだ際、内容が分かりにくいとの抽象的な意見に留まり、具体的にどの部分が分かりにくいのか、どのデータをどう扱えばよいのかという詳細なアドバイスができていなかったことを反省しています。 情報伝達の本質は？ 今回の授業を通じて、情報を人に伝えるためには、分解、データ解析、そして言葉の使い方が非常に重要であると改めて感じました。今後はこの方法論を活用し、後輩のデータの不足点を明確にし、どのように改善すべきか具体的なアドバイスを提供できるよう努めていきたいと考えています。

整理・分析の本質は？ 差別化は、単に情報をかき集めてアイディアを出すだけではなく、綿密な整理と分析が必要であると以前は考えていたが、その整理や分析が表面的になりがちな点に気づかされた。 VRIOで価値を見極め？ VRIO分析を活用する中で、まず、施策が顧客にとって実際に価値を生み出しているか、また他社にはない希少性があるかどうかを検討することが重要である。そして、競合が容易に模倣できるか、自社で持続的に実現可能かといった視点も忘れてはならない。特に、顧客が製品を使うことで解決したい、または満たしたい本質的なニーズに立ち返ることで、従来の業界内の枠を超えた競合分析が必要だと感じた。 戦略見直しの要点は？ また、中長期戦略の策定にあたっては、過去にある製品やブランドの発売時の戦略を見直す際に、フレームワークを用いて広い視野で整理することが有効だと実感した。この手法により、導かれる考察が変わり、結果として戦略をより良い形で修正できると考えている。

PLのポイントを押さえるには？ PL（損益計算書）の仕組みを理解し、各利益間に注目することで、どの部分に費用がかかっているのかを把握できることがわかりました。粗利を上げるためには、提供する価値を明確にし、それに見合う価格設定が重要であることを理解しました。 財務諸表で何が見える？ 自社と競合他社の財務諸表を確認し、どこに費用がかかっているのか、自社と競合との違いを分析するために活用したいと考えています。さらに、異なる業界の会社の財務諸表を通じて、業界ごとの差異を理解することも目指しています。 IR情報で業界特徴を学ぶには？ 自社および競合他社のIR情報を確認し、利益構造にどのような違いがあるのかを把握したいと思っています。また、異業種の会社のIR情報も調査し、業界特有の違いについて学んでいきたいです。そのうえで、自社の課題が見つかった場合、なぜそのような状態になっているのか、そしてどのように改善すれば良いのかを考えていきたいと考えています。

ミクロとマクロは？ 今週は、総まとめとしてライブ授業が行われました。授業を通じて、物事をマーケティング的な視点で捉える際には、個人の考えを反映したミクロな視点と、世の中の動きを反映したマクロ的な視点が必要であることを学びました。この学びを活かして、世の中のトレンドや動きに注目し、流行の背景を考えるといった基本的な行動を継続していきたいと思いました。 仕事にどう反映？ 今後、仕事において顧客とのミーティングや社内でのやり取りの中で、積極的にマクロ的な視点を活かした発言ができれば、より高い視座を持って先を見据えた計画で仕事を進められると感じました。 企画力向上の秘訣は？ また、今期中には新サービスの提案や企画力を強化するために、業界のトレンドを追い続け、注目のアプリやサービスを分析し、隔週で発表し合う取り組みを進めることになりました。この場でも、これまで学んできたポジショニングなどのフレームワークを活用していきたいと考えています。

手法が偏っている？ MECEや分析は普段の業務から実施していますが、その手法が偏っていることに気づきました。より幅広な視点からデータ分析を行い、矛盾や重複、不足がないように、手を動かしながら進める必要があると感じています。 新たな分析切り口とは？ 具体的には、現在の業務で組織内の退職者分析を行っています。これまでは勤続年数や年齢、入社区分、役職、評価で分析していましたが、この方法では単純なレンジでまとめていました。今後は仮説を立てつつ、データの特徴が掴めるような切り口を工夫したいと思っています。また、AI（CopilotやChatGPT）を活用して、自分では気づかない切り口も探していきたいです。 分析方法の見直しは必要？ 退職分析チームとミーティングを行い、これまでのステレオタイプな分析方法を見直すことを提案しました。特に、管理職者へのインタビューを元に仮説を立て、新卒若手かつ高評価者の退職傾向やその時期を特定する努力をしています。

どうして組み合わせるの？ 今回の演習を通じて、シナリオプランニングは単独で考えるものではなく、PEST分析、5C、ファイブフォース分析など複数のフレームワークを組み合わせることで成立すると実感しました。AIを活用するにしても、どのフレームワークを使うか、そしてその結果をどう解釈するかは自らの理解が伴わなければ前に進めないと感じました。「知っている」だけではなく、「使える」状態になることの重要性に気づく良い機会となりました。 美容業界、何が新しい？ また、美容業界をテーマにシナリオプランニングに取り組むことで、自社や顧問先を取り巻く環境をこれまで以上に広い視点で考えるきっかけとなりました。今後は、AIも活用しながらPEST分析や5Cなどのフレームワークを繰り返し実践し、業界分析や事業戦略の検討に役立てていきたいと考えています。単なる知識として習得するのではなく、実際の経営判断の場面で使えるレベルまで落とし込むよう、さらに取り組みを進めていきます。

どこをどう改善すべき？ グループワークで、皆さんの具体的なお話を伺うことができ、とても参考になりました。その中で、自分の改善すべき点も明確になったため、今回学んだ内容をもとに、足りない部分を補強していきたいと考えています。また、コース全体を通して、自分に足りない要素や、さらに補強すると効果的な点も確認できたため、今後は学習の振り返りや自己学習を活用して、これらの点をしっかり補っていく所存です。 基本の視点を再考？ 業務においては、これまで見落としていた基本的な視点、すなわち「何のために」「誰のために」「何を明らかにしたいのか」を常に意識し、分析手法や考えの整理を重ねながら進めていきたいと思います。特に、基本ながらも見過ごしがちなポイントや、分析を行う上で重要な視点を改めて認識できたことは大きな収穫でした。回帰分析や重回帰分析といった、関数が絡む内容に対しては苦手意識を感じていますが、動画の視聴を通じて理解を深め、克服していきたいと思います。

なぜ問いが大切？ これまで、とりあえず情報を集め、表面的な施策に走っていた結果、効果が薄い施策に終始していました。しかし、研修を通じて、「常に問い（イシュー）を中心に考える」ことの重要性を学びました。課題を徹底的に分析し、目的に沿ったイシューを特定することにより、時間をかけた検討が適切な施策を生み出し、より効果的な成果に結びつくと実感しています。 判断材料はどう整理？ また、資料作成においては、読み手が意思決定を行いやすいように判断材料を整理することが求められます。仕事は連続した意思決定の連続であるため、読み手の判断軸や組織の方向性を意識しながら、論点を整理していくことが重要です。 合意形成はどう進む？ そのため、これまで学んできた複数の視点や具体と抽象の両面からのアプローチを活用し、多角的に物事を検討します。読み手との議論を重ねながら、質の高い合意形成を目指していく姿勢は、今後の取り組みにおいても大切なポイントであると実感しています。

複数意見で何学んだ？ 今週は、営業方針プレゼンに関する3人の意見をもとに、考え方の整理と多角的な視点の重要性を学びました。特に、3C分析、SWOT分析、バリューチェーンといったフレームワークの意義を改めて認識することができました。 ３つの要素、何感じた？ レクチャーでは、①経営者の視座で考える、②ジレンマを過度に恐れない、③他者の意見をしっかり聞く、という3つの要素が強調されました。個々の経験により同じ課題に対して着目点が異なるため、広い視野を持ちつつ、フレームワークを活用して偏りなく分析し、整合性をもって戦略を考えることの大切さを実感しました。 議論でどう生かす？ また、これらの学びは社内会議やタスクチームでの議論にも活かせると感じました。普段から自分の視点に偏る傾向があると痛感しており、今後は経営者や部門のリーダー、チーム全体のビジョンという視点を意識しながら、考えたことをメモにまとめるなどして知識の定着を図りたいと思います.

バイアスはどう捉える？ データ分析を学ぶ中で、ただ数値を扱うのではなく、自己のバイアスを取り払い、タスクに合わせてニュートラルな視点に切り替える大切さを実感しました。このような状態で、高い専門性と比較するスキルを活かし、データから具体的な仮説を立証できると理解しています。 セキュリティは大丈夫？ 社内で広くデータ分析を利活用するためには、堅牢なセキュリティ基盤とデータ基盤の構築が不可欠だと感じます。編集機能やデータ閲覧機能を適切に制御しながら、データウェアハウスを運用することで、業務に活かすための取組みが一層進むと考えています。 AI応用はどう進む？ さらに、データアナリティクスを深く理解するために、４月から９月までの期間を通じて学習を進めるとともに、生成AIを取り入れたデータ分析への応用も視野に入れています。データウェアハウスから得られる結果や知見を、プログラムを通じて読み解くスキルの習得が、今後の発展に大いに寄与すると感じています。

問題解決プロセスはどうする？ 問題解決のステップであるWhat/Where/Why/Howを実施する際、MECE（モレなくダブりなく）に留意して問題を切り分け、明確化することは、普段の業務でも自然に行っています。しかし、これを改めて整理すると、より理解が深まることを実感しました。 部下の問題対応をどう支援する？ 実務においても、問題に対してモレなくダブりなく切り分けて明確化し、要因分析を行えているかを確認したいと考えています。部下から日々さまざまな問題が報告される中で、この点が確実にできているかを検証し、対策をまとめるサポートをしていきたいと思っています。 部門内の案件をどう分析する？ 直近で部門内で問題となっている案件を選び、それぞれの担当者がどのように問題の要素分析を行い、どのような検討を経て対策を導き出しているのかを確認したいと考えています。特に要素分析の段階でMECEをしっかりと実施できているかを重視して見ていきたいです。

比較方法はどう選ぶ？ 分析を行う際は、比較が重要であると学びました。たとえば、ある要素の効果を検証する場合、その要素がある場合とない場合を比べ、その他の条件をできるだけ一致させることが求められます。 目的は何で大切？ また、データを分析する前に、何のために分析するのか目的を明確にすることが大切です。その目的に沿って必要なデータを収集し、目的に合わせて加工や分析を行い、得られた結果を言語化することで、ビジネス上の判断材料として活用できます。 今後どう実践する？ 今回の学びが直ちに業務に活かせる場面は少ないかもしれません。しかし、問題解決の基本的な考え方を意識しながら業務に取り組むことで、今後の課題解決に役立てることができると感じています。 継続の秘訣は？ さらに、何事も使わなければ忘れてしまうものです。業務にすぐに適用できなくても、日常生活の中で今回学んだ分析手法を実践し続けることで、着実にスキルを磨いていきたいと考えています。