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分析 ✕ 活用

に関する学び

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初講義で感じた意欲は？ これまで、社内専用のLLMやCopilotを会議の議事録作成、検索、アイデア出しなどに利用してきました。しかし、初回の講義でAIの可能性に触れると、まだ試していない多くの機能が存在することに気づき、これからの活用に意欲が湧きました。 GPTsとGemの違いは？ 特に、初めて知ったGPTsやGemの機能にとても興味を持ち、講義後に調べた結果、Copilotでも類似の機能があるものの、GPTsやGemほどの優れた性能ではないとの回答を得ました。自分はまだ初心者ですが、既存の機能をまずはしっかりと試してみたいと考えています。 記録作成をどう向上？ 議事録については、これまではTeamsの出力をそのままメモしていましたが、エージェントを活用して設定を定義することで、より質の高い記録作成に取り組みたいと思っています。 週報自動化は可能？ また、週報に関しては、従来、部下全員の報告をすべて確認し手作業でまとめていましたが、今回の学びを生かしてAIで自動作成する方法にも挑戦したいと考えています。 多彩なAI活用はどう実現？ さらに、会議のアジェンダ作成、プレゼン資料の作成、業界の分析や過去の事業状況、リソース状況のデータ収集を基に行う事業計画や中期計画の策定など、多様な場面でのAI活用を検討しています。どのようなアウトプットが得られるか、とても興味深いです。 自己分析と事業計画は？ 加えて、自分自身のパーソナリティや強み、弱み、実績などの情報をもとに、セカンドキャリアの相談や起業に向けた事業計画、資金計画の提案といった新たな利用方法にも取り組んでみたいと感じています。 考える力のバランスは？ 一方で、AIは非常に便利で積極的に活用すべきものの、部下に対しても推奨する一方で、考える力が低下する可能性にも懸念があるため、どの業務をAIに任せ、どの部分は自分たちで考えるべきか、バランスをとる必要があると考えています。

クリティカルシンキングとは何か？ クリティカルシンキングとは、自分の考えを吟味し、目的を明確にすること、そして自分や他者の思考の癖を前提に考えることの2つで成り立っています。これらを実践することで、多角的な視点を持ち、自分自身に問いかけ続けることでイシューの設定が明確になります。 自分を疑うことの重要性 Live授業中のグループワークで「クリティカルシンキングとは○○である」というテーマについてディスカッションした際、多くの参加者が「自分を疑うこと」をキーワードとして挙げていました。その意見を参考にし、私も「自分へ問う/疑う」ことの重要性を再認識し、問いと疑いの精度を上げるよう努めていきたいと考えました。 意識したコミュニケーション方法 また、部署や支店を越えたコミュニケーションにおいては、相手に分かりやすくするために言葉を省略しないよう心掛けています。特にメールやチャット、資料を基に説明する際にはその点を意識しています。会議では、何かを決めるべき事項が明確であるとき、イシューが不明確にならないようにし、議論が脱線しないよう努めています。後輩から業務相談を受けた際には、イシューを一緒に考えることで共に成長できるようにしています。 グラフから紐解く新しい視点 さらに、グラフ作成において前例に従うだけではなく、元データを見直し、異なる視点から新たなグラフを作成できるよう努めています。これは、言いたいことが明確であり、見やすいグラフにするためです。また、公式LINEアカウントのフォロワー増加計画においても、フォロワーの年齢や地域のデータを用い、グラフを作成し分析しています。 日常に活かすクリティカルシンキング 最後に、業務に限らずあらゆる課題に対しても、イシュー設定の際には多角的に考え、自分の思考の癖を意識しながら繰り返し問うことを実践しています。このようにして、クリティカルシンキングを日常的に活用することが大事だと感じています。

戦略の整合性をどう整える？ 戦略を考える際には、広い視点で各要素を検討しつつ、それらの整合性を必ず意識することが重要です。また、高い視座と長期的な視点を持って実現したい姿を整合させることも求められます。そのためにはフレームワークを身につけ、それを活用して分析することが必要です。 フレームワークを活用するには？ ＜フレームワークの例＞ - 3C分析 市場／顧客・競合・自社の順番で分析を進め、市場と顧客を重点的に理解することで事業成功のための知見やマーケティングの方向性を得ることができます。シンプルで使いやすく、効果も高いのが特徴です。 - SWOT分析 内部の強み（Strength）と弱み（Weakness）、外部の機会（Opportunities）と脅威（Threats）を分析し、自社とビジネス環境を把握することで戦略立案に役立てることができます。 - バリューチェーン分析 製品やサービスが消費者に届くまでの事業活動で付加価値が生まれる箇所を分析し、基本戦略や改善に役立てることができます。また、競合や業界全体のバリューチェーンとの比較を通じて、バリューチェーンの再構築を検討できます。 SWOT分析で何を明確にする？ 私の事業部は設立から2年余りで、定量的および定性的な分析の蓄積が不足しています。その中で、来期に向けた重点課題を明確にし、優先順位を決め、取り組まないことを決定する段階にあります。ですので、SWOT分析を用いて事業部の強みと弱みを把握し、それに基づいて課題の選定を行いたいと考えています。 データ比較で見えることは？ まず、他事業部とのデータを比較し、要因を分析します。それに基づき、すぐに取り組める事項と中長期的な取り組みを棲み分けして戦略のヒントを得ようと考えています。そして、チームメンバーとの協議では、広い視野と高い視座を意識し、方向性の不一致を避けるよう留意したいです。

問題解決のステップとは？ 問題解決の4つのステップの「Where」は、問題の所在の仮説を立てることであり、「Why」に繋がっていく。今回はその「Where」について学んだ。 仮説の立て方とは？ 仮説とは、ある論点に対する仮の答えもしくは、分かっていないことに関する仮の答えである。重要なポイントは、複数の仮説を立てることと、それらの仮説同士にある程度の網羅性を持たせることである。また、仮説を検証するためのデータを評価する際には、何を比較の指標とするか、意図的に何を見るかを考えることが求められる。そのため、数字を計算する手間を惜しんではならない。 検証マインドをどう育む？ 仮説を考えることで、検証マインドの向上と説得力が高まり、関連することを調べることによって意思決定の精度も高まる。結果としてステークホルダーに対する説得力が向上し、問題解決のスピードもアップできる。アンケートなどを活用して情報を総動員し、考えることが重要である。また、「3C」や「4P」などのフレームワークを活用することも効果的である。 データ分析の重要性とは？ データ収集においては、都合の良いデータだけを集めるのではなく、可能性を排除するために真剣にデータと向き合い、何と比較しての分析かを明確にする必要がある。会議資料や上長への報告を見返すと、実績や結果については真剣にデータを集めているが、データを元にした仮説設定や計算はほとんど実施されていない状況であった。結果だけを羅列するのではなく、それを根拠に仮説を立てるための計算や比較を行い、他の説を排除する仮説を設定することで、施策の根拠とし納得感を得られるようにする。 明日への準備は万全か？ 明日が月初なので出てくる数字を元に、結果に対する複数の仮説を立て、その仮説に対する根拠を数字で計算・調査した上で問題解決の手段を考える。アンケートやヒアリングを日々実施しているが、分析に役立つアンケートとなっているか見直しも必要だ。

目的はどう定める？ 今回の学びを通じて、目的の重要性と視野を広げることの大切さを改めて認識しました。目的を明確にすることは、戦略的思考の基盤であると強く感じます。日常の業務では「何をやるか」に意識が向きがちで、「何のために行うのか」が見失われがちです。このため、チーム内で建設的な議論ができないこともあります。まずは目的を明確にし、常にその目的を意識することを継続的に実践していこうと考えています。 視野はどう広げる？ 次に、視野を広げることの重要性です。自分の業務に専念するあまり、自社や自部門の課題に意識が集中してしまうことがあります。そこで、フレームワークを活用して視野を広げることを心掛けたいと思います。この視点は、チームの長期計画を考える際のゴール設定にも役立ちます。 方向性はどう見極める？ これまで、経営からのメッセージを咀嚼し、アクションプランを設定していましたが、これからは3C分析の注意点を活かし、「市場と顧客」「業界と競合」を分けて考えます。顧客の特定自社とのギャップから、どのようなKSFを設定するかを考えることで、自分たちの目指す方向を明確にします。目標設定の際は進捗が測れるように、定量的な指標を用いることにします。また、これらの方法論やゴール設定は、自分ひとりではなく、チームメンバーと一緒に考え、思い込みをなくして最短距離で目標に到達できるように進めていきます。 具体策はどう実現する？ ゴールを具体的に設定するために以下を実践します。まず、顧客とサービス領域を明確にすることです。顧客は単に社員ではなく、どのような社員なのかをペルソナを使って明確化します。そして、その顧客のニーズや課題を浮き彫りにし、提供するサービスを具体的にしておくことが重要です。また、そのサービス提供の究極の姿を明確にします。次に、3C分析を行い、KSFを設定します。そして設定したKSFに基づき、あるべき姿を数値で表現するように心掛けます。

キャリアアンカーとは何か？ 仕事において、自身が何を重視しているかを理解するために「キャリアアンカー」という考え方を学びました。演習を通じて、自分がどのアンカーに該当するのかを分析する機会となりました。その過程で、どのアンカーが正解かではなく、人それぞれ異なる価値観を持っていることを理解するのが重要であることを学びました。職場のメンバーも同様に異なる価値観を持っていることを理解することが大切だと感じました。 キャリアサバイバルで備えるには？ また、「キャリアサバイバル」という概念についても学びました。自己の仕事や能力の分析、環境変化の予想を通じて、将来のありたい姿や変化に対応するためのキャリア形成の重要性を理解しました。このように仕事に向き合うことで、上司は部下にも良い影響を与え、サポートができるということが自分の中で納得できました。 部下とのコミュニケーション改善策 これからは、部下が仕事において何を重視しているかを理解し、それに基づいた適切なコミュニケーションを心がけたいと思います。具体的には、仕事を任せるときや振り返りの場面、褒めるときや指導するときの言葉選びにおいて、部下の価値観を理解した上で行動したいと思っています。さらに、会社の状況や環境の変化を俯瞰して、自身のキャリアについても考えを深めたいと考えています。 1on1対話をどう活用する？ まずは、部下と1on1で対話する機会を設けて、彼らが仕事に何を重視しているかを聞いてみることから始めます。これまでそのようなことを聞いたことがないため、この機会を活用してその練習も行いたいと思います。そして、聞いた内容を日常のコミュニケーションに反映させ、適切な言葉を掛けるよう意識を持つようにします。また、キャリアサバイバルについては、直近で予定されているキャリア面談の際に、例年の延長線上で考えるのではなく、新たに学んだプロセスを踏んで上司と対話したいと思います。

仮説検証はどう進める？ Gミュージックスクールの採用問題を通して、「仮説立案→データ検証→解決策選択」のプロセスを実際に考える機会となりました。特に、機会コストの概念を用いて「何を諦めるか」を定量的に評価する重要性に気付かされ、データ分析によって感覚的な判断を論理的な根拠に基づく戦略へと変換する価値を実感しました。また、限界に近づいていたある従業員の工数という制約条件下で最適解を導く過程は、現実のビジネス課題の複雑さを改めて認識させ、完璧ではない解決策を採用する経営判断の難しさも感じさせました。 受注と労働はどう連携？ 一方、労働集約型の企業においては、顧客獲得と労働力確保が相互に関連していると実感しています。今回学んだデータ分析手法を活用し、営業データ（受注量、案件規模、事業部別実績）と人材データ（残業時間、採用状況、離職率）の相関分析に取り組む予定です。具体的には、受注増加期における人材不足と残業の関係を定量化し、適切な採用タイミングと人員配置の予測モデルを構築することを目指しています。また、機会コストの視点から優秀な人材の流出による売上機会の損失を算出し、採用および定着への投資の優先順位を検討する考えです。 数値で見る採用戦略は？ まずは、日々収集している営業データと人材データを統合管理できるダッシュボードを構築し、問題の可視化を図ります。次に、相関分析と予測モデルの検討を通じ、「受注増加期の人材不足が残業の増加、ひいては離職率の上昇という負のスパイラル」にどのような影響があるかを定量的に捉え、適切な採用タイミングを予測するモデルを作り上げます。さらに、戦略的人材投資を実践するために、機会コスト分析によって優秀人材の定着に伴う投資効果を算出し、個別の引き留め戦略を検討します。特定の熟練者への依存構造も可視化し、業務の標準化やスキル継承プログラムの整備により、事業成長と人材確保のバランスをより戦略的に実現する経営体制への転換を目指します。

仮説で成長を感じる？ 分析とは比較であり、目的・仮説・検証が一体となって成り立っています。講義を通じて、単に仮説が重要だと語られるだけでなく、そのメリットを改めて実感することができました。具体的には、検証マインドや問題意識、結果を迅速に導くスピード、そして行動の精度といった面で、自分自身の成長を感じることができました。最近は、仮説を立てることにより検証への意欲が高まり、分析活動に対する意識が一段と向上していると感じています。 市場と視点は有効？ また、市場の原因を追求する際には、3C（自社・他社・顧客）と4P（商品・価格・場所・プロモーション）の視点が非常に役立つことを学びました。ロジックツリーを活用し、これらの軸を織り交ぜながら原因の究明を進める必要性を実感しました。こうした多角的な視点は、より深い分析へとつながると感じます。 数値で何が見える？ さらに、分析の説得力を高めるには、単に数値の比較だけでなく、背景にある要因をより明確に示すデータの導入が求められます。たとえば、残業時間が増加した場合、単に件数が増えたというだけではなく、一件あたりの作業時間に着目することで、なぜ増加したのかをより根拠ある形で示すことができると考えています。 グラフの変化はなぜ？ また、グラフの異変が見られた場合にも、なぜその変化が生じたのか、具体的な仮説を立てながら検証するプロセスが重要です。売上の増加については、販売個数の変動や単価の変化、原価低下など様々な要因が考えられるため、どの要素がどの程度影響しているのか、具体的な数値や公的データに基づいて検証することが効果的だと感じました。 AIの影響を検証？ 最後に、AIにおけるサービスへの影響を仮の結論として提示し、その影響の大きさや信頼性を検証する試みにも興味を持ちました。公的なデータを用いて、どの要因がどの程度影響を及ぼすのかを検証することで、より現実的な仮説が立てられると確信しています。

問いの意義は何？ テーマ「問い」では、まず問いの意味や狙いを意識し、その問いを常に念頭において行動することの重要性を学びました。問いを共有することで、組織全体で方向性が統一され、互いの取り組みに対する理解も深まると感じています。 売上分解の狙いは？ 実践の一環として、ある事例をもとに売上をどのように分解し、売上増加のための施策を考えるかを学びました。売上は店舗数、店舗あたりの客単価、そして客数に分解でき、特に客数を増やすことがまず重要であると示されました。具体的には、テレビCMなどを通じた認知度の向上、値下げやキャンペーンによる消費者へのインセンティブ、新商品の投入などが挙げられています。また、基本要件を満たす「QSC」や「MadeForYou」といった施策により、既存の顧客を取り戻す工夫もされている点が印象に残りました。 単価向上の方法は？ 一方で、単価を上げるための方策も検討され、サイドメニューやセットメニューの充実、単価の高い新商品の開発が必要だとする考えが示されました。これにより、売上全体の構成比率において、店舗あたりの売上や客数が大きく伸びた結果、客単価も一定の割合であることが確認できました。 問題発見と解決は？ 今回の学びを通して、問題発見力と問題解決力の両面がいかに重要かを実感しました。私が所属する部署では、抽象的な「採用強化」や「退職防止」「人材活用」といった大きなテーマが山積みになっている状況ですが、まずはこれらを細かく分解し、言語化・数値分析することで、実際に行動に移せるレベルまで具体化する必要があると感じました。 学びを振り返る？ また、これまでの講義や入門編の学習内容も振り返り、分解、言語化、数値分析といったプロセスを手間と感じずに実行することが、最終的には効率的な問題解決への近道であると理解しました。こうした基本に立ち返ることが、今後の総合演習にも大いに役立つと確信しています。

リソース配分は正しい？ 限られたリソースをどのように効果的に活用するかを考えることの重要性を学びました。すべての顧客に均等にリソースを割くのは非効率であるため、時間当たりの利益貢献度を基に優先順位をつける必要があります。このアプローチにより、成果が期待できない部分のリソースを大胆に削り、重要な顧客に集中することで、組織全体のパフォーマンスを向上させる戦略が明らかになりました。 ROIで判断する？ また、ROI（投資対効果）という視点を活かして意思決定を行うことが効果的だと気づきました。各顧客の売上や利益率、時間当たりの利益貢献度を分析し、ROIが高い顧客にリソースを集中させることが望ましいです。さらに、顧客特性に応じて最適なアプローチを取ることで、ROIをさらに向上させることも可能です。たとえば、長期関係のある顧客には信頼を高めるサポートを、新規顧客には競合と差別化する対応が求められます。 業務見直しは必要？ 日常業務においても、昔からの慣習に流されずに、その業務が本当に必要なのかを常に問い直すことが大切です。FAXや印鑑など、過去の流れで続けている作業が本当に不可欠か見直す必要があります。また、不要な業務は思い切って削減し、削減で生まれた余裕を付加価値の高い業務に振り分けます。 自動化は進んでる？ 自動化についても常に考慮し、人手で行う業務をRPAや自動化ツールで代替できるかを検討します。その結果、実施可能な自動化プロジェクトをリスト化し、効果的な実行を目指します。 業務目的は何？ さらに、業務の目的を定期的に問い直すことも重要です。「この業務は何のためにあるのか？」を見据え、目的に合致していない業務がないか確認し続けることが、より効率的な働き方につながると考えます。効率化の意識をチーム全体で共有し、改善案や気づきを他のメンバーと積極的に共有することで、全体としての効率化を支える体制を築いていきます。

数値分析の極意は？ 数値分析では、プロセスごとに「率」にして検討することが有効です。A/Bテストは、同期間にランダムにユーザーを振り分け、その結果を比較する方法で、比較ポイントを絞ることが大切です。AIDAやAMTUL、AISASなど、プロセス設定に利用できるフレームワークは多様に存在します。また、ダブルファネルという概念もあります。これは、購買までのファネルと、購買後に他社に影響を与えるファネルが存在し、1人の顧客がその後の影響力で10にも100にもなる現代的な考え方です。 広告制約の壁は何？ 私の業界では広告制約があり、顧客の声が届きにくいという問題があります。そのため、詳細な購買プロセスが追いにくく、単純なファネル分析は難しそうですが、未病分野の自費購入をターゲットとした市場には活用できる可能性があると考えています。営業部のプロセスにファネル分析を使用すれば、製品を少しでもよいと思ってもらえた後、どこがボトルネックになって採用決定に至らないのかを見極めることが可能です。AMTULが購買意思決定までのプロセスに最も近いと感じ、これを用いて考えています。採用までに多くのステークホルダーが関与し時間がかかるため、AIDAのような単純な興味や欲求だけでは購買に結びつかず、AMTULのように試用のプロセスが必須となるからです。 効果数値はどう変わる？ プロセスとウォーターフォールチャートを掛け合わせた活用も試みています。プロセス段階に分けてグラフ化するのは初めてですが、採用後にカテゴリ別の売上内訳を見る際に使用します。ただし、プロセスが独自になりがちなため、段階設定には注意が必要です。さらに、ダブルファネルの考え方を応用し、購入施設からのエリア波及効果を数値で測る挑戦をしています。具体的には、1施設で売上が上がると、同医療圏内の売上や件数がどの程度上がるか、大施設の採用が小施設へどれほど影響を与えたかの数値化に取り組んでいます。

問題解決の流れは？ 問題解決のプロセスを整理するために、まずは「問題解決の4ステップ」について学びました。基本の流れは、what（問題の明確化）、where（問題箇所の特定）、why（原因の分析）、how（解決策の立案）という順番です。中でもwhereの部分では、どこに原因があるのかを深く掘り下げ、分析対象の範囲を絞ることで、原因を検証しやすくする点が強調されています。 仮説の立て方は？ さらに、原因に対する仮説を立てる際には、複数の仮説を出すことや、異なる切り口（ヒト・モノ・カネなど）から考えることが重要です。これにより、一面的な見方に偏らず、網羅的な分析が可能になります。そして、仮説の検証に向けて、どのようなデータを収集するかを意図的に選定し、意味のある対象から適切な方法で情報を得ることが求められます。 データ収集はどう？ また、都合の良いデータだけでなく、比較のための情報収集も欠かさず行うことが必要です。反論を排除するために、仮説に反する情報も踏まえた検討が重要で、これにより説得力のある分析が可能になります。ここでは、フレームワークとして3C（市場、競合、自社）や4P（製品、価格、流通、プロモーション）を活用する方法が示されています。 全体評価は？ 総評として、問題解決の4ステップがしっかりと整理され、特にwhereの部分を掘り下げる姿勢が評価されています。今後は学んだ理論を実際のビジネスシーンに応用し、複数の仮説の中から優先順位を明確にする方法を検討することが期待されています。 進捗報告はどう？ また、メンバーの進捗報告に際しては、各自がこのプロセスに沿っているか確認することが重要です。仮説が複数たてられているか、異なる視点での切り口が取り入れられているか、さらにはデータ収集が適切に行われているかを、リーダーを中心としたレビューの場でしっかりと意見交換を行い、全体の分析精度を高めるよう努めてください。