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分析 ✕ 活用

に関する学び

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現状は何を示す？ 問題解決のプロセスでは、まず「What：問題の明確化」から始め、現状とあるべき姿のギャップを把握します。現状を定量的な数値で示し、関係者間で共通認識を持つことが重要です。取り組むべき問題は、単なる異常事態の解消だけでなく、目指すべき姿へ到達するためにも活用できます。 どこに問題が潜む？ 次に「Where：問題個所の特定」に進みます。ここでは、Whatの段階で整理した構造を基に、具体的な問題箇所を抽出します。たとえば、売上の構造を「客数×客単価」といった形で分解することで、問題所在を明確にすることができます。 なぜ原因を探る？ 「Why：原因の分析」では、特定した問題箇所をさらに下位概念に分解し、具体的な原因に迫ります。詳細な原因把握は、問題解決のための重要なステップとなります。 どう取り組む解決策？ 最後に「How：解決策の立案」を行い、制約や条件を踏まえた上で効果的な対策を導き出します。各ステップを順に辿ることで、全体像を把握しながら解決策を組み立てることが可能となります。 どうしてツリーを活用？ また、クライアントから抽象的な課題が事前に提示されることが多いため、ロジックツリーを作成して情報を整理することが効果的です。全体の流れや解像度を上げることで、関係者間の認識合わせがスムーズになり、感度の良い切り口を見つけやすい環境が整います。案件のキックオフ時には、まず自分なりにロジックツリーを構築し、可視化することでその効果を実感できるでしょう。

プロセスをどう分けるか？ 問題の原因を追求する上で、プロセスを分けることにより、より精度の高い分析や仮説構築ができることを学びました。また、GAILの解説にあった「思考の範囲を広げてみる」ことは新しい発見でした。仮説構築や原因究明を行う際、自社や自組織の問題に目が向きがちですが、社外の要因にも原因があるのではないかという視点が新たな切り口を与えてくれることを実感しました。早速、日々の業務にも逆説的仮説を取り入れてみたいと思います。 評価分析の注意点は？ 今週の演習で出てきた評価分析は、これまでも実践してきましたが、今後も活用していきます。注意点として、評価項目の設定や重みづけに気を付ける必要があると感じました。評価項目や重みづけによって、評価対象者によって結果が異なってしまうことがあるので、実際の業務では自分一人で評価項目を設定せず、他者の視点や意見を取り入れて設定し、評価を行っていこうと思います。 次の四半期に向けた準備 今月で第三四半期が終了し、来月から第四四半期が始まります。10月頭にあるQuarter Business Reviewに向けて、今四半期の結果の分析や問題点、改善が必要なポイントを洗い出し、次の四半期へのアクションプランを策定するつもりです。チームや各メンバーにおいて傾向があるので、What、Where、Why、Howの各ステップを意識し、分析、原因究明、改善策を見出していきます。各分析結果は組織および該当の個人に共有し、フィードバックをもらおうと思います。

ビジネスのメカニズムとは？ ビジネスの知識は「先人の知」であり、既存の法則や手法の上に成り立っていると考えられます。多くのビジネスが存続している理由を分析すると、規模の経済性、範囲の経済性、習熟効果、ネットワーク経済性といったメカニズムによって分類できることがわかります。 経済性を活かす戦略は？ 当社の基幹ビジネスである環境測定関連の保守事業が全国展開したことは、規模の経済性に該当します。また、関連するシステム開発や他の環境関連部署を設置した事例は範囲の経済性に当たります。社内資源の活用だけでなく、顧客接点やブランド力といった無形資源も考慮に入れることで、規模や範囲の経済性を最大限に活かしながら、不経済に陥らないよう留意すべき点についても理解が深まりました。これにより、業務改善に対するアプローチも変わってきます。 多角化の根拠は何か？ さらに、今後の多角化を進めるにあたって、単にキーワードを関連づけるだけでなく、その多角化の根拠を明確に整理し、より戦略的な思考を持つことが必要だと思いました。 多角化事業をどう分析する？ 以前、自社事業の多角化状況を表に整理したことはありましたが、その経緯や現状については十分に考えていませんでした。多角化事業のそれぞれがどのメカニズム上に成立しており、現在のどの段階で規模や範囲の不経済に陥っていないかを分析することが重要だと感じています。新規事業の位置づけについても、ビジネスのメカニズムに則った説明ができるように分析を進めたいと思います。

数値分析のコツは？ データ分析を行う際、基本的には「数字で見る」、「グラフなどを用いて目で見る」、「数式で検証する」の三つの方法が考えられます。まず、数字で見る方法では、代表値を使って分析を進めますが、単純平均だけではデータのばらつきを十分に捉えられないため、加重平均や幾何平均、中央値、標準偏差なども併用する必要があると感じました。 視覚的解析はどう？ 次に、グラフなどを使って視覚的にデータを確認する手法については、棒グラフや分布図などを活用し、データのばらつきや傾向を直感的に把握できる点が有効だと思います。数字での比較に加え、視覚的に情報を整理することで、人間の「感覚」を補助的な指標として利用することが可能となります。 財務分析を見極め？ 特に財務分析などでは、年度ごとの数値を並べて差異を示す資料に留まることが多いですが、グラフを併用することで推移が一目で分かり、結論の共有も容易になります。しかし、誤った手法を用いると分析結果自体が誤解を招く危険性もあるため、注意が必要だと実感しました。 今後の改善点は？ 今回の学習を通して、様々なアプローチでの分析の重要性や、人間の感覚も一つの有用な指標となり得ることを再確認しました。もし分析結果に疑義が生じた場合は、他の指標を用いて再度分析を試みるなど、工夫が求められると感じています。また、実際の業務においては標準偏差などがあまり用いられない現状もあり、各自の業務でどのような指標を適用するか、今後の課題として考えたいと思います。

学びはどこから来る？ ビジネスを成功させるためには、人件費削減や生産性向上に加え、事業経済性について学ぶことが必要だと実感しました。特に、規模の経済性、習熟効果、範囲の経済性、ネットワーク経済性に関する理解が深まったことが印象的でした。総合演習では、ある企業を題材に、売上の分析や改善策、事業の多角化、宣伝、広告などについて考察し、理論の具体的な適用方法を探ることができました。 役割分担は見直せる？ 自身の業界や自社に当てはめると、規模の経済性と範囲の経済性においてまだ改善の余地があると感じました。特に、各組織での役割分担が固定化している現状を変えるためには、上位概念を明確に示し、どの部署が何を担い、どこに責任があるのかを明確にする仕組みが求められると感じます。また、アウトプットの成果を正しく評価できる体制も必要だと実感しました。 改善策はどう探る？ さらに、習熟効果に関しては、ノウハウのマニュアル化や知識の蓄積といった形式知の整備、さらにはAIの活用を通じた日々の改善が重要だと再認識しました。遅れを取るリスクを改めて認識し、今後の課題として取り組んでいきたいと感じています。 戦略はどう組み立つ？ 自身の開発業務においては、ターゲットとする国や地域、対応する法規をグルーピングし、いかに規模の経済性を活かすかを検討する予定です。自社だけでなく、グループ会社や主要関連企業との整合性を十分に考慮し、事業全体としての経済効果を最大化する戦略を構築することが重要だと考えています。

データ全体像は？ データ比較や数値化、数字に集約して捉える方法、さらには視覚的および数式を通じて関連性を把握する手法について学び、大変参考になりました。これにより、データの全体像を把握しやすくなると感じています。 平均の違いは？ 目的に応じて、単純平均だけでなく、加重平均、幾何平均、そしてはずれ値に対応する中央値など、さまざまな平均値の使い分けが有用であると再認識しました。数字を分析する際、データの中心値と散らばりを考えるアプローチは非常に重要です。 標準偏差はどう？ 特に、これまであまり意識してこなかったデータのばらつき、すなわち標準偏差の理解については、自己学習が必要だと思いました。今回の学習を通して、データ分析においてばらつきの考慮が結果に与える影響の大きさに気付きました。 実践はどう進む？ 今後は、学んだ知識を生かし、エクセルを活用してグラフ化するなど、実践的なアプローチに取り組んでいきます。また、どのデータを分析するかはまだ模索中ですが、さまざまな場面で応用できるよう、引き続き自己研鑽を積んでいく予定です。 難解概念の壁は？ 一方で、「平方根」、「標準偏差」、および「正規分布と2SD」といった概念は難解に感じたため、これらの理解を深めるためにさらなる学習が必要だと感じました。また、過去に業務で使った経験がある「幾何平均」についても、当時はあまり考えずに対応していたため、Raw dataを見直しながら基礎から再確認していきたいと考えています。

仮説の意味は？ 仮説について、「結論の仮説」と「問題解決の仮説」という2つの種類があることを学びました。普段何気なく使っていた「仮説」という言葉について、自分はどちらの立場で話していたのだろうかと振り返る貴重な機会となりました。また、仮説を考える際には、決め打ちせず複数の可能性を探ることや、さまざまな切り口から網羅的に考えることの重要性を再認識しました。さらに、データ収集においては、必要なデータだけでなく、仮説に対する反論を排除するために比較対象となるデータも意識的に集めるべきであるという点が印象に残りました。 3Cと4Pの使い分けは？ 業務では、Customer/Competitor/Companyの3C分析を中心に行っていましたが、細かいサービス検討の場面では、Product/Price/Place/Promotionの4Pも活用していく必要性を感じました。特に新規事業の商品検討にあたっては、4Pの視点からより具体的な検討を進めたいと思います。 問題解決の手順は？ また、問題解決のプロセスとして、What、Where、Why、Howの順で考えることの重要性を学びました。これまでどうしてもHowから着手してしまう癖があったため、今後の学習期間内に、残りのプロセスもしっかり取り入れるようにしていきたいと考えています。 検証との連携は？ 最後に、仮説と検証はセットで考え、事前の準備や仕込みを徹底し、比較データなどを用いた適切なデータ収集ができるよう努めたいと思います。

リサーチの必要性は？ ある企業の開発事例から、まずリサーチ段階で潜在的なニーズを見つけることの重要性を学びました。真のニーズを引き出すためには、デプスインタビューやカスタマージャーニーの詳細な分析など、緻密な作業が必要であることが印象に残りました。 ニーズと強みはどう？ 商品開発の段階では、潜在ニーズと自社の強みを掛け合わせることで相乗効果が期待できると感じました。同時に、消費者がどのようなブランドイメージを期待しているのかという視点を取り入れる必要があると気づかされました。特にネーミングに関しては、開発側が届けたいイメージよりも、消費者が直感的にイメージできる言葉が求められると考えました。 調査手法はどう？ さらに、カスタマージャーニーのリサーチをより丁寧に行う必要性も感じました。過去のユーザーを数名ピックアップし、デプスインタビューを実施して真のニーズを明らかにすることや、業界サービスにおけるクライアントのペインポイントを探すことで他社との差別化を図ることが今後の課題です。 行動計画はどうする？ 具体的なアクションプランとしては、まず過去ユーザーの中から年齢層や職種ごとに3名のデプスインタビューを設定し（初めは5名から8名程度に声をかける）、次にデプスインタビューを通して転職活動に至るまでの行動背景やペインポイントについて再調査を行います。さらに、登録者が約2000名いるインスタアカウントを活用してインスタライブを実施し、ユーザーの生の声を収集していく予定です。

グラフ選びは正解？ グラフの見せ方において、題名や単位などの細かい部分を記載することで、相手にとって見やすくなり、目的に応じたグラフ選びが必要であることが分かりました。また、文字の色やフォントによって印象が大きく変化するので、TPOや内容に合わせたデザインにすることで、相手への読みやすさや伝わりやすさが向上すると感じました。スライドでは、さまざまなグラフを使うよりも、シンプルに一つにまとめる方が、読み手の注意を集中させやすいことが理解できました。 カテゴリ毎の工夫は？ 売上などをまとめる際には、カテゴリごとにグラフを活用したいです。データの時系列、経緯、要素がどれに適しているかは、改善したい目的によって変わると思うので、初めはさまざまなグラフを試して、最適なものを見つけたいです。スライドを作成する際は、目的に応じてフォントや色を調整し、強調したい部分が派手になりすぎないよう配慮したいです。 分析で何を掴む？ また、売上データのどの部分を確認し、何を分析して改善するべきかを、グラフを使って言葉で説明できるようにしたいです。そのためには、自分自身でデータを分析し、必要な情報を精査していきたいと思います。スライド作成時には、常に相手の視点に立ち、初めて見る人でも分かるように、フォントや文字、グラフを選定していきたいです。特に、どのような印象を与えたいのか、どのような意識を持ってほしいのかを考え、人の心理に働きかけられるように試行錯誤しながら練習していきたいと思います。

自社状況はどう把握する？ 差別化を検討する場面では、自社の現状を正確に把握することが不可欠です。これを実現するために、フレームワークを活用することで、見落としなく効率的に分析が行えます。 差別化の基準は何？ 「良い差別化」を考える際には、次の点を確認する必要があります。まず、顧客が求めているものかどうか。そして、その差別化の実現性や持続可能性はあるのか。他社が容易に追随できないかどうかも重要な視点です。 独自視点はどう活かす？ さらに「ユニークな差別化」を図るためには、他業界を参考にしたり、集合知を活用したり、必要に応じて外部の力を借りたりすることが求められます。また、ライバルを過度に意識しすぎないことも大切です。 施策成果はどう確認？ 現在、ペーパーレスの推進に向けた様々な施策を進めていますが、それが自社の強みに繋がるよう差別化できているか検討したいと考えています。また、業務改善の際には、差別化に繋がるかを再評価する観点で進めてみる予定です。そして、業務削減やコスト削減の場面では、VRIO分析を通じて自社の経営資源を明確にし、強みを活かせるようメリハリのある予算削減を行いたいと考えています。 具体策はどう選ぶ？ 私は、すぐに具体的なアイディアに飛びつく傾向がありますので、一度はフレームワークを使って俯瞰的に物事をとらえ、自社の強みを生かした手法を選びたいと考えています。自分の部署において何が差別化につながるのか、VRIOを用いて分析を進めてみるつもりです。

情報で迷う理由は？ データ分析の際、目についた情報に振り回され、時間がかかってしまうことや、都合の良い情報ばかりに頼って決め打ちになってしまう問題を感じています。そこで、MECEの考え方を取り入れることにしました。 MECEの切り口は？ MECEには、全体を複数の部分に分ける層別分解と、全体を構成する変数に分ける変数分解という2つのアプローチがあります。たとえば、層別分解では年齢、季節、販売チャネルなどで分析し、変数分解では売上＝客単価×客数や売上＝商品単価×販売数のように捉えることができます。 分解できないのは？ また、MECEに分解できない例として、モレなしでダブリがある、モレありでダブリがない、モレありでダブリもある場合が挙げられます。今後は、売上分析や業界、顧客分析、さらには業務の課題解決にもこの考え方を積極的に活用していきたいと考えています。 データ加工のポイントは？ 現在、売上分析データを加工中であり、来週からはMECEの視点を取り入れたデータ加工を進める予定です。加えて、ロジックツリーを書き出すことで思考のスピードアップを図りながら、業務の課題解決に向けた取り組みも強化していきます。 情報取得の見直しは？ 以前、情報の取得に時間がかかることや、都合の良い情報だけを集めて決め打ちしてしまう点に気がつきました。そのため、現在作成中のデータをもう一度フラットに俯瞰し、MECEを意識したフレームワークを使って再検討に努めています。

データ分析の目的を見直す データ分析の手法として、データの収集、加工、そして発見に焦点が当たりがちですが、何のためにデータ分析を行うのか、その目的が最も重要だと認識しました。そのために必要なデータ項目を選定し、それに基づいてデータを収集する習慣や仕組みを作る必要があります。ただ業務をこなすだけでは、将来に向けた効果的な分析ができず、特に自社の業務データはインターネットで入手できないため、自社内での心がけが欠かせません。 本当の売上分析とは？ 私の業務では、データを集計して資料に記載することで終わることが多く、本来の意味での分析に至っていないと感じました。自部門の売上高を集計することが多いのですが、他部門との比較を通じて本当の意味での売上分析を行う必要があり、もっとオープンな視点での比較を考える必要があります。また、落札情報などを蓄積し、市場の相場観も併せて分析することが求められています。 有用なデータの収集方法とは？ 現在、社内では中期経営計画の策定時期が来ており、過去の売上や競合他社の状況、他部門との比較を行いながら、データ分析を活用したいと考えています。しかし、データが社内に散在しており、有用なデータが収集しにくいという課題があります。そのため、将来を見据えてどのようなデータが必要かを社内で議論し、データ分析がしっかりと根付く職場環境を作りたいと思います。データを蓄積するためのフォーマットを作成し、社内メンバーがそれを保管・活用できる仕組み作りも進めていきたいです。