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分析 ✕ 活用

に関する学び

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経済性の本質は？ 3つの経済性については学んだ経験があったものの、実際にはその本質を十分に理解していなかったことに気づかされました。ゲイルの設問に沿って思考を重ねる中で、どのような場面でどの経済性が重要になるのかを具体的に意識しながらビジネスに活用したいと考えています。また、WEEK1から学んだ内容は、個々の要素だけでなく組み合わせることでより効果を発揮するのではないかと感じています。今後は、この組み合わせについても整理していきたいと思います。 業界分析のコツは？ 現時点では、今週学んだ「経済性」が自身の業務にどのように活かせるのか、具体的なイメージがつきにくい面もあります。しかし、業務計画や中期経営計画の策定過程において業界分析を行う際、自社を取り巻く業界環境において優位性を持つ企業がどのような「経済性」を発揮しているのか、という観点で分析することは可能と考えています。そこで得た気づきを自社に取り入れることができればと期待しています。 次期計画の実践は？ 来期の業務計画や次期中期経営計画に向けては、事業経済性が成り立つメカニズムや法則を活かしていくことを考えていますが、それらが成り立つための前提条件を整理することも忘れてはならないと感じています。本講座が終了した後、学んだ知識を再度整理し、「何を」「どのように」使えば競争優位性を発揮できるのかをしっかりと検討していくつもりです。

データ分析の最初の一歩は？ これまでデータ分析を行う際、どこから手を付けてよいかわからず迷っている時間が長かったのですが、今後は「まずは分解して傾向を探ってみる」「何も見えなくても失敗ではない！」という姿勢でアグレッシブに取り組んでまいります。 情報共有で意識すべきこと 施策立案前の仮説構築、施策の効果検証、上司／同僚／取引先との情報共有や報告など、全体像を漏れなく把握し問題点を特定、改善策を検討し、データ検証し、関係者へ共有／報告するすべてのフェーズにおいて、今週の学習が生かせると感じました。MECE（モレなくダブりなく）は、マーケティングやPDCA改善に欠かせない思考であるため、常に留意して業務に取り組んでまいります。 可視化がデータ分析の鍵？ データ分析においては、頭の中で考えるのではなく、まずは可視化できるもので状況を整理することが重要です。頭の中だけで整理したものでは抜け漏れが発生しやすいため、他者と共有する際のツールとしても活用できます。また、切り口に迷うよりもまずは分解をしてみて傾向を探ることが大切です。トライアンドエラーを通じて、分析方法の傾向を掴むことができます。 コミュニケーションで大切なことは？ コミュニケーションにおいては、情報共有や報告の際に「モレなくダブりなく」伝えられているかを意識し、データ共有においても相手が理解しやすい加工を心掛けます。

セグメンテーションの重要性とは？ 印象に残ったのは、セグメンテーションとターゲティングの部分でした。最初の講義でも触れた「誰に売るか？」という基本概念に通じますが、自分たちの魅力を一方的に押し付けるだけでなく、自分たちの強みを理解しつつ、どの人々にニーズがあるのかをしっかりと切り分ける必要があると感じました。不特定多数の顧客が市場に存在し、資源が限られている状況での「選択と集中」というフレーズが特に印象的でした。さらに、売り込む際には伝えたいことを2つに絞ることが重要で、その中で競合との差別化を図ることが大切だと学びました。 限られた資源でどう選択と集中を？ この学びは、組織内での課題解決や顧客ニーズに応えるための企画立案に活用できると感じました。現在、資源が限られている中で顧客ニーズに極力応えていく必要があります。しかし、現状では選択と集中が十分できていないため、誰にどんな商品を提供するのが効果的で、そのためにどのように人的リソースや資源を投資するか考えることが重要だと考えています。 新たな思考法で提案をどう改善？ 現在、多くの業務がBPOに近い形で進んでおり、複数の顧客ニーズに応えることが求められています。そこで、ニーズの重心を把握し、商品自体を変更することができない状況でも、新たな思考法を活かして、提案を文書や資料に反映し、効果的な提案ができるように努めていきたいと思います。

比較の基本って何? 分析とは比較であるという基本原則を再確認しました。講座では、次の３つの軸に沿って考える重要性が強調されました。まず、プロセスとして仮説思考を実践し、次に５つの視点から多角的に状況を捉えること。そして、アプローチとしてグラフを活用する際には、「どの仮説を立てるか」「何と比較するか」「どのグラフが適切か」という点を検討する必要があると学びました。 立ち止まって考える? この学びを自分の業務に活かすため、まずはデータに飛びつく前に一度立ち止まり、ペン（あるいはキーボードに頼らない）を置いて、分析の目的と複数の仮説を明確にすることの大切さを実感しました。営業活動では、数字が絶えずやってきます。得意先や自社の各部門から提示される数値に対し、ただグラフを作成するのではなく、「データ分析を通じてどんな成果を得たいのか」しっかりとした作戦を練ることが、主導権を握るために必要だと感じました。 見える化の効果は? さらに、「顧客フォーキャスト」と「自社生産計画」を見える化し、グラフ化および定期的な更新を仕組み化する提案も印象的でした。この仕組みにより、営業部門と製造部門が共にデータを活用し、サプライチェーンマネジメントの強化が期待できると考えています。 今後の戦略はどう? 今回の講座で得た知識を、今後の業務に活かし、より効果的な分析と戦略立案に取り組んでいきたいと思います。

プロセスはどう見る？ 問題解決のプロセスは曖昧な実施ではなく、明確に意識しながら進めていく必要があると感じています。ありたい姿と現状のギャップを把握し、単に発生した問題のみを解決するのではなく、全体を俯瞰して問題を特定することが重要だと思います。 何が問題の核心？ 【What】：まず、ありたい姿と現状のギャップを正確に捉えること。加えて、全体の中から問題を特定し、対処療法に終始しないよう意識することが求められます。 【Why】：再発防止を見据えた要因分析が十分に行われ、単に問題の裏返しになった解決策に留まっていないかを確認することが肝心です。 【How】：グループメンバー全員がこのプロセスを意識し、行動に移せるかどうかも大切なポイントです。 会議の進めはどう？ また、社内会議で問題の共有を行う際には、現在どのプロセスのステータスにあるのかを明確に意識し、視覚化した議論ができるようファシリテーションを心がけたいと考えています。オンライン会議など参加者の理解度が不明な状況では、イメージしやすい議論の進め方が一層重要になります。 データ活用の秘訣は？ さらに、定量分析の書籍を通じて学んだ知識を復習し、データ分析における具体的な分析式などの例を自分の引き出しに加えたいと思います。その知識を業務資料に活用することで、社内のデータアナリティクス推進にも貢献したいと考えています。

貸借対照表で何が分かる？ 貸借対照表について学んだことで、資金の調達やそのストックの方法についてイメージすることができました。表や実際の企業の例を使って理解を深めることができ、貸借対照表と損益計算書の関係性が明確になりました。特に、純利益と純資産がリンクしている点が印象的でした。 借金はリスクか機会か？ また、ケーススタディを通じて、借金という一見リスクに見える行為が、実際には事業を成功させる上で重要な要素になることを学びました。例えば、カフェの事例では、自己資金だけで開業した場合、コンセプトである非日常感が失われ、結果として売上が落ち、倒産のリスクが高まる可能性があることが具体的に理解できました。 競合分析に財務諸表をどう活用する？ この知識を競合分析に活用したいと思います。具体的には、内資系や外資系、一般社団法人のような競合の貸借対照表を見て、企業の体力や戦略を予測することができると考えています。売上やシェアが好調そうな企業でも、実際には財務的に厳しい状況にあるかもしれません。 競合企業の財務諸表を各社のホームページからダウンロードして、基本的な資産、負債、純利益を見ながら仮説を立てます。さらに、損益計算書もチェックし、どれだけの利益が純利益に組み込まれているか、または寄付などで資産化しているかを確認することで、自社の財務的安定性を客観的に判断したいと考えています。

現状はどう認識？ 課題解決のためのデータ分析を行う際は、まず「what」「where」「when」「how」の観点で現状とあるべき姿の違い、すなわちギャップを明確にすることが大切です。特に「what」では、現状と理想との間にどのようなずれがあるかを捉え、その認識を関係者間で事前にすり合わせておくと、混乱なく分析を進めることができます。 手法はどう整理？ 次に、ロジックツリーやMECEといった手法を活用することで、要素を段階的に整理し、状況を階層や変数別に切り分けることが可能です。実際の業務においても、初めて触れるデータに関して上長とのギャップ認識のずれから分析をやり直すケースがあったため、事前の共有が重要だと感じています。 結果はどう活かす？ また、分析結果をもとに報告書や提言を作成する際は、その場しのぎの発想に頼らず、体系的にロジックツリーを活用して現実的な対策を検討すべきです。社員の意識調査のアンケートなどでは、まず「what」「where」「when」「how」に関する仮説を立て、その上で使用項目の選定とデータ分析に入るプロセスが理想的です。 対策はどのように？ さらに、社内教育後の報告書で今後の取り組みを提案する際には、すぐに実行できる対策と時間を要する対策に分類し、複数の段階に分けて具体的な打ち手を検討することで、実現可能な内容を選定することが求められます。

数字分析の基本とは？ 数字を使った分析を行う際には、目的をしっかり意識し、そのうえで要素を適切に分解することが重要です。要素の分け方を工夫しないと、誤った結論に至る可能性があります。こうした分析においては、複数の角度から考えることが求められ、MECEの手法が有用です。 切り分けの効果的手法 「モレなくダブりなく」を意識して、ある要素を切り分けることが重要です。まずは全体を定義し、その後に目的に合った切り口で分解することで、問題点を明確にできます。分解の手法には、「階層分解」（～である/～でないに区分け）、「変数分解」（例えば、売上を単価×数量で分ける）、「プロセス分解」（どのフェーズやプロセスに問題があるかを見極める）が含まれます。 事業計画で何を意識すべき？ 事業計画を立てる際には、売上の視点と組織育成の視点それぞれに対して、目的に応じた切り口で要素を分解し、それを計画の立案に活用したいと考えています。また、個々のプロジェクトに対しても、売上や要員育成の観点から目標を設定し、その上でメンバーへの指導に役立てたいと感じました。 今後の見直しポイントは？ 来季の事業計画については、組織体制を含めて再度見直しを行う予定です。予算と育成の観点から今後必要と思われる要素をMECEなどを活用して洗い出し、実現可能性が高く成長が見込める提案を立案できるように努めたいと思います。

意見対立の要因は？ 方針を定め、戦略を決める際に、各事業の意見や目的が異なるため、立場上の意見対立が生じることはよくあると感じました。実務に追われるあまり視野が狭くなることについても、自分自身にも覚えがあり、特に印象に残りました。適切な戦略を立てるには、定量的なデータと根拠をもとに各方面の意見を参考にすることが重要だと思います。また、思考だけで整理しようとすると混乱や抜け漏れが起きることが多いため、フレームワークを活用して論理的に組み立てることが必要です。 戦略の実態は？ 現在、自分は戦略を考える立場にはいませんが、「自分の部署で取り組んでいる業務が会社にどのような影響を与えるのか」を常に意識しながら業務を進めていきたいと思います。上層部からの戦略をただ受け入れるのではなく、その戦略がどのような意見や現状をもとに立案されたのかを自分なりに分析し、「自分ならどうするか」を考えながら取り組んでいきたいです。 フレームの壁を感じる？ フレームワークを実際に使用したことがないため、概要は理解できても実務に生かせるか不安を感じています。そこで実務でのフレームワークの使用頻度を増やし、視野を広げる試みをしたいです。施策を立案する機会が多いため、KGIやKPI達成のために「なぜそれをやるべきなのか」をフレームワークで整理し、納得してもらえる提案ができるようになりたいと考えています。

視覚手法は有効？ 相手に何を伝えたいのかを整理した上で、グラフ化や文字のフォント、色づかいといった視覚的手法を活用することの重要性を再認識しました。これまで日常のプレゼンテーションで実施してきた手法も、実際にその効果を見直す機会となりました。グラフの種類によっては伝えたい内容がより効果的に伝わるものもあれば、逆に伝わりにくくなってしまう場合もあるのだと感じました。また、文字の装飾についても、その効果を意識して丁寧に活用することで、より分かりやすい表現が可能になると実感しました。 会議資料はどうする？ 今後は、事業戦略会議資料や事業計画のスライドにこれらの知見を活かしていきたいと考えています。会議資料では、期の初めから時間経過に伴い売上や利益率が変化していく様子を示し、伝えたいポイントを明確に強調することで、資料全体がより分かりやすくなると思います。事業計画においては、過年度との比較や現状分析から次年度以降に注力すべき分野、来期の目標など、視覚的に理解しやすい丁寧な資料作りを心掛けていきたいです。 改善点は何だろう？ また、これまで作成してきた資料を振り返り、改善点を見つけ出すことも重要です。伝えたい内容に沿った順序でグラフや図表を配置し、強調すべき箇所には適切な装飾を施すことで、視覚的な訴求力を高め、読みやすく最後まで関心を引き続けられる資料にしていきたいと思います。

比較検証で何が分かる？ データ分析の魅力は、データを漏れなく比較することで仮説を立て、現状を正確に把握できる点にあります。理想の状態が明確になると、実行可能な改善策が見えてくるため、比較検証はとても有効です。また、ヒストグラムや散布図を用いることで、データのばらつきを視覚的に把握でき、適切な分解や分類により分析の精度が向上します。これにより、異なる視点から問題点や改善案を検討できる点が非常に魅力的だと感じました。 実務でどう活かす？ 学んだフレームワークを実務で活用するため、過去のデータ分析を再実施し、問題点と改善策を明確にすることを試みました。現状把握には５W１Hを用いた定量的な分析を行い、現場でのヒアリングと合わせることで、実際のデータとのズレを確認しながら解決策を検討しています。これまでグラフを活用してきましたが、ヒストグラムや散布図の導入は初めての試みで、今後さらに活用していきたいと考えています。 効果的な選定法は？ 効果的なデータ分析には、収集時に重要な項目を明確にし、適切なデータを選定することが欠かせません。定期的な可視化によりデータの傾向を把握し、その結果を共有することで継続的な改善が図れます。また、What、Where、Why、Howといったステップを守ることで、思考の幅が広がり、仮説とデータに基づく検証を通してより実践的な分析が可能になると実感しました。

自分の考えに疑問は？ 情報を慎重に読み取り、形式や流れにとらわれることなく、最初に出した自分の回答に疑いをかけることが重要です。特に、どこに重点を置くべきかによってアプローチ方法が異なることがあります。一つの点にだけ集中してしまうと見落としが発生するため、広い視野を持ち、多様な視点からゼロベースで考えることが求められます。 どこを改善すべき？ 新しいコンテンツの開発や新オペレーションの考案に際して、前回のコンテンツ実施時のアンケートを分析し、次回への改善点を見つけます。この際、見えたものをそのまま受け取るのではなく、多様な視点から分析を行い、売上を伸ばすためにどこに注目すべきかを考えます。お客様の声や運営スタイル、人件費など、幅広い視点からの観察と熟考がアプローチ方法に影響を及ぼします。 どんなデータに注目？ これまで、グラフ上で下回っている部分に注目して改善を試みてきましたが、さらなる成長の可能性にも目を向けていきたいと考えています。異なる特性を持つデータを比較することで、新たな発見が生まれる可能性があるため、目の前のデータだけでなく、それに関連するデータにも焦点を当て、イシューを特定することが求められます。また、様々な視点からの意見が新たな気づきをもたらすため、自分一人で考えるのではなく、ミーティングやデイリーの引継ぎ時間を活用して意見を共有し合うようにしたいです。