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分析 ✕ 活用

に関する学び

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全体像はどう把握？ データを加工する際には、まずインパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンといった視点から全体像を把握することが重要です。その上で、数字で示すのか、ビジュアル化するのか、数式を用いるのかといった手法を選択します。予め何を知りたいのかという前提を忘れず、単に平均値を取るだけでなく、ばらつきに注目して外れ値に潜むチャンスを見出す視点が必要だと感じました。 競合比較はどう見る？ 自社品の売り上げや競合との比較についても、提示された数字をそのまま受け止めるだけではなく、どこにベンチマークを置くのかを意識することが求められます。売上が前年より伸びている場合でも、市場全体が拡大し、競合もその中で成長しているのであれば、そのギャップはどこにあるのかを考える癖を身に付けることが大切です。月ごとのシェアや日々の実績トレンドを、抽象的な視点と具体的なアプローチの両面から分析し、真相に迫ることが目標です。 トレンド集計の課題は？ また、毎日売上トレンドを集計し、メンバーと共有しているものの、単なるトレンド情報だけではベンチマークを示すことができません。さらに、競合品のデータもタイムリーに入手できていないため比較が難しい状況でした。ピボットテーブルで集計する前のデータ収集に手間を感じ、与えられたデータベースだけで処理しようとしていた自分の意識を改め、より柔軟な視点でデータ活用に取り組む必要性を強く実感しました。

BSの基本を理解するには？ BS（バランスシート）についての学習が進行している中で、以前はなじみのなかったBSの仕組みや名前の由来を知ることで、親近感が湧き、理解しやすくなりました。BSは左側が集めたお金の使い道、右側がその資金の集め方を示しており、表裏一体の関係です。また、資産の流動性については、1年を基準に流動と固定に分類されます。PL（損益計算書）と同様に、BSも事業内容や戦略が反映されます。 借り入れの影響と注意点 借り入れに関しても、当たり前ですが利子がつくため、慎重に行う必要がありますが、必要な場合もあります。「脂肪が負債」という例えが面白く、BSをCTスキャンに例えると理解が進みます。 自社のBSをどう活用する？ まずは自社のBSを分析し、同業他社も確認します。自社では成長への投資がどのようなストーリーを持つのかを考え、自分なりの解釈を深めます。具体的な例としてJRやDeNAを参考にすると良いでしょう。他の受講生の意見にもあったように、自分の家計のバランスシートを見直すことも、身近で面白いアプローチです。 学習習慣を定着させるには？ お盆期間を有効に活用し、朝の時間を学習にあてて習慣化しました。自社や同業のPLやBSを分析し、特色や個性を導き出すことに注力します。数をこなして慣れることが重要で、その際には資金の使い道と調達の両面で考えることが大切です。いよいよ、やり始める決心を固めました。

比較優位は何を示す？ 私は、イノベーションの普及要素について学ぶ中で、比較優位、適合性、わかりやすさ、試用可能性、可視性といった観点がどのように働くかを理解する機会を得ました。特に比較優位に関しては、他社との違いを追求することが重要である一方、差別化に没頭しすぎると顧客目線が薄れてしまう点が印象に残りました。 事例で何を感じる？ また、特定の事例を通じて、個々の価値観や見方がどのように偏るのかを意識し、フレームワークを活用する意義を再認識することができました。思い浮かんだ商品名やキャッチコピーには、ひらめいた瞬間の至福感があり、そうした感覚にも共感を覚えました。 売れない理由は？ さらに、売れない商品に注目する姿勢の大切さについても学びました。なぜそれらの商品が売れないのか、その原因や理由を自分なりに掘り下げることで、販売戦略や改善策につながるヒントが見えてくるのではないかと感じます。特にある業界の現場では、成功している商品の検証はもちろん行われる一方で、売れない商品の分析が十分にされていない印象を受けます。 市場変化はどうなる？ 売れない商品に目を向け、なぜ売れなくなったのかを検討することで、商品のライフサイクルの変化や市場環境の変動に気付くことができるでしょう。人気商品だけでなく、定番商品として長期間利益を生み出す仕組みや、ニッチな需要に応じる戦略について、今後さらに議論を深めていきたいと考えます。

分析に必要な切り口とは？ 分析を行う際には、さまざまな切り口を持つことが重要です。性別や年代といった属性に加えて、契約内容なども分析に取り入れることで、問題解決の糸口が見つかる可能性が高まります。物事を分析する際には、MECE（Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive）の原則に従い、要素が重複したり欠けたりしていないか確認することが必要です。また、ロジックツリーを用いて、物事を分解して考えることで効果的な分析が可能になります。 問題解決に向けた新しい視点は？ 分析において、それぞれの属性や切り口に新しい視点を加えることで、問題解決へと繋げることが求められています。バイアスを排除し、客観的な視点で物事を理解するためには、問題や課題を細分化して考えることが有効です。 契約者分析の具体例は？ 具体例として、契約者の分析においては、契約時間帯や取引接点、折衝回数、前回の契約からの経過年数などの要素を考慮することが考えられます。また、ロジックツリーを活用し、契約率の改善を図ることができます。これにはリードの質を向上させるためのスコアリングや獲得チャネルの最適化のほか、営業プロセスとして初回アプローチの改善やフォローアップの最適化、営業担当者のスキル向上が含まれます。さらに、価値提案の強化として、パーソナライズされた提案の提供や他社との差別化も重要なポイントとなります。

講義で何を学んだ？ 今週はライブクラスに参加できなかったため、動画で講義を視聴しました。講義では、データ分析を進めるにあたって、解決すべき問題を明確にすることの重要性が説かれていました。また、売上低下の原因を複数の視点から分解し、掘り下げた情報の中から解決につながる要素を見出す手法について学びました。 比較で見る視点は？ 具体的には、客層やばらつき、年齢層、客単価といった各要素を前年のデータと比較することで、売上低下の原因を浮かび上がらせる方法が紹介されました。比較の過程では、どのグラフを用いて示すのが適切かは一つに限らず、さまざまな手法が存在する点も興味深かったです。 偏りを防ぐには？ また、自分の考えに偏りがかからないよう、誰にでも納得してもらえる解決策を導くためには、内容をしっかり分解しデータ分析することが不可欠であると再認識しました。これまでの経験や業種に頼らない、異なるアプローチや視点で物事を見る意識を持つことの大切さを改めて感じました。 論理的思考は？ データ分析の学習を通じて、より論理的な思考と仮説検証の実践が重要であることを学びました。情報整理やパターンの発見、適切な結論の導出には、さまざまなフレームワークや手法の活用が役立つと感じ、これを習慣化することが今後の課題と考えています。また、不得意なエクセルでのグラフ作成についても、試行錯誤を重ねながらスキル向上に努めていきたいと思います。

どう視野を広げる？ 経営者の視野を持ち、大局的に物事を見る姿勢や、ジレンマを過度に恐れず他者の意見をしっかり聴くことが重要だと感じました。これらの点は、自分自身の苦手領域でもあり、改善に向けた具体的なアクションが必要だと認識しています。 どの分析を活用する？ フレームワークとしては、３C分析とSWOT分析はこれまでの金融業界での経験から馴染みがありましたが、バリューチェーン分析は今回初めて学びました。担当エリアに製紙業界のお客様が多い中、不景気＝収益性低下という認識が根強い現状に対して、各社の強みや弱みを整理するために、この分析手法が非常に有効であると感じています。 顧客実情は分かる？ また、法人営業として様々な業種の経営者と接する中、実は企業のバリューチェーンについては十分理解されていないケースが多いと実感しています。バリューチェーン分析に慣れることで、顧客の実情や背景をより深く把握し、３CやSWOT分析を組み合わせた提案が可能になると期待しています。これにより、マクロな経済環境も踏まえたより適切なアプローチができると考えています。 実践に向けてどう？ 今後は、主要な顧客のバリューチェーンをまず徹底的に分析し、競合他社との比較を行います。その上で、SWOT分析および３C分析を通じて、各社の強みや弱みを整理し、経営者との面談でフィードバックを受けることで、更なる学びと実践に活かしていきたいと思います。

問題点の整理はどうする？ GAILを通じて、問題点の洗い出しが不十分であると痛感しました。直面している課題や状況を明確に言語化することがまず必要であり、そのためには「あるべき姿」と「現状」とのギャップに着目して問題点を整理することが重要だと学びました。たとえば、「なぜ赤字なのか」「なぜ生徒が集まらないのか」といった問いから、まずは数字に基づいて優先的に解決すべき問題を特定し、次に具体的な解決策（how）を検討するプロセスが非常に参考になりました。 計画実績のギャップは何故？ また、販売実績や利用状況の分析時には、「なぜ計画に対して実績が出ないのか」「目標に対して利用状況がどのように乖離しているのか」という問いを持つことはもちろん必須ですが、さらに、どの業態の顧客が利用しているのか、あるいは利用していないのかといった具体的な観点から問題を深掘りすることも大切だと感じました。いきなり解決策に飛びつくのではなく、what（現状把握）→where（問題箇所の特定）→why（原因の追究）→how（解決手法の検討）の流れを大切にすることが、問題解決への着実なアプローチだと考えています。 MECE活用は有効？ さらに、問題解決プロセスをきちんと踏む上で、MECEの考え方は非常に有効であると実感しました。その一環として、ロジックツリーを活用しながら実績の分析を進める手法は、今後の業務にも積極的に取り入れていきたいと思います。

何を達成する？ これまでの学習を振り返る演習を行いました。この機会に、これからの自分の理想像を改めて描き直し、その中でシンプルで一貫性のあるリーダーを目指したいと思いました。戦略思考の基礎を再度学び直し、目的を明確にして、それを達成するための最短ルートを設計することの重要性を再認識しました。特に「何を達成したいのか」、「いつまでに達成したいのか」、「なぜそれが必要なのか」といった目的を具体的に言語化することが重要だと実感しました。また、利用可能なリソース、特に人材を最大限に活用することの必要性も理解を深めました。効率的なルートを設計して、より効果的に目標達成を目指したいと考えています。 戦略はどう見極める？ 問題を俯瞰し、深掘りを繰り返して分析する意識を持ち続けたいと思います。全体の流れを確認し、そこからイシューを特定し、攻略法を戦略的に立てることを心がけています。イシューの解決から全体の解決に繋げる部分を構築し、その過程で戦略思考を活用していきたいと考えています。また、学んだフレームワークも活用し、規模の経済性を最大限活かせる方法を模索し続けたいです。 学びをどう実践する？ フレームワーク活用の習慣化を進め、分析に必要な要素を素早くカテゴライズし、様々な課題に応用する技術を磨いていくつもりです。また、朝礼で学んだことを発表する場を活用し、学習内容のアウトプットを繰り返すことで、理解を深めたいと思っています。

フレームワークを再考する？ 3C分析、SWOT分析、バリューチェーン分析という戦略の基本フレームワークについて、改めて学び直しました。もともと基礎知識はありましたが、それぞれの利用方法も含めてクリアな理解を得ることができました。 価値向上のポイントは？ 特にバリューチェーン分析では、これまでのビジネス経験から各局面で発揮される強みや価値、そして消費者に十分に伝わっていない部分に着目し、どのように価値を高めるか、あるいはコスト削減を進めるべきかを考える良いきっかけとなりました。 全社戦略の切り口は？ 全社のビジネス戦略立案においては、これまでも3C分析やSWOT分析が頻繁に使われてきましたが、バリューチェーン分析はあまり活用されていなかったため、今後はこれを起点として戦略立案を進めることを提案しようと考えています。 バックオフィスの挑戦は？ また、自部門の戦略立案では、バックオフィス部門という性質上、これらのフレームワークの利用が少ないものの、今年の夏から始まる来年度の戦略立案においては、3C分析とSWOT分析を活用していく予定です。 議論を深める方法は？ このように、3C分析、SWOT分析、バリューチェーン分析の3つのフレームワークは、今後の戦略立案やそれに関する議論において積極的に取り入れていき、実践を通して議論の焦点を明確にし、戦略的な視点でのディスカッションをリードできるよう努めます。

問題解決の4ステップとは？ 普段、何気なく課題を立てる際にwhat、where、why、howを使ってタスクを起こしていましたが、これが問題解決における4ステップであることを今知りました。そのため、4つを順に行わず、whatとhowばかり考えてタスクに起こしていたことが間違いだったと気づきました。 効果的なMECEの活用法は？ MECEを活用してロジカルツリーの作成、ロジカルに課題解決を実践することで、少人数のチームでも短時間で効果を上げるサイクルを構築していきたいと思います。今後はプロセスを踏み、自社サービスの課題解決に向けて努力していきたいです。 どのようにMECEを実践する？ MECEの概念についてはなんとなく知っていたものの、それを実践できていなかったと感じています。早速活用したいと思います。特にSEOコラムのオーガニックを増加させるために、MECEで分類してから細かく分析したことがないので、試してみたいと感じました。他の分類においても、影響力が少なくてもどこまで細かく分類すべきかを考えるのは難しいと感じます。 タスクの明確化はどう進める？ まずは、自身のマーケティング、メディア制作、CS効率化などのタスクを明確化し、最終ゴールである新規会員登録の増加（且つ正しいキーワードと属性のユーザー獲得）を最短でどこからできるのかを検討します。その後にスケジュールを立ててチームに共有したいと思います。

具体的演習の魅力は？ 総合演習の課題解決は非常に具体的で、これまでの演習と比べると、より深い検討が求められる良い機会となりました。 フレームワーク使用法は？ 仮説を考えるプロセスでは、思考の幅を広げるためにフレームワークの活用や対概念の取り入れ方が提示されました。しかし、現時点ではフレームワークの使いこなしが十分ではないと感じ、今後の日々の活動の中で意識的に取り入れていきたいと思います。 A/Bテストの効果は？ また、A/Bテストを活用して早期にアクションを起こすことで、得られたデータをもとに仮説をさらに精緻化する取り組みも印象的でした。Web関連の利用場面では活用しやすい一方、現業務にすぐ生かすことは難しいと感じたため、二つの選択肢の中から比較しながら適した選択を見つけるアプローチを取り入れたいです。 問題解決の流れは？ 問題解決については、問題に至るまでの流れをプロセスに分解し、どの段階に原因があるのかを明らかにする手法が有効だと実感しました。解決策を検討する際にも、複数の選択肢を洗い出し、根拠をもって絞り込むことの重要性が伝わってきました。 現場実行のコツは？ 現在の業務では、大規模なデータ分析による示唆を提示するよりも、現場に近いところですぐに施策を実行することが求められていますが、仮説思考に基づいて複数の仮説を立てた上で行動に移すプロセスを意識的に実践していきたいと考えています。

数字はどう見える？ まず、数字の見方について考えると、仮説を立てた上でデータを収集し、その後の分析で仮説の検証を行うという流れが基本だと感じました。AIを使って情報を収集する場合でも、自分なりの考えを持ち、AIから得られた情報と自分の意見を照らし合わせることが大切です。もしも自分の予想と結果が異なった場合、その違いがどこから生じたのかを考えることで、新たな学びのヒントが得られると実感しています。 代表値はどう見る？ 次に、データの見方としては、代表値に注目しました。単純平均、加重平均、幾何平均、中央値など、データの性質や目的に応じて使い分けることが必要です。また、散らばりを示す指標としては標準偏差があり、これらの数値をグラフ化することで、直感的に状況を把握できる点も魅力的だと思いました。 業務の数値活用は？ 普段の業務では、商品の売上や原価、コストダウンの検討などで、いろいろな平均値を算出することが新たな発見につながるのではないかと感じています。そして、その結果を他者に説明する際に、グラフを活用することで、理解を深め、合意形成をスムーズに進めることができると確信しています。 AIで何を発見？ 日常の業務の中で、実際に数値をAIに入力して計算やグラフ化を試みることで、これまで気づかなかった事実や見逃していた視点を発見できるのではないかという期待があります。来週には、何かの案件で試してみるつもりです。