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分析 ✕ 活用

に関する学び

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顧客定義はどうする？ 差別化や集中などいろいろな施策がある中で、最も重要なのは「顧客」を誰と定義するか、そしてその定義を厳密に行うことだと理解しました。顧客像を明確にすることで、施策の効果が格段に向上すると思います。 環境と戦略はどう？ 差別化施策を検討する際には、VRIOをはじめとする各種フレームワークを活用し、自社および周囲の環境を正確に分析することが必要です。そのうえで、リスクを踏まえながらも、複数の戦略を同時に実行できる組織の柔軟さが大切であると感じました。 顧客定義の共有は？ 自分の所属するサポートチームにおいても、まず「顧客」が誰であるかを再確認し、その定義から導かれる優位性や差別化要因を自分なりに分析し、同僚と共有するよう努めています。現在のチーム体制も、顧客の定義に基づいて構築されているため、外部環境の変化や何がトリガーになるかについても常に注意を払っています。 多様な意見はどう？ また、限られた情報だけに頼らず、少なくとも複数の視点や意見を取り入れることが重要だと実感しています。否定的な意見を受け入れ、フィードバックを正しく取り入れるために、自分自身の感情コントロールを心がけることが、結果としてより良い判断につながると感じました。

視点で課題を探る？ 現状を分析する際、what、Where、why、howの視点に沿って整理することで、取り組むべき課題が明確になります。このアプローチにより、現実の問題点が見えやすくなり、解決すべきポイントを正確に把握できます。 手法で何が見える？ また、ロジックツリーやMECEの手法を活用する際は、単に細分化することにこだわるのではなく、課題解決に有用な切り口になっているかどうかを検討することが重要です。具体的な視点でアプローチすることで、効率的な分析が可能となります。 計画とのギャップは？ さらに、売上要因の分析においては、まず課題が計画との乖離から生じているのか、あるいは目指すべき姿とのギャップから発生しているのかを明確にする必要があります。その上で、ロジックツリーやMECEを活用し、分析すべき要素を網羅的に洗い出すことで、後戻りのリスクを低減できると感じました。 次の一手は何か？ これまでの分析は、小さな仮説を立てながら進め、随時追加の仮説と分析を行ってきました。今後は、分析に着手する前にロジックツリーとMECEを用い、what、Where、why、howというステップに沿ってしっかりと検討することで、より効率的かつ効果的なアプローチを目指していきます。

なぜフレームワークなの？ フレームワークを活用して状況を整理することの重要性を学びました。これまで、3CやSWOT分析についてはある程度理解していましたが、クロスSWOTを実施し、その上で有益な戦略を考えることが、私にとって非常に重要であると気づきました。私はこれまで、戦略を立案する際に具体的な打ち手から考えてしまう傾向がありましたが、その方法を改めるきっかけとなりました。 視座をどう高める？ 今後は、視座を高めて考えることを意識的に行っていきたいと思います。特に、上期の戦略を振り返り、下期の戦略とプランを策定するときには、3CやSWOTとともにクロスSWOT分析を取り入れ、感覚頼りではない基準を持つよう心掛けたいと思います。そして、その理由を明確にし、それを伝えるスキルも磨いていきたいと考えています。 組織でどう活かす？ 学んだフレームワークを自分の組織で活用し、PEST分析や3C、SWOT、クロスSWOTを実施することを計画しています。これがスムーズにできた場合、事業部全体としても考えてみるのも良いかもしれません。また、バリューチェーンについても考慮し、そこから導き出される戦略を上司に伝える機会が次月の初めにありそうです。それに向けて準備を進めていきたいと思います。

フレームワークの重要性を実感 前期の戦略入門でも感じたことだが、まずはフレームワークや型にはめて物事を考えることの重要性を改めて実感した。分析においてはWhat, Where, Why, Howのステップが基本であり、日々の業務においてもこの点を意識して進める必要があると強く感じた。今週の演習を通じて、これまでの経験や感覚に頼っていたことを再認識したので、今後の学習期間中はこの点を意識して取り組んでいきたい。 大幅に下回る結果を改善するには？ 現在の業務において、前年以上の売り上げを上げている施設や地域がある一方、前年を大幅に下回る施設や地域も存在する。このような場合において、問題や原因を特定し、その要因を探り、どのように改善に繋げていけるかを追求するために、今週の学びを早速活かしていきたいと考えている。 MECEを使った分析の取り組み 今週の学びの一つであるフレームワークを自分のものにするために、現状の業務に適用してみることにした。週次で分析を進めている特定の地域がなぜ前年を下回る結果となっているのかを題材に、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を意識しながらロジックツリーを活用して分析していきたい。

MECEの重要性を再認識 MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）という概念を知ってはいたものの、長い間実務で意識して使ってこなかった。そのため、What, Where, Why, Howをしっかりと整理しながら進めないと、方向性を見誤る原因となり、結果として漏れが多い分析で無駄に時間を消費することになってしまう。 実務でのMECE活用法 こうしたミスを防ぐには、実務を進める際に常にMECEを頭に浮かべるトレーニングが必要だ。特に仮説を立てる場面が多く、成果が出ない原因になりがちである。特に営業戦略を立てる際には、一般消費者向けのプロモーション内容が的外れになる可能性があるため、プロセスの重要性が極めて高い。 書き出しで得られる効果は？ 動画でも言及されていたように、文字として落とし、ビジュアル化することは重要だ。書き出すことで漏れや重複を回避し、整理が進むはずだ。ロジックツリーは何年も使ったことがないが、時間の問題にもなるものの、逆に簡潔化され、スピードが上がるプロセスになるかを試してみたいと思う。また、その過程で「目的は何か」を見失わないようにし、表面的かつ形式的にならない工夫を取り入れたいと考えている。

戦略思考の価値は？ 戦略思考とは、複雑な状況をできるだけシンプルに整理し、わかりやすく説明できる能力であると感じました。仕事に限らず、プライベートでもこの思考方法を取り入れることで、自然とその考え方が身につくのではないかと思います。 技術活用の意義は？ また、参加者の方が紹介されていた、生成AIやDXツールを利用して「捨てる」理由を明確に示したり、シナリオプランニングの精度を高めるという事例は非常に印象的でした。私自身もこれらの方法を実践してみたいと感じています。 部署の役割を整理するには？ 現在、私が担当している部署では、業務範囲が曖昧になりがちなため、部署本来の役割や業務内容を明確にし、具体的なアクションプランに落とし込む必要があります。そのため、プラン策定に向けて以下の点を進めたいと考えています。 今後の具体的な取り組みは？ まず、これまでの成果と課題を整理するために、各担当者へのヒアリングを実施します。次に、他部署との役割の違いを明確にし、自部署に影響を与える外部環境や社内の変化についても分析します。そして、あるべき姿を明確に設定し、言語化することを目指します。最後に、部内の各チームごとに、それぞれの役割と取り組むべき課題を整理していきたいと思います。

最初のLIVE講座の印象は？ クリティカルシンキングの総まとめの週では、最初のLIVE講座で「自分の思考の癖を知る」というテーマが特に印象に残りました。その後のLIVE講座では、week1～5で学んだ知識を活かしながら、２つの問題に取り組み、その中で数字の並びを見ると細部に過度に意識が向いてしまう自分の癖に気づかされました。そこで、まず問題全体を把握し、数値を見える化する、軸を変えて視点を変えるといった手法を段階的に取り入れることの大切さを実感させられました。 数字分析はどう進む？ さらに、数字の羅列や傾向を分析する際、現実の業務の中でも工数の見直しやシステムの性能分析などが必要になる状況を思い起こしました。今回学んだデータ分析のツールを活用すれば、初めに考えすぎず、さまざまな角度からデータの整理と視覚化を行い、その上で仮説を立て補足説明を探すという実践的なアプローチが可能だと感じました。 どのデータ視覚化？ 今後は、単に収集したデータに基づいて行動するのではなく、まずはデータを多角的に分類し、視覚化する作業を徹底して行います。そして、その中から得られる示唆をたくさん書き出し、グループ化や抽象化を通じて整理し、自分の視点をさらに深める検討を進めていきたいと思います。

視点と標準偏差は何？ 「分析は比較である」という考えから、視点やアプローチの違いが明確に見えてくることを学びました。数学が苦手な自分にとっては難解な点もありましたが、標準偏差の活用方法などを理解できたのは大きな収穫です。また、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値といった代表値と、散らばりを示す標準偏差の違いについても理解を深めることができました。 集約方法はどうなっている？ これまではエクセルで作成できるグラフからなんとなく情報を把握していたのに対し、今回体系的に数字の集約方法を学んだことで、今後はどのように数字を集約すべきかを意識して活用していこうと思います。特に幾何平均は初めての使用なので、さらに調査を進める予定です。標準偏差についても、その考え方から算出方法を追求するのが面白いと感じました。 分析の流れはどう進む？ 前回からの繰り返しになりますが、分析のアプローチ―目的の確認、仮説の設定、データ収集、仮説の検証―を守りながら、視点と手法を適切に用いることを今後も意識していきたいと思います。幾何平均や標準偏差はまだ完全に理解できていないため、さらに勉強を重ねる必要があると感じています。テストの品質評価においては、標準偏差や中央値の考え方を取り入れていく予定です。

どのフレームワークを使う？ 戦略を考える際には、3C、PEST、SWOT、バリューチェーンを用いることが、有効であると感じました。特に、チームで取り組むときには、それぞれのメンバーの主張の背景を理解し、共通の前提や目標を定めることが重要です。また、タスクを分担することにはリスクも伴うことに注意が必要です。 戦略の課題は？ 印象に残ったのは、分析自体は知っていたり、部分的に活用した経験もあったものの、しっかりと戦略にまで落とし込めていないと感じた点です。理由としては、戦略に取り組む時間を十分に確保できていないことや、適切な対策を引き出すための知識が不足していることが挙げられます。これを改善するためには、まず思考する時間を確保すること、そして日常的に成功事例を蓄積することを心掛けたいと思います。 視野をどう広げる？ また、今回学んだフレームワークを使い、自分の担当しているサービスや所属する部門、さらには会社全体といったさまざまな観点から考えてみることが、自分の視野を広げる良い練習になると感じました。まずは、現在の担当のレベルで、今回紹介された4つの分析を実施し、その結果をもとに気付きをまとめ、フレームワーク活用の際の注意点も振り返られるようにしたいと考えています。

仮説設定の意義は？ 講座を受講して、データ分析のテクニックを学ぶことができました。しかし、分析そのものはAIに任せることが可能であり、本当に人間に必要とされるのは、データ分析の目的を明確にし、適切な仮説を設定する能力だと実感しました。正解に飛びついてしまいがちな思考停止の傾向を反省し、より良い仮説を見出すために、あきらめずトライ＆エラーを重ねていきたいと考えています。また、当たり前を疑う力や、本質的な課題を見極める力、さらには分類のスキルを養うことの重要性も感じました。これらは次週以降や実践の場で活用していきたいと思います。 内部監査の視点はどう？ 私は内部監査を担当しており、より鋭く価値ある提案ができるよう、今後はさらに良い仮説を立てる努力を重ねるつもりです。自分の考えや視点の狭さに日々反省しながら、「この事実から何が言えるのか」という問いに徹底して向き合っています。 現場改善はどうする？ また、狭い視点に陥らないために、マネジメント視点やクリティカルシンキングを意識するとともに、現場の状況を十分に踏まえた提案ができるよう努めています。具体的には、何が問題なのか、どうすれば現場が改善されるのかをデータを裏付けに、しっかりと整理して提案していきたいと考えています。

現在の状況はどう評価？ 問題解決には、まず最初に現在の状況と理想とのギャップ、つまり「あるべき姿」と「現状」の差を明確にすることが必要です。このギャップは、分析の際に数値化することで、問題の規模や深刻度が具体的に把握できます。 問題発生の場所は？ 次に、問題が具体的にどこで発生しているのかを検証します。問題を細かい要素に分け、見なくてもよい部分を除外することで、焦点を絞りやすくなります。 原因は何だろう？ その後、なぜ問題が発生しているのか、その根本原因を徹底的に分析します。そして、最後のステップとして、どのように解決策を実行していくかを具体的に考えます。ここでは、ロジックツリーやMECEの考え方を活用することで、多角的な視点から検討し、説得力のある解決策をまとめることができます。 解決策はどこから？ この問題解決の手法は、売上の予算と実績の差異を説明し、対策を検討する際に非常に有効です。問題解決のステップを意識することで、効率よく課題に取り組むことができると感じています。また、これまであまり活用してこなかったロジックツリーやMECEの手法も、論理的な考え方を鍛えるために必要であり、簡単な分析にも応用することで、次第に使いこなせるようになりたいと思います。

思考はどう深まる？ 毎回、自分の思考が浅く、もっと広い視野を持つ必要性を痛感しています。かつて学んだ３Cや４Pのフレームワークは、今回は思うように活用できませんでしたが、仮説思考はデータ分析に限らず、経営戦略やマーケティングなど、様々な分野で常に求められる大切なスキルだと感じています。 偏りをどう避ける？ また、データ分析において外部データを活用する際は、あらかじめ結論を決めて自分に都合の良いデータだけに偏らないよう、常に注意する必要があります。複数の仮説を立て、網羅的な視点を持つことが求められる一方で、これまでの自分の取り組みには網羅性が不足していたのではないかと感じています。今後、販売戦略や方針策定の際には、網羅性やデータの客観性・妥当性、すなわち根拠の質を向上させることで、提案の説得力を高めていきたいと思います。 結果の根拠は？ データ分析にあたっては、まず仮説の網羅性を重視し、文字や図表などを用いて過不足を冷静に判断できるよう努めます。こうした仮説思考は問題解決の場面で非常に有用であり、社内でのディスカッションにも積極的に活かしていきたいと考えています。また、データ分析結果をアウトプットする際は、その目的や使用したデータの根拠を明確に示すことを心がけます。