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分析 ✕ 活用

に関する学び

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比率とロジックツリーの活用方法 ある事象の分析に際して、比率を用いて深く調査でき、その後、ロジックツリーを活用してさらに詳細に研究することができました。特に重要だと感じたのは、表を作成することで、多角的な視点から情報を確認できる点です。この学びを生かし、今後も正しい方向性を考え、さらなる学びを続けたいと思います。 相続関連業務の需要とは？ 新たな業務提携企画にこの知見を活用していく予定です。相続関連業務、例えば相続対策や事業承継の分野では、外部環境の分析や需要の増加が求められるようになっています。また、遺言に対する顧客の抵抗も減少傾向にあります。ある程度のマニュアルを作成し、それを分かりやすくまとめることが目標です。 新業務企画の進捗はどこまで？ 新業務企画の大枠を設定し、ロジックツリーを描きながら不足部分を補完する試行錯誤を繰り返しています。今週中に新しい業務企画の合意書を完成させたいと思います。また、複数の表を作成し分析を行い、MECE（もれなく、ダブりなく）の原則を心がけて日々取り組んでいきます。

捨てる決断の意義は？ 決断とは、何かを捨てることだとよく言われますが、戦略思考においても「資源は有限」であることを再認識する必要があります。「独自性」や「強み」があることはもちろん重要ですが、それが具体的に「戦略」とどう結びつくのか、これからの学習でさらに深めていきたいと考えています。 現状と理想はどう？ 自チームの中長期戦略を策定する際にこれらの考え方を活用したいと思います。まず現状の正しい理解、他社の動向分析も含め、現在の位置を把握することが不可欠です。そして、理想の姿を明確に設定し、そこに到達するための道筋を描けるようにします。 業務の取捨選択はどう？ チーム内の業務についても、やるべきこととやらなくてもよいことを峻別し、決断していくことが必要です。まずは、理想の姿を明確に描き、それを何度もブラッシュアップします。なぜそのようにありたいのか、現在の状態とのギャップはどこにあるのかを可視化し、その結果を上司からフィードバックをもらってさらに改良します。その上でそのビジョンをメンバーに伝えていきます。

フレームワークの効果は？ 学習期間中に習ったフレームワークを意識的に活用することで、設問の意図に気づきやすくなりました。実際、順序立てたフレームワークを用いることで、業務上の戦略が明確な理由に基づいていないことが多い現実に対し、合理的な説明材料を集めて説得に利用できると感じています。 チーム整理はどう？ また、時間に余裕がある案件に対しては、大局的な視点から整理する習慣を日常業務で意識するよう努めています。自チームのみならず、関連する部署全体を含めた整理を行うことで、より適切な対応や戦略が立てられると実感しました。 未来計画の鍵は？ さらに、次の会計年度の業務プランや方針を検討する際には、PEST分析などの大局的なフレームワークを活用して、効率的に整理し方針決定に役立てたいと考えています。特にTechnology分野では、生成AIの進化と社会への浸透がもたらす既存業務の移行リスクが大きな課題となっており、このリスクを機会として捉え、どのような戦略や対策が最適かを探求することに意義を感じています。

どうして問いに変える？ イシューは問いの形にするのが有効だと学びました。問いの形にすると、脳が本能的に答えを探し始めるからです。また、同じデータを見ても、立場が異なれば立てるイシューも変化することがあります。そのため、イシューを立てること、そしてそれを抑え続け共有することが重要です。 業務で活用している？ 普段の業務においては、経営層向けの資料や社内外の教育資料、会議資料の作成時にこの学びを活用しています。特にデータ解析時には、データを丁寧に分解して分析し、視覚的にも見やすくグラフ化することを心掛けています。文章作成やチェック時、そして会議のファシリテーションにおいても、イシューを立て、抑え続け、イシューに沿った答えになっているかを常に確認しています。 誰の視点で考える？ さらに、自分自身に対して批判的な視点だけでなく、場合に応じて経営層の目線で考えてみることも意識しています。チームで仕事を行う際や会議のファシリテーションの場面では、イシューの共有を必ず行い、全員で目線を合わせることを心掛けています。

データ分析の重要性とは？ データ分析について、これまで漠然と取り組んできましたが、「データ分析は比較である」という説明が非常に印象的でした。データを扱う際には、その内容をよく考えて、意味を成すものを選別して分析することが大切だと感じました。 営業とマーケティングへの活用 私の仕事は営業とエリアマーケティングを担当しており、売上の変動や要因分析にデータ分析が活用できると考えています。しかし、具体的な活用法についてはまだイメージが固まっていないのが現状です。今後の講義を通じて、どのように自分の仕事に役立てられるかを考えていきたいと思っています。 生産設備におけるデータ活用の可能性 また、私は工場で使用される生産設備の部品販売に携わっています。部品は用途によってさまざまな構成があり、データ分析を通じて顧客がどのようなスペックを求めているのかや、年間でどの程度の生産が可能なのかを理解できれば、マーケティングに大いに役立つでしょう。そのためにもデータ分析に関する書籍や統計学の知識を学ぶ必要があると考えています。

提案はどう説得する？ マーケティングプランを加えた提案は、納得感を高めると実感しています。さらに、ファイナンスやアカウンティングなどで全体の状況を網羅することで、意思決定者の立場からの提案が可能になると感じました。 データは十分かな？ マーケティングは顧客重視のため、定量化が難しい面があります。そのため、データの収集と分析力を向上させる経験を積む機会を大切にしていきたいと思います。 業務提案はどう見る？ 新規業務提案にもこの考えを活かし、将来的な起業も視野に入れた上で、短期と長期の仕組み作りを重視します。大手の事例だけでなく、中小企業の成功例や失敗例にも学ぶために、書籍や動画サービスを通じて継続的に情報を取り入れる習慣を続けていきます。 書籍の読み方は？ また、購入した書籍は全て読むのではなく、目次やダイジェストを参考にして本質を見極め、必要な部分を深く読み込むように工夫します。グロービス終了後も、時間を有効に活用して学習を継続し、部署内でのアウトプットの機会を通じて知識の定着を目指します。

売上と利益、見極め方は？ 売上高、売上原価、営業利益の構造について、単に売上高が高いというだけでは経営状況を正確に判断するのは難しいと考えています。同様に、売上原価をただ低くするだけでは必ずしも売り上げが伸びるわけではありません。企業の経営戦略と資源配分を意識した仕組みをいかに考えるかが重要だと思います。 競合と比較、どう分析する？ 競合企業の構造を理解するためには、複数の企業を横並びで比較し、背景にある状況を仮説を立てながら組み立てることに取り組んでいきたいと考えています。また、異業種を参照し、自企業との比較を行うことで、何が高コストの原因となっているかを特定することが可能です。これにより、より精度の高い分析が可能になると思います。 自動車業界の魅力は？ 例えば、自動車メーカーの比較を行う予定です。各企業がどの領域に注力しているのかを分析することで、売上高、原価、営業利益の構造を理解したいと考えています。特に、本業以外の取り組みによる差別化要素があるかどうかも確認したいと思っています。

何がわかったら購入？ パソコンを購入する際に、何を調べ、どのような情報が得られたら購入に踏み切るかという問いかけから、データ分析における「分析」の意味が明確になったと感じました。「分析」というと堅苦しくなりがちですが、「何がわかったら購入するか」というシンプルな視点を常に意識したいと思います。 意思決定のヒントは？ 現状、組織全体でデータを活用して意思決定を行う文化が十分に根付いていないため、「何がわかったら◯◯するか」という観点を直接業務に取り入れるのは難しい印象を受けました。しかし、この視点を意識しながら業務を進めると、必要なデータや情報に気づく機会が増えると考えています。 新規事業の目的は？ また、現在企画中の新規事業においても、「何が分かったら◯◯するか」という目的設定を明確にすることが重要だと感じています。特に、地域におけるアンコンシャス・バイアスの解消を目指す事業においては、目的が不明瞭な部分があるため、その課題解決の有用性をデータに基づいて説明できるようにしていきたいと思います。

仮説の軸どうする？ 仮説を考える際は、一定の軸を持って行うと思考が整理され効率的です。例えば、4P（価格・場所・商品・プロモーション）や3C（顧客・競合・自社）などのフレームワークを活用することで、仮説が一点に偏らず、全体を俯瞰して検討できます。 効果検証のポイントは？ また、デジタルマーケティングの効果検証においては、訴求メッセージが狙った対象に適切に伝わっているか、費用対効果が十分か、媒体ごとの違いがあるかなどを意識して仮説を立てることが重要です。ターゲット設定が正確かどうか、その情報が購買に結びついているかという点も、明確な仮説設計を通じて再確認する必要があります。 購買行動の見極めは？ さらに、購買データに基づき、どのイベントが発生したときに購買に結びつくのかを意識しながらデータを整理することで、仮説シナリオを構築します。その上で、ターゲットを明確に定め、手元にある各種レポートや分析ツールをもとに、メッセージが本来届くべき相手にしっかり伝わっているかを検証する方法が求められます。

問題解決の重要性を再認識 問題解決において、「WHAT / WHERE / WHY / HOW」を考慮する重要性について改めて認識しました。特に、問題が何であるかを特定しない限り、分析は始まりません。問題特定の際には、目標と現実、予想と実績などとのギャップに注目することが重要です。 決算分析をどう活用する？ 私は、月次および年次決算の分析において、予想や通常の実力値に対する決算実績の原因を分析し、その結果を本社に報告しています。この分析結果を基に、決算短期予想の作成、目標の設定、予算の策定、新商品の販促・マーケティングにも活用したいと考えています。 月次決算分析のステップは？ 特に月次決算分析では、問題解決のステップを意識して分析・報告を行っています。昨年平均、昨年同月、前月などと比較し、特殊要因や問題を特定します。決算書は既にある程度ロジックツリーが出来上がっているため、項目同士の比較を通じてギャップを発見し、原因を追究します。そして、必要に応じてツリーをより深く分解していくことが求められます。

MECEの種類って何？ MECEの種類には、大きく分けて層別分解、変数分解、プロセス分解の3種類があり、それぞれの分解方法を使い分けることが重要だと感じました。これらの方法を試すことで、自身の分析に最も適した分解手法を見つけることができると学びました。 クラウド相談で何が分かる？ 私は、自分の業務でクラウド利用相談においてこの手法を活用できるのではないかと考えています。利用相談の内容を分解することで、利用者が抱える本質的な問題を分析する際に有効だと感じました。特にプロセス分解を用いることで、どのプロセスに問題があるのかを特定し、迅速に問題解決に結びつけることができると考えています。 復帰後の活用は？ 来月から育児休暇からの復帰を予定しており、クラウド利用相談でこの手法を活用したいと計画しています。相談内容をプロセス分解し、問題の本質を把握できるように努めます。まずは相談者が何を望んでいるのか全体像を把握し、その中でどこに問題が発生しているのかを分解して特定し、より効果的に対処したいと考えています。

多角的視点で何が見えた？ 学んだ内容を振り返り、複数の視点から議論することで、これまで見落としていた点や新たな切り口、さまざまなアプローチ方法に多くの気づきを得ることができました。今後は、このような環境を社内にも広げ、各自が自走できる体制を整えていきたいと考えています。 上司の依頼はどう活かす？ 日常業務では上司からデータ分析の依頼を受けることが多く、上司の興味関心と実際の事業課題を明確に切り分け、目的意識を持った意味ある分析が事業に貢献できるような環境作りが求められると実感しました。また、データ収集がそれ自体の目的にならないよう、適切なデータの収集と活用に努める必要があります。 実行策にどうつなげる？ このため、まずはビジネスプロセスマップやビジネスモデルキャンパスを作成して全体像を把握します。次に、関係者間で課題の所在を共通認識として持ち、データ分析を通じて課題の発見や優先順位、重要度を明確にします。最後に、分析結果に基づき実行策を評価することで、より効果的な改善策を進められると考えています。