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分析 ✕ 数値

に関する学び

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省エネでゴールに到達するには？ 目指すべきゴールを明確にし、可能な限り省エネでそのゴールに到達する方法を見極める方法について学びました。戦略的に行動するためには、現経営資源の独自性（強み、差別化ポイント）を正確に把握し活かすことが肝要です。そして、その差別化ポイントを見極める観点として下記の3点があります。 1. ターゲット顧客に価値を訴求できるもの 2. 経営数値面を含め実現可能なもの 3. 長期にわたり自社の競争優位性を持続可能なもの 本当に差別化できている？ 実際に、どのポイントも「できている」「差別化施策だ」と確固たる自信を持って言える状況ではないことに気づきました。例えば、自社が提供するサービスの価値が本当にターゲット顧客が求めているものであるのか（ニーズ／シーズの把握や過剰サービスの可能性も含め）、実際に差別化できているのか、そしてその競争優位性をどれだけ維持できるのかといった問いです。 次期事業計画の策定に向けて 次期中期事業計画の策定時には、「目指すべきゴールを明確にする」「やらなくてよいことをしない」「独自性（強み）を持ち自覚する」そして戦略の構造化を図ることが必要です。学んだ内容を基に、VRIO分析のフレームワークを用いながら周囲の協力を得つつ、関係者と一緒に「高い視座と広い視野」「一貫性と整合性」を意識しながら、差別化施策を立案していきたいと思います。 具体的な差別化施策をどう立案する？ 具体的には、以下の5点を意識して差別化施策を立案します。 1. ターゲット顧客は誰か？（ターゲット顧客にしないのは誰か？） 2. 自社はどのような価値をターゲット顧客に提供しているか？（価値を明確に表現できているか？） 3. それは本当にターゲット顧客が求めていることか？（ニーズ／シーズは何か？満たしているか？期待を超えているか？過剰サービスになっていないか？） 4. 本当に差別化できているか？（そう思い込んでいるだけではないか？） 5. 差別化できているとして、その競争優位性はいつまで持続できそうか？ 競合とどう比較し学ぶか？ また、ターゲット顧客の生の声を確認し、他社の事例から学び比較検討することにも挑戦してみたいと思います。

問題解決の本質は？ ストーリー設計は、問題解決に向けた重要な要素です。分析に取り組む前に、解決したい問題を明確にし、結論のイメージを持つことが必要です。これにより、分析のプロセスが円滑に進められます。 仮説思考で何を見る？ 分析のプロセスには、仮説思考のステップがあります。まず目的を設定し、仮説を立て（多少外れても問題ありません）、データを収集して検証します。また、5つの視点を持つことが重要です。インパクト（どれだけ影響を与えるか）、ギャップ（違いを見つける）、トレンド（時間の中での変化）、ばらつき（分布を見極める）、パターン（法則性の有無）を確認します。アプローチは、グラフや数値、数式を活用して進めます。 学びの次の一歩は？ 今後の学習においては、考えを言葉にする「言語化」や本質を見抜く力、自分ごと化が重要です。また、「ありたい姿」に向けてのチェックポイントとして、具体性や意義、挑戦性、現実性を考慮し、モチベーションを維持する仕組みを構築する必要があります。 役割と判断の秘訣は？ 私に求められている役割は、販売全体の動向を注視し、適切な配分調整で営業利益を達成することです。さらに、働きやすい環境作りや各自が能力を向上できる環境整備を推進します。そして、上司や部下、社外の方々と積極的にコミュニケーションを取り、一方的に考えを固執せず、全体最適な観点で判断を行います。大局的な会社の方針や戦略、動向を踏まえた部門運営を明確に提示し、決断します。 現状改善の策は？ 会社のDX推進プログラムにエントリーし、具体的な課題解決に取り組んでいます。例えば、Web関連の各種KPIを全社の目標と関連づけ、可視化することが求められています。これは、WebのKPIが達成されても営業利益が未達成となる現状を改善するための施策です。また、プロモーションを投資対効果で判断する仕組みが必要とされています。さらに、データを活用できる人材の育成も重要課題です。専門的な分析を行う人材と、日々の判断を容易にするためにデータを活用する人材を育成する方針です。 今後の学びはどう？ 以上の取り組みを通じて、今後も必要なスキルの向上や新しい学びを続けていきます。

解決のステップは？ 問題解決の4つのステップを意識することで、課題解決に向けた取り組みがより効率的になると感じました。今後は、最も重要なポイントである「Where」を意識して分析に着手していきたいと思います。業務においては、あるべき姿と現状とのギャップを、定量的な指標で示すことが大変有効だと印象に残りました。 総評はどう考える？ 総評として、問題解決のステップを意識し、効率的なアプローチを追求する姿勢は素晴らしいと感じます。また、定量的な分析の重要性を理解している点も非常に大切だと思います。今後は、具体例を交えた検証により、さらに深い理解が得られるでしょう。 手法とデータは？ さらに思考を深めるための問いとして、以下の点を考えてみてください。 ・問題の「Where」を意識する際、具体的にはどのような手法を用いる予定ですか？ ・業務での定量的分析を強化するために、どのようなデータが必要だと考えますか？ 今回学んだポイントを、実務に具体的にどのように応用するかもじっくり考えてみてほしいと思います。頑張ってください。 理想と現実は？ また、「あるべき姿」と「現状」のギャップについては、①正しい状態に戻すための問題解決と、②ありたい姿に到達するための問題解決があると認識しました。たとえば、以下のようなケースが想定されます. ・売上販売目標の場合 　→ 100％達成に届かない状況と、120％達成を目指す状況がある ・製品シェアの内訳の場合 　→ シェア80％を目指す場合と、シェア100％を目指す場合がある ・KPI Activityの場合 　→ 会社の指標を順守する場合と、それを大きく上回る目標を設定する場合がある 比較で見極める？ さらに、分析にあたっては「分析とは比較なり」という考え方も大切です。具体的には、社内の数字の良い組織や競合他社と比較することで、現状とあるべき姿を明確にすることが重要です. また、あるべき姿と現状は、定性的な情報だけでなく、定量的な情報としても示すことが重要です。定性情報を定量化するために、数値によるスコア化（たとえば0、1、3など）を統一した条件で設定する手法も有効だと感じました。

あるべき姿って何？ 今までは「あるべき姿」を、漠然と「ありたい姿」と「正しい状態」の二つの意味で使い分けずに運用していたことに気づきました。しかし、その区別を認識したことが今後の分析にどのような影響を与えるのか、正直なところ分かりません。今後その機会が訪れるのか疑問に感じています。 また、あるべき姿として何を設定するかを考えた時、以前はただ漠然と「こうなればいいな」と思う程度で、例えば急降下するグラフの曲線が鈍化すればよいという認識に留まっていました。今後は、より定量的に表現できる方法を検討していきたいと考えています。 早帰りは何故？ 人の管理において、業務終了時間が18時であるところ、早帰りが認められている場合、退社が17時になると、早帰りする人は17時前に業務終了の準備に取り掛かり、17時ちょうどに退出するケースも出てきます。そのため、17時前のお客様からの問い合わせに十分に対応できず、お待たせしてしまう場面があるのです。 解決へ向かう道は？ この課題を関係者間で合意のもと解決するためには、現状として17時前に何人が業務を離れているのか、またその時間帯にどの程度の問い合わせが発生しているのか、そしてその問い合わせにどの程度対応できれば問題ないのかといった、正しい状態を定量的に示す必要があります。これを踏まえ、現状を関係者間で共有し、合意形成を行った上で、解決手段を検討していきたいと思います。 まずは現状分析として、以下の点を把握する必要があります。 ① 17時前の人数 ② 17時後の人数 ③ ①と②の差から算出される早帰り人数（すなわち、17時前における作業可能人数の減少） これらのデータや、該当する時間帯の問い合わせ件数を数週間にわたり収集し、現状を明確にします。その上で、現状と理想の正しい状態が何かを議論し、あるべき姿を決定します。そして初めて、どのように問題を解決するか（how）の議論に入ることができると考えています。 これまでは、関係者間で現状のすり合わせを十分に行わずに解決策（how）のみを議論していた点を反省し、今後は一歩ずつ着実にステップを踏んで進めていきたいと思います。

理想と現実の違いは？ 問題定義については、常に「あるべき姿」と現実とのギャップを意識し、そのギャップを埋めるために関係者と共通認識を持つことが重要だと感じました。 分解法の違いは？ ロジックツリーには、「層別分解」と「変数分解」が存在します。私自身はこれを「足し算分解」と「掛け算分解」と表現しています。加えて、感度の良い切り口を多数持っておくことも大切ですが、これが自分の長年の課題となっています。 大枠から取り組むのは？ 問題分析を行う際は、まず大きな枠組みから着手することが肝要です。私は計数業務や人材育成、組織開発を担当しているため、さまざまな場面でこのアプローチを用いています。 評価の焦点は？ 具体的には、売上や予算を検討する際には、分解を通じて問題の大きさや影響範囲を特定するよう努めています。また、人材育成の方法を考えるときには、何が効果的かを明確にするために要素を分解し、議論を深めています。 要因の絞り方は？ さらに、組織の問題に取り組む際は、組織のありたい姿を定義した上で問題を分解し、その要因候補を絞り込む作業を重ねています。 成果物はどう捉える？ また、業務のアウトプット分解についても考えさせられます。業務を成果物と、それを生み出すアクションに分解し、受け取り手の観点から何が必要かを吟味することが、業務完了に向けた重要なポイントだと感じています。 分類項目のコツは？ 売上や予算の項目に関しては、適切な分類項目の設定が、事業の推進状況を的確に把握するために役立つと考えています。 育成理論を再検討？ 人材育成の観点分析では、人の性質や評価の項目化は進んでいる一方で、育成方法論についてはまだまだ整理の余地があるように思います。ここでは、「When」や「Where」といった切り口で新たな項目化ができる可能性があると捉えています。 数値評価の意義は？ 最後に、組織の問題分析では、定期的な組織評価の数値を基に、課題項目がどの要素や要因に分解されるのかを試行することが、今後の改善に向けた有効な戦略であると感じています。

解像度の高い情報化方法は？ 単なる数値データを解像度高く意味のある情報にするための方法について考えました。まず、データの加工では、比率を見たり加算したりとひと手間加えることで、情報を活用できる状態にします。また、グラフ化することで、数字では見えづらかった傾向を視覚化し、理解を深めることができます。 データ分解のポイントは？ データの分け方については、グラフ化した後にどの粒度で分けるかが重要です。機械的に分けるのではなく、仮説を持って複数のパターンを試行錯誤することで、有意義なデータを導き出すことができると考えています。分解のポイントとしては、事柄を「いつ、誰が、どのように」といった複数の視点から見ることが重要です。分解した結果、傾向が見えない場合でも、その視点では傾向が見られないという意義のある結果になります。さまざまな切り口で分解し、一度立ち止まって本当に正しいのかを考えることも大切です。 MECEに基づく問題解決とは？ 問題解決のステップを踏む上では、MECE（モレなく、ダブりなく）を意識します。MECEの切り口には、全体を定義して部分に分ける層別分解、事象を変数で分ける変数分解、ある事象に至るプロセスで分けるプロセス分解などがあります。これにより、モレなく網羅的な分析が可能になります。 フィードバックの重要性 最後に、物事をMECEを軸に分解して考える際、考え方の偏りによってモレなくという部分が満たせなくなることがあるため、自身の考えの癖を常に意識し、他者からのフィードバックを受けて手法の精度を高める必要があります。また、分析結果が仮定と近い場合でも、すぐに結論付けず、一歩踏み止まって再考する習慣を大切にしたいと考えます。 システム運用の問題予防はどうする？ システム運用における問題予防の観点では、膨大な数値データの中から意味を見つけ出し、データを扱う方法を変えていくことが重要です。H/W、M/W、NWの性能レポートや監視ツールのデータから、予防保守という視点で今後起こり得る問題の傾向を掴むようにデータを活用していきたいと思います。

規模と範囲の経済性は？ ゲイルでの学習を通じて、経済の基礎概念である「規模の経済性」や「範囲の経済性」について学びました。規模の経済性については、生産量が増えることでコスト削減が可能になるという原理を理解しましたが、実際にはロスが生じる可能性があり、注意が必要です。一方、範囲の経済性では、既存の資源を有効に活用し、新たなビジネスチャンスを生むことができる点を学びました。例えば、業界の垣根がなくなりつつあるコンビニやドラッグストアの事例がこれに該当すると理解しました。同時に、多角化のリスクを認識し、安易な事業拡大を避けるべきであることも学びました。 本当に正しいのか？ これまでなんとなく受け止めてきたことを、「本当にそれで正しいのか？」と問い直すことの重要性を改めて感じました。感情や一般的な認識に基づいて判断すると、大きなミスにつながる可能性があります。単なる感覚的な理解ではなく、本質的な意味を理解することが重要です。 総合演習の成果は？ 総合演習では、学んだ知識を実際に活用し、ビジネスケースを分析する経験を積みました。これまでの学習が役立ち、複数の視点から問題を分析し、最適な解決策を提案する力が求められる場面が多く、とても良い経験となりました。特に、安易に施策を実行に移さず、目的や市場分析をしっかり行った上で最適な施策を打てるように心掛けたいと思います。 部署の経済性は？ 現在の部署のメイン業務が業務集約であるため、「範囲の経済性」は部署内の異なるチーム間で活用できそうです。あるチームで開発したDX業務を他チームの業務に取り入れることは実行可能であると感触を得ました。また、規模の経済性はすでに私の所属部署に適用されており、業務集約と自動化により生産量が増えることで、コストを抑えながら効率を上げることが叶っています。 数字で計画見える？ 行動計画は、企画立案時には定量的な数値を活用し、見えない数字を引き出せるよう目指します。また、全体を俯瞰したうえで課題を解決に導くために、戦略的思考を習慣化し、思考力と判断スピードの向上を図りたいと考えています。

分解で何が見える？ 今週の学習でまず印象に残ったのは、問題の原因を明らかにするためにプロセスを分解する考え方です。以前学んだロジックツリーと同様のアプローチで、複雑な問題も整理しやすくなる点が非常に参考になりました。 A/Bテストの本質は？ また、初めてA/Bテストについて学びました。Webサイトやアプリの改善において、2つのパターンを比較してどちらが効果的か検証するこの手法は、データに基づいた改善策を決定する上で非常に有用だと感じました。 対概念で広がる視野は？ さらに、対概念という考え方も学びました。対象となる事象の反対の観点を同時に考えることで、物事を多角的に捉え、より本質的な理解につながるという点が印象的でした。 患者動向をどう分析？ 診療科別の患者受診動向データ分析に関する学習内容も非常に有益でした。分析の視点に差異が生じた場合に、仮説に基づいて問題解決のプロセスをWhat（問題の明確化）→Where（問題箇所の特定）→Why（原因の分析）→How（解決策の立案）のステップで進めることで、より精度の高い分析が可能になると理解しました。これまではいきなり解決策を検討することが多かったため、本質に迫った対策を導き出す点で大きな学びとなりました。 仮説と実試行は？ また、現時点ではA/Bテストの具体的な活用場面はイメージしづらいものの、仮説を試しながら問題解決につなげる考え方が日々の業務にも応用できると感じています。 比較で見える分析法は？ 分析の基本的な進め方については、「分析は比較である」という考え方のもと、①目的・問いの明確化、②問いに対する仮説の設定、③必要データの収集、④分析による仮説の検証というサイクルを回すことが重要だと学びました。インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンなどの視点にも着目し、グラフや数値、数式を用いて視覚的に分かりやすく情報を提示することが求められます。仮説思考やフレームワークを活用して多角的に検討することで、データから有益な情報を引き出し、効果的な行動につなげることができると実感しました。

分解という手法を学ぶ 与えられたデータをどのように活用するか、数字を味方にする「分解」という手法を学びました。情報を鵜吞みにするのではなく、手を動かしグラフ化するなどの簡単な工夫で、新たな分析・類推の元となることを再認識できました。 分解のポイントとは？ 分解の方法にはいくつかのポイントがあります。基本として、MECE（モレなく、ダブりなく）を目指すこと。そして全体の範囲を明確に定義することで、精度が増すと感じました。層別分解（例：年代別）、変数分解（例：売上＝単価×個数、どこが増減したか）、プロセス分解（例：入店⇒退店のプロセスで分ける）などの手法が紹介されましたが、感覚ではなく一つ一つ丁寧に試行錯誤することで、結果に繋がる可能性が広がります。仮に結果が出なかったとしても、その切り口に変化がないという情報が成果としてあり、失敗ではないと認識を新たに持つことができました。 MECEと分解方法の実務応用 業務上、様々な数値を取り扱う機会があります。新規業務のフロー作成時や集計業務、既存のルーティン業務に関しても、MECEや分解方法を意識することで、データの抽出方法が変わると感じました。 ミーティングでの分解活用法 新規業務フローのデータや数値取り纏め方法をMECE、分解方法を意識しながら切り口に変化をつけて分解を繰り返し、現状気付けていない数値の傾向や改善策を用意し、関係各署に意見具申していきます。ミーティングの機会も多いため、事前に議題を確認し自身の提案パートに関してはMECE・分解方法を意識し、他に懸念材料や他の提案方法がないかを模索する癖をつけます。 ルーティン化するための工夫 癖付けを具体的に行うため、項目ごとに分解方法をルーティン化します。まず全体の範囲を定義し、5W1Hで問題点を明文化し、分解方法と切り口を選定、MECEを意識して内容を再確認します。これを最低2往復行います。 方法の変化と学習の進捗 最適解とは思いませんが、反復トレーニングの一環として上記手法を学習期間中に実施し、途中で方法も変えていく予定です。

サーチとコンバージョン分析のポイントは？ 私は、定量データの処理方法や割合と実数値の使い分けについて学びました。広告のサーチ数やコンバージョン率を分析する際、実数値で成果を示すと共に、全体の成果に対する割合を表示することで、広告の効果がより明確になります。例えば、特定の広告が他の広告よりも高いコンバージョン率を示す場合、その差を強調するために割合を用いることが有効です。 リーチとフリクエンシーの効果的な可視化 データの加工方法や適切なグラフの選び方について学びました。リーチ（到達）とフリクエンシー（接触頻度）のデータをヒストグラムや折れ線グラフで視覚化することで、どの広告が最も効果的なリーチを達成しているか、または頻繁に接触されたが効果が薄い場合の改善点を容易に発見できます。 データクリーンルームを活用するには？ 比較の重要性や仮説に基づく分析について学びました。データクリーンルームを活用する際、テレビとデジタル広告の重複接触を比較することで、効果的な広告の配置や接触頻度を見極める仮説を立て、そのデータを基に改善策を提示します。こうした定量的なデータとその適切な比較により、精度の高い分析が可能になります。 これらの学びを基に、分析プロセスの一貫性を保ちながらデータをより効率的に扱い、効果的な広告戦略を提案できるようになりました。 グラフを使ったデータの伝え方 グラフや可視化ツールを駆使することも重要です。データをグラフやチャートで可視化し、関係者にとって理解しやすい形で伝えます。特に、データの割合や実数値を比較する際には、視覚的に分かりやすいグラフを使用することで、複雑なデータを簡単に理解しやすくし、意思決定をサポートします。 どのように分析スキルを向上させるか？ さらに、データ分析スキルの継続的な向上を目指します。新しいデータ分析手法やツールを学び、分析スキルを継続的に向上させます。広告業界で使用される分析ツールやシステムに精通することで、より効率的で精度の高い分析が可能となり、業務の成果を高めることができます。

分析とは何？ 「分析＝分類」という視点は、データ分析の本質を捉える上で非常に重要だと感じました。膨大な情報をそのまま扱うのではなく、目的に応じて比較可能な形に分類・整理することが、分析の第一歩であると認識しています。また、「分析とは比較なり」という言葉が示すように、異なる要素や時点を比較することで、初めて傾向や違いが明確になっていく点も学びました。 目的はどう明確？ さらに、分析には明確な目的が必要であり、仮説を立てて検証するサイクルを回すことが、意味のある結果を得るために不可欠だと実感しています。この考え方は、数値の単なる把握に留まらず、どの部分を改善すべきか、どうすれば成果が上がるのかといった具体的な施策検討へとつながるものであり、今後の業務に積極的に取り入れていきたいと考えています。 講座促進策はどう？ また、データ分析の知識は、当社が推進している講座の受講促進において大いに活かせると期待しています。具体的には、対象となる教育機関や宿泊業界における研修実績や予算、過去の導入事例などを定量的に整理・分析することで、より効果的な提案資料の作成や、営業の優先順位付けが実現できると感じています。さらに、各施策ごとの反応や申込数などを時系列で可視化することで、PDCAサイクルの精度向上にも寄与するはずです。 ターゲット抽出はどう？ まずは、教育機関や宿泊業界の人材育成に関するデータ収集から始め、公開情報や補助金制度、業界レポート、ヒアリングを通じて得た情報をExcelで整理します。次に、予算規模や研修回数などの傾向を数値化し、明確なターゲット層を抽出していきます。その上で、ターゲットごとのニーズに合わせた提案資料を作成し、営業活動に活用する計画です。また、講座紹介の販促施策における各種反応率を記録・比較し、次回以降の営業活動の改善点を把握できるようにしていきたいと考えています。 継続学習はどう進む？ 今回学んだ知見を踏まえ、まずは小さな一歩を着実に進めながら、継続してデータを扱う習慣を身につけ、業務の中で活用していく所存です。

計画と実績はどう違う？ 年間利益構造の表を見ていると、大きな数字や計画にない項目に目がいきがちですが、計画値と実績値のギャップに注目し、どの項目がどれだけ影響しているのかを把握することが重要だと感じました。 何を見落としている？ また、これまで主体的にHowばかりを考えていた自分に気づかされました。さまざまなアイディアが出やすいからこそ、関係者全員が納得するHowを見出すためには、最初に【What】問題の明確化、次に【Where】問題箇所の特定、そして【Why】原因の分析、最後に【How】解決策の立案というステップを確実に踏むことが大切だと理解しました。 理想と現実は何が違う？ さらに、業務でKPIを設定する際に、全国平均に頼るだけでなく、「あるべき姿」と「ありたい姿」という二つの視点の違いに気づく機会がありました。現状の分析で「あるべき姿」に留まるだけではなく、自分自身が描く理想の「ありたい姿」まで意識してKPIに反映させたいと強く感じました。 KPI改善は何から？ 健康経営やエンゲージメント向上、女性活躍推進、男性育休推進といった分野では、現状分析、KPI設定、課題解決、施策の立案・実行を数値に基づいて進めることが求められます。いずれの場面でも、【What】、【Where】、【Why】の各視点で問題を正確に捉えた上で、【How】の提案を行うことが不可欠と実感しています。 具体的には、健康経営におけるKPIの見直しとして、まず現在設定しているKPIの現状を確認し、数値やグラフでギャップを明らかにしました。次に、相関するKPIの状況を把握し、どの指標が課題となっているかを明確にしました。加えて、多くのKPIの中から、進捗が思うように進んでいないものや他の進捗を阻むものを特定し、専門家の視点を参考にしながら原因を分析しました。その上で、現行のKPIが適切かどうかを再検証し、「あるべき姿」と「ありたい姿」を改めて確認しました。最後に、課題の原因に対して具体的な解決策を検討し、実行可能な施策へと落とし込むプロセスを実践しました。