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分析 ✕ 時間

に関する学び

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分析フレームはどう使う？ 分析の実施に際して、講義ではプロセス、視点、アプローチという3つのカテゴリに分けたフレームワークが紹介され、シンプルなモデル化が印象的でした。仮説思考のプロセスは「目的の把握」「仮説の立案」「データ収集」「検証」の4段階に分かれており、分析に必要な視点として、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンの5つが挙げられました。また、具体的なアプローチとしてグラフ、数字、数式の3つが提示された点も理解の助けになりました。 クライアント事例を深掘り？ 現在、あるクライアントから依頼をいただいている基幹システムと倉庫管理システム間の在庫差異に関する分析支援に、本講座で学んだ内容が活かせると考えています。ロケーション、保管場所、品目、品目タイプ、システム、オペレーションなど、複数の要因が複雑に絡み合いながら在庫状況に時間的なずれを生じさせているため、講義の知識が問題解決の一助になるのではないかと思います。 差異分析の視点は？ また、Q2で実施している活動において、差異分析のプロセスの意識づけに講義内容を活用できると感じました。オペレーション履歴の抽出や、過去3カ月分のデータを用いた分析の中で、ばらつきやパターンという視点が特に重要であると実感しています。そのため、今回学んだ相関関係を意識した分析手法が有効に働くと考えています。

授業内容をどう実務化？ 授業で学んだ内容を業務にどう活かすかを考える過程で、配車アプリと中古車販売事業のシナジーに関して、まだ自分の視野が狭く、知識が十分に定着していないと痛感しました。そのため、基礎から復習し直す必要があると感じています。 動画学習は何を教える？ 動画学習では、規模の経済性において、生産量が月ごとに変動する場合、調整の仕方によっては不経済になる可能性があるという点が新たな学びとなりました。また、習熟効果に関しては、問い合わせに対応する際の時間差から、チーム内でのスキルのばらつきを感じることができ、これをどう改善していくかという対策の重要性を再認識しました。 具体策はどう進める？ 具体的な取り組みとして、習熟効果を高めるために、まずは定例会議で事例の共有とポイントの説明を行うこと、また、よくある質問やその回答をまとめた資料を作成し、いつでも参照できる環境を整えることを計画しています。これにより、チーム全体の対応力を底上げできると考えています。 連携で成果はどう？ さらに、範囲の経済性については、他部署と共同で展示会などを行う際に得られるメリットを整理し、具体的な提案ができるよう、事前に自社のバリューチェーンを再分析することを進めています。こうした取り組みを通じ、実務に直結する形で学びを業務に生かしていきたいと思います。

目標設定はどう？ 「分析は比較なり」「何を明らかにしたいのか」という考えを軸に、データから得られる情報を見失わないため、まず明確な目標を設定しています。その目標に向かい、必要なデータやストーリーともいえる仮説を構築し、試行と検証を繰り返すことで、求める結果に近づけています。 データ表現はどう？ また、取り扱うデータの種類に応じた加工方法やグラフの見せ方が重要であると感じています。そのため、状況に合わせて最適な表現方法を選ぶことに努め、いかなる場合も「とりあえず」での加工を避け、ビジネスにおける分析では、データに入る前に「目的」や「仮説」がしっかり整っていることを確認しています。 ランニング費用はどう？ これまで部門費管理を想定していた中で、担当しているITツールのランニングコストについても、使用金額や実際の作業時間など、これまで取得してこなかった新たなデータ要素を活用していく計画です。これにより、必要なツールや今後の投資対象となるソフトウエアの分析に役立てようとしています。 データ収集の工夫はどう？ さらに、データが不足している点を解消するため、まずは必要なデータの収集に力を入れると同時に、作業の効率化や一部自動化の導入も視野に入れています。今回の講座を通じて、時間の有限性を改めて認識し、これからはより計画的に活動していく所存です。

原因探索はどう？ 問題の原因を探る際、プロセスに分けて考えることの重要性を実感しました。Week1で学んだ「分析は要素を分けて比較する」という手法を再確認し、今後も意識して取り組んでいきたいと思います。また、対概念について学ぶ中で「問題に関係する要素」と「それ以外」を区別するシンプルな考え方が非常に使いやすいと感じました。これまでに習ったフレームワークとも併せ、具体的な分析に活かしていきたいです。 判断基準はどう？ さらに、「正解」が存在しない中で最適な案を選ぶには、適切な判断基準に基づいて評価するプロセスが不可欠であることが印象に残りました。精度を高める努力は必要ですが、時間をかけすぎないバランス感覚を持ちながら課題に取り組むことが大切だと考えています。 営業戦略考える？ また、売上や利益を拡大していくために、What、Where、Why、Howを丁寧に検討し、効果的な営業施策を立案・実行する必要性を感じました。関係者に説得力のある行動計画を提示することで、より良い成果を得られるよう努めていきます。 多角的視点は？ 一つのアイデアに固執せず、多角的な視点で物事を見ることも心がけたいです。正解のない状況でも、適切な判断基準を設定して効率的に進めることで、無駄な時間を省きながら最適な解決策にたどり着けると実感しました。

プロセス分解の重要性とは？ 問題の原因を探る方法として、プロセス分解が非常に有効である。例えば、広告であれば表示からクリック、クリックから申し込み（コンバージョン）といった形で細かく分解することができる。また、解決法（HOW）を検討する際にはA/Bテストが有効である。この方法では、比較対象以外の条件を揃え、目的を明確にすることが重要である。 数字だけではわからないことは？ 現在の企画管理業務では、出てきた数字だけで分析や判断をしてしまうことが多い。しかし、出てきた数字の要因がどこにあるのかを探るためには、細かいプロセス分解ができなくても、大枠でのプロセスに分けて見ることができるのではないかと考えた。今回の講義を通して、A/Bテストの有効性を学べたが、A/Bテストの範疇を超えた検証（生産プロセスの改善や販売における改善検証）のやり方についても学びたいと思った。 データ分析の効率化をどう進める？ 講義では、身近なデータを使ってプロセス分解を行う方法について触れられた。日々の業務におけるデータ分析のスピードアップや、分析に十分な時間を確保できているかを検証する必要を感じた。具体的には、データ収集、データ加工、分析、共有にそれぞれどれくらいの工数がかかっているのかを明確にし、さらに効率化して、より早く深い分析と共有を実践できる方法を探りたい。

グラフで特徴は見える？ 数字データの特徴を把握するためには、グラフ化して可視化することが効果的です。グラフにする際は、さまざまな切り口や区間を工夫し、どのような特徴に注目すべきかを見極める方法を検討します。時間がある場合は、手を動かして実際にいろいろ試してみることが大切です。 MECEの活用法は？ また、データを漏れなく重複なく層別するためには、MECEの考え方が必要不可欠です。層別の方法としては、大きく分けて三種類の考え方があります。ひとつは総数を単に足し算で分割する方法、ひとつは単価と人数などを掛け合わせる方法、そしてひとつはプロセスに基づいて分割する方法です。 リスク特定はどうする？ たとえば、熱中症を減らすための社内教育に取り組む場合、年齢、性別、部署などで層別を行い、熱中症のリスクが高いグループを特定することができます。また、熱中症がどのようなタイミングや場所、状況で発生しているかを分析することで、どのような対応策が必要かが明確になります。 対策整理は進んでる？ このような考え方をもとに、5月中に昨年のデータを活用して分析を進め、夏に向けた対策の重点箇所や具体的な内容を整理していきたいと考えています。悩む時間をなるべく減らし、MECEを意識しながらさまざまな角度から分解し、新たな傾向を見出す手法を実践していきます。

数値をどう分解する？ 数値を分解することの楽しさが増し、明確に理解できるようになりました。また、分解したデータを表にしてわかりやすく伝える重要性も実感しました。分解する際には、MECE（モレなく・ダブりなく）や層別、変数別、プロセス別などのフレームを意識することが大切です。 新たな知識をどう活用する？ この知識は、来期のプラン作成や今年の成果分析、自店舗の顧客傾向を把握する際に役立ちます。例えば、店舗のPLを分析する際や、与えられた時間内に業務が終わらない時にプロセスを分解することで、問題点を特定することができます。また、チームメンバーに特定のカテゴリーで売上を伸ばすことをコミットする際も、各店舗の傾向を商品で分解して機会点を見える化することで、目標設定やプランニングがスムーズに行えます。 苦手意識をどう克服する？ これまで数字の分解に対して苦手意識があり、必要最低限にとどめていた部分もありましたが、今回の学びを通じて積極的に数値を分解する経験を積みたいと思います。直近では来期のチームプランを作成するため、今期の成果を分解して強みや機会点を明確にし、チームメンバーが視覚的にわかりやすい資料を作成する予定です。また、顧客調査の結果をMECEを意識して分解することで、各店の機会点を把握し、チームメンバーに共有することも計画しています。

変化にどう対応する？ ビジネス環境は刻々と変化しており、すべての情報をあらかじめ把握することは難しくなっています。そのため、仮説を立てながら方向性を見出し、PDCAサイクルのスピード感を向上させることが不可欠だと感じています。仮説があることで、リソースを効果的に活用し、時間や費用の無駄遣いを防ぐことができると実感しています。 ブランドの価値はどう見る？ 特に新規事業で新しいブランドを立ち上げる際は、単に機能面の優位性だけではなく、ブランドのストーリーや価値が重要になると考えています。そこで、ターゲット層に確実に響く戦略を構築するため、仮説検証を繰り返し行っています。 仮説検証は効果的？ まずは以下の仮説を設定しました。 ① ターゲット層は単に高価格だけでなく、ブランドのストーリーに価値を見出す。 ② 既存の高級製品と比べ、性能面での優位性を示すことで購買意欲が高まる。 これらの仮説を検証するため、ユーザーへのインタビュー、限定販売での反応テスト、SNSやマーケットでのフィードバック収集を実施しました。もし仮説が誤っていた場合には、その原因を徹底的に分析し、新たな仮説を立て直しています。 このようなプロセスを通じて、ターゲットにしっかりと刺さる戦略を練り上げ、新ブランドの価値を最大限に引き出すことを目指しています。

リスクと魅力は何？ みのるさんカフェの事例では、客の回転数が多く、立地にかかる地代が高いなど、固定費や材料費の面でリスクがあると感じられました。しかし、その一方で、顧客が提供される価値に満足し、客単価が上昇。さらに、滞在時間が延びることがフード売上の増加につながり、コーヒー店においてフードが重要な収益源となる可能性を示しています。 顧客信頼はどう育つ？ この事例を通して、販管費の使い方が単なるコストではなく、顧客への価値提供や満足度向上につながる戦略的な投資であるという視点を学びました。特に、顧客目線での投資が信頼やリピート購買を促進し、最終的に売上増加に結びついている点が印象的でした。今後、どのような支出が顧客価値に寄与するのかを意識していきたいと思います。 実務分析の秘訣は？ 販管費を戦略的に活用するための力を養うには、実際の企業の決算書を定期的に分析し、販管費と売上との関係を考察する習慣が重要だと考えます。また、授業内容を復習しながら、日常生活で広告やサービスの質と価格のバランス、そして費用対効果に注目することで、理解を深めるとともに実践的な視点を養いたいです。さらに、仮想のビジネスプランを作成し、どこに販管費を投入すべきかをシミュレーションすることで、実務に即した洞察を得ることができると感じています。

3Cの分析方法は？ 3Cは、事業環境を多面的に捉えるためのフレームワークです。Customer（市場・顧客）、Competitor（競合）、Company（自社）の3つの視点から状況を分析し、事業戦略を立案する際の参考にします。 4Pで何を判断？ 一方、4Pは3Cの自社部分をより詳細に検討するためのツールとなります。Product（製品）、Price（価格）、Place（場所）、Promotion（プロモーション）の4つの要素を軸に、どのようにサービスの良さを顧客に訴求するかを分析するために活用されます。 現場の課題は？ 観光客にとっては、免税手続きの所要時間が短い中で対面式のアンケートや、時間を要するインタビューは取り組みにくい方法と言えるでしょう。また、クレームが発生した際には、最低でも1名の通訳が苦情対応のため常駐しなければならず、現場では実質的に人員が減る状況となります。 改善策はどうする？ これまでのアンケート調査は一度のみ実施しており、対面で紙に選択肢を記入していただく方法にはお客様に抵抗があると感じました。今後はデジタル形式で「後ほど実施していただいても構いません」と伝え、アンケートに協力していただいた方々には次回利用可能なショッピングクーポンを提供することで、対応の改善を図ろうと考えています。

なぜ分析が必要？ 今日の業務中、メンバーが分析データを共有する時間がありましたが、問いを意識せずに漠然と考え始めたため、何のための分析なのか分からない時間を過ごしました。この中で、「問いからはじめ、問いを残し、問いを共有する」という重要さを実感しました。 どうして問いを考える？ 改めて、メンバーに「問いは何か」を考えてもらう予定です。今日のライブ授業で得たインプットを自分自身でも振り返り、メンバーに共有してフィードバックをもらいながら、思考の筋トレに取り組みたいと思います。 議論は何のため？ 業務の中で、問い（イシュー）が不明確なまま物事が進み、結果として参加者が何のために議論しているのか分からなくなる場面を多く見かけます。そういった時には、客観的な視点を持って考えるためのきっかけや声掛けを行い、３Cを意識して議論を促すことが必要だと考えています。 客観的な振り返りは？ そのためにも、自分自身が偏った見方をせず、常に客観的な視点を忘れずに振り返り続けることが大切だと思います。 どの思考法が効く？ クリティカルシンキングを活用するために、以下の３点を実践してみたいと思います。 ・問いからはじめ、問いを残し、問いを共有し、問い続ける ・視点、視座、視野を意識して考える ・思考の筋トレを継続する

仮説思考で成果を出すには？ 仮説思考の鍛え方について体系的に学ぶことができ、非常に勉強になりました。毎回同じような学びであっても、体系的に言語化することで再現性が高まるため、自分で実践するにも他の人にアウトプットするにも非常に参考になります。 諦めない姿勢の重要性を再確認 仮説思考の鍛え方を通じて、「諦めず・熱意を持って・仮説を考え続ける」ことの重要性を改めて感じました。理解するだけではなく、それを実際に実践し、成果に結びつけることは非常に難しいです。そのため、「諦めない」ことがもっとも大切であると過去を振り返って改めて感じます。 継続的なデータ分析の意義とは？ 経営データのデータ分析については、じっくりと分析する機会はあるものの、継続的には行っていません。課題は次々に発生するため、つい短絡的に結論を出してしまいがちです。これからはしっかりと時間を確保し、仮説検証を繰り返し行って問題解決の精度を高めていきたいと思います。 タスク整理と学びのルーチン化 まずは自分のタスクを改めて整理し、優先順位の低いものは権限移譲するか、削減して時間的余裕を生み出します（9月中に実施します）。また、毎週土曜日は極力「学びと実践」の時間とし、仮説検証を毎週のルーティンとして実践していきたいと考えています（今週から開始します）。