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分析 ✕ 時間

に関する学び

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因果と相関、どう考える？ 相関関係と因果関係をセットで分析すると、その結果をもとに具体的な打ち手を考えやすくなります。具体的には、因果関係が成立するためには、「時間的順序が正しいこと」「相関関係が存在すること」「第三の要因が介在しないこと」という3つの条件を満たす必要があります。 時系列分析ってどう？ また、過去のデータを活用して将来を予測する際には、時系列分析が非常に有効です。これに加えて、パレート分析やウォーターフォールチャートといった手法も、データの分析や可視化に役立ちます。 データ収集は大丈夫？ データ収集にあたっては、対象が意味のあるものであるか、アンケートや口頭での聞き取りといった方法が適切に実施されているかを確認することが重要です。 契約商品の予測はどう？ さらに、契約商品同士の相関関係や因果関係を把握することで、因果関係が認められる商品から、契約しやすい商品を予測して提案することが可能になります。特に、履歴などの時系列データを活用して、時系列データの4つの要素を理解し、使用するデータが何に該当するかを明確にした上で分析を行うことが求められます。 定義変更、何をチェック？ 最後に、データの収集段階では、データの定義が変更されていないかどうかを確認した上で、顧客情報や各種商品の契約状況をリスト化し、各種商品間の相関係数を算出します。もし、相関が認められる商品同士に因果関係が存在する場合は、その因果構造に基づいた商品提案を検討することができます。

共通視点をどう築く？ フレームワークを使用することで、周囲の人々と共通の視点を持って協議することが容易になります。これまでにさまざまなフレームワークを試してみて、その使い方が概ね間違っていなかったことを確認できました。しかし、バリューチェーン分析についてはこれまで使ったことがなかったため、まずは自社のマーケティング組織において、自分の組織の強みや弱み、活動の機会や脅威を探りながら練習として取り組んでみたいと考えています。 分析で方向は定まる？ 自社のマーケティング活動を主体とした際、それを取り巻く企業の状況や競合を3C分析で整理し、その後SWOT分析で機会と脅威を明確化したいと考えています。これにより、活動の方向性をはっきりさせ、上位者と目線を合わせることで異なる認識をなくし、メンバー全体に浸透させ、同じ方向で活動することを目指しています。しかし、他の組織にその活動を受け入れ、浸透させるには困難が伴います。それぞれの組織には独自の責務が存在するため、共感を得るのが難しいからです。この点については、時間をかけつつ継続的に取り組んでいきたいと考えています。 計画整理の進め方は？ まずはいつまでに何をするかを時間軸に沿って洗い出す必要があります。これまでは、アクションを自分の頭の中で考える事が多く、文章に落とし込む機会が少なかったため、自分のスケジュールで進めていました。しかし、なぜその整理が必要なのか、またいつまでに必要なのかを考え、逆算思考で行動を着実に進めていくことが今後の改善点となります。

規模と範囲の本質は？ 今週の学びでは、事業経済性の仕組みをしっかり理解することの重要性を改めて感じました。規模の経済性は生産量を増やすことでコストが下がるというメリットがある一方、過度な拡大により在庫や固定費が増加し、逆に「規模の不経済」を招く危険性があることが分かりました。同様に、範囲の経済性は資源を共有することで業務の効率化が図れる反面、調整に時間や労力がかかりすぎると、期待される効果が得られなくなる可能性があります。また、ネットワークの経済性は利用者が増えるほどその価値を高める特徴がありますが、品質低下や無理な拡大がマイナスに働く場面もあると感じました。 戦略策定の鍵は？ こうしたメリットとリスクを踏まえ、固定費や変動費の構造、さらには市場の状況を正確に把握することが、適切な戦略を練る上で欠かせないと実感しました。事業計画を策定する際には、どの経済性を活かすかを明確にし、固定費と変動費のバランスを綿密に分析することで、過剰投資や業務の複雑化を防ぐ判断基準を共有していく必要があると考えています。 固定観念を疑う？ また、習熟効果にも限界があるため、既存の方法に固執せず、新たなアプローチや改善策を常に模索する姿勢が求められます。今後は、効率と柔軟性のバランスを取りながら、組織全体で価値を高める仕組みを進化させるために、事業経済性の視点をより一層活かしていきたいと思います。事業経済性の観点から、過去に具体的なリスクが顕在化したケースや、効果的な打ち手があれば、ぜひお伺いできればと思います。

どうして説明責任を重視？ これまで直感や経験に頼って仕事を進めてきたことを改めて実感しました。しかし、どんな状況でも客観的に課題を見つけ出し、自分の言葉で相手に伝える―つまり説明責任を果たす―状態になりたいと強く感じています。そのためには「問いは何か」を意識し、適切な問いを自ら立てられるようになることが重要です。 顧客視点は伝わってる？ 顧客に対する提案では、顧客が本当に得たいものや解決したい問題を明確にし、その立場に立った問いから物事を組み立てる必要があります。また、社内では上司や他部門と協力しながら、目標作成や調整を行い、自組織に有利な環境を整えることが求められます。さらに、組織内のメンバーとの関係を大切にし、共に課題を共有しながら進めることで、納得感のある目標や施策を実現することを目指します。 なぜ問いを立て直すの？ 仕事に取り組む際は、まず自分の主観や直感に頼る前に「問いは何か？」と一度立ち止まり、状況を冷静に見つめる時間を持つことが大切です。そして、顧客の現状や向かっている方向性、顧客視点の問いを理解するため、情報収集、可視化、仮説の立案を行いながら、売り込みではなく対話を通じて議論していきます。加えて、数字に基づく分析を丁寧に行い、図表などを用いて分かりやすく説明することや、問いを共有する時間を意識的に取ることも重要です。 どうやって信頼を深める？ 最後に、メンバーとのコミュニケーションの時間を積極的に確保し、組織全体で前向きに進むことを心がけたいと思います。

なぜイシューは難しかった？ 今週のテーマは「イシューを捉える」でしたが、これまでの学びの中でも特に難しさを感じました。これまでは、解決したいこと＝イシューと捉えがちでしたが、今回、まず解決したい目標を前提としてデータを分析し、根本的な問題を洗い出すことが効果的だと学びました。 具体と抽象はどう使う？ データを細かく分け、一つ一つ検証する過程で、week1で学んだ具体と抽象の考え方が役立ち、これまでの知識の総合によって初めてイシューを正しく捉えられると実感できました。 なぜ修正時間が増える？ 自身の業務では、開発プロジェクトの工数見積もりにおいて、簡単な修正にもかかわらず、なぜ時間がかかってしまうのかという疑問が生じることがよくあります。修正作業や影響確認、テストに要する時間で終わらせがちな現状を踏まえ、それぞれの問題について「なぜ」を追求していく必要性を感じています。 解決策はどう見出す？ それぞれの問題に対する具体的な解決策が見つかれば、プロジェクト全体の必要期間が短縮でき、恒久的な改善策が確立されれば、将来的なプロジェクトもこれまでより短い期間で進めることが可能になるでしょう。 論理的思考の進め方は？ 今後も、問題に対して論理ツリーのように「なぜ」を分解し、根本課題および効果的な解決策を模索する姿勢を持ち続けたいと思います。今週の総合演習では思考にかなり頭を使い疲労を感じましたが、このプロセスに慣れ、考える場面を増やしていくことが成長に繋がると考えています。

原因特定で悩む？ 問題解決のためには、「WHAT」「WHERE」「WHY」「HOW」の４つのステップで整理すると良いと感じました。私は特に「WHERE」の段階、つまり「原因の特定」に偏りがあったように感じますが、今後は「状況把握」や「解決策」に関しても仮説を立て、ロジックツリーを使って可視化するようにしたいと思います。一度有効だと考えた仮説に固執せず、全体を整理し直す柔軟な姿勢を大切にしていきたいです。 人事課題に挑む？ 人事課題では、正解がない問題が多く、一般論や他社の傾向と自社の実情が必ずしも一致しない場合があります。そんな中で自分が立てた仮説やその結論を明確にするため、ロジックツリーを作成しながら取り組んでいくことが重要だと感じました。また、これまで属性ごとに人事データを層別分解してきたものの、変数ごとの解釈が不足していたため、状況に応じてさまざまな角度から仮説の検証を行えるように努めたいと思います。 本当の問題は？ まずは、目の前のデータに頼るのではなく、何が本当の問題なのかを明確にするための仮説を立て、その仮説をロジックツリーのような形で整理していきます。現状のデータだけでなく、どんなデータがあればより適切な比較ができるかを考え、必要であればデータを収集できる体制を整えることにも注力していきたいです。 検証の進め方は？ 最後に、実際にデータを使って仮説を検証する際には、ログを残すことや、時間や状況の違いを比較することを意識しながら、着実に分析を進めていく所存です。

仮説の定義を確認？ 今週の学びから、仮説とは「ある論点に対する仮の答え」と定義され、分からないことに対して一度方向性を示すための考え方であると再確認しました。また、仮説には「結論の仮説」と「問題解決の仮説」があり、目的や時間軸によってその内容が変わることも理解できました。特に、問題解決の際には「何が問題か」「どこにあるか」「なぜ起きているか」「どうするか」という流れで整理できる点が印象的でした。 仮説検証の秘訣は？ 仮説立ての過程では、一つの考えに固執せず、複数の可能性を検討することが重要であると感じました。また、仮説を検証する際には、何を比較するかを意図的に選び、仮説と因果関係のあるデータを設定する必要がある点も学びました。平均値や標準偏差などを活用し、自分に都合のよいデータだけでなく、他の可能性も探るためのデータを集めることが、正確な分析に寄与すると理解しました。 実務で仮説を活かす？ 私自身、鉄道業のデータ利活用に従事しており、今回の学びは商業のデータ分析にも応用できると感じています。商業の売上データを見る際、前年比や前月比といった単純な数値だけに頼るのではなく、「なぜその変化が起きているのか」という仮説をまず立てることが大切です。仮説をもとに、売上の向上が客数の増加によるものなのか、客単価の増加によるものなのか、または特定商品の大量購入によるものなのかを検証するためのデータを、意図的に集めて比較することが、実態を正確に把握するためには不可欠であると感じました。

情報で迷う理由は？ データ分析の際、目についた情報に振り回され、時間がかかってしまうことや、都合の良い情報ばかりに頼って決め打ちになってしまう問題を感じています。そこで、MECEの考え方を取り入れることにしました。 MECEの切り口は？ MECEには、全体を複数の部分に分ける層別分解と、全体を構成する変数に分ける変数分解という2つのアプローチがあります。たとえば、層別分解では年齢、季節、販売チャネルなどで分析し、変数分解では売上＝客単価×客数や売上＝商品単価×販売数のように捉えることができます。 分解できないのは？ また、MECEに分解できない例として、モレなしでダブリがある、モレありでダブリがない、モレありでダブリもある場合が挙げられます。今後は、売上分析や業界、顧客分析、さらには業務の課題解決にもこの考え方を積極的に活用していきたいと考えています。 データ加工のポイントは？ 現在、売上分析データを加工中であり、来週からはMECEの視点を取り入れたデータ加工を進める予定です。加えて、ロジックツリーを書き出すことで思考のスピードアップを図りながら、業務の課題解決に向けた取り組みも強化していきます。 情報取得の見直しは？ 以前、情報の取得に時間がかかることや、都合の良い情報だけを集めて決め打ちしてしまう点に気がつきました。そのため、現在作成中のデータをもう一度フラットに俯瞰し、MECEを意識したフレームワークを使って再検討に努めています。

リーダーの行動は何故模範なの？ リーダーの行動は、誰もが真似ることができる行動であり、常に当たり前のことを当たり前に実施する姿勢が求められます。また、周囲には自分に従う人がいるか、あるいは自分が従いたいと思う人は誰なのかを意識することが大切です。そのためには、自身の行動を言語化し、具体的に整理することが不可欠となります。リーダーは行動で示す存在であり、そのためには必要なスキルと姿勢を備えることが重要です。 どうして行動観察が効果的？ 日常の様々なシーンにおいて、リーダーの振る舞いは大きな意味を持ちます。たとえば、1対1の会話や相談への返答、チームメンバーにタスクやプロジェクトを任せる際の説明、さらには関係各所とのミーティングで皆が嫌がるような課題やタスクが議論に挙がった時、その場の対応や行動を観察することが挙げられます。さらに、顧客への営業活動やプレゼン、商談といった場面においても、リーダーとしてどのような行動をとるかを分析して学ぶことが必要です。 どう振り返れば成長する？ また、1日の終わりに自身の行動を振り返る時間を持つことが重要です。今日の発言や振る舞いがメンバーや関係者にどのような影響を与えたのかを見直し、継続すべき行動とやめるべき行動を明確にすることが、次の日の改善につながります。同時に、他者の行動も振り返り、尊敬できる行動や真似したい振る舞い、または不適切だと感じた行動について検討することで、自分ならどう対応するべきかを考える良い機会となります。

差別化の新たな視点とは？ これまで行ってきた「差別化の検討」では、「他社製品にはない新しい機能」や「他社サービスにはない新しいサービス」、「当社独自の技術やノウハウ」といった限定的な考え方しか持っていなかったことに気づいた。これらがあれば「IT企業としての差別化になる」と考えていたからだ。しかし、変化の激しい業界で継続的に自社の優位性を保つためには「VRIO」といった分析（評価）が必要であることや、ポーターの「3つの基本戦略」を知ることができて良かった。また、「差別化」を考えるのは難しいものであり、「集合知」や「外部の力」の活用、さらには「ライバルを意識し過ぎないこと」が大事だという話が印象的だった。 VRIOを人材戦略にどう活用？ 次期中期経営計画において「VRIO」に当てはめて考えてみたいが、現段階では各要素に対するイメージが湧いておらず、自社の課題が膨らむばかりで途方もない感じがしている。そのため、時間がかかりそうだし、個人としても会社としても何か結論を出すのは相当難しい気がする。まずは、身近な領域として自部門の担当領域である人材採用戦略において「VRIO」を活用してみたい。 外部の力をどう取り入れる？ 具体的には、自身と部員（採用担当）の考えを書き出し、「集合知」を活用する。また、親会社の採用活動を参考にし、自社に足りない部分（活動）を洗い出し、それらをどのように埋められるか（差をなくせるか／代替アクションがあるか）考えてみたい。これが「外部の力」の活用である。

ロジックツリーとMECEの限界は？ ロジックツリーやMECEを使って考えると、一人での作業では思考に癖が出て、洗い出しが不十分だったり、偏った視点になりがちです。しかし、CHATGPTを活用することで、自分とは異なる視点から「漏れなく」洗い出せる可能性が高まることを実感しました。実際、学習の際にCHATGPTを利用した結果、より早く自分なりの答えに近づくことができました。 定量分析の視点の活用法は？ 定量分析の５つの視点については、普段何気なく行っていたことが体系化されていることに気づきました。データ分析を行う際には、どの視点が最適か常に立ち止まって考えるようにしたいと思います。 CHATGPTの効率的な利用方法は？ また、問題を洗い出す際にCHATGPTを活用することで、様々な視点から効率的に問題点をリストアップできるようになりました。以前はこの作業に多くの時間を費やしていましたが、CHATGPTの登場により時間的コストが大幅に削減されました。学習ではコストと見合った洗い出しが重要だと教えられましたが、短時間で漏れなく洗い出すことを優先すべきだと感じています。 独自プロンプトの効果は？ さらに、問題の洗い出しをスムーズに行うために、自分独自のプロンプトを考案しました。問題洗い出しの場面では、そのプロンプトを使って多様な視点から問題をリストアップすることを徹底しています。また、このプロンプトは従業員にも共有し、同じような場面で活用してもらうようにしています。

長期視点って大事？ 戦略思考は短期的な成果だけでなく、長期的な視点に立って計画や行動を進めることで、持続可能なビジネス成長を実現するための重要な要素であると学びました。限られたリソースである時間や人材を最もインパクトの高い活動に集中させるために、フレームワークを活用して幅広い視野を持つことの大切さも実感しています。今後は、内部の戦略だけにとどまらず、外部の市場や競争環境の変化をいち早く察知し、柔軟に対応できる力を身につけたいと考えています。 どう戦略を磨く？ 現在、営業企画として業務に従事しており、ターゲットの洗い出し、データ分析、プロジェクト計画の策定といったさまざまな場面で戦略思考の必要性を感じています。今後は、アウトプット作成に際して常に戦略的な視点が反映されているかを確認する習慣を確立し、より質の高い企画立案に努めたいと思います。 未来をどう描く？ まずは、本講座の復習や読書を通して知識をさらに深めることを第一歩とし、次のステップとして自社業務におけるシナリオプランニングに取り組みたいと考えています。複数の異なる市場シナリオを設定し、それぞれに対する営業戦略を検討するとともに、データ分析ツールを活用して顧客データや販売データから有用なインサイトを抽出し、戦略の根拠をしっかりと定めたいです。また、メンターや同僚とのディスカッションを通じたフィードバックを取り入れ、PDCAサイクルをしっかり回していくことで、より実践的な戦略思考を養っていく所存です。