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分析 ✕ 学ぶ

に関する学び

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代表値の魅力とは？ 今回の学習では、従来の平均値だけでなく、加重平均、幾何平均、中央値といった代表値の種類について新たな知見を得ることができました。それぞれの概念を学ぶことで、データ分析の基本的な考え方を再確認する良い機会となりました。 グラフ選定のポイントは？ また、グラフの選び方についても、これまで感覚的に選んでいたグラフの代わりに、何を伝えたいのかという結論を明確にした上で選定する重要性を学びました。これにより、視覚的にデータを効果的に伝える方法を理解できるようになりました。 データ読み取りの工夫は？ さらに、データの読み取りにおいても、これまで直感に頼って見ていた部分を見直し、特徴的な箇所に注目するという具体的な指標を取り入れる点が印象に残りました。より重点的に情報を把握する手法を学べたことは、今後の業務に大いに役立つと感じています。 Web分析の疑問点は？ 業務面では、Web分析の中で代表値の使用機会が少なかったため、なぜ使用しないのか疑問が生じました。具体的には、1ユーザーあたりの平均ページビュー数や訪問時間帯の最頻値の取り扱いについて、今後の必要性を再考するきっかけとなりました。 数値羅列の問題点は？ 最後に、CSVで抽出される数値の羅列では異常値に気づきにくいという実務上の課題も再認識しました。毎日管理しているデータを視覚化することで、より直感的に異常値や問題点を把握し、効果的な分析につなげたいと考えています。

仮説検証の視覚化は？ ライブ授業では、これまで学んできた課題の特定方法や仮説の設定、結果の検証といったプロセスを再確認することができました。特に、仮説検証の成果をどのように可視化するかについては、参加者の意見を聞く中で、棒グラフや円グラフ以外にも表現方法が存在することを知り、新たな視点を得ることができました。また、限られた分析時間の中で、本当に必要な分析を見極めることの重要性を改めて実感しました。データが手元にあると分析したくなりますが、何のために分析するのか、得られた結果をどう活用するのかを常に念頭に置いて進めるべきだと感じました。 分析目的と改善は？ 講座を受講する前にデータ分析を学ぶ目的は「意思決定に活用するため」であり、その目的は６週間の学びを経ても変わっていません。授業内ではマーケティングに関する事例も取り上げられましたが、現業務において活かす機会は少ないと感じます。一方で、A/Bテストや４P分析は業務改善のための改善案策定に、また相関分析は将来の経費推計に役立つと考えています。 何かを決定する際は、まずデータ分析で解決可能かどうかを検討しています。その際、何のために分析を行うのか、何を明確にするのかを設定し、ただ単にエクセルでグラフを作成するのではなく、その手法が最適かどうかを熟慮することを習慣にしています。また、年１回の定例報告の場合、長年変わっていない報告形式も多いですが、可能な範囲でより伝わりやすい形式に改善していくことが重要だと感じています。

分析はどう進める？ 分析を始める際は、まず何をどのように比較するかを明確にし、普遍的かつ偏りのない俯瞰的な視点で対象を捉えることが大切です。その上で、最初に目的をしっかり設定し、仮説の構築を行うことが必要です。実際、どの手法を用いるかよりも、まず「何」を重視し、体系的に物事を整理していくことが大切だと実感しました。 目的は明確か？ また、何をしたいのか、なぜそれをしたいのかという目的を明確にすることに十分な時間をかけるべきです。出発点のズレはプロセスが進むにつれて大きくなり、取り返しがつかなくなる可能性があるためです。これまで、単にデータを作成するだけで有用な仮説がなかったために、データが十分に活かせず埋もれていた傾向があると感じています。 成功体験は大事？ 既に取り組んできた方法もありますが、完全には浸透していない部分もあると実感しています。そこで、今後は継続的に小さな成功体験を積み重ねることが重要だと考えています。 具体手順は？ 具体的には、以下の手順を意識しています。 ・まず、複数の視点からデータを検証し、それぞれの状態を正確に把握する。 ・何と比較するか、またプロジェクトを進めるためにどのデータを比較対象とするかを明確に決定し、一度決めた基準は後で変更しない。 ・進捗の状況を見ながら、行動の軌道修正が必要か否かを判断できる体制を整える。 ・結果が出た際には、なぜそのような結果になったのか振り返り、データ上で整理しておく。

グラフを使う重要性とは？ 数字データを扱う際には、以下の点に着目すべきと感じました。 まず最初に、グラフを使う選択肢を常に考えることが重要です。さらに、見えている数字だけで判断してはならないという点も大切です。また、一般的なデータの切り方が必ずしも正しいとは限らないことにも注意が必要です。 データ分解で深掘りする方法 データの分解では、当初出た傾向とは異なる結果が見える場合があるので、さらに深く分解することが求められます。その際、MECEを意識し、特にモレがないようにすることが重要だと思います。また、層別、変数、プロセスを使い分けることも必要です。 運用設計で注意すべき点 運用設計を行う際には、利害関係者がMECEでモレがないかを確認することが必要です。新規事業のフロー構築において、全体をプロセスで分解し、必要なツールを作成していますが、再度プロセスを確認し、より正確なものに仕上げていくことも大事です。 サマリーデータはどう見せる？ クライアント提出用のサマリーデータに関しては、見せ方を工夫し、ニーズに応えた数字を提出することが求められます。そして、時間的なロスが生まれるかもしれませんが、一度作成したものを一日寝かせてから再度検証することを意図的に実施するべきです。 急ぎの案件での分析 急ぎの案件では、得たい数字が出た時点で分析を完結してしまうケースがあるため、これ以上分解できないかにこだわって現状把握を進めることが重要だと考えます。

貸借対照表とは何か？ 貸借対照表（B/S）について学びました。B/Sは左右に分かれており、左側が資産の部、右側が負債の部です。この両者は必ず一致してバランスしています。資産には流動資産と固定資産があり、負債には流動負債と固定負債があります。それぞれを区別するポイントは、1年以内に現金化または返済されるかどうかです。 事業資金の準備はどう進める？ 次に、事業開始にあたって必要となる資金の準備について考えました。具体的にどのくらいの資金が必要なのかイメージし、その資金を自己資金で賄えるのか、それとも借入が必要なのかを判断します。また、借金することのリスクや、無借金経営の可能性についても考察しました。 B/S分析から何が見える？ 自社のB/S確認と分析も行ってみました。様々な業種や会社のB/Sを確認することは有益で、特に流動資産、固定資産、流動負債、固定負債に実務でどう当たるのかを具体的に考えることが重要です。例えば、支社のリフォーム費用や備品の購入はどの項目に該当するのかを検討しました。また、自社の無形固定資産であるソフトウェア製品が利益を生む仕組みにも関心を持ちました。 公開情報から何を学ぶ？ 自社の財務諸表はすべて公開されているわけではありませんが、過去に開示された情報を確認しました。これにより、公開された情報や金額がB/Sのどの項目に該当するのかを分析しました。役員に確認し、過去分で開示可能な決算書があるかどうかを調査することも行いました。

グラフ選定はどう決める？ まず、グラフ選定の際の仮説の重要性を実感しました。これまで、複数のグラフを何となく並べ、どのグラフが伝えたい内容をより効果的に示すかという観点で選んでいました。しかし、自分が何を比較し何を見たいかを明確に設定した上でグラフを選ぶことの大切さに気付くことができました。 標準偏差、どう理解する？ 次に、標準偏差への理解が深まりました。過去に数値として用いた経験はあったものの、どのような場面でどのように解釈すべきか、また算出方法や示す内容について十分に言語化や深堀りができていなかったと感じています。これを機に、もう少し詳しく学びたいと思います。 加重平均、どう捉える？ また、ちょうどこの時期に話題となっている最低賃金改定を通して、「加重平均」という言葉の意味が理解できたのも印象的でした。普段から苦手な「割合」や「率」の変化については、今後データを取り扱う際により慎重に見極めていこうと思います。 平均と分散の見方は？ さらに、平均値はこれまでピックアップすることが多かったのですが、数字のばらつきについては、存在を漠然と理解していたものの、どのように処理すればよいのか、そこからどんな示唆が得られるのかを考えてこなかったと実感しました。今後は、各種スコアや遷移率を分析する際、平均値だけでなく分散から見える傾向も踏まえ、案件や地域ごとの特性をより多角的に捉えられるよう、データの切り口や分析方法の幅を広げていきたいと思います。

フレームワークの活用法を学ぶ 3C分析とPEST分析は事業の成功を導くための有力なフレームワークです。3C分析では競合、市場、自社の顧客ニーズを整理し、自社の強みを明確にします。さらにSWOT分析を組み合わせることで、弱みや脅威を発見し、それを強みや機会に転換する方法を学びました。これにより、どの場面でどのフレームワークを活用するべきかを理解でき、特にビジネスの比較が具体的にイメージできるようになりました。特徴の理解は強みの発見につながります。 事例を通じた深い理解とは？ 特に、実際の事例を通じてフレームワークがどのように適用されるのかを考えることで、理解がより一層深まりました。具体的には、3C分析によって市場や顧客のニーズを把握し、自社の独自性を明確にした後、SWOT分析でその独自性が真の強みであるかを検証することができます。また、バリューチェーン分析を通じて店舗の業務フローを整理し、貢献度の高い部分を特定することの重要性を学びました。 効果的な人材教育を怎麼考える？ 業務の効率化に向けて、長期的には設備の導入といった機械化を検討し、短期的には貢献度が高い業務を担う人材の育成に注力します。これには、他部署との連携や市場調査による情報収集が不可欠です。また、人材教育では、資格や等級に応じた研修を実施し、効果的な教育スケジュールを組むことが求められます。こういった要素をフレームワークを駆使して分析し、具体的な戦略を立案することが肝要です。

ゴール設定はどう？ ゴールを設定し、そこへ向かう道のりを決めるという戦略思考においては、各工程での重要なポイントを学ぶことができました。ゴール設定では視野を広げ、大局観をもって考え、そこからKSF（重要成功要因）を見出します。その助けとして、さまざまなフレームワークが存在します。 現状分析は何？ ゴールに向かう道のりを決める際には、まず現状分析（内部分析）を行い、競争優位性の確保（差別化）と選択と集中（資源活用効率の最大化）について考えます。また、対象としているもののメカニズム、例えばコストに関しては事業の経済性を押さえる必要があります。これらを理解するためのフレームワークも用意されています。 製品開発の進め方は？ 戦略思考の一連の流れを実践することで、どのような製品を作るべきか、またそれをどのように実現していくかを検討する際に大いに役立ちます。顧客に求められる製品は何かを考え、それを実現するために自分たちの現在の開発能力では不足している場合、どのように能力を向上させ目標達成を目指すかといった具体的な行動を考えることが大切です。 実践で未来は見える？ 製品企画の機会はなかなか訪れないかもしれませんが、仮に新しい製品を開発するという仮定のもとで、戦略策定の実践を試みるのが良いと考えます。実践を通じて、戦略思考のトレーニングになるだけでなく、環境分析を通じて広く調査することで、新たな発見の機会となるのではないかと思います。

データとは何か？ データとは一般的に定量データを意味し、分析とは具体的に要素を分けて整理し、各要素の特性や構造を明確にすることを指します。分析を進める際には、比較対象や基準を設け、それらと比較することが重要です。 データ加工はどう行う？ これから学ぶデータも同様に、定量データに焦点を当てます。このデータに応じて、適切な加工法やグラフの見せ方を考える必要があります。たとえば、傾向や頻度を比較する際には縦のグラフが有効で、量の大小を比較する際には横のグラフが効果的です。 分析の目的をどう設定？ データ分析を始める前には、【目的】すなわち何のためにデータを分析するのかを明確にし、【仮説】としてどのような項目をどう分析するかをあらかじめ考えておく必要があります。 どんな分析を実施する？ 例えば、以下のような内容についてデータ分析を行っていきたいと考えています。 - 優良顧客のデータ分析 - メンテナンス業を伴う機械の交換パーツ分析 - メールマガジン配信後の開封率、クリック測定 - 精度の高い売上予測 - リピート商品の仕組み化に向けた分析 これらの分析によって、例えば上半期の売り上げの高い上位20%の顧客データを抽出し、カテゴリー化することができます。それにより、特定の商品が売れている理由を仮説として考え、その仮説に基づいてキャンペーンメールを配信することで、受注の拡大や新たな分野への展開を図ることが可能になります。

講義終了の感想は？ 前期の講義終了後、学生アンケートの結果が教員にフィードバックされ、講義改善に生かされる仕組みがあることを改めて実感しました。ゼミの学生からも率直な意見が求められる中、今回の講義を通じて暗黙知の視点の大切さに気づき、複数の教員に授業見学をお願いするに至りました。 主体的授業の課題は？ これまでは、学生が主体的に考える授業を目指し、講義形式をできるだけ避けるよう努めてきました。しかし、学生の受講態度や教員の講義手法を観察する中で、自分に不足している視点が多いこと、そして現場には根本的な課題やニーズが多く存在することを痛感しました。 現場で何を学ぶ？ 課題の明確化のため、まずは現場に出向き、実際の行動や習慣を観察することが重要だと感じました。観察では、意識されにくいユーザーのニーズや行動の癖を捉え、インタビューではユーザーが自覚している経験や知識を言語化するという違いがあります。 定性分析の効果は？ また、定性分析を進める中で、KJ法や付箋を利用した方法を取り入れ、情報の整理やグループ化を行うことの有用性を学びました。具体的には、問題の本質を捉えること、得られた洞察を整理・可視化すること、そしてユーザーの状況や課題に対する解決策の提案を通じた顧客課題説の作成がポイントとなります。 今後の改善策は？ 最後に、今後も常にユーザー中心の視点を維持し、検証と改善を重ねる姿勢が必要であることを強く感じました。

資金活用の意味は？ 今週は、資金の使い道や事業への投資の適切さについて学びました。特に、ある視点から企業のバランスシート（B/S）を通して経営者の意図を読み解き、資産の有効活用や安全性に関する考察を深めることができました。固定資産と純資産のバランスが企業の安全性にどのように影響するかを理解し、B/Sに経営者の将来ビジョンが反映されている点を学ぶことで、投資判断の基礎知識を一層強固なものにできたと感じています。 比較検討の要点は？ また、業務においては、投資先企業と自社のバランスシートを比較検討する中で、良い点と改善点を洗い出すことの重要性を実感しました。これにより、投資先企業の財務状況を総合的に把握し、投資判断の精度を高めることが可能になると考えています。 成長戦略はどう？ さらに、投資先企業の成長を支援するための具体的な戦略の立案や、自社の投資戦略改善へのフィードバックの獲得にも取り組むことができそうです。最終的には、投資先企業の成長が自社の利益にもつながる相乗効果を目指していくというビジョンが明確になりました。 継続的な検証は？ 決算書やファイナンス資料を活用し、投資先企業と自社のバランスシートを継続的に分析する中で、良い点や改善点を具体的に把握することができました。これらの情報を基に、定期的なモニタリングと必要に応じた戦略の修正を行うことで、投資判断の質をさらに向上させ、企業全体の成長に寄与できると感じました。

比較優位は何を示す？ 私は、イノベーションの普及要素について学ぶ中で、比較優位、適合性、わかりやすさ、試用可能性、可視性といった観点がどのように働くかを理解する機会を得ました。特に比較優位に関しては、他社との違いを追求することが重要である一方、差別化に没頭しすぎると顧客目線が薄れてしまう点が印象に残りました。 事例で何を感じる？ また、特定の事例を通じて、個々の価値観や見方がどのように偏るのかを意識し、フレームワークを活用する意義を再認識することができました。思い浮かんだ商品名やキャッチコピーには、ひらめいた瞬間の至福感があり、そうした感覚にも共感を覚えました。 売れない理由は？ さらに、売れない商品に注目する姿勢の大切さについても学びました。なぜそれらの商品が売れないのか、その原因や理由を自分なりに掘り下げることで、販売戦略や改善策につながるヒントが見えてくるのではないかと感じます。特にある業界の現場では、成功している商品の検証はもちろん行われる一方で、売れない商品の分析が十分にされていない印象を受けます。 市場変化はどうなる？ 売れない商品に目を向け、なぜ売れなくなったのかを検討することで、商品のライフサイクルの変化や市場環境の変動に気付くことができるでしょう。人気商品だけでなく、定番商品として長期間利益を生み出す仕組みや、ニッチな需要に応じる戦略について、今後さらに議論を深めていきたいと考えます。