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分析 ✕ 動画

に関する学び

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仮説の組み立て方は？ 仮説を立てるための考え方について、業務に取り入れていきたい点をまとめました。まず、「分析とは比較」であるという点を意識し、比較対象を設けることで、他者にも分かりやすい分析を目指します。また、問題解決の仮説を立てる際には、What（問題は何か）、Where（どこに問題があるか）、Why（なぜ問題が発生するか）、How（どのように対処すべきか）の４つのプロセスを順に追うことで、解決策を推進していきたいと考えています。さらに、常識を疑い、新たな情報と組み合わせながら発想を止めず、創造的な仮説に肉付けを加える方法も取り入れていく予定です。 フレームワークの活用は？ また、動画学習で触れたフレームワークも業務に積極的に取り入れることで、より実践的なアプローチが可能になると考えています。 毎月の数値分析法は？ 具体的な取り組みとして、まずは毎月の数値分析に注力します。解約数やサービスの利用状況に下落傾向が見られた場合、商品やサービス自体に問題があるのか、利用顧客の属性に原因があるのかを、対前年比に加えて他年度や学年、属性別といった複数の比較軸で検証し、どこにギャップが生じているのかを明確にしていきます。 WEB数値の変化は？ 次にWEB数値の分析にも力を入れます。今後のWEBサービスの定期的なリリースに合わせて現在の数値を把握し、増加する数値が示す傾向を基に、即時に対策を検討できる体制を整えたいと思います。 資格取得で成長は？ 数値に対する意識を継続して高めるため、分析関連の資格取得も視野に入れ、さらなるスキルアップを図っていくつもりです。

動画講義の要点は？ PLに関する動画視聴では、実践的な詳細の構造や読み解くコツが解説されており、非常に勉強になりました。まずは、全体の流れとして売上の最高値と利益の最低値に注目し、その後で中間層の5つの利益を通してどのように金額が減少していったかを理解する手順を学びました。これにより、売上高との比率や他の利益との差を比較しながら、どこに費用がかかっているのかを分析する方法が身につきました。 カフェ事例はどう感じる？ カフェビジネスに関する設問では、ビジネスとしてお客様に提供する価値を考慮しながらPLを読むことの重要性を学びました。儲けを増やすためには、売上の増加や費用の削減が必要ですが、ビジネスモデルに合った調整が求められる点を再認識しました。 財務分析の視点は？ ① プロジェクト関係の財務状況を調べる際には、同業他社と比較し、どの部分に費用がかかっているかを売上高との比率をもとに分析できる力を養いたいと考えています。また、経営陣から常に儲けを求められているため、会社の価値観に沿った儲けの増やし方を模索しています。 決算書の謎は何？ ② PLにおける各項目の利益率を理解し、なぜそのような構造になっているのかを決算書類などから原因を解明していく姿勢は、とても参考になりました。 競合比較はどうかな？ ③ まずは自社と他の競合企業を比較し、どのようにして儲けを出しているのかを理解したいと考えています。また、事業投資を担当しているため、形として明確なサービスがあるわけではなく、お客様に提供する価値の理解から始める必要性を感じています。

原因はどこにある？ データ分析の各ステップを学んでいく中で、問題の原因を具体的に特定する段階に達しました。その過程では、確かに難しさも感じました。普段、何気なく行っている問題の究明はあいまいな部分があり、必ずしも分析に基づいて進められているわけではありません。たとえば、ある文書に対する口コミに関心を持っても、その口コミの年代や時期、男女比、キャンペーン実施の有無など、詳細な点には踏み込まない場合が多いと感じます。 どう試せばいい？ また、動画でも示されていたように、このステップや手法に慣れるためには、身近な事例で実際に試してみることが不可欠です。うまくいかないときには、どの点をどのように改善すればよいかを考え、再度取り組むというプロセスを繰り返す必要があると実感しました。 適用例はどう考える？ この手法は幅広い場面で活用できると思いますが、具体的な適用例をすぐにイメージするのは難しい面もあります。日常的には数字を扱っていますが、それらの数字から直接施策や解決策を導き出す機会が少ないため、意識があまり向かないのかもしれません。また、非常に困難な状況や緊急性の高い場面が少ないことも影響していると考えます。 改善の実現方法は？ 現職は大きな問題がないため安定しているものの、逆に「こうなればもっと良くなるかもしれない」という改善点に積極的に取り組めていない部分も多くあります。問題と捉えるというよりは、今後の課題として「どのようにすればさらに良い状態になるか」を洗い出し、身近に改善すべき対象を見つけていきたいと考えています。

プロセスはどう検証する？ 問題の原因を明確にするためには、まずプロセスを分解して検証することが重要です。解決策として、複数の選択肢を洗い出し、しっかりとした根拠に基づいて絞り込む方法が有効だと感じます。 効果はどう比較？ A/Bテストでは、施策の効果を比較しながら仮説検証を繰り返します。あらかじめ検証項目を明確に設定し、1要素ずつ検証することが大切です。 データで判断する？ データに基づいた意思決定を行うことで、業務の効率化や成果の向上を目指します。日常の仕事の中で仮説を立て、適切なアプローチ方法を模索してきました。過去の経験では、業務過多のため情報共有が主にメールに頼っていた状況もあり、その際はA/Bツールを利用して、理解度や反応の良さといった観点から効果のある方法を試してみました。例えば、メールでの通知と社内共有ドライブへの保管を比較する取り組みが挙げられます。 学びをどう定着？ Week5までに多くの分析手法を学びましたが、学んだ内容を自分のものにするためには、メモを振り返りながらフレームワークの活用やデータ加工、さらに比較する際にどのグラフを使用するのが最適かを検討することが必要だと感じています。まずは実践を通じて知識を定着させ、現代ではAIの助けを借りながら調査の時間や手間を省いていきたいと考えています。 新分野はどう理解？ また、動画学習を通じてWebマーケティングの指標など新しいエリアにも触れる機会があり、専門外の分野に対する理解がさらに深まったと実感しています。

経済性をどう掴む？ 〇〇の経済性については、前提条件や注意事項があることは少し認識していましたが、「〇〇の不経済」という言葉を知り、動画で具体例を学ぶことで、この原理原則をより明確に理解できたと感じました。活用の際には、前提をチェックするために、多角的に検討して分析対象の状況や背景をよく把握することが重要であり、フレームワークや原理原則を使うだけでは簡単に解決できるわけではなく、調査や理解に努力することが不可欠だと思いました。しかし、努力が必要な部分でもフレームワークや原理原則があることを忘れてはいけず、その知恵を活かすためには日々意識し、体に染み込ませていくしかないと実感しました。 運用体制は大丈夫？ 現在進めている保守運用体制の複数社でのシェアードについても、この学びを活用できそうです。現状では、すべての観点でプラスの効果が出ると想定して体制やルール、費用負担の組み立てを検討していますが、実際には観点ごとに今回学んだ経済性と不経済の両方が混在しているのではないかと考えています。運用開始後に「こんなはずじゃなかった」という事態を避けるためにも、改めて冷静に分析したいと思います。 分析の流れは？ 以下のプロセスで進める予定です。 まず、背景と目的を再確認します。次に、関連ファクトを収集・整理し（数値情報）、現在想定している期待効果を経済性や不経済を意識して再度分析します（ここで主に学びを活用します）。最後に、分析で明らかになった点を基に計画の見直しが必要か確認します。

現状と理想の違いは？ 問題解決に取り組む際、まず現状（asis）と理想（tobe）のギャップを明確にすることが重要だと感じています。表面的に見える現象だけでなく、その背後にある根本原因を探ることで、対策すべき点を的確に把握できます。 分類基準は何？ また、ロジックツリーやMECEの手法がよく話題に上りますが、どの要素を基に分類するかが肝心だと思います。実務で経験を積むことで、こうしたスキルをより一層進化させたいと考えています。 本当の課題は？ クライアントの悩みを聴取する際には、単に表れる問題だけでなく、理想と現実のギャップやロジックツリーによる分解を用い、悩みの底にある本当の課題を見極めることが重要だと思います。 多角的切り口は？ また、解説動画では「ヒト・モノ・カネ・情報」や「モノ・サービス・換金性のあるもの」など、さまざまな切り口での分析手法が提示されていました。こうした定石は業務において常に必要なものですので、しっかりと身につけたいと感じています。 原因分析の視点は？ さらに、売上が落ちた際の原因分析として、季節ごとや販売チャネルごとといった視点が有用であることも学びました。こうした多角的なアプローチは、今後の業務において大いに役立つと実感しています。 多分野の学びは？ 自分は特定の業界に特化していないため、さまざまな分野でどのような課題に取り組むのか、他の受講生や業界関係者と意見交換を重ねながら学んでいきたいと思います。

適切な比較対象とは？ 「分析の本質は比較」という言葉が最も印象的でした。「Apple to Apple」と「Apple to Orange」という表現が動画で紹介され、過去に何となく使っていたことを思い出しました。しかし、改めて説明を聞くと、適切な比較対象を示す意義があることに気付かされました。 分析のプロセスを見直す 分析を始める前にまず目的を確認し、仮説を立て、そのためにどのデータを比較すべきかを考えるプロセスが重要であることを感じました。今まではこのプロセスを特に意識していなかったことに反省しました。ライブ授業のグループワークでは、人それぞれの多様な見方を感じ取ることができましたが、積極的に発言するメンバーがいる中で、自分がなかなか発言できなかったことを振り返りました。動画やライブ授業のまとめにあった「言語化・教訓化・自分化」が自分にはまだ足りていないと実感し、これからの取り組みに生かしていこうと思いました。 業務へのデータ分析活用 現在の業務でデータ分析を主に行うことは少ないですが、普段接するデータについても何を比較すべきかを考え、その視点を持って関わっていこうと思います。データを見る際には、まず目的を明確にし、何をアウトプットしたいのか、何のための分析なのかをしっかり考えて業務に取り組むことが大切です。データ比較を通じて新たな気づきを得るために、データに向かう際の意識を高めていきます。日々の業務でこれを実践していこうと考えています。

実務講義はどう感じる？ 今週までの講義やグループワークを終え、本格的なデータ加工、代表値とビジュアル化、データ傾向の把握といった実務に直結する講義が始まりました。私自身、エクセルの基本理解が十分でなかったため、代表値や散らばりを用いてデータ傾向を確認する方法や、グループワークで触れたピボットテーブルやクエリを活用した作業効率化に関する気づきは、今後につながる貴重な学びとなりました。これまでの業務の進め方を見直す上でも、大変有意義な受講でした。 業務効率向上の秘訣は？ 所属企業ではグループ店舗のデータ集計・分析や戦略提案を担当していますが、基本知識の不足から作業効率が悪く、長時間を要することが多く苦労していました。しかし、今回の学びを通じて、データの意味を正しくとらえる方法や、効率的な集計作業の進め方が理解できたため、すぐに実務に活かしながら、少しずつスキルを向上させていこうと考えています。 基本技術はどう磨く？ さらに、グループワークを経て代表値や散らばりの重要性に加え、エクセルのピボットテーブル操作など、データ集計の基本技術の習得が急務であると実感しました。そのため、早速オンライン動画でエクセル操作（ピボットテーブル活用）のレクチャーを受け、本日以降はこれまで触れていなかった基本知識をさらに深めるとともに、データの傾向把握のために代表値や散らばりに注目した確認を行い、誤ったデータ解釈につながらないよう注意していこうと思います。

データ加工で解像度は上がる？ データを加工・分解することで、その解像度を向上させることができると再認識した演習でした。データに対して複数の切り口を持つことや、1行追加や率を出すといったひと手間も重要であることを実感しました。動画学習では「分解して何も見えなくても失敗ではない」という考え方を学びました。業務の中で、切り口が間違っていると感じることも多々ありましたが、新しい切り口の必要性に気づくこと自体が価値のあることであると理解できました。 本当に慣れているの？ 私は経営企画を担当しており、数値分析には慣れているつもりでした。しかしながら、切り口や観点の不足、そして思考の偏りがあると感じることが少なくありませんでした。「慣れている」ということが、思考の停止を生んでいた可能性もあると気づかされました。 業務にどう反映する？ 今回の演習で学んだデータ分析の基本的な考え方を、業務に活かしていきたいと思います。特に、社内の業績報告において、単に数値を報告するのではなく、その数値から得られる洞察を分析し、資料として提供していきます。幸い、私の立場は経営層や全社員に情報を発信できるものであり、報告の機会も多いため、この学びをすぐに実践に移すことが可能です。 レポートで何が伝わる？ データ分析の結果を報告するための資料作成が、ただの作業とならないように、受け取る側の視点を考慮し、より良い情報発信ができるよう努めていきます。

講義で何を学んだ？ 今週はライブクラスに参加できなかったため、動画で講義を視聴しました。講義では、データ分析を進めるにあたって、解決すべき問題を明確にすることの重要性が説かれていました。また、売上低下の原因を複数の視点から分解し、掘り下げた情報の中から解決につながる要素を見出す手法について学びました。 比較で見る視点は？ 具体的には、客層やばらつき、年齢層、客単価といった各要素を前年のデータと比較することで、売上低下の原因を浮かび上がらせる方法が紹介されました。比較の過程では、どのグラフを用いて示すのが適切かは一つに限らず、さまざまな手法が存在する点も興味深かったです。 偏りを防ぐには？ また、自分の考えに偏りがかからないよう、誰にでも納得してもらえる解決策を導くためには、内容をしっかり分解しデータ分析することが不可欠であると再認識しました。これまでの経験や業種に頼らない、異なるアプローチや視点で物事を見る意識を持つことの大切さを改めて感じました。 論理的思考は？ データ分析の学習を通じて、より論理的な思考と仮説検証の実践が重要であることを学びました。情報整理やパターンの発見、適切な結論の導出には、さまざまなフレームワークや手法の活用が役立つと感じ、これを習慣化することが今後の課題と考えています。また、不得意なエクセルでのグラフ作成についても、試行錯誤を重ねながらスキル向上に努めていきたいと思います。

分析の意味は何？ 「分析は比較なり」という言葉は、普段何気なく耳にするものですが、今回改めてその意味を強く感じました。データ分析において、必要な情報を集めることに注力し過ぎるあまり、単にデータを並べただけで満足してしまい、見る人によっては分析結果の捉え方に差が生じる場面があったと実感しています。動画学習では、適切な比較対象を選ぶことの重要性にも触れ、データを揃える行為は無駄ではないものの、分析の目的や見せ方を意識しなければ本来の意味での分析にならないということを認識しました。 物流の選定はどう見直す？ この考え方は、物流部門における利用業者の選定や見直しにも応用できると感じます。たとえば、ある条件がある場合とない場合で、一律運賃が設定される荷主とそうでない荷主の運賃総額を比較する手法が考えられます。 大手と中小の差は？ また、単純に大手業者と中小業者を料金面で比較するのではなく、企業の規模や対応する配送範囲が同様である業者同士で運賃を比較することが、より適切な分析につながると理解しました。 比較対象の妥当性は？ さらに、自分が揃えたデータが本当に比較に適したものかどうか、常に振り返りを行うことが大切です。普段利用している輸送業者に注目し、過去の実績が明確な業者だけを比較対象にしている現状を見直し、新たな業者や新しい地区の業者も検討することで、より多角的な視点を持つことができると感じました。

制約された思考からの脱却は？ 人は誰しも無意識に制約された思考に陥りやすく、自分が考えやすいように考えてしまう傾向があると理解しました。制約や偏りを避けるためには、頭の使い方を知っておく必要があると感じましたが、具体的な方法についてはまだ説明ができません。今後の学びで納得できる形にしたいと思います。 今回、ライブ授業を受講できず動画での受講となりましたが、皆さんの意見を聞く中で、自分の思考がかなり凝り固まっていることに気づきました。少しずつでも柔軟にしていきたいと思います。 顧客視点を意識するためには？ よく耳にする「顧客視点」「顧客ニーズ」「顧客への差別化」など、顧客に対する付加価値を考える際には、偏った思考にならないように3つの視点を意識し、社内での提案作成に役立てたいです。また、ディスカッションやアウトプットを行い、フィードバックをもらうことで客観的な思考を定着させるようにしていきたいです。 多角的視点で目的を分析するには？ さらに、目的を明確にするために「なぜなぜ分析（ロジックツリー）」を行い、一つの分解で終わらせるのではなく、多角的視点で分析していきます。目的が明確になったら、次には主張したいことをまとめ、その根拠となる情報を紐づけて説得力のある提案を作成したいです。提案内容を説明する際も、相手に理解してもらえることを意識することが重要だと感じました。