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分析 ✕ 整理

に関する学び

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データはどう見切る？ データの切り方によって、同じ数字でも見える課題や傾向が大きく変わることを実感しました。目的を明確にして「何を見たいのか」を意識した切り分けを行うことで、漠然と眺めるだけでは気づけなかった本質が浮かび上がり、無駄を省いた的確な分析が可能になると感じています。 MECE活用は有効？ また、MECEの考え方を取り入れて整理することで、重複や見落としを防ぎ、全体像を正確に把握できるようになりました。その結果、何が起こっているのか、どこに手を打つべきかを論理的に説明でき、相手にも納得してもらいやすくなると学びました。 支援でどう効果発現？ たとえば、新規事業の構想支援では、顧客層、提供価値、チャネル、収益構造などの視点で情報を整理することで、情報の抜けや重複を防ぎ、相手の納得感を得て意思決定をスムーズにする効果を実感しました。 組織開発の整理法は？ また、組織開発の現場では、ヒアリングした内容を「構造」「風土」「スキル」「制度」といった切り口で整理することにより、課題の全体像や優先順位が明確になり、具体的な施策立案につながっています。 研修・講演はどう整理？ さらに、研修や講演の場面でも、参加者にとって複雑なテーマを目的に沿って段階的に分解して提示することで、理解と納得を引き出す効果がありました。オンラインでのクライアントとの対話やレビューの際にも、現在の視点や抜け漏れ、そして本質を可視化することで、共通理解と納得感のある議論が進められると感じています。 学びを今後どう活かす？ 今回学んだ「切り口の工夫」や「MECEの視点」は、事業開発や組織開発の現場で、初期の仮説立てからヒアリング結果の整理まで非常に役立つと実感しています。今後はこれらの手法を意識的に活用し、ツールを組み合わせながら日常業務に継続的に取り入れていきたいと思います。

捨てる理由は何だろう？ 今回のWEEKで学んだことは、「捨てる」という行為の重要性でした。特に、目的と数値的根拠（特に利益）を持って選別することが重要だと感じました。WEEKを通して感じたのは、物事の整理・分析をし、大局的な視点で差別化した戦略を立てることで、目的をもって選択（捨てる）するサイクルが大切だということです。 効果をどう見極める？ ビジネスでは、投資対効果の高いものだけを選び続けるのが理想です。しかし、最初からすべて効果の高いものを作り出すのは難しいと実感しています。限られたリソースの中で新しい施策を試しながら、投資対効果の低いものを捨て、高いものを残すというサイクルを繰り返すべきだと明確になりました。何を目的に捨てるのかをしっかり考え、一度選択したことでも目的をもってやめることが重要だと感じました。 選別基準は何だろう？ WEEK内の課題では、実際に企業へのアプローチ方法を考える設問を通じて、何を基準に取捨選択するかを理解しました。これまでは漠然とした時間や工数で判断していましたが、利益率で優先順位を判断することが重要だと学びました. 集約のポイントは？ 仕事の集約に際しては、効率性の高い内容を優先的に集約していきたいと思います。また、実行して非効率だと判断した場合は、捨てる選択をする勇気を持つことも心掛けます。さらに、多回数の会議や定例業務を見直し、品質を上げたい業務に集中できるように整えたいと考えています. 効率向上の戦略は？ まずは目の前の問題に取り組み、課題解決に活かしていきたいです。高品質化と効率化を実現するため、現時点での課題であるリソース不足に対処します。費用対効果の悪い業務を洗い出し、捨てるかどうかをリストアップし、その上で新たに生み出したリソースをどの業務に集中させるかを選択していきたいと思います.

顧客層候補をどう絞り込む？ 「誰に売るか」というテーマのもと、私は次の二つの方法を学びました。 まず①、広大な市場から感度を持って「顧客層候補」を絞り込む方法です。これはSTP分析のST（セグメンテーション・ターゲティング）のプロセスに該当します。市場を感度良く分類し、特に市場規模、成長性、ライバルの状況の6R観点から絞り込むことが重要です。 競合とどう差別化する？ 次に②、その顧客層候補を狙うライバルたちと差別化する方法についてです。これはSTP分析のP（ポジショニング）に該当し、競合との差別化を図るために自社の特徴を洗い出し、顧客ニーズに合う訴求ポイントを二つ選びます。これによって、自社とライバルの特徴をマッピングし、優位性を明確にします。 家業での具体策は？ これらは論理的に整理された手順とフレームワークなので、一つ一つのステップに沿って、分析を進めていきたいと考えています。 具体的には、家業である寺や観光業の側面からこれをイメージしています。今年実施予定のイベントに関して、居住地域、年齢層、趣味嗜好などさまざまな切り口で市場をセグメント化し、6Rを用いて絞り込みます。そのうえで、差別化可能な優位性を選び出し、イベントのテーマをより明確にすることを目指したいです。 地域全体をどう活用する？ ただ、観光客を呼び込むという観点で、寺にのみ焦点を絞るとパイが狭くなるため、地域全体を対象として検討するのが良いと考えています。飲食店や雑貨屋、他の寺院も仲間として取り組むような発想が大切だと感じています。 企画の基本動作とは？ 具体的なアクションプランとしては、まず自分で時間をとって考え、次に周囲の人々、特に妻や地域の人々に意見を聞くというプロセスを繰り返します。この作業を通じて、企画を行う際の基本動作として定着させることを目指しています。

データ分析の基本を理解する 目的を明確にすること、要素を整理すること、そして比較することがデータ分析の基本だと学びました。特に、分析は比較であるという点が印象に残っています。しかし最も重要なのは、データ分析が「何のため」に行われるのか、その目的を明確にすることだと改めて感じました。ケーススタディではデータ分析が上手くいかなかった例もあり、要因に期間や項目の一般的な回答だけでなく、上司と部下のコミュニケーションについても意見が挙げられていました。そのため、基本に立ち返る必要性を再確認しました。 具体的な要素整理のポイントは？ 具体的な要素の整理を心掛けました。例題で行ったPC購入に関するディスカッションでは、メーカー、金額、スペック、OSなど具体化することで、共通認識が得られやすいと感じました。また、分析の際には定量データ同士、定性データ同士を比較することの重要性も理解しました。平均値についての説明は分かりづらい部分もありましたが、先生が示してくれたビジュアルを通じて少しずつ理解が進みました。 退職分析における「目的」の重要性 私は人事部でDX担当をしており、退職分析を行っています。職種、年齢、勤続年数といった要素を洗い出し、比較をしていますが、「目的」を見失いがちです。退職率を下げるだけでなく、「若手の」離職率、「技能職の」離職率といった具体的な目的を持ち、分析を続けていきたいと思いました。また、グラフを作成して終わるのではなく、伝えたい「メッセージ」をしっかり伝えるための改善も進めたいです。 データ分析で立ち止まる瞬間 データ分析を実践することは重要ですが、一度立ち止まって「目的」を考えること、また定期的にその目的に立ち返り確認することも必要だと感じました。私自身、考えすぎる傾向があるため、要素の整理においては柔軟な思考を持つように心がけていきたいです。

データ分析はなぜ有用？ データ分析は、問題解決を確実に進めるために非常に有用であると理解しました。ライブ授業では、前提条件が整理されていたため、問題解決のステップである問題箇所の特定や絞り込みが比較的容易でしたが、実際のビジネス現場では、これらのステップが難しく、訓練が必要だと強く感じました。 売上減少はどう解決？ 今回のライブ授業では、事業運営における売上減少という問題をデータ分析で解決する演習を行いました。その際の問題解決のステップは、1. Whatで問題を明確にし、2. Whereで問題箇所を絞り込み、3. Whyで原因を分析し、4. Howで解決策を考えるという流れです。 具体分析の進め方は？ 具体的には、売上減少という問題を特定し（What）、売上を構成する客単価や客数のデータ分析を通じて問題の所在（Where）を特定しました。その要因を仮説・検証により原因分析（Why）し、次に打ち手を判断・評価する（How）という手順です。分析においては、データに基づいたストーリーを構築することが重要です。比較対象を明確にし、データを加工して必要な情報を可視化することがポイントです。 差異の原因は何？ 日常業務でも計画と実績との差異分析を行っていますが、浅はかな要因分析に留まらないように、原因分析を網羅的に行うことが重要だと考えます。また、問題を明確にし、問題箇所を特定し、原因分析し、打ち手を考える一連の手順によって、データ分析が目的化せず、何を主張するための分析なのかを振り返ることができます。 定着はどのように？ これらの問題解決のステップを習得し、データ分析を取り入れた一連の流れを月に2回以上実施することで、手法の定着化を図りたいです。特に、問題箇所の特定（Where）に苦手意識がありますが、事例を積み重ねることで対応時間の削減にも取り組みます。

戦略の基礎をどう活かす？ 今週は、差別化の重要性とそれに基づく戦略について深く学ぶことができました。ポーターの3つの基本戦略については、それが戦略の方向性を決定するためのフレームワークであることを理解しました。戦略の方向性を定める際には、コスト・リーダーシップ戦略、差別化戦略、集中戦略の3つを考慮し、競争優位性や戦略ターゲット層の広さを整理します。しかし、競争優位性は常に続くわけではないため、環境の変化に敏感になる必要もあると学びました。 VRIO分析の重要性は？ また、VRIO分析では経営資源の評価において、経済価値、希少性、模倣困難性、組織の4つの要素が重要であると教わりました。その中でも、特に組織が競争優位を築くのに重要であることを理解しました。経営資源を持っているだけでなく、その活かし方も考えるべきであり、ビジネスを展開する上でこの視点を忘れないようにすることの大切さを再認識しました。 新たな手法をどう実践する？ ポーターの3つの基本戦略やVRIO分析を、自分の所属する会社やプロジェクトで実践的に活用したいと考えています。特に、ポーターの3つの基本戦略は新規プロジェクトで用いることで、基本的な方向性をしっかり定めていきたいと思います。そして、実際の企業事例についても調査し、業界をリードする企業がどのようにコスト・リーダーシップ戦略を機能させているのかを分析したいと考えています。 過去の手法はどう活用する？ これまで、3C分析やSWOT分析をよく活用してきましたが、今週学んだ分析手法は新しく、まだ十分には活用できていません。まずは自社のサービスに当てはめて使ってみることで、実践に移していこうと思います。そして、戦略立案の際には、商品の差別化ポイントを明確にし、今回学んだ分析手法を活かして戦略を練っていきたいと考えています。

どんな学びがあった？ week1からweek5までの学びを振り返り、有限な資源を効果的に活用するためには、まず情報を収集・整理し、自分の判断軸に基づいて本質を見極めた上で優先順位をつけることが有効だと理解しました。今回の学びは、仕事以外にも応用できる点が特に印象に残りました。これまで分けて考えていた部分が、ライブ授業を通してプライベートの目標や趣味にも活かせることに気づき、限られた時間内で計画を立て、実行に落とし込めると感じました。 情報整理はうまくいっている？ 日頃から情報収集や整理を行う際には、有限なリソースを意識し、時間をかけすぎないようアンテナを張っておくことが大切です。また、専門の取引先に情報提供を依頼するなど、工数管理を徹底する姿勢も必要だと考えています。 新制度の判断はどうする？ 自社では捨てる・辞めるという行為について比較的寛容な面があるため、新しい制度を導入する際には試験導入を行い、実際に期待する効果が得られるかどうかを慎重に判断することが望まれます。判断軸としては、会社の方向性をしっかり把握し、経験則に頼りすぎないことが重要です。不明な点があれば相手と対話し、真意を確認するように努めたいと思います。 ニュースや情報はどう活かす？ また、日常的にニュースや他社情報にアンテナを張るとともに、他社の財務諸表の分析を行うことで、内容によっては定点観測し派生する影響も把握できると感じました。さらに、専門知識を持つ取引先との接点を日頃から持つことも、情報の更新に役立つと考えています。 チームの連携はどう取る？ 実行後には、捨てる・辞めるという判断もあらかじめ決めておくことで、スピード感を持って取り組むことができると実感しました。さらに、業務開始時にチームメンバーと判断軸を共有し、認識を統一することが円滑な業務遂行に繋がると感じています。

なぜ言葉で整理？ 日常生活でクリティカルシンキングを習得するためには、ただ自己の経験に頼るのではなく、「なぜその考えに至ったのか」「どの目的で主張しているのか」を具体的に言語化することが大切です。問いや課題に対して何度も自問することで、思考の過程を整理し、より明確なアウトプットを目指す必要があります。 本当に客観的？ また、自分の思考の癖に気づき、思い込みや直感だけに頼らず、周囲の意見も客観的に捉えることが求められます。常に「本当にそうなのか？」と自問自答し、書き出す反復練習を続けることで、ディスカッションやフィードバックを通じたブラッシュアップが可能となります。 どうやって深掘り？ 今週は、表面的な情報や過去の経験に縛られることなく、顧客の動向、市場の状況、そして現状の課題を深く掘り下げることで、物事の本質を見極め、最適な提案や判断ができる思考力を磨くことを目標としています。 隠れた真意は？ 所属する部署では、まずお客様が表向きに「必要ない」と示す行動や言葉の背後にある真のニーズや本質的な課題に目を向け、具体的な戦術に落とし込む行動を強化します。次に、常に「なぜ？」と問い、表面的には見えにくい問題を洗い出し、根本原因の追及を行いながら、説得力ある提案をすることを目指します。そして、情報を客観的・論理的に分析し「本当にそれで正しいのか？」を問い続けることで、誤った判断や思考の偏りを防ぐ訓練を重ねます。 前提を再確認？ さらに、多様な顧客ニーズや市場変化に対して、過去の成功体験に固執せず、前提条件を再確認する柔軟な考え方と提案力を養うことも重要だと考えています。 何を継続すべき？ 最後に、クリティカルシンキングを磨くための日常的な反復練習において、無理なく継続できる具体的なアイディアや実践方法があれば、ぜひ教えていただきたいと思います。

意思決定はどのように？ ジレンマに直面した際の意思決定プロセスについて、具体的な手順を学びました。仮説を立て、その仮説に基づいてデータを収集し、最終的な結論につなげる基本的なプロセスが身についてきたと実感しています。特に、ある教育機関で見られた事例―忙しさから採用候補者の面接時間が確保できない一方で、面接を行わなければ生徒からの不満が蓄積し、経営に悪影響を及ぼす可能性がある―は、自分がスケジュールを詰め込みすぎている点に気づかされる貴重な経験となりました。講義の冒頭で「データ分析においては、何を目的とするかが極めて重要である」という話を聞いて、改めてその本質に立ち返る機会となりました。 人口減少策をどう見る？ 人口減少対策においては、何をもって効果とするか判断するのが難しく、一見、あらゆる施策を試すような印象を受けますが、実際にはリソースが限られているため、何を課題として捉えるかが大切です。今一度、どのような仮説を立て、どんな事業を展開し、結果をどのように検証するかという一連のプロセスについて考え直す必要があると感じています。最近、ある地域の各自治体が実施する政策の一部を説明変数として、UIJターンに影響を与える要因を分析した論文に触れる機会がありました。施策分野ごとに縦割りで考えがちな現状に対して、異なる組み合わせが流入人口に与える影響を示すデータに、非常に新たな視点を得ることができました。 データ調査の下準備は？ 自力で高度な分析を行うには限界があるものの、まずは地域内の市町村が実施している政策を類型化し、その一覧を作成するなど、データによる調査の下準備が可能だと考えています。具体的には、関係人口や交流人口を創出する施策、雇用創出に関する施策、住居に関する施策、さらに子どもや子育て支援に関する施策について整理し、評価データをまとめていく予定です。

データはどう見える？ 一次データだけでは見えてこない傾向があるため、データをさらに細かく分け、グラフなどのビジュアル資料で確認することが重要です。 切り口の意味は？ 刻み幅や意味のある切り口に基づく分け方を意識し、仮説を立てながらデータを整理することで、分け方によって異なる結論が導かれる点に注意が必要です。 全体像の正確把握は？ 分解して検討した結果、特徴的な傾向が浮かび上がったとしても、それが全体を示すものではありません。すぐに結論を出さず、自分自身を疑う姿勢を持ち、思考の制約にとらわれないよう心がけることが求められます。MECEの考え方を活用しながら、全体を部分に分ける階層分解、売上を単価と数量に分ける変数分解、そして業務プロセスごとに分けるプロセス分解の手法を上手に使い分けるとよいでしょう。 分析の焦点は？ 例えば、変数分解を用いてメンバーそれぞれの売上傾向を分析する際には、まず優れた成績の例と比較して単価や数量のどちらに課題があるかを明確にします。単価に問題がある場合は、コンタクト先を階層分解してどの層へのアプローチが不足しているのかを検討し、販売数量に問題がある場合は、プロセス分解を通じてどの業務プロセスに時間がかかっているのかや課題が潜んでいるのかを明確にすることが効果的です。 販売戦略の再考は？ また、商品販売では、階層分解を活用して販売好調な商品の傾向を把握することが重要です。購入者を細かく分けることで、より明確なターゲット層を設定し、戦略の見直しに役立てることができます。 成果と速度の両立は？ 実際の業務では、質の高い成果とともにスピードも求められます。トレーニングの積み重ねによって両立が可能だと考えていますが、実際の業務でどのように質とスピードを両立しているか、具体的な方法があればぜひお聞かせいただきたいです。

分析と課題の関係は？ 今週の学びでは、これまでの講義全体を振り返る中で、改めて以下の点の重要性に気づきました。まず、分析とは比較を通じて違いを明確にする作業であること。そして、問題解決には「What（何が問題か）」、「Where（どこに問題があるか）」、「Why（なぜ問題が起きたのか）」、「How（どう対応するか）」という4つのSTEPがあり、この順に検証することで、チーム内で適切な意思決定や対応策の精度向上につながるということです。また、仮説思考の重要性も学びました。一方で、仮説にとらわれず現状のデータから何が分かるのかを整理する必要性も感じました。 目的は本当に何？ これまでデータ分析＝分かりやすく加工する技術（プレゼンテーション資料や表計算ソフトのスキル）と捉えがちでした。しかし、本講座を通して、何よりも分析する「目的」が重要であり、見せ方や手法だけでなく本質に気づくことができました。 データから何が見える？ 現業では直接データを加工する機会は少ないものの、提示されたデータから「なぜこの課題意識を持ち、どのように分析したのか」という分析者の視点を意識して読み解くことが求められています。また、クリエイティブ業務においては、どうしても「HOW」から入りがちなチームメンバーに対し、この問題解決のSTEPを活用して共通の目線を持つことが有効に感じられます。 仮説も大切なの？ さらに、新規事業の立案時にも、従来のフレームワークに加えて仮説思考を取り入れ、「データを分け、整理し、比較する」という基本事項を怠らず進めていく重要性を実感しました。 実践はどう進める？ 実際に問題解決のSTEPを業務で取り入れ、チーム内での情報共有や課題の整理を通じて、よりシャープな打ち手（How）を見出すための一助になっていると感じています。

データ分析の工夫は？ 今週の講義では、多くの気づきがありました。まず、データ分析においては、単にデータを眺めるだけでなく、少し手を加えることが重要だということです。具体的には、販売戸数と単価の組み合わせで売上を構成する新しい項目を作成したり、数字を視覚化するためにグラフを使ったりすることです。これまでの自分には、そうした手間をかける習慣がなかったことに気づかされました。 分割方法はどうかな？ データの分割方法についても新たな視点を得ました。従来は年齢別に10歳ごとで分けていましたが、大学生に焦点を当てた18歳～22歳の分割や、4歳ごとの分割法を知り、新鮮な驚きがありました。こうした視点の転換は、日常業務にも活かせると感じました。 分解の効果は？ 博物館での演習を通じて、分解を重ねることで新たな洞察が得られることがわかりました。ただ満足するだけでなく、さらなる分解が重要だと認識しました。講師からも、迷ったらとにかく分けてみること、特徴的な結果が出なければそれは次のステップだという考え方を学び、大変共感しました。 MECEは本当に有効？ 最後に、MECE（漏れなくダブりなく）の考え方について学びました。今後、業務で悩んだ際には、この考え方を基に問題を整理していきたいです。 来店客の傾向は？ 店舗に来店するお客様を分析することで、今後の店舗運営に役立つアイデアが出てきそうです。現在、来客数が減少している問題があり、分析を通じてその原因を探ることが必要です。スタッフの協力を得ながら、効果的な施策を考えていこうと思います。 学びの実践方法は？ 今回学んだ手法は、①手を動かす、②機械的に分けない、③複数の切り口を試す、④悩むくらいなら分ける、⑤失敗は次のステップ、⑥分けることで分かる、というステップで進めていくことが重要だと実感しました。