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分析 ✕ 整理

に関する学び

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数字加工はどう進む？ 3週目では、仮説を立てるために数字をどのように加工するかを学びました。数字から意味を見出すには、まずデータを加工し、次にグラフなどでビジュアル化するという手順が重要です。具体的には、データの代表値を用いた加工や、ばらつきを感じた際には標準偏差を活用するなど、データの特性に応じた方法を選択します。これにより、グラフ化された情報から傾向をより把握しやすくなります。 手法の応用は？ また、データ加工の手法が多様であることを理解した上で、毎月集計している売上や顧客層の分析にどの方法が適用できるのかを検討する意欲が湧きました。顧客層に特にばらつきが見られなくても、着目する観点によっては標準偏差を使った加工が有用である可能性があります。そのため、まずは代表値を用いてデータを整理し、グラフにしてみることが考えられます。 売上分析の疑問は？ さらに、毎週抽出している売上データに目を向け、加工を通じて仮説を立てる試みも進めたいと思います。売上が高い日と低い日があるという傾向に注目し、どの代表値を活用するのが最適かを検討しながら、より具体的な仮説を構築したいと考えています。

仮説の全体像は？ 仮説とは、ある論点に対して仮の答えを示すものであり、全体像を把握しながら考察を進めるための土台となります。ここでは、結論の仮説と問題解決の仮説という２つの視点があり、それぞれの性格や時系列に応じて中身が変わる点が特徴です。複数の仮説を立てることで、論点全体を網羅的に捉え、さまざまな角度から検討することが可能となります。 問題の原因は？ 問題解決の仮説は、具体的な問題の解決を推進するための仮説です。まず、現状を整理し、解決すべき問題が何か（What）を明確にします。次に、その問題の所在（Where）がどこにあるのかを特定し、さらに原因追及（Why）によりなぜその問題が発生しているのかを分析します。最後に対策としてどのように対応すべきか（How）を検討することで、実効性のある解決策を提示できるようになります。 論点整理はどうする？ 日常の業務においては、まず現状を正しく把握し、解決すべき論点を洗い出す必要があります。洗い出した各論点に対し、上記のWhat、Where、Why、Howの順に論理的に仮説を整理すると、より具体的で実践的な解決策を構築しやすくなります。

なぜ売れる理由は？ 実際にある企業を例にとり、その商品の売れる理由を実践的に分析する機会がありました。この分析から、自社の強みについて改めて考えるきっかけとなりました。 どう顧客を捉える？ また、顧客ニーズを深く理解するために、カスタマージャーニーやペインポイントに着目する手法を学べた点も大変有益でした。自社サービスにおける改善のヒントを得ることができたと感じています。 どこに改善の鍵は？ 現在、サービスの課題解決に向け、アンケートやインタビューを実施する予定です。顧客のカスタマージャーニーを整理し、どこに改善ポイントがあるのかを明確にすることで、新たな解決策の発見に結びつけたいと考えています。 何が成功の秘訣？ 具体的には、以下の取り組みを進める予定です。まず、アンケートやインタビューを通じて顧客ニーズを深掘りし、次にカスタマージャーニーを整理します。さらに、競合他社がどのように顧客と関わり、サービスの提供や改善に取り組んでいるかを調査し、その他、様々なサービスが売れている理由について、現地での観察や実際の体験を通して考察していくつもりです。

平均値の使い方は？ 普段は代表値や単純平均を活用して概ねの状況把握に努めています。加重平均や中央値も業務の中で用いられている印象ですが、幾何平均や標準偏差に関しては、知識としてはあるものの実践する場面が少なく、具体的な事例を通じて使いこなす機会が今後の課題だと感じています。 ばらつきの見える化は？ 特にばらつきに関しては、標準偏差の数値だけでは理解しにくいため、ビジュアル化して整理することが重要だと思います。ビジュアルで示すことで、各切り口からトレンドを読み取りやすくなり、自身だけでなく他者にも理解してもらいやすくなると感じます。 幾何平均はどう活かす？ また、幾何平均については、実践での理解を深める努力が必要だと感じます。理解が進めば、標準偏差と組み合わせて顧客分析などの業務において有効な手段になると考えています。 分析に挑戦するには？ まずは、苦手意識のある分析手法や未経験の手法に挑戦し、自分自身で試してみることが理解への早道だと思います。職業柄、大規模なデータに触れることもあるため、今回学んだ知識を実務にうまく活かしていきたいと考えています。

平均の意味は？ 複数の平均（単純、加重、幾何）をビジュアルで理解できたのは大変参考になりました。計算自体は表計算ソフトを使用すれば難しくないものの、イメージをしっかりと思い出し、目的に合わせて正しく使用することが大切だと感じます。また、今まで漠然としか捉えていなかった標準偏差も、今後、平均とデータのばらつき具合を説明する際に大いに活用できると考えています。 分析方法はどう？ 膨大な顧客情報や生産実績の分析においては、単純平均や幾何平均を用いた有用な分析方法があると実感しました。売れ行き製品の傾向をグラフで表現する際、散布図の利用も面白い発見です。これまで棒グラフによる比較が中心でしたが、何をアピールしたいのかを一歩深く考え、見せ方を工夫する必要性を感じさせられました。 データ活用はどう？ 所属する営業グループ内でも、データ集計方法や見せ方に関して工夫が求められています。これまで、従来のやり方を盲目的に踏襲するか、各自の感覚に頼る方法に偏っていたため、私がリーダーとして理論に基づいたデータ抽出とグラフ選択を整理し、より効果的な活用方法を提示していきたいと思います。

フレームワークはどう役立つ？ 従来、3Cや4Pといったフレームワークは、見せ方や伝え方の整理学として活用されることが多かったです。しかし今週の学習では、仮説設定においてもフレームワークを用いることで、一度幅広く発散しやすいことが分かりました。 どのシーンで学ぶ？ この学習を通して、以下のような具体的なシーンで仮説検証の重要性を感じました。 要因分析は何が必要？ まず、セールスにおいては失注やペンディングとなった際の要因を分析すること、次に採用活動で辞退が発生した場合、原因を明確にしKGI/KPIを計測しながら軌道修正を行うこと、そして配下メンバーの育成やモチベーション管理について考えることです。 検証の視点は変わる？ 既に一部の分野では仮説検証や打ち手の実行に取り組んでいるものの、改めて「0ベースで課題に対する要因を検討する」という姿勢を強化したいと思います。従来は、成功体験や失敗の再発防止といったステレオタイプ的な視点で要因を捉える傾向がありましたが、今後はフレームワークを活用して、より多角的かつ広い視野で検証に取り組む意識を持ちたいと考えています。

イシュー設定は必要？ イシューを設定することの重要性を改めて学びました。これまで、直感に頼って課題を選んでしまったり、考えているうちに課題がずれてしまうことが多かったのですが、今回の演習で、課題がぶれてしまうと正しい回答にたどり着けないことを実感しました。そのため、最初に定めたイシューを言語化して書き留め、ぶれずに考えを進めることの大切さを感じています。 企画前の現状把握は？ 新たな施策を企画する際は、まず現状を正しく分析し、イシューを明確に特定することが必要だと認識しました。現状分析の段階でイシューを曖昧なままアイデアを練るのではなく、しっかりと明文化することを徹底していきたいと思います。また、会議などで話が脱線する場面においても、最初に共通の認識を持ってから対話を始めることで、議論がうまく進むと感じました。 実践の基本は？ これまでの経験を踏まえ、今後は以下の2点を実践していきます。まず、物事を考える際には最初にイシューを設定し、それに沿ってぶれずに思考を進めること。次に、情報収集の段階と課題を特定する段階を分けて考え、整理しながら進めることを徹底します。

フレームワーク活用の効果は？ 3C、SWOT、PESTのフレームワークを活用することで、戦略の検討を網羅的に進められることが分かりました。これらの分析結果を基に、自社のリソース状況や競合の動向を考慮し、優先順位をつける重要性を認識しました。この優先順位付けは会社ごとの特性や経営陣の考えが反映されやすく、企業の特徴を示す部分でもあるため、今後の企業分析において注目していきたいと感じました。 営業戦略には何を意識する？ 私はインドネシアで営業責任者を務めており、営業戦略を立案する機会が多いです。その際、上記のフレームワークを活用して事業環境や経営戦略を整理し、説得力のある営業戦略を立案したいと考えています。また、顧客ごとのアカウントプラン作成時にも3Cを意識し、戦略的に営業を進めていくつもりです。 会議に向けた準備とは？ 来月末の戦略会議に向けて、3C、SWOT、PESTを利用した環境分析を自分なりに行い、それを資料にまとめたいと思います。さらに、営業メンバーとのミーティングでは、3Cを意識して顧客開拓の方向性を示す会話を心掛けていきたいと思います。

データの見える化で何が得られる？ 常にデータを見える化することで、問題解決のアイディアが生まれやすくなると感じました。例えば、業績の課題に対して財務諸表を見て問題点を見つけたり、ロジックツリーを書いて選択肢を並べてみることは効果的だと思います。 損益以外の問題も解ける？ 私は業績管理の部署にいますが、損益に問題があればその問題点の把握の仕方はある程度定型化されてできるのではないかと思っています。しかし、損益以外の業務における問題の把握や発見は難しく、挑戦してみたいと考えています。 まず、あるべき姿の候補をいくつか出し、それに対してギャップがある部分を洗い出します。そして、その要因となるものをロジックツリーにして書き出します。 ギャップをどう埋める？ あるべき姿の列挙として、他の事業やプロジェクトから現在の部署に足りていない問題を見つけてみます。次に、ロジックツリーを使って現状とのギャップを可視化し、見えていない部分を明確にします。最後に、定量化を行い、どの項目についてギャップが大きいのか、どの項目に取り組むとあるべき姿に達成しやすいのかを整理します。

数字の裏に隠れた答えは？ 数字の羅列にしか見えないデータでも、多角的に分解し整理することで新たな情報が得られることに気づきました。具体的には、WhenやWho、Howといったカテゴリごとにデータを洗い出し、グラフを用いて数字の変動を追ったり、最大・最小の数値や割合を比較することで、多くの学びがありました。私は特にグラフ化や関数に対して苦手意識を持っていたため、これらを克服してデータ分析の手法を身につけたいと強く感じました。 具体例で何が見える？ これらの手法は、主に以下のような場面で役立つと考えています。例えば、産休・育休のデータでは、自部署だけでなく全社や日本社会全体の傾向も分析でき、マネージャー育成では、試験結果を単なる合格・不合格の線引きではなく、点数ごとの分布に注目して分析が可能です。 どう伝えれば安心する？ また、上司に資料を提出する際には、以下の行動を心がけていきたいと思います。まずアウトプットのイメージを具体化し、それに必要な情報を集めます。そして、仮説を立ててそれを検証できる視点で分析し、提案先の社員目線にあったアウトプットを整えます。

フレームワークの効果的な活用法とは？ 今回の学びの中で、フレームワークのツールとしてロジックツリーとMECEが紹介されました。ロジックツリーは課題を細分化し、発見しやすくするための手法であり、MECEは問題をもれなく、ダブりなく整理するために必要な概念です。それぞれは様々な場面での分析に利用されますが、今回の復習を通じて今後の活用に向けた理解を深める機会となりました。 営業予測の新アプローチを試すには？ 営業予測を行う際には、これまで直感に頼った予測を立ててしまいがちでしたが、今後は課題を分類し、分析した上で予測を立てることを心掛けたいと考えています。この新しいアプローチにより、異なる視点での分析が可能となり、より精度の高い営業予測が期待されます。 MECEを使った分析で得られるものは？ これまでは同じ視点でデータを取り出して分析を行っていましたが、今後は課題を洗い直し、顧客の職種や規模、場所など、さまざまな角度からMECEを意識した分析を進めていきます。これにより、売り上げを伸ばすための施策のヒントを得られ、より具体的な情報収集と活用が期待されます。

B/Sの表現はどう違う？ B/S上で、業種ごとに異なる事業モデルがどのように表現されるかが非常に興味深かったです。たとえば、資産面から固定費が大きくなる事業とそうでない事業があり、経営コンセプトによって必要な資産の状態が変わるため、それに合わせた負債の設定も変わることが理解できました。 B/Sの特徴はどう見る？ また、B/Sに関しては以下の点に注目して学びを深めたいと考えました。まず、業種ごとにB/Sの特徴がどのように異なるのか、大きな傾向を感じ取ること。次に、同一業種内でも企業ごとの資産、負債、純資産の構成の違いに焦点を当てること。そして、35年ほどの長期にわたるB/Sの変化の流れを把握することです。短期間、たとえば3年程度では変化が見えにくいという仮説も立てています。 財務数値はどう分析？ これらは、財務関係の書籍で顕著な事例が紹介されているため、その内容を確認することで業種ごと、企業ごとの違いを概略的に理解していきたいと考えています。ある程度理解を深めたうえで、実際の財務数値を整理し比較することで、より確実な分析に繋げていきたいです。