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分析 ✕ 意思

に関する学び

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B/Sは何を示すの？ B/Sは、企業の資金調達と資金の使い道が数値として表れるもので、借入金は設備投資や運営資金として活用できるため、必ずしも悪い要素ではありません。借入金の返済額（利子を含む）を踏まえて、キャッシュ創出を意識する材料としても活用できます。また、ビジネスモデルの違いにより、流動資産や固定資産、流動負債や固定負債、そして純資産のバランスが変化することを理解することが大切です。事業活動の様子がB/Sの数値に現れるため、企業活動とB/Sの関連性を整理しながら分析する必要があります。 負債と資産の関係は？ また、1年以内に返済が必要な負債に対し、すぐに現金化できる流動資産が十分にあるか、あるいは固定資産と純資産とを比較して経営の安定性を判断することも重要です。こうしたB/Sの各項目の役割や、ビジネスモデルとの関連に気づき、それらを活用する視点は非常に価値があると感じます。さらに、具体的な活用例について詳細に考えることで理解がより深まると思います。 借入金の活用は？ さらに一歩踏み込んだ考察としては、具体的な事例を用いて借入金がどのように重要な役割を果たしたか、また、異なるビジネスモデルでB/Sの数値がどのように変動するかを検討することが挙げられます。たとえば、ある企業では、資金繰りが困難な状況において、経営者からの借入金を長期固定の社債に切り替えることで、法人および個人のキャッシュフローの圧迫を解消し、資金繰りの安定化を図ったという事例があります。このケースでは、借入金を活用した結果、B/S上で負債（流動負債と固定負債）および流動資産が増加したと考えられます。 企業の分析はどう？ 最後に、様々なビジネスモデルを探求し、B/Sの分析を通して各モデルの特徴を理解することが、今後のお客様への説明や意思決定に大いに役立つと感じています。月次面談や決算報告の際に、各企業の事業活動と連動するB/Sの状態や変化を定量的に伝えられるよう、日々の業務の中で準備や分析の練習を重ねていくことが重要です。

分析で何が分かる？ この講義では、業務の問題解決のために「分析」を徹底的に学び、質の高い意思決定スキルを向上させることがテーマでした。分析とは、比較を行うことにより現状を理解する手法であり、問題解決に取り組む際は、まず解決すべき問題を明確にし、状況の全体像を把握する必要があると感じました。 仮説はどう練る？ さらに、問題点の仮説を立て、どのようなデータを用意し、どのように加工して何を明らかにするかというストーリーを作ることが重要です。闇雲に分析を進めるのではなく、グラフを活用するなどして、周囲への説明が分かりやすくなる工夫が求められます。 どんな枠組みを活かす？ また、今回の講義では様々なフレームワークを活用する手法についても学びました。ロジックツリーを用いてMECEに問題を絞り込む方法、定量分析の視点として何を比較対象にするかやどのグラフを使用するか、さらにデータを平均値や中間値に集約して分析する方法など、具体的なアプローチが紹介されました。相関係数や度数・時系列・パレート分析といった数字に基づいた分析の手法や、3Cや4Pの軸で仮説を広げる方法にも触れ、ビジネスにおける仮説には結論の仮説と問題解決の仮説の二種類があることも学びました。 実践でどんな変化？ 私は営業支援の仕事に従事しており、データ分析を通じた得意先への課題解決提案を今後も継続していく考えです。これまで自己流の分析やストーリーの立て方では、汎用性に欠ける面やサポートのしづらさを実感していましたが、本講義で学んだフレームワークや定型の分析手法を取り入れることで、体系的に仕事を進められるようになりました。特に、若手メンバーへのサポートにも大いに役立てたいと考えています。 今後の対策は？ ただ、問題解決の4つのステップに対して、それぞれに合った分析手法やフレームワークの整理がまだ十分にできていないと感じています。今後は、皆さんと議論しながら確認する機会を持ち、より深く理解を深めていきたいと思います。

視点はどう捉える？ 一つの課題やギャップを分析するための視点を柔軟に探る発想力を身につける必要性を感じています。現状とあるべき姿のギャップを捉える際、「正常な状態」から「ありたい姿」へと変化するプロセスにもこのアプローチが有用であることに気づきました。普段は「あるべき姿」を重視しがちですが、実際には両方向の視点が大切だと実感しています。 分解方法はどう選ぶ？ ロジックツリーの分解方法には、層別分解と変数分解の二つがあることを学びました。特に、普段から層別分解は頻繁に実施しているものの、変数分解はあまり意識していなかったため、今後は意識的に取り入れていきたいと考えています。また、意思決定の際には、プレゼントの内容を決めるプロセスに似た実務への応用も模索中です。 解決プロセスはどう進む？ 問題解決のプロセスでは、まず「What」から始め、次に「Where」「Why」「How」へと論理的に展開していく流れを、無意識ながらも実践している現状があります。今後はこのプロセスを改めて意識し、より効果的に活用するための訓練を積んでいきたいです。 MECEはどう活かす？ MECEの原則については理解しているものの、実際の議論や分析で漏れや重複が生じてしまうことがあります。今後は、無意識のうちに正確に分類できるよう、何度も実践を重ねていく予定です。 計画はどう実現する？ また、中長期計画の立案において、現状から「ありたい姿」へ向かうための具体的な発想法を取り入れ、計画策定に生かしていきたいと考えています。新たな取り組みや期初の方針決定の際にもロジックツリーを意思決定の手段として活用し、実績分析の際には変数分解も取り入れて状況を正確に把握できるよう意識していきます。 課題はどう共有する？ 最後に、チーム内で現状と課題を検討する際、まずは「What」から問題を明確にし、相手から提示された資料や提言がMECEに基づいているかを確認することにも力を入れていきたいと思います。

問題解決のステップとは？ 問題解決の4つのステップの「Where」は、問題の所在の仮説を立てることであり、「Why」に繋がっていく。今回はその「Where」について学んだ。 仮説の立て方とは？ 仮説とは、ある論点に対する仮の答えもしくは、分かっていないことに関する仮の答えである。重要なポイントは、複数の仮説を立てることと、それらの仮説同士にある程度の網羅性を持たせることである。また、仮説を検証するためのデータを評価する際には、何を比較の指標とするか、意図的に何を見るかを考えることが求められる。そのため、数字を計算する手間を惜しんではならない。 検証マインドをどう育む？ 仮説を考えることで、検証マインドの向上と説得力が高まり、関連することを調べることによって意思決定の精度も高まる。結果としてステークホルダーに対する説得力が向上し、問題解決のスピードもアップできる。アンケートなどを活用して情報を総動員し、考えることが重要である。また、「3C」や「4P」などのフレームワークを活用することも効果的である。 データ分析の重要性とは？ データ収集においては、都合の良いデータだけを集めるのではなく、可能性を排除するために真剣にデータと向き合い、何と比較しての分析かを明確にする必要がある。会議資料や上長への報告を見返すと、実績や結果については真剣にデータを集めているが、データを元にした仮説設定や計算はほとんど実施されていない状況であった。結果だけを羅列するのではなく、それを根拠に仮説を立てるための計算や比較を行い、他の説を排除する仮説を設定することで、施策の根拠とし納得感を得られるようにする。 明日への準備は万全か？ 明日が月初なので出てくる数字を元に、結果に対する複数の仮説を立て、その仮説に対する根拠を数字で計算・調査した上で問題解決の手段を考える。アンケートやヒアリングを日々実施しているが、分析に役立つアンケートとなっているか見直しも必要だ。

リソース配分は正しい？ 限られたリソースをどのように効果的に活用するかを考えることの重要性を学びました。すべての顧客に均等にリソースを割くのは非効率であるため、時間当たりの利益貢献度を基に優先順位をつける必要があります。このアプローチにより、成果が期待できない部分のリソースを大胆に削り、重要な顧客に集中することで、組織全体のパフォーマンスを向上させる戦略が明らかになりました。 ROIで判断する？ また、ROI（投資対効果）という視点を活かして意思決定を行うことが効果的だと気づきました。各顧客の売上や利益率、時間当たりの利益貢献度を分析し、ROIが高い顧客にリソースを集中させることが望ましいです。さらに、顧客特性に応じて最適なアプローチを取ることで、ROIをさらに向上させることも可能です。たとえば、長期関係のある顧客には信頼を高めるサポートを、新規顧客には競合と差別化する対応が求められます。 業務見直しは必要？ 日常業務においても、昔からの慣習に流されずに、その業務が本当に必要なのかを常に問い直すことが大切です。FAXや印鑑など、過去の流れで続けている作業が本当に不可欠か見直す必要があります。また、不要な業務は思い切って削減し、削減で生まれた余裕を付加価値の高い業務に振り分けます。 自動化は進んでる？ 自動化についても常に考慮し、人手で行う業務をRPAや自動化ツールで代替できるかを検討します。その結果、実施可能な自動化プロジェクトをリスト化し、効果的な実行を目指します。 業務目的は何？ さらに、業務の目的を定期的に問い直すことも重要です。「この業務は何のためにあるのか？」を見据え、目的に合致していない業務がないか確認し続けることが、より効率的な働き方につながると考えます。効率化の意識をチーム全体で共有し、改善案や気づきを他のメンバーと積極的に共有することで、全体としての効率化を支える体制を築いていきます。

数値分析の極意は？ 数値分析では、プロセスごとに「率」にして検討することが有効です。A/Bテストは、同期間にランダムにユーザーを振り分け、その結果を比較する方法で、比較ポイントを絞ることが大切です。AIDAやAMTUL、AISASなど、プロセス設定に利用できるフレームワークは多様に存在します。また、ダブルファネルという概念もあります。これは、購買までのファネルと、購買後に他社に影響を与えるファネルが存在し、1人の顧客がその後の影響力で10にも100にもなる現代的な考え方です。 広告制約の壁は何？ 私の業界では広告制約があり、顧客の声が届きにくいという問題があります。そのため、詳細な購買プロセスが追いにくく、単純なファネル分析は難しそうですが、未病分野の自費購入をターゲットとした市場には活用できる可能性があると考えています。営業部のプロセスにファネル分析を使用すれば、製品を少しでもよいと思ってもらえた後、どこがボトルネックになって採用決定に至らないのかを見極めることが可能です。AMTULが購買意思決定までのプロセスに最も近いと感じ、これを用いて考えています。採用までに多くのステークホルダーが関与し時間がかかるため、AIDAのような単純な興味や欲求だけでは購買に結びつかず、AMTULのように試用のプロセスが必須となるからです。 効果数値はどう変わる？ プロセスとウォーターフォールチャートを掛け合わせた活用も試みています。プロセス段階に分けてグラフ化するのは初めてですが、採用後にカテゴリ別の売上内訳を見る際に使用します。ただし、プロセスが独自になりがちなため、段階設定には注意が必要です。さらに、ダブルファネルの考え方を応用し、購入施設からのエリア波及効果を数値で測る挑戦をしています。具体的には、1施設で売上が上がると、同医療圏内の売上や件数がどの程度上がるか、大施設の採用が小施設へどれほど影響を与えたかの数値化に取り組んでいます。

分析に必要な問いは？ データ分析の本質は、単に数字を扱う技術だけでなく、適切な問いを立て、ストーリーを構築する力にあると改めて認識しました。特に「What-Where-Why-How」のフレームワークは、やみくもな分析を避け、目的に沿った思考を進めるための強力なツールであると感じました。また、平均値だけでなく、分布やばらつき、最頻値を確認する重要性や、積み上げ棒グラフやヒートマップといった視覚化の工夫により、データの解釈が一層深まることも印象的でした。 仲間から何を学ぶ？ さらに、仲間と学び合う中で、異なる視点に触れることで自分の思考の幅が広がることを体感しました。その結果、クリティカルシンキング、プレゼンテーション、マネジメントといった周辺スキルの必要性も再認識することができました。今後は、学んだ内容を単なる知識として終わらせず、実務に生かし、共有し、継続して取り組むことが課題であり、楽しみでもあります。 組織活用のヒントは？ 学びを個人だけに留めず、組織全体で活用するために、顧客体験向上では利用者属性や満足度のデータを基に、ターゲット毎にプランやサービスを改善していく考えです。具体的には、ある層に合わせた柔軟な契約プランや、別の層に対してサポート体制を強化するなど、感覚だけでなく根拠あるデータに基づいた意思決定を行い、施策のインパクトを最大化していきます。 研修で課題解決は？ また、人材育成と組織への浸透を図るために、「What-Where-Why-How」やクリティカルシンキングといったフレームワークを研修に取り入れ、課題解決力の強化を目指します。分析結果をチーム内で共有し、「なぜ？」と考える習慣を根付かせることで、データがストーリーとして伝わり、現場が納得して能動的に取り組む環境作りを推進します。さらに、部署内での継続的な共有やディスカッションの場を設けることで、視点を広げる取り組みを続けていきます。

戦略思考、再確認は？ 戦略思考の本質を改めて学び直し、意識すべきポイントを整理しました。基本的な内容ですが、今の私にとってはこれが出発点であり、この思考を基に物事を検討することで学びを活かせると感じました。 戦略の基本は？ まず、戦略の基本定義として、目的を明確に定めることが重要です。そして、目的達成のための最短経路を設計し、利用可能なリソースを把握することが求められます。 目的から逆算は？ 次に、戦略的アプローチの重要性を認識する必要があります。何となく始めるのではなく、目的から逆算して行動を設計し、効率的なルートを事前に検討します。 実践の鍵は何？ 実践のポイントとしては、目的を明確化することが必要です。何を、いつまでに、なぜ達成したいのかを明確にします。また、リソースの把握では利用可能な人材や時間、予算を考慮し、最適なルートを設計します。複数の選択肢を検討し、コストパフォーマンスを評価し、リスク要因を分析します。 戦略、日常に使える？ この戦略思考はビジネスシーンのみならず、プライベートな目標設定や日常的な意思決定にも適用されます。その結果、無駄な労力の削減や意思決定の質の向上、目標達成の確実性の向上が期待できます。 目標、どう導く？ どんな小さなことでも、長期的な大きな仕事でも、今回学んだ戦略思考を基に仕事を進めます。目的の設定をまず行い、安易に結論を出さずに問いを立て続け、視点を変えて精度の高い目的を導くようにします。また、リソースには限りがあることを意識し、時間を区切って効率的に進めることを心がけます。 実践の効果は？ まずは実践です。学んだことを小さなことでも仕事にアウトプットし、学習ノートを作成していつでも読み返せるようにしました。これを基に日々の業務に取り掛かる前に確認することで、戦略思考の精度を高め続けます。

どのフレームワークが響く？ さまざまなフレームワークを学び、サンライズ社の事例を通して分析手法の重要性を実感しました。3人の主任が示した意見から、企業内部の視点だけでは戦略が偏る可能性があることを理解し、3C分析とSWOT分析が市場や競合、自社の現状を客観的に捉えるために有効であると感じました。 価値はどこで生まれる？ また、バリューチェーン分析を通じて、自社がどの部分で価値を生み出しているかを明確にすることが、効率的な改善や新たな価値創造につながる点も印象に残りました。これらの分析手法は、複雑な問題を整理し戦略の方向性を決定する上で非常に役立つと実感しており、今後のビジネスシーンで積極的に活用していきたいです。 外食業態の示唆は？ 今回の学びは、私が運営する外食業態にも多くの示唆を与えています。まず、3C分析は顧客のニーズ変化、競合の動向、自社の強みと弱みを把握するために欠かせません。顧客分析では、個食や中食の需要増加、SNS映えを重視する層の登場を踏まえ、競合分析では近隣の店舗や他業態の動向にも目を向ける必要があります。 自社の見直しは？ 自社分析においては、料理の質、サービス、店舗の雰囲気、価格設定などを客観的に評価し、強みを伸ばし弱みを改善する戦略が求められます。加えて、SWOT分析やクロスSWOT分析を活用することで、自社の強み、弱み、機会、脅威を整理し、積極攻勢、差別化、集中、多角化といった戦略的方向性を明確にできると考えています。 成長戦略はどう？ このような分析フレームワークを用いることで、変化の激しい外食業界でもデータに基づいた客観的な意思決定が可能となり、持続的な成長を実現する戦略を立てることができると確信しています。今回の学びを活用しながら、自分自身やチームの能力を高め、変化に適応できる組織作りに努めていきたいと思います。

財務構造はどう？ 総合演習では、ZoomやNetflixの損益計算書、さらにはANAとZOZOの貸借対照表を比較することで、事業内容によりどの部分に負荷がかかり、どのような財務構造を持つのかが大きく異なることを実感しました。 費用割り当ては何が違う？ ZoomとNetflixの比較では、各社のビジネスモデルの違いが費用の配分に明確な差として現れており、それぞれの事業活動をイメージしながら、どの項目にどれだけのコストがかかっているのかを俯瞰的に捉えることができ、非常に興味深かったです。 資産構成はどうなってる？ また、ANAとZOZOの貸借対照表を見比べると、固定資産が全体の60％（うち有形固定資産が70％）を占める重資産型の構造と、固定資産が20％に留まり流動資産が高い軽資産型の特徴が対照的に表れていました。これにより、どのようにお金を使っているのかが明確になり、数字から企業の仕組みを読み解く面白さを改めて感じました。 月次の動向はどう？ さらに、総合演習の設問9でも触れた通り、所属する企業では会計ソフトを利用して、月次ベースで損益計算書と貸借対照表を確認する取り組みを行っています。年単位の大まかな動きではなく、月ごとの変化を捉えることで経営状況をより具体的に把握し、ミクロな視点から状況を把握しようとしています。 損益計算の見取り方は？ 損益計算書においては、売上、売上総利益、営業利益、経常利益、税引前当期純利益、そして当期純利益といった指標を整理し、費用の使われ方や利益構造を視覚的に理解できるよう工夫する予定です。 資金分析はどうなる？ 同様に貸借対照表も、流動資産、固定資産、流動負債、固定負債、純資産に分類し、「どのようにお金を調達したのか」と「どのように使ったのか」という両面から企業の資金繰りを分析し、今後の意思決定に役立てていこうと考えています。

原因をどのように探る？ 原因を探究することについて学びました。問題の原因を明らかにするためには、その問題に至るまでのプロセスを分解して考えるアプローチがあります。複数の解決策を用意し、それらを判断基準の重要度に基づいて根拠をもって絞り込むことが重要です。 データ分析の精度を高める方法は？ 具体的なステップを踏んでデータを分析し、問題解決の精度を高める方法や、仮説を試しながらデータを収集し、より良い解決策に繋げる方法を学びました。これら両方のアプローチを組み合わせることで、データ分析の精度を一層高めることができます。例えば、「自分の残業時間」について考えてみると良い練習になります。 A/Bテストはどのように進める？ 【A/Bテストについて】 A/Bテストとは、二つの施策を試し、比較するテストです。目標の設定から始まり、改善ポイントの仮説設計、実行までのステップを踏みます。優位なデータ数が集まるまで行い、その期間内で検証を行うことが重要です。目的と仮説を明確にし、シンプルで低コストかつ少ないリスクで運用できるようにすることが求められます。 残業問題をどのように解決する？ 試しに「自身の残業時間」の多さについて考えてみました。棚卸できる業務をその場しのぎで抱えていたり、時間割やスケジュールの把握が疎かになっていたりと、整理すべき項目はいくつか見つかりました。複数の解決策を導くためには、まだ整理しなければならない複合的な原因が残っていますが、「有耶無耶」な部分を明確にすることで解決策が見えてきました。 今後の課題解決のステップは？ 今後は、メンバー個別の面談や少人数のミーティングを通じて、現在の課題を一緒に洗い出し、原因を突き止めてみることを実践したいと考えています。そして、仮説を立て、複数の解決案をもって組織としての意思決定や問題解決に繋げていきます。

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。