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分析 ✕ 違い

に関する学び

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データ全体像は？ データ比較や数値化、数字に集約して捉える方法、さらには視覚的および数式を通じて関連性を把握する手法について学び、大変参考になりました。これにより、データの全体像を把握しやすくなると感じています。 平均の違いは？ 目的に応じて、単純平均だけでなく、加重平均、幾何平均、そしてはずれ値に対応する中央値など、さまざまな平均値の使い分けが有用であると再認識しました。数字を分析する際、データの中心値と散らばりを考えるアプローチは非常に重要です。 標準偏差はどう？ 特に、これまであまり意識してこなかったデータのばらつき、すなわち標準偏差の理解については、自己学習が必要だと思いました。今回の学習を通して、データ分析においてばらつきの考慮が結果に与える影響の大きさに気付きました。 実践はどう進む？ 今後は、学んだ知識を生かし、エクセルを活用してグラフ化するなど、実践的なアプローチに取り組んでいきます。また、どのデータを分析するかはまだ模索中ですが、さまざまな場面で応用できるよう、引き続き自己研鑽を積んでいく予定です。 難解概念の壁は？ 一方で、「平方根」、「標準偏差」、および「正規分布と2SD」といった概念は難解に感じたため、これらの理解を深めるためにさらなる学習が必要だと感じました。また、過去に業務で使った経験がある「幾何平均」についても、当時はあまり考えずに対応していたため、Raw dataを見直しながら基礎から再確認していきたいと考えています。

利益と費用の違いは？ カフェのケーススタディを通して、費用がP/Lのどの科目に該当するかや、売上総利益、営業利益、経常利益、税前当期純利益、当期純利益といった５つの利益の違いが明確になりました。 事業準備はどう進む？ 事業を始める際は、まずどのようなコンセプトで展開するか、ターゲットとなる顧客を明確にすることが大切です。その上で、どんな準備を行い、どの程度の費用をかけるかというストーリーをしっかり作り込むことが、利益を生み出し事業継続に寄与するという視点を得ました。 価値本質はどう捉える？ また、事業の価値の本質を見失わず、同業他社との比較を通じて自分の事業を客観的に把握することの重要性も感じました。これにより、コスト削減などの具体的な改善策を検討する必要性が理解できました。 施設比較はどんな結果？ 今後のアプローチとしては、まず複数の施設がある場合、各施設のP/Lを並べて比較し、施設ごとの特徴を把握する方法を取ります。全体的な課題と各施設ごとの課題を抽出し、それぞれに対応するコスト削減案を策定することで、利益改善を目指していきたいと考えています。 どの課題に注目？ 具体的には、先月の月次P/Lを確認し、赤字部門の課題を洗い出して対応策を講じるとともに、前年度同月との比較を行い、黒字部門でも利益が低下している理由を分析して改善策を考えました。これらの検討結果を基に、収支改善に向けた次月の行動計画を作成し、メンバーと共有の上、実際に動いていく所存です。

問題解決のアプローチは？ 問題に対応する際には、まず何を明らかにしたいのかをしっかりと理解することが重要です。結論のイメージを持ちながら取り組むことで、ストーリーが明確になります。 データ分析の重要な視点とは？ データを分析する際には、実数と比率の両方を確認しましょう。これは、母数の違いによって見え方が大きく変わるためです。また、効果的なグラフを用いることで、分析結果を直感的に理解しやすくすることができます。事象に応じて最適なグラフの表現方法を選びましょう。 考えを整理するコツは？ 課題に取り掛かる際には、問題点を整理しましょう。考えたことや思い浮かんだことをメモし、それをグループ化して整理します。必要に応じて一旦立ち止まり、考えを再度整理することも大切です。優先順位を決め、効率的に進めていきましょう。 Copilotを活用する方法とは？ また、Copilotと相談しながら思考を整理するのも有効です。特に難しい問題に直面した際には、飛躍した考えやアイデアを得る手助けになります。 クリティカルシンキングをどう磨く？ 比較資料についても、実践を重ねながらベストな可視化方法を見つけていくことが求められます。クリティカルシンキングを意識し、しっかりと身につけることが成功への鍵となります。 AIを使って新しい視点を得るには？ AIを活用することも一つの手段です。AIで壁打ちをすることで新しい視点を得たり、考えの整理が進んだりするでしょう。

顧客の声はどう活用する？ 顧客が自社商品をどう見ているのか、そして自社のアピールが過剰になっていないか、立ち止まって考えることが重要だと学びました。そのためには、アンケートなどを通じて顧客の声を集め、適切なPRやネーミングを確立することが必要です。特にある食品会社が製品のネーミングをリブランディングしたケースは、顧客の意見をうまく反映した好例です。 競合に惑わされない方法は？ しかし、初めは顧客に目を向けていても、ついつい競合他社を意識したPRになりがちです。このような罠に陥らないためにも、自社商品の特性を理解し、顧客や取引先が自社製品をどのように捉えているかを確認することが大切です。もし、自社が伝えたい魅力と顧客の認識にズレがある場合は、それを真摯に受け止め、分析することが求められます。他の成功事例に学び、顧客の声を迅速に反映するよう、関係各所と連携していくことが重要です。 マーケティング思考を鍛えるには？ このような取り組みを行うために、まずは自身のマーケティング的視点と思考力を鍛えることが求められます。例えば、ネットショッピングやスーパーでの買い物の際に、売れていない商品の印象とキャッチコピーの違いを考えることがトレーニングになるでしょう。 顧客の印象をどう改善する？ その上で、自社商品のアンケート結果から顧客のネガティブな印象を拾い上げ、その差を埋めていく努力を行います。このようにして、顧客から見て魅力的な製品にしていくことが目標です。

講座学びはどう活かす？ 今までの講座で学んできたことが、今回の講座の軸になると感じました。他の講座では、切り口の考え方、データの読み解き方、そして言葉や資料での伝え方を学んできました。しかし、これらを組み合わせるだけでは、でき上がった答えが素晴らしいものであっても、間違いになりかねないと思いました。重要なのは、現在の状況を踏まえたうえで、どのような答えを出したいかを「具体的な問い」の形で先に設定することです。これにより、無関係な議論を避け、方向性の合った議論や分析を行うことができます。 問いの質を高めるには？ この考え方は、新商品やリニューアルの方向性について議論する際に非常に役立ちます。以前は「●●はどうか」という程度の問いしか出せませんでしたが、今後はより本質的で具体的な問いに落とし込めるようにしたいと考えています。「この状況において考えるべきこと」を常に意識し、それを自分で考え、周りにも示していけるようになりたいです。 実践ステップはどうする？ 業務に対しては、次の順序で実施していきます。まず、議論を始める前に「問い」を考えます。次に、皆で「問い」を出し合い、どこに狙いを定めて議論をするかを決めます。そして、解決したいこと、現在の状況、「問い」が繋がっているか、ズレていないかを確認します。「問い」に合った議論を行い、答えを導き出します。その後、「問いに合っているか」「解決策になっているか」を確認してから実行に移す、という流れを意識していきたいです。

利益の種類は何？ 利益には大きく分けて、営業利益、経常利益、当期純利益の３種類があり、売上総利益も押さえておくとよいという点は基本中の基本です。 P/Lの全体像は？ P/L（損益計算書）を読むときは、大きな数字―売上高、営業利益、経常利益、当期純利益―を軸にして、全体の概況を掴むことがポイントです。また、分析は比較や対比を行うことで、傾向の変化や相違点を見つけ出す方法が有効です。 異なるP/Lの違いは？ さらに、異なるP/Lを比較することで、その構造の違いを確認できます。例えば、業種によっては収益向上の度合いが大きく異なり、業界ごとの特徴が浮き彫りになることもあります。 事業計画の評価は？ 事業計画においては、企業コンセプトに沿った施策が展開されているか、投入費用が適正かを総合的に判断する必要があります。効果を上げるためには、アウトプットを増やすか費用を削減するどちらかを選ぶかといった視点も大切です。同業他社のP/Lと比較・対比することで、傾向の相違点を見つけ、新たなアイデアや施策を模索する取り組みも求められます。 皆様の意見は？ なお、今回の設問２「原価比率の高い理由」では、個人的な思い込みから適正とは言えない回答をしてしまいました。そこで、皆様はどのように回答されたのか、また、直接利益に結びつかない仕事の性質上、この講習内容をどのように自身の業務に定着させていこうと考えているのか、ぜひ意見交換できればと思います。

利益の意味を探る？ 利益という観点から考察する際に、5つの側面それぞれが持つ意味や違いについて理解を深めることができました。単に売上や費用といった数値を追うのではなく、顧客にどのような価値を提供しているかを分析する重要性を改めて実感しました。 数字で見える特徴？ また、利益を軸としてその根底にある数字から事業の特徴を捉える方法は、非常に興味深いものでした。各数値の妥当性を検証するために、同業他社との比較を通じた客観的な視点が大切であると感じました。自社での状況と照らし合わせながら、数値の背後にある意味を具体的に想像することが、経営判断において重要なプロセスだと学びました。 環境要因で差が出る？ さらに、顧客から実際にお金を支払ってもらえる基盤として、立地などの環境要因が果たす役割にも気付かされました。例えば、ある業態においては、単に基本的な品質や高級感を提供するだけでなく、特定の差別化要因を取り入れることで、付加価値を高めることが利益向上に繋がることが印象に残りました。 価格設定はどうすべき？ また、売価設定の難しさについても考えさせられました。利益管理の観点から、どのような価格設定が適切なのか、その根拠となる数値をどのように仮定し、検証するのかが経営の一大課題であると感じました。さらに、業績連動型の制度を取り入れている企業において、どの指標を業績評価に用いるのか、そしてその理由を明確にすることで、組織全体の意識改革にもつながると考えています。

少ないデータを分解する方法は？ 少ないデータを最初に見たとき、「わかることが少ない」という印象を持ちました。しかし、データを分解して考えることで、新たに見えてくる情報があることを実感しました。求める情報に対して、適切な分解方法を考えることができるようになったと感じています。 新しい気付きが得られない時の対処法は？ また、分解しても新しい気付きが得られない場合でも、それは失敗ではなく、新たな学びであるという考え方に勇気をもらいました。この経験を経て、MECEを意識してデータ全体をさまざまな視点から分析し、手を動かして新しい情報を得ることを心掛けています。 具体的には、顧客データを分析し、仮定していたペルソナとのギャップを発見したり、イベントの参加アンケート結果を基に告知と実際の内容の違いを分析したりしています。また、施策の結果を数字だけでなく、さらに深く分解し新たな情報を提示しつつ判断しています。データを他のチームに依頼する際には、目的や期間を明確に伝え、無駄なデータのやり取りを減らすことを意識しています。 どんなデータが必要か整理するには？ 「どんなデータがあれば知りたい情報が得られるのか？」をまず整理し、実際に手を動かしてデータを分解しグラフ化することで、多くの新たな発見が得られます。アンケートを行う際には、逆算して負担を軽減する項目や回答方法を検討し、Excelなどの利便性の高いツールを活用して効率的にデータを見られる環境を整えています。

検証方法の違いは？ 過去の学習では、「データをつくって検証するアプローチ」（実験科学的）と「データを取得して検証するアプローチ」（社会科学的）の二種類に整理していました。しかし、デジタル領域の発展により、社会科学的なアプローチにも実験科学的手法が導入可能となり、ABテストが実施できるようになりました。いずれの方法も最終的な目的は「最善の行動をとること」であり、状況に応じて観測による検証と実験による検証の有効なステージを意識することが重要です。 現場での検証は？ 現状の業務では、実験による仮説検証が難しいケースが多いですが、人事分野ではトライアルとして人事制度の導入が行われることがあります。また、業務改善ツールの試験導入時に導入群と非導入群に分けることで、ABテストのような検証手法が活用される可能性もあります。一方、ある情報発信においては、2通りの作成が現実的な工数を超えることから、デジタル技術を活用する方法が望ましいと考えられます。 原因検証はどう？ 原因探索において重要なのは、単にABテストを行うことではなく、原因仮説を体系的に（MECE）導出し、それぞれを迅速に検証するプロセスです。たとえば、特性要因図や5 Why分析を用いて複数の原因仮説を立て、適切な方法でスピーディーに検証していくことが求められます。特に人事分野では、複数の要因が絡むため、一つの真因に固執せず、各要因の寄与を考慮しながら柔軟に仮説検証を進めることが大切です。

比較ってどう進める？ データ分析の根本は比較にあります。分析を行う際には、目的に応じた条件を揃えた比較対象を設定することが大切です。目的が明確であれば、適切な比較対象の選定が可能となり、分析の精度も向上します。 直感の表現は？ また、直感的な感覚を自分の言葉で言語化することも重要です。「なんとなく」という漠然とした感覚を具体的に説明できるようにすることで、分析結果に説得力が生まれます。 定性定量はどう？ 定量・定性の両面のデータを活用し、定量データの尺度の違いや特徴を把握することも必要です。さらに、分析の目的に合わせた可視化―例えばパーセンテージ表示やグラフ化―を行うことで、結果をより理解しやすく提示することが可能となります。 分析手順は何？ データの加工や分析のプロセスでは、まず目的の確認と仮説の立案を行い、その後に結論へと導く一連の手順が求められます。この流れをしっかりと実行することで、効果的な分析と説得力のある結論が導かれます。 活用場面で何をすべき？ 具体的な活用場面としては、営業やチームから依頼された市場データの提供、他社への施策提案、自社商品の価格検討などが挙げられます。これらの場面では、まず目的や期日などのゴールを明確に確認し、必要な条件を的確にヒアリングすることから始め、比較対象の設定、データの収集・加工・分析を実施します。最後に、分析の目的に沿った可視化手法を用いて、結論を提供することが求められます。

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。

提供価値は何？ Week2に引き続き、提供価値とコンセプトに基づいて考える重要性を改めて実感しました。PLを確認する際は、売上高、営業利益、経常利益、当期純利益といった大きな数字で全体像を把握し、比較や対比を通じて傾向の変化や違いを見極めることが大切だと学びました。 経常利益の意味は？ また、これまでは当期純利益に注目していましたが、投資家の視点では毎年の稼ぐ力を示す経常利益に注目するケースが多いと知り、新しい視点を得ることができました。さらに、BSで企業の体力を見るだけでなく、通常の収益と費用が分かる経常利益を通じて、継続して稼ぐ力があるかどうかを判断することの意義を感じました。 企画収益はどうなる？ 新規事業や企画の立案時には、まずその企画の提供価値を明確にし、コンセプトに基づいてどのように収益を上げるか、売上高や営業利益、経常利益がどのように変動するかを論理的に考える習慣を身につけたいと思います。当期純利益に固執せず、売上高、営業利益、経常利益のバランスが競合他社と大きく乖離していないかどうかも、検証の観点に加えていきます。 異業種のPLは何を示す？ そのため、提供価値とコンセプトに立ち返る思考法を定着させるために、同業種だけでなく異業種のPLを定期的にチェックする習慣をつけたいと考えています。今回のカフェ事例のように、身近でイメージしやすい業界のPLから分析を始めることで、理解を深めていこうと思います。