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分析 ✕ 違い

に関する学び

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データ分析はどう見る？ 今週はデータ分析の基本的なアプローチについて学びました。データを評価する際は、まず「データの中心がどこに位置しているか」を示す代表値と、「データがどのように散らばっているか」を示す散らばりの2つの視点が大切であることを実感しました。代表値としては、単純平均のほか、重みを考慮した加重平均、推移を捉えるための幾何平均、極端な値の影響を排除する中央値などがあると理解しました。また、散らばりの具体的な指標として標準偏差を学び、データが平均からどの程度離れて散らばっているかを数値で評価できることが分かりました。 現場での活用方法は？ これらの知識は、実際の現場での作業時間、コスト管理、安全管理などに役立つと感じました。例えば、複数の現場における作業時間の平均を求める際、単純平均だけでなく、現場ごとの規模に応じた重みをつけた加重平均を用いることで、より実態に即した傾向を把握できると考えます。また、標準偏差を利用することで、同じ作業工程でも現場ごとのバラつきを数値で示し、ばらつきが大きい工程には重点的な対策が必要であると判断しやすくなります。数字の羅列だけでなく、背景や偏りを理解しながらデータを多面的に捉える習慣の重要性を再認識しました。 次のステップは何？ 今後は、各現場における作業時間や工程進捗、コストなどのデータを収集し、単純平均だけでなく加重平均や標準偏差も併せて算出することから始めます。特に、同じ工程内で標準偏差が大きい場合は、どの現場で大きなばらつきが見られるのかを明らかにし、その現場の状況や原因を直接確認することで、関係者と改善策を議論します。また、社内報告でも単なる平均値だけでなく、ばらつきや偏りをグラフなどで視覚的に示すことで、現場間の違いや課題を分かりやすく伝える資料作りに努めていきたいと思います。

顧客設定は何が鍵？ 差別化戦略を考慮する際、まず重要なのは顧客設定です。顧客設定を行った後、その顧客にとって価値があるかどうかを検討します。そして、顧客の視点で選択可能なすべての競合を考慮し、それらの競合との違いを意識することが鍵となります。特に、自社の強みを活かした差別化は非常に効果的です。 VRIO分析で本質を見つける？ 競争優位を実現できるかを評価するためには、VRIOフレームワークが有効です。これには、以下の観点が含まれます。まず、経済的価値を持っているか、市場規模や持続可能性を考えます。次に、希少性を持つか、経営資源の独自性を評価します。さらに、模倣困難性があるかを検討し、組織力が整っているか、持続可能な体制や仕組みがあるかを確認します。 DXサービスの未来はどう見る？ 自社のDXシステム開発サービスについて、このフレームワークを用いて分析してみます。まず、経済的価値については肯定的です。しかし、希少性は特に見当たらず、模倣も簡単です。ただし、組織が若いため持続は可能でしょう。そのため、現状では競争劣位ではないものの、競合に対する大きな優位性もなく、単なる競合均衡状態に留まっているといえるでしょう。 特化戦略で優位を創出する？ そこで、希少性を生み出すため、発想を転換します。DXシステム開発の範囲は広いため、特定の業界に特化したDXシステム開発を検討します。この場合、ドメイン知識が非常に重要となります。自社がこの知識を持ち、大規模な案件開発の経験を有していれば、希少性を確立できます。 持続優位はどこから生まれる？ 再度VRIOフレームワークで分析すると、経済価値があり、希少性があり、模倣も困難であることから、若い組織であっても仕組化に成功すれば、持続的な競争優位を築く可能性があります。

定量分析の視点をどう活用する？ 定量分析の5つの視点（1. インパクト、2. ギャップ、3. トレンド、4. ばらつき、5. パターン）を学びました。データを漫然と眺めるのではなく、これらの視点で見ることで効率的に示唆を得られると感じました。特に、平均値を取る際に「標準偏差（データのばらつき度合）」という視点をこれまで考えたことがありませんでした。同じ平均値でも「ばらつきがある」か「ばらつきがない」かでデータの意味合いが変わります。今後は標準偏差も併せてチェックしていきたいと思います。 データ比較時のポイントは？ 売上やサービス利用者数などのデータを前年度と比較する際には、定量分析の5つの視点を意識して数字を見るように心がけます。また、特定月における新規受講者や解約者を年代別に分析する際、これまで表に落とし込むことは行っていたものの、グラフ作成は少なかったです。今後はヒストグラムなどのグラフを活用し、ビジュアルで傾向を把握できるようにしたいと思います。これはチームメンバーにも促していきたいです。 チームでの視点共有は？ まずは、学んだことを言語化し、チームメンバーと共有することが重要です。データの分析もチームメンバーと一緒に行う際、「Aさんはトレンドがないか」「Bさんはばらつきがないか」といった具合に、各メンバーに特定の視点で見る役割を依頼するのも良い考えだと思います。これにより、チーム全体として5つの視点を網羅することができます。 グラフ化で何を検証する？ 最後に、各月のサービス利用者の新規受講率や解約率のデータが表として存在していますが、まずは先月のものを目的に応じてグラフ化し、理解の速度や深度にどのような違いがあるのか、グラフから意味ある示唆を導き出しやすくなるのかを検証したいと思います。

ターゲットは明確？ 差別化のためには、まずターゲットを明確にし、顧客や市場、競合、自社をしっかりと分析して、強みと弱みを整理することが重要です。強みや弱み、機会、脅威を浮き彫りにしつつ、実現可能性と継続可能性も考慮して施策を検討します。 独自のアイデアは？ アイデアを考える際には、ありきたりな発想に飛びつかず、深く考えることが求められます。他業界からの発想を取り込むことで新しい視点が得られるかもしれません。また、集合知の活用は、アイデアの質を高める一助となり、自社の強みを意識しつつ、必要に応じて外部の力も借りることが重要です。ライバルにとらわれず、新しい差別化を追求します。 強みの活用はどう？ 自社の強みを最大限に活用するには、VRIO分析が有効です。特に課題として感じるのはO（持続可能性）の部分です。経営資源を効果的に活用し、持続可能な組織化を図ることが求められます。この視点を自分の働き方に取り入れて、業務に反映したいと思います。 現状の整理はどう？ 業務においては、現状を的確に把握して分析し、施策の実現可能性、継続可能性、模倣容易性、顧客ターゲットを明確に整理することが重要です。他のプロジェクトとの差別化を図るため、課題を整理し、重複しない施策を立案します。 業務効率はどうですか？ また、バックオフィス業務の効率性を追求し、無駄を省いて既存の業務を見直します。業務が属人化しないように、統一したルールを設け、過去と未来の業務の違いを考慮しながら進めていきます。 自分の軸はある？ 自分自身が社内でどのようなポジションで進むべきかについて、まずは自分の強みを理解し、VRIO分析を行います。自身の不足を補い、模倣のできない分野を伸ばして、自分独自の仕事の軸を持つことが重要です。

アンケート変更の必要は？ 自社サービスのユーザー向けに定期的に開催しているイベントでのアンケートについては、これまで項目を変更せずに実施してきました。項目変更を行うと比較が難しくなると考えたためです。今後は、アンケート内容に本当に変更の必要があるのか、改めて問い直しながら検討していきたいと思います。 インタビュー内容は羅列になる？ ユーザーインタビューでは、インタビュー後の記事化において、質問内容と返答が単なる羅列になりがちな点を改善する必要を感じました。コーディングを実施することで、情報の分析がしやすくなるとともに、他者へ伝わりやすいアウトプットにつながると考えています。まだ試行段階ですが、各担当者と意見交換の場を設け、特にインタビューに関しては、こちらが意識してヒアリングしないと暗黙知を引き出せないため、事前に質問項目に組み込むか、必須項目としてルールを決めることにしています。 定性定量の違いは何？ また、今回の取り組みで、解決策を前提に課題を定義しないという考え方や、分析データの収集方法には定量分析と定性分析の2種類があることを認識しました。定性分析は、感情など数値化や可視化が難しい情報の解析に適しており、暗黙知と形式知の両面を理解することが大切です。暗黙知については、こちらから意識して引き出す必要があると感じています。 課題設定はどう見直す？ これまで、課題は解決策をあらかじめ想定したうえで捉えていたため、今回の「解決策ありきで課題を定義しない」という視点は大きな気づきとなりました。定性分析の難しさを実感しているため、まずは自分自身のナノ単科におけるカスタマージャーニーを作成し、感情の可視化の練習からアプローチのコツをつかめるよう挑戦していきたいと思います。

現金の動き、どう感じる？ 「現金として出入りしやすい順」に並んでいるという視点を知ることができたのは、大きな発見でした。現金の出入りがしやすい（1年以内）ものを「流動」、出入りがしにくい（1年以上）ものを「固定」と考えるのも、個人的には非常に共感できるポイントでした。 企業のB/Sはどう？ 事例として紹介されていた具体的な企業名を挙げることは避けますが、固定資産の多い企業において、事業の特徴がその企業のB/Sから読み取れるのは興味深かったです。特に、鉄道会社や不動産会社の固定資産が大きな割合を占めることを考えると、他の同業他社と比較してみたくなります。 流動計上、納得できる？ また、買掛金など営業サイクルに含まれる資産・負債を流動とする考え方も、1年以内に現金として出入りするものとして理解しやすく納得しました。 B/S活用場面は？ ①B/Sを現実の場面で活用するイメージがまだ明確にできずにいます。例えば、M&Aのニュースがあった際、買われる企業のB/Sを見て、純資産とのれんの程度を確認し、その買収額が妥当かどうかを掴むのに使えるかもしれません。 買収の価値は？ ②また、買収先を検討する際、その企業の価値やシナジーを考える上で、妥当な買収額をイメージするための参考にしたいです。 業界分析、進む？ 11月中に、人材業界の競合他社のB/Sを5社確認し、各社の資産・負債における流動・固定、純資産の割合の違いを比較してみる予定です。さらに、建設業界とエネルギー業界についても、それぞれ5社の特徴を調べてみようと思います。仮説としては、人材業界は、特定の企業と純資産の割合が近いとされ、建設・エネルギー業界は、特定の企業と固定資産の割合が似ていると考えています。

データ分析の初め方とは？ データ分析を始める際、最初に注意すべき点は、いきなり「How」に飛びつくのではなく、まず原因を特定することが重要です。また、何を理想的な状態とし、そのギャップをどう見なすか、関係者との合意を得ておくことが肝心です。 MECEの概念とその活用法 MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）の概念については、有意義な切り口で切り分けることが大切ですが、乱用には注意が必要です。 データ分析の精度を高めるには？ データ整理とデータ分析の違いや、分析の精度と説得力の関係については、明確な理解が求められます。例えば、データ分析がどのケースにより合致するかも考慮すべきです。現状から改善を目指すケース、あるいは未来に向けた戦略的なケース、それぞれに適したアプローチがあります。また、需要予測と異常検知といった異なるケースでの適用の違いも理解しておくと役立ちます。 ケースAの分析方法は？ ケースAでは、例えばWEBサイトからの問い合わせデータや営業がSFAに入力した案件データを分析することが考えられます。現状の問い合わせ数に基づき、来期の目標やポテンシャルを過去のデータから算出するために変数分解を行います。 ケースBでの説得力あるストーリーの構築法 一方、ケースBでは、例えばグループウェアの切り替えに際し、役員を説得するためのデータ準備が求められます。説得力のあるストーリーを構築するために、現実的に入手可能なデータを調べることが重要となります。 具体的な結果を得るために これらのポイントを踏まえ、データ分析の取り組みを進めることで、より具体的で説得力のある結果を得ることができます。

リーダーは変化に対応？ リーダーは、状況に応じて自らの行動を変容させる必要があります。その際、設定された目標の必要性や難易度、チーム内にコンフリクトが存在するかどうかといった環境要因と、部下の経験、能力、意欲、自立性といった適合要因の双方を考慮することが求められます。 4タイプの違いは？ リーダーの行動は、指示型、支援型、参加型、そして達成志向型の4つのタイプに分類されます。環境の変化や部下の成長に伴い、時間の経過とともにこれらのタイプは変化するだけでなく、状況によっては複数のタイプを組み合わせて活用する必要もあります。 環境をどう読む？ まず、環境要因の把握が重要です。特にチーム内のコンフリクトの有無やその原因の分析を行うことは、リーダーとしての柔軟な行動変容に直結します。一方、部下の能力情報を多方面から収集し、自立性を支援する組織体制を整えることが求められます。また、マネジリアル・グリッドにおいては、社交クラブ型のリーダーが存在する場合もあり、そのようなリーダーに業績への関心を深めてもらうための支援も重要です。 使い分けはどうする？ さらに、状況に応じた4つのタイプの使い分けが効果的です。特に、ゴールが不明瞭な案件やチーム内にコンフリクトが生じている場合には、一定の段階までは指示型のスタイルを採用することが望まれます。そして、各プロジェクトが軌道に乗り、部下の能力や専門性が向上した段階では、参加型のスタイルへと移行することが適切です。職員の動機付けのためにも、達成志向型の姿勢を定期的に示すことが効果的です。 本質は何か？ このように、状況に応じて柔軟に行動を変化させる姿勢を示すことで、変化を恐れないリーダーとして組織を牽引することができます。

市場をどう切り分けるべきか？ 市場全体を、一つの集団として扱う際には、不特定多数の人々を「同じ」性質でまとめるという方法があります。この性質には、人口動態や地理、嗜好などがあります。私自身、この切り分けに関してまだ自身の引き出しが少ないと感じるので、丁寧に行いたいと思います。 客観的な判断基準とは？ 切り分けた結果については、市場の規模、市場の成長性、競合状況の3つの軸を基に客観的に判断することが重要であると理解しました。この3つは、自社の商品をよりニーズのある市場に届けるために、必ず抑えておきたい要素です。 セグメンテーションとターゲティングの違いは？ セグメンテーションによって市場を絞り込み、ターゲティングでさらに具体的に絞り込むイメージです。その上で、自社の位置づけを優位にするように考える必要があります。位置づけの基準となる2つの軸について、自社が良いポジションとなることを考えつつ、顧客のニーズと合致することが購買に繋がるため重要です。 ポジショニングの課題にどう取り組む？ 最終的に、ポジショニングの設定が課題となると感じています。そのため、2つの軸について更に検討を深めたいです。現在、競合と価格や規模、質で戦うことは厳しい状況にあります。そのため、何かに絞るのか、または広げるのか（リスクはありますが）、0から作り直すつもりで設計する必要があります。 競合が満たせないニーズをどう見つける？ まずは、競合が満たせないニーズの発掘が必要です。自社のサービスがニーズに合うような分析を行い、戦略的に市場で戦うための方向性を模索します。今期の流れである程度の方向性が見えてくるため、来期に向けた選択肢を設けるステップを考えたいと思います。

数字分解で見える問題解決策 目で見た情報をそのまま鵜呑みにするのではなく、内訳の計算やグラフ化などの加工をすることで、その数値を見て問題解決のための分析を行うことが重要です。数字を分解することで、問題の要因や発生箇所を特定できます。この際、「MECE」を意識して分解を行うことで、効果的な分析が可能となります。どこからどこまでが「全体」なのかをしっかり定義し、目的に応じた分け方をすることがこの分析の鍵です。 複数の視点で数字を分析する 数字を分析する際には、一つの切り口だけでなく複数の切り口から見て比べることが大切です。そうすることで、一見正しそうな仮説の間違いに気づいたり、本質的な情報の傾向を掴むことができます。数字を分ける際は、機械的に分けるのではなく、「問題は個々にあるのではないか」と仮説を立て、それを確かめるような切り方を試みることが有効です。 採用戦略の数値で見える傾向 採用戦略を立案する際には、クライアント企業の採用プロセス（求職者への求人リーチ～応募喚起、書類選考通過率、面接合格率、内定後の意思決定率など）ごとに数値を分析します。これにより、どこでスタックしているのかを明確にし、それに応じた打ち手を考案し、実行できます。そして、それが自分で解決できる問題なのか、クライアントに動いてもらうべき問題なのかを切り分け、自身の行動を決定していきます。 戦略改良のための比較分析とは？ クライアント企業の求人閲覧者を全体として捉え、どれくらいが応募し、そのうちどれくらいの人数が書類選考を通過したかを明確にしてクライアントに提示します。他社や市況感全体と比較することで、どのような傾向にあるのかを伝え、戦略を練っていくことが重要です。

多角的な分析って？ 数字やデータの分析においては、多様な視点での切り口が重要です。どのように分けるべきか迷うこともあるかもしれませんが、迷うよりもまずは様々な方法で分けて可視化してみることが大切です。特徴が見えない場合もありますが、それはその分け方が適していないと学ぶ機会です。特に、MECE（漏れなくダブりなく）を意識して切り分けることで、より正確な分析が可能になります。まず全体像を把握し、MECEを意識した分解を行うことが効果的です。 次回の展開はどう？ 現在はコンテンツ開発の時期ではないため、データ分析の機会は少ないですが、次回のコンテンツ開発時には過去のアンケート結果を様々な角度からMECEを意識して可視化することで、新しいコンテンツ開発に役立てたいと思います。また、別の企画での社内研修を考えており、参加者のアンケート結果を活用して次年度の研修内容をどのように改善するかを考える際にこの方法を活用したいと考えています。さらに、アンケート作成時に何を質問すべきか考える際にも役立つと感じています。 可視化の工夫は？ 具体的には、以下の方法を試みようと思います。まず、様々なデータを見つけられる限りの切り口で分けて可視化すること。そして、データをエクセルに取り込み、パーセンテージ表示やグラフ化を行い可視化して確認する習慣を身につけることです。さらに、常にMECEを意識し、モレやダブリがないか確認しながら進めることが必要です。 振り返りの学びは？ 過去に分析したアンケートデータをもう一度見直し、得た知識をもとに新たな視点で見てみることも重要です。こうした取り組みを通じて、データの見え方の違いを体感し、今後の分析に活かしていくつもりです。

比較で何が見える？ WEEK1で学んだことにより、分析の基本は比較であるという理解が深まりました。例えば、A/Bテストでは、可能な限り条件を揃えた上で変更点を明示し、仮説を試すことによって、収集データの精度が向上します。これにより、データを活用した問題解決の要因分析と解決策の選択に深みが出てくると考えられます。 問題解決の流れは？ 問題解決のステップには以下の要素があります。まず、問題箇所を明確化し（what）、次にその箇所を特定します（where）。続いて、原因を分析し（why）、最後に解決策を立案する（how）という流れです。特に重要なのは、whyでプロセスを細分化し、howでは複数の選択肢を洗い出して根拠に基づき絞り込むことです。 A/Bテストはどう？ 手段としてのA/Bテストは、A案とB案を比較するためのテストで、できるだけ条件を揃えて比較対象を明確にすることが肝心です。このテストを用いて、データ分析の精度を高め、より良い問題解決に繋げることが可能です。 提案の工夫は？ 私の業務ではWebマーケティングのような高速な仮説検証はできないものの、提案を行う際には、条件を可能な限り統一したプランAやプランBを提示し、違いを明瞭にするよう努めています。これにより、提案内容をブラッシュアップし、上長の意思決定のポイントを把握することができます。 予算説明の極意は？ また、近々、来年度の予算計画について上長に説明する機会があります。その際は、過去のデータの傾向を踏まえて、変動の大きい部分を中心に複数のプランを提示します。プラン間の違いを明確にし、上長の意思決定を理解することで、計画の精度を高めていきたいと考えています。