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分析 ✕ 違い

に関する学び

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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。

なぜ分析は重要？ 分析とは、単にデータを分類し比較するだけでなく、目的に沿った深い理解を得る手法です。基本となる4つのステップ―目的の明確化、仮説の立案、データ収集、結論付け―を踏むことで、より有意義な結果を導き出すことができます。 比較対象はどう決定？ 分析を行う際は、比較対象の選定が重要です。分析したい要素以外の条件を揃えるとともに、目的に合った比較対象を選ぶことで、情報が正確かつ具体的に浮かび上がります。 受動から能動へは？ これまで、航空会社での営業活動において、社内の分析チームから共有されたデータやコメントを受動的に読み取っていました。しかし今後は、共有された情報に頼るだけでなく、自ら積極的に情報を集め、複数の視点から状況を把握できるよう努めたいと考えています。 予約状況はどう見る？ 例えば、週間予約動向の分析では、毎週発表されるどの便・クラスの予約状況が一定の割合で埋まっているというデータを参照するだけでなく、先週との比較や他社の状況との違いを検討し、より広い視野で状況を評価していきたいと思っています。 売上分析の切り口は？ また、売上実績の分析においては、単に他社や昨年度同月との比較にとどまらず、国籍、性別、年齢別のデータも取り入れ、顧客のニーズをより深く探る視点を持ちたいと考えています。 仮説設定はどうする？ このような分析を行う際には、まず「何を知りたいのか」という目的を明確にし、データを眺める前に自分なりの仮説を立てることが大切です。数値をただ確認するのではなく、自身の考えを持ってさらに深堀りし、既存のコメントに影響されすぎず、自らの視点でデータを解釈する姿勢が求められています。

会社の収益は見えるの？ 会社のビジネス内容から、損益計算書や貸借対照表の数値を予測することが可能です。予測と実際の数字との差異を知ることで、その会社のビジネスの特徴、すなわちメリットやデメリットを理解する手がかりになります。 航空事例は何を示す？ 今回のケースでは、ある航空会社が固定資産として旅客機を購入する際、何年で償却するかや、稼働率、メンテナンス費用など、どの項目を検討してどの程度の収益が見込まれているのかに興味を持ちました。自分が働くモノづくりの現場でも同様の視点が当てはまると感じています。また、近年増加しているWeb関連企業とはビジネス体質が異なるため、収益に対する考え方も違うと考えます。この点について、グループワークの中で議論してみたいと思います。 自社分析はどう進む？ ①　自社のP/LやB/Sシートを確認し、自分なりに分析します。同業他社との比較も行い、どの部分が異なるのか、なぜ違うのかについて考察します。さらに、伝統的な企業と近年の企業の違いを比べ、その知見を自分の業務に活かす方法を模索します。 意見交換で何が得られる？ ②　半期や通期の決算書を確認し、自分なりの見解をまとめた上で、グループのメンバーと意見交換を行います。新聞やニュースなどの情報に触れた際、その内容をWebで検索し深掘りすることで、更なる理解を深めます。 他社との違いは？ 自社の半期・通期決算発表を受け、会社の現状を自分なりに考えるとともに、他社の情報にも関心を持ち、なぜ他社が強いのか、または厳しい状況にあるのかを考察することが重要です。関連する書籍にも手を伸ばしてみると、より広い視野でビジネスの理解が深まるでしょう。

データは何を伝える？ 表やグラフを用いてデータを可視化すると、数字そのものだけでは見えなかった切り口が浮かび上がり、新たな示唆を得ることができると感じました。単なる数値比較だけでなく、比率の違いを明確に示すことで、より深い理解につながります。 年齢の背景はどう？ また、年齢などの属性を分解する際は、機械的な年代区分に頼らず、その背景や特性を考慮することが重要だと改めて実感しました。単一の切り口に固執せず、同じ年齢層内でも別の観点から分析する工夫が求められると感じます。 切り口の秘訣は？ 切り口を設定する際は、When/Where/Howといった観点を取り入れることで、網羅的かつ多角的な分析が可能になります。たとえ一つの切り口で顕著な特徴が見えたとしても、それだけに満足せず、さらなる検証を重ねることが大切です。 提供方法は適切？ 実際に、生命保険のある支払事由発生状況の数値データを、年代別や発生時期といった切り口で分解し、営業現場に提示した経験があります。しかし、この講義を聞いて、その提供方法が目的に十分沿っていたのか、またはもっと細かく分解する余地があったのかと自問する機会となりました。今後は、まず自分なりに目的を明確にした上で、When/Where/Howの観点から再度切り口を検討したいと考えています。 新たな切り口は？ せっかく取得したQ2のデータを活用し、まずはどのような切り口が設定できるのか、単純な年代別ではなく異なる観点からの分解が可能かどうかを試してみようと思います。そして、ある程度データを分解した後は、とにかく可視化に努め、動きながら検証を進めることの重要性を再認識しました。

ポジショニングはどう？ 「誰に売るか？」という問いに対する答えをどのように構築するかを学びました。ポジショニングによって、特定のニーズを持つ消費者に刺さる商品を生み出し、埋もれていた市場を掘り起こすことができるというのは新たな発見でした。また、同じ商品であってもコンテクストが変わることで、新たな価値を新たなターゲットに提案することができるという点も大きな学びでした。多くの最新技術が軍事目的から生まれたことがありますが、使用シーンを変えることで、生活の利便性を高めたり課題を解決したりする技術に変わることも一例と考えられます。しかし、ポジショニングとターゲティングの違いについてはまだ自分の中で明確に理解できていない部分がありました。 セグメントの再検証は？ 編成プランを考える際にはまず、ユーザーをどのような軸でセグメンテーションするか考え直す必要があります。性別や年齢といったセグメントが本当にコンテンツ消費に合っているのかを再検証したいと思います。その上で、各セグメントをターゲティングできる企画を持っているのか確認してみたいと考えています。加えて、韓国ドラマコンテンツがなぜこれほどヒットするのか、その消費者の正確な属性（年齢や性別以外の要因）を分析し、韓国ドラマファン層をどう取り込むかについて考えてみたいです。 実行ステップは？ 具体的には、志向性でのセグメントが可能かエンジニアや戦略チームに相談したり、消費者インサイト調査チームと協力して志向性別に調査が可能かを検討します。そして、ポジショニングマップを作成し、業界での自社のポジションを把握するとともに、消費者から見た自社のポジションを確認することを目指します。

B/Sの全体像はどう？ これまで、あまり重点的に学んでこなかったB/S（バランスシート）について、資産・負債、固定・流動、そして純資産（利益剰余金を含む）の大枠から考察し、その後、各要素の割合や経営方針・安定性について分析する方法を学びました。以前は、B/Sを見ると細部に気を取られ、大局を把握しづらいと感じることが多かったですが、全体構造を押さえることの重要性を再認識できました。 財務諸表はどう比較？ また、総合演習では、実際の企業のP/L（損益計算書）とB/Sを用いて比較検討を行いました。例えば、あるサービス提供企業同士では、価値提供の内容の違いからP/Lの構造が異なり、どこにコストがかかっているかを比較することで、各企業の経営戦略や事業モデルの違いを具体的に理解することができました。さらに、ある伝統的な重厚長大産業と、比較的新しい分野の企業とのB/Sの違いを分析することで、それぞれの経営上の特性が浮き彫りになりました。 戦略の未来はどう？ 今後は、所属する会社やそのグループ内の各社とでビジネスモデルが異なる特徴を踏まえ、PLとBSの構造の違いを比較検討しながら、提供する価値について自ら論じられる力を養いたいと考えています。経営戦略、事業戦略、技術戦略の策定には、財務分析をより具体的な提言に繋げる役割があるため、各企業の有価証券報告書やネット上の情報、さらには生成AIを活用して、継続的に財務分析に取り組んでいく予定です。加えて、財務諸表と経営戦略については多様な考え方が存在すると認識しており、今後はその点についても自由なディスカッションを行うことで、学びをより実践的な知見へと昇華させていきたいです。

理想と現実の違いは？ ありたい姿と現状のギャップを整理し、問題点を明確にすることが非常に大切だと感じました。キャリアに関するレクチャーではよく耳にする言葉でしたが、実際には問題解決の着手点としてその意義を強く実感しました。講義の中には「目についた問題に手をつけるのは運であり、経験がある場合のみ解決可能なケースもある」という話があり、新たな場面ではこの教えが実際に有効であると感じました。 MECE実践はうまくいく？ また、MECEの「漏れなく、ダブりなく」物事を切り分ける考え方ですが、頭では理解していても、実際に実践する際はその徹底が難しいと感じました。紙に書き出すなど、訓練を重ねることでスキルとして定着させる必要があると実感しています。 根本原因の探し方は？ さらに、分析に留まらず、隠れている真因を特定するという視点が問題解決の前提として重要であることを認識しました。目の前のトラブルや課題に対して、対症療法や思いつきに頼るのではなく、根本原因を追求して解決を導く行動指針として、この講座の内容を日常業務に取り入れたいと思います。 庫内整理の対策は？ 具体例として、庫内在庫の整理においては、庫内が満杯になり在庫の格納が難しくなった場合、調達部門に入荷抑制を依頼する必要があります。その際、MECEの考えを活用し、商品の特徴に応じて分類することで、どの商品が庫内を圧迫しているのかを特定することが求められます。 作業エラーの真因は？ また、作業エラー、特に誤出庫の原因を特定する場合も、作業員が実施している一連の作業を漏れなく、ダブりなく羅列し、原因を明らかにする手法が必要であると学びました。

体系的に理解できた？ ビジネスの場では、単なる感覚に頼らずに、仕組みを体系的に理解し、その本質を見抜くことが重要です。このための考え方の要諦を学ぶことができました。 選択はなぜ必要？ 特に重要だと感じた点は、選択の必要性です。顧客にとってのメリットを考えると、一部を捨てる選択も重要です。また、差別化についても学びました。差別化とは何か具体的な違いを顧客に訴え、選んでもらうことだと理解しました。さらに、規模の経済性が競争優位性に繋がるかどうかもしっかり検討する必要があります。特に、安易な多角化には注意が必要です。 現状把握できてる？ 私の部署では、業務の効率化と高品質化が命題です。ただなんとなく業務を進めるのではなく、明確にゴールを設定し、現状を把握する「足元分析」を行い、常に自分の道程を自問する姿勢を持ち続けたいと思います。 行動はどう活かす？ 学んだことを実際の行動に活かすために、「手を動かす」こととして、学んだフレームワークを手近な事例に当てはめて考えていきたいです。「口を動かす」こととしては、仲間と意見を共有し、発信することで知識を深めます。そして、「頭を動かす」こととしては、捨てるべきものや、そこに至った思考の過程を再確認し、自分の業務に活かせるかを考え続けます。 振り返りは継続する？ これらの活動は講座が始まってから取り組んでいるもので、今後も続けていきます。具体的には、毎週何かしらのフレームワーク、例えばSWOT分析やPESTEL分析を学び、実際のケースで練習します。さらに、定期的に振り返りを行い、ノートに「今週学んだこと」や「改善すべき点」を記録し続けます。

グラフの特徴は？ グラフに関して、以前は感覚的に理解していたつもりでしたが、今回の学びを通じてその理解がより明確になりました。例えば、帯グラフと円グラフの違いを再確認しました。円グラフは数値の大きさを強調する一方で、帯グラフは要素間の比較がしやすいという特徴があります。また、棒グラフと折れ線グラフについても理解を深めました。棒グラフは推移を強調し、折れ線グラフは変化や傾向を捉えやすくする役割があります。 分析手法は何？ スライド作成における学びとして、データの解釈を示す際には基礎データを加工し、図表を用いて分析結果を表現するプロセスが重要です。しかし、その前にキーメッセージを仮説として立て、それに基づいたひと手間を加えることが大切であると理解しました。特にサンプル数が多い場合、このプロセスは複雑になることがあります。 業務にどう応用？ この学びを業務にどう活かすかについても考えました。リサーチ業務では、統計データや一般公開データからリサーチペーパーを作成する際に、適切な分析視覚を導き、適切な図やグラフを選択するスキルを磨きたいと思います。企画立案業務やプロジェクトの計画・遂行においては、質的情報を効率よく示すための工夫が求められます。特に分かりづらい内容を文章で表現する際には、フォントの選択や文章の配置、配色などを意識して、効果的に伝えるよう心掛けたいと考えています。 資料提案の工夫は？ 業務においては、現在取り組んでいるプロジェクトの提案資料作成において、学んだことを応用する予定です。スライドを用いる際には、「メッセージ」や「見せ方」に注意し、情報を盛り込みすぎないよう意識します。