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分析 ✕ 効果

に関する学び

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仕事の任せ方は？ 仕事を任せる際は、担当者に執行責任を自覚してもらい、定期的にフォローすることが大切です。有事の際には、直ちに介入してサポートを行い、まずは事態の収拾に努めた上で、今後の改善策を検討する必要があります。このとき、結果責任を自覚するとともに、問題の根本原因が個人にあるのではなく構造的な要因にあることを意識することが求められます。 業務改善の秘訣は？ 業務を円滑に進めるためには、振り返りを継続的に行い、効果的なフィードバックを実施することが重要です。これにより、次に向けた行動の改善を促し、成果へと繋げることができます。また、適切なインセンティブを用いることで、モチベーションとパフォーマンスの向上が期待できます。各人が何にやる気を感じるのかは、マズローの欲求5段階説やハーズバーグの動機づけ・衛生理論を参考に分析することができますが、普段からのコミュニケーションや業務への取り組み方をしっかり観察し、その人の特性を把握しておくことが大切です。 部下の役割認識は？ 部下に対しては、仕事の開始時と終了時にスタートとゴールを明確に意識させることで、それぞれの業務における役割や位置づけを把握してもらいます。これにより、アウトプットの質の向上とモチベーションアップの両立を図ります。一方で、上位者の指示が部下の個性に合わない場合には、業務を通して間接的に効果を実感できる点を伝えることで、モチベーション低下を防ぐ工夫が必要です。自身が部下の立場のときは、指示者との目標設定のすり合わせを行い、セルフコントロールしながら高いモチベーションで業務に臨むことを心がけたいです。 チームの振り返りは？ また、チーム内では、案件が完了または一段落した時点で振り返りを実施します。成果に関するヒアリングだけでなく、プロセス面に重点を置いた意見交換を行うことで、次の業務の任せ方を改善し、コミュニケーションをより深めていきます。さらに、各メンバーがどこにやる気のスイッチを持っているのか、理論を参考に分析し把握しておくことが重要です。直接的なインセンティブが与えられない場合でも、各自の行動がプロジェクトにどのように貢献したのかを具体的に言語化し、フィードバックすることで、メンバーの達成感とモチベーション向上に繋げたいと考えています。

戦略思考を理解できた？ Week.01からWeek.04までを通じて、「戦略的思考」という概念を全体的に理解することができました。この学びを通じて、「戦略的思考」とは、以下のようなプロセスであることが分かりました。まず、適切なゴールを設定し、そこから現在地までの道のりを描きます。そして、その道のりを可能な限り最短で到達するために、取捨選択の重要性が求められます。 情報整理って大事？ 目的や目標を達成するためには、まず情報を整理し分析してから、基本戦略として差別化を図ることが求められます。そして、実行に移す際には、取捨選択が必要となり、場合によっては戦略の検討段階で捨てることによるメリットを考えることもできます。このプロセスにおいて、取捨選択の実施は必ずしも一定の順番で行われるわけではなく、場合によっては前後することもあります。 慎重な取捨選択は？ 取捨選択の際に重視するべきポイントとして、顧客の利便性を高めるために敢えて捨てることもあり得ます。また、常に最適解を求め、「惰性」に流されないための思考停止を避けることも重要です。さらに、専門家に任せるという観点から外注やアウトソーシングを検討することも一つの手段です。 優先順位はどう付ける？ 優先順位を付ける際のポイントですが、特に資源が限られている場合には、効用の最大化を念頭に置いた判断が求められます。ここで役立つのが、無差別曲線の概念です。また、異なる要素が互いに打ち消し合う場合には、注力すべきポイントを明確にし、メリハリのある投資を検討する必要があります。 業務を見直すには？ 実際の業務においては、取捨選択の際のポイントである「惰性」に流されないことや、「餅は餅屋に任せる」という戦術を活かすことができると考えています。例えば、日々の業務を振り返り、目的や目標に沿って改善すべき点があると感じた場合、これを行動に移していきたいと思います。また、専門外の業務に過度に深入りせず、適切に専門家に任せることで、最速でゴールに到達するための提案を行うことが可能です。 学びをどう活かす？ これらの学びを活かし、目的達成に向けた適切な取捨選択と効果的な優先順位付けを実行に移し、より良い成果を目指していきたいと感じています。

戦略思考とは何か？ 戦略思考とは、「物事の本質を見極め、目標を効果的に達成するためにシステマチックに考える」ことを指します。これには、大局観を持ち、情報をバランスよく収集・分析することが求められます。この広い視点での情報収集にはフレームワークが役立ちます。フレームワークを活用することで重要なポイントを包括的に捉え、広範囲で情報を整理することができます。また、異なるフレームワークを使うことで、さまざまな切り口から情報を収集でき、問題を網羅的に捉えるには、それぞれの整合性とバランスも重要です。 問題を話し合う際の注意点は？ 問題について話し合う際の注意点としては、以下の三点が挙げられます。第一に、経営者視点で考えること。第二に、ジレンマを過度に恐れないこと。第三に、他者の意見にしっかり耳を傾けることです。 全社視点の重要性は？ 全社的な視点で捉えた場合、自分の部署の仕事にはさまざまな意味合いがあります。これには、新規顧客の獲得、顧客の囲い込み、安全で安心なお買い物の提供、商品のプレゼンテーションの場の提供、そして低価格の実現といったものがあります。特に、コストの削減は常に重要な課題です。コスト、品質、納期の三つの要素の均衡を保ちながら業務を進める必要があります。 海外業務移行の課題は？ 現在、私の部署では海外現地法人への業務移行に取り組んでおり、課題となっています。業務は専門性が高く、各国現地法人のみで完結するのは難しい状況です。売場で使用する陳列什器も種類が多く、日本の業者でも習熟には時間を要します。さらに、CAD操作や建築知識も必要であり、業務の難易度が高いです。 優先課題の明確化はどうする？ まずは、高い視座でネックポイントを洗い出すことが重要と感じました。現在の課題が本当に効果的なのか、他に優先すべきことはないのか、多面的な視点で捉えることから始めるべきだと思います。一人で考えていると視野が狭くなるため、自部署のメンバーを巻き込み、取り組むべき課題を明確化していきたいです。 AIチャット活用の可能性は？ 適切なフレームワークの選択がまだ難しいため、AIチャットを利用して課題に対する適切なフレームワークを提案してもらうのも良い方法ではないかと考えています。

会計は何を伝える？ Week1の学びの中で、最も印象に残ったのは、アカウンティングが単に数字を扱うだけでなく、説明責任を果たすための手段であるという点でした。財務報告は、顧客や投資家にビジネスの実態や判断理由を伝え、信頼を得るプロセスであると実感しました。数字の良し悪しを評価するだけではなく、その背景や意味を詳しく説明することが信頼構築につながると気づかされました。 数字の背景は？ たとえば、売上増加が一時的なキャンペーンによるものか、リピート顧客の増加によるものかで意味合いは大きく異なります。こうした背景を説明することが、単に数字で語る以上に重要だと感じました。 業務効率化の目的は？ 現在進行中の経理業務効率化プロジェクトでは、なぜその処理が必要なのかを明確にするため、処理フローを図解し、関係者ごとの視点で要点を整理した説明資料を作成しています。今後は、売上推移のグラフに要因分析のコメントを加えたり、プロセス毎の処理件数を可視化したりすることで、財務データとその意味をまとめ、現場の改善活動に活かしていく予定です。 説明責任の価値は？ この考え方は、経理業務の効率化プロジェクトや月次報告資料の作成、説明の場面で特に役立つと感じています。社内の営業部門やマネジメント層に対して、業務成果や処理の背景をしっかりと説明する際にも、アカウンティングの「説明責任」の視点を活用したいと思います。 資金繰りの背景は？ また、「なぜこのフローが必要か」や「なぜこの数値になったか」を、単なる報告に留まらず、損益計算書や貸借対照表の視点と結びつけて説明することで、たとえば特定の対応がどのように資金繰りに影響を与えたかといった具体的な効果を伝えられるようになると考えています。 処理フローの必要性は？ そのため、まずは処理フローと財務数値との関連性を整理し、簡単な図や表で関係者に分かりやすく共有することが重要です。さらに、毎月の報告書には、数値の背景にあるビジネスの動きを具体的にコメントとして添えることを心がけ、数字の「正しさ」だけでなく「意味や背景」を丁寧に説明する姿勢を継続していきたいと思います。 Week1は何感じた？ Week1の内容に関しては、特に追加する事項はありません。

グラフ活用は効果的？ データを加工する際、グラフの持つ威力を改めて実感しました。単なる表では見えにくかった傾向が、グラフにするだけで一目で把握できるということが分かりました。特に、強調すべき大きな傾向に矢印などを加えて示すと、視覚的なインパクトが増し、情報に説得力が出ると感じました。 切り分けのコツは？ また、どのように切り分ければ傾向が明確になるのかは、実際に手を動かして試行錯誤することでしか掴めないことが分かりました。年代別やキリの良い数値で区切るだけでなく、定性的な仮説を立てながらいろいろな切り口を試してみることが、より正確な情報整理につながると実感しました。 複数角度で見る？ 数値そのものだけでなく、率を用いて見ることも非常に重要です。一つの切り口に頼るのではなく、複数の角度からデータを分析することで、より解像度の高い情報が得られる可能性が広がると考えています。 分析が楽しいの？ 以前は、数字やデータ分析が苦手だと感じ、グラフ化するのにも抵抗がありました。しかし、実際にグラフにすることで情報が整理され、意外にも分析が面白いと気付くことができました。面倒な作業と感じていた部分が、より良いアウトプットへとつながる大切なプロセスだと認識できたのは大きな収穫です。 資料作成は説得力？ 顧客への業務報告や来年度の予算提案の際に、グラフ化したデータを根拠として示すことで、自社の貢献度や改善点を明確に伝えることができます。視覚的な効果や率を意識することで、顧客の意思決定をサポートする説得力ある資料作成に役立っています。 目的は伝わる？ これまで、前例をそのまま踏襲するだけで、資料作成自体が目的化してしまい、伝えたい内容が不明瞭になっていた部分がありました。今回、グラフをどのように切り出し、どのように見せるのかと改めて考え直すことで、伝えるべき本来の目的に立ち返る必要性を感じました。 再確認の方法は？ 今週は、過去に提出した業務報告書を振り返り、各ページで何を伝えたいのかを再考する作業を行う予定です。皆さんも、資料作成が目的化してしまい、本来の伝えたいメッセージが薄れてしまう経験はありませんか？　もしあれば、どのようにして本来の目的を再確認していますか。

捨てる選択はなぜ？ 時間も人員も予算も限られていることを認識し、「捨てる」選択を勇気を持って決断することの重要性を学びました。また、捨てる選択をするためには、目指すゴール、顧客理解、現状をしっかりと整理・分析し、チーム全体で共通の理解を持つことが必要であることを再確認しました。実践演習では、顧客情報の一部だけを見ていた時と、追加情報（利益額や時間対利益）を可視化した後の判断が大きく異なることを体験しました。こうしたことは、日々のビジネスシーンでも多く発生すると思います。捨てる選択や現状とゴールの差を埋める道筋を描く際には、現状や顧客理解のために必要な要素をフレームワークを用いて整理し、重点的に考えるようにしたいです。 何を学んだの？ 学んだことは以下の3つの場面で活用していきたいと思います。 マーケティングはどう変える？ ①マーケティング施策、戦略検討 デジタルマーケティングやイベントマーケティングにおいて、行うべき施策や掛けるべき予算、工数、人員の見直しと整理が必要な場面です。年間を通して行うべき施策や予算、工数、人員などの決定に今回学んだことを活かしたいです。具体的には、ROIが高く、持続性があるものに優先的に予算・人員を割き、優先度とそのバランス、根拠が明確な戦略を作っていくことを心がけます。 ターゲットはどう絞る？ ②インサイドセールスにおけるターゲティング インサイドセールスでアプローチすべきターゲットを絞り込む場面です。ターゲット母数が膨大ではないことから、現状は総当たり状態になっています。効果的に時間を使い、アプローチ先を効率的に選別するために、各セグメントごとに商談数や受注金額、アプローチリード数を整理し、どちらのアプローチ方法を優先すべきか判断したいです。 戦略共有はなぜ？ ③チームやメンバーへの戦略共有 今まではターゲットや施策については共有していましたが、その判断に至るまでに捨てたアイデアやその根拠については共有していませんでした。これが戦略の不透明さや納得感の欠如につながると考えます。今後は、メンバーへ戦略や方針を伝える際に、どのような捨てる選択をしたのかも共有し、そこで生まれるディスカッションを大事にしたいです。

分析前に何を考える？ 分析を始める前に、目的や仮説を明確に設定することが基本です。その上で初めて実際の分析に着手できます。データの加工については、AIの活用が効果的ですが、なぜそれを行うのか、また結果がどうであるのかという点については、人の意見が重要だと感じています。これまでの業務では、見やすさやわかりやすさに時間をかけすぎ、本質的な問いに対する回答が十分でなかったと実感しています。 定量データの違いは？ 定量データには様々な種類があり、平均値を算出することが有意義な場合とそうでない場合とがあります。直感的には理解できるものの、理由を問われると具体的な説明が難しいこともあります。質的なデータか量的なデータかという違いよりも、それぞれの特徴をしっかりと認識しておくことが大切です。 条件比較、何を見る？ データの比較を行う際は、本当に同じ条件で比較できているかどうかを確認する癖を身につける必要があります。なぜ複数のデータを比較するのか、比較から何が読み取れるのかを常に考えることが求められます。例えば、既存店舗における業績、顧客属性、サービス満足度のデータを用いる場合、その店舗の改善ポイントや、他店舗で活用できる内容を明らかにすることが重要です。また、将来予測に際しては、既存店舗のデータ分析が正しく目的を果たし、正確な判断につながることが、1年先の店舗運営における仮説や予測の精度向上、そしてリスクヘッジに直結すると考えています。 会議で何を共有？ 会議や立ち話などの中で分析に関する話題が上がった際も、まずは紙一枚に目的、期間、どのようなデータが必要か、既存のデータなのか、どの部分から入手可能かをまとめることが大切です。その上で、依頼者と意見をすり合わせながら進めることが効果的です。 定性データは役立つ？ また、定性データの活用についても重要な視点です。仮説設定の根拠や課題確認のため、まずは定性データに目を通す機会を十分に設けることが求められます。 AI活用の注意点は？ 現時点では、AIの活用は基本的に注意が必要ですが、関係のない自作データなどを用い、どのようなデータの見せ方が効果的かを試行するなど、活用の視点から取り組んでみると良いと感じています。

「分解」とは何か？ 物事を正しく理解するためには、「分解」が欠かせません。正しく分解するためには、「MECE（モレなくダブりなく）」な状態を維持することが重要です。「分解」は一見難しく思われるかもしれませんが、Who・What・When・Whereの視点で考えると、整理がしやすくなり、MECEの状態かどうかの判断も容易になります。 手を動かして得られるもの まずは実際に手を動かして「分解」を試してみましょう。仮に何も見えてこなかったとしても、それ自体に価値があります。「何も見えなかった」という事実を知ることも重要だからです。一工夫を加えながら手を動かし続けることが、「分解」するうえでの大切なプロセスです。 全体を定義する必要性は？ 「分解」に着手する前には、必ず「全体」を定義し、それを周囲と共通認識とする必要があります。全体が定義されていないと、Aさんは2020年の顧客、Bさんは2021年の顧客というように、対象のズレが生じてしまいます。 分解が研修設計に役立つ理由 例えば、研修を設計する際にもこの方法が活用できます。「目的」を達成するために受講対象者という「全体」を定義し、Who・What・When・Whereの視点から分解していくことで、研修設計がスムーズに進みます。 売上予算管理でも「分解」は効果的 また、売上予算管理の場合、売上をどの要素が構成しているのかを分解し、チーム全体で共通認識を持つことが重要です。共通認識ができれば、予実差異を分析するときに問題の所在が分かりやすくなり、原因と対策の立案までのスピードが向上します。 議論が必要な場合の全体定義 議論が必要な場合、対象となる「全体」を定義してから話し合うことが重要です。問題が発生したときに、どこからどこまでの業務を対象とするのかを明確にしないと、議論が発散し収束しにくい傾向があります。 業務設計改善の出発点は？ 売上を「分解」する際にも、事業部内で売上がどの要素で構成されているのかを洗い出し、チームの共通認識とすることが重要です。また、業務設計の改善においては、業務フローを書き出し、どの範囲を議論の対象にするのかを明確にするところから始めるべきです。

本業と全体はどう？ PLには売上総利益、営業利益、経常利益といった項目があり、営業利益は本業で得られる利益を示す一方で、企業全体の収益性の判断には限界があることが理解できました。経常利益を見ることで、初めて企業全体の儲けを把握できるという点も納得できました。 PLから何が分かる？ また、PL単体では細かい財務活動まで把握することは難しいものの、利益の出し方やコストが発生する時点、そして過去と比較して各割合がどのように変動しているかなど、全体的な売上・利益構造を大まかに捉えるための有用な指標であると感じました。たとえば、対照的なコンセプトを採用するカフェのPLを通して、弱みを他の部分の費用で補うという戦略があることを学びました。店舗が小さく、立地条件が厳しい場合、集客力を補うために広告宣伝費を多く割り当てる戦略が取られているという点は興味深かったです。ただし、PLだけではその背景にある出店経緯や戦略は把握できないため、併せて確認する必要があると感じました。 報告書はどう読む？ 自社の利益報告書を読む際は、月単位や年単位での推移を丁寧に把握し、売上や利益の構造に変化がないか、儲けが増加しているのか減少しているのか、要因を明確にすることが大切だと考えています。 各店舗を比べる？ さらに、業界の特性から、売上原価の比重が高い店舗と低い店舗が存在するため、各店舗の利益の出し方の違いを比較し、より効果的な利益向上策を模索する意欲が湧きました。自社内の各店舗のPLを詳細に比較することで、利益構造やコンセプトの違いが明確になり、そこから自社分析を経たうえで競合他社のPLも確認し、販管費や労務費、売上原価の占める割合の違いから、何を強みとして成長させ、どこに改善の余地があるかを検討することが求められると感じました。 改善提案は何？ こうした分析を通じて、売上に対する各費目の割合や変化を正確に把握し、改善活動を次期の部門方針に反映させるとともに、管理側と店舗それぞれが取り組むべき課題を明確にする必要があると実感しました。自身の責任範囲内で具体的な改善提案を上司に示し、統括する店舗が改善活動に向けた大きな予算を確保できるよう検討していきたいと考えています。

原因をどう捉える？ 問題の原因は、全体のプロセスを細分化して考えることで把握しやすくなります。原因を明確にするためには、各工程ごとに何が起こっているかを順を追って分析することが有効です。 解決策は何だろう？ 一方、解決策を検討する際は、ひとつの案に固執せず、複数の選択肢を用意して比較することが大切です。判断基準を設定しておくことで、より説得力のある解決策にブラッシュアップすることが可能になります。また、本質的な施策を比較検討する際には、A/Bテストが有効です。比較したい要素を明確にし、他の条件をできるだけ揃えることで、テスト結果を効果的に実施策へ反映させることができます。 数値分析はどう見る？ 事前の動画では、WEBマーケティングの分析においてアクセス数（ページビュー、ユニークユーザー、流入数）、サイト内行動（ページの回遊数、平均滞在時間、直帰率、再訪問率）、広告効果（クリック率、CPA）、および効果測定（コンバージョン）といった数値の重要性が紹介されました。現代のマーケティング環境では、顧客の購買体験がSNSの影響で複雑化しているため、マーケティングミックス（4P）の視点も必要不可欠です。 仮説はどう組み立てる？ また、仮説の立て方については、まず知識を広げることで情報を耕し、そこからラフな仮説を作成するという大きな2ステップが重要だとされています。さらに、5Aカスタマージャーニーのフレームワークを活用することで、サービスとの出会いからファンづくりまでの流れを効果的に生み出すことが可能になります。 テストの効果は？ 商品の活用状況が悪い場合や解約が増加しているときの対策としては、ポップアップでの案内や電話窓口の資料の強化といったパターンに頼りがちです。しかし、日常的にアプローチ（訴求面）のテストを実施しておくことで、急な数値低下に直面した際にも、事前のテスト結果を活かして迅速かつ効果的な対応が可能になります。現在、A/Bテストを実施している場面もありますが、担当者の発案に頼るのみで、年間で数回程度に留まっています。今後は、各施策の企画段階からテストの仕込みを意識することで、より計画的な改善が期待できるでしょう。

グラフの読み方は？ ■グラフの解釈と仮説の立て方 グラフを用いる際は、まず読み取りたい内容に合わせて最適な形式を選びましょう。グラフを観察する前に予測を立てることで、分析の方向性を明確にします。分析方法には、特徴的な部分を注目したり、複数のデータを比較して差異を見つけるなどのアプローチがあります。この過程で、解釈と仮説を同時に立てると効果的です。 R&Dチームの成果をビジュアル化する際には、チーム別に成果物の数をヒストグラムにし、偏りや詰まりを確認しましょう。この情報を基に各チームへのフィードバックを行い、改善につなげます。 データ表現の工夫は？ ■ビジュアル化のヒント データビジュアル化では、代表値や散らばりに着目します。代表値の設定においては、データに応じて使い分けが重要です。 - 単純平均は、データ全体の総和をデータ数で割る方法で一般的に多く用いられます。 - 加重平均は、影響力の異なるデータに重み付けを行って平均を取る方法です。 - 幾何平均は、主に変化率や比率を扱う際に使用されます。 - 中央値は、外れ値に影響されにくいため、データの中心を把握する際に便利です。 さらに、散らばりを把握するためには標準偏差を用います。標準偏差はデータのばらつきを測る指標で、値が大きいほどばらつきも大きいことを示します。大きく逸脱したデータは重要なポイントかもしれないため、注意が必要です。 データが正規分布に近い場合、95%のデータが標準偏差の2倍以内に収まるとされています。この特性を活用して標準偏差を逆算する方法もあります。 最後に、プロジェクト参加者の満足度を測る際には、参加期間に応じた重みづけを行って加重平均を計算し、その結果を適切なグラフで示すことで満足度の傾向をわかりやすく伝えられます。 仮説検証の流れは？ ■解釈と仮説の流れ まず、チームごとに成果物を数え、それを表にして視覚化します。次に、そのデータから予測を立て、詳細な解釈を行った上で仮説を形成します。この仮説をチームにフィードバックし、インタビューなどを通じて実態と照らし合わせることで、仮説を検証します。これにより、チームやプロジェクトのさらなる改善へと導くことができます。

思考、どう確認する？ 批判的思考力を高めるためには、自分自身の思考をチェックすることが重要だという点が印象的でした。具体的には、次の3つのポイントが挙げられます。まず一つ目は、視点・視座・視野の3つの視点を持つことです。日々の実践としては、人とコミュニケーションを取る際に、自分がどの立ち位置で発言するのかを考えることで活用したいと思います。次に、切り口を多く持ち、具体と抽象を行き来することで頭の使い方を覚えることです。これに関しては、生活の中で目に入る物や人をどのような切り口で分類できるかを考えることで実践していきたいです。そして最後に、誰がどのような目的で何をするのかといった情報から切り口を探すことが挙げられます。具体的には、属性や趣味嗜好、5W2Hを用いて切り口を広げ、抽象と具体を行き来しながら思考したいと考えています。 偏りをどう防ぐ？ 自分自身が偏った思考に陥っていないかを確認するためには、チームメイトと話すことで見直しを行いたいです。 どうやって活かす？ この3つのポイントを活用できそうな場面としては、以下の点が挙げられます。まず、自社の売上や在庫の変化点分析において、どの要素で変化が起きているかを分析する際に役立つと感じています。そして、課題解決策の提案の際には、切り口を分解し、課題を洗い出すことで効果的な打ち手を検討したいです。さらに、日々の上司や他部門とのコミュニケーションにおいては、相手がどの視座・視点・視野で考えているかを理解した上で会話することで、望む回答を得やすくなると考えています. 行動計画はどうする？ 11月に実践する行動計画としては、次の3点があります。まず、販売拠点の在庫管理の課題分析です。ここでは、在庫の増減要因をどの切り口で分けられるかをMECEで分析し、課題を明確にしたいと思います。次に、部内に提出する提案資料の作成です。自身の意見が採用されるように、どの視点・視野・視座でプレゼンすればよいか考え、資料に反映させたいです。最後に、課題の深堀りです。下期に取り組む工場での在庫管理体制の課題と解決策の検討において、最も効率的な打ち手を考えるために、どのデータをどの切り口で分析すればよいか検討したいです。