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確認 ✕ 方法

に関する学び

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目的は何だろう？ 目的に応じて分析方法が変わるため、まず目的を明確にすることが重要だと感じています。数字の分解は、複数のパターンで行うことで真因を把握できるため、分解した結果を目的と照らし合わせながら検証していくことが必要です。また、漏れがないようにMECEの視点を取り入れたいと考えています。 営業戦略、どう立てる？ 私は営業チームの責任者として、顧客や担当者による偏りが大きい現状を実感しています。顧客ごとにリピートの可能性、規模、件数、金額などが異なるため、今後の営業戦略に分析結果を活用していく予定です。加えて、顧客満足度の向上を目的に、アンケート調査も実施していくことにしました。 人間の役割は何？ DXの進展により、AIやIoTの活用で効率化が進む一方で、最終的な分析や確認は人間が行う必要がある点も重視しています。どのようなシーンでこれらの取り組みが活用されるのか、皆さんの意見を聞いてみたいと思います。

適切な思考法を身につけるには？ 何かを考える際には必ずバイアスがかかります。これを避けるために、適切な思考法を身につける必要があると実感しました。仕事の場面でも、自分の考えやその内容が網羅的で適切なのか、常に確認する必要があると感じています。クリティカルシンキングを学ぶことで、各タスクにおける抜け漏れを防ぎ、本質的な課題や論点について深く考えられるようになりたいです。 クライアント課題の本質に迫るには？ 特にクライアントの課題を解決する際には、表面的な問題だけでなく、本質的な課題は何かという問いを常に考え、それを行動に移せるようになりたいと考えています。また、思考の偏りを避けるために、適切なロジカルシンキングの方法を身につけたいです。 仮説を改善し続けるために さらに、常に自身の仮説を改善するポイントがないかも考え続け、短絡的な思考に陥らず、網羅的にかつ本質的な問いを常に考えられるようにしたいと思います。

頭の中の整理法は？ 頭の中で考えていることをそのままアウトプットする前に、まずは整理して組み立てることが重要だと学びました。話す順番や理由を順序立てて伝えることが、情報を効果的に伝える鍵です。加えて、根拠については複数の視点から考え、それらを対比させることも必要です。 学びを現場でどう活かす？ 上司への説明・相談や顧客への提案に、この学びを活用できると感じました。学んだ理論や視点を活かし、伝えたいことやその根拠を分解・整理して伝えることで、自身の意見が採用される確率を高め、時間の短縮も図りたいと思います。 ロジックツリーの活用法 具体的な方法として、上司への説明や相談、顧客への提案の際にはロジックツリーを作り、整理してから話す時間を取ることにします。メールを送る際も、送信前に相手にとって伝わりやすい内容になっているか確認し、返信内容が期待と異なる場合は内容を見返す時間を設けるようにしたいと思います。

数値グラフは何を示す？ 課題の解決策を検討するにあたり、まずは数値データを取り出しグラフ化することで、特徴や傾向を明確にする手法に取り組みました。このプロセスは、どんな場面でも活用できる有効な方法であり、何が問題なのかを整理し、具体的な分析に結びつける役割を果たすと感じています。 数字加工って何が違う？ また、仕事においても、ただ発生事象の数字を眺めるのではなく、グラフ化や数字の変換を行うことで、より理解しやすい形に変えることの重要性を再確認しました。これまで、過去の実績に頼って漠然と解決策を導いていた部分があったため、即座に構造化して本質を捉えることが、具体的な根拠に基づいた回答につながると実感しました。 手書きメモは有効？ 今後は、日常業務で発生する事象についても、手書きの簡単なメモを用いて構造を整理し、同僚との会話を通じて自分の理解と重要ポイントが合致しているかを確認していこうと思います。

データ分析はどう始める？ 分析は、比較から始まります。問題の定義やデータ分析の目的を明確にし、データの切り口や分析方法、データの効果的な見せ方、さらには仮説を立てる際に有効なビジネスフレームワークを学びました。 手続きの問題はどう捉える？ 手続きのデジタル化率を向上させるためのプロモーション施策を考えることを目指し、どこに問題があるのか、どのように解決するのかを段階的に考えていきます。特に、どの手続きでデジタル化の進行が遅れているのかを把握し、その手続きを行った人のデータを深掘りします。 分析で何が分かる？ 具体的なステップとしては、最初に手続きが紙ベースかデジタルかを確認し、次に属性データや過去にデジタル手続きを利用した履歴で分類します。それらのデータを用いて、なぜその手続きが利用されたのか、またはなぜ利用されなかったのかを分析することで、より深い理解や示唆を得ることができるでしょう。

最適な分解の方法は？ 分解の切り口によって異なる視点が得られることを実感しました。MECEには主に3つの種類があり、無駄と重複を避けるためにはいきなり細かく分けずに進めることが有効であると学びました。階層別、変数分解、プロセス分解を試し、それぞれの分析の対象に合わせた適切な方法を選ぶことが重要です。 医薬品の使われ方は？ 自社が取り扱う医薬品の使用傾向を把握する際にも応用できると感じました。患者層の理解に加えて、別の薬剤を選択する医師の傾向も調査すると、効果的な対策が立てやすくなるのではないかと思います。 データ検証はどうする？ また、毎週の社内ミーティングでは、それまで試したことのない切り口でデータを分析してみます。これまでのデータも同じ切り口で分析可能かを検討し、社内メンバーと重複なく実行できているか確認します。得られた結果から仮説を立て、それに基づいた活動を行い、次週に検証していきます。

分析ってどう理解？ 分析とは、ものごとを分け、比べることだと改めて理解しました。具体的かつ明確に整理することで、より良い意思決定に役立てる手法であるという基本的な定義を再確認できたと感じています。分析を進める上では、目的設定と仮説設定がいかに重要かという点が特に印象に残りました。 目的設定は何が必要？ まずは、分析の目的を明確にして、どの意思決定に結びつけたいのかを整理することが大切だと考えています。その上で、目的に合わせた仮説を立て、膨大なデータの中から役立つ情報を見極める方法を実践していきたいと思います。 振り返りの進め方は？ また、自身の業務を振り返り、データを活用して改善したい点を整理し、どのようなデータを収集しているのかを把握することから取り組みたいと考えています。一つのテーマに絞り、目的設定、仮説設定、そして分析の順で自分なりに実践を進めることで、より良い結果を得たいと思います。

B/Sで会社の健康状態は？ B/Sのみでも会社の健康状態の概要を理解できると実感しました。さらに、以前学んだP/Sと組み合わせることで、たった２つの表からより踏み込んだ企業の状態を読み解けることが分かりました。特にB/Sは経営者の方針が色濃く現れるため、ビジネスの展開方法についても理解を深める手段となります。 決算資料で全体像を把握？ 自社の決算発表資料を通して全体の方向性を把握し、その動向に合わせて自部門で変化を先取りすることで、よりプロアクティブな意思決定と行動を促すことができると考えています。実際に、社内のFinance部門が実施する勉強会もおり、次回の機会には参加して知識をさらに深めたいと思います。 ライブ配信で動きを確認？ また、自社の4半期ごとの決算発表会はウェブでライブ配信されており、US時間で行われるため、次回はぜひ参加して会社の動向をリアルタイムで確認したいと考えています。

Ｂ／Ｓの基本は？ Ｂ／Ｓについて大雑把に把握することが重要であると学びました。5つの箱に分けた後、そのバランスを確認することがポイントだと知ったことは、大きな学びでした。また、Ｂ／Ｓにも業種ごとのビジネスモデルの違いが現れること、特徴を掴む方法の一端を理解できたのも良かったです。 決算情報はどう把握？ 具体的には、取引先の決算発表時や新聞で気になる会社の資金調達のニュースが出たとき、夜の報道番組で企業業績の好調・不調が放送された際に、各社の資産が流動・固定のどちらが多いのかを予測するようにしています。 日々の学びは？ 定期的にＢ／Ｓに触れることで、自分の頭でビジネスモデルと関連付ける癖を身に付けたいと考えています。毎日新聞を読んでいるので、決算発表や資金調達、減価償却といった単語を目にしたときには企業名をストックし、夜や週末時間がある際にその企業のIR情報を確認する予定です。

各平均の意味は？ 今回の学習では、平均の種類について再確認できた点が非常に印象的でした。単純平均だけではなく、幾何平均や加重平均といった、数字の根拠となるデータや分布の理解が求められる手法について、より深く考える機会となりました。 成長率の計り方は？ また、期間全体の成長率を表現する方法が実践可能であることを知り、これまで感じていた疑問が解消されました。具体的には、自身の業務において商品のサイズ構成比や部署の成長率を算出する際、全体の加重平均や過去数年の傾向を示すための幾何平均が有用であると感じました。 実践スキルの磨き方は？ とはいえ、数式自体は難しく感じたため、今後はエクセルを使用した計算方法など、より実践的なアウトプットスキルを磨く必要があると思っています。プレゼンテーションや説明の際に、根拠となる平均値を具体的なグラフなどで示せるよう、引き続き学びを深めていきたいと考えています。

目的は何のため？ データ分析を始める際は、まず「何のためにこのデータを分析するのか」という目的意識を常に持つことが大切です。あらかじめ、どのような答えが得られるかをイメージしながら、分析に取り掛かると良いでしょう。 仮説と可視化の意義は？ また、データ分析のステップとして、仮説思考に基づいたロードマップを設定することで、全体の目的や認識を共有し、より納得のいく結果が導けます。さらに、データを可視化すると、さまざまな視点や切り口、解釈の可能性が広がり、複数の判断軸を持つことができます。 実務の判断はどう？ 実務では、データを活用する「ここぞというタイミング」を見極めることも重要です。そのために、何を解決したいのか、どのようなデータが必要か、データの収集方法やその後の展開についても具体的に考える必要があります。まずは、手元にあるWeb解析のデータを確認し、整理を進めてみましょう。

MECEの理解を深めるには？ MECEの考え方は非常にわかりやすく、理解することができました。これまで要因解析に活用していたロジックツリーを、別の目的の分析にも使えると知り、非常に驚きました。また、売上を単価と数量に分けて分析する方法も、実践しやすく感じました。 数字の分解で深掘り分析 要因分析では、数字を分解して深掘りすることが広く応用できると考えています。MECEをフレームワークとして理解したので、実際に分析する際には層別が漏れなく、重複がないかを図示して見える化し、確認していきます。 精度向上を目指す次のステップ 定性的な要因分析も含めて、まずはロジックツリーを実際に描いてみることから始めます。その上で、MECEの観点で層別が適切にできているかを図を用いて確認し、分析の精度を向上させたいです。また、これらの図を使って関係者と共有し、レビューすることで、より精度アップを目指します。