データ・アナリティクス入門

数字と論理で未来を切り拓く戦略

何が問題なの? 直面している課題や状況を整理する際、まずは「何が問題なのか」「どこに課題があるのか」「その原因は何か」をはっきりさせ、さらに原因に応じた有効な解決策を検討するプロセスの重要性を改めて実感しました。複数の切り口から状況を把握し、定性的な評価も加味しながら優先順位をつける方法は、日々の業務や計画作成にとても役立っています。 現状のギャップは? また、「あるべき姿」と「現状」とのギャップを定量的なデータで示すことで、問題の本質が明確になる点も印象的でした。具体的な数値やトレンド、ばらつきまで丁寧に分析することで、正しい状態へ戻すための対策が見えてくると感じました。こうした定量分析の視点は、実際の現場での判断材料として非常に有用です。 サンクコストは? さらに、サンクコストの考え方にも気づかされました。すでに支出してしまったコストに固執せず、未来のために合理的な判断を下すことが大切であるという点は、今後の意思決定に活かしていきたいと思います。 MECEの意味は? 最後に、MECE(もれなくダブりなく)を意識してロジックツリーを用いながら事象を整理する方法も、新たな視点として非常に学びになりました。事象を年齢や季節、販売数などさまざまな要素に分解し、全体像を捉える努力は、複雑な問題に対処する上で大いに役立つと感じています。 学びはどう活く? 以上の学びを踏まえ、①定量的データに基づく現状把握、②優先度や重要度を考慮した計画立案、③場面ごとのMECEの適用というプロセスを、今後の日々の業務に活かしていきたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

問いに挑む毎日の成長

今の問いは何だろう? イシューとは、今ここで答えを出すべき問いのことです。イシュー設定の際には、「問いの形にする」「具体的に考える」「一貫して抑え続ける」という3つのポイントを意識する必要があります。まずは、問いが何であるかをはっきりさせることが大切です。 全体で課題を共有する? 次に、その問いを常に意識し続けることで、解決すべき課題が見失われないようにします。そして、組織全体でこの問いを共有することで、皆が同じ方向性に向かって課題解決に取り組むことが可能となります。適切なイシュー設定は課題解決の成功に直結するといえるでしょう。 手法で問題を割り出す? また、これまで学んできたロジックツリーやプロセス分解の手法を活用することで、イシューを導き出す方法もあります。例えば、売上構成をロジックツリーで細かく分析し、問題を特定の要素(例えば、客数の少なさ)に収束させるといったやり方が考えられます。 ユーザー心理は理解済? さらに、自社サービスのウェブサイトに訪れたユーザーがどのような課題を感じ、最終的にどのような体験をしているのかについて、ユーザビリティテストを行わずとも自らイシューを見極めることが可能です。ユーザー行動に注目し、どの画面で何がわかりにくいのか、どのような心理を引き起こしているのかを把握することが重要です。 仮説検証の流れは? 具体的な取り組みの手順としては、まずチームで最も解決すべき問題(イシュー)を特定し、そのイシューに基づいてデータを精査します。その後、仮説検証を繰り返すことで、実際の課題や障壁を明確にしていく流れが効果的です。

アカウンティング入門

損益計算書と貸借対照表から見るテーマパークの軌跡

売上内訳をどう捉える? 今回の分析では、あるテーマパーク企業の財務諸表を用いて、損益計算書(P/L)と貸借対照表(B/S)の両面から検証を行いました。まずは、P/Lの構造に焦点を当て、売上高と売上原価の内訳を整理しました。売上に関しては、アトラクションやグッズの販売が主要な要素となっており、ホテル部門も売上に寄与していることが分かりました。また、サービス産業ならではの特徴として、売上原価に人件費が含まれている点や、減価償却費が大きな割合を占めていることにも注目しました。 B/Sの新発見は? 一方、B/Sの分析では、固定資産の大部分が土地と施設で構成されていることは予想通りでしたが、建設仮勘定の割合が高い点に新たな発見がありました。これにより、企業としてはアトラクションなどの非日常的な体験を提供することと、グッズ販売などによる付加価値の創出が、経営上重要な役割を果たしているという結論に至りました。 業績回復の背景は? コロナ禍により一時的に売上が落ち込んだものの、近年は業績回復が著しく、その動向から企業の経営理念、売上増大のためのメソドロジー、そして提供する価値に対する考え方を包括的に理解することができました。 分析から学ぶ戦略は? さらに、今後は自社を中心に据えつつ、他業界や同業他社、そして国内外の事例を取り入れた分析を進めることで、自社の経営戦略に生かしていきたいと考えています。そのためにも、財務諸表を一つのツールとして、企業情報の収集(ネットや生成AIを活用)や、さまざまな角度からの分析を、まずは簡単な形から始める取り組みが重要だと実感しました。

戦略思考入門

視座を高める!フレームワーク活用術

経緯と意見をどう文章化する? 実践演習では、経緯や意見が文章化されているため、より俯瞰的に考えやすくなったと感じました。リアルな状況ではなかなか難しいことです。 視座を高く保つ重要性 まず、視座を高く持ち、全体的に見て価値が生み出せるかを考えることが重要です。また、他の人の意見を聞き、抜け漏れなく情報を整理すること。そして、情報整理にはどれかのフレームワークを活用することが大切です。この3点は普段意識が薄れてしまうことがあるので、これからは意識的に取り入れ、業務の中で自然に活用できるようにしていきたいと思います。 フレームワークをどう使うべきか? 私の所属するグループでは、「フレームワークを活用しろ」という指示が度々あります。しかし、よくある問題として、前後の情報の繋がりもなく、フォーマットを埋めただけで満足してしまうことがあります。今回の学習で、フレームワークの使用目的や、整理された情報をどう繋げるのかを学んだため、まずは基本の3Cに立ち返って取り組んでいきたいと思います。 不足情報はどう補う? 新規事業領域に携わっている特性上、市場形成が未成熟だったり、自社が初めて参入を検討する領域であったりするため、情報蓄積が不足しています。まずは現在持っている市場環境や競合、見込み顧客へのヒアリング結果を集約し、それを3CとSWOTのフレームワークに当てはめて、不足している分析を整理しようと思います。整理した内容については、メンバーと共有し、過不足を確認した上で、現在の事業計画と比較。根拠の薄い要素や計画に修正が必要な点を洗い出して進めていこうと思います。

データ・アナリティクス入門

切り口が未来を拓く

どんな仮説を考える? 仮説を事前に多角的に考えることが重要です。仮説を構築するための材料として「比較の軸」が存在し、Week2の設問4では「どのような切り口が考えられるか」という問いかけがありました。そこで、いくつかの切り口を無理のない範囲で検討した結果、Week3の設問1における仮説パターンの設定が容易になりました。切り口がなければ、「30歳前後のビジネスパーソン」以外の像を描くのはすぐに行き詰まってしまいます。しかし、切り口を明確にすることで、切り口の個数や各切り口が持つ要素数が設定でき、その掛け算によって仮説パターンを構築する枠組みが整います。仮説は「そのパターンであれば、どのような状況や条件が考えられるか」という、一定のとっかかりをもって検討することが可能となります。 成長指標をどう見る? また、事業の成長を示す指数の設定についても考える必要があります。成長の指標としては、直接的には「売上」や「利益」が挙げられますが、これだけでは解像度が低く、分析やそれに基づくアクションの軸としては不十分です。エリアや商品分類ごとといった軸を設定し、より具体的な分析ができるように解像度を上げる必要があります。 どんな軸で考える? さらに、軸を設定する段階ではまず「切り口」となるアイデア出しが求められます。たとえば、分かりやすい切り口として「エリア」や「商品」が考えられますが、その他に「時間」や顧客側の分類(顧客、部門、属する業界など)も有効です。このようなアイデア出しの際には、ロジックツリーやブレーンストーミングといった手法が有効に活用できると考えます.

データ・アナリティクス入門

ロジックツリー活用でKPI改善を目指す!

ロジックツリーって何? ロジックツリーの使用方法について新しい発見がありました。ロジックツリーには、変数分解に加えて「層別分解」という使い方があるのです。層別分解は、全体を複数の部分に分けて同じ次元で揃える方法で、それぞれの階層の下には同じ要素が並ぶイメージです。一方で変数分解は、要素の掛け算を分解し、原因を特定するのに役立ちます。これらの手法を試行することにより、より包括的で明確な分析が可能になります。 営業支援機能はどう? R&D部門における営業支援機能のひとつとして、顧客向けPoCの作成や自社商材のクロスセル・アップセルの立案があります。しかし、これらの活動においてチームのKPI進捗率に大きな差が見られます。そこで、KPI管理している指標の前段にある要素のKPI設定に漏れがないかを確認することが重要です。一連の要素には、要素A→B→C→PoC作成→D→E→クロスセルなどがあります。 KPI設定は見直す? 目的は、KPI管理している指標の前段にある要素のKPI設定に漏れがないかを確認することです。このために、まず関係者とブレストを行い、現在の管理状況に関わらず関連しそうな要素のアイデア出しを行います。その後、出てきたアイデアを元に、現在のKPI設定が定量的かどうか、またMECE(Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive)であるかを検討します。このプロセスの中でロジックツリーを使用し、特に不慣れな現在は層別分解と変数分解の両方を試し、それぞれの使用感をメモしておくことが有効です。

アカウンティング入門

攻め財務で挑む事業成長

資産内容は把握できる? BSの資産の部と負債の部を見ることで、現金、設備、在庫などのどの資産が多いのか、またどのような資金調達を行っているのかが明確になります。これにより、企業のビジネスモデルや特性が把握しやすくなります。 負債推移はどう見る? さらに、複数年度にわたる負債の増減推移を追うことで、経営上の課題や成長のための資金調達戦略を読み取ることができます。借入を抑える安全性を重視する経営姿勢も大切ですが、持続的な成長を実現するためには、一定のリスクを取りながら積極的な投資や資金調達を行う必要があります。現代の資本社会においては、自社のコアコンピタンスを確立したうえで、適切なタイミングで財務レバレッジを活用し、他社が模倣できない攻めの経営を展開することが、長期的な競争優位と企業存続の鍵となります。 新規事業は何で? ① 新規事業提案において、これらの知見を活用したいと考えています。 計画書の説得力は? ② 儲かるための仕組みや、その仕組みを作って維持するための努力ポイントといった非財務視点を整理するとともに、資金調達や返済計画といった財務視点も抜け漏れなく盛り込んだ、説得力のある計画書を作成できるようになりたいです。 投資家の関心はど? また、ビジネスアイディアがあれば、ビジネスモデルだけでなく財務計画まで自ら作成することを繰り返し、経験を積むことが重要だと感じています。さらに、投資家がどのような企業やビジネス、経営者に投資しているかを観察し、投資したいと思わせる共通要素を自分なりに見つけて検証する姿勢も大切だと考えています。

デザイン思考入門

自由対話が生む斬新アイデア

未知の課題への挑戦は? 自治体では、あらかじめ答えが用意された事柄についての合意形成は得意とされる一方、答えが用意されていない課題に取り組む会議は経験が浅く、得意とは言い難い状況です。しかし昨今、さまざまな関係者との連携や共創が一層求められるようになり、今回の学びがそのような場づくりに大いに役立つと感じました。 斬新な発想はどう? 今回のワークショップでは、SCAMPER法は採用しなかったものの、DX施策を検討するための会議体でグループごとにブレインストーミングを行いました。その結果、予想以上に多くのアイデアが出され、また思いがけない斬新な提案も生まれました。多様な参加者が集い、心理的安全性が確保された環境では、批判を恐れずに自由に意見が交わされるため、革新的な発想が生まれやすいと実感しました。むしろ、そうした環境が整っていなければ、斬新なアイデアは評価されず、そもそも出てこないのではないかと思います。 質向上の秘訣は? また、どのような手法を用いるにしても、数多くのアイデア出しを重ねることでスキルは向上し、質の高い場づくりにつながると感じました。多様な意見を受け入れる環境は、さまざまな主体の意見を包み込み、検証や初期段階への立ち返りにも役立つ重要な要素です。 個人の気付きはどう? 個人で実践演習を行った際は、アイデア出しに苦労する部分もありましたが、共創の場では自分とは異なる価値観との協働がなされるため、苦戦することなく自然な発想の流れが生まれると実感しました。数を重ねることで、場全体のクオリティも向上していくと実感できた学びでした。

クリティカルシンキング入門

グラフ選びで差がつく伝達力

伝えたい内容は? メッセージを意識したグラフ選びの重要性を強く感じています。グラフ作成が目的ではなく、伝えたいメッセージを正確に届けることが本質です。誤ったグラフ選びは、情報の読み取りを難しくし、本来伝えたい内容が伝わらなくなる恐れがあります。また、メッセージは色使いやアイコン、文字フォントなどの要素によって受け手に与える印象が変わるため、これらの工夫も大切です。 データの本質は? データを扱う業務においては、示唆や事実の取り扱いが鍵となりますが、何よりも大切なのは、適切なメッセージを抽出することです。事業で本当に伝えるべき内容をデータから見出し、わかりやすいグラフや表現で正確に伝えることを心がけています。データはあくまでメッセージ伝達のための手段であるため、無理に装飾したり加工したりするのではなく、本質となるメッセージをしっかり押さえることが必要です。 受け手は誰? また、伝えたいメッセージは、受け取り手ごとに考えるべきです。事業や状況を踏まえ、緊急度や重要度を加味して絞り込むことで、ビジネスに必要な情報が確実に伝わるようにすることが求められます。何が言いたいのかわからないという状況を避けるため、伝えたいメッセージとの整合性を意識した表現力を磨いていきたいと考えています。 構造化で進化? さらに、現在のChatGPTは文章の構造化や整理に大いに役立っています。ワークのプロセスを通してPDCAサイクルを回す中で活用し、その結果を同僚とのディスカッションを通じてさらに改善し、アウトプットの精度を高めていきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

データ分解で見える新視点の魅力

数字分析の本質は? 数字を分析するとき、一つの要素だけでなく、複数の要素を組み合わせて分解することで、新たな視点が得られることがわかりました。分解することで初めて見えるものがあり、実際にデータを操作してみることの重要性を感じました。エクセルで表をダウンロードし、関数や条件付き書式を使って分析することで、数字に隠れた情報も明らかになりました。また、どの要素をどのように分解すればどんな結果が出るのかを予測しながら作業することが、分析の精度向上に繋がると実感しました。 工数分析の効果は? 具体的には、コールセンターの効率化にこの分析手法を活用したいと思います。応答時間、後処理時間、入電内容、お客様の待ち時間などの観点から、それぞれの業務にかかる工数を数値化できます。これにより、どの業務に多くの工数を費やしているのかを可視化し、効率化の余地がある業務を特定することが可能です。 多角度分析のヒントは? さらに、コールセンターでは顧客から情報を得るだけでなく、それを様々な角度で分析して新たな顧客獲得のヒントを見つけることができると感じました。こうした情報は営業やマーケティング部門でも必要とされるでしょう。どんな情報が役立つかを部署間で話し合い、共有することが重要です。 新たな要素を探す? 今後、毎月集計しているお問い合わせ内容や顧客情報を新しい要素で分析してみたいと考えています。これまではカスタマーセンターの視点で集計を行っていましたが、マーケティング部門の視点でどのように数字を分解できるかを検討し、目的に応じた分析を進めていきたいと思います。

デザイン思考入門

挑む受講生が描く学びの軌跡

どの手法が有効? 私の業務では、主に三つの手法を活用しています。まずA/Bテストでは、メール告知に取り入れる際に、カラーや情報の提示順序などの要素を変更しながら検証を行います。数値化可能なクリック率やコンバージョンの結果をもとに、効果を測定しています。 参加型はどう活かす? 次に、参加型デザインです。アンケートの回答からユーザー視点での改善点を抽出し、定期的に開催するセッションでは、複数のロイヤルユーザーの意見を自由に出してもらいながら改善策を模索しています。 インタビューで何を引き出す? さらに、インタビューも実施しています。購入の動機や使い方を詳しく聞き取り、限られた時間の中でユーザーの意見を引き出すためには、ファシリテーション技術が重要であると感じています。なお、インタビューでは、自分の仮説検証において予想と異なる結果になることも多々あり、大きな声を持つ一部の意見に左右されず、冷静な判断が求められると実感しています。また、求めるデータの種類に合わせて、最適な情報収集手法を選択することも大切です。 デザイン思考はどう磨く? デザイン思考については、明確なゴールが設定されているわけではなく、その時々で最高のものを作るために100%の力を注いでいる状況です。しかし、知れば知るほど「より良いものを」という気持ちが高まり、常にアップデートを重ねていくOSのようなものだと感じています。かつて先輩から「我々が作るものは常にβ版である」との言葉をいただいたことが、決して満足せず成長し続ける意欲に繋がっていると改めて考えるきっかけとなりました。

データ・アナリティクス入門

データ分析で改善への道筋を見つけよう

分析の基礎を見直すには? 分析とは、データの要素を整理し、比較対象や基準を設けて比較することです。目的や比較対象が曖昧だと、分析とは言えません。データを漫然と分析し始める前に、その要素を整理し、明確な目的を持って比較することが重要です。 可視化手法の多様化を 分析の結果を効果的に見せるためには、定量データの種類に応じた加工方法やグラフの見せ方を工夫する必要があります。これまで自己流でデータを可視化してきたこともありますが、さらに多様な手法を学び、見せ方を向上させていきたいと考えています。 採用分析をどう進める? 採用に関わる分析とその対策については以下のように進めます。まず、分析の目的を明確にし、具体的な比較対象を設定することが重要です。例えば、「前週比での応募者数の変化」や「媒体別、フェーズ別の歩留まり」といった視点で分析を行います。これにより、漠然とした分析を避け、得られる洞察が増します。 データを効果的に可視化 また、データの可視化については、週次データの推移を折れ線グラフで表現したり、部署別の採用状況を棒グラフや円グラフで示すなど、データの特性に合った適切なグラフを使います。こうした方法で、データの傾向や課題がより明確になり、効果的な対策の立案に繋がります。 分析のブラッシュアップ方法 今後、目的を複数設定し、分析のための要素分解や比較対象の再設定(過去3年間や各媒体ごとなど)、統計データの整理、分析手法の見直し、結果の行動変容といった点についても改善を重ね、週次で行う分析をブラッシュアップしていきたいと思います。

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