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比較 ✕ 判断

に関する学び

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データ分析の進歩を実感 これまでの実践演習のおかげか、ライブ授業の例題の際、自分が受講以前よりデータの着目ポイントがわかるようになったこと、仮説を複数出すことが怖くなくなっていたことに気付きました。また、ライブ授業の中で出てきた「やみくもに分析しない」という点も、性格上ハマりやすい沼だと思うので、優先順位を考えつつリソース配分を意識しながら分析したいと思います。 ディスカッションでの学び方とは？ ディスカッション形式で例題を解くことで、人によってデータの見方や感じ方が違って面白かったです。一人でこっそり分析するよりも、複数人で話し合いながら進める重要性を感じ、実務でも活かそうと思いました。 新規事業におけるフレームワーク活用 新規事業を担当しており、これから多くの施策や企画を立ち上げる機会が増えると思うので、その際には効果的な施策を打ち出すために、問題解決のフレームワークを使って体系的に進めていきたいです。今回の講座で学んだ大きな収穫の一つは「振り返ることの重要性」です。グループワークを通して意見を交換し、その際に振り返りとして自分の考えをまとめる時間があったことが学びに繋がりました。施策を打った後も、その振り返りを必ず行い、次に活かせるようにしたいと考えています。 データをどのように活用すべき？ 今後も引き続きデータ分析の講座や研修を積極的に受けたいです。実務レベルでは、常に仮説を持ち、複数の切り口からデータを分析・比較し、結果の検証を行うという順番を意識しています。一部のデータだけを見てすぐに判断しないように気を付けたいと思います。

市場と戦略は合致？ スケールメリットといったビジネス戦略の定石を用いる場合、自社でそれが効果的に機能するかを正しく分析することが重要です。戦略を決定する際には次の段階を踏むことが大切です。まず、市場と自社の状況を分析し、自社が置かれている環境を正確に理解します。次に、定石となるビジネスのメリットやデメリットを検証し、比較します。最後に、効果が見込めると判断できたら実行に移ります。 業務集約の効果は？ 自部署の業務では、100以上の拠点の業務を1拠点で代行するという形で集約しています。この業務集約は、製造業とは逆向きのスケールメリットを示していると考えられます。例えば、各拠点で個別に行っていた事務作業を1か所に集約することで重複作業を省き、コストダウンを実現しています。また、特定のメンバーで業務を集約することで習熟度が向上し、更なるコスト削減が可能になっています。さらに、AIや自動化技術を導入することで業務効率を高め、さらなるコストダウンが促進されています。 収益拡大の鍵は？ ここで得たノウハウをしっかり蓄積し、それをコアコンピタンスとして外部収益の獲得につなげることを目指しています。現在進めている自社内の業務集約・効率化については、さらなる集約可能な工数を探求し、高品質化につなげていくことが求められます。また、外部収益獲得に向けてはターゲットとなる顧客層を明確にし、受託可能な業務範囲を想定して、必要な技術に関する知識を得るために注意を払うことが大切です。ターゲットを明確にし深掘りしていくことが、コアコンピタンスの形成に繋がるでしょう。

問題の原因は何か？ まず、問題の原因をプロセスごとに分けて考える手法は、表示回数、クリック数、申し込み数の比率を提示することで、単に回数が多いという表面的な仮説だけでなく、表示回数に対してクリック数が多い点や、クリックから申し込みへの転換率の高さなど、各段階ごとに比較が可能となり、疑問点が見つかりやすくなると感じました。 対比で何が分かる？ また、ある事象を自社とそれ以外といった対となる概念で見ることで、思考の幅を広げ、仮説が出しやすくなるという視点にも共感しました。この方法は、試行錯誤の中で新たな発見につながり、より効果的な改善策を導く手がかりとなると思います。 ABテストの本質は？ さらに、ABテストについては、要素を限定して２つの試作品を比較する手法として、検証の目的を明確にし、1要素ずつ慎重にテストを進める必要があると実感しました。特に、環境要因に左右されないように、同時期に実施する点は非常に重要であると考えます。 遅延原因はどう把握する？ また、デザイン制作の遅延要因の分析において、プロセスを分ける方法は大変有用だと感じました。理由を分類することで、自分たちの問題なのか、他の要因にあるのかを切り分けながら対策を進められる点に納得しています。 効果的な手法は何か？ 最後に、ABテストの進め方を見直す必要性も実感しました。簡易なオンラインテストで漠然とどちらが良いかを判断するのではなく、検証の目的を絞って段階的に実施することで、デザインの改善点を具体的に確認しながら進める手法に大いに可能性を感じました。

売上と営業利益はどう？ 売上高は企業の事業規模を示す指標であり、数字が大きいほど事業の規模が広いと理解できます。また、営業利益までの項目は本業における収益と費用を反映しており、本業でどれだけの利益を上げているかを把握できることがわかります。 経常利益はどう捉える？ 経常利益は、主に財務活動に起因する本業外の収益や費用を含み、継続的な利益獲得の見込みを判断するための重要な指標となります。それ以降の項目では、税金等調整前当期純利益、当期純利益、親会社株主に帰属する当期純利益といった形で、最終的な利益状況が表現されています。 P/Lの見方は？ P/Lを読み解く際には、まず売上高、営業利益、経常利益、当期純利益といった大きな数字に注目し、事業全体の概況を把握することが基本です。さらに、各項目の推移や数値の比較・対比を行うことで、傾向の変化や大きな相違点を見出すことが重要です。 競合との違いは？ 現在のプロジェクトでは、競合他社と自社との比較・対比分析にP/Lを活用したいと考えています。特に、競合の過去数年にわたるPLの傾向を分析し、どの項目に費用をかけて利益を生み出しているかを抽出することで、自社との違いを明確にしたいと考えています。 効率はどう高める？ また、5月末に予定している社内プロジェクトの中間報告会に向け、Q2の情報を盛り込んだ報告内容を準備中です。このため、分析は自分一人で進めるのではなく、ChatGPTやCopilotといったツールを活用し、業務効率を高めながら取り組む方法を模索しています。

目的は何でしょうか？ 今回の講義を通して、まず目的を明確にすることの大切さや、その目的に沿って適切な情報を集めること、そしてデータを加工し比較することで初めて分析が成立するという基本的な考え方を学びました。 難問の比較ってどう？ また、難しいテーマの比較においては、直接的な比較だけでなく間接的なアプローチも可能であり、柔軟な考え方が求められると実感しました。特に、愛の価値の算出方法に触れた際は、自分の考えの枠を超える新たな視点に出会い、非常に勉強になりました。そして、これまで耳にしていた「Apple to Apple」という言葉の意味を実体験に基づいて理解することができ、当時の意図にハッとする瞬間がありました。加えて、どのデータが適切かという判断には個人差があることを実感し、さらなる経験の積み重ねが重要だと感じました。 学びはどう活かす？ 今回の学びは、商品の販売企画やプロモーション活動にも役立つと考えています。実際、講義を受けた後からは、販売企画の場面で比較を意識するようになり、データ分析を通じて「新しいことがわかる楽しさ」を感じ始めています。 数字以外の視点は？ さらに、来週からは数字以外の情報を分析する予定であり、どのような視点で分析を進めるのかが楽しみです。また、得られた情報を効果的に伝える方法についても興味があります。グラフや表、あるいは絵など、さまざまな手法がどのように利用されているのか、また絵を用いる場合にはどのようなアイデアが生み出されるのか、実際に皆さんのお話を聞いてみたいと思います。

数字だけで判断してる？ 数字をそのまま見ると、判断を誤る危うさや怖さがあります。実態を正確に把握するためには、数字の中身に潜む意味を紐解き、大枠と詳細を行き来しながら分析する必要があります。 集約方法は適切？ そのためには、数値を適切に集約して可視化することが求められます。ただし、集約の方法自体も状況に応じた判断が必要です。数字の意味を正しく読み取り、どの手法で集約すべきかを判断しなければ、誤った方向へ導いてしまうリスクがあります。 どの手法が最適？ 何度も試行錯誤を重ね、どの手法が実態を正しく反映しているかを見極めることが重要です。自分が行った集約内容を比較することで、分析の精度を高めることができます。 数字の羅列で判断？ 数字が羅列されるだけでは、実績、利益、投資経費といった各状態がどのようなリターンに結びつくのかが明確に見えにくくなります。これらの判断材料を集約し、分散して検討することで、より妥当な判断が可能になります。 見るべきはどこ？ また、見るべきポイントを示すことは分析を行う上での基本的なマナーであり、迅速な判断を下す要因にもなります。難しい計算式に頼るのではなく、基本的にはツールやExcel、BI、AIなどを活用して分析を進める場面も多いですが、これらの使い方を根本から学び、センスを磨くことも重要です。 視覚化の工夫は？ 単に数字をグラフにするのではなく、伝えたいポイントがしっかりと相手に伝わるビジュアルを作成するために、思考と工夫を重ねる必要があります。

プロセスはどう検証する？ 問題の原因を明確にするためには、まずプロセスを分解して検証することが重要です。解決策として、複数の選択肢を洗い出し、しっかりとした根拠に基づいて絞り込む方法が有効だと感じます。 効果はどう比較？ A/Bテストでは、施策の効果を比較しながら仮説検証を繰り返します。あらかじめ検証項目を明確に設定し、1要素ずつ検証することが大切です。 データで判断する？ データに基づいた意思決定を行うことで、業務の効率化や成果の向上を目指します。日常の仕事の中で仮説を立て、適切なアプローチ方法を模索してきました。過去の経験では、業務過多のため情報共有が主にメールに頼っていた状況もあり、その際はA/Bツールを利用して、理解度や反応の良さといった観点から効果のある方法を試してみました。例えば、メールでの通知と社内共有ドライブへの保管を比較する取り組みが挙げられます。 学びをどう定着？ Week5までに多くの分析手法を学びましたが、学んだ内容を自分のものにするためには、メモを振り返りながらフレームワークの活用やデータ加工、さらに比較する際にどのグラフを使用するのが最適かを検討することが必要だと感じています。まずは実践を通じて知識を定着させ、現代ではAIの助けを借りながら調査の時間や手間を省いていきたいと考えています。 新分野はどう理解？ また、動画学習を通じてWebマーケティングの指標など新しいエリアにも触れる機会があり、専門外の分野に対する理解がさらに深まったと実感しています。

イノベーション普及に必要な要素とは？ 新商品が普及するためには、イノベーションの普及要件が欠かせないと感じました。具体的には【比較優位】（従来のアイデアや技術に比べた優位性）、【適合性】（生活に大きな変化を強いると採用が難しい）、【わかりやすさ】（使い手にとっての易しさ）、【試用可能性】（実験的な使用が可能）、そして【可視性】（周囲から新しいアイデアや技術の採用が観察できる）といった要素が重要です。これらの要素を理解し、考慮することが必要ですが、何よりも顧客の立場に立って考えることが重要だと痛感しました。 顧客イメージの重要性 さらに、顧客が持つイメージの重要性についても深く理解しました。現在、自社や自部署が行っているバックオフィス業務の効率化を考えた際に、店舗や他の部署へ仕組みの変更を依頼する場面があったのですが、これは今週学んだことを活用する良い機会だと考えました。特に、「適合性」と「わかりやすさ」の視点を忘れがちであることを自覚しました。新商品を成功させるだけではなく、顧客の視点に立ってこうした要素がしっかりと実現されているかを考え、業務設計を行いたいと思います。 仕組み変更時にどう対応する？ 具体的に店舗に仕組みの変更を依頼する場合には、相手の立場に立って考え、行動することが重要です。その変更が本当に双方にとってプラスとなっているのか、また、相手が外部の企業であった場合、自社のサービスに対して支払いをしたいと思ってもらえるのかといった視点を持って判断していくべきだと感じています。

B/Sの役割は？ 貸借対照表（B/S）は、企業のお金の使い道と調達方法を双方から確認できる重要な資料で、企業の骨組みがしっかりしているかという意味で、健全な状態を示しています。 P/Lの秘密は？ 一方、損益計算書（P/L）は会社の儲けを表しますが、その儲けを生み出すためにどのように資金が使われ、調達されたかをB/Sで把握するのです。 B/S読み解きは？ また、B/Sを読み解く際には、企業のビジネスモデルや提供する価値を意識することが大切です。つまり、必要な経営資源が何であるか、そしてどのように資金を調達するかを、ストーリーとして考える必要があります。 自社分析はどう？ 自社のB/Sを競合他社と比較し、資金の使い方や調達方法における自社の特徴を整理することにより、より戦略的な資金運用が可能になると感じています。 カフェ投資の意義は？ 教材の事例として取り上げられたカフェの初期投資では、提供価値を踏まえ、必要な固定資産へ重点的に資金を投入する方が効果的だという結論に至りました。自社の場合、広告宣伝費や工場の設備投資など、どこに資金を向けるかをこのカフェの事例と照らし合わせながら考えてみることが有意義だと思います。 失敗から学ぶ？ さらに、資金の使い方と調達方法において失敗した事例から学ぶことも重要です。具体的な金額の決め方や負債の判断基準がまだ十分にイメージできていないため、失敗例からどのような判断が誤っていたのかを把握し、今後の改善に活かしたいと考えています。

ゴール達成の方法は？ 目指すべきゴールを明確にし、可能な限り省エネでそのゴールに到達する方法を見極める。戦略的な行動をとるためには、現経営資源を与件として、最速のゴール達成（顧客への最大の価値創出）のための道筋を見つけることが肝要だということを学びました。そのためには、数多ある道筋（取り組み）の中から取捨選択および優先順位付けを行う必要があり、たとえ必要十分な情報が揃わなくてもハイサイクルで行う仮説検証を前提とする仮説思考で、複数の視点に基づく明確な判断基準を持つこと、ならびに投資対効果を意識することが重要です。 中期計画にどう活かす？ 次期中期事業計画の策定時に、学んだ内容を活用したいと思います。「目指すべきゴールを明確にする」「やらなくてよいことをしない」「独自性（強み）を持ち自覚する」そして戦略の構造化を図ることが大切です。戦略的な行動をとるためには、有限である現経営資源を如何に活かしきるかが重要です。そのために、「やらなくてよいことをしない」を基に判断基準を明確にし、周囲の協力を得つつ、関係者と共に「ムリ・ムダ・ムラ」を意識しながら、投資対効果の観点から取捨選択および優先順位付けを立案します。 成功のカギとなる点は？ 以下の点を意識して立案したいと思います。 ・仮説思考を活用する ・判断基準を明確にする ・投資対効果を意識する ・その取捨選択が本当に顧客への価値提供や強み（独自性）の発揮に繋がっているか ・「やらない場合」「やる場合」の比較検討ができているか

何が最優先？ 問題解決の考え方では、まず最も重要な問題を特定することが大切です。「何が問題か？」という視点から始め、数値を比較して問題の所在にあたりをつけます。また、理想の計画と現状の未達成状況を把握し、そのギャップを埋める方法を検討します。数値の比較では、見る必要のない範囲を見極めて効率的に分析を進めることも重要です。 現状はどう捉える？ 現状把握の際には、問題をさらに深掘りするための切り口を考え、その仮説や優先順位をつけていきます。この過程では定性的な情報も取り入れることが重要です。特に、数値に頼りがちな初期の分析では、仮説の形成において定性的な情報を活用することが印象的でした。 分解して見える？ ロジックツリーの層別や変数の分解を用いて課題に取り組むと、目標達成のための具体的な施策が見えてきます。たとえば、採用施設数や売上の向上、コストカットといった課題に対処する際は、変数分解の考え方が役立ちます。また、メーカー推奨品の効果を確認する際には、計画と実績を数値で評価し、感覚的な良し悪しに頼らず客観的に判断することが求められます。 分析の工夫は？ 分析を進める際には、「見なくてもよい範囲・数字・切り口」を適切に除外することで、効果的な分析が可能になります。データの切り口についても、何が効果的か考え、必要であれば追加のデータ取得を検討します。また、チームメンバーとアイデアを共有し、他に異なる切り口の可能性がないかを確認することも重要なプロセスです。

分析はどう進める？ 分析を始める際は、まず何をどのように比較するかを明確にし、普遍的かつ偏りのない俯瞰的な視点で対象を捉えることが大切です。その上で、最初に目的をしっかり設定し、仮説の構築を行うことが必要です。実際、どの手法を用いるかよりも、まず「何」を重視し、体系的に物事を整理していくことが大切だと実感しました。 目的は明確か？ また、何をしたいのか、なぜそれをしたいのかという目的を明確にすることに十分な時間をかけるべきです。出発点のズレはプロセスが進むにつれて大きくなり、取り返しがつかなくなる可能性があるためです。これまで、単にデータを作成するだけで有用な仮説がなかったために、データが十分に活かせず埋もれていた傾向があると感じています。 成功体験は大事？ 既に取り組んできた方法もありますが、完全には浸透していない部分もあると実感しています。そこで、今後は継続的に小さな成功体験を積み重ねることが重要だと考えています。 具体手順は？ 具体的には、以下の手順を意識しています。 ・まず、複数の視点からデータを検証し、それぞれの状態を正確に把握する。 ・何と比較するか、またプロジェクトを進めるためにどのデータを比較対象とするかを明確に決定し、一度決めた基準は後で変更しない。 ・進捗の状況を見ながら、行動の軌道修正が必要か否かを判断できる体制を整える。 ・結果が出た際には、なぜそのような結果になったのか振り返り、データ上で整理しておく。