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状態 ✕ 改善

に関する学び

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PLのポイントを押さえるには？ PL（損益計算書）の仕組みを理解し、各利益間に注目することで、どの部分に費用がかかっているのかを把握できることがわかりました。粗利を上げるためには、提供する価値を明確にし、それに見合う価格設定が重要であることを理解しました。 財務諸表で何が見える？ 自社と競合他社の財務諸表を確認し、どこに費用がかかっているのか、自社と競合との違いを分析するために活用したいと考えています。さらに、異なる業界の会社の財務諸表を通じて、業界ごとの差異を理解することも目指しています。 IR情報で業界特徴を学ぶには？ 自社および競合他社のIR情報を確認し、利益構造にどのような違いがあるのかを把握したいと思っています。また、異業種の会社のIR情報も調査し、業界特有の違いについて学んでいきたいです。そのうえで、自社の課題が見つかった場合、なぜそのような状態になっているのか、そしてどのように改善すれば良いのかを考えていきたいと考えています。

どんな視点で見る？ データを分析する際は、見る切り口によって見え方や分かる内容が変わるため、まずは様々な視点から状況を把握することが重要です。全体の傾向が見えた段階で、さらに細かい視点でデータを掘り下げ、分析を進めます。また、切り口に抜け漏れがないように設定することも求められます。 傾向はどう見抜く？ 日々の物量の傾向を把握することで、必要な労働力（作業員や作業時間）を正確に計算できるようになります。業務改善を目的としたデータ分析では、どの作業がボトルネックとなっているのかを見極め、適切な改善アプローチの方向性を定めることが必要です。 抜け漏れはどう検証？ 具体的な取り組みとしては、まず課題を漏れなく分解し、その状態を上司や同僚に確認します。もし抜け漏れがあればアドバイスを受け、補完の後、更に細かい分解を行うといったプロセスを実践しています。こうした取り組みは、MECEの考え方を意識しながら行う練習として効果的です。

数字と課題の関係は？ 数字や事象を分解することで、隠れた問題や課題に気づくことができると実感しました。たとえその分け方が十分な効果をもたらさなくても、効果がないと証明された経験が、他の視点から物事を考えるきっかけになっています。また、全体像を正しく定義することも非常に大切だと感じています。 MECEの理解はどう？ 以前は「もれなくだぶりなく」というMECEの考え方がやや曖昧に感じられましたが、層別分解、変数分解、ブロセス分解という複数の切り口を学ぶことで、業務に落とし込みやすくなりました。 課題改善はどう？ 現在、部署は業務過多の状態で、人力と時間で対処しているのが実情です。制作物は主に社内向けですが、依頼部署とのタイミングや依頼方法、フローなど、いくつかの問題が見受けられます。今後はMECEの視点から原因を整理し、改善策を追求するとともに、誤植やもれを減らして、より精度の高い制作物に繋げたいと考えています。

データ分析ってなぜ？ 全体を通してデータを分析する重要性を改めて実感しました。今まであまり意識していなかったMECEの考え方―漏れや不足がない状態―について、比較の段階があることやそれぞれの段階で分かる情報の違い、そして明確な発見があるという点が印象に残りました。 着地見込みの工夫は？ また、着地見込みを作成する際、単価を中央値で表示するなど細かい部分にも応用できる点を体験でき、シミュレーションに積極的に取り入れていきたいと感じました。今後は、シミュレーション結果や予算、実績とのGAP分析にもこれらの方法を活用し、より精度の高い検討を行いたいと思います。 GAP検証で何が起こる？ さらに、シミュレーション実績との比較をもとにGAPの仮説検証を実施し、次の期には軌道修正が図れるよう動いていく予定です。まずは表やグラフを作成して比較し、そこから差異分析を行って仮説を立て、改善に結びつけていきたいと考えています。

全体像はどう捉える？ データ分析を行う際は、まず全体像を定義し、その上で各要素に分解して考えることが重要です。分解の際には、MECEの状態を目指しながら、what、where、when、howといった切り口や、要素別、ステップ別といった手法を用います。たとえば、年齢という切り口でも、単純に10代、20代と分けるのではなく、18歳まで、22歳まで、23歳以上といった意味を持たせることで、傾向が把握しやすくなります。 異常検知の視点は？ 品質管理の現場では、異常を検知した際にその原因を漏れなく洗い出し、特定するためにMECEの考え方が役立ちます。加えて、全社で実施されるエンゲージメントサーベイでは、さまざまな属性を切り口にデータの傾向を掴むことで、改善のための具体的な計画を立てる取り組みを実践しています。 このように、複数の切り口の中から目的に合ったものを選択するには、一定の経験が必要であると実感しました。

MECE活用の秘訣は？ 問題解決を行う際は、もれなくダブりなく切り分けた状態でMECEを意識し、ロジックツリーを活用してアイデアを出すことが大切です。分解方法としては、層別分解と変数分解があり、様々な切り口で意味ある分類を行うことが求められます。最終的に一つの案に絞る際は、ロジックツリーで複数の案を出した後、評価基準に基づいて選定する手法が有効だと感じました。今回、これまで慣れていた層別分解に加え、初めて変数分解での案出しを実践してみることにしました。 品質改善はどう考える？ 製造業での品質不良分析や、売上向上を目的とした修理データの分析にも、MECEやロジックツリーを用いた要因分析が役立ちます。たとえば、層別分解では製品別や地域別で分類し、変数分解では客単価×客数や数量×単価といった切り口を採用できます。これにより、不良の原因を網羅的に洗い出し、的確な対策を立案することが可能となります。

ブレインストーミングはどう？ ブレインストーミングは、取り組みやすい手法だと感じました。個人でも実践できるとのことで、日々の業務のなかから一つ以上の要素を抽出し、それに対して自分なりの改善点をたくさん考えてみることができそうだと思いました。 SCAMPER法はどう？ また、実践演習ではSCAMPER法を用い、普段意識しない視点から物事を考える機会が得られました。十分に洗練された状態のものに対しても、「もっと削れないか」や「代わるアイデアはないか」といった異なる視点から検討することで、さらに良い結果が生まれる可能性を実感しました。 どうやって大量発想する？ 単純なアイデア出しであっても、やみくもに考えるのではなく、さまざまな手法があることを学びました。いずれにしても、最初はアイデアの量を重視し、まずはたくさんの考えを出すことに専念しようと思います。

「捨てる」は必要？ 講座全体を振り返る中で、印象に残ったのは「捨てる」という言葉に対する否定的なイメージです。一見、不要なものをすべて除去するようなネガティブな印象を受けますが、実は本来のありたい姿に近づくために必要な考え方であると再認識しました。不要なものを当たり前とするのではなく、理論に基づいたデータの解析や選択が不可欠であると感じました。 現状リセットはどう？ 自部門の業務にあてはめると、不具合対策の一環で設計時に追加された検査作業など、当たり前になっている工数を見直す必要があります。まずは「捨てる＝元に戻す」という視点で、現状をリセットすることから取り組み、そのためのデータ収集を確実に行います。その上で、元の状態に戻した後の改善策は、現場の努力の成果として、現場目線と会社目線の両面から業務を推進していきたいと考えています。

仮説はどこから始まる？ 仮説を持つことで、対象への関心が深まると同時に、問題意識も高まるという考え方は非常に理にかなっていると感じます。仮説がない状態では、物事への関心が浅く、問題意識も十分に芽生えにくいものです。しかし、一度仮説を立てると、その正否を自ら確かめようという意欲が生まれ、自然と検証に積極的に取り組むようになります。その結果、案件に対するコミットメントが強化され、より主体的に取り組む姿勢が養われます。 改善提案はどのように？ この考え方は、業務における課題抽出や改善提案の場面にも応用できると感じます。たとえば、顧客対応の効率化や新しいサービスの導入検討において、仮説を立てて検証を重ねることで、単に課題を指摘するだけでなく、解決策の妥当性を自分自身で確認しながら主体的に進めることが可能になります。

PLの理解を深める意義とは？ PL（損益計算書）の仕組みを理解する学習を通じて、企業がどのように利益を生み出すかだけでなく、将来的にどのようにして利益を拡大していくべきかを、その企業のコンセプトを考慮しながら想定することが重要であると学びました。 月次分析での知識活用法は？ まずは自社の状態を把握するために、毎月の月次分析でこの知識を活用したいと思っています。利益の有無だけでなく、今後どのような対策を取ることでさらなる改善が期待できるのかという観点からも分析を進めていきたいです。 競合と取引先のPL比較はなぜ重要？ さらに、競合他社や取引先に関する分析も行い、さまざまな業界のPLとの比較も試みていく予定です。なお、グループワークで紹介された動画も参考にしながら、学びを深めていきたいと考えています。

分析の基本は？ 債権回収の分析にあたっては、「分析は比較である」「apple to apple」「生存者バイアスに気をつける」の三つのキーワードを常に意識しています。まずは、分析の目的を明確にし、全体像をビッグデータで可視化するところから始めます。 現状評価はどう？ 具体的には、保有している債権全体と請求可能債権の集計を行い、過去からの変遷を比較することで現状の回収状態を評価します。その上で、改善が求められる債権セグメントを明らかにしていく方針です。 集計イメージは？ まずは集計のイメージを作成します。保有債権を請求可能なものとそうでないものに分類し、細分化した内容を表にまとめます。イメージが固まったらビッグデータを活用して集計を実施し、過去からの遷移表を作成して比較しやすい状態に整えます。

目標と目的はどう違う？ チームの目標と目的が混同してしまい、十分にメンバーに伝わっていない状態です。そのため、メンバーに迷いが生じ、目標達成へのアクションが不足しているように感じます。 どうすれば改善できる？ この状況を改善するには、まず、チーム内で目標と目的を明確に言語化し、誰にでも理解できる形でまとめることが必要です。そして、その内容を周囲に繰り返し説明し、長期的にメンバー全体が同じ方向を向いて行動できるようにすることが大切です。 ギャップはどう埋める？ また、管理層とメンバーとの間に存在する目的や目標に対する意識のギャップを埋めるため、双方での認識合わせを進めることが求められます。何のために、誰のために行動するのかという基本的な問いに立ち返ることが、チーム全体の結束につながるでしょう。