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情報 ✕ 差

に関する学び

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単純平均の落とし穴は？ 単純平均は、ばらつきを見えにくくし、また外れ値により大きく値がぶれる可能性があります。そのため、何が適切な代表値であるかを十分に考慮した上で、比較や分析に臨むことが大切です。 標準偏差で何が分かる？ 標準偏差に関しては、波の大小をイメージすることで、そこから導き出せる情報がわかりやすくなります。これにより、平均だけでは捉えきれないデータの分布の実態を理解しやすくなります。 年齢層の違いを把握するには？ 具体的なデータセットを例に挙げると、例えば、ある組織の従業員の平均年齢が38歳の場合、全体は大まかに新卒5年未満、30代後半～40代初頭、60歳前後という３グループに分けることができます。単純な平均値だけではこれらの年齢層のばらつきを正確に反映できませんが、標準偏差を合わせて求めることで、年齢層の多様性をより具体的に把握し、組織の魅力としてアピールする材料とすることが可能です。 外れ値の影響は？ また、外れ値がビジネス上の意思決定にどのように影響を与えるかという視点も重要です。たとえば、顧客ごとの売上金額を分析する際、1％程度の大口顧客の存在が全体の平均を引き上げてしまうと、実際の単価水準が正しく把握できなくなります。単純平均のみを頼りにすると、実態との差を見誤り、競合との比較でも課題が見えづらく、適切な方策に結び付けることが難しくなります。 多角的分析は有効？ このような背景から、単に平均を算出するだけでなく、加重平均や中央値、そして標準偏差を併用することで、データのばらつきを把握し、その意味するところを考察する姿勢が重要だと改めて感じました。年度末のまとめや次年度への申し送りの際にも、前年や前々年との比較を行い、伸び率や減少率を幾何平均で求めるなど、より多角的な視点でデータを分析することが求められます。 データの可視化は？ 計算式の意味を完全に理解していない部分もありますが、情報やデータが揃っているなら、まずは標準偏差を算出して、その意味合いを考えることから始めると良いでしょう。数字をただ並べた表だけでなく、ヒストグラムなどを用いてばらつきを可視化することが、まず第一歩だと感じています。

検証プロセスはどう進む？ まず、検証のプロセスは「問題の明確化（what）」「問題箇所の特定（where）」「原因の分析（why）」「解決策の立案（how）」という4段階に分解されています。これにより、検証を行う側も結果を伝える側も、内容を分かりやすく把握することができます。 仮説は何で生まれる？ 次に、仮説検証では、なぜ問題が発生するのかという問いに対して、最初は考えを絞らずに複数案を出してみることが重要です。その際、フレームワークを活用して、情報が抜け落ちたり重複したりしないようにすることで、双方にとって理解しやすい検証が可能となります。 比較はどう整理すべき？ また、比較検証を行う際は、必ず同じ条件下で情報を整理することが求められます。同じ基準で比較しないと、結果に誤差が生じやすいため、グルーピングの段階から条件を揃える工夫が必要です。 知識のアップデートは？ さらに、一般常識や最新のニュースに目を向け、常に学び続けることが大切です。自分の判断基準が古く、発展しなくなると検証能力は向上しません。 モノづくりの課題は？ 普段取り組んでいるモノづくりの研究・開発現場では、商品コンセプト、技術・性能・品質、コスト、人材育成など、さまざまな分野の問題を分解して検証しています。問題が数多く存在するため、優先順位をつけることが重要です。自分ひとりで作業するわけではなく、誰もが納得できるような優先順位の付け方や見せ方に工夫を凝らしています。現在は、特にコストの問題を最優先して取り組んでおり、若手には楽しい商品開発の役割を担ってもらっています。 成果をどう伝える？ 仮説を立てながら、ChatGTPの助けを借りつつ情報を整理・検討するプロセスは非常に有意義です。その結果を他者に伝え、納得が得られるかどうかを検証の一つの指標としています。 出張準備は万全？ また、7月から8月にかけて海外出張を予定しており、その準備として自分の考えを整理し、誰もが納得できるストーリー作りと、事実に基づいた情報収集に努めています。出張先で提示した問題定義に対する回答を、秋頃に成果物として検証する計画です。

差別化戦略はどうすべき？ 差別化を進めるには、フレームワークを活用して自社と競合の状況を整理し、どこに共通点や相違点があるのかを明確にすることが重要です。これにより、感覚に頼らない判断が可能になります。また、思い込みだけで競合を定めるのではなく、他の競合となりうるセクターを意識的に洗い出すことも大切です。自社の強みを正確に理解し、効果的な差別化戦略を選択するためには、VRIOなどのフレームワークを活用し、実現可能で持続可能な方策を見つける必要があります。 競合状況は十分か？ まず、自社と競合の状況を整理することが求められます。商社は幅広い事業に取り組む機会がありますが、ターゲットとする事業領域において、どのような競合が予想されるかをフレームワークを用いて分析します。次に、取り組んでいる事業の主要成功要因（KSF）を明確にし、対象とすべきターゲットのニーズを具体化します。ターゲットには異なるニーズがあるため、それに応じたアプローチが必要です。 自社の強みは何？ ターゲットに焦点を当てた上で、自社の強みを体系的に分析することも重要です。VRIOを活用して自社の強みを整理する際、自社のリソース（ヒト・モノ・カネ・情報）の全体像を把握し、それぞれの価値や希少性、模倣困難性、組織的な活用度を正確に評価することが求められます。このプロセスには時間がかかることも認識しています。 現状分析はどうなっている？ 事業領域が広がりすぎているため、個々の事業において自社、競合、顧客を正しく分析し、整理する時間が取れていない現状を見直す必要があります。選択肢を絞り込み、優先順位をつけるために差別化を考えることは有効です。整理をすることで、競争優位性がない事業に対しては取り組みの優先順位を下げる判断も必要となるかもしれません。 実行計画はどう考える？ 具体的なステップとしては、まず事業領域ごとの自社、競合、顧客の情報を整理します。次に事業におけるKSFを明確にし、見るべきターゲットを特定します。続いて、事業領域に関連する自社の経営資源の全体像を整理し、VRIOを活用して自社の強みを発揮できる事業かどうかを判断します。

レジャーと仕事は？ 戦略思考入門を受講中の方から、レジャー施設のカラオケルームでテレワークができるという情報をいただきました。これは非常に魅力的なアイデアであり、今後はそれを活用して、グロービスでの学びや仕事（Zoomでの打合せ）と娯楽を一体化させ、生産性向上を図っていきます。 付加価値はどう？ バリューチェーン全体を俯瞰し、部品や原材料の購買から製造、出荷物流、販売・マーケティング、アフターサービスまでの主活動に加え、人事や経理、技術開発などの支援活動の重要性を認識しました。自社製品の付加価値を的確に把握することが必要です。 理念と柔軟性は？ 経営理念やビジョンといった不変の要素を大切にしつつ、時代の変化に柔軟に対応する必要があります。今後もグロービスの単科生制度を利用し、コンセプチュアルスキルやビジネスフレームワークを学び続けることが求められます。 専門分野はどうする？ 「餅は餅屋に任せる」という考えから、パソコン修理は専門業者に委託し、本業に集中しています。社内教育の講師を持ち回りで担当することによって理解が浅くなる傾向があるため、専門分野はグロービスの単科授業を履修し、専門家から学ぶことを検討しています。 戦略をどう練る？ 業務の選択にあたっては、3CやSWOTのフレームワークを活用しています。自社は業界2位であり、コスト・リーダーシップ戦略は難しいため、多品種小ロットの生産に対応する差別化戦略を重視し、設備投資を進めています。また、技術書籍や書類の電子化を進め、自炊代行業者に依頼してPDF化を実施しています。 フレームはどう使う？ フレームワークは単なる知識ではなく、実際に活用することでその価値が発揮されます。新たな課題に対処する際は、直観ではなくフレームワークを基に考え実行していきます。リソース配分においては、所属する部署の人、物、金、情報を把握し、最適に配分する努力をしています。 PPMで整理する？ プロダクト・ポートフォリオ・マネジメント（PPM）の考え方を取り入れ、「金のなる木」を維持しつつ、「負け犬」を整理することにより、自社製品の維持と整理を行っています。

学び直す顧客価値と持続可能性 今週の学習では、「顧客価値」と「持続可能性」の重要性について再認識しました。特に、私はこれまで希少性や付加価値に注目してアイデアを考えていましたが、「顧客にとって本当に価値があるのか」という視点が欠けていることに気づきました。さらに、顧客視点で競合を特定するのは非常に難しい課題だと感じました。従来の市場だけでなく、デジタルトランスフォーメーション（DX）の進展により、全く異なる分野からの代替品が競合となる可能性もあります。このような環境の変化を捉えるためには、広範な市場にアンテナを張り巡らせ、常に最新の動向を把握することが必要だと学びました。この気づきを活かし、今後は顧客視点を意識した仮説検証を重ね、具体的な価値提案を磨いていきたいと思います。 SI業界における持続可能性の課題は？ SI業界における「持続可能性」の重要性も改めて考えさせられました。特に、技術の進歩により、かつては差別化の要因となっていた技術やサービスが他社にも容易に模倣される現状に直面しています。この課題に対処するには、最新の技術を追い続けると同時に、既存の強みを活かした独自の価値提案を作り出す必要があると感じました。また、VRIO分析は非常に有用であり、まずは自社について実施してみたところ、組織の観点が弱いという課題を認識しました。今後はチームメンバーとともにVRIO分析を実施し、他の視点を取り入れることで新たな強みや未認識の課題を発見したいと考えています。 新技術導入のための戦略は？ 自社のサービス開発の場面では、新技術を導入する際、その技術がただの流行ではなく、顧客にとって長期的な価値を生み出す持続可能な競争優位性を持っているかどうか、導入前にプロセスを強化したいと思います。また、新技術分野やDX活用事例など、日々の情報収集の重要性を再認識し、セミナーへの定期的な参加や業界レポートの読み込みを今後も心がけていきたいです。競合他社との差別化ポイントを明確にする取り組みを進め、VRIO分析で得られた洞察をもとに自社の競争優位性を高めるための改善策を検討していきます。

分解で何が見える？ 今週の学習でまず印象に残ったのは、問題の原因を明らかにするためにプロセスを分解する考え方です。以前学んだロジックツリーと同様のアプローチで、複雑な問題も整理しやすくなる点が非常に参考になりました。 A/Bテストの本質は？ また、初めてA/Bテストについて学びました。Webサイトやアプリの改善において、2つのパターンを比較してどちらが効果的か検証するこの手法は、データに基づいた改善策を決定する上で非常に有用だと感じました。 対概念で広がる視野は？ さらに、対概念という考え方も学びました。対象となる事象の反対の観点を同時に考えることで、物事を多角的に捉え、より本質的な理解につながるという点が印象的でした。 患者動向をどう分析？ 診療科別の患者受診動向データ分析に関する学習内容も非常に有益でした。分析の視点に差異が生じた場合に、仮説に基づいて問題解決のプロセスをWhat（問題の明確化）→Where（問題箇所の特定）→Why（原因の分析）→How（解決策の立案）のステップで進めることで、より精度の高い分析が可能になると理解しました。これまではいきなり解決策を検討することが多かったため、本質に迫った対策を導き出す点で大きな学びとなりました。 仮説と実試行は？ また、現時点ではA/Bテストの具体的な活用場面はイメージしづらいものの、仮説を試しながら問題解決につなげる考え方が日々の業務にも応用できると感じています。 比較で見える分析法は？ 分析の基本的な進め方については、「分析は比較である」という考え方のもと、①目的・問いの明確化、②問いに対する仮説の設定、③必要データの収集、④分析による仮説の検証というサイクルを回すことが重要だと学びました。インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンなどの視点にも着目し、グラフや数値、数式を用いて視覚的に分かりやすく情報を提示することが求められます。仮説思考やフレームワークを活用して多角的に検討することで、データから有益な情報を引き出し、効果的な行動につなげることができると実感しました。

物事を分解する学びの重要性とは？ 物事を分解する方法について学んだことが非常に有益でした。まず、全体像を明確に定義し、目的に沿って切り口を設定し、MECE（漏れなく・ダブりなく）の原則を用いて事象を分解します。これには、「層別分解」、「変数分解」、「プロセス分解」の3つのパターンがあります。 分解手法の具体例をどう活用する？ 層別分解では、「年齢別」、「性別」、「季節別」といったように、特定のカテゴリーごとに事象を分けます。変数分解では、「売上＝客単価×客数」のように、事象を構成する要素に分解します。プロセス分解では、ある事象のプロセスを詳細に書き出し、そのどこに問題があるのかを分析します。 MECEが導く次の一手は？ 分解する際には、異なる視点が混在しないよう注意し、まずは試みてみることが重要です。たとえ分解した結果、特筆すべき点が見つからなかったとしても、それは「ここには差がなかった」という価値があり、他の観点での分解につなげることができます。失敗と捉えず、次の行動に繋げることが大事です。 これを売上分析に応用すると、例えば「年齢別」、「性別」、「季節別」に層別分解したり、「売上＝客単価×客数」という変数分解を用いたり、プロセスの中の問題点を探るプロセス分解が有効です。 DX人材育成にMECEはどう役立つ？ また、DX人材育成に関する施策を進める際の根拠としても使えます。例えば、社員のデータ活用率を上げることを目的に、現状を把握し、MECEを活用して問題点を明確にすることで対策を立てることができます。 意思決定の効果をどう高める？ 意思決定時には、情報をMECEで分類し、優先順位を決める手法が活用できます。これにより、どの情報を基に判断すべきかが明確になります。また、プロジェクト進行中に意見が割れた際には、目的を再定義し、網羅的に議論ができているか確認することで、考慮漏れがないかをチェックすることができます。 このように、MECEの原則を用いることで、さまざまな問題や課題を効果的に分解し、具体的な対策や判断を導き出すことができます。

グラフ作成の基本は？ グラフを用いた資料作成において、まず基本的な要素であるグラフタイトルや単位に漏れがないかを確認することは、最低限のマナーとして不可欠です。また、自分が伝えたいことが選択したグラフによって適切に相手に伝わるかどうかを確認することも重要です。過去には、文章にグラフを差し込むことが多々ありましたが、それが本当に今回の目的に沿ったものになっているかをしっかりと確認できていないことを反省しています。 メール表現の工夫は？ メールを書く際、言いたいことを強調したいあまりにフォントサイズを変えたり、太字にしたり、色を変えたりしていましたが、相手がそのような表現からどのような印象を受けるかを理論的に学び直しました。これを踏まえて、タイトル、色、アイコン、フォントの意味を考慮しながら資料作成に取り組みたいと思っています。 スライド作りはどう？ スライドを丁寧に作るためには、グラフの見せ方や文字の表現といった基礎を固めた上で、メインメッセージと情報の順番を合わせることが肝要です。さらに、メインメッセージがより伝わりやすくなるよう、事実にプラスして一言添えることを意識します。読者の関心を引く工夫として、アイキャッチや文章の硬軟、読みやすい体裁を心がけることも必要です。 提案資料作成の極意は？ 提案資料を作成する際には、WWH（What-Why-How）での資料作成を基本にしつつ、新たに学んだ内容を活用したいと考えています。メール作成においても、読み手が内容を理解しやすく、次第に読み進めたくなるようなアイキャッチと体裁を意識し、硬軟のバランスを大切にします。 セルフチェックはどう？ 資料作成のセルフチェック項目としては、以下のことを確認しています。グラフタイトルや単位の漏れがないか、選択されたグラフが相手に伝わるものかどうか、資料全体としてフォントや色が適切かどうか、メインメッセージと情報の順序が合っているか、そして追加メッセージが必要であるかなどです。メール作成においても、アイキャッチの適切さ、文章の硬軟、読みやすさを確認していきます。

既存商品の強みは？ 教材で紹介されたある企業の事例を通して、既存商品の強みを活かしながら新規顧客獲得を図る手法を学びました。具体的には、自社商品の特徴の中から2つの軸を設定し、その軸に基づいてポジショニングマップを作成することで、競合との差別化ポイントを明確にできる点が効果的であると感じました。また、「S（セグメンテーション）、T（ターゲティング）、P（ポジショニング）分析」のうち、SとTは受講前から理解しており、従来の業務でも活用してきたため、本講義でPの重要性を再認識できたことは大きな収穫です。 ペルソナの再評価は？ これまでは、狙いたい層から逆算してペルソナを構築し、市場のセグメンテーション、ターゲティング、さらに広報施策へと展開する流れで進めていました。しかし、定期的なポジショニング分析を取り入れることで、ペルソナを再評価し、複数のペルソナやポジショニングマップを保有できることが分かりました。それぞれのターゲットに応じた訴求ポイントを明確にすることで、同一商品から多様な顧客の獲得につながる可能性があると考えています。 学生募集の戦略は？ また、学生募集の広報活動における一例では、近年新設された学部を含む、さまざまな学部での募集戦略が検討されています。従来は、情報系志望者や理系学生をターゲットとし、WEB広告やDM施策を中心に実施していました。しかし、競合と比較した場合、自学における「少人数指導」や「統計学・経営系科目の充実」といった強みを活かすことで、理系や情報系に興味はあるものの理数科目に苦手意識を持つ文系学生にも響く広報が可能になると考えています。 競合校調査はどう？ まずは、ポジショニングマップを作成するために丁寧な競合校調査を行い、その仮定を裏付けるデータを確認することが重要です。これが実現すれば、ターゲット別の媒体制作の提案がよりスムーズに進むと考えます。また、情報学部だけでなく、経営、国際、看護など他の学部においても同様に競合校調査を実施することで、自学全体のターゲット層をより広げていくことができると期待しています。

どのプロセスが必要？ 分析とは、データ同士を比較する行為であると捉えられます。そして、分析は仮説を立てることから始まり、目的や問いを明確にした上で、仮説設定、データ収集、そしてその仮説を検証するプロセスを踏む、いわば「プロセス×視点×アプローチ」が重要となります. どの視点が有効？ 分析における視点としては、インパクト、ギャップ、トレンド、バラつき、パターンの5つが挙げられ、各々の観点からデータを多角的に検証することが求められます。一方、アプローチとしては、グラフ、数字、数式の3種類が存在し、状況に応じた手法の選択が大切です. どの代表値を使う？ 数字によるアプローチでは、まずデータの中心位置を示す代表値を注視します。代表値には単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、また、データの散らばりを示す標準偏差などを用いて、他のデータの状態を把握することが重要です。代表値についても、観点により複数の値が存在するため、適切な選定が必要です. 相関はどう読む？ さらに、数式化の側面では、「欲しい結果に対して何か効いているか？」という視点で、相関関係を見いだすことができます。ただし、相関が必ずしも因果関係を示すわけではない点に留意しなければなりません. 今後はどう進む？ 通常、業務においては年度別の件数や特定分野の傾向を、主に単純平均から読み取っていましたし、どのグラフで可視化するかに対して意識が十分ではなかったと感じます。しかし、今回の学習を通じて、目的を明確にし、どの視点でデータを見るべきか、どのアプローチが最適かということを、１つ１つ丁寧なステップとして考える重要性を学びました。また、相手に説明する際には、ビジュアルを活用することで情報がより伝わりやすくなることも実感しました. 次に何を分析？ 今後は、何を分析したいのか、何を知りたいのかを明確にした上で、「代表値」「バラつき」「数式化」の各定義や使用すべき場面を理解し、目的に沿った手法を適切に選択しながら分析を進めていきたいと思います.

戦略思考の気付きは何か？ 今週の戦略思考で一番気付かされた点は、差別化された状態をいかに維持し続けられるかという点です。あるひとつの時点で見れば、当然新製品を導入するタイミングは自社有利に働きますが、顧客課題を解決できるものであれば、競合も同様のサービスや商品を提供・追従してくる可能性が高まります。そうなると競争の均衡が生じ、価格競争に陥りやすくなります。 継続的な競争優位性はどう維持する？ 継続的な競争優位性を維持していくためには、本当の意味での自社の強みを理解し、その強みを生かす必要があります。それが製造ノウハウや技術力であるか、優れた営業スキルを持った人材か、過去に権利化された特許かもしれません。自社に関しては当然一番情報にアクセスしやすい立場にあるので、その強みをしっかりと見極め、いかに競争優位性を維持できるかをデザインしていく必要があります。デザインの見直し頻度も含めて戦略立案・推進していきたいと考えます。 自社の歴史から学ぶ方法は？ 自社の歴史を振り返り、競争優位性が保てている商品・サービスとその理由、および保てなくなってきた商品の理由をいくつかのサンプルをピックアップして分析・評価してみたいと思います。その結果、本当の意味での自社の強みを理解し、それを事業戦略立案や商品戦略策定の根拠として活用します。また、それによって関係部門の役員への説得材料としても活用したいと考えています。 来季経営戦略会議に向けた計画は？ 11月に全社役員を含む来季経営戦略会議が予定されており、そこをひとつのマイルストーンとしています。そこで戦略方針の提案を行い、承認を得るための計画は以下の通りです。 8月～9月：情報収集・分析。特に最も情報が取りやすい自社で競争優位性を保てているものの分析・評価。各種フレームワークを用いた外部環境・内部環境分析の実施とまとめ、特許情報も含む。 10月：戦略提案内容について関係部門との内容擦り合わせ。 11月：経営戦略会議での提案。 この計画を実行し、持続可能な競争優位性の確立を目指します。

比較や仮説の意義に迫る? 本教材では、比較や仮説思考の重要性を改めて確認しました。大量のデータを扱う際、数字化しグラフなどで可視化することで、情報がより明確に把握できることが示されています。 代表値はどう選ぶ? 代表値として、単純平均、荷重平均、幾何平均、そして中央値が挙げられました。それぞれ、状況に応じた使い分けが必要です。たとえば、ばらつきが大きい場合や外れ値がある場合には中央値が適している一方、成長率などの変化割合を捉えるためには幾何平均が有効です。 標準偏差を理解する? また、データのばらつきを理解するためには、標準偏差が重要な指標となります。標準偏差は、平均値との差の二乗和の平均の平方根として計算され、数値が小さいと密集、大きいとばらつきがあることがわかります。正規分布の場合、平均値から標準偏差の2倍以内に約95%のデータが収まるという2SDルールも、実感としての起こりにくさの目安となります。 グラフの効果は何? まとめとして、代表値とばらつきを用いてデータの特性を把握し、グラフなどの可視化を利用すると、非常にわかりやすく情報を整理できることが強調されていました。具体例を用いた説明は非常に効果的で、内容が実践的に応用できる点も評価されます。 荷重平均の活用は? さらに、データ可視化の具体的な利点や、実際の場面で荷重平均をどのように活用するかについて、さらに考えを深める問いが提示されています。これにより、自らの分析手法を実践的に応用する視点が求められています。 実務でどう活かす? 最後に、実務への応用例として、メンバーの時間外労働の管理が取り上げられました。労働時間が所定の範囲内に収まるよう、グラフを用いて傾向を把握する方法や、外れ値がある場合に特定の商品のデータを除外して全体の傾向を見る手法が紹介されました。また、エクセルを活用して各メンバーの代表値やばらつきを算出し、分析の特性に応じた手法が使われているかを確認することで、より実践的なデータ分析支援に繋げる取り組みが示唆されています。