データ・アナリティクス入門

仮説とフレームワークで導く新発想

仮説の意義はどう捉える? 仮説の意義と4P・3Cのフレームワークの活用について考察しました。現状や現象を整理し、そこから課題を明示する方法としてフレームワークは有効な手段だと認識しています。しかし、設問では仮説の立て方が問われ、その内容が単に問題点や疑問点の抽出に留まっている点に疑問を感じました。仮説を「ある論点に対する仮の答え」もしくは「分からない事柄に対する仮の答え」と定義するならば、現状の把握とその先の打ち手を考察する過程で生じるのではないかと思います。このため、ビジネス上の意味合いに限定して用いるほうが適切であり、安易に「検証」という言葉を使わないほうが良いと考えました。こうした疑問を通じて、仮説とフレームワークの使い分けが整理できたと感じます。 4P・3Cの整理法はどうなる? また、事業計画や事業分析において、4Pや3Cというフレームワークで物事を整理する手法は非常に重要です。思いつきで捉えるのではなく、フレームワークに沿って取りこぼしのない視点で分析することで、発見された課題や問題点が具体的になり、改善策を立案するための基盤となります。さらに、第三者に内容を伝える際にも、論理的に整理された情報は理解しやすく伝わります。 正しい検証はどう進む? 実際の取り組みでは、4Pや3Cのフレームワークを活用した上で、問題点に対して「〇〇ならば▼▼である」という形式で仮説を立て、その上でデータ分析により課題の抽出ができるかを検討しています。これは、問題を具体的なエビデンスをもって示すためのプロセスであり、その後の打ち手の考察へと順序立てて進めることが重要だと感じました。

戦略思考入門

取捨選択で築く戦略の未来

差別化の意義は? 講座全体を振り返ると、特に印象に残ったのは、組織能力やバリューチェーンを活用して模倣困難性を構築する考え方と、その差別化が持続可能かどうかを問う点です。また、他社の力を借りた差別化の可能性や、時には顧客便益を重視して「捨てる」判断が求められるという点も印象的でした。 最速と長期の折合いは? 戦略思考を実践する上では、「最短・最速」でゴールに到達することと、中長期的にプラスに働くはずの多様な人材の活用との間に、しばしば対立が生じる点に留意する必要があると感じます。特に「捨てる」という選択をする際には、近視眼的にならず常に中長期の視点を持つことが大切だと思います。 顧客ニーズはどう見る? また、中期的な事業のあり方や重点領域の検討については、顧客の高度化・多様化するニーズに対応するため、総花的な対応ではなく、自社の商材だけでなく組織能力も踏まえた優位性の分析が必要であると再認識しました。何を取り入れ、何を捨てるべきかといった戦略的な判断が、今後の事業展開において重要なポイントになります。 実践計画はどうする? 今回学んだ内容を実践するため、まずはフレームワーク(3C、SWOT、VRIO、シナリオプランニングなど)を活用して自社、他社、そして市場の分析を進め、6月末までに成果をまとめます。その分析結果を基に、差別化や「捨てる」判断を含めた中期事業戦略案を7月末までにアウトプットし、関係者との議論を経て8月末までに中期事業戦略を確定させます。さらに、その戦略を次期のアクションプランに落とし込み、9月末までに実施に向けた具体策を整える予定です。

マーケティング入門

マーケティング初心者でも分かる!ケーススタディの活用法

社会的責任を問う理由とは? 企業のマーケティング活動は、非常に複雑な社会の中で行われています。世界的なファーストフードチェーンの例を通して、購買行動プロセスやこれからのマーケティング手法についての基礎的なフレームワークを学び、社会的責任(CSR)やSDGsへの取り組みが注目されています。企業は消費者の個人的なニーズだけでなく、社会全体のニーズにも応えることが期待されるようになっており、ますます企業としての存在意義を問われる場面が増えていると感じました。 介護業界での売上アップの方法は? 介護業界においては、利用者の獲得や人材確保が重要であり、相談員のスタッフと連携して売上アップを目指すことが求められます。そのため、企業サービスの見せ方を改めたり、過去の業績を再評価することが必要だと考えます。 PDCAで何が変わる? 直接的にマーケティング手法を当てはめるのは難しいですが、研修資料を作成したり社内で問題が発生した際には、5W1HやPDCAサイクルを意識して対応することが役立ちます。また、GAIQ認定という無料で受講できる試験があるので、それについても調べてみる価値があると思います。 各業界の戦略に学ぶ 流通や観光、エンターテイメントの分野にも興味があるので、それぞれの業界でどのようなマーケティング戦略が使われているのかを考えることは、非常に興味深いです。毎日の空き時間を活用して復習し、講義で学んだことを自分のキャリアにどのように役立てるか検討しています。ケーススタディを通して印象に残ったところとまだ明確でないところは、質問できるように準備しておくことも大切です。

データ・アナリティクス入門

仮説と比較で未来を拓く

仮説の組み立て方は? 仮説を立てるための考え方について、業務に取り入れていきたい点をまとめました。まず、「分析とは比較」であるという点を意識し、比較対象を設けることで、他者にも分かりやすい分析を目指します。また、問題解決の仮説を立てる際には、What(問題は何か)、Where(どこに問題があるか)、Why(なぜ問題が発生するか)、How(どのように対処すべきか)の4つのプロセスを順に追うことで、解決策を推進していきたいと考えています。さらに、常識を疑い、新たな情報と組み合わせながら発想を止めず、創造的な仮説に肉付けを加える方法も取り入れていく予定です。 フレームワークの活用は? また、動画学習で触れたフレームワークも業務に積極的に取り入れることで、より実践的なアプローチが可能になると考えています。 毎月の数値分析法は? 具体的な取り組みとして、まずは毎月の数値分析に注力します。解約数やサービスの利用状況に下落傾向が見られた場合、商品やサービス自体に問題があるのか、利用顧客の属性に原因があるのかを、対前年比に加えて他年度や学年、属性別といった複数の比較軸で検証し、どこにギャップが生じているのかを明確にしていきます。 WEB数値の変化は? 次にWEB数値の分析にも力を入れます。今後のWEBサービスの定期的なリリースに合わせて現在の数値を把握し、増加する数値が示す傾向を基に、即時に対策を検討できる体制を整えたいと思います。 資格取得で成長は? 数値に対する意識を継続して高めるため、分析関連の資格取得も視野に入れ、さらなるスキルアップを図っていくつもりです。

データ・アナリティクス入門

データの先にある学びの秘密

講義内容はどう感じた? ライブ講義を拝聴しながら、ポイントを迅速に判断し整理する力がまだ十分でないと感じました。どのデータセットを扱う際にも、何を明らかにしたいのかという目的意識をしっかり持ち、ロジカルシンキングや仮説立案のスピードを高める必要があると痛感しました。大量のデータを扱う中で、解決策の発見に注力するあまり、次第に目的から逸れてしまうことが実務上でも生じるため、その兆候を早期に掴むことが重要であると改めて認識しました。 営業戦略はどんな課題? 営業データを活用した営業戦略の立案においては、成約率向上という課題に対して、これまでの商談データを基に再検証を行う必要があります。過去にはあまり意識されなかったデータの粒度の粗さや、文章化およびビジュアル化の不足が、組織全体の納得感に影響していたと感じます。具体的には、なぜ成約率が低いのか、セグメントごとや担当者ごと、そして営業ステップごとの課題を明確にし、それぞれの原因を検証した上で、効果的な解決策を導き出したいと考えています。 UX改善は何が必要? サービス利用データを活用したUX向上施策の立案では、SaaSサービスのアクセスログをもとに、どの機能が利用され、どの機能が利用されていないかを明確に分類することが求められます。使われていない機能については、導入時からの利用状況や徐々に利用が減少しているのかなど、その背景を整理しながら原因分析を行います。さらに、仮説を立てた上で改善策を検討し、場合によっては機能の廃止も含めた対応を実施するために、顧客へのインタビューなども通じて検証を進めていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

仮説力で拓く新たな学びの旅

仮説とは何か? 仮説とは、論点に対する一時的な答えを意味します。仮説を立てる際には、決め打ちせず複数の可能性を検討することが重要です。フレームワークを活用して、どの指標を基準に、何と比較するか、またそのためにどのようなデータを集計し、どのように見せるかを考える必要があります。 データはどう取る? また、着目する指標や比較対象のデータを収集する際には、「誰に、どのように聴くのか」という点が大切です。都合の良いデータだけに頼ると、誤った仮説を前提にしてしまうリスクがあります。他の可能性を十分に考慮することで、不要な仮説を排除し、より正確な情報に基づいた議論につなげることができます。 議論はどう進む? 日常の業務においても、仮説をもとに論点を提示し、議論を重ねる場面が多いです。これまで経験や肌感覚から決め打ちしていた仮説も、複数の視点で検討することで、より網羅的かつ具体的な検証が可能になります。仮説を裏付けるデータの示し方や、どのように比較し、提示するかという方法も試行錯誤の対象です。 人事事例はどう見る? 人事領域の取り組みとしては、スタッフが出会い採用内定、入社からその後の活躍、さらには休職や退職に至るまでのジャーニーマップを構築した事例が挙げられます。まずこれまでの経験や収集できるデータをもとにストーリーとしてのジャーニーを描き出し、その後、ヒアリングや不足しているデータの補完によって仮説を検証・肉付けしていくという方法です。このとき、現状の仮説が網羅的かどうか、また他の切り口がないかを再確認し、データの取り方や示し方を見直すことが大切です。

クリティカルシンキング入門

思考を広げる!数字分解の新発見

数字をどう見捉える? 具体的なケーススタディを通じて、数字の分解やイシューの設定、メッセージの伝え方について学びました。数字を分解する際、特定の実例に引っ張られると、考えの幅が狭まることに気付きました。特に「観光」のイメージに縛られると、抽象度を上げる思考が難しくなりがちです。紙に書き出して共通点を探るなど、可視化する方法で考えるのが有効だと感じました。 見直しは本当に必要? また、イシューの設定では、他の数字を何度も確認しないと安心できない点が学びとして大きかったです。ひとつのイシューを見つけたとしても、「本当にそれで大丈夫か」「見落としていることはないか」を考え、数字の分解を見直すことを習慣にしたいと思いました。 チーム戦略はどうする? 現在リーダー役を務めているので、チームのメンバーや組織課題に向き合う際にこの知識を活用したいです。特に次年度のチーム戦略や目標を立てる際には、現状の組織課題をしっかりと把握し、イシューとして捉えた上で解決策を考えていくことが重要です。 抽象化の秘訣は? 抽象度を上げる思考は、身近な課題にも当てはまります。組織課題に取り組む際、他者から聞くチームのイメージや現在の業務に影響されて、思考の抽象度が上がりにくいことがあります。紙に書き出して抽象化する努力をしてみようと思います。また、イシュー設定に関しては、実務では分かりやすいイシューを見つけた時点で他の可能性を除外し、解決策を考えることが多いです。思考のプロセスを意識し、イシューを見つけた後にはそのイシューを再検討し、他の分解方法も試してみることを習慣化したいと考えています。

戦略思考入門

選ぶ勇気がもたらす効率革命

捨てるメリットは? 今週の学びのポイントは「選択(捨てる)」ということでした。経営資源は限られたものであることを再認識し、やりたいことややっておいたほうがいいことをすべて挙げていてはキリがありません。「捨てることの恐怖」より、「捨てることによるメリット」に注目して判断する必要があると学びました。 無駄処理は見直し? 私は業務の効率化を専門としている部署に所属しており、仕事の進行における無駄を排除する意識は高いと考えています。そのためある程度の精査はできています。しかし、他部署から受け継いだ業務には、まだ無駄な処理が含まれていることがあります。このため、その処理を行う目的や根拠を明確にし、それによる効果を見極めて効率化を進める必要があると感じています。 業務増加の対策は? さらに、自分自身に目を向けると、最近の役割の変化により新たな業務が増えました。しかし過去の業務も継続しながら進めているため、業務過多になる場面が増えてきました。ここでこそ「捨てる」という選択が必要だと感じます。 処理改善の意義は? オフィスで担当している業務については、引き続き無駄な処理をなくすことに注力します。移管された業務については、その目的、効果、根拠を明確にし、不要なものは論理的にその必要性を説明して、関連部署と建設的な意見交換を行う必要があります。 業務分担の工夫は? 自分自身の業務量に関しては、他のメンバーに任せられる業務については思い切って任せることを検討する必要があります。オフィスメンバーの稼働率や業務の難易度を考慮し、適性を見極めて適切に依頼していきたいと思います。

戦略思考入門

目的を再定義する学び

講座で得た大切なことは? この講座を通じて、自分が大切にすべきポイントを改めて認識することができました。まず、目的を定めることの重要性を痛感しました。ゴール設定や論点を正確にするために、必ずシンプルなフレームワーク(例えば、3C、バリューチェーン、コスト削減やバリュー拡張、5F視点)をセットで活用し、全体像を一旦俯瞰することの効果を実感しています。また、ターゲットを誰にするのかを明確にし、その理解を自社だけでなく取引先にも広げる必要があると学びました。そして、限られた資源の中で本当に重要なことにフォーカスするために、不要な部分を捨てるという考えが、最終的には顧客満足につながると感じました。 日常で学びはどう変わる? これらの学びは、日常生活のさまざまな場面で応用できると感じています。ビジネスシーンにおいては、3Year planやNegotiation、サービス開発などで、目的や資源、ストーリーテリングの視点を持つことで、規模が大きいプロジェクトでも立ち返りながらクイックに分析ができるようになりました。また、自身のキャリアを検討する際には、自分のユニークな強みや差別化戦略を振り返ることが、経済価値や希少性、模倣困難性、組織への影響などの観点から自分自身を理解するための手助けとなっています。さらに、家族や同僚、友人と接する場合にも、短期から長期までの目的や現状とのギャップを確認し、優先順位を整えることの大切さを実感しました。プライベートな時間の使い方についても、あるべき姿を思い出しながら自分なりの仕組み作りを進めることができ、受講中の学びが多方面で活かされると感じています。

アカウンティング入門

数字で読み解くカフェ戦略

高単価モデルの特徴は? ミノルとアキコのケースを通じて、同じカフェ業界でもビジネスモデルが異なれば、売上高や粗利益、構成比といった財務指標が大きく変わることが理解できました。とくに、ミノルは高単価モデルであるため、項目ごとの金額や構成比からその特徴が一目瞭然です。また、高単価である分、販管費も高くなる傾向があると認識しました。 営業利益の秘密は? 両者の営業利益率は同じ3%にとどまっているものの、ミノルの絶対金額が大きく、客数は少なくても売上が多いという特徴が見受けられました。ミノルの場合、原価や販管費が高くても営業利益額が大きく出るため、ビジネスモデルとしては魅力的に感じました。一方で、費用負担を抑えるためにコスト削減を進めすぎると、品質低下や顧客満足度の低下、リピーターの減少など、悪循環に陥るリスクがあることも理解させられました。 低価格の難しさは? アキコのビジネスモデルは、参入障壁が低いという点では魅力がありますが、大手チェーンとの差別化が難しいという課題もあると感じました。特に、低価格路線の場合、人件費が大きな課題となることが予想され、事業規模が拡大するとさらに別の視点が必要になるのではないかと考えました。 PL確認の重要性は? また、自社のPLを確認することの重要性を再認識しました。自社のPLが思い描いたビジネスモデルに沿っているか、あるいは事業のコアバリューを反映した施策が講じられているかを、社内でしっかり議論する必要があると感じました。理想と現実のギャップを埋めるための具体的な施策を検討することが、持続可能な経営につながると考えています。

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

切り口が変える数字の物語

数字の意味は何か? 数字が持つ意味をより深く理解するためには、まず情報を分解して、その解像度を上げることが重要です。一つの視点だけでなく、複数の切り口から現象を分析することで、より正確な現状把握に繋がります。 結論前の検証は? 具体的には、一つの傾向に満足するのではなく、さらに他の可能性を探る意識を持つことや、得られた分析結果からすぐに結論を出すのではなく「本当にそうなのか」を丁寧に検証する姿勢が求められます。また、頭で考えるだけでなく実際に手を動かし、様々な視点からデータを見直すプロセスも大切です。 MECE活用で分析は? さらに、分析を行う際にはMECEの考え方を取り入れることが有効です。具体的には、階層、変数、プロセスという視点から、物事を漏れなく、重複なく整理していく手法が挙げられます。たとえば、プログラムの参加者数の伸びを検討する場合、年齢だけでなく居住エリアや参加プログラムの種別といった観点から属性を分析することで、より多角的な理解が可能になります。 課題整理はどう進む? また、自身の業務上の課題を明確化するためにも、評価の視点が抜けや重複なく組み込まれるよう、MECEを活用して細分化し、その対応力を数値化する手法は効果的です。担当している事業プログラムの認知度についても、過去数年間のデータを大学別、学部別、学年別、応募種別などの切り口で集計し、グラフ化することで、現状と改善点を明確にできます。もし、最初の分析で十分な結論が得られなかった場合には、別の切り口から再度分析を行い、想定される課題について漏れや重複がないよう整理することが大切です。

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