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例 ✕ 方法

に関する学び

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B/Sで何が見える？ 貸借対照表（B/S）を通じて、事業がどのような経営資源に投資し、どのような方法で資金を調達しているかを学びました。単なる資産や負債、純資産の一覧ではなく、企業が価値を生むための体格や基盤、さらにはビジネスモデルとの結びつきを読み解く視点の重要性を実感しました。 初期投資の真意は？ ミノルのカフェ事例では、非日常的な空間や贅沢感を演出するために、多額の初期投資が必要となり、家具や内装、機材といった固定資産が積み上がる様子が示されていました。また、自己資金や家族からの援助だけでは資金が不足し、開業資金融資を受けざるを得なかった点から、負債による資金調達の必要性とそれに伴うリスクについても具体的に理解できました。 経営判断の軌跡は？ こうした学びを通じて、B/Sは「どの資源に賭け、どのように資金を集めたか」という経営判断の軌跡を示すツールであると感じました。P/Lと併せてB/Sを読み解くことで、事業の収益構造と財務基盤との関連性を、より立体的に捉えることが可能となりました。 資産構造をどう見る？ 今回の学習を踏まえ、まずは自社の貸借対照表を「事業の特性と資産構造の関係」という視点から見直していきたいと考えています。自社は事業上重要な特定の資産を長期的に保持しており、その資産構造は一般的な事業形態とは異なる特徴があります。こうした事業固有の資産が、設備投資、在庫管理、長期的な収益計画にどのように影響しているのかを整理することで、財務基盤と提供する価値とのつながりをより深く把握できるはずです。 資金調達はどう影響？ あわせて、負債や純資産の構成にも注目し、どのような資金調達が事業の安定に寄与しているのかを改めて確認していきます。長期運用を前提とした資産を支える資金調達の在り方を、B/Sを通じて全体的に捉えることが経営判断において重要だと感じました。 財務変化はどう？ 今後は、P/LだけでなくB/Sも定期的に確認し、財務の変化が事業活動にどのようにつながっているかを把握する習慣づくりを行動計画として進めていきます。

どの問題から解決すべきか？ 問題があると、複数の解決すべき課題を同時に考えてしまい、何から着手すればよいか分からなくなることがあります。しかし、問題を分解し、「今ここで答えを出すべき問い（イシュー）」を特定して、その解決策をまず考えることが大切です。例えば、某飲食チェーン店では、客数の増加に取り組んでから単価を上げるための施策を考えた結果、成功を収めました。もし逆の順序で進めていたら、客足が遠のく可能性がありました。 イシューを特定するポイントは？ イシューを特定する際には、次の三点に気を付けるべきです。まず、「問い」の形にする（疑問形）。次に、具体的に考える（壮大すぎる問いにしない）。最後に、一貫してイシューを押さえ続ける（話がそれないようにイシューを何度も確認する）。 業務効率化の鍵はどこに？ 業務効率化を提案する際には、まず効率化を図るべきイシューを特定し、それをチーム内で共有します。これにより、何を根本的に解決したいのかを全員が認識し、効果的な方法を見出すことが可能になります。例えば、時間がかかっている業務がある場合、1点に集中して効率化を図ると、別のところで時間がかかってしまうことがあります。これを防ぐためにもイシューの特定と共有が必要です。 問い合わせ増加への対応策は？ また、日々の業務改善や問題解決には、具体的なイシューを見逃さないことが重要です。たとえば、ある問い合わせが例年より増加している場合、その原因を探るために情報の掲示方法や他の根本的な問題を検討する必要があります。普段より対応件数が増えていると感じた場合も、その違和感を無視せず、根本的な問題を特定し、それを解決する方法を考える時間を作ることが求められます。場合によっては、同じような問い合わせに対する対応時間が短縮されるかもしれません。 チームにおけるイシュー共有の重要性 常にイシューを意識し、その解決策を探る姿勢を持つことが、業務の効率化や改善につながる重要なポイントです。イシューを共有することで、チーム全体が同じ認識を持ち、一丸となって問題解決に向かうことができるのです。

課題設定はどう考える？ 今週は、データ分析の一連の流れ（問題提起、仮説設定、検証方法の決定）の総復習を行いました。特に、どんな課題を設定すべきかという初期段階での苦労から、課題設定の難しさを実感しました。適切な課題設定がなされなければ、仮説や検証の方向性も定まらず、最終的な分析の質に大きく影響することを再認識しました。また、課題設定の精度を向上させるためには、現場の声をヒアリングする、過去のデータからヒントを得る、フレームワークを活用するなどの工夫が必要だと感じました。 実務復習は何が目的？ 今回の復習を通して、実務でデータ分析の流れを実践し、ブラッシュアップしていく重要性も改めて感じました。特に、業務改善や営業データの分析においては、適切な課題の切り口が成果に直結します。例えば、営業成績が伸び悩む店舗に対して「なぜ成果が出ていないのか？」と問いかける際には、「訪問件数が少ないのか」、「折衝時間が短いのか」、「既存顧客へのアプローチが不足しているのか」といった具体的な観点から検討する必要があります。適切な課題が設定されなければ、的外れな仮説から誤った改善策を提案するリスクもあるため、今後は現場の意見をしっかりとヒアリングし、過去のデータを積極的に活用する習慣をつけたいと考えています。 仮説検証はどうなす？ さらに、仮説を立てた後は、実践を通じてどのようなデータが有効なのかを検証することで、より精度の高い分析フローを確立することが求められます。これによって、業務改善や営業データの可視化に対して、より効果的なアプローチが可能になると実感しました。 現場実態はどう見る？ 現場の実態を正確に把握するためには、まず営業担当者の意見を聞き、「営業活動でどのような課題を感じているか」を確認することが重要です。データだけでは見えにくい実際の状況を把握するため、過去の営業データ（営業成績の推移、訪問件数、成約率など）を分析し、他店舗との比較からどの指標に差があるのかを特定します。また、フレームワークを活用して「なぜ？」を繰り返し問いかけ、根本的な課題を探ることも効果的です。

分解という手法を学ぶ 与えられたデータをどのように活用するか、数字を味方にする「分解」という手法を学びました。情報を鵜吞みにするのではなく、手を動かしグラフ化するなどの簡単な工夫で、新たな分析・類推の元となることを再認識できました。 分解のポイントとは？ 分解の方法にはいくつかのポイントがあります。基本として、MECE（モレなく、ダブりなく）を目指すこと。そして全体の範囲を明確に定義することで、精度が増すと感じました。層別分解（例：年代別）、変数分解（例：売上＝単価×個数、どこが増減したか）、プロセス分解（例：入店⇒退店のプロセスで分ける）などの手法が紹介されましたが、感覚ではなく一つ一つ丁寧に試行錯誤することで、結果に繋がる可能性が広がります。仮に結果が出なかったとしても、その切り口に変化がないという情報が成果としてあり、失敗ではないと認識を新たに持つことができました。 MECEと分解方法の実務応用 業務上、様々な数値を取り扱う機会があります。新規業務のフロー作成時や集計業務、既存のルーティン業務に関しても、MECEや分解方法を意識することで、データの抽出方法が変わると感じました。 ミーティングでの分解活用法 新規業務フローのデータや数値取り纏め方法をMECE、分解方法を意識しながら切り口に変化をつけて分解を繰り返し、現状気付けていない数値の傾向や改善策を用意し、関係各署に意見具申していきます。ミーティングの機会も多いため、事前に議題を確認し自身の提案パートに関してはMECE・分解方法を意識し、他に懸念材料や他の提案方法がないかを模索する癖をつけます。 ルーティン化するための工夫 癖付けを具体的に行うため、項目ごとに分解方法をルーティン化します。まず全体の範囲を定義し、5W1Hで問題点を明文化し、分解方法と切り口を選定、MECEを意識して内容を再確認します。これを最低2往復行います。 方法の変化と学習の進捗 最適解とは思いませんが、反復トレーニングの一環として上記手法を学習期間中に実施し、途中で方法も変えていく予定です。

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。

MECEの意味は？ MECE（ミーシー）とは、Mutually Exclusive and Collectively Exhaustiveの頭文字をとった言葉で、情報を漏れなく、ダブりなく整理する考え方です。この考え方は、多角的な問題分析や意思決定の際に、体系的に物事を捉えるための基盤となります。 ロジックの本質は？ ロジックツリーは、複雑な問題や課題を階層ごとに分解し、問題の本質を明確にするためのフレームワークです。原因分析や解決策の立案、さらには意思決定プロセスにおいて、整理された視点を提供し、効率的なアプローチをサポートしてくれます。また、英語では「A Logic Tree」と表現され、複雑な事象を小さく分解することで全体像を把握しやすくしてくれる役割を果たしています。 SNS目的は何？ 具体的にSNSプロモーションの計画においてこの手法がどのように活用されるかというと、まず中心となる目的、例えばエンゲージメントの向上やサイトへの誘導、フォロワーの増加などを明確に設定します。次に、その目的を達成するための主要戦略を大きく整理します。ここでは、コンテンツの質と種類、ターゲットとなるユーザー層、投稿のタイミングや方法などの要素が検討されます。 戦略の具体策は？ さらに、各戦略を具体的なアクションプランに落とし込みます。たとえば、コンテンツ戦略では掲載する投稿の形式（画像、動画、テキスト）やテーマ、投稿頻度などが挙げられ、ターゲット戦略では、狙う世代やコミュニティとの交流方法を明確にします。そして、配信戦略についても、投稿の最適な時間帯や利用するプラットフォーム、必要に応じた広告の活用法などを細分化して整理します。 効果はどう評価？ 最終的に、実行に移した各施策の成果を週ごとや月ごとに評価し、反応の良いコンテンツを強化しながら戦略の見直しやアップデートを行うことで、効果的なプロモーション計画が完成します。こうしたプロセスを通じて、ロジックツリーはSNSプロモーションの行動計画をより具体的かつ体系的に策定するための強力なツールとなります。

戦略の独自性はどう考える？ 戦略には独自性の強みが必要だと感じています。私は目的意識を持って、ゴールに向かって最短かつ最速の道筋を意識して取り組んでいました。しかし、自分自身や自社の強みを生かしつつ戦略を立てることについては不安が残っています。授業中に取り上げられた大学受験の例を思い出すと、将来何を目指すか、そしてそのゴールに到達するためにどう勉強すれば良いのかまでは考えていたものの、登場人物の強みやどこを伸ばすのかという視点が抜けていたと感じました。 強みと弱みの使い方はどう？ 今後は、戦略を立てる際に、強みを発揮できる場面を意識して、その視点を組み込むようにしたいと思います。そして、弱みをどうカバーするかという対処法も考慮し、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を徹底します。まずは、自社の強みと弱みを言語化する必要があります。また、このやり方を本講座で学んでいきたいです。 新規事業の実現方法は？ 新規事業の立ち上げにもこの考え方を活用できると感じています。まだ会社が立ち上げ初期の状態にあり、ほぼ全てが新規事業に該当しますが、どうしても短期の利益を優先してしまうことがあります。しかし、中長期の利益を挙げるためには、戦略的に何を取り組むか、何をしないか（しないことを外注する選択肢も含めて）を決め、強みをどう伸ばすかを考えます。特に、現在の課題としては、やらなければならないことが多すぎて余裕がありません。そのため、まずは以下の視点で取捨選択する必要があります。 ・本当にそれは自分がすべきことなのか？ ・外注できる業務はないのか？それを生成AIなどのツールを使って最小コストで行えないか？ ・その仕事がレバレッジが効くものであるか？ 具体的な行動としては、以下を実施します： - 先に挙げた項目の観点で業務を整理する（11月中）。 - 自分がやる必要のない業務は外注し、外注先の選定や生成AIの活用を行う（12月中）。 - 改めて自社の強みと弱みを明文化して、Notionに書き起こす（12月中）。

立地と利益の違いは？ 同じ飲食業でも、立地や客層、提供する価値によって利益の出し方が大きく異なることが印象に残りました。売上を伸ばすための工夫だけでなく、どこでコストを抑えるかという視点も収益には欠かせない要素です。また、ビジネスモデルごとの収益構造を理解することで、事業の強みや改善点が明確になると学びました。 収益改善の方法は？ 今回の学びは、業務における新規プロジェクトの提案時に活用したいと考えています。特に、収益構造とコスト意識を持って企画を立てることの重要性を強く実感しました。例えば、新たなサービスや業務改善の企画を提案する際には、類似ビジネスの収益構造を調査・比較し、「利益の出し方」や「コスト抑制策」を明確に示すことが必要だと感じました。単なるアイデアで終わらせず、採算が取れる仕組みとして説明することが今後のポイントです。 実践の工夫は何？ 具体的な行動としては、新聞や記事を通じて他業種のビジネスモデルを日常的に観察し、自社の損益構造に意識を向けながら業務に取り組むことが挙げられます。また、新しい企画を考える際に収益モデルとコスト構造をセットで検討する習慣をつけることで、ビジネスの仕組み全体を意識し、より実現性の高い提案や判断につながると考えています。 低利益の理由は？ 一方で、学習の中で疑問に感じたのは、売上総利益率が低くても利益を生み出せるビジネスが存在する点です。原価率が高い業態でも成り立つモデルがあることに驚かされ、その裏にあるコスト構造や工夫をもっと深掘りしたいと感じました。SIerとしてITシステムを提供する業務に携わる中で、飲食業のように「モノを売る」モデルとの違いにも大きな関心があります。特に、人的リソース中心のサービス業における利益構造や、無形サービスの原価の捉え方について、他の受講生と意見交換できればと思います。 利益差の理由は？ グループワークでは、「同じ売上でも利益に差が出るのはなぜか」というテーマで、業種を超えて収益構造を比較・議論できると、さらに学びが深まるのではないかと期待しています。

サーチとコンバージョン分析のポイントは？ 私は、定量データの処理方法や割合と実数値の使い分けについて学びました。広告のサーチ数やコンバージョン率を分析する際、実数値で成果を示すと共に、全体の成果に対する割合を表示することで、広告の効果がより明確になります。例えば、特定の広告が他の広告よりも高いコンバージョン率を示す場合、その差を強調するために割合を用いることが有効です。 リーチとフリクエンシーの効果的な可視化 データの加工方法や適切なグラフの選び方について学びました。リーチ（到達）とフリクエンシー（接触頻度）のデータをヒストグラムや折れ線グラフで視覚化することで、どの広告が最も効果的なリーチを達成しているか、または頻繁に接触されたが効果が薄い場合の改善点を容易に発見できます。 データクリーンルームを活用するには？ 比較の重要性や仮説に基づく分析について学びました。データクリーンルームを活用する際、テレビとデジタル広告の重複接触を比較することで、効果的な広告の配置や接触頻度を見極める仮説を立て、そのデータを基に改善策を提示します。こうした定量的なデータとその適切な比較により、精度の高い分析が可能になります。 これらの学びを基に、分析プロセスの一貫性を保ちながらデータをより効率的に扱い、効果的な広告戦略を提案できるようになりました。 グラフを使ったデータの伝え方 グラフや可視化ツールを駆使することも重要です。データをグラフやチャートで可視化し、関係者にとって理解しやすい形で伝えます。特に、データの割合や実数値を比較する際には、視覚的に分かりやすいグラフを使用することで、複雑なデータを簡単に理解しやすくし、意思決定をサポートします。 どのように分析スキルを向上させるか？ さらに、データ分析スキルの継続的な向上を目指します。新しいデータ分析手法やツールを学び、分析スキルを継続的に向上させます。広告業界で使用される分析ツールやシステムに精通することで、より効率的で精度の高い分析が可能となり、業務の成果を高めることができます。

どんな学びが印象的？ 今回の学びで特に印象に残ったのは、「標準偏差」と「幾何平均」の2点です。 標準偏差の計算手順は？ まず、標準偏差についてです。計算手順はまず平均を求め、その後、各データと平均の差を求め、差を2乗します。そして、2乗した値の平均（＝分散）を算出し、その平方根を取ることで標準偏差が得られます。具体的な例では、データが3, 4, 5, 5, 8の場合、平均は5となり、各データとの差は2, 1, 0, 0, -3です。これらを2乗すると4, 1, 0, 0, 9となり、分散は2.8、標準偏差は√2.8 ≈ 1.673となります。また、Excelでは=STDEV.P(範囲)という関数を用いて計算できます。 幾何平均の計算方法は？ 次に、幾何平均についてです。こちらは、最終値を初期値で割った値を計算し、期間に応じた累乗根（平方根や立方根など）を求めます。その値から1を引いたものが平均成長率となります。例として、初期値が100、最終値が209の場合、成長率合計は209 ÷ 100 = 2.09となります。2年間での成長率なので平方根を求めると√2.09 ≈ 1.45となり、1.45 - 1 = 0.45（45%）が幾何平均成長率となります。 中央値だけで評価すべき？ これまでは中央値を代表値として重視してきましたが、今回の学びで、データのばらつきを示す標準偏差の重要性を改めて認識しました。例えば、AIモデルの予測精度の評価において、これまでは絶対誤差率の中央値だけを使っていましたが、標準偏差を加えることで信頼度をより的確に評価できると感じました。 AI評価はどう変わる？ 実際、私が担当する不動産評価のAIモデルにおいても、最新のトレンドを反映するため定期的にアップデートを行っています。これまでは精度評価において中央値のみを用いていましたが、今回学んだ標準偏差を活用することで、モデルの精度のばらつきをより正確に把握できると理解しました。今後は、より正確な評価のために、標準偏差も加えた指標で測定していく予定です。

選択と集中、どう活かす？ 「選択と集中」という言葉を聞くと、私たちはしばしば「最適な方法を選ぶ」ことだけに注目しがちです。しかし、選択肢が多ければ多いほど、最適な方法の選出にも多くの時間がかかってしまいます。そこでまずは不要なものを省き、選択肢を絞り、その道筋をよりクリアにすることが重要だと再認識しました。 無意識の選択能力を仕事にどう活かす？ とはいえ、これは日常生活でも常に実践していることではないでしょうか。例えば、飲食店でメニューを眺めるとき、最初に決定するのは食べたくないものを避けることです。このような無意識の選択能力を仕事に活かせば、選択肢を減らしフォーカスすることは比較的容易なはずです。 組織での無駄をどう排除する？ しかし、現実には、慣習や惰性で続けている業務が多く存在します。一人で行っている業務ならば整理もしやすいですが、組織全体となると意見が衝突し、事なかれ主義に陥ることも少なくありません。定期的に見直しを行う仕組みが必要だと感じました。動画で紹介されたように、新参者の意見を反映させるのも一つの手段です。 私自身、現在の部署に移ってから1年が経ちますが、慣習や忖度で行われている業務に対して、批評的な意見を述べる立場にあります。限られたリソースを最大限有効活用するため、無駄を排し、経営効率の改善を図ることが求められています。 目的達成のための共有は必要？ しかし、忘れてはならないのは、無駄を省くことが目的ではないということです。これは、事業や組織として目標を達成するための手段に過ぎないのです。目的の明確化が重要です。既存のやり方や業務、取引など、良いものも当然ありますが、多くは思考停止状態で繰り返されています。それが「仕事」として共通認識になり、無駄に時間を埋めてしまうのです。 目的の共有を頻繁に行い、組織全体の方向性を合わせることが重要です。そうすることで、「捨てる」も「選択」も個々の意見や主張に偏らず、共通の判断が下せるようになります。目的達成のために、不要なものを捨てるという共通認識を持つことが必要です。

なぜデータ分析の目的が重要？ 今回の講座を通して、データ分析の方法について新たな視点を得ることができました。これまでは、やみくもにデータ分析に取り掛かりがちで、HOWにばかり目を向けていましたが、まずは目的や問題点を特定し、そのうえで分析を進める重要性を認識しました。また、複数の仮説を持ち、それを検証するプロセスも新たな学びとなりました。この講座を通じて、アウトプットの重要性も改めて実感しました。インプットしたことはすぐに忘れてしまうため、学んだことを自分の言葉にする時間を確保し、習慣化することが大切だと感じました。 データ分析のステップとは？ 現業務においては、データ分析をプロセスに分けて取り組みたいと思います。具体的には、目的の設定、問題点の特定、原因の分析、解決策の検討というステップを踏むことで、自分の行うデータ分析の目的を明確にし、どのような視点で仮説を考えるべきかをシャープにしていきたいと考えています。 データ分析の型をどう身につける？ また、データ分析の型を身につけたいと思います。特定の分析を行う際の型が身についていれば、データ分析の実行が容易になると感じました。例えば、特定の状況で使う分析手法をあらかじめ知っておくことで、効率的に進められるでしょう。 学びを習慣化する方法は？ さらに、自身の成長のためにも学びやアウトプットを習慣化したいと考えています。講座を通じて行った振り返りやグループワークでの意見交換は、知識や思考を深める助けとなりました。これを続けて習慣にしたいと思います。 実践知識をどう高める？ データ分析の実践知識についてもさらに勉強を進めたいです。他社事例などを参考にしながら、より鋭い経営分析や戦略検討ができる基盤を築けるよう努力します。 BS項目の分析はどう進む？ 特に、まだ分析が進んでいないBS項目については、プロセスに則って分析し、課題解決に取り組む予定です。また、週に1度はアウトプットの日を意識的に作り、学んだことを整理し、反省点や来週の目標設定を行う時間を確保したいと思います。