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自分 ✕ 分析

に関する学び

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全体像を再確認？ これまでの学習内容を振り返る中で、全体像を再確認できたと感じています。毎週の講義では、個々の演習を通じて内容を確認する機会がありましたが、連続性が不足していたため、先週と今週の学習でその点が整理された印象を受けました。また、従来のやり方や考え方にとらわれがちであることを学びの中で指摘され、再度学び直す必要性を実感しました。 特許情報の活用は？ 環境分析においては、特許情報と非特許情報を組み合わせた手法のニーズが高まっていることから、今回の学習で得た知識や手法を取り入れていきたいと考えています。特に、分析は比較が前提であることや、「目的」の重要性について、チーム内での認識が揺らがないよう常に確認する点、そして仮説志向で同じパターンに偏りがないか、使用するデータが適切かを検証すること、さらにWhat-Where-When-Howの観点から確認と検証を行うことが必要です。 データ分析の課題は？ これまでの業務を振り返ると、部署や立場が異なるチームでデータ分析に基づく活動を進める際、結果を重視した分析や、データから無理に仮説を導いたり、エイヤーで問題設定を行ったりしていたことに気付きました。今後は今回学習した流れをもとに、自らの手でハンドリングできるよう、実践の機会を積み重ねたいと思います。 問題解決の手順は？ また、データ分析に限らず「問題解決のSTEP」を意識して業務に取り組むようになりました。分析を進める過程で、常に「目的」の認識に相違がないか確認し、スケールの大きい要求に対しては漠然とした要求を細分化し、より適切なデータ分析とアウトプットが実現できるよう努めたいと考えています。まずは、自分が担当するチームの開発テーマや製品の規模に合わせたデータ分析を実施し、その結果を第三者であるチームに説明することで、考え方や手順の定着を図っていきたいです。

VRIO分析の意義は？ 差別化戦略を考える際、VRIO分析の重要性を改めて実感しています。この分析を通じて、組織のリソースや能力を「価値があるか」「他にはない珍しさがあるか」「他が真似できないか」「それを活かす体制が整っているか」の4つの視点から評価し、強みと弱みをしっかりと理解できます。 強みをどう見極める？ 特に競争の激しい分野で持続的な競争力を持つためには、自分たちの強みを明確にすることが欠かせません。例えば、スポーツチームでは同じリーグ内のチームだけでなく、他の競技やリーグとも比較して学ぶべきか悩むことがあります。視野を広げることで新たな発見やアイデアが得られる可能性はありますが、リソースが分散するリスクもあるため、分析の範囲設定が重要です。 組織強化の鍵は？ 組織の強化には、VRIO分析で見つけた強みと弱みを明確にし、土台をしっかり築く必要があります。今回、自分のチームにはまだ理解が不十分な部分があることに気づき、その気づきをもとに考えを深め、チーム全員と共有することが組織全体の成長に繋がると感じました。 方向性の見直しは？ 特にゼロから組織を作る場合、深掘りする方向性が正しいか確信が持てないこともあります。だからこそ、しっかり考え抜き、全員と共有するプロセスが重要です。 理想像はどう描く？ また、将来的な理想のチーム像を描くことが大切です。その理想に向かい、自分たちが他のチームとどう違い、どう差別化できるかを具体的に考える必要があります。学んだ思考のナレッジを活用し、他チームとの差異や目指すべき独自の強みを深掘りしていきたいと思っています。 理想実現の共有は？ 現在の自分のチームには、将来を見据えた理想とその実現のための思考が足りないと改めて実感しています。この考えをしっかりと共有し、言い続けることがチームの成長に必要だと思います。

顧客層候補をどう絞り込む？ 「誰に売るか」というテーマのもと、私は次の二つの方法を学びました。 まず①、広大な市場から感度を持って「顧客層候補」を絞り込む方法です。これはSTP分析のST（セグメンテーション・ターゲティング）のプロセスに該当します。市場を感度良く分類し、特に市場規模、成長性、ライバルの状況の6R観点から絞り込むことが重要です。 競合とどう差別化する？ 次に②、その顧客層候補を狙うライバルたちと差別化する方法についてです。これはSTP分析のP（ポジショニング）に該当し、競合との差別化を図るために自社の特徴を洗い出し、顧客ニーズに合う訴求ポイントを二つ選びます。これによって、自社とライバルの特徴をマッピングし、優位性を明確にします。 家業での具体策は？ これらは論理的に整理された手順とフレームワークなので、一つ一つのステップに沿って、分析を進めていきたいと考えています。 具体的には、家業である寺や観光業の側面からこれをイメージしています。今年実施予定のイベントに関して、居住地域、年齢層、趣味嗜好などさまざまな切り口で市場をセグメント化し、6Rを用いて絞り込みます。そのうえで、差別化可能な優位性を選び出し、イベントのテーマをより明確にすることを目指したいです。 地域全体をどう活用する？ ただ、観光客を呼び込むという観点で、寺にのみ焦点を絞るとパイが狭くなるため、地域全体を対象として検討するのが良いと考えています。飲食店や雑貨屋、他の寺院も仲間として取り組むような発想が大切だと感じています。 企画の基本動作とは？ 具体的なアクションプランとしては、まず自分で時間をとって考え、次に周囲の人々、特に妻や地域の人々に意見を聞くというプロセスを繰り返します。この作業を通じて、企画を行う際の基本動作として定着させることを目指しています。

商品の体験価値とは何か？ 価格や機能面だけでなく、商品に関連した体験価値を提供することによる差別化は非常に難しいと感じた。しかし、ビジネスにおいて勝敗を左右するのは「顧客に支持されるかどうか」という点であり、今回学んだ「商品そのもの＋αの体験価値」はその通りだと実感している。企画した側の「こう感じてほしい」という狙いに顧客が必ずしも合致するとは限らないが、うまく合致したときの面白さもまた感じ取れた。ポイントは、「商品そのもの＋αの体験価値」が顧客にとってどれだけ自分事化できるかにある。 無料の体験価値は実現可能か？ また、「商品そのもの＋αの体験価値」がうまくいけば、企業にとってロイヤルカスタマーの創出にも繋がるだろう。 旅行業界の場合、旅行そのものが「体験」であるため、さらに＋αの体験価値を提供する場合、以下のようなサービスが考えられる： - 旅先のガイドブック - Wi-Fiやスーツケース、通訳機などの旅行必需品のレンタルサービス - お土産の配送サービス しかし、これらはすべて有料サービスとなっているため、＋αの体験価値にはならないかもしれない。無料・無償で提供できる＋αの体験価値としては説明会への招待が考えられるが、それが顧客が求める価値なのか、ワクワクさせられるのかは疑問である。また、「商品そのもの＋αの体験価値」が必ずしも無料・無償である必要があるのかも問うべきだろう。 顧客分析の重要性 具体的な方法としては、カスタマージャーニーや購買決定プロセスモデル（AIDMAやAISASなど）を踏まえ、顧客が旅行商品を購入・体験するまでのポイントや感情を把握することが重要だ。さらに、顧客によって「旅行」に求めるものは異なり、それによって求める体験価値も異なるため、ターゲットを明確にし、そのターゲットがどのようなペルソナであるかを分析することが求められる。

戦略の基礎をどう活かす？ 今週は、差別化の重要性とそれに基づく戦略について深く学ぶことができました。ポーターの3つの基本戦略については、それが戦略の方向性を決定するためのフレームワークであることを理解しました。戦略の方向性を定める際には、コスト・リーダーシップ戦略、差別化戦略、集中戦略の3つを考慮し、競争優位性や戦略ターゲット層の広さを整理します。しかし、競争優位性は常に続くわけではないため、環境の変化に敏感になる必要もあると学びました。 VRIO分析の重要性は？ また、VRIO分析では経営資源の評価において、経済価値、希少性、模倣困難性、組織の4つの要素が重要であると教わりました。その中でも、特に組織が競争優位を築くのに重要であることを理解しました。経営資源を持っているだけでなく、その活かし方も考えるべきであり、ビジネスを展開する上でこの視点を忘れないようにすることの大切さを再認識しました。 新たな手法をどう実践する？ ポーターの3つの基本戦略やVRIO分析を、自分の所属する会社やプロジェクトで実践的に活用したいと考えています。特に、ポーターの3つの基本戦略は新規プロジェクトで用いることで、基本的な方向性をしっかり定めていきたいと思います。そして、実際の企業事例についても調査し、業界をリードする企業がどのようにコスト・リーダーシップ戦略を機能させているのかを分析したいと考えています。 過去の手法はどう活用する？ これまで、3C分析やSWOT分析をよく活用してきましたが、今週学んだ分析手法は新しく、まだ十分には活用できていません。まずは自社のサービスに当てはめて使ってみることで、実践に移していこうと思います。そして、戦略立案の際には、商品の差別化ポイントを明確にし、今回学んだ分析手法を活かして戦略を練っていきたいと考えています。

どんな学びがあった？ week1からweek5までの学びを振り返り、有限な資源を効果的に活用するためには、まず情報を収集・整理し、自分の判断軸に基づいて本質を見極めた上で優先順位をつけることが有効だと理解しました。今回の学びは、仕事以外にも応用できる点が特に印象に残りました。これまで分けて考えていた部分が、ライブ授業を通してプライベートの目標や趣味にも活かせることに気づき、限られた時間内で計画を立て、実行に落とし込めると感じました。 情報整理はうまくいっている？ 日頃から情報収集や整理を行う際には、有限なリソースを意識し、時間をかけすぎないようアンテナを張っておくことが大切です。また、専門の取引先に情報提供を依頼するなど、工数管理を徹底する姿勢も必要だと考えています。 新制度の判断はどうする？ 自社では捨てる・辞めるという行為について比較的寛容な面があるため、新しい制度を導入する際には試験導入を行い、実際に期待する効果が得られるかどうかを慎重に判断することが望まれます。判断軸としては、会社の方向性をしっかり把握し、経験則に頼りすぎないことが重要です。不明な点があれば相手と対話し、真意を確認するように努めたいと思います。 ニュースや情報はどう活かす？ また、日常的にニュースや他社情報にアンテナを張るとともに、他社の財務諸表の分析を行うことで、内容によっては定点観測し派生する影響も把握できると感じました。さらに、専門知識を持つ取引先との接点を日頃から持つことも、情報の更新に役立つと考えています。 チームの連携はどう取る？ 実行後には、捨てる・辞めるという判断もあらかじめ決めておくことで、スピード感を持って取り組むことができると実感しました。さらに、業務開始時にチームメンバーと判断軸を共有し、認識を統一することが円滑な業務遂行に繋がると感じています。

どうやって特徴を捉える？ 大量データを比較する方法として、まずデータの特徴をひとつの数字に集約し、グラフ化して視覚的に把握する手法を学びました。これにより、数値としての評価だけでなく、データの散らばりや傾向も同時に捉えることが可能になります。 平均値の違いを知る？ 平均値や中央値を確認するために、単純平均、加重平均、幾何平均、そして中央値の各手法を比較しました。今まで単純平均や加重平均を主に用いていたため、このうち幾何平均と中央値の手順が分かっていなかったために、業務上物足りなさを感じていた点に気づくことができました。 分布の形はどう判断？ また、データの平均的な分布をグラフ化することで、これまで感覚的に捉えていたデータの散らばりを、標準偏差などの具体的な数字として表現する必要性を認識しました。こうした数値化は、データのばらつきが大きいのか小さいのかを明確に捉える上で非常に有効です。 利用状況をどう見る？ さらに、提供しているサービスの利用状況を単なる数の集計として週次報告している現状に対して、まだ活用できていないデータの中に、利用者の属性や利用時間帯などの詳細な情報が含まれているのではないかと考えるようになりました。これらを分析することで、サービスの改善点や利用者の利便性向上につながる提案が可能になると感じています。同様に、ライセンスやクラウドの予算についても、感覚的な予測に頼らずデータに基づいた数値をフィードバックすることで、より説得力のある結果に結びつくと考えています。 予測結果は合致？ また、1年前に作成した将来のクラウド利用予測と現状を比較するタイミングを迎えたことから、その分析を活用し、利用していなかったデータも含めてさらに掘り下げていこうと考えています。あわせて、学習用の動画を見直すことで、自分自身の理解をより一層深める予定です。

意思決定はどのように？ ジレンマに直面した際の意思決定プロセスについて、具体的な手順を学びました。仮説を立て、その仮説に基づいてデータを収集し、最終的な結論につなげる基本的なプロセスが身についてきたと実感しています。特に、ある教育機関で見られた事例―忙しさから採用候補者の面接時間が確保できない一方で、面接を行わなければ生徒からの不満が蓄積し、経営に悪影響を及ぼす可能性がある―は、自分がスケジュールを詰め込みすぎている点に気づかされる貴重な経験となりました。講義の冒頭で「データ分析においては、何を目的とするかが極めて重要である」という話を聞いて、改めてその本質に立ち返る機会となりました。 人口減少策をどう見る？ 人口減少対策においては、何をもって効果とするか判断するのが難しく、一見、あらゆる施策を試すような印象を受けますが、実際にはリソースが限られているため、何を課題として捉えるかが大切です。今一度、どのような仮説を立て、どんな事業を展開し、結果をどのように検証するかという一連のプロセスについて考え直す必要があると感じています。最近、ある地域の各自治体が実施する政策の一部を説明変数として、UIJターンに影響を与える要因を分析した論文に触れる機会がありました。施策分野ごとに縦割りで考えがちな現状に対して、異なる組み合わせが流入人口に与える影響を示すデータに、非常に新たな視点を得ることができました。 データ調査の下準備は？ 自力で高度な分析を行うには限界があるものの、まずは地域内の市町村が実施している政策を類型化し、その一覧を作成するなど、データによる調査の下準備が可能だと考えています。具体的には、関係人口や交流人口を創出する施策、雇用創出に関する施策、住居に関する施策、さらに子どもや子育て支援に関する施策について整理し、評価データをまとめていく予定です。

戦略思考はどう始める？ 戦略思考とは、理想の自分や得たい結果、なりたい姿を実現するために、明確な目標を設定することです。そのためには、現在地である自分から、目標を達成した自分への道のりを描く必要があります。資源は有限であるため、時間や労力を無駄にしないよう、最速かつ最短で到達する方法を考えることが重要です。つまり、理想の自分を描き、現在の自分に必要なものと不要なものを取捨選択して行動に移すことが戦略思考といえます。 部署の目標はどう決める？ 私が所属する部署はバックオフィスです。ここでの目標は新規業務の拡大と新規事業への参入です。業務や事業において目標が明確でないと、何を努力すべきかが分からず、行動に迷うことがあります。どの業務を拡大するのか、どんな事業に参入するのか、細かく決められていないときは、何が必要で不要かを判断しづらくなります。このため、目標を立てることは不可欠であり、それが意識付けや意思決定、そしてモチベーションを支える重要な柱となります。 議論はどう広がる？ 個人や部署の目標を設定すると、建設的な議論が生まれ、必要な学習や資源の確保といった様々な思考が展開されます。その結果、チームとして目標に向かって進むための計画を立てることができます。 戦略習慣は何が鍵？ 戦略的思考を習慣化し、体得するためには以下の行動を継続することが大切です。まず、仕事やプライベートなど何事もゴールを定める習慣を身につけること。そして、ゴールまでに必要なことや不要なことを分析する習慣を持つことです。分析の結果から最良の計画を立て、実行から得た学びを次回に活かすことも重要です。また、様々な経験を通じて自分の得意・不得意を見極め、独自性を育む自己啓発も必要です。これらを一人で行うのではなく、多様な情報源から得た情報を活用してブラッシュアップを続けることも大切です。

日常に戦略思考はどう？ 戦略的思考のフレームワークは、ビジネスだけでなく日常生活にも大いに役立ちます。まず自分自身や組織の使命や目標を明確にし、目指すべき方向性やその理由を検討することが重要です。 強みと弱みはどう？ そのためには、自身や組織の強みと弱みをしっかりと把握し、政治、経済、社会、技術といった外部環境の変化を十分に考慮する必要があります。こうした分析は、競合との差別化を図るための効果的な戦略の構築に大きく貢献します。 何をやめる勇気は？ また、戦略的思考においては「何をしないか」「何をやめるか」という決断も非常に重要です。多くの場合、全てを実現しようとするあまり、不要な取り組みを続けがちですが、あえて「ノー」と言えるかどうかが、成功へのカギとなります。 合意はどう進む？ 私自身、現在の職務でマーケット分析や戦略計画を行う際に、このフレームワークの有用性を実感しています。全体を俯瞰し、外部環境や関係者の視点を広く取り入れることで、より客観的な判断が可能になりました。しかし、一方で複数の関係者の合意を得ることは簡単ではなく、特に「どの取り組みを見送るか」という決断には大きな抵抗が伴います。 実行戦略は何が鍵？ それでも、差別化戦略を成功させるためには、実施する内容だけでなく、あえて取り組まない内容を明確にすることが不可欠です。このような中で、優れたリーダーシップと変革を推進するマネジメントスキルが求められます。 チームの未来はどう？ 製品やサービスの廃止に対する抵抗感を乗り越えるためには、戦略計画の基本に立ち返り、チームメンバーとともに現状と目標を明確にするセッションが大いに役立ちます。長期的な視点と、何を捨てるべきかという明確な戦略を組み合わせることで、メンバーは全体像を捉え、将来の目標に集中しやすくなると感じています。

データ分析の工夫は？ 今週の講義では、多くの気づきがありました。まず、データ分析においては、単にデータを眺めるだけでなく、少し手を加えることが重要だということです。具体的には、販売戸数と単価の組み合わせで売上を構成する新しい項目を作成したり、数字を視覚化するためにグラフを使ったりすることです。これまでの自分には、そうした手間をかける習慣がなかったことに気づかされました。 分割方法はどうかな？ データの分割方法についても新たな視点を得ました。従来は年齢別に10歳ごとで分けていましたが、大学生に焦点を当てた18歳～22歳の分割や、4歳ごとの分割法を知り、新鮮な驚きがありました。こうした視点の転換は、日常業務にも活かせると感じました。 分解の効果は？ 博物館での演習を通じて、分解を重ねることで新たな洞察が得られることがわかりました。ただ満足するだけでなく、さらなる分解が重要だと認識しました。講師からも、迷ったらとにかく分けてみること、特徴的な結果が出なければそれは次のステップだという考え方を学び、大変共感しました。 MECEは本当に有効？ 最後に、MECE（漏れなくダブりなく）の考え方について学びました。今後、業務で悩んだ際には、この考え方を基に問題を整理していきたいです。 来店客の傾向は？ 店舗に来店するお客様を分析することで、今後の店舗運営に役立つアイデアが出てきそうです。現在、来客数が減少している問題があり、分析を通じてその原因を探ることが必要です。スタッフの協力を得ながら、効果的な施策を考えていこうと思います。 学びの実践方法は？ 今回学んだ手法は、①手を動かす、②機械的に分けない、③複数の切り口を試す、④悩むくらいなら分ける、⑤失敗は次のステップ、⑥分けることで分かる、というステップで進めていくことが重要だと実感しました。

代表値で全体像は？ データをどのように加工して把握しやすくするかを学びました。まず、代表値を求めることで全体像をシンプルに掴む方法を理解しました。代表値としてよく使われる平均値は、データ全体の傾向を捉える上で便利ですが、ばらつきを反映しにくいという欠点があります。そのため、目的に応じて加重平均、幾何平均、中央値などの手法を使い分ける必要があると感じました。 偏りはどう捉える？ また、データの偏りを把握するために標準偏差が有効であることを学びました。標準偏差は、複数のデータが平均値からどれほど離れているかを示し、ばらつきを具体的に表現する指標として役立ちます。 グラフと予測は？ さらに、グラフ化されたデータにアプローチする方法も学習しました。グラフ上の特徴的な部分に着目することで、問題点を深堀りしやすくなるという点や、グラフを見る前に予測を立て、その予測と実際のデータを比較する方法が、分析の深化に効果的だと感じました。データ同士を比較し、仮説を立てることで、次に分析すべき方向性が明確になるのだと実感しました。 代表値の使い分けは？ 代表値の選び方についても触れました。たとえば、年度ごとの収益を分析する際、単に平均の粗利額を示すのではなく、プロジェクトごとに異なる売上金額を加味して加重平均を採用することで、より適切な表現が可能になると考えました。また、ばらつきの表現に標準偏差を用いることについては、これまであまり意識していなかったため、今後は積極的に活用していきたいと感じました。 学びをどう活かす？ 今回の学びを通じて、データを多角的に把握することの重要性を再認識しました。今後は、常に自分の予測と実際のデータとのギャップに注目し、過去のデータや他のプロジェクトのデータとも比較しながら、具体的な仮説を立てて深堀りを進めていきたいと思います。