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自分 ✕ 分析

に関する学び

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分析ってどう進める？ 分析とは、物事を要素ごとに分解して比較することだと考えています。データ分析のプロセスを学んだことで、物事の見方がクリアになり、目的を明確に意識した上で作業を進める大切さを実感しました。分析終了後にどのような状態を目指すのかを具体的に思い描いてから、データの収集や加工に取りかかることで、効率的により良い結論へたどり着きやすくなりました。 目的はどう変わる？ また、既存の実績と計画の対比資料については、目的を見直すことで、その後の行動につながる資料に改善できると考えています。新たな課題に対しても、目的をしっかり意識することで、より適切な判断へと結びつけたいと思います。 目的共有で安心？ 資料作成に入る前には、まず目的の設定と仮説の作成を十分に検討するため、「データ分析のプロセス」を印刷し、常に見える場所に貼っておくようにしています。自分が資料を作る際のみならず、他の人に作成を依頼する際にも、目的をしっかり共有する説明を心がけ、全体の質向上に努めています。

日々の意思決定は？ 業務で日常的に行っている意思決定も、「分析」の結果であるということに気づいた。また、より早く、より良い意思決定を行うためには、「データ」の性質を理解し、効果的な比較を行い、他者が納得しやすいようにグラフ等を使用する必要があることを学んだ。 なぜ運用を変えるのか？ 業務効率化を進めるため、新しい運用を推進することが日常的にある。その際、従来のやり方を変えたくないメンバーも多いが、以下のプロセスを踏むことで業務効率化をスムーズに進められるようになると思う。 まず、なぜ運用を変更した方がいいのかをしっかり分析する。そして、反対メンバーが理解し納得しやすいように、グラフ等も活用しながら分析結果を提示する。 学んだ内容をどう活かす？ まずはWEEK6までの学習の中で、「分析手法」「データの性質」「それぞれのグラフの特徴」をしっかり自分の身につける。そして、WEEK6までで学んだ内容をすぐに実践に取り入れ、上司やメンバーを巻き込み、業務効率化を達成していく。

リーダーシップを発揮するには？ リーダーシップを最大限に発揮するためには、環境要因と適合要因をしっかりと見極め、それに合わせた適切な対応を取ることが重要であると理解しました。これまでの自分の行動を振り返ると、そこまで繊細に考えて行動することがあまりなかったと感じます。 事業部長としての挑戦 現在、私は事業部長として会社の方針を実際のビジネスに具体的に実現するための企画を担当しています。日々の業務では多くの判断が求められる場面が存在します。そのためには、部下や他部門に対しても環境要因と適合要因をしっかりと見極め、チームおよび会社の方向性を一致させながら、事業の成果を最大化したいと考えています。 判断の精度を上げるには？ そのためにまず、すべての案件に対して環境要因と適合要因を分析し、その分析をもとに判断を行っていきます。また、判断の精度を向上させるために、いくつかの案件については部下や同僚に判断に至った分析を説明し、第三者的な意見を求めてPDCAサイクルを回していきます。

結論から伝える理由は？ 今週の学習を通じて得た最も印象深い教訓は、「相手に伝える際は結論から述べること」と「その根拠となる理由を柱として分類し、相手に合わせて具体的に提示すること」です。これまでを振り返ると、私は思いついたことを整理せずにバラバラと伝えていたことが多かったと感じました。 マーケ戦略はどう組み立て？ 新規事業のマーケティング戦略を考える際、市場分析や顧客の課題を整理して結論を導くために、まず結論を述べ、その根拠となる理由を明確にすることに努めたいと思います。そして、さらにこれらの具体例を分解し、自分自身の考えも整理しながら、相手に伝わるように組み立てて話すことを徹底します。 アイデア整理のコツは？ まずは、思いついたことを羅列してみることから始めます。具体的な内容が多い場合は、分類しまとめていくプロセスを大切にしたいです。全体像を俯瞰して見るために柱を組み立てることにも注力し、時間がかかっても頭の使い方に慣れるよう意識を高めていきたいと考えています。

データ分析前の課題は？ データ分析を始める前に、まず何が問題なのかを明確にし、その問題がどこで発生しているのかを確認することが重要です。分析の基本は分解にあり、目的に応じて様々な視点で切り分ける際、階層の違いに注意する必要があります。たとえば、where、why、howの順序を意識することで、基本に立ち返ることができます。 検証方法はどうする？ 実際の業務においては、前月の業績（予実差）を基に問題を設定し、どこから問題が生じているのかを調べます。その際、自分の感覚だけではなく、データ上で本当にそう言えるかをしっかりと検証することが求められます。結果を先入観として捉えず、データに基づいた事実を導き出す姿勢が大切です。 振り返りの進め方は？ 毎月の業績振り返りでは、改めて何が問題なのかを定め、具体的な発生箇所を探るプロセスを実践します。このプロセスを通じて、自身の直感が正しいかどうかをデータを用いて検証し、結果ありきでデータを選び出さないことを意識することが求められます。

議論の進め方は？ 同じテーマを複数人で検討する場合、効率的かつ効果的に進めるためには、目的やゴールに沿ってどのように議論を進めていくのか、検討すべき要素に共通の認識を持つことが不可欠です。これを整理しないと、各人が自分の関心に基づいて検討を進めてしまい、視点がずれてしまいます。 どうやって認識合わせ？ 共通認識を形成するためには、まず検討対象を俯瞰的に捉え、漏れなく重複なく要素を抽出することが重要です。その際、3C分析、SWOT分析、バリューチェーン分析などのフレームワークが非常に有用です。 改善策はどうする？ 具体的なアプローチとしては、まず自分が担当している事業について、これらのフレームワークを活用して分析を行います。そして、その分析結果を同じチームのメンバーと共有し、今後の改善策について議論することが求められます。特に、バリューチェーンのどこに課題があり、コスト分析を通じてどの部分がネックとなっているのかを明らかにすることが、改善策の策定に役立つと感じました。

学びの振り返りは？ 今週は、戦略思考の講座全体を通して学んできたことを改めて振り返る機会となりました。毎週、知識のインプットとアウトプットを繰り返し、グループワークでは多くの良い刺激を受けてきた一方、全体を見直すと知識の一部が忘れかけていることに気づき、少なからず焦りを感じました。今回学んだ内容を確実に定着させるためには、意識的に活用し、実践を重ねながらアウトプットを繰り返すことが必要だと実感しました。 知識の活かし方は？ また、戦略思考で得た知識は特に事業計画の策定に役立つと考えています。これまでは、現状と短期間の予測に基づいた計画しか考えていなかった自分に気づかされ、まずは目指すべき理想像を描くことから始める決意を新たにしました。変化が激しく不確実な状況の中で持続可能な競争優位を確立し、勝ち残るためには、今回学んだ知識とフレームワークを活用してさまざまな角度からデータを客観的に分析し、やるべきこととやらざるべきことを明確にして実践していくことが重要だと感じています。

どのようにプロセスを整理する？ 営業成績を振り返る際に、プロセスをMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）に分解して整理するという視点が欠けていました。プロセスの分解自体は行っていたものの、その後の分析が不十分だったと感じています。今後は、この点を業務に活かしていきたいと思います。 問題解決に向けた分解思考 営業活動において、顧客を業界や職種で分解するだけでなく、自分の仕事のプロセスも細かく分解しました。その結果、どこに要因があり、何を解決すれば問題の特定につながるのかが明確になりました。このような分解という思考を、日々の活動に取り入れていきます。 課題特定のためのアプローチは？ 具体的には、まず自分の営業プロセスを分解し、どこに課題があるか特定します。次に、顧客と受注の傾向も分解し、その中で自分の課題やポジティブな傾向を探っていきます。さらに、このアプローチを部下にも活用していこうと考えています。

データの隠れた意味は？ 「分析は比較なり」という講師の言葉に、これまでの自分のデータに対する見方を改める衝撃を受けました。単に手元にあるデータだけでは、平均値や統計情報といった基準を算出することができず、その中に秘められた情報を読み解く重要性を再認識する機会となりました。 数字以外も活かせる？ また、データ分析と言えば数字を思い描くことが多いですが、文字列などで表現される資料もまたデータであると教わりました。間接部門で働く中で、これまでデータに対して多少なりとも距離を感じていた私にとって、まずは日常の中で身近に存在するデータを取りこぼさず活用することの必要性を実感しました。 管理と復習は十分？ 具体的には、毎日、毎週、毎月の使用単位で見落としがないかデータをチェックすること、一元的な保管場所を確保してデータの集計状況を整えることが挙げられます。迷ったときは今回の学びを振り返り、復習を繰り返すことで「データとは何か」を体で覚えていくことが大切だと感じました。

なぜ図やグラフを活用する？ 数値だけで判断するのではなく、図やグラフを用いて分析することで、全体を把握しやすくなることを再確認しました。個々の切り口で分析を行っても、複合的なアプローチをすることで新たな要因が見えてくる可能性があり、その難しさも実感しました。 仮説検証の重要性とは？ ITを利用・提供・提案する企業として、BIツールを使って定型的なグラフでドリルダウンし、詳細に分析することはよくあります。しかし、今回の学習を通じて、定型的な分析にとどまらず、様々な視点で仮説を立てて検証することで、表面には見えない部分を捉える重要性を考えるきっかけになりました。 本質を追求するためには？ 今後も、分析ツールを用いた提案は続くと思われますが、単に目に見える形にするだけでなく、本質的な原因を追求するために、自分自身や顧客が仮説を検証しやすい環境やツールの整備が求められると感じています。そのためには、MECEなどを意識してデータを整理整頓することが重要だと考えています。

仮説思考はなぜ必要？ 仮説思考の大切さを改めて実感しました。日々得られるファクトに対して「なぜ？」や「どうすれば良いか？」と疑問を持つ中で、あらかじめ仮説を設定することで業務上の疑問点や関心事に対し、より具体的なアプローチが可能となり、結果として業務の精度が上がると感じました。 データの活かし方は？ また、データ収集においても、ただ数多くの情報を集めるのではなく、データの特性を十分に理解した上で、絞り込んだ活用を行う必要性を感じました。実績の分析に際しては、例えば「この時期だから売上が伸びないのか」や「この季節だから売り上げが良いのか」といった視点で、状況を整理することが有効でした。 記録の意義は？ さらに、手元にあるデータやメモを活用し、気になった点や疑問点を記録しておくことは、仮説の検証や業務改善に直結する重要なプロセスであると感じました。日々その記録を見返しながら自問自答を繰り返すことで、自分なりの解を持ち、分析を重ねる姿勢が身に付いたと思います。

なぜ系統分解する？ 問題解決にあたっては、主観的な判断を極力排除し、各要素を系統的に分解する手法が重要であると学びました。MECEの考え方を参考に、まずはトレーニングを重ねながら、必要な要素を網羅的に整理する力を身につけたいと考えています。 どの角度で検証する？ また、IT分野でのシステム設計や事後分析においては、目的や問題点を明確にし、多角的に分析する姿勢が求められると感じました。どの角度から、どのレベルまで検討するかを意識することで、より高い品質のアウトプットを実現できると実感しています。さらに、クリティカルシンキングの向上には継続的なトレーニングが不可欠であり、ビジネスシーンにおいても振り返りの時間を大切にすべきだと思いました。 自己評価はどう？ 今後は、本コースで学んだ思考方法を活かし、過去の問題分析を振り返る中で、自分のアプローチが主観的になっていないか、また適切なレベルまで検証できたかを再評価し、次回以降のタスクに役立てていきたいと考えています。