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分析 ✕ 方法

に関する学び

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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。

なぜ切り口が大事？ 今週の学習で最も印象に残ったのは、データを分解する際に「切り口を増やす」ことの重要性です。最初は単純に「個人客が減った」「大人客が減った」といった表面的な数字にとどまっていましたが、切り口を組み合わせて分析することで、異なる特徴や原因が浮かび上がるのを実感しました。例えば、博物館の入場者減少をテーマとした演習では、一見分からなかった団体の内訳や大人と子どもそれぞれの動向が、交差する視点を取り入れることで明らかになりました。数字だけを見るのではなく、「本当にそうか？」と問い直しながら多角的な視点で分解する姿勢が、より正確な理解へとつながると感じました。 どう実務に活かせる？ また、今回学んだ「切り口を増やして分解する」という方法は、私の業務においても大いに役立つと感じています。資源価格の変動を分析する際にも、単に価格の変動を確認するだけでなく、マーケット全体の動向や地政学的リスク、関連資源の影響など、複数の視点から背景を探る必要があると気づきました。今回の演習を通じて「本当にそうか？」と疑問を持ち続ける姿勢の大切さを学び、今後は一つの要因だけで判断せず、複数の切り口から分析する習慣をつけていきたいと考えています。 どこまで分解すべき？ 一方で、物事を分解する際に「どこまで分解すべきか」「ここまでで十分だという感覚はどう育てるのか」という疑問も生じました。分解を極めすぎると、説明する内容が増えすぎて逆に過剰な分析になってしまう懸念もあります。どこが引き際か、判断するための具体的な基準や考え方について、今後さらに学んでいきたいと感じています。

数字の見せ方はどう？ グラフや比率などの数字の表示方法を変えることで、印象が異なり、最初の情報だけでは気づかない傾向や特徴を発見できることを学びました。グラフ化する際も、分類の仕方によって見えてくるものが変わります。まずはRaw Dataを確認して全体を把握し、その上で何を伝えたいのか整理して数字を整理する必要があると実感しました。 切り口は何で違う？ また、数字の切り口によっては本質を見誤ることがあります。そのため、常に複数の切り口を持ち、一つの見方だけではなく、様々な切り口で数字を分析することが重要です。これまで経験に頼っていた切り口も、When、Who、Howを意識することで幅広く持てるようになると気づきました。 データの視点はどう？ 私の仕事では日常的にデータに触れ、それを解釈しています。同じ現象の分析にも異なる視点を持つことを心がけています。具体的には、宿泊予約数の動向をデイリーのデータで見ていましたが、週次や月次で見るとどのような違いがあるのかを早速試してみたいと思います。また、他の切り口での分析も手間はかかりますが、視野を広げるために取り組んでいきたいです。 行動する意義は？ 自分の思考の癖から抜け出すには、まず行動することが大切です。ひと手間、ふた手間加えて、複数の視点で分析することを心がけます。その際、これまでの分析結果や結論を再評価し、本当に正しいのか疑う姿勢を持ち続けたいです。また、MECE（漏れがなく、ダブリがない）の意識を持ち、ロジックツリーを活用していくことで、このフレームワークに対する苦手意識を克服していきたいと思います。

なぜ仮説が必要？ 仮説は非常に重要です。急いだり怠ったりして、仮説を立てずにいきなり方法論に入ると、結果として時間が余計にかかるか、誤った方向へ進んでしまう可能性があります。 どう検証すべき？ また、仮説はあくまで仮の答えであり、その検証が必要です。検証のためには目的意識を持ったデータ分析が不可欠です。そのため、たとえ「答え」となりうるものであっても、複数の仮説を立てることが求められます。さらに、3Cや4Pなど異なる切り口を用いることで、問題全体を網羅的に捉えることが可能となります。 疑いは成長の鍵？ 加えて、仮説の立証を目的としたデータ収集や分析においては、自身の仮説が誤っているのではないかという視点を忘れずに実践することが重要です。こうすることで、自分に都合の良いデータだけを集めてしまうことを避けられます。 原因はどう見極め？ 実店舗の売上やPLに関する業務では、好調な店舗と不調な店舗が存在します。いずれの場合も、その原因を正確に特定し、好調なら通例に従い、不調なら改善策を講じることが必要です。これまで、まず膨大な時間をかけてデータを収集していたところを、仮説思考を取り入れることで、何が問題なのかを先に明確にし、仮説を立てることから対応するようになりました。 何を意識すべき？ また、目につきやすい場所に仮説思考に関するポイントやステップを掲示し、常に意識できる環境を整えることも有効です。正解や不正解を問わず、失敗を恐れずに実践していくこと、日常的に課題意識や疑問を持つこと、そして先輩たちの実践事例や経験から学ぶことが、さらなる成長につながります。

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。

動画講義の要点は？ PLに関する動画視聴では、実践的な詳細の構造や読み解くコツが解説されており、非常に勉強になりました。まずは、全体の流れとして売上の最高値と利益の最低値に注目し、その後で中間層の5つの利益を通してどのように金額が減少していったかを理解する手順を学びました。これにより、売上高との比率や他の利益との差を比較しながら、どこに費用がかかっているのかを分析する方法が身につきました。 カフェ事例はどう感じる？ カフェビジネスに関する設問では、ビジネスとしてお客様に提供する価値を考慮しながらPLを読むことの重要性を学びました。儲けを増やすためには、売上の増加や費用の削減が必要ですが、ビジネスモデルに合った調整が求められる点を再認識しました。 財務分析の視点は？ ① プロジェクト関係の財務状況を調べる際には、同業他社と比較し、どの部分に費用がかかっているかを売上高との比率をもとに分析できる力を養いたいと考えています。また、経営陣から常に儲けを求められているため、会社の価値観に沿った儲けの増やし方を模索しています。 決算書の謎は何？ ② PLにおける各項目の利益率を理解し、なぜそのような構造になっているのかを決算書類などから原因を解明していく姿勢は、とても参考になりました。 競合比較はどうかな？ ③ まずは自社と他の競合企業を比較し、どのようにして儲けを出しているのかを理解したいと考えています。また、事業投資を担当しているため、形として明確なサービスがあるわけではなく、お客様に提供する価値の理解から始める必要性を感じています。

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。

今の問いは何だろう？ イシューとは、今ここで答えを出すべき問いのことです。イシュー設定の際には、「問いの形にする」「具体的に考える」「一貫して抑え続ける」という3つのポイントを意識する必要があります。まずは、問いが何であるかをはっきりさせることが大切です。 全体で課題を共有する？ 次に、その問いを常に意識し続けることで、解決すべき課題が見失われないようにします。そして、組織全体でこの問いを共有することで、皆が同じ方向性に向かって課題解決に取り組むことが可能となります。適切なイシュー設定は課題解決の成功に直結するといえるでしょう。 手法で問題を割り出す？ また、これまで学んできたロジックツリーやプロセス分解の手法を活用することで、イシューを導き出す方法もあります。例えば、売上構成をロジックツリーで細かく分析し、問題を特定の要素（例えば、客数の少なさ）に収束させるといったやり方が考えられます。 ユーザー心理は理解済？ さらに、自社サービスのウェブサイトに訪れたユーザーがどのような課題を感じ、最終的にどのような体験をしているのかについて、ユーザビリティテストを行わずとも自らイシューを見極めることが可能です。ユーザー行動に注目し、どの画面で何がわかりにくいのか、どのような心理を引き起こしているのかを把握することが重要です。 仮説検証の流れは？ 具体的な取り組みの手順としては、まずチームで最も解決すべき問題（イシュー）を特定し、そのイシューに基づいてデータを精査します。その後、仮説検証を繰り返すことで、実際の課題や障壁を明確にしていく流れが効果的です。

経済性の理解は十分？ 規模の経済や不経済、範囲の経済、ネットワーク効果といった概念を正しく理解することは、事業経済性のメカニズムやビジネス法則を誤らないために必要です。特に、指数関数的に変化する現代では、テクノロジーがキーワードとなり、迅速な対応が競争の基盤となっています。 シナジーは本当に有効？ 学んだことの一つに、「シナジーは本当にあるのか」という点があります。既存の資源を活用して効率的にビジネス展開を行うことが一般的ですが、その方法が本当に効果的なのか、既存資源が競争優位性として本当に機能しているのかを慎重に分析する必要があります。シナジーが逆に非効率的になることもあるからです。 部署異動は効果ある？ 自社業務に当てはめて考えると、社内異動が範囲の経済に関連するのかという疑問が生じます。現在所属している技術部から、将来的にマーケティングや営業など他の部署への異動を考慮していますが、過去の知見や経験を新しい部署に活かすことでシナジー効果が本当に生まれるかという点について考えたいです。これをどのように分析し、判断すべきなのかを検討しています。 兼任制は効率化？ また、組織内で兼任制を採用しており、ISO監査やプロジェクト管理、営業活動を行っていますが、規模の経済性から見るとこの方針が適切かどうかも重要な検討事項です。このようなことも鵜呑みにせず、メリットとデメリットをしっかり整理し、分析する習慣を持つことが大切です。指数関数的に変化する時代において、判断に迷う場合はまず行動を起こし、やりながら調整しつつスピードを出すことも求められていると感じます。

自分の考えは正しい？ 人は「考えたいこと」に囚われがちであり、その考えは容易に偏ったり誘導されたりします。そのため、客観的な視点、すなわち「もう1人の自分」を意識し、本当にその考えで良いのかを疑うことが重要です。 どう鍛えるべき？ クリティカルシンキングを身につけるためには、日常的に繰り返し練習することが必要です。「本当にそれでいいのか」「他に視点はないか」といった疑問を常に思考に組み込む習慣をつけることで向上します。具体的には、クライアントへのメールや1on1の場面、家族との何気ない会話の中でもトレーニングを行うことが可能です。 他人の意見を聞く？ 自分の論理を優先しがちですが、他人の意見から学ぶことが多い場合もあります。業務においては、例えば自社の損益にばかり気を取られ、クライアントの立場や利益を考慮しないことがあります。偏見に囚われず、フラットな姿勢で他者の話を聞く意識が必要です。 他の提案はどう？ クライアントへのサービス提案時には、「これ以外の方法はないか」や「逆に〇〇のサービスはどうだろう」といった問いを自分に投げかけ、さまざまな視点から提案内容を考えることが鍵となります。提案する際にはシンプルさを心がけ、「なぜならば」という論理的な展開で一貫性を持たせます。そして、フィードバックを受ける際には偏りなく意見を聞く姿勢が求められます。 多角的な視点で？ チームの目標設定においても、課題を分析し、「他の視点は？」と多角的な視点を考える必要があります。また、他のチームからの評価を通じて客観的にチームの強みや弱みを見極めることも重要です。

どうして視覚化すべき？ 数字に集約することと、目で見て理解することの大切さを再確認しました。纏めたデータをグラフ化するなど視覚化することで、ヒストグラムなどを活用しながらデータのばらつきを直感的に把握できる点が印象的でした。 比較で何が見える？ また、データ分析は「比較」に基づく作業であり、仮説思考が重要だと感じました。分析のプロセスでは、仮説を立て、異なる視点とアプローチを用いることによって、より本質に迫ることができると理解しています。 代表値はどう使う？ 代表値の使い分けと散らばり（標準偏差）を組み合わせる方法も興味深かったです。平均値や中央値、加重平均、幾何平均など、用途に応じた手法があるため、Excelで計算できることから複雑な計算式を覚える必要はなく、実務で活用しやすい点が良いと感じました。 成約率との関係は？ さらに、営業活動のように暴露機会と成約率、またユーザーの購買意欲と成約数との因果関係を数値化する場合、代表値だけでなく標準偏差による散らばりを検討することで、ユーザーの傾向をより正確に導き出すことができると考えています。まずは仮説思考から取り組む姿勢が大切だと再認識しました。 グラフの魅力は？ 最後に、提供される表形式のデータを様々なグラフで可視化し、検証のヒントを得る点も魅力的です。従来の平均値や中央値に加えて、標準偏差などの散らばりを取り入れることで、ユーザーの購買情報をより明確に把握できる可能性が広がっています。定性情報をいかに数値化してデータ分析に活用するか、その工夫が今後の課題であり、挑戦してみたいと感じました。

リソースの投入はどう？ リソースは限られているため、最も効果的な場所にリソースを投入する必要があります。そのためには、優先順位を明確にし、判断基準をしっかり持つことが重要です。事例で学んだROI（投資した資本に対して得られる利益の割合）は非常に参考になりました。また、手元に判断材料がない場合には、仮説思考を活用して検討を進めることも有効です。異なるパターンを考慮し、ポジティブ、ネガティブの両面から設定を検討するのもよい方法です。複数の視点を持って考えることは、ビジネスの複雑な状況において必要不可欠です。 ROI評価、改善は？ 判断過程でROIが低い業務は、思い切って見直すべきです。戦略においてはメリハリをつけて判断し、数値に基づいて決断することが求められます。 業務の見直しは？ 自身の業務を見直す際、費用対効果を考えてみます。時給9千円に見合っているかどうかも考慮します。 業務改善の具体策は？ - **帳票管理** 帳票の整合性確認に時間がかかっているため、これを自動化することを検討します。 - **報告資料** 報告内容が多く、時間がかかるため、上司が使わないであろう報告内容は簡略化します。 - **新規顧客獲得活動** マッチングプラットフォームを用いた活動で受注率が低いため、自組織の強みを活かした案件にシフトし、紹介活動に力を入れます。 - **活動行動ログ** より良い目標に向かうために活動の目標を明確にし、それに基づくデータを再確認します。正しい分析を行うために、ゴミデータの除去も意識します。