クリティカルシンキング入門

数字の力を引き出す分析の秘訣

データ分析の重要性とは? データに基づいて原因を突き詰めていく際、数値を分解しグラフなどに視覚化することで、傾向が見えてくることがあります。さらに、その数値を分解していくことで、他者に説明する資料としても、表よりもグラフの方が一目瞭然です。 効果的な分解方法を探る 分解の方法としては、"いつ(when)"、"誰が(who)"、"どのように(how)"などがあります。博物館のワークでは外的要因に注目しましたが、そのものの数値自体も分解することが大切です。 発見を得るための試行錯誤が不可欠 切り口や切り方を変えて、いろいろ試してみると違った発見があるかもしれません。キリの良い数字でまとめるのではなく細かく刻むことで、見えてくることがあります。また、段階的に切り口を広げて掘り下げていくことで、新たな発見ができることもあります。様々なアプローチを用いて分析をする結果、データに説得力が生まれます。 分析のプロセスから何を学ぶか? 分析を進める中で、切り口や刻み方によって何も見えてこないこともありますが、それもまた意味のある結果だと言えます。このように色々な方法を試すことが重要です。 実際のデータで見る数字の力 私はあまり数字を扱う業務はありませんが、数字を分析することで見えてくるものがあります。例えば、製品群ごとの売上金額や粗利金額の月別、前年比の比較、契約件数と売上金額の関係性、契約金額と粗利益率の関係などを調べることができます。 優先すべき分析視点とは? これらのデータから、売上低調製品の原因や高粗利商品などの理由を探ることができます。月に一度、売上データを集計し分析を行い、そのデータを基にプレゼン資料を作成します。資料作成の際には、ファクターに基づき数字を視覚化することで説得力のある資料を作成します。 営業活動におけるデータ活用 また、自分の営業活動においてもアポイント数や進捗などを視覚化し、得意先や物件ごとの売上金額、粗利金額などをまとめています。

アカウンティング入門

カフェの魅力と損益計算書の秘密

損益計算書の意味は? 損益計算書は、企業の利益を5種類の利益で把握でき、売上高との比率を前期や業界水準、競合との比較からその企業の立ち位置が相対的に明らかになります。今回、カフェを題材に取った学習を通じて、事業コンセプトが経営の指針に影響を及ぼし、それが損益計算書に現れることを学びました。例えば、贅沢感や特別感を追求する場合、豆の仕入れや人件費などのコストが高くなるため、経営の方向性や費用配分が損益計算書に反映されることが理解できました。 高コストの秘密は? 贅沢感・特別感を例にとると、ある有名なカフェチェーンがイメージしやすいです。このような事業では、使用する材料や店員の質、店舗立地などに大きな投資が求められ、その結果、売上高だけでなく売上原価や販管費も高めになります。一方、日常的な感覚を売りにする事業では、比較的リーズナブルな価格設定で広い所得層を取り込み、大量生産と効率的な経営が重視されるため、宣伝費やプロモーションにも力を入れつつ、費用構造が大きく異なることが考えられます。 数字の変化は何? このように、事業コンセプトによって売上高、売上原価、販管費などの金額には差が生じるものの、原価率や利益率の数値においては大きな違いが見られない可能性もあると考えました。今後、お客様の損益計算書を見る際には、具体的な事業活動(売上の作り方や費用の使い方など)をヒアリングし、イメージと損益計算書との関連性を丁寧に読み解くことが求められます。 現状把握のカギは? 例えば、月次面談の際には、損益計算書の推移をもとにお客様の事業活動とリンクして現状を把握し、その結果がどの勘定項目に反映されているかをご説明するよう努めています。また、試算表を作成する際には事業活動をイメージし、関連する勘定科目を考慮します。もし事業内容が不明瞭な場合は改めてお客様に伺い、完成した損益計算書から売上高比率などを算出し、業界水準や前期、他企業との比較を通じて現状と実態が一致しているかを確認することが大切だと感じました。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

リーダーシップの選択と挑戦

リーダー機能は整っていますか? リーダーシップとマネジメントの機能について、社内で何が整っていて、何が不足しているか、そして何ができているかできていないかを整理することができました。これにより、現状の把握が明確になりました。 誰にどう伝える? また、パス・ゴール理論を通じて、状況に応じて誰に何をどのように伝えるべきかがシンプルに理解できました。講義を受けたことで、各要因に基づいた具体的な行動計画が立てやすくなりました。 最適な行動は? 過去には状況に応じたリーダーシップの型をイメージして行動していましたが、その結果、逆にマイナスの影響を与えてしまった可能性もあると振り返りました。そのため、あの場面でどのような型の行動をとるべきだったのか、改めて考える大切な機会となりました。 改善策はどうなる? 今後、業務改善に向けたプロジェクトを二件進める予定です。メンバーの状況や外部の環境に合わせ、指示型と支援型のリーダーシップをうまく使い分けようと考えています。特に、一緒に業務を進めるメンバーが学生であるため、モチベーションの維持がリーダーシップにおいて重要なポイントになると仮説し、実施後に振り返りを行っていきたいと思います。 メンバーの位置は? また、業務を共に遂行するメンバーについては、マネジリアル・グリッド理論の視点からどの位置にあるかを想像し、適切なリーダーシップのスタイルを検討しました。その結果、週次ミーティングの中で目標達成や業務改善に向けた具体的な行動の合意、そして完了時期の確認を行っています。 遠隔管理の変化は? さらに、異なる拠点で業務をしているメンバーとのミーティングにも取り組んでいます。現在、遠隔でマネジメントを担当している二名のメンバーのうち、1名は最近復職したため、本来は支援型のリーダーシップが適していたはずですが、しばらくは指示型のリーダーシップを実践し、どのような変化が生じるかを観察しながら業務依頼を行いたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

プロセスで発見!学びの秘密

原因はどこにある? 問題の原因を探るためには、まずプロセスを細かく分解し、各段階でどこに問題が潜んでいるかを仮説検証する手法が重要です。複数の選択肢を洗い出し、根拠に基づいて適切な判断を下す点にも着目しています。また、A/Bテストを実施する際は、できるだけ条件を整えた上で比較することが求められます。 効果的な分析法は? 具体的なデータ分析の方法としては、まずステップを踏みながら問題の精度を高めるアプローチと、仮説をもとにデータを収集し、より良い解決策に結び付ける手法が組み合わされています。これにより、最適な解決策の検出が可能となります。 分解とテストの極意は? プロセスを分解する方法とA/Bテストのポイントを組み合わせることで、より高度なデータ分析が実現されます。仮説検証と条件を揃えた比較の両面からアプローチすることで、実際の検証結果に基づいた改善が期待されます。 実例から学ぶには? 実際の事例としては、ポイント会員向け利用促進キャンペーンにおいて、若年層の反応を探るために、若者が関心を持つジャンルの店舗を複数選定し、クリエイティブのA/Bテストを実施する計画が挙げられています。過去のキャンペーンデータを活用し、ポイント付与がどの層の購買に影響しているかを機械学習を用いてアプローチする手法も取り入れられています。 次回でどう活かす? 次回のキャンペーンでは、会員データからターゲットとなる層の購買パターンを複数洗い出し、ロイヤルカスタマー化につながる経路を明らかにすることが目標です。洗い出されたカスタマージャーニーに基づき見込み客にアプローチし、その反応をPDCAサイクルで検証・改善していく計画です。 全体をどう見る? 全体として、プロセスの分解とA/Bテストの方法を的確に押さえたアプローチが示されており、仮説検証を実際のデータに基づいて試すことで理解が一層深まる内容になっています。今回学んだ内容を次のプロジェクトでどのように活かせるか、引き続き考えていきましょう。

データ・アナリティクス入門

データ分析で見抜く!成功の秘訣とは?

代表値や散らばりは? 今回の学びでは、データ分析における重要なポイントを整理しました。まず、定量分析を行う際には、「代表値」と「ちらばり」の両方を把握することが重要です。代表値には、単純平均や加重平均、幾何平均、中央値があり、それぞれの特徴を理解することでデータの中心を捉える手助けになります。また、平均値を算出する際には、外れ値の確認が不可欠です。ちらばりには、標準偏差や正規分布があり、それらを活用してデータの散らばり具合を把握します。さらに、データをビジュアル化することで、特徴的な傾向が捉えやすくなりますが、その際には正しいグラフを選択することが求められます。 相関か因果か? 次に、相関関係と因果関係の分析についてです。相関とは二つの要素がどのように関連しているかを示すものであり、因果関係とは原因と結果の関係です。これらをセットで分析し、次の打ち手を考察することが重要です。しかし、因果関係は誤認しがちであるため、自分の都合の良い分析結果に偏らないよう、常に意識して考えることが必要です。 分析は比較ですか? 今回の復習では、分析とは比較であることを再確認しました。問から仮説を立て、データ収集を経て、それを検証するというプロセスを繰り返すことが基本です。インパクトやギャップ、トレンドなど様々な視点からデータを分析し、グラフや数値、数式を使うことが有効です。 ツール選択はどう? 現状では、時系列分析を多用しており、分析ツールとしてTableauやSPSSを利用しています。これにより、顧客データや売上データ、プロモーション費用などを扱っています。具体的な分析例として、まず相関関係の分析においては、売上とプロモーション費用との関連を見て、どのプロモーションが効果的であるかを判断することを目的としています。また、パレート分析では、顧客をグルーピングし、どの顧客が優良であるかを可視化しています。これにより、優良顧客の特徴を把握し、効果的な販促やプロモーション計画の立案に活かしていきます。

データ・アナリティクス入門

思考を深める分析スキルの実践

ロジックツリーの見直しは? 私はこれまでにロジックツリーを用いてメモを取っていたものの、情報に漏れや重複があると感じていました。分析には多様なフレームワークや考え方があるため、正しく使用しないと適切な結果を得られないことを再認識しました。特に、MECE(Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)については軽視していましたが、集団を正確に切り分けることが重要であることを学びました。 感度の良い切り口を取り入れるには? 課題の分析においては、提示された回答と異なる視点で取り組むことがありました。これは必ずしも悪いことではありませんが、今回の回答の方がより優れた切り口であるように思いました。「感度の良い切り口」を意識することが今後の分析への貴重な教訓となりました。層別分解と変数分解についても、これまでは曖昧な使い方をしていたと感じています。どちらを用いるべきかを意識することで、より効果的に分析できると考えています。 さらに、「感度の良い切り口」と「意味のある分け方」という概念は、忘れがちなものの、非常に重要であると感じました。 新たな職場での挑戦とは? 来期には新しい職に就く予定ですが、具体的なイメージはまだ掴めていません。今までの経理財務の経験を活かしながら、売上や費用の分析にロジックツリーやMECE、層別や変数での分解を活用したいと思っています。「感度の良い切り口」や「意味のある分け方」を意識しつつ、分析に取り組んでいくつもりです。 ロジックツリーやMECEを利用する際には、頭の中だけで考えず、図示することによって理解を深めたいと思います。図示した内容は資料として保存し、後からの利用やプレゼンテーション用に加工する際にも役立つでしょう。簡単な方法として、エクセルで図示を試みたり、以前使った「Xmind」というアプリを利用してロジックツリーを描いてみたりすることも考えています。これを機会に、ロジックツリーに挑戦してみようと思います。

戦略思考入門

本質を追求する戦略習得の旅

戦略はどう明確に? 戦略立案においては、最初に「誰に対して、どのような価値を提供するか」を明確にすることが重要です。戦略や手法は、その後に検討すべき手段であり、それ自体を目的とするべきではありません。しばしばこの順序が逆転しがちで、手法が先行してしまう傾向があります。 差別化の秘訣は? 差別化に関しては、見かけだけでなく顧客にとって本質的な価値を持つ差別化が必要です。持続的な競争優位を築くには、競合他社が簡単に模倣できない要素を見出すことが不可欠です。差別化戦略は単に「他社との違いを作る」ことではなく、「顧客価値の創造」と「持続可能な競争優位の構築」を目的としています。これには、VRIOフレームワークが実践的なチェックリストとして有効であることを学びました。 ジムの真価は? 実例としては、あるフィットネスジムのように、「他のジムよりも高価格」であることが表面的な差別化です。しかし、その本質的な価値は「確実な結果を得られる安心感」や「マンツーマン指導によるサポート」、「高額投資による強制力」などが挙げられます。そして、それらの価値を持続的に提供するために、組織としてどのような体制を整えるかが重要です。 VRIOの立ち位置は? まずはVRIOフレームワークで自社の立ち位置を明確にしたいと思っています。私たちが提供できる価値や他社と比べての希少性、模倣困難性、組織としての行動を整理し、それを新規営業での提案資料として活用することが目指すところです。 既存客価値はどう? まず既存クライアントへの価値提供を強化し、VRIOフレームワークの各項目を確立します。たとえば、在庫管理システム案件の着実な遂行や生成AIを活用した業務効率化の提案資料作成、データ分析レポートの質的向上に取り組んでいます。 外部資源はどう活かす? さらに、外部リソースの確保も進めています。具体的には協力会社やフリーランスの選定、業務の切り分けの検討、引継ぎドキュメントの準備を行っています。

データ・アナリティクス入門

問題解決のプロセスを極めた学び

どうやって問題を整理? 問題解決の第一歩は「何が問題ないのか」を具体的に整理することです。この際、関係者間で「あるべき姿」と「現状」に対する共通認識を持つことが重要です。基本的な流れは、①「何が問題か?」②「どこに問題があるか」③「なぜ、問題が起きているか」④「どうするか」ですが、必ずしもこの順序に縛られる必要はなく、各ステップを行き来することが求められます。 ロジックツリーは有効? ロジックツリーの活用により、全体像を意識しやすくなります。MECE(Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)の考え方に基づいて、意味のある方法で問題を分けることが肝要です。 売上回復の道は? 売上が低迷している商品のリニューアルを考える際には、売上を回復させる目標を新規購入者の獲得なのか、離脱者の呼び戻しなのかによってターゲットやパッケージの方向性が変わってきます。関係者間で売上回復の基準を共通認識として持っていることが必要です。提案を説得力あるものにするためには、MECEを活用して効果的な方向性や代替案を提示します。 市場分析は足りる? プロダクトアウトの新商品の方向性を検討する場合には、市場分析が不足している段階で商品化が決定されたケースもあります。例えば、コンセプト調査を行ったものの生活者の反応が芳しくない場合、ロジックツリーを通じて問題の仮説を立て、検証し、解決策を模索します。 選択肢は適切? アンケート調査では、選択肢設定にMECEを用いることで効果的な結果を得ることが可能です。 プロセスの流れは? 商品化作業に取り組む際のプロセスは以下の通りです。まず、問題の共通認識を揃えるためにデータ収集を行い、関係者間で問題認識を共有します。次に、チームでロジックツリーを用いて網羅的に「Where」「Why」「How」の案を出し、それに基づいて方向性の第一候補と代替案に絞り込みます。その後、経営陣にこれを共有します。

クリティカルシンキング入門

思考の整理で得られた新しい発見

文章の明確化ポイントは? 文章をうまく伝えるためのポイントはいくつかあります。まず、主語と述語を明確にし、読点の位置を意識します。また、修飾語を使って補足し、一文を長くしないよう心がけることが重要です。 論理的に書く方法は? 文章を書く際には、まず自分の思考を論理的に整理することが必要です。ピラミッドストラクチャーを活用して、結論を中心に大きな柱を立て、それを細分化して具体化します。これにより、伝えたい情報や相手が知りたい情報を効果的に整理できます。重要なのは、情報を漏れなく整理することです。 双方向の理解をどう実現する? 具体的な状況に応じて、「相手が知りたい情報が伝わる」「自分が伝えたいことが伝わる」という両方を実現する内容を目指します。これにより、メールやチャットでのやり取り、報告資料の作成やプレゼンテーション、社内外への情報共有が円滑に進みます。 社内コミュニケーションの工夫は? 私たちの会社では、文章でのコミュニケーションが主となっています。そのため、チャットツール内でのやり取りでも簡潔で読みやすい文章構成を意識します。「全体像」から「骨組み」、「具現化」へと進む構造を念頭に置いたアウトプットを心掛けます。 言語化スキルの向上方法は? また、私はピラミッドストラクチャーを使って様々な視点からの分析結果を簡潔に伝えることを心掛けています。「結論」から入り、「根拠」そして「具現化」という構造で報告を行うことで言語化のスキルを向上させます。これは、最終的に思考力を鍛えることにつながります。 チャットでの要点整理法とは? チャット文章では、要点がまとまった伝え方も重要です。「相手が知りたいこと」や「自分が伝えたい要点」が明確な文章構成を心掛けます。論理的な文章を書くことで、会話の中でも即興で要点を伝える能力を育てます。また、異なる部署とコミュニケーションを取る場面が多いため、専門用語を多用せず、相手が理解できる表現方法を意識します。

デザイン思考入門

共感と疑問が導く学びの道

手順はどう大切? デザイン思考では、手順をきちんと踏むことの重要性を実感しました。デザインプロセスを分解し、グループワークを通じて多様な意見に共感する体験が非常に印象的でした。共感とは、必ずしも自分がポジティブに捉えなければ伝わらないということに気づき、考え方自体を受け入れるための大切な要素だと感じました。 顧客行動の本質は? また、顧客の行動に注目することで、本質的な課題の糸口を見出すことができると学びました。現象面だけに目を向けるのではなく、これまでの経験からくる先入観を捨て、顧客を深く理解しようとする姿勢が、デザイナーとしては非常に重要だと改めて感じました。 言語化で何が変わる? 学びのコツとして、言語化、教訓化、自分化のプロセスがあることに気づきました。感じたことを言葉にすることで思考が整理され、ケースごとの客観的な分析を通じて新たな知見が得られると理解しています。従来は漠然と状況を把握し、過去の知見に頼っていた部分が、具体的な分析を行うことによってより豊かな学びへとつながると考えます。 WHYを掘り下げる? 企業支援の場面では、クライアントに自ら選択できる情報や分析結果を提供するだけでなく、お客様の行動を観察することに加え、なぜそのような考えに至ったのかという「WHY」を繰り返し問いかける姿勢が求められると感じました。例えば、商品企画の段階では、技術視点だけでなく、お客様が何に困っているのか、なぜそのような状況になったのかを徹底的に掘り下げることで、議論や仮説にとどまらず、お客様の実情を実感していただくことが重要だと思います。 どう選択肢を広げる? さらに、企業支援の現場で「WHY」を追求する思考を実践しながら、選択肢を広げるための説明ができるよう努めたいと考えています。自身でも、適切な質問を工夫して「WHY」を促進するだけでなく、自分のバイアスに気を留め、相手の意見に対しても好奇心を持って傾聴する姿勢を大切にしていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

仮説を駆使して問題解決力を高めよう

問題解決のステップとは? 問題解決の4つのステップの「Where」は、問題の所在の仮説を立てることであり、「Why」に繋がっていく。今回はその「Where」について学んだ。 仮説の立て方とは? 仮説とは、ある論点に対する仮の答えもしくは、分かっていないことに関する仮の答えである。重要なポイントは、複数の仮説を立てることと、それらの仮説同士にある程度の網羅性を持たせることである。また、仮説を検証するためのデータを評価する際には、何を比較の指標とするか、意図的に何を見るかを考えることが求められる。そのため、数字を計算する手間を惜しんではならない。 検証マインドをどう育む? 仮説を考えることで、検証マインドの向上と説得力が高まり、関連することを調べることによって意思決定の精度も高まる。結果としてステークホルダーに対する説得力が向上し、問題解決のスピードもアップできる。アンケートなどを活用して情報を総動員し、考えることが重要である。また、「3C」や「4P」などのフレームワークを活用することも効果的である。 データ分析の重要性とは? データ収集においては、都合の良いデータだけを集めるのではなく、可能性を排除するために真剣にデータと向き合い、何と比較しての分析かを明確にする必要がある。会議資料や上長への報告を見返すと、実績や結果については真剣にデータを集めているが、データを元にした仮説設定や計算はほとんど実施されていない状況であった。結果だけを羅列するのではなく、それを根拠に仮説を立てるための計算や比較を行い、他の説を排除する仮説を設定することで、施策の根拠とし納得感を得られるようにする。 明日への準備は万全か? 明日が月初なので出てくる数字を元に、結果に対する複数の仮説を立て、その仮説に対する根拠を数字で計算・調査した上で問題解決の手段を考える。アンケートやヒアリングを日々実施しているが、分析に役立つアンケートとなっているか見直しも必要だ。

戦略思考入門

学びの視点を広げる経済性の理解

規模と範囲はどう違う? ■学び 「規模の経済性」と「範囲の経済性」について学びました。規模の経済性に関しては、初めは「大きければ良い」という認識がありましたが、実際にはコスト単価が上がることや、固定費や変動費を含めたより包括的な理解が必要であることに気づきました。 範囲の経済性については、複数の事業を運営することで経済性を高めることができるという概念は理解していたものの、「範囲の不経済」になる可能性も考慮しなければならないという新しい視点を得られました。その結果、範囲の経済性が競争優位性となるかどうかを十分に検討する重要性を認識しました。また、範囲の経済性を追求する場合、安易な多角化には注意が必要です。 業務効率は上がるの? ■規模の経済性を活かすために 業務の標準化と集約により、同じ業務を一つの部署やチームに集約することで、専門性を高め効率的な処理が可能になります。たとえば、経理業務や人事総務業務を一つの部門に集約し、共通のシステムやツールを導入することで、処理時間を短縮できます。 また、複数の部署で共通して利用できるツールを導入することで初期費用を分散し、学習コストを削減することが可能です。例として、クラウド型のグループウェアや会計ソフトを導入することで、情報共有を円滑にし、業務の可視化を図ることができます。 意見共有は役立つ? ■学びの復習と意見収集 学んだことを継続して活用するために、反復して経験することが重要です。具体的には、学んだフレームワークを用いて自分の会社や周辺環境に当てはめてみると良いでしょう。耳慣れない単語を調査し、一度口にしたりすることも有効です。頭を動かし、手を動かし、口を動かすことで学びを深めていきたいと思います。 さらに、自分が収集した情報をもとに徹底的に話し合い、意見を集めることで様々な発見があります。ナノ単科を共に学んだ同僚たちと意見を共有し合うことで、新たなシナジーを生み出すのも面白いと考えます。

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