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結果

に関する学び

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Ａ／Ｂテストとは？ Ａ／Ｂテストは、データ分析における「比較」の重要性を実感させる手法です。ランダムにサンプルを抽出することで、一定数の調査データから精度の高い結果が得られる点や、どの工程でボトルネックが発生しているか割合を算出できる点に実践的な可能性を感じました。 戦略の判断基準は？ 勤務先のイメージ戦略について、２つの側面のうちどちらを強調すべきかは感覚的には把握しているものの、エビデンスが不足しているため不安な面もあります。Ａ／Ｂテストを活用すれば、どちらがより効果的か明確に判断できるのではという期待から、早速ターゲティングサービスを提供する業者に同様のサービスがあるか確認する予定です。ただし、単純にＡかＢのどちらかだけではなく、両方を組み合わせた戦略が効果を高める可能性もあると考え、慎重な実施が必要だと感じています。そこでまずは広告代理店に相談し、業界の広報戦略が十分に実践されていない現状を踏まえた実証実験として、自社と共同で取り組める可能性を探るため、休み明けに連絡するつもりです。

本当に価値を守れてる？ 企業が利益を上げるためには、売上を増加させるとともに費用を削減する必要があります。しかし、各施策を検討する際には、自社が大切にしている価値を十分に考慮することが求められます。無闇に費用を削減すれば、大切にしていた価値が失われ、その価値に共感していたお客様が離れてしまい、結果として売上が下がり利益が出なくなる可能性があります。 コアバリュー再認識は？ そのため、幹部候補メンバーとの事業計画策定時には、まず自社のコアバリューを再認識してもらい、その上で売上増加と費用削減の施策を検討してもらいます。出てきた各アイデアについては、自社のコアバリューを損なわないかどうかを丁寧に確認していくことが必要です。 数値が示す真実は？ また、幹部候補メンバーには、自社のお客様と売上のデータを分析し、お客様が何に価値を感じているのかを考えてもらいます。その「価値」が損なわれない範囲で実施できる費用削減策と、その「価値」をさらに高め、売上増加につながる施策を立案することが求められます。

PLの理解を深めるには？ 単にPL（損益計算書）の構造―売上、費用、利益―を理解するだけでなく、どのようにして売上や利益を向上させ、どのような費用を投入すべきか。そして、そのためのコアバリューが何であるかを考えることで、PLの理解がより深まると感じました。 採算会議で確認するのは？ まず、毎月の採算会議では、自部門のPLを各サービスごとに細かく分析し、それぞれのサービスがもつコアバリューを理解することが重要です。これにより、良い点と改善すべき点を明確にし、今後の運営に活用していきたいと思います。 強みも見直すべきか？ また、自社の強みと弱みを再度見直し、現状何が足りないのかを明らかにしたうえで、社内メンバーと共に次のステップを検討することも必要だと考えています。 結果から学ぶポイントは？ さらに、毎月末や四半期末、半期ごとに結果を振り返る際、数字を構成する各要素についても説明することで、良かった点や課題が明確になり、その上で次に繋がる具体的な施策の立案が可能になると感じました。

問題解決の手法を学ぶ 今週は以下のことが学べました。 問題の原因を明らかにする方法として、プロセスを細分化する手法があります。解決策を検討する際には、複数の選択肢を洗い出し、それらの根拠を基に絞り込むことが重要です。また、A/Bテストについても学びました。これはシンプルで運用判断がしやすく、少ないリスクで改善ができるため、さまざまな場面で使用できると感じました。 A/Bテスト活用の予定 A/Bテストは10月に予定している実証実験でも活用する予定です。正しい検証結果を得るために、目的と仮説の明確化をチームで議論しようと思います。また、現状の問題を特定し、「what, where, why, how」の要素に分解して再考する計画です。 実証実験でのデータ取得設計 さらに、実証実験でどのようなデータを取得すべきかをもう一度考え直します。何が分かれば次のフェーズに進めるのかを踏まえた上で、データ取得設計を行います。アンケート設計も、目的を明確にして得たい情報が確実に得られるように構築します。

分析とは何を指すのか？ 目的を明確にしないと、意味のないただの計算・数値になってしまいます。「分析」とは「比較」であり、比較の条件をそろえることが大事です。分析は考察までがセットです。この点を理解することで、意味のある数値やグラフの種類を適切に判断できるようになると思いました。 データをどう活用する？ 例えば、WEBサイトやSNSの効果測定では、数値が自動的に出てきますが、それをどう考察するかが重要です。また、アンケート結果の分析では、目的を整理してから項目や回答のさせ方を決めないと、分析できないデータや目的に合わないデータになってしまいます。 明確化の重要性 分析の目的・ゴールを明確化することを最重要視することが肝心です。目の前の数字の増減だけにとらわれず、分析手法やその後の考察までを意識してアンケート設計を行う必要があります。 学んだことをどう実践する？ 業務上、数値分析をする機会が度々あるので、今後は学んだことを意識しながら分析手法や報告内容を改善していきたいと思います。

なぜ「why」から考える？ 自分は、どうしても思考のプロセスで「why」から入ってしまう癖があることに気づきました。たとえば、なぜ入会したのかという疑問が、いつも最初に浮かんでしまいます。 いつからwhyを深掘り？ しかし、いきなり「why」に注目して分析を進めると、アンケート回答などの定性的な情報に頼ることになってしまいます。そこで、適切なタイミングで「why」を深掘りするための前提として、まずは「what」や「where」といった要素を整理できるようにしたいと考えています。 どうして結果は変わる？ たとえば、売上目標に対する進捗状況が良い場合や悪い場合において、どうしてそのような結果になったのかを分析し、次の施策を立てる場面では、最初に「なぜ」から入り込むのではなく、まず「what」や「where」を明確にしてから「why」にアプローチすることが重要です。具体的には、ロジックツリーを活用して事業を構造的に分解し、問題の起因部分を明確にする方法を取り入れることが有効だと考えています。

何を伝えたいの？ 文章作成において、まず「何を言いたいか」を明確にすることが重要です。そのために、自分が伝えたい内容や目標をはっきりさせ、理由付けを複数の視点から行うよう心掛けましょう。読者にとっても理解しやすいよう、論理的な流れを意識して文章を構成することが大切です。 主語と述語はどう？ また、文章作成時は主語と述語の対応に注意し、表現が明確かつ簡潔になっているか確認することが求められます。同じ情報や意見を伝える際には、表現や構文にバリエーションを持たせるとともに、無駄な言葉を省くことで読みやすさを向上させると良いでしょう。 業務文はどう組む？ 業務に関連するコミュニケーションでは、メールや社内文書、業務改善案、計画立案、進捗確認、さらには上長への報告や相談の場面で、相手が理解しやすく説得力のある文章を書くことが求められます。まず自分の業務で何をすべきかを明確にし、その上で上長や同僚に意見を求め、論理性や目標の適正さについてアドバイスを受けるとより良い結果につながります。

どうしてデータ加工が必要？ これまで、データ分析では単純平均や標準偏差、棒グラフ、散布図など、一般的な方法を用いてきました。しかし、集めたデータを適切に加工しなければ、想定していた答えや正確な結果を得るのは難しいと学びました。今後は、必要に応じて加重平均や中央値などをより効果的に活用していきたいと考えています。 どの指標が本当に有効？ また、単純平均や標準偏差だけに頼ると、データの見え方が一面的になりかねません。そのため、加重平均や幾何平均、中央値といった指標を取り入れ、どの指標がデータを最も適切に表しているのかを検証しながら分析を進めたいと思います。これまでとは異なる視点からデータが見えることを期待しています。 なぜ仮説検証が重要？ 特に、私の業務は問題解決のための分析とあるべき姿の考察の両面に関わるため、その時々で適切な仮説を立て、データの表し方を工夫することが求められます。状況に応じた分析手法を積極的に取り入れることで、より正確なデータ分析に繋げていきたいと思います。

客観視できていますか？ 主観的な判断を排除することの重要性を学びました。私たちの思考には必ずしも客観的な視点が備わっているとは限らないため、答えが導かれた後も「なぜその結論に至ったのか」「本当に正しいのか」を問い続けることが大切だと感じました。 他の原因も見えてますか？ また、仕事で問題が起きたときに原因を明確にする際、この考え方が役立つと実感しています。すぐに原因と思われる事象に気が付いたとしても、他にどんな原因が存在するのか、なぜその事象が発生したのか、定量的なデータを用いて誰が見ても納得できる説明ができるかを念入りに考える必要があります。 多角的に考えていますか？ さらに、問題発生時には、客観的な判断に必要な情報をリストアップし、思考が一面的にならないように努めています。ロジックツリーを活用して原因を深堀りし、上位者や他部署の視点からもチェックを行うよう心掛けています。最後に、取り組んだ結果を振り返ることで、次の課題解決に向けた改善策を見出す重要性を再認識しました。

情報整理の重要性とは？ 相手に伝えたい内容を考え、相手に伝わるための情報と表現の整理に時間をかけることが重要だと感じました。さまざまな業務がある中で、資料作成に多くの時間を費やす点は気になるところですが、順序立てて情報を整理することで、多少時間がかかるのは仕方ないことだと再認識しました。また、それぞれのフォントや色の意味を理解し、活用することも考えています。 報告資料作成の工夫は？ 人事関連の政策で部のメンバー、社員や役員に社内の人員状況に関して報告する際の資料作成に役立つと感じました。その際、自身が伝えたいことだけでなく、相手が気になっている内容も予測して作成することで、その後の議論が成果につながるでしょう。 データ可視化のポイントは？ グラフ作成や資料作成の際には、資料を通して伝えたい内容を考え、それに合わせたグラフを用意できればと思います。データをまず理解するためにグラフを作成し、その後にどのような結果を出すかを考え、必要なグラフや資料を追加で検討することが大切だと感じました。

財務状況把握はどう？ 総合演習では、異なる職種のP/LやB/Sを確認し、各項目の割合を把握することの重要性を学びました。企業の資産と負債、流動資産と固定資産、さらには総資産のバランスをチェックすることで、財務状況がどのようになっているかを総合的に理解でき、どこに課題があるか、また目標をどのように設定すべきかが明確になると感じました。 設備投資計画はどう？ 設備投資を行う際には、まず自社のP/LとB/Sから財務状況を確認します。その上で、設備投資に必要な自己資本比率が十分であるか、過去の利益からどの程度の資金を設備投資に充てられるかを見極め、全体のバランスを考慮した計画を策定することが大切だと思います。 資金調達は何が必要？ さらに、過去の実績も踏まえた現在のB/S分析結果をもとに、次年度の設備投資に必要な資金調達方法を検討します。新規借入の必要性や資金調達計画を立て、その数字をB/Sに反映させることで、全体のバランスを意識した設備投資計画を立案できるようにしたいと考えています。

戦略思考の基本は？ 戦略思考とは、適切なゴール設定を行い、そのゴールに向かう最短最速の道筋を設計することだと捉えました。むやみがむしゃらに取り組むのではなく、無駄を省きながら内部と外部の両面から深く広い視点で物事を捉える必要があると感じています。 分析視点は変わる？ また、自社の今後の戦略立案において、今回学んだフレームワークを積極的に活用していきたいと考えています。今までの3C分析では市場、他社、自社に焦点を当てていましたが、今回のコースで市場だけでなく顧客や、直接的なサービス競合以外の他社にも目を向けるべきだという学びを得ました。この気づきをもとに、分析を再度見直し、整理していく予定です。 PDCA活用の方法は？ 具体的には、分析結果をまとめた資料を上司に提出し、フィードバックを得た上で修正を加え、再度提出するというPDCAサイクルを徹底して回していきたいと考えています。今回の学びは非常に多く、インプットだけでなく、アウトプットを重ねることで着実に理解を深めていきたいと思います。