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に関する学び

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視点と標準偏差は何？ 「分析は比較である」という考えから、視点やアプローチの違いが明確に見えてくることを学びました。数学が苦手な自分にとっては難解な点もありましたが、標準偏差の活用方法などを理解できたのは大きな収穫です。また、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値といった代表値と、散らばりを示す標準偏差の違いについても理解を深めることができました。 集約方法はどうなっている？ これまではエクセルで作成できるグラフからなんとなく情報を把握していたのに対し、今回体系的に数字の集約方法を学んだことで、今後はどのように数字を集約すべきかを意識して活用していこうと思います。特に幾何平均は初めての使用なので、さらに調査を進める予定です。標準偏差についても、その考え方から算出方法を追求するのが面白いと感じました。 分析の流れはどう進む？ 前回からの繰り返しになりますが、分析のアプローチ―目的の確認、仮説の設定、データ収集、仮説の検証―を守りながら、視点と手法を適切に用いることを今後も意識していきたいと思います。幾何平均や標準偏差はまだ完全に理解できていないため、さらに勉強を重ねる必要があると感じています。テストの品質評価においては、標準偏差や中央値の考え方を取り入れていく予定です。

顧客の声をどう活かす？ 顧客の声から差別化商品を生み出すというプロセスが、大手の競合企業によりすぐに無効化されるという事実がとても印象的でした。その結果、顧客ではなく競合に意識が向いてしまうこともしばしばあります。しかし、大切なのはお客様の声を聴き、彼らの価値観や対象のイメージについて仮説を立て、確認することです。私自身もつい競合に目を向けてしまうことがありますが、顧客の中に答えがあるという視点を忘れずに、戦略を立てていきたいと考えています。 どの提案が信頼される？ 顧客のインサイトや思考、評価を重視した提案ができるようになるためには、接客業においてお客様の声を大事にすることがよく求められています。その理由をぶれずに伝えられる責任者でありたいです。同時に、ブランドエクイティのような定量化できないが重要な要素についても、しっかり可視化し、戦略提案に生かせるように考えていきます。 AIを駆使して何を目指す？ 現在では、口コミやインターネット情報から顧客の心理を読み取る機会がたくさんあります。そうした膨大な情報を活用するために、AIやGPTも駆使しながら、効率的に情報を取得し、納得感を持つ戦略提案や定量的なプレゼンテーションができるようにしていきたいと思っています。

大企業の優位性は？ 【規模の経済性】 数値化してみると、大企業が有利であることを改めて感じました。規模の経済性を活用するには、固定費を中心としたコストを総合的に考慮する必要があることを学びました。中小企業が大企業に対抗するためには、以前学んだ差別化戦略が有効だと考えています。 数値は何を示す？ 【総合演習】 数値から何を読み取るかについて、実際に手を動かし見えていない数値を導くことの意義を感じました。出した数値を根拠に上司に提案する際には、納得のいく説明が求められると認識しました。分析するだけでは意味がなく、それを生かすことが必要だと思います。 業務統一で何が変わる？ 現在、私の部署では各店で独自に行っている業務を集約し、統一化を図っています。これにより、規模の経済性における固定費削減が期待できると考えます。各店での活動を一括で行うことで、時間短縮と人件費の削減につながると感じました。 提案はどう進める？ 企画や提案を上司にする際には、数値的根拠を持って説明することが重要です。そのためには、見えている数値に加え、数値を分解し見えていない要素を自ら導き出す努力が必要です。また、得られた数値を相手にわかりやすく説明する能力も求められると感じました。

情報整理はどう進む？ 5週間にわたる学びを振り返ると、自分に足りないフレームワークを活用できるようになったことが、情報整理と環境理解に繋がったと実感しています。また、「捨てる」ことに対する後ろめたさを感じていましたが、実際には顧客に判断しやすさを提供することに繋がるという、新たな考え方に衝撃を受けました。さらに、差別化に関しては、単に他がやっていないことをするのではなく、模倣が難しく継続可能なものかを見極めることが重要だと再確認しました。 業務の本質は何か？ 多くの新たな業務を引き継ぐにあたり、これまでの方法を単に踏襲するのではなく、なぜその業務をするのか、その本質を理解し、自分自身で一から考え直す姿勢を持ちたいと思います。この理解を深めるために、情報を整理・分析し、「この状況だからこそ必要だ」と周囲に納得してもらえる説明を心掛け、同じ目標に向かって業務を進めたいと考えています。 信頼関係はどう築く？ 事業収益管理という業務の特性上、さまざまな部署と関係を築きながら業務を遂行する必要があります。関係構築においては、相手が納得できる話をすることが大切です。そして、その方法が効率的であるとお互いに認識し、実際の行動に結びつけられるように努めていきたいと思います。

現状を数字で見る？ まず、あるべき姿と現状とのギャップを定量的な数値で示すことの重要性を再認識しました。問題解決ややりたいことに取り組む最初のステップとして、具体的な数字で現状を把握することは有効だと感じています。 バランスはどう掴む？ また、ロジックツリーの活用についても実践を通してバランスを取ることが大切だと思いました。特に、あまりやりすぎず、適度な範囲で感覚を掴むことが求められると実感しています。 目的は明確か？ 現在、支援中のプロジェクトでは、目的が曖昧なために要件が固まらないという問題があります。これは、現状とのギャップを定量的に示せていないことが一因と考えています。一方で、自身の仕事に「定量的に示す」を適用する際には、どの要素を数値化すべきかが課題となっている点も感じました。 目標との差はどう？ 自分の戦略作成に関しても、会社から与えられた目標に対してどの程度のギャップがあるかを明確にする必要があると認識しています。そのため、現状の支援プロジェクトのなりたい姿、すなわち目的をより具体的かつ明確にすることが今後の課題です。戦略策定にあたっては、ロジックツリーを用いて、現状とのギャップに起因する問題点を洗い出し、改善策を検討していく予定です。

STPの理解を深める重要性 STPは理解していたつもりだったが、STとPを切り分けて考える重要性を今まで理解していなかった。マーケティング戦略をしっかりと練ることで、同じ商品でも提供価値が変わり、結果として業績も変わっていくことが分かった。 ターゲティングにおける新たな視点 重要になるのは切り口の提示とその解釈であり、切り分けることができる軸や意外性のあるものが鍵となる。ターゲティングにおける6Rの観点は初めて知ったが、これは汎用性の高い切り口として用いることができそうだ。 差別化要素をどう見つける？ クライアントのマーケティング戦略への転用も可能である。しかし、ある程度KBFが見えていて、商材が定数と化している中で、新しいポジション設定は難しい部分がある。一方で、だからこそ差別化要素となりうる。他社がやっていないものだからこそ、価値がある。しかし、その際の切り口の提示はまだまだ明確ではない。 デジタルマーケティングの現状と課題 現在支援している先では、ちょうどデジタルマーケティングのサポートを行っているが、広告の運用に終始しているのが現状だ。改めてSTP戦略を練り、自社のポジショニングを踏まえた広告運用戦略を構築していく必要があることを認識した。

数字分解の効果は？ 数字を分解することで、データの解像度が向上します。分解の方法によって、見やすくなる効果があります。また、分け方の工夫によって差が現れたり隠れたりするため、多様な分け方が必要です。より多くのデータと分け方が組み合わさることで、分析の精度と確度に信頼性が増します。仮に思ったような結果が得られなくても、その分析が不要だったと分かるだけでも価値があります。そして、新たな分析を試みる契機となります。 グラフ作成の落とし穴は？ データを分析する際、時には望む結果が出るようにグラフを作成してしまうことがあります。しかし、今回の学びから、精度と確度を上げるためにはデータのさらなる分解が必要であると感じました。今後は、MECE分解の3原則を意識してデータ分析を進めていきたいと思います。 再検証は必要？ まず、過去の不具合事例を再度分析し直してみようと思います。一度結論を出した事象を再検証することで、今回の学びがどれほど有効であったかを確かめ、同様の結論に至るかどうかを確認するのは興味深い取り組みです。データ分析は非常に重要で、誤った原因を見つけてしまうと、対策や改善がすべて無駄になる可能性があります。そのため、より多くの分解を心がけたいと思います。

平均値を使う意味は？ 平均値を中心に使っていたものの、実はその名称や意味を十分に理解できていなかったことに気付きました。加重平均や幾何平均も実は使ってはいたのですが、今回の学びで、自分の仕事の中で具体的にどう応用できるかをイメージすることができました。 散らばりはどう捉える？ また、散らばりや標準偏差といった指標を通じて、データ比較のためにさまざまな基準があることが理解でき、非常に興味深かったです。普段はあまり使っていなかったヒストグラムも、実際に活用することで、案件のサイズがどこに集中しているかが一目で分かり、次の一手を考えるためのヒントになりそうです。 どの平均を選ぶ？ さらに、加重平均は現状のデータ分析に役立ち、幾何平均は来年度の数字を検討する際に採用できそうだと感じています。標準偏差の活用法については、これから意識しながら幅広い視点で考えていく予定です。 実践で数字はどう変わる？ 明日には、過去のデータをもとに加重平均、ヒストグラム、幾何平均の活用を実践し、特に幾何平均については過去数年分のデータを基に来年度の数字の妥当性を検証してみたいと思います。これまで漠然と感覚で判断していた数字が、しっかりとした目安となると確信しています。

代表値の選び方は？ データの特性に合わせた代表値の取り方を誤ると、算出された数値が意味を持たなくなることを再認識しました。成長率などの数値結果に触れる機会はあったものの、その計算に幾何平均が用いられていることは、私にとって新たな学びとなりました。 標準偏差の使い方は？ また、これまでグラフなどのビジュアルに頼ってデータの散らばりを把握していたため、標準偏差を用いて数値として表現するという手法に触れることができたのは非常に興味深かったです。 幾何平均で何が変わる？ 加重平均や中央値は、データの検証において従来から活用していたものの、売上の伸長率を算出する際に幾何平均を用いる方法は、早速実務に応用していけると感じました。さらに、標準偏差を算出することで、データのばらつきを具体的な数字としてイメージし、説明に説得力を持たせる工夫を進めたいと考えています。 実務でどう活かす？ 具体的には、部門の各営業メンバーの業績比較や、セグメント別の業績比較において個々の成長率を算出し、その結果を問題点の洗い出し資料として活用したいです。また、商品別の売上推移に成長率を適用することで、優劣を明確化し、問題への対策検討に役立てたいと考えています。

分析の基本とは？ 「分析とは比較である」という教えについて学びました。これは、課題を要素に分解して整理し、個人や会社の状況に応じた基準（目的）を設けて、その要素と基準を比較することを意味しています。基準を「達成すべき目的」とすると、各要素の優先順位や捨てるべきところが明確になってくると感じました。逆に、基準に満たない要素は改善策の検討対象として捉えることができることも学びました。 物流業界での分析方法は？ 私は物流会社で働いており、2024年問題の一つとして「待機料」の明確化が挙げられます。待機という問題を要素（要因）に分解し、それらを自社都合と輸送会社都合にグループ化することで、分析の対象が明確になると考えました。 データ活用で何が変わる？ 現在、導入済みのアプリから取得できるデータを使い、要素を整理して分析対象を決定する予定です。本講座を通じて、適切な分析方法を理解していこうと考えています。 待機料と時間の相関は？ 具体的には、待機料の標準偏差値を算出することで支払い金額の正常範囲を決定し、異常値はチェックする体制を構築します。また、待機料の発生要因と待機時間の相関関係を数値化し、どの要素に対して改善策を打つべきかを社内で共有します。

基本戦略の3つとは？ 基本戦略は以下の3つに大別されます。 1. コストリーダーシップ戦略 2. 差別化戦略 3. 集中戦略 これらの戦略にはいずれもリスクが伴い、永続性はありません。そのため、常に環境変化に応じて戦略を臨機応変に見直す必要があります。 VRIO分析の重要性とは？ また、戦略を選択する際や評価する際にはVRIO分析が有効です。VRIO分析を通じて、より競争優位な施策を見つけることができます。 事業計画にポーターをどう活用？ 具体的な事業計画を策定する際には、ポーターの基本戦略の考え方をラフに適用して方向性を検討します。複数の施策を考え、それらをVRIO分析によって評価し、自社にとって競争優位な施策を選択します。その前段階として、3C+@の事業環境分析を行い、外部および内部環境を詳細に分析します。 学んだことを実践でどう活かす？ 学んだ内容を愚直に実行することが重要です。たとえば、week2で学んだ事業環境分析から始まる一連の流れを用いて、特定の企業のケース問題で実践しました。その過程で自分の強みや弱みを把握し、理解が不足している部分を再度復習しました。このサイクルを繰り返すことで、知識の習得を目指しました。

リソースの活かし方は？ 限られたリソースで最大の効果を上げるためには、やらないことを見極めることが重要です。これは、シルクドソレイユの事例からもわかるように、ROIを最大化するだけでなく、差別化にも貢献していると感じました。見極める際には、様々な視点から判断項目と基準を考えることが必要です。また、そもそもやらなくて良いことに気づかないこともあります。昔からの惰性や、常識、当たり前と思っていたことに対して、批判的に見る姿勢が求められます。人の行動や思考には慣性があるため、やめることには勇気が必要です。 仕事の仕分け方法は？ 普段の仕事では、限られた勤務時間内で多くのタスクをこなす必要があります。しかし、やるべきこととやらないことを明確に仕分けていませんでした。今回の学びを活かし、自分の仕事の仕分けから始めたいと思います。 やらないものはどうする？ やらなくて良いこととして、完全に仕事を止めて捨てる場合と、仕事は続けるが優先順位を下げて後でやる、完成度を下げる、もしくは他の力を借りるといった場合が考えられます。自分がやるべきこと、やらないことを仕分けた後には、やらないものに対してどのように対応するのがベストなのかも考えたいと思います。