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情報 ✕ データ

に関する学び

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今週は何を学んだ？ 今週の学びについて、以下のように感じました。 ビジネスはゲームか？ まず、資本主義社会におけるビジネスは一種の「ゲーム」であり、そこで戦うためには「ルール」である「メカニズム」を学ぶことが重要です。どんな戦略も基本的な原理原則から外れていては意味がないため、このメカニズムを理解することが大切です。例えば、星野リゾートの星野社長が教科書通りの経営を重視されていることにその点が表れています。 変化に対応するには？ 次に、時代やビジネス環境の変化によりメカニズムも変わるため、これに対応できる姿勢が求められます。「守」「破」「離」という取り組み姿勢やマインドセットが重要であり、自分で手を動かして試すこと、自ら調べ分析することも必要です。データや街を歩いて集めた情報を把握し、時代や環境変化を考慮し、指数関数的な急激な変化に対応することが競争の基盤となります。 基本をどう生かす？ また、過去の知識を有効に活用することが重要です。業務に取り組む際、小難しい手法に飛びつくのではなく、まずは基本を大切にし、先人の知恵に基づいて基本を理解してから行動すべきです。 スピード重視の理由は？ スピードを意識することも大切です。「スピードこそが競争のベースになる」と学びました。「スピード感」を持つことが業務改善に役立ちますが、その速度が何のために必要なのかという本質を見失わず、変化に対応しPDCAを回すために用いるべきです。 実践で何を得る？ 最後に、自分で手を動かし経験を積むこと、規模の経済性と習熟効果の観点で業務を分析することが今回学んだ重要なポイントです。これらのメカニズムをしっかり理解し、戦略を立てることが求められると思います。

データ分析の手法とは？ データを見る際には、単に与えられた数字を眺めるだけでなく、自らデータに触れて比率などの必要な情報を引き出し、グラフ化することで、複数の視点から分析することが重要です。こうしたアプローチにより、データを多角的に捉えることができます。 MECEで現状を把握するには？ データを分解する際は、MECE（Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive）を意識することが大切です。同じ内容を繰り返すことなく、全体を漏れなくカバーすることで、現状を正確に把握できます。 具体的な分析の例は？ システムや業務の分析では、具体的な例として航空券の購入フローや空港での搭乗フロー、整備フローなどを分解して考えることが挙げられます。また、売り上げ分析では、路線別や年齢別、搭乗回数別に分解してみることも効果的です。 業務に応用できるか？ これらの手法は日常業務でも活用可能です。例えば、システム障害発生時の対応やアクセス数のデータ分析、WEBサイトへの攻撃分析といった場面でも役立ちます。 テンプレート活用の効果は？ さらに、切り口のテンプレートを作成すると便利です。例としては、航空券購入から搭乗後までのプロセスを旅客の視点や業務の視点で分類することが考えられます。また、研修アンケートの分析にもこの方法を応用できます。受講前には思いもよらなかった角度からデータを切り分け、Tableauといったツールの活用も視野に入れると良いでしょう。 新たな視点が発見を生む？ 日常業務においては、失敗を恐れずにデータを分解し、新たな視点で見ることがスタート地点です。こうした姿勢が新たな発見につながります。

グラフはどう選ぶ？ グラフ作成にあたっては、伝えたい内容に応じて適切な様式のグラフを選ぶことが基本です。伝えたいメッセージに合わせた数字を用い、分かりやすく誤解のない表現をするため、特にY軸のスケール設定に注意する必要があります。 文字装飾の秘訣は？ 文字の装飾については、シンプルさを心掛けます。伝えたい要素に応じて適切なフォントや色を選択し、アイコンは視認性を損なわないものを使用することで、情報の見せ方全体が整います。 情報提示の工夫は？ また、情報を提示する際は、単なる事実の羅列にとどまらず、メッセージ性を加えることが大切です。受け手に情報を探させることなく、視線の流れを誘導しながら、強調すべき点を的確に示す工夫が求められます。メッセージとグラフや表の内容に整合性があるかを再確認することも忘れてはなりません。 データ発信の要点は？ 例えば、収支や収益、材料費、患者数といった様々なデータを定期的に発信する際、このような視覚化の工夫が大いに活かされます。事実の単なる提示に留まらず、具体的なメッセージを含めることで、経営情報だけではなく学術的な発表の場においても、受け手にとって分かりやすい資料となります。 伝え方はどうする？ データ分析の結果を職員に提示する場合、棒グラフや折れ線グラフなどの基本的なグラフの種類やY軸のスケールの適正さを見直すことから始めましょう。グラフのタイトルにはシンプルでありながらもメッセージ性を加え、情報を詰め込みすぎないよう注意が必要です。また、伝えたい内容に合わせた適切なフォント、色、装飾を選ぶとともに、装飾はシンプルに留め、スライド上で受け手が情報を探す手間を省く工夫をすることが求められます。

仮説はどう整理する？ 複数の仮説を立てる際には、その網羅性と分類が重要です。過去の失敗を分析する場合や、将来の事業の成功を予測する場合には、3Cや4P分析を活用して仮説を立ててみると良いでしょう。 データ収集はどうする？ 仮説を裏付けるためのデータは常に存在するわけではありません。必要な情報を収集する場合、誰に何をどのように聞くべきかを慎重に考える必要があります。都合の良い情報だけを集め、他の可能性を排除しないようにする意識も大切です。この姿勢は「関心や問題意識のないところに仮説は生まれない」というマインドセットにも通じています。 市場特性の見極めは？ 3Cや4Pの視点で現在のビジネス状況を正しく理解することが不可欠です。しかし、市場や業界、製品が特殊な場合には注意が必要です。例えば、医療業界ではエンドユーザーが患者であり、購入決定権を持つのは医療者であるケースがあります。広告制限のある製品については、適切な顧客設定と検証が必要です。自社だけでなく、関わるグループ施設市場を含めた3C、4P分析も有効です。 3W1Hで速さは向上？ 仮説の3W1Hを繰り返すことでビジネススピードが向上します。過去と未来の仮説を分けて分析し、サイクルを回すことが必要です。たとえば、大型コンペの参加が有効だったか、その前後の効果や成功の分析、次回の見込みや採用率の変化が周囲に与える影響の予測を行います。 Excel作業改善のコツは？ データの比較基準が異なる場合、データの取得、加工、単位や見え方の統一が課題になります。実際の分析開始前の準備段階でのExcel作業に多くの時間を費やすことが課題となっているため、この点のスキルアップが必要です。

なぜ情報を分解するのか？ 状況を解像度よく理解するためには、情報を分解することが重要です。特に、数字はグラフ化が可能なため、非常に有効な手段となります。分解を行う際にはいくつかの注意点があります。まず、加工の仕方としては、表に追加する欄を考えたり、相対値を計算したりするなどです。また、グラフを作成することで視覚を働かせることも効果的です。 多角的に見るための視点とは？ 次に、情報の分け方についてですが、単に機械的に分けるのではなく、仮説を立てて特に影響力の大きい要素を優先して分解します。また、同じ状況に対して複数の観点から分解することも重要です。ある一つの視点だけでは状況を完全に把握できないことがあるため、他の視点も試すことが肝要です。 問題箇所を特定する方法は？ さらに、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を意識して分解することで、問題箇所の特定を助けます。目的を明確にし、わかりやすい形で層別、変数、プロセスに分解すると良いでしょう。また、ロジックツリーを使って、仮説を立てた上でインパクトの大きい要因から切り口を考えます。この過程でアイデアを広げる際にもロジックツリーは有用です。 入学者分析で何が得られる？ 具体的な応用として、入学生徒の性別、学力、地域、求めるものなどの傾向を分析することが挙げられます。これにより、入試広報活動を改善し、学校が求める生徒像に合致する生徒を獲得することができます。また、普段から数字をグラフ化する習慣をつけ、ロジックツリーなどを利用して考えを図式化することも有効で、完璧さを追い求めるよりも、実践と反復練習を重視することが大切です。

データ分析の目的と仮説設定 データ分析においては、「目的」や「仮説」の設定が極めて重要です。解決したい問題を明確にし、まず結論のイメージを持つことが大切です。問題解決のステップをたどる際には、何が問題で、どこで問題が発生しているのか、なぜ問題が発生しているのか、そしてどのように解決策を実行するのかを考えます。そのため、データ分析は比較対象を明確にし、もし検証データがなければ用意する必要があります。 データ収集と加工の要点は？ データを収集する際には、検証に不要な情報を極力除くことが重要です。集めたデータを元に、明らかにしたいことを基にデータを加工します。この際、実数と率の両方を確認することが必要です。また、やみくもに分析するのではなく、ストーリー性を持たせ、傾向を把握し、特に注目すべき箇所を明確にすることが求められます。 仮説検証で注意すべきポイント 仮説検証においては、可能性のある原因を網羅的に仮説として挙げ、そのうち原因である可能性が高い仮説を検証します。解決したい問題を明確にし、結論のイメージを持つことが再度重要になります。検証するためのデータがない場合は、担当部署に協力を求め、データを用意することが求められます。用意したデータは実数と率のグラフで表現し、新たな発見を見つけることを目指します。ただし、やみくもな分析は避けるようにしましょう。 視覚的表現の重要性とは 常に実数と率のグラフを頭の中で描くように心がけ、色々なグラフでデータを視覚的に表現することで、新たな気付きがあるかもしれません。このようにデータ分析においては、明確な目的と仮説、適切なデータの収集と加工、そしてストーリー性を重視することが重要です。

仮説立案の重要性とステップ 仮説を考える際のポイントとして、まずは複数の仮説を立てることが重要です。一つに決め打ちせず、複数案を考え、その中から絞り込むプロセスを取るべきです。また、仮説同士に網羅性を持たせるため、異なる切り口で仮説を立てることが求められます。この際、３Cや４Pといったフレームを使うことで、切り口を広げることができます。これらのフレームを定着できるように、繰り返し意識して使用することが重要です。 問題解決と結論の仮説分類 仮説はその目的に応じて、「問題解決の仮説」と「結論の仮説」に大きく分類されます。それぞれ、過去・現在・将来といった時間軸に応じて仮説の中身が変わります。仮説と検証はセットで行うことで、より説得力を持たせることができます。 効果的な施策展開への道 現在、施策展開が乱立している状況を整理し、ハンドリングできるようにしたいと考えています。より効果的かつ効率的な施策展開のためには、仮説を常に意識して立てることが必要です。現状では議論の中である程度のところで決め打ちになってしまっているように思います。より効果的かつ効率的な運営を行うために、問題解決のプロセスに沿った仮説立証を定着させ、日々の業務に意識的に取り入れることが重要です。 フレームワーク活用と効果検証 また、仮説を立てるためのフレームワークについても学び、問題や課題の提起を具体的な施策に関して行います。その際、都合の良い情報になっていないかに留意しながら、データを集めて施策の効果検証を行うことが求められます。効果検証の整理をするためにも、適切な仮説立てとその検証を通じて、施策展開をより効果的かつ効率的に進めていきたいと考えています。

なぜ分析は重要？ 分析とは、単にデータを分類し比較するだけでなく、目的に沿った深い理解を得る手法です。基本となる4つのステップ―目的の明確化、仮説の立案、データ収集、結論付け―を踏むことで、より有意義な結果を導き出すことができます。 比較対象はどう決定？ 分析を行う際は、比較対象の選定が重要です。分析したい要素以外の条件を揃えるとともに、目的に合った比較対象を選ぶことで、情報が正確かつ具体的に浮かび上がります。 受動から能動へは？ これまで、航空会社での営業活動において、社内の分析チームから共有されたデータやコメントを受動的に読み取っていました。しかし今後は、共有された情報に頼るだけでなく、自ら積極的に情報を集め、複数の視点から状況を把握できるよう努めたいと考えています。 予約状況はどう見る？ 例えば、週間予約動向の分析では、毎週発表されるどの便・クラスの予約状況が一定の割合で埋まっているというデータを参照するだけでなく、先週との比較や他社の状況との違いを検討し、より広い視野で状況を評価していきたいと思っています。 売上分析の切り口は？ また、売上実績の分析においては、単に他社や昨年度同月との比較にとどまらず、国籍、性別、年齢別のデータも取り入れ、顧客のニーズをより深く探る視点を持ちたいと考えています。 仮説設定はどうする？ このような分析を行う際には、まず「何を知りたいのか」という目的を明確にし、データを眺める前に自分なりの仮説を立てることが大切です。数値をただ確認するのではなく、自身の考えを持ってさらに深堀りし、既存のコメントに影響されすぎず、自らの視点でデータを解釈する姿勢が求められています。

問題の本質はどこ？ 問題解決には2つの種類があります。1つは正しい状態に戻すための問題解決であり、もう1つは目標に到達するための問題解決です。これらの解決を図るためには、まず問題の所在を明確にし、具体的な問題箇所を特定することが必要です。自分が「これが原因・問題だろう」と考えていても、予期せぬ原因や見逃している問題が存在することがあります。これを防ぐためにロジックツリーを用いることが有効です。 影響はどう見える？ また、原因や問題が業務や経営方針にどの程度の影響を及ぼしているのか、ライバルと比較して適切な条件になっているのか、全体の進行の中で重視すべき事象なのか、といった点も考慮に入れなければなりません。 説明は伝わる？ 業務上、特定のスタッフに業務負荷が偏ってしまうといった問題を解決する際、原因をなんとなく感覚的に見つけ、「これが原因だろうからこうすれば良いだろう」と進めてきました。しかし、それを周囲に説明し納得してもらい、動いてもらうためには、今回学んだロジックツリーを活用することが効果的であると感じました。 戦略はどこに？ 現在注目される訪日旅行において、どのエリアを強化するのか、どのような戦略を取るべきかを考える際、現状やこれまでの訪日旅行のトレンドや傾向についても考慮したいと考えます。 改善策は何だ？ 業務改善においては、ロジックツリーを活用して、問題の本当の原因を他の管理職と共に追求します。その上で、人員を増やすべきか、業務フローそのものの効率化を図るべきかについて議論します。また、今期の方針として、訪日旅行に関するどのようなデータが必要かを調査し、その中から必要な情報を選別する予定です。

規模の効果はどう考える？ 規模の経済性については、一般的には規模を大きくすることでコストが下がると言われています。しかし、実際のビジネスではそれほど単純ではありません。たとえば、原材料を大量に発注してコストを削減しようとしても、保管場所の確保や在庫リスク、そして季節変動などの要因を考慮する必要があります。 大量発注は賢い判断？ あるクライアントの会社でも、原材料の値上げ対策として大量発注を検討しましたが、保管スペースの制約や季節商材という特性により、単純に規模を追求するのは適切でないとの判断に至りました。ビジネスの基本原則は、自社の状況や制約を踏まえて適切に活用することが重要であることを、改めて実感しました。 事前策はどうする？ この学びを実際のクライアントワークで活用していきたいです。たとえば、原材料を取り扱う取引先が値上げ交渉をしてきた場合、その対応について事後に慌てるのではなく、事前に考えておくことが大切です。具体的には、季節要因を考慮し、工場の稼働率を踏まえたうえで、繁忙期に入る前に大量発注を行うことで、こちらから価格交渉を行うことや、それに伴う在庫管理の懸念事項への対処方法を事前に検討しておくべきです。 データ分析の意義は？ 過去数年分の出荷台数や出荷先の企業情報をヒアリングし、紙ベースで管理しているクライアントには、まず情報を整理してデータ化することから始めると良いでしょう。そして、過去の実績を基に時系列分析を行い、季節要因を明確にすることが重要です。繁忙期の存在こそ分かっているものの、月ごとの出荷台数の変動を正確に数値で把握できていない現状をまずは正しく理解することを目指します。

イシュー特定の重要性とは？ 「イシュー：「今ここで、答えを出すべき“問い”」というテーマについて考え始める際に、まずイシューを特定することが重要です。常に「問い」を中心に考え、それを組織内で共有し、一貫して押さえ続けます。組織全体で協力して解決を図るためです。 何に注意して進めるべきか？ 注意点として、いきなり打ち手に飛びつかないことが挙げられます。目先の課題形成や改善策を実行するだけでは、本質的な解決に至りません。課題の根本原因を抑えることが重要です。施策立案前には仮説を構築し、施策の効果検証を行います。また、上司や同僚、取引先との情報共有や報告も欠かせません。 イシューの共有がなぜ重要か？ 自身のメイン業務である「仮説構築～施策立案～効果検証」において、イシューの特定やイシュー中心の施策進行、イシューの共有は必須スキルと感じています。本質的な課題を特定するスキルに加えて、組織全体に齟齬なく共有できるスキルを合わせることで、組織全体で正しく方向性を認識できるよう努めてまいります。 精度向上のために何をすべきか？ 次に、現状分析の精度向上についてです。自社だけではなく、競合他社のデータも収集し分析することで精度を高めます。また、短期的にKPIの確認を行い、早期に問題を特定可能な体制を作ります。 フィードバックの活用法は？ さらに、社内外からフィードバックをもらうことも大切です。内部ミーティングにおいては、マーケティングチームや他の関連部門と定期的な会議を開催し、見落としている可能性のあるイシューや課題を共有します。また、外部のコンサルタントへ意見を求め、独自の視点でイシューを評価してもらいます。

これまでの経験はどう？ これまでの学びを総合的に活用し、さらに学び直す機会を得ることができました。実践演習における戦略や総合演習での課題解決を通じて、共通して重要だと感じたのは次の2点です. 問題を分解できる？ まず、データにある多様な事実から問題を分解し、イシューを特定すること。次に、対策を立てた上で懸念事項を洗い出し、本当に問題が解決されるかを逆算して確認することです。特に、問題の本質を見極めるためにイシューを特定することが、現在の自分にとって最も重要な課題だと感じています。これらを日常の業務でも活かし、実践を通じて経験を積んでいきたいと思います. 育成は何を重視する？ また、学んだことは主に「マネージャー候補者の課題に対する育成計画」でも役立つと考えています。現在、マネージャー候補者を育成するために、イシューを特定し、課題の解像度を高めようとしています。候補者は数十名おり、問題は複雑に絡み合っています。そのため、候補者自身だけでなく、彼らを取り巻く環境にも着目する必要があります。最終的に対策を立てる際には、分解の視点から外れないよう、自問を続けていきたいです. 計画の進め方は？ 今後の具体的な行動として、次の2点を実施していきます。まず、課題特定のために集めた資料やヒアリングの情報を基に仮説を立て、様々な視点から問題を分解します（例：問題解決力、ピープルマネジメント、育成力）。次に、会議では受け手の関心がどこにあるのかを考え、論じる目的がぶれないように注意します。会議後には、上司と自分の間でイシューが一致していたか、相手にきちんと伝わっていたかを基にフィードバックを受けたいと思います.