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必要

に関する学び

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分析計画の狙いは？ MECEを意識して分析計画を立てることの重要性について学びました。分析はまず大局的な視点から始めることが大切です。傾向を掴んだとしても、それが必ずしも正しいとは限りません。そのため、正確性を確認するために、必要に応じてさらに詳細に分解する必要があると感じています。 分解の意味は何？ 実際に行っているデータ分析について考えたところ、MECEを満たしているようではあったものの、それを意識的に行うことはできていませんでした。分析のスタートポイントとして分解を意識して、分析計画を立てる必要があると強く感じました。 感覚分析の問題点は？ これまでの分析は感覚的に行っていた部分がありました。分析計画は立てていましたが、分解に着目するということが不足していました。解がスタート地点であることを学んだので、今後は分析計画の段階で、MECEなど今回学んだロジックに沿って計画が立てられているかを確認していきます。

業務見直しの必要は？ 現在の業務を冷静に見直すことで、戦略的にやめることや捨てることの必要性を学びました。何かをやめる際にはデメリット、特に顧客からの反発を懸念しがちです。しかし、様々な角度からメリットとデメリットを分析し、総合的に判断することが重要であると感じました。 顧客サービスの見直しは？ 自分の業務や自組織の業務において、今回学んだ視点から見直すべき業務は多く存在します。特に、売上につながらない対顧客サービスについては、疑問を持たずに当たり前に行ってしまっていることが多いです。そのため、見直してやめる判断ができるのではないかと感じています。 議論の進め方は？ まずはやめる候補の業務を洗い出し、それらのメリットとデメリットを冷静に書き出してみたいと思います。その後、書き出した内容を職場のメンバーと共に議論し、抜け漏れがないか、また組織全体で見たときにどう変化するのかを確認していきたいと考えています。

重要なのは「What」か？ 仕事をしていると、「What」がないのに「How」ばかりがある状況に直面することが多いです。自分にもチーム全体にも、「What」を考える時間を重視する習慣を身につけたいと感じました。アイディアを出すのは楽しいですが、「What」がなければ方向性がぶれてしまうためです。 新規事業の存在意義は？ 現在取り組んでいる新規事業においては、まず「何のために？」という部分に立ち返り、事業の存在意義自体を見直す必要があります。この事業は「What」無しに発足してしまったため、事業計画の見直しや販促計画の策定においてもその点を重視したいと思います。 ロジックツリーをどう活用する？ 具体的には、ロジックツリーを作成し、もれなくぶれなく、汚く早くを実現する手法として活用します。社内には要素分解が得意で、ロジックツリーを使って思考を展開し成果を出している社員がいるので、その人をロールモデルにします。

PLの全体像は？ PL全体の構成と構造の概要について学ぶことができ、利益と一言にいっても、階層ごとに名称や性質が異なることを理解できました。 演習で何を感じた？ また、カフェ事業を題材とした演習を通じて、同じ業態でもターゲットや提供価値が異なることで、PLの数値にも大きな変化が生じることを実感しました。こうした経験から、企業の事業状況を判断する際は、単に数字を追うだけではなく、その企業がどのような価値を提供し、どんなコンセプトで事業を展開しているのかを常に念頭に置く必要があると感じました。 企業の特性はどう見る？ さらに、子会社から提出されるPLを基に事業状況や見通しを評価し、対策の妥当性を判断する際には、目の前の表面的な数字だけで判断せず、その企業特有の事業特性に着目すべきだと考えます。まずは、その企業がどのようなターゲットに対して何を提供しているのかを自分なりに整理することが重要だという認識に至りました。

顧客の本質は何？ 顧客の真のニーズは、表面的な関わりだけでは捉えきれず、より深堀りする必要があります。ウォンツとニーズの違いを明確に区別し、顧客が本当に求める解決策を見極めることが大切です。特に、ウォンツは競合他社も取り組みやすく、価格競争に陥りがちであるため、顧客の根本的な問題点―ペインポイントを整理し、自社の強みと掛け合わせた具体的な提案が求められます。 現状の課題は何？ また、クライアントが感じる「ムリ・ムダ・苦しい」という状況を整理するために、デプスインタビューや現場での行動観察などを活用し、実際の状況を詳しく把握します。同時に、自社のストロングポイントを整理することで、大きなペインポイントに対する効果的な解決策を明らかにしていくことが重要です。 印象に残る提案は？ さらに、クライアントにとって想起しやすいネーミングを工夫することで、提案する解決策がより一層印象に残るように努めるべきです。

全体像と仮説の関係は？ データ分析に取り組む際、単にあらゆる情報をむやみに収集するのではなく、全体のストーリーを大切にすることが印象に残りました。アウトプットのイメージを持ってデータ収集を行うと、目的に沿った情報が得やすく、分析の方向性も明確になります。また、仮説を立てる際には、フレームワークを活用することで多角的な視点から仮説を検討できますが、その検証に必要なデータは個々のアプローチによって異なるため、どの視点から何を分析するのか、目的を明確にすることが重要であると感じました。 データ収集のポイントは？ 現場でデータを収集する方法として、アンケート調査やヒアリングが主な手法として挙げられます。アンケート項目を作成する際には、その趣旨を明確にし、複数の仮説と全体のストーリーに沿った質問を工夫することが求められます。こうした意識を持って、目的に合った質問項目を作成し、データ収集に臨むことが重要であると考えています。

なぜ復習が大切？ 学んだ内容は、1週間前のものはすぐに思い出せる一方、1か月前のことはすぐに再現できないと実感しました。このことから、インプット、復習、そしてアウトプットの重要性を改めて学び、机上の学習にとどまらず、実務に活かす目的を持って本講座全体を自己復習しようと考えました。 どこから手を付ける？ また、データビジネスやロジカルシンキングが未経験のメンバーには、いきなりドメインの詳細な説明をするよりも、入りやすい内容から始めるのが効果的であると感じました。具体的には、比較を用いた分析や、データ分析のプロセス、問題解決のステップなどが、そのヒントになり得ると考えています。4月以降の職務管掌は未定ながら、少なからず人材育成に関わる予定です。そのため、まずは本講座全体を自身で復習し、業務に必要な知見をピックアップしておくとともに、必要に応じてアウトプットすることで、自らの復習と組織全体の底上げを図りたいと思います。

変化にどう対応する？ VUCAの時代に、外部環境の予測困難さや不安定さが増す中で、変化に迅速に適応し成果を上げる必要性を強く感じています。これまでは、無我夢中に走りながら、瞬間ごとの課題や成果に一喜一憂し、仕事は「点」の連続であったと振り返っています。過去・現在・未来を繋ぐ「線」のような仕事を目指しても、単なる「点」の積み重ねだけでは実現が難しいと半ば感じていたところ、仮説と検証のサイクルを加速させることの有効性に気づき、生成AIをパートナーとして活用する可能性にも期待を寄せています。 教育ニーズはどう変わる？ 一方で、人材教育に対するクライアントのニーズは一層多様化しており、自分の希望を明確に言語化することが難しい現状があります。「言語化」の重要性とそのメリットはますます高まっているため、不断の訓練が必要だと感じています。生成AIの得意分野とするこのプロセスをうまく活かし、効果的に対応していきたいと考えています。

どんな仮説が有効？ 仮説には、ある論点に対して提起する「結論の仮説」と、問題解決を目指す「問題解決の仮説」があります。問題解決の仮説では、3C4P分析のフレームワークを活用する方法が一般的です。良い仮説を立てるためには、複数の視点から検討し、網羅的に考えることが大切です。 データ不足はどう対処？ また、必要なデータが必ずしも手元に揃っているわけではなく、欠けている情報は自ら探し、取りにいく必要があります。実際、仮説の根拠となるデータが不足している状況はよく見受けられ、その場合は積極的なデータ収集が求められます。 どう時間確保してる？ さらに、仮説の目的を相手に伝えたとしても、他部署など忙しい状況での協力が得られにくい場合もあります。こうした現実を踏まえ、データ分析には十分な時間を確保し、仮説立案やレビューを余裕を持って進めることが肝心です。網羅性と説得力を高めるためにも、計画的なスケジュール管理が必要です。

数字に基づく検証は？ 分析は、ただの偶然や直感に頼るのではなく、数字の根拠をしっかりと確認した上でストーリーを構築することが大切です。まずは、何が言いたいのか、どこを重点的に見るべきかを整理し、その順序（What⇒Where⇒Why⇒How）に沿って傾向を明確にしていきます。 どんな原因が考えられる？ また、考えられる原因を幅広く洗い出し、特に可能性が高い仮説についてはしっかりと検証する必要があります。平均値を見る際には、その数値のばらつきにも注意を払い、全体像を把握するよう努めます。 データの可視化はどう？ さらに、データを視覚的に表現することは非常に効果的です。ヒストグラム、円グラフ、棒グラフなど、データの種類に応じて最適な図表を瞬時に選び出し、形にするスキルが求められます。数字だけのデータでは、何が言いたいのか、どこに課題があるのかを直感的に伝えることが難しいため、ビジュアル化が大きな武器となります。

目的は何だろう？ 目的に応じて分析方法が変わるため、まず目的を明確にすることが重要だと感じています。数字の分解は、複数のパターンで行うことで真因を把握できるため、分解した結果を目的と照らし合わせながら検証していくことが必要です。また、漏れがないようにMECEの視点を取り入れたいと考えています。 営業戦略、どう立てる？ 私は営業チームの責任者として、顧客や担当者による偏りが大きい現状を実感しています。顧客ごとにリピートの可能性、規模、件数、金額などが異なるため、今後の営業戦略に分析結果を活用していく予定です。加えて、顧客満足度の向上を目的に、アンケート調査も実施していくことにしました。 人間の役割は何？ DXの進展により、AIやIoTの活用で効率化が進む一方で、最終的な分析や確認は人間が行う必要がある点も重視しています。どのようなシーンでこれらの取り組みが活用されるのか、皆さんの意見を聞いてみたいと思います。

企業のビジネスモデルを理解するには？ ビジネスモデルを理解し、それを基に数値を読むことで、その企業が大切にしていることが見えてくる。企業が何を重視しているのか、どのようなビジネスモデルを持っているのかに興味を持って観察することが重要だ。頭では理解できるようになってきたので、今のうちに実践に移していきたい。 自社と競合分析の重要性は？ まずは、自社の分析や競合の分析、さらにはクライアント企業など、幅広く読み解いてみる。また、新規事業の検討や、既存の事業部の採算を粗利だけでなく、細かく見ることが必要かもしれない。 学習環境をどう整えるか？ 〆切や目的が不明確では手がつかないため、そのような環境を自ら作り、やらざるを得ない状況に自分を置くことが求められる。この講座のおかげで身につきつつある学習習慣を、週末の午前中に活かしていく。学習は、インプットとアウトプット、言語化、他者との学びが大切であることを実感している。