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把握

に関する学び

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イシューって何？ イシュー（最優先課題）の特定と、その課題に対する対策から次のイシューを明らかにし、順次対策するというプロセスを学びました。この方法により、効率的かつ効果的な課題解決が可能であることを理解しました。 優先順位はどうなる？ 一方で、事実を多角的に捉え課題を洗い出す際に、何を最優先に解決すべきか見極めるのは容易ではないと感じました。 目標達成の秘訣は？ たとえば、担当部署の予算目標に対して実績が追いつかない状況では、様々な要因が絡み合っている中で、目標達成のためにまず最優先すべき課題を明確にすることが、効果的な対策の立案につながると実感しました。 次は何をすべき？ 今後は、課題の洗い出し、詳細な分析、優先順位の整理を常に意識しながら、優先度の高いイシューから順に対策を講じ、その結果をもとに次の課題を把握し対処するというサイクルを継続していきたいと考えます。

記述統計量はどう見る？ 平均値だけでなく、中央値、標準偏差など他の記述統計量を抽出することで、データのばらつきまで確認できる方法を学びました。この手法は、問題解決の際に誤った仮説を課題と認識しないための一助となります。 現状指標の見直しは？ 現在の職場では、平均値、最大値、最小値のみが共有される指標となっているため、今後はQ1で述べた内容も加えて集計を行いたいと考えています。数値だけでは状況が把握しにくいこともあるため、ヒストグラムや散布図などのグラフを活用し、視覚的に理解しやすい資料作成を目指します。 実績可視化をどう進める？ また、FY24の実績値集計においては、ヒストグラムや散布図を用いて数値を分かりやすく可視化する計画です。具体的な項目としては、電話数と業務歴、トスアップ数と金額、トスアップ数と受注額、さらにはトスアップ数と年度内受注率の関係性を検証していく予定です。

B/Sの意味は？ B/Sの本質的な意味について学びました。これは資金をいかに集め、どのように使うかを示すものです。事業を進める上で、借入の重要性も理解しました。適切に資金を調達することで、理念を実現し、事業を迅速に展開することができます。また、資金調達と投資の判断が非常に重要であることを学びました。 会社財務をどう見る？ 業務で関わる会社の財務状況を意識して、その資金調達方法や資産構成を確認することで、事業の進展状況を把握することができます。特に、CVCでのベンチャー投資において、どのようなファイナンス計画があるのかを詳しく知ることが可能です。 報告書の読み方は？ さらに、有価証券報告書を読むことで、興味がある企業のB/Sを調べることができます。その際に、どのような説明や解釈ができるかを考察し、数多くの報告書に目を通すことで、B/Sの読み方に慣れていくことが求められます。

顧客目線をどう活用する？ 差別化を考える際には、まず「顧客目線」に立つことが重要です。その上で、広い視点からマーケットリサーチをしっかりと行い、小手先の策に終わらせないためにも、他社の意見をしっかりと聞き入れていくことが求められます。 不動産分野での特化ポイントは？ 私の担当する不動産分野において、顧客とは売主を指します。売主の目線では、如何に利益をもたらすかが最大の関心事です。その中で、当社を選んでもらうためには、①売却までの煩わしさを一手に引き受けること、②より高い価格での売却を実現することが必要です。特に、①の点で差別化を図りたいと考えます。 売却までの過程をどう整理する？ まず、売主が売却するまでの過程を全て想定します。その過程の中で、他者へ相談する際の内容や相談先を把握してみます。そして、一連の流れの中で、当社が入り込む切り口や、当社に相談する理由を整理します。

なぜ数値だけでは足りない？ データの羅列だけで比較しても、各数値間のギャップを明確に示すことは難しいと感じました。そこで、統計的手法に沿い、平均値だけでなく最大値、最小値、中央値、最頻値など複数の数値を用いることで、データのばらつきをより具体的に把握できることに気付きました。また、こうした整えた数値データをグラフで視覚化することで、全体の傾向がより分かりやすくなると実感しました。 定性情報はどれほど重要？ 実務上の変化を的確に捉えるためには、数値データと併せて定性情報のリサーチが不可欠です。これまでは、物量の精査や曜日ごとの波動を捉える際に平均値や中央値を多用していましたが、異常なオーダーも含めた数値をそのまま資料に取りまとめると、全体の概況が見えにくくなる可能性があります。今後は、日々の実績をもとに異常値を定義した上で、データの加工と分析に取り組んでいきたいと考えています。

なぜ４Pで仮説を立てるの？ ４Pの視点から仮説を立てる方法について、これまで十分に実践できていなかったため、改めて基本に立ち返り内容を確認しながら取り組みました。その結果、４Pの視点が非常にやりやすいことを実感し、今後は意識的に活用していきたいと感じました。 なぜ多角的に見るの？ また、コンサルティングの現場では、契約状況の因果関係を把握する際に４Pの視点で多角的に分析する必要性を改めて認識しました。リサーチャー時代から苦手としていたこの分野ですが、今後は意識して幅広い視野を持ちながら仮説を構築していきたいと思います。 どうして数値を読むの？ さらに、数値データを分析する際は、単に事実を確認するだけでなく、背後にある事象を踏まえて仮説を立て、物事の判断につなげることが重要だと実感しました。３Cや４Pの視点を常に意識し、分析を通じた課題解決の思考力を養っていきたいです。

各社比較で何が分かる？ 総合演習では、各社のP/LやB/Sを比較することで、各項目の割合が異なる理由を業界に照らし合わせながらイメージできるようになりました。また、同じ業界内でもどの部分に注力しているか、つまりアピールポイントが異なる点を改めて認識しました。 計画と現状はどう？ 自身の事業についても、P/Lが正しく振り分けられているか確認してみたいと考えています。これまで新規リリースのタイミングでしかP/Lを作成していませんでしたが、当時の計画値と比較して現状がどのようになっているのか、また実際に儲けは出ているのかを確認していくつもりです。 内訳を見直すべき？ 現在、事業で使用しているP/Lは単にテンプレ通りに入力しているだけで、納得感が得られていません。今後は、各内訳ごとにその項目がなぜ含まれているのかを正確に把握し、説得力のある説明ができるよう努めたいと思います。

データ分析に何を学んだのか？ データ分析とは、比較することが重要であると学びました。特に、異なる要素を比較する際には、同じ条件下で行うことが大切です。また、周囲に結果を共有する際には、グラフを活用して直感的に理解できるアウトプットを作成する工夫も必要です。 クライアントのフィードバックはどう活かす？ 私はサポート業務を担当しており、クライアントからのフィードバックをアンケート形式で収集しています。昨年との比較や、NPSとドライバー項目の相関を分析することで、組織の強みや弱みを明確に把握し、課題を抽出して解決に向けたアクションを実施していきたいと考えています。 定性的なデータの課題は？ これまで、フィードバックから得られるのは定性的なデータのみで、昨年との比較やスコアが低下した理由の分析が不足していました。今後は、これらの点を深掘りできる力を身に付けたいと思います。

ABテストの注意点は？ ABテストは、広告制作や新商品のパッケージ調査など、クリエイティブの評価でよく用いられる手法です。実際の業務で使用していたためなじみがありましたが、条件を揃える部分で見落としがちな点があるため、実践時は特に注意しなければならないと感じました。 打ち手比較の意義は？ また、打ち手の比較に関しては、単なるデータ分析にとどまらず、業務上の課題解決のための思考パターンとしても応用可能だと実感しました。物事の意思決定における「比較」は、非常に重要なプロセスであると改めて認識しました。 課題継続検証は？ 業務では常に課題が発生するため、まず現状を把握し、比較のためのデータを精査しながら継続して検証することが重要だと考えます。さらに、プロセスを細分化して仮説を立て、実際に試していくというルーティンを、どの状況においても意識して取り組んでいきたいと思います。

B/Sとは何を示す？ B/Sについて初めて学んだことで、B/Sが会社のお金の使途や調達方法を示し、つまり会社の健康状態を把握するための指標であると理解できました。以前学んだP/Lが会社の成績表だとすれば、B/Sはその健康状態を映し出すものと整理できます。 左右の記載に何の意味？ また、B/Sでは左側に資産、右側に負債と純資産が記載され、両者の合計が等しくなる仕組みになっています。流動負債は1年以内で返済が必要なものを、固定負債は1年を超える返済義務があるものを指す点も学びました。 自社B/Sはどう活かす？ 私自身、B/Sの活用方法についてはまだ十分に理解できていませんが、まずは自社のB/Sを確認し、自分の関わる業務がどの部分にどの程度影響を与えているのかを読み解いてみようと思います。その上で、他社のB/Sとも比較しながら、自身の業務の妥当性を検証していくつもりです。

データの傾向は見えますか？ データはビジュアル化することで多くのことが見えてくると感じています。そこで、まずは業務の件数や週平均、月平均などの数値を確認し、どのような傾向があるのか把握することから始めたいと思います。 年次データのばらつきは？ 次に、年単位でのデータをヒストグラムに落とし込み、ばらつきや偏りがあるのかを検証してみたいです。年代ごとの偏りから、ある種のマーケティング施策が影響しているのではという仮説を立てることができ、実践演習で学んだ知識が非常に役立ちました。 平均値の使い分けは？ また、単純平均だけでなく、加重平均や幾何平均など、状況に応じた平均値の使い分けが正しい分析につながるということを再認識しました。さらに、数字のばらつきを評価するために、標準偏差のような指標を実際の業務データで算出し、その計算方法や数字の感覚を磨いていきたいと考えています。

平均値だけで判断？ 平均値だけを見ると誤った判断をする危険性があると学びました。そこで、データの分布を詳しく分析することでばらつきを把握し、分析対象の値についていくつかの代表値を意識することで、より確かな分析が可能になると実感しました。 各地域で違いは？ また、これまで地域ごとに単純なヒストグラムグラフを用いて施策の導入率を示していたところ、異なるビジュアルで各地域の分布を可視化する手法が有効であると感じました。これにより、データの違いから仮説や対策を導き出すことができ、より実践的な分析が行えると考えています。 再考してどう変える？ 今後は、常に分析の方法やデータの捉え方を再考する習慣をつけ、複数の視点からデータを加工・表示する手法を試みたいと思います。また、比較を意識しながらギャップの要因を探り、そこから具体的な対策を検討していく姿勢を大切にしていきます。