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40代の女性

受講生の学び

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データの集約ってどうやる？ データの比較法について、数字を集約して捉える方法、目で見て捉える方法、そして数式を用いて集約し関係性を把握する方法を学びました。普段何気なく実施していることの意味を理解することで、さらに大きな効果を得られる必要性を感じています。 代表値と散らばりの活用法は？ また、データ加工のポイントとして、代表値と散らばりの両方を活用する事例を学びました。双方の特性を活かした可視化を上手く利用できれば、より具体的な分析が可能になると実感しています。 工数計算の見直しは？ 業務改善の際に、工数の計算方法が一面的であったことにも気付きました。関わる人数や各作業の分析データが欠けていたため、今後はこれらの情報収集にも注力し、ビジュアル化した際の分析範囲を広げる可能性を感じています。 収集データの過不足は？ さらに、すでに収集しているデータの過不足の確認も行いました。各個人が提出する情報を一元的に抽出するツールの開発は進んでいますが、項目に不足がないか確認し、もし不足があれば機能追加を実施します。一律に集まったデータに対しては、簡単なグラフ作成を通じて作業記録などの分析を行っていく予定です。

数字は信頼できる？ ビジネスにおいて、「捨てる」という判断を下すことは難しい。しかしながら、時間は有限であり、全てのことに対応することは不可能であるため、何を継続し、何を捨てるかを見極めるためには、より深く考えることが必要だと感じる。その際、感覚に頼らず、数値的な根拠に基づいて判断することが重要であり、他者を説得する場面でも役立つだろう。私は、こうした数値的根拠をもとに「捨てる」技術を身につけたいと考えている。 不要業務は見直す？ また、業務においては、かつては重要だったが時代の変化とともに不要になったものも存在すると考えている。業務の合理化や効率化を進めるためにも、不必要な業務がないかを見直す必要がある。そして、業務の目的を再確認し、適切な判断を行いたいと思う。 目的と順番は？ 具体的には、業務を一つずつ振り返り、その目的を考えることが大切だ。目的が不明瞭なものについては、過去からの慣習として続いている可能性があるため、「捨てる」ことを検討する。また、業務を可能な限り数値的根拠で示し、それをもとに優先順位をつけることで、採算性の低いものについては勇気を持って捨てるという決断を行うべきである。

なぜ目的意識を持つ？ 私は、目的意識を明確にし、客観的に状況を見ること、そして常に「なぜ？」と問い続ける姿勢の大切さを学びました。自分の見える範囲だけで考えがちですが、視点や視野、視座を変えることで、全く異なる捉え方が可能になると実感しています。また、ロジックツリーなどのツールを活用することで、情報を漏れなく整理し、深堀りができる点も非常に有用だと感じました。ただし、こうしたツールも、自然に活用できるよう日々の訓練が必要だということを痛感しています。 企画業務の魅力は？ 普段は事務作業に従事していますが、今月から企画業務も兼務することになりました。既に動いている業務に参画するにあたり、まずは目的を明確にし、どのようなアウトプットを求められているのか、また相手がどのように受け止めるかを意識しながら進めていきたいと考えています。 日々の実践はどう？ これからは、毎日目に触れるあらゆる事象に対して「なぜ？どうして？」と問いかける癖をつけ、ロジックツリーを自然に使いこなせるようにしたいと思います。具体的には、毎日一定の時間を確保し、実践を通じてこれらの手法をすぐに使える道具として活用できるように努めていきます。

問題解決のプロセスとは？ 問題解決には明確なプロセスがあります。具体的には、What、Where、Why、Howの6つのステップがあり、この順番を守ることが重要です。まずは、なりたい姿と現状のギャップを把握することが分析の第一歩です。そして、解決方法を考える前に、現状で起きている問題の状況や原因を見つけることに時間をかける必要があります。 自分の思考の癖をどう活かす？ 私の場合、すぐに解決方法（How）に飛びがちです。しかし、自分の考え方の癖を知ることも問題解決において重要です。オープンデータから社会課題を洗い出すのが現在の業務ですが、仮説に対して問題を絞り込む際にロジックツリーが役立ちます。基本的にはチームで取り組むため、思考のプロセスを視覚化・言語化することで、情報共有を齟齬なく行えるようにしています。 データ分析で何を学びたい？ データ分析を体系的に学ぶことで、ロジカルに再現性のあるデータ分析に取り組みたいと思っています。特に、ロジックツリーを作る際には「手書き」を心がけたいと思います。紙に書くことで思考が整理され、重要事項には丸をつけたり矢印を使ったりすることで、優先順位を決めるのに役立ちます。

分析の目的は何？ 分析とは、比較によって本質を浮き彫りにする作業であると再認識しました。分析の目的を明確にし、適切な比較対象を選ぶことが、納得感のある結果を導くための基本であると感じています。また、目的に応じた情報の見せ方が存在するという理解も深まりました。 情報整理の必要性は？ ダイバーシティ推進の担当として、社内の属性割合や勤務実態の定量データ、そしてアンケート結果といった定性データを扱う機会が多い中で、まずは情報の用途や目的を明確にすることの重要性を改めて認識しました。必要な情報をより深く掘り下げ、検討していくことが今後の課題です。 多角的視点はどう？ また、自分だけの視点に偏らず、他者の意見を取り入れることで、多角的な視点から情報を集約したいと考えています。こうすることで、より客観性の高い分析が可能になると実感しています。 透明な分析方法は？ 一方で、分析の目的に応じた仮説設定が、恣意的に都合の良い情報操作につながるのではないかという懸念も感じています。今後の学びを通じて、この疑問に対する気づきを得るとともに、より透明性のある分析手法の習得を目指していきたいと思います。

カフェで何を学んだ？ 先日の授業では、別の事例紹介に続いて、カフェを例にとってPL構造の復習を行いました。 数字で何が見える？ PLを理解する上で、大きな数値をもとに全体概要を把握し、各項目を比較することが重要であると実感しました。また、事業が提供する価値と照らし合わせる視点も非常に印象的でした。 シンプルな構造は？ カフェという事例は、売上、原価、販管費といった要素がわかりやすく、単店舗飲食業というシンプルなビジネスモデルであるため、提供価値の違いによるPL構造の変化が理解しやすかったです。 今後の取り組みは？ 今後は、以下の点に注力したいと考えています。 ① 今期の予実分析時にPL構造を再確認する。 ② 担当事業のPLについて、提供価値との整合性を再検証する。 ③ 現業界内での競合企業や、将来のターゲット市場の企業を複数社分析し、比較対照する。 業界特性はどう？ また、業界ごとにPLの構造特性がある中で、業界全体の傾向から大きく逸脱する例が存在するのか、さらに提供価値とコストのバランスを評価するための普遍的なKPIがあるのかについても、今後の検証課題として気になりました。

どうして分解が有効？ 様々な要素に分解して仮説を組み立て、データを意識した点はとても良いと思います。具体的な業界事例に当てはめて考えることで、理解がさらに深まるでしょう。 具体例はどう映る？ 仮説を立てる際には、具体的な業界やビジネスシーンの例を考えると、思考がより深まります。また、データを検証する際にどのようなツールや手法を用いると効果的かを検討することも大切です。 実践で活かすには？ 実際のビジネス状況で仮説検証をどう活用するかを考え、具体的に練習することが求められます。引き続き、さまざまな角度から課題を検討してみましょう。 なぜ幅広い視野？ 課題は狭い視野だけでなく、幅広い角度で網羅的に考える必要があります。そうしないと、本当の課題を見落としてしまう恐れがあるため、どのようなデータで検証できるかもしっかりと検討することが重要です。 共有はどう役立つ？ 自分の考えに固執せず、要素の重要性を周囲と共有しながら多角的に検討していくことが必要です。そして、どのように検証すべきか、またどの項目を指標として設定すべきかを同時に整理していくことが求められていると感じました。

なぜ顧客起点が必要？ どんな状況においても、常に「顧客起点」や「顧客視点」に立ち返ることの重要性を改めて実感しました。マーケティングは、相手に伝わり、相手が魅力を感じることが目的であるため、顧客が必要としているものを、適切なタイミングで提供する工夫が求められます。このため、ネーミングやセグメント、ターゲティング、ポジショニングといった要素に注力する必要があると感じました。 どう具体策を考える？ 具体的な施策としては、DM送付時のデザイン、ターゲットの選定、アンケート調査、ホームページ改訂やターゲット設定、さらには顧客インタビューの代替となるスクリプトの作成が挙げられます。また、ポスター制作においては内容の充実と貼付先の選定、WEB動画制作では内容の検討と配信先の選定が重要なポイントです。 理想像はどう実現？ これまでの効果を客観的に振り返り、理想の姿をまず描くことが大切だと実感しています。その理想に向かって、各施策において最適な方法を全体的に検討していきたいと思います。歴史のある商品の経験値に囚われがちな現状を踏まえ、一度、顧客を正しく理解するところから見直していくことが必要だと強く感じました。

MECEをどう意識する？ MECEを意識することの重要性を学びました。まず、全体の定義をしっかり決めることが前提です。そして、「モレなく、ダブリなく」を心掛け、仮説を基にさまざまな切り口で分析を進めることが大切です。 データ分析の本質とは？ 分析の有用性についても深く理解しました。ただ単に目の前のデータを眺めるのではなく、データを加工し、グラフなどで視覚化することで判断基準が明確になります。例えば、複数年度にわたる人員計画策定においては、現状の人員の将来的な年齢や職責の推移を様々な観点で視覚化し、どの世代の中途採用を強化するべきか分析していきたいと考えます。この分析を通じて、異なる雇用形態を持つ人員の流れを分かりやすく可視化できればと思っています。 効率的なデータ可視化のコツ さらに、実際に手を動かし、データを分解したり、グラフ化することで可視化する努力が重要です。そして、自分以外の視点や意見を取り入れて俯瞰的に見つめることも忘れずにいたいです。全体の定義を決め、モレをなくすため四角を埋めることを意識しながら、自問自答を繰り返し、誰が見ても分かりやすいデータを提供できる資料作りを心掛けたいと思います。

平均値への新たな気づきは？ 私はこれまで、単純平均値、中央値、標準偏差については書籍を通じて知識を得ていましたが、加重平均や幾何平均の重要性について十分に理解していませんでした。特にビジネスにおけるこれらの"平均"の概念の重要性に気づかされました。単純平均値では、表層に現れる数字とユーザーの実感が一致しない場合があり、「平均値（単純平均値）はあまり使えない」という固定観念を持っていました。しかし、その観念は、自分自身が適切な活用方法を知らず、また選択できていないことに起因していると気づかされました。 加重平均がもたらす変化 これまでは単純平均値を用いて、少額製品の評価が難しいと感じ、売上の大きい少数の製品に解析の重点を置いていました。しかし、今後は加重平均値を用いた分析を行うことで、少額製品の販売単価にも注目し、損益分岐点を明確にすることができるのではないかと感じています。 来期計画に反映する方法は？ 現在、来期に向けた活動計画の策定を進めており、今回学んだ代表値の考え方を売上分析に反映させる予定です。これにより、前期とは異なるアプローチでデータを作成し、その結果を上位メンバー会議で審議する予定です。

強みの再認識が重要？ 自社のどの部分に顧客が魅力を感じているのか、自社の強みを分析することの重要性を改めて認識しました。特に新企画を立案する際に、この分析を活かしたいと思います。 ネーミングと顧客ニーズとは？ 顧客ニーズを素早く的確に捉えること、そのニーズが顧客自身も認識していない場合があること、そしてネーミングの重要性について学びました。この学びをもとに、自社でもネーミングを工夫することで、商品の魅力をよりダイレクトに伝えられると感じました。 BtoBtoCのニーズ見直しが必要？ また、BtoBtoCの既存販路に関しても、顧客とエンドユーザーのニーズを見直す必要性を感じています。新企画を考える際には、自社の強みを深く分析し、顧客とエンドユーザーのペインポイントを「なぜなぜ」で深掘りしていきたいと思います。 効果的なネーミング改善計画は？ 具体的には、既存商品のうち魅力が十分に伝わっていない商品について、今後学ぶマーケティング手法を用いてネーミングの改善提案を行う計画です。さらに、日常生活の中でコンビニなどに足を運び、ターゲットと真のニーズについて考える習慣をつけていきたいと思います。

どう分析すれば良い？ 「やみくもに分析しない」という言葉を目にし、データ分析の奥深さを再認識しました。現在、チームで検討中の施策に対し、まずは営業担当へのインタビューを実施し、そこで多くの意見が寄せられた内容については、全体を対象にアンケートを行う計画です。 数字の根拠は何故？ 数字の根拠をもとにストーリーを作り上げる手法は、相手に響く説得力を持たせる上で非常に重要であると改めて感じました。この考えを念頭に置きながら、実務におけるデータ分析のアプローチをさらに熟考する機会となりました。Week6で総復習を予定していた中で、新たな気づきを得ることができたのは大きな収穫でした。 実務データの秘訣？ また、AIコーチングからは、実務における定性データ（インタビューやアンケート）と定量データとの整合性や、数字の根拠から効果的なストーリーを作るための仮説検証のプロセスについての問いをいただきました。まずは、アンケートを通じて定量データを効率よく収集できる仕組み作りに取り組むとともに、過去から蓄積している定量データの中から、今回の営業担当へのアンケートに活用できるものがないかを洗い出してみようと思います。