あらすじ
分析の基本は、「大きさを考える」「分けて考える」「比較して考える」「時系列を考える」の4つである。そして、そのバリエーションとして「バラツキを考える」「プロセスを考える」「ツリーで考える」という工夫が生まれる。
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Posted by ブクログ
以下は、後 正武『意思決定のための「分析の技術」』の添付箇所（「データや情報を効果的に用いる工夫」）を基に、実務で使える形へ再構成したプログレスレポートです。本書全体は「分析には再現可能な技術がある」という立場で、分析を体系化しています。添付部分は、その中でも「集めた情報をどう意思決定へ変換するか」という実践編に当たります。
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プログレスレポート
データや情報を「意思決定」に変える4つの技術
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エグゼクティブサマリー
本章のメッセージは非常にシンプルです。
情報を集めるだけでは価値はない。
分析・図解・仮説・シミュレーションまで行って初めて意思決定になる。
著者は情報活用を4段階に整理しています。
1. データを定量的に処理する
2. 図にして意味を与える
3. 仮説を立て検証する
4. シミュレーションして未来を考える
この4段階を繰り返すことが、
「分析力」ではなく
意思決定能力を生むと述べています。
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① データを定量的に処理する
最初に必要なのは
感覚を数字へ変えること
です。
例えば営業なら
* 訪問件数
* 商談件数
* 受注率
* 売上
* 利益
* 工数
など、
共通の尺度へ変換します。
時間分析なら
「目的別」
「業務別」
「顧客別」
などで集計する。
さらに
OVA（Overhead Value Analysis）
のように
すべての間接業務を金額へ換算する考え方も紹介されています。
つまり
数字になって初めて比較できる
ということです。
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本質
分析とは
数字を作ることではなく
比較可能な指標を設計すること
です。
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② 図にして意味を持たせる
数字だけでは理解できません。
そこで
図にします。
例えば
営業活動なら
営業マンの移動ルート
顧客訪問
時間配分
商談フロー
などを可視化します。
すると
今まで見えなかった
* 無駄
* ボトルネック
* 偏り
が見えてきます。
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図解の価値
図は
単なる見栄えではありません。
著者は
視覚化によって
人は
原因
結果
因果関係
プロセス
を一瞬で理解できると説明しています。
つまり
図は
思考を助ける道具
なのです。
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③ 仮説を立てる
ここが最も重要です。
分析は
データを見ることではありません。
データから
法則
を見つけることです。
そのためには
まず
「こうではないか」
という仮説を立てる必要があります。
そして
その仮説が
再現するか
例外はあるか
検証する。
自然科学では
この繰り返しによって
法則が発見されました。
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実務では
営業でも
マーケティングでも
組織改善でも
同じです。
例えば
「紹介案件は受注率が高い」
という仮説を立て
数字で検証する。
当たれば
営業戦略になる。
外れれば
仮説を修正する。
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科学的態度
著者は
試行錯誤だけ繰り返す人と
原因を考える人では
問題解決能力に大きな差が生まれる
と述べています。
つまり
失敗より
失敗から仮説を作る力
が重要なのです。
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④ シミュレーションする
最後が
未来を考える工程です。
現実は
未知だらけです。
だから
未来を
頭の中で
何度も試します。
例えば
登山なら
* どこで休憩するか
* 雨が降ったら
* 道を間違えたら
* 装備不足なら
を考える。
営業なら
* 相手が反対したら
* 値引きを要求したら
* 上司が出てきたら
を考える。
事業なら
* 売れなかったら
* 人が採れなかったら
* コストが2倍なら
を考える。
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未知を放置しない
著者は
未知を
「起きたら考える」
ではなく
「今考える」
姿勢を重要視しています。
つまり
未来予測ではなく
未来準備です。
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シミュレーションで重要な姿勢
著者は
シミュレーションには
知的謙虚さ
が必要だと述べています。
希望的観測ではなく
現実を見る。
「きっと成功する」
ではなく
「失敗するとしたら」
を考える。
だから
準備の質が上がります。
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全体構造
情報収集
↓
① 数字にする
↓
② 図にする
↓
③ 仮説を立てる
↓
④ シミュレーションする
↓
意思決定
↓
実行
↓
検証
↓
改善
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この章の重要メッセージ
分析は
情報を集めることではない。
分析とは
意思決定できる状態へ
情報を変換することである。
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AI時代への示唆
① AIは①②を高速化する
生成AIは
数字の整理
集計
グラフ化
要約
可視化
を極めて高速に行えます。
つまり
①定量処理
②図解
はAIの得意領域になります。
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② 人間は③が価値になる
AIは
分析できます。
しかし
何を検証するか
という仮説は
人間の問題設定能力に依存します。
つまり
今後の競争力は
分析力より
仮説設定力になります。
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③ AIは④で真価を発揮する
生成AIは
シナリオ生成が得意です。
例えば
「競合参入したら？」
「価格を20％下げたら？」
「海外展開したら？」
を数十通り考えられます。
これは本書がいう
シミュレーション能力を
飛躍的に強化します。
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あなた（田中さん）の活動への示唆
現在取り組まれている以下の活動と、本章は非常に親和性があります。
* メニコン新規事業開発
* moviLinkの体験設計
* 「1日結論OS」
* 白地くんポートフォリオ
* 経営者向け戦略支援
これらを踏まえると、さらに強化できる点は次のとおりです。
1. 「分析→結論」ではなく「分析→仮説→シミュレーション→結論」のOSにする
現在の意思決定フレームに、「失敗シナリオ」「代替案」「条件分岐」を標準項目として追加すると、意思決定の頑健性が高まります。
2. 仮説を資産として蓄積する
案件ごとに「立てた仮説」「結果」「学び」をデータベース化すると、経験が再利用可能な知識資産へ変わります。
3. AIを”分析担当”ではなく”シミュレーション担当”として使う
データ整理だけでなく、
* 「この戦略が失敗する条件は？」
* 「競合ならどう反撃するか？」
* 「3年後に後悔するとしたら何が原因か？」
といった問いを投げることで、AIを意思決定のストレステストに活用できます。
4. 図解を意思決定プロセスの標準成果物にする
顧客提案や社長報告では、文章中心ではなく「因果関係」「意思決定ツリー」「シナリオマップ」を標準化すると、関係者間の認識を合わせやすくなります。
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総括
本章は一見すると「分析テクニック」の説明ですが、本質は情報処理論ではなく意思決定論です。
重要なのは、情報を集めることではなく、情報を「行動可能な知識」に変換することです。そのための基本サイクルは、
定量化 → 可視化 → 仮説化 → シミュレーション → 実行 → 検証
という循環にあります。
このサイクルは1998年の出版時点で提示されたものですが、生成AIの普及した現在では、AIが「定量化・可視化・シナリオ生成」を担い、人間が「問い・仮説・最終判断」を担う形へと発展させることで、より強力な意思決定プロセスとして活用できます。
Posted by ブクログ
ビジネスの場面で用いる分析手法に関して詳細に説明されている。
普段行っている仕事と照らしながら読み進めた。
一般に行われる分析を分類し、それぞれの類型に関して説明を加える構成は明快だった。
└ 分析の類型：大きいものを考える、分けて考える、比較して考える、変化/時系列を考える、バラツキを考える、過程/プロセスを考える、ツリーで考える、不確定/あやふやなものを考える、人の行動/ソフトの要素を考える
それぞれの分析の具体例・グラフを参照しながら、「どのような背景でこの分析が行われているのか？」を考えながら読み進めることで、抽象的な分析手法の概念と具体的な事例を行き来しながら読み進められた。
一方、実業務でこの引き出しを瞬時に出せるレベルにはないため、定期的に本書を振り返るとともに、分析手法をさらにマスターしていきたい。
Posted by ブクログ
分析の教科書。
分析とは何かから、分析の体系をわかりやすくまとめてある1冊。
新たに出会った問題に対し、分析すると言ってもどう始めればいいのかわからない、うまく分析が出来ない場合に一度立ち戻りたい1冊。
・分析は正しい認識、判断により、正しい対応をするために行う(勘や情緒に頼らない)
・大きさを考える、分けて考える、比較して考える、時系列に考える
・派生としてバラツキで考える、プロセスで考える、ツリーで考える
Posted by ブクログ
元コンサルタントの著者による、「分析」のための参考書。分析に関するテクニックやフレームワークの紹介だけではなく、分析に望むスタンスや枠組みの設定などにも紙幅が裂かれており、これが類書との相違点かと思う。
20年以上前の本ではあるがそのロジックは色褪せず今読んでも多くの示唆を与えてくれる。この20年間でビジネス界では色々なスキルやフレームワークが流行って廃れていったが、その根底に普遍的に流れるものは確かに存在し、本著はそれを抽出した一冊かと思う。
中には少し難解な論理もあるが、丁寧に読んでいけば理解できるようになっている。非常に良書。
Posted by ブクログ
わかりやすく分析について説明している。
巷に溢れるハウツー本ではなく、分析する際に必要な思考方法をわかりやすい事例をもとに示している。
物事の考え方、本質にたどり着くために必要な分析方法を学べる良著。
Posted by ブクログ
・分析は、物事を分類・比較して、類似や差異を考え推論すること。
・ただ分ければ良いわけではない。有効なセグメンテーションは施策に効果的に反映できるよう工夫されたもの。
・比較も同様に、ただ比べるのではなく、目的に応じてアップル・ツー・アップルで比較する。
・戦略は資源の適切な配分。
・過去の経験やパターンを考える際は、その現象そのものはヒントにすぎず、そのヒントの背後にどのような理由、根拠があるか、そのパターンが今回も繰り返しされるのが妥当かよく考えて検討することが大切。
・PPMで会社内の事業や商品の整理して、ビジネス・システムで各々の事業・商品のアウトプットまでの流れを見て配分を最適化する。
・ビジネス・システムを戦略的に扱う上で、KFSやレバレッジを追求する考え方と異なるアプローチは３つ。
①フィックス(各工程の最適化
②バランス(工程間の整合性を取って調整
③リデザイン(既存のビジネス・システムを前提とせず、最終のアウトプットのみ着目して、新しい視点で設計
※各工程を全く新しいものに差し替え、やり方を新しくするなども該当する
・デシジョン・ツリーで未来の選択をするときの確率評価をする。確率の置き方や各数字の変化量の設定次第で全く異なる結果になるから注意。
※売上が20%上がるのか10%上がるのかの設定とか。50%の確率か30%の確率か、とか。
Posted by ブクログ
※再読
プロジェクトでなんか上手くいかないと感じるときは、①答えるべき問いがそもそも違う、②（問いに対する）メッセージが研ぎ澄まされていない、③メッセージの伝え方が良くない、の3点だと思います
この「意思決定のための分析の技術」は①・②の処方箋として、事あるごとに読み直しています
・全体としての意味付けを忘れない為に、全体像と個別に論じるべきことの重要度を判定する
– 重要なものから順に検討する
・分析からのメッセージは、「経営上の判断を助け、効果的な打ち手」に繋がるか
– マネジメント・インプリケーションになっているか
– 経営への効果や経営上の意味合いは何か
Posted by ブクログ
後正武さんの書いた本であり、経営戦略を行う上で意思決定する際に活用できる技術（技術というより考え方）が紹介されています。
市場規模の考え方や、２次元マトリクスの考え方、アクションを起こすためのロジックツリー、イシューツリーの考え方が紹介されてあって、非常に実用的だと思いました。
３年以上前に買って分厚いことを理由に読むのをさけていましたが、もっと早く読んでいればよかったです。
Posted by ブクログ
古い本なので、現代で既に浸透している考え方などの説明が冗長だが、根本的なことは学びが多い。
・大きさを考える
・分けて考える
・比較して考える
・変化/時系列で考える
・バラつきを考える
・過程/プロセスを考える
・ツリーで考える
・不確定/あやふやなものを考える
・人の行動/ソフトの要素を考える
Posted by ブクログ
■分析の切り口
分析の基本は、「大きさを考える」、「分けて考える」、「比較して考える」、「時系列を考える」の四つである。そして、そのバリエーションとして 「バラツキを考える」、「プロセスを考える」、「ツリーで考える」という工夫が生まれる。
①大きさを考える
分析することやアイディアを出す前に、対象の大きさ(影響)を考えるべき。
「君が事実や数字をつかんで、物事の因果関係を分析・理解し、解決のアイデアを次々と出す能力があることはわかった。ところで、その一つひとつをすべて実行したら、いったいいくらの金額が儲かるのかね？」と言われてしまう。
大きさをグラフで表現したもの
②分けて考える
世の事象は諸要素が融合して混然一体となっており、これを正しく理解するためには総体としてとらえるだけでは不十分で、「分けて、個々の要素を吟味することによって、はじめて本質を正しくとらえることができる」。
非常に頭のよい人でも、同時に三つのことを考えることのできる人はまずいないが、普通の人でも同時に二つのことまでは考えられる。
・縦と横の2軸
③比較して考える
一つの事象を単独でいくら細かく分けて検討してもできなかったことが、二つ以上の事象を比較検討することにより、そのなかに含まれる法則性や諸要素間の相互作用や重要性の程度を判別することができる
④時系列を考える
繰り返しのパターンが現れるとき、その現象の背後にどのような法則・要因があるのかを注意深く検討してみなくてはならない。
はたして降雪二年周期説には、単なる過去のデータ以上に、気象学上、人を納得させるような何らかの根拠があるのか。「ある」と答える人はいないであろう。そうだとすれば、降雪二年周期説は、単なる偶然と見たほうがよいことになる。
⑤バラツキを考える
分布表にすることで、バラツキとその傾向を探すことができる。
⑥プロセスを考える
プロセスに分けることで、MECEに検討することができる。
Posted by ブクログ
戦略系コンサルタントとしてマッキンゼー・アンド・カンパニー等で活躍し、その後独立したやり手の著者が、経営に資する「分析の技術」について、その整理・体系化を試みたもの。
戦略系コンサルタントが実践している「分析」の切り口や方法論、ノウハウについて知ることができ、勉強になった。特に、「大きさの程度」（オーダー・オブ・マグニチュード）の考え方、クリティカル・マスの考え方、ＭＥＣＥの考え方、マネジメント・インプリケーションを考えて分析の切り口を考えるということ、アップル・ツー・アップルの考え方、デルファイ法の考え方などは、これまでに聞いたことがあるものもあったが、改めて整理して認識することができ、参考になった。
本書は民間企業の経営に資する分析を主に取り上げているが、この「技術」はパブリックセクターにおける政策課題の分析などにも役立つものだと思われる。
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働いてから読まんとよくわからん感じだった
p.s.入社二年後に読んだ感想
職務で普段自分が使わない分析も多く紹介されており、取り入れられるものは取り入れていこうと感じた。とはいいつつも、最も大事なものは分析の基本的な観念だと思う。それは、①ステップバックして、その論点の全体における位置づけを考える(本当に優先する事項か？等、論点思考)②何を言いたいかを先に考えて分析を始める(仮説思考)③簡単なMECEにまずは落とす、の3段階であると本書では語られている。表面的な手法よりもこの基本観念をまずは徹底したい。
Posted by ブクログ
思考整理のために読書
メモ
・分析の基本は大きさを考える、分けて考える、比較して考える、時系列を考える
・そのバリエーションとして、バラツキを考える、プロセスを考える、ツリーで考える、
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元マッキンゼーの後正武さんによる分析の技術。初版発行は1998年なので扱っている事例や図表はやや古いけれど、分析の手法自体は今でも古びていない。その意味で普遍性のある方法論を扱った著作と言えるだろう。
何より印象的なのは、まえがきのウフィツィ美術館で出会った画学生の話。彼によればルネサンス絵画は絵を描く技術に満ちているという。絵の細部を分割して筆使いや色の重ね方などを捉えていくことでその絵の豊穣さが理解できる。それ以来、著者は絵の見方が変わったという。
著者によれば経営者として必要になる分析の技法というのも同じであって、何となく事象を眺めるのではなく、方法論をもって分割して捉えることでより深く理解できるようになる。そのための主要な方法論を紹介したのが本書という位置付け。
大きさ、分ける、比較する、変化・時系列、バラツキ、過程・プロセス、ツリー、不確定・あやふや、人の行動・ソフトと、考えられる手法は概ね取り上げられていると思う。
一読したからといって使いこなせるようになるわけではないので、実践して慣れていくしかないのだが、実践後に立ち戻り、再確認するといった使い方がいいんじゃないだろうか。
Posted by ブクログ
【選読理由】
内定先からの課題図書の一冊。
【感想】
この本が1998年発行の本ということもあり、もしかすると一部分では、見当違いなことが書かれているかもしれないということを念頭において読んだ。結論からいうと、全ての内容が現在でも変わらず有用であると思われたので、この本に関しては発行年を気にする必要はないと感じている。特に昨今のビジネス書等に関しては、1つの分野について狭く深く記述されている書籍が多いように感じているが、この書籍は「分析」という抽象度の高い事柄に関して、リッチな図表とともに非常に具体度の高い内容で記述されているため、分析という事柄の全体感を掴むにはもってこいの一冊だと言える。
本書では、「分析」は一つの技術であるという立場をとり、筆者は分析の基本を「大きさを考える」「分けて考える」「比較して考える」「時系列を考える」の4つであると捉えている。
中でも、私は「大きさを考える」ということがとても大切な概念であるにも関わらず、つい忘れてしまっている時（人）がある（居る）と思うので、興味深いパートであった。
また、先にも触れたが本書の1つの特徴は豊富な図表（質・量ともに）である。ある事柄について解説するごとに、それに対応する図表がミニケーススタディとして掲載されるため、抽象的な概念の具体的なイメージの想起に役立つ。これは、読むに時間がかかり時に疲れるかもしれないが、しっかり読むことで身になる感覚が持てた。
【印象に残った箇所】
P12; オーダー・オブ・マグニチュード＝何事によらず、内部論理の緻密さや形式的な整合性を論ずる前に、全体としての大きさの程度、施策の利きの程度をおおまかに把握して、まず重要度の判定をし、そのうえで重要度の順に応じて、あるいは大きなところのみ手をつける、という考え方である。
Posted by ブクログ
本書では、問題を特定する際の考え方に関するポイントが書かれている。切り口としては、大きさ・分ける・比較・時系列のバリエーションがあり、さらに各ポイントのふるい分けのテクニックとしてバラツキ、プロセス、ツリー化がある。それらを技術として実践で意図的に使えると良い。
Posted by ブクログ
いまふうに言うと「分析のフレームワークを集めた一冊」となるのだろうか。ただ、単なるフレームワーク集ではなく、具体的なケースや、現場感が伝わってくる事例が豊富で、納得感が高い。
1998年の初版と、少々古い本を引っ張り出して読んだのだが、いまだに絶版にはなっていないようで、紙の本も買えるようだ。
昨今はデータがより重視されるようになってはきた。研究開発費や大学院卒が増えていることの分析に関しては、少々同意できない部分もあるが、基本をしっかり押さえておく上で読んで損しない良書。
Posted by ブクログ
分析の目的は、効果的な経営判断をすること。そのために、現状を正確に把握する。そのために、分けて考える。
分析の3つの原則
・MECEに分ける
・マネジメントインプリケーションを考えて分ける
・全体を把握して検討対象を正しく位置づける
Posted by ブクログ
問題解決における「解読」→「創案」→「評価」→「選択」(別著「問題解決の全体観」より)の中の、「解読」について詳説した本。種々解析の具体的手法の列記ではなく、解析の全体像を捉え、提示している点で価値が高いと思う。
前半は比較的リジッドな数字として扱えるものを対象に、
・全体(=大きさ)を考える
・分けて考える
・比較して考える(変化・時系列、バラツキ、過程・プロセス)
といった考え方の基本を述べている(ツリーによる思考も一章使って概説)
後半では、より不確定・あやふやなもの(特に人の行動については別立てで一章あり)について、どう判断していくべきかについて述べている。
たまに引っかかる部分(新製品開発のスループット改善を課題とした事例において、プロセス複雑化を是正する方法論が示されていない、等)もあったが、9割方納得感が高い内容であり、折に触れて読み返したいと感じた。
Posted by ブクログ
「分析」は、ともすると「数値の集計」や「グラフ作成のこと」と勘違いしてしまう誤解も多い。
しかし、分析は問題解決と意思決定のためにある。そして問題解決や意思決定に資する分析を行うため重要となるのが、分析の「切り口」を見出す力だ。
本書は、元マッキンゼー＆カンパニーのコンサルタントが「分析のハウツー」はもちろん、分析を行う上で必要となる「切り口」の重要性を解説している名著だ。
本書の発刊は1998年に遡る。
変化の激しい時代を経て今なお読み継がれているのは、時代を越えて揺るがない本質が描かれているからだ。
分析の視点には、「大きさを考える」「比較して考える」「時系列で考える」「分解して考える」など、様々な切り口が存在する。
もし、分析が単なる「集計」や「グラフ作成」に留まっているのなら、目からウロコが落ちる一冊となるはずだ。
Posted by ブクログ
人間の機能は本来多能工的であり、幅広い分野を同時に考えることが出来るものである。
優れた発明家創業者オルガナイザーにはそのような多面的な力を発揮している人が多い。
それが会社という組織の中てま特定の分野を与えられ長年その業務に専念しているうちに目先の作業の部分最適化が目的となり、全体の最適化きま組織人の本来の業務である事を忘れてしまいがちになる
分析の基本は、大きさを考える、分けて考える、比較して考える、時系列を考える
バラツキを考える、過程プロセスを考える、ツリーで考える
Posted by ブクログ
私が携わる「財務分析」「企業分析」の分野において、若い人（のみならずオジサン・オバサンも）は、エクセルを使った比率の分析や、PPMなどのフレームワークを使った分析は一応できる。
しかし、正しく使えているか、真実に迫っているか、というと？？？
この本には、コンサルタントの目線・アプローチ方法が経験に基づき紹介されており、どのような場面で各種分析手法が有効なのか、ということが示されている。
Posted by ブクログ
ロジカル・シンキングとしてはバーバラ・ミント著『考える技術・書く技術』が有名だが、その次に是非読んで欲しい本。「客観的に意思決定する」ことに焦点を絞りそのための分析技術をここまで公開しているのは凄い。筆者自身「ロジカル･シンキングは一朝一夕には成らず、かつ磨けば磨くほど光る」と語っているのでその自信の表れかもしれない。「本当の経営戦略」を示し戦略コンサルタントの力量を日本に知らしめたのは大前研一著『企業参謀』であるが、それに通じる風格を感じさせる。
分析の技術はざっくりいえば「影響度合い」「比較」「分解」「ばらつき」「仮定」「構造」「不確定」「人」であるが、それらがつまりはどういうことかが述べられており非常に勉強になる。すぐに身に付くものではないが日々訓練したいスキルである。
Posted by ブクログ
【目的】分析のパターンや手法について知る
【内容】
分析は正しい認識で正しい対応をするためにある
大きさを考える
80:20の法則、感度分析、閾値
分けて考える
市場を分ける、概念を分ける、MECE、経営示唆を考える、全体の中の位置づけを考える
マトリクスで分ける
比較して考える
目的に応じて適切な枠組みで比較可能なものを比較する
変化時系列を考える
繰り返し現れるパターンを読む、変曲点に着目する
バラツキを考える
二元のばらつきを見る、法則性を発見する
過程を考える
ものや作業の流れを考える、ビジネスシステムを考える
ツリーで考える
ロジックツリー、イシューツリー、業務ツリー、デシジョンツリー
Posted by ブクログ
●一分野マスター読書「情報収集・活用」19冊目。他に読んだ分析の本やリサーチの本と通ずる部分が多くあり、その共通する部分が分析やリサーチにおけるエッセンスなのだと理解できた。
Posted by ブクログ
これまで色々なところで聞いてきたMECEなどの考え方や分析の仕方について一通りまとまった本だと思いますが、
ただし、古くからある本なので少し情報がアップデートされて欲しいかなと思いました。。
Posted by ブクログ
意思決定のための分析の手法を体型的に学ぶため、購読。
あまり体型的ではなかった。
こういう分析もああいう分析もあるよ的な本。
こういう本はいくつも読んできたけど、やはり体系化できる内容ではないということだろう。
意思決定すべき対象は、分野ごとに多彩なで、それを網羅するよりも、分野別の意思決定の方法を整理した方が良い。
ある程度どの分野にも共通するのは、手法でなく姿勢。
例えば、
・分ける
・全体像をまず捉える
・法則性を発見する など
以下は、分析手法であり、かつある程度
どの分野にも使えるもの
・デシジョン・ツリーで期待値で
戦略オプションを評価
それくらいだった。
