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  1. 問題整理は共通認識が大切
  2. ロジックツリーで全体把握
  3. 売上回復は基準共有で実現

どうやって問題を整理?


問題解決の第一歩は「何が問題ないのか」を具体的に整理することです。この際、関係者間で「あるべき姿」と「現状」に対する共通認識を持つことが重要です。基本的な流れは、①「何が問題か?」②「どこに問題があるか」③「なぜ、問題が起きているか」④「どうするか」ですが、必ずしもこの順序に縛られる必要はなく、各ステップを行き来することが求められます。

ロジックツリーは有効?


ロジックツリーの活用により、全体像を意識しやすくなります。MECE(Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)の考え方に基づいて、意味のある方法で問題を分けることが肝要です。

売上回復の道は?


売上が低迷している商品のリニューアルを考える際には、売上を回復させる目標を新規購入者の獲得なのか、離脱者の呼び戻しなのかによってターゲットやパッケージの方向性が変わってきます。関係者間で売上回復の基準を共通認識として持っていることが必要です。提案を説得力あるものにするためには、MECEを活用して効果的な方向性や代替案を提示します。

市場分析は足りる?


プロダクトアウトの新商品の方向性を検討する場合には、市場分析が不足している段階で商品化が決定されたケースもあります。例えば、コンセプト調査を行ったものの生活者の反応が芳しくない場合、ロジックツリーを通じて問題の仮説を立て、検証し、解決策を模索します。

選択肢は適切?


アンケート調査では、選択肢設定にMECEを用いることで効果的な結果を得ることが可能です。

プロセスの流れは?


商品化作業に取り組む際のプロセスは以下の通りです。まず、問題の共通認識を揃えるためにデータ収集を行い、関係者間で問題認識を共有します。次に、チームでロジックツリーを用いて網羅的に「Where」「Why」「How」の案を出し、それに基づいて方向性の第一候補と代替案に絞り込みます。その後、経営陣にこれを共有します。
※上記の投稿は、受講生より許可を得て掲載しています。

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ナノ単科とは?

実践につながる基礎スキルを習得するカリキュラム
グロービス経営大学院 単科生制度の、さらにライトなプログラムが登場。
1週間毎に区切られた6週間のカリキュラムを、他の受講生とともに、オンラインかつ好きな時に自分のペースで学び、仕事で実践・活用する一歩を踏み出せる内容となっております。

ナノ単科受講生の声

この記事と同じ科目を受講したナノ単科受講生のリアルな感想をご紹介します。
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R.M
20代 女性 一般社員/職員
受講科目
データ・アナリティクス入門
実践につながる 学習習慣が身に付く 仲間と学び合える

総合演習でデータ加工を実践できると思ったのですが、筆記のみだったので、今までの学びが身についたか試せなかったのは少し残念です。
ポータルの話でいうと、一度見た動画を早送り・巻き戻しできないのは不便でした。

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A.S
30代 女性
受講科目
データ・アナリティクス入門

良かった点
データ分析の前提の考え方、意識すべきことが体系的に学べた。
違う業種の人の意見が聞けたのも貴重な機会だったと思う。

気になる点
口コミ通りといえばそうだが、想像していたよりも実践的なことは割と少なかった印象がある。
アプリやページの不調があったのが気になった。
また、グループワークはテーマによってグダグダ感が出てしまった時があった。

avatar
Y.M
30代 女性
受講科目
データ・アナリティクス入門
実践につながる わかりやすい モチベーションが上がる

大変有意義な1.5ヶ月でした。データ分析を学びたい!と飛びつきましたが、課題解決スキルが根本的に重要であり、その中でデータ分析がどう活かされるか?の流れを実践とともに学びました。
育児と仕事との学びの両立に苦戦しましたが、なんとか食らいついてよかったです!ありがとうございました。

「データ・アナリティクス入門」を受講した方の学び

データ・アナリティクス入門

データ整理で未来を変える学び

正しい手順はどう? 問題解決の4つのステップは基本的に「What→Where→Why→How」の順で進みます。このプロセスを通じて、あるべき姿と現状のギャップを数値で示すことが重要です。日常の課題解決にはロジックツリーを活用することが一つの手段として有効です。その際のコツとして、過度にMECEを意識するのではなく、感度の良い切り口を見つけることが肝心です。 保険業界の課題は? 具体的な課題として、保険業界でのデジタル化に関連する多くのデータが整理されていない点が挙げられます。この場合、どのようなデータが収集されており、またどのデータが不足しているのかを把握するために、ロジックツリーを用いて整理することが有用です。 施策立案はうまく? データを活用してデジタル化推進の施策やプロモーション案を策定するためにも、まず現状のデータを整理することから始めたいと思います。ロジックツリーを用いることで、デジタル利用率を手続き別や代理店の種別といった切り口で整理し、分析を進めます。これにより、より具体的で効果的な施策につなげることが期待できるでしょう。

データ・アナリティクス入門

ロジックツリーで問題解決の全貌を掴む

現状把握と理想の見通しは? 課題解決においては、まず正確な現状把握と、理想の状態を明確化することが重要だと理解しました。直感的に「●●が問題だ」と結論を急ぎ、すぐに行動を起こすのではなく、ロジックツリーを活用して問題のポイントや原因、解決策を細分化することで、「もれなく、だぶりなく」全体像を把握し、思考の幅を広げて見落としを防ぐことが大切です。また、各問題点の影響の大きさも考慮すべきであると気づきました。 学校の問題はどう解決? 例えば、学校で何か問題が起きた際には、家庭や担任教諭などを「犯人捜し」したくなるかもしれません。しかし、問題は複数の原因が重なって起こっていることが多いため、ロジックツリーを用いて問題を分解し、原因を特定することで、より実践的で効果的な解決策を見つけることができます。すぐに対処できることばかりではないと思いますが、短期的に対応できることと、時間をかける必要があることを把握できることには大きな意義があります。これにより、短期・長期のどちらの改善策も視野に入れることで、単なる対処療法に終わらず、「今すぐには無理」と諦めることなく、適切な解決策を検討することができます。 問題整理はどうする? 問題を考える際には、頭で考えるだけでなく、ロジックツリーや自分なりの図式化を行うことで、問題点や原因、解決策を目に見える形で整理したいと思います。そして、「見える化」した問題を他の人とも意見交換して、図をより正確なものにし、関係者と課題への認識を共有しておきたいです。

データ・アナリティクス入門

ナノ単科で見つける問題解決の鍵

どう進める? 問題解決のプロセスでは、ステップごとに考慮し、解決の基準を言語化し、数値化して、関係者内で合意を得ることが重要です。具体的には、問題の明確化(What)、問題箇所の特定(Where)、原因の分析(Why)、施策の立案(How)という流れで進める必要があります。あるべき姿と現状のギャップを定量化することも求められます。このギャップには、正しい状態に戻すための問題解決と、ありたい姿に到達するための問題解決の2種類があります。 どう区別する? また、MECE(もれなくダブりなく)に基づいた分け方での問題の区別が重要です。施策の検討においては、ロジックツリーを用い、施策案を作成し、ファクトに基づく評価基準で絞り込むことが必要です。さらに、複数の切り口を検討する準備をすることが大切です。 分析はどう? 定量分析には5つの視点があります。具体的には「インパクト(全体への影響度合い)」、「ギャップ(目標との比較)」、「トレンド(時間軸での把握)」、「ばらつき(集中、均一)」、「パターン(外れ値や変曲点の活用)」があります。特に外れ値については、積極的にビジネスに活用する視点が新しい考え方です。 数値はどう見る? 案①「正しい状態に戻すための問題解決」では、年度目標未達が具体的な問題であり、KGI(人数・収入・営業利益)やKPI(Web流入数、CVR、CTR)が定量化されています。やるべきことは、販売チャネル別の数値把握、変数分解の可視化、定量分析の5つの視点で再検証を行うことです。具体的には、販売チャネル別の人数・収入・利益を再検証し、優先順位を設計し、施策を可視化します。 組織はどう整える? 案②「ありたい姿に到達するための問題解決」では、来年度の組織編制が具体的な問題として挙げられています。計画人員やグループ数が具体的に定量化されており、現状の可視化、中長期的なトレンド把握、目標設定が必要です。具体的には、各課の強みや啓発点の洗い出しを行い、組織の現状の業務が将来の目標に向けて十分であるかを評価し、不足もしくは不要な業務を見定めます。 まとめはどうする? このように、問題解決のステップとMECEなどの手法を用いて、具体的な解決策を導き出すためには、論理的で整理されたアプローチが不可欠です。

データ・アナリティクス入門

ロジックツリーで見える問題解決の新視点

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。

データ・アナリティクス入門

ビジネスにも活きる!ロジックツリー入門

ロジックで課題は見える? ロジックツリーを用いることで、曖昧だった課題や問題が階層分解や変数の使用を通じて、より明確に整理できると実感しました。また、ZoomなどのWeb会議の場で、ロジックツリーを活用しながら板書を行うことで、参加者が意見を出しやすい環境を作り出せることに気づきました。 損切りはどうすべき? サンクコストに関しては、新しい投資手段において、損失が出た場合の「損をしたくない」という心理的なバイアスが損切りを遅らせることがあると感じました。投資した株が収益性を見込めないのであれば、速やかに損切りを行い、収益性が期待できる他の株式に投資することの重要性を再認識しました。 データ選びの秘訣は? 以前、あるAI専業企業の方とお話しした際に「AIに入力するデータが現場の課題に適していないと、どれほど優れたAIであっても成果は上がらない。データ選定には全体の7割ほどの時間が必要」との意見を伺いました。この時、授業で学んだMECEや定量分析、ロジックツリーの重要性を実感しました。今後、工場内での課題解決を目指すAIのデータ選定にも、この知識を活用したいと思います。また、工場での品質管理の発表においても、ロジックツリーやMECEの考え方を活用して資料を作成したいと考えています。 競馬・テニスはどう活かす? また、競馬の予想にもロジックツリーや定量分析を活用したいと思っています。さらに、趣味の硬式テニスの大会後には、クラブの反省会でMECEなどの手法を取り入れられたら効果的だと感じています。

データ・アナリティクス入門

問題解決の視点で成長する方法

何が最優先? 問題解決の考え方では、まず最も重要な問題を特定することが大切です。「何が問題か?」という視点から始め、数値を比較して問題の所在にあたりをつけます。また、理想の計画と現状の未達成状況を把握し、そのギャップを埋める方法を検討します。数値の比較では、見る必要のない範囲を見極めて効率的に分析を進めることも重要です。 現状はどう捉える? 現状把握の際には、問題をさらに深掘りするための切り口を考え、その仮説や優先順位をつけていきます。この過程では定性的な情報も取り入れることが重要です。特に、数値に頼りがちな初期の分析では、仮説の形成において定性的な情報を活用することが印象的でした。 分解して見える? ロジックツリーの層別や変数の分解を用いて課題に取り組むと、目標達成のための具体的な施策が見えてきます。たとえば、採用施設数や売上の向上、コストカットといった課題に対処する際は、変数分解の考え方が役立ちます。また、メーカー推奨品の効果を確認する際には、計画と実績を数値で評価し、感覚的な良し悪しに頼らず客観的に判断することが求められます。 分析の工夫は? 分析を進める際には、「見なくてもよい範囲・数字・切り口」を適切に除外することで、効果的な分析が可能になります。データの切り口についても、何が効果的か考え、必要であれば追加のデータ取得を検討します。また、チームメンバーとアイデアを共有し、他に異なる切り口の可能性がないかを確認することも重要なプロセスです。

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