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課題 ✕ 検討

に関する学び

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データ分解の意味は？ データを多角的に捉えるための分解フレームワークを学びました。このフレームワークでは、①分け方を工夫する、②切り口を変えて考える、③複数の切り口を用いる、④導いた仮説が正しいか自問する、といった思考スキルを活用します。こうした手法により、データを正しく理解し、課題解決へとつなげることが可能になります。また、切り口を検討する際は、目的に沿ってMECEの原則を意識することが重要です。 顧客インサイトはどう？ 現在、タスクチームで顧客インサイトに基づくConfidence活動を担当しています。顧客インサイトは、顧客ニーズの特定や戦略策定において重要な情報資源ですが、膨大なデータと多岐にわたる内容により、情報の整理や可視化に課題を感じています。さらに、目の前の数字や表にとらわれがちで、「そのデータから何を導き出すか」という視点が薄れることで、本質的な課題に辿り着けない可能性もあります。 分解スキルの使い方は？ そこで、今回Week2で学んだ「分解」のスキルを活用し、データ分析に対する心理的ハードルを下げたいと考えています。まずは来月の顧客インサイト分析資料作成に向け、手を動かしてデータを分解することから始めます。その上で、目的に沿った複数の切り口を検討しながら、自分自身で問いを立て、データを深掘りしていきます。表やグラフなども試行し、情報をいかに伝えやすくするか工夫していきます。最終的には、使用した分析手法と見えてきた課題、そこから導かれる解決策を、チームメンバーに分かりやすく説明できるよう整理するつもりです。

フレームワーク何故有効？ 課題に取り組む中で、仮説作成のためのフレームワークが非常に有用だと実感しました。普段は、「〜なんじゃないかな」「このデータだとこんな感じかな？」と何気なく仮説を立てることもありますが、フレームワークを用いることで、考えるべき側面を網羅的に整理でき、より多くの仮説を効率よく導き出せると感じました。もちろん、一般的な枠組み（例：3Cや4P）以外の見方が必要な場合もあり、その都度、自分で検討することが大切だと再認識しました。 過去の仮説はどうだった？ 過去の業務では、なんとなく仮説を立てたり、仮説を持たずに作業を進めたりすることがあったと感じています。そのため、今後は以下の点を意識して取り組んでいきたいと思います。 ・常にフレームワークを利用して仮説を作り出すように心がける。 ・過去に読んだマーケティングの書籍などを再読し、その知見を実際に活用する。 ・仕事だけでなく、日常生活においても仮説を立て、検証するプロセスを積極的に取り入れる。 検証プロセスは有効？ また、データを単に集めたりビジュアル化するだけでなく、意図的に仮説を立て検証するプロセスを業務に取り入れることで、より論理的なアプローチができると考えています。今後、講義で学んだ具体的な方法をもとに、自主学習を進めながら、疑問点や気になる点を解消していきたいと思います。 新生活どう迎える？ なお、来週は新しい仕事に就くための引っ越し作業が重なり、少し慌ただしくなりそうですが、引き続き学習に力を入れていく所存です。

プロセス分解の意義は？ 他の研修でプロセスマネジメントを学んだとき、結果管理だけでは検証が十分に行えず、属人化や再現性の低下が生じることを痛感しました。そのため、プロセスを細かく分解し、深掘りすることで問題点を明らかにし、打ち手の検討もしやすくなると実感しています。一方、実際の現場ではプロセスの分解は意外と難しく、面倒だというバイアスもあって浸透しにくい状況もあると感じます。 見直しの方法は？ また、プロセスの見直しには、目的の設定と仮説の立案を同時に行うことが重要です。前提の議論が不十分だと、プロセスを詳細に把握する意義も薄れ、問題抽出やプロセス設計が十分に進まなくなってしまいます。 ガントチャート活用は？ 仕事においてマネジメントの役割を担う中で、プロジェクト開始時にガントチャートとプロセスの分解を行うようにしています。これにより、進捗状況が可視化され、遅れや抜け漏れの予防につながり、会話の目線も統一されやすくなります。 ABテストの課題は？ さらに、ABテストを実施する際には、条件の検討が十分でない場合、Aを終わらせた後にBに着手する傾向が見受けられます。条件の整備が難しいため、目的と現状の把握を明確にし、ギャップ分析で仮説や課題を複数用意、優先順位をつけた上で詳細なプロセス分解を行うことが重要だと考えています。 効果的な評価方法は？ 最終的には、共通の評価基準を作るとともに、アクションプランと期限を設定することで、遅れや抜け漏れを防ぎ、目線を合わせたプロジェクト管理が可能になると実感しています。

なぜ業務量に差が生じた？ 現在の業務は減少せず、同じ部署内で担当する業務量に大きな差があるという課題を感じています。この状況について、なぜそのような事態になっているのかを定性分析を用いて仮説を立て、解決に向かわせる方法を考えました。インタビューなどを通じ、単なる業務量だけでなく、その背後にある問題点を明らかにする必要があると考えています。 アンケートから何が分かる？ 今回の演習で気づいたのは、アンケートの結果から、経験や年代にかかわらず共通の課題が存在することが分かった点です。この結果は、データをコーディングすることで抽出されたものです。しかし、実際に対処するデータは今回のものよりも複雑で量も多くなるため、分析の難易度は大幅に上がると感じました。また、課題設定において、単に現状の課題を把握するだけでなく、その課題があることによってユーザーがどのような回避行動をとるのかという視点を加えるという新たな発想も得られました。回避行動も一つの課題として捉え、解決策を検討することが求められると学びました。 定性分析で何が見えた？ さらに、分析手法として定量分析と定性分析が存在し、特に仮説の構築が重要であることを再認識しました。定性分析は仮説構築に大いに役立つという新たな気づきも得られました。分析結果から浮かび上がった問題について、もし解決が進まなかった場合の条件を設定し、さらに課題を掘り下げる手法も有効であると感じました。なお、解決策を前提にして課題を定義しないという点についても、常に意識して取り組む必要があると理解しました。

売れる理由は何？ 売れる理由を考える際は、「これだけで売れる」という一点に頼るだけでなく、さまざまな視点から売れる理由や売れない理由を検討することが大切だと感じました。その中でも、無限に考え続けるのではなく、「比較優位性」「適合性」「わかりやすさ」「試用可能性」「可視性」という５つの要素に絞ることが効果的だと思います。特に「わかりやすさ」と「可視性」については、一歩引いて全体を見直さないと、顧客のニーズを見失う可能性があると気づきました。整理した考えを知人に意見を聞くなどして、効果的にブラッシュアップすることも有意義でした。 誰の課題を解決？ 一方、自社サービス（BtoB）が具体的にどのような企業の、どのような課題を解決するのかという点に関しては、自身の中で十分なイメージを持てていなかったと反省しています。今週の例では、「インスタント食品」という大まかな印象は伝えられるものの、具体的に解決すべき課題が明確になっていないため、市場に十分に訴求できていないと感じました。サービス名から直感的にどのような商品かイメージしづらいため、サービス名を見直すことで上記５つの要素を再評価できるのではないかと思いました。 サービス名は適切？ また、サービス名から実際に商品やサービスのイメージが湧き、使ってみたいと感じてもらえるかどうかを確認するため、可能であれば経営者の知人など、ターゲットに近い層に意見を求めるのが良いでしょう。その前に、顧客を分類し、絞り込みを行った上で、一致する層の方々にアポイントを取ることが重要だと考えています。

なぜ目的を明確に？ データ分析を始める前に、何のために分析を行うのかを自分自身で明確にすることが大切だと実感しました。たとえば、ただ「売上を上げる」といった大まかな目標ではなく、単価の向上や客数の増加、さらにはリピート客数の増加といった細かな目的に分解することで、具体的なデータの必要性が見えてきます。 どう仮説を組み立てる？ 目的が定まったら、その目的に沿った仮説を立てることが重要です。普段の経験から導かれる傾向や、検証に必要なデータの方向性を見極めることで、より実効性のある仮説に繋がると感じました。 範囲の整理はできた？ 分析の範囲は、状況の把握、課題の特定、そして最終的な解決策の提示と幅広いものがあります。たとえば、舞台関連の業務で観客のデータやアンケート結果を扱う際も、リピーターの観劇回数を増やすための施策や、特定の公演回における入場率の偏りを解消するための工夫を検討するなど、具体的な目的に基づいて分析に取り組む必要があります。 経験から何を学ぶ？ 実際に、目的が曖昧なまま全てのデータ取得を依頼してしまい、大きな負荷をかけてしまった経験もあります。もっと目的を絞って依頼していれば、時間も労力も節約できたと反省しています。 今後の改善策は？ これからは、データ収集の前に必ず「何のために」分析するのかを立ち返り、その目的が状況把握なのか、課題識別なのか、または解決策の提示なのかを明確にし、最小単位に分解した目的を一つずつ積み上げながら大きなゴールを目指していきたいと思います。

目的の設定はなぜ重要？ 分析を始める前に、目的の設定が非常に重要だと感じました。ビジネスにおいては、自分たちが他者のどんな課題を解決できるのか、そして自分たちの強み（競合優位性）は何なのかを明確にしてから、目標や目的を設定することが大切です。データ分析はクライアントの課題を解決するための手段の一つであり、データ分析の手法を学ぶこと自体を目的にしないように心がけたいと思います。 生存者バイアスにどう対抗する？ また、生存者バイアスに引っ張られないコンサルティング施策の立案も重要です。成功事例を基準に判断し、成功しなかった事象を軽視する傾向があります。そこで、解決策として生存者と非生存者の両方に目を向け、結果全体のデータ分布を分析することが必要です。 複数視点を持つ重要性 複数の視点を持つことも大切です。肯定的な結果だけでなく、否定的な結果も含めて複数の結果を検討します。そのためには、失敗に関するデータを収集し、様々な立場の人たちからフィードバックを幅広く集めることが求められます。 自分の仮説をどう疑う？ さらに、自分の考えを否定してみることも重要です。自分の仮説や結論に対して疑問を投げかけることで、新たな視点が生まれます。 プロセスに注目する理由は？ 最後に、データを定点観測する際は結果だけに目を向けないことです。最終的な結果だけでなく、その結果に至るプロセスにも注目します。複数のタイムポイントを設定し、結果に至るまでの変動やどの時点で問題が発生したのかをデータに加えるように心がけることが大切です。

なぜ分析が必要？ 今週の学習では、ケースを通じて課題を特定し、解決策を導くための分析の流れや、グラフによる可視化の方法について考えることができました。特に、「課題解決に向けて、どの分析対象を選び、どのように可視化するか」を具体的に把握し、言語化・整理する難しさを強く実感しました。一見シンプルに見える分析やグラフ作成にも、明確な目的と意図が求められるため、「なぜそのデータを選んだのか」「なぜその形式で示したのか」を一つひとつ理由づけることが、説得力のある資料作成や意思決定支援へ繋がると考えています。 実践はどのように？ これまで業務課題を解決する際に、「イシューの特定と分解」や「課題ごとの解決策の立案」、そして実現可能かつ効果的な施策の選定と実行というプロセスに十分に向き合えていなかったと感じています。現在、戦略立案の担当として自社の施策の検討・実行が求められる中、まずは適切なイシューを見極め、正確に分解した上で、実行可能性と効果を見据えた施策に落とし込む一連の流れを、今後より意識的に実践していきたいと思います。 思考力をどう鍛える？ 今回学んだクリティカルシンキングの基礎を業務の中で意識的に取り入れることが、学びを深めスキルの定着に不可欠であると実感しました。入門編として体系的に学ぶ機会を得たことで、今後は書籍なども活用しながら継続的な学習に取り組み、クリティカルシンキングの実践力をさらに高めていきたいと考えています。業務においてもこの思考法を取り入れ、より良い意思決定や戦略立案に貢献できるよう努めていきます。

フレームワークはどう活かす？ 3Cや4Pなどのフレームワークを活用して、問題を細分化することで仮説を立てやすくなります。検討事項を分解することで、具体的かつ論理的な課題設定が可能になり、全体像が明確になります。 データ分析は何故重要？ 既存のデータと新たに収集するデータを組み合わせ、多角的に分析を進めることが重要です。手持ちのデータをどのような視点で再分析するか工夫するとともに、公開されている一般データも活用して、消費者の行動傾向などの研究に取り組むと良いでしょう。さらに、必要な詳細データを得るために、広範な集団の傾向を把握できるアンケートや、特定の対象に対して深掘りするインタビューといった方法を、ケースバイケースで使い分けることで、既存データを補完し、分析の精度を高めることができます。 仮説はどう検証する？ 仮説を立てる際には、複数の仮説を同時に設定し、それぞれの網羅性を持たせることが大切です。何気なく仮説を設定するのではなく、比較の指標や対象を明確にし、具体的な意図を持って検討することで、説得力のある仮説が構築できるでしょう。 なぜ仮説策定する？ 仮説を策定する理由としては、検討マインドや説得力の向上、関心および問題意識の深化、意思決定のスピードアップ、そして行動の精度向上が挙げられます。普段の業務でも仮説構築は行われていますが、フレームワークを意識し、何を比較すべきか、対象は誰か、どのように情報を収集するかを十分に検討することで、より総合的で優れたデータ分析体制を整えることができます。

マーケはどう捉える？ マーケティングの定義は人それぞれの捉え方があり、どの考え方も広い意味でのマーケティングに含まれることを学びました。思考や仕組み、プロセス全体が一体となっているということを再認識し、異なる視点が必ずしも間違いではないという気づきも得ました。自分の商品だけでなく、顧客にその魅力を伝えるサイクルを確立し、最終的に顧客に選ばれる重要性を強く感じました。自分自身、もっと執念深く取り組む必要があると実感しています。 ブランドはなぜ必要？ 現在の業務は技術を起点としたプロダクトづくりが中心ですが、顧客にそのプロダクトの魅力をしっかりと伝えるためには、ブランドづくりが不可欠だと考えています。魅力を感じてもらえるターゲットが存在するのか、販売の仕組みが適切かどうかを継続的に分析していくことが必要です。常に自分の考えが正しいか、適切かを問い直す姿勢が求められており、顧客のニーズに合致するかを判断するためのマーケティング的視点の習得と活用が今後の課題だと感じています。 顧客理解はどう進む？ まずは、顧客が本当に求めるものを理解し、顧客の思考や行動を分析することから始めたいと考えています。コアファンの探索を通じて、その行動原理や商品の用途を再確認し、ユーザーストーリーマップを作成する予定です。また、顧客インタビューに際しては、対象者にブレがないか、質問内容が適切かどうかを十分に検討した上で実施します。仮説検証の際にも、一方的な判断に偏らないよう論点を整理し、ビジネスの勝ち筋を見出す努力を続けたいと思います。

本質を理解するにはどうする？ 本質を理解することは、簡単に言えても実践は難しいものです。ガリレオが物体落下の法則を発見し、ニュートンが万有引力を見つけました。しかし、それでも本質を完全に捉えているわけではありません。アインシュタインが相対性理論を提唱しましたが、それでも全てを説明するには至らず、未だに何かが欠けていると考えられています。したがって、本質を完全に理解するのではなく、むしろ理解していない可能性を認識し、仮説や定理を受け入れつつ、常に問い直して疑い続ける姿勢を持つことが重要です。この不断の努力は非常に難しく、挑戦を伴います。 時代の変化にどう向き合う？ 法律や仕事の慣習も、ある前提条件に基づいています。しかし今日、米中摩擦やAI、地球温暖化などの影響で、その前提条件が大きく変化しています。もはやグローバル最適化は分断化の中で目指すべきものではなく、経済合理性も温暖化の課題を前に以前ほど盲目的に追求されるべきではありません。AIは、「働かざる者食うべからず」という鉄則に疑問を投げかけ始め、多くのことを考え直す時期が来ています。この先もサラリーマンとして働き続けるべきかどうか、定期的にAIと相談しながら検討していきたいと思います。 新しい生き方を探るには？ また、ChatGPTのようなDeep Researchの技術も登場しています。この技術を利用して、定期的に収入とリスクのバランスの良い生き方を探り、もしサラリーマン以外の道を選ぶとしたら、どのような方法があるのかを確認していきたいと考えています。

何が新鮮に映った？ 初めて目にする単語や概念が多く、これまで暗黙の了解だった事柄が文字として定義され、説明や活用がしやすくなる点を実感しました。特に、ある例については最初は納得していたものの、研修を通じて考慮すべき点がいくつかあると気付きました。「本質的な問題は何か？」を正しく見極め、その対応策のメリット・デメリットを洗い出して最適な戦略を構築する必要があると学び、大いに参考になりました。また、関連する理論の大部分が新鮮な内容で、今後の戦略検討にしっかり取り入れていきたいと感じています。 指摘をどう活かした？ 学習の整理に記載した「本質的な問題は何か？」という指摘を受けた直後であったため、早速その内容を活用しました。特に急激な事業拡大が求められるプロジェクトにおいては、意思決定者に対して説得力のある説明を実現できたことが大きな成果でした。現在進めている新規事業の実現に向け、多くの有用な情報を得られたため、学んだ内容をアウトプットして自分のスキルとして定着させていく所存です。 今後は何を注視？ また、動画を通じて新規事業で期待できる習熟効果を理解できたため、この点を具体的に掘り下げ、さらに検討を進める予定です。一方で、すでに成熟の兆しが見られる事業については、現状の要員や技術を継続活用すべきか、新たな事業にリソースを再配分すべきかを慎重に検討する必要があると認識しました。限られたリソースと学習コストを考慮すると、検討すべき課題は多いと実感しています。以上の観点から、早速検討を進めていきたいと考えています。