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改善

に関する学び

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分析ってどう理解？ 分析とは、ものごとを分け、比べることだと改めて理解しました。具体的かつ明確に整理することで、より良い意思決定に役立てる手法であるという基本的な定義を再確認できたと感じています。分析を進める上では、目的設定と仮説設定がいかに重要かという点が特に印象に残りました。 目的設定は何が必要？ まずは、分析の目的を明確にして、どの意思決定に結びつけたいのかを整理することが大切だと考えています。その上で、目的に合わせた仮説を立て、膨大なデータの中から役立つ情報を見極める方法を実践していきたいと思います。 振り返りの進め方は？ また、自身の業務を振り返り、データを活用して改善したい点を整理し、どのようなデータを収集しているのかを把握することから取り組みたいと考えています。一つのテーマに絞り、目的設定、仮説設定、そして分析の順で自分なりに実践を進めることで、より良い結果を得たいと思います。

視点のバランスは合ってる？ 「３つの視」を意識することで、これまで自分の視点、役職に基づく視座、そして所属部署の視野にとらわれていたことに気付きました。このままでは、問題の範囲や解決すべき課題の本質にたどり着けないと感じています。 利益率差の原因は？ 現在の直面する課題は増収減益です。その一因として、売価設定や発注フローが個人に依存しており、同じ商品でも担当者によって利益率に差が生じる状況があります。各立場からこの問題の本質を捉え、改善へと結びつける取り組みが求められています。 ボトルネックはどこ？ まず、会社全体のフローチャートを作成し、ボトルネックとなっている箇所を明らかにします。次に、各部署ごとにフローチャートを作成し、部署単位の課題を洗い出すことが重要です。さらに、「なぜ？」という問いを繰り返し、深く掘り下げることで、組織全体にまたがる問題の本質に迫ることができると確信しています。

ファネルをどう理解する？ マーケティングのプロセスにおいて、いくつかのフレームワークを学ぶことができました。特にファネル分析は、従来は漠然としたイメージを持っていただけでしたが、具体的な用途や目的を明確に理解することができ、今後の活動に大いに活用していきたいと感じました。 顧客アプローチはどう？ 例えば、営業対象の顧客に対してどのようなアプローチで認知から提案に至るまでの流れを作り出しているのか、また各段階でどの程度の確率で次のステップへ進めているのかを分析することで、自身の営業プロセスを改善できると考えました。 データ記録は有効？ さらに、SalesForceなどを活用して自分の営業プロセスを各ステップごとに記録し、進捗率や最終的な受注率をデータとして明確に把握することが重要だと認識しました。このデータを基に、積極的に営業すべき顧客を見極め、効率的な営業活動につなげていきたいと思います。

改善余地はどこ？ モチベーションを向上させるには、動機づけだけではなく、不満を解消したり、承認や自己成長を促すといった衛生要因も大切です。どこに改善の余地があるのかを把握するために、相手ができるだけ多く話せるよう共感を示し、話しやすい雰囲気を作る技術が必要です。 なぜこの手法は効果的？ このアプローチは、成長途上の若手社員からアルバイトまで幅広い層に役立ちます。現在、私が担当している新入社員研修でも、各々に仕事を分解して与え、補助しながら完了報告を受ける手法を取り入れています。 伝える工夫は何？ また、受講生から感じたことや、改善できる点、困りごとを丁寧に聞き出し、その都度対策をフィードバックするプロセスを繰り返しています。自らが実際に直面した問題とその解決方法を整理してストックし、新入社員にも伝えることで、育成にかかる時間を見越し、余裕をもって接しながら対話を重ねるよう心がけています。

顧客視点で改善は？ 自社サービスを顧客目線で改善するため、まずグループメンバーと顧客の体験を一緒に追体験しました。その中で、どのような改善が実現できるかをブレーンストーミングし、全員が活発にアイディアを出せるよう工夫しました。最終的にはKJ法を用いて、具体的なアイディアと検証ステップへと落とし込みました。 発想法はどう広がる？ 一方で、発想法を一人で試みるのはなかなか難しいと感じました。だからこそ、同僚や家族など身近な人と対話することで、視野が広がることを実感しました。また、スキャンパー法やオズボーンのチェックリストなど、複数の観点から考える手法を取り入れると、発想の幅が広がり、さまざまなアイディアが生まれることが分かりました。発想は制約を設けすぎず、多様な観点や対話を通じて数を出すことが大切です。特に、既存の技術や考えを組み合わせることで、新たな解決策へとつながる可能性があると感じました。

仮説の捉え方はどう？ 仮説を立てる際、時間軸と結論の視点で捉えるのか、あるいは問題解決のための手段として捉えるのか、細かく分解できることに気づきました。漠然としていた仮説も、目的と必要な手段を明確にすることで、より効果的かつ実践的なものに仕上げることができると学びました。 本当に必要な策は？ 売上向上を目指す中で、「何が必要か？」という曖昧な問いだけでは、的確な戦略が立てられないという経験があります。そのため、問いを細分化し、一つ一つの要素に対して仮説を立て検証することが重要だと実感しています。 現状分析の手法は？ 具体的には、まず自部署の業務範囲における現状の顧客アプローチ方法を洗い出し、効果があるものとそうでないものをデータに基づいて検証します。その上で、検証結果を踏まえて問題解決のための仮説を構築し、ボトルネックとなっている部分の改善策を検討していく手法を実践しています。

A/Bテストの魅力は？ A/Bテストが注目される理由は、そのシンプルさにあります。限られた要素を2つ以上のパターンで比較することで、運用や判断がしやすくなります。また、テスト用の画像やテキストを用意するだけで低コスト、少ない工数で実施できるため、実験のハードルが低いのも魅力です。さらに、いきなり新しい案を採用する場合と異なり、段階的な改善によりリスクを最小限に抑えながら効果を測定できる点も大きなメリットです。 業務問題の解決策は？ 日々の業務において発生する問題に対しては、「What」（問題の明確化）、「Where」（問題箇所の特定）、「Why」（原因の分析）、「How」（解決策の検討）というステップを意識し、効率的に対処しています。特に、問題の本質を捉えるために業務プロセスを細かく分解するアプローチを採用しており、複数の解決策を洗い出し、その根拠を基に最適な方法を選択するよう努めています。

プロセス整理の効果は？ これまでの学びを活かして課題に取り組む過程で、プロセスごとに整理して考えることで、闇雲に取り組むよりも効率的に時間を短縮できることを実感しました。今後は、What→Where→Why→Howの視点を意識しながら課題解決に臨んでいきたいと考えています。実務ではまだ訓練が必要だと感じるため、講義で学んだ自分の身近で取り組みやすい内容から実践していこうと思います。 データ活用の成果は？ ２ヶ月前に新たな環境やシステムが導入されたため、その効果を検証する目的でデータを活用してみたいと思います。もし改善が見られない場合には、改めてWhat→Where→Why→Howのアプローチを試してみるつもりです。 新手法の可能性は？ また、A/B分析の活用場面は現状の職場では明確な適用例は思い浮かびませんが、新たに検査項目を導入する際には有効な手法となる可能性があると考えています。

MECE活用の秘訣は？ 問題解決を行う際は、もれなくダブりなく切り分けた状態でMECEを意識し、ロジックツリーを活用してアイデアを出すことが大切です。分解方法としては、層別分解と変数分解があり、様々な切り口で意味ある分類を行うことが求められます。最終的に一つの案に絞る際は、ロジックツリーで複数の案を出した後、評価基準に基づいて選定する手法が有効だと感じました。今回、これまで慣れていた層別分解に加え、初めて変数分解での案出しを実践してみることにしました。 品質改善はどう考える？ 製造業での品質不良分析や、売上向上を目的とした修理データの分析にも、MECEやロジックツリーを用いた要因分析が役立ちます。たとえば、層別分解では製品別や地域別で分類し、変数分解では客単価×客数や数量×単価といった切り口を採用できます。これにより、不良の原因を網羅的に洗い出し、的確な対策を立案することが可能となります。

文構造はどう伝える？ 相手に伝わる文章を作成する際には、共通認識で正しい文構造を使用することが重要であると改めて理解しました。伝えたいことや目的、理由、根拠などをどのように要素分けするかは難しいと感じます。そのため、必要な要素を盛り込みつつ、粒度のばらつきをなくすために日々訓練を続けたいと考えています。 メールの使い方はどう？ 日常の業務では、メールの使用が多く、チーム内だけでなく、支社や他チームへの報告や依頼も行っています。また、業務改善の企画や複数のメンバーとともに行うタスクもあり、コミュニケーションを通じて情報を正確に伝えることが求められます。 伝達方法はどう確認する？ そのため、メールでは文構造や伝える内容をピラミッドストラクチャーで抽象化する練習を続けます。また、一人で完結させず、必要に応じて相手と会話をし、伝えたいこととの乖離がないか確認することも心掛けたいと思います。

フレームワークは何？ 3C、SWOT、バリューチェーンなどのフレームワークを学ぶ中で、外部・内部分析の基礎を理解することができました。具体例も交えられており、とても分かりやすかったです。今後は、さらに多くのフレームワークの知識も広げていきたいと考えています。 業務改善のヒントは？ 一方、学んだフレームワークをすぐに自分の業務に適用してみたものの、分析の粒度が粗く、経営の成功に直結する具体的な施策を打ち出すのは難しいと感じました。専門家同士が集まり、内部・外部の分析を行うことで、より高度な施策の立案が可能になるのではないかと思います。 戦略再考はどう？ 今後は、フレームワークの基礎を踏まえた上で、自社の経営戦略の資料を再度確認し、戦略検討のプロセスや考え方を自分なりに学び直していきたいと考えています。まとまった時間が確保できる長期休暇などを活用し、じっくりと身に付けていくつもりです。

MECEで何を学ぶ？ MECEという言葉を知り、分析の際にデータを漏れなくダブりなく分類することがいかに大切かを学びました。これにより、見落としがちなチャンスをしっかりと捉える意識が芽生えました。また、問題や原因など、いくつかの段階に分けてロジックツリーを作成する手法にも注目しています。 ロジックツリーの力は？ ロジックツリーは、売り上げの低下や利益の変動を分析する際に非常に有効だと感じています。現在の目標未達だけでなく、未来の理想像についてもツリー構造を用いて検討することで、より具体的な改善策を見つけられると考えています。 未来実現への道は？ これからは、経理の視点から自分なりに詳細な分析を行い、ロジックツリーを作成する予定です。その成果を関係者と共有し、ブレーンストーミングを実施することで、望む未来を実現するための具体的な方法を模索し、周囲を巻き込んで進めていきたいと思います。