戦略思考入門

優先順位で変わる!仕事と未来の整理術

何が学べた? ■今週の学び <GAiL> 優先順位を決める際には、以下のことが重要です。まず、目指すべきゴールを明確にすることです。例えば、売上なのか利益なのかを明確にします。次に、複数の判断軸を設けます。さらに、仮定の算出を用いながら数値化を行い、同一の基準で判断することが求められます。 <動画学習> 学んだことのひとつに、「捨てることが顧客の利便性につながることもある」という点があります。また、惰性に流されない姿勢が大事であること、「餅は餅屋」という専門性の重要性、そして優先順位を決めるにはトレードオフ(資源に限りがあることや、効力が打ち消し合うこと)の考え方が必要であると理解しました。 どんな気づき? ■気づき 私は、何を考慮すべきかについてある程度見通しはついたものの、それを論理的に判断し、表現する力が不足していると感じていました。GAiLの課題においても、判断にブレが生じ、説得力に欠けていました。しかし、今回、数値化することで納得感のある解を求める方法を学べたことは良い収穫でした。現実の仕事では、必要な情報が不足していると感じることもあり、環境整備が必要であると気づきました。 学びを活かして、まずは販売に関する業務や会議体、継続維持に関する業務を整理したいと考えています。特に会議は、参加者が多いために発言しない人もおり、情報共有だけになっているケースが多いです。会議が一日中続くため、思考する時間がないことから、優先して整理を検討したいと考えました。その際、今回学んだ優先順位の決定方法を活用したいと思いました。また、業務だけでなくサービス内容を見直すことで、ユーザーの利便性向上も考えてみたいです。 業務はどう変わる? ---業務の見直し 1. 整理すべき業務の洗い出し 2. 整理の優先順位決定 - 削減した稼働の目的を明確にする(誰の稼働を削減し、何を行うか含む) - 判断基準を設ける 3. 優先順位の高いものを実行する サービス再考は? ---サービスの見直し 1. 顧客・目的の明確化 2. 機能・サービス内容の洗い出し 3. 機能・サービス維持のための稼働・費用の算出 4. 削除すべき機能・サービスの検討

データ・アナリティクス入門

細かい分析が未来を創る

原因をどう捉える? 問題の原因は、全体のプロセスを細分化して考えることで把握しやすくなります。原因を明確にするためには、各工程ごとに何が起こっているかを順を追って分析することが有効です。 解決策は何だろう? 一方、解決策を検討する際は、ひとつの案に固執せず、複数の選択肢を用意して比較することが大切です。判断基準を設定しておくことで、より説得力のある解決策にブラッシュアップすることが可能になります。また、本質的な施策を比較検討する際には、A/Bテストが有効です。比較したい要素を明確にし、他の条件をできるだけ揃えることで、テスト結果を効果的に実施策へ反映させることができます。 数値分析はどう見る? 事前の動画では、WEBマーケティングの分析においてアクセス数(ページビュー、ユニークユーザー、流入数)、サイト内行動(ページの回遊数、平均滞在時間、直帰率、再訪問率)、広告効果(クリック率、CPA)、および効果測定(コンバージョン)といった数値の重要性が紹介されました。現代のマーケティング環境では、顧客の購買体験がSNSの影響で複雑化しているため、マーケティングミックス(4P)の視点も必要不可欠です。 仮説はどう組み立てる? また、仮説の立て方については、まず知識を広げることで情報を耕し、そこからラフな仮説を作成するという大きな2ステップが重要だとされています。さらに、5Aカスタマージャーニーのフレームワークを活用することで、サービスとの出会いからファンづくりまでの流れを効果的に生み出すことが可能になります。 テストの効果は? 商品の活用状況が悪い場合や解約が増加しているときの対策としては、ポップアップでの案内や電話窓口の資料の強化といったパターンに頼りがちです。しかし、日常的にアプローチ(訴求面)のテストを実施しておくことで、急な数値低下に直面した際にも、事前のテスト結果を活かして迅速かつ効果的な対応が可能になります。現在、A/Bテストを実施している場面もありますが、担当者の発案に頼るのみで、年間で数回程度に留まっています。今後は、各施策の企画段階からテストの仕込みを意識することで、より計画的な改善が期待できるでしょう。

マーケティング入門

学びがひらく未来への扉

セグメントは何がポイント? まず、セグメンテーションの切り口として、人口動態変数、地理的変数、心理的変数、行動変数の4つがあることを学びました。購買行動に差が出る切り口を意識することが重要であり、当社の観光コンテンツ配信事業では、アニメファンという趣味嗜好や行動特性を重視すべきだと考えています。 火付け役の意義は? 次に、1stユーザー(火付け役)の選定と普及要因の重要性について学びました。サービス設計においては、比較優位、適合性、わかりやすさ、試用可能性、可視性の5つの普及要因を押さえる必要があります。特に、AIDMAの各段階に合わせ、まずは注意を引くための可視性、次に分かりやすさで興味を喚起し、比較優位で魅力を訴求、適合性により導入意欲を高め、試用可能性を低いハードルで実現することを意識した設計に取り組みたいと考えています。 評価基準はどう違う? さらに、ターゲティングの評価基準として、Realistic Scale(市場規模)、Rate of Growth(市場成長率)、Rival(競合優位性)、Rank(優先順位)、Reach(到達可能性)、Response(顧客反応)の6Rについて学びました。各セグメントについて、代表ペルソナの課題に基づく市場規模や成長率、自社アセットとの親和性、チャネルを活用した到達可能性、そして顧客反応を具体的に評価することが必要です。 事業企画の狙いは? 今回の事業企画は、既存のコミックプラットフォームを活用した観光コンテンツ配信として、アニメファンに推し旅や推し消費の提案を行うものです。現時点で顧客課題の把握、ペルソナの定義、解決方向性の設定、課題の確からしさに関するインタビューが済んでおり、今後は以下のスケジュールで具体的な検証を進めます。 検証スケジュールは? 2月下旬の週には、セグメントごとの市場規模とコストの調査を行い、3月上旬にはその結果をもとに市場規模の判定とコスト試算を実施します。続く週には、優先すべき事業アイデア3つについて、解決策の適合性をインタビューを通じて確認し、3月中旬にこれらの成果をまとめ、未達事項を整理します。そして、3月末の審査会に向けた最終調整を進める予定です。

デザイン思考入門

実践で広がる発想の世界

SCAMPER法はどう活かす? ブレストにおいて紹介された「SCAMPER法」には、今後の授業でもすぐに実践してみたいという印象を持ちました。具体的な題材として「軽い登山用カバン」など、イメージしやすい製品からアイディアを膨らませることが有効だと思います。ただ、今回のワークで「軽い素材」というテーマに対しては、自分自身ではなかなかアイディアが浮かばず、ネット検索やAIに頼る結果となりました。今後はPDCAサイクルを意識しながら、改善を重ねていきたいと考えています。 自由発想だけで十分? 最初の講義動画では、ブレストの手法の一例としてSCAMPER法が紹介され、その後ワークに取り組みました。しかし、単に自由な発想だけでは十分なアイディアが出せない可能性も感じました。そこで、まず自由なブレストでアイディアを大量に出し、その後SCAMPER法などの具体的手法を用いてさらにアイディアを深める方法が効果的ではないかと思います。グループワークを通して意見を交換しながら、試行錯誤して最適な方法を模索していければと考えています。 発想法の違いは? なお、今回の授業では、以下のようなアイディア出しや製品コンセプト策定の手法についても学びました。ブレストでは、質より量を重視し、他者の意見を否定せず自由にアイディアを出す姿勢が大切です。KJ法は、出されたアイディアをカードなどで整理し、グループ化することで見える化を図ります。シナリオ法では、ユーザーの視点から具体的なストーリーを描くことで、新たな製品・サービスの改善点を探ります。また、ペーパープロトタイピングは、アイディアを紙上で具現化するプロセスであり、要件定義からユーザー調査までの流れを意識する必要があると感じました。 価値と調査はどう判断? 製品コンセプトの策定では、競合他社や市場調査を行い、ターゲットやその課題を明確にすることが求められます。バリュープロポジションでは、企業が提供できる価値と顧客が求める価値を見極め、その交差点からコンセプトを導出するプロセスが重要です。今回の授業で得た知見をもとに、より実践的な方法を模索し、今後の学びに活かしていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

原因探索で拓く学びの未来

なぜプロセスを分解する? WEEK05「原因を探索する」では、まず一連のプロセスを分解して、各段階の転換(例:表示からクリック、クリックから体験レッスンへの導線)について整理する手法が紹介されていました。次に、問題の原因を探るために、企業戦略だけでなくそれ以外の要因も視野に入れる「対概念」の考え方が示され、幅広い視点での分析が求められていることが分かりました。 どうして要因に注目する? また、原因探索の際には、コストやスピード、意思疎通といった項目を重要度に基づいて重み付けし、最もインパクトのある要因に注力することが提案されています。さらに、少ない工数でかつリスクを抑えて改善を実施できるA/Bテストによるランダム化比較実験の実施方法も取り上げられ、実践的なアプローチとして評価されていました。加えて、ファネル分析により、ユーザーの行動プロセスを段階ごとに可視化し、どこでユーザーが離脱しているのかを実数と比率の両面から明らかにする手法も理解できました。 この事例はどう見る? 一方で、筆者自身が携わる自動車部品メーカーの事例では、採用ファネル管理表の作成が依頼されながらも、実際の元データが分散・乱雑な状態にある現状が語られていました。採用プロセスの各段階(応募者数、書類選考、面接、内定)の実数と割合を把握し、Excelやグラフ化ツールを使って直感的に状況を捉え、進捗管理やボトルネックの特定、採用プロセス全体の効率化と品質向上を目指すという目的が明確にされています。 なぜデータ整備が必要? そのため、まずは不要なデータの削除、重複データの統合、欠損データの処理、書式や値の統一など、元データの整備に着手する必要があります。加えて、着手前には「なぜ採用ファネル管理表が必要か」を改めて検討し、採用業務全体に問題がないか、他の角度から問題が発生していないかを確認する重要性が強調されていました。 分析の重要性は何? 今回の学びを通して、分析の基本プロセスである「what, where, why, how」を行き来しながら、各ステップにしっかり向き合うことの重要性を改めて認識することができました。

データ・アナリティクス入門

ロジックで広がる学びの扉

MECEの意味は? MECE(ミーシー)とは、Mutually Exclusive and Collectively Exhaustiveの頭文字をとった言葉で、情報を漏れなく、ダブりなく整理する考え方です。この考え方は、多角的な問題分析や意思決定の際に、体系的に物事を捉えるための基盤となります。 ロジックの本質は? ロジックツリーは、複雑な問題や課題を階層ごとに分解し、問題の本質を明確にするためのフレームワークです。原因分析や解決策の立案、さらには意思決定プロセスにおいて、整理された視点を提供し、効率的なアプローチをサポートしてくれます。また、英語では「A Logic Tree」と表現され、複雑な事象を小さく分解することで全体像を把握しやすくしてくれる役割を果たしています。 SNS目的は何? 具体的にSNSプロモーションの計画においてこの手法がどのように活用されるかというと、まず中心となる目的、例えばエンゲージメントの向上やサイトへの誘導、フォロワーの増加などを明確に設定します。次に、その目的を達成するための主要戦略を大きく整理します。ここでは、コンテンツの質と種類、ターゲットとなるユーザー層、投稿のタイミングや方法などの要素が検討されます。 戦略の具体策は? さらに、各戦略を具体的なアクションプランに落とし込みます。たとえば、コンテンツ戦略では掲載する投稿の形式(画像、動画、テキスト)やテーマ、投稿頻度などが挙げられ、ターゲット戦略では、狙う世代やコミュニティとの交流方法を明確にします。そして、配信戦略についても、投稿の最適な時間帯や利用するプラットフォーム、必要に応じた広告の活用法などを細分化して整理します。 効果はどう評価? 最終的に、実行に移した各施策の成果を週ごとや月ごとに評価し、反応の良いコンテンツを強化しながら戦略の見直しやアップデートを行うことで、効果的なプロモーション計画が完成します。こうしたプロセスを通じて、ロジックツリーはSNSプロモーションの行動計画をより具体的かつ体系的に策定するための強力なツールとなります。

データ・アナリティクス入門

未来をひらく振り返りの一歩

なぜ複数仮説を作る? まず、目的を常に意識し、その目的に合わせた仮説を複数持つことが基本です。データは膨大な量があり、目的に沿った仮説がなければ、どのデータを選ぶべきかで躓く可能性があります。また、ひとつの事象にとらわれやすい傾向がある中で、複数の視点を持つことが他の可能性を閉ざさないためにも大切です。一つに決めつける心理を俯瞰して見直す努力が求められます。 どう仮説を具体化する? 次に、仮説の立て方は目的に応じたアプローチを取ることが必要です。時間軸、内容、結果からの推論を重視する場合もあれば、問題点の洗い出しから解決策を探る場合もあるでしょう。ビジネスの現場では、結論から入ってしまうと失敗や時間のロスにつながることが多いため、常に仮説思考を持ち、問題意識を大切にしてスピード感を保つことが重要です。 なぜ原因を掘り下げる? 過去の原因を十分に掘り下げ、問題解決につなげることで自社の行動を改善していくとともに、得意先と相互に利益が得られる関係、いわゆるWin-Win体制を作ることが肝要です。これらはすべて、ビジネスにおける成功へとつながる重要な視点です。 スペック提案の落とし穴は? 特に、自社製品・サービスの販売においては、製品のスペック提案に陥りがちです。スペックはあくまで製品の中身に関する情報であり、それが直接ユーザーのベネフィットに結びついているとは限りません。どのような利点があるのか、どんな状態で使用されるのか、また利用する相手はどのような人物なのかを常に予測し、仮説を立てながら動くことが大きな変化を生むと実感しています。 顧客視点でどう判断? まずは顧客起点で、自社製品がなぜ選ばれるのか、または選ばれないのか、その傾向を把握することから始めます。どこで、どのような時に製品が購入されるのかを理解した上で、より良い状況にするための複数の仮説を立てます。そして、その仮説に基づいて調査、分析、データ収集を行い、複数のプランを立案することで、会社としてどの方向に進むべきかの選択肢を明確にし、成功確率を高めることができると考えています。

戦略思考入門

経営戦略を実践する私の新たな視点

経営視点はどう考える? 経営者や株主の視点で、自社や他社を観察することの重要性を感じました。最近の例では、あるコンビニの親会社が事業を整理し、コンビニ事業に専念する動きが見られます。また、売上高30兆円を目指し、コストリーダーシップを取ることも必要だと考えました。 値下げ戦略は何故成功? 牛丼チェーン店が値下げキャンペーンを実施できるのは、業界内でリーダーシップを保ち、必要な市場シェアを持っているからだと思います。さらに、ある大手スーパーの自社ブランドが値下げを行い、物価高に敏感なユーザーに同品質の他社ブランドに負けない価格を提示しています。このような集中戦略で、他社ブランドのシェアを削り、自社ブランドのシェアを拡大していると考えました。 現場意識はどう変わる? 私自身が製造業に従事していることを踏まえると、経営層はこのような戦略を実行しているものの、非経営層の私たちにはその意識が薄いのではないかと感じました。そこで、今回学んだ内容を基に、リーダーシップを発揮している他社と自社の戦略を比較し、自社の強みを意識することが重要だと考えました。 委託先選定はどう見る? さらに、自社の物品購入先や生産設備の外部委託先がどのようなVRIO分析や差別化戦略を行っているかを調査し、それを活用することで、委託先の選定に役立てたいと思いました。 投資戦略をどう判断? また、新たにNISA枠を活用する投資の際には、投資先のリーダーシップや差別化戦略を総合的に評価し、判断することが重要だと考えます。加えて、iDeCoやふるさと納税に加え、エンジェル税制の優遇措置を活用することで、起業から10年未満のスタートアップが既存企業のシェアを奪う可能性を評価するための基準として、VRIO分析や差別化戦略を使うことが有効だと感じました。 工場の位置はどこ? そして、自社の委託先の工場がこれらのフレームワークのどこに位置するのかを見極め、将来の委託先選びにおいても役立てられると考えています。

デザイン思考入門

共感と実践で描く学びの軌跡

共感アプローチはどう? 高専教員として「山と道」の共感型アプローチを試みるなら、以下の点に注力できると感じました。まず、学生と同じ環境で課題に取り組み、実際にどの部分でつまずくのか体感することです。数学の実習において、自ら問題を解くことで理解しづらい概念や使いにくいツールを発見できます。また、企業との連携を通じ、実際の現場で求められるスキルを観察し、カリキュラムに反映することも有意義だと考えます。 学習旅路をどう観察? さらに、入学から卒業までの学生の学習旅路を詳細に観察し、挫折しやすいポイントや学習意欲が高まる瞬間を記録することで、教育改善に役立てることができるでしょう。そして、教えた知識が実際の課題解決に使えるかを検証するため、実践問題を通して理解を深めることや、授業後のフィードバックをすぐに反映する仕組みを取り入れることも大切だと思います。 初見で問題はどう解く? また、本校の数学授業に取り入れている習熟度別の授業を通し、学生目線で問題に初見で取り組む経験はとても効果的でした。自分自身が問題に取り組み、どの部分で混乱するかを記録することで、異なる解法の試行やつまずきやすいステップを明確にできました。さらに、各レベルの学生グループに実際に関わることで、基礎では計算ミスや概念理解の困難さ、応用では発想の転換が難しい点など、学生の理解度や阻害要因を具体的に把握できたと実感しています。 デザイン思考の本質は? これまでの学びを整理すると、まず「山と道」の事例からは、デザイン思考の本質として以下の点が浮き彫りになりました。ユーザー体験の重要性、見た目だけでなく実用性を重視する機能美の追求、そして製作者自身が使用者となり体験を重ねる共感的アプローチです。これらの考え方は、高専教育、特に数学教育においても非常に参考になると感じました。教員が学生の視点で学習過程を体験し、各レベルに合わせた指導方法を模索することで、より効果的な教育が実現できると確信しました。

データ・アナリティクス入門

視点を超えて拡がるデータの世界

要素の重要性は何? 分析に必要な要素としては、プロセス、視点、アプローチの3つがあると学びました。前回はプロセスについて掘り下げた講義でしたが、今回は視点とアプローチに重点を置いて進められ、その重要性を実感しました。 視点の捉え方はどう? 講義では、まず視点としてデータを俯瞰的に捉えることの大切さが強調されました。一つのデータ情報に固執すると、全体のインパクトを見逃し、局部的な視点ではトレンドやパターンを捉え損ねる可能性があると感じました。そのため、まず広い視野で全体を把握し、どこを掘り下げるかを判断しながらスコープを徐々に絞っていくことが、目的達成のためには必須であると言えます。 視点の基本はどこ? 視点に関して、講義では以下の観点が挙げられました:  ・インパクト  ・ギャップ  ・トレンド  ・ばらつき  ・パターン 数値と図で説得できる? また、アプローチについてはグラフ、数字、数式を用いる方法が効果的であり、具体的な数値や図を使った分析が理解を深めるポイントとして紹介されました。 インパクトをどう捉える? 顧客のサービス利用データを検証する際には、どのセグメントが最も大きなインパクトを持っているか、また長期的な視点での変化を確認することが重要だと再認識しました。こうした視点から、インパクトの大きいセグメントに対して営業リソースを集中させたり、コンテンツマーケティングを推進する戦略も考えられます。 セグメント分析は十分? さらに、顧客セグメントの検証をより深堀りする必要性も感じました。導入ユーザーのセグメント検証においては、単に導入社数が多いセグメントだけでなく、導入社数は少ないもののインパクトが大きいセグメントが存在しないかを検討することが求められます。また、単なる属性データの比較に留まらず、実際の顧客行動をイメージしながらデータと照らし合わせて検証を進めることで、より実践的な洞察が得られると感じました。

データ・アナリティクス入門

ファネル分析で未病市場に挑む理由

数値分析の極意は? 数値分析では、プロセスごとに「率」にして検討することが有効です。A/Bテストは、同期間にランダムにユーザーを振り分け、その結果を比較する方法で、比較ポイントを絞ることが大切です。AIDAやAMTUL、AISASなど、プロセス設定に利用できるフレームワークは多様に存在します。また、ダブルファネルという概念もあります。これは、購買までのファネルと、購買後に他社に影響を与えるファネルが存在し、1人の顧客がその後の影響力で10にも100にもなる現代的な考え方です。 広告制約の壁は何? 私の業界では広告制約があり、顧客の声が届きにくいという問題があります。そのため、詳細な購買プロセスが追いにくく、単純なファネル分析は難しそうですが、未病分野の自費購入をターゲットとした市場には活用できる可能性があると考えています。営業部のプロセスにファネル分析を使用すれば、製品を少しでもよいと思ってもらえた後、どこがボトルネックになって採用決定に至らないのかを見極めることが可能です。AMTULが購買意思決定までのプロセスに最も近いと感じ、これを用いて考えています。採用までに多くのステークホルダーが関与し時間がかかるため、AIDAのような単純な興味や欲求だけでは購買に結びつかず、AMTULのように試用のプロセスが必須となるからです。 効果数値はどう変わる? プロセスとウォーターフォールチャートを掛け合わせた活用も試みています。プロセス段階に分けてグラフ化するのは初めてですが、採用後にカテゴリ別の売上内訳を見る際に使用します。ただし、プロセスが独自になりがちなため、段階設定には注意が必要です。さらに、ダブルファネルの考え方を応用し、購入施設からのエリア波及効果を数値で測る挑戦をしています。具体的には、1施設で売上が上がると、同医療圏内の売上や件数がどの程度上がるか、大施設の採用が小施設へどれほど影響を与えたかの数値化に取り組んでいます。

データ・アナリティクス入門

検証の軌跡が未来を変える

原因って何が影響する? 問題の原因を追究するためには、対象となる現象が起こるまでのプロセスを細かく分解し、各段階の要素を把握する手法が有効であることを学びました。また、複数の可能性を網羅的に洗い出し、根拠に基づいて最適な解決策を絞り込む方法も身に付けることができました。 検証はどのように進む? 仮説検証の手法としてのA/Bテストにおいては、検証対象の効果を正確に判断するために、できる限り条件を揃えた同一環境下で比較することの重要性を再認識しました。これにより、得られる結果がより信頼性のあるものになると実感しました。 なぜ離脱が発生する? さらに、ユーザーの利用過程をプロセスに分解し、どの段階で離脱が発生しているのかを探るファネル分析についても、具体的な事例を通じて理解を深めることができました。一方で、実際にA/Bテストの結果をもとに今後の方針を決定する際、テスト実施自体に対する関係者からの合意や納得を得る難しさを改めて感じる機会もありました。 分析のポイントは? そこで、What、Where、Why、Howの各ステップに沿って分析を進める重要性を認識しました。特に、WhyとHowの部分にスムーズに入れるよう、まずはWhatとWhereについて関係者全員で共通認識を持つことが不可欠です。また、総合演習では「満足度が下がっている」という結果だけに飛びつかず、どこに問題があり、なぜそのような状況に至ったのかを分解し、分析・判断することの大切さを学びました。 具体策はどうすべき? 具体的には、以下の点が重要です。まず、What、Where、Why、Howの各段階に沿って、問題を丁寧に分解すること。次に、不正解の仮説は存在しないという前提に立ち、考えられる仮説を2~3案以上、網羅的に検討する癖をつけること。そして、A/Bテストやファネル分析を通じて仮説の正否を検証し、施策の精度向上につなげることが大切だと感じました。

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