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課題 ✕ 改善

に関する学び

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グラフを活用したデータ分析の重要性 分析においては、数字だけを見ずにグラフにするなど、視点を変えることが重要です。絶対値だけでなく比率などの相対値も分析し、複数の区切り方や切り口でデータを分解したうえで、それらを複合させて検討する必要があります。これらを怠ると、正しい課題や仮説にたどり着かない可能性が高くなります。 新たな視点の必要性とは？ 私は、自身の業務において組織や顧客のデータから傾向や課題を分析する際に、複数の区切り方や切り口を見直していないことがあると感じています。そのため、これまでの区切り方や切り口以外に、何か新しい視点がないかを改めて考えてみたいと思います。 定例会議での効果的な課題分析法 現在、月に一度の定例会議で自社と取引先企業との間で課題の分析と対応策を議論しています。分析は自社で行うため、データの区切り方や切り口、グラフの見せ方を再検討し、仮説を誤らないように資料全体を見直すことが必要です。

イシューを具体化するには？ イシューの設定が課題解決において重要であることが身をもって実感しました。特に、問いを明確かつ具体的に設定し、全体の前提や認識をそろえることが不可欠です。また、イシューを設定した後も、常にその意識を持ち続けることが大切です。議論や思考が途中でそれないようにするためです。 営業マネジメントにおける効果的なサイクル 営業マネジメントにおいては、数値達成や業績向上のために、適切なイシュー設定と、その解決策を検討・実施するサイクルが求められます。今回学んだ内容は、自チームのイシュー設定から数値改善まで、実践で試してみる価値があると感じました。 データ活用の力をどう身につけるか？ 課題解決に際して何をイシューとするのか、これまでの数値データを活用して見極める力を習得したいと考えています。そのため、改めてデータを整理し、ピラミッド・ストラクチャーを使って、イシューの書き出しと整理を進めていきます。

仮説思考は何が変わる？ 仮説思考を学ぶことで、業務に対する課題意識がより明確になったと感じました。単に仕事をこなすのではなく、仮説をもとにトライアンドエラーを重ねることで、目的に一歩ずつ近づけるという実感が得られました。 サポート満足の理由は？ 現在の課題として、クライアントのサポートに対する満足度が低い原因は、製品の不具合ではなく、返信までに要するリアクション時間やサポートサイトの分かりにくさにあるとの仮説を立てました。この課題に対して、改善策を検討し実施していく決意です。 フィードバック改善案は？ また、クライアントからのサポートフィードバックを年に一度にとどめず、より頻繁に意見をいただけるようにすることで、現状の把握と対応の質を向上させたいと考えています。問い合わせが多い項目については、サポートサイトを見直しアップデートするほか、検索しやすいキーワードの設定も改め、利用しやすい環境の整備を目指します。

適切な思考法を身につけるには？ 何かを考える際には必ずバイアスがかかります。これを避けるために、適切な思考法を身につける必要があると実感しました。仕事の場面でも、自分の考えやその内容が網羅的で適切なのか、常に確認する必要があると感じています。クリティカルシンキングを学ぶことで、各タスクにおける抜け漏れを防ぎ、本質的な課題や論点について深く考えられるようになりたいです。 クライアント課題の本質に迫るには？ 特にクライアントの課題を解決する際には、表面的な問題だけでなく、本質的な課題は何かという問いを常に考え、それを行動に移せるようになりたいと考えています。また、思考の偏りを避けるために、適切なロジカルシンキングの方法を身につけたいです。 仮説を改善し続けるために さらに、常に自身の仮説を改善するポイントがないかも考え続け、短絡的な思考に陥らず、網羅的にかつ本質的な問いを常に考えられるようにしたいと思います。

数値分解はどうする？ ITの現場では原因分析のシーンが何度もあり、今回の学習は具体的な分析手法を再確認する良い機会となりました。特に、数値をどの要素で分解するかが重要で、正確に分けないと誤解を招く恐れがあるという点は、日常的に直面している課題でした。そのため、今後は多角的な視点で分解することを意識したいと考えています。 印象改善はどう実現？ また、プレゼンテーションなど、相手に良い印象を与えたいシーンにおいても、事実と異ならない範囲で資料を工夫する手法として、この学びを活用できると感じました。 不具合原因の見直しは？ システム構築における不具合の数や原因分析の場面でも有用であるため、既存の分析フォーマットの中から今回の学びで得た要素を見直すことにします。さらに、部下と行う1on1でのヒアリングシーンにおいて、メンバーが抱える不安や不満などのメンタル的な問題に対しても、役立てられないか検討したいと思います。

どこに課題が潜む？ 今回の講義を通して、課題の把握と改善のプロセスを具体的に理解することができました。どの段階に課題が潜んでいるのかを明確にし、改善策を講じる際には、単に取り組むのではなく、状況を比較しながら検証することが重要だと実感しました。 どのプロセスが効果的？ また、最終ゴールに向かう各プロセスを数値や成果で把握し、どこに最も効果が得られるのかを検討する必要があると感じました。A/Bテストのような手法を用いて、具体的な改善状況をモニタリングしながら継続的な改善を進める体制の構築が求められると捉えています。 どうチームで共有？ まずは、自身の業務における最終ゴールに向け、対象者のプロセスを整理して見える化し、改善すべきポイントを洗い出すことが大切です。その上で、実施可能な箇所でテストを行い、プロセス全体と改善の手法についてチーム全体で共有し、全員が理解できるようにすることが必要だと考えています。

仮説の分類とは何か？ 仮説の分類という概念を知らなかったため、この考え方は非常に参考になりました。ビジネスにおいて重要な課題であるコミュニケーションと問題解決を、時間軸を用いて分類し、仮説を立てる思考法は大変勉強になりました。 仮説思考を活動方針にどう活かす？ 現在、来期の活動方針を策定しており、今回学んだ仮説思考を活用したいと考えています。前々期、前期、今期のデータを比較することで、売上に課題がある製品とその属性（新製品か定番品か、製造コストなど）を基に、改善計画を提案できるのではないかと考えています。 売上課題の仮説をどう立てる？ 具体的には、売上における課題についていくつかの仮説を立ててデータを比較してみる予定です。例えば、①売上金額が減っているのか、②粗利率が下がっているのか、といった課題の内容を明らかにし、更にその課題が発生している要因について仮説を立てて掘り下げていく作業を行う予定です。

イシューの定義は何？ イシューとは、今考えるべきことは何かを問いとして捉えることです。課題解決に向け、まずイシューを具体的に設定し、疑問形にすることでより明確になります。例えば、「来年度の採用」ではなく、「来年度の採用改善のためにどんなアイデアがあるか？」と問い直すことで、議論の焦点が明確になります。 共有のポイントはどう？ また、イシューは書き記すなどして明確に共有しておくことが重要です。議論の途中で話が脱線しないよう、また脱線した場合でも元の議題に戻るための基準として利用できます。 会議のずれは防げる？ 特にグループの定期ミーティングでは、話題と異なる内容に飛躍してしまい、会議が長引いたり結論が不明瞭になるケースが散見されます。そこで、議論を始める前にイシューをはっきりと設定し、スライドなどの見える形で示すことで、話のずれを防ぎ、必要なときには議論を元に戻せる環境作りが求められます。

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。

ABテストの意義は？ ABテストを通じて、単にAかBを選ぶのではなく、前提条件を統一した上で比較・検証することが次の施策につながると感じました。問題のある箇所については、プロセスごとに分解し整理することが大切だと改めて認識しました。 数字で何が分かる？ また、具体的な数字を取得することで、試行した打ち手がどのような効果をもたらすかを明確にしたいと思います。サイトに限らず、アンケートなどを活用して課題を抽出し、想定される項目のほかに自由記述も設けることで、定量データとして予想外の回答が得られるかどうかを確認できる工夫が必要です。 FAQ改善の狙いは？ 業務面では、FAQサイトの問題箇所を特定し、改善案に基づいた比較テストを実施することが重要です。過去のPV数などのデータを把握し、変更後の数値の変化を確認することで、PDCAサイクルを効果的に回していきたいと考えています。

基本理解の鍵は？ MECEの基本的な考え方を理解できたことが良かったです。特に、基本となる3つの分け方についても学び、多くの知見を得ることができました。 増収減益の原因は？ 現状の課題は増収減益です。原価上昇に対して売価設定が追いついていないのか、リカバリーにかかる費用が過剰なのか、またはお客様の要望が厳しく対応が後手に回っているのかなど、各フェーズで様々な視点から原因を探っていきたいと考えています。 数字分解の要点は？ 今ある数字を分解するときは、MECEを意識することが重要だと感じました。このロジックを繰り返し行い、確実に身に着けるためには反復が必要です。 改善策の展望は？ 来週の営業会議では、増収減益の原因を分析し、改善策を提示する予定です。そのため、今週中に必要なデータを整え、土日に詳細な分析を行い、週の前半には問題の特定と改善策の検討を済ませたいと思います。

A/Bテストの条件は？ A/Bテストを行う際には、条件を揃えることや分析対象を明確にすること、そして仮説に基づいた比較検証のポイントを絞ることの重要性を確認できました。また、課題解決に向けた顧客心理に着目したテキストや、ユーザーが行動しやすい要素が重要であると実感しました。 ファネル分析の重要性は？ 日々のウェブマーケティング業務において、今回の課題事例から多方面で役立つ考え方を学ぶことができました。特にファネル分析は不可欠であり、全体のマーケティング戦略を踏まえた上で確実に設定し、日々の分析に活用していきたいと感じています。 新たな仮説はどう導く？ 今後は、売り上げ向上を目指すサイト改善や広告のA/Bテストにこれらの知見を活かしていくとともに、単一のデータに頼るのではなく、関連する複数のデータを俯瞰的に捉え、そこから新たな仮説を導き出す取り組みを深めていきたいと思います。