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検証

に関する学び

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どう初動で共感？ 提案前のニーズヒアリングでお客様のお困りごとを引き出す機会があり、初動の段階での共感が重要であると学びました。購入後のアンケートやインタビューの機会が限られる中、まずはお客様のニーズを理解することがカギであると感じています。 どう言語化が効く？ 共感のプロセスを言語化したことで、これまで漠然と行っていた取り組みが明確になり、自身の理解が深まりました。その結果、第三者に自信を持って伝えられるレベルに昇華できたと思います。 現場で意見は聞かれる？ また、従来は商品の検証や共感のステップが、現場で実際にお客様の声を反映する機会を欠いたまま、指示に従って進められていました。これにより、現場からの意見が上がりにくくなり、結果として現場力の低下を招いていると考えています。 どう課題を克服する？ この課題を解消するため、今後は共感のプロセスに基づくアプローチを一層深化させ、実践的な学びを活かしていきたいと思います。

キャンペーン効果をどう活かす？ キャンペーンの効果検証に生かすことができると思います。これまで効果検証を次の施策や会社の計画に反映できていないことが課題でしたが、キャンペーンの結果を本講座の分析法で分析し、そこから見えてくる考察を基に新しい取り組みを提示したいと思います。 商品性の比較はなぜ必要？ また、現在部署で新規事業の検討を行っております。その商品性の検討に際して、他社商品を比較することが必要です。分析を行うことで、商品性に取り込みたい要素や難しい要素を明らかにすることができると思います。 課題解決に向けた具体策は？ これらの課題に対し、次のことを行っていきたいです。 - WEEK1で学んだ内容の共有 - 分析対象となるものの選定 - 比較対象のピックアップ WEEK1で学んだことは既にチームメンバーに共有しており、メンバー全員が納得した内容でしたので、今後も新たな気づきを共有し、実践の場で活用していきたいと思います。

各要素はどう繋がる？ 今週は、分析にはストーリーがあるという重要な視点を学びました。What、Where、Why、Howという各要素を明確に把握し、各段階のアクションが前の段階とどのようにつながっているかを振り返ることで、無駄のない論理的なアプローチが可能になることを実感しました。 数字の意味はどうなる？ また、分析の前提として数字と率の両面から取り組むことの大切さを認識しました。これにより、現時点で顕在化している問題が自部門にとって大きな課題なのか、あるいは今回は重要な対策の対象ではないのかを判断できるため、効果的な意思決定の材料となります。 自分の考えは正しい？ 今後は、自分でテーマを設定し、日々の業務データに基づいた分析や検証を積み重ねていきたいと思います。報告資料には自分の考えや仮説を取り入れ、チーム内で説得力のある説明を行うことで、今後の活動に役立つ具体的な提案を実施し、都度見直しながら継続的な改善を図っていきます。

経営戦略で何が変わったのか？ 現在の会社では、経営戦略の活用により無駄な作業が著しく減ったと感じます。以前は同じ内容を複数の書類に記載するなどの二度手間が多かったですが、今は減らせる作業をどんどん減らしていっています。それにより、顧客への準備時間が確保でき、売上にもつながっています。 仕組み化のメリットとは？ 仕組化することも有効だと考えます。例えば、講演会の開催においては、個人によって準備や開催の方法、フォローの取組が様々ですが、最も効率的な方法をチームで検討して仕組化することで、抜け漏れの確認が容易になります。そして、全員が最も効率的な方法を実行できるようになるメリットがあります。 どう仕組み化を進める？ この仕組み化を実際に試してみようと思います。まずは、チームの個々の講演会のやり方を聴取し、最短で効果的な方法を抽出します。その後、数人で実施し、検証しながらブラッシュアップしていくことで、最終的に仕組化したいと考えています。

なぜ原因を分解した？ 総合的演習では、原因を一つひとつ分解し、必要な要素を紐解いていくプロセスを体験しました。分析作業では、何を比較するのか、またその比較からどのような意味合いや関係性が浮かび上がるのかを考察しながら、目的を明確にし仮説を立て、データによる検証のループを実感しました。 どのステップが有効？ また、演習では課題解決のためのステップについて認識を深めることができました。具体的な状況を想定して仮説を設定し、分析内容をストーリーのように組み立てる過程は、プロセス全体を含めた納得感のある解決策となると感じました。こうした流れであれば、職場で共有しても十分に理解を得られると思います。 データで何が分かる？ 現状分析においては、データの変化や数値の比較からどのような意味合いが導かれるのかを整理することが大切です。また、問題の原因や理由については、経験や感覚に頼るのではなく、データというエビデンスをもって示すことが求められます。

仮説はどう活かす？ 今回の学びで、仮説は結論を導くだけでなく、問題解決に役立つ視点としての「問題解決の仮説」が存在することに気づきました。また、仮説には時間軸があることや、複数の仮説を立て網羅性をチェックすることで、偏りのない視点を保つことが大切だと理解できました。 データはどう扱う？ また、データ収集においては、新たなデータを集めることに注目する一方で、手元にある既存のデータや一般に公表されている情報を活用する分析が軽視されがちである点に気が付きました。新しいデータの収集は楽しい面もありますが、一方で入手が難しい場合もあるため、状況に応じた柔軟な対応が求められると感じました。 手法はどう広げる？ 現在、業務効率化のためにデータ収集を通じて行動様式の検証に取り組んでいますが、今後はデータ収集に限定せず、インタビューやアンケートなど多様な手法を組み合わせることで、より効果的な業務改善を目指していきたいと考えています。

顧客認識はどう？ 日々の業務や部門単位の営業戦略、さらには会社全体の経営判断という異なる判断範囲の中で、共通して大切なのは、誰を顧客とし、どの商品を通じて価値を提供するかという認識を社員全員で共有することだと学びました。 プロセスの見直しは？ この気づきにより、単に作業として形骸化していたプロセスであっても、本当に必要なものかどうかを検証することが可能になりました。すべての判断には目的や背景の理解が不可欠であり、それを明確にしなければ、数ある情報の中から適切な選択をすることは難しいと感じています。また、作業の目的や期待される効果、全体の流れを伝える重要性も強く実感しました。 理解の違いはどう？ さらに、同じ情報を見た場合でも、受け取り方や理解度は人それぞれです。社員全員が一定以上の理解と成果を発揮できる状態を目指すためには、どの部分が思考や行動のボトルネックになっているのかをしっかりと検証することが必要だと考えています。

一方的打ち手はどう？ ABテストの学習を通じ、これまで仮説に基づいて一方的に打ち手を実施してきた方法では不十分であると痛感しました。打ち手をただ試すだけでなく、条件を統一して比較することの重要性を実感し、現行の業務プロセスに問題があると感じるようになりました。 複数打ち手の検証は？ また、課題に対しては通常一つの打ち手で対応しており、忙しさの中で次々と新たな打ち手を試す状態になっていました。今後は複数の打ち手を検討し、ABテストの考え方を取り入れたうえで、同一条件下でどちらが効果的かを慎重に比較・検証していきたいと考えています。 多角的視点の探求は？ さらに、毎週の採用状況確認のミーティングでは、複数の打ち手を提案することで、先週までの分析手法も組み合わせながら多角的な視点から糸口を探っていく予定です。これを足掛かりに、次のステップに進むための具体的なアクションを模索し、ABテストの実施と継続的な検証を行っていくつもりです。

複数仮説はどう考える？ 今回の学びとして、まず仮説は一つに固執せず複数考えることの重要性を実感しました。複数の仮説を検討することで、偏った視点を修正し、より確度の高い判断が可能になると理解しました。また、仮説立案の際にフレームワークを活用することで、網羅的な視点から仮説を立てることができ、さらに仮説に対する反論を排除する観点も意識するようになりました。 DX進展の理由は何？ これらの学びを踏まえ、病院やクリニックのDX推進において見られる、デジタル化やソフトウェア導入の進展が遅い理由について、様々な要因を考慮しつつ、学んだ仮説検証のマインドを活かして問題解決を図りたいと考えています。そのため、まず病院やクリニックの中で特にDXが進んでいる事例を分析し、進んでいる顧客の特性や地域性を、今回学んだフレームワークの切り口（３C：市場・顧客、競合、自社、及び４P：製品、価格、場所、プロモーション）を用いて仮説を立て、分析を進める予定です。

数字の見方は本当か？ 数字をただ見るのではなく、視覚化やグラフ化することで、より多角的な意味を見出すことができると実感しました。また、MECEの基本的な考え方についても理解が深まり、モレやダブりを意識することの重要性を学びました。「本当にそうか？」と問いかけるプロセスが、短絡的な結論を避ける上で大切だと考えます。 疾患領域はどう選ぶ？ 新規薬剤や新たな事業領域の開発を考える際、まずは対象となる疾患領域を絞り込む必要があります。さらに、その絞り込んだ後のポピュレーションや、疾患の重篤度、患者数、事業性、競合環境など、さまざまな切り口からニーズの有無を検証することが求められます。 課題分解は的確か？ また、課題をどのように分解し、分解が適切に行われているかを意識することも重要です。一人で考え込むのではなく、メンバー間で様々な視点を共有し、切り口のアイデアやモレ・ダブりの有無を話し合いながら進めていくことが効果的だと感じました。

どんな視点で見る？ データを分析する際は、見る切り口によって見え方や分かる内容が変わるため、まずは様々な視点から状況を把握することが重要です。全体の傾向が見えた段階で、さらに細かい視点でデータを掘り下げ、分析を進めます。また、切り口に抜け漏れがないように設定することも求められます。 傾向はどう見抜く？ 日々の物量の傾向を把握することで、必要な労働力（作業員や作業時間）を正確に計算できるようになります。業務改善を目的としたデータ分析では、どの作業がボトルネックとなっているのかを見極め、適切な改善アプローチの方向性を定めることが必要です。 抜け漏れはどう検証？ 具体的な取り組みとしては、まず課題を漏れなく分解し、その状態を上司や同僚に確認します。もし抜け漏れがあればアドバイスを受け、補完の後、更に細かい分解を行うといったプロセスを実践しています。こうした取り組みは、MECEの考え方を意識しながら行う練習として効果的です。

ＡＢテストの活用法は？ 原因を探るツールとしてご紹介いただいたＡＢテストについて、既に知識はあったものの、問題解決プロセスにおける位置づけと合わせて理解できたことで、具体的な利用シーンがイメージしやすくなりました。体系的に整理することは、自身で活用する際や他者に説明する際にも有効だと感じています。 業務検討テンプレートは？ 業務に取り入れるためには、具体的な状況を想定し、各パターンごとに検討方法のテンプレートを構築しておく必要があると実感しました。こうしたテンプレートを整備することで、検討に着手するスピードが速まり、業務の効率化にもつながると考えています。 どの要素が影響する？ たとえば、よくあるデータ分析の依頼を想定し、受注額に影響を与える要素を洗い出して、その関連性を検証するパターンをいくつか作成しようと思います。これにより、関係性の強い要素から受注額を予測する、といった検討がよりスムーズに進むと期待しています。