(39ページ目)

業務 ✕ 例

に関する学び

---

A/Bテストの意義は？ A/Bテストの存在を知ることができ、業界ではそのような視点があまりなかったと感じました。また、week5はこれまでの中で一番難しく感じました。グループワークでAIの活用を聞いていたので、実際に少し取り入れてみました。動画で指摘されていたように、日常生活の中でこうした思考や手法を実践することが、身につけるために重要だと痛感しました。 転職と時間管理は？ プライベートでは、転職の検討や残業削減の工夫、高額な商品の購入を見据えた時間の使い方について考えています。例えば、まずはどの仕事にどれくらいの時間がかかっているかを計測することから始める予定です。 研修と目標達成は？ 一方、業務面では、研修担当として対応できる研修の分類や不足している部分を調査し、人材育成モデルとの紐づけを行いながら、研修内容の過不足を確認しています。また、年間計画の検討や売上目標達成に向けた具体的な行動計画の作成、社内合宿のアンケート結果の分析にも取り組んでいます。

本質はどう捉える？ 規模の経済性や習熟効果といった法則が紹介されましたが、実例に当てはめるとそのままでは適用しにくいと感じました。どの法則も必ずしも全ての場面に当てはまるわけではなく、業態や業界によっては逆効果となる場合もあるため、本質を深く理解し、表面的な活用に留まらないよう注意が必要だと思います。 習熟効果はどう働く？ 自社の状況では、習熟効果や範囲の経済性が特に関連度の高い要素に感じられました。業務内容上、初期段階は時間がかかるものの、次第に習熟効果が現れ、経験曲線が右肩下がりになると考えられます。また、あるサービスで得た知見が他サービスへ範囲の経済性を通して転用される効果も感じられます。 どう両立させるのが良い？ ただし、業務上の習熟効果が向上している一方で、人員も大幅に増加しているため、このバランスが難しい印象を受けます。内部の生産性向上と人員拡大という二つの課題の両立を、まずは自分の担当組織で考察・実行し、その成果を横展開していきたいと考えています。

仮説思考はなぜ必要？ 仮説思考の大切さを改めて実感しました。日々得られるファクトに対して「なぜ？」や「どうすれば良いか？」と疑問を持つ中で、あらかじめ仮説を設定することで業務上の疑問点や関心事に対し、より具体的なアプローチが可能となり、結果として業務の精度が上がると感じました。 データの活かし方は？ また、データ収集においても、ただ数多くの情報を集めるのではなく、データの特性を十分に理解した上で、絞り込んだ活用を行う必要性を感じました。実績の分析に際しては、例えば「この時期だから売上が伸びないのか」や「この季節だから売り上げが良いのか」といった視点で、状況を整理することが有効でした。 記録の意義は？ さらに、手元にあるデータやメモを活用し、気になった点や疑問点を記録しておくことは、仮説の検証や業務改善に直結する重要なプロセスであると感じました。日々その記録を見返しながら自問自答を繰り返すことで、自分なりの解を持ち、分析を重ねる姿勢が身に付いたと思います。

比較に意味があるのは？ 分析は比較であることを理解しました。つまり、比較に意味がない数値を比べることは無意味だと感じました。 失敗例から学ぶ分析法 データ同士の要素を揃えることも重要だと考えます。これまで成功例をいくつか分析して共通の要素を探したことがありますが、振り返ってみると、失敗例でも同じ分析をして失敗しているケースが多々あったのではないかと思います。それは、本当の成功要因とは異なると思います。 成功要因の鍵は何か？ 広告などのクリエイティブにおける結果の分析で、特に比較要素が多い動画クリエイティブでは、成功事例と失敗事例を踏まえて、本当にキーとなるポイントを発見することができれば、大きな成果につながると感じます。 具体的目標に向けて行動 3月末までに業務の特定の箇所を学んだデータ分析を用いて数値を改善させる目標を立てました。毎週の授業の中で、具体的に自分の業務をイメージしつつ、会社の中で自分がどう行動するかを考えながら学習に取り組んでいます。

分析の見極めポイントは？ Week1を振り返って、「分析は比較なり」という言葉が強く印象に残りました。正確な分析を行うために守るべき要点を改めて認識するとともに、仮説と検証を繰り返すことの重要さを実感しました。 業務での分析とは？ 実際の業務シーンでは、以下のような場面でデータ分析の手法を活用しています。病院のデジタル推進におけるデータ分析、サーバ性能やトラブル発生時の問題解決、新サービス導入時のサーバ負荷試験に関する見解、また、LINEや無呼吸ラボ、近隣検索、PCPへのファネル分析、アクセス数やページビューの分析など、さまざまな事例に取り組んでいます。 分析習慣の秘訣は？ 日々の業務においては、勘や経験則だけに頼ることなく、データ分析に基づいた意思決定を行う習慣を身につけることが重要だと感じています。問題が発生した際には、What、Where、Why、Howの視点で現状を整理し、的確な対策を講じるために、仮説と検証を繰り返す姿勢を大切にしていきたいです。

経営解決策は何？ ファストフード店の事例をもとに、答えを出すべき問い＝イシューに対する経営目線の解決策を検討しました。途中、どの解決策を採用すべきか迷いが生じる場面もありましたが、多くの学びを得ることができたと感じています。また、解決策を考える過程で、他の回答とぶれてしまう部分があったため、一貫性を保つ重要性を再認識しました。 一貫性はどうする？ 業務上、先方の採用計画に対して提案を行う際にも、一貫性の維持が非常に大切であると実感しています。改善策や今後の提案内容が矛盾しないよう、常に一貫した視点を持ち続ける必要があると感じています。 切り口はどう整理？ 提案資料を作成する際には、まず提示された課題に対してどのような切り口があるかを整理し、各切り口に一貫性があるかを確認してから、実際の作業に取りかかるという手順を踏んでいます。こうしたプロセスを繰り返すことで、自然と一貫性のある多角的な提案ができるようになると確信しています。

フレームワークの活用に自信が持てるようになった理由は？ これまでも戦略について検討した経験はありましたが、微妙にずれている話をまとめるのが得意ではありませんでした。また、フレームワークについても知識としては持っていましたが、実際に使いこなすことには自信がありませんでした。この講座を通じて、フレームワークを実例として使うイメージがわき、今後の業務に活用できると考えています。 中期計画で考慮すべきポイントは？ これから中期計画を立てるにあたり、考慮すべきポイントをフレームワークに沿って検討し、各項目ごとに抜け漏れがないかをチェックしながら、整合性の取れた計画づくりに取り組んでいきたいと思います。 サプライチェーンの視点をどう活かす？ 地域に関連する方針を固める際には、サプライチェーンの観点も今回初めて加えてみたいと思いました。また、SWOT分析を基に改めて会社の強みを検討し、どの分野で競争優位が得られるかを論理的に検証していきたいと考えています。

なぜ人間中心なの？ プロダクトアウトではなく人間中心の考え方に、とても印象を受けました。特に、先生が事例として挙げてくださった冷蔵庫の機能の説明を通じて、同様の傾向が他の製品にも見受けられることに気づきました。誰をターゲットに設定し、どのニーズに応えるかという視点の大切さを再認識する内容でした。 どうお客様に寄り添う？ 現在、社内では組織改編を進めています。マニュアルやルールに頼りすぎるとスタッフの思考が停止してしまうことを懸念し、まずはお客様にどのようなサービスを提供すべきかを目的から再定義することにしました。これに基づき、スタッフが能力を最大限に発揮できる業務フローの整備を目指しています。まずはお客様の声を集め、現行の業務フローにおける課題を洗い出した上で、現行のサービスやその提供方法がターゲット層に適しているかどうかを確認し、スタッフからも意見を聴取する予定です。顧客と社員の両方の意見を取り入れ、本質的な問題解決に努めたいと考えています。

復習会で何を学んだ？ 今週は、学んだ内容を振り返る復習の会が行われました。授業内での演習では、これまで学んだ知識が実際の場面で役立つことが多く感じられましたが、フレームワークの定着が不十分なため、仮説を立てる際に無計画に仮説を出してしまうこともありました。しかし、即座にフィードバックを受けることで、その意見が定着の助けとなり、次のステップに進む良い機会となりました。 業務でどう活かす？ 学んだ内容は、業務での問題解決や意思決定に大いに役立ちそうです。例えば、部門で課題が発生した場合、データ分析を用いて仮説を構築し、フレームワークで整理することで、明確な解決策を導き出しやすくなります。また、新しいツールや業務プロセスの導入時には、評価軸を設定し、客観的に比較する方法が意思決定の支援に有効です。今後は、データ分析技術やフレームワークを日常的に意識して活用し、論理的な仮説立案を習慣付けることで、業務の説得力と成果を高めていきたいと考えています。

営業利益は何がわかる? P/Lの営業利益についての理解が深まりました。特に、同様のビジネスを行いながらも異なる戦略をとる二つの事例を通じて、どのようなコストがかかるのか、そしてその実現に必要な視点について考えることができました。安易に費用を下げる戦略が危険であるという視点は大きな学びとなりました。 企業選定はどうするの? まず、提携先企業の選定にあたっては、P/Lを読むことが重要だと感じています。異なる企業の比較を通じて、各企業の強みや弱み、そして狙いを明確にし、企業分析に活用したいと考えています。 分析スピードはどう向上? また、チームメンバーとともに、企業分析業務にP/Lの知識を生かすことで、企業間比較のアウトプットスピードを向上させたいと思います。同一業界内の企業を比較することで、自らの企業分析スキルを深めていく計画です。特に、販管費がどのように使われているのか、企業ごとに異なる点を詳しく理解できるようになりたいと考えています。

適切な比較対象を選定するには？ 分析の本質は比較であり、適切な比較対象を選定することが重要だと学びました。また、問題解決には、「What, Where, Why, How」の4つのステップがあることも理解しました。今後は、ただやみくもに分析をするのではなく、当たり前ではありますが、仮説をきちんと立ててから実施することを心がけていきたいと思います。 秋の実証実験で何を活かすか？ 秋から始まる実証実験の結果を、今回学んだ内容を活かして分析していきます。特にアンケート設計を実施する必要があるため、事前に仮説を立て、実証実験で得たいデータが得られるような設計にしていこうと思います。 アンケート設計の考慮点は？ 9月中にはアンケート設計を行います。実証の目的や今後に繋げていくために欲しい情報などをよく考えた上で設計を行うことを心がけます。また、今回学んだ知識を忘れないためにも、業務の中で意識的に使用していくことを心がけていきたいと思います。

顧客視点ってどう考える？ 施策を検討する際には、徹底して顧客の視点で考えることが大切であると感じました。また、広い視野を持つことが求められると共に、その施策が無理なく実現可能であり、差別化として持続可能であるかを意識したいと思います。 フレームワークはどう活用？ 今回の動画で学んだフレームワークについては、以前から知っているものや使ったことがあるもの、馴染みのなかったものがありました。フレームワーク自体の説明に加えて、使用時のポイントや、陥りがちな悪い例も学ぶことができました。これらの知識を活かし、業務で施策を考える際には、まずフレームワークを使用することから始めたいと思います。 多忙中、どう実践する？ 業務が多忙であっても流されず、来週中にはフレームワークに触れる機会を意識的に設けたいと思います。その際には、業務の隙間時間ではなく、充分な時間を確保し、動画を振り返りつつ正しくフレームワークを活用することを心掛けます。