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分析 ✕ 評価

に関する学び

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6週間の学びの成果は何か？ 6週間の学びを通して、実例演習やグループワークでマーケティングに対する理解が深まりました。特に「機能的価値」と「情緒的な価値」を学ぶことで、競合他社に勝つためには、商品にまつわる経験に＋αを加えた情緒的価値が最も有用な差別化になると認識しました。結果として、マーケティングは顧客にポジティブな体験を提供し、自社の優位性を築くための重要な位置づけであると実感しました。 ライブ授業の課題は何か？ 一方、ライブ授業では大局的な視点が不足することがあり、これは直近の課題と捉えています。今後は、エンドユーザーである患者の動きや、業界団体、医師会、厚生労働省などの動向を定期的に観察し、流れの変化が関係団体や企業にどのような影響を与えるか、またはどのようなアクションが必要かを検討していきます。 体験設計はどう進む？ 具体的な取り組みとして、まず自社製品の機能的価値と情緒的価値を整理し、顧客にとってポジティブな体験を設計するために、ユーザーの声を丁寧に聴いて内容を整理します。さらに、顧客が持つ認識（パーセプションマップ）の理解を深めるため、インターネット調査や営業同行での顧客インタビューを通じ、定量的・定性的な情報を収集し、競合分析を経て自社の優位性を見出し、その軸に基づいた体験の創出を目指します。 マクロ視点はどう評価？ また、マクロな視点を養うため、情報の入手経路の模索と整理も行います。具体的には、SNSで患者に関連するキーワードを検索し、口コミやアンケートの結果をチェックするほか、業界団体や医師会の定期総会に出席して情報を収集します。そして、厚生労働省の公式発表や新聞記事に注目し、そこから得られる情報を元に大局的な動向を把握することで、迅速な対応策を検討できる体制を整えていく考えです。

どこに問題潜む？ 問題の原因を探るためには、まずプロセスを段階ごとに分解するアプローチが有効です。これにより、どの段階に問題が潜んでいるのかを明確にできます。同時に、解決策を検討する際は、複数の選択肢を洗い出し、根拠をもって絞り込むことが重要です。決め打ちせず、判断基準の重要度に基づく重み付けを行いながら評価する方法がおすすめです。 条件は整ってる？ A/Bテストにおいては、それぞれの施策を比較・評価する際、できる限り条件を揃えることが求められます。 どうやって精度向上？ また、ステップを踏んでデータ分析を行うことで、問題解決の精度を高めることができます。ある程度有望な仮説が立てられたら、まずは実行し、実際の市場や顧客の反応をもとにデータを収集して検証を重ねる方法が効果的です。 どこで・なぜ・どうやる？ 自分の身の周りでデータ分析のトレーニングをする際は、まず「どこで（Where）」問題が発生しているのか把握し、次に「なぜ（Why）」その仮説が成り立つのかを立て、最後に「どのように（How）」打ち手の有効性を検証するプロセスが役立ちます。 どちらが響く？ プロモーション活動のマネジメント業務において、インターネットを介した施策が難しい場合でも、どのパッケージが顧客に響くのかを検証する観点で実施することが可能です。例えば、協調すべき訴求ポイントをAパターンとBパターンで打ち出し、どちらがより顧客の反応を捉えられるかを分析・検証します。まずは、AパターンとBパターンそれぞれのアクションプランを策定しチームで共有し、条件をできる限り揃えられるよう協議します。その上で、予測されるボトルネックを洗い出し検証を進め、アクションが決まれば早速実行し、仮説検証を繰り返すことで問題解決へと結び付けていきます。

「Why」と「How」の探求は？ 問題解決の4つのプロセスのうち、最後の2つである「Why（なぜ）」と「How（どのように）」について考えました。問題の原因を明らかにするために、プロセスを分解し、どの段階に問題があるのかを特定します。そして、解決策を検討する際には、複数の選択肢を洗い出し、それぞれの根拠を持って選定します。 学びをどう生かすか？ これまでの学習でも、都合の良いデータばかりを集めないことや、仮説思考で柔軟に考えることの重要性を学んできました。同様に、「How」についても決め打ちせず、複数の選択肢を洗い出し、判断基準を設け、重要度で比較して解決策を選ぶようにします。 A/Bテストの手法とは？ また、A/Bテストについても学びました。複数の案を条件を揃えて比較し、評価する手法です。複数の案を実際に試し、反応を確認しながら仮説検証を繰り返して評価します。ある事例では、スピードが重要で3ヶ月も待てないため、同時にランダム表示を選択しましたが、条件を揃える理由に納得しました。 黒字化への挑戦は成功？ ちょうど今週、この学びを生かす機会がありました。自部門の数字が黒字にならない原因を考える場面があったのです。これは長年の問題で、まだ解決に至っていません。今週の学びを基に、原因や解決案を決め打ちせず、プロセスに分解し、複数の仮説を立て、根拠となるデータを示しながら解決策に向けた対策を考えていきたいと思います。 残業時間の原因は何か？ 最後に、自身の月々の残業がなぜ80時間に達してしまうのかについても、4つのプロセスを用いて考えてみることにします。さらに、Q2で記載した問題の原因について、ある程度仮説を立てています。それらの仮説が正しいかどうか、データを用いて分析することを早速始めてみます。

ポーターの戦略をどう活用する？ 差別化の重要性と戦略について、ポーターの3つの戦略が戦略の方向性を決めるためのフレームワークであることを理解しました。自社が採るべき戦略を決定する際に、①コスト・リーダーシップ戦略、②差別化戦略、③集中戦略のいずれを選択するか考えます。その際、競争優位性と戦略ターゲット層の広さを整理する必要があります。競争優位性は永続するわけではないため、市場の変化を捉えることが大切です。 経営資源のVRIO分析とは？ VRIO分析では、経営資源を評価するための4つの要素があります。これらは①価値（VALUE）、②希少性（Rarity）、③模倣困難性（Imitability）、④組織（Organization）です。特に、組織が競争優位性を築くのに重要な資源だと学びました。したがって、どのように資源を活用するかを考えることが大切です。 市場で生き残るにはどの戦略を？ 弊社はメーカーなので、製品開発においてどのような商品を開発し、どの市場で勝負するかを検討します。現在私は上海におり、中国では製品が模倣されやすく、価格も安く作られる傾向があります。同じ機能を持ちながら安価に商品を提供する企業も存在します。そこで、自社の競争優位性を保つために、差別化戦略として安定性・高品質・サポートの充実を図ります。 SWOTと5Forceで何を分析する？ SWOT分析や5Force分析を使って、自社の強みや弱み、外部環境を含め、差別化のためにどのポイントに注力すべきかを明確にし、商品企画に反映させます。さらに、その企画がVRIOに沿って優位性を確保できているかも検討します。新規市場開拓も重要なミッションであるため、差別化戦略による自社の優位性が保てる市場を見出すことを目指します。

分析の目的は何？ 分析とは、物事を具体的に明確化し、より良い意思決定へ結びつけるための手法です。より良い意思決定を行うには、まず目的をはっきりと定め、その達成に向けた具体的な比較対象や評価基準を設けることが重要です。 比較の意図は？ 目的に沿った比較対象を設定することで、分析結果の見せ方にもメリハリが生まれ、伝えたい意図を明確に示すことができます。データの比較やグラフの工夫により、情報を読みやすく、効果的に伝えることが可能となります。 事例の意味は？ たとえば、人事部門におけるデータ活用事例としては、以下のような取り組みが考えられます。制度導入効果の検証では、退職率や従業員満足度を過去の実績と比較し、制度の効果を測ります。入職・退職の動向把握では、社内や業界全体のトレンドを把握することが重要です。また、配置や異動の最適化、研修やスキル管理、エンゲージメントの可視化といった分野でも、データを基にした分析が行われています。 退職率の分析は？ 具体的に退職率の分析に取り組む場合、まず上司との認識を合わせ、分析の目的を明確にすることが必要です。目的としては、人材の流出抑制や制度改革の効果検証、さらには業界・社内の現状把握などが挙げられます。 比較基準はどこ？ 次に、自社内の過去の実績や、制度変更前後のデータ、同業界・同地域・同規模における最新のトレンド、さらには年齢や勤続年数といった属性別の変動など、具体的な基準を設定して比較を行います。 伝達方法は？ さらに、複数のグラフや推移グラフ、色付けやサイズ変更などを用いて、分析結果の意図をより明確に伝えることが求められます。このような取り組みを通して、目的に沿った分析を進めることが、より良い意思決定へとつながっていきます。

勉強内容はどう感じ？ 今週の実践演習では、非常に勉強になる内容が多くありました。最初に提示された表や設問の説明だけでは、どの顧客に注力すべきかが直感的に判断できませんでした。しかし、数値を活用して分析することで、選択すべき顧客が明確に浮かび上がってくる作業はとても面白かったです。 利益率の意味はどうなる？ 今回は時間当たりの利益率にフォーカスしていましたが、分析の軸が変われば結果も大きく異なるため、あらかじめ会社全体の戦略として何を重視するかを決定しておくことが重要であると感じました。 軸指標はどう活かす？ また、フォーカスした軸に関する指標を別途算出するという手法は、戦略における取捨選択が主目的ではなかったものの、これまで無意識に行っていたことでもあり、今後の戦略検討に活用できると実感しました。 提案と見積りはどうする？ 例えば、新たなプロジェクトの提案や見積もりの段階では、コスト削減と機能向上のトレードオフに直面することが考えられます。その際は、以下のような具体的な行動を実践していきたいと思います。 (1) プロジェクトの要件を整理し、コスト削減と機能向上がトレードオフの関係にあることを明確にする。 (2) 効果の最大化、すなわちコストと機能のバランスを踏まえ、どちらを優先すべきかを判断する。 (3) コスト削減を優先する場合は、必要最低限の機能に絞り込む。 (4) 機能向上を優先する場合は、追加のリソースを確保し、顧客のニーズに応える機能を実装して満足度の向上を図る。 (5) プロジェクト終了後には、選択した内容とその結果を評価し、次回以降のプロジェクトへの課題や参考点を整理する。 以上の経験を踏まえて、今後の業務改善につなげていきたいと思います。

どこを分析すべき？ 客観的に情報を捉え、定量的に分析することは重要です。勝てるポイントを見極め、選択と集中を行うことで、効率的な資源配分が可能となります。このためには、高コスト・高品質・時間・労力・効率・利益率・回転率といった多方面からの分析が必要であり、どこに投資するのかを明確にすることが大切です。 優先順位はどうする？ 「選択と集中」という考え方は、言い換えれば「捨てる勇気」を持つことにも繋がります。限られた資源を最適に活用するためには、何を優先し、何を後回しにするのかという優先順位を付けることが求められます。そして、何を捨てるべきかという理由を探し、その反対に捨ててはならない理由を考えることも、優先順位の明確化に役立ちます。 品質はどう選ぶ？ 捨てることが良い結果をもたらす場合もあります。例えば、顧客が喜ぶと思って商品を過度に高品質にすることでコストがかかることがありますが、品質を少し落としても販売価格を下げることが顧客の望みである場合も少なくありません。 本当に改善できる？ 人は習慣を変えることに抵抗を示す傾向があります。しかし、始めたことをやめる際には、それが最適な選択であることを確認できるようにすることが大切です。例えば、重複している定例シートの作成や、必ずしも必要ではないダブルチェック、意味のない定例業務にリソースを割く意味を再評価する必要があります。 効果はどこに現れる？ 結論として、費用対効果や得られる結果を考慮しながら資源の投資先を決定し、冷静にリソースの分配先を選ぶことが重要です。そのためには、批判的な思考を持ち、無駄を見つけたときにはそれをやめてみる勇気を持つ必要があります。これらを客観的かつ定量的に考え、判断することが求められています。

リーダーの役割とは？ WEEK01〜05を通して学んだことについて。 私にとって不足していた視点は、リーダーとしての人材育成の観点でしたが、本講座を受講することで大きな収穫がありました。これまでは、人材育成とは仕事の方法を教えることだと誤解していましたが、変化や競争が激しい現代においては、部下が自ら考え行動できるように促すことが重要であると学びました。その手法としてエンパワメントがあることも理解しました。 フィードバックの役割を知る ライブ授業で学んだ評価のフィードバックの目的も同様に、会社が期待する役割を伝えることで、メンバーのモチベーションを向上させ、自己成長を促すことにあります。これにより、会社に貢献し、成果を上げるチームを作ることがゴールとされています。 モチベーションを高めるには？ 能力があるにもかかわらずモチベーションの低いメンバーや、チームの成果に十分貢献できていないメンバーが一定数存在しています。そのような人々に対して、どうアプローチし、チーム全体のレベルを上げていくかについて、これまでの学びを活かしながら考えたいと思います。 適切な仕事の振り方を考える メンバー全体のパワーをフル稼働させるためには、頼りがちなメンバーにばかり仕事を任せるのではなく、敢えて機動力が低いと捉えられているメンバーにも適切な仕事を振ることが重要です。その際、環境要因と適合要因を考慮し、本人にとって少し難易度の高いレベルの仕事を任せてみます。それでも仕事の進捗が期待通りでない場合は、その人が抱えている障害やモチベーションを下げる要因を冷静に分析し、適切なアプローチを取りたいと思います。現在任されている大きなプロジェクトを推進しながら、これらのことを実践してみます。

どうプロセスを分解する？ どこに問題があるかを明確にするため、プロセスを段階ごとに分解することが重要です。まず、問題発生箇所（Where）を複数の切り口で特定し、それぞれに対してABテストを実施することで仮説検証を行います。こうした手法は、効率的なコストパフォーマンスに寄与すると同時に、その後の具体的な取り組み（HOW）を事実に基づいて策定するために欠かせません。 どうデータを把握する？ 私は製薬会社でMRを担当しており、担当エリアの製品が伸び悩んでいる状況をデータ分析によって明確に把握しました。売上や市場シェアの推移を詳細に検証することで、次のアクションに向けた具体的な問題点の特定が可能となりました。たとえ、担当者固有の感覚や直感に頼りがちな部分があっても、事実ベースの行動こそが仮説検証を丁寧に進める鍵であると実感しています。 何が効果的なABテスト？ 具体的なABテストとしては、Aパターンではメディカル専門部署との同行訪問を実施し、Bパターンでは他施設での成功事例を共有する取り組みを行いました。一定期間のテストを経て、どちらのアプローチがより効果的であったかを定量的に評価し、その結果を基盤に最適な施策をエリア全体に展開する方向性を見出すことができました。 どう成長を促進する？ 担当エリアの製品成長を促進するための手順は、まず現状把握として売上や市場シェアを分析し、成長が停滞している顧客層を見定めることから始まります。次に、影響力のあるキーパーソンや波及効果の大きい対象をリストアップした上で、仮説を設定しABテストを実施します。その後、テスト結果を定量的に比較し、最も効果が高い施策をエリア全体に適用し、次のアクションに反映させるという流れで進めています。

自分を客観視できる？ 今週の学習で最も印象に残ったのは、「自分の考えを批判するもう一人の自分を育てる」という視点でした。人は無意識のうちに偏った思考に陥りがちなため、客観的に自分の考えを振り返る力が重要であると感じました。また、反復して考える習慣が思考のクセをつける上で効果的であり、業務に学んだ知識や教訓を取り入れる「自分化」の考え方にも共感しました。現在、財務関係業務を担当しており、経験が浅い中で多角的かつ客観的な思考の必要性を日々痛感しているため、クリティカルシンキングを通じて自分の立ち位置や課題を明確にし、論理的に考える力を養いたいと考えています。 本当に見落としない？ また、今週の学びは自身の情報分析業務においても大いに役立つと感じています。業務では、さまざまな情報を基に評価の前提を組み立て、妥当な見解を導く必要がある中で、「本当にこの判断は適切か？」「他に見落としがないか？」と自問する姿勢が欠かせません。過去には情報の選び方や判断に自分の思い込みが入り込んでいた可能性もあり、客観的に考える力をより一層磨く必要性を実感しています。今後は、情報整理の際に論理的なツリーや適切な枠組みを意識し、思考の偏りを防ぐ努力を続けたいと思います。また、導き出した結論を関係者に伝える際に、分かりやすく納得感のある説明ができるよう、言語化と構造化にも注力していく所存です。日々の業務の中で意識的に思考を反復し、クリティカルシンキングを実践に落とし込む努力を続けたいと考えています。 偏りをどう修正する？ これまでの業務で、自分の思考に偏りがあると感じたときには、どのようにそれを検証し、修正していますか？　また、そのプロセスを通じて得た気づきや工夫があれば教えてください。

仮説はどこから始まる？ ■仮説を立てる 仮説を立てる際には、まず3C分析や4P分析などのフレームワークを活用し、幅広い視点で考えることが効果的です。複数の仮説を挙げ、これらの中から絞り込むことで、反論や別の可能性を排除できるように意識することが大切です。また、意図的に役割や網羅性を持たせることもポイントとなります。 検証はどう行う？ ■仮説を検証する 仮説を検証する際は、比較の指標として平均や標準偏差などのデータ評価の手法を選ぶとよいでしょう。加えて、データ収集の際には「誰に」「どのように聞くか」に十分注意し、有力な仮説の検証に加えて、他の仮説が成立しないことを示すデータも集める必要があります。 仮説の違いは何？ ■仮説の分類と意義 仮説には「結論の仮説」と「問題の仮説」の2種類があります。複数の仮説を立てることで、検証マインドや説得力が向上し、関心や問題意識が高まるだけでなく、物事のスピードや行動の精度も向上することが期待されます。 最初は何から進める？ 仮説が求められた場合、最初にどこから取り組めばよいかわからなくなることがありますが、その際はフレームワークを活用するのが良いと考えています。実際、過去には「クロスセルで自社商品と相性のよい商品は何か？」や「価格変更による影響」を検討した経験があります。似たような課題に対しても、あらゆる仮説を立てたうえでロジックツリーに当てはめ、優先度を決めながら、時間をかけて分析すべき事項を整理していきたいと思います。 有力仮説はどう選ぶ？ どのように客観的な仮説を複数挙げるか、また有力な仮説に偏りが生じた場合にはどのように対応すればよいかについて、具体的な方法を検討したいと考えています。

平均値だけで判断？ 平均値は、データのばらつきを反映しないため、平均値近辺に多くの数値が存在するとは限らず、両極端な数値が混在している場合もあります。そのため、平均値だけに頼ると正確な分析が難しくなることがあります。 標準偏差はどう見る？ 標準偏差を加えることで、数値の分布やばらつきを把握することができ、平均値と合わせてデータの傾向を見極めるのに有用です。実際、ある施策の効果検証で前後の数値を単に比較した際には、有意な変化や傾向が見受けられず困惑した経験があります。しかし、標準偏差を算出して分布図に落とし込めば、より明確な傾向が掴めたかもしれないと感じました。 代表値の使い分けは？ また、代表値の使い分けにも工夫が必要です。単純平均の他に、値ごとに重みを付けた加重平均、成長率や比率を評価する際に有効な幾何平均、そして外れ値の影響を受けにくい中央値を適宜使い分けることで、より正確な傾向分析が可能となります。 具体例はどう見る？ たとえば、男性の育児休業取得日数については、年間の平均値だけでなく、外れ値として極端な値が含まれる場合には中央値を用いて経年の傾向を把握します。さらに、法改正の影響で急増している取得率の増加率を幾何平均で算出し、次年度以降の予測やＫＰＩの設定に活かすといった工夫が重要です。 現業務を再確認？ 現在の担当業務においては、従業員の健康診断データ、施策実施前後の変化、女性管理職比率の推移、男性育休取得率の推移など、今回学んだインパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンといった視点およびグラフ、数字、数式といったアプローチを用いることで、見落としがちな傾向や変化を改めて確認することが求められます。