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確認 ✕ 結果

に関する学び

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分析の方針をどう決める？ 分析は比較によって意味を持つため、何と比較するのかを明確に決めることが大切です。そのためには、分析の依頼を受けた際に徹底したヒアリングを行い、分析前に方針を確認することが重要です。 データ収集のポイントは？ データを収集する段階では、業種ごとの製品購入傾向に関する仮説を立て、どのような可能性があるかを考慮しながら分析を進める必要があります。データの結果をわかりやすく伝えるために、グラフを効果的に活用することも心掛けています。具体的には、比較をする際には棒グラフ、割合を示すには円グラフを選び、明示的な説明ができるように努めます。 過去の売り上げ分析は？ これまでの売り上げ実績を分析する際は、業種ごとの売り上げ傾向を細かく見ていきたいと考えています。これまでは月ごとの売り上げ傾向のみを漠然と見ていましたが、さらに業種ごとの人気機種の傾向も分析することで、今後の営業アプローチのヒントを得たいと思います。 必要なデータは何か？ まず、何を分析したいのかを洗い出し、そのために必要なデータを考えます。データを抽出した後、月ごとの製品売り上げ傾向や業種ごとの売り上げ傾向をグラフ化し、傾向分析を行います。わかりやすいアウトプットを心掛け、今後の営業活動に活かしていくことを目指しています。

フレームワークは有効？ 5W1Hといったフレームワークを活用することで、モレやダブりを防ぎながら、迅速に考えをまとめることができると感じています。また、物事を複数の切り口から分解してみると、表面的には見えなかった本質が見えてくることがあります。一度や二度の分解で結論を出すのではなく、「本当にそうか？」と批判的思考を持ちつつ、別の視点を探ることを心がけたいと思います。 具体例はどう分析？ 具体的な活用例としては、アンケート集計結果の分析があります。例えば、性別や年代別、地域別に分解し、さらにクロス集計することで、表面上では分からなかったデータの特徴を発見する可能性があります。また、企業審査における決算書分析でも有用です。売上の増減要因を確認する際に変数分解を行い、事業者の申出内容との整合性を判断することができます。もし整合性がない場合は、事業者が気づいていない点を指摘し、経営アドバイスを行うことができるでしょう。 どう切り口を見出す？ 私の役割として、部下が行うアンケート集計の分析結果をレビューする立場にあるため、「別の切り口はないか」という視点を大切にしています。また、別の切り口を見つけた場合、そのことを指摘するだけでなく、分解の必要性やその切り口を採用した理由もきちんと伝えるように心がけています。

戦略思考を深掘りするには？ 戦略思考について改めて考えてみました。具体的なフレームワークを用いて書き出してはいないのですが、一部については無意識に頭の中で実行していたようです。ですが、文字に起こすことにより、自分の理解を深め、より具体的な形にすることができました。 進捗確認のポイントは？ 新規プロジェクトの立案だけでなく、進捗の確認の際にも、「ゴール確認→環境分析→捨てる勇気」といったプロセスを繰り返すことで、効率的かつ効果的な結果を得られると感じます。さらに、最新の動向に基づいた分析が必要だと考えています。マニュアルや慣習に依存しがちな面があるため、それにも注意を払いたいです。 自分の言葉は合ってる？ また、他人の話を聞いてわかった気になるのではなく、自分の言葉でアウトプットすることも重要です。目標設定だけでなく、その目標に至る過程、特に「捨てられるものはないか」を意識することが肝心です。慣例的に行っていることが本当に必要なのか、利益が停滞していないか、しっかりと精査する必要があります。 変化にどう対応する？ さらに、時代の流れを敏感に捉え、情報収集を怠らないようにし、過去の成功体験に囚われない姿勢が重要です。自社や自分の強みを振り返り、差別化を意識し続けることが求められます。

ロジックとMECEの意義は？ 今回、ロジックツリーとMECEの考え方の重要性を学びました。実際の業務ではロジックツリーを使用していますが、MECEについては十分に意識できておらず、その結果、抜け漏れや重複が生じることがありました。今後は生成AIを活用し、漏れやダブりがないかを確認していきたいと考えています。 問い合わせ対応の真意は？ また、ユーザーからの問い合わせに対しては、単に表面的な対応にとどまらず、ユーザーが抱えている本質的な問題をしっかりと把握することの大切さを再認識しました。たとえば、ユーザーから「椅子が壊れたから直してほしい」と依頼があった場合、単に椅子を修理するだけでなく、一体何に困っているのか（What）、どの部分が壊れているのか（Where）、なぜ壊れてしまったのか（Why）、そして今後の対策（How）についても考え、包括的に対応することが求められます。 本質追求はどうする？ さらに、ロジックツリーを活用して、ユーザーが本当に必要としていることをWhatの視点で明確に考え、抜け漏れがないかを網羅的に確認する視点を持つことが重要だと感じました。思考の順序は、最初にWhat、次にWhere、そしてWhyの順に進めることを意識し、具体的かつ論理的な対応を心がけたいと思います。

予測を立てる重要性は？ グラフなどの資料を見る際、自分なりの予測を立て、仮説を立てて実態との違いを確認することは重要です。このプロセスでは、仮説の誤りをマイナスに捉えず、新たな課題や問題に気づく機会として扱うことが求められます。 分析のサイクルをどう回す？ 分析の基本である「目的・仮説・データ収集・仮説検証」のサイクルを回すことについては、業務で分析を行う際に疎かになっていたと反省しました。数字に集約した分析を学ぶなかで、代表値（単純平均、加重平均、幾何平均、中央値）や散らばり（標準偏差）のそれぞれが適した状況で使い分けることが重要であると再認識しました。 患者数低下の原因とは？ 紹介患者数の低下対策を立案する際、まず分析のプロセスをしっかりと踏むことが大切です。特に目的を明確にすることで、求めたい結果を得るためのポイントとなります。次に、どの視点で分析を進めるかを判断し、グラフや数字を用いて実行していきます。 具体的には、紹介患者数低下の分析では、近隣医療機関からの紹介の減少が課題（目的・問い）となります。減少の要因について仮説を立て、その後、取るべき分析の視点（インパクト・ギャップ・トレンド等）を考慮してデータを収集し、グラフ化・数値化します。最後に、分析結果と仮説を検証し、対策を立案します。

クリティカルシンキングの重要性とは？ 「クリティカルシンキングとは、問いと答え（主張と根拠）を考えることである」という言葉がとても印象に残っています。また、主観的にならず、客観的に現状を分析し、ありたい姿を見据えて、今解くべき価値のある問いを考えることが重要だと感じました。価値のない問いを立てても意味がありません。 組織課題への対処法は？ この考え方は、社内での施策提案の場面で非常に役立ちます。組織課題について考えていると、自分もその組織の一員であるため、主観的になったり、自分の意志が入り込んでしまうことがあります。その際には「これは客観的か」を常に意識することが大切です。現状を正確に分析し、今解くべき価値のある問いを考えるように心がけたいです。 客観的な施策提案のプロセス 施策を検討する際には、いきなり施策提案まで考えるのではなく、以下のステップを踏むべきです： 1. まずは現状を分析し、その分析が客観的かどうかを振り返る。 2. 次に、今解くべき価値のある問いを立て、それが客観的かどうか再度振り返る。 3. 一晩寝かせる。 4. 最後に、分析結果と問いの両方が客観的であるかを確認し、提案に移る。 このプロセスを経ることで、より客観的で価値のある施策提案ができると感じました。

イシュー設定の重要性に気づく 業務に取り組む際のイシュー（本質的な問い・課題）を立てる重要性とその方法を理解しました。これまでは業務の本質的な課題を意識することを忘れていましたが、その大切さに改めて気づかされました。また、状況に応じてイシューが変化する可能性があること、一度立てたイシューを継続して意識し続けることの重要性も感じました。 フロー作成時のイシュー特定法 新規業務のフロー作成や既存業務のフロー確認において、まずイシューを特定することに着手します。突発的な業務についても、その場の感情や流れに任せず、必ずイシューを特定するよう努めます。また、状況に応じてイシューが変わる可能性を理解しているため、固定されたルーティン業務でも定期的に振り返り、その業務のイシューを再確認していきます。 議論を活かすために必要なこと 新規業務のフロー作成や既存業務のフロー確認、イレギュラー案件や突発的な依頼、会議など、議論の場においてもイシューを特定し、全員で方向性を共有することで建設的かつ適切な根拠をもとに議論が進みやすくなると感じました。社内アンケート結果をもとに課題を抽出する際にも、まずイシューを特定することを心がけ、その際には過去に学んだピラミッドストラクチャーを活用して根拠が明確になるようにします。

指標分析の重要性を理解する 売上高、営業利益、経常利益、当期純利益といった指標の順番で分析することの重要性を学びました。分析に際しては、比較や対比を用いて傾向の変化や大きな相違点を見出すことが必要です。 説明を丁寧にする意識を高める ケーススタディの設問に答える際に感じたこととして、コアな部分は捉えられているものの、顧客心理の説明においては、もう少し丁寧に説明する必要があると気づきました。これは、言葉足らずな部分を丁寧にカバーすることを軽視していた結果であり、もっと丁寧に説明する姿勢が重要だと実感しました。今後は、説明の出口部分から意識をより高めていこうと思います。 提供価値の分析と強化点は？ 自社の提供する価値と競合他社の価値をP/Lから分析し、それによって自社が強化したい点や改善すべき点を考えてみます。さらに、自分が関わる事業の商品やプロモーションで今後どのように注力していくかを検討したいと思っています。 数字の定着と今後の計画 自社のP/Lデータはすでに確認しましたが、数字を頭に定着させるために直近2年分と今期の予測を自分でまとめ、空で言えるようにしてみようと思います。競合他社のデータについては、今後数週間で確認する予定です。そして、推薦いただいた本もぜひ読みたいと思っています。

データ分析の目的を明確に データ分析を行う際には、以下の点を重視する必要があります。 まず、分析の目的を明確にすることが重要です。分析の本質は比較にあり、適切な比較対象を選ぶことが求められます。そのためには、どのような項目をどのように分析するかという仮説を立て、それに基づいてデータを集め、分析することが必要です。そして、目に見えないデータや事象も考慮しながら、見せ方（例えばグラフなど）にも注意を払います。 マーケティング成果発表の準備は？ 分析をする際の初めのステップは、「誰に」「何を」伝えるためにこの分析を行うのかを明確に意識することです。特に、次の期のマーケティング部門の成果発表で伝えるメッセージを考えるには、この意識が不可欠です。 来期施策に活かす分析のポイント 次に、来期の施策の布石となるメッセージを考えます。そのためには、まずどういうメッセージが良いかを考え、会社の方向性を確認します。その方向性とメッセージがつながっているかを検証した上で、どんな項目をどのように分析するのが適切かという仮説を立てます。実際にデータを集めて集計し、仮説の正しさを検証します。 このプロセスを通じて、有効と感じた施策や取り組みを数値的な裏付けをもとに発表し、来期の施策に活かしていくことが重要です。

方向性はどう決める？ 来年度に向けた部としての1年間の方向性とTODOを検討する合宿で、今回学んだ内容を活かすことができると感じました。合宿では、現状できていることとできていないこと、そして今後必要なソリューションについて話し合いました。具体的には、今後重要になると予想される広告指標について、各ソリューションごとの導入実績を比較し、2024年の傾向を把握することが求められると認識しました。また、現状のホットなマーケティングトピックから、今後伸びるであろうKPIを仮定し、その上でどのようなソリューションを開発すべきかを検討しました。 情報はどう集める？ さらに、分析においては、情報やデータの収集方法が非常に重要であると感じました。普段あまり活用していなかった社内のポータルや事例集なども積極的に利用し、必要な情報が何か、足りない情報はないかを意識しながら、学んだプロセスに沿って分析に取り組んでいくつもりです。 分析の進め方は？ また、データ分析の基本として、目的を明確にし、仮説思考でアプローチすること、比較を重視すること、そしてwhat→where→why→howというプロセスで考えることの重要性を再確認しました。これらの考え方を実践することで、より具体的な分析結果が得られると実感しています。

表現方法の重要性に気付く スライドや資料を作成する際、これまではコンテンツ（メッセージ）の内容に意識を集中していました。しかし、メッセージの表現方法やグラフなど補助情報の見せ方には注意を払っていませんでした。今回の講義で紹介された修正前後の例を通じて、メッセージの表現方法やちょっとしたイラストの追加が、自分の言いたいことを論理的にも視覚的にも分かりやすくする効果があると理解できました。これが最も大きな学びとなりました。 文書作成にも応用可能か？ 現在の所属部署では、スライドを作る文化がなく、主にワードやExcelで文書を作成しています。しかし、メッセージの表現方法や文書に添えるグラフなどの補足情報の重要性は同じです。このため、文書作成においても、今回の講義で学んだことを応用していきたいと考えています。 報告資料作成での新たな工夫 特に、プロジェクトの立ち上げ時や各工程終了時に必要となる報告資料作成において、今回学んだスキルを活かしたいです。振り返ってみると、これまでの報告では言いたいことをダラダラと書いてしまい、その結果、一度の報告で済むはずの内容も質問によって再確認を求められることが多々ありました。今後は、文章や図を使って言いたいことをシャープに伝えるよう工夫していきたいと思います。

視覚化のコツは何？ 今回の講座を通じて、視覚的に分かりやすい図表の作成や、元データを複数の視点で分解してグラフ化する手法を学びました。情報を可視化することで、データの本質に迫ることができ、分析の精度が高まる点が非常に印象的でした。 分解視点はどう活かす？ また、データの分解方法として、When（時間）、WHO（人）、HOW（手段）の視点を活用し、仮説を立てながらデータを読み解くアプローチは、理論と実践をうまく結びつけると感じました。こうした手法により、伝えたい内容を論理的に整理し、より明確に説明できるようになると思います。 情報分解の秘訣は？ さらに、MECEの考え方を用いて情報を漏れなく、ダブりなく分解する技術についても学びました。層別分解、変数分解、プロセス分解といった具体的な切り口を通して、第三者にも分析の背景や意図を的確に伝える方法を身につけることができました。 課題抽出はどう確認？ 最後に、アンケート結果や経費使用の分析を通じて、課題の抽出と適正な施策検討につなげる事例は、実務における分析の重要性を改めて認識させられる内容でした。自分自身でデータを作成する際や、他者のデータを検討する際に、適切な分解と背景の説明が説得力を高めるポイントであると感じました。