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活用 ✕ 利用

に関する学び

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数式への意識はどう？ やっと、数式や数字の取り扱いが登場して安心しました。データ加工は、数字、図、数式を扱うものであり、普段はなんとなく利用していたものの、特に数式については意識して使っていなかったので、この機会にしっかりと意識できるようになりました。 代表値の使い分けは？ 代表値については、平均値、中央値、そして最頻値の３種類があり、高校で学んだ記憶があります。状況や特徴に合わせて適切に使い分けることが必要だと感じました。 散らばりをどう捉える？ また、散らばりに関しては、分散、偏差、標準偏差という概念があります。これらのイメージがつかめると、グラフ作成時の種類の選択や切り口の検討に役立つと考えています。正規分布や、偏差を標準偏差に変換する方法を理解できれば、さらに活用の幅が広がると感じました。 応用範囲はどう広がる？ これらの手法やツールは、あらゆる業務や自分自身の行動パターンにも応用できると考えています。新しい仕事で具体的に何をどこまで行うかはまだ決まっていませんが、逆にどのような状況にも対応できるはずです。以前の仕事では、過去のデータや何かとの比較で数%の違いを強調していたことがありましたが、散らばりが大きい場合、その違いが意味を成さないこともあるため、今後は数字を見る際にその点を意識していきたいと思います。 習熟のための練習は？ まずは練習として、代表値をいろいろと算出しながら使い方に習熟していきたいです。数式は単に暗記するのではなく、意味や算出方法を理解し、それを活かすことで活用の幅を広げることを目標としています。以前、統計学の教科書を購入して半分ほど学び直した経験があるため、改めて復習しながら残りの部分も学習していきたいです。 散らばりから何を探る？ また、散らばりの大小からどのような検証ができるのか、またどんな示唆が得られるのかをさらに深めたいと思います。最後に、統計検定にも挑戦する予定です。

数値分析の極意は？ 数値分析では、プロセスごとに「率」にして検討することが有効です。A/Bテストは、同期間にランダムにユーザーを振り分け、その結果を比較する方法で、比較ポイントを絞ることが大切です。AIDAやAMTUL、AISASなど、プロセス設定に利用できるフレームワークは多様に存在します。また、ダブルファネルという概念もあります。これは、購買までのファネルと、購買後に他社に影響を与えるファネルが存在し、1人の顧客がその後の影響力で10にも100にもなる現代的な考え方です。 広告制約の壁は何？ 私の業界では広告制約があり、顧客の声が届きにくいという問題があります。そのため、詳細な購買プロセスが追いにくく、単純なファネル分析は難しそうですが、未病分野の自費購入をターゲットとした市場には活用できる可能性があると考えています。営業部のプロセスにファネル分析を使用すれば、製品を少しでもよいと思ってもらえた後、どこがボトルネックになって採用決定に至らないのかを見極めることが可能です。AMTULが購買意思決定までのプロセスに最も近いと感じ、これを用いて考えています。採用までに多くのステークホルダーが関与し時間がかかるため、AIDAのような単純な興味や欲求だけでは購買に結びつかず、AMTULのように試用のプロセスが必須となるからです。 効果数値はどう変わる？ プロセスとウォーターフォールチャートを掛け合わせた活用も試みています。プロセス段階に分けてグラフ化するのは初めてですが、採用後にカテゴリ別の売上内訳を見る際に使用します。ただし、プロセスが独自になりがちなため、段階設定には注意が必要です。さらに、ダブルファネルの考え方を応用し、購入施設からのエリア波及効果を数値で測る挑戦をしています。具体的には、1施設で売上が上がると、同医療圏内の売上や件数がどの程度上がるか、大施設の採用が小施設へどれほど影響を与えたかの数値化に取り組んでいます。

経済性の基本は？ 規模の経済性と範囲の経済性について、大変興味深い学びを得ました。 規模経済って何？ まず、規模の経済性についてです。これは企業が生産量を増やすことで、一単位あたりのコストが下がる現象を指します。生産量の増加により、固定費やその他の生産コストが分散されるためです。例えば、自動車工場を開設するには高い初期コストが必要ですが、同じ設備で多くの自動車を生産することで、一台あたりのコストが低下します。大量に材料を購入することでさらなるコスト削減も可能です。つまり、大規模生産に移行するほど、コスト競争力が向上します。 範囲経済はどう？ 次に、範囲の経済性についてです。異なる商品を一緒に生産することで、単独生産よりコストが下がる現象です。これは生産プロセスや資源を共有できるためです。例えば、パンとクッキーを生産する食品会社では、同じ設備やスタッフを共用し、具材も小麦や砂糖などを共通して利用します。また、マーケティングも一つのブランドで複数の商品を宣伝することで、コストが抑えられます。多様な製品を生産することで、資源の効率的活用とコスト削減が実現します。 業務集約は効果的？ 私の業務においても、本社業務の移管や支店業務の集約が行われています。各支店で個別に行っていた業務を一か所に集中させることで、全体のコストが削減されています。中央集権的な運営によって、標準プロセスの導入やシステムの活用を可能とし、業務効率を向上させています。 未来の効率化は？ 今後はさらにプロセス効率化を図るため、IT技術やAIなど先進技術の導入が必要です。各支店が独自にノウハウを築くよりも、集中管理の方がコスト削減に寄与しています。実績を定量的に評価するため、時間工数の記録を行うことも重要です。業務を巻き取って新たに業務を構築する際には、時間工数以外の成果を事前に考慮することが必要であると学びました。

最終講義での新たな気づきは？ 最終講における「相手の気にしているであろうことを想像する」「それを意識して論理を構築する」という点が最も印象的でした。第二週目の講義でも、目的の明確化とそれに応じた切り口の洗い出しの重要性が説明されましたが、これらは同じような考え方だと感じました。論理思考のスタート地点として「目的」を意識することが重要なので、今後の講義もその点に注目して受講したいと思います。 また、「意識して正しい文章を書く」ことが論理力のトレーニングになるという点も新たな発見でした。今後は、講義で学んだことを意識して日々の文章作成に取り組んでいきたいです。 学んだ手法をどう実践する？ 本講の内容は、メール作成から報告資料、要件確認資料の作成など、常に利用できるものであり、特にメール作成時に活用して論理力向上を目指したいと思います。それが他の作業にも良い影響を与えるでしょう。理想としては以下の手順を踏みたいと考えています。 1. メール作成の目的や相手の気にしている点を想像する 2. 上記を実現させるための構成を考える 3. その構成にそってメールを作成する 4. 最後に文章の評価を行い、修正する 文章見直しの最低限のステップは？ しかし、慣れないうちはこの手順を完全に実行するのは難しいかもしれません。そこで、最低限以下の順序で文章の見直し時に活用したいと思います。 1. メールを作成する 2. 改めて「何の目的でメールを作成したか」「現在の論理構成が目的実現に沿っているか」「記載内容が構成に合っているか」「日本語で誤りやわかりにくい点はないか」を確認する 普段から文章を作成する機会は多く、特にメールなどの際に、本講で学んだことを活かして実践していきたいです。これまでは文法面での見直しを中心にしていましたが、今後は目的や文章構成も意識して徹底したいと思います。

どうやって特徴を捉える？ 大量データを比較する方法として、まずデータの特徴をひとつの数字に集約し、グラフ化して視覚的に把握する手法を学びました。これにより、数値としての評価だけでなく、データの散らばりや傾向も同時に捉えることが可能になります。 平均値の違いを知る？ 平均値や中央値を確認するために、単純平均、加重平均、幾何平均、そして中央値の各手法を比較しました。今まで単純平均や加重平均を主に用いていたため、このうち幾何平均と中央値の手順が分かっていなかったために、業務上物足りなさを感じていた点に気づくことができました。 分布の形はどう判断？ また、データの平均的な分布をグラフ化することで、これまで感覚的に捉えていたデータの散らばりを、標準偏差などの具体的な数字として表現する必要性を認識しました。こうした数値化は、データのばらつきが大きいのか小さいのかを明確に捉える上で非常に有効です。 利用状況をどう見る？ さらに、提供しているサービスの利用状況を単なる数の集計として週次報告している現状に対して、まだ活用できていないデータの中に、利用者の属性や利用時間帯などの詳細な情報が含まれているのではないかと考えるようになりました。これらを分析することで、サービスの改善点や利用者の利便性向上につながる提案が可能になると感じています。同様に、ライセンスやクラウドの予算についても、感覚的な予測に頼らずデータに基づいた数値をフィードバックすることで、より説得力のある結果に結びつくと考えています。 予測結果は合致？ また、1年前に作成した将来のクラウド利用予測と現状を比較するタイミングを迎えたことから、その分析を活用し、利用していなかったデータも含めてさらに掘り下げていこうと考えています。あわせて、学習用の動画を見直すことで、自分自身の理解をより一層深める予定です。

授業の成果は何？ 今回のライブ授業を通じ、6週間にわたって学んだことを実践する中で、自分自身のありたい姿が明確になりました。また、講義では特に印象に残る内容がいくつかありました。 なぜ顧客視点が大切？ まず、顧客視点に基づく発想についてです。具体的な人物や利用シーンを想像することで、仮説が立てやすくなるという点を学びました。一方で、政治、経済、社会、テクノロジーなど、マクロな視点から世の中の動向を考えることも、仮説構築に大いに役立つと感じました。 講義の印象はどう？ また、講義中に取り上げられた以下のポイントも印象に残りました。 ・技術や商品に自信がある企業ほど、自己の立場に固執しがちであること。 ・成長実感を大切にする必要があること。 ・顧客に魅力を感じてもらうための工夫が重要であること。 ・マーケティングプランを共有することで、周囲を巻き込みやすくなること。 ・どこに行くかという議論はしやすいが、辞めるという議論は反対を受けやすく、フレームワークを用いることで説得力が増すこと。 内外の課題は何？ 自社や部署のステークホルダーを顧客として捉え、そのペインポイントを追及する姿勢が求められています。同時に、マクロな視点で市場環境や世の中の動きを把握することも不可欠です。今回の授業で得た思考法やフレームワークを実践・活用することで、定着を図りたいと考えています。 専門性はどう磨く？ 特に「顧客志向」や「ペインポイント」といった考え方は、私の業務に直結するため、常に意識して物事を見る姿勢を大切にしたいと思います。また、基礎となる考え方やフレームワークを活かすためには、コアコンピタンスを確立し、高度な専門性を磨くことが必要だと実感しました。今後は、資格取得や継続的な学習に努め、自身の武器となる知識・スキルを養っていきます。

本講義では、相手に「読んでもらえる」文章やスライドの作成に特に注意を払うことが大切だと再認識しました。以下に具体的なポイントをまとめます。 まず、スライドの作成において重要なのは、関連する情報をただ単に盛り込むのではなく、伝えたいメッセージを明確にすることです。相手にとって読みやすい資料を作成するためには、以下の点に注意します。 # グラフの見せ方 - 自分が伝えたいことを基準に、適切な視覚化手法を選びます。 - グラフにする際は、形式や縦軸/横軸、目盛り、単位などの細部に気を配ります。 - 視覚化（グラフ）には、できるだけ慣例に則った方法を用います。 # 文字の表現 - 伝えたいメッセージに合わせた書体や色を使います。 - 文字情報だけでなく、アイコンなどを補助的に用いて視覚的理解を促すことも有効ですが、過度に利用しないよう注意します。 # スライドの構成 - 情報の順番に注意し、図表を情報が出てくる順序で配置します。 - スライドの意図や伝えたいことが分かるように、言葉を添えて補足します。 - メッセージと図表の整合性を保ち、強調したい箇所を意識します。 また、作成した報告資料や管理シート、会議でのプレゼンテーション、メールやチャットでのテキストコミュニケーションなど、様々な業務の場面でこれらのポイントを活用できると考えます。 特に今後意識したいのは、相手に「読んでもらえる」文章やスライドを作成することです。業務に取り組む際には、次の点を念頭に置くよう努めます。 - 自分が伝えたいことを相手に理解してもらうため、伝えたい内容を基準に適切な見せ方（視覚化）を選択する。 - 相手のリテラシーに合わせた言葉を選ぶ。 - 情報を探させない構成にする。 これらのポイントに注意することで、より効果的なコミュニケーションが可能になると確信しています。

視覚化はなぜ効果的？ ＜W4 学び、気づき＞ 視覚化することで、情報が2次元で処理できるようになり、文字情報よりも処理速度が早くなり、齟齬や誤認が起きにくくなることを学びました。これには、適切なグラフの利用だけでなく、伝わりやすい表現方法を身につけることが重要です。また、フォントや色についてはこれまで、自身の感覚や経験に頼って使用していましたが、今回学んだ知識を通じて、意識的に使い分ける必要性を痛感しました。 文書作成におけるポイントに関しても、普段から意識していた内容と大きなズレはなかったものの、具体的なポイントを学ぶことで印象がより強く残りました。特に「相手に知りたいと思わせる」工夫や修辞法の活用は、これまで十分にできていなかったため新たな気づきを得ることができました。 仕事でどう使う？ ＜W4 自身の業務への当てはめ＞ 業務では、電話よりもメールで社内外と連絡を取り合うことが多いため、伝達内容が多くなると文章が形式ばり、堅い印象になることがしばしばです。そこで、今回学んだフォントや色、レトリックを取り入れることで、相手に分かりやすく伝わる文章を心掛けたいと思います。グラフに関しては、データの正確性に目を向けがちでしたが、今後は自分の主観ではなく、相手の目線を意識して作成や確認を行いたいと考えています。タイトル、単位、色など、細部にわたり注意を払っていきます。 実践はどう始まる？ ＜W4 行動計画＞ 日々の業務ではグラフやパワーポイントの使用機会が少ないため、今回の学びは主にメール文書作成に活かす予定です。ポイントの強調や最後まで読み進めてもらえる工夫を取り入れるため、会社のスケジュールにリマインダーを設定し、毎朝前週の学びも含め確認するようにします。これにより、最低1ヶ月間は継続して意識を高め、実務に役立てていこうと考えています。

学んだ視点は何？ 「イノベーションの普及要因」で学んだ５つの視点は、アイデアや技術を広める際の評価軸として非常に参考になりました。具体的には、従来の手法に対する優位性を示す【比較優位】、大きな生活変化を求めすぎない【適合性】、使い手にとってわかりやすく易しい【わかりやすさ】、実験的に試すことができる【試用可能性】、そして採用が周囲に見える【可視性】の５つです。 どんな企画を進めるの？ 現在、コミックやアニメをテーマにした観光コンテンツ配信アプリの事業企画を進めています。ターゲットは意思決定者が女性となるファミリー層を想定し、カスタマージャーニーに沿ってアイデア出しを行う段階です。たとえば、現地訪問前に計画に必要な情報を、写真や口コミに加えて映像、音、匂いといった五感で提供することで、情報提供者と受け手との隔たりを解消し、旅先の魅力をより的確に伝える機能などが挙げられます。また、ARなどを活用して現地体験を向上させる案も検討中です。 設計プロセスはどう進む？ この設計プロセスでは、まず知ってもらうための【可視性】と【比較優位】、次に使ってもらうための【わかりやすさ】と【試用可能性】、そして使い続けてもらうための【適合性】が重要だと理解しました。実際、「イノベーションの普及要因」の５つの視点は、チェック項目として活用でき、AIDMAの各段階と結びつけることで具体的な設計が可能です。たとえば、 AIDMAの考え方は？ 　・A（注意をひく）：目に留まる【可視性】の工夫を 　・I（興味をもつ）：シンプルで【わかりやすい】情報提供を 　・D（欲求となる）：他と比べて魅力的な【比較優位】を提示し 　・M（記憶する）：利用者の行動パターンに合った【適合性】を確保し 　・A（行動する）：試しやすい【試用可能性】で実際の利用に繋げる

データ分析はどう見る？ 今週はデータ分析の基本的なアプローチについて学びました。データを評価する際は、まず「データの中心がどこに位置しているか」を示す代表値と、「データがどのように散らばっているか」を示す散らばりの2つの視点が大切であることを実感しました。代表値としては、単純平均のほか、重みを考慮した加重平均、推移を捉えるための幾何平均、極端な値の影響を排除する中央値などがあると理解しました。また、散らばりの具体的な指標として標準偏差を学び、データが平均からどの程度離れて散らばっているかを数値で評価できることが分かりました。 現場での活用方法は？ これらの知識は、実際の現場での作業時間、コスト管理、安全管理などに役立つと感じました。例えば、複数の現場における作業時間の平均を求める際、単純平均だけでなく、現場ごとの規模に応じた重みをつけた加重平均を用いることで、より実態に即した傾向を把握できると考えます。また、標準偏差を利用することで、同じ作業工程でも現場ごとのバラつきを数値で示し、ばらつきが大きい工程には重点的な対策が必要であると判断しやすくなります。数字の羅列だけでなく、背景や偏りを理解しながらデータを多面的に捉える習慣の重要性を再認識しました。 次のステップは何？ 今後は、各現場における作業時間や工程進捗、コストなどのデータを収集し、単純平均だけでなく加重平均や標準偏差も併せて算出することから始めます。特に、同じ工程内で標準偏差が大きい場合は、どの現場で大きなばらつきが見られるのかを明らかにし、その現場の状況や原因を直接確認することで、関係者と改善策を議論します。また、社内報告でも単なる平均値だけでなく、ばらつきや偏りをグラフなどで視覚的に示すことで、現場間の違いや課題を分かりやすく伝える資料作りに努めていきたいと思います。

SCAMPERは何ができる？ PMIのAI Agentに関する登壇資料作成の中で、SCAMPERのフレームワークを応用する試みが行われました。具体的には、S（Substitute）として従来のPPT作成をやめ、ClaudeやGensparkなどのツールで資料を作成した後にPPT化する方法や、C（Combine）でGeminiのDeep ResearchとChatGPTのデータ分析、そしてClaudeやGensparkのスライド作成機能を組み合わせる工夫が挙げられます。また、A（Adapt）ではDeep Researchを講演シナリオ作成に応用し、M（Modify）ではGensparkの生成物をFigmaで編集する方法、P（Put to another use）ではジブリ化を意識した画像作成機能を利用してスライド資料を作成するアイデアが検討されました。さらに、E（Eliminate）により、ゼロからのPPT資料作成を最小限に抑え、R（Rearrange）では結論を補強するためのエビデンス集めにDeep Researchを活用するという工夫がなされました。 資料作成の今後はどうなる？ 一方で、AIによる資料作成の技術は向上しているものの、何度も修正が生じた結果、従来の方法と比べると作業工数に大きな差がない状況です。以前はほとんど使い物にならなかったツールが、現在は曲がりなりにも利用可能なレベルにまで進化しており、今後の発展に期待が持てると感じました。ただし、現時点ではかなりの工夫が必要なため、AIにそのまま講演全体を依頼するのは難しいと実感しました。単一のツールやアイデアだけでは実現が難しい面もありますが、SCAMPERのようなフレームワークを活用することで、多様な視点やアイデアが生まれ、AIを用いた資料作成の可能性が広がると考えています。

誰が商品を買うべきか？ 商品を成功に導くためには、誰に売るかを明確にすることが不可欠です。どんなに良い物でも、適切なターゲットを定めていないと、その魅力を十分に伝えることができず、売上につながりません。ターゲットに合わせたプロモーション戦略を作成することで、商品の訴求力を高め、顧客にその価値を感じてもらうことが可能です。 既存製品に新しい価値を？ 自社製品の強みを組み合わせることで、既存製品であっても新しい価値を発見し、差別化を図ることが可能です。具体的な利用場面をイメージし、顧客がそこに価値を見出す手助けをすることが重要になります。 また、ターゲットと提供する価値がしっかりと結びつくプロモーション施策が必要です。市場の顧客に商品の価値を認識してもらえなければ、大ヒット商品につながりません。 競合との差別化ポイントは？ ポジショニングマップを用いて、競合との差別化を図るポイントを見つけ出すことも重要な作業です。自社の強みを２つの軸に絞り込み、市場開拓を進め、ターゲットを明確にすることで、経営資源を有効に活用し、費用対効果を高めることが必要です。 新規事業、特にBPO業界に参入する際には、まず自社のリソースを活用し、顧客に価値を感じてもらえる分野を特定することが求められます。その後、特定した価値に魅力を感じる市場やターゲットを定め、選択と集中を行います。そして、訴求ポイントを強化するために必要なスキルの獲得や品質の向上を図ります。 ターゲット設定の基準は？ 最後に、セグメンテーションの切口を探し、ターゲティングの評価基準である6Rを考慮しながらターゲットを定めることが肝心です。さらに、競合と比較しながらポジショニングマップを利用して、自社の差別化ポイントを確認する習慣を持つことが、成功に導くための重要な戦略です。