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ワーク

に関する学び

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実務分析の感想は？ 今回の演習では、多くのデータや豊富な情報を基に、実務に即した分析を体験できました。仮説を立てる重要性を実感し、検証の目的を明確にすることの大切さを再確認しました。一方で、考えやすい仮説もあれば、内容によっては仮説の設定に苦慮する面もありました。今後は経験を積み、自然に仮説を立てられるようになることを目指したいと思います。 比較で何が見える？ また、最初の講義で学んだ「分析は比較である」という考え方を再認識しました。検証項目をしっかりと揃えることが、正確な判断に繋がると感じました。自分の業務では自らデータを取得する機会が少ないため、実際に活かせるシーンは限られるかもしれませんが、常に比較項目を揃える意識を持って仕事に取り組みたいと考えています。今回の内容は情報量が多く、フレームワークの理解が十分とは言えなかったため、書籍の読解や講義の再視聴などで定着を図り、理解を深めたいと思います。

どうやって仮説を立てる？ 「仮説を立てる」ことの大切さとして、まず、３Ｃや４Ｐなどの関連フレームワークを用いることで、偏った視点に陥らずに物事を捉えることができる点が挙げられます。仮説を設定することで、問題解決へ向けた具体的なアプローチが見えてくるだけでなく、説得力のある説明が可能になると感じました。結果として、自身の意識が向上し、業務のスピードアップや行動の精度の向上に繋がると実感しています。 偏った視点をどう変える？ 既存の業務では、どうしても問題解決の視点が偏る傾向にありました。そこで、関連フレームワークの活用が、より広い視野に立った提案に結びつくと思います。まずは、現在抱えている事業の課題に対し、既存情報と新たに必要な情報を整理するところから始めました。必要に応じて関係部署へのヒアリングや、他の事例の調査も実施し、その結果をもとに、より具体的で説得力のある提案へと発展させることを目指しています。

データ分析はどう始める？ 分析は、比較から始まります。問題の定義やデータ分析の目的を明確にし、データの切り口や分析方法、データの効果的な見せ方、さらには仮説を立てる際に有効なビジネスフレームワークを学びました。 手続きの問題はどう捉える？ 手続きのデジタル化率を向上させるためのプロモーション施策を考えることを目指し、どこに問題があるのか、どのように解決するのかを段階的に考えていきます。特に、どの手続きでデジタル化の進行が遅れているのかを把握し、その手続きを行った人のデータを深掘りします。 分析で何が分かる？ 具体的なステップとしては、最初に手続きが紙ベースかデジタルかを確認し、次に属性データや過去にデジタル手続きを利用した履歴で分類します。それらのデータを用いて、なぜその手続きが利用されたのか、またはなぜ利用されなかったのかを分析することで、より深い理解や示唆を得ることができるでしょう。

ファネルをどう理解する？ マーケティングのプロセスにおいて、いくつかのフレームワークを学ぶことができました。特にファネル分析は、従来は漠然としたイメージを持っていただけでしたが、具体的な用途や目的を明確に理解することができ、今後の活動に大いに活用していきたいと感じました。 顧客アプローチはどう？ 例えば、営業対象の顧客に対してどのようなアプローチで認知から提案に至るまでの流れを作り出しているのか、また各段階でどの程度の確率で次のステップへ進めているのかを分析することで、自身の営業プロセスを改善できると考えました。 データ記録は有効？ さらに、SalesForceなどを活用して自分の営業プロセスを各ステップごとに記録し、進捗率や最終的な受注率をデータとして明確に把握することが重要だと認識しました。このデータを基に、積極的に営業すべき顧客を見極め、効率的な営業活動につなげていきたいと思います。

視点を広げる理由は？ 人は思考に癖があり、そのため視点を拡げることの重要性を学びました。思考の癖があると、考えるべき論点や視点が抜け落ちてしまうことが大きなデメリットとなります。そこで、フレームワークや視点を拡げる方法を活用して、過不足なく思考を進めることが大切です。 業務にどう活かす？ 私はこの学びを自身の業務に活かせると考えています。特に、チームの現状把握や課題発見の際に役立てたいと思いました。現状を整理する際には、何をどこまで把握すべきかをクリティカルシンキングを用いて考えることで、思い込みや思考の癖を取り除き、正確に現状を把握できると考えます。 現状把握の方法は？ 今月中にチームの現状をフレームワークを活用して把握する予定です。そのために、まずは必要な情報の枠組みを考えるところから始めます。論点をロジックツリーに分解し、過不足なく考えられるように心掛けたいと思います。

MECEの理解を深めるには？ MECEの考え方は非常にわかりやすく、理解することができました。これまで要因解析に活用していたロジックツリーを、別の目的の分析にも使えると知り、非常に驚きました。また、売上を単価と数量に分けて分析する方法も、実践しやすく感じました。 数字の分解で深掘り分析 要因分析では、数字を分解して深掘りすることが広く応用できると考えています。MECEをフレームワークとして理解したので、実際に分析する際には層別が漏れなく、重複がないかを図示して見える化し、確認していきます。 精度向上を目指す次のステップ 定性的な要因分析も含めて、まずはロジックツリーを実際に描いてみることから始めます。その上で、MECEの観点で層別が適切にできているかを図を用いて確認し、分析の精度を向上させたいです。また、これらの図を使って関係者と共有し、レビューすることで、より精度アップを目指します。

フレームワークは何？ 3C、SWOT、バリューチェーンなどのフレームワークを学ぶ中で、外部・内部分析の基礎を理解することができました。具体例も交えられており、とても分かりやすかったです。今後は、さらに多くのフレームワークの知識も広げていきたいと考えています。 業務改善のヒントは？ 一方、学んだフレームワークをすぐに自分の業務に適用してみたものの、分析の粒度が粗く、経営の成功に直結する具体的な施策を打ち出すのは難しいと感じました。専門家同士が集まり、内部・外部の分析を行うことで、より高度な施策の立案が可能になるのではないかと思います。 戦略再考はどう？ 今後は、フレームワークの基礎を踏まえた上で、自社の経営戦略の資料を再度確認し、戦略検討のプロセスや考え方を自分なりに学び直していきたいと考えています。まとまった時間が確保できる長期休暇などを活用し、じっくりと身に付けていくつもりです。

目標設定に必要な要素とは？ ゴールや目的を明確にし、最短距離を導き出すためには、何が必要で何が不要なのかを具体化する必要があります。その際、フレームワークを用いて定量的・定性的な要素を確認し、優先順位を見直していく必要があります。差別化については、顧客がどのように感じるかが重要です。 営業プラン作成に役立つ学び このナノ単科の学びは、営業プランの作成に大いに役立つと感じています。以前はフレームワークのやり方がわかりませんでしたが、今回の学習で分析手法を学べたため、これまでなんとなくで作成していたプランをさらに具体化できると思います。 ビジネスプランとキャリアの見直し 現在作成しているビジネスプランを見直し、この学びを活かしてフレームワークを用いながら検証していきたいと考えています。また、転職を視野に入れ、自分のキャリアを見直し、必要なスキルをさらに明確にしていきたいとも思います。

新しい知識はどう捉える？ マーケティングの本や動画を以前から見ていたため、新しい知識という点では特に目新しさは感じませんでした。しかし、具体的な事例を通じて学ぶことができた点は大変良かったです。今後もフレームワークを理解した上で、それを具体的な事例に当てはめて検討していきたいと思います。 知識を実務に活かせるか？ 日常業務ですぐに使えるかというとなかなか難しい部分もありますが、会社の事業計画や販売促進策を検討する際に、今回学んだ知識を活かしていけたらと思っています。ただし、今回の内容はマーケティングの一部に過ぎないため、これからも幅広く深く学びを進めていきたいです。 他科目の学びは進んでいる？ また他科目についても学び、単科制度でさらに知識を深めていきたいと考えています。一方で、時間の使い方が難しく感じる部分もあるため、その点については今後学習を進める中で模索していきたいです。

学びの意義は？ 私の学びについてお伝えします。 数値の発見は何故？ 数値データの詳細な分析は重要だと感じました。データの分類手法により異なる結果が得られることを理解しました。また、全体を定義し、仮説を立てることの必要性も痛感しました。具体的には、フレームワークとしてMECEを利用することです。 医療解析の視点は？ 医療技術関連に関しては、まず数値化可能なデータを取得し、求めたい結果を明確にしてデータ全体を定義しました。その後、仮説を立て、MECEを活用して分析を進めました。関連性がありそうな分野として、曜日別の忙しさや業務分析にこの手法が使えそうなので試す予定です。 未来の計画はどう？ 来週には、自分に関連する業務について計画を立て、その後、今回学んだ手法を活用して曜日別・年齢別の業務分析を行います。その分析結果を振り返り、上司や他の受講生とも共有したいと思っています。

仮説検討はどう進む？ 幅広い視野に基づいて複数の仮説を立てることが問題解決につながると理解しました。検討の幅を広げるために、3Cや4Pといったフレームワークを活用し、意図を持ったデータ収集を行う重要性を再認識することができました。 市場の未来をどう読む？ また、停滞気味の既存事業にブレイクスルーをもたらすため、将来の市場状況に基づいた仮説をもとに自社があるべき姿を描き、そこに至る戦略や戦術を検討する意義を感じました。この視点は、スタッフ個々の目標設定やKPIの策定にも活かせると考えています。 業績見通しはどう考える？ さらに、自部門の過去の業績推移と今後10年間の見通しを基にして、停滞領域の立て直しや注力ポイントの整理を実施し、次年度の部門目標の設定につなげる必要があると感じました。この1年を次の5年、10年のための第一歩とするため、仮説に基づいた変化を実践していきたいです。

仮説はどう生まれる？ まずは、3Cや4Pといったフレームワークを仮説の軸として活用することで、仮説をスムーズに構築できます。この方法により、偏った仮説や考慮漏れを防ぎ、網羅的かつ精度の高い分析が行えると感じています。 私の仮説偏りはなぜ？ また、私自身、問題解決のための仮説設定が思いつきやすいものに偏りがちであることを実感しています。そこで、今後はまず3Cや4Pなどの軸に基づいて仮説を網羅的に洗い出す手順に見直すことにしました。これにより、より体系的かつ客観的なアプローチが可能になり、問題解決の効率も向上すると考えています。 実践はどう進む？ 具体的には、最初に3Cや4Pを活用して課題に対する多角的な視点を整理し、次に各軸に沿って仮説をリストアップ、優先順位を付けながら検証を進めます。最後に、検証結果をフィードバックし、再度仮説を見直していくプロセスを実践していく予定です。