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評価

に関する学び

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数値の見直しは？ 昔から用いられている数字の指標は、単一の平均値で表現されることが多いため、別の数値の捉え方をすると、販売手法を変更した際に新たな発見や結論が導かれると感じました。 可視化の意義は？ 最近はデータ量が増えたことで、可視化にあまり重点を置かなくなっていましたが、見えるものから得られる情報も、適宜プロセスに組み入れると有用だと思います。 評価視点を変える？ 自分が現在行っているパフォーマンス指標についても、どの視点で実績を評価しているのかを意識し、他の数値の読み解き方が可能かどうか確認し、日々の業務に役立てたいと考えています。特に、これまで使用してこなかった幾何平均や中央値については、意識して活用するようにしたいです。 データ活用方法は？ また、商品実績の追跡は頻繁に行っていますが、カスタマーデータの分析は十分ではなかったため、カスタマーデータを改めて商品実績の分析に生かすことで、より多くの情報が得られるのではないかと考え、本日学んだ内容を業務に活かしていく所存です。

戦略の本質は？ 戦略というのは、目的地を明確化し、その目的地に最短距離で到達するための方法を考えることを指します。具体的には、「何をやるべきか、何をやらざるべきか」を決定し、さらにそこに独自性を加えることが重要です。この点についての学びを得ました。 未来はどう描く？ 個人的な視点から考えると、今期の目標を達成するための取り組みとして、ジョブ評価シートの作成などが挙げられます。組織としては、オフィスが目指す方針や、メンバーを支援する際に戦略を活用したいと思います。特に、未来を描くことが足りないと感じているので、目標を具体的に思い描くことを意識していきたいです。 問題をどう整理？ 現状の問題は、場当たり的な対応に陥ってしまうことです。これを改善するため、業務を整理し、将来を考えるための時間を確保することが必要です。計画を先延ばしにしないよう、ある程度のロードマップを描き、手を動かす前にゴールを明確にする時間を意識的に設けます。ゴールを明確にするためには、まず問いを立てることから始めることが大切です。

予測とのギャップは何故？ ミュージックスクールの実践演習では、加工後のデータを読み解き、解釈する際に難しさを感じました。まず、読み解く前に予測を立て、その予測とのギャップに注目することで、分析をより深堀りできることを学びました。また、演習で既存の年齢分布図を見て、年齢の集約単位の設定が重要であると気づきました。大まかすぎると差異が見えにくく、細かすぎると傾向を把握しにくいということを実感し、複数のパターンを試す経験が必要だと感じています。 売場配置の効果は？ 担当部門の売上分析においては、予測を取り入れ、実際の結果とのギャップに基づいて分析を深める計画です。また、家庭用食品の営業担当として、限られた売場スペースに対して各商品の配置を最適化することが重要な課題であると認識しています。加重平均を用いて商品ごとの数値を見ることで、売場のスペース効率を評価し、最適なゾーニングを提案することで業績向上に寄与したいと考えています。データ加工時の適切な集約単位の選定についても、さらなる実践の中でスキルを高めていく所存です。

評価面談での反省点は？ これまでは、知識や実践において自分は十分に頑張ってきたつもりでした。しかし、評価面談のロールプレイで課長役としてフィードバックを行う際、どうすればよいのかという視点が欠けていたことや、過去の苦い経験に近い状況が影響し、知っていることと瞬発的に行動に移すことの難しさを痛感しました。 リーダー像はどう映る？ 自分がどのようなリーダーでありたいかという面は、タスクを進めるうえではある程度固まっているものの、メンバーがリーダーに対してどのような印象を持っているのか、またメンバーの社会的欲求とどう向き合うべきかについては、十分に意識していなかったと実感しています。今回のワークやロールプレイから得た気づきをもとに、チーム内でより良い関係構築に努めていきたいと考えています。 改善点は何だろう？ さらに、別の役割から見た課長の視点や、今回のケースに至る過程でどの部分を改善すべきかについて、具体的にディスカッションを重ねることで、より効果的なリーダーシップのあり方を検討していきたいと思います。

データ解析の真意は？ 客観的な自己批判思考とは、実際のデータに基づいた解析から得られるアウトプットを重視する考え方です。現代ではデータアナリストが解析を行っていると同時に、人間の経験や蓄積された知識が一定の役割を果たしているプロセスも存在すると認識しています。このような背景を踏まえると、膨大な情報量の取得や高速な解析能力を持つAIこそが、クリティカルシンキングの領域で大きな力を発揮するのではないかと思います。一方、AIが情報量で劣る分野としては、子供時代からの体験に基づくフィジカルな活動が挙げられます。こうした思考プロセスは、今後AIの得意分野としてさらに重要性を増していくように感じられます。 組織内提案の意義は？ また、組織内での様々な提案や相談に対しては、抜け漏れがないかを具体的に示すことが求められます。特に、新商品の販売戦略や新規事業の価値判断、さらにはM&A案件における事業化の可能性検討など、客観的な評価が重要な事例に対して、しっかりとした根拠やデータをもとに判断することが不可欠だと考えています。

多角的視点で何が見えた？ 学んだ内容を振り返り、複数の視点から議論することで、これまで見落としていた点や新たな切り口、さまざまなアプローチ方法に多くの気づきを得ることができました。今後は、このような環境を社内にも広げ、各自が自走できる体制を整えていきたいと考えています。 上司の依頼はどう活かす？ 日常業務では上司からデータ分析の依頼を受けることが多く、上司の興味関心と実際の事業課題を明確に切り分け、目的意識を持った意味ある分析が事業に貢献できるような環境作りが求められると実感しました。また、データ収集がそれ自体の目的にならないよう、適切なデータの収集と活用に努める必要があります。 実行策にどうつなげる？ このため、まずはビジネスプロセスマップやビジネスモデルキャンパスを作成して全体像を把握します。次に、関係者間で課題の所在を共通認識として持ち、データ分析を通じて課題の発見や優先順位、重要度を明確にします。最後に、分析結果に基づき実行策を評価することで、より効果的な改善策を進められると考えています。

価値再定義の鍵は？ セグメンテーションと自社のポジショニングについて整理する中で、両者を結びつけることが自社の価値を再定義する鍵になるのではないかと感じました。ターゲティングは市場を狭めすぎる印象があり、しっくりこない部分がありましたが、お客さまをどのようにとらえるかという視点からの6Rという切り口は非常に参考になりました。 差別化はどう可能？ 取り扱う商品は極めて均質化されており、競合も多いため、セグメンテーションや自社のポジショニングだけではなかなか競合との差別化が困難です。しかし、自社のリソースや価値設定を見直すことで、従来のポジショニングに新たな価値を加えられる可能性があると感じました。 どこでどう戦う？ お客さまの本質を理解しながら、自社のリソースと価値を再評価することが重要です。その上で、市場のセグメンテーションをヒートマップのように捉え、どの部分でどう戦うかを考えていく必要があると思います。まずは、改めてお客さまと自社について深く掘り下げることから始めたいと考えています。

主語の変化、どう直す？ 文章中において、主語が途中で変わってしまい混乱を招くことが日常的に見受けられる点について、改めて注意が必要だと感じました。この点は、私自身が文章を作成する際にも気をつけなければならないと改めて実感しました。 根拠はどう並べる？ また、「文章を書くことで思考力が鍛えられる」という言葉が特に印象に残りました。文章作成においては、まず様々な素材を集め、主張を支える根拠を複数の切り口から並べることが重要です。根拠が一方向に偏らないよう、相手の視点も取り入れながら考える必要性を感じました。 メモで情報整理は？ さらに、文章作成だけでなく、会議や発言の際にも手元のメモを活用して情報を整理することで、より明確な意見表明が可能になると考えています。日常的に続けている日記も、「書く」トレーニングとして日本語の使い方や文章の評価を実践できる良い機会だと思います。また、定期的なミーティングでは、ピラミッドストラクチャーを用いて根拠を整理し、情報をまとめる練習にもなると感じています。

日常をどう評価する？ 今週は、新しいことに挑戦するのではなく、日々当たり前のことをいかに着実に実行できているかという点に重きを置いてみました。たとえば、グラフの見せ方については、常に相手に伝わりやすい表現を工夫しながら作成しており、横棒を用いたグラフが非常にわかりやすいと感じています。 文章作成の工夫はどう？ また、文章の書き方にも工夫を凝らしています。相手に何を伝え、どのような行動を促すのかを具体的にイメージさせることが大切だと痛感しました。中には、読むことを前提としていないために、忙しい中で読み飛ばされてしまう文書も見受けられます。このような事例を見たときには、反面教師とし、コーチとして日々学んでいく気持ちになりました。 読まれ方をどう工夫？ さらに、資料作成だけでなく、日常のメール文にも応用できる点を感じました。伝えたいことが多すぎると、ついつい文章が長くなってしまい、結果として読まれなくなってしまう可能性があります。まずは、相手の目を引き、読んでもらえるような工夫を心がけたいと思います。

知識と実践のギャップは？ グロービスの学習では、毎週のミニレポート作成を通して「知っている」と「使える」の違いを実感しました。ライブ授業の中で問われた際、インプットしたはずの内容がすぐには出てこなかったこともあり、知識を業務で実際に使うためには、継続的な反復練習や学んだことを意識的に活用する機会を作ることが重要だと感じています。 社内評価はどう変わる？ また、社内のモチベーションサーベイの分析業務についても、これまで数値の比較に終始していた自分のアプローチを見直す機会となりました。今回、ライブ授業で学んだ分析のステップを業務に取り入れることを決意しました。 分析の手順は何？ 具体的には、まず分析の目的を明確にするために問いを立て、その問いを共有することが大切であると認識しています。次に、情報を工夫し、必要に応じて新たな列を追加したり、割合を算出したり、データの並び替えを行います。最後に、グラフへと視覚化することで、数値だけでは見えにくかった情報を一目で把握できるようにする工夫を実践していきます。

データはどのように？ データは、数字、視覚、そして数式という三つの観点から捉えることができます。まずは平均値を確認し、その値を基に仮説を立てます。その上で、実際のデータのばらつきを評価し、平均値だけでは把握しきれない場合には標準偏差を活用します。標準偏差が小さいとデータのばらつきは少なく、大きい場合はばらつきが大きいことを示しています。 視覚情報は活かせる？ また、データの種類に応じて適切なグラフを選び、視覚的に理解しやすいようにすることが重要です。与えられたデータやそこから計算された数値だけでは十分な情報を得られないこともあるため、データを客観的に評価し、集約しすぎていないかどうかやばらつきの状況を分解して考慮する必要があると感じました。 偏りをどう防ぐ？ さらに、単に平均値を求めるだけでなく、標準偏差や中央値などの他の指標も用いることで、、より偏りの少ない分析が可能となります。状況に応じて平均、最大値、最小値以外の指標も活用し、迅速に必要な情報を把握できるようにすることが求められます。

ABテストの教訓は何？ ABテストで学んだことは、仮説を検証する際に検証対象以外の要素はできるだけ固定することの重要性です。過去には、時期的な要素を十分に考慮せずに振り返りを行った結果、どの部分が効果につながったのかが不明確になった経験があり、今後はこの点に注意していきたいと考えています。 クリエイティブはどう検証？ また、クリエイティブの検証においては、検証項目以外の要素が多いため、何を検証するのか、どの要素を変更するのかを明確にする必要性を実感しました。これにより、取り組む際の焦点が定まり、より効果的な結果が得られると考えています。 実施方法はどう評価？ 具体的には、広告動画の検証でストーリーの流れはほぼ同じに保ちつつ、一部の要素だけを変更する手法を採用しました。さらに、同じ期間で配信を行い、得られた結果を比較検証することで、効果が認められたものを今後の施策に活かす予定です。 新たな仮説は何から？ 今後は、別の項目についても新たな仮説を立て、同様のテストフローを構築していく計画です。