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に関する学び

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戦略の選択はどうする？ 戦略について最も印象的だったのは、「戦略とは何をやるか、何をやらないかを選択すること」という点です。私は、多くのことをやりたいと思う一方で、それらが本当に必要かどうかが曖昧になっていることに気づきました。だからこそ、戦略を考えることが大切であると再認識しました。 言語化の意義は何？ また、言語化、教訓化、自分化のステップについても今後意識して取り組んでいきたいと感じました。 理想の人材はどんな？ 育成したい人材モデルを検討するうえで、自社が求める人物像と顧客の求める人物像を洗い出し、その根幹を理解することが重要だと思いました。そこに基づき、必要な能力とスキルを特定し、その優先順位を設定するステップを設定できると考えます。 共通点はどう見つける？ まずは、自社および顧客の求める人物像を聞き取り、その言葉を文字で表現し、俯瞰して共通項を見出したいと思います。過去のアンケートや聞き取りも踏まえ、理想の人物像を形作ってみたいと思います。

なぜ系統分解する？ 問題解決にあたっては、主観的な判断を極力排除し、各要素を系統的に分解する手法が重要であると学びました。MECEの考え方を参考に、まずはトレーニングを重ねながら、必要な要素を網羅的に整理する力を身につけたいと考えています。 どの角度で検証する？ また、IT分野でのシステム設計や事後分析においては、目的や問題点を明確にし、多角的に分析する姿勢が求められると感じました。どの角度から、どのレベルまで検討するかを意識することで、より高い品質のアウトプットを実現できると実感しています。さらに、クリティカルシンキングの向上には継続的なトレーニングが不可欠であり、ビジネスシーンにおいても振り返りの時間を大切にすべきだと思いました。 自己評価はどう？ 今後は、本コースで学んだ思考方法を活かし、過去の問題分析を振り返る中で、自分のアプローチが主観的になっていないか、また適切なレベルまで検証できたかを再評価し、次回以降のタスクに役立てていきたいと考えています。

問題箇所はどこ？ 問題個所の特定は、次のアクションプランを考える上で非常に重要です。数値に基づいて問題箇所を洗い出し、優先順位を明確にすることで、納得のいくアクションプランを策定できます。また、数字に紐づく具体的な行動も同時に把握することで、プロセス全体の見直しの基準が整います。 課題解決はどう進む？ 課題解決は、問題をプロセスに落とし込みながら進めることが求められます。What、Where、Why、Howといった基本の枠組みに沿って対応することで、業務改善の手法の一つとして、DX化推進の取り組みも効果的に実施できるのではないでしょうか。 目的設定はどう？ 目的の設定においては、まず問題や課題を洗い出し、その中から複数ある項目に対して優先度を付け、分析と順位付けを徹底します。その上で、アクションプランを策定することが求められます。さらに、UI/UXに関わる場合はA/Bテストを取り入れ、スタンダードなフレームワークに沿った進め方を実施することが重要です。

問いの大切さは？ 「問い」を立てることがクリティカルシンキングの第一歩であると意識しました。論理的に考えるとは、何をすべきかを明確にし、そのために本質的なイシューを特定することだと学びました。目の前の問題のみならず、その問題を引き起こす要因についても常に問いを持つ必要があると感じています。 なぜ即答してしまう？ 自分の業務を振り返ると、お客様からの直接的な問いにすぐに答えてしまう傾向があるため、その背後にある本質的な問いを見逃すことが多いと痛感しています。今後は、問いを意識し続けることと、個人に偏らない組織全体で方向性を共有することに努めたいと思います。 どう深掘りすべき？ また、お客様から提示された課題の棚卸を行い、その背景に隠れる本質的な問いを深く掘り下げることで、共通する課題や問いを見出せると考えています。そうすることで、宿題への迅速な対応や付加価値のある回答が可能になると信じており、常に「問い」を起点とした業務見直しを行っていきたいと思います。

比較に意味があるのは？ 分析は比較であることを理解しました。つまり、比較に意味がない数値を比べることは無意味だと感じました。 失敗例から学ぶ分析法 データ同士の要素を揃えることも重要だと考えます。これまで成功例をいくつか分析して共通の要素を探したことがありますが、振り返ってみると、失敗例でも同じ分析をして失敗しているケースが多々あったのではないかと思います。それは、本当の成功要因とは異なると思います。 成功要因の鍵は何か？ 広告などのクリエイティブにおける結果の分析で、特に比較要素が多い動画クリエイティブでは、成功事例と失敗事例を踏まえて、本当にキーとなるポイントを発見することができれば、大きな成果につながると感じます。 具体的目標に向けて行動 3月末までに業務の特定の箇所を学んだデータ分析を用いて数値を改善させる目標を立てました。毎週の授業の中で、具体的に自分の業務をイメージしつつ、会社の中で自分がどう行動するかを考えながら学習に取り組んでいます。

事例から学ぶ 今回の事例から、同じ商品でもどのように魅せて売るかが売上を伸ばす上で重要であることを学びました。顧客目線に立つことは初めのうちはできているものの、次第に競合を意識しすぎて当初の目的とずれてしまうことがあると感じました。特にネーミングの重要性を改めて認識しました。 顧客目線はなぜ重要？ また、顧客の立場に立って考えることは、新規事業においても非常に重要だと思います。大きな事業になりがちですが、ターゲティングやポジショニングを活用し、客層やニーズを絞ってから考える習慣をつける必要性を感じました。さらに、自分が顧客だった場合、今進めている事業が本当に必要なものかどうかを再検討する必要があるとも感じました。 なぜ商品は売れない？ 例えばスーパーなどに行った際、売れていない商品がなぜ売れないのか、どうすれば売れるようになるのかを自分なりに考えてみます。また、気になる新商品のPR方法やCMが何を伝えようとしているのかも考察します。

手法の意図は何？ 今回のデータ分析では、まず「分けて比べる」という手法を意識し、対象や基準を明確に設定して検証しています。データ分析の目的—つまり、何のために分析を行い、どのような成果を期待するのか—をはっきりさせた上で、ゴールや仮説、今後の取り組みイメージを具体的に描くよう努めています。また、目の前にあるデータのみを頼りにせず、生存者バイアスに十分注意しながら分析を進めています。 売上向上の秘訣は？ 購入者の分析とパートナー企業の売上分析の双方について、各々の良い点と改善すべき点を明確に整理することで、パートナー企業全体の売上向上に寄与するマクロサポートへと繋げたいと考えています。さらに、サンプルデータや本講座を通してデータ分析の実践回数を積み重ねることで、これまでの経験に加え新たなプロジェクトに活かせる知識を身につけたいと思います。過去に他のプロジェクトで培った分析経験を再検証し、今後のプロジェクトに向けたデータ収集や分析手法の向上を図っていく所存です。

利益の把握はどうなってる？ 本業での利益、財務活動後の利益、最終利益といった各利益の数字を通して、経営全体の状態や借金の負担状況などが把握できることを学びました。また、仮説を立て検証するプロセスを通じて、物事をより深く掘り下げることができると実感し、今後は仮説立案の習慣を身に付けたいと思います。さらに、「PL＝運動成績表」という表現が非常にしっくりと感じられました。 検証はどのように進む？ 具体的には、子会社のPLの変化について自ら仮説を立て、各利益の動向を前月比や前年比で分析、検証していくことを目指します。また、同業他社の比較を通じて、各利益率の違いの背景にある要因を探り、その特徴を明らかにできるようになりたいと考えています。まずは、検証のために用いる分析指標について検討し、同業他社のWEBページに記載されている財務指標を参考に、各社がどの指標に重点を置いているのかを確認。自社との比較を行い、問題点を明確にして改善案の検討につなげていきたいと考えています。

価値の本質を問う？ 企業にとっての「提供価値」を理解するためには、まず数値に頼る前にその本質を深く掘り下げる必要があると学びました。企業が提供したい価値を正確に把握し、それと見出した数値との間に乖離がないかを意識することが、戦略の策定や企業分析において極めて重要だと感じています。 原点を再確認？ 特に自社の場合、日常の業務に追われるあまり、近視眼的な視点に陥りがちで、本来の提供価値や強みを十分に考察できていなかったと痛感しました。この気づきは、現在の業務に直結するものであり、原点に立ち返って見直しを進める良い機会となると捉えています。 未来戦略はどう？ 今後は、自社の提供価値を改めて捉え直すとともに、複数の事業がそれぞれ持つ特徴を正確に把握しつつ、全体としての強みを明確にしていくつもりです。さらに、財務や営業、人事などの定量情報に加え、パーパスやESG経営といった定性情報も踏まえ、より包括的な視点で企業の価値を見極めていきたいと考えています。

感情の影響は？ 選択と集中の大切さは認識しつつも、個人的な感情が影響し、取捨選択が十分にできていない部分があると感じました。捨てる際には、「優先順位の基準は何か」「その基準は複数考えられているか」「感情を一旦置いて合理的に判断できているか」という3点が重要だと解釈しました。 任せる判断のコツは？ また、業務範囲の拡大やスキルアップを目的として、ついつい仕事を多く抱えがちですが、「自分でやるべきこと」と「他に任せられること」に分け直すことが必要だと感じます。特に、「餅は餅屋に任せる」という考えを大切にし、専門性が高い社員に積極的に頼っていきたいと思います。 指標の見直しは？ さらに、業務上現場の動きを監督する際には、「本当に必要な行動指標か」「どの深さまで監督し、見える化すべきか」を再考する必要があります。不要な指標は勇気を持って切り捨て、本当に必要なものに時間を集中できるよう、費用対効果も考慮しながら、基準に基づいた判断を行いたいと考えています。

規模の経済性をどう理解する？ 規模の経済性について学ぶ際、その本質を見抜くことが非常に難しいと感じました。頭で何となく理解できても、実際に各設問に対して理由を述べるアウトプットは非常に時間がかかります。特に、設問3において素早く本質を見抜き、的確に表現するスキルがまだ十分に身についていないことを痛感しました。 数字の背後にある本質を捉えるには？ また、Factbookからデータを参照し、課題に対する戦略を構築することも重要ですが、数字だけにとらわれず、その背後にある本質を見抜くためにはなお時間が必要だと感じています。 ヒアリングの重要性とは？ 推移データやFactbookを使い数値目標を設定する前に、現場の声をヒアリングやインタビューで拾うことが重要です。それによって、数字やフレームワークだけに頼ることなく、実行可能な戦略を立てていきたいと思います。今月中に異なる分野の3人にインタビューを行い、より魅力的なコンテンツ戦略を構築することを目指しています。

新たな視点の重要性は？ 一度一見納得のいく答えにたどり着いた後でも、その答えが本当に正しいのかを疑う視点を持つことが重要だと思います。ほかの視点から再度考えることで、これまで気づかなかった事実に気付く可能性が高まります。また、要素を分解する際には、MECEの考え方に基づいてデータを重複なく漏れなく整理することが大切だと感じました。 どうすればリソース確保できる？ また、サーバ保守業務に従事している私にとって、ユーザから届くリクエストの分析は日常的な作業です。一定時間ごとのリクエスト数を見ることで、日中と夜間で訪問者数の違いを把握でき、サーバの応答時間の計測を通じてシステムへの負荷状況を確認することが可能です。リクエストのトレンド分析により、将来的に必要となるサーバ台数の予測が行え、適切なリソース確保につながります。また、応答速度の追跡を通じて、サーバが限界を超えるリスクを事前に察知し、システムダウンを防止するための対応策を講じることができると感じました。