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考える ✕ 方法

に関する学び

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仮説はどう考える？ 仮説を考える際は、決め打ちにせずに複数の視点から仮説を立てることが大切です。仮説同士に網羅性を持たせるため、異なる切り口で検討を行い、検証時には何を比較基準にするかを意識的に選ぶようにしましょう。 データはどう集める？ データを収集する際には、対象者が意味のある情報源であるか、またどのような方法（アンケート、口頭など）で情報を得るのかを考慮してください。比較対象となるデータを収集することを忘れず、都合の良い情報だけでなく、反論となる情報も取り入れて検証するように意識します。 仮説はどう分類？ 仮説は、目的に応じて「結論の仮説」と「問題解決の仮説」に大きく分類され、時間軸（過去・未来・将来）によってその中身は変わっていきます。 過去データで発見？ たとえば、過去に掲載していた販売サイトのアクセス数やコンバージョン率を再確認することで、当時気づかなかった新たな発見が得られるかもしれません。担当していなかった時期のデータでも、改めて見返すことで仮説を生み出す練習ができます。また、メールマガジンのクリック率や流入ページ、ページビュー数なども注目すべき指標です。 多角的検討は必要？ これまで、思いついた仮説に合致する情報を優先的に探していたかもしれませんが、仮説が決め打ちにならないよう、複数の視点から網羅的に検討する意識が求められます。What、Where、Why、Howの各要素に落とし込んだうえで、プロセス通りに漏れなく検討していくことを心がけましょう。

損益計算書をどう捉える？ 損益計算書（P/L）の基本構造や読み方を学び、改めて整理することができました。初めはややこしい印象を受けましたが、シンプルな構造であることが理解でき、すんなり納得できました。 カフェ事例は何を示す？ カフェの事例を通して、提供する価値やそれに伴う事業活動が変わると利益構造も変化することを実践的に捉えることができました。売上の増加とコスト削減によって利益を生む方法ですが、どちらの場合も「何を提供価値とするのか」を明確に考えることで、実施すべきことや避けるべきことが見えてきます。そして、その判断はコンセプトや置かれている状況によって変わるということが学びになりました。 自社商品の利益構造は？ まず自社商品（飲料）のコンセプトや提供する価値から、どのようなP/L構造になっているかを確認したいと考えています。商品が持つ提供価値やターゲット設定、ビジネスの考え方とP/Lを結びつけ、先に学んだチェーン店の事例のように分析していく予定です。今後の戦略を考える上でも、各ブランドが利益を生む仕組みを理解したうえで、ブランド全体としての事業のP/Lを分解し、読み解くことが重要だと感じました。その成果を組織内で共有する予定です。 販促費は何を左右？ 売上増加のために販促費を増やす判断をすることがありますが、結果として利益率が低下する場合も見受けられます。このため、販促費を増やす際の効果の程度や判断基準について、どのように考慮すべきか知りたくなりました。

現状と理想のギャップをどう見極めるか？ 現状と理想の姿にギャップが生じている場合、すぐに対策（How）を考えがちですが、まずは現状の問題や事象の要因（What）を特定することが重要だと理解しました。思考プロセスは4段階あり、What, Where, Why, Howの順で進めることで、限られた資源を最も効率的に活用できる打ち手を立案できると分かりました。また、ロジックツリーを用いてMECEに考えるフレームワークは、アイデア出しの際に抜け漏れをなくすのにも役立つと分かりました。 戦略的な思考が今週学んだ鍵？ 今週学んだことは、戦略的に物事を考える上で基礎的なものでしたが、だからこそあらゆるシーンで適用できる考え方だと感じました。新規事業開発の業務の中で、11月から開始する実証実験をどのように進めるべきか具体的な内容を検討しています。ありたい姿と現状のギャップを改めて整理し、今回の実証実験での仮説検証の範囲をより明確にしたいと思います（何をやるか、何をやらなくてよいかの境界線を引く）。それを踏まえて、どのようなデータを取得すべきか設計していきたいです。 なぜ施策アイデアにロジックツリーを？ 引き続き、実証実験の目的と範囲を明確にし、データ取得の設計を行います。また、自身が考える施策アイデアについては、なぜそれをすべきなのかをロジックツリーをもとに考え、説得力のある説明ができるようにします。ビジネスの場だけでなく日常的にも使えるフレームワークなので、積極的に活用していきたいと思います。

例題企業をどう予測？ 実践演習では、まず例題企業の事業活動を予測し、売上、売上原価、そして資産についての仮説を立てました。その後、グループワークを通じて各自の仮説をもとに議論し、お互いの視点を共有することができました。 数値の不一致はなぜ？ 仮説を立てた後に財務諸表を確認することで、予測と実際の数値に差があった項目について、その理由を深く掘り下げることが印象に残りました。 ライバルはどこに投資？ また、ライバル企業や関係企業の財務諸表を参照し、どの部分に投資しているのか、今後のビジネスの方向性をどのように読み解くかを学ぶ貴重な機会となりました。 経営層に確認すべき？ 自社のケースでは、公開されている最新の情報をもとにP/LやB/Sの内容を確認し、増減要因について仮説を立てた上で、不明点があれば経営層に確認する方法の重要性を実感しました。 各社の特徴は？ さらに、同業他社の公開されている財務諸表を、ビジネスモデルが異なる数社分について仮説をたてた後に確認するというプロセスは、各社の特徴を理解するうえで非常に有意義でした。 おすすめ書籍は？ また、先生におすすめいただいた書籍のうち、1冊目はほぼ読み終えたため、残る2冊目についても読了を目指したいと考えています。 次のステップは何？ 今回の振り返りでは、今後のステップとして資格試験の勉強を通じてアウトプットするか、または次回の講座の受講を検討するかという方向性について真剣に考える良い機会となりました。

クリティカルシンキングとは？ クリティカルシンキングとは、物事を適切な方法で適切な深さまで考えるスキルです。これを身につけるための基本原則は、常に目的を意識すること、自他の思考の癖を前提に考えること、そして問い続けることです。 思考の癖を広げるには？ 思考の癖については、個人的な視点だけでなく、視野や視座を広げることが大切です。自分の経験だけでなく、様々な視点から物事を考え、どのような場面で誰に何が必要なのかを検討することが求められます。 顧客対応で重視すべき点は？ 具体例として、顧客への見積（価格）説明のシーンがあります。この際、価格の根拠を示すよう依頼されることがしばしばありますが、単に自社の工数を理由として説明するだけでは不十分です。どの点を顧客が懸念しているのか深堀りすることが重要で、こうした場面でクリティカルシンキングは非常に有効です。たとえば、顧客が金額に納得していない理由として、予算がないのか、上司への説明が必要なのか、または他の案件と比較して高いのかなど、様々な可能性を探るべきです。 効果的な会議運営を目指す 迅速な対応としては、顧客の依頼に対し、その目的を明確に理解するために質問を行うことが重要です。顧客の思考が偏っている可能性もあるため、問い続ける姿勢を持ちましょう。また、会議を開催する際には目的を明確にし、効率的な進行を実施します。参加者に特有の思考の癖がある場合は、視野を広げるように客観的な誘導を行うことで、より良い議論が可能になります。

クリティカルシンキングとは何か？ クリティカルシンキングは、パソコンでいうところのOSやCPUのように、人間のスペックを決める重要なスキルです。それには、自己チェック機能も求められます。クリティカルシンキングは瞬発力と持久力の両方が必要で、他者に何かを伝える際や、課題解決、そして意思決定の際に求められます。講義を通じて、自分が日常的に偏った考え方をしていることを実感しました。これからは、物事を適切な方法で、適切なレベルまで考えられるような土台作りを進めていきたいです。 どのように視座を変える？ 社内外の会議でのファシリテーション、相手にわかりやすく伝える説明、コミュニケーション時の対応（口頭、メール、チャット）、アクションプランの作成や改定などで、感覚や経験に頼らず、様々な視点を持ち、視座を変えて視野を広げることが求められます。 なぜ常に計画を疑問視すべきか？ 常に決めた計画に疑問をぶつけることが大切です。なぜうまくいくのか、他に方法はないのか、前提が崩れるときの状況はどうかを、多様な視点からレビューする癖をつけることが重要です。また、一つの問題については焦らず、対処策をじっくり考えることが必要です。効率と充実を両立させるためには、異なる役割を持つメンバーが集まり、思考がバラバラになることがあるかもしれません。しかし、話の脱線にも本質が隠されていることがあるので、会議のゴールを忘れずに、想定しない重要な話が出た際には、うまく話をまとめ、リードできるように心がけたいです。

データ全体像は？ データ比較や数値化、数字に集約して捉える方法、さらには視覚的および数式を通じて関連性を把握する手法について学び、大変参考になりました。これにより、データの全体像を把握しやすくなると感じています。 平均の違いは？ 目的に応じて、単純平均だけでなく、加重平均、幾何平均、そしてはずれ値に対応する中央値など、さまざまな平均値の使い分けが有用であると再認識しました。数字を分析する際、データの中心値と散らばりを考えるアプローチは非常に重要です。 標準偏差はどう？ 特に、これまであまり意識してこなかったデータのばらつき、すなわち標準偏差の理解については、自己学習が必要だと思いました。今回の学習を通して、データ分析においてばらつきの考慮が結果に与える影響の大きさに気付きました。 実践はどう進む？ 今後は、学んだ知識を生かし、エクセルを活用してグラフ化するなど、実践的なアプローチに取り組んでいきます。また、どのデータを分析するかはまだ模索中ですが、さまざまな場面で応用できるよう、引き続き自己研鑽を積んでいく予定です。 難解概念の壁は？ 一方で、「平方根」、「標準偏差」、および「正規分布と2SD」といった概念は難解に感じたため、これらの理解を深めるためにさらなる学習が必要だと感じました。また、過去に業務で使った経験がある「幾何平均」についても、当時はあまり考えずに対応していたため、Raw dataを見直しながら基礎から再確認していきたいと考えています。

データ分析の目的を見直す データ分析の手法として、データの収集、加工、そして発見に焦点が当たりがちですが、何のためにデータ分析を行うのか、その目的が最も重要だと認識しました。そのために必要なデータ項目を選定し、それに基づいてデータを収集する習慣や仕組みを作る必要があります。ただ業務をこなすだけでは、将来に向けた効果的な分析ができず、特に自社の業務データはインターネットで入手できないため、自社内での心がけが欠かせません。 本当の売上分析とは？ 私の業務では、データを集計して資料に記載することで終わることが多く、本来の意味での分析に至っていないと感じました。自部門の売上高を集計することが多いのですが、他部門との比較を通じて本当の意味での売上分析を行う必要があり、もっとオープンな視点での比較を考える必要があります。また、落札情報などを蓄積し、市場の相場観も併せて分析することが求められています。 有用なデータの収集方法とは？ 現在、社内では中期経営計画の策定時期が来ており、過去の売上や競合他社の状況、他部門との比較を行いながら、データ分析を活用したいと考えています。しかし、データが社内に散在しており、有用なデータが収集しにくいという課題があります。そのため、将来を見据えてどのようなデータが必要かを社内で議論し、データ分析がしっかりと根付く職場環境を作りたいと思います。データを蓄積するためのフォーマットを作成し、社内メンバーがそれを保管・活用できる仕組み作りも進めていきたいです。

原因はどこで？ 問題の原因を探る際には、まずプロセスに分けて考えることが重要です。どの段階で問題が発生しているかを明確にするため、原因を細分化し、全体を俯瞰することが効果的です。一概に「どうすれば良いか」を変えるのではなく、判断基準に基づいて選択肢を絞り込むことが求められます。 解決策は何で？ 解決策を検討する場合は、複数の選択肢を洗い出し、その中から根拠をもって最適な方法を選び出すプロセスが必要です。目的と仮説の設定、実行、結果の検証と打ち手の決定という流れをしっかり踏むことで、効果的な改善が可能となります。検証項目やテスト要素は一要素ずつ実施し、他の環境要因の影響を避けるために、同じ期間内での実施が望ましいです。 A/Bテストの真意は？ また、A/Bテストはシンプルで運用や判断がしやすく、低コストで少ない工数、さらにリスクを抑えた状態での改善が期待できます。テストの目的や仮説を明確にし、数値化できるデータを用いることで、検証プロセスがスムーズに進み、次の仮説や決定へと繋がります。 ボトルネックの所在は？ さらに、問題のボトルネックを考える際は、問題を発見するために「何が問題なのか」「どこで発生しているのか」「なぜ問題が起こっているのか」を多角的に検討し、プロセス全体を整理することが重要です。たとえA/Bテストがシンプルであっても、同条件に揃えることが難しい場合は、具体的にどの要素が影響を及ぼしているのかを洗い出し、最適なテスト方法を選択する必要があります。

データ収集の手法は何？ まず、データの収集方法について整理します。既存のデータを確認する場合は、手持ちの情報や一般に公開されているデータ、あるいはパートナー企業が保有しているデータを活用します。一方で、新たにデータを集める手段としては、アンケート調査やインタビューが挙げられます。特にインタビューは、背景を丁寧に確認できる反面、拘束時間や費用がかかる点に注意が必要です。 仮説設定はどう考える？ 次に、仮説について考えます。仮説とは、ある論点に対して立てる仮の答えや、まだ明確でない事項についての一時的な見解を指します。たとえば、ある事業の成功は難しいとする結論の仮説と、具体的な問題点を洗い出して解決策を検討する問題解決の仮説があります。結論の仮説は、計画やプロジェクトを始める際に初めに立て、それが思うように進まなかった場合に問題解決の仮説を用いることで軌道修正を行います。 仮説検証はどのように？ また、仮説は検証マインドの向上や説得力を強める上で重要です。日常的に市場や競合などの状況証拠を集め、論理的に分析することで、より精度の高い仮説が立てられます。こうしたプロセスは、計画のスピードアップや行動の精度向上にも寄与します。 情報の言語化はなぜ大切？ 最後に、普段から問題意識を持って状況を把握し、得た情報を具体的かつ明瞭に言語化することが大切です。興味を持った点にアンテナを張り、現象の背景を分析する習慣は、論理的な思考力とコミュニケーション能力の向上に役立ちます。

ロジックツリーとMECEの限界は？ ロジックツリーやMECEを使って考えると、一人での作業では思考に癖が出て、洗い出しが不十分だったり、偏った視点になりがちです。しかし、CHATGPTを活用することで、自分とは異なる視点から「漏れなく」洗い出せる可能性が高まることを実感しました。実際、学習の際にCHATGPTを利用した結果、より早く自分なりの答えに近づくことができました。 定量分析の視点の活用法は？ 定量分析の５つの視点については、普段何気なく行っていたことが体系化されていることに気づきました。データ分析を行う際には、どの視点が最適か常に立ち止まって考えるようにしたいと思います。 CHATGPTの効率的な利用方法は？ また、問題を洗い出す際にCHATGPTを活用することで、様々な視点から効率的に問題点をリストアップできるようになりました。以前はこの作業に多くの時間を費やしていましたが、CHATGPTの登場により時間的コストが大幅に削減されました。学習ではコストと見合った洗い出しが重要だと教えられましたが、短時間で漏れなく洗い出すことを優先すべきだと感じています。 独自プロンプトの効果は？ さらに、問題の洗い出しをスムーズに行うために、自分独自のプロンプトを考案しました。問題洗い出しの場面では、そのプロンプトを使って多様な視点から問題をリストアップすることを徹底しています。また、このプロンプトは従業員にも共有し、同じような場面で活用してもらうようにしています。

仮説の立案方法は？ 今回の講義では、「問題解決の４つのステップ」のうち、問題箇所を特定した後に原因を究明するため、原因の仮説を立てて検証するデータを集める考え方を学びました。原因の仮説立案には、３Cや４Pなどのフレームワークが有効で、視野を広げる軸となると実感しました。 なぜ複数仮説？ また、実践力を養うためには、決めつけずに複数の仮説を立て、ヒト・モノ・カネといった要素に網羅性を持たせることが大切です。数字をただ分析するのではなく、何と何を比較して検証すべきかを深く掘り下げる視点が必要だと感じました。 仮説の分類と時間は？ ビジネスにおける仮説思考は、「ある論点に対する仮の答え」として、結論の仮説と問題解決の仮説に分類され、時間軸（過去・現在・未来）に沿って内容が変わることが分かりました。正しく仮説検証を実施することで、説得力や仕事のスピード、精度が向上することも理解できました。 仮説習慣の活用法は？ 普段から仮説提案型営業を心がけている私にとって、今回の講義は仮説検証の重要性を再認識する良い機会となりました。今後は、３Cや４Pのフレームワークを具体的に活用し、仮説を考える習慣を更に身につけていきたいと思います。 実務での仮説活用は？ 日々の業務では、課題解決と検証を繰り返しています。どんな難しい案件に直面しても、自分なりの仮説立案法や問題解決のアプローチについて、フリートークで意見交換ができれば、より一層の学びと成長につながると感じています。