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分析 ✕ 本

に関する学び

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日常に戦略思考はどう？ 戦略的思考のフレームワークは、ビジネスだけでなく日常生活にも大いに役立ちます。まず自分自身や組織の使命や目標を明確にし、目指すべき方向性やその理由を検討することが重要です。 強みと弱みはどう？ そのためには、自身や組織の強みと弱みをしっかりと把握し、政治、経済、社会、技術といった外部環境の変化を十分に考慮する必要があります。こうした分析は、競合との差別化を図るための効果的な戦略の構築に大きく貢献します。 何をやめる勇気は？ また、戦略的思考においては「何をしないか」「何をやめるか」という決断も非常に重要です。多くの場合、全てを実現しようとするあまり、不要な取り組みを続けがちですが、あえて「ノー」と言えるかどうかが、成功へのカギとなります。 合意はどう進む？ 私自身、現在の職務でマーケット分析や戦略計画を行う際に、このフレームワークの有用性を実感しています。全体を俯瞰し、外部環境や関係者の視点を広く取り入れることで、より客観的な判断が可能になりました。しかし、一方で複数の関係者の合意を得ることは簡単ではなく、特に「どの取り組みを見送るか」という決断には大きな抵抗が伴います。 実行戦略は何が鍵？ それでも、差別化戦略を成功させるためには、実施する内容だけでなく、あえて取り組まない内容を明確にすることが不可欠です。このような中で、優れたリーダーシップと変革を推進するマネジメントスキルが求められます。 チームの未来はどう？ 製品やサービスの廃止に対する抵抗感を乗り越えるためには、戦略計画の基本に立ち返り、チームメンバーとともに現状と目標を明確にするセッションが大いに役立ちます。長期的な視点と、何を捨てるべきかという明確な戦略を組み合わせることで、メンバーは全体像を捉え、将来の目標に集中しやすくなると感じています。

どうやって潜在需要を掴む？ 顧客には、既に意識されているウォンツと、まだ気づかれていない潜在的なニーズが存在することを学びました。ウォンツは具体的なモノやサービスとして現れるため、競合もすぐに気付きやすい反面、ニーズは相手の心理や本音を丁寧に引き出さなければ把握できません。デプスインタビューや行動観察などの手法を通じて、相手の内面にある潜在需要を掴むことが重要です。 ニーズ把握後はどうする？ ニーズを把握した後のステップは、その欲求に応える具体的な方法を考えることです。自社の強みや、顧客が魅力を感じるポイントを丁寧に分析することで、ブランドイメージを保ちつつ新たな市場に参入することが可能になります。後発企業であっても、顧客のペインポイントをしっかりと理解し、その問題を解決するアイディアを生み出すことで、新たなビジネスチャンスを見出せると感じました。 高校生は何を求める？ また、広報業務としては、顧客である高校生のニーズを正確に把握し、それに応えるコンテンツを提供することに注力しています。HPやSNS、広告などを通じて、顧客が求める情報を届けるため、常にニーズやウォンツを深堀りした上で制作物を作成しています。広報部門は、入試対応も行うことで高校生との接点が多い部署となっており、彼らの大学生活に対する期待や希望を経営層に伝える役割も担っています。 どうやって顧客本音を集める？ 具体的には、オープンキャンパスなどのイベントで多数の高校生や保護者が参加する際、満足度アンケートの設計と分析を通じて顧客の声を集め、より顧客目線に立った設問に改善していく計画です。また、新入生を対象としたデプスインタビューを実施し、大学選択の基準や求める大学生活、情報の入手方法など、直接大学に近い立場から本音を引き出し、今後の大学運営や学部設計に活かしていこうと考えています。

分析と課題の関係は？ 今週の学びでは、これまでの講義全体を振り返る中で、改めて以下の点の重要性に気づきました。まず、分析とは比較を通じて違いを明確にする作業であること。そして、問題解決には「What（何が問題か）」、「Where（どこに問題があるか）」、「Why（なぜ問題が起きたのか）」、「How（どう対応するか）」という4つのSTEPがあり、この順に検証することで、チーム内で適切な意思決定や対応策の精度向上につながるということです。また、仮説思考の重要性も学びました。一方で、仮説にとらわれず現状のデータから何が分かるのかを整理する必要性も感じました。 目的は本当に何？ これまでデータ分析＝分かりやすく加工する技術（プレゼンテーション資料や表計算ソフトのスキル）と捉えがちでした。しかし、本講座を通して、何よりも分析する「目的」が重要であり、見せ方や手法だけでなく本質に気づくことができました。 データから何が見える？ 現業では直接データを加工する機会は少ないものの、提示されたデータから「なぜこの課題意識を持ち、どのように分析したのか」という分析者の視点を意識して読み解くことが求められています。また、クリエイティブ業務においては、どうしても「HOW」から入りがちなチームメンバーに対し、この問題解決のSTEPを活用して共通の目線を持つことが有効に感じられます。 仮説も大切なの？ さらに、新規事業の立案時にも、従来のフレームワークに加えて仮説思考を取り入れ、「データを分け、整理し、比較する」という基本事項を怠らず進めていく重要性を実感しました。 実践はどう進める？ 実際に問題解決のSTEPを業務で取り入れ、チーム内での情報共有や課題の整理を通じて、よりシャープな打ち手（How）を見出すための一助になっていると感じています。

課題発見はどうする？ 分析の際は、プロセスごとに分けて検討することで、どの段階に課題が潜んでいるのかを見つけやすくなると感じました。原因の仮説を立てる際には、関連性が高いと思われる要素だけではなく、そうでない可能性も含めて「対概念」を活用し、視野を広げることが有効です。 解決策の比較は？ また、複数の解決策を検討する時は、条件をなるべく同じにした状態で両方の施策を試す「A/Bテスト」が効果的だと思います。各プロセスごとのデータを丹念に分析しながら、仮説を練り、実践的に検証していくことで、問題解決の精度を高めることができると実感しました。 問題の本質は何？ 問題解決においては、まず「What：問題は何か、どの程度の問題か」、次に「Where：問題はどこにあるか」、その次に「Why：問題はなぜ発生しているのか」、そして「How：対策はどうすべきか」と、手間を惜しまずにしっかりと向き合うことが大切だと考えています。 思い込みは避ける？ 例えば、あるサービスの売上が低下した場合、その原因をプロセス別に網羅的に仮説することで、思い込みや決めつけを防ぐことができます。短絡的に一つの原因で結論づけず、見落としがちな小さな要因にも目を向けることが、より正確な原因特定につながるでしょう。 他の要因は何？ さらに、売上低下の原因が購入者数の減少だと仮定した場合、すぐに「売価の上昇」が原因と結論づけるのではなく、もし売価の変動が原因でないとすれば、他にサービス内容の悪化など潜在的な要因があるのではないかと、幅広い視点で検討することが重要だと感じました。 成果検証はどう？ 最後に、複数の施策を同時に実稼働させる「A/Bテスト」についてですが、一人の判断だけに頼らず、実際の成果がどの程度得られるのか、具体的な事例を交えて効果を検証してみたいと思います。

生成AIの使い方は？ 生成AIは非常に便利なツールである一方で、具体的な状況や前提条件、必要な情報を適切に提示しなければ、期待する回答は得られません。また、生成AIの出力を無批判に受け入れるのではなく、その妥当性を評価するスキルがこれまで以上に求められると感じています。ツールを利用することで、通常は自分で試行錯誤する過程で培う「根本的な評価力」や「構造化力」を鍛える機会が失われるのではないかというジレンマも存在します。 ツールの選び方は？ さらに、各種フレームワークや考え方に関する動画学習を通して、生成AIはそれぞれ強みや特性が異なることが理解できました。そのため、目的に応じたツールの使い分けが求められる一方で、ツール選定に過度な時間をかけると本来の目的が見失われるリスクもあります。将来的には一定の標準化が進むことを期待しています。 ゴールの言語化は？ 最も重視すべきは、ゴールや目的を明確に捉え、それを適切なプロンプトとして言語化する力です。生成AIの活用は単なる効率化ではなく、「問いを立てる力」と「評価する力」をいかに高めるかという根本的な課題に向き合うことに他なりません。 記録分析の未来は？ また、面談記録や取材内容を生成AIに読み込ませることで、質問の傾向や自社の回答の特徴を分析でき、第三者的かつ客観的な視点から現状を把握する可能性があります。その分析結果をもとに、今後の質問や論点を予測し、面談や取材への対策を高度化する試みは大いに期待できます。加えて、新たな面談記録や市場環境の変化に関する情報を継続的に入力することで、分析内容をアップデートしなければなりません。しかし、実務にどこまで組み込めるのか、どの領域で高い精度が発揮されるのかは依然として未知数です。これからも試行錯誤を重ね、活用の質を向上させていきたいと考えています。

データと本気で向き合う？ データの用い方や見せ方について再確認でき、また新たな発見を得ることができました。従来は説得力や妥当性を高めるためにデータを利用してきましたが、今回の講習では「データとの向き合い方」自体に踏み込むことで、さらに可能性が広がると感じました。踏み込むというのは、データを分解・分析し新たな発見につなげることを意味します。これまでは、一定の目的が達成できればそれ以上深堀りしなかった自分を反省し、今後は偏りを減らしてより深く分析することで、発見の数や他者への探求の深さ、そして説得力の向上につなげたいと思います。単に表面的な理解で終わるのではなく、データから何が見えているのかを追求していく姿勢が大切だと感じました。 業務で分析は活きる？ また、業務においては分類・分解・分析が多くの場面で役立つと実感しました。たとえば、目標設定では、市況や需要予測に基づいてシェアや販売量を設定し、その根拠となるデータや分析結果をもとに説明することで、計画の信頼性が高まります。実施計画においては、マーケティング戦略や営業活動の手段、ターゲット、期待できる効果、効果が現れるまでの時間などを細かく整理し、実行者、評価者、受益者それぞれとの連携を明確にすることが可能です。さらに、効果測定では、シェアや販売量・金額と実施計画との因果関係を明確にして、次のアクションの策定や判断につなげることができます。 分析手法を検討する？ こうした業務プロセス全般において、データの分類・分解・分析は有効な手法です。具体的には、説明が必要な場面で、利用可能なデータや参考になる情報がないかを常に意識し、検討することが大切です。たとえば需要予測においては、単に過去の推移を見るだけでなく、季節要因や提供者ごとの特徴も踏まえて分析することで、より実効性のある判断が下せると感じました。

戦略の捨て方は？ 今週は「戦略における捨てること」について学び、実践演習では営業先の売上に関する情報を用いてROIを算出し、優先度を下げるべき営業先の事例を分析しました。 苦手意識の理由は？ 講義では、日本企業が捨てることに苦手意識を持っているという話があり、自社にもその傾向を感じると同時に、ファーストリテイリングや日立製作所のように、選択と集中を積極的に進めて収益性を高めている事例もあると理解しました。 資本コストの影響は？ また、上場企業においては、資本コストを意識した経営が求められる中、捨てる選択がますます重要になるのではないかと考えるようになりました。 取引先の扱いは？ 業務上、複数の取引先とやりとりする中で、要求が細かく、契約書以上の依頼をするクライアントが一定数存在するため、こうした顧客情報は社内で共有し、非積極顧客として管理していく必要があると感じています。 修正対応の基準は？ 納品後の修正対応については、納品内容に問題がある場合は当然対応するものの、問題がない場合や細かい点に関しては、すべてを無条件に受け入れるのではなく、一定の姿勢を保つことも大切だと考えています。 顧客リスト整備は？ そのため、積極顧客リストと非積極顧客リストを作成し、営業部門と連携して、非積極顧客の案件は基本的に受注しない方針を進めていきたいと思います。 CADはどう外注する？ さらに、建設コンサルタント業界では3D CADの導入が進んでおり、現状、社内人員で作成しているものの、業務フローを鑑みると外注に依頼する方が現実的と考えます。今後は、社内で人材を育成するのではなく、3D CADを扱える外注先の開拓や、必要に応じて外部企業の買収などを通して、対応力の向上を目指していく必要があると感じました。

統計予測とは何？ AIの生成手法について、これまで十分に理解していなかった部分がありましたが、「次に続く単語を統計的に予測する」という基本原則を知ったことで、その仕組みや役割が見えてきました。文脈の読み取りや原因の特定など、様々な用途にこの技術が応用できると感じ、実際に試すことで理解が深まると実感しています。 ツール利用の秘訣は？ 普段はメールの下書きや修正にAIツールを利用し、作成の習慣づくりに努めています。また、プレゼンの内容や伝え方を検討する際に、想定される質問への回答案を含めた資料をAIに確認させ、どのタイミングで利用するのが最も効果的かを実験するよう心がけています。 要約整理の秘訣は？ さらに、ページ数の多い資料の要約や複数の資料から共通点を抽出する作業についても、事前にAIに内容を入れて分析させることで、効率的に情報を整理できると感じています。議事録機能を利用して生成された内容を再度AIに要約させ、情報の明確化を図る取り組みも行っています。 プロンプトの組み立ては？ 良いプロンプトを考えるためには、設定や手順を具体的に記載し、目的に沿った質問や指示を明確にすることが大切です。このような考え方は、文章作成やコンテンツ制作など、表現力が求められる職種に向いていると考えます。 成果と課題は？ ナノ単科で学んだことを実践している例として、AIを活用した文章のブラッシュアップや資料整理が挙げられます。具体的には、作成したメールやプレゼン資料をAIにチェックさせ、そのフィードバックをもとに職場内で意識改革や情報共有を進めています。一方で、AIに頼りすぎた結果として、独自の考察が不足してしまう場面や、最適な利用タイミングが見極められずに困ることもあり、今後の課題として改善に取り組む必要があると感じています。

分析の基本を理解するには？ 講座全体を通して学んだことのポイントは以下の通りです。 まず、分析についてです。分析とは、比較することと同義です。そして、問題解決のプロセスにおいては「What→Where→Why→How」の順序で進めることが重要です。平均値を見る際には、そのばらつきにも注意を払いましょう。対策を決定する際には固定的にせず、柔軟に対応することが求められます。また、生存者バイアスに影響されないように注意し、生存者と非生存者の両方に目を向け、データの分布全体を分析する必要があります。結果を他人にわかりやすく伝えるためには、データのビジュアル化が有効です。 戦略策定で役立つ方法は？ 次に、下半期の戦略策定です。クライアントの下半期戦略を作成する際に、講座で学んだ分析のフレームワークを活用することができます。 データをどう活かすか？ さらに、分析結果の資料への落とし込みについてです。クライアントの意思決定を支援することを目的として、データの見せ方に工夫を凝らします。 データ分析の効率化を目指すには？ データ分析のやり方の向上も重要です。AIなどのツールをうまく活用することで、精度の高い分析を短時間で実施します。必要最低限の情報をもとに素早く答えを出して実行する。このサイクルを多く回すことで、最短で最大の効果を生み出すことが可能です。 効果的なデータ伝達法は？ 最後に、データ分析結果の伝え方についてです。対峙する相手は数値分析を本職としていないことが多いので、単なる数値の伝達だけでは不十分です。データを可視化し、クライアントの課題を踏まえたフォーマットに変換します。クライアントが知りたいのはビジネス上のインパクトです。そのため、ビジュアルで見せたり、ビジネス言語で表現して、一目で理解できるようにすることが重要です。

心情と冷静な分析のトレードオフとは？ 現実では、付き合いの長さや関係性、過去の経緯など多くの要素が絡み合い、心情的に優先度を決めていることがあると気づきました。冷静に分析することで、本当に優先度が高いかどうかを判断していく必要があると感じました。 なぜ取捨選択が重要なのか？ 1. 捨てることが顧客の利便性を増す場合がある。 2. 昔からの惰性に流されず、常に新しい意見を取り入れることが重要です。トラブルや環境悪化が改善につながることもあります。 3. 餅は餅屋に任せるべきで、垂直統合のデメリットがメリットを上回ることがあります。思い切って専門家に任せる方が良いです。 新メンバーの意見をどう活かす？ これらの選択を実践するうえで、3つの観点は当たり前だと考えがちですが、実行に移すのは難しいことがあります。新メンバーの指摘から多くの気づきを得ることができるため、経験豊富なメンバーだけでなく、新しいメンバーの意見を取り入れる機会を増やしたいと考えています。 業務分担と体制はどう見直す？ 具体的な事例や惰性から抜け出す重要性についての気づきがよく表現されています。また、新メンバーの意見を積極的に取り入れる柔軟性も素晴らしいと感じます。思考のプロセスや場面をもう少し詳細に描くことで、更なる改善が期待できるでしょう。 正に今、次年度以降の業務分担や体制を整理しており、惰性で継続している業務がないか見直しています。新しいメンバーの意見は的確で、「選択」の考え方を実感しています。社員が担う業務と業務委託する範囲を明確にし、二重のコストや負担を避けるために整理を進めています。組織を統合し、スケールメリットを打ち出すために一時的に業務が複雑になっていますが、優先順位をつけ、継続すべき業務と見直すべき業務を分類していきたいと考えています。

ありたい姿とギャップは？ 今回の学びでは、問題解決プロセスの重要性を改めて実感しました。まず、「ありたい姿」と現状のギャップを明確にすることが、課題の適切な設定につながると感じました。これはデータ分析のみならず、さまざまな業務に応用できる考え方です。 どう課題を分解する？ 課題を分解する際には、各要素に分けるためにロジックツリーを活用し、MECEを意識して重複や抜け漏れがないように整理する手法が非常に有効でした。また、問題解決のプロセスをWHAT（何が問題か）、WHERE（どこに問題があるか）、WHY（なぜ問題が生じたのか）、HOW（どのように解決するか）の4つのステップに分けて考える方法は、実践的かつわかりやすいと感じました。 現状と理想はどう？ 分析を始める前に現状と理想のギャップを把握することで、無駄な作業を省き、重要なポイントに的を絞った課題設定が可能です。他の人が設定した課題も一度自分で見直す習慣をつけることで、見落としが防げると考えています。 目標はどう捉える？ また、自身の目標設定において、ただ数値を追うのではなく「あるべき姿」を明確にすることが、戦略的なアプローチへとつながります。たとえば、ソフトウェア導入時には現状の課題を整理し、導入によって解決すべきポイントを明確にすることで、より合理的な選定ができると実感しました。このスキルを業務全体に活かすことで、より本質的な課題解決が可能になるでしょう。 手法はどう共有？ 最後に、今回学んだ問題解決の手法を部内で共有するつもりです。今までのケースバイケースの対応を見直し、データをもとに客観的かつ一般的な対策を検討するアプローチの普及を目指します。ただし、過去に特定の調査で効果が得られなかった経験もあり、状況に応じた柔軟な対応が求められることも実感しています。

データ分析で解像度を高めるには？ データは受け取ったままではなく、一手間加えることで解像度が上がります。絶対値だけでなく、相対値でも数字を出して比率を確認し、数字はグラフ化することで視覚的に課題を見つけやすくなります。また、取り扱う情報が売り手側か顧客側かで分析の視点が変わることを認識しておくことが重要です。 偏りを防ぐためにはどうする？ 基本的に売り手側の情報から分解することが多かったため、偏った視点だということを意識しなければなりません。切り口は時間、人、手段など様々な角度から分解し、可能な限りMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）で分解することで、ダブりなくモレなく網羅的に分析が可能になります。 新たな課題を発見する方法は？ 事業部の売上を分解する機会がよくありますが、売り手側の情報に偏らないように注意が必要です。慣れた分解手法を使うことが多いため、異なる視点や切り口、深掘りをすることで、今まで見えていなかった課題を見つけることができるでしょう。 分解のブレを防ぐには？ 事業部の売上や部署の売上、メニュー毎の売上、顧客毎の売上など、分解できそうな要素は多くありますが、まず最初に全体の定義を決めることで分解のブレを防ぎ、有効に活用していくことが大切です。毎週や毎月のように分析を行う機会があるため、週報や月報でこれまでと違った切り口で分解を試みてみようと思いました。 異なる切り口での分析の効果は？ これまで「課題はこれだ」と決めつけていた部分も多かったため、本当にそうか疑い、別の切り口で分解することで新たな課題を特定できると感じています。早速今回の週報から分析と分解を活用し、全体の定義を決め、MECEで考えるよう心がけ、ダブりやモレのない進行を目指します。