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分析 ✕ 本

に関する学び

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A/Bテストの本質は？ A/Bテストの手法について、正しい理解を深めることができました。これまで実務で行っていた比較テストは、ある時点を基準に新旧を比較する単純な方法でしたが、今回の学びを通じてその限界と、より柔軟な視点で検証する必要性を実感しました。 課題把握の秘訣は？ また、課題を正確に把握するための分析方法や、課題解決に向けたアクションを正しく評価するプロセスも学び、これらの施策を実務に組み込む意欲が湧きました。具体的には、自社製品やウェブサイトの外部メディアへの出稿にあたって、クリック率やCVRを用いた比較検証が効果的だと感じています。 メール配信はどう最適化？ さらに、ウェブサイト会員へのメールマガジン配信の際にも、出稿内容やデザインによってA/Bテストを実施することで、より最適な方法を選択できる可能性を感じました。

本質を見極めるには？ 物事の本質をしっかり見極め、目標を効果的に達成するためには、大局的な視点で情報をバランスよく収集し、分析して考えることが重要だと学びました。特に目の前にいる顧客の言葉をそのまま受け取るのではなく、なぜそのニーズが生まれたのか、その背景や取り巻く環境の変化を考慮することが大切です。そして、全ての整合を取るのは難しいため、自分なりの判断軸や基準が必要です。 最短で目標を達成する方法は？ 現在担当しているプロジェクトや組織マネージメントにおいて、最も効果的に目的を達成するために、論理的に考え、可能な限り最速・最短距離での到達を意識したいと思います。本質的なゴールを設定し、優先順位を決めたうえで逆算しながらプロセスを描くことで無駄を省きます。進行中は、様々な試行錯誤をし、臨機応変に軌道修正をしながら進めていきます。

比較の本質とは何か？ 分析の本質は比較にあり、適切な比較対象を選ぶことが重要であると学びました。特に、比較対象が適切かどうかを判断する際には、分析の目的に立ち返ることが大切だと感じました。 外部環境の影響にどう対処する？ 中期経営計画の策定や予算予想の達成に向けて、事業の課題や改善点を過去の実績から分析するだけでなく、外部環境が事業に与える影響についても分析し、仮説を立てる場面でこの知識を活用したいと思います。 日常業務での気付きと見直し 講義を聞いた時点では、一見すると当たり前の内容に思えることも、実際に練習問題を解こうとすると、目的を忘れ、適切な比較対象を考えられないことに気づきました。私自身も業務において、本来の目的から外れた分析や結論に至ることがあるため、適切な比較ができているかを常に見直す習慣を持ちたいと考えます。

得意分野と働き方は？ 自分のゴールは、得意で興味のある分野を仕事にし、時間に縛られずに自由な働き方を実現することです。しかし、「得意なもの」とは何か、「時間に縛られず」とは具体的にどのような状態か、「自由に働く」とはどの条件を指すのかを、より明確にする必要があると感じました。 戦略実践の秘訣は？ また、戦略的思考を実践するにあたっては、論理的な考え、基本的な算数、分析力、考え抜く力、情報収集能力など、さまざまな能力が求められると実感しています。こうした能力は、ロールモデルがあまりいない状況で目標に向かう際にも非常に役立つと感じています。 具体分析の進め方は？ そのため、ただ漠然と進めるのではなく、３C分析、PEST分析、５フォース分析、差別化やトレードオフの考え方を用いながら、着実に目標へ向かって進んでいきたいと思います。

基本の振り返りは？ 今週は、前回と同様に基本的な考え方をベースにした振り返り学習が印象的でした。特に、3Cや4Pの視点から仮説を立て、問題の定義を明確にする流れを重視する点が印象に残りました。 フレームワークの意義は？ 授業では、課題解決のためにはフレームワークを活用し、定量的な情報に基づいた分析が重要であることを再認識しました。日々変化する業務の中で、分析活動が新たな気づきに繋がると感じました。認知バイアスや慣習により問題点に気づけなかったり、正しく認識できない場合もあるため、フレームワークによる抜け漏れのない仮説検証が課題解決に不可欠だと考えています。 課題の見直しは？ また、今週の課題に関して、P4におけるアンケート結果や初級・中級クラスの充足度を踏まえ、どのような課題が存在するかを検討することが大切だと感じました。

データ深堀の意義は？ 今回はこれまでの総括に加え、データを深堀するプロセスを順を追って学ぶことができました。目の前の数字を鵜吞みにせず、どのように分解できるかを都度確認することの重要性を再認識すると同時に、思い込みだけで動かないというデータ分析の基本を実感しました。 現場課題解決の鍵は？ AIコーチングからは、実際の業務でどのようにデータを切り分け、仮説を立てて検証するプロセスを実践すべきか、また分解したデータをもとに現場の課題解決に直結するアクションプランをどのように構築するかという問いかけがありました。具体的には、まずKPIや社内で多くの方が注目している数字を切り分け、仮説の構築に取り組むべきと考えています。アクションプランについては、課題に応じて、自分の立場から現実的に着手できるものを見極めることで構築できると感じています。

グラフ選定はどう？ データ分析においては、単に数字の羅列を眺めるだけでなく、さまざまな視点から検討し、グラフ化することの重要性を実感しました。グラフを作成する際は、どのグラフが適切か、軸区切りや要素の分け方をどうするかなど、一つの方法に固執せず、「本当にそれだけで良いのか？」という視点を持ちながら、複数のグラフを試作することで新たな傾向や示唆に気付くことができました。 伝え方はどう？ また、研修で「わかりやすく伝える」ことを重視する観点から、スライドに掲載するデータの見せ方にも改善の余地があると感じました。同一のグラフであっても、絶対値と相対値のどちらが適切かを検討したり、視覚的に訴える矢印を加えるなどの工夫が効果的です。多少の手間や時間はかかるものの、それらの工夫が最終的に伝えたい内容を確実に伝えるための近道になると思います。

多角分析はなぜ？ 多角的な分析により、経験則だけに頼らず、実績をもとにした判断の材料を活用する重要性を再認識しました。単一のデータ表に頼るのではなく、異なる角度から作成した複数のデータ表を活用することで、より精度の高い分析が可能になると考えています。 エリア事例の違いは？ また、エリアごとに不動産売買の成約事例はさまざまであり、各エリアの成約事例―例えば利回りや金額、融資利用か現金購入かといった要素―の分析には、賃料相場、土地の成約事例、路線価、謄本からの融資金額や融資金利、不動産専用サイトに掲載された情報など、多岐にわたるデータを参考にしていました。 分類で新発見は？ これらの情報をエリア別、築年数別、構造別に分類して分析することで、従来の方法では見つけにくかった新たな発見や結果が明らかになるのではないかと感じました。

検証方法はどうなってる？ 本質的な原因を追求するためには、データや数字を多面的にチェックし、単なる仮説だけでなく異なる視点から検証することの重要性を学びました。また、検証結果を確認する際に、一度立ち止まって漏れや重複がないかどうかを確認する習慣を身につけることが大切だと実感しました。 事業分析の見直しは？ 新規取引先の事業分析では、売上、コスト、資金繰りなどを漏れなくダブりなく把握するために、MECEの考え方を用いて各要素を分解し、どの部分が収益性に影響を与えているかを明確にしていきたいと考えています。また、特定の仮説一辺倒にならずに複数の観点から原因を検証することを心掛け、資料作成やプレゼンテーションの場面においても、具体的に物事を分解し、なぜ返済方法が期限一括となるのかなどの理由をしっかりと説明できるよう努めたいと思います。

プロセスの分解法は？ この教材を通して、まずプロセスを細かく分解するアプローチの大切さを実感しました。複数の選択肢に対し明確な根拠を持たせた検討方法は、特にA/Bテストの事例でよく表れており、低コストで短い工数で試作を行うことが可能な場合、ウェブマーケティング以外の分野でも有効に活用できるのではないかという視点が印象的でした。 総合演習の学びは？ また、総合演習において、目先の課題に直面した際にデータを丹念に集め、分析によって課題を分解することで、予想外の部分に問題が潜んでいることや、そこから新たな解決策が浮かび上がるというプロセスを学びました。これにより、新規事業においては、問題が発生したときに単に管轄部署だけに対策を求めるのではなく、広い視野で根本的な解決策を見出すアプローチの重要性を再認識することができました。

最終講義の気づきは？ 最終講義への参加により、本講座で学んだ内容を全体的に振り返ることができました。受講生それぞれの関心に基づく着眼点を聞くことで、新たな発見や学びに繋がりました。私自身は「やらない事の選択」が印象に残りました。これは普段気づかない視点を意識させるものでしたが、業務への有用性を考えるとシナリオプランニングの重要性も再認識しました。 事業発展の進め方は？ 事業発展の検討にあたっては、シナリオプランニングを実際に試しながら進めていきたいと思います。また、SWOT分析が日常生活でも役立つと感じることができ、私自身はダイエットを戦略的に進めるために現状分析と方針策定の手段として活用しました。何か新しい取り組みを始める際の共通理解の手段として、今回学んださまざまなツールを積極的に活用していきたいと考えています。

３C／４Pの意義は？ 別講座で学んだ３C／４Pといった基本的なフレームワークが、さまざまな場面で十分に活用できることを実感しました。まず、データをざっくりと切り出してから眺めることで、課題をもとに仮説立案がしやすくなる点が非常に有効であると学びました。また、３Cに関しては、多少の変形を加えて３つの象限を定義することが重要だと感じています。 仮説はどう構築する？ 対応ケースの増減について仮説を立てる場合には、３Cを変形し、関連する要素に置き換えてデータを俯瞰的に分析する手法が考えられます。その視点としては、C:Customer、C:Contact（ケースをあげる人）、C:Customer Engineer（ケース対応する人）といった切り口でデータを整理することにより、具体的な洞察が得られるのではないかと考えています.