改善 ✕ 手法

に関する学び

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平均値だけで大丈夫？ 平均値だけでは現状を正確に把握できないという点に気づきました。B校の平均年齢が30歳であると、一見「大人中心のスクール」と捉えられがちですが、実際のヒストグラムを見ると低年齢層と高年齢層に分かれており、19～40代が希薄な“空洞”となっていることが明らかです。分布のばらつきを示す指標やデータの可視化の重要性を再認識する結果となりました。 利益ギャップは何？ また、利益ギャップの分析では「売上＝生徒数×単価」や「費用＝講師人件費＋販管費」など、各要素をツリー状に分解して寄与度を評価すると、生徒数の減少が最も大きな影響を持つことが分かりました。数字を軸に構造、原因、施策へと論理的に掘り下げるプロセスは、限られた時間の中で根本原因を見出す上で再現性が高く、非常に有用だと感じました。 スクールの違いは？ さらに、A校とB校の年齢分布を比較することで、それぞれのスクールの課題と強みが浮かび上がりました。具体的には、A校は働き盛り世代が多い一方、B校は子供やシニア層が中心となっており、主要な顧客層が逆転していることが一目で分かりました。このように、セグメント別に指標を比較することで、各拠点固有の課題や有効な施策が明確になると実感しました。 仮説検証は正確？ また、仮説を立てた上で講座の時間帯やキャンペーン履歴、交通網のデータなどを用いて検証を行う、仮説思考とデータ検証の往復が大変重要であると学びました。これにより、先入観に捉われず具体的な打ち手を見いだすことが可能になります。 ヒストグラムで理解？ ヒストグラムという可視化ツールについても大きな学びがありました。年齢のような連続変数を度数分布として表示することで、山の位置や高さ、外れ値の存在、平均や中央値とのズレなどを直感的に理解しやすくなり、チーム内の共有や迅速な意思決定につながることを実感しました。 今後の視点は？ これらの学びを踏まえ、今後は「平均ではなく分布を見る」「結果から逆算して要因を分解する」という視点を意識し、セグメント別の比較や仮説と検証のサイクルを高速で回すことで、的確な改善策を提案していきたいと考えています。 データ分析は万全？ この手法はマーケティングデータの作成や報告のほぼすべての場面で再現性高く応用できると実感しました。例えば、月次KPIレポートではサイト訪問者の平均滞在時間だけでなくヒストグラムを活用し、離脱が集中する滞在秒数帯を明らかにします。また、指標をチャネル別やデバイス別に分解することで、最も寄与度の高いセグメントを特定することも可能です。 キャンペーン対策は？ 新規顧客獲得キャンペーンでは、過去の結果を年齢と購買頻度の度数分布で可視化し、コンバージョンが低い空洞セグメントに対して仮説―例えばクリエイティブの不一致や配信時間帯の不適合など―を立て、次回のテスト設計へつなげるアプローチを検討します。 リード改善の鍵は？ また、リードスコアリングモデルの改善においては、成約率を平均値だけで評価するのではなく、四半位範囲や標準偏差を活用してばらつきの大きい属性を抽出し、スコアリングの重み付けや閾値を再設定することでモデルの精度向上を図ります。 CX調査で何が？ CX調査の報告書においても、NPSの平均値のみならずプロモーター・パッシブ・デトラクターの比率をヒストグラムで示すことで、具体的な要因を定量的に明示し、より効果的な施策提案への流れを作ることができます。 ROI分析の焦点は？ さらに、広報や広告などのクロスチャネルROI分析でも、チャネル別平均CPAだけでなく、キャンペーンIDや日次CPAをヒートマップでまとめる手法により、特に偏差の大きい日やクリエイティブを特定し、原因の仮説検証を進めることで、改善アクションの精度を高めることができると考えています。 経営判断のサポートは？ 最後に、経営層向けのダッシュボード設計においては、平均売上や総リーチといった数値だけでなく、パレート図や箱ひげ図を取り入れることで、主要顧客層の状況や外れ値の影響を直感的に共有し、部門横断の意思決定を加速させる仕組みを実装したいと考えています。 行動計画は具体的？ 具体的な行動計画としては、まず今週中に主要KPIレポートの雛形を改訂し、ヒストグラムや箱ひげ図、パレート図を自動生成するツールを作成します。続いて、来週には主要指標を要素分解ツリーで可視化したダッシュボードを試作し、経営層へのレビューを実施する予定です。その後、2週間以内に過去のキャンペーン実績をもとに年齢や購買頻度でビン分けし、空洞セグメントの抽出ロジックを構築します。 改善プロセスの定着は？ 今月末には空洞セグメント向けのテスト設計を完了させ、翌月にはリードスコアリングモデルの再学習と改善を実施する計画です。また、四半期ごとに寄与度分析レポートを自動生成し、改善施策の立案を行い、継続的に学習と検証を社内に蓄積することで、「平均値→分布」「結果→要因分解」という共通プロセスを定着させていきたいと考えています。

問題解決フレームは？ アンドリューが経営する音楽スクールのB校を題材に、問題解決のフレームワークについて考えることができました。問題解決は「What（何が問題か）」「Where（問題はどこで起きているか）」「Why（なぜ起きているのか）」「How（どう解決するか）」の4段階で進めるのがポイントとなります。 赤字経営の理由は？ まず、Whatですが、B校の本質的な問題は、計画上は年間黒字を見込んでいたにもかかわらず赤字経営に陥っている点です。計画では年間黒字2,250千円が予想されていたのに対し、実際には5,150千円の赤字となり、経営の持続性が問われる状況です。 どこで問題発生？ 次にWhereです。ロジックツリーを用いて問題を層別分解することで、原因が「生徒数の減少」と「費用の増加」という大きな観点に分けられることが見えてきます。生徒数減少については、ターゲット設定の不適切、広告・販促の効果不足、立地やアクセスの不利などが考えられ、具体的には地域特性を無視した集客戦略や講座の魅力訴求が不足していることが挙げられます。一方、費用増加に関しては、イベント開催費の計画超過、講師人件費の増加、稼働クラス数の減少による単価上昇などが要因として考えられます。 数字で見る実態は？ さらに、変数分解では売上と費用を数値的に捉え、売上は「生徒数×単価」、費用は「固定費＋変動費」と整理できます。計画との差異から、生徒数は計画の100人に対し実績は60人と大幅に下回り、イベント開催費や講師人件費の増加が費用超過の主因であると考えられます。 MECEって何？ また、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）の考え方にも注目しました。これは、物事を漏れなく重複なく切り分けることで、特に生徒属性の分析において「年齢」「職業」「経験」「通学距離」「入校動機」などの切り口が有効であると学びました。 知見を活かすには？ この知見を踏まえ、Week1で自身の仕事であるマナー講師養成講座の販売促進に応用するため、以下のように整理しました。 なぜ受講者が伸びない？ まず、Whatとして、受講者数の伸び悩みとターゲットへの認知不足が課題です。次に、Whereとして、ロジックツリーによる層別分解で、受講者数が伸びない原因を「ターゲティングの不明確さ」「広報・販促手法の効果不足」「商品自体の伝わり方の問題」に分類しました。具体的には、対象層が曖昧であったり、各チャネルの効果が検証できていないこと、さらにはカリキュラムや修了後の活用イメージが十分に伝わっていないことが挙げられます。 なぜ提案が足りない？ Whyについては、顧客の属性や行動データが十分に収集・分析されず、地域別・職種別のニーズに応じた提案ができていないことが原因です。また、広告費や営業活動が感覚的に運用されている点も問題と捉えました。 どう解決策を見出す？ 最後にHowとして、以下の解決策を提示します。まず、受講者データの属性分析を行い、年齢、職種、地域、受講動機などで顧客像の「見える化」を図ります。次に、ターゲットごとに訴求ポイントを整理し、例えば教職員向けには「学校教育に役立つ資格」、主婦層向けには「家庭と両立できる副業としての活用」、企業人事向けには「社員研修の内製化への貢献」を訴求します。 効果検証は進んでる？ さらに、LPやチラシを用いた簡易なテストマーケティングを実施し、広告手法の効果検証を行います。併せて、導入校や協力企業とのネットワークを活かしたリファラル紹介制度や、メルマガ・LINEによる情報発信、オンラインの無料相談や体験講座など、申込につながる接点づくりも強化します。最後に、販促効果や費用対効果を定量的に記録し、次期キャンペーンやイベントの改善につなげる仕組みの構築を目指します。 計画は成功に繋がる？ このアクションプランを実行することで、問題を構造的に捉え、具体的な改善策を計画的に推進できると考えています。

感情論よりデータは？ 今週の学習を通じて、課題解決において感情論ではなく、客観的なデータに基づいた多角的な分析と、論理的に伝える力が不可欠であるという点を強く実感しました。タクシー業界の市場縮小、運転手不足、燃料費の変動リスクなど、一見ネガティブな情報も、なぜ自社にとって問題なのか、またその解決策がどのように経営に貢献するのかを具体的に示すことが重要だと感じました。例えば、配車アプリ導入の際には「便利だから」という感情論ではなく、実働1日1車あたりの運送収入の向上や燃料費削減といった定量的なメリットを提示し、説得力を高める必要があります。同様に、提携相手との関係では、懸念に対して新たな顧客ネットワークへのアクセスやノウハウ共有といった共存共栄のメリットを論理的に伝えることが重要でした。 実務でどう活きる？ また、この学びは私の実務にも大いに役立つものです。これまで漠然と抱えていた課題も、現状を数値で把握し、その原因を深掘りすることで具体的な解決策へと繋げることができると考えます。特に、外食業態の現場では新メニュー開発や既存メニューの見直しにデータ分析の手法を応用することで、「現状維持は衰退」という視点から戦略的にアプローチできると感じました。顧客データを詳細に分析し、どのメニューが十分に売れていないか、また潜在的なニーズがあるかを客観的に把握することにより、食材原価の変動リスクを踏まえた仕入れルートの見直しや、ロス削減を図るメニュー設計など、収益性向上につなげることができます. 店舗戦略は何が鍵？ さらに、店舗の集客戦略やマーケティング活動においても、周辺の人口構成や競合店の情報を詳細に分析し、ターゲット顧客を明確化することで、適切なプロモーション戦略を展開することが可能です。例えば、若年層が多いエリアではSNSを活用したプロモーション、高齢者が多い地域ではテイクアウトやデリバリーサービスの導入など、具体的な戦略を立案していきます。また、店舗の強みや独自性を明示し、効果的に伝えることで、顧客へのアピール力を高める狙いがあります. 人材育成方法は？ さらに、従業員の育成やシフト管理の効率化にも今回の学びは役立ちます。従業員のスキルや得意分野をデータとして可視化することで、適切な人員配置を行い、少ない人数でも店舗運営の質を維持する工夫が求められます。従業員教育においては、単にマニュアルを渡すのではなく、売上データや顧客からのフィードバックを共有し、なぜそのメニューが支持されているのか、背景を理解してもらうことで、サービスの質を向上させる取り組みが重要だと感じました. 売上分析のポイントは？ まずは、POSシステムの売上データを活用し、日次・月次売上だけでなく、メニューごとの販売数、時間帯別の客数、客単価、曜日別の変動などの詳細な数値を抽出し、現状分析を強化します。特定メニューの売上低迷が続く場合は、その原因が季節性、価格設定、競合店の影響のいずれかを深掘りするために、顧客アンケートや口コミ分析も併せて実施します. 会議運営をどう改善？ 次に、分析結果を基に新メニュー開発会議の進め方を見直し、シェフのアイデアに頼るだけでなく、データに基づいた「売上改善」や「顧客ニーズへの対応」を目的とした会議運営を行います。具体例として、売上が低迷するランチメニューを刷新して客単価の向上を目指すといった目標設定を行い、食材選定、原価計算、試作の各段階でデータを活用しながら評価します。会議では、単なる味の評価だけでなく、競合との比較やターゲット層への訴求力など多角的な視点から議論を進めます. 情報共有はなぜ重要？ 最後に、従業員間での情報共有と教育を強化することで、データと論理に基づいた経営判断ができるよう努めます。抽出した売上データや顧客フィードバックを定期的に共有し、各自が「なぜこのメニューが売れているのか」を理解する機会を設けることで、課題意識を高め、店舗全体の生産性と顧客満足度の向上につなげていきます.

提言の進め方は？ 普段は、自部門における業務改善提言をまとめる際、現状分析から課題の洗い出し、解決策の検討、そしてプロトタイプ作成にあたる「改善施策案」の作成まで、一連のステップを踏んでいます。その後、実際の現場にパイロット運用してもらい、評価結果を反映させたうえで全社展開するという流れで進めています。しかし、これらは経験則に基づいて実施しているため、精度については疑問を抱くことも多く、「本当にこれで良いのか」「もっと深く検討すべき点はなかったか」「チームにしっかり伝わっているか」といった不安がつきまといます。 情報設計はどう活かす？ 今回学んだ「情報設計」では、ユーザーストーリーマップやカスタマージャーニーマップを用いて、一連の行動を可視化する手法が印象に残りました。仮説に基づいてコンテンツを洗い出し、ワイヤーフレームとして可視化することで、「誰に・何を・どのように」という視点を意識しながら情報の構成を検討する重要性を実感しました。また、モックアップ作成時にもアクセシビリティやユーザビリティを意識しつつ、現場の実情に合わせた設計が求められると感じました。 モックアップは要注意？ 私の場合、業務改善提言に基づく施策案をプロトタイプとして捉えると、どうしても現場では具体的な作業方法や運用フローが前面に出やすくなり、結果としてモックアップになってしまうことが多いです。確かに、モックアップは現場の方々にとって分かりやすく、何をすべきかを直感的に提示できます。しかし、それが本当に効果的な施策であるかどうかは、ワイヤーフレームで情報の骨組みをしっかり設計し、基盤となるユーザーストーリーを正確に捉えることが必要だと改めて感じました。こうした視点を深く分析し、可視化することで、チーム内で課題を共有し、伝えることができると感じています。 共感で見える課題？ また、プロジェクトの初期段階においては「共感」が非常に重要であると実感しました。先週、現場のエンジニアから「資料に説明が見当たらず、作業ミスが発生してしまう」との意見が出た際、彼らの状況や日々の業務背景を考えると、確かに説明不足は理解しやすい問題だと共感しました。一方で、別のメンバーが資料の他の部分で情報が補完されていると指摘するなど、一見対立する意見もあり、現場で働く人々の視点や状況に寄り添わなければ本質的な課題を把握し、改善策を導き出すことは難しいと痛感しました。 アイデアは整理できた？ 今回のプロトタイピングでは、具体的なアイデア検討と自身の業務との関連付けを行いながら、意識すべきポイントを学ぶことができました。前回学んだ「言語化する」という手法と今回の「可視化する」という手法は、どちらも抽象的ながらも常に意識すべき要素だと感じています。情報設計、コンテンツ設計、そしてUI設計という一連の流れを通じて、体系的な実践方法を整理できたことは大きな収穫です。特に、ユーザーストーリーマップやカスタマージャーニーマップを用いてユーザーストーリーを正確に捉える点については、これまで疎かにしていた部分を改め、しっかりと実践していく必要があると強く意識しました。 目的を見失って？ 一方で、どうしてもモックアップ作成に偏ってしまいがちな点、つまり自部署や自分の目的を優先してしまう傾向があることにも改めて気づかされました。あるメンバーが自作の資料に固執し、必要な対策が偏る事例を目の当たりにした経験から、業務改善その本来の目的である「ユーザーの目的」を見失わないためにも、情報設計を通じた体系的なアプローチの重要性を痛感しています。今後は、この学びをチームメンバーと共有し、偏った施策にならないように取り組んでいきたいと思います。

マック事例の魅力は？ マックの経営改善の事例では、飲食店が顧客にどのような仕掛けを施しているのか、そのプロセスを学べたことが大きな収穫でした。本質的な課題に迫る問いや考え方を理解するため、一連の流れを整理し、復習することが理解度をさらに高めるのに役立ちました。 顧客事例の意味は？ 自身の業務では、直接売上や顧客へのアプローチ、営業活動に関わっていないため、講義での現実の顧客事例の理解は非常に貴重でした。もしも最前線で営業を担当しているなら、提供する製品を具現化するイメージを持ち、ペルソナ設定やデジタルマーケティングの手法を活用しながら、プレゼンテーションやセールストーク、販売手法、アフターサービスを体系的にまとめ、各顧客に合わせた販売戦略を確立することになるでしょう。 自業応用のヒントは？ また、飲食店経営の事例からは、自分の業務にどのように応用できるかをイメージすることが大切だと感じました。課題の記載にはピラミッドストラクチャーやMECEの考え方を用い、時間軸、優先度、業務効率を考慮することで、組織内の意思決定に役立てる意識を持つようにしています。 本質課題の意義は？ 「本質的な課題」とは、形式的な課題ではなく、物事の核となる部分を捉え、整理・分解することから解決策を導くアプローチです。課題を提示する際、核心を押さえた内容であっても、相手によっては関心が薄いことがあるため、視点を変える工夫が求められます。これまで、理解が得られなかった場合は無理に誘導せずに終わらせていた点を反省し、今後は相手の視点に立って一工夫を加えるよう努めます。 データ運用の疑問は？ また、業務においては大量のデータを扱う中で、定型的なグラフを使った比較がルーティン化してしまっています。例えば、一部の部門ではBIツールとしてタブローが利用されていますが、他部門では別のサーバーのデータが正確とされ、導入に慎重な面もあります。今後は、現状の前提を見直し、利用可能な範囲を点検していく必要を感じています。 問い設定はどう？ さらに、AI時代においては「問いの設定力」が極めて重要なスキルとなります。期待する答えを引き出すための問いを、行動経済学や心理学を加味しながら設定するには、実践と訓練が欠かせません。自らの得意分野とは異なる領域に挑むことで、問いの立て方の精度を高め、スキル向上を目指しています。 提案準備の工夫は？ 業務企画の現場では、学んだ内容をプレゼンテーションに活かし、説得力のある提案を行えるよう努めています。同時に、データ利活用における課題についても、データ量の大きさやシステム構築の面から自らの知識を深め、SQLのトレーニングを通じて効率的なデータ処理を実現するための準備を進めています。 思考整理のポイント？ クリティカルシンキングに関しては、Week１で学んだ基礎を基に、自分の考えやアイデアを整理して伝える力の強化を目指しています。マインドマップやピラミッドストラクチャー、MECEの手法を活用し、視点を変えて相手にわかりやすい説明を心がけ、試行錯誤を重ねながら整理力を向上させています。 言語化の成果は？ また、日々のトレーニングとして、1週間で400文字程度の言語化を行っています。日経のアプリを活用し、1日2回、300文字程度で議題に関して知識の範囲内で整理し素早く書く練習を継続しています。これにより、書いた内容の振り返りと分析から課題を抽出し、より簡潔に伝える力の向上を目指しています。

研修の成果は何？ マーケティングの本質である「誰に、何を、どのように売るか」を改めて理解できた研修でした。 お客様視点の改善は？ ①　既存製品の開発・改善については、競合製品やサービスに偏りがちな視点ではなく、実際に購入・利用するお客様の立場に立った取り組みが大切であると再認識しました。お客様から利用状況を直接ヒアリングしたり、実際の利用シーンを仮説で描くことも必要だと感じました。同時に、自社製品・サービスと競合との違いや差別化できるポイントをより深く掘り下げる重要性も学びました。 新製品開発で何を知る？ ②　新製品の開発では、市場調査の実施が不可欠であるとともに、アンケートなどで得られるデータが必ずしも完全なものではないという現実も理解できました。プロダクトアウトに走るのではなく、お客様の抱える課題（ペインポイント）を解消するために、マーケットインの視点で製品やサービスを企画する姿勢が求められます。また、他社との差別化においては、お客様にとって真に価値のある要素や、期待を超える満足を提供できるポイントを見出す意識が必要です。 値決めの危機感は？ ③　価格設定については、かつてある著名な経営者が語った「値決めは経営」という言葉を思い出し、肝に銘じたいと感じました。お客様に受け入れてもらうために安易に低価格を設定すると、売上や利益だけでなく自社の製品・サービスの価値自体を下げかねないと危機感を覚えました。お客様の期待を超える提供内容を追求し、対価を適正に得られる仕組みを常に問い続ける必要があると実感しました。 販売手法はどう見る？ ④　販売チャネルに関しては、B2C、B2Bともに多様化している現状を踏まえ、採用するチャネルひとつで売上が大きく左右される点を再確認しました。単にホームページでの製品紹介に留まらず、お客様が具体的なアクションへと移れるような工夫が必要であり、これまでの対応を振り返る機会となりました。 宣伝効果はどのように？ ⑤　プロモーションについては、法人向け営業が主体であったため、これまであまり意識してこなかった視点を見直す良い機会となりました。サービス紹介資料や提案書が本当にお客様に響いているのか、「だから何？」「効果は何か」を意識して再検討したいと考えました。これまで使用していた会社紹介、サービス紹介資料、提案書、ホームページの内容をお客様目線で見直し、営業メンバーが自律的に改善に取り組めるよう、具体的なストーリー性を持たせた働きかけを行いたいと思います。 経営報告はどう伝える？ また、経営企画担当として財務状況などの報告を行う際も、形式的な資料ではなく、その時々の問題や課題に焦点を当てた内容にする必要性を感じました。毎回「だから何？」「誰に、何を、どのように伝えるのか」を意識し、報告資料を作成していくことを心掛けるとともに、この視点を「誰に、何を、どのように売るか」というマーケティングにも活かしていきたいと思います。 戦略計画に今後は？ 最後に、プロモーション活動については、街中のさまざまな施策を意識的に観察し、その意図を汲み取ることで、売れる仕組みづくりに具体的に反映できるよう今後の戦略計画に取り入れていく所存です。

何を売ることが本質？ 今回の学びのテーマは『何を売るか』で、顧客のニーズを深掘りし、真のニーズを捉えることの重要性を理解できました。特に印象に残ったのは、ニーズを探り出す方法です。以前から「ニーズやインサイトを捉えることが大事だ」と聞いていましたが、具体的にどう行動すべきか曖昧でした。しかし、今回の学びで、行動観察やデプスインタビューという有効な手法を知り、実践したいと思いました。 どう観察して掘る？ 具体的には、行動観察では街に出かけ、一定時間人々の行動を観察することで潜在的なニーズを見つける手法です。また、デプスインタビューは顧客の真の意図や感情を引き出すための深掘りしたインタビュー方法です。このような手法を活用し、日常的に身近な商品や自社商品を見つめ直し、その裏にある真のニーズを考えることの重要性を学びました。 消費者の視点は？ また、「常に消費者目線で不便に対してのアンテナを張る」という言葉が心に残りました。消費者の視点を持つことで、顧客のニーズを的確に捉え、商品開発やマーケティングに役立てられると感じました。明日から早速マーケティングリサーチを実施し、真のニーズを探り出すことを実践したいと思います。 ニーズの核は何？ 顧客ニーズの深掘りに関して、マーケティングや企画において顧客のニーズを正確に捉えることは重要です。今回学んだ方法は、ターゲット顧客をより深く理解するために役立つと感じました。新商品の開発やリニューアルを検討する際には、行動観察やデプスインタビューを活用し、潜在的なニーズを掘り下げられると考えています。これにより、顧客が本当に求めるものを的確に反映した商品開発が可能となるでしょう。 どう伝えるべき？ プロモーション戦略の策定においても、顧客の真のニーズを把握することは重要です。学んだことを活かし、商品の機能や特徴を伝えるだけでなく、顧客の欲求や悩みに応じたメッセージを発信したいと思います。消費者が感じる不便さや課題に訴えかける広告コピーやキャンペーン設計に取り組み、より共感を得やすいプロモーションができると考えています。 企画に感情を加える？ さらに、商品企画やネーミングにおいては、顧客のニーズを深く理解することで、商品にストーリー性や感情的価値を付加できると考えています。顧客の記憶に残りやすく、購買意欲を高める企画を立案できるでしょう。 市場の声はどう？ 市場調査においても、行動観察や消費者インタビューはすぐに役立つと感じました。新商品の導入前後の市場調査や、既存商品の改良を検討する際には、顧客の行動を観察し、リアルなフィードバックや新たなインサイトを得ることが可能です。顧客の意見を深く掘り下げて、商品やサービスの改善点を具体的に把握し、より的確な戦略を立てられるようになりたいです。 どう習慣するの？ これらの学びを活かし、日常的にコンビニやスーパーに行った際に商品をただ眺めるのではなく、その商品の背後にある顧客の真のニーズを考えるトレーニングを習慣化していきます。自社商品についても同様に分析し、顧客のニーズを再確認する時間を設け、より顧客志向のマーケティングや商品企画に取り組みたいと考えています。

調査ログの見直しは？ 今週、育児期間中の30～40代を対象に実施した過去のインタビュー調査ログを見直す作業を行いました。コーディングを意識しながら作業する中で、改めて一次データの重要性を実感しました。 抽出視点の違いは？ ログから課題やニーズにつながる事象や行動を抽出する作業は、人の目に依存するため、抽出の視点が人によって異なりやすいと感じました。動画内でも経験が強調されていましたが、バイアスが働くと必要な情報に気付かなくなる可能性があるため、情報を絞りすぎると大切な観点を見落としてしまいそうだと危惧しました。 共感の重要性は？ デザイン思考の最初のステップである「共感」では、ユーザーの見えない課題やニーズを発見するために、観察、体験、インタビューを繰り返すことが重要です。インタビューでは、観察で気になった行動の背景を心理面から深掘りし、共感を得られるように課題やニーズを言語化します。こうして得た情報をテキスト化し、コーディング分析を行うことで、単なる観察だけでは浮かび上がらない本質的な課題や行動を明らかにすることができます。 行動の理由を探る？ 実際、観察や体験で注目した行動をインタビューで詳しく聞くことで、ユーザーが無意識に行っている当たり前の行動の理由を解明するプロセスの重要性を実感しました。課題を抽出する際は、互いの思い込みや認識の差が生じやすいため、情報共有を通じて共通認識を合わせることが求められます。しかし、立場や利害関係が異なる中で何を重視すべきかを調整するのは容易ではなく、うまく進む場合とそうでない場合があると感じました。 定性調査の有用性は？ WEEK-3で学んだ定性調査は、新しい領域や馴染みのない状況で仮説を構築する際に有効な手法だと感じています。定量データだけでは掴めないユーザーの姿勢や心理を探るのに、インタビュー、フィールドリサーチ、ログ（日記）などの手法が効果的です。実際、観察を通じてユーザーが意識していない行動や癖から気付かないニーズや課題にアプローチできることもあります。 仮説構築の進め方は？ 定性調査では、まずインタビューやフィールド調査で得た情報を整理し、要点となる事象や課題を抽出します。その後、抽出した要素をカテゴリー分けして情報を圧縮し、最小限の要素にまとめた上で、フレームワークやプロセスの形に図式化・構造化することで仮説モデルを作成します。 ヒアリングの工夫ポイントは？ また、インタビューの際にヒアリング項目を整理したシートを事前に作成し、記入してもらってから話を聞く方法も有効だと感じました。ただし、記入式では重要な点が十分に言語化されない場合があるため、まずは日常の業務や業務フローなど現状を把握することから始める工夫が必要です。ヒアリングが雑談になり、課題に焦点が定まらなくなる場合は、ジョブ理論を参考にするのも一案です。実際、グループワークでフォームの改善に取り組んだ参加者の話では、ユーザーが入力の手間を感じないようにするため、従来の枠にとらわれない解決策が模索され、その柔軟な発想が印象的でした。

どうすれば現場で実践？ デザイン思考の学びを教育現場、特に高専で実践する方法として、まずは学生が抱える問題への理解と新しいアイデアの創出が挙げられます。たとえば、数学の応用問題に取り組む際、学生が理論と実践を結びつけることに苦戦する現状を背景に、教員自身が同じ立場で問題に取り組み、どこでつまずくかを体験的に把握する方法が有効です。また、抽象的な数式を物理モデルに置き換えたり、数学と専門科目を組み合わせたプロジェクトを設計したり、ゲーム要素を取り入れるなど、SCAMPER法といった手法を活用することで、より具体的な学びに結びつけられています。 学科横断型で協働は可能？ さらに、学科横断型のプロジェクト設計も大変興味深いアプローチです。電気、情報、機械といった異なる分野の知見が融合するプロジェクトは、学生同士の協働を促進し、実社会の課題に対する解決策を見出すための実践的な学習環境を整えます。こうしたプロジェクトでは、地域企業や地域社会との連携を通じ、学生は自らの専門分野だけでなく、他分野の知識や技術にも触れる機会が増え、相乗効果が大いに発揮されます。 教材連携をどう活かす？ また、教材開発の現場では、地元企業が直面する実際の課題をケーススタディとして教材化する取り組みや、研究機関と連携して最新技術を取り入れることで、学生がより実践的な学びを得られる工夫が施されています。こうした連携作業は、学生にとって技術や理論だけでなく、その背景にある現実の問題意識を養う上で、大きな意義を持ちます。 共感で何が見える？ 実践の中で感じた主な気づきとしては、まず共感的なアプローチの重要性が挙げられます。学生と同じ目線で問題に取り組むことにより、従来の教科書では見えてこなかった本質的な困難を明確にすることができました。また、SCAMPERなど多角的な思考フレームワークを活用することで、従来の講義形式では思いつかない新たな教授法が生まれ、特に抽象的な概念を具体的な事例に置き換えるアプローチは、学生の理解度向上に大きく寄与しました。 連携が生む視点は？ さらに、異分野連携によるプロジェクト活動が、学生の専門性と協働スキルの両方を向上させるとともに、企業や地域との連携により双方に新しい視点がもたらされることも大きな成果です。加えて、大規模な改革よりも、学生からのフィードバックを積極的に取り入れるなど、小さな改善を積み重ねることで、持続可能な学びの環境を創出できるという実感も得られました。 学びの成果は何？ 今回の学びを整理すると、まずはデザイン思考における共感と課題定義の重要性が再確認され、実際の体験を通じて「誰が・どのような状況で・何に困っているのか」を具体化する効果が実感されました。次に、創造的な発想のための多様なアプローチ、異分野連携による新しい解決策の模索、そして教育現場への応用可能性が明らかになりました。最後に、実践を通じて体験することの重要性や、使い手の視点が生む創造的解決策、そして異なる視点の融合によるイノベーションの価値を深く理解するに至りました。

データ活用はどう考える？ WEEK3では、データを単なる数字としてではなく、「意味のある情報」として活用するための基本的な考え方や手法について学びました。まず、データ分析の際には、数字に集約して捉える、目で見て確認する、数式で関係性を読み取るという三つの視点が重要だと理解しました。たとえば、数値の代表値である平均値を用い、分布のばらつきを標準偏差で把握することで、全体の傾向をより具体的に捉えることが可能になります。標準偏差が大きい場合はデータのばらつきが大きく、逆に小さい場合は値が一定の範囲にまとまっていると判断できます。これによって、単なる「平均気温」といった情報でも、過去のデータと比較することで、その年の気温の位置付けを明確にすることができます。 ビジュアル化は有効？ さらに、ヒストグラムなどを用いたビジュアル化は、視覚的にデータの分布や外れ値を確認できるため、特定の年齢層の傾向や想定とのずれを一目で把握可能にします。こうしたプロセスは、単にデータを集約するだけでなく、見込み客の把握や最適な施策構築といった、戦略的な意思決定を支える重要なツールとなると感じました。 受講者像の把握は？ この考え方を、受講者促進活動に当てはめると、まずは代表値や分布を用いて受講者の像を明確にし、年齢や職業、居住地域、受講目的などの項目ごとに「どの層に集中しているか」や「どの程度幅広い対象にリーチしているのか」を分析する必要があります。たとえば、平均値から中心となる層を把握し、標準偏差で広がりを捉えることで「特定の年代に偏っているのか」「幅広い年代に支持があるのか」が明らかになります。 グラフで見える傾向は？ また、ヒストグラムを活用することで、受講目的やニーズの傾向を視覚的に判断でき、たとえば広告文面の最適化や広報素材のデザイン、ターゲット層の絞り込みに役立ちます。同様に、地域ごとのデータもマッピングして、申込数や反応率の地域差を明確にし、重点的な営業エリアの選定につなげることができます。さらに、各施策の反応率を数値化し、平均値と標準偏差を基に比較することで、PDCAサイクルを効率的に回し、より効果的な改善策が講じられると感じました。 具体策はどう実行？ 具体的なアクションプランとしては、まず過去数年間の受講者リストから「年齢」「性別」「職業」「居住地」「受講目的」などをExcelに整理し、各項目の平均値や最頻値、標準偏差を算出してデータの集約と構造化を図ります。次に、ヒストグラムや円グラフを用いて年齢や職業、地域ごとの分布を可視化し、そこから抜け落ちているターゲット層や成功しているエリアを確認します。そして、特定のターゲット層を仮説として立て、その層に合わせた広報や導線の設計を行います。加えて、各施策の反応率を記録し、基準となる数値を通じて比較分析を行い、最後に数値とビジュアル化されたデータをもとに定期的な振り返りを実施することで、感覚ではなく具体的な数字に基づいた意思決定を徹底していくことが求められます。

A/Bテストはなぜ？ A/Bテストの考え方が特に印象に残りました。異なる2つの施策を比較して、どちらが効果的かを見極める手法を学ぶことで、広告やプロモーションの改善につなげるアプローチを理解しました。実際、SNSでのプロモーションやデザインの検証など、具体的なマーケティング活動にどう応用できるかを実感しました。 仮説はどう考える？ また、「こうではないか？」という仮説を立て、それを確かめるために必要なデータを収集して検証・改善するプロセスを通し、結果一喜一憂せずに仮説→検証→改善というサイクルの重要性を体験しました。日常の課題解決にも応用できる実践的な学びとなりました。 分析の視点は何？ さらに、データ分析においては「どこで起きているのか（Where）」「なぜ起きているのか（Why）」「どのように起きているのか（How）」という3つの視点で自分の身の回りのデータを分析する練習が非常に効果的であると感じました。これにより、実際の現場に近い形で分析力を向上させることができました。 知識はどう活かす？ そして、講師の「使われない知識はどんどん捨てられていく」という言葉が強く心に残りました。知識は使ってこそ意味があるという考え方から、学んだことを実務や日常に活かす姿勢の大切さを再認識し、今後も積極的にアウトプットしていきたいと感じました。 講座の展開はどう？ それに加えて、講師養成講座の受講者促進に対しては、具体的な展開案も印象的でした。まず、仮説に基づき、ターゲット層に合わせたプロモーション戦略を設計することが提案されました。例として、若年層の反応を狙い、「講師」というワードが持つ堅苦しさを和らげ、“キャリアアップ”や“副業”といった切り口から魅力を伝える文言を用意する案が挙げられています。 WEB広告の効果は？ さらに、Web広告やSNS投稿を使ったA/Bテストによって、異なるバナー画像や訴求文、ターゲット年齢に対する反応を計測し、効果的な組み合わせを選定する方法も紹介されています。各媒体における反応を、「どこで（Where）」「どんな表現が刺さったか（Why）」「受講に至る導線の状況（How）」という視点で分析する点も具体的でした。 受講者の声は？ また、受講者アンケートを活用して、学んだ内容が現場で役立っているかどうかを評価し、講座内容や演習方法の改善につなげるという姿勢は、実践的な学びをより一層深めるものと感じました。 今後の行動は？ 最後に、今後の具体的な行動計画として、Phase 1からPhase 5までの段階的な取り組みが示されました。まずはターゲットの再設定と仮説の立案、次にテストコンテンツの作成とA/Bテストの実施、さらにデータ分析と受講者アンケートを通じた改善、講座内容のブラッシュアップ、そして成功事例をもとに次回募集に向けた本格展開へと進める構想です。これらの計画を通じ、受講促進に向けた施策を体系的に実行していく意欲が感じられました。

デザイン思考の学びとは？ 今回の授業を通じて、デザイン思考のステップを学ぶことができ、ワークを通じてその理解を実践的に深めることができました。特に印象的だったのは、「自分の気分を色で表現する」というアプローチです。この手法は非常に斬新であり、言葉では伝えづらい感情や思考を視覚的に捉えられる点が非常に興味深かったです。 CXやEX向上への活用法とは？ デザイン思考の考え方は、普段の業務で扱う顧客体験（CX）や従業員体験（EX）の向上に直接活用できると感じました。例えば、ホテル業界のクライアントが抱える「オンライン上の旅行代理店の評価向上」や「レビュー分析の効率化」といった課題には、ただアンケート結果を分析するだけでなく、実際の宿泊客がどのような体験をしているのかをきちんと理解する必要があります。デザイン思考を応用し、宿泊客のペルソナを作成し、彼らの視点から課題を捉えることが重要です。これには、既存のフィードバックに加え、インタビューや観察を通じた定性的な情報を収集し、体験の課題を明確に定義して創造的なソリューションを検討するアプローチが有効です。これにより、より本質的な改善策を提案できる可能性があると考えています。 ペルソナ作成の重要性とは？ デザイン思考のフレームに沿ったソリューション提案を試みたいと思います。まず、顧客のペルソナを作成する段階では、クライアントの現状を整理し、ターゲットとなる顧客層である宿泊客や従業員の特徴を明確にします。そして、過去のアンケートデータやレビューを分析し、代表的なペルソナを作成します。このペルソナをクライアントと共有し、実態とのズレがないか確認します。 定性的情報の収集方法は？ 次に、定性的な情報を収集する段階では、クライアントに宿泊客や従業員へのインタビューを提案し、必要ならホテル現場を見学して宿泊客の行動やスタッフの対応を観察します。また、オンラインの口コミやレビューを詳しく調べ、テキスト分析を使ってパターンを把握します。 課題の定義と可視化の仕方は？ 顧客体験の課題を明確に定義する段階では、収集した定量データと定性データをもとに、顧客の不満や期待値とのギャップを整理します。課題を「宿泊前」「滞在中」「宿泊後」に分けて可視化し、クライアントと共有します。そして、影響度と実現可能性を基に、クライアントが優先して取り組むべき課題を整理します。 創造的な改善策の検討方法は？ 最後に、創造的なソリューションを検討する段階では、他業界の成功事例やデザイン思考のフレームワークを活用し、新しい施策を考案します。クライアントとワークショップを実施し、改善策を一緒にブレインストーミングし、小規模なテスト運用を提案して、データをもとに改善を重ねるアプローチを取ります。 これらのプロセスを通じて、デザイン思考の視点を活かしてクライアントにとってより価値のあるソリューションを提供できるようになりたいと考えています。