データ・アナリティクス入門

分析で見える明日のカタチ

分析の目的は何? 分析とは、物事を具体的に明確化し、より良い意思決定へ結びつけるための手法です。より良い意思決定を行うには、まず目的をはっきりと定め、その達成に向けた具体的な比較対象や評価基準を設けることが重要です。 比較の意図は? 目的に沿った比較対象を設定することで、分析結果の見せ方にもメリハリが生まれ、伝えたい意図を明確に示すことができます。データの比較やグラフの工夫により、情報を読みやすく、効果的に伝えることが可能となります。 事例の意味は? たとえば、人事部門におけるデータ活用事例としては、以下のような取り組みが考えられます。制度導入効果の検証では、退職率や従業員満足度を過去の実績と比較し、制度の効果を測ります。入職・退職の動向把握では、社内や業界全体のトレンドを把握することが重要です。また、配置や異動の最適化、研修やスキル管理、エンゲージメントの可視化といった分野でも、データを基にした分析が行われています。 退職率の分析は? 具体的に退職率の分析に取り組む場合、まず上司との認識を合わせ、分析の目的を明確にすることが必要です。目的としては、人材の流出抑制や制度改革の効果検証、さらには業界・社内の現状把握などが挙げられます。 比較基準はどこ? 次に、自社内の過去の実績や、制度変更前後のデータ、同業界・同地域・同規模における最新のトレンド、さらには年齢や勤続年数といった属性別の変動など、具体的な基準を設定して比較を行います。 伝達方法は? さらに、複数のグラフや推移グラフ、色付けやサイズ変更などを用いて、分析結果の意図をより明確に伝えることが求められます。このような取り組みを通して、目的に沿った分析を進めることが、より良い意思決定へとつながっていきます。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

気づきを引き出す学びの術

なぜ報酬だけじゃない? モチベーションを上げるためには、まず相手のやる気スイッチがどこにあるのか把握することが大切だと感じました。そのため、衛生理論、動機付け要因、欲求五段階説といったフレームワークを意識し、相手が何を求め、不足しているのかを見極めるよう努めたいと思います。報酬(金銭的インセンティブ)についても、一定の効果はあるものの、一定以上ではモチベーションに大きな影響を及ぼさないことから、称賛や承認など、すぐに始められる方法の重要性にも気づきました。 どうして振り返る? また、仕事の振り返りに関しては、業務が終わったらそのままにしてしまうことが多かったですが、リーダーとしてメンバーの振り返りをサポートするために、より良い仕組み作りを目指したいと考えています。まずは自ら率先して良い面を伝え、相手に自分の言葉で語らせて気づきを促すことの重要性を改めて認識しました。 どうして記録が役立つ? 9名のチームメンバー各々のモチベーションの違いを踏まえ、日々観察してそれぞれの特徴をカルテのように記録することに努めます。フィードバックの場面は半期に一度にとどまらず、月1回のミーティングなど、相手の言葉を引き出す機会を増やしていく予定です。 自分自身の経験やアドバイスの欲を控え、メンバーが何にモチベーションを感じるのか、やる気の源泉はどこにあるのかを深く考えることが、チーム運営において最も重要だと思います。日々の業務のなかでメンバーをよく観察し、フィードバックに役立つ記録をつける習慣を作ります。プロジェクト終了後はまず称賛やねぎらいの言葉をかけ、その後で気づいたポイントや改善点を、メンバー自身の言葉で語らせるようにします。相手から話を引き出すための根気強さが大切であると常に意識していきます。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

キャリアアンカーで見つける自分らしさ

キャリア診断はどう? 今回学んだキャリアアンカーですが、自分自身の診断結果を見ると「経営管理コンピタンス」が最も高く、続いて「奉仕・社会貢献」と「生活様式」にも比較的高い傾向が見られました。現状とある程度合致していると感じる一方、評価にバイアスがかかっている可能性も否定できません。本来であれば他社からのインタビューを交えた評価が理想ですが、周囲にキャリアアンカーについて詳しい方がいないため、今後は私自身がアウトプットを行い、知識の共有と業務への活用に繋げたいと考えています。 業務変化はどう見る? キャリアサバイバルに関しては、各部署で過去に定めた職能要件などが一定の基準となっているかもしれません。しかし、生成AIの登場により業務の処理方法は日々変化しており、その都度最新の技術情報をアップデートしていく必要性を感じています。自分自身の軸や価値観をしっかり把握し、今後の5年、10年を見据えた際に、現在何をすべきかを改めて考える必要があると実感しました。 キャリア研修はどう? また、看護部門のキャリア研修ではキャリアアンカー診断がすでに実施されているため、事務部門においてもキャリア研修の一環としてしっかりと取り入れることができればと考えています。さらに、キャリアサバイバルに必要な知識やスキルについては、既存の職能要件書を基に、各部署の業務習得や今後のスキル向上に役立てることが望ましいと感じました。 面談はどう進む? 部下とのキャリア面談を実施する際に、もし自分自身のキャリアに対して迷いや不満(転職の検討など)がある場合、良い面談を行うのが難しくなるように思います。実際にそのような経験があった方がいらっしゃれば、どのように対応されていたのかをお聞かせいただければ幸いです。

戦略思考入門

戦略的思考で未来の組織像を描く

戦略的思考の本質は? 「戦略的思考」とは、適切なゴールを定め、そのゴールに向かって最速かつ最短のルートを描いて到達することを目的としています。これは仕事や日常生活においても自然と実践されていることであり、そのような例を考えることで経営戦略がより身近なものと感じられます。この手法は社内でも効果的に利用できるでしょう。 演習で気付いた点は? 実践演習での設問1について、考えたつもりでしたが、「再考した方が良い」というAIからのメッセージがありました。この経験を通じて、今後の学習においてどのように改善できるかを考えていきたいと思います。 目標の具体化は? まず、目指すべきゴールを明確にすることが重要です。例えば、将来どのような組織にしたいのかを明確にし、それを来年の組織目標に反映させます。これは現在の組織に課せられた役割を理解し、将来の組織像と結びつけた目標を策定し、社内で共有することから始まります。 やるべきことは何? 次に、何を行うべきか(やるべきこと)と何をしなくて良いか(やらなくて良いこと)を明確に選択します。自組織の業務内容を正確に設定し、必要なタスクのみを選択し、顧客対応や製品開発においてもその意義と方法を整備し、業務の効率化を目指します。 独自性をどう発揮? さらに、他社が真似できない独自性を持つことも重要です。例えば、顧客の声を効果的に収集し、常に顧客の意見を反映させる仕組みを整備することで、製品開発や顧客対応において独自の強みを発揮します。そして、その強みを社外にも積極的に情報発信し、社会貢献の一環として市場の活性化に努めます。 このような取り組みを通じて、自組織および顧客を巻き込んだ社会貢献活動を推進し、国内市場において更なる成長を目指します。

データ・アナリティクス入門

ロジックツリーで解決策が見えた!

問題解決の基本ステップは? 問題解決は段階的に考えることが重要です。まずは「What」として、何が問題なのかを明確にし、あるべき姿と現状を把握し、これについて周囲と合意を取ります。「Where」では問題がどこにあるのかを特定し、「Why」ではなぜその問題が起きているのかを分析します。そして「How」では、問題をどのように解決するかを考えます。 ロジックツリーで何が変わる? ロジックツリー(MECE:もれなく・だぶりなく)は、問題を解決する際のWhere、Why、Howの各段階で有効に活用できることがわかりました。これを様々なシーンで使えるように、もっと積極的に取り入れていきたいと考えています。 問題をどう分解するか? 問題を分解する方法には、層別分解と変数分解(掛け算)の2つがあります。これまで意識して使っていなかったので、状況に応じてこれらの方法をうまく引き出せるようにしたいです。 共通認識をどう持つ? 計画やあるべき姿が明示されていないケースが多くあります。このため、まずロジックツリーを使って問題を以下のように切り分け、可視化し共通認識を持つことが大切です。解決策を提案する際にも、すぐに実現可能なことだけでなく、様々な解決案を考慮し、長期的に良い方向に進むための基礎となる資料を作成していきたいです。 MECEをどう活用する? また、数値データでない分析においてはMECEを意識し、作業に取り掛かる前にWhatやWhereに時間をかけることが重要です。変数分解も選択肢として考慮し、「分析の本質は比較であり、意思決定のためのものである」という点を忘れずに実践していきます。今後は部下に教えることも視野に入れ、データを整理しながら作業するように心がけたいと思います。

データ・アナリティクス入門

動きながら考える仮説の極意

どんな仮説が必要? 仮説とは「ある論点に対する仮の答え」であり、答えである以上、いい加減な内容では通用しないと実感しました。どのような仮説を立てるかが極めて重要であり、良い仮説を構築する方法について疑問が生じました。 原因をどう究明? また、課題解決の仮説は、単に「どこに問題があるか」と考えるだけでなく、問題箇所が特定できた場合でも、その原因を十分に掘り下げるプロセスが不可欠であると感じました。徹底した分析によって、問題の本質に迫ることが大切だと思います。 反論はどう除外? さらに、仮説はそれ自体以外の反論を排除しながら構築すべきだと考えます。まずは対象となる事象(What)を明確にしたうえで、問題の所在(Where)を適切に分解し、抜け漏れのない形で仮説を立てないと、説得力を持った論点整理は難しいのではないかと感じました。 対応をどう構築? 加えて、ある事象に対して対応時間が長期化しているという問題を例に考えると、What自体は把握できているものの、問題の具体的な所在(Where)に対する仮説が立てられていない現状があります。問題点をMECEに分解しながら仮説を検証するためにも、現場の実情を踏まえてまずは動いてみるというアプローチも一つの方法ではないかと思います。 試行で見える答え? こうした見解から、動きながら仮説を立ててみる方法が有効なのか、またその過程で優れたインタビューの実施にも注力する必要があるのではないかと考えています。同じように、受講している皆さんもどこに問題があるのか(Where)の見極めに悩まれているのではないでしょうか。まずは実際に動きながら仮説を試してみることが、より良い解決策へとつながると感じました。

クリティカルシンキング入門

分解と工夫で見える新たな発見

なぜ分解して把握する? 物事を分解して状況の解像度を上げることの重要性を学びました。特にデータ分析の視点から、①加工の仕方、②分け方の工夫、③分解時の留意点という3つのポイントに着目して学習を進めました。 加工手法ってどう? まず、データ加工については、意味合いを分かりやすくするために基準を設け、グラフ化する手法に注目しました。与えられた票をそのまま見るのではなく、自ら欄を追加して全体を俯瞰することで、絶対値や比率などの数値から隠れた傾向を明確にする―いわゆる「可視化」が鍵となります。 どう分けると良い? 次に、データの分け方の工夫では、手元のデータをもとに状況を捉えるため、単に機械的な10刻みで区切るのではなく、試行錯誤を繰り返しながら意味のある切り口を見つけ出すことの大切さを実感しました。場合によっては、元のデータに立ち返って再検証する方法も有効です。 分解の注意点は? また、実際に分解する際は、When(いつ)、Who(誰が)、How(どのように)の観点を持って整理し、自分自身に本当にそうかと問いながら、複数の切り口から検証していく姿勢が求められると理解しました。こうした実践を通じ、たとえ一度で完璧な結果が得られなくとも、傾向が見えてくること自体に大きな価値があると感じます。 分析結果をどう活かす? これらを踏まえ、まずは自分の部門での最近の取り組みを題材に、発生件数や予測される件数、台数などを定量的に観測し、事象の強弱からリスクの高低を分類する(いわばクラスタリングする)というアイデアが浮かびました。加工方法や分類の工夫は、実践経験を重ねる中で深まるものだと考えていますし、他にも有効なアプローチがあれば議論を通じて共有できればと思います.

データ・アナリティクス入門

仮説で挑む学びの冒険

仮説はどこから始まる? ■仮説を立てる 仮説を立てる際には、まず3C分析や4P分析などのフレームワークを活用し、幅広い視点で考えることが効果的です。複数の仮説を挙げ、これらの中から絞り込むことで、反論や別の可能性を排除できるように意識することが大切です。また、意図的に役割や網羅性を持たせることもポイントとなります。 検証はどう行う? ■仮説を検証する 仮説を検証する際は、比較の指標として平均や標準偏差などのデータ評価の手法を選ぶとよいでしょう。加えて、データ収集の際には「誰に」「どのように聞くか」に十分注意し、有力な仮説の検証に加えて、他の仮説が成立しないことを示すデータも集める必要があります。 仮説の違いは何? ■仮説の分類と意義 仮説には「結論の仮説」と「問題の仮説」の2種類があります。複数の仮説を立てることで、検証マインドや説得力が向上し、関心や問題意識が高まるだけでなく、物事のスピードや行動の精度も向上することが期待されます。 最初は何から進める? 仮説が求められた場合、最初にどこから取り組めばよいかわからなくなることがありますが、その際はフレームワークを活用するのが良いと考えています。実際、過去には「クロスセルで自社商品と相性のよい商品は何か?」や「価格変更による影響」を検討した経験があります。似たような課題に対しても、あらゆる仮説を立てたうえでロジックツリーに当てはめ、優先度を決めながら、時間をかけて分析すべき事項を整理していきたいと思います。 有力仮説はどう選ぶ? どのように客観的な仮説を複数挙げるか、また有力な仮説に偏りが生じた場合にはどのように対応すればよいかについて、具体的な方法を検討したいと考えています。

データ・アナリティクス入門

朝活で実践!残業削減の挑戦

正解はどこにある? ビジネスにおいて、問題の「正しい」原因を特定するのはほぼ不可能です。ひとつの「正解」を求めるのではなく、さまざまな手法を試す中で気づくポイントがあると感じます。具体的には、What、Where、Whyの順に仮説を絞り込み、Howで実践するというステップを何度も繰り返すことが重要です。 根拠は見えますか? 原因を追及するためには、まず業務や問題をプロセスごとに分解すること。そして、考えられる複数の選択肢を洗い出し、根拠を持って絞り込む作業を行うことで、データに基づいた分析を進め、問題解決の精度を高めていきます。さらに、仮説を試しながらデータを収集し、結果を組み合わせてより良い解決策に導く方法が有効だと考えています。 実践の鍵は何? この考えをもとに、まずは自分自身の業務を一つのプロジェクトとして見立て、実践してみることにしました。具体的には、例に挙げられていた通り、残業時間を削減する取り組みから始めるつもりです。私の業務は3月から徐々に繁忙期に入り、5~6月がピーク。今回は複数の新規プロジェクトも同時進行しているため、学んだ知識を実際に試し、可能であれば周囲のメンバーも巻き込むことを目標としています。 朝の時間は有効? また、グループワークの際にも公言した朝の時間の有効活用を、具体的な行動計画として取り入れていこうと思います。早く出社するとつい業務に取りかかってしまいがちですが、少なくとも30分はこの計画に充てるよう心がけます。これまでなかなか実践できずにいたのですが、今週から出社時はカフェで、在宅時は始業前に、徐々にルーティンを整えつつあります。これからは、朝の時間をうまく活用し、残業削減プロジェクトを推進していく所存です。

マーケティング入門

市場分析で見えた新たな戦略

市場をどう切り分けるべきか? 市場全体を、一つの集団として扱う際には、不特定多数の人々を「同じ」性質でまとめるという方法があります。この性質には、人口動態や地理、嗜好などがあります。私自身、この切り分けに関してまだ自身の引き出しが少ないと感じるので、丁寧に行いたいと思います。 客観的な判断基準とは? 切り分けた結果については、市場の規模、市場の成長性、競合状況の3つの軸を基に客観的に判断することが重要であると理解しました。この3つは、自社の商品をよりニーズのある市場に届けるために、必ず抑えておきたい要素です。 セグメンテーションとターゲティングの違いは? セグメンテーションによって市場を絞り込み、ターゲティングでさらに具体的に絞り込むイメージです。その上で、自社の位置づけを優位にするように考える必要があります。位置づけの基準となる2つの軸について、自社が良いポジションとなることを考えつつ、顧客のニーズと合致することが購買に繋がるため重要です。 ポジショニングの課題にどう取り組む? 最終的に、ポジショニングの設定が課題となると感じています。そのため、2つの軸について更に検討を深めたいです。現在、競合と価格や規模、質で戦うことは厳しい状況にあります。そのため、何かに絞るのか、または広げるのか(リスクはありますが)、0から作り直すつもりで設計する必要があります。 競合が満たせないニーズをどう見つける? まずは、競合が満たせないニーズの発掘が必要です。自社のサービスがニーズに合うような分析を行い、戦略的に市場で戦うための方向性を模索します。今期の流れである程度の方向性が見えてくるため、来期に向けた選択肢を設けるステップを考えたいと思います。

データ・アナリティクス入門

分析手法でビジネス課題を解決!

問題発見に必要な分析とは? ビジネス上の問題や課題を発見するためには、影響の大きい部分から分析を始めることが重要です。そのため、現状を可能な限りヌケなくモレなく構成要素に分解する必要があります。特に事業収益を分析する際には、損益計算書が優れた例となり、経費がMECE(Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)に分解されています。 顧客属性分析で成功するには? 私の業務であるプロモーションにおいても、顧客属性や売上の構成を分析し、ターゲットとすべき顧客セグメントを抽出するのに役立ちます。売上や利益を伸ばすためにどのセグメントに焦点を当てるべきかという課題に対して、この方法は非常に有効です。しかし、広告媒体の効果検証には、ユーザーのタッチポイントが単一媒体に留まらないことから、複雑な分析が必要であるため、必ずしも適しているわけではありません。 ターゲティングの優先順位は? 具体的な分析手法としては次のようなものがあります。まず、店舗単位で顧客と問い合わせユーザーの住所や所属の件数を割り出し、ギャップが多いほど見込み顧客が多いと考えられるため、これを検証します。また、顧客の所属数と自社客のシェア率を把握し、優先的に取り組むべき所属を抽出します。ただし、店舗からの距離、競合の立地、ターゲット層の志向などにより、シェア率が低いセグメントが必ずしも優先順位が高いとは限らない点に注意が必要です。 Webと商品の相性をどう見るか? さらに、Web上での申し込み傾向を分析し、特定のカテゴリーで商品とWebの相性が良いかを分析することも重要です。これにより、より効果的なプロモーション戦略を立てることが可能になります。

マーケティング入門

良い提案も魅せ方次第!成長のヒント

どうして売上が伸びない? キンレイが顧客の声に応えて冷凍うどんのアルミ容器を廃止したものの、売上は期待通りに伸びませんでした。しかし、お水が不要なうどんという新たな切り口で魅せることで、大幅な売上アップに成功しました。これは、同じ商品であっても、ニーズに合致したものであっても、いかに効果的に魅せるかによって顧客の反応が大きく変わることを示しています。 魅せ方の工夫は? 魅せ方を整理する上では、比較優位、適合性、わかりやすさ、可視性といった要件が参考になります。特に、比較優位やわかりやすさの観点からは、記憶に残るネーミングや効果的なキャッチコピーが重要だと感じました。また、新規性のある商品を市場に出すことは歓迎すべきことですが、その過程で競合が集まってくるため、常に顧客への訴求を忘れずに差別化に努める必要があります。普段、ネットショッピングなどで商品が売れていない理由を考えることも、マーケティング思考を養う上で大切です。 どう説得するの? 私はファイナンス部門に所属しており、社外では出資先から魅力的な投資元として認識され、共に成長していくことが求められています。一方、社内では上司や役員にリスクを伴う出資の理由を納得してもらう必要があります。今回の学びを通して、どんなに良い提案であっても、魅せ方が不十分であれば成果に結びつかないことを痛感しました。今後、自分の事例に適用できる具体的な視点についても、調べていきたいと思います。 効果的な訴求方法は? 実際のマーケティング現場や、上司や役員への説明の場面など、さまざまなシーンで人に訴求する機会があると思います。皆さんが日頃から工夫している魅せ方のコツやアドバイスがあれば、ぜひ共有していただきたいです。
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