(26ページ目)

使用

に関する学び

---

新たに学んだ加重平均とは？ 加重平均を新たに学びました。外れ値がある場合に平均値で表せないことは感覚的には理解していましたが、加重平均を用いて計算したことはありませんでした。また、成長率についても単純に年数分の成長を年数で割るものではないと知っていましたが、直感的にすぐに計算できる方法を知りませんでした。このため、幾何平均も新たに学びました。 学んだ方法の活用を考える 現在の業務では、前年比を用いており、今回学んだ方法を使用する場面はほとんどないと考えています（会社的に求められていない）。しかし、個人的な興味や研究として、各種費用の値上げ率を幾何平均で算出し、物価上昇率との相関を見てみたいと思います。 個人的な興味とデータ分析 会社としてのアウトプットは求められていませんが、個人的な興味として、学んだ手法を各種データに当てはめて試してみるつもりです。これにより、これらのデータ分析が本当に不要なのか、それとも必要なのに見落としているのかを検証してみたいと思います。

色と装飾の工夫は？ 伝えたい情報を強調するためには、伝えたい箇所を一番に捉え、文字の大きさ、色、ラインなどを工夫して目立たせることが大切です。特に色は印象を大きく左右しますので、日常生活の中で企業の商品がどのような色を使用しているか、またその色が何を表現しているのかを意識的に学ぶことが重要だと感じました。 資料作成の注意点は？ また、スタッフ向けの説明資料「キーメッセージ」では、伝えたい内容を明確にするために、文字の大きさや色、装飾に十分注意して作成する必要があります。医療の勉強会など文字情報が中心となる場合には、図解などの視覚的要素を取り入れることで、より効果的に情報を伝えられるでしょう。 アイデアの活用法は？ ・タイトルで要点が分かるように記載する ・日常の製品から学ぶ機会を積極的に作る ・他人からのフィードバックを受け、改善の機会を設ける ・本、雑誌、各種SNSなどで目を引くワードが見受けられた際には、自身の部署での活用を検討する

パス・ゴール理論を活かす？ パス・ゴール理論は初めて学んだものでしたが、この理論を用いて「どんな仕事をどんな相手に任せるのか」をきちんと整理し、自分の行動を決める際のポイントを押さえたいと思いました。このプロセスを意識せずに行えるようになるまで繰り返し実践することも重要だと考えています。 部下対応は合ってる？ また、部下に応じて関わる態度や使用する言葉を変える必要性を強く感じました。特に、能力の高いスタッフには指示型よりも参加型で関わることが有効です。リーダーになりたての部下には支持型アプローチを、ある程度経験を積んだリーダーには支援型や達成型のアプローチで接する方針です。 実践の効果は？ 来週からは、SNS運用が苦手なスタッフには支持型アプローチを試みます。逆に、営業に関しては支援型アプローチで関わり、その効果を観察して評価したいと考えています。他の新人リーダーには、指示型で関わりつつ、今回学んだパス・ゴール理論も紹介しながら関わってみようと思います。

平均と標準偏差の意味は？ これまで平均値と標準偏差をなんとなく使用していましたが、今回の学びを通じて、それぞれの利用目的や強みが明確になりました。特に、幾何平均については、これまで計算式が難しいという理由からあまり触れてこなかったものの、その特徴を理解できたことで、必要に応じて積極的に活用していきたいと感じています。また、標準偏差についても、グラフで見るイメージだけでなく、具体的な数値として求められることを知り、大変驚きました。 業務に活かす意図は？ 業務では、マーケティング部門として販売実績の分析や経営層への成長率報告のデータ分析に役立てることができると実感しています。具体的には、各社の売上高を中央値や標準偏差で分析したり、販売実績の成長率に対して幾何平均を用いるなど、状況に応じた情報提示ができるように活用していきたいと考えています。 幾何平均の応用点は？ また、幾何平均が適用できる場面について、さらに意見交換を行いたいと思います。

適切な比較対象を選定するには？ 分析の本質は比較であり、適切な比較対象を選定することが重要だと学びました。また、問題解決には、「What, Where, Why, How」の4つのステップがあることも理解しました。今後は、ただやみくもに分析をするのではなく、当たり前ではありますが、仮説をきちんと立ててから実施することを心がけていきたいと思います。 秋の実証実験で何を活かすか？ 秋から始まる実証実験の結果を、今回学んだ内容を活かして分析していきます。特にアンケート設計を実施する必要があるため、事前に仮説を立て、実証実験で得たいデータが得られるような設計にしていこうと思います。 アンケート設計の考慮点は？ 9月中にはアンケート設計を行います。実証の目的や今後に繋げていくために欲しい情報などをよく考えた上で設計を行うことを心がけます。また、今回学んだ知識を忘れないためにも、業務の中で意識的に使用していくことを心がけていきたいと思います。

分析視点は何が肝心？ 今回の学習では、分析において比較する５つの視点（インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターン）を意識することの重要性を再認識しました。また、平均値として単純平均、加重平均、幾何平均、中央値といった代表値の違いについて学び、特に加重平均と幾何平均が今後の業務で役立ちそうだと感じました。 平均選択のポイントは？ これまで実務では単純平均を使用してきましたが、利益が低下している部分に焦点を当てるためには、加重平均を取り入れることで事業の取捨選択がより明確になると気づきました。加重平均を用いれば、経営陣に現状の課題を整理し、改善提案を行う際に説得力が増すと考えています。 幾何平均はどう見る？ 一方、幾何平均は計算が複雑なため、現状では取り扱いが難しい印象を持ちました。しかし、来年以降の利益率成長率を算出する際に有用な指標となる可能性があり、将来的には利益予測の精度向上に寄与できるのではないかと期待しています。

外れ値は見逃す？ 物事の状況を平均値だけで捉えると、外れ値が見落とされる可能性があることを再認識しました。今後は状況に応じて、加重平均などほかの指標も使い分けることで、状況を正確に把握し、適切な課題設定ができるよう実務でも意識して取り組んでいきたいと考えています。 多様な平均手法は？ たとえば、複数製品の売上分析では、直近数年間の成長率を示す場合に幾何平均を用いたり、製品ごとの優先順位や活動量を反映させた分析には加重平均を使用するなど、さまざまな手法を状況に合わせて活用できると感じました。また、分析結果の提示には適切なグラフを用い、周囲への効果的なアウトプットを目指す一連の流れが形成できると実感しています。 標準偏差は役立つ？ さらに、標準偏差は大量のデータを扱う際に有用だと印象づけられましたが、どの程度のデータ量であれば効果的に機能するのか、また他の分析手法との使い分けについても、今後さらに掘り下げて考察してみたいと思います。

顧客視点ってどう考える？ 施策を検討する際には、徹底して顧客の視点で考えることが大切であると感じました。また、広い視野を持つことが求められると共に、その施策が無理なく実現可能であり、差別化として持続可能であるかを意識したいと思います。 フレームワークはどう活用？ 今回の動画で学んだフレームワークについては、以前から知っているものや使ったことがあるもの、馴染みのなかったものがありました。フレームワーク自体の説明に加えて、使用時のポイントや、陥りがちな悪い例も学ぶことができました。これらの知識を活かし、業務で施策を考える際には、まずフレームワークを使用することから始めたいと思います。 多忙中、どう実践する？ 業務が多忙であっても流されず、来週中にはフレームワークに触れる機会を意識的に設けたいと思います。その際には、業務の隙間時間ではなく、充分な時間を確保し、動画を振り返りつつ正しくフレームワークを活用することを心掛けます。

メールの魅力はどう伝える？ メールを書く際には、相手に読んでもらえるようにアイキャッチや文章の硬さを相手に合わせて調整し、中身を分かりやすく提示する工夫が重要です。 フォント選びの秘訣は？ 例えば、フォントの選択も受け手に与える印象に影響します。日常的にメイリオを使用していたとしても、状況に応じて適切なフォントを選ぶことが求められます。受け手は大量のメールやチャットを受け取るため、「読まない」という選択肢も持っています。そのため、「これは読まなければ！」と思わせる仕掛けは非常に大切です。また、数値を報告する際には、適切なグラフを用いて伝えたいメッセージが明確に伝わるよう心掛けましょう。 伝わる文章の作成法は？ さらに、メールには相手にどんなアクションを求めているのかを明確に記載し、自分自身が作成した文章を何度も読み返すことでブラッシュアップを続けましょう。相手に伝わる文章に仕上げるために、妥協せずに改善を図ることが重要です。

日常で使う発想法は？ ブレンストーミングやKJ法は、ほぼ無意識のうちに日常で活用していると感じます。一方で、SCAMPER法は6つの展開視点を覚えるのが難しく、特定のワークに取り入れると効果的だと思いました。特に、6つの展開事例を直感的に理解できると、より実践的な方法が見つかりそうです。 江戸時代の知恵はどう活かす？ また、SCAMPER法を考える中で、江戸時代に使用されていた「網袋」を思い出しました。網状の紐で持ち運び用に工夫された手法は、現代ではバックパック以外の荷物整理のアイデアとして参考になるのではないかと考えます。さらに、KJ法によるアイデアの分類やダブルダイヤモンドを用いた発想展開では、「抽象と具体」を意識して階層化することで、アイデア間のつながりが見えやすくなると感じています。具体的なアイデアが数多くあっても、その積み重ねが抽象度の高いテーマを生み出し、いわゆるコンセプトピラミッドを形成するのが重要だと思います。

複数視点って何が肝心？ 修理データの分析では、仮説構築の際に一面的な見方にとらわれず、複数の視点から網羅的に考えることが不可欠です。今回学んだ3C（顧客・自社・競合）や4P（製品・価格・流通・販促）のフレームワークを活用することで、故障原因や改善のポイントを多角的に把握できるようになりました。 故障原因はどう見える？ たとえば、顧客視点では使用環境や年齢層による故障傾向が考えられる一方、自社視点では特定の機種や部品の設計上の課題に着目できます。また、競合視点では他社製品との比較による違いを仮説にすることも可能です。さらに、製品ごとの故障率や価格帯、販売地域ごとの傾向にも注目し、それらを関連付けながら仮説を検証していくことが求められます。 課題解決の鍵は何？ このように、フレームワークを効果的に活用しながら問題解決に取り組むことで、修理データに潜む課題をより具体的かつ明確に把握することができるようになりました。

問題点発見の方法は？ R&D開発部門のPoCやクロスセル・アップセル立案において、問題点を発見するためにロジックツリーを用いてプロセスを分け、その後にファネル分析を使って視覚的に問題点を可視化することができると感じました。このようにプロセスを独自に設定することで、より具体的な分析が可能になります。 顧客行動はどう見る？ また、マーケティングや製品提案の際にAMTULの観点を取り入れることも有益だと思いました。具体的には、以下のような質問を通じて、顧客が購買に至るプロセスでの課題を見つけ出すことができます。 - 記憶に残るポイントは何か？ - いくらなら試用したいと思うか？ - 本格的な使用に至るための要件は？ - 継続して使用する可能性があるか？ これらの質問を通じて、顧客の意識から忠誠度に至るまでのステップに関する洞察を得ることができ、その結果、より効果的なマーケティング戦略を立てることが可能になるでしょう。