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観点

に関する学び

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データの見方はどうなる？ データの視点やグラフの表示形式が異なるだけで、見方が大きく変わることを実感しました。データ分析を行う際、まず仮説を立て、その仮説に基づいて情報を得るための切り口を考えたいと思います。逆に、他者が行ったデータ分析の結果を見るときは、その結果やグラフをそのまま信じるのではなく、見落としていることがないかを注意深く確認することを心掛けたいです。 顧客アンケートはどう見る？ 業務で顧客アンケートを分析する機会が多いため、分析時に複数の観点から試してみたいです。また、サービス改善を設計するときにも、データを根拠にした設計ができるように役立てたいです。特に定性的データ、つまり自由記述のデータをどのように分析していけばよいのか、これからさらに学んでいこうと思います。 定性と定量の使い分けは？ アンケート分析に関しては、事業部での週次ミーティングで報告することが多いため、その際には複数の観点からの分析結果を提示できるようにしたいです。また、定性的データの解釈に関しては、単独で分析するのではなく、定量的データと組み合わせて客観的に分析できるように努めたいと考えています。

問いの意味は何？ 「問いから始める、問いを残す、問いを共有する」ことの重要性を再認識しました。特に「問いを共有する」ことは、丁寧さが重要だと感じています。複数の人と業務を進める中で、たとえ正しい問いを見つけても、周囲が同じ問いを共有していなければ、議論が散乱してしまいます。そのため、問いを見つけた後は、相手にしっかり伝えることを意識したいと思います。 どんな局面で役立つ？ 業務を遂行する上では、このアプローチはどの場面でも活用できると考えています。具体的には、準備段階からミーティング、最終提案のフェーズに至るまで、常に意識したいです。その際に重要だと感じる観点は以下の通りです。まず、的確に課題を把握すること。次に、解決策の要素を多面的に検討すること。そして、視覚化して効果的に伝えること。また、相手の視座を持ち、関係者を納得させることが重要です。 どうすれば成功する？ これらのステップを繰り返し行うことを意識します。まず、グラフ制作のようにトライすることから始めると、多くの発見があります。上記のステップを反復して実行し、所要時間を短縮することで、最短距離で成功を目指したいと思います。

なぜばらつき重視？ データ全体を把握する中で、ばらつきに注目する重要性を再認識しました。要因分析を行う際、ばらつきを理解することで特定の傾向や変化の大まかな枠組みを捉えられる可能性があると感じます。普段は個別案件や特定のセグメントに意識が向きがちですが、基本的な統計の観点として必ず押さえておくべきだと思いました。また、ばらつきの程度を数値的にどの差や変化として捉えるのが有効かについても関心を持ちました。 営業データの本質は？ 例えば、自社の営業データでは、長期的なトレンドは大きく変わらないという認識があり、特定の年度に限った動きが見られなければ大幅な変化はないという思い込みがありました。基本統計としてのばらつきを正確に把握することとともに、数値の背後にある実務上の変化を探るため、定量データだけでなく定性情報にも着目しようと考えました。 分析軸は見直すべき？ さらに、データ分析の軸を改めて設定し、その意味を整理する必要性を改めて感じました。特に、データに見られるばらつきが、営業活動の現状を示す行動や外部要因の影響をどのように反映しているのかを把握することが大切だと実感しました。

どうして客観視できる？ どんな時でも思考にはバイアスがかかるというのは、大きな気づきでした。常に本質を捉える意識を持ち、自分の思考がどれだけ客観的であるかを、視点・視野・視座の観点から俯瞰して確認することが重要だと感じました。そして、自分の頭の中だけに留めず、他者とのコミュニケーションを通じて客観性を保ちながら、本質を追求することを心掛けたいと思いました。 なぜ成果が高まる？ この考え方は、様々な場面で役立ちます。例えば、ある施策を企画した際、最初に目的や期待される効果を設定しますが、その後も実行段階で本質的な目的に沿っているか、新しい方法がより効果的ではないか、また他者の意見はどうかといった問いかけを続けることで、成果物の質が向上し、自分の考え方の訓練にもなると感じました。 どうやって再考する？ 自分の取り組む仕事や関わる仕事についても、クリティカルシンキングを用いて、本質的にやるべきことが効果的に行われているか常に考えたいと思います。もし改善や廃止の必要性があると感じた場合、他の人の意見を聞いてみる。それを、たとえ時間がなくても一度立ち止まって考える習慣を持ちたいです。

シンプルな検証方法は？ テストを行う際は、コストや実現性に関するハードルに注目し、まずコアとなる機能に絞ったシンプルなサービスやプロダクトを試す方法が有効です。試した結果が芳しくなかった場合でも、顧客の視点に立って、何が良かったのか、何が課題だったのかをしっかりと振り返り、それを知見として共有しながら、何度も改善していくことが大切です。 基本姿勢は整っていますか？ フィジビリティスタディを重ねる中で、テストに対する基本的なスタンスが自分に不足していたと感じています。まずは、仮説としてのコア価値を定義し、確認したい観点にあったテスト形式を作成することが重要です。加えて、何度も振り返って改善を重ねることで、サービス全体の向上を図っていきたいと考えています。 離脱防止の秘訣は？ また、総合演習でも触れたように、顧客の離脱防止のために有効な打ち手を数多くテストしていく必要があります。そのためには、まず課題定義をしっかりと行い、振り返りの基盤となる先を作ることが前提となります。さらに、明らかにしたいポイントに応じてテスト方法を工夫することで、より具体的な改善策を見出していきたいと思います。

数字加工はどう進む？ 3週目では、仮説を立てるために数字をどのように加工するかを学びました。数字から意味を見出すには、まずデータを加工し、次にグラフなどでビジュアル化するという手順が重要です。具体的には、データの代表値を用いた加工や、ばらつきを感じた際には標準偏差を活用するなど、データの特性に応じた方法を選択します。これにより、グラフ化された情報から傾向をより把握しやすくなります。 手法の応用は？ また、データ加工の手法が多様であることを理解した上で、毎月集計している売上や顧客層の分析にどの方法が適用できるのかを検討する意欲が湧きました。顧客層に特にばらつきが見られなくても、着目する観点によっては標準偏差を使った加工が有用である可能性があります。そのため、まずは代表値を用いてデータを整理し、グラフにしてみることが考えられます。 売上分析の疑問は？ さらに、毎週抽出している売上データに目を向け、加工を通じて仮説を立てる試みも進めたいと思います。売上が高い日と低い日があるという傾向に注目し、どの代表値を活用するのが最適かを検討しながら、より具体的な仮説を構築したいと考えています。

考えは整理された？ 論理的に考えるために、まずは具体的な作業内容が明確になったと感じています。自分の考えが偏っていることを認識し、客観的に見るもう一人の自分を育てること、そして考えを可視化し項目化してMECEの視点を意識すること、さらに具体と抽象を行き来することの重要性を実感しました。 プロジェクトの計画は？ ① プロジェクトを進めるにあたっては、まずゴールをしっかり設定し、その達成に向けた計画を立てる必要があると感じました。自分の意見や考えを基に、どのように進めるべきかを整理し、進捗状況に応じて調整しながら計画的に進めることが求められます。 疑いは成長の鍵？ ② また、業務におけるスキル面の課題整理や行動計画の作成・実行においても、書き出すことで三つの視点やMECEの観点を整理できる点が大いに役立ちました。時間をかけて考えるより、まずは先に進めながらも、立ち止まって整理し自分の出した答えに疑いを持つことで、現状を俯瞰的に捉える訓練となりました。 今後の進め方は？ 以上の学びを通して、今後も論理的な思考を大切にし、より効果的に業務を進めていきたいと考えています。

知識の整理はどう？ 本講座の締めくくりとして、WEEK1以降の振り返りにより、自分に残った知識と忘れてしまった知識が明確になりました。忘れている内容については、反復練習とアウトプットを通じて定着を目指します。具体的には、数値の分解やグラフ化、そして問題解決の観点を「What」「Where」「Why」「How」といった切り口で整理していきます。 会議で何を問う？ また、日々の業務においては、会議や定期的な打合せの中で、イシューや問いから主張とその根拠を確認することで、判断の確度を高めたいと考えています。同時に、自分が作成する提案資料やプレゼンテーションにおいても、主張したい内容を明確に言語化し、説明責任が果たせるような根拠づけを行うことを目指し、継続してインプットに努めます。 実践はどう進む？ さらに、明日からの業務でこれらの実践を開始し、実施内容を振り返りながら反復練習を重ねていきたいと思います。業務終了時には、その日の振り返りとして400文字程度にまとめる習慣をつけ、スキルアップを図る予定です。これらの取り組みにより、自身で設定した理想像の実現を目指していきます。

本質はどう見える？ 課題解決において、目の前の問題に直接取り組むのではなく、本質をとらえてイシューを明確にすることの重要性を感じました。これを実現するためには、物事を多角的に分析する必要があります。また、WEEK1からの学びをすべて振り返ることが今回の学びにつながると感じたため、再度復習をしようと考えました。 処方データの示唆？ 医師への処方拡大を検討する際には、処方データや医師の治療方針などから課題を特定します。薬剤の処方データを扱う際には、複数の観点からデータを分解し、適切なグラフで傾向を示します。その後、イシューを特定し、実施すべき施策を決定します。 対象エリアは？ 講演会を企画する場合には、対象エリアのデータを再確認して、取り組むべき内容について検討します。企画書を作成する際には、この情報をもとに具体的な内容を決定します。 計画の根拠は？ 上長への活動計画の報告においては、担当施設の現状をデータにより明確化し、ボトルネックを明らかにした上で、なぜその計画に至ったのかを説明します。こうしたアプローチを取ることで、本質的な課題解決を進めることができます。

仮説の分類はどう？ 仮説には、結論の仮説と問題解決の仮説という2つの重要な分類があります。結論の仮説は、ある論点に対する仮の答えを示し、一方で問題解決の仮説は、具体的な問題解決を促進するものです。これらの仮説を考えることで、私たちは「What（何が問題なのか？）」「Where（問題の所在）」「Why（原因追及）」「How（対策）」といった観点から問題を整理し、検証を進めることが可能になります。 仮説の意義を考える？ 仮説の意義としては、まず検証するマインドを向上させることで説得力を高めることが挙げられます。また、関心や問題意識を高めることで、スピードアップと行動の精度向上にも寄与します。 参加者不足の原因は？ 最近、学生向けイベントを開催した際に、当初の想定よりも参加者が集まらなかったという状況が発生しました。そこで、3W1Hを用いて具体的な問題解決の仮説を立て、どこに問題があったのかを明らかにしたいと考えています。今後のイベントでは、何が問題でどこに問題があるのかを具体化し、それに対する仮説を基に検証を重ねることで、より良い結果を目指したいと考えています。

視野はどう広げる？ 仮説を立てる際には、３Ｃや４Ｐといったフレームワークを活用することで、多角的な視点から物事を捉え、広い視野で考察することができます。まずは、現状の事象を一方的に決めつけず、可能な切り口をいくつも模索することが大切です。 データはどう活かす？ その上で、仮説を裏付ける目的でデータを収集し、実際の状況と照らし合わせながら検証を進めます。これにより、問題点の所在が明確になり、その原因を把握することができ、より効果的な改善策に結びつけることが可能です。 戦略はどう選ぶ？ また、商品ごとの価格政策や販売戦略においては、取引先ごとに異なるアプローチが必要となる場合もあります。そのような場合、十分な根拠をもとに仮説を立て、データをもって検証することで、精度の高い意思決定を迅速に行えるようになります。 どう多角的に考える？ 日々の業務では、反射的な判断や行動に流されることなく、まずは多様な観点から事象を分析し、３Ｃや４Ｐの視点を取り入れて仮説を立てることが求められます。こうしたプロセスが、より論理的かつ具体的な改善策の検討につながるでしょう。

原因の仮説ってどう考える？ 原因の仮説を考える際、思考の幅を最大限に広げることが重要だと実感しました。また、「問題に関係がありそうな要素」と「それ以外」という対概念を活用する考え方は、比較の観点からも非常に有用であったと感じています。講義で「分析は比較である」と最初に言われたことを思い出し、理解を深める手助けとなりました。 分析手法は何が新しい？ プロセスウォーターフォールという、これまで自身で作成したことのなかった分析手法に触れることができ、今後の業務にも取り入れていきたいと考えています。業務上このような図を目にする際には、どのような観点で分析が行われているのかを意識して見るよう努めたいと思います。 視覚化で伝わるの？ また、ファネル分析による絞り込みについては、これまでも暗黙的に業務で活用していた部分がありました。しかし、他者とのコミュニケーションにおいて、自分のイメージが十分に伝わっているかどうか不安に感じるため、今後はファネル分析やプロセスウォーターフォールといった手法を視覚化しながら議論を進めることを自分に推奨していきたいと思います。