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意識 ✕ 評価

に関する学び

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全体像はどう描く？ データ分析において、状況を明確にするために分解が重要だと改めて感じました。まずは全体像を定義し、その上でデータを鵜呑みにせず可視化することが大切です。これまでの分析ではグラフを十分に活用してこなかったため、今後は積極的に取り入れたいと思います。比率計算を行うことは基本として、これまでの実践が正しかったと確認できた点は良かったです。 どの視点が大切？ 分析する際、単に機械的に分けるのではなく、BtoBビジネスでの分析環境を踏まえて、年齢層や学生かどうかといった視点を考慮することが重要です。特徴的な傾向が見えない場合でも、それ自体に価値があることを意識し、様々な切り口から分析を試みることが大切です。こうしたアプローチを通じて、データ分析の精度を上げていきたいと思っています。 仮説の真実は？ 私は頻繁にデータ分析を行う立場にいますので、全体を改めて定義し、グラフを駆使しながら多角的にデータを分解してみることに挑戦したいと考えています。また、特定の仮説が正しいか検証するためにも、多様な切り口での分析を継続して行いたいです。現在の業務改善プロジェクトで実践している「プロセス分解」にも、さらに効率的に活用できる方法を追求していきます。 過去と今を比べる？ そこで、過去のプロジェクトレビューを計画しています。以前取り組んだ案件のデータを利用し、当時と最近の学びを基にした分析を比較し、効率や分解の質を評価したいと考えています。結論が変わることはないと思いますが、分析時間や分解の質など他に計測できる点を比較し、効率化の可能性を探りたいと思います。適用可能なプロセス分解手法は、今後も活用していくつもりです。

判断基準はどう考える？ 捨てること、そして捨てるための明確な判断基準を決めることは非常に難しい課題です。特に、慣れ親しんだことは惰性で続けがちで、昔からのやり方だからと続けてしまうことが多いのです。しかし、環境の変化はむしろ捨てるための良い機会かもしれません。「餅は餅屋」という言葉があるように、選択と集中により効率を向上させることができます。新卒やキャリア採用者の新しい視点はこれらの変化に対する一つの鍵となるでしょう。 捨てる業務、見極める？ 全社や各部門では、ROAの向上が命題となっており、その中で「何を捨てるか」を意識することが重要な要素のひとつです。限られたリソースで最も効果的に収益を上げるため、次の点を検討します。まず、従来のビジネスが本当に収益性向上に寄与しているかを見直し、たとえボリュームを確保できても収益に貢献しない場合は削減や廃止を検討します。また、外部委託可能な業務についても費用対効果を詳しく検証し、アウトソースすることを考えます。そして、日常業務の“当たり前”とされる手順や慣習を再評価することが求められます。 戦略はどう組み立てる？ 来週からの出張では、この「捨てること」を基にした戦略づくりを進めます。海外拠点での収益性向上のために、捨てるべきものを特定し、最適なポートフォリオの構築に挑戦してみたいです。日常業務で当たり前だと思われているビジネスが本当に収益に貢献しているか、またはコストがかかっていないかを精査します。さらに、本当に「捨てて良いか」を多角的に検証します。そして、迷ったときは基本方針に立ち戻ることや、キャリア採用者からの意見を積極的に取り入れることが重要であると考えています。

どうやって自分と向き合う？ 自身の価値観を振り返ることで、目指すべき自分の姿に対して、どの部分が足りていてどの部分が不足しているかを認識できました。現在、目標に向かってメンバーとの細かなコミュニケーションは意識して実践していますが、伝えたままになってしまう場合もあることに気づきました。そのため、フォローアップまで含めてのリーダーとしてのコミュニケーションが重要であると再確認しました。 広い視野で育成するには？ また、仕事を進める中で、マーケット環境や世の中の変化に対してもっとアンテナを高くして、広い視野からメンバーの育成に向けた指導を行う必要があると痛感しました。今回の講義ではロールプレイング演習があり、メンバーへの評価を伝える際には、しっかりとしたストーリーを事前に整理し、相手に自発的に考えさせ、足りない点を理解してもらい行動を変えるための導きを考えていくことが大切だと感じました。 面談で信頼を築くには？ 私は年3回の面談で、業務の振り返りや評価の伝え方を改善し、相手がしっかり受け止められるように対応していきたいと考えています。また、メンバーの中には、私の考えや思いを直接伝え、その考えに至った経緯などを共有することで、納得して自発的にリーダーシップを発揮できるよう後輩を育成したいと思っています。 面談においては実際に時間を作って、これらのことを実践していきたいです。また、現在在宅勤務が続く中でチーム全員が揃うことが難しいため、メールや個別電話を活用し、丁寧に時間を取る工夫をしたいと思います。多忙な中でも、伝えることにしっかり時間を設け、チームメンバーの意識が統一されるよう心がけたいと考えています。

データ分析は日常にも必要？ データ分析は、ビジネスだけでなく家電製品の購入など日常生活でも無意識に行われており、身近な行動の一部です。ビジネスの場では、定量分析が非常に有用です。一方、日常生活では感覚や好みなど定量化できない要素も分析項目になり得ます。 データ分析の目的とは？ 重要なのは、データ分析は目的ではなく、目的達成のための手段であるという点です。ただ数値を比較したり並べたりするだけではなく、データに解釈を加えることで初めて目的に沿った活用が可能になります。したがって、他の業務と同様に、データ分析の際にも目的を考えることが大切です。また、分析したデータを使用する相手と目的を確認することも重要です。 職場のデータ環境は？ 現在の職場では、データ分析を行いながら業務を進める人がほとんどいません。業務の担当も定まっておらず、情報を共有する環境も整っていないため、分析に必要なデータが揃っていないと感じています。入社して半年経ちますが、過去のデータ（案件、契約金額、契約終了後の顧客評価など）や取扱製品の情報が一覧になっておらず、それぞれの資料を見るか人の記憶に頼るしか方法がないことに難しさを感じています。 必要なデータの収集方法は？ まずは、分析に必要なデータを集めて整理することが必要です。その後、競合との差別化や取引業者の選定など、目的を設定した上で必要なデータ分析を行います。具体的には、人の記憶に頼っている情報を可視化し、自分が入社してから苦労してきた過去のデータや取扱製品の情報を整理します。その上で、現在の会社の課題を意識し、その課題解決のために必要な分析を進めていきたいと考えています。

問題解決のプロセスは？ 解決策を導くためには、まず原因を洗い出し、プロセスに分解して問題に至るまでの過程を確認することが重要です。その過程で、どの部分で問題が発生しているのかを把握します。また、複数の選択肢を設け、その選択肢を根拠を持って絞り込むことが求められます。この際、決め打ちしないように心がけます。 判断基準とデータ収集のポイントは？ 次に、判断基準を設け、重要度に基づいて順位づけを行います。分析と合わせ、仮説を立てながらデータを収集し、ABテストなどで仮説検証を並行して実施します。使われなければ知識は忘れてしまいますので、日常的に課題を捉え、原因を探索し、仮説を立てて解決策を考えることを意識することが大切です。 また、日々シミュレーションを意識的に行い、データをどうやって収集するかを考える癖をつけることも重要です。複雑なステップが関係する業務の改善策立案においては、プロセスを分解し、問題に至るまでの過程を丁寧に見直すことから始めるべきです。 複数解決策の評価方法は？ 私自身、答えが一つに絞りがちな癖がありますが、複数の解決策を立て、それを判断基準に基づいて評価するステップを実行しようと思います。実行を急ぐあまり、ベターな一つの解決策で進めがちですが、その癖を直すことを目標に業務に当たります。 日常のシミュレーションをどう工夫する？ 日々意識的に課題を発見し、シミュレーションを行うことを心がけ、有効なデータとデータ収集方法を考える癖をつけていきます。課題をプロセスに分解することで、本質的な課題へのアプローチに努め、仮説を実際にABテストなどで試すことを実施していきます。

数値と定性の評価はどれ？ デザイン変更の方法案を、コスト、スピード、意思疎通などの各観点から数値で比較する手法は、とても効果的だと感じました。しかし、実際には数値化が難しい場面も多いため、例えば「大中小」や「◎〇△×」といった定性的な評価方法も有効だと思います。実際、イベントのプランニング月間である6月には、MECEに基づいて項目を洗い出し、これらの評価方法を用いて各案を総合的に比較したいと考えています。 A/Bテストの理解は進んでる？ A/Bテストについては、これまで学んできた知識を活かし、解説通りの考え方で演習に取り組むことができました。その後の動画で、ポイントを絞って比較するという視点が紹介され、非常に納得のいく気づきを得ました。以前から社内ではA/Bテストの必要性は認識していたものの、コストを抑えながら迅速に実施する方法が見出せずにいました。今後、部内でのリサーチや議論を重ね、具体的な手法が確立できた際には、今回の学びを活かしていきたいと思います。 行動と分析のバランスは？ 最も印象に残ったのは、原因の特定に時間をかけすぎず、実際に行動を起こし、仮説検証のサイクルを早期に回すという考え方でした。これまで、分析にもっと力を入れるべきだと考えていた自分が、ビジネスのスピードとのバランスを重視する必要性に気付かされました。もちろん、分析と実証の双方に適切な時間とエネルギーを割くことが重要だと感じています。具体的には、先輩社員の意見を聞いたり、必要に応じて外部の知見も取り入れながら、約半分の比率で分析を進める方法を模索し、明日から日々意識して取り組んでいきたいと考えています。

動画から何を感じる？ ピラミッドストラクチャーの動画を見たことで、これまでのGAILのワークがすべてつながった気がします。特に、チームで意思決定を行う際に、自分がなぜこのプロセスが苦手なのかがよく理解できました。 総評で何が分かる？ 総評として、ピラミッドストラクチャーが過去の学びと結びついたことは非常に素晴らしいと感じています。チーム意思決定における課題についての意識も具体的であり、今後さらなる理解を深めるためには、具体的な事例を交えて考察してみると良いでしょう。 具体例はどうかな？ 例えば、チームで施策を決定し、合意を得て部下に伝える場面や、リーダー会で素早く意思決定を行う際にこのストラクチャーは役立つでしょう。また、相手のニーズを理解しながらロジックツリーを丁寧に作成し、応募を迷っている候補者に対するアプローチにも活用できると感じました。スカウトメールでも、応募を促すための決定的なスキルになると思います。 実践で何が証明？ 具体的な実践例としては、スカウトメール作成に生成AIを使用する際や、リーダー会で施策の合意を得るとき、メンバーの評価・任命時、問題解決の際に議論を効率的に進める場面が挙げられます。また、クライアントに推薦文を書くときには、期待される成果に対して明確な貢献を示すロジックツリーを用いることで、面接セット率が向上します。候補者へのクロージングでも非常に役立ちます。 今後はどう進む？ この学んだことを活かし、実際のチーム活動において積極的にピラミッドストラクチャーを試していきたいと思います。引き続き頑張っていきます。

VRIOフレームワークの意義とは？ VRIOフレームワークにおけるValueとRarityは、ターゲット顧客にとって意味があるか、競合との差別化につながるかに関わる。Imitabilityは施策による差別化が持続するかを考える上で有効であり、Organizationは持続可能な差別化を組織全体で実行できるかどうかの視点である。 顧客ターゲティングの手順は？ Step 1. 顧客セグメンテーションに基づくターゲット顧客の特定。 Step 2. ターゲット顧客に対して競合を意識した施策がなされているかの確認。 Step 3. 実現可能性や持続可能性を意識した施策であるかどうかの評価。 業界での差別化戦略の現状は？ 自身の業界では、ポーターの3つの基本戦略に基づき、自社は製品軸での集中戦略を採用していると認識した。ただし、ターゲット顧客はかなり広範であり、差別化集中の戦略を採用している。Step 1のセグメンテーションは実施済だが、Step 2の競合調査が不十分である。今後、追加調査を行い、競合との差別化とその持続性を維持するプランを策定したい。 医療分野での新商品企画にどう取り組む？ 転職先での新たな業務として、医療分野や計測機器分野での新商品の企画を担当する。顧客セグメンテーションや市場規模に基づく優先順位は設定したが、Step 2の競合動向調査や技術トレンドの把握が不十分である。これが喫緊の課題であり、8月に調査を実施する予定。その後、施策案のブレストをチーム内で行い、Step 3の実現可能性や持続可能性を意識した施策の優先順位付けを9月に実施する予定である。

伝えたい相手に向けた効果的な文章作成とは？ 伝えたいことを整理し、伝えたい相手のことを考えて文章を作成する必要性を感じました。特に「主語」と「述語」を意識することが重要だと実感しました。 ピラミッドストラクチャーで整理する意義 また、ピラミッドストラクチャーを活用することで、原因の根拠を整理することができます。これまで私自身は論理的思考が弱いと言われてきましたが、その原因が整理不足にあることに気付きました。 日々の業務での情報伝達の活用法は？ 日々の業務でメールやTeamsを使って情報を伝える場面が多いため、この学びは非常に有効だと感じました。具体的には、以下のシーンで活用できると思います。 - 上司への報告 - 部下との対話 - 他部署の方とのコミュニケーション（メールやミーティング） - お客様対応 - フィードバックを記録する際 - 議事録やサマリーなど、状況を記録に残す際 週400字の文章を書くメリット さらに、上司や他部署の方へ報告する際に、まずピラミッドストラクチャーで整理してから伝えることで、効果的に情報を共有できます。また、テーマを決めて毎週400字の文章を書く機会を作ることも有効です。例えば、チームへのマネジメントレターを書くことが考えられます。 部下の論理的思考を育てるには？ 論理的思考が苦手な部下との対話の際にも、ピラミッドストラクチャーを描きながら話を聴くことで、部下の論理的思考を育てることができそうです。また、部下の評価を記入する際には、評価の理由を第3者にも伝わりやすく言語化することで、評価の透明性を高めることができます。

社会的責任を問う理由とは？ 企業のマーケティング活動は、非常に複雑な社会の中で行われています。世界的なファーストフードチェーンの例を通して、購買行動プロセスやこれからのマーケティング手法についての基礎的なフレームワークを学び、社会的責任（CSR）やSDGsへの取り組みが注目されています。企業は消費者の個人的なニーズだけでなく、社会全体のニーズにも応えることが期待されるようになっており、ますます企業としての存在意義を問われる場面が増えていると感じました。 介護業界での売上アップの方法は？ 介護業界においては、利用者の獲得や人材確保が重要であり、相談員のスタッフと連携して売上アップを目指すことが求められます。そのため、企業サービスの見せ方を改めたり、過去の業績を再評価することが必要だと考えます。 PDCAで何が変わる？ 直接的にマーケティング手法を当てはめるのは難しいですが、研修資料を作成したり社内で問題が発生した際には、５W1HやPDCAサイクルを意識して対応することが役立ちます。また、GAIQ認定という無料で受講できる試験があるので、それについても調べてみる価値があると思います。 各業界の戦略に学ぶ 流通や観光、エンターテイメントの分野にも興味があるので、それぞれの業界でどのようなマーケティング戦略が使われているのかを考えることは、非常に興味深いです。毎日の空き時間を活用して復習し、講義で学んだことを自分のキャリアにどのように役立てるか検討しています。ケーススタディを通して印象に残ったところとまだ明確でないところは、質問できるように準備しておくことも大切です。

数字の見せ方はどう？ グラフや比率などの数字の表示方法を変えることで、印象が異なり、最初の情報だけでは気づかない傾向や特徴を発見できることを学びました。グラフ化する際も、分類の仕方によって見えてくるものが変わります。まずはRaw Dataを確認して全体を把握し、その上で何を伝えたいのか整理して数字を整理する必要があると実感しました。 切り口は何で違う？ また、数字の切り口によっては本質を見誤ることがあります。そのため、常に複数の切り口を持ち、一つの見方だけではなく、様々な切り口で数字を分析することが重要です。これまで経験に頼っていた切り口も、When、Who、Howを意識することで幅広く持てるようになると気づきました。 データの視点はどう？ 私の仕事では日常的にデータに触れ、それを解釈しています。同じ現象の分析にも異なる視点を持つことを心がけています。具体的には、宿泊予約数の動向をデイリーのデータで見ていましたが、週次や月次で見るとどのような違いがあるのかを早速試してみたいと思います。また、他の切り口での分析も手間はかかりますが、視野を広げるために取り組んでいきたいです。 行動する意義は？ 自分の思考の癖から抜け出すには、まず行動することが大切です。ひと手間、ふた手間加えて、複数の視点で分析することを心がけます。その際、これまでの分析結果や結論を再評価し、本当に正しいのか疑う姿勢を持ち続けたいです。また、MECE（漏れがなく、ダブリがない）の意識を持ち、ロジックツリーを活用していくことで、このフレームワークに対する苦手意識を克服していきたいと思います。

数字の意味は何か？ 数字が持つ意味をより深く理解するためには、まず情報を分解して、その解像度を上げることが重要です。一つの視点だけでなく、複数の切り口から現象を分析することで、より正確な現状把握に繋がります。 結論前の検証は？ 具体的には、一つの傾向に満足するのではなく、さらに他の可能性を探る意識を持つことや、得られた分析結果からすぐに結論を出すのではなく「本当にそうなのか」を丁寧に検証する姿勢が求められます。また、頭で考えるだけでなく実際に手を動かし、様々な視点からデータを見直すプロセスも大切です。 MECE活用で分析は？ さらに、分析を行う際にはMECEの考え方を取り入れることが有効です。具体的には、階層、変数、プロセスという視点から、物事を漏れなく、重複なく整理していく手法が挙げられます。たとえば、プログラムの参加者数の伸びを検討する場合、年齢だけでなく居住エリアや参加プログラムの種別といった観点から属性を分析することで、より多角的な理解が可能になります。 課題整理はどう進む？ また、自身の業務上の課題を明確化するためにも、評価の視点が抜けや重複なく組み込まれるよう、MECEを活用して細分化し、その対応力を数値化する手法は効果的です。担当している事業プログラムの認知度についても、過去数年間のデータを大学別、学部別、学年別、応募種別などの切り口で集計し、グラフ化することで、現状と改善点を明確にできます。もし、最初の分析で十分な結論が得られなかった場合には、別の切り口から再度分析を行い、想定される課題について漏れや重複がないよう整理することが大切です。