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活用

に関する学び

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資料作成の基本ステップとは？ 相手に伝えたい内容を効果的に伝える資料の作成方法を学びました。以下のポイントに基づいて説明します。 まず、伝えたい内容を一文にまとめ、しっかりとフレーズ化します。そして、フレーズ化した内容の根拠としてデータを順番に提示し、相手に情報を探させないようにします。さらに、データの見せ方についても工夫し、適切なグラフや表を用いることで、伝えたい内容を明確に表現します。フォントの大きさや色、太さなどにも注意を払い、丁寧にスライドを作成する必要があります。また、相手に読んでもらうために見出しを工夫することも重要です。 新規人事施策への応用は？ この方法は、新規人事施策の立案時に活用できそうです。施策を上司に説明する際や、役員・経営層向けの説明時にも役立ちます。さらに、社内承認取得後に社員向けおよび社外向けに開示する際の説明でも、この手法を効果的に使うことが期待されます。 スライド作成の設計図は？ スライドを作成する際には、まず設計図を作ります。最も伝えたい内容や決裁を取得したい内容を一文にまとめ、フレーズ化します。その後、フレーズ化した内容の根拠となるデータを順番に提示します。データの見せ方も工夫し、伝えたい内容に合わせて効果的なグラフや表を用いることで、相手に理解されやすいスライドを作成します。

思考の偏りをどう克服する？ 思考の偏りや質問の誘導を意識しながら物事を捉えるトレーニングが必要だと感じました。ひとつのテーマに対しても個人の属性や立場によって様々な意見や視点が出てくることを再認識し、自分一人で同じように抽出するためには何ができるのかを考えました。 まず、自身に偏りがあり、考えが誘導される要素があることを認識することが重要です。それを自覚した上で、物事を捉えることで思考の幅と高さが広がると思います。 問い掛けの精度をどう向上？ 骨子作成の段階で目的に対する問い掛けの精度を向上させることが必要です。取引先や関連部署のニーズ把握と、具体的なソリューション提供にこれを活用できると考えています。何をどうしたいのかをセットし、それに対してどの視点で切り口を設けるのか、現状把握が正しく行われているのかを明確に論理的にすることで、自身や自社の成果に繋げられると思います。 現状分析と課題抽出のポイント 具体的には以下の2点が挙げられます。 1. 現状分析の質の向上：意図的に通常費やしている工数を倍に設け、目的に対しての分解につながっているかを確認する。 2. 課題抽出の広がりの意識：MECEフレームワークの意識と徹底を行い、余裕を持った上司や同僚からの意見抽出の場を設定する。他者の視点の重要性を再認識したためです。

対概念をどう理解する？ 「対概念」を活用し、仮説を検証する際は、まず「当社の戦略が原因である」と「戦略以外の要因が原因である」との両面から疑い、根拠を明らかにすることが求められます。 A/Bテストの注意点は？ A/Bテストを実施する場合、前提条件を統一することが不可欠です。施策の要素を増やしすぎると、原因と結果の関係が不明瞭になるため、各施策は1つずつ実行するのが適切です。 仮説の再検証は？ 現在は、大量のデータから分析し仮説を抽出、その結果を基に施策を検討するプロセスが行われています。しかし、原因に関する仮説設定とその再分析のフェーズが不足しているため、仮説と分析を繰り返すプロセスをより一層実施する必要があります。 比較検討の基本は？ また、ABテストの前提条件は「Apple To Apple」を基本とした比較が原則です。この考え方を意識して、施策間の比較検討を行い、効果の正確な判断を下すことが重要です。 今後の分析アプローチは？ 今後は、大量データからの分析と仮説抽出は現状通り行いながらも、フレームワークを活用して幅広い仮説を立案し、必要な分析を追加することで、各仮説の更なる深堀りを実施します。比較検討の際は、要素を正確に抜き出し、必ずApple To Appleの条件で検討することが大切です。

捨てる選択の価値は？ 捨てる選択が顧客の利便性を向上させる点や、惰性で物事を進めないこと、さらには専門家に任せる判断も時には必要だという視点は、とても印象深かったです。また、定量的な指標だけでなく、数字では表しきれない顧客との関係性などの判断基準も併せ持つことで、より良い「捨てる」選択ができると感じました。さらに、トレードオフが発生する要因として、資源の制約（人・もの・お金）と、相反する性質を持つ要素（例：筋力とスピード）の両面が影響していることに新たな学びを得ました。 数字だけで判断できる？ 一方で、定量的な指標だけで判断が難しい業務においては、組織に与えるインパクトを示す基準（影響を受ける人数、エンゲージメント、理解度など）を設け、時間の制約がある中で優先順位を決める際に活用することが重要だと感じました。たとえば、営業活動では顧客にとっての売上や利益、自社商品のパフォーマンス、そして時間あたりの生産性などを考慮し、何を実施し、何を見送るべきかを判断する手助けとなるでしょう。今年度の業務においても、組織に与える影響度（影響を受ける人数や影響の持続性など）の観点から整理し、雑務的な作業が惰性によるものになっていないか、また新たな取り組みを始める際には既存の何かを削減するという視点も持って活動していきたいと考えています。

ユーザー調査で成長？ ユーザーインタビューを実施している企業は、安定的に成長している傾向があることが分かりました。仮説だけに頼った商品やサービスの提供よりも、ユーザーの心に直接響く商品を作ることで、長期にわたって顧客からの支持を得られるという考えに納得しました。 実務と個人で使い分け？ 一方で、ユーザーインタビューやユーザー観察の重要性は理解しているものの、実際の業務や個人としての取り組みでは十分に活用できておらず、結局はアンケート調査で済ませてしまっているのが現状です。業務面では、新人や管理職向けに人材育成の一環として、毎日困っていることやわかりづらい点を聞く仕組みがあり、そのフィードバックを改善に役立てています。しかし、個人事業主としての活動においては、ユーザーインタビューやユーザー観察を全く実施していなかったため、今回トライしてみたいと思いました。 組織の整備は進む？ 組織全体としては、ユーザーインタビューやユーザー観察を体系的に行うための仕組みが十分に整っていないと感じます。個人的にはユーザーインタビューは大切だと思っていますが、これに抵抗感や苦手意識を持つメンバーがいるのも事実です。今後は、インタビュー用のフォームや質問リストを標準化することで、誰でも取り組みやすい環境を整える必要があると強く感じました。

解決へのプロセスをどう進めるか？ 今回の講義を通じて、問題解決における「What、Where、Why、How」の各要素に分けて進めることの重要性を再認識しました。特に、平均値を見る際に「ばらつき」という視点が抜け落ちやすいことに気づけたことは大きな収穫です。ばらつきを確認することで、新たな気づきや次の問いに繋がることがあるため、これを自身の思考の癖として意識的に取り入れていきたいと思います。 データ分析はどう活用すべき？ また、データ分析の活用については、会社業績の分析に役立てていきたいと考えています。各要素をもとにして思考を整理し、比較をギャップとして描き出す際には視覚的にグラフも活用します。さらに、考えの幅を広げるためのフレームワーク（3C・4P）を、幅を広げるだけでなく、様々な場面で応用できるように意識して使うことで、新たな気づきや問いにも繋げていきたいと思います。 比較分析はどのように進化する？ 自身の役割としては、バックオフィス化を進めることに加え、会社業績の分析資料の作りこみも進めています。Q2の考えを柱として、基本的な比較においても、前期・前月比以外に施設間比較や競合の数値を集めての比較、さらに売上の分解（ロジックツリー）なども行い、自社のマーケティング施策の検討に繋げていきたいと考えています。

どう分解する？ データを分解して理解するためには、対象を個々の要素に分けることが重要です。特に、When、Who、Whatといった切り口を活用することで、分析がスムーズに進むと感じました。問題に直面した際には、まずこれらの視点に当てはめることを意識する点が良いと思います。 分析は広がる？ 今回の総評では、具体的な手法としてWhen、Who、Whatを用いながらデータを分解するアプローチが評価されています。さらに、より多角的な視点を持つことで、分析の幅が一層広がる可能性があると感じました。 他の切り口は？ また、思考を深めるための問いとして、WHO、WHAT、WHEN以外にどのような切り口が考えられるか、またMECEに分解する際に意識すべきポイントは何かといった疑問が提示されました。これらの問いかけは、多面的にデータを観察する習慣を身につける上で大切だと考えます。 管理法はどう？ プロジェクト管理においても、この手法は進捗管理や不具合管理に活かせるでしょう。既に使用しているツールの補助として、まずはWhen、Who、Whatを当てはめることを意識し、課題の抽出に役立てることができます。また、グラフ化も可能なデータ収集を心がけ、評価のポイントを事前に決めることで、より効果的な分析が期待できるでしょう。

広い視点を持つ重要性とは？ 目の前の意見や状況だけで判断するのではなく、広い視点から考えることの重要性がとても印象に残りました。また、多くの人の意見を聞くことの大切さも心に残ります。この点については、上司からも同様の指摘を受けています。いくら俯瞰的に考えようとしても個人には限界があるため、組織で働く以上、他の人の助力が必要だと痛感しています。 事業計画に役立つ視点は？ 現在進行中の事業計画や施策について今週一時判断が求められており、その過程で非常に役立ちました。特に「この施策自体が事業にどのような貢献ができるのか？」という問いを最初に考えることで、これまで気づかなかった新たな視点や気付きを得ることができました。他部門のメンバーの協力を得ることももちろん大事ですが、自部門内でも意見を集め、新しい観点を生み出すことができました。この取り組みがまだ不足していることを組織内で議論し、実際に内部でも定期的なディスカッションの場を設けることができました。 意見を整理するには？ 今後は他部門のメンバーの意見を積極的に取り入れることを予定しています。そして、ここまで集めた情報を整理する作業を来週実施します。その際には、3Cなどのフレームワークを活用し、本質を見失わないように常に「目標は何か」を意識しながら情報を整理していきます。

全体像はどう見る？ 視野を広げて全体を俯瞰し、物事の本質やメカニズムを捉えることが重要です。このプロセスでは、現在の状況を正確に把握し、ゴールに向けての差別化と選択を慎重に検討しながら道筋を描いていきます。特に現在地の設定が重要で、これが不正確だと計画がうまくいかず、成果に繋がりません。したがって、一つ一つをしっかりと考えることが必要です。 学びはどんな工夫？ 学習を進める際には学習のピラミッドが示すように、他者に教えたり、実践したり、グループで議論することが定着率を高める秘訣です。このような学びの方法を意識することが大切です。 フレームはどう使う？ また、さまざまなフレームワークやアウトプットを業務で活用していくことを考えています。ただし、フレームワークには適切な使用場所や方法がありますので、それをしっかりと選択することが求められます。この考えを実践し、他者に教えることを意識して業務に取り入れていきたいと思います。 資料作成でどう活かす？ 具体的には、資料作成の場面での活用を試みたいです。例えば、新しい部署の提案や営業先の提案資料作成の機会を活かし、フレームワークの一覧をシーンごとに検討して使用することを考えています。今後も一つでも使用することを意識し、その継続を通じて全体的な活用を目指します。

データ分析の意義とは？ データ分析をビジネスに活用することの本質を理解し、考え方や手法を再設計して、自分のものにしたいと感じました。データ分析で課題を解決するとは、「勘と経験に頼る意思決定の方法を、データ分析を用いた合理的な意思決定へと改めること」を指しています。そのために必要なことを次のように整理しました。 シナリオ設計のコツは？ まず、ビジネスに貢献するシナリオを描くことが重要です。そして、データを基にした意思決定プロセスを設計し、解消したい問題と解決する課題を言語化します。さらには、意思決定のプロセスを形式知として明文化することが必要です。 問題点は何か？ 具体的な問題としては目標未達があり、その課題として購入増加、キャンセル回避、Webサイト離脱の回避、および集客増加といった点が挙げられます。これらの課題を「意思決定プロセス」に深く掘り下げていくことが今後の大きな課題と考えています。 今後の展望は？ 今後の6週間では、問題と課題のさらなる言語化を進めていきたいと思っています。また、意思決定プロセスの6種類のうち、特にマーケティング型の「仮説試行型」と、経営者の思考バイアスを低減させるための経営者判断型について、さらに学びたいと考えています。そして、意思決定プロセスの形式知化を設計していく計画です。

効果的な文章の組み立て方とは？ 「相手に伝わる文章を書くポイントを身につける」について、大きなポイントになる部分は以下の順序で理解しました。自身の解釈に基づいて再編していますので、他に気になる点があればご指摘ください。 1. 文章を書き始める前に全体像を想像する。 2. ピラミッドストラクチャー（メモ："主張⇒根拠"の論理の組み立て）を活用する。 3. 主語述語を意識する。 4. 長文になっていないか意識する。 5. 自分の文章を俯瞰し精読する。 コミュニケーションツールの使い分け方は？ 業務で利用しているコミュニケーションツールには、チャット、メール、Office製品、課題管理ツールなどがあります。 これらのツールは、以下のような場面で活用できます。 ●提案フェーズでの資料作成 主張したいことを一点に絞り、複数の概念を用意します。既存顧客の場合は、顧客カラーに応じた選択を行いますが、分からない場合は複数の選択肢をそのまま準備しておきます。ただし、根拠はすべて明確にしておくことが重要です。 ●エンジニアとのやり取り 主張に対しての根拠を複数用意し、文章の精度を高めます。しかし、コミュニケーションには必ずラリー（やりとり）が存在するため、一回で全てを伝えようとせず、逐次的なやり取りを心がけることも大切です。

物事の分解で何が見えてくる？ 物事を分解することで問題の特定や後続の対策が立てやすくなると感じました。特に、目的を意識しながらどのように分解すれば感度良く対応できるかを最初に考えることが重要です。 問題解決の4ステップとは？ 問題解決のステップとしては、What→Where→Why→Howの順番を意識することが大切です。しかし、実際にはいきなりWhyやHowに進んでしまう場面もよく見かけます。この点を改善することで、より効果的な問題解決が可能となるでしょう。 トレンド分解にはどんな方法が？ トレンドを分解する際には層別分解が役に立ちますが、データを活用した商品企画に適用する場合にはプロセス分解が求められます。プロセス分解では具体的に何をしているのか、何を決めるのかを明確にしなければ、「入店」や「着席」といった単純な分け方になりがちです。 チームサポートに必要な視点は？ また、チームメンバーが困っていることや解決すべき課題を見据えた上で整理のアドバイスをしていくことが必要です。プロセスで困っているのか、情報の捉え方で困っているのかを見極めることがポイントです。 売上分析に層別を活用するには？ 売上についても触れるシーンがあるため、層別や変数別の考え方を忘れずに、定期的に使ってみることが求められます。