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実施 ✕ 方法

に関する学び

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共感の大切さは？ 企業支援を主な業務とする中で、最も効果的なのは、デザイン・設計の段階で「共感→課題定義→発想→試作→テスト」という流れを取り入れることだと感じています。特に「共感」のステップに重点を置くことで、ユーザーの深層ニーズをより正確に引き出すことが可能になります。このため、課題定義に入る前に必ず共感の把握を行うプロセスを取り入れるべきです。 具体策はどう？ また、共感の手法や具体例については以下の点を改めて検討しています。具体的には、共感のプロセスでどのような方法を用いて深層ニーズを引き出しているのか、そしてそのニーズを把握した後、どのような形で課題定義に活かすのかという問いに対して、実践に即したアプローチを模索する必要があります。 実践の工夫は？ 実践面では、十分にそのままの形で実施できていないと感じることもありますが、振り返りの中で、ユーザーの情緒的な側面に配慮しながら課題定義を行うことで、内部での納得度が高まり、最終的な成果にも良い影響を与えると実感しています。これまでも一部では提案を行ってきましたが、さらなる観察やヒアリングを通じて、より具体的な対策を講じるべきだと考えています。 未来へどう進む？ 今後は、企業支援の流れにおける「共感」から始まる一連のプロセスを、より具体的かつ実践的に展開していきたいと考えています。さらに、マーケティングのみならず、経営や企業変革全体を視野に入れた支援を実施するため、従来の課題解決から課題定義へのシフトを図り、自身の支援サービスのあり方についても再検討する予定です。

原因はどこにある？ データ分析の各ステップを学んでいく中で、問題の原因を具体的に特定する段階に達しました。その過程では、確かに難しさも感じました。普段、何気なく行っている問題の究明はあいまいな部分があり、必ずしも分析に基づいて進められているわけではありません。たとえば、ある文書に対する口コミに関心を持っても、その口コミの年代や時期、男女比、キャンペーン実施の有無など、詳細な点には踏み込まない場合が多いと感じます。 どう試せばいい？ また、動画でも示されていたように、このステップや手法に慣れるためには、身近な事例で実際に試してみることが不可欠です。うまくいかないときには、どの点をどのように改善すればよいかを考え、再度取り組むというプロセスを繰り返す必要があると実感しました。 適用例はどう考える？ この手法は幅広い場面で活用できると思いますが、具体的な適用例をすぐにイメージするのは難しい面もあります。日常的には数字を扱っていますが、それらの数字から直接施策や解決策を導き出す機会が少ないため、意識があまり向かないのかもしれません。また、非常に困難な状況や緊急性の高い場面が少ないことも影響していると考えます。 改善の実現方法は？ 現職は大きな問題がないため安定しているものの、逆に「こうなればもっと良くなるかもしれない」という改善点に積極的に取り組めていない部分も多くあります。問題と捉えるというよりは、今後の課題として「どのようにすればさらに良い状態になるか」を洗い出し、身近に改善すべき対象を見つけていきたいと考えています。

プロセス分解の意義は？ 他の研修でプロセスマネジメントを学んだとき、結果管理だけでは検証が十分に行えず、属人化や再現性の低下が生じることを痛感しました。そのため、プロセスを細かく分解し、深掘りすることで問題点を明らかにし、打ち手の検討もしやすくなると実感しています。一方、実際の現場ではプロセスの分解は意外と難しく、面倒だというバイアスもあって浸透しにくい状況もあると感じます。 見直しの方法は？ また、プロセスの見直しには、目的の設定と仮説の立案を同時に行うことが重要です。前提の議論が不十分だと、プロセスを詳細に把握する意義も薄れ、問題抽出やプロセス設計が十分に進まなくなってしまいます。 ガントチャート活用は？ 仕事においてマネジメントの役割を担う中で、プロジェクト開始時にガントチャートとプロセスの分解を行うようにしています。これにより、進捗状況が可視化され、遅れや抜け漏れの予防につながり、会話の目線も統一されやすくなります。 ABテストの課題は？ さらに、ABテストを実施する際には、条件の検討が十分でない場合、Aを終わらせた後にBに着手する傾向が見受けられます。条件の整備が難しいため、目的と現状の把握を明確にし、ギャップ分析で仮説や課題を複数用意、優先順位をつけた上で詳細なプロセス分解を行うことが重要だと考えています。 効果的な評価方法は？ 最終的には、共通の評価基準を作るとともに、アクションプランと期限を設定することで、遅れや抜け漏れを防ぎ、目線を合わせたプロジェクト管理が可能になると実感しています。

なぜ戦略が肝心？ 戦略的であることが重要です。効率よく進めるために、大局的、目的指向、そして長期的な視点を持つことが大切です。また、何事においても先人の知恵を活用し、フレームワークと原理原則を徹底的に活用することも不可欠です。情報収集も怠らず、根拠をしっかりと固めれば判断の誤りを防ぐことができるでしょう。さらに、確からしい推計をうまく使うことも大切です。 なぜ捨てる準備をする？ この講座を受講した動機は、戦略的に「捨てる」ことができるリーダーになりたいという思いからです。特に印象に残った学びとしては、「捨てる」ことに備えて準備をしておく重要性でした。現在、来期に向けた組織のミッションやテーマ計画を検討しているので、この機会に部の戦略方針をフレームワークを使って明確化し、関係者間で合意を得ることを目指しています。また、部内のプロジェクトごとに取捨選択につながる価値基準を設定することも進めていきたいです。 さらに、学びを実践しやすくするためには、次の2点を実行するつもりです: 1. フレームワークの活用を習慣化すること。判断の質を向上させるためだけでなく、関係者への説明責任を果たしやすくする観点からも、一般的な物差しを使うことが重要です。 2. 活用シーンを言語化し、継続的に発信する機会を設けること。理解度と定着度を高めるため、そして部員への展開・啓蒙のために、これを実施します。具体的には、毎月の部内会議で私が担当する10分程度の小話の場を活用しようと考えています。今年の1年間、この方法で進めていく予定です。

SCAMPERはどう効く？ シニア社員のモチベーション向上を目指し、SCAMPERの手法を適用してみました。まず、Sの観点ではスポーツ分野のカウンセリングに類似したアプローチを用い、Cではカウンセリングメニューとの組み合わせを工夫しました。 各手法の意図は？ さらに、Aでは僧侶の説法を応用することで新たな視点を取り入れ、Mではモチベーションが下がっているシニア社員を集め、意見交換の場を設けました。Pの段階では学術的な視点から指導を行い、Eでは宴席を設けることで、参加者それぞれの本音を引き出すことに努めました。最後のRでは、一定の指示を強制的に実施する手法を試してみました。 条件にとらわれない？ この取り組みでは、問題解決の方法を必要性だけにとらわれず、前提条件に頼らずに幅広い視点で考えることの大切さを学びました。また、施策が対象者に満足感をもたらすかどうか、対象者の気持ちに寄り添って検討することが重要であると感じました。形式や方法に囚われず、自由な発想で取り組む姿勢も求められると実感しました。 デザイン思考の効果は？ さらに、デザイン思考については、チームワークの活性化に寄与する技法として大変意義深いと感じました。特に、チームメンバーのアイデアを否定せず、常に視覚化してタイムリーに共有することで、全体の創造性を高められるという点に気づかされました。また、他業界や他分野に広く関心を持ち、豊かな語彙力を活用してアイデアを具体的に言語化することが、今後の課題解決においても重要であると感じました。

初期の分析結果は？ 物販店の２割削減商品の仮説では、以下のような視点で分析を行いました。まず、データの重心は平均によって決定し、前年同月との販売比較を行いました。また、客単価や平均購入数、近隣店舗との売り上げ比較、顧客のインバウンド需要が変動した理由として、為替レートや可処分所得の変化にも注目しました。これに加え、アンケート施策も取り入れることで、順序立てて考えられるようになりました。 未知領域はどう？ 次に、分析がまだ行われていない未知の領域を探るため、仮説を立てる必要があります。KPI以外のデータも分析の対象とすることで、現状を打破することを目指しています。そのために、データ分析手法に行動経済学や神経経済学の視点を取り入れ、心理的なデータ選択を通じて新しいデータ取得方法を確立したいと思います。最終的には、消費者の満足度や不満足度の要因を数値化し、顧客視点を重視した満足度向上に努めたいと思います。また、大量のデータを扱うため、ビッグデータ解析にも挑戦する予定です。 実務活用の振り返りは？ 行動計画としては、本研修で学んだデータ分析や問題解決、仮説思考を実務でも活用していきます。これらのスキルは、データ以外の業務にも応用できると確信しています。研修で実施したことと実務での分析結果を2ヵ月間比較し、自分なりにレビューを重ねて、どれだけ浸透したかを振り返ります。また、ストレッチ領域として、ビッグデータに触れ前処理に苦労すると思いますが、実際に手を動かして経験を積んでいくことから始めていきます。

実践による学びの深まり Week1から継続して学び続けた内容を、ライブ授業の演習を通じて「一気通貫」で実施することができ、実践に活用するイメージが具体化しました。特に、仮説は一度立てたら終わりではなく、段階ごとに検証を通じてブラッシュアップしていくこと、また分析は比較であることを強く感じました。さらに、課題解決のプロセスは「What→Where→Why→How」という順序で考えることが重要であると学びました。このプロセスを進める中で、「データのビジュアル化」や「多様な切り口を考えること」の大切さも再認識しました。 課題解決の新たな視点とは？ 自分の仕事は基本的に社内の「課題」を解決することが主な業務であり、この講座で学んだ内容はあらゆる場面で活用できると確信しました。これからは、課題解決のプロセス「What→Where→Why→How」を常に意識したいと思います。問題を解決する際には、直ちにデータ分析に取り掛かるのではなく、まず問題の定義から始め、問題点を特定して原因を分析するというプロセスを「事前」に頭の中で描くことが重要です。それにより、無駄な作業やヌケモレを防ぎ、「How」を忘れずに取り組むことが可能です。 事前準備の重要性について 具体的には、すぐに「データ分析」に取り掛からないことを意識的に行い、事前にそれぞれの課題解決プロセスで必要な「タスク」をイメージし、タイムラインを引いて計画を立てることが大切です。最初はしっかりと言語化し、プランをドキュメントに起こしておくことを心がけます。

因果と相関、どう考える？ 相関関係と因果関係をセットで分析すると、その結果をもとに具体的な打ち手を考えやすくなります。具体的には、因果関係が成立するためには、「時間的順序が正しいこと」「相関関係が存在すること」「第三の要因が介在しないこと」という3つの条件を満たす必要があります。 時系列分析ってどう？ また、過去のデータを活用して将来を予測する際には、時系列分析が非常に有効です。これに加えて、パレート分析やウォーターフォールチャートといった手法も、データの分析や可視化に役立ちます。 データ収集は大丈夫？ データ収集にあたっては、対象が意味のあるものであるか、アンケートや口頭での聞き取りといった方法が適切に実施されているかを確認することが重要です。 契約商品の予測はどう？ さらに、契約商品同士の相関関係や因果関係を把握することで、因果関係が認められる商品から、契約しやすい商品を予測して提案することが可能になります。特に、履歴などの時系列データを活用して、時系列データの4つの要素を理解し、使用するデータが何に該当するかを明確にした上で分析を行うことが求められます。 定義変更、何をチェック？ 最後に、データの収集段階では、データの定義が変更されていないかどうかを確認した上で、顧客情報や各種商品の契約状況をリスト化し、各種商品間の相関係数を算出します。もし、相関が認められる商品同士に因果関係が存在する場合は、その因果構造に基づいた商品提案を検討することができます。

市場環境はどう見る？ 差別化戦略を進める際には、いくつかの重要な点を念頭に置く必要があります。まず、見落としや抜け漏れを防ぐためにフレームワークを活用し、市場環境を正確に把握することが重要です。また、差別化に際しては、ターゲットとする顧客層を正確に設定する必要があります。顧客の視点に立って考え、競合企業がどこになるのかを判断することも重要です。さらに、施策を持続可能で実施可能なものにするために、実行可能性についても検討する必要があります。 差別化は本当に必要？ また、ポーターが提唱する3つの基本戦略を考慮し、本当に自社が差別化戦略をとる必要があるかを判断することも不可欠です。差別化戦略を選択する場合、VRIO分析を活用しながら進行させることが求められます。 後発者はどう戦う？ 私の現在の仕事に当てはめると、新たに進出しようとしている市場において、我が社は後発者となります。そのため、市場分析を念入りに行い、ターゲットとなる顧客層を明確化した上で戦略を策定する必要があります。現状のイメージでは、差別化戦略あるいは集中戦略を検討することになると考えられるので、VRIO分析を用いて自社の資源を評価し、意思決定を行っていきたいと考えています。 収益基盤の課題は？ 現在は、収益化に向けた基盤構築の段階にあります。しかし、未来を見据えた市場分析を行い、顧客ターゲット層を決定する時期が訪れた際には、フレームワークを活用した分析を根拠として明確に提示できるよう準備を進めておきたいと考えています。

クリティカルシンキングとは？ クリティカルシンキングとは、物事を適切な方法で適切な深さまで考えるスキルです。これを身につけるための基本原則は、常に目的を意識すること、自他の思考の癖を前提に考えること、そして問い続けることです。 思考の癖を広げるには？ 思考の癖については、個人的な視点だけでなく、視野や視座を広げることが大切です。自分の経験だけでなく、様々な視点から物事を考え、どのような場面で誰に何が必要なのかを検討することが求められます。 顧客対応で重視すべき点は？ 具体例として、顧客への見積（価格）説明のシーンがあります。この際、価格の根拠を示すよう依頼されることがしばしばありますが、単に自社の工数を理由として説明するだけでは不十分です。どの点を顧客が懸念しているのか深堀りすることが重要で、こうした場面でクリティカルシンキングは非常に有効です。たとえば、顧客が金額に納得していない理由として、予算がないのか、上司への説明が必要なのか、または他の案件と比較して高いのかなど、様々な可能性を探るべきです。 効果的な会議運営を目指す 迅速な対応としては、顧客の依頼に対し、その目的を明確に理解するために質問を行うことが重要です。顧客の思考が偏っている可能性もあるため、問い続ける姿勢を持ちましょう。また、会議を開催する際には目的を明確にし、効率的な進行を実施します。参加者に特有の思考の癖がある場合は、視野を広げるように客観的な誘導を行うことで、より良い議論が可能になります。

代表値の種類は何？ 分析や比較を容易にするためのデータ加工の方法について学びました。まず、代表値として単純平均、加重平均、幾何平均、中央値の4種類があること、また散らばりを表す指標として標準偏差（分布も含む）があることを理解しました。これまでの業務では単純平均と中央値を主に使用していたため、各数字に重みを付ける加重平均や、全データを掛け合わせる幾何平均を知ったことで、数値の見せ方に新たな視点を持つことができ、とても興味深く感じました。さらに、ローデータからグラフ化する際に、各代表値ごとの違いを意識することで、より適切なグラフやビジュアル表現が可能になると感じました。 業務評価の新手法は？ 直近の業務では社内アンケートを実施する予定があり、満足度などの評価数値に対して、従来の単純平均や中央値に加え、主要ターゲット層の受講率を掛け合わせた加重平均も算出してみたいと考えています。これにより、より実態に即した評価ができると期待しています。 エクセル関数はどう組む？ 一方で、各代表値の意味は理解したものの、エクセル上で関数をどのように組むかについてはまだ確認が十分ではありません。特に、幾何平均で平方根が出てくる点については苦手意識がありますので、ミスなく計算できるように仕組み化できないか振り返りたいと思います。また、2SDルールについては基本的な理解はあるものの、具体的にどのように活用すべきかというイメージが定まっていないため、いくつか事例を確認して今後の活用方法を模索していく予定です。

データ分解の視点とは？ 事象をより深く理解するためには、分解が重要です。分解の際は、Who、When、Howなどの視点から試行錯誤が必要です。一つの切り口に固執せず、様々な切り口から数字を確認することが求められます。このとき、切り口は「もれなくダブりなく」を意識しながら進めましょう。 直感に頼らずデータ確認 切り口が見つかったら、それに基づいてデータを直感的に分析します。しかし、直感的な推測は一度疑い、データで確認することが大切です。結果が期待外れであっても、それは失敗ではなく、次のステップへの前進です。 新しい視点で見る方法は？ ウェブデータの分析でも、新しい切り口での分析が効果的です。切り口は自動的に決めるのではなく、MECEを意識して分解していきます。ある切り口が有効であっても、他にないかを考え、複数の切り口でデータを分析します。 チームで進める業務の確認 業務においても同様に、チーム全体での作業がもれなくダブりなく行われているか確認します。また、責任範囲を異なる切り口で考えてみると良いです。 マンスリーレポートにどう反映？ ウェブデータの分析に関しては、全体を定義した上で新しい切り口をMECEを意識して今週から来週の間に実施し、その結果をマンスリーレポートに反映します。この過程では、全体を把握した上でチームメンバーと議論し、より良い切り口を探してみましょう。 なお、チームの業務に関しては、まずは思考実験を行うことから始めてみてください。