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過去

に関する学び

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分析力ってどう捉える？ 今週は、多面的な視点から問題を捉える力としての「分析力」を改めて意識しました。課題に対して「～はどうすればいいか」という具体的な問いかけを行うことで、取り組み方が大きく変わることを学びました。また、問題に対して常に健全な疑いを持ち、更に問い続ける姿勢が、より多面的な視点を育むと感じました。これらのアプローチは、WEEK1から実践してきた内容であり、今回の学びを通じてその有用性を再確認することができました。 業務で何を問い続ける？ 実務においてはグラフ作成や分析の機会が少ないため、この学びは新鮮に感じられました。普段は話し合いやディスカッションが主な業務であるため、「目的を常に意識する」ことや「問い続ける」ことは既にある程度定着していますが、今後もこれらの姿勢をさらに実践していきたいです。また、過去の経験や他者の話を聴くだけで理解したつもりになることが多いと気づいたため、常に頭をフル回転させ、健全な批判を繰り返す姿勢を忘れずに学びを深めていきたいと感じました。

仮説思考の大切さは？ ビジネスの現場において仮説思考の重要性を学びました。特に、結果の仮説と問題解決の仮説の両面について、過去・現在・未来という時間軸で考える視点が自分の理解を整理する大きな助けとなりました。 内部監査で疑問は？ 私は内部監査の業務に携わっているため、問題解決の仮説を立てる際は、「問題は何か」「どこが問題か」「なぜ問題が起きているのか」「どうすればよいのか」という流れ（WHAT→WHERE→WHY→HOW）に沿って検討することが求められます。たとえば、ある事業計画がどのような前提に基づいて構築されているのか、将来の結果に対する仮説についても考える必要があると感じました。 仮説の整理方法は？ さらに、自分が提示する仮説や被監査部門の結果としての仮説は、フレームワークを適宜活用し、抜け漏れなく論点を整理することが重要です。実際、問題の特定には成功しても、原因の深掘りが不十分な場合が多いことから、今後はその点にさらに注意して取り組んでいきたいと考えています。

業界PLで何を理解できたか？ 事業の構造や提供価値に応じて、費用のかかる部分が異なるため、利益を生み出す仕組みも変わることが理解できました。異なる業界のPLを見ることで、その業界の特徴を理解することができ、また、同業他社のPLを確認することで、各社がどこに費用をかけているのかが分かり、今後の動向を予測できると考えました。 競合他社の動向をどう把握する？ 経営企画として競合他社の動向を把握する際には、PLを活用し、どこにどれだけの費用をかけているのかを分析します。また、単年度ではなく複数年にわたる変化を追うことで、今後の動向を予測するのに役立てたいと思います。 自社PLの整理で見える課題は？ 具体的には、競合他社の過去3年間のPLをまとめ、どのような予測が可能かを整理します。そして、その整理した内容が直近の動向と一致しているかどうかを確認します。また、自社のPLについても整理を行い、課題がどこにあるのか、そして利益を生み出すために何が必要なのかを考えたいと思います。

資料作成の理由は何？ 資料作成の際に、何となく「よさそう」と感じていた方法の理由が明確になりました。グラフ作成に少し苦手意識はありましたが、全体のレイアウトや表現したい内容に合わせたグラフの形状を選択することが、表現をより豊かにするために重要だと実感しました。 良い文章の具体例は？ また、良い文章の要件について、単に条件を列挙するだけでなく、具体例とともに示されている点が印象的でした。そのため、自分が開いているＤＭなども確かに優れた例が多いと感じることができました。 報告作成で何を考える？ さらに、報告資料の作成においても、これまで過去の事例に基づいてとりあえず情報をまとめるだけだった部分を見直し、各資料で伝えたいメッセージを意識しながら作成する必要性を感じました。 研修資料の工夫はどう？ 研修資料の作成においても、うまくグラフを取り入れてより分かりやすくする工夫や、読む人の興味を引く文章表現を追求することが、今後の課題だと考えています。

体系的学習の成果は？ 実践演習では、当初自分が考えていた解答がフレームワークの4Pに沿っていることに気づき、初めてフレームワークを意識する機会となりました。自然と頭の中でまとめていた内容が、体系的に整理されていることを実感し、非常に印象的でした。今後は、本日学んだ3Cや4Pに加え、これまで知っている他のフレームワークも積極的に活用し、網羅的な仮説構築に努めたいと考えています。 仮説と反論の重要点は？ また、データ収集において自分が立てた仮説に対して反論を想定する意識がなかったことに気づかされました。この視点を取り入れることで、説得力を大いに高めることができると実感しました。マーケットリサーチに取り組む際には、まず市場の動向を踏まえ仮説を構築し、反論も視野に入れたデータ収集を心掛けたいです。過去の案件でガラス業界のリサーチを行い、代替素材への移行が売上に与える影響を数値で示した経験を活かし、今後はクライアントに対しても納得感のある提案ができるよう努めていきます。

戦略の選択はどうする？ 戦略について最も印象的だったのは、「戦略とは何をやるか、何をやらないかを選択すること」という点です。私は、多くのことをやりたいと思う一方で、それらが本当に必要かどうかが曖昧になっていることに気づきました。だからこそ、戦略を考えることが大切であると再認識しました。 言語化の意義は何？ また、言語化、教訓化、自分化のステップについても今後意識して取り組んでいきたいと感じました。 理想の人材はどんな？ 育成したい人材モデルを検討するうえで、自社が求める人物像と顧客の求める人物像を洗い出し、その根幹を理解することが重要だと思いました。そこに基づき、必要な能力とスキルを特定し、その優先順位を設定するステップを設定できると考えます。 共通点はどう見つける？ まずは、自社および顧客の求める人物像を聞き取り、その言葉を文字で表現し、俯瞰して共通項を見出したいと思います。過去のアンケートや聞き取りも踏まえ、理想の人物像を形作ってみたいと思います。

実践的な手法は？ フレームワークを活用して問題解決に取り組む重要性を再認識しました。かねてから仮説を立てる意識はありましたが、3Cや4Pといったツールを具体的に活用する方法を学んだことで、より実践的なアプローチが可能になったと感じています。 仮説の違いは？ また、問題解決の仮説と結論の仮説の違いや、過去・現在・未来といった時間軸での仮説の切り口についても学びました。これらの考え方を今後のフレームワーク活用に組み合わせることで、より柔軟かつ具体的に問題に対応できると期待しています。 地域課題の対策は？ 日常業務においては、無意識のうちに問題解決の仮説と結論の仮説を使い分けながら、地域ごとの課題や効果的な解決策を検討してきました。特に、地域が抱える課題に対して多角的な打ち手を検討する際には、課題解決の基本となる仮説思考が大いに役立っています。一方、他地域の成功事例を取り入れる場合などにおいては、結論の仮説を意識することで、より具体的な方向性が見えやすくなりました。

なぜ系統分解する？ 問題解決にあたっては、主観的な判断を極力排除し、各要素を系統的に分解する手法が重要であると学びました。MECEの考え方を参考に、まずはトレーニングを重ねながら、必要な要素を網羅的に整理する力を身につけたいと考えています。 どの角度で検証する？ また、IT分野でのシステム設計や事後分析においては、目的や問題点を明確にし、多角的に分析する姿勢が求められると感じました。どの角度から、どのレベルまで検討するかを意識することで、より高い品質のアウトプットを実現できると実感しています。さらに、クリティカルシンキングの向上には継続的なトレーニングが不可欠であり、ビジネスシーンにおいても振り返りの時間を大切にすべきだと思いました。 自己評価はどう？ 今後は、本コースで学んだ思考方法を活かし、過去の問題分析を振り返る中で、自分のアプローチが主観的になっていないか、また適切なレベルまで検証できたかを再評価し、次回以降のタスクに役立てていきたいと考えています。

原因は何でしょう？ 問題を解決するためには、原因をプロセスごとに分解して明らかにする方法が効果的だと実感しました。広告にかかる費用と表示回数だけで費用対効果を計算しても、課題解決には至りません。しかし、クリック数や申し込み数といったデータを加えて各割合を算出することで、具体的な解決策のヒントを得ることができました。 A/Bテストはどう？ また、業務では主に定量分析や可視化を中心に行っているため、これまで触れる機会の少なかったwebマーケティングで活用されるA/Bテストについて学べたことは非常に新鮮でした。 仮説、どう作る？ さらに、日々の業務でデータ分析や問題解決を行う際、どうしても過去の経験や周囲の意見に基づくストーリーに頼ってしまい、データ活用が十分にできていなかったことに気付きました。今後は、「What」「Where」「Why」「How」の各ステップや様々なフレームワークを活用した仮説の立案を取り入れ、より効果的な解決策を模索していきたいと思います。

手法の意図は何？ 今回のデータ分析では、まず「分けて比べる」という手法を意識し、対象や基準を明確に設定して検証しています。データ分析の目的—つまり、何のために分析を行い、どのような成果を期待するのか—をはっきりさせた上で、ゴールや仮説、今後の取り組みイメージを具体的に描くよう努めています。また、目の前にあるデータのみを頼りにせず、生存者バイアスに十分注意しながら分析を進めています。 売上向上の秘訣は？ 購入者の分析とパートナー企業の売上分析の双方について、各々の良い点と改善すべき点を明確に整理することで、パートナー企業全体の売上向上に寄与するマクロサポートへと繋げたいと考えています。さらに、サンプルデータや本講座を通してデータ分析の実践回数を積み重ねることで、これまでの経験に加え新たなプロジェクトに活かせる知識を身につけたいと思います。過去に他のプロジェクトで培った分析経験を再検証し、今後のプロジェクトに向けたデータ収集や分析手法の向上を図っていく所存です。

仮説はどう整理する？ 仮説を立てる際は、まず複数の仮説を考え、その中から適切なものを絞り込むことが重要です。それぞれの仮説が互いに網羅性を持つように、さまざまな切り口で考えを広げる必要があります。 データは十分かな？ 次に、立てた仮説に基づいて分析に必要なデータを収集します。もし手元に十分なデータがない場合は、誰にどのように聞くかを決め、比較のためのデータも合わせて収集しておくことが求められます。 仮説の基本って何？ 仮説思考とは、目的（コミュニケーションや問題解決）と時制（過去・現在・未来）を整理しながら、結論を導く仮説や問題解決のための仮説を立てる考え方です。 ギャップをどう埋める？ 施策を検討する際は、現状（ASIS）と目標（TOBE）とのギャップ（GAP）に着目し、その差を埋めるために仮説を構築します。メンバーと意見を交わしながら、多くの仮説を出し合い、その中から絞り込みを行い、最終的に必要なデータを集めるプロセスが重要だと感じました。

効果的な分析手法を学ぶには？ 分析を行う際に、ただ漠然と進めるのではなく、ステップを考え、ロジックツリーを用いることやMECEを意識した切り分け方を学んだおかげで、より効果的な分析ができるようになった。これからは慣れに頼らず、きちんと目標を持って分析を行っていきたい。 売上向上への試行錯誤とは？ 売上が伸び悩む中で様々な試行錯誤を続けているが、前回学んだ「目的」「仮説」「数字の性質」に加えて、今回の「ステップ思考」「ロジックツリーでの展開」「MECEを意識した切り分け」を活用し、過去の数値分析を再度行いたいと思う。 新規施策提案のためには？ 新規施策を提案する際には、目標となる部分と仮説、そしてそれがステップ思考になっているか確認し、ロジックツリーを実際に作成して客観性があるかどうかを見極める。また、MECEを意識することで、意味のある分析・評価に繋がっているかどうかを自問自答していきたい。そして、その提案をメンバーや上層部に向けて発信していく予定だ。