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現状

に関する学び

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どうプロセスを分解する？ どこに問題があるかを明確にするため、プロセスを段階ごとに分解することが重要です。まず、問題発生箇所（Where）を複数の切り口で特定し、それぞれに対してABテストを実施することで仮説検証を行います。こうした手法は、効率的なコストパフォーマンスに寄与すると同時に、その後の具体的な取り組み（HOW）を事実に基づいて策定するために欠かせません。 どうデータを把握する？ 私は製薬会社でMRを担当しており、担当エリアの製品が伸び悩んでいる状況をデータ分析によって明確に把握しました。売上や市場シェアの推移を詳細に検証することで、次のアクションに向けた具体的な問題点の特定が可能となりました。たとえ、担当者固有の感覚や直感に頼りがちな部分があっても、事実ベースの行動こそが仮説検証を丁寧に進める鍵であると実感しています。 何が効果的なABテスト？ 具体的なABテストとしては、Aパターンではメディカル専門部署との同行訪問を実施し、Bパターンでは他施設での成功事例を共有する取り組みを行いました。一定期間のテストを経て、どちらのアプローチがより効果的であったかを定量的に評価し、その結果を基盤に最適な施策をエリア全体に展開する方向性を見出すことができました。 どう成長を促進する？ 担当エリアの製品成長を促進するための手順は、まず現状把握として売上や市場シェアを分析し、成長が停滞している顧客層を見定めることから始まります。次に、影響力のあるキーパーソンや波及効果の大きい対象をリストアップした上で、仮説を設定しABテストを実施します。その後、テスト結果を定量的に比較し、最も効果が高い施策をエリア全体に適用し、次のアクションに反映させるという流れで進めています。

問題解決の新しいアプローチとは？ 「What」「Where」「Why」「How」のステップについて、私はこれまで問題解決を漠然とした情報から考えていました。しかし、本講座でこの方法を学んだことで、漏れなく深く考えることができると感じ、印象に残りました。 問題解決には「あるべき姿」と「現状」のギャップを考えるアプローチが効果的です。私にはこの考え方があまり馴染みがなかったのですが、このように捉えると急に思考がスッと整理され、考えやすくなりました。これは非常に印象的でした。 新たに学んだ「MECE」の重要性 今週の学習では、新しいことが多く、一つとして「MECE」という言葉を初めて知りました。データの切り分け方の基本として非常に重要であり、生きたデータを整備する上で欠かせないと理解しました。実務での適用はまだこれからですが、曖昧さを排除するために「その他」を効果的に使うコツを学び、使える時が来たら活用していきたいと思います。 ギャップ分析をM&Aにどう活かす？ 「あるべき姿」と「現状」のギャップを考えるアプローチを、私の仕事である事業承継型M&Aコンサルティングにどう生かせるか検討しています。例えば、買い手候補の選定においてシナジー効果を考慮しながら、売り手会社が目指す「ありたい姿」とのギャップを埋めるような選定を進めることが可能だと感じています。 データ分析での工夫はある？ ロジックツリーやMECEについては、私の現職ではデータ分析で具体的に使用する場面が少ないと感じました。ただし、M&A後の支援においては、各事業ごとのデータを分析する際、上司から指示を受けてロジックツリーを活用した経験があります。今後も内部プロジェクトや会議で役立てたいと考えています。

規模の経済性とは何か？ 実践演習を通じて、生産数量が増えることで1個当たりの固定費が減少すること、すなわち「規模の経済性」という用語を初めて知りました。しかし、単純に発注量を増やすだけでなく、需要のバランスや原材料の供給、品質、在庫管理の問題など、多様な要因を総合的に検討する必要があると実感しました。この考えは、私の業務である資材の印刷費にも応用できそうです。例えば、需要の確認や原材料費、印刷部数などについて、過去の経験に頼るのではなく、常に現状に合わせて見直す必要性を感じました。 戦略的思考をどう実践する？ 総合演習では、業界の数値や状況をフレームワークで整理し言語化することで、自分が考えていた施策とは異なる施策の可能性を見出せることもありました。「戦略的思考」の3つの要点を達成するためには、適切なゴールを設定し、そこに至る道筋を明確化することが重要であり、それを他者に理解してもらうために言語化することを業務でも実践していきたいと思っています。 印刷費管理の課題とは？ さらに、印刷費の管理では、大量印刷による倉庫管理費や廃棄コストについても見直しが必要です。紙の原価が上昇している現状において、常に需要を確認しながら印刷の必要性を再考することが求められます。これに対して、顧客ニーズや印刷利用数のデータを基に、毎回印刷部数とその必要性をメンバーと共に確認していく提案を進めていきたいです。 フレームワーク活用の重要性 また、総合演習から学んだ3C分析やPEST分析などのフレームワークは、実際に自分の業務で使ってみることによって初めて身につくと感じました。これらの手法を用いて、自分の考えを他者と共有し、適切なゴールや対応策を探求していきたいと思います。

どんな仮説が必要？ 仮説とは「ある論点に対する仮の答え」であり、答えである以上、いい加減な内容では通用しないと実感しました。どのような仮説を立てるかが極めて重要であり、良い仮説を構築する方法について疑問が生じました。 原因をどう究明？ また、課題解決の仮説は、単に「どこに問題があるか」と考えるだけでなく、問題箇所が特定できた場合でも、その原因を十分に掘り下げるプロセスが不可欠であると感じました。徹底した分析によって、問題の本質に迫ることが大切だと思います。 反論はどう除外？ さらに、仮説はそれ自体以外の反論を排除しながら構築すべきだと考えます。まずは対象となる事象（What）を明確にしたうえで、問題の所在（Where）を適切に分解し、抜け漏れのない形で仮説を立てないと、説得力を持った論点整理は難しいのではないかと感じました。 対応をどう構築？ 加えて、ある事象に対して対応時間が長期化しているという問題を例に考えると、What自体は把握できているものの、問題の具体的な所在（Where）に対する仮説が立てられていない現状があります。問題点をMECEに分解しながら仮説を検証するためにも、現場の実情を踏まえてまずは動いてみるというアプローチも一つの方法ではないかと思います。 試行で見える答え？ こうした見解から、動きながら仮説を立ててみる方法が有効なのか、またその過程で優れたインタビューの実施にも注力する必要があるのではないかと考えています。同じように、受講している皆さんもどこに問題があるのか（Where）の見極めに悩まれているのではないでしょうか。まずは実際に動きながら仮説を試してみることが、より良い解決策へとつながると感じました。

誰へどんな価値？ 戦略思考における学びで特に重要だと感じたのは、差別化についての考え方です。すべてには相手が存在し、その相手にどのような価値を提供できるのかを考えることが出発点になります。仕事でも「顧客」という大きな括りで考えるのではなく、さらに細分化し、実際のターゲットはどこにあるのか、何を求めているのか、どんな状態で達成が実現されるのかを明確にしていきたいと思いました。 フレームの意味は？ フレームワークについても、その目的を見直す必要があります。フレームワークは現状を整理するためのツールであり、目的がフレームワークを行うこと自体になってしまわないように、情報を整理し、つながりを見つけることを心がけたいです。 差別化をどう掘る？ 自組織の戦略においては、差別化の視点からさらに深掘りすることが必要です。ターゲットのニーズや期待、達成すべき状態を具体的に定義し、コスト戦略や差別化戦略、集中戦略に対して、細分化したターゲットにどのように当てはめるかを仮説として立てていきます。そして現在の自組織のリソースや顧客関係を考慮し、その戦略が実現可能で継続的かを再評価します。これらを基に、下期の方針を振り返り、来期の方針の策定に活かしていきます。 時間の使い方は？ 考える時間を確保することも重要です。限られた時間の中でアウトプットを最大化するために、時間の使い方を見直し、やらないことを決めることで断捨離や家族への協力を求めていきたいと思います。また、アウトプットを確保することも欠かせません。インプットだけでなく、検討した内容を上司と1on1で話し合ったり、フレームワークで整理した内容をチーム内で共有することで、思考を自分のものにしていく計画です。

差別化の学びは何？ 差別化を考える際に特に印象に残った学びを紹介します。 フレームワークは何で？ まず、フレームワークを用いることの重要性を挙げます。マクロからミクロまでの広い視野で細かく分析するには、フレームワークが欠かせません。フレームワークを使用することで、見落としを防ぎ、思考のバイアスを取り除き、新たな気づきを得ることができます。 顧客視点はどう？ 次に、顧客視点で考えることの重要性です。競合が行っていないことに目を向けがちですが、顧客が喜ぶような差別化をしなければ成功しません。顧客のニーズを何度も考え抜く粘り強さが必要です。 模倣防止は可能？ さらに、他社に模倣されない施策を講じることが求められます。すぐに模倣されてしまう施策は、あっという間にコモディティ化してしまい意味がありません。自社独自かつ模倣が困難で、長期的な継続が可能な施策を打ち出すことが重要です。 過去とどう向き合う？ バックオフィスにおいては、競合との差別化ではなく、自分たちの過去との差別化を考える必要があります。業務効率や業務品質、過去のクレームなどを分析して課題や実績を洗い出します。顧客から直接ニーズを得たり、現状のリソースから実現可能な施策を考えたりします。そして、その実現に向け、皆で話し合いながら意思決定を行い、実施内容を検討します。集合知の活用が鍵となります。 実践はどう進める？ 具体的な実践例としては、業務上フレームワークを使う機会が少ない場合でも、適切な場面では必ずフレームワークを活用し、自己の視座を広げる努力をします。また、同じ部署の仲間を競合と捉え、自分にしかできないことで自身を差別化することも一つの方法です。

何が問題の始まり？ 問題解決には、まず「何が問題か」「どこに問題があるのか」「なぜ問題が生じたのか」「どのように対応するか」というプロセスがあることを学びました。最初に、直面している課題や状況から現状とあるべき姿のギャップを把握し、次に客観的なデータを用いて問題箇所を詳細に特定します。この際、MECEやロジックツリーの手法を用いることで、抜けや重複なく整理することが重要です。さらに、問題の背景にある原因を細かく分解し、真の原因に迫る作業が求められます。最後に、さまざまな案を検討し、現状と理想を照らし合わせながら、適切な対策を導き出していきます。 なぜデータが重複？ また、phaseごとに製造原価の算出を実施しており、算出データの取り込みとその活用が行われています。しかし、各phaseで実施している業務自体はほぼ同じ内容でありながら、同一データの取り込みなど、重複して実施している作業が存在しています。理想的には、データベースにphaseごとのデータが一元管理され、必要な時に迅速に利用できる体制が整っているべきです。しかし、現状では必要な時に都度データを作成し、同じ内容を複数回取り込むなど、業務に無駄が生じています。 原因はどう分解？ このギャップの原因を明確にするためには、実際の業務フローや工数、業務のインプットとアウトプットの詳細、さらにはシステム上の問題点など、ファクトに基づいた確認が不可欠です。定量的なデータを捉えた上で仮説を立て、MECEやロジックツリーといった手法を活用して問題点を細かく洗い出します。こうした手法により、データの切り口を複数持ち、各要素の影響度を把握してプライオリティを付け、効率的に問題解決へと導くことができます。

アウトプットはどうする？ 知識はインプットだけで終わらせるのではなく、アウトプットとフィードバックを繰り返すことで初めて「思考力」が身につくことを改めて実感しました。普段、私は書籍や動画をよく見るのですが、それで満足してしまい、結果として何も身についていないことが多々あります。しかし、絶えずこのサイクルを回し続けることで、少しずつ成長していけるのだということをこの講座で学びました。 問いの向き合い方は？ また、適切な問いを設定し、それを抑え続け、共有することの重要性にも気づかされました。新たな課題に直面したとき、私は何から始めれば良いのか迷ってしまうことがありました。しかし、まずは「問い」が何なのかを明確にし、そこから課題に取り組む意識を持つことが重要だと感じました。 アンケート改善策は？ 私は普段、お客様との会話でアンケートを記入し、店舗に送客する仕事をしています。アンケート記入や送客がうまくいかなかった場合、イシューを用いて問いを設定し、それを同僚と共有しながら改善策を考えられると良いと思いました。 知識活用の秘訣は？ また、業界や業務、商品、競合について知識を勉強する際やクリティカルシンキングを活用する際も同様です。単にインプットで終わらせず、アウトプットし、他者からフィードバックを得て、さらに振り返るというこのサイクルを意識していきたいと思います。 仲間と協力はどう？ さらに、問いを立てることをプライベートでも重視し、仲間と働く際は、その行動の目的や意義から話し始めるよう心掛けます。フィードバックを受けるための時間をお願いし、その際には自分の現状を伝えることを意識し、協力をお願いする際には具体的な支援内容を伝えたいと思います。

問題発見に必要な分析とは？ ビジネス上の問題や課題を発見するためには、影響の大きい部分から分析を始めることが重要です。そのため、現状を可能な限りヌケなくモレなく構成要素に分解する必要があります。特に事業収益を分析する際には、損益計算書が優れた例となり、経費がMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）に分解されています。 顧客属性分析で成功するには？ 私の業務であるプロモーションにおいても、顧客属性や売上の構成を分析し、ターゲットとすべき顧客セグメントを抽出するのに役立ちます。売上や利益を伸ばすためにどのセグメントに焦点を当てるべきかという課題に対して、この方法は非常に有効です。しかし、広告媒体の効果検証には、ユーザーのタッチポイントが単一媒体に留まらないことから、複雑な分析が必要であるため、必ずしも適しているわけではありません。 ターゲティングの優先順位は？ 具体的な分析手法としては次のようなものがあります。まず、店舗単位で顧客と問い合わせユーザーの住所や所属の件数を割り出し、ギャップが多いほど見込み顧客が多いと考えられるため、これを検証します。また、顧客の所属数と自社客のシェア率を把握し、優先的に取り組むべき所属を抽出します。ただし、店舗からの距離、競合の立地、ターゲット層の志向などにより、シェア率が低いセグメントが必ずしも優先順位が高いとは限らない点に注意が必要です。 Webと商品の相性をどう見るか？ さらに、Web上での申し込み傾向を分析し、特定のカテゴリーで商品とWebの相性が良いかを分析することも重要です。これにより、より効果的なプロモーション戦略を立てることが可能になります。

データ分析の手法とは？ データを見る際には、単に与えられた数字を眺めるだけでなく、自らデータに触れて比率などの必要な情報を引き出し、グラフ化することで、複数の視点から分析することが重要です。こうしたアプローチにより、データを多角的に捉えることができます。 MECEで現状を把握するには？ データを分解する際は、MECE（Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive）を意識することが大切です。同じ内容を繰り返すことなく、全体を漏れなくカバーすることで、現状を正確に把握できます。 具体的な分析の例は？ システムや業務の分析では、具体的な例として航空券の購入フローや空港での搭乗フロー、整備フローなどを分解して考えることが挙げられます。また、売り上げ分析では、路線別や年齢別、搭乗回数別に分解してみることも効果的です。 業務に応用できるか？ これらの手法は日常業務でも活用可能です。例えば、システム障害発生時の対応やアクセス数のデータ分析、WEBサイトへの攻撃分析といった場面でも役立ちます。 テンプレート活用の効果は？ さらに、切り口のテンプレートを作成すると便利です。例としては、航空券購入から搭乗後までのプロセスを旅客の視点や業務の視点で分類することが考えられます。また、研修アンケートの分析にもこの方法を応用できます。受講前には思いもよらなかった角度からデータを切り分け、Tableauといったツールの活用も視野に入れると良いでしょう。 新たな視点が発見を生む？ 日常業務においては、失敗を恐れずにデータを分解し、新たな視点で見ることがスタート地点です。こうした姿勢が新たな発見につながります。

どう成長体験を感じた？ ライブ授業を受講することで、初回の自分と比べ、問題解決のステップをどのように構築すべきかを未熟ながらもイメージできるようになり、成長を実感しました。講座全体を振り返る中で、自分が何を学んだのかを再認識し、理想の姿を描いたうえで現状とのギャップを把握しました。このプロセスにより、問題解決のステップを具体的に理解し、自己成長にも応用できるという確信を得ることができました。 業務目的は明確か？ 原価登録業務の効率化と適正な登録タイミングの実現に向けて、改善すべき点を明確にしようと考えています。まずは、業務の目的をはっきりと認識することが重要です。自分が担当している業務だけでなく、関係全体の目的や役割を確認し、現状の状態を数値などで正確に捉えるよう努めます。その上で、目的に沿った理想の業務フローを描き、現状とのギャップを明確にすることが不可欠です。 どんな対応が必要？ これを実現するために、業務フローを細かく分解し、各工程を前のステップと比較しながら問題箇所を特定します。そして、どのような対応が必要か仮説を立て、検証を進める計画です。業務の目的を達成できるフローを構築するため、必要なデータの取得方法や精度についても、関係者と十分に議論しながら取り組むことが大切だと感じています。 データ分析は適切か？ また、データを収集する際には、盲目的に数値を追い求めるのではなく、あらかじめ立てた仮説に基づいて精査する必要があります。複数のフレームワークを活用しながら仮説を検証することで、思い込みによる誤った方向性に陥らないよう注意しています。こうしたプロセス全体が、業務上の問題を解決し、登録業務の効率化に大きく寄与すると考えています。

Whatの重要性とは？ 問題解決のステップにおける「What」の重要性として、「あるべき姿と現状を埋めるギャップ」を意識することが挙げられます。ここでも、正しい状態（ありたい姿）と現状の「比較」が必要であることを学びました。 ロジックツリーの活用は？ 問題の明確化・特定の段階で活用できるフレームワークとして、層別分解と変数分解があります。特に変数分解の観点でMECEを考えることは、要素の抜け漏れが少なくなる可能性が大いに期待できると感じました。 また、ロジックツリーのコツ・留意点として、「感度の良い切り口をたくさん持っておく」という点が重要です。業界や会社ごとにキーとなる要素があるため、その観点をロジックツリーに組み込めるよう、日ごろから情報収集に努める必要があります。 分析スキルをどう向上させる？ 分析を行う際、目の前の情報に飛びついて、初めから原因を勝手に予想してしまい、本質を捉えきれていない分析を行うことが度々ありました。面倒くさがって「What」を適当にしてしまうこともありましたが、分析は「What」と「Where」にこそ時間をかけて問題を特定すべきだと感じました。しかし、「What」を考えるにあたって、まず何をMECEを意識して分解するかが重要になります。自身の仕事においても、まず「What」「Where」のステップのクオリティを上げられるように努めていきたいです。 学びを実務にどう生かす？ WEEK2で学んだことの共有やロジックツリーのフレームワークを活かせる業務の選定、過去のキャンペーンを取り上げて、講義と並行して学んだことをアウトプットできるような分析の場を設けることにも取り組みます。講義終了後、チームに共有します。