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分析 ✕ 課題

に関する学び

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グラフで何が見える？ 数字や表をそのまま眺めるのではなく、グラフ化することで「目に仕事をさせる」という考え方が印象的でした。数字を様々な角度から検証し、視覚的に捉えることで、普段は気づきにくい点が浮かび上がると感じました。また、MECEという概念についても、モレなくダブりなく分析するための具体的な手法（層別分解、変数分解、事象のプロセスでの分解）があることを学び、今後の分析において意識して活用していきたいと思いました。 現状把握のコツは？ 私は全社の事務部門において、業務プロセス上の課題を明確にし、改善策を提言・実行する役割を担っています。各種データから課題や問題点を抽出する際、今回学んだ分析手法を取り入れることで、より正確な状況把握ができると期待しています。また、メンバーからの意見をそのまま受け入れるのではなく、他の視点も取り入れながらクリティカル・シンキングを活かして問題点を見極める重要性を再認識しました。 多角的な視点は？ 日々の報告や相談を受ける際は、数字については多角的な分析ができているか、課題の洗い出しについてはMECEの観点で漏れがないかをひとつひとつ意識しています。必要に応じて分析の切り口を増やし、グラフ化するなど、手を動かしながら客観的に情報を整理しています。説明を行う際にも、これらの視点が十分に盛り込まれているかを確認し、分かりやすい内容を提供できるよう努めています。

平均値だけで信頼できる？ 平均値だけに頼ると、誤った仮説に導かれる可能性があると学びました。今後、データに向き合う際は、代表値だけでなく散らばりにも十分に気を配ることを心がけます。 どうやって指標を使い分ける？ 具体的には、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値といった指標を意識して使い分け、状況に適した分析を行いたいと考えています。 SNS分析はどう進める？ また、SNSコンテンツの制作分析においては、各カテゴリによって、反応が良い投稿でもインプレッションが伸びにくい場合や、逆に反応が少なくともインプレッションが増えるケースが存在することに気が付きました。このような現状から、再現性を持ったPDCAサイクルの実現が課題であると感じます。 どの手法で再現性を高める？ そこで、各コンテンツカテゴリについて平均インプレッションとユーザーの反応（例えば、いいね数など）の相関や散らばりを分析することで、再現性の高い投稿カテゴリを見つけ出せる可能性があると考えています。 具体的な分析アプローチは？ 具体的なアプローチとしては、まずコンテンツカテゴリの整理を行い、外れ値を除いた各カテゴリごとの平均インプレッションを調査します。次に、平均インプレッションとユーザーの反応数の相関関係や、データの散らばりについても検証します。特に、散らばりが小さいカテゴリは、再現性を高めやすいと捉えています。

セグメンテーションの重要性とは？ 印象に残ったのは、セグメンテーションとターゲティングの部分でした。最初の講義でも触れた「誰に売るか？」という基本概念に通じますが、自分たちの魅力を一方的に押し付けるだけでなく、自分たちの強みを理解しつつ、どの人々にニーズがあるのかをしっかりと切り分ける必要があると感じました。不特定多数の顧客が市場に存在し、資源が限られている状況での「選択と集中」というフレーズが特に印象的でした。さらに、売り込む際には伝えたいことを2つに絞ることが重要で、その中で競合との差別化を図ることが大切だと学びました。 限られた資源でどう選択と集中を？ この学びは、組織内での課題解決や顧客ニーズに応えるための企画立案に活用できると感じました。現在、資源が限られている中で顧客ニーズに極力応えていく必要があります。しかし、現状では選択と集中が十分できていないため、誰にどんな商品を提供するのが効果的で、そのためにどのように人的リソースや資源を投資するか考えることが重要だと考えています。 新たな思考法で提案をどう改善？ 現在、多くの業務がBPOに近い形で進んでおり、複数の顧客ニーズに応えることが求められています。そこで、ニーズの重心を把握し、商品自体を変更することができない状況でも、新たな思考法を活かして、提案を文書や資料に反映し、効果的な提案ができるように努めていきたいと思います。

現状はどう認識？ 課題解決のためのデータ分析を行う際は、まず「what」「where」「when」「how」の観点で現状とあるべき姿の違い、すなわちギャップを明確にすることが大切です。特に「what」では、現状と理想との間にどのようなずれがあるかを捉え、その認識を関係者間で事前にすり合わせておくと、混乱なく分析を進めることができます。 手法はどう整理？ 次に、ロジックツリーやMECEといった手法を活用することで、要素を段階的に整理し、状況を階層や変数別に切り分けることが可能です。実際の業務においても、初めて触れるデータに関して上長とのギャップ認識のずれから分析をやり直すケースがあったため、事前の共有が重要だと感じています。 結果はどう活かす？ また、分析結果をもとに報告書や提言を作成する際は、その場しのぎの発想に頼らず、体系的にロジックツリーを活用して現実的な対策を検討すべきです。社員の意識調査のアンケートなどでは、まず「what」「where」「when」「how」に関する仮説を立て、その上で使用項目の選定とデータ分析に入るプロセスが理想的です。 対策はどのように？ さらに、社内教育後の報告書で今後の取り組みを提案する際には、すぐに実行できる対策と時間を要する対策に分類し、複数の段階に分けて具体的な打ち手を検討することで、実現可能な内容を選定することが求められます。

AIをどのように活用する？ まず、難解な問題解決に向けて、AIを積極的に活用することの重要性を学びました。問題の解決策を探る際、AIの力を借りて多様なアプローチを試みることで、解決の糸口を見つけることができました。 フレームワークの活用法は？ 次に、広がった可能性の中から決断を下すのは自分自身ですが、その際にフレームワークを活用することです。より的確な判断を下すために、フレームワークとAIを組み合わせて問題解決を進める方法を学びました。 曖昧な質問でどう思考を広げる？ 最後に、従業員に疑問や課題を投げかける際、あえて曖昧な質問を意識的に行うことで思考の幅を広げることです。視点を広げるために曖昧さを残した質問を活用し、従業員の自主的な思考を促進することが効果的であると感じました。 加えて、諦めずに問題と向き合い続ける姿勢を持つことの大切さも再認識しました。特に経営データの分析においては、簡単な答えが見つかる問題は存在しないと思われます。その中で、仮説を繰り返し立てて検証し続けることでしか、問題解決には到達できないと考えました。 持続するために必要なメンタリティは？ 諦めない姿勢を持ち続けるために、AIも活用しつつ、自分自身のメンタリティを鍛えることが重要です。問題と向き合い続け、逃げず、他責にせず、必ず解決できると信じて立ち向かう意識を持ち続けたいと思います。

分解の基本はどうする？ 分解の仕方によって、物事の見え方や捉え方が変わることを理解しました。分解は最初から細かく行うのではなく、まず全体を定義し、広い視点で傾向を捉えることが重要です。その際、分解の切り口として「いつ、誰が、どのように」を意識すると探しやすくなります。また、分解にはMECE（漏れなくダブりなく）を意識することが求められ、層別、変数、プロセスの分解が考えられます。一度分解して終わらず、他の視点も探し続ける姿勢が大切です。 どんな視点で分解する？ システム開発提案などで改善系の提案を行う場合には、操作時間や処理時間、問い合わせの状況、不具合の発生状況など、さまざまな視点で分解することが重要です。これにより、より費用対効果の高い提案が可能になります。これまでもデータ分析を行ってきましたが、自分の想定に偏ったデータ分解をしていたことに気づかされました。他の視点があるのか、偏りがないかを常に自問自答しながら、問題の本質を捉えたいと考えています。 来期提案で注目すべき点は？ 来期の体制提案では、現行システムの課題を洗い出すことを目指しています。そのために、現行機能の操作性、問い合わせ、要望一覧をまとめ、来期で取り組むべき改修内容の有効性を示し、それに沿った体制を提案したいと考えています。MECEを意識したデータ分析を活用し、説得力のある提案を行えるように努めます。

問題解決のステップとは？ 問題を解決する際には、ステップごとに考えることが重要です。やみくもに案を出すのではなく、状況確認や原因特定、解決策の検討といった観点に分けて洗い出すことが求められます。問題解決には二つの方向性があります。現状をあるべき姿に戻すことと、望む姿へのギャップを埋めることです。このギャップを定量化することが鍵となります。 プロモーション戦略にロジックツリーを活用 MECEに考える際の分解方法として層別分解と変数分解が使われ、ロジックツリーを用いて問題を分解すると優先すべき課題が明確になりやすくなります。これを、来年度のマーケティングプロモーション戦略を立てる際に活用しようと考えています。 施策の振り返りとギャップの活用法 まず今年度のプロモーション施策を振り返り、現状とあるべき姿のギャップを見て原因を考えます。そして、来期のありたい姿を考え、それに向けたギャップをどのようにアプローチするかを検討します。その際、分析にロジックツリーを活用する予定です。 チームで行う効果的な振り返り メンバーそれぞれに現状のデータと理想の姿のデータを出してもらい、そのギャップを見てチームで理由を検討します。振り返りを行ったうえで、有効だった施策、継続すべき施策、止める施策を検討し整理します。そして、会社の方向性に合わせて来期の施策を練り上げようと考えています。

費用対効果はどう？ タクシー会社の事例からは、まず広告費用の投資に関して、計画立案時に費用対効果を十分に考慮する必要があると感じました。また、配車アプリの事例では、協力依頼を行う際には、実施目的や期待される成果が相手にしっかり伝わるよう工夫すべきだと学びました。特に、大手企業が採用しているといったバックグラウンドを後付けで付加することで、信頼感を醸成する手法に納得しました。さらに、新たな取り組みには必ずコストが伴うため、既存のノウハウを活かせるビジネス分野への展開や、自社の強みを再分析することの重要性も実感しました。 採用戦略はどう？ 一方、自社に関しては、プロダクトを保有していない分、採用や人材育成、そしてターゲットとする顧客や案件の種類に着目し、規模の経済性や範囲の経済性を追求する方向性が必要だと考えています。社内の人材育成、品質向上、業務効率化といった課題に取り組む際、今回の学びを活かして費用対効果のみならず、既存業務や他の取り組みとのシナジーを十分に検討したいと思います。 未来計画はどう？ さらに、来年度実施予定の中期経営計画において、ターゲットとする顧客や案件の種類を明確にした上で、どのような人材を採用し、どのように育成するかを計画していく所存です。その際、現状の社員の配置転換や、営業・技術の双方の体制の見直しも含めた戦略が求められると考えています。

正しい問いは何？ 正しい問いを立てることの重要性を改めて実感したワークでした。Week1で学んだデータの分解やピラミッドストラクチャーは、適切な問いを立てることができて初めて効果を発揮します。イシューを特定することは、一人では難しく、同僚と共同で行うと論点がずれるリスクもあるため、とても難しいと感じました。しかし、「今解くべき問いは何か」を常に意識しトレーニングを続けていくべきだと考えます。 適切なイシューは何？ このスキルは、新規サービスやコンテンツ開発、既存サービスの改良にも応用できそうです。業務や事業における課題は多岐にわたるため、イシューを特定するだけでなく、どのイシューに取り組むべきかを決めることが重要です。より本質的な問いを立てる訓練をしていきたいと思います。また、お客様の声から得られる気づきをイシューに結びつけるインサイトに変える能力も向上させたいです。客観的に分析し、一人の視点に偏らないことを常に意識する必要があります。 新たな切り口はどう？ 普段行っている顧客アンケート分析において、従来の方法に固執せず、新たな切り口やグラフの選択を検討したいと考えています。さらに、アンケート項目自体の設計も非常に重要だと感じており、実施に移したいです。また、会議では論点を明確にし、その範囲から逸脱しないように議論することを心掛けていきたいと思います。

ロジックツリーで何を明確にする？ ロジックツリーの分析を通じて、様々な視点や要素から分類・分析を行うことで、因果関係を明確にすることができます。これにより、ありたい姿と現状のギャップを把握し、解決策を見つけることが容易になります。このギャップには、将来の目標から逆算する方法と、現状を正常に近づけるための逆算方法の2種類があります。問題定義（WHAT）からスタートすることが重要です。 採用戦略に新たな要素を加えるには？ 私は新卒採用を担当しており、学校推薦応募と自由応募のメリット・デメリットを定量的および定性的に、大学別や専攻学科別に分析しています。それにより、他社と競争優位性のある採用戦略に新たな要素を加えたいと思っています。併せて、基盤となる戦略をさらに強化し、優位性を維持できるように取り組んでいます。 MECEで施策の現状をどう確認する？ まず、前年の施策が現状の採用市場の変化に対応しているかをMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）に当てはめて検証します。これにより、重複や抜け漏れがないかを確認することができます。次に、課題解決施策をリストアップし、ロジックツリーの考え方に基づいて効果的な施策を優先順位付けします。そうすることで、計画達成に向けた取り組みを効率的に進めることができます。

相手に伝わる方法は？ 他人に自分の主張を伝え、行動を促すために必要なスキルを学びました。特に、ビジネスの現場では、相手の立場に立ってわかりやすく伝えることが何よりも重要であると実感しました。その第一歩として、主語や述語を意識したアウトプットの基本を学びました。 論理の重ね方は？ また、自分の主張を裏付ける論理を構造化する手法にも注目しました。すぐに結論に飛びつくのではなく、複数の切り口から論理を重ねることで、説得力や理解しやすさが向上することを体験しました。 仮説の組み立ては？ さらに、不確実性の高い新規事業の推進においては、仮説を立てる際にピラミッドストラクチャーを意識することが有効だと感じました。まず答えのない課題を明確に特定し、数字を用いた分析や整理を行いながら論理を組み立てていくことの重要性を再認識しました。こうしたプロセスにおける、論理の柱をしっかり考える手間が、後の認識のずれや意思決定の遅延を防ぐ鍵であると考えています。 報告会の改善は？ これからは、毎週の事業報告会で使用するフォーマットをピラミッドストラクチャー型に変更し、主張の根拠となる論理を明確に伝える工夫を続けていきます。また、部下が発信する意見に対しても、構造化されたアウトプットを意識したコミュニケーションを心がけ、より正確で効果的な情報伝達を目指していきたいと思います。

3Cや4Pの知識はどう？ 3Cや4Pの考え方については、以前どこかで聞いた記憶があったものの、すっかり忘れていたため、改めて学習することができた点が良かったと感じています。 仮説設定に課題は？ もともと、ゼロから自分で仮説を立てることが苦手で、仮説を作る際の効率が悪く、精度も不足していました。しかし、フレームワークを活用することで、要点を整理しやすくなり、情報の捉え方が明確になったと実感しています。また、仮説を構築する際には、以前学んだMECEの考え方が非常に役立つことも再認識しました。 クロージングの秘訣は？ 内定者へのクロージングの際には、他社との差別化や意向を高めるために仮説を立て、対策を組み立てる必要があります。現在持っている情報から、何を伝えれば意向が上がるのか、また、さらに追加でどんなヒアリングが必要かを仮説を通して見極めながら情報収集を行っています。 比較分析はどんな感じ？ また、内定者向けのクロージングに際して、自社と競合他社を比較するための型、例えば比較表のようなツールがあると、仮説立案がよりスムーズになると感じています。転職時に比較される要素を3Cや4Pのような形で整理し、どの部分で自社が優位に立っているか、逆に他社が優位または情報不足となっているかが一目で分かれば、クロージングのための具体的な対策を立てやすくなるでしょう。