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比較 ✕ 方法

に関する学び

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省エネでゴールに到達するには？ 目指すべきゴールを明確にし、可能な限り省エネでそのゴールに到達する方法を見極める方法について学びました。戦略的に行動するためには、現経営資源の独自性（強み、差別化ポイント）を正確に把握し活かすことが肝要です。そして、その差別化ポイントを見極める観点として下記の3点があります。 1. ターゲット顧客に価値を訴求できるもの 2. 経営数値面を含め実現可能なもの 3. 長期にわたり自社の競争優位性を持続可能なもの 本当に差別化できている？ 実際に、どのポイントも「できている」「差別化施策だ」と確固たる自信を持って言える状況ではないことに気づきました。例えば、自社が提供するサービスの価値が本当にターゲット顧客が求めているものであるのか（ニーズ／シーズの把握や過剰サービスの可能性も含め）、実際に差別化できているのか、そしてその競争優位性をどれだけ維持できるのかといった問いです。 次期事業計画の策定に向けて 次期中期事業計画の策定時には、「目指すべきゴールを明確にする」「やらなくてよいことをしない」「独自性（強み）を持ち自覚する」そして戦略の構造化を図ることが必要です。学んだ内容を基に、VRIO分析のフレームワークを用いながら周囲の協力を得つつ、関係者と一緒に「高い視座と広い視野」「一貫性と整合性」を意識しながら、差別化施策を立案していきたいと思います。 具体的な差別化施策をどう立案する？ 具体的には、以下の5点を意識して差別化施策を立案します。 1. ターゲット顧客は誰か？（ターゲット顧客にしないのは誰か？） 2. 自社はどのような価値をターゲット顧客に提供しているか？（価値を明確に表現できているか？） 3. それは本当にターゲット顧客が求めていることか？（ニーズ／シーズは何か？満たしているか？期待を超えているか？過剰サービスになっていないか？） 4. 本当に差別化できているか？（そう思い込んでいるだけではないか？） 5. 差別化できているとして、その競争優位性はいつまで持続できそうか？ 競合とどう比較し学ぶか？ また、ターゲット顧客の生の声を確認し、他社の事例から学び比較検討することにも挑戦してみたいと思います。

複数仮説をどう活用する？ 仮説を考える際には、「複数の仮説を立てること」や「仮説同士に網羅性を持たせること」が重要です。その上で、仮説を検証するために必然的にデータを収集することが求められます。ケースの解説では「3C」「4P」が挙げられており、私が考えたケースの回答も結果として「4P」の視点に近かったですが、意識的に「4P」から発想したわけではありませんでした。どの場面でどのフレームワークを使用するべきか、まだ身についていないと感じましたので、今後はフレームワークを有効に使えるようにしたいです。 データ収集のポイントは？ データ収集の際にも、仮説を持った上で臨むことが重要だと再認識しました。例えば、故障対応の増加で残業が増えているという問題に対して、「昨年と今年の故障件数」の比較ではなく、「1件あたりの対応時間」を比較する方が良いという解説を受けて、その認識が強まりました。 日常業務での仮説と分析 仮説を考え、必要なデータを収集し、分析することは日常業務のあらゆる場面で必要です。具体的には、「毎月の財務諸表の比較分析」、「毎月の営業活動の振り返り」、「毎週のユーザー数の動向分析（新規獲得率、解約率、更新率）」などが挙げられます。 中長期的視点での活用法 また、中長期的な視点を持つ業務では、年間の目標設定やその達成に向けての方法を考える際、中期的なビジョンを考える際に、フレームワークの活用が有効です。特に中長期的な視点では、その活用をより一層進めていきたいと思います。 データ自動化とフレームワーク整理 日常業務で必要なデータ収集は現時点では自動化されていますが、収集されたデータに漏れがないか、今一度チェックすることが大切です。また、仮説を立てる際にはフレームワークの活用が有効と感じていますが、どの場面でどのフレームワークが有効かを一度整理したいと思います。そのために、フレームワーク集の書籍を手元に置いておく、もしくはChatGPTにどのフレームワークを使うかを尋ねるという方法も考えています。 独自視点はどう持つ？ ただし、フレームワークに頼りきりになると内容が似たり寄ったりになりがちですので、常に独自の視点がないかを意識していきたいと思います。

学習の振り返り：得た知識は？ これまでの「戦略思考入門」の学習を振り返り、思考整理、アウトプットの方法、ビジネス構造についての知識を得ることができました。 現代のビジネスリーダーに必要なスキルとは？ WEEK06のLIVE授業でも、激変する時代の中で今後のビジネスリーダーに求められるスキルとして「コンセプチュアルスキル」と「ビジネスフレームワークの活用」が重要であると話されましたが、これらの点が講座受講の動機となっています。 新人時代の経験と今の実感 新人時代は抽象的な概念で物事を考えることができず、実務をただこなす日々でした。しかし、自身の経験が積み上がってきた今、「コンセプチュアルスキル」の重要性を実感しています。また、抽象度の高い概念を具体化して伝えるためにはビジネスフレームワークが有効であることも学びました。各フレームワークの目的や用途を理解し、結果に結びつけるツールとして活用できるレベルを目指しています。 言語化スキルの成長は？ 言語化・文章化するスキルも力不足だと感じていましたが、講座期間中に考えをアウトプットする機会は良い鍛錬となりました。 自社の事業分析へ挑戦するために 今回の講座で学んだフレームワークを用いた自社の事業分析にも挑戦したいと考えています。これまではマーケティングや競合分析にあまり注力されていなかったため、SWOT分析やバリューチェーン分析などを実践し、新しい収益の柱となる新事業提案につなげられたらと思っています。 社内研修の目的は？ さらに、社内の人材研修でフレームワークを用いたグループワークを企画中です。若年層や中堅層に向けて、自社のサービスに対する理解を深め、他社や業界の動向にも視野を広げ、互いの意見を交換しながら分析作業の面白さを伝えることが目的です。 ビジネススキル強化のためのアプローチ 社内研修への活用については、既に企画検討中の研修にフレームワークの分析を取り入れ、ビジネススキルの強化を図りたいと考えています。具体的には3年目、6年目の社員に向けて、ビジネスフレームワークを通じてリーダーマインドを養い、自社のサービスを自分たちの手で構築する意識を持ってもらうことを目指しています。

グラフの読み方は？ ■グラフの解釈と仮説の立て方 グラフを用いる際は、まず読み取りたい内容に合わせて最適な形式を選びましょう。グラフを観察する前に予測を立てることで、分析の方向性を明確にします。分析方法には、特徴的な部分を注目したり、複数のデータを比較して差異を見つけるなどのアプローチがあります。この過程で、解釈と仮説を同時に立てると効果的です。 R&Dチームの成果をビジュアル化する際には、チーム別に成果物の数をヒストグラムにし、偏りや詰まりを確認しましょう。この情報を基に各チームへのフィードバックを行い、改善につなげます。 データ表現の工夫は？ ■ビジュアル化のヒント データビジュアル化では、代表値や散らばりに着目します。代表値の設定においては、データに応じて使い分けが重要です。 - 単純平均は、データ全体の総和をデータ数で割る方法で一般的に多く用いられます。 - 加重平均は、影響力の異なるデータに重み付けを行って平均を取る方法です。 - 幾何平均は、主に変化率や比率を扱う際に使用されます。 - 中央値は、外れ値に影響されにくいため、データの中心を把握する際に便利です。 さらに、散らばりを把握するためには標準偏差を用います。標準偏差はデータのばらつきを測る指標で、値が大きいほどばらつきも大きいことを示します。大きく逸脱したデータは重要なポイントかもしれないため、注意が必要です。 データが正規分布に近い場合、95%のデータが標準偏差の2倍以内に収まるとされています。この特性を活用して標準偏差を逆算する方法もあります。 最後に、プロジェクト参加者の満足度を測る際には、参加期間に応じた重みづけを行って加重平均を計算し、その結果を適切なグラフで示すことで満足度の傾向をわかりやすく伝えられます。 仮説検証の流れは？ ■解釈と仮説の流れ まず、チームごとに成果物を数え、それを表にして視覚化します。次に、そのデータから予測を立て、詳細な解釈を行った上で仮説を形成します。この仮説をチームにフィードバックし、インタビューなどを通じて実態と照らし合わせることで、仮説を検証します。これにより、チームやプロジェクトのさらなる改善へと導くことができます。

データ分析の目的は？ 「①データ分析の目的を意識すること」と「②正しく比較するために条件を揃えること」の2つが特に印象に残りました。これまでの仕事では、目の前にあるデータを漠然と加工し、何か分かることがないかと試行錯誤しているだけだったと改めて感じました。 明確な分析の必要性を感じる 今後は「何のためにデータ分析するのか」「何が分かると嬉しいのか」を明確にした上で分析に取り組むつもりです。また、自分の悪い癖として「結論ありき」のデータ収集や分析を行う傾向があると自覚しました。具体例では、「●●●という結論を導くために都合の良いデータを探してくる」という方法を取っていましたが、それだと誤った意思決定に繋がる可能性があります。常に正しい条件でデータを比較することの重要性を強く感じました。 賃金制度の課題とは？ ①新しい賃金制度の検討に活かしたい。自社の賃金制度に関する課題を明確にするためには、競合や労働市場との比較だけではなく、「現状の給与分布が自社の賃金制度の考え方に沿ったものか」、「自社の人事ポリシーに沿ったあるべき給与分布はどうあるべきかと現状との差異」を正確に比較したいです。 目的達成のためのツール選び ②新しいビジネスツールを導入する際の分析に活用したい。労働安全衛生関係の教育ツール導入を検討しているため、目的を明確にし、「目的を達成できるツール」を選定するための比較を実施していきます。 具体的に言うと、自社の賃金制度の課題を明確にするためには、競合他社や労働市場との年齢や等級ごとの給与比較は当然ですが、それ以外にも比較対象とする要素があるはずなので、漏れないように洗い出します。競合等と比較する際には条件をしっかり揃えることが大切です。また、ツール導入については「何のために導入するのか」「その目的を達成するために必要な要素は何か」「それぞれの要素の基準は何か」をしっかり考えて最適なツールを選びます。 継続的な評価が必要？ ツール導入後の経時変化も確認し、継続使用を検討します。いずれの取り組みも、目的や比較対象がズレていないか、要素に漏れがないかを上司やチームのメンバーとよく議論しながら進めていきたいと考えています。

仮説の設定と共有はどうする？ 「仮設の設定」 何が（what）、どこで（where）問題が発生しているのかという視点で考えることが求められます。その際、3Cや4Pのフレームワークを用いることで、網羅性を確保できます。自分自身の仮説を持つことも重要ですが、独りよがりにならないように、複数人で仮説を出し合うことが大切です。さまざまな視点で仮説を考えることで、より豊富な仮説を出すことができます。そして、その仮説がなぜ（Why）起こっているのかを考え、解決策（How）を導き出します。 仮説の検証はどのように行う？ 「仮説の検証」 解決策（How）として妥当かどうかを検証する際には、立証したい仮説に偏ったデータ収集は避けます。他の仮説を立証するようなデータも含めて、客観的にデータを比較することが重要です。これにより、仮説の説得力が強まり、仮説から導き出される結論（意思決定）の実効性も高まります。どんな単位を使ってデータを比較するのかや、主張したい仮説をいかに端的に説明できるかを慎重に考える必要があります。 データ分析で何を重視する？ 「仮説の共有」 特に組織においては、「問題解決の仮説」から導き出される「結論の仮説」を実行する際に、コミュニケーションの課題が発生します。自身の仮説を客観的に立証した上で、共有するための仮説を立てる必要があります。 自身の仕事の一つの課題として、ドライバーの待機時間の削減が挙げられます。得られたデータから平均値を算出し、標準偏差も計算します。そして、組織として持つべきKPI値（平均値・標準偏差）と比較します。そのうえで、KPI値未達の箇所（Where）に注目し、なぜ（Why）未達なのかを関係部門と数値を見ながら考えます。その後、仮説の設定（問題解決方法 How）を行います。 まずは、得られたデータから平均値と標準偏差を算出します。次に、得られた平均値が妥当なのかを標準偏差から検討します。標準偏差を悪化させている要因（外れ値）に注目し（Where）、なぜ外れ値が発生しているのかをプロジェクトメンバーと意見を交わして（Why）、直近で必要な対策（How）を考えます。

イノベーション普及の要件とは？ イノベーションの普及における要件をマーケティングの視点から初めて学び、その重要性を強く感じました。これらの要件である比較優位、適合性、分かりやすさ、試用可能性、そして可視性の5つの視点をフレームワークとして、自社の製品やサービスを再評価する必要があると考えています。 課題と不安をどう乗り越える？ 特にIT企業においては、製品やサービスの説明が機能解説に偏りがちで、顧客視点からの利用価値や利用方法を効果的に提案できていないケースが多く、我が社も同様の課題を抱えているのではないかと危惧しています。 外部視点を取り入れるには？ 今回の実践演習では最大4問と想定されていた課題が6問も出題され、回答が不十分であったのかもしれないと少し不安を感じました。それでも、IT企業の事例を基に、製品やサービスの説明が顧客視点での価値提案に欠けているという認識を改め、お客様向けのプレゼン資料や製品紹介資料を見直すことにしました。 社内部門へのアプローチ法は？ さらに、経営企画を担当する立場として、親会社や社員、外部パートナー会社を顧客と捉え、彼らのニーズや依頼の真意を常に考える習慣が重要だと感じています。この視点を持つことで、提案内容や改善策にニーズを反映できる機会を増やせるのではないでしょうか。バックオフィス業務はどうしても視野が狭くなりがちなので、顧客視点を一層意識して業務に取り組んでいくつもりです。 商品魅力を営業視点でどう伝える？ また、商品やサービスの紹介資料は営業担当と共に相談しながら、検討する機会を設定していきます。私自身、営業の経験があるため営業的な視点は持っているつもりですが、今回の講習で学んだ「商品の魅力を伝える」視点はまだ十分でなかったことを反省しています。営業担当にも理解を得られるよう努めていきたいと考えています。 社員を顧客とする意識をどう高める？ 最後に、社員を顧客として捉える意識は持っていたつもりでしたが、その取り組みがまだ不十分だったことを今回の内省を通じて認識しました。今後はこの意識をさらに高め、業務に活かしていきたいと思います。

なぜプロセスを分解する？ WEEK05「原因を探索する」では、まず一連のプロセスを分解して、各段階の転換（例：表示からクリック、クリックから体験レッスンへの導線）について整理する手法が紹介されていました。次に、問題の原因を探るために、企業戦略だけでなくそれ以外の要因も視野に入れる「対概念」の考え方が示され、幅広い視点での分析が求められていることが分かりました。 どうして要因に注目する？ また、原因探索の際には、コストやスピード、意思疎通といった項目を重要度に基づいて重み付けし、最もインパクトのある要因に注力することが提案されています。さらに、少ない工数でかつリスクを抑えて改善を実施できるA/Bテストによるランダム化比較実験の実施方法も取り上げられ、実践的なアプローチとして評価されていました。加えて、ファネル分析により、ユーザーの行動プロセスを段階ごとに可視化し、どこでユーザーが離脱しているのかを実数と比率の両面から明らかにする手法も理解できました。 この事例はどう見る？ 一方で、筆者自身が携わる自動車部品メーカーの事例では、採用ファネル管理表の作成が依頼されながらも、実際の元データが分散・乱雑な状態にある現状が語られていました。採用プロセスの各段階（応募者数、書類選考、面接、内定）の実数と割合を把握し、Excelやグラフ化ツールを使って直感的に状況を捉え、進捗管理やボトルネックの特定、採用プロセス全体の効率化と品質向上を目指すという目的が明確にされています。 なぜデータ整備が必要？ そのため、まずは不要なデータの削除、重複データの統合、欠損データの処理、書式や値の統一など、元データの整備に着手する必要があります。加えて、着手前には「なぜ採用ファネル管理表が必要か」を改めて検討し、採用業務全体に問題がないか、他の角度から問題が発生していないかを確認する重要性が強調されていました。 分析の重要性は何？ 今回の学びを通して、分析の基本プロセスである「what, where, why, how」を行き来しながら、各ステップにしっかり向き合うことの重要性を改めて認識することができました。

顧客目線をどう捉えるか？ マーケティングの基礎として、顧客目線で考えることが前提です。その上で、イノベーションの普及条件（5つの条件）と照らし合わせることにより、市場の立ち位置や比較がより明確になります。 行動変数で顧客を理解？ 顧客のセグメンテーションを検討する際には、デモグラフィックだけでなく、趣味や思考、価値観などの行動変数も考慮すると、顧客像を多角的に把握できます。これにより、市場のトレンドを捉えることが可能となります。 さらに、成長性を評価する6Rなどのスクリーニングを行うと、ターゲティングが現実的になり、場合によってはターゲティングの変更も視野に入れることができます。 ネーミングで価値をどう伝える？ ネーミングをする際も、顧客が抱く「負のイメージ」を想定し、それを解消することが重要です。これにより、顧客が求める価値を理解し、自社製品の価値を効果的に伝えることができます。 ただし、競合と比較して製品開発やプロモーションに集中しすぎると、「差別化の罠」に陥ることがあります。本来提供すべき価値を見失い、競合との差別点ばかりに焦点を当てる危険性があります。マーケッターとしては、この点にも注意が必要です。 結果として学んだことは、顧客が常に起点であることを理解し、様々な関係性をフレームとして当てはめることです。 SNS戦略で何を重視する？ 自社のECサイトやSNSでの戦略構築においても同様で、顧客目線の整理、行動変数による理解、そして6Rを鑑みた顧客理解が必要です。主観に頼らず、顧客が何を求めているのかを理解し、コミュニケーションを図る戦略立案が求められます。主観でSNSの発信内容を決定するのではなく、顧客との接点を心理的変数で設定することを実行したいと思います。 コーポレートSNSでは次のステップが必要です： 1. フォロワーのサイコグラフィック変数を導き出す。 2. 顧客理解を基に、6Rスクリーンニングの仮説でターゲット理解と機会を洗い出す。 3. 競合とのポジショニングを考慮し、実行すべき戦術を決定する。 4. その測定を繰り返すフレームワークの作成を実践する。

課題設定はどう考える？ 今週は、データ分析の一連の流れ（問題提起、仮説設定、検証方法の決定）の総復習を行いました。特に、どんな課題を設定すべきかという初期段階での苦労から、課題設定の難しさを実感しました。適切な課題設定がなされなければ、仮説や検証の方向性も定まらず、最終的な分析の質に大きく影響することを再認識しました。また、課題設定の精度を向上させるためには、現場の声をヒアリングする、過去のデータからヒントを得る、フレームワークを活用するなどの工夫が必要だと感じました。 実務復習は何が目的？ 今回の復習を通して、実務でデータ分析の流れを実践し、ブラッシュアップしていく重要性も改めて感じました。特に、業務改善や営業データの分析においては、適切な課題の切り口が成果に直結します。例えば、営業成績が伸び悩む店舗に対して「なぜ成果が出ていないのか？」と問いかける際には、「訪問件数が少ないのか」、「折衝時間が短いのか」、「既存顧客へのアプローチが不足しているのか」といった具体的な観点から検討する必要があります。適切な課題が設定されなければ、的外れな仮説から誤った改善策を提案するリスクもあるため、今後は現場の意見をしっかりとヒアリングし、過去のデータを積極的に活用する習慣をつけたいと考えています。 仮説検証はどうなす？ さらに、仮説を立てた後は、実践を通じてどのようなデータが有効なのかを検証することで、より精度の高い分析フローを確立することが求められます。これによって、業務改善や営業データの可視化に対して、より効果的なアプローチが可能になると実感しました。 現場実態はどう見る？ 現場の実態を正確に把握するためには、まず営業担当者の意見を聞き、「営業活動でどのような課題を感じているか」を確認することが重要です。データだけでは見えにくい実際の状況を把握するため、過去の営業データ（営業成績の推移、訪問件数、成約率など）を分析し、他店舗との比較からどの指標に差があるのかを特定します。また、フレームワークを活用して「なぜ？」を繰り返し問いかけ、根本的な課題を探ることも効果的です。

分解ってどう使う？ データ分析を行う際、「分解」の重要性とその手法について新たな知識を得ることができました。単に数字を切りの良いポイントで区切るのではなく、まず全体を適切に定義し、必要な情報を明確にした上で、どこで分解すれば全体像が把握できるのかを試行錯誤することが重要であると演習を通して理解しました。 数字の見える化ってどう？ さらに、数字をグラフ化して視覚的に表現したり、比率に変換して加工することで、数字だけでは発見しづらかった情報が明らかになることを学びました。分析の初めには、全体を定義して目的を設定し、MECEを意識しながら抜け漏れなく分析を進めることが、業務の効率的な進行に寄与することを認識しました。どのような結果になっても、価値や発見があり、それらはすべて自らの成長に繋がるものだと考え、ポイントを押さえて思考を続けていきたいです。 目的設定ってどうする？ 売上やWebページのアクセス数を分析する際に、今までは表面的な数字を追うだけで、原因や改善点が明確になりませんでした。しかし、まず全体を定義して目的の方向性を決めることから始め、MECEを活用しながら漏れや重複を避けつつ課題を分解して解決を図りたいと考えています。分解後には、グラフや比率といったさまざまな視覚化方法を用いて、最適な分析手法を見つけ出し、短期・中期・長期目標の達成に必要なアプローチを定期的に戦略的に見直していきたいと思います。 毎月どうチェックする？ 売上やWebページのアクセス数の分析を日々確認し、毎月、前月との比較を行いレポートを作成したいと考えています。基本的には、最初に決めたMECEを活用した分解で分析を進めていきますが、毎月自身の分析方法で問題が解決できているかを見直し、分類についても考え続けたいです。 PDCAをどう進める？ 単一の仮説ではなく、2～3つの仮説を立て、その中から最も信頼性があり改善しやすいものを選び、行動に移していきます。2週間から1ヶ月試行し、うまくいかない場合は次の仮説で改善するというPDCAサイクルを実行していきたいと思います。

サーチとコンバージョン分析のポイントは？ 私は、定量データの処理方法や割合と実数値の使い分けについて学びました。広告のサーチ数やコンバージョン率を分析する際、実数値で成果を示すと共に、全体の成果に対する割合を表示することで、広告の効果がより明確になります。例えば、特定の広告が他の広告よりも高いコンバージョン率を示す場合、その差を強調するために割合を用いることが有効です。 リーチとフリクエンシーの効果的な可視化 データの加工方法や適切なグラフの選び方について学びました。リーチ（到達）とフリクエンシー（接触頻度）のデータをヒストグラムや折れ線グラフで視覚化することで、どの広告が最も効果的なリーチを達成しているか、または頻繁に接触されたが効果が薄い場合の改善点を容易に発見できます。 データクリーンルームを活用するには？ 比較の重要性や仮説に基づく分析について学びました。データクリーンルームを活用する際、テレビとデジタル広告の重複接触を比較することで、効果的な広告の配置や接触頻度を見極める仮説を立て、そのデータを基に改善策を提示します。こうした定量的なデータとその適切な比較により、精度の高い分析が可能になります。 これらの学びを基に、分析プロセスの一貫性を保ちながらデータをより効率的に扱い、効果的な広告戦略を提案できるようになりました。 グラフを使ったデータの伝え方 グラフや可視化ツールを駆使することも重要です。データをグラフやチャートで可視化し、関係者にとって理解しやすい形で伝えます。特に、データの割合や実数値を比較する際には、視覚的に分かりやすいグラフを使用することで、複雑なデータを簡単に理解しやすくし、意思決定をサポートします。 どのように分析スキルを向上させるか？ さらに、データ分析スキルの継続的な向上を目指します。新しいデータ分析手法やツールを学び、分析スキルを継続的に向上させます。広告業界で使用される分析ツールやシステムに精通することで、より効率的で精度の高い分析が可能となり、業務の成果を高めることができます。