(15ページ目)

収集

に関する学び

---

差別化戦略の基本プロセスは？ 今週の学習では、差別化の戦略を立案するための基本的なプロセスと、分析に必要なフレームワークを学びました。しかし、深いPEST分析を一昼夜で行うことは難しく、日頃からマクロな動向を把握することの重要性を再認識しました。また、SWOTなどで市場と競合分析を行う際も、マクロな視点で考えなければ実効性のある戦略は立案できないと感じました。自社の資源は社内にいると客観的に把握しづらいため、VRIO分析を使えば抜け漏れなく検討できると思います。 マクロ視点が重要な理由とは？ 通常、現場レベルでは目の前の競合やお客様の声しか見えていないことが多く、有効的な議論をすることは意外と難しいと感じます。混沌とした環境の中で有効な差別化戦略を立案するためにも、マーケティング担当者として分析能力を磨きたいと考えています。そのためには、フレームワークを使った抜け漏れのない市場分析やシナリオプランニングのスキルを学び、実務に落とし込む必要があります。また、日頃からマクロな視点で市場を分析し、自社製品の強みを的確に把握しておくことが大切です。現場の営業員が顧客に差別化を意識した営業活動ができるよう、マーケティング資料を提供したいと考えています。 代替品への対策はどうする？ 最近、日本市場に強力な代替品が現れ、大学病院を中心に普及が広がっています。9月にこの状況を本国に伝え、対策としての差別化戦略を提案する予定です。8月は提案準備のため、PEST、SWOT、VRIO分析に必要な情報を収集し始めます。提案の際には、代替品への対策を行わなかった場合のシナリオも本国に提示したいと考えています。

顧客のペインポイントをどう探る？ 顧客の「ペインポイント」が新規事業やビジネスの種になることを実感しました。また、ペインポイントを探るためのフレームワークや手法が存在することを初めて知りました。自分自身が顧客になり得るという視点を持つことも、ニーズやウォンツ、ペインポイントを探し出す仮説の一部になり得ると感じました。顧客へのフィールド調査は重要ですが、仮説をもって取り組むことで、より効果的かつ効率的に進められるのではないかと思います。一方で、バイアスが困難を引き起こすことがある点も注意しなければなりません。 IT企業の将来展望は？ 私の会社はシステム開発を手掛けるIT企業で、主にB2Bをビジネスとしていますが、将来的にはB2Cの視点も求められるのではないかと感じます。大型システム開発が減少し、SaaS形式のサービスが主流となる中で、既存のビジネスに固執することは衰退を意味します。お客様の業務において、まだ気づかれていない課題や問題、不便さを見つけ出し、それに対するサービス提供を行う能力が必要です。経営企画として事業戦略を策定する際には、マーケティングの観点を取り入れていきたいと考えています。 マーケティングの現場重視の取り組みは？ マーケティングはフレームワークや手法が発展した領域ですが、お客様のニーズやウォンツは現場にあると考えています。会議室やオフィスでの議論だけでなく、実際の現場を確認する意識でマーケティングに取り組みたいです。顧客訪問ができない場合は、現場担当者との密なコミュニケーションも効果的ではないかと考えます。定期的に現場のニーズを収集できる仕組みを考えていきたいと思います。

比較分析のポイントは？ 今回の講義では、業務改善や標準化に取り組む上で、比較分析の重要性を再認識しました。まず、比較の軸として「インパクト」「ギャップ」「トレンド」「ばらつき」「パターン」という5つの視点を意識することが基本であると学びました。また、問題・目的・問いを整理し、仮説を立てた上でデータを収集・加工し、検証していくプロセスの大切さにも気づかされました。仮説を立てる際には、MECEを意識して常識にとらわれず新しい情報も取り入れつつ、まずはざっくりとした仮説を作成する。その後、必要な検証の程度を見極めながら、情報収集と分析を行い、仮説を肉付けまたは再構築していくという流れが印象に残りました。これらの仮説思考のクセを身につけることが、今後の業務改善に大いに役立つと感じています。 業務の課題は何？ また、実際に自分の業務改善に取り組む中で、長年携わってきた業務では「問題」として捉えられていない部分があるのではないかと考えています。そのため、まずは業務にかかる時間や売上といった指標を用い、仮説を立てて検証するアプローチを試みることにしました。具体的には、商談、見積、受注率、輸送費などの中から一つの業務を選び、その業務に要する時間を分析することで、担当者や取引先による差異が見られるかどうかを検証していきます。 数字の読み方は？ さらに、仮説思考や全体的な思考力を養うため、以前紹介していただいた『定量分析の教科書』を購入し、数字の読み方や使い方について継続して学んでいく予定です。これからも今回学んだ手法を業務改善に活かし、実践を通して思考の習慣化を図っていきたいと考えています。

問題解決のプロセスは？ 解決策を導くためには、まず原因を洗い出し、プロセスに分解して問題に至るまでの過程を確認することが重要です。その過程で、どの部分で問題が発生しているのかを把握します。また、複数の選択肢を設け、その選択肢を根拠を持って絞り込むことが求められます。この際、決め打ちしないように心がけます。 判断基準とデータ収集のポイントは？ 次に、判断基準を設け、重要度に基づいて順位づけを行います。分析と合わせ、仮説を立てながらデータを収集し、ABテストなどで仮説検証を並行して実施します。使われなければ知識は忘れてしまいますので、日常的に課題を捉え、原因を探索し、仮説を立てて解決策を考えることを意識することが大切です。 また、日々シミュレーションを意識的に行い、データをどうやって収集するかを考える癖をつけることも重要です。複雑なステップが関係する業務の改善策立案においては、プロセスを分解し、問題に至るまでの過程を丁寧に見直すことから始めるべきです。 複数解決策の評価方法は？ 私自身、答えが一つに絞りがちな癖がありますが、複数の解決策を立て、それを判断基準に基づいて評価するステップを実行しようと思います。実行を急ぐあまり、ベターな一つの解決策で進めがちですが、その癖を直すことを目標に業務に当たります。 日常のシミュレーションをどう工夫する？ 日々意識的に課題を発見し、シミュレーションを行うことを心がけ、有効なデータとデータ収集方法を考える癖をつけていきます。課題をプロセスに分解することで、本質的な課題へのアプローチに努め、仮説を実際にABテストなどで試すことを実施していきます。

分析プロセスの目的は？ 分析は、目的に基づいて要素を分けて整理し、意思決定に活かすためのプロセスです。重要なのは、分析が迷子にならないようにすることです。目的を持ってデータを収集し、それに基づいて加工・分析を行うことが求められます。分析は比較となり、データの種類に応じた適切な加工法を使って意味を明確にすることが重要です。 視覚化手法をどう活用する？ 視覚化の工夫も、分析の際には非常に役立ちます。例えば、n択の選択人数を割合で見る、全体に対する比率や割合を円グラフで表現するといった工夫が考えられます。推移の比較には縦棒グラフが適しており、要素間の比較には横棒グラフが効果的です。 仮説設定がなぜ鍵となる？ 分析のプロセスで大切なのは、目的や仮説を明確にすることです。仮説をもってデータを収集し、加工して結果を導き出す過程で、なぜその分析を行うのか（背景）、そしてそのデータから何が言いたいのか（主訴）を明確にすることが鍵となります。また、仮説が誤っていると判明した場合は、分析の進め方や視点を見直し、正しい結論に導くことが必要です。 学んだことをどう実務に活かす？ さらに、ライブ授業で学んだTIPSを実務に活かし、具体的なデータの可視化手法に取り組んでみることで、理解が深まります。質的データに関しても、名義尺度や順序尺度といった基本を学び、さらなる分析力を身につけてください。 このように、分析の目的やデータの加工法についてしっかり理解し、視覚化手法を活用することで、効果的な分析が可能になるでしょう。学んだことを実際のデータに適用し、実践を通じて、さらなるスキル向上を目指してください。

人間の習慣はどう変えるべき？ 人間の習慣を変えることは難しいものであり、特に日本企業や日本人は何かを捨てるのが苦手な傾向があります。しかし、時には捨てることで顧客の利便性が向上する可能性もあります。過去の習慣に流されず、新しい意見を聞き、なぜそれが必要なのかを論理的に説明する力が求められます。また、専門家に任せることも選択肢の一つです。重要なのは、勇気を持って決断することです。 トレードオフをどう活かす？ トレードオフとは、何かを追い求めるときに別の何かを失うことを意味します。例えば、高品質と低価格、電車とマイカーはその典型です。このような状況では、効用を最大化することを目指し、バランスを取ることが重要です。また、目指す方向性を明確にすることで、最適な選択をすることができます。安易に選択するのではなく、ブレークスルーを見つけることができれば、大きな成果を手に入れることが可能です。 ビジネス効率をどう見直す？ ビジネスシーンでは、定例会の見直しやアップデート中心の会議の必要性を再評価することが重要です。また、提案や情報収集も、狙いを定めて効率的に行うべきです。プライベートでは、家事を外部に委託したり、効率的に生活を送るための選択を考慮することが求められます。キャリアにおいても、惰性に流されないようにしつつ、長期的視点を持ち、効用を最大化するための選択を心がけることが肝要です。 投資効率をどう高める？ こうした判断においては、投じた時間的コストと成果を冷静に見直すことが大切です。特にビジネスでは、年間を通じた投資効率をチェックしながら、必要な改革を実施していく姿勢が求められます。

仮説検証の重要性とは？ 改めて仮説を立てること、そしてそれを検証することの重要性を学びました。ビジネスには正解がない場合が多いですが、その状況に応じた最適な答えを出す必要があります。そのためには、良い仮説を立て、データを収集し、それを素早く検証するサイクルを回すことが極めて重要です。このサイクルを通じて問題や施策を導き出すことを再認識しました。 フレームワークはどう活用すべき？ また、仮説を立てる際にはフレームワークを活用すること、その仮説を検証するためには適切な指標を選び、収集したデータが反論を排除するための情報にまで踏み込めているかどうかを確認することも新たな気づきでした。これまでの経験を振り返ってみると、「仮説～検証」については何となく同じようなことをしてきましたが、仮説が網羅的でなかったり、検証が不十分だったりしました。今後は意識してこれを実行していきたいと思います。 未然防止に役立つ学びとは？ 安全衛生活動（事故未然防止活動）にもこの学びを活用します。例えば、ヒヤリハットが年に１回発生している工場と全く発生していない工場では、現状は表面的な差異を見つけて、適当な仮説を立てて施策に結びつけようとしていました。しかし、これからはもっと網羅的に問題を分析し、適切な打ち手に繋げていきたいと思います。 ヒヤリハットの原因を追究するには？ まず、そのヒヤリハットが「不安全行動」や「不安全状態」のどちらから発生しているのか、「４Ｍ」のどれに起因しているのかなど、問題の発生要素を網羅的に仮説立てします。それが本当にそうであるのか、データやヒヤリングを通して検証していきます。

サンクコストの影響とは？ 今回の事例は、私自身が過去に似たケースを経験し、共感と学びを得たものでした。定量的に見れば捨てるべきプロジェクトであったにも関わらず、サンクコストが捨てる決断を鈍らせたという経験があります。過去の実績や関係、そこに込めた想いは人として大切にしたいものですが、それだけでは生き残れない現実もあります。 選択が事業に及ぼす影響 この学習を通じ、当時もっと定量的に説明できていれば、組織全体が共感し「捨てる」決断ができたのではないかと後悔しています。現在事業企画としての選択を迫られており、その選択は事業に大きく影響するため、多くの人から注目されています。今週の学びと過去の経験を踏まえ、関係するステークホルダーの合意を得て、事業成長につながる選択をしなければなりません。 目標達成に必要な要素 そのためには、これまでの学びを活用し、俯瞰的な視野や明確な目標、戦略、そして優先順位付けを明確化することが求められます。業務においては、上司とともに以下の観点を明文化し情報収集を進めてきました。 3Cを用いた強みの分析 まず、実現したい目標とそのための具体的施策を立て、3Cを用いた分析から自社が推進すべき強みとなる要素を洗い出しました。これを基にステークホルダーと協議し、不足している観点を確認してきました。 戦略的選択の手順とは？ 来週は、複数の実施案を洗い出し、優先順位を付け、その判断根拠を定量的、または定性的に明確化してステークホルダーを納得させる指標を設定します。指標が合意された時点で必要なデータや情報を収集し、優先順位に基づいて取捨選択を行います。

戦略のカギは何？ 戦略とは、「戦を略すこと」であるという言葉に、改めて大いに納得した。これを実現するためには、まず明確なゴールを設定し、現状と目標のギャップを正確に認識した上で実行プラン（道のり）を描くことが必要である。そして、ゴールに向かう際には、やるべきこととやらないことをしっかりと見極め、最短最速で無駄なくたどり着くという考え方が重要だと理解した。特に、不要なことを省く部分こそが、リソースを有効に活用し、組織を円滑に動かすために不可欠だと感じた。 何を取捨選択する？ また、ゴール達成のためには、やるべきことを丹念に洗い出す一方で、やらないことをリストアップし、取捨選択する戦略が大切であると認識した。この検証を忘れず、今後の活動にしっかりと活かしていきたい。さらに、有限なリソースを最大限に活用するためには、人間が行うべきことや行わないべきことに加え、AIに任せる業務を振り分けることで、より効率的に業務を推進できると考えた。特に、マーケティング業務においては、競合情報の収集や数値分析に多くの時間を割かれているため、適切にAIを活用することで、戦略をより効果的に遂行する可能性があると思う。 夢はどう実現？ さらに、私は離職後、老後のライフワークとして取り組みたい保護犬活動のプランを練っており、これまでに培ったスキルと今後の夢の実現に向けた思考整理に本考察を大いに活用していくつもりだ。具体的には、企業で廃棄されそうなペットフードを迅速かつ適切に動物保護団体に回す取り組みを、従来の事例とは異なる独自の仕組みとして創出し、実現可能なプランに落とし込みたいと考えている。

仮説とは何か？ 仮説とは、論点に対する一時的な答えを意味します。仮説を立てる際には、決め打ちせず複数の可能性を検討することが重要です。フレームワークを活用して、どの指標を基準に、何と比較するか、またそのためにどのようなデータを集計し、どのように見せるかを考える必要があります。 データはどう取る？ また、着目する指標や比較対象のデータを収集する際には、「誰に、どのように聴くのか」という点が大切です。都合の良いデータだけに頼ると、誤った仮説を前提にしてしまうリスクがあります。他の可能性を十分に考慮することで、不要な仮説を排除し、より正確な情報に基づいた議論につなげることができます。 議論はどう進む？ 日常の業務においても、仮説をもとに論点を提示し、議論を重ねる場面が多いです。これまで経験や肌感覚から決め打ちしていた仮説も、複数の視点で検討することで、より網羅的かつ具体的な検証が可能になります。仮説を裏付けるデータの示し方や、どのように比較し、提示するかという方法も試行錯誤の対象です。 人事事例はどう見る？ 人事領域の取り組みとしては、スタッフが出会い採用内定、入社からその後の活躍、さらには休職や退職に至るまでのジャーニーマップを構築した事例が挙げられます。まずこれまでの経験や収集できるデータをもとにストーリーとしてのジャーニーを描き出し、その後、ヒアリングや不足しているデータの補完によって仮説を検証・肉付けしていくという方法です。このとき、現状の仮説が網羅的かどうか、また他の切り口がないかを再確認し、データの取り方や示し方を見直すことが大切です。

なぜ仮説が必要？ 仮説は非常に重要です。急いだり怠ったりして、仮説を立てずにいきなり方法論に入ると、結果として時間が余計にかかるか、誤った方向へ進んでしまう可能性があります。 どう検証すべき？ また、仮説はあくまで仮の答えであり、その検証が必要です。検証のためには目的意識を持ったデータ分析が不可欠です。そのため、たとえ「答え」となりうるものであっても、複数の仮説を立てることが求められます。さらに、3Cや4Pなど異なる切り口を用いることで、問題全体を網羅的に捉えることが可能となります。 疑いは成長の鍵？ 加えて、仮説の立証を目的としたデータ収集や分析においては、自身の仮説が誤っているのではないかという視点を忘れずに実践することが重要です。こうすることで、自分に都合の良いデータだけを集めてしまうことを避けられます。 原因はどう見極め？ 実店舗の売上やPLに関する業務では、好調な店舗と不調な店舗が存在します。いずれの場合も、その原因を正確に特定し、好調なら通例に従い、不調なら改善策を講じることが必要です。これまで、まず膨大な時間をかけてデータを収集していたところを、仮説思考を取り入れることで、何が問題なのかを先に明確にし、仮説を立てることから対応するようになりました。 何を意識すべき？ また、目につきやすい場所に仮説思考に関するポイントやステップを掲示し、常に意識できる環境を整えることも有効です。正解や不正解を問わず、失敗を恐れずに実践していくこと、日常的に課題意識や疑問を持つこと、そして先輩たちの実践事例や経験から学ぶことが、さらなる成長につながります。

ジレンマの意味は？ 「ジレンマを恐れない」という言葉が非常に印象に残っています。特に、短期的なリターンと長期的なリターンのどちらを選ぶべきかという考え方に陥りがちな自分を改めて認識しました。ジレンマを適切に恐れずに対処するためには、フレームワークを用いて全体を抜け漏れなく俯瞰して戦略を立てることが大切です。今回、3C分析、SWOT分析、バリューチェーン分析の概要を学びましたが、特に3C分析とSWOT分析は現在の業務に必要なフレームワークであり、実際に活用して理解を深めたいと思います。 どう戦略すべき？ マーケティングやインサイドセールスの戦略を立てる際、短期から中長期的な視点でジレンマを感じ、立ち止まることが多いと気づきました。まずは、どのような場面でジレンマを感じるのかを言語化し、適切に対処していきたいと考えています。 戦略をどう描く？ 現在、来期の戦略を作成している状況であり、3C分析やSWOT分析を通じて受注や失注の分析に偏らない広い視点でのターゲティングや行動計画を立てたいと思います。また、製品資料やランディングページを作成する際のターゲティングや表現についても活用できると考えています。 情報はどう整理？ 3C分析やSWOT分析の概要は理解しましたが、どの粒度や範囲で情報を収集・列挙すべきかまだ明確ではありません。フレームワークを何度も使用し、来期の目標や計画を立てる際にまずアウトプットを作成し、それを通じてフレームワークの精度を高めていくことを目指します。フレームワークを利用する中で、どのような情報をどのように整理すべきかを模索していきたいです。