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理解 ✕ 可能

に関する学び

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戦略の応用範囲は？ 戦略思考は、ビジネスを進める際の中長期的な場面に限らず、短期的なプランニングや1日の予定作成、さらにはプライベートや人間関係といった異なる領域にも応用できることに気づきました。また、学んだことを言語化することが重要であり、スキルを理解しているつもりでも言語化できない部分は、まだ習得が不十分であることを確認する結果となりました。 整合性の確認方法は？ 業務においては、既存の戦略に対してその目的の整合性を絶えず確認し、GAPを埋めるための選択や差別化が顧客に合っているか、また持続可能であるかを常に疑問視し、改善を続けることが重要です。そのためのスキルセットとして、過去に学んだワークを意図的に活用することが求められます。 日常で戦略は通じる？ 戦略思考の実践として日常生活の場面、例えばテレビを見ている時にも活用できます。「この企業はこういった顧客を狙ってCMを打っていると考えられる。こうして差別化を図っているのかな？周囲の反応はどうだろう？」と仮説を立てて確認します。この繰り返しが知識の定着とアウトプットの質向上につながります。

実践とスピードの再認識 手を動かして実践することとスピードの重要性を再認識しました。規模の経済について学び、スケールメリットが効果的だと思っていたものの、多くの注意点があることを知りました。また、本質を理解することが非常に重要だと感じました。これまでも多くのフレームワークを学んできましたが、本質を押さえていないと、今回の演習のように間違った使い方をしてしまうことがあると痛感しました。 解析結果をどう解釈？ 本質を理解することは、私の業務である研究においても非常に重要です。例えば、解析アプリを使えるだけでなく、原理がどのような処理を行っているのかを理解しておかないと、結果の解釈を誤ってしまう可能性があります。ただし、昨今のスピードでは、細かい原理までフォローする余裕がないため、対処方法を考える必要があります。 研究での専門性理解の要 研究業務では様々な専門性を動員して研究を進めています。全ての専門性の本質を深く理解することは難しいですが、最低限押さえておくべきポイントや深く理解すべきポイントを見極めて、効率良く自己研鑽していくことが重要だと感じました。

経済性の理解とは？ 規模の経済性について、固定費の分散だけでなく、変動費のボリュームディスカウントも可能であることを学びました。これにより、どちらも大きなメリットがあることが理解できました。ただし、規模が大きくなりすぎて、多拠点化などの規模の不経済を引き起こしていないかを常に注意する必要があると感じました。 範囲の経済性はどう活かす？ 範囲の経済性については、一見良さそうに見えるものの、資源を集中投下して効率を優先すべき時との戦略的な選択が必要であると感じました。また、範囲の経済性は人事異動の際に使えそうで、これまでの経験を他分野に活用することで組織としての成果を最大化し、個人の成長機会にもつながると考えました。 キャリアプランにどう役立つ？ 自分自身のキャリアプランを考える際にも、範囲の経済性は活用できると実感しました。これまでは会社の必須入力欄に定期的に情報を入力するだけでしたが、今回の学びを機にキャリアプランシートを作成し、自分も職場のメンバーも年央の面談でそれを活用することを計画しています。これを人事異動の材料としても活用したいと考えています。

フレームワークの効果的な活用法とは？ 今回の学びの中で、フレームワークのツールとしてロジックツリーとMECEが紹介されました。ロジックツリーは課題を細分化し、発見しやすくするための手法であり、MECEは問題をもれなく、ダブりなく整理するために必要な概念です。それぞれは様々な場面での分析に利用されますが、今回の復習を通じて今後の活用に向けた理解を深める機会となりました。 営業予測の新アプローチを試すには？ 営業予測を行う際には、これまで直感に頼った予測を立ててしまいがちでしたが、今後は課題を分類し、分析した上で予測を立てることを心掛けたいと考えています。この新しいアプローチにより、異なる視点での分析が可能となり、より精度の高い営業予測が期待されます。 MECEを使った分析で得られるものは？ これまでは同じ視点でデータを取り出して分析を行っていましたが、今後は課題を洗い直し、顧客の職種や規模、場所など、さまざまな角度からMECEを意識した分析を進めていきます。これにより、売り上げを伸ばすための施策のヒントを得られ、より具体的な情報収集と活用が期待されます。

データ分析の比較とは？ Week1で「分析とは比較である」と学びましたが、Week6の実践演習でその意味を実感しました。 アンケートの対象者を選定する際、データ収集後の分析においてどのような比較を行うかを念頭に置くべきだということを改めて感じました。また、分析を行う前段階で、最終的なアウトプット（例：切り口やグラフ等のビジュアル）をイメージしておくことの重要性も学びました。 収支分析のステップは？ 収支分析を行う際には、常に様々な切り口を意識することが必要です。切り口を考えた後、「what→where→why→how」とステップごとに分析を進めることも重要です。その結果、確度の高い分析が可能になると感じました。 このような様々な切り口と「what→where→why→how」というステップを意識し続けることで、分析結果を効果的にアウトプットできるようになります。また、数値の性質やグラフについての理解を深めるために探求を続けることも重要です。実践を通じて学んだことを自分の活きた知識とするとともに、書籍や研修を通じてさらに知識を深化させていきたいと思います。

データ分析の基本とは？ データ分析とは、単なる集計ではなく、比較を通じて意味を引き出すことです。具体的には、有意義なデータを比較し、仮説を立て、その仮説を検証するために、比較対象以外の条件を可能な限り一定に保ちながらABテストを実施することが求められます。 エンゲージメントを高めるためには？ データ分析においては、適切な情報を選別することが重要です。例えば、SNSコンテンツのオーガニックポストのエンゲージメントデータを見ることで、どの国でどのようなコンテンツが注目されているかを理解することができます。その上で、さらに具体的に、投稿の時間帯やフレーズ、サムネの違いに焦点を当てたテストを行うことで、より効果の高い手法を見つけることが可能となります。 データの傾向を見極めるには？ したがって、データの比較を深め、傾向を分析することに時間と労力を割く価値があります。決まった時間にインサイトをモニタリングし、データの傾向を知る時間を計画的に設けることが大切です。これにより、仮説を立て、有意義な投稿テストを実施することで、より深い知見を得られるでしょう。

共感ってどう伝える？ 共感の重要性を強く感じました。特に、どんな場合でも顧客を理解しようと努める姿勢が大切だという点が印象に残りました。 どんなターゲットを狙う？ また、共感を通じて顧客のニーズを引き出すことができるため、具体的なターゲットを設定し、その上でアプローチ方法を検討する必要があると学びました。 万人向けは本当に良い？ さらに、「万人受けに作ったものは誰にも刺さらない」という考え方から、パーソナライズされた提案をすることがデザイン思考に直結していることが明確になりました。 新しいフローの可能性は？ 現状の業務フローに対する不満などを踏まえ、まずは自分自身がユーザーとして共感を実践し、デザイン思考のプロセスを活用して新しいフローの構築を検討していきたいと思います。また、どの部分にこの考え方が活用できるか、日々意識して探していく予定です。 知識をどう活かす？ 今回の授業や仲間の意見を参考に、着実に知識を復習し、理解を深めながら、自分にできるかどうか不安もありますが、考え抜くことをやめずに全力で取り組んでいきたいと思います。

代表値で分かる？ データの状況を評価するためには、単純平均、加重平均、幾何平均といった代表値や中央値が用いられます。平均値は計算が簡単で直感的に理解しやすい一方、極端な値（外れ値）の影響を受けやすいという面があります。そのため、データのばらつきを示す標準偏差と併せて確認することが重要です。 小規模店舗見えてる？ 複数の店舗の売上やイベントの各店舗での来場者数などを平均値だけで評価すると、店舗ごとの規模や条件の違いから、小規模な店舗や一時的な変化を見落とす可能性があります。こうした場合、標準偏差や中央値などの指標を追加することで、より詳細な状況把握が可能となります。 分析体制整える？ レポート作成においては、平均に加え中央値、最頻値、標準偏差など複数の代表値やばらつきの指標を数値化することで、微細な変化に気づきやすい分析体制を整えることが求められます。さらに、ヒストグラムや折れ線グラフ、棒グラフなどを用いて直感的に理解できる分析を行い、Lookerstudioやスプレッドシートでテンプレートをあらかじめ用意しておくと、作業の効率化にも寄与します。

フレームワークで何を学んだ? 3C分析や4P分析といったフレームワークを活用しながら、視点を切り替えて仮説を立てる手法を学びました。これにより、論理的に整理された思考の進め方が身につき、より多角的な分析が可能になると感じました。 複数仮説はどう考える? また、仮説を立てる際には、複数の仮説を同時に考えることや、網羅性を持たせることの重要性を再認識しました。一つの仮説に固執せず、様々な可能性を検討することで、より精度の高い分析が行えると実感しました。 データ収集はどう進める? さらに、データ収集に関しては、既存のデータを活用するパターンと新たにデータを取得するパターンがあることを学びました。新しい情報を得るために必ずしも新たなデータの取得が必要なわけではなく、まずは既存のデータを精査し、そこから仮説を考えることも十分に有効であると理解できました。 次はどう活かす? 以上の学びを踏まえ、フレームワークの理解をさらに深め、網羅性をもって複数の仮説を立てられるように努めるとともに、まずは既存データの見直しから取り組んでいきたいと考えています。

文章構成はなぜ重要？ 文章を書く際には、主語と述語を明確にし、文章全体を俯瞰して構造を整えることが重要です。これにより、論理的かつ順序立てた表現が可能になります。ただし、自分の文章を見直すのは難しく、相手の視点を忘れがちなので、注意を払う必要があります。 書く力はどう鍛える？ 言語化することで思考を整理し、概念の理解を深められることに加え、文章を書く習慣を持つことで、その力をさらに鍛えることができます。特に、週に1回400字を目安に文章を作成する習慣を持つと、書く力だけでなく思考力も向上します。 効果的なコミュニケーションはどう実現する？ 業務においては、チームや上司への報告や外部の方へのコミュニケーションでも、理由をわかりやすく明確に伝えることが肝心です。メールや書類を送付する前には、内容に間違いがないか、理由が明瞭に書かれているかを確認する習慣をつけます。また、会議ではピラミッドストラクチャーを意識して情報を整理し、わかりやすくまとめるとよいでしょう。このようにして、言語化のプロセスを通じて、より効果的なコミュニケーションを実現します。

顧客の真のニーズとは？ 「顧客の真のニーズは本人さえも気づいていないことがある」という言葉が特に印象に残りました。自分自身を振り返ってみても、日常生活で感じる不便さや困りごとは多くありますが、それを即座に言葉にするのは意外と難しいと感じます。この講義を通じて、顧客ニーズの深掘りの重要性が理解できました。 日常に潜む商品価値は？ 私は食品の容器を調達する部門に属しているため、顧客の困りごとに敏感に反応してニーズを捉えることができれば、さらに顧客に寄り添った資材の社内提案や調達が可能になると感じています。そのためには、日常的に身の回りの商品に対して「どう感じたのか」に敏感である必要があると考えました。 自社と他社製品の理解を深める方法 まずは自社製品を徹底的に理解し、私自身やお客様が「不便」や「イマイチ」と感じた点を深く掘り下げて、それに対してどう対応すれば良くなるのかを考えることから始めたいと思います。また、他社製品についても同様に考え、ヒットしている商品に対して「どうしてこの商品は売れたのだろう」と考えるようにすることが重要だと感じました。

状況分析はどう行う？ 広い視野を持ち、高い視座から様々な視点で状況を正しく把握することが重要です。これには、市場環境はもちろん、競合他社、自社の資源や能力についての正確な分析と把握が求められます。そのため、フレームワークを活用することで、より的確な分析や状況の把握が可能となります。また、考えた施策の整合性もしっかりと確認する必要があります。 フレームワーク習得法は？ 現状の業務では、直接的にフレームワークを活用する機会は少ないかもしれません。しかし、将来を見据えて、今の段階からフレームワークを使う習慣を身に付けておきたいと考えています。様々な場面でフレームワークを試してみることで、そのスキルを磨いていきたいと思います。 強みはどう活かす？ 現業務において特に活用しやすいと感じているのは、バリューチェーン分析です。この分析を業務フローに適用することで、自分たちの強みや弱点を明確にし、高品質な成果物にブラッシュアップしていくことが可能になります。また、その他のフレームワークについても理解を深め、実践的に練習を重ねていきたいと思っています。