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例

に関する学び

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仮説を立てる重要性とは？ 原因を見つけるためには、仮説を立ててデータを収集することが重要だとWeek4で学びました。仮説は一つに絞らず、複数立ててから絞り込むことが大切であり、仮説同士に網羅性を持たせる必要がある点に納得しました。しかし、網羅性や複数の仮説を考え過ぎると時間がかかるため、バランスを考えることが重要です。 営業成績向上の仮説は？ 例えば、自分の営業成績が悪いときに成績を上げることを目的とした場合、様々なポイントで仮説を立てられます。行動数が足りない、提案の質が悪い、ニーズが大きいクライアントに当たっていないなど、様々な仮説が考えられます。網羅性の確認には他のフレームワークを活用することが有効です。 データと仮説の精度を高める方法 具体的には、まず仮説を立てるために自分の営業プロセスを分解し、その過程でフレームワークを調べたり、上長とディスカッションを行ったりして網羅性を高めます。また、過去の営業成績からデータを抽出し、仮説の精度を上げるための材料にします。もし不可欠なデータが不足している場合は、将来的にはデータの取得が可能となるように社内で提案することも考えられます。

項目分けの意味は？ 意図的に項目を分けることで、問題が見つけやすくなると気付きました。特に、言葉の定義を明確にすること（例えば「子供」とは何を指すのか）が重要です。視点が多ければ多いほど、問題の発見が容易になり、解決策も増えてきます。しかしながら、日々の業務の慣れから、こうしたことを見落としてしまうと感じています。 経験に頼るリスクは？ これまで、課題に対する解決策が自分の経験に偏っていることが多かったため、常に批判的思考を忘れず、「他に手はないだろうか？」と自問し続けたいと思っています。課題を特定する際も、経験に依存しがちなため、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を用いて視点を増やすことを意識しています。 数値分析の新発見は？ PL（損益計算書）やBS（貸借対照表）を作成および分析する際には、経験に頼るだけでなく、MECEを用いて分解を行い、新たな洞察を得たいと思っています。また、新規施策を行う際にはターゲットの特定においてMECE分解と数値分析を活用し、数値的インパクトの大きい施策を立案し、実行に移していきたいです。

イシュー設定の重要性とは？ イシューを設定することの重要さと難しさを実感しました。どのようなシチュエーションでイシューを設定するかによって、答えが大きく変わることを学びました。例えば、売上を上げるためのイシューにおいて、顧客の信頼を失っている時には価格を上げる決断は難しいですが、信頼を得ている時には価格を上げる選択も正しいと考えられます。状況をしっかりと分析し、適切にイシューを設定することが重要だと感じました。 技術の価値はどう測定する？ 私たちの企業において技術の探索を行う際、技術の価値をピラミッドストラクチャーで分解し、その活用法を探ります。さらに、業界動向などの情報を収集し、以前は不採用としたイシューが現在適切であるかを再検討し、業務タスクに反映させます。また、上長に相談し、論理的な考えができているかフィードバックをもらうよう心がけています。 業務の方向性はどう深める？ 日々の業務をピラミッドストラクチャーで分解し、その変化に応じてイシューを見直すことから始めています。上長とこのピラミッドストラクチャーを共有し、議論を通じて業務の方向性を組織全体で深めるよう取り組んでいます。

なぜばらつき重視？ データ全体を把握する中で、ばらつきに注目する重要性を再認識しました。要因分析を行う際、ばらつきを理解することで特定の傾向や変化の大まかな枠組みを捉えられる可能性があると感じます。普段は個別案件や特定のセグメントに意識が向きがちですが、基本的な統計の観点として必ず押さえておくべきだと思いました。また、ばらつきの程度を数値的にどの差や変化として捉えるのが有効かについても関心を持ちました。 営業データの本質は？ 例えば、自社の営業データでは、長期的なトレンドは大きく変わらないという認識があり、特定の年度に限った動きが見られなければ大幅な変化はないという思い込みがありました。基本統計としてのばらつきを正確に把握することとともに、数値の背後にある実務上の変化を探るため、定量データだけでなく定性情報にも着目しようと考えました。 分析軸は見直すべき？ さらに、データ分析の軸を改めて設定し、その意味を整理する必要性を改めて感じました。特に、データに見られるばらつきが、営業活動の現状を示す行動や外部要因の影響をどのように反映しているのかを把握することが大切だと実感しました。

仮説はどう考える？ 仮説を立てる際には、ただ闇雲に考えを巡らせるのではなく、3Cや4Pといったフレームワークを有効に活用することを学びました。その上で、仮説は複数立てることが重要であると感じています。 本当に必要なデータは？ また、データ収集に関しては、まず既存のデータを検討し、不足している情報がある場合に新たなデータを集める必要があると理解しました。立てた仮説に都合の良いデータだけを選ぶと説得力が欠けるため、注意深くバランスをとることが求められます。 問題の原因は何か？ さらに、業務における障害分析では、問題の解決に向けた仮説の立案が主な目的となります。現状で行っている真因分析とも連動し、What、Where、Why、Howのプロセスを意識して問題を深く掘り下げることが必要だと感じました。 実践で学ぶヒントは？ 実際、日々発生する障害や事象について原因を深掘りし、複数の仮説を検討する癖をつけることで、経験を積んでいきたいと思います。ただし、データ収集の方法には工夫が必要であり、過去の事例をカテゴリー分けするなど、データを整理・加工する手法の改善が求められると考えています。

平均値の危うさを再認識 今回の学習で、平均値の危うさを改めて知りました。例題を通じて、グラフにすると簡単に理解できる数値もあれば、解釈が難しい数値もあると感じました。代表値と散らばりをうまく活用して、仕事に活かしたいと思います。 正規分布と2SDルールに興味 これまでも様々なグラフを見たことはありましたが、平均値の名称と内容について初めて深く理解できました。特に、正規分布と2SDルールはとても興味深かったです。 標準偏差の応用は可能？ 標準偏差の数値でデータの散らばりを明確にすることも応用できそうです。弊社オウンドメディアにおけるコラムのオーガニック流入の記事ごとの順位を、分布グラフを用いて検証してみたいと思いました。それにより、カテゴリーを大分類し、リライトの優先順位を決めるなどの応用が期待できます。 新たな発見を期待して まずは、今回学んだ内容をしっかり復習し、これまで手をつけていなかった集計にも活用してみます。そうすることで、新たな発見や課題が生まれることを期待しています。さらに、TOP10の記事のキーワードリサーチにも、この解析手法を試してみたいと思います。

どうして客観視できる？ どんな時でも思考にはバイアスがかかるというのは、大きな気づきでした。常に本質を捉える意識を持ち、自分の思考がどれだけ客観的であるかを、視点・視野・視座の観点から俯瞰して確認することが重要だと感じました。そして、自分の頭の中だけに留めず、他者とのコミュニケーションを通じて客観性を保ちながら、本質を追求することを心掛けたいと思いました。 なぜ成果が高まる？ この考え方は、様々な場面で役立ちます。例えば、ある施策を企画した際、最初に目的や期待される効果を設定しますが、その後も実行段階で本質的な目的に沿っているか、新しい方法がより効果的ではないか、また他者の意見はどうかといった問いかけを続けることで、成果物の質が向上し、自分の考え方の訓練にもなると感じました。 どうやって再考する？ 自分の取り組む仕事や関わる仕事についても、クリティカルシンキングを用いて、本質的にやるべきことが効果的に行われているか常に考えたいと思います。もし改善や廃止の必要性があると感じた場合、他の人の意見を聞いてみる。それを、たとえ時間がなくても一度立ち止まって考える習慣を持ちたいです。

どうやって切り分ける？ 物事を分割して考える際、結果が見えないこともありますが、それ自体が「何もわからない」という結果を示しているため、意義はあります。その上で、次の切り口を探ることが重要です。初めの段階では大きく切り分けていく方が良いですが、最初から最適な切り口を見つけることは難しいでしょう。そのため、見つけた切り口からさらに広い視点の切り口を探る往復作業が効果的です。 情報はどう加工する？ 情報はまず収集し、それを目的に応じて変形させることが重要です。そして、それに基づき次に進むべき方向を考えます。例えば、自社と他社の比較や、今年度の新人の離職や休職の状況を把握し、施策についての成果を確認します。研修後の全体的な理解度や企画時の要因分析、アンケートの結果整理なども同様に重要なプロセスです。 研修後はどう比較する？ 特に今年度の新人の離職・休職については、理由別にデータを収集し、昨年度と比べて施策の効果を評価します。また、研修後の理解度把握では、各個人の研修中のデータを整理し、現場配属後の成果と結びつけ、成果が出ている人とそうでない人との違いを比較することが求められます。

仮説思考で効率化を図るには？ 仮説思考の重要性について理解が深まりました。一定の仮説を持って思考を進めることで、効率的なアクションが取れる一方、データを疑う姿勢も忘れてはならないと感じます。GAiLのワークで出てきた「時間あたりの利益」は、自分なりの仮説を持つ良い例だと捉えました。 どうやって惰性を打破する？ 捨てる難所と克服のポイントについても学びました。 まず「捨てる方が顧客の利便性を増す」という発想が最も重要だと感じました。これはまだ自分には十分に考えられていない部分ですが、重要な視点であると思います。 次に「昔からの惰性をやめる」についてです。当初、中途入社の新参者であったころの視点を持つことができなくなりつつあります。自分には持てない視点を、新参者に話を聞くことで補完していきたいと考えています。 ビジョン設計で成果を出すには？ そして「餅は餅屋」に任せるためのビジョン設計やディレクションが前提になるという点です。経験が少ない状況において、どう具体的に実現するかをしっかりと考えていきたいと思います。 これらのポイントを踏まえ、日常の業務に生かしていきたいと思います。

従来方法を見直すには？ 長年同じ業務に従事していると、ついつい従来のやり方に固執しがちです。しかし、限られた時間内で多くの成果を上げるためには、効率の悪い業務に割く時間を削減する必要があります。なお、やるべきことと不要なことの判断は一個人だけで決められるものではなく、客観的なデータを基に周囲に説得力をもって説明することが不可欠です。 指標はどう活かす？ 例えば、ウェブサイトの運営では指標が明確なため、ページビューが少ないコンテンツに充てる時間や外注費を抑え、逆に成果の高いコンテンツには多くの時間と予算を割り当てる工夫が可能です。こうして限られたリソースを効率的に活用することで、より良い成果が見込めます。 定量化の壁を超えるには？ 一方で、総務業務のように業務量が定量化されていない場合、周囲を納得させるためのデータ整理にはかなりの時間を要します。そのため、私自身はウェブサイト関連の業務については効率化を進める一方、総務業務に関しては現状維持を選択せざるを得ない状況です。 このように、合意形成に多大な時間とコストがかかるタスクをどのように効率化するかは、今後の大きな課題となります。

グラフの理解は難しい？ 「何をすべきか考える」のゲイルでは、グラフが示す内容は理解できたものの、回答例と比べると自分の課題解決力の向上が必要だと実感しました。 会議の進行は大丈夫？ また、issue特定において「一貫してissueを抑え続けることが大事」との指摘がありましたが、実際に参加する会議では、論点がずれて別のissueが議論され、結果として会議時間が延長される場面が見受けられます。今後は、発表者やファシリテーターとしてこの点に一層注意し、会議の効率化を図っていきたいと考えています。 近未来の問いは？ さらに、遠い将来の問いではなく、近い未来に実現可能な具体的な問いを立てることが、業務だけでなく自分の思考整理にも役立つと学びました。同時に、自分で設定した課題を他者と共有し、同じ目線で課題解決に取り組む重要性も再認識しました。 目標設定はどう？ 例えば、自分の業界や部門の課題を明確に問い、組織内で共有して同じゴールを目指す業務遂行や、業務プロセス上のissueとその解決策を、事例を収集しながら具体的な期限と共に関連部門に共有する方法を実践していきたいと考えています。

イシューはどう見る？ 今ここで答えを出すべき問い、すなわちイシューに着目する大切さを再認識しました。正しいイシューを設定するためには、まず現状を正確に理解し、問いを残し共有・意識することが必要です。ファストフード店の事例を通して、客離れの改善策を探る際に一面的な視点ではなく、幅広い視点で検証する重要性を感じました。 課題整理はどう進む？ また、日常業務においては大小さまざまな課題が常に存在しており、それぞれの課題を抽出・整理し、優先順位を付けて実行、結果を分解して分析することが業務推進に欠かせないと実感しています。今回の学びを通じて、論理的なアプローチが業務の改善に直結することを実感しました。 論理で歩む未来は？ さらに、Week1から5で学んだ視点の変化や分解、イシュー・結論・根拠の整理、グラフ化といった方法論を今後の業務に積極的に取り入れ、より明快で論理的な進め方を心掛けていきたいと思います。プレゼンテーションにおいても、相手を意識した論理的で分かりやすい資料作成および説明に努め、会議では不要な話題を避け、常にイシューに意識を向けながら参加していくつもりです。