(26ページ目)

高い

に関する学び

---

データ加工はどう整理する？ データ加工においては、数値に集約して捉える、目で見て把握する、そして数式に集約するという3つの方法を基本としています。 分析はどう進む？ 分析の際は、まず目的（問い）を設定し、仮説を立てたうえでデータ収集・検証を繰り返すプロセスが基本です。さらに、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンの視点と、グラフ、数字、数式というアプローチを組み合わせることで、多角的に情報を捉えています。 数値管理はどう考える？ 具体的な数値の扱いとしては、代表値に単純平均、加重平均、幾何平均、中央値を用い、散らばりは標準偏差で表現します。ただし、平均値は外れ値の影響を受けやすいことに注意が必要です。 セグメントはどう見る？ また、キャンペーンメールのデータと顧客データを用いた分析では、どのセグメントにどのような傾向があるかを明確にし、それをもとに有意差が見込める仮説を立てる際に、プロセス・視点・アプローチの組み合わせが効果的であると感じました。 検証の深め方は？ 以前は、キャンペーンメールと顧客データを分析する際、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンといった視点に十分意識を向けていなかったため、今後はこれらの視点をしっかりと取り入れながら仮説を立て、より精度の高い検証を行っていきたいと考えています。

数値分解の意義は？ 数値を細かく分解・加工することで、見落としがちな示唆を得る可能性があります。また、数値はグラフ化することで、より分かりやすく伝えることができます。分析の際は、「誰が」「いつ」「どのように」という多角的な切り口を用意しておくと効果的です。 分解作業の狙いは？ 今回のワークは、与えられた数値をどのように分解するかに焦点を当てました。アンケートの設計・配信・分析といったタスクにおいては、どの切り口でどのような分析を進めるか全体像を押さえつつ、選択肢を適切に分解しておかなければ、いくらデータを集めても活用できないリスクがあります。 仮説検証はどう？ また、新しい発見がなくても、今回の分解作業で得られなかった知見を学びとして前向きに捉えることが大切です。単にアンケートを配信するのではなく、小さな仮説検証を重ねることで、より精度の高い内容にブラッシュアップしていくことが求められます。 生成AIの使い方は？ まず、全体像を明確に定義した上で、生成AIを活用しながらアイデアを整理します。その後、専門知識を有する関係者と確認を行い、情報が重複せず整理されているかをレビューしていきます。 基本属性の整備は？ さらに、顧客の基本属性については、共通の型として整備し、自分だけでなく部署全体で再利用できるように準備を進めています。

仮説の種類と意義を知る 仮説とは、ある論点に対する仮の答えのことを指します。仮説には目的に応じて「結論の仮説」と「問題解決の仮説」がありますが、その中でも仮説は様々なフレームワークを用いて複数用意する必要があります。検証方法としては、データ収集が重要であり、目的対象を検討した上でアンケート調査や口頭調査を行うことが有効です。 打ち手を選ぶ際のフレームワーク活用法は？ 業務に活用できる場面としては、打ち手の検討があります。問題解決のためにどの打ち手が効果的かを考える際には、フレームワークを用いてどこに効果があるかを検討することが求められます。ブレインストーミングから打ち手を選定する際にも、枠組みから検討し、その打ち手の効果測定や仮説作りのためのデータ収集が必要です。 フレームワークで複数視点を持つには？ 複数の仮説を持ちながら物事を検討することは重要です。フレームワークを活用することで、様々な視点から会議に参加する準備が整います。そのためには、フレームワークの知識を習得し、何が論点になっているのかを正確に確認することが必要です。 データ検証の質を高める手法 データ検証の項目を洗い出す際には、目的が曖昧なままアンケート調査を行うのではなく、目的を明確に定め、それに沿った項目や枠組みを検討しながら実施することで、質の高い結果が得られます。

ニーズとペインポイントを考える理由は？ 今週の事例でもあったように、ニーズだけでなくペインポイントまで考えると、何を求めているかが明確になります。このアプローチは非常に論理的だと感じます。 コンビニ商品分析で得るものとは？ 真のニーズを考える際に、コンビニの商品が変わる様子を観察するのは興味深いですね。毎週変わる商品は、誰のニーズを満たそうとしているのかを考える良い訓練になります。 業務改善にペインポイントは役立つ？ 自社の職場における業務改善も、ペインポイント探しそのものだと感じました。改善エリアを見つける際に、皆が避けたがる業務や残業が多い業務には、必ず何かしらのペインポイントが存在すると考えられます。上位報告に関してもペインポイントを含めた真のニーズを考えながら資料を作成することで、質の高い資料が出来上がると考えました。 上位報告での良いサイクルの作り方は？ 上位報告においては、ニーズに基づいて資料を作成し、報告後にそのニーズが満たされていたかを周囲に確認することで、良いサイクルが作れます。また、部下との接し方、面談や進捗管理においても、ニーズとペインポイントを意識して話すことが重要です。 事業探索にカスタマージャーニーの重要性は？ 自領域の業務、特に事業探索ではカスタマージャーニーを意識することが大切だと感じました。

主語と述語の重要性を見直す 文章を書く際に主語と述語が正しく使われているかどうかは重要です。会話の中では自然に伝わることが多いですが、文章では違和感を生じることがあり、理解の障害となることがあります。伝えたい内容をしっかり整理し、どの切り口を用いるかを選定することが肝心です。情報を限定することで、伝える範囲を明確にすることができます。何でも詰め込むのは、かえって不自由さを招くことがあります。 フレームワーク活用の効果は？ 商材の選定、企画、社内ネットワークでのコミュニケーションなど、あらゆる機会でフレームワークが活用できます。特に自分から何かを発信する際には、最終的に用意する論拠を事前にしっかりと分類するためにピラミッドストラクチャーが役立ちます。今更ながら、フレームワークを正しく意図的に使うことが最も実践的であると感じました。 情報発信のための推敲法は？ 社内ネットワークでの情報発信、プレゼン資料、企画資料など、すべての場面でこの考え方を活用できます。特に主語の抜けについては、自分の発信時に意識的に取り組んでいるため、より高い精度で抜けをなくすための推敲を習慣にしたいです。提案の際には、関係する要素を幅広く捉えつつ、伝える際には恐れずに限定して伝えることを心がけ、相手が理解・納得しやすいものを作り上げることを目指していきたいと思います。

手段にとらわれないゴール設定は？ ゴール設定の重要性は理解しているものの、気がつけば手段の巧拙に目を奪われてしまうことがあると再認識しました。最短の道が迂回路である場合も多く、遠回りに見える近道を見つけるのは難しいですが、手段の技術を磨きたいと感じています。 生成AIにおける限界とは？ また、雑談の中で生成AIからうまく回答を引き出せないという話を聞くことがあり、質問力や言語化能力の難しさを改めて感じました。万能に見える生成AIにも限界があると理解し、仕事で生成AIを提案する際には、この点にもう少し配慮すべきだと感じています。 目的の抽象化はどう深掘りする？ 目的には抽象化の階層があります。例えば、業務効率を上げるのは利益率を上げることかもしれません。業務効率が難しい場合、顧客回転率を上げるといった他の手段が費用対効果が高いかもしれないと考えています。このような目的の深掘りは意外と軽視されがちで、改めて意識することが大切だと思いました。 「So what」の問い直しの重要性？ 目的を確認する際には、「So what」を1、2回ではなく、3〜5回問い直す習慣をつけるよう心がけたいです。これにより、より本質的な目的に到達でき、他の手段を広範な選択肢の中から見つけ出せるのではないかと考えています。

グラフで特徴は見える？ 数字データの特徴を把握するためには、グラフ化して可視化することが効果的です。グラフにする際は、さまざまな切り口や区間を工夫し、どのような特徴に注目すべきかを見極める方法を検討します。時間がある場合は、手を動かして実際にいろいろ試してみることが大切です。 MECEの活用法は？ また、データを漏れなく重複なく層別するためには、MECEの考え方が必要不可欠です。層別の方法としては、大きく分けて三種類の考え方があります。ひとつは総数を単に足し算で分割する方法、ひとつは単価と人数などを掛け合わせる方法、そしてひとつはプロセスに基づいて分割する方法です。 リスク特定はどうする？ たとえば、熱中症を減らすための社内教育に取り組む場合、年齢、性別、部署などで層別を行い、熱中症のリスクが高いグループを特定することができます。また、熱中症がどのようなタイミングや場所、状況で発生しているかを分析することで、どのような対応策が必要かが明確になります。 対策整理は進んでる？ このような考え方をもとに、5月中に昨年のデータを活用して分析を進め、夏に向けた対策の重点箇所や具体的な内容を整理していきたいと考えています。悩む時間をなるべく減らし、MECEを意識しながらさまざまな角度から分解し、新たな傾向を見出す手法を実践していきます。

ゴールはどう決める？ ゴール設定が重要だと改めて感じています。部下には「何がしたいんだ」「どうしたいんだ」と問いかけ、明確な目標の言語化を促す機会が多々あります。しかし、私自身も経験則でやっているため、実はちゃんとゴールを設定できていなかったことに気づきました。 部下の根回しはどう？ また、業務がスムーズに進むために取り組んでほしい「根回し」ができない部下がいるのは、単にコミュニケーション能力の不足だと思っていました。しかし、実際は戦略的な思考力が欠けていることが原因であると理解し、納得しました。 戦略立案はどうする？ さらに、私の上司は自組織の戦略立案を担っており、意見を求められることが多いです。私自身はまだそのポジションに就いて間もなく、現時点では一から戦略を策定する機会はありませんが、遠い将来、特定領域の戦略立案を任される可能性が高いと感じています。そのため、上司に指摘される前に自分なりの戦略を構想し、上司と意見をすり合わせながら準備を進めようと考えています。 具体策はどう進める？ 具体的には、上司が設定したゴールとその達成までの道筋を明確に言語化し、他の方法や計画と比較検討する予定です。２週間に一度の１on１のミーティングの際に、今回の講座で学んだ内容も踏まえた私の考えを説明し、フィードバックをいただこうと思います。

いつデータは成果に？ 十分なデータを蓄積することが、正確な現状把握と適切な問いの設定につながるという点が非常に印象的でした。日々あらゆるデータを収集し、いつ何に対して答えを出すべきかを意識することが問題解決の基本であると再認識しました。 ROI考慮の意義は？ また、解決策を検討する際には、ただ増やすのではなく費用対効果（ROI）も十分に考慮すべきだという点も学びました。特定の業務を増やすことがオペレーションコストの増加や問題の複雑化につながることがあるため、必要に応じて削減する視点も取り入れることが大切だと感じます。さまざまな角度から分析することで、より有効な対策を講じる可能性が広がるとも思います。 採用戦略の真髄は？ 私の会社では現在、採用活動の強化に取り組んでおります。今回学んだ内容は、採用数の増加に向けた戦略に役立つと感じました。例えば、時期別の応募者数を分析し、各流入経路の割合からボトルネックを明確にすることで、仮説に基づいた具体的な対策を講じ、採用数の向上を目指したいと考えています。 PDCAで何が変わる？ この学びを整理した上で、抽象度の高い問題解決が求められる業務にも積極的に挑戦していきたいです。PDCAサイクルを何度も回すことで、立てる問いの質が向上し、より良い成果につながると信じています。

関係者間のゴール共有は必要か？ ひとつの課題に対しても、関係者それぞれがスタートの時点でゴールやプロセスを共有しておくことによって、方向性を見失わずに戦略を立案できます。しかし、経験値が高い人や声が大きい人に引っ張られることはよくあります。そのため、フレームワークを使って課題や情報を分析し、優先順位や重要度を整理することが重要だと思いました。 業務でフレームワークは活用できてる？ 現在の業務では、中期計画を策定する際にSWOT分析やPEST分析を使用していますが、実際に課題を十分に理解し洗い出せているか自信がありません。上司の出す結果をそのまま受け止める傾向があります。今回の学習で得た具体的な事例を参考に、業務に落とし込んでみたいです。特にカスタマーサービスにおいては、商品や営業に直接関与していないため、サービス業におけるフレームワークの効果的な活用法について考えていきたいです。 業界分析は計画にどう結びつく？ 業界の分析や自社の強み・弱みを踏まえて、優先的に強化すべき領域や必要な対応を整理し、進めてみます。既存の計画についてもフレームワークを適用し、具体的な改善点を見つけ出し、現在の計画にどのように結びつくかを確認して、理解を深めていきたいと思います。また、本講座を通じて他の業界の視点を学び、自分の視野を広げたいと考えています。

目的と設計はどう変わる？ 自分の目的と相手の目的を整理しながら、自社のWebサイトの設計を見直す必要性を感じました。無形商材の場合、ユーザーに疑似体験させる工夫が重要で、サービスの流れや機能を紙やスライドで視覚化し、細かいフィードバックを受けることが効果的だと考えています。 試作で何を掴む？ 試作（テスト）からフィードバックを迅速に得ることが大切です。また、どのようなフィードバックを求めるかという視点を事前に持つことも必要だと感じました。課題の定義や情報設計が漠然としていると、良い試作へとつながりにくいため、前提をしっかり作り込み、アイデアを十分に出し切ることが重要です。 小さな挑戦はどう効く？ さらに、小さな試みを積み重ねることで、結果的に近道が見えてくると実感しています。正解へいち早く辿り着きたいという焦りが、かえってネックになることもあるため、スピード感と丁寧さの両面を大切にしていきたいと思います。 情報設計で成果を出す？ 情報設計においては、自分の目的と相手の目的を再検討し、課題の定義と連動させる余地があると感じています。さまざまなプロトタイプが存在し、それぞれの簡易さや工程の多さに違いはあるものの、得られるフィードバックの質にも個性があり、細かな確認を積み重ねることで質の高い成果物を生み出すと確信しています。

マーケティングとは何か？ マーケティングとは、物が売れる仕組みを作ることです。顧客志向で物事を考え、販売や顧客のインサイトを深く理解し、売れる方法を考えて顧客満足につなげる手段です。世の中を見渡すと、自動販売機が良い例と言えるでしょう。コーヒーや清涼飲料水、炭酸飲料などをいつでもどこでも手に入れたいという顧客の需要を満たすことができるので、自動販売機は現在の生活に溶け込んでいます。このような例を参考に、尽きることのない需要を見出し、どれだけ便利に提供できるかを学び、仕事に結びつけていきたいと考えています。 バックオフィスの鍵は？ バックオフィスの視点では、営業店や本部などの内部の人間が顧客となります。彼らが求めているのは、費用対効果の高いものです。それをどれだけシンプルに活用できる仕組みを作るかが現在の部署の鍵だと思います。そのための方法や手段を学び、仕組み作りに活かしていきたいと考えています。 基礎学習と実践の重要性 まずは、マーケティングの基礎を確りと学び、顧客志向で物事を分析する力をつけたいと思います。そして、現在の課題や問題を顧客目線で見直し、ブラッシュアップしていきます。どのようにすれば売れる仕組みができるのかを意識し、学んだことを同僚と日常的にアウトプットすることで理解を深めていきたいと思います。