(27ページ目)

課題 ✕ 検証

に関する学び

---

仮説の意義は何？ 仮説を立てる意義について改めて考える機会となりました。これまで、なぜ仮説を作るのかという基本的な問いに対して十分な検討を行ってこなかったと実感しています。 仮説の種類は何？ 仮説は大きく2種類に分けられます。一つは、ある論点に対して仮の答えを提示する結論の仮説、もう一つは具体的な問題の解決を促進するための問題解決の仮説です。どちらの場合も、仮説を用いることで意思決定の正確さが向上し、重要な問題意識を高める効果があります。また、仮説をもとに検証プロセスを回すことで、行動のスピードアップや精度向上にもつながると考えます。 検証の進め方はどう？ 特に、具体的な問題解決の仮説を立てる際には、「where（どこで）」、「why（なぜ）」、「how（どのように）」というフレームワークに基づいて検討することが有益だと感じました。このフレームワークは、業務に限らず日々の様々な事象に適用可能であり、毎日ひとつずつ仮説を考えることで、日常の幅広い問題に対して効果的な解決策が見いだせると期待しています。

どうやって目的を決める？ 目的や目標を明確に定めた上で、必要な判断を下すための着眼点を学ぶことができました。事象におけるステップや因果関係を意識し、まずは分析の仮説を立て、その後実際のデータ解析を通じて検証しながら、問題を絞り込む手法が有効であると理解しました。 どう検証すれば確実？ 問題解決型の業務においては、事前に予想される因果関係を各種ツールを用いて整理し、データで検証することで、より正確な判断を短時間で行うことが可能だと感じています。一方、課題創造型の業務では、目的と背景を基にツールなどを活用して仮説を組み立て、実践と検証を繰り返すことで、より良い業務実施につなげる方法があると考えます。 どう計画を固める？ 改めて、まずはしっかりと目的と目標を決めることが重要だと感じました。関係者を巻き込み、十分な時間をかけて納得のいくプランを作り上げ、その上で複数の仮説を立てる必要があります。また、各種分析手法を実践する中で自分のスキルと経験を徐々に深め、より多角的な判断ができるようになりたいと考えています。

画像作成に何が隠れている？ 生成Aiの活用については、以前から会社内でも取り組んでいましたが、特に画像作成にAiを利用している点に驚きを覚えました。これまで画像のパターン作成には挑戦しておらず、今回の機会にぜひ活用してみたいと思います。無料のChat GPTだけでなく、有料版のChat Aiも試していく予定です。 在宅営業で何が難しい？ また、エデュケーションチームで営業人材育成のリーダーを務めている中で、対象者を顧客と捉え、その顧客の課題をチーム内でデザイン思考に基づいて解決策を模索する取り組みを始めています。しかし、在宅での営業が多いことから、共感をどのように構築するかが課題となっています。 出社で得る発見は？ さらに、4月から週に1回の出社が義務付けられることになったため、出社時には主に営業担当者に対して、共感や観察を丁寧に行っていくつもりです。営業活動中のPCの挙動を、許可を得た上で動画に収め、チームで検証することで新たな課題が浮かび上がるのではないかと試してみたいと考えています。

分析目的は何？ 分析の目的を明確にすることは非常に大切です。何のために分析するのか、その目的をはっきりさせた上で、比較対象を可能な限り条件を揃えて行うことで、有益な分析結果が得られます。結果として、比較のためのデータ収集が重要なプロセスとなり、その積み重ねが有意義な結論に結びつきます。 品質管理はどうする？ また、品質管理の業務においては、障害の原因分析や発生した障害に対する対策の有効性を検証する際にも、この手法が有効です。分析の目的が既に明確であれば、次に課題となるのは、比較対象となるデータの選定と収集です。その際、これまでの経験を踏まえ、しっかりと仮説を立てながら進めることが、正確で有意義な結論を導くポイントとなります。 仮説作成はどう進む？ さらに、仮説を立てる場合は、個人の経験や知識だけに頼るのではなく、周囲の知恵や知識を共有して取り入れることが重要です。関係者との情報のやり取りが、より有効なデータの選定と収集につながり、最終的には信頼性の高い結論を導き出すための大きな助けとなると考えます。

効果的な仮説立案方法とは？ 仮説を立てる際には、3C（市場・顧客、競合、自社）と4P（商品、価格、場所、プロモーション）のフレームワークを使うことで、網羅的に考えることができます。その後、仮説を立案し、事実に基づいて仮説を絞り込む必要があります。仮説は結論の仮説と問題解決の仮説に分類できます。 データ整理のメリットは？ 仮説検証の際に、自分の仮説を多く立てることができるようになります。また、手持ちのデータがどのフレームワークに関するものかを整理できるようになると、プロジェクトを始める際に手持ちのデータの種類と不足しているデータを把握できます。特に、自社や顧客については理解が深まっているものの、競合のデータについては入手が難しいため、今後の課題として力を入れたいと考えています。 不動産PJでの仮説思考は？ 不動産に関わるプロジェクトを行っているため、海外の宅地購入や新規事業のPJを評価する際にも同様の仮説思考が役立ちます。特にエリア性と価格妥当性に対する理解を深めておきたいと思います。

仮説はどう整理する？ 仮説を立てる際は、単に思いつきで考えるのではなく、体系的なフレームワークを活用して漏れや重複がないように整理することが重要だと実感しました。また、一度仮説を設定したら、必ずその検証プロセスを設けることで、絞り込みを行い、課題に対する具体的なアクションにつなげる必要があります。 4P分析はどこが重要？ さらに、4P分析は実務において非常に有用であると感じました。商品が期待通りに売れていない場合、4Pの各要素―Price（価格）、Product（製品）、Place（流通）、Promotion（販売促進）―を詳細に検証することで、問題の要因を明確にし、改善策を講じることが可能です。例えば、Priceの面では適正な価格設定を見直し、Productではお客様の評価や安全性、需給のバランスを確認します。Placeにおいては在庫状況や店舗への供給体制をチェックし、Promotionでは伝えたい内容が的確に伝わっているか、費用対効果や実施時期の妥当性を検討することが大切です。

問いの設定ってどう？ 常に問いを立て、共有しながら進めることの重要性を改めて実感しました。プロジェクトの課題を議論する際に、まずは明確な問いを設定することが必要だと感じています。自分の考えを具体と抽象の間で行き来させ、多角的な視点から問いに答えることが、より納得感のある具体策の構築につながると思います。 戦略の現状を見極める？ 現在、下期戦略の検討段階にあり、あるべき姿と現状との差を比較することで、課題（ISSUE）と対応策（打ち手）をセットで検証するアプローチが効果的ではないかと考えています。チームメンバーともクリティカルシンキングの考え方を共有しながら、どの打ち手が本当に有効かを慎重に検討していくつもりです。 問いメモの習慣は？ また、議論の場や面談の際には、必ず「問い」をメモする習慣を徹底したいと思います。日頃のコミュニケーションにおいても、一旦立ち止まってその場の勢いで答えず、３つの視点を取り入れて回答することを心がけることで、より充実した議論ができると感じています。

問題の原因をどう探る？ 問題の原因を探るためには、まずプロセスを整理し、どの部分に課題があるのかを特定することが重要です。複数の仮説を立てて、それぞれの解決策を丁寧に検討する必要があります。ABテストは、少ない工数で低リスクに検証ができるため、おすすめの方法です。 ABテストの利点と課題は？ 今回のテーマは自分の日常業務に近かったため、より理解が深まりました。ABテストについては、各媒体がAIで最適化するケースが増えており、実施が容易になっている一方で、「なぜこちらの方が成績が良いのか？」といった点が理解しにくくなり、次回に活かすのが難しいと感じます。 重要な視点をどのように意識する？ 重要なのは、What、Where、Why、Howの視点を意識することです。ついついHowの検討に集中してしまいがちですが、プロセスを分解し、仮説を立てる手順を怠らないようにしたいです。また、仮説を立てるためには内部・外部の両面からの知識が必要ですので、情報収集の重要性も再認識しました。

データ分析前の課題は？ データ分析を始める前に、まず何が問題なのかを明確にし、その問題がどこで発生しているのかを確認することが重要です。分析の基本は分解にあり、目的に応じて様々な視点で切り分ける際、階層の違いに注意する必要があります。たとえば、where、why、howの順序を意識することで、基本に立ち返ることができます。 検証方法はどうする？ 実際の業務においては、前月の業績（予実差）を基に問題を設定し、どこから問題が生じているのかを調べます。その際、自分の感覚だけではなく、データ上で本当にそう言えるかをしっかりと検証することが求められます。結果を先入観として捉えず、データに基づいた事実を導き出す姿勢が大切です。 振り返りの進め方は？ 毎月の業績振り返りでは、改めて何が問題なのかを定め、具体的な発生箇所を探るプロセスを実践します。このプロセスを通じて、自身の直感が正しいかどうかをデータを用いて検証し、結果ありきでデータを選び出さないことを意識することが求められます。

仮説検証はどう進む？ 問題解決に取り組むためには、複数の仮説を立て、それぞれを短いスパンで検証することが大切です。仮説設定の際には、3Cや4Pといったフレームワークを活用することで、より多角的かつ論理的にアプローチできると感じました。 固執をどう克服する？ 私自身の業務では、課題に直面すると日々の経験に左右され、一つの可能性に固執してしまう傾向がありました。仮説はあくまで出発点であるため、複数の視点から検討する姿勢が重要だと学びました。今後は、対策を立案する前に一度立ち止まり、慎重に仮説を設定することで、論理の偏りや抜けを防ぎ、より精度の高い対策に結びつけたいと思います。 書き出す仮説の意義は？ また、分析の材料となるデータ収集に先立ち、まずは課題に対する仮説を書き出すことが基本であると感じました。3Pや4Cのフレームワークを利用し、俯瞰的に課題を捉えることで、決めつけに陥らずに検証・結果のプロセスを慎重に実行する姿勢が大切だと再認識しました。

仮説整理はどう進む？ ビジネスフレームワーク（３C、４Pなど）を活用することで、なんとなくで仮説を立てるのではなく、複数の仮説をMECEに整理できるという認識が得られました。また、仮説には「結論の仮説」と「問題解決の仮説」の２種類があることを知り、仮説に対する考え方が大きく変わったと感じています。 課題解決は何を問う？ マーケティング施策の企画段階では、まずお客様の課題が何であるかを明確にし、What、Where、Why、Howのプロセスに基づいた問題解決の仮説思考を用いることで、心に響く施策を考案したいと考えています。一方、振り返りの際には、施策の結果を踏まえた上で結論の仮説を用い、データを検証していくことが重要だと感じました。 計画実行はどう見る？ 今年度の施策の振り返りと来年度の計画を進める時期にあたり、初めからデータを集計するのではなく、まず仮説を立て、その検証に必要なデータを収集・比較分析するアプローチを取り入れていきたいと思います。

どう初動で共感？ 提案前のニーズヒアリングでお客様のお困りごとを引き出す機会があり、初動の段階での共感が重要であると学びました。購入後のアンケートやインタビューの機会が限られる中、まずはお客様のニーズを理解することがカギであると感じています。 どう言語化が効く？ 共感のプロセスを言語化したことで、これまで漠然と行っていた取り組みが明確になり、自身の理解が深まりました。その結果、第三者に自信を持って伝えられるレベルに昇華できたと思います。 現場で意見は聞かれる？ また、従来は商品の検証や共感のステップが、現場で実際にお客様の声を反映する機会を欠いたまま、指示に従って進められていました。これにより、現場からの意見が上がりにくくなり、結果として現場力の低下を招いていると考えています。 どう課題を克服する？ この課題を解消するため、今後は共感のプロセスに基づくアプローチを一層深化させ、実践的な学びを活かしていきたいと思います。