データ・アナリティクス入門

プロセス分解で新発見!

プロセス分解で問題確認? 今回学んだ内容は、まず問題の原因を明らかにするために「プロセスに分解する」アプローチが有効であるという点です。複雑な現象を一連のステップに分けることで、どの段階で問題が発生しているのかを明確に把握することができます。 複数案提示で評価は? また、解決策の検討では、最初から一つの案に絞るのではなく、複数の選択肢を洗い出し、それぞれの根拠を整理して比較することが重要だと学びました。感覚ではなく客観的な理由に基づいて評価することで、納得性の高い意思決定が可能になります。 分析の4ステップとは? さらに、問題解決のフレームワークとして「What(何が問題か)」「Where(どこで起きているか)」「Why(なぜ起きているか)」「How(どう解決するか)」の4ステップを学習しました。この順序で考えることで、思考が整理され、問題に対して論理的にアプローチしやすくなります。 A/Bテストで検証は? また、A/Bテストの手法にも触れ、数値データに基づいて施策の効果を比較することで、主観に左右されない客観的な判断ができることも学びました。 業務改善はどこから? 実際の業務では、日々発生するトラブルや非効率なフローを「なんとなく不便」と感じるだけではなく、プロセスに分解して整理することで、どの部分に改善の余地があるのかを論理的に捉えることが可能になります。また、解決策を検討する際には、複数案を提示し、それぞれのメリット・デメリットを整理することで、チーム内での説得力や意思決定の自信にもつながります。 課題整理の習慣は? 今後は、まず業務上の課題をプロセスに分解して整理する習慣を身につけ、解決策を考えるときには最低でも2〜3案を提示し、それぞれの根拠を明確にすることを心がけます。また、「What → Where → Why → How」という順序を意識し、問題解決の思考を言語化することで、業務改善の効果測定もしっかりと行いたいと考えています。 提案力向上はどうする? こうした取り組みを通して、業務遂行力だけでなく、周囲とのコミュニケーションや提案力も向上させていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

問題解決を加速するストーリー設計

問題解決の本質は? ストーリー設計は、問題解決に向けた重要な要素です。分析に取り組む前に、解決したい問題を明確にし、結論のイメージを持つことが必要です。これにより、分析のプロセスが円滑に進められます。 仮説思考で何を見る? 分析のプロセスには、仮説思考のステップがあります。まず目的を設定し、仮説を立て(多少外れても問題ありません)、データを収集して検証します。また、5つの視点を持つことが重要です。インパクト(どれだけ影響を与えるか)、ギャップ(違いを見つける)、トレンド(時間の中での変化)、ばらつき(分布を見極める)、パターン(法則性の有無)を確認します。アプローチは、グラフや数値、数式を活用して進めます。 学びの次の一歩は? 今後の学習においては、考えを言葉にする「言語化」や本質を見抜く力、自分ごと化が重要です。また、「ありたい姿」に向けてのチェックポイントとして、具体性や意義、挑戦性、現実性を考慮し、モチベーションを維持する仕組みを構築する必要があります。 役割と判断の秘訣は? 私に求められている役割は、販売全体の動向を注視し、適切な配分調整で営業利益を達成することです。さらに、働きやすい環境作りや各自が能力を向上できる環境整備を推進します。そして、上司や部下、社外の方々と積極的にコミュニケーションを取り、一方的に考えを固執せず、全体最適な観点で判断を行います。大局的な会社の方針や戦略、動向を踏まえた部門運営を明確に提示し、決断します。 現状改善の策は? 会社のDX推進プログラムにエントリーし、具体的な課題解決に取り組んでいます。例えば、Web関連の各種KPIを全社の目標と関連づけ、可視化することが求められています。これは、WebのKPIが達成されても営業利益が未達成となる現状を改善するための施策です。また、プロモーションを投資対効果で判断する仕組みが必要とされています。さらに、データを活用できる人材の育成も重要課題です。専門的な分析を行う人材と、日々の判断を容易にするためにデータを活用する人材を育成する方針です。 今後の学びはどう? 以上の取り組みを通じて、今後も必要なスキルの向上や新しい学びを続けていきます。

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Whereが導く新たな学び

解決のステップは? 問題解決の4つのステップを意識することで、課題解決に向けた取り組みがより効率的になると感じました。今後は、最も重要なポイントである「Where」を意識して分析に着手していきたいと思います。業務においては、あるべき姿と現状とのギャップを、定量的な指標で示すことが大変有効だと印象に残りました。 総評はどう考える? 総評として、問題解決のステップを意識し、効率的なアプローチを追求する姿勢は素晴らしいと感じます。また、定量的な分析の重要性を理解している点も非常に大切だと思います。今後は、具体例を交えた検証により、さらに深い理解が得られるでしょう。 手法とデータは? さらに思考を深めるための問いとして、以下の点を考えてみてください。 ・問題の「Where」を意識する際、具体的にはどのような手法を用いる予定ですか? ・業務での定量的分析を強化するために、どのようなデータが必要だと考えますか? 今回学んだポイントを、実務に具体的にどのように応用するかもじっくり考えてみてほしいと思います。頑張ってください。 理想と現実は? また、「あるべき姿」と「現状」のギャップについては、①正しい状態に戻すための問題解決と、②ありたい姿に到達するための問題解決があると認識しました。たとえば、以下のようなケースが想定されます. ・売上販売目標の場合  → 100%達成に届かない状況と、120%達成を目指す状況がある ・製品シェアの内訳の場合  → シェア80%を目指す場合と、シェア100%を目指す場合がある ・KPI Activityの場合  → 会社の指標を順守する場合と、それを大きく上回る目標を設定する場合がある 比較で見極める? さらに、分析にあたっては「分析とは比較なり」という考え方も大切です。具体的には、社内の数字の良い組織や競合他社と比較することで、現状とあるべき姿を明確にすることが重要です. また、あるべき姿と現状は、定性的な情報だけでなく、定量的な情報としても示すことが重要です。定性情報を定量化するために、数値によるスコア化(たとえば0、1、3など)を統一した条件で設定する手法も有効だと感じました。

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イシュー特定力で課題解決を劇的に改善

イシューとは何? 課題解決において最も優先すべきことは、今回の主題である「イシュー」の特定です。イシューが何であるのかをはっきりさせないまま対策を講じると、解決する必要のない課題に労力と予算を無駄にしてしまうかもしれません。また、根本原因を解決できずに、対処療法に終わる可能性もあります。そのため、まずはイシューを特定することが重要です。 目的は何だろう? 現在直面している課題に対しては、以下の順序で考えることが推奨されます。まず、目的は何であり、最優先事項は何かを明確にします。その上で、その目的のためにその課題が解決すべきものであるか、またその優先度を評価します。もし解決するべきであれば、その課題の真因が何であるのかを考えます。 データで何が見える? 次に、真因を特定するためにデータを活用します。データをグラフで視覚化したり、その間隔を調整したりすることで、新たな視点が得られることがあります。そして、そこで見えてきたことに対して解決策を考えます。この解決策を考える際には、ピラミッドストラクチャーに整理することが重要です。これにより、どの課題に対して解決策を考えているのか、その解決策が本当に適切であるかを把握しやすくなります。 日常で何を学ぶ? 自分の会社でも、日々このような場面が数多くあり、逆に言うと日常会話の中でこの思考法を常にトレーニングする機会があります。「他の事業部がこれをやっていて、うちだけやっていない」と言われることがありますが、そういう場面をチャンスと捉え、思考をトレーニングしメンバーと共に取り組むことができます。来場者や聴講者の分析など、さまざまな場面でこの思考法を活用できるでしょう。 課題の真因は? セールスが伸び悩んでいる状況はよくありますが、イシュー特定のためのマップをピラミッドストラクチャーで作ってみると良いでしょう。例えば、セールスが伸び悩んでいる際にどこに課題があるかを掘り下げるハードルを下げたいものです。具体的には、アポ数か?リード数か?契約率か?契約単価か?というように、どの要素が真因かを特定したい時に、自然とイシューを検証する頭に切り替えるための土台があると便利です。

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仮説と実践が創る成長の軌跡

検証プロセスはどう進む? まず、検証のプロセスは「問題の明確化(what)」「問題箇所の特定(where)」「原因の分析(why)」「解決策の立案(how)」という4段階に分解されています。これにより、検証を行う側も結果を伝える側も、内容を分かりやすく把握することができます。 仮説は何で生まれる? 次に、仮説検証では、なぜ問題が発生するのかという問いに対して、最初は考えを絞らずに複数案を出してみることが重要です。その際、フレームワークを活用して、情報が抜け落ちたり重複したりしないようにすることで、双方にとって理解しやすい検証が可能となります。 比較はどう整理すべき? また、比較検証を行う際は、必ず同じ条件下で情報を整理することが求められます。同じ基準で比較しないと、結果に誤差が生じやすいため、グルーピングの段階から条件を揃える工夫が必要です。 知識のアップデートは? さらに、一般常識や最新のニュースに目を向け、常に学び続けることが大切です。自分の判断基準が古く、発展しなくなると検証能力は向上しません。 モノづくりの課題は? 普段取り組んでいるモノづくりの研究・開発現場では、商品コンセプト、技術・性能・品質、コスト、人材育成など、さまざまな分野の問題を分解して検証しています。問題が数多く存在するため、優先順位をつけることが重要です。自分ひとりで作業するわけではなく、誰もが納得できるような優先順位の付け方や見せ方に工夫を凝らしています。現在は、特にコストの問題を最優先して取り組んでおり、若手には楽しい商品開発の役割を担ってもらっています。 成果をどう伝える? 仮説を立てながら、ChatGTPの助けを借りつつ情報を整理・検討するプロセスは非常に有意義です。その結果を他者に伝え、納得が得られるかどうかを検証の一つの指標としています。 出張準備は万全? また、7月から8月にかけて海外出張を予定しており、その準備として自分の考えを整理し、誰もが納得できるストーリー作りと、事実に基づいた情報収集に努めています。出張先で提示した問題定義に対する回答を、秋頃に成果物として検証する計画です。

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振り返りに潜む解決のヒント

問題解決の始め方は? 問題を解決するためには、まず「何が問題か」を明確にし、「どこで」発生しているのかを特定します。その上で、原因を分析し、解決策を考えて実行するという4つのステップ(What、Where、Why、How)を意識することが大切です。 状況把握のコツは? また、状況を整理するためのツールとして、3C(顧客、競合、自社)や4P(製品、価格、販売場所、宣伝)を活用する方法があります。これらのツールを用いると、事業の強みや改善すべき点がより具体的に見えてきます。 仮説は何故必要? 問題の原因をつかむには、一つの仮説に絞るのではなく複数の仮説を立てることが有効です。異なる視点から仮説を構築し、その後に実際のデータを収集して検証することで、問題を多角的に理解し、正確な解決策に結びつけることができます。 データはどう取得? データ収集においては、信頼できる情報源から、偏りのない意見を得る工夫が求められます。誰に、どのように質問するかを工夫し、整理したデータをもとに検証を進めることで、反論を排除しながら正確な分析が可能となります。 相談対応はどうする? 実際の業務では、他部署から「業務がうまくいかない」という相談を受けることがあります。そうしたときは、まず問題の所在を整理し、どこでどんな問題が発生しているのか、またその原因を明らかにします。そして、仮説を立てた上でデータ収集と検証を行い、説得力のある解決策を提案できるように心がけています。 体制強化はどう考える? 日常の業務において、問題解決の4ステップを意識的に実践し、仮説を立ててデータに基づいた検証を行うことで、より効果的なサポート体制を構築できると実感しています。また、3Cや4Pなどのツールを定期的に活用し、背景や業界の状況を把握しておくことも、今後の課題解決に大いに役立つと考えています。 振り返りの秘訣は? 最後に、解決策を実施した後は、その結果を振り返り、どのステップや仮説が効果的だったのかを検討することが重要です。これにより、次回の対応に向けた改善点を明確にし、継続的なスキル向上につなげることができると思います。

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データで掴む!即効性のある仮説検証術

仮説の設定と共有はどうする? 「仮設の設定」 何が(what)、どこで(where)問題が発生しているのかという視点で考えることが求められます。その際、3Cや4Pのフレームワークを用いることで、網羅性を確保できます。自分自身の仮説を持つことも重要ですが、独りよがりにならないように、複数人で仮説を出し合うことが大切です。さまざまな視点で仮説を考えることで、より豊富な仮説を出すことができます。そして、その仮説がなぜ(Why)起こっているのかを考え、解決策(How)を導き出します。 仮説の検証はどのように行う? 「仮説の検証」 解決策(How)として妥当かどうかを検証する際には、立証したい仮説に偏ったデータ収集は避けます。他の仮説を立証するようなデータも含めて、客観的にデータを比較することが重要です。これにより、仮説の説得力が強まり、仮説から導き出される結論(意思決定)の実効性も高まります。どんな単位を使ってデータを比較するのかや、主張したい仮説をいかに端的に説明できるかを慎重に考える必要があります。 データ分析で何を重視する? 「仮説の共有」 特に組織においては、「問題解決の仮説」から導き出される「結論の仮説」を実行する際に、コミュニケーションの課題が発生します。自身の仮説を客観的に立証した上で、共有するための仮説を立てる必要があります。 自身の仕事の一つの課題として、ドライバーの待機時間の削減が挙げられます。得られたデータから平均値を算出し、標準偏差も計算します。そして、組織として持つべきKPI値(平均値・標準偏差)と比較します。そのうえで、KPI値未達の箇所(Where)に注目し、なぜ(Why)未達なのかを関係部門と数値を見ながら考えます。その後、仮説の設定(問題解決方法 How)を行います。 まずは、得られたデータから平均値と標準偏差を算出します。次に、得られた平均値が妥当なのかを標準偏差から検討します。標準偏差を悪化させている要因(外れ値)に注目し(Where)、なぜ外れ値が発生しているのかをプロジェクトメンバーと意見を交わして(Why)、直近で必要な対策(How)を考えます。

マーケティング入門

営業力を飛躍的に高める「顧客ニーズの捉え方」

ニーズ特定の重要性とは? 自身の営業活動に対して有益な内容だと痛感しています。 まず、ニーズの特定の重要性と難しさを強く感じています。ニーズを特定しなければならない重要性は理解しているものの、その特定が難しい理由が明確に言語化されている点が、自身の課題特定にとても役に立ちました。真のニーズを捉えられなければ、価格競争や的外れなプロモーションに陥ってしまいます。特に顧客自身が気づいていないため、単純な質問ではうまくいかない場合が多いです。一定水準の欲求が求められている場合、自身が何を+αで求めているのか説明するのは難しいです。 どのようにニーズを捉える? ニーズを捉える上での解決策として、顧客の気づいていない欲求を具体的に提示することが重要です。行動観察とデプスインタビューを組み合わせることで、お客様の思考や関心事をより深く理解することができます。 顧客ニーズに合ったネーミング 顧客ニーズを捉えた際の重要事項として、ネーミングが挙げられます。これは、顧客の関心どころを刺す表現を的確に選ぶということです。また、自社の強みを認識し、それを活用することも非常に重要です。 具体的な活用シーンを想定すべきか? この内容は、日々の営業活動において具体的な活用シーンが思い浮かびます。例えば、企業課題についての経営ディスカッションを行う際、自身がその企業が目指すべき場所や道のりを明確に持てているかどうかという問いかけが重要です。美容師がお客様に対して「こんな髪型が似合うだろう」という仮説を持つのと同じように、成果のイメージをお客様に明確に実感させる提案を行えるかどうかが鍵です。定量的な情報がベストですが、定性情報でも具体的なシーンをイメージできる事例を共有することが重要です。 業界の変化をどう把握する? さらに、業界の変化を踏まえて、お客様企業が今後どのような道筋に進むべきかの仮説を持つこともポイントです。業界動向の調査やお客様企業の市場環境の調査を行い、それに基づいた仮説を元にディスカッション機会を増やしていくことで、お客様の関心事に沿った仮説検証を行い、真のニーズを探索していけるようになります。

クリティカルシンキング入門

イシューの本質を見抜き、問題解決に挑む

問題解決の問いは何か? 戦略策定ケースを通じて、どのような問いを立てるべきかや、打ち手をどう打つかという貴重な経験を得ることができました。特に学びになったのは、まず最初に問いを立てることの重要性です。業績が伸びないといった大きな問題を解決する際には、問題の構成要素(単価、来店客数、店舗数など)の整理、いわゆる構造化と、自社の現状を把握することが必須です。その中で打てる打ち手を、分解した課題ごとに考えていくことや、状況によってイシューが変化することも学びました。 クライアント分析の着眼点 クライアントの状況を分析し、「何が課題なのか」を発見した上で打ち手を考案していく場面では、必ずイシューを押さえた上で打ち手を考案するように心がけます。また、自分自身もクライアントの就業環境に関するプロジェクトや幅広い年代の活躍を推進するプロジェクトに参加しているため、そこでの行動にも今回の知識を活用していきたいです。 会議でのファシリテーション術 会議のファシリテーションをする際もイシューの設定や、イシューを常に押さえていることが重要だと感じました。「このイシューで合っているか」を仲間と検証しつつ、意見や会話の方向性がイシューとずれている場合は修正するように心がけます。 情報収集の重要性とは? 思考を始める際には、「イシューは何か」をまず考える癖をつけます。そのイシューが本当に適切かどうかの精度を高めるため、チームで情報共有しフィードバックをもらいながら仕事を進めることも重要です。適切なイシューの設定及び打ち手を特定するには、マーケット全体や自社の状況など多様な情報を持っている必要があると感じたので、これらの情報を積極的に収集する癖をつけること、「この情報がないと適切な問い設定ができない」という視点を持って問題解決に臨むことを意識しています。 打ち手を遂行する際の心得 実際に決定した打ち手を打つ際、行動の中で方向性が見えなくなることもあるでしょう。その場合、「このイシューに基づき、こういう効果を期待して行動している」という点を意識し直し、最後まで打ち手をやり遂げることが大切だと感じました。

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結果から逆算!あなたの成長戦略

問題解決はどう進む? 問題解決の方法として、「問題をステップに分け、結果(アウトカム)から逆算して分析する」アプローチは、限られた時間内で根本原因を明確にし、的確な打ち手を導くために非常に再現性の高い手法です。まず、期待する成果と実績値との差分を定量的に示すことで、組織内で認識を統一し、議論を「ズレの大きさ」に集中させます。次に、売上や費用などの成果指標を構成要素ごとにブレークダウンし、測定可能なKPIに紐づけることで、どの要因がどれだけの影響を及ぼしているかを明確にします。 分析はどこから始まる? 続いて、結果側から検証する「バックキャスティング」の手法を用い、大きく乖離している指標から原因を順次掘り下げていきます。得られた要因に対し、具体的な仮説設定とデータによる検証を行い、優先度の低い仮説は省くことでリソースの無駄を防ぎます。最終的には、検証済みの根本要因ごとに、効果と実行容易性を考慮したマトリクス評価に基づき、短期および中長期の施策を整理してアクションプランに落とし込むことで、関係者の合意形成と継続的な改善につなげることが可能です。 損益分析で何が分かる? また、事業別の損益実績表をもとにした問題解決にも、この「結果から逆算し要素を分解する」思考法は非常に有効でした。各事業の利益ギャップを数値で可視化し、売上要因や費用要因をツリー化して寄与度を算出することで、インパクトの大きい項目を即座に特定することができました。さらに、事業横断の共通課題と個別事業の固有課題を切り分け、優先順位を明確にした改善策を示すことで、部署間で共通のフレームで議論ができ、PDCAサイクルのスピードも向上しました。 改善策はどう組み立てる? 今後は、四半期ごとに提供される事業別の詳細データを活用し、売上、費用、各KPIを要素分解することで目標との差分を定量化し、根本原因の特定を進めます。その上で、次の四半期において改善効果が大きい施策(価格見直し、顧客セグメント別プロモーション、コスト構造改革など)を優先順位付けし、スケジュールと責任者を明確にしたアクションプランを提案していきたいと考えています。

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ナノ単科で挑む仮説の実践

仮説って何? ビジネス現場での仮説とは、ある論点に対する暫定的な答えを示すものであり、大きく「結論の仮説」と「問題解決の仮説」に分けられます。状況に応じて、過去・現在・未来それぞれで仮説の内容が変わる点も特徴です。 解決と結論は? 問題解決の仮説は、具体的な課題に対して原因を究明するためのものです。一方、結論の仮説は、たとえば新規事業においてある論点への暫定的な答えを示す際に用いられます。 4ステップの流れは? 問題解決のプロセスは、次の4つのステップで進めます。まず、Whatとして問題が何であるか、またその規模を把握します。次にWhere、すなわち問題の所在を特定します。その後Whyとして、なぜその問題が発生したのか原因を追及し、最後にHow、どのように対策すべきかを検討します。 仮説はどう練る? 仮説を立てる際には、決め打ちせず複数の仮説を考えることが重要です。異なる観点や組み合わせから仮説を立てることで、情報の扱いに網羅性が生まれ、柔軟な解決策を導く助けとなります。 現状把握は大事? 施策の検討では、すぐに解決策に飛びつかず、まずは現状を十分に把握することが求められます。たとえば、見込み顧客を効率的に集めたい場合、SEO対策やウェビナーをすぐに試みるのではなく、なぜ見込み顧客が増えないのか、実際に問い合わせをしてくれる顧客の層やニーズを確認した上で仮説を立て、ABテストなどで検証するプロセスが大切です。 営業仮説の効果は? また、営業面においても、現状の状況・業務上の問題・その影響、そして解決された場合のメリットを問い直すことで、仮説の思考は効果を発揮します。これは、営業メソッドであるSPINの各質問(状況質問、問題質問、示唆質問、解決質問)とも通じる考え方です。 顧客行動はどう見る? さらに、顧客の行動分析の際は、カスタマージャーニーマップを作成するにあたって、こちらの期待する行動ではなく、顧客のインタビューを通じた実際の行動パターンをデータ化・可視化し、どのステップで課題が生じているかを明確にすることが重要です。

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納得するだけではなく、行動に移そう!

ストーリーの重要性は? 今回の講義で最も印象に残ったのは、「やみくもに分析しない。ストーリーが大事」という点です。今まで意識していなかったwhereで傾向を掴み、どこまで掘り下げられるかという部分に気付かされました。whereを浅くしすぎるとwhyがまったく意味をなさなくなるため、問題がどこにあるのかという点にもしっかり目を向けたいと思います。 「わかる」と「できる」の違い 全体の講義を通じて感じたことは、講義や動画の内容に対して納得できる部分が多々あったということです。毎回わかっているつもりでしたが、実際に演習をしたりグループワークで意見を交換したりすると、うまくいかない場面が多いことに気付きました。「わかる」と「できる」は全然違うということを改めて実感しました。 賃金制度見直しのポイント 来期に向けた賃金制度の見直しに際して、以下のポイントを意識して分析したいと思います。まずは①自社の賃金制度のどこに問題があるのか、次に②なぜそのような問題が発生しているのか、最後に③どうすれば理想の姿に近づけるのかです。これらを講座で学んだことを活かし、具体的な賃金制度案を示していきたいです。 仮説からのデータ集め方とは? また、自身および一緒に働くメンバーに対しては「仮説➡データ集め➡検証」という明確な流れを意識することが少ないため、今回の学びを共有し、効率的・効果的に課題解決のステップを踏めるチームにしていきたいと考えています。 学びを日常に活かすには? チームで共有するためには、まず自分がしっかりと理解し、使えるようになることが大切です。学んだことがまだ全然身についていないため、まずは学んだ内容をもう一度振り返り、ポイントを整理し、日常業務や生活の中で1日1回は必ず実践することを意識したいです。特に「仮説を網羅的に立てること」、「何と何を比較すれば得たい結果が得られるのか、比較対象を設定すること」、「条件を揃えて比較すること」といった点について意識しながら日々考える習慣をつけたいです。

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