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改善 ✕ 本

に関する学び

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データの見せ方は？ 分析の基本は比較であり、どのデータをどのように加工するとわかりやすいかを考えながら進めることが重要です。データにはさまざまな種類があり、それぞれに応じた加工やグラフの見せ方があります。データ分析を始めるにあたっては、「目的」の確認や「仮説」の設定とその検証が欠かせません。 オンライン離脱はなぜ？ 私たちのチームでは、お客様に対して紙の手続きではなく、ウェブサイトでのオンライン手続きを推奨しています。しかし、オンライン手続きを行っているお客様がどの段階で離脱しているのか、また、紙を取り寄せるお客様の属性や動機がどのようなものかを理解し、分析する必要があります。 改善点の見極めは？ 具体的には、オンラインで離脱しているページやそのユーザーの属性、さらに紙手続きを行っている方々の属性や動機に関するデータを収集し、オンライン手続き率を向上させるためのボトルネックを特定することが目指すべきゴールです。仮説を立てながら慎重にデータを分析し、検証するプロセスを通じて、この課題に取り組んでいきたいと思っています。

今のプロセスは最適？ 現状への最適解を追求することの重要性を再認識しました。現在の業務は多くがプロセス化され、一定の手順に従って進められていますが、その一方でプロセス化によるオーバーヘッドが生じていることも改めて感じています。常に「今の対応が本当に最適なのか」という疑問を持ち、業務の見直しを図ることが大切だと考えています。 手順は見直す？ これまでの問題への対応として、手順を確立し日常のオペレーションに組み込んでいます。しかし、定期的なプロセスの見直しやメンバーからのフィードバックを受け、各プロセスの必要性や効率を再評価するよう意識を変える必要があると感じています。 自問自答してる？ まずは以下の点について自問自答してみたいと思います。 ・そもそもなぜそのプロセスが必要になったのか、当時の背景を十分に理解する ・現在の状況が当時とは異なる場合、対応すべき最適解が変わる可能性があるため、現状の必要性を検討する ・プロセスで実施している作業を、他のツールやソフトウェアなどの手段で代替できないかを検討する

本当にそれでよい？ Week1からWeek6までの学習を通して、物事の考え方の基礎となるクリティカルシンキングを学びました。自分自身に対して「本当にそれでいいのか」と問い続けることの大切さを実感し、その経験が、自分の思考の癖を改善し、イシューに正しく向き合う力へとつながったと感じています。 真のニーズは？ また、営業職として日々活動する中で、相手が何を考え、何を求めているのか、真のニーズは何であるのかを常に探ることは、自分が取り得る手段を増やし、結果にも現れると考えています。加えて、営業以外の新たな役割を担う中で、直面する課題に対しては失敗を恐れず、試行錯誤を重ねながら前進していきたいと思います。 疑問を共有する？ 繰り返しになりますが、問い続けることが何よりも大切です。自分が発信する問いを仲間と共有することで、より良いものを生み出せると信じています。どんなに些細な疑問であっても、相手の質問意図を正確に捉えるために、自分の考えが本当に正しい解答であるのかを批判的に自問自答しながら、学びを深めていきたいと思います。

仮説検証で何が分かる？ ライブ授業では、WHAT⇒WHERE⇒WHERE⇒HOWの順番に沿って、適切な仮説を基にデータ検証を行う重要性を再認識しました。以前学んだクリティカルシンキングにおける問題解決のステップと共通点が多く、両者の関係性がよく理解できました。仮説検証のプロセスにデータ分析を組み合わせることで、より良い課題解決や提案が可能になると感じています。 内部監査にどう活かす？ この考え方を、私自身の内部監査業務にも取り入れ、問題の核心に迫る質の高い改善提案を実現したいと思います。特に、これまであまり重視してこなかったWHYの分析については、今後、的確に問題の真因を把握するために、重点的に実施していく予定です。 MECEで本質をつかむ？ また、課題に対して決めつけず、全体をMECEの視点で捉えながら不要な部分と深堀が必要な部分を明確に区別したいと考えています。深堀が必要な箇所については、改めてWHAT⇒WHERE⇒WHERE⇒HOWのステップを踏み、考えを可視化して説明できるよう努めることが大事だと実感しました。

目的は明確ですか？ 分析を始めるにあたって、まず目的と最終ゴールを明確に設定することが重要です。これにより、次に行う比較対象の設定や分析手法の習得がスムーズに進み、上席が判断しやすい情報を提供できるようになります。 比較で何が分かる？ 分析の本質は比較にあり、対象を明確にすることが成功の鍵となります。現状では、課題に対する意識はあるものの、十分な分析ができていなかったり、仮説はあるものの分析に着手する時間が取れないという状況が見受けられます。しかし、単に課題を解決するのではなく、事業全体の改善を目指し、情報公開や信頼獲得、認知拡大、ブランディングへとつながる流れを作ることが求められています。 分析の仕組みは？ そのため、まずは言語化や情報整理、データ収集と集約を丁寧に行い、その上で効果的な分析を実施する仕組みを確立する必要があります。私のミッションは、組織内の情報を安全に集約・整理し、課題や仮説を明確にした上で、比較対象となる市場の情報と合わせた総合的な分析を行い、意思決定のために適切な報告体制を整えることです。

比較の重要性は何か？ 分析の本質は比較にあります。感情に左右されず、数字をそのまま受け入れて冷静に考えることで、解決策が見つかるかもしれません。主観的な感想に基づく判断は間違いやすいので注意が必要です。 適切な比較対象の選び方 適切な比較対象を選ぶことも重要です。問題に一方的に集中するのではなく、異なる要因からも分析を進めることで、全体的な状況を把握することが可能です。同じ条件でAが存在するかどうかを確認するのが理想ですが、現実にはこれまでの数字と多様な理由が絡んできます。この単科講座を通じて、可能な限りの状況を研究し、関連する要因を特定して、効果的な解決策を考えるスキルを身につけたいと思います。 データ分析をどう活用する？ これまでの現場対応では即応的に問題を解決してきたかもしれませんが、今後はデータ分析を活用し、理論的なアプローチを用いることで、接遇技術をより効率的に改善できると考えます。その場で「できない」と言い訳をするのではなく、選択肢を提示することで、より良い結果を導き出せるのではないでしょうか。

思考の偏りをどう克服する？ ビジネスシーンで自分の考えが通らないと感じることがありますが、これは自身の思考の癖による偏りが原因となっていることが多いです。しかし、この偏りは訓練によって後天的に改善できるものであり、カバーも可能です。単に本を読んでアウトプットするだけではなく、他者との議論を通じて初めて身につくものだと感じます。 クライアントへのアプローチ法は？ クライアントが抱える悩みにはしっかりとした課題解決策を提示し、そのアイデアを採用してもらいたいと考えています。また、セミナーの内容が本当にクライアントの課題解決に役立っているのかを確認し、クライアントに提供する時にはできるだけ購入してもらえるようなアプローチを模索しています。 解決策をどう構築する？ クライアントの課題とその解決策を多角的かつ網羅的に捉えることで、より納得のいく解決策の導入を推進したいです。これを実現するために、自分の過去の経験だけに頼らず、ロジックツリーなどを活用して解決策をリストアップし、根本から見直すことが必要だと考えています。

待ち時間の不満は何ですか？ 私は医療コンサルとして、病院のオペレーション改善に取り組む中で、クリニックに寄せられる待ち時間や接遇に対するクレームについて考える機会がありました。患者さんが現場でどのような状況に置かれ、どの点に具体的な不満を持っているかを把握することが、課題解決のヒントにつながると感じています。 患者像はどう違うのでしょう？ 考察を進めるうちに、従来「患者さん」という一括りの視点で捉えていたことに疑問を抱きました。例えば、患者さんの年齢（小児や高齢）や状況（事前予約の有無、発熱の有無）によって、感じる不満の理由は異なるはずです。そのため、まずペルソナを明確に設定し、それぞれに適した課題解決策を議論する必要があると考えました。 本質はどこにあるのでしょう？ また、日々急を要する課題解決が求められる中であっても、現状を一度整理し「本当にそれが根本的な原因なのか？」と自問する姿勢が重要です。表面的な問題に飛びつくのではなく、しっかりと原因を探り、各ペルソナに合わせた対策を検討していきたいと思います。

どんな順番で進む？ ロジック重視のアプローチとして、まずはWhat・Where・Why・Howの順に段階的に思考を進めることが基本となります。最初に「What」で、例えば売上が前年比で10%減少しているといった事実を明確にし、次に「Where」でどの地域や商品カテゴリでその現象が発生しているのかを特定します。 改善の秘訣は何？ 続いて「Why」で、来店数の減少やリピーター率の低下といった具体的な要因を洗い出し、最後に「How」で、どのように改善策を実施していくかを検討します。この際、要因や改善策を「顧客側の要因」「商品力の要因」「販売手法の要因」など重複なく漏れなく整理するため、MECEの視点が重要となります。 成果はどう生まれる？ このプロセスは、感覚に頼らず事実に基づいた論理的なアプローチを実現し、問題解決に向けた具体策を確実に策定するためのものです。分析結果は定期的に共有し、周囲と認識を一致させながら、仮説→検証→実施→再検証のサイクルを迅速に回していくことで、持続的な成果の創出を目指します。

A/Bテストの意義は？ A/Bテストは、対象をA群とB群に分け、同時期に検証を実施する比較手法です。工程が少なく導入しやすいというメリットがありますが、比較するポイントを明確にし、他の要素を同一条件に保つ点に留意する必要があります。 時期の違いは問題？ テスト対象が別の時期に実施されたものや、大きく異なる要素が含まれている場合、正しい比較が行えなくなるため、十分に注意しなければなりません。 品質会議の狙いは？ また、品質管理や作業難易度に関するミーティングでは、参加者にアンケートを実施し、普段の作業の正確さや改善への意識について意見を集めることで、今後の品質管理ミーティングや改善提案に役立てることができると考えています。 学びをどう活かす？ 今後は、A/Bテストを活用できるテーマとターゲットを決定し、本日の学びを実践していく予定です。仮説を立てることを前提とし、提案内容が部門方針に合致しているかを意識するとともに、ターゲットが大きく異なる複数の要素で構成されていないことを確認して進めていきます。

比較って本当に必要？ ナノ単科の講座を受講して、データ分析における比較の大切さや、目的を明確にする意識が身につきました。分析とは、単に数値を眺めるだけではなく、何を見せたいのかという目的を持って行うものだと感じました。 なぜ条件を揃える？ 講座では、同じものを比較する際に条件を揃えることや、なんとなく行っていた作業を言語化して知識として整理する重要性について学びました。また、各手法を選ぶ理由に「なぜ」を問う習慣が、より精度の高い分析に繋がると実感しました。 分析をどう活かす？ 顧客データを基にした採用分析や、改善施策の振り返り、マーケットの動向を踏まえた戦略策定など、具体的な課題特定のプロセスを通じて、分析の実務的な活用方法についても深く考えることができました。 理由は何だろう？ さらに、普段の業務においても、ただ感覚に頼るのではなく「ここを見せたいからこのグラフを使う」「ここで比較するために条件を合わせる」といった、明確な理由付けを意識してデータを扱うことの重要性を再確認する機会となりました。

目的と手段の違いは？ 分析に取り組む際、まず「要素の分類化」や「比較」という視点を確認しました。分析はあくまで手段であり、目的ではないという点が印象に残ります。これにより、仮説を元に進める中で、途中から「差分探し」が目的化してしまわないよう注意する必要性を感じました。 レポート設定の意義は？ また、定期的な分析レポートを実施する際には、改めてその目的を明確に設定することが大切だと再認識しました。業務の中で、分析自体が目的とならず、真に必要な意味を見出すために、常に差分に敏感になり、その差分がどのような意味を持つのかを意識する習慣を身につけることが求められます。 PDCAはどう実践する？ さらに、すべての分析には仮説を立て、得られた結果に基づいて施策のPDCAサイクルを実行することが基本です。報告時には、ただ結果を示すだけでなく、分析の目的や背景を相手に伝える工夫が必要です。分析を終えた後は、やりっぱなしにせず、必ず振り返りの時間を設け、次のアクションにつなげることが今後の改善に寄与するでしょう。