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それぞれ

に関する学び

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ロジックツリーはなぜ必要？ ロジックツリーの作り方について、層別分解と変数分解の二つの手法があることを学びました。それぞれの方法は、分析したいデータに応じて使い分けることが重要だと考えます。一般的には、MECEの概念に基づいて、漏れなく重複なくと考えがちですが、実際には問題特定や新たな発見を目的として、意味のある分類ができるように、様々な視点を持つことが重要だと感じました。 層別分解の効果は？ あるプロジェクトでは、問題を特定する必要があるため、ロジックツリーを用いた層別分解によって、MECEを念頭に置きながら、どのような層別にするかを考え、問題特定や意味ある分類を目指したいと思います。 ギャップ埋めはどうする？ まず、理想的な状態と現状の間にあるギャップを洗い出し、ロジックツリーの層別分解に当てはめることで、多角的な視点から分析を行いたいと考えています。そして、さまざまな層別で詳細に分解し、問題箇所を特定し、そのギャップをどのように埋めていくかについての提案を資料としてまとめたいと思います。

平均値では捉えきれない？ データ分析の学びを通じて、平均値だけでは捉えきれない情報があることや、平均値そのものにもさまざまな種類が存在するという新たな視点を得ました。また、データの散らばりを正しく理解する必要性や、単調な棒グラフや円グラフ以外のビジュアル化手法にもそれぞれのメリットがある点を、具体的に理解することができました。 どの指標を選ぶ？ これまでの分析では平均値に頼りがちでしたが、目的に応じて加重平均や幾何平均、あるいは中央値といった他の指標も活用すべきだと強く感じました。今後は、分析の目的に沿って適切な手法を使い分け、より的確なデータ解析を目指していきたいと思います。 SNS分析で何が見える？ さらに、SNS系のコンテンツについては、年齢層や性別ごとのリアクションの違い、これまでのフォロワー増加率から今後の成長をどのように予測できるのかといった点について、より詳細な分析が求められると実感しました。今後は、こうした視点も取り入れて、より充実したデータ分析に努めていきたいと考えています。

依頼の狙いは何？ イシューや問いを考える際には、例えば上司から何か依頼を受けた場合、その目的やゴールを意識しながら調査やアウトプットを進めていくことが重要です。具体的な課題に落とし込んで考えることを心がけましょう。抽象度が高すぎると取り組みにくい問題が出てくるため、注意が必要です。 市場調査の本質は？ 新規事業の市場調査においても、このアプローチは有効です。例えば、ある特定のニーズが見えたときに、その根拠やチャンスの所在、競合の存在、自社の強みなど、多角的な視点で考えることが求められます。これらの要素を一つずつクリアしながら、どういった形で問題を分解できるのかを考えて要因分析を行いたいと思います。 タスクの目的は？ また、現在取り組んでいるタスクを洗い出し、それぞれのタスクが何のために行われているのか、目的や課題は何かを明確にすることも必要です。優先順位が低かったり、目的が不明瞭なまま進められているタスクがある場合は、改めて関係者と目的をすり合わせし、明確化する努力を行うことが重要です。

リーダーの工夫は？ リーダーとしての行動はメンバーごとに異なりますが、彼らの力量に応じて支援内容を調整する必要性を感じました。業務内容と対象に合わせたコミュニケーションを意識することは、非常に重要だと気づきました。 成果はどう導く？ プロジェクトの成功には、メンバーの適正や力量に応じた対応が欠かせません。特に、コンサルティング業務においては、クライアントやプロジェクトメンバーのスキルレベルに合わせてサポート内容を調整することで、成果を最大限に引き出せると感じました。また、状況に応じた適切なコミュニケーションが、クライアントのニーズに迅速かつ的確に応える鍵となり、それが信頼関係の構築につながると実感しました。 目標設定はどう？ 新年度が1月から始まるため、メンバーにはそれぞれ目標を設定してもらう予定です。それに合わせて、メンバーの特性や業務の性質を踏まえ、一年間どのようにリードしていくべきかを明確に考えておく必要があります。そして、四半期ごとに状況を見ながら計画をアップデートしていく方針です。

借入金をどう捉えるか？ 借入金も含めて資産と見なすことは重要です。借金を必ずしも悪いものと捉えず、必要なところへ資金を投入することを考えましょう。 PLとBSの優先度は？ コンセプトの維持を優先するか、BSを改善することを優先するかは、経営判断として非常に重要な点です。自社のプロジェクトのPLやBSを確認して、どんな気付きがあるか、時間をかけて考えています。PLに関しては、プロジェクトの性質によって費用のかけ方が異なることに気付きました。 プロジェクト費用の検討は？ まず、PLと同じくBSの予測も立てて確認していくことが大切です。各プロジェクトの考え方や費用の使い方を検討し、それぞれのコンセプトや価値提案を維持するためにどのような費用を計上するのか考えましょう。 基本への立ち返りが重要？ そして、先週に引き続き、自社のプロジェクトのPLとBSを確認していきます。常に基本に立ち返り、基本的なPLやBSの図を参照しながら、自社のPLやBSを見比べることで理解を深めていくことが重要です。

グループワークで何が学べた？ グループワークを意識して課題に取り組む中で、学びの深さが増すことを実感しました。同じ問題に直面しても、それぞれ異なる思考プロセスが生まれる点に大変興味を抱きました。 ライブ講義で何が起きた？ 久しぶりに参加したライブ講義では、皆さんのチャットでの回答を楽しみながら、以前よりも積極的に意見を発信することができたように感じています。 考え方の違いはどう？ また、様々な考え方や感じ方が存在するため、分析の目的を明確にし、チーム内で思考プロセスを共有しながら進める重要性を再認識しました。直近の出来事をすぐに忘れてしまう傾向を考えると、記録をしっかりと残すことが大切だと感じました。 記録整理は本当に必要？ そのため、今後は毎回、分析の計画表を作成し記録することを意識します。Excelへのコメントだけでは後から内容が断片的に感じられることもあるため、チームメンバーと共に計画表のテンプレートを検討し、全員が情報を整理して共有できる仕組みを整えていきたいと思います。

数字の意味は？ 数字だけが羅列されているデータは、そのままでは意味を把握しづらいと感じました。データを適切に加工することで、理解が深まると思います。 数値の分析法は？ 数値の分析にあたっては、代表値や散らばりに注目する必要があります。代表値としては、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、それぞれの状況に合わせた選択が求められると感じました。 年齢層の傾向は？ また、コミュニティ内の受講生の年齢層を考える場合、単純平均だけでなく、中央値や散らばりも分析することで、どの層にアプローチすべきか、またはまだ十分に届いていない層に合わせたサービス展開を検討できると考えました。 情報収集はどう？ 現状、年齢データを明確に把握する手段がないため、まずはアンケートの実施や入会時のデータ取得を通じて、年齢情報の収集が必要です。さらに、退会者数についても、単なる人数の推移のグラフではなく、どの時期に退会率が高いのかといった散らばりも視覚化することで、より具体的な分析が可能になると思います。

仮説はどう広がる？ フレームワークの視点を活用することで、仮説の幅を広げることができます。既存のデータを活用する方法と、新たにアンケートなどでデータを収集する方法の二つがあります。まずは自社や公表されているデータから問題を絞り込み、次に知りたいことを軸に必要なデータを集める流れが重要です。 急変時に何を検証？ あるデータが急に増減した場合、時間をかける前にまず仮説を立て、その仮説を裏付けるためにどのデータが必要かを検討しながら分析を開始することが求められます。ひとつのデータに固執せず、同時期の他のデータも合わせて確認することで、多角的な視点が得られるでしょう。 データ整理はどう進む？ 業界では多くの公表データが存在しますが、それぞれのデータに何が含まれているのかを把握できていないケースがしばしばあります。まずは各データの整理を行い、その上で社内に共有し、他部署とも同じ視点で把握するよう努めます。直感や経験に頼るだけでなく、データで検証するという姿勢を社内に広めていくことが大切です。

どの行動スタイルを選ぶべきか？ リーダーとして、環境要因とメンバー自身の適合要因を見極めた上で、4つの行動スタイルを適切に使い分け、各メンバーの能力を引き出しながら目標達成に向けて導くことが重要だと学びました。メンバーのスキルレベルは皆それぞれ異なるため、全員に同じアプローチをしても効果はありません。 若いメンバーへの指導法は？ 私の営業所では、メンバーの経歴は多様で、特に7割が若いメンバーが占めています。自主性が高い若いメンバーもいれば、まだ仕事の能力が追いついていない者もおり、リーダーとして指示型の行動を基盤としながら対応することが重要だと考えています。 ヒアリングの重要性とは？ 環境要因が明確になった際には、個々のメンバーに対してどのような考え方を持っているのか、またどのように取り組むつもりなのかをヒアリングします。自主性の高いメンバーは明確な意見を持っていますが、そうでないメンバーは意見が曖昧である可能性があります。このヒアリングを通じて、個別に行動を調整する判断材料とします。

情報整理の重要性とは？ 相手に伝えたい内容を考え、相手に伝わるための情報と表現の整理に時間をかけることが重要だと感じました。さまざまな業務がある中で、資料作成に多くの時間を費やす点は気になるところですが、順序立てて情報を整理することで、多少時間がかかるのは仕方ないことだと再認識しました。また、それぞれのフォントや色の意味を理解し、活用することも考えています。 報告資料作成の工夫は？ 人事関連の政策で部のメンバー、社員や役員に社内の人員状況に関して報告する際の資料作成に役立つと感じました。その際、自身が伝えたいことだけでなく、相手が気になっている内容も予測して作成することで、その後の議論が成果につながるでしょう。 データ可視化のポイントは？ グラフ作成や資料作成の際には、資料を通して伝えたい内容を考え、それに合わせたグラフを用意できればと思います。データをまず理解するためにグラフを作成し、その後にどのような結果を出すかを考え、必要なグラフや資料を追加で検討することが大切だと感じました。

共通方向性はどう？ 組織内では、それぞれの立場や担当業務により物事のとらえ方が異なりますが、事業戦略を策定する際には全員が共通の方向性を理解し、ベクトルを合わせることが重要と感じました。また、フレームワークを用いて情報を整理することで、議論が効率的に進むことが実感できました。加えて、取りまとめる立場の人は俯瞰的な視点で状況を判断し、眼前の問題解決に留まらず、中長期的なビジネスの方向性を導く役割を果たす必要があると感じました。 部署間連携の鍵は？ これまで自部署での戦略立案が主流で、他部署のビジネスに口を出すことは少なかったものの、会社全体でバリューチェーンの視点を取り入れ、PEST、３C、SWOTといった分析を組み合わせることで、より優れた戦略構築が可能になると考えます。 将来の視野はどう？ 今後は、バリューチェーン分析についてさらに深く学び、マーケティング部門以外の役割も理解することで、全体を俯瞰する視野を養い、将来の新たな事業開発に応用できるよう努めていきたいと思います。

切り口は十分ですか？ 切り口については、もれなく重複なく組み合わせ、詳細化できていました。しかし、視点が不足していることに気づきました。例えば、お客様の分け方や、店舗側の情報の分け方など、他にないかと自問を繰り返し、新たな示唆を模索したいと思います。 社内情報の組み合わせは？ お客様の情報に基づく分解は行っていたものの、社内の情報、例えば地域、経験年数、所属組織などを組み合わせることで新たなセグメントを作れないか試してみます。また、差がないことが判明することも価値のある情報だと理解しました。そこで、まずは試してみるという姿勢で臨むことにしました。 データの傾向はどうですか？ 具体的には、まず切り口の分類として、お客様情報、営業社員情報、商品情報などを挙げ、それぞれの分類を詳細化します。そして、来週月曜日にデータに適用して傾向を確認する予定です。さらに、詳細化を進めるために切り口の組み合わせを試し、数字だけでなくグラフで視覚化することで、全体像を捉えたり、比較しやすい状態にします。