データ・アナリティクス入門

成長の瞬間:成長と仮説力の融合

振り返りで何を学んだか? Week1からWeek6までの講義や演習を振り返り、私の中では「つい決め打ちしてしまう」という考えが消え、多くの仮説を立てられるようになりました。これにより、今後の仕事における課題解決や成果につながると感じています。特に、今回のライブ授業での陶芸体験の演習では、様々な仮説や解決策が瞬時に思い浮かび、考えることに対して柔軟になったと感じました。 少しずつ成長していることを実感し、自分が勉強や学ぶことが好きだということを改めて思い出しました。 オウンドメディアでの検証方法は? 弊社のオウンドメディアにおける検証については、まずSEO数値分析やユーザー導線の見直し、SEOコラムのオーガニック増加をMECEで分類し、細かく分析しました。影響力の大きい分類だけでなく、%が少なくても重要視すべき分類もあるかもしれないので、細分化しました。6つくらいの大分類に分けてリライトの優先順位を決めました。 新規ユーザー獲得への取り組み 自社のWebサービスについても、以下のように活用しています。 1. 新規ユーザー獲得導線の増強に活用(Google広告のKWD分析など)。 2. 現在のユーザーに関しても分析し、新規獲得に活用。 まずは、自分のマーケティング、メディア制作、CS効率化などのタスクを明確化し、最終ゴールである新規会員登録増加と正しいKWと属性のユーザー獲得の仮説を検討しました。その後、スケジュールを立ててチームに共有。これにより、新たな発見や課題が出ることを期待しています。 3Cと4Pフレームワークの活用 また、オウンドメディアからの新規ユーザー獲得について、メディアの3Cの内「市場」と「競合」を4P(商品、価格、場所、プロモーション)フレームワークを活用して網羅的に検証しました。既存ユーザーに対しても同様に4Pフレームワークを活用し、ゴールまでの仮説を立てました。 Webメディア運用での問題特定法 自社Webメディアの運用では、現状の問題を特定し、What、Where、Why、Howの各要素に分けて進めました。また、A/Bテストやサイト上でのサムネイル策定、広告でのABテストに時間をかけ、効果を出していきたいと考えています。 原因をプロセス分解し、ボトルネックをきちんと把握することが課題解決の近道です。正解はないので、広く視野を持ちトライアンドエラーの精神で、複数の選択肢を視野に入れサイクルを構築。短期・長期のモデルを検討しながら結果をしっかり分析し、最大限の効果が現れるように、その見極めができるようになりたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

逆算で探る課題解決のヒント

結果から問題設定は? 問題や課題を解決するには、ただ漠然と分析するのではなく、まず結果から逆算して問題を設定し、その根本原因を把握することが重要だと学びました。表で示されたデータを図に起こすことで、全体像を俯瞰しやすくなり、どこに課題が潜んでいるかを明確にできると感じました。 数字の裏側は? また、計画値と実績値のギャップが全体にどの程度影響しているかをパーセンテージで示すことは、単なる数字の大小だけでなく、その背後にある要因を突き止め、分析の精度を高める上で有効です。単に数字が大きいという事実に注目するだけでなく、継続して損失が出ている状況など、現場での定性的な情報も加味し、何を最優先で分析すべきかを決めることが大切であると感じました。 分析の切り口は? さらに、すべてのデータが整っているわけではないため、まずはどの切り口でデータ分析を行うか、仮説を立てた上で手元のデータを整理、収集する姿勢が求められます。データに向かう前に、視野を広げ多角的に問題を捉える体制を整えることが鍵となります。 現状と理想は? また、現状(as is)と理想(to be)のギャップを明確にすることが重要です。何を理想とするのか、どこにギャップがあるのかという点を関係者全員で合意することが、問題解決のスタート地点になると理解しました。 解決策の整理は? 問題解決には、改善を目的とするアプローチと、さらなる向上を目指すアプローチの2つがあり、ロジックツリーのような思考整理のツールは、全体を複数の要素に分けて検証する際に非常に役立つと感じました。具体的には、層別分析や変数分析などを駆使して、細部にわたる解決策を検討することが効果的です。 その他の注意点は? 加えて、全体の中で『その他』に分類される割合が大きくなる場合は、データの切り分け方が適切かどうかの見直しも必要です。数値上は少数であっても、影響力が大きい要素には十分な注意を払うことが重要だと思いました。 戦略分析はどう? 広報戦略や施策の検討においても、ロジックツリーなどを活用し、どの視点からデータを分析すべきかを考えることが有効だと感じています。また、ウェブから得たデータを単に眺めるのではなく、具体的な問題や課題を設定し、何を知りたいのかを明確にすることで、分析の精度を大いに高めることができると思いました。 定性情報は何? こうした定量的な分析に加え、定性的な情報も取り入れる事例を学ぶことで、納得感を持ちながら現場の試行錯誤をより深く理解できるようになったと実感しました。

データ・アナリティクス入門

数字だけじゃ見えない分解の力

なぜ全体では見えない? 今週のケーススタディでは、データ分析における分解とプロセスのステップ化の重要性を学びました。最初は全体の満足度を確認したときは横ばいで問題がないように見えたものの、クラス別に分解すると上級クラスでのみ満足度の低下が見受けられ、全体の数字だけでは特定の条件下で発生する問題を見逃す危険性があると実感しました。 コメントと数字の関係は? また、定量データと定性データの組み合わせによって数字の背景にある理由が明らかになる手法も印象的でした。充足率や苦情件数といった数字と生徒のコメントを照らし合わせることで、数字が示す事実に対するより深い理解が得られると感じました。 業務改善の分解法は? さらに、採用プロセスをステップごとに分解してボトルネックを把握する手法は、自分の業務に応用可能であると感じました。業務フローの各ステップの所要時間を可視化することで、改善が必要なポイントを明確にできると考えています。 仮説検証の効果は? 最後に、複数の仮説を立ててからデータで検証するアプローチが、問題解決の際に重要であると再認識しました。原因を一つに決めつけず、多角的に検討する姿勢は日々の業務においても活かしていきたいと思います。 エンジニア視点で何を学ぶ? 私はWebサービスの安定運用を担当するエンジニアとして働いています。今回学んだことは、システム障害の原因分析と業務プロセス改善の二つの場面で活用できると考えています。 障害原因はどこにある? まず、システム障害が発生した際には、全体のエラー率だけを確認するのではなく、機能別、時間帯別、利用者別など、複数の切り口でデータを分解して問題の発生箇所を特定することが重要です。また、利用者からの問い合わせ内容と数字を組み合わせることで、障害の背景にある理由を明確にすることができると実感しました。具体的には、障害時のチェックリストに分解の切り口を追加し、チーム全体で共有することで対応の質を向上させたいと考えています。 対応時間短縮は可能? 次に、障害対応にかかる時間短縮という課題に対しては、原因検知から初動対応、原因特定、復旧作業、再発防止策の検討といったステップに分解し、各プロセスの所要時間を記録してボトルネックを特定する手法が有効だと感じました。例えば、原因特定に時間がかかる場合は、調査情報の整理や手順書の見直しが必要であると考え、障害対応の記録フォーマットに各ステップの所要時間を記入する欄を追加し、データを蓄積して分析することで改善に役立てたいと思います。

戦略思考入門

ポーター×VRIO視点で戦略を紐解く

戦略とVRIOをどう読む? ポーターの3つの戦略とVRIOについて学びました。差別化という概念は、単に他社と異なる点を作るだけでは不十分であり、より深い戦略的視点が求められると感じました。そこで、これら二つの視点を軸に検討を進めていくことにしました。 低コスト戦略は? まず、ポーターの3つの戦略について整理します。第一に、コストリーダーシップ戦略は、業界全体を対象にしながら他社よりも低いコストで商品やサービスを提供するアプローチです。低コストでの提供を徹底することで、多くの業界リーダーが採用している戦略です。 差別化の意味は? 第二に、差別化戦略は、幅広いターゲットに対して顧客が認める特異性―たとえば、品質、独自技術、顧客サービス、流通チャネル、品揃えなど―を追求する方法です。たとえコストが高くなっても、その付加価値が顧客に認められれば勝利に導く戦略です。 集中戦略とは? 第三に、集中戦略は、狭いターゲットを定める方法です。ここでは、限られた市場に対して低コストを実現する「コスト集中」または、特異な価値を提供して市場でオンリー・ナンバーワンを目指す「差別化集中」のいずれかのアプローチがとられます。 VRIOの基本は? 次に、VRIOフレームワークについてです。VRIOは、企業が持つ内部資源の有効活用可能性を評価するためのフレームワークであり、以下の4つの要素から構成されます。 VRIOの要素は? まずは「経済価値」です。これは、保有する資源が経済的な価値を生むかどうかを検討します。次に「希少性」ですが、その資源が他社に比べてどれほど珍しいかを評価します。続いて「模倣困難性」です。これは、他社が模倣する際に、多大な投資やコストが必要となるかを判断する点です。具体的には、独自の歴史的条件や暗黙の文化、内部のコミュニケーションの複雑さなどが挙げられます。最後に「組織」があり、これは持つ資源を十分に活用できる組織体制が整っているかどうかを評価します。 組織力はどう? 自社を例にとると、基本的には差別化戦略を採用していると考えられます。しかし、VRIOの観点から見ると、個々のスキルや能力は高いものの、それを組織全体で効果的に活かす仕組みが十分には整っていません。今後は、この組織能力の向上に力を入れる必要があると実感しています。 実務にどう活かす? 多くのフレームワークを学ぶと、どのタイミングでどれを用いればよいのか迷うこともありますが、皆さんはどのように整理され、実務に取り入れているのでしょうか。

クリティカルシンキング入門

視座が拓く学びの扉

思考法の本質は? クリティカルシンキングとは、物事を適切な方法で、適切なレベルまで考える思考法です。自分自身や他者に備わる思考のクセや偏りを意識し、偏りを防ぐためのツールとして、全体をMECEに捉え部分ごとに分解するロジックツリーの活用が挙げられます。ただし、分解する際にはどこに着目するかも検討する必要があります。 視野はどう広がる? また、視点、視座、視野という3つの“視”を意識することで、思考の幅を広げることができます。自分の考えを定期的にチェックし、もう一人の自分を養う意識を持つことが、より深い理解へとつながります。 問い続ける意義は? さらに、思考を深めるためには問い続ける姿勢が大切です。一度結論に達したと感じても、「なぜ?」「本当に?」「だから何?」と問いを重ね、思考を止めずに探求することが求められます。 会議での論理展開は? 上層部や他部署との会議では、論理的かつ正確な言い方で意見を述べることが重要です。特に、上層部の視座を意識し、意味のある提案や発言をすることで会議に貢献できると感じています。 クライアントの信頼は? クライアントや代理店とのミーティングにおいては、論理的な説明を分かりやすい形で伝えることで、クライアントの目的達成に寄与し、ミーティングの効率を向上させられると考えています。 提案の全体像は? また、提案活動では、クライアントが求める目的や効果に沿った提案を効率的に検討することが求められます。問題の一部にだけ注目するのではなく、全体像を把握し無駄な検討を省くために、自分及び相手双方の思考のクセを意識して取り除くことが重要です。 実践への反復は? 授業で学んだテクニックを、日々の実践の中で取り入れて反復し、より洗練された思考法を身につけていきたいと思います。 社内会議の要点は? まず社内会議では、相手が納得する論理展開を学ぶために、ロジックツリーを用いて全体を俯瞰しながら提案することが必要です。また、上層部の視座を意識し、自分の考えを客観的に眺める姿勢を養うことにも注力したいと考えています。 ロジックツリーの効果は? 次に提案活動においては、ロジックツリーを制作し、どの要素をどのレベルまで検討するかを明確にすることが大切です。分解した要素の中でも、特にKPIに大きな影響を与える部分を見極め、まずはロジックツリーを作る習慣を定着させることが目標です。また、具体と抽象の間でスムーズに意見のキャッチボールができるよう、思考法の練習にも取り組みたいと思います。

戦略思考入門

実践で磨く戦略分析の極意

戦略はどう決める? 戦略検討時は意見がバラバラになりがちですが、実践演習では個人の経験に頼るのではなく、PEST、3C、SWOT、バリューチェーン分析などの手法を用いることで、課題や強み・弱み、戦略の軸を明確にし、優先度の高いものから着手できることが分かりました。これにより、物事を局所的に捉えるだけでなく、大局的に見る重要性や、そのための具体的な手法について学ぶことができました。 習得の仕方はどう? 理解した内容を頭の中で留めるだけでなく、実際に使い言語化し、人に教えることで体系化できると感じています。どの場面でどの手法を用いるかを意識し、その都度実践と試行錯誤を繰り返すことで、自分のスキルへと昇華させたいと思います。また、社会の動向にも敏感であり、正しい情報の取捨選択やAIの活用によって、効率的に目標に向かいたいと考えています。 バリューチェーンはなぜ? 一方で、最も苦手な手法としてバリューチェーン分析が挙げられます。自分の部署や目に見える範囲だけにとどまりがちだったため、例えば地方工場の採用では、そのプロセス全体を把握し、全体を俯瞰して見る必要があると痛感しました。この経験を通じて、自社全体の理解が不足していたことに気付き、担当部署にとどまらず、全社の各部署がどのように連携し、他社との違いがどこにあるのかを分析し、言語化することの重要性を実感しました。 採用分析の流れは? 現在、地方工場で高校生採用を開始するにあたり、関係者に対してPESTを用いて採用の必要性、3Cを使い他社、採用市場、高校生、保護者の視点から分析を行います。さらにSWOTで自社の強み・弱みを明らかにし、マーケティングの効果や入社後のメリット・デメリットを洗い出す予定です。バリューチェーン分析では、地方工場や自社の強みを探り、毎週の採用ミーティングでファシリテーションを行いながら、分析の意義やメリットを関係者に伝え、説得できるよう努めたいと考えています。分析結果に甘んじることなく、その成果をどのように活かすかについて具体的な提案ができるよう、常に現状と目標を意識しながらツールとして活用していきたいです。 成長へどう活かす? まずは自分の中でイメージを整理し、他社との意見交換や共同での分析を通じて物事の本質を捉え、次のアクションへとつなげるプロセスを繰り返していきたいです。また、他の業界や職種での課題や具体例についても伺い、同じ採用や業界のクラスメートの意見も参考にしながら、自分の成長につなげたいと考えています。

戦略思考入門

日常で見つける戦略のヒント

戦略思考の定義は? これまであいまいだった「戦略思考」の定義が明確になったことが大きな収穫です。仕事だけでなく、日常生活でも戦略思考を実践していることに気づき、戦略思考がより身近なものだと実感しました。 ゴールはなぜ大事? また、戦略思考の必要要素として、①ゴールの明確化、②道筋の選択、③独自性の3点があると理解しました。特に①については、ゴールを設定するのではなく、そのゴールをより明確にすることが重要だと感じています。どの立場の人にも誤解なく理解してもらえる共通認識のゴールであり、なぜそのゴールなのかを自分自身の言葉で深く考えることが求められると実感しました。 選択肢はどう広がる? ②に関しては、選択肢を多く引き出すことが重要であり、これには自分自身の引き出しが不足していると感じています。従来通りのやり方に頼ってしまい、狭い視野で進めることで手戻りが発生することもあるため、今後はより広範な視点を持ちたいと思いました。 意見伝え方はどう? 加えて、決められた時間内に考えを整理し、他者に伝える難しさも痛感しました。自分の意見をうまくまとめて伝えることが苦手なため、グループワークで他の受講生の方法を学び、少しずつ改善していきたいと考えています。 全体評価はどう? 総評として、戦略思考の各要素を具体例とともに理解し、日常や業務への応用を意識できた点は評価できます。しかし、選択肢の幅を広げるための工夫についてはさらに改善の余地があると感じました。 実務でどう活かす? ゴールの明確化や選択肢の重要性を実体験を通して学べたことは、実務における大きな強みになると感じています。業務現場で共通認識を持つゴールを実現するためには、単語の意味や背景の明確化、定量化や5W1Hの整理といったプロセスが必要だと思います。また、従来のやり方にこだわらず、目的の本質を捉えるために、常に多様な視点を持ち、周囲の意見や過去の失敗から学ぶことが大切だと考えます。 実践にどう繋ぐ? 今後は、戦略思考を実際の業務行動に落とし込み、自己成長へとつなげる体験を積み重ねたいと思います。例えば、運営を担当する経営方針発表会では、単に慣習に従うのではなく、誰がどのような状態になることが理想なのか、参加者の感情や行動に変化が現れるような目的の具体化が必要です。同様に、中長期的な課題に対しても、まずはビジョンを誰もが共通認識できる言葉に言語化することが第一歩だと認識しています。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

部下を活かす!エンパワーメントの実践術

部下の権限は機能してる? これまで、エンパワーメントについて書籍などで学び、実践してきましたが、今回の学びを通じてもっと丁寧に取り組む必要があることに気づきました。特に反省したのは、部下の権限が時折十分に機能していない可能性を考慮せず、目標やビジョンの意義を押し付けていないか自分を疑う姿勢が不足していた点です。 計画はなぜ苦手? また、計画立てに関しても反省がありました。メンバーと共に目標達成のための計画を立てることが苦手で、目的や方法、スケジュールの確認程度しかできていなかったことを振り返りました。この根底には、「わからなければ聞いてくるだろう」という考えがありましたが、実際には聞きにくいと感じるメンバーもいるかもしれません。また、業務量が多すぎてスケジュールに無理があると感じながらも、それを伝えられない場合もあるでしょう。さらに、最終的な成果物のイメージが異なる場合もあると考えました。 今後の改善策は? そのため今後は、以下の点を重視していきたいと考えています。まず、普段から話しやすいコミュニケーションを心がけ、メンバーの性格や業務内容の理解を深めること。そして、6W1Hに基づいて計画立案や目標設定の漏れをチェックし、質疑応答を通じて相手の理解度を把握し、本音を察知することです。 目標共有はどう? 普段からメンバーに仕事やポジションを割り振る機会が多いため、まずは目標を共有する時間をしっかりと取ることが重要です。また、その際のミーティングでは、相手が考え自ら話す時間を8割に設定しようと思います。普段のコミュニケーションも非常に重要で、私自身フレンドリーな対話を心がけていますが、人見知りがちな部分もあり、ランチや会食に誘うことが難しいこともあります。それでも、非公式な場での会話が打ち解けやすい面を持つと意識し、勇気を持って始めようとしています。 頭合わせの意味は? 仕事を割り振る際には必ず「頭合わせミーティング」を設定し、目標設定や計画立案がしっかりと行われるよう心掛けます。また、この際は押し付けとならないよう、壁打ち役に徹することも大切です。 実行ステップはどう? さらに、エンパワーメントの考え方については、同じ事業部内のミドルマネージャー陣と勉強会を繰り返し行ってきましたが、未だ扱えていなかった「具体的なエンパワーメントの実行ステップ」や「目標設定、計画立案のポイント」を1か月以内に学ぶ場を設けようと考えています。

データ・アナリティクス入門

ゼロからプラスへ実践で拓く未来

どうして実践は難しい? ありたい姿と現状のギャップを何度も意識しているものの、実際に実践するのは非常に難しいと感じました。その中で、マイナスをゼロにする問題解決とゼロをプラスにする問題解決の違いに注目し、後者ではありたい姿をステークホルダーと共有することが重要という点がとても印象に残りました。デジタル技術が進む現代においては、問題発見力が一層求められる中で、TOBEを構想する力だけでなく、その構想について関係者と認識を合わせる共感力の重要性を再確認する機会となりました。 どの分析で理解する? また、what、where、when、whyのフレームを問題分析に取り入れるというシンプルなアイデアは、これまであまり意識してこなかったため、新鮮な学びとなりました。自分で活用する際も、他の人に説明する際も非常に分かりやすく、実用性が高いと感じています。 ロジック知識はどう? ロジックツリーやMECEのフレームについても、改めて説明を受けることで新たな気づきがありました。特に、層別分析と変数分析のジャンル分けは、普段無意識に行っていた部分が大きかったため、今後は意識的に思考のスイッチングに活用していきたいと考えています。 基本はなぜ大事? さらに、GAiLのセッションを通じて、経営における基本を徹底すること、すなわち凡事徹底の重要性を実感しました。WEEK0で学んだ事例に倣い、慣れや直感に頼らず、都度基本に立ち返って自分の手法を客観的に見つめ直すことが必要だと感じました。 切り口をどう捉える? また、さまざまなフレームワークや切り口が存在することから、情報を学べば学ぶほど実践時にどれを採用すべきか迷うこともあります。しかし、生成AIをパートナーにすれば、自分が直面する課題に対して最適なツールや切り口を模索する際の有力なサポートになると新たな活用方法を見出しました。 改善策は何か? 具体的な今後の改善点としては、まず凡事徹底のために自分が立ち返る教科書として本棚を見直すことから始めます。次に、ロジックツリーの活用については、自分が使用しているアウトライナーの新たな用途として、思考整理に取り入れ、層別と変数の切り替え(国語的分解と算数的分解)を意識して活用していきたいです。さらに、分析を始める前に一度立ち止まり、生成AIとともに最適なツールと切り口を検討することで、より効果的な問題解決のアプローチにつなげられると考えています。

マーケティング入門

顧客目線で創る選ばれる魅力

顧客は何を求める? マーケティングにおいて、顧客中心で考える重要性と、思考の手順や考え方を学ぶことができました。自分が売りたいものを作るのではなく、顧客が本当に求めるものを提供することが鍵であり、顧客の悩みを解決する商品が魅力的な価値へと昇華していく点が印象的でした。 ターゲット選定は? まず、「誰に売るのか」を明確にすること、すなわち市場をセグメント化し、ターゲットを絞り、ポジショニングを行うSTPマーケティングの重要性を学びました。さらに、どんなに同じ商品であっても、ネーミングやパッケージ、キャッチコピーなどの見せ方を変えるだけで売り上げが大きく変動することに気づきました。 体験価値を感じる? また、顧客の体験に着目し、機能的な価値だけでなく情緒的な価値をいかに創出するかという視点も大切だと感じました。日常的に政治や経済、社会、テクノロジーの動向を意識しておくことが、マーケティング戦略を立てる際には非常に有効であると学びました。 戦略事例はどう? 具体的な事例を通じて、事業参入時にはターゲティングや顧客情報の深堀、プレゼンテーション、プロモーション、価格戦略、そして差別化戦略など、マクロとミクロの多方面から戦略を考える必要性を実感しました。 どう魅力を創る? さらに、ただ売るのではなく、顧客に「選ばれる」商品を作るためには、顧客が「欲しい」と感じる価値をどのように創造していくかが重要です。会話や行動の観察を通じて、心理や欲求を深く理解することが、商品の魅力を引き出す手がかりになります。 独自魅力は何故? デザインやネーミングにこだわり、既存の機能や価格だけではなく、「この商品だからこそ選びたい」という独自の魅力を打ち出すこともポイントです。さまざまな感性を取り入れることで、ブランドの世界観を明確に表現し、顧客に印象づけることができます。 競争をどう回避? 無駄な価格競争を避け、自社の強みを活かすためには、市場分析をフレームワークを用いてしっかりと目標を設定し、自社の強み同士を掛け合わせることで他社との差別化を図ることが求められます。 ブランド持続戦略は? 最後に、持続的なブランドの成長を実現するためには、顧客が求める価値を提供し続け、自然と選ばれるブランドを築く姿勢が必要です。競争に走るのではなく、独自の価値を磨き続けることが、長期的な利益獲得につながるとまとめることができます。

戦略思考入門

スキル共有で広がる効率化の未来

経済性って何だろ? 「規模の経済性」と「範囲の経済性」について学びました。 規模経済はどう働く? まず、規模の経済性とは、大量生産によりコストを削減することです。具体的には、1製品あたりの固定費が下がり生産効率が向上し、原材料の大量仕入れで購買力が強化されコスト削減が交渉しやすくなります。このメリットとしては、利益率の向上や価格競争での優位性向上が挙げられますが、一方で、生産量の変動が大きい製品やサービスではコストが増える恐れがあります。 範囲経済はどう実現? 次に、範囲の経済性は、複数の製品やサービスを生産することでコスト削減を図るものです。製造体制や原材料を共有することで生産性が向上し、スキルやノウハウなど無形資産をも共有できます。これにより、ブランドの知名度を高めたり、副産物から新たな需要を創造することが可能ですが、関連性の低い製品やサービスの場合は訴求効果が乏しく、技術や知識が活用できずに逆にコストが増すリスクもあります。 部署での活用はどう? 私の部署は直接コスト削減に取り組むわけではないため、すぐに業務に適用することは難しいと感じました。特に、規模の経済性については自社の製品特性上、適用が難しいと思います。しかし、範囲の経済性については、社内で内製化しているシステムを他の業務でも使えるようにすることでリソースを削減できると考えます。 学びをどう生かす? 今回学んだ中で最も業務に役立てられるのは、フレームワークや原理原則の理解を深めることです。名前を聞いたことがある概念でも、実際に学ぶことで理解が曖昧であったことを痛感しました。また、デメリットについて解像度を上げて考える必要性も感じました。これから業務にこれらの思考を用いる際には、まず正確な知識を得て、曖昧な状態で取り入れないようにしたいです。 生成AIはどう活用? 現在、各部署で生成AIを用いた業務効率化が進められています。自部署でのプロンプト生成が独自に行われていますが、その使用方法やプロンプトは他の部署の業務にも活用できる可能性を感じています。そのため、AIスキルを共有する場を設け、業務効率化を広く行いたいと考えます。直接的には売上や利益にはつながらないかもしれませんが、作業時間が削減され各部署で対応できる業務が増えることで、「範囲の経済性」にかなっているのではないかと思います。

データ・アナリティクス入門

データ分析の成功術を学ぶ旅

目的はどう設定する? データ分析を効果的に行うためには、いくつかの重要なポイントを押さえる必要があります。まず、データ分析に取り掛かる前に、目的や仮説を具体的に設定しておくことが重要です。これにより、分析がスムーズに進むだけでなく、目標に対して効果的な手法を選ぶための指針となります。 切り口はどう選ぶ? 次に、分析のステップとして、問題解決のプロセスには「what, where, why, how」といった段階を経ることが挙げられます。特に、データをどの切り口で見るかを判断する際は、その切り口が解決に役立つかどうかや、データが入手可能かどうかを考慮しなければなりません。また、平均値を用いる際には、データのばらつきも確認することが不可欠です。代表値を選ぶ場合も、元データの傾向を理解しておくことが必要です。 数値の意味はどう見る? 実数と率を確認することも重要です。たとえ割合が大きく見えたとしても、実数が少なければ優先度は高くないかもしれません。分析はただ闇雲に行うのではなく、数字の根拠に基づいたストーリーを描くことが求められます。そのためには、データの傾向をつかみ、特に見るべきポイントを明確にする必要があります。データは伝えたいことが分かりやすい形に加工することが望ましいです。 解決策はどう選ぶ? 解決策を選定する際には、得た知見をもとに複数の選択肢を洗い出し、判断基準を持って選定することが求められます。例えば、販促施策の振り返りでは、単に目標に対する数値を比較するのではなく、何が成功したのか、どんな改善が必要か、そしてその理由を深掘りすることが重要です。 SNS戦略は見直す? さらに、自社のSNS運営方針の再検討においては、現状の方針が適切かを評価し、必要であれば異なる方向性を検討することも考慮すべきです。インプレッションやコンバージョン率などのデータを参考にすることで、同じ目標に対しても新しいアプローチを見つけることが可能です。 検証はどのように進む? 仮説を立てた後、その検証を進める際には、結論に飛びつかず、複数の視点から考慮することが重要です。これにより、示唆の幅を広げることができ、問題解決に向けたステップを適切に踏むことができます。分析を行う際に少しでも学んだことを次に活かし、適切な場面で適切な手法を用いることが、成功の鍵となります。
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