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決定

に関する学び

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クリティカル・シンキングとは？ クリティカル・シンキングとは、主観にとらわれず客観的に考える力のことを指します。この力を得るためには、「言われてみれば当たり前」のことを愚直に実行することが重要です。また、クリティカル・シンキングは全ての土台になる思考力であり、本を読んでも簡単には身につかないとされています。 仕事のシーンで活かすには？ 仕事のほとんどは、「誰かに何かを伝えること」、そして「課題解決や意思決定」に関連しています。具体的な例としては、顧客対応の場面で顧客がなぜその問い合わせをしてきたのかを理解することが挙げられます。また、数字分析と解決策の策定においては、想定される解決策が本当に他にないのか、またそれが最適なのか振り返って考察することが求められます。 採用面接で深掘りするには？ 採用面接では、用意された回答の裏にある本音を「なぜ」と問いかけて深堀りすることが重要です。また、業務効率化においては、その業務が必要な理由や他に方法がないかを検討します。1on1のメンバーコーチングでは、メンバーがそう考える理由を理解し、無意識的に可能性を絞っていないかを確認します。ファシリテーションにおいては、有意義な議論ができるよう問いかけを設計することが求められます。 日々の習慣として振り返る 日々、「本当にそれが最適解か」「他にも方法はないか」という振り返りを習慣化することが大切です。また、リソース、コスト、社内、業界など無意識に作り上げてしまうかもしれない制限がなければ、他に何ができるかと想像を巡らせることも役立ちます。さらに、先回りして相手の意図を汲み取るのではなく、改めて「なぜ」と問いかける姿勢を持つことも重要です。

ターゲティングの6Rとは？ ターゲティングにおいては、ただ「この商品はこういう顧客に売れそうだ」というだけでは不十分です。市場規模、優先順位、成長性、到達可能性、競合状況、反応の測定可能性といった6つの要素である「6R」で評価し、ターゲットを決定する必要があります。 訴求ポイントの絞り方は？ ポジショニングについて、商品の訴求ポイントは2つまでに絞ることが重要です。商品の特性を洗い出し、その中から「顧客の共感を得られる」および「競合と差別化できる」特徴を選定しましょう。顧客が「この商品が好きです、なぜなら～だからです」と明確に理由を述べられるようなポイントでなければなりません。また、パーセプションマップを活用して確認することも大切です。 商品の訴求ポイントを絞ることで、お客様に伝わりやすくなることは理解していました。しかし、どの訴求ポイントを選ぶかに関しては、自分のこだわりが勝ってしまうことが多く、顧客の共感を得られ、競合と差別化できるかの確認が不足していたと感じました。今後はその視点を意識して取り組んでいきたいと思います。 ターゲット拡大の手段は？ ターゲットの変更については、特に既存のブランドの顧客層を広げる際に非常に有効な手段だと実感しました。柔軟な考え方を持ちながら、このアプローチを取り入れてみたいと思います。 ブランドとしては、すでにターゲットがある程度決まっている商品の企画を担当することが多く、ターゲットについて深く考える機会が少なかったです。今回の講義で学んだターゲティングのフレームワークを活用し、異なるターゲットに対してどのような訴求が共感を得るのかを日頃から意識して考え続けたいと思いました。

数字の活用法は？ 数字を味方にするためには、分解して解像度を上げることが重要です。数字をうまく利用することで、問題箇所を特定しやすくなります。迷った時には、とにかく手を動かすことが肝心です。 データ加工の工夫は？ まず、数字の加工に関しては、与えられたデータをそのまま使用するのではなく、自分で追加の欄を設ける工夫が必要です。仮説を持ち、どの単位で分解すると有益かを考えることがポイントです。 切り口はどう考える？ 数字を分解する際の留意点としては、切り口をMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）で考えることが挙げられます。一つの傾向が見えても複数の切り口で他に傾向がないか探すことが重要です。傾向が見えなくても、それはそれで意味があります。 強みと弱みは？ 営業成績の振り返りにおいては、担当者の強みや弱みを把握すること、代理店内の強みや弱みも同様に把握することが肝要です。また、品質に関しても同様に、担当者や代理店の強みと弱みを理解することが求められます。 業務分担と数値は？ 業務適正化には、月間スケジュールと週間スケジュールの策定、および業務の分担が含まれます。さらに、営業成績の振り返りでは、まずは活用していた数字が正しかったかの確認から始め、決まった期間で得られる数値を把握し、分解する項目を決定。そして、その項目をルーティンで確認することが重要です。 品質分析はどう？ 品質の振り返りにおいては、定められた数値に対して新しい切り口を模索するために時間をかけることが求められます。業務適正化では、現状の分析と必要業務の確認が中心となります。

分析の基本: 比較の重要性とは？ 分析は比較であるというシンプルな理解に到達しました。以前は、数字から何を見出すべきか分からず複雑に考えていましたが、シンプルな視点からスタートすることの重要性を学びました。ただし、正しい比較対象がなければ、正確な分析はできません。このことに関連して、"要素をそろえる"という部分については、さらに実践的な学習や本コースでの深掘りを行いたいです。 効率的な分析設計のために必須なことは？ また、グラフなどの見せ方を決定する以前に、分析する目的を設定すること、特に依頼された場合はその確認が大事だという点も理解しました。これにより、システムテストの品質評価やベンダー選定時など、具体的な場面で分析の質を向上させることができると考えています。 データ分析における注意点とは？ これまでの経験では、依頼時に目的が曖昧な状態で受け取ることが多く、データの分析において何をすべきか判断がつかなくなり、結論を出せないこともありました。今後は、以下の3点を重視して取り組む予定です。まず、やみくもにデータを加工せず、目的の確認と仮説立てを確実に行うこと。次に、分析は比較を念頭に置くこと。そして、比較対象を分析の目的に沿って選定することです。 依頼者とのコミュニケーションで何が重要？ 依頼者からは、目的の確認や必要な分析の方向性をしっかり聞き取ることが重要です。分析を始める前に目的を明確にするステップを必ず取り入れるべきだと感じました。その際、仮説をある程度考えると良いと思いました。また、仮説を立てる際には、比較対象が適切かどうかを依頼者と事前に合意することで、さらにスムーズに進められると感じています。

データにコメントを加えるべき理由は？ 対面で説明をしていたため、分析データ（数値やグラフ）にコメントを入れることができなかった部分がありました。しかし、その場にいない人や聞いていない人もいることを考えると、文章を加えることは重要です。 グラフ選びのポイントは？ 誰が見てもわかりやすいデータを提供するために、大きな数値には％を、シェアを見るためには円グラフを、上がり下がりを示すには縦棒グラフを、差を示すには横棒グラフを適切に使い分けることが大切です。 効果的な意思決定のためには？ 「意思決定を行う」ための分析には、比較対象を明確にし、その基準を設けることが重要です。基準が人によって異なると、決定が難しくなります。そのため、上司や同僚との確認やコミュニケーションをしっかりと行うことが必要です。 計画作りで考慮すべき点は？ 分析に取り掛かる前には、ヒアリングや過去資料を確認し、仮説を立ててから分析を進めることが重要です。計画は大まかでなく、他人も理解しやすいように具体的に作成し、次に生かせる内容にすることを心掛けたいと思います。資料のページ数は増えてしまうかもしれませんが、「意思決定を行う」という目的を意識しながら簡潔にまとめる努力が必要です。 定量・定性分析の進め方は？ 過去に事例がなく、基準や要素、軸なども整備されていない状態ではありますが、データを活用して定量・定性分析を進め、今後共通する基準を元に意思決定ができる土台を築いていく必要があります。中期的な目標としては、PDCAを回せるようにすることを掲げています。そして、短期的には基準の作成という要修正項目を念頭に置きながら分析を進めていきます。

現状と目標はどう？ データ分析の基本は、まず現状を正確に把握し、理想の状態を明確にすることにあります。現状を理解した上で目標を設定することで、実現可能な改善策の検討が可能となり、より効果的な意思決定につながります。 比較で見えるものは？ また、分析作業においては、異なる時期やグループ間での比較が鍵となります。比較を行うことで、問題点や改善策が明確になり、データから得られる示唆が深まると感じました。 切り口の変化に気づく？ さらに、データの分解や分類、そして視点の切り替えを適切に行うことが分析の精度向上に直結します。目的に合わせた切り口でデータを見ることで、従来は見落としがちな傾向や改善点が浮かび上がり、最終的に意思決定を行う上で必要な情報が明確になります。 グラフで何が分かる？ 実務での分析において、ヒストグラムや散布図を取り入れる試みを行いました。これまで平均値や中央値といった基本的な数値だけで評価をしていたため、賃貸物件の募集データにおけるばらつきや分布の傾向を見逃していました。しかし、ヒストグラムや散布図を作成することで、特定の物件の賃料が極端に高いまたは低いケースが存在していることに気づくことができ、単純な平均値だけでは把握できなかった重要な情報を得ることができました。 次は何に注目する？ 今後は、データ収集時に注目すべきポイントや重要な変数を明確にし、分析の目的に合ったデータを選定することを徹底します。また、定期的にヒストグラムや散布図を作成してデータのばらつきや傾向を常時確認し、分析結果を関係者に報告してフィードバックを受けることで、さらなる改善を進めていくつもりです。

仮説はどう見える？ 仮説を明確にしてから分析を進めることが重要です。これにより、適切なデータの取得が可能となり、比較したい項目に対して最適なビジュアル化を行うことができます。分析ではいくつかのフレームワークを利用することで、効率的に進めることができます。 成長促進は何が必要？ 勤務先の成長を促進するために、どの領域にリソースを投入するべきかを判断する際には、分析結果をもとに経営の意思決定を支援したいです。この際、従来の定性的なニーズ内容に加え、定量的データの分析も考慮に入れます。また、複数のテーマを比較し、最適な選択ができるようなアウトプットを心掛けます。学んだ内容を資料に反映させ、周囲に影響を与えることで、他社のスキル向上へと繋げたいです。 図表作成の第一歩は？ Excelで図表を作成するスキルを身につけるためには、苦手意識を払拭し、まずは行動に移すことが重要です。時間がかかっても取り組み、教本などの資料を購入し手元に置きましょう。 仮説構築のコツは？ 仮説構築力を養うためには、網羅性のある複数の仮説を立てることが重要です。ロジックツリーの利用や、ブレインストーミングを行うことで、より完結な仮説を構築できます。 実践力はどう磨く？ フレームワークに関する知識を増やし、実践力を付けるためには、積極的に情報を交換し、見つけた事例を他人に教えるなどコミュニケーションを大切にします。困った時にはフレームワークを検索する癖をつけ、自身の業務に応用してみましょう。 記録管理はどう活用？ これらの知識や成果を一か所に記録する場所を設け、振り返りや忘れ防止に活用することが効果的です。

分析プロセスの目的は？ 分析は、目的に基づいて要素を分けて整理し、意思決定に活かすためのプロセスです。重要なのは、分析が迷子にならないようにすることです。目的を持ってデータを収集し、それに基づいて加工・分析を行うことが求められます。分析は比較となり、データの種類に応じた適切な加工法を使って意味を明確にすることが重要です。 視覚化手法をどう活用する？ 視覚化の工夫も、分析の際には非常に役立ちます。例えば、n択の選択人数を割合で見る、全体に対する比率や割合を円グラフで表現するといった工夫が考えられます。推移の比較には縦棒グラフが適しており、要素間の比較には横棒グラフが効果的です。 仮説設定がなぜ鍵となる？ 分析のプロセスで大切なのは、目的や仮説を明確にすることです。仮説をもってデータを収集し、加工して結果を導き出す過程で、なぜその分析を行うのか（背景）、そしてそのデータから何が言いたいのか（主訴）を明確にすることが鍵となります。また、仮説が誤っていると判明した場合は、分析の進め方や視点を見直し、正しい結論に導くことが必要です。 学んだことをどう実務に活かす？ さらに、ライブ授業で学んだTIPSを実務に活かし、具体的なデータの可視化手法に取り組んでみることで、理解が深まります。質的データに関しても、名義尺度や順序尺度といった基本を学び、さらなる分析力を身につけてください。 このように、分析の目的やデータの加工法についてしっかり理解し、視覚化手法を活用することで、効果的な分析が可能になるでしょう。学んだことを実際のデータに適用し、実践を通じて、さらなるスキル向上を目指してください。

実際の本質は？ マーケティングを学ぶ前は、フレームワークや知識をたくさん習得することが全てだと思っていました。しかし、実際には、顧客に商品の良さを伝え、魅力を感じてもらい、行動の変容を促すことが本質だと理解しました。その結果、自分の知識不足を痛感するとともに、すぐにでも訓練を始めたいという意欲が湧きました。 売れた理由は？ 特に、なぜある商品が売れたのかを徹底的に考えるワークは、新鮮な驚きでした。自分が既に知っている商品を題材に実践しながら、世の中で売れている他の商品にも興味・関心が広がりました。 どう売り込む？ 作った商品をどのように売り込むかを考えることは、私の業務の一つです。今後は出発点を顧客や市場に置き、誰にどのように満足してもらえるかを何度も検討した上で、何を作り出すかを決定していく考えに変えていきたいと思います。 知識不足は補えた？ また、世の中についての知識不足を補うため、マーケティング脳を鍛える切り口として、以下の３つの視点を実践しています。 興味の源は何？ １．自分が興味・関心を持つ分野で、売れている商品は何か、なぜ売れているのかを考える 同世代はどう？ ２．自分と同世代や同業種など、共通点のある分野で、売れている商品は何か、なぜ売れているのかを探る 異分野の秘密は？ ３．自分と直接の共通点が見られない分野で、売れている商品は何か、なぜ売れているのか分析する 意見はどう活かす？ 各視点から、毎日最低１つずつ事例を挙げ、なぜ売れているのかについては身近な人にも意見を聞くことで多角的な視点を取り入れるよう努めています。

WhatとWhereを問いかけると何が見える？ What、Where、Why、Howのステップを通じて全体像を分析することの重要性を学びました。これまでは問題解決方法（How）だけに焦点を当てていましたが、WhatやWhere、Whyを問いかけることで、これまで気付かなかった不明確な点が見えてくる過程がとても楽しいと感じています。 ロジックツリーで視点をどう拡げる？ また、ロジックツリー（MECE）を活用することで、「もれなく、だぶりなく」分類整理や、層別分解、変数分解が可能になり、とても興味深く学びになりました。物事を分解し、細分化することで新しい視点が得られ、それが意思決定や問題解決に役立つと感じています。 日々の業務にロジックツリーを応用するには？ 日々の業務を管理する際に、上記のロジックを応用していきたいと思います。まだ具体的にどのキャリアに進むかわからないものの、ロジックツリーを活用することで、課題を整理し、聞き手にとってわかりやすい説明ができるだけでなく、周囲の同意や協力を得やすくなります。プロジェクトマネージメントの仕事では、know-howやプロセスの整理ができていたものの、周囲の理解を求める際の論理的な説明スキルには不足を感じていたため、これを改善していきたいと考えています。 ロジックツリーを習得する方法は？ ロジックツリーを日常的に活用し、自分のものとして習得したいです。具体的には、MECEを用いてAIに壁打ちし、アイデアの整理を行います。さらに、メモに書き出し、図にすることで頭の中を整理し、スキルアップのHowツリーを更新していこうと考えています。

経済性理論の適用に注意 規模の経済性、習熟効果、範囲の経済性について学び、それぞれの理論を理解しました。しかし、自組織にこれらを取り入れる際に、適切で効果的かを判断するのは難しいと感じています。今週の学習で強調されたように、安易な理論の適用は逆効果を招くかもしれないことを念頭に置きたいと思います。私自身、感覚に頼って意思決定をしてしまうことが多いので、費用対効果を定量的に説明できるかどうか、しっかりと根拠を持つことを考える習慣を身につけたいです。 部署統合によるスケールメリット 今年度は、複数の部署を機能的に統合し、スケールメリットを最大限に活用することを目指しています。繁閑対策や管理の一本化で規模の経済性を活かせているかもしれませんが、更なる効果がないかと考えました。また、新たに増えた要員を活用し、研修体制を見直すことで習熟効果を引き出せないかと模索しています。社員が定期的に異動する中で、範囲の経済性を活用するためには、どのような役割付与や育成支援が必要かについても考えました。また、範囲の経済性については、自社だけでなく、グループ会社を持つ場合には、グループ会社間での資源活用の可能性もあると気付きました。 次年度方針と経済性活用の検証 自組織が規模の経済性を最大限に活用できるように進めているため、実行が正しい方向へ向かっているかどうかを検証し、更に効果を引き出すための方法を次年度の方針と合わせて確認したいと考えています。範囲の経済性については、異なる部門やグループ会社間で同じ課題を抱えているケースが多いため、相互に資源を活用しながら改善や課題解決を図る具体策を考えます。

動画から何を感じる？ ピラミッドストラクチャーの動画を見たことで、これまでのGAILのワークがすべてつながった気がします。特に、チームで意思決定を行う際に、自分がなぜこのプロセスが苦手なのかがよく理解できました。 総評で何が分かる？ 総評として、ピラミッドストラクチャーが過去の学びと結びついたことは非常に素晴らしいと感じています。チーム意思決定における課題についての意識も具体的であり、今後さらなる理解を深めるためには、具体的な事例を交えて考察してみると良いでしょう。 具体例はどうかな？ 例えば、チームで施策を決定し、合意を得て部下に伝える場面や、リーダー会で素早く意思決定を行う際にこのストラクチャーは役立つでしょう。また、相手のニーズを理解しながらロジックツリーを丁寧に作成し、応募を迷っている候補者に対するアプローチにも活用できると感じました。スカウトメールでも、応募を促すための決定的なスキルになると思います。 実践で何が証明？ 具体的な実践例としては、スカウトメール作成に生成AIを使用する際や、リーダー会で施策の合意を得るとき、メンバーの評価・任命時、問題解決の際に議論を効率的に進める場面が挙げられます。また、クライアントに推薦文を書くときには、期待される成果に対して明確な貢献を示すロジックツリーを用いることで、面接セット率が向上します。候補者へのクロージングでも非常に役立ちます。 今後はどう進む？ この学んだことを活かし、実際のチーム活動において積極的にピラミッドストラクチャーを試していきたいと思います。引き続き頑張っていきます。