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決定

に関する学び

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仮説はどう整理する？ 複数の仮説を立てる際には、その網羅性と分類が重要です。過去の失敗を分析する場合や、将来の事業の成功を予測する場合には、3Cや4P分析を活用して仮説を立ててみると良いでしょう。 データ収集はどうする？ 仮説を裏付けるためのデータは常に存在するわけではありません。必要な情報を収集する場合、誰に何をどのように聞くべきかを慎重に考える必要があります。都合の良い情報だけを集め、他の可能性を排除しないようにする意識も大切です。この姿勢は「関心や問題意識のないところに仮説は生まれない」というマインドセットにも通じています。 市場特性の見極めは？ 3Cや4Pの視点で現在のビジネス状況を正しく理解することが不可欠です。しかし、市場や業界、製品が特殊な場合には注意が必要です。例えば、医療業界ではエンドユーザーが患者であり、購入決定権を持つのは医療者であるケースがあります。広告制限のある製品については、適切な顧客設定と検証が必要です。自社だけでなく、関わるグループ施設市場を含めた3C、4P分析も有効です。 3W1Hで速さは向上？ 仮説の3W1Hを繰り返すことでビジネススピードが向上します。過去と未来の仮説を分けて分析し、サイクルを回すことが必要です。たとえば、大型コンペの参加が有効だったか、その前後の効果や成功の分析、次回の見込みや採用率の変化が周囲に与える影響の予測を行います。 Excel作業改善のコツは？ データの比較基準が異なる場合、データの取得、加工、単位や見え方の統一が課題になります。実際の分析開始前の準備段階でのExcel作業に多くの時間を費やすことが課題となっているため、この点のスキルアップが必要です。

比較で何が見える？ WEEK1で学んだことにより、分析の基本は比較であるという理解が深まりました。例えば、A/Bテストでは、可能な限り条件を揃えた上で変更点を明示し、仮説を試すことによって、収集データの精度が向上します。これにより、データを活用した問題解決の要因分析と解決策の選択に深みが出てくると考えられます。 問題解決の流れは？ 問題解決のステップには以下の要素があります。まず、問題箇所を明確化し（what）、次にその箇所を特定します（where）。続いて、原因を分析し（why）、最後に解決策を立案する（how）という流れです。特に重要なのは、whyでプロセスを細分化し、howでは複数の選択肢を洗い出して根拠に基づき絞り込むことです。 A/Bテストはどう？ 手段としてのA/Bテストは、A案とB案を比較するためのテストで、できるだけ条件を揃えて比較対象を明確にすることが肝心です。このテストを用いて、データ分析の精度を高め、より良い問題解決に繋げることが可能です。 提案の工夫は？ 私の業務ではWebマーケティングのような高速な仮説検証はできないものの、提案を行う際には、条件を可能な限り統一したプランAやプランBを提示し、違いを明瞭にするよう努めています。これにより、提案内容をブラッシュアップし、上長の意思決定のポイントを把握することができます。 予算説明の極意は？ また、近々、来年度の予算計画について上長に説明する機会があります。その際は、過去のデータの傾向を踏まえて、変動の大きい部分を中心に複数のプランを提示します。プラン間の違いを明確にし、上長の意思決定を理解することで、計画の精度を高めていきたいと考えています。

どんな問いを見つける？ どのような問いを立てるかが、その後の課題設定や解決策の方向性を決定づけるため、非常に重要なポイントと感じています。問いの立て方ひとつで、取り組むべき課題や解決方法が大きく変わることを実感しています。 本質の問いは何？ また、本質を捉えた問いとは、なんとなく考え始めるのではなく、常に問いを意識し、組織全体で共有されるべきものです。かつては「問い」がうまく立てられないと感じていましたが、どの問いも「不正解」であるわけではなく、より最適な問いを見つけるプロセスの一環であると理解するようになりました。人は無意識のうちに考えを進め、問いの本質を見失いがちである点にも気づきました。 仕事ではどう問いかける？ 実際の仕事では、抽象的な目標が示される中で自分の課題ややるべきこと、解決方法を見つける過程で、まずは課題の整理、原因分析、そして「なぜなぜ」のアプローチを実践するようになりました。こうしたプロセスを通じて、解決策や具体的な打ち手が見えてくると感じています。 問いにじっくり向き合う？ 問いに向き合う際は、すぐに「これだ！」という結論に飛びつくのではなく、じっくりと時間をかけて向き合うことが大切だと実感しています。また、問いかけ形式で具体的に考えることや、グラフや視覚化、表の加工といった手法を用いて、根拠をしっかりと押さえながら解決策を見出すよう努めています。 評価で問いは正しい？ たとえば、人事考課の時期に自己評価や上司からの評価を考える際、期初の目標設定の段階で正しい問いがすでに組み込まれていることに気づきました。この経験から、正しい問いの設定が評価にも大きく影響するという点を再確認しています。

自社の強みはどう活かす？ ある企業の事例と富士フィルムの事例から、自社の既存の強みをいかにターゲットに届けるかというマーケティング手法の有効性を学びました。他社のサービスをどの程度意識し、意思決定に反映するかも重要なポイントです。機能比較のためにまるばつ表を作成し、改善点を洗い出す手法には一定の効果があると感じる一方、プロダクトの機能が他社と類似し、手数料による差別化が進むケースもあるため、実行のスピード感も求められていると実感しました。 どの軸で攻める？ 経営層の直感的な意思決定によって各種プロダクトが立ち上がり、顧客層が中小企業向けから大企業向けに拡大する中で、今後どの軸で攻めるかを議論する段階にあると感じています。プロモーション手法に先立ち、まずは各プロダクトがどの伸び代に位置しているかを明確にし、戦略を立案することが最優先事項だと思います。経営陣へのインプットも含め、各種マーケティングフレームワークを用いて、伸び代の定義やデータ分析の結果を踏まえた戦略作りを進める必要があります。 戦略検証はどう進む？ また、既存顧客の属性をデータで分析し、ユーザーインタビューなどを通じた現プロダクトの価値検証によるメンタルモデルの分析が欠かせません。海外サービスを視野に入れた競合分析やポジションマップの作成、事業戦略とのストーリーラインの接続、さらに市場規模（TAM、SAM、SOM）の試算など、各種分析を通して具体的な全体戦略を描くべきだと考えています。加えて、既知の要望の深掘りをプロダクトロードマップに反映するとともに、エンジニアとの密なコミュニケーションや開発リソース確保のための内部稟議も重要な要素となると感じました。

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。

なぜ分析は重要？ 分析とは、単にデータを分類し比較するだけでなく、目的に沿った深い理解を得る手法です。基本となる4つのステップ―目的の明確化、仮説の立案、データ収集、結論付け―を踏むことで、より有意義な結果を導き出すことができます。 比較対象はどう決定？ 分析を行う際は、比較対象の選定が重要です。分析したい要素以外の条件を揃えるとともに、目的に合った比較対象を選ぶことで、情報が正確かつ具体的に浮かび上がります。 受動から能動へは？ これまで、航空会社での営業活動において、社内の分析チームから共有されたデータやコメントを受動的に読み取っていました。しかし今後は、共有された情報に頼るだけでなく、自ら積極的に情報を集め、複数の視点から状況を把握できるよう努めたいと考えています。 予約状況はどう見る？ 例えば、週間予約動向の分析では、毎週発表されるどの便・クラスの予約状況が一定の割合で埋まっているというデータを参照するだけでなく、先週との比較や他社の状況との違いを検討し、より広い視野で状況を評価していきたいと思っています。 売上分析の切り口は？ また、売上実績の分析においては、単に他社や昨年度同月との比較にとどまらず、国籍、性別、年齢別のデータも取り入れ、顧客のニーズをより深く探る視点を持ちたいと考えています。 仮説設定はどうする？ このような分析を行う際には、まず「何を知りたいのか」という目的を明確にし、データを眺める前に自分なりの仮説を立てることが大切です。数値をただ確認するのではなく、自身の考えを持ってさらに深堀りし、既存のコメントに影響されすぎず、自らの視点でデータを解釈する姿勢が求められています。

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。