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流れ

に関する学び

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分析の基本は？ 分析は比較と捉え、どのようなデータを使い、どのように加工し、何を明らかにするかを明確にすることが大切です。さらに、データ分析に入る前には、目的や仮説をしっかり定める必要があります。基礎として、データの種類、統計手法、可視化などの基本概念を学び、ビジネスにおける意思決定や課題発見のためのデータ活用について理解を深めることが求められます。また、実践的な分析手法やケーススタディを通じ、具体的な応用方法を身につけることも重要です。 学びの全体像は？ 全体的に、学習の振り返りは非常に明確で体系的でした。データ分析の基本から実践まで幅広く理解されている点は印象的で、今後は具体的な状況での活用例を考えることで、さらに効果的な応用ができると感じます。 活用のヒントは？ さらに思考を深めるため、ご自身の業務や日常生活において、今回学んだデータ分析の知識をどのように活用できるか、具体的な場面を想定してみてください。また、データ分析における仮説の立て方について、どのように仮説を形成すると効果的か、具体的に検討してみることをお勧めします。 適用場面って何？ 最後に、データを活用する場面を具体的にイメージし、その適用方法を探求してみてください。今後のさらなる飛躍に向けて、引き続き努力を重ねてください。 仮説検証の流れは？ たとえば、仮説思考を鍛えるために、ビジネス課題に対して「仮説➣検証➣改善策」というフレームワークを活用することで、原因分析や改善策の構築がスムーズに進むでしょう。また、過去のデータと比較しながらKPIの設定や顧客データの活用を検討し、現在の状況の妥当性を検証することも大切です。 スキル向上は？ 今後強化したいスキルとしては、まず論理的思考力を向上させるため、データリテラシーを高め、データの種類や特性を理解して適切な活用方法を判断することが挙げられます。さらに、批判的思考力を養い、データの信頼性やバイアスを見極めながら、より効果的な意思決定を目指してください。また、仮説思考を活用してビジネス課題に対する仮説を立て、実際のデータ分析で検証する実践力も重要です。 フレーム活用は？ ビジネス・フレームワークの理解も不可欠です。データをもとに最適なKPIを設計し、事業の進捗を正確に測定・評価すること、そして構造的なフレームワークを実践することで、より整理された分析が可能になります。市場や競合、自社の状況を把握するため、さまざまな分析手法を積極的に活用していきましょう。 伝え方はどう？ また、ヒューマンスキルの向上も重要です。データストーリーテリングによって、分析結果をメンバーにわかりやすく伝え、意思決定に繋げる技術を磨くとともに、組織全体でデータに基づいた意思決定ができる文化の醸成に努めることが求められます。

仮説はどう捉える？ 仮説は論点に対する仮の答えであり、そこから検証や分析を進める出発点といえます。仮説には「結論の仮説」と「問題解決の仮説」という2種類があり、前者は最終的な結論の方向性を先に立て、そこから逆算して必要な情報を集めて検証を進めるものです。一方、後者は起きている問題に対して「なぜそうなっているのか」「どうすれば改善できるか」を探るプロセスであり、What、Where、Why、Howといった問題解決の手法を意識して仮説を立てます。 仮説はどう整理？ これまでは仮説を一括りで捉えていましたが、今後はどちらのタイプの仮説に取り組んでいるのかを明確に意識して使い分けたいと感じています。また、複数の仮説を立てることで決め打ちを避け、柔軟な視点を保つことができます。加えて、仮説同士の網羅性を意識し、カテゴリやプロセスといった異なる切り口からの検討は、より構造的なアプローチにつながります。こうした取り組みが、課題設定力の向上にも寄与すると考えています。 どんな経験が役立つ？ これまでの業務経験では、「結論の仮説」と「問題解決の仮説」の両方に取り組む機会がありました。特に施策の立案など、結論を先に想定する場面ではフレームや構造を活用し、全体像を俯瞰したうえで結論から逆算して仮説を立てることが効果的だと感じています。一方、日々の業務でデータを確認し、問題を発見・提示する機会が増える中、What／Where／Why／Howのプロセスを意識した仮説立案が、原因特定から改善策の検討までの一連の流れを円滑に進める助けとなっています。 仮説の質はどう上がる？ また、仮説の質を高めるためには、網羅性を意識しながらさまざまな切り口で検討する姿勢が重要です。この取り組みを通じて、本質的な課題設定ができ、より実効性のある打ち手へとつなげることができると実感しています。 学習の効果は何？ 今回の学習を通して、「結論の仮説」と「問題解決の仮説」という2種類の仮説が存在することを再認識しました。振り返ると、私は「こうすればうまくいく」という結論の仮説に対してやや苦手意識を持っていたと気づきました。 今後の改善はどう？ そこで今後は、まずフレームワークを活用して構造的に考えることに努めます。要素分解を通じて仮説を立てやすくし、思考に型を取り入れることで苦手な結論型の仮説も導き出しやすくする狙いです。また、間違ってもよいという前提で自分なりの仮説を積極的に立てることで、完璧を求めず「とりあえずの仮置き」を実践し、言い切る練習を重ねつつ検証を前提とした思考に慣れていきます。さらに、学んだ知識をそのまま受け入れるのではなく、自身の業務や経験に照らして問い直し、アウトプットや振り返りを通じて知識を深め、実際に使える形に育てる努力を続ける所存です。

本当の広告効果は？ 今回の学びは大きく三点にまとめられます。まず、広告の効果は単なる表示回数ではなく「クリック率から体験申込率」へとつながる連鎖に着目すべきであるということです。同じ予算でもプラットフォームごとに効率が大きく異なるため、数値を細分化することで本当のボトルネックが明確になります。 クリック改善の謎は？ 次に、クリック率が伸び悩む理由を探る際は、「ユーザー層」「クリエイティブ」「枠の特性」といった切り口から仮説を立て、データに基づいて一つずつ検証するプロセスが重要です。単に「若い層に響いていない」とするだけでなく、画像の情報量や広告の配置など具体的な要因に落とし込むことで、より実効性のある施策が打てると実感しました。 A/Bテストの効果は？ さらに、改善策の有効性は同一条件下でのA/Bテストによって検証する必要があります。新旧のデザインを同期間にランダムに配信し、外部要因を統制した上で差分を測定することで、最短かつ確実な改善サイクルが構築できると感じました。データの分解、仮説の立案、対照実験という流れが、マーケティング施策の精度とスピードを大きく向上させる鍵です。 報告書改善の道は？ 私の業務では従来、広告レポートで単に表示回数や平均クリック率を羅列するだけでしたが、今回の学びを受け、以下の取り組みを実施することにしました。まず、プラットフォーム、クリエイティブ、ユーザー属性別に指標を分解し、クリック率から申込率に至るファネルを可視化するテンプレートを新設します。次に、新旧のクリエイティブを必ず同期間にランダム配信し、A/Bテストによって95％の信頼水準で結果を判定するプロセスを確立します。そして、クリック率が目標に達しない組み合わせについては、「画像の情報量」や「広告の配置」といった具体的な要因でタグ付けし、次回の制作ブリーフに反映させます。これにより、数値の分析から原因の特定、施策実行へのサイクルを迅速に回し、単なる報告書ではなく、改善に直結するレポートを作成することが可能となります。 実施計画に疑問は？ 具体的なスケジュールとしては、まず1週目に全媒体広告にUTMパラメータを付与し、表示、クリック、申込の3段階のデータを収集する計測テンプレートを整備します。次に2週目に、媒体、クリエイティブ、属性別にファネルを自動表示するダッシュボードを実装します。3〜4週目には、画像量やコピーを変更した新クリエイティブを数本作成し、同期間でランダムに配信するA/Bテストを開始します。2か月目に有意差のあるクリエイティブを採用し、低効率なパターンについてはタグ付けしてガイドライン化します。3か月目以降は、毎月数値から原因、施策へのPDCAサイクルを高速に回していく予定です。

環境の影響は？ 影響を受ける環境に身を置くこと、インスパイアしてくれる人との出会い、そして集中できる場所と時間―特に早朝という神のような時間―が、私の学びにおいて大切な要素です。 仮説検証は楽しい？ 実際の仕事において、これまでも仮説を立て検証する作業を行っていましたが、最近ではよりデータに基づいた仮説検証の楽しさを実感しています。データから読み取れる事実に裏付けられて、考えうる仮説を突き詰める過程は、新たな発見に繋がっています。 SNSの検証、どう？ ソーシャルメディア上のコンテンツに関しても、投稿時間の違いやビジュアルの縦横比、オーディエンスに響く文言など、様々な要素をひとつずつ検証しています。AIDAのフレームワークを用い、質問で注意を引き、アクションへと繋げる流れを意識しながら、次に目を引くキャッチコピーをより印象的にするための勉強も始めました。オファーとそれを得ることで変わる姿を具体的に描くことで、より説得力のある提案を目指しています。 ストーリーズ挑戦は？ 次のステップとして、活用が十分でなかったストーリーズ機能に挑戦し、15秒間の映像や24時間表示される小さな花火のような瞬間を打ち上げることを計画しています。また、制作側として発案を重ね、結果を示すことで納得してもらうための明確な目標が必要であることにも気づきました。 文章で感じる影響は？ たとえ誰も読まなくても、文字にすることで自分自身がその内容に触れ、影響を受ける事実を実感しています。企画会議の前の段階から、来週のコンテンツを思い描き、寝ながらもどんな内容にするか妄想する中で、誰に届けたいのかを心に描いています。たとえば、電車の中の目の前の人や、全く異なる背景の人々を念頭に置くことで、多様な興味に応えられる提案を考えています。 データで何が分かる？ データを示して「これは縦が良い」「このサイズが適切」と提案できるならば、その発言力は格段に高まります。しかし、それ以上に「なぜ伝えたいのか」という純粋な動機が伴っている方が、何よりも楽しさを感じながら取り組めると考えています。生存者バイアスに囚われず、既存の方法に頼らない挑戦―不可能を可能にするための試行錯誤―を続ける日々は、私にとって大きな学びです。 独自の道は正しい？ 人と違うアプローチをすることが、これからの時代に必要なのではないかと感じています。自分なりの方法で切り開いているという実感は、自己肯定感にも繋がり、実に多くの発見と成長の糧となっています。 読者に呼びかける？ 最後まで読んでいただいた方へ。ぜひ友達になって、他の人がどんなことに興味を持ち、どんな価値を見出しているのかを共有できたら嬉しいです。どうぞよろしくお願いします。

顧客ニーズをどう把握する？ 商品を何にするかを決める際に最も大切なのは、やはり顧客のニーズを把握することです。「それは当然だ」と思われるかもしれませんが、いくつか重要なポイントがあります。 まず、顧客自身がなぜその商品を購入したのか、あるいは欲しいと思ったのかを自覚していないケースが多いということを理解する必要があります。次に、ウォンツとニーズの違いを正確に理解することも重要です。ウォンツとは、ある特定のものを欲しいと思う状態で、顧客自身が自認しているため、競合による価格競争が起きやすくなります。一方、ニーズは満たされていない状態があり、それを解決したいと思っているものの、顧客自身が認識していないことが多いです。ニーズを捉えることができれば、それがビジネスチャンスにつながる可能性が高まります。 ペインポイントをどう見つける？ このための手法も理解する必要があります。ウォンツを捉えるには、アンケート調査や購買データの分析が有効です。一方でニーズを捉える手法としては、顧客にインタビューを行い、様々な視点からの質問を通じて心理を掘り下げる方法や、顧客の行動を観察して商品の利用状況を見る方法があります。また、カスタマージャーニーを描くことも有効です。 事業を成功させるためには、顧客が困っているポイント、つまりペインポイントを見つけ出すことが第一歩です。しかし、それは容易ではありません。そのため、手法については理解を深め、実践の中で改善していくことが重要です。 顧客との信頼構築法とは？ 顧客のペインポイントを探る手段として、定期的なコミュニケーションが欠かせません。顧客の困りごとは時の流れとともに変わっていくため、常に新しい情報をキャッチアップし、変化を把握するように努めます。 さらに、会社の強みとして柔軟に企画化できる点を活かし、見つけたペインポイントに対して企画に昇華できるものがあれば、すぐに素案を作成し、顧客に提示して反応を見ます。好反応が得られれば、迅速に実行することを繰り返していきます。 効果的なチームコラボの秘訣は？ また、営業やマーケティングメンバーとの定期的なミーティングを通じて、各メンバーが顧客から引き出した困りごとをシェアします。この中で、具体的なアクションプランについてもアイデアを出し合い、すぐに実行に移していきます。 デプスインタビューの極意 最後に、インタビューのスキルを高めることも重要です。デプスインタビューは難しいものですが、それをこなすにはどの情報を広げ、どの深さで掘り下げるかといったガイドラインが必要です。このスキルは自分自身で率先して学び、その知見をメンバーに共有することでチーム全体のスキル向上につなげます。

フレームワークの使い方は？ 今週の講義は、具体的なフレームワークや分析手法を紹介するものではなかったものの、複数の視点を取り入れて考察する過程が印象的でした。仮説の立案や必要なデータの検討にあたってフレームワークを用いた結果、回答がしやすく感じられ、今後も折に触れて活用していきたいと思います。 データ活用はどう？ また、ある指導者の思考方法に沿って考えることで、データ活用の体系的な流れが見えてきました。A/Bテストについては、アンケート作成のしやすさやデータ収集の容易さから非常に便利なツールだと感じました。先週のホテル宿泊客向けの設問、たとえば「食事か部屋か」という内容は、A/Bテストに最適な例だと思います。以前に似た分析を行った経験もあり、体系的に学んだことで活用の幅が広がったと実感しました。調査対象以外の条件を統一するという基本的な考え方も、以前学んだ内容を思い出させるもので、理解しやすかったです。さらに、同じ環境や条件下でランダム化を行うことで、精度の高いデータが得られる点にはしっかりと納得できました。 PDCAで進める秘訣は？ A/Bテストは実施が簡単で、所定の時間内に複数回行えるため、PDCAサイクルを迅速に回しながら正解に近づける点が魅力的です。日常生活や業務での応用については現段階では明確ではありませんが、来月から本格的に業務が始まれば、積極的に活用していきたいと考えています。日常への適用はやや難しいと感じるものの、A/Bテストに類する試みが可能であれば、試してみたいと思います。また、今週はストーリー形式で原因追及を行う講義であったため、新しい手法としてのA/Bテストを講義内容に当てはめるのは少し難しく感じましたが、今後も機会があればどんどん利用していきたいです。 小さな失敗の学びは？ 次回の業務では、ぜひA/Bテストを活用してみたいと思います。ある書籍で、成功の本質は致命的でない小さな失敗を積み重ね、そこから成功のカギを見出すことだと学んだこともあり、PDCAサイクルをより迅速に回すために、この手法を取り入れていくつもりです。今週の講義内容については、統計の視点からも改めて振り返り、深く学んでみたいと考えています。先週と今週のマーケティングに関連する講義や、過去に読んだ書籍を踏まえると、再び深く学んでみたい部分もありますが、やるべきことが増えているため、優先順位をつけながら学習していくつもりです。 AIに見抜かれた理由は？ なお、Q1の回答で少し手を抜いたところ、すぐにAIに気付かれてしまい、驚きました。来週は引越しのためバタバタしそうですが、グループワークの課題がなかったのはありがたかったです。

GAiLで何を学んだ？ GAiLと動画学習を通じて、多くの学びがありました。過去に実践していたこともありましたが、うまく活用できず、深く掘り下げることができていなかったため、事実をつかみ切れていないことに気づきました。 顧客ニーズはどう捉える？ 顧客のニーズを深堀し、真のニーズを捉えることは重要ですが難しいと感じています。顧客自身が欲求に気づいていないため、単純な質問では引き出せないのです。しかし、真のニーズを探り出す手法について学ぶことで、その意図をよく理解できました。 行動観察の効果は？ まず、エスノグラフィー（行動観察調査）は、消費者の潜在ニーズや課題を発見するために有効であり、言葉以外の情報が主な分析対象であることが分かりました。そして、デプスインタビューでは、報酬の影響で真のニーズが引き出しにくくなる点を知り、これを避けるためにラポール形成が有効だと理解しました。 ウォンツ追求に落とし穴は？ 真のニーズをつかめないままウォンツを追求すると、価格競争に巻き込まれたり、的外れな商品開発に繋がる恐れがあります。アンケートや顧客購買データの分析、インタビューだけでは真のニーズを捉えきれないと、改めて認識しました。 経験から何を学ぶ？ 特に、サービスを提供する立場として、顧客のウォンツに過度にフォーカスしていたことに気づきました。過去の業務改革プロジェクトでも、潜在ニーズの抽出が不十分だったことを反省しています。今後は、深堀りできる質問を通して真のニーズに到達することを目指します。 手法をどう実践する？ さらに、実務の流れを理解し、エスノグラフィーをより効果的に活用したいと思います。ウォンツの裏にある潜在ニーズや課題を発見するため、これまで学んだ手法をどんどん活用することで、より良いサービスの提供や提案を可能にするつもりです。 新たな挑戦は何？ まずは手法に慣れることから始め、さまざまな場面で活用できるように努めます。具体的には、以下の点に取り組んでいきます: 1. 身近な商品やサービスについて、真のニーズを想像し実践に活用する。 2. 社内提案時に顧客（上司）の真のニーズを捉えるため、エスノグラフィーを導入し実践する。 3. 状況に応じて質問リストを準備し、相手の返答を具体的にイメージして備える。 4. 顧客先ではラポール形成をして顧客ニーズを探り、具体的な質問で深堀する。 成功と失敗の振り返りは？ これらの取り組みを通じて、成功と失敗の経験を纏め、成功した点は今後も継続し、問題点は振り返り次回に向けて改善します。

モチベーション理論の活用は？ モチベーション理論を振り返ると、仕事や身近な人々のモチベーションに当てはめたとき、多くの納得できる点がありました。目に見えないモチベーションですが、理論をフレームワークとして活用することで、次に取る行動のヒントとなると感じました。今後、日常業務でもこの理論を積極的に取り入れていきたいと思います。 仕事の振り返りはどのように？ 仕事の振り返りについては、これまで自身の経験をもとに教訓を話すことが多かったため、今後は若手自身の言葉で考えを語ってもらえるよう意識していく必要があると感じました。 リーダーは何をすべき？ また、チーム全体で大きな成果を出すためには、各メンバーのモチベーションが非常に重要です。ただし、リーダーが「あなたのモチベーションを上げようとする」と伝えると、必ずしも良い反応を得られるとは限りません。モチベーションの向上はあくまでも成果として現れるものであり、リーダーとしては業務上の障壁を取り除くことに力を入れるべきだと考えています。ここでいう障壁は、ある理論で指摘される衛生要因や動機付け要因に関するものです。 効果的な対応方法は？ 日常的なコミュニケーションを通じて、各人のモチベーションの源泉を把握した上で、プロジェクトの進行中に発生する課題やトラブル、節目の際にタイムリーかつ迅速に対応していきたいと考えています。対象者ごとの接し方は以下の通りです。 まず、ベテランには感謝と労いの言葉を中心に伝え、相手の自尊心を満たすことを重要視します。困難や不満を感じている場合は、率直な意見を聞き、その声に寄り添う姿勢を示すことが大切です。また、年齢差を考慮し、過度なアドバイスは控えて尊重と傾聴を優先します。 中堅層に対しても同様に感謝と労いを伝え、今回学んだ振り返りのテンプレートを基に、相手の反応を見ながら次回に活かせるようなアドバイスを心がけます。本人のやり方を尊重しつつ、改善の余地がある点については成長の機会として積極的に指摘していきます。 ほぼ新人の若手には、感謝と労いの言葉を十分に伝えた上で、学んだテンプレートに沿ったフィードバックを実施し、成長を促すよう努めます。新人は基本の習得が中心となるため、基本に忠実な対応が求められます。 フィードバックのポイントは？ 仕事の振り返りは、業務の流れの中で自然に伝えられるよう、できるだけタイムリーかつ迅速に実施したいと考えています。業務の一区切り前から「良かった点」や「改善点」を意識することで、あえて改まった場を設ける必要がなくなり、効果的なフィードバックが可能になると感じました。

マーケティングの基本とは？ 「マーケティング」とは、「顧客に買ってもらえる仕組み」を考えることです。これは「自社の商品の魅力を顧客にきちんと伝えること」と「顧客が自社の商品に魅力を感じてもらうこと」の両方が成り立たなければなりません。 顧客訴求の工夫をどうする？ 商品が顧客に選ばれない場合、商品そのものを変えたり価格を下げるのではなく、適切なターゲット顧客にシフトチェンジしたり、商品の魅せ方（商品名やパッケージなど）の工夫で顧客に訴求することが重要です。これがマーケティングの面白さです。 顧客の真のニーズは？ また、マーケティングのポイントは、顧客の真のニーズ・欲求をしっかり見極めることです。それを身につけるためには、日常的に身の回りにある商品やサービスに注意を払う癖をつけることが大切です。 旅がもたらす学びとは？ 「争いの多くが自分と異なるものへの理解不足や偏見、拒絶など、多様性がないことが原因で起こる」と言われています。そのため、「旅」を通じて異文化を理解・体験することは、争いの抑制に役立ちます。私は、平和産業である「旅」を通じて、世界という壮大な学びの場で多くの人が楽しみながら世界を知り、平和について考えるきっかけを創り続けたいと考えています。 資本主義と社会貢献を両立 現在、訪日旅行の営業に従事しており、オーバーツーリズムや地方創生、震災復興といった持続可能な観光に関する課題解決に取り組んでいます。しかし、会社としては社会貢献だけでなく、売上や送客などのビジネス成果も求められます。そのため、社会貢献とビジネスを両立させ、顧客にとって魅力的なツアー商品を企画する必要があります。それには、旅行業界の現状や課題を分析し、周囲を納得させて共に行動することが求められます。 私の学習方法とは？ 日々の業務がイレギュラーが多いため、休みの日にまとめて学習しています。動画を視聴し全体の流れを把握した後、何度も繰り返し視聴しながら内容を自分なりに要約・まとめることで知識を定着させています。これは、自分に最も合った学習方法です。 GLOBIS学び放題の活用 以前からGLOBIS学び放題にも加入しており、期限が決められている方が集中して取り組めます。毎月視聴する動画を計画し、学んだ内容を自社や業界に当てはめるようにしています。日常から「この商品にはどのようなマーケティング戦略があるのか」を考える習慣を持ち続けています。 新たなスキルを学ぶために 現在はGLOBIS学び放題の継続に加え、データ・アナリティクスとアカウンティングのナノ単科を受講しています。

戦略とは何か？ 「戦略」とは、企業や事業が目的を達成するために持続的な競争優位を確立するための構造化されたアクション・プランです。限られた資源（ヒト・モノ・カネ）を活用し、可能な限り最速で目的に到達するための道を描く補助が「フレームワーク」です。各フレームワークにはそれぞれ目的や用途があり、自社のビジネスに関連する情報を多面的に収集し、物事の本質を見極め、全体の整合を取りつつ目標を効果的に達成する方法をシステマチックに考えることが「戦略思考」と言えます。 何を優先するべき？ 目標達成においては、「やるべきこと」だけでなく「やらざるべきこと」を判断することも重要です。さらに、他社との差別化を考える際には「実現可能性」と「持続可能性」も考慮する必要があります。 異文化理解の意義は？ 私は、平和産業である「旅」を通じて異文化を理解し体験することで、争いの抑制に貢献したいと考えています。これを通じて、世界という壮大な学びの場で、より多くの人が楽しみながら世界を知り、平和について考えるきっかけを提供し続けたいと考えています。 社会貢献と利益の両立は？ 現在、私は訪日旅行営業本部に所属しており、オーバーツーリズムや地方創生、震災復興といった持続可能な観光に関わる課題を解決したいと考えています。しかし、会社としては社会貢献だけでなく、売上や送客といった結果も求められます。この両立をどう図るかが課題です。 現状把握と学び方は？ そのためには、現状の旅行業界が置かれている状況を理解し、自社がその課題に注力する必要性を分析し、これまで学んだフレームワークを活用して効果的にアプローチする必要があります。そして、周囲を納得させ、共に動いてもらうよう働きかけることが大切です。日々の業務はイレギュラーが多いため、休みの日にまとめて学習を行っています。まずは動画を視聴して全体の流れを把握し、次に動画を繰り返し視聴しながら内容を要約・まとめることで知識を定着させる方法が自分には最適だと感じています。 学びをどう活かす？ 以前からGLOBIS学び放題にも加入していましたが、期限や締切がある方がより意欲的に取り組めるため、毎月視聴する動画を計画し、学んだ内容を自社や業界に応用する計画を立てて実践しています。また、すでに策定されている中期経営計画の読み込みと理解も行っています。今後もGLOBIS学び放題の継続と、データ・アナリティクスとアカウンティングのナノ単科の受講を続ける予定です。

デザイン思考の目的は？ デザイン思考とは、人間中心設計のアプローチを体系化し、どのようなステップを踏んで実践していくかを示すプロセスです。まず、ユーザーの行動や感情を観察し、実際に体験するなどして、彼らが抱える課題やニーズに共感し、本質的な問題を明らかにすることが重要です。その上で、数ある課題の中から、イノベーションに結びつく本質的な問題を見出すことがポイントとなります。 なぜ解決策が重要？ また、解決策のためには、アイディアを幅広く発散した後、最適なものを選別、具体化し、ユーザーからのフィードバックを受けながら改善を重ねるプロセスが求められます。こうした試行錯誤や開発者とユーザーとのインタラクションにより、単なる技術やプロダクトアウトの発想ではなく、顧客体験から新しいイノベーションを創出することが可能となります。 調査の本質は何？ 私が現在関わっている調査研究業務の支援では、直近で手がける調査企画において、本質的な課題が何かを再確認することが大切だと感じています。関係者へのヒアリングや検証方法の検討を通じ、解決策がどのように次の施策へと反映されるのかを、常に意識しながら作業を進めています。 議論はどこで迷う？ 講義を受けた後の振り返りでは、現場で本質的な課題について合意を形成することが難しく、「とりあえず手がけられる解決策」へと流れてしまうことが多いと実感しました。誰に向けた施策を，どのタイムラインで求めるのかによってゴールが大きく変わるため、解決すべき対象を明確にし、本質を見失わないように議論を深めていく難しさを感じています。 行動促進の鍵は？ 直近では、勤務している大学の研究室で実施しているプロジェクトに関連し、ある行為を習慣化してもらうための要因や、心情的なプラス効果がどう特定の行動促進につながるかを、デザイン思考の視点で分析することを模索しています。調査企画を進めるにあたり、仮説、調査設計、調査票設計の各段階で、本質的な課題がしっかりと捉えられているか再度検討したいと思います。 知識整理の実践は？ さらに、デザイン思考について他書籍や学んだ内容を資料や文章としてアウトプットしながら、知識を整理・定着させたいと考えています。将来的には、医療現場でのインタビューや現場調査の際に、広く不満やニーズを収集し、そこから本質的な課題や心理的なインパクト、行動への制約を理解するためのプロセスにデザイン思考の要素を取り入れることが目標です。

分析の基本は何？ 本資料は、分析を比較の視点から行い、仮説思考を持って問題に取り組むための考え方と手法を示しています。分析の要点として、プロセス、視点、アプローチの三つの軸が必要とされ、各軸が互いに補完しながら、より深い理解を促すことを意図しています。 プロセスをどう考える？ プロセスでは、まず目的や問いを明確にし、その問いに対する仮説を立てます。次いで、データを収集し、分析によって仮説を検証するという流れが求められます。 視点と工夫は？ 視点については、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンといった観点からデータを捉え、それぞれの側面から情報を整理していきます。一方、アプローチでは、グラフ、数字、数式などを用いて、情報を視覚的かつ計量的に表現することで、理解しやすくする工夫が大切です。 可視化はどう？ 比較のための可視化手法としては、データの特徴を一つの数字に集約する方法、グラフ化して目で捉える方法、そして数式に集約するアプローチがあります。これにより、データの持つ意味がより明確になります。 代表値は何？ また、データを見やすくするためには、代表値と分布の確認が有効とされています。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、一方、ばらつきを見るためには標準偏差が活用されます。特に、95％のデータが含まれるという2SDルールは、分布の確認において重要な指標となります。 契約単価の意味は？ 具体例として、【１】の契約単価の場面では、相加平均を用いた結果、受注率などの違いが十分に反映されず、平均値が大きく見えてしまうという事実が挙げられます。そのため、加重平均を用いることで、感覚に近い平均単価が算出できる可能性が示唆されます。 成長率はどう考える？ また、【２】の成長率の場面では、合計の成長率を足して年数で割る方法が用いられていましたが、こちらは幾何平均を利用するアプローチが適切です。具体的には、(1+x)^2＝◯年後の売上／スタート年の売上という考え方に基づく計算が求められます。 計算見直しは？ これらの考え方を踏まえ、Q2では【１】と【２】の実際の計算を見直し、過去に作成したデータを再評価する行動を取る必要があります。また、平均値の計算方法一覧を見える場所に保存し、必要な際にすぐに確認できるようにすることで、定着した学習行動が実現されることが期待されます。