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全体

に関する学び

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データ比較はどう進める？ 分析の基本原則は「比較」であり、まずはデータを比較する目的に立ち返ることが大切だと感じました。データ収集の前に仮説を設定し、その仮説を検証していくプロセスの中で、データをどのように加工して示すかという点が今回の学びのポイントでした。加工の視点としては、大きく代表値と散らばりの２つに分けられ、代表値には単純平均、加重平均、幾何平均、中央値があること、そして散らばりについては標準偏差で表現されることを学びました。 外れ値の対応はどうする？ 今までは単純平均しか扱ったことがなく、重みを考慮した平均やべき乗を利用した手法は初めて触れる内容でした。また、平均値だけでは捉えきれない外れ値に対しては中央値を用いることで対応する方法がある点も新鮮でした。標準偏差については、なぜルートがつくのかという計算過程が理解でき、正規分布の場合にデータの約95％が±２個分の範囲に収まるという納得感を得ることができました。これまで平均を取るだけで思考が止まってしまっていた部分を、散らばりの視点からデータ活用の具体的なイメージに結び付けることができました。 移住データで何が見える？ また、人口減少対策において活用される移住者データを分析することへの関心が高まりました。各市町村の移住者データを様々な属性で分析し、特に年齢や家族構成の散らばりを調べることで、どの施策に注力すべきかを推測するひとつの手法となり得ると感じています。現状、移住促進施策はUターン促進とIターン促進の大別がなされており、例えばUターンでは地元を想う集まりの取り組みを強化し、Iターンではボランティアや副業などにより継続的な関わりを持つ関係人口への支援を強化するという方針です。こうした大まかな区分に加え、より具体的な属性の分析が進むことで、移住理由を数値的に捉え、具体的な施策検討に役立てることができそうです。 今後の分析計画は？ 今後は、所管部署に対して詳細な個別データの入手が可能かどうか問い合わせる予定です。データが手に入れば、エクセルを用いた分析に取り組みたいと思っています。特に県全体と沿岸地域の違いを明らかにすることで、一緒に施策を進める市町村の担当者や移住コーディネーターの方々の取り組みにも影響を与えられるのではないかと感じています。5月20日（火）に、所管部署の担当者が意見交換に来訪する予定のため、その際にデータ入手の依頼を進めるつもりです。

分析の基本は？ 分析の本質は「比較」にあります。まず、分析は①プロセス、②視点、③アプローチの3つの軸で進めることが基本です。プロセスは大きく4つのSTEPに分かれます。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。次に、既にあるデータや新たに収集する情報（見る、聞く、行う）を活用してデータを集め、最後に分析によって仮説やストーリーを検証していきます。データ収集時は、サンプリングバイアスや設問設計の影響に注意し、適切なA/Bテストの実施も視野に入れます。 重要視点は何？ 次に、分析を行う際に重要な視点は5点あります。まず、インパクト：どの程度の影響があるかを把握し、優先順位をつけること。次に、ギャップ：比較対象や軸を明確にし、どの部分が異なるのかを確認すること。さらに、トレンド：時間の経過による変化の傾向を把握し、異常な部分を見つけること。加えて、ばらつき：全体の分布がどれだけ偏っているかを平均値や中央値などで見ること。そしてパターン：全体や変曲点から法則性を読み取ることが大切です。 グラフの工夫は？ また、アプローチとしては、グラフや数字、数式を用いてデータを視覚化する手順があります。まず仮説と伝えたいメッセージ、次に比較対象を明確にし、どのグラフを使用するかを検討します。一般的な項目の比較では横棒グラフやウォーターフォールチャート、時系列の変化を示す場合は折れ線グラフや縦棒グラフ、構成や分布を表すにはヒストグラムや円グラフ、相関関係を示すには散布図が有効です。横棒グラフは特に多用されますが、加工に手間をかけることでより分かりやすくなります。 日常の見直しは？ また、日常の業務や振り返り、目標設定・計画立案において、MECEや層別分解といった手法を使いながら、固定観念や偏った思考を見直し、仮説思考を鍛えることも重視しています。社内では、数字や思い付きだけで次を考えるのではなく、定量・定性データ分析の手法を共有し、分析は「比較」に基づくという前提と、意思決定を目的とするという考えを全員で理解しています。この目線合わせのもと、各種フレームワーク（たとえば3C、クロスSWOT、セグメンテーション／ターゲティング／ポジショニング、4Pなど）を取り入れながら、What／Where／Why／Howのステップを踏んで分かりやすいビジュアル資料を作成し、あるべき姿を説得力ある形で提案できるよう学び続けています。

直感に頼り過ぎ？ これまで私は、自分の判断を積み上げてきた経験からの「勘」に頼っていました。しかし最近、その限界を感じ、経営戦略やMBAに無関係だと思っていた内容に興味を持ち、受講を決めました。結果として、大満足でした。 振り返りは効果的？ 今週は全体の振り返りを行いました。Week00と01に記録した「戦略思考を行うために身につけたい点」のリストは、当初とても表面的だったと感じました。しかし、わずか数週間の学びで、視座が変わったことに自分でも驚いています。 学びが急変した？ なぜ短期間に多くの学びと気づきを得られたのかを考えてみると、アウトプット型教育と新たな視点を得られる仕組みがその要因であると思います。アウトプット型の教育では、自分の頭でしっかりと考え、それを言語化することや、グループワークによる口述説明が求められました。また、新たな視点を提供する仕組みとして、スピーディな回答をくれるツールや、動画コンテンツ、実際の経営者の経験談、グループワークでの他者からのコメントなどがありました。 考え抜くのは大変？ 一方で、「考え抜く」という行為は体力が必要であると実感しました。これからはフレームワークをツールとして活用し、無駄な時間を省いて効率を高めていきたいと思っています。 組織戦略はどう？ 今後のゴール設定としては、自組織が社会に対して果たすべき責任や役割を考え理想の姿を描き、それをゴールに組織戦略やプロジェクトと結びつけることを目指します。また、フレームワークを活用して、盲点を減らし、具体的な戦略を練って提案や意見交換を行えるようにしたいと考えています。 心身の健康を守る？ 日常生活では、考え抜く力を保つために心身の健康を維持し、適切な睡眠や運動を心がけます。また、フレームワークを日常に取り入れて考え方に慣れることが重要です。 組織目標は適正？ 2025年上期には、これまでの慣例が組織目標に適しているかどうかを日報などを通じて解析し、顧客の成長率をどのように判断できるかを検討します。他社の企業文化を整理し、自社との違いを明確にすることも重要です。 医療環境を考える？ さらに、2025年からは少子高齢化による医療環境の変化を考慮し、医療スタッフの減少を見据えつつ、医療機器の開発を進めていきます。グローバルの傾向についても情報を集約し、日本との違いを意識した施策を検討します。

なぜ自己流だった？ １か月を振り返ると、これまで自己流で仕事を進めていた自分に気づかされました。講座の中で、自らの行動や考え方を見直す必要性を実感しました。 広い視点が足りない？ 実際の演習で、ファストフードチェーンの事例をもとに考察した際、自分に当てはめるだけで他の視点を捉えることができず、十分な多角的アプローチができませんでした。 根拠の曖昧さは？ 自分を振り返ると、これまで考えの根拠を明確にせずに行動していたことや、問いを明確にしないまま解決策に着手していたため、説得力に欠け、振り返りや原因分析ができていなかったと感じました。講座で多くの気付きを得たものの、理解したつもりでいた内容をすぐに忘れてしまうことも実感しました。 評価と気づきは？ ＡＩコーチングの総評では、自己の行動や思考に対する認識があり、改善の必要性を感じ取っている点を評価されました。また、具体的な行動計画を立て、異なる視点を活用することがさらなる成長につながると示唆されました。 他視点はどう使う？ 現時点では、会議中などで即座に自分以外の視点を提示するのは難しいですが、予定がある場合は事前に別の視点も考慮するように努めます。案内作成など時間に余裕がある際には、試案の後に一定の時間を置いて見直すことを実践し、全体的に相手が理解しやすい文章を意識するようにしています。 メールは分かりやすく？ また、メールの文章については、主題、根拠、理由を正確に伝え、誤解を生まない表現になっているかを確認してから送信することを心掛けています。現時点では見直しに時間がかかる状況ですが、短時間で効率よく確認できるように改善していきたいと考えています。 会話の脱線はどう？ 会話においては、思いつきで本題から逸れることが多く、不要な情報を伝えることで自分の意識がそれるだけでなく、他者にも迷惑をかけていると感じています。そのため、脱線した発言は慎むように努めています。 聞く姿勢は整ってる？ 話を聞く際には、つい偏った見方をしていないかを意識し、発言する際は伝えるべき内容が何であるかを明確にして、論理的に組み立てるよう心がけています。文章や資料作成においては、主題、問い、根拠など伝えるべきポイントを整理し、相手にスムーズに理解してもらえるよう努めています。

仮説は本質か？ WEEK4では、仮説を立てそれをデータで検証する思考法を学びました。仮説は「感覚」ではなく、根拠ある問いとして設定し、目的に合ったデータを収集・分析することが大切であると理解しました。たとえば、あるターゲット層に向けた広告の効果については、申込経路や具体的な単価など、定量的なデータをもとに検証することで、説得力のある改善策を導き出すことが可能だと感じました。 4Pで本質見出す？ また、マーケティングの4P（Product、Price、Place、Promotion）の視点から仮説を組み立てることで、問題の本質や見落とされがちな課題が浮かび上がることにも気づかされました。特に、費用対効果を比較する際は、単なる表面的な数字ではなく、単位あたりの価値を基準に判断する重要性を実感しました。 検証と戦略は？ この一連の流れ、すなわち仮説の設定、データの収集、検証、そして改善への取り組みは、単なる分析作業に留まらず、意思決定や戦略立案の基盤となることを再認識させてくれました。実際に現場で改善を実行するためには、データを正しく読む目と、仮説を深める思考の両方が必要であると感じました。 販促成功の鍵は？ さらに、講師養成講座の販売促進においては、WEEK4で得た知見が「感覚」ではなく根拠ある判断を下すための基盤として活用できると考えます。広報活動における意思決定やターゲットの把握、また販促効果の見直しなど、戦略設計全体に渡り、大いに役立つと感じました。 計画実行は可能か？ また、マナー講師養成講座の促進に向けた具体的な行動計画を4週間で立てました。 まず、Week 1では、ターゲット別に仮説を設定し、販促チャネルの効果についても仮説を立て、データ収集の項目を決定しました。 次に、Week 2では、過去数年間の申込者データを整理し、広報媒体ごとの広告実績を収集、さらに簡易なアンケートも実施しました。 Week 3では、ヒストグラムや円グラフなどを用いてデータの可視化を行い、費用対効果の高い媒体を絞り込むと同時に、仮説の正否を検証し、重点ターゲットを確定させました。 最後に、Week 4で、ターゲット別のプロモーションを再設計し、重点媒体への予算を再配分するとともに、効果検証体制を整えることで、改善策を実行に移しました。 この行動計画は実効性が高いと自分なりに評価しています。

グラフは何を示す？ グラフの活用法とその分析時の手法について考えます。まず、円グラフは各要素の割合を確認したい場合に使用します。一方、ヒストグラムは全体のばらつきを視覚的に把握したい時に便利です。グラフを活用する際は、事前に仮説を立て、その仮説に基づいて予測データと実際のデータを比較し、深堀することが重要です。 平均値はどう使う？ 分析手法としては、様々な平均値があります。単純平均はただ平均値を求める方法です。加重平均は重みを考慮して算出され、例えば東証株価指数がこの方法を用いています。幾何平均は成長率や平均何倍になるかを知りたい時に使用されます。外れ値の影響を避けたい場合は中央値を用いるとよいでしょう。また、標準偏差を利用することで、データのばらつきを把握できます。標準偏差が小さいほどデータは均一であることを示します。これに基づき、2SDルールでは95%のデータが大よその範囲内に収まるとし、5%のデータは外れ値とされます。 リスクはどう把握？ 施設のポテンシャルや価格の分布を分析する際には、ヒストグラムや散布図を使うことで、戦略に対するリスクを特定できます。例えば、ポテンシャルの高い施設で高コストの外れ値がある場合、戦略的値下げの必要性を検討する余地があります。また、小さい施設で安価なコストの外れ値はベンチマークとして他施設に引き合いに出されるリスクとなる可能性があります。 医療データの精度は？ 医療機器のデータ精度を分析する際、標準偏差を利用して精度の精確性を確認することができます。業界の標準として、変動係数CVが2%以下であれば精度の担保がされているとされています。変動係数は標準偏差を平均値で割ることで算出されますので、まず標準偏差を求める必要があります。特に機器の精度が外れ値を持たず、許容範囲内に収まることが求められるため、標準偏差の知識は重要です。 適正価格はどう算出？ 価格交渉の際、統一グループやGPO施設カテゴリ内の平均価格やベンチマークの引き合いがあります。この際、どの「平均」が使用されているかを確認し、データを鵜呑みにせず、グラフや散布図、加重平均や中央値を用いて適正価格を示すことが重要です。 仮説はどこから？ 最後に、分析に取り掛かる前に仮説を立てることが大切です。仮説に正解はありませんが、経験に基づいた想像力を活かし、いくつも仮説を洗い出すことが有益です。

問題解決のステップをどう活用する？ 問題解決の4つのステップ、すなわちWhat（問題の明確化）、Where（問題箇所の特定）、Why（原因の分析）、How（解決策の立案）を学びました。私の思考のクセとして、Whatを決め打ちしてしまうことや、Howの展開に意識が向きすぎることがあります。そのため、Whatに関しては目の前の課題が全体構造のどこに位置づけられているのかを確認するよう意識しています。Howについては、Whatの構造を理解し、Where→Whyを経てしっかりと導き出すことで、数ではなく説得性と精度を高めていきたいと考えています。 A/Bテストを成功させるには？ A/Bテストについては、比較検証を目的とするため、以下のポイントを理解しました。 - 複数の要素を同時に変えると検証が難しくなるため、このようなことは避ける。 - 同列で比較する必要があるため、期間・ターゲットなど条件をできるだけ揃える。 - 低コストで実施できるため、トライ＆エラーを重ねて精度を上げていく。 購入者定着の課題をどう解決する？ 「商品Aの購入者定着」という課題に対しては、一旦立ち止まって状況を整理しました。例えば、購入者定着を要素分解（要素集約）すると、上位階層に売上向上という課題があります。本質的な課題としては、「売上向上があり、分解すると新規と定着に分けられ、データで補足すると新規の向上が売上の変数として大きく影響する」という課題に変わる可能性があると捉え、4つのステップを視野を広げるためと、要素を絞り込んで確度を上げるために活用していきます。 広告効果の測定には何が必要？ ABテストは広告の売上効果を測る際に用いたいと考えています。しかし、売上に関わる変数（広告外のプロモーションや価格など）が多いため、「広告だけの効果」を測るのが難しいです。この点についてアドバイスが欲しいです。 課題特定を円滑にするには？ 現在取り組んでいる各部署の伴走案件において、上記の4ステップを課題特定に活用しています。会社上層部からの指示や慣習などから使用するデータや活用方針がある程度決まっているため、他の選択肢を持てない方もいます。そういった場合、一度立ち止まって課題の要素分解を行うよう促しています。月内に7つの案件があるため、事前に各部署の業務理解を深め、広い視野で課題を捉えることを意識して伴走します。

市場環境はどう見る？ 勝負を決めるのは顧客や市場の環境であると実感しました。講義では、PESTや5Force、VRIO分析といった各フレームワークを活用しながら、環境やニーズを整理し、自社の強みや基本戦略を検討していく流れが紹介されており、戦略検討のプロセスについて具体的に理解することができました。 PESTをどう捉える？ まず、PEST分析では、環境を漠然と捉えるのではなく、各要素をテーマに沿って洗い出し、その中で影響の大きいものを特定することで、どのような状況に繋がっていくのかを考察することの重要性を学びました。これにより、戦略策定に向けた有益な情報源として活用できる点が印象的でした。 5Forceはどう見る？ 次に、5Force分析では、売り手・買い手の関係や新規参入、代替品といった軸で業界の現状を整理し、未来に向けた予兆となる因子を明確に洗い出す意義を再認識しました。これにより、変化する状況に対応するためのシナリオプランニングが可能になると考えています。 基本戦略を学ぶ？ また、ポーターの３つの基本戦略については、競争優位の幅とターゲットの広さを軸に、コストリーダーシップ、差別化、そして集中戦略がどのように検討されるべきかを学びました。特に、一点集中には環境変化によるリスクがあるため、複数の戦略の両立可能性を意識することが大切だと感じました。 VRIOで見抜ける？ 今回初めて学んだVRIO分析では、模倣困難性が重要な鍵となる点に強く共感しました。価値や希少性を含めた要素を有効に活用できる組織力が、持続可能な競争優位に繋がると理解しました。社内の暗黙知や独自の仕事の仕方を仕組み化し、共通言語・企業文化として定着させることが、他社には容易に真似できない大きな強みになると考えています。 未来戦略はどうする？ これらの学びを踏まえ、改めて高品質なモノ・コトの提供に向け、自分たちの顧客像を具体化し直す必要を感じています。企画開発からアフターサービスに至るまで、直接・間接的に関わる領域全体を俯瞰し、自社の強みや差別化の方向性をVRIO分析など各フレームワークを活用して検討していくことが重要だと思います。現状の競合他社との比較に留まらず、業界全体を意識してシナリオを複数想定し、上位層も納得できる戦略の選択肢を示せるようにしていきたいと考えました。

どうやって任せる？ 仕事を任せる際は、まずメンバーに自覚を持たせ、必要以上の干渉を避けることが大切です。プロセスが予定通りに進んでいるか、定期的にフォローする場を設けることで、状況変化に応じたサポートが可能となります。一方で、不測の事態が発生した場合は、リーダーとして責任を持ち事態の収拾に努め、その後で今後の改善策を具体的に検討することが求められます。このとき、リーダー自身の見落としを認め、個人の責任追及に偏るのではなく、構造的問題を把握することが重要です。 なぜ振り返り習慣に？ また、振り返りの習慣化も不可欠です。忙しさを理由にせず、日々の業務において自分の非を認め、次につなげる姿勢を持ちたいと感じました。反省だけでなく、できたことにも十分な注目をすることで、自己成長およびチーム全体の向上が期待できます。 どうフィードバックする？ フィードバックの実践にも力を入れるべきです。まずは、メンバー本人による自己評価や学びを言語化する場を設け、具体的な事実に基づいた評価を行うことが望ましいと感じました。この際、評価基準を明確にし、良い点と改善点の両面を伝え、改善に向けた具体的な行動計画を一緒に考えることが効果的です。 報告後、何を感じる？ さらに、自分たちの仕事では定期的に成果報告を行ってきたものの、これまで報告終了後にそのまま「お疲れ様」で終わるケースが多くありました。今後は、報告後できるだけ早い段階、具体的には半日以内、または翌日の午前中に振り返りの場を設けることで、各メンバーが達成度や課題を具体的に認識できるようにしたいと考えています。例えば、同じミスを繰り返すメンバーには、成功と失敗をしっかり振り返ることで改善のきっかけを与え、淡々と業務をこなすメンバーには、できたことを中心に振り返り次回への期待を共有することで、モチベーションを維持しつつ業務の定型化を防ぐ取り組みが有効だと思います。また、ある程度リーダーシップを担うメンバーには、自身の振り返りとともに他メンバーの振り返りにも参加してもらい、多角的な視点からの学びを深めることができると考えています。 どう成長を共有？ これらの取り組みを通じて、各自の動機づけや衛生要因を再整理し、定期的な1on1で得られた情報を踏まえた上で、現状の期待を具体的な数字や目標として共有することで組織全体の成長に繋げたいと思います。

CTRとCVRはどう分析？ プロセスを段階的に考えることは、データ分析において非常に重要です。例えば、CTR（クリック率）やCVR（購入率）を比較することで、プロモーションの効果を測定します。この段階で、CTRが高い場合はターゲットユーザーに適した場所でプロモーションが行われているか、または掲載しているクリエイティブがユーザーに合致していることが考えられます。同様に、CVRが高い場合は購入を促すことができていたり、サイトのUI/UXが優れている、商品そのものが魅力的であるという理由が考えられます。これらの指標を基に課題を抽出し、改善策を講じることが必要です。 仮説はどう作る？ 原因を仮説立てる際には、思考の範囲を広げることが求められます。具体的には、フレームワークを利用したり、反対概念を活用することが有効です。最適な解を見つけるためには、初めに適切な判断基準を考え、それに基づいて評価を進めます。判断基準に重要度の違いがある場合は、重み付けを行い、比較検討を通じて最適な解を選びます。 費用対効果はどう判断？ プロモーションの費用配分を検討する際には、有料広告のCTRやCVR、各コストを再度検証し、費用対効果の観点から最終的には投資対効果への移行を考えます。また、メールマーケティングにおいては、ターゲットに適したバナーを見つけるために、ビジュアル、テキスト、クリエイティブの観点からABテストを実施します。 意思決定は合理的？ 中長期的には、会社全体で「勘と経験に頼る意思決定」を「データ分析を用いた合理的な意思決定」へ移行することを目指します。このためには、誰でも気軽に分析ができる環境を整え、学びとモチベーションを高め、業務効率化により時間を確保することが重要です。 効果検証はどう実施？ 投資対効果を考える上で、判断基準の検討、検証方法の確立、経営層への効果的なアプローチが求められます。メールマーケティングにおけるバナーのABテストの実施例として、秋の行楽シーズンを訴求する際に、ビジュアル面では人物の有無やテーマ、テキスト面では金額や特典、クリエイティブ面では静止画や動画を考慮に入れることが挙げられます。 人材育成はどう進む？ また、データ分析における人材を育成するために、社内の教育プログラムを活用し、DX変革を推進するための環境作りも必要です。

学びを日常にどう活かす？ これまで学んできた内容を全体的に復習しました。その中で、改めて「目的を明確にすること」と「問いを立てること」の重要性を再認識しました。人間の思考は主観に偏りがちで、そのために本質からそれた部分に焦点を当ててしまうことがあるという前提を持ちました。自分の思考が偏らないようにするためには、まず物事の全体像を把握し、イシュー（課題）を特定することが大切です。そのためには具体と抽象を繰り返し、様々な角度から物事を見る必要があります。この過程でイシューを特定し問題の本質を明確に捉えることが、効率的な情報処理に繋がると改めて感じました。 情報処理の効率化とは？ この学びは日常の様々な場面で活用できると思います。たとえば、報告・連絡・相談（報連相）、プレゼンテーション、社内外の会議、問題定義や課題解決時などです。自分の主観で物事を進めていないか、イシューを特定できているかを常に確認していきたいと思います。また、人との業務上の会話の中でも相手がイシューを特定できていない場合に、自分からイシューを明確にすることで会話がスムーズに進むので、この点を意識していきたいです。 効果的な問題解決法は？ 何事も着手する前に立ち止まり、「目的を明確にすること」「全体像を把握しイシューを特定すること」「伝える内容と目的を明確にすること」を実践していきます。具体的には次のような場面・行動を考えています。 1. **データ分析の際に仮説を立てる** - 行動: データを単純に見るのではなく、まず全体像を把握し、問いを立ててから分析を行います。問いに基づき、どのデータが重要かを判断し、結果を検証するプロセスを経て分析の精度を高めます。 - 理由: 問いを立て、分解し、結果を検証することで、より深い洞察を得ることができます。 2. **プロジェクトやタスクの問題解決における代替案の評価** - 行動: 問題が発生した際、単一の解決策に飛びつくのではなく、複数の代替案を出し、それぞれのメリットとデメリットを比較検討します。そして最も効果的な方法を選択します。 - 理由: クリティカルシンキングを活用することで、短期的な解決策ではなく、長期的に効果的な解決策を見つけることができます。 これらの行動を日常の仕事に取り入れることで、より効果的で効率的な業務遂行を目指していきます。

なぜ着目が大切？ ライブ授業で「着目ポイントが大事」と先生がおっしゃっていた言葉が強く印象に残りました。人、時間、物、曜日など、さまざまな切り口で情報を集め、柔軟な分析視点を持つことの重要性を実感しています。 切る基準はどこ？ また、「どこで切るかという基準点を持つことで分解の仕方が見える」というお言葉も非常に印象的でした。データアナリティクスの講座で学んだ内容と重なり、より一層理解を深めることができました。今回学んだクリティカル・シンキングとデータ分析の掛け合わせを通して、相手に納得してもらい行動を促すための論理的なプロセスを構築し、プロジェクトを進めていこうと考えています。自社の現状や改善点を明確にし、効果的な広報・採用戦略の構築へと繋げることが狙いです。 戦略はどう整理？ 現在、広報業務の中でも特に採用に直結する業務が多いため、自社の強みを活かす事業戦略の検討が重要だと感じています。その第一歩としてSWOT分析を活用し、Strength（強み）、Weakness（弱み）、Opportunity（機会）、Threat（脅威）の4つの視点から、ピラミッドストラクチャーを用いて会社全体の現状を把握しようと考えています。内部環境と外部環境に分け、「着目ポイント」を常に意識することで、多角的に情報を整理する狙いです。 データはどう見る？ さらに、データ・アナリティクス講座で学んだ『比較対象を同じに』という考え方を活かし、主張と根拠の整合性を意識してデータを抽出したいと思います。感覚に頼らず、客観的なデータを根拠に説明や提案を行うことで、戦略に説得力を持たせ、実効性のある広報・採用施策の立案につなげることができると考えています。 方法は本当に良い？ また、広報業務の一環として、大手求人サイトへの再掲載や新卒採用向けの展示会出展、自社採用サイトでの情報発信など、複数の施策を同時進行で進めています。その中で、「今取り組んでいる方法で本当に良いのか」と一度立ち止まり、作業や考え方を見直すことの大切さも感じています。そこで、ピラミッドストラクチャーとSWOT分析を組み合わせることで、より論理的かつ実践的なアプローチが可能になるのではないかと試行中です。この考え方が正しいかどうかはまだ不確かですが、スタッフとも共有し、実際の施策に落とし込んで検証していきたいと考えています。