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分析 ✕ 視点

に関する学び

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すべての学びは繋がる？ 6週間の講義を振り返り、最も印象的だった学びは「すべての学びは結び付いている」ということでした。もともと興味を持っていた分析手法やその評価方法には多くの新しい発見があり、非常に刺激的でした。しかし、分析に基づいて仮説を立て、それを生かすためにはマーケティングの知識が必要だということに気付きました。過去に学んだことと今学んでいることがつながり、新しい視点が得られたこの体験は非常に刺激的でした。 マーケティングとデータ分析の相乗効果 知ったつもりでいたマーケティングに関するフレームワークをデータ分析で活用することにより、学びが独立したものではなく、結び付けることで価値が生まれるのだということを実感しました。この経験が一番の収穫だったと思います。 異動後の目標と実践 講座の受講期間中に営業部門から希望する企画部門への異動が実現しました。異動までにデータ分析やマーケティングに関する学び直しを行いたいと思っています。講座で学んだデータ分析の基礎的な手法は、現在の部署でも十分活用できます。まずは今の部署で可能な分析を行い、学びを実践に移したいと考えています。まずは営業部門の販売実績から現状を把握し、マーケティングのフレームワークを活用して今後取るべき打ち手について考え、同僚と意見を共有したいと思います。 新しい提案とその影響 異動するまでに今回学んだデータ分析手法を用いて、営業部門の現状分析やそれに基づいた仮説の立案を実施したいと考えています。現部署では経験や勘を重視する風潮があり、それ以外の判断基準がない状況です。たとえ私の提案が採用されなくても、新しい考え方の実例を示すことで変化のきっかけとなれば良いと思っています。そしてこの経験、特に反省点を次の部署で生かし、新しい環境でも様々なことに挑戦してみたいと思います。

潜在ニーズをどう見極める？ 顧客の潜在ニーズを見極め、それを形にすることの重要性を改めて理解しました。特に、顧客が自分でも気づいていない「潜在ニーズ」を引き出す手法として、行動観察やデプスインタビューが効果的であることを学びました。また、曖昧なニーズに基づく商品開発にはリスクが伴うため、価格競争を避けるためにSTP分析を活用することで、ターゲットの絞り込みやポジショニングの明確化が重要であることが強調されました。さらに、ペインポイントを特定し、それを解消して「ゲインポイント」に変える視点が、新しい価値創造に直結すると感じました。全体を通じて、マーケティング視点の重要性と顧客の立場に立ったプロセス構築の鍵を再認識しました。 顧客接点にどう活かす？ 顧客との接点を持つ企画や商品開発、サービス改善の場面で、これらの知識は有用だと感じました。具体的には、顧客が不満や不便を抱える「ペインポイント」を見つけ、それを解消するサービスを提案・実装していくことです。また、STP分析を活用し、自部署が競争優位を築けるポジションを明確にしつつ、顧客の「AIDMAモデル」に沿ったプロモーションを行うことで、効果的なマーケティング戦略を立案することが可能だと感じました。私の業務では営業店が主要な顧客であるため、そこに焦点を当てつつ、次なる顧客層の獲得に向けて行動することが急務です。 既存と新規、どちらに注力すべき？ 既存業務の拡充と新規業務に向けた促進行動の両方に目を向け、行動していかなければなりません。既存顧客層については、顧客インサイトの把握が容易な環境にあり、日常の不満点やペインポイントの洗い出しを進めていきます。一方、新規領域においては未知の分野が多く、確定的な判断はできませんが、顧客満足に基づいて利益を得るという学びを活かし、行動計画を図っていくつもりです。

Week6での気付きは？ Week1から学んでいたことが、ようやくWeek6で腑に落ちた感じがしました。 仮説思考の重要性とは？ ライブ事業では、ストーリーを立てて分析する方法を具体的に学びながら復習することができました。 よい分析のためには「仮説思考」が重要です。まず目的を明確にし、問いに対する仮説を立てます（例：打率ではなく失塁率が高い選手が原因ではないか）。次にデータを収集し、その仮説をデータで検証します。仮説がデータにより証明されなければ、新たな仮説を立て直します。 データ収集はどう進める？ データ収集の手段としては、検索エンジンや公開データ、アンケートやABテストなどがあります。 分析を進める際の5つの視点として、以下の点が重要です： - インパクト：影響度の大きさ - ギャップ：何がどのように違うのか - トレンド：時間的な変化の傾向 - ばらつき：分布に隔たりがあるか - パターン：法則性があるか WEBマーケティング分析のポイント グラフ化のステップとしては、まず仮説やメッセージを明確にし、比較対象を決めて、適切なグラフを選びます。 WEBマーケティングの売上に繋がりやすい顧客の分析には、以下の点を考慮していきます： - 企業規模や購入製品群（リピート購入か、多種製品群を購入しているかなど） - 地域による差異 - 製品の月別の差異 - 顧客情報の獲得経路の有効性 これらをMECEに分解し、先入観を避けつつ仮説検証を進めます。 来月以降、少し余裕ができるので、上記の分析を進め、WEBサイトの改善を図ります。ロジックツリーの活用で細かく分解しつつも、Week6の講義にあったとおり、目的に必要な分析範囲を見極めたいと思います。また、メンバーに説得力のあるプロセスを踏み、説明することも重視したいと思います。

仮説検討は効果的？ フレームワークを使って仮説を検討する重要性を改めて実感しました。自分の視点だけで考えると、異なる仮説が実は同じ意味を持っていたり、抜け漏れや重複が生じ、MECE（漏れなく、ダブりなく）にならないことがあると感じました。また、業務では自社の既存データを中心に扱っており、外部のデータと比較する機会が少ない点にも気づきました。一般的なデータにも注意が必要で、信頼性が低かったり数値が大げさに見せられるケースもあるかもしれません。こうした状況だからこそ、学んでいる知識を活かし、有効なデータと信頼できる情報源を見極める必要があると思いました。 動画から何を学ぶ？ 先週のグループワーク後に視聴した関連動画で紹介されたさまざまなグラフや分析手法も非常に参考になりました。自分がこれまでなんとなく実施していた方法が当てはまる部分もあれば、これまで注目していなかった視点に気付くこともあり、改めて復習する意欲が湧きました。 実務で新発見は？ 実務では、指示通りに同じグラフを作成することが多い中、自分自身でフレームワークを活用して仮説を立て調査することで、新たな発見につながる可能性を感じています。現在の職場では、これまでにない未来的な取り組みが多く、自社の過去のデータだけでは捉えきれない視点が必要だと再認識しました。大きな歴史的流れに沿った視点も、今後の改善に大いに役立つと考えています。 改善策の検証は？ まずは、フレームワークを用いて「どの部分が改善され、会社の売上に貢献できるか」という仮説を立て、データの収集と検証に取り組みたいと思います。また、データだけに頼らず、職場の改善点や取り組みについても多角的な視点を持って検証することで、会社全体の業績向上だけでなく、自分自身の成長につながる発見があると期待しています。

データ分析で解像度を高めるには？ データは受け取ったままではなく、一手間加えることで解像度が上がります。絶対値だけでなく、相対値でも数字を出して比率を確認し、数字はグラフ化することで視覚的に課題を見つけやすくなります。また、取り扱う情報が売り手側か顧客側かで分析の視点が変わることを認識しておくことが重要です。 偏りを防ぐためにはどうする？ 基本的に売り手側の情報から分解することが多かったため、偏った視点だということを意識しなければなりません。切り口は時間、人、手段など様々な角度から分解し、可能な限りMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）で分解することで、ダブりなくモレなく網羅的に分析が可能になります。 新たな課題を発見する方法は？ 事業部の売上を分解する機会がよくありますが、売り手側の情報に偏らないように注意が必要です。慣れた分解手法を使うことが多いため、異なる視点や切り口、深掘りをすることで、今まで見えていなかった課題を見つけることができるでしょう。 分解のブレを防ぐには？ 事業部の売上や部署の売上、メニュー毎の売上、顧客毎の売上など、分解できそうな要素は多くありますが、まず最初に全体の定義を決めることで分解のブレを防ぎ、有効に活用していくことが大切です。毎週や毎月のように分析を行う機会があるため、週報や月報でこれまでと違った切り口で分解を試みてみようと思いました。 異なる切り口での分析の効果は？ これまで「課題はこれだ」と決めつけていた部分も多かったため、本当にそうか疑い、別の切り口で分解することで新たな課題を特定できると感じています。早速今回の週報から分析と分解を活用し、全体の定義を決め、MECEで考えるよう心がけ、ダブりやモレのない進行を目指します。

数字分析で見える傾向は？ 数字をいくつかのパターンでグラフ化し比較すると、傾向や特徴がつかめることがわかりました。知りたい情報に対して、意図的に複数の分析軸が必要であることも理解しました。特に一番の気づきは、一つの分析結果だけを見てすぐに結論を出すのは危険だということです。急ぐあまりに、ついやってしまいがちですので気を付けたいと思います。 分解時の注意ポイントは？ また、切り口を考える際のポイントとして、全体を定義したうえでモレなくダブりなく分解していくことが重要だと感じました。意識してチェックしていないと、歪みが出ることに気付けません。 課題の本質をどう見抜く？ 自分の業務では、お客様アンケートなどを整理する際の切り口を設定するときに使えると思いました。さらに、原因不明な状態で課題改善を依頼された際にも有効だと感じます。例えば、上司から「この課題はおそらくこの辺に原因があるからこの方向性で解決してほしい」と相談され、現場では「ほんとの原因はそこではないと思う」という意見の乖離があった際、どのように調整すればよいか悩むことがあります。そのようなときに、要素分解を用いて課題の本質を明らかにすることができると思いました。 精度の高い分析へ向けて 現在推進しているサイトのUI改善は、ヒアリングを中心に改善施策を検討していますが、今一度データの分析を掘り下げてみたいと思いました。その際に以下の点を実施しようと思います。 - 切り口を複数用意するために、分析に必要なデータを多く収集する - 手を動かして分解する - どんな切り口が分析に役立ちそうか関係者にもヒアリングしてみる - モレなく、ダブりなくの視点で問題ないか、分析の切り口を周囲の人と意見を聞き確認してみる 以上の点を意識して、より精度の高い分析を行いたいと思います。

データ分析はどう見る？ 今週はデータ分析の基本的なアプローチについて学びました。データを評価する際は、まず「データの中心がどこに位置しているか」を示す代表値と、「データがどのように散らばっているか」を示す散らばりの2つの視点が大切であることを実感しました。代表値としては、単純平均のほか、重みを考慮した加重平均、推移を捉えるための幾何平均、極端な値の影響を排除する中央値などがあると理解しました。また、散らばりの具体的な指標として標準偏差を学び、データが平均からどの程度離れて散らばっているかを数値で評価できることが分かりました。 現場での活用方法は？ これらの知識は、実際の現場での作業時間、コスト管理、安全管理などに役立つと感じました。例えば、複数の現場における作業時間の平均を求める際、単純平均だけでなく、現場ごとの規模に応じた重みをつけた加重平均を用いることで、より実態に即した傾向を把握できると考えます。また、標準偏差を利用することで、同じ作業工程でも現場ごとのバラつきを数値で示し、ばらつきが大きい工程には重点的な対策が必要であると判断しやすくなります。数字の羅列だけでなく、背景や偏りを理解しながらデータを多面的に捉える習慣の重要性を再認識しました。 次のステップは何？ 今後は、各現場における作業時間や工程進捗、コストなどのデータを収集し、単純平均だけでなく加重平均や標準偏差も併せて算出することから始めます。特に、同じ工程内で標準偏差が大きい場合は、どの現場で大きなばらつきが見られるのかを明らかにし、その現場の状況や原因を直接確認することで、関係者と改善策を議論します。また、社内報告でも単なる平均値だけでなく、ばらつきや偏りをグラフなどで視覚的に示すことで、現場間の違いや課題を分かりやすく伝える資料作りに努めていきたいと思います。

SCAMPERは何ができる？ PMIのAI Agentに関する登壇資料作成の中で、SCAMPERのフレームワークを応用する試みが行われました。具体的には、S（Substitute）として従来のPPT作成をやめ、ClaudeやGensparkなどのツールで資料を作成した後にPPT化する方法や、C（Combine）でGeminiのDeep ResearchとChatGPTのデータ分析、そしてClaudeやGensparkのスライド作成機能を組み合わせる工夫が挙げられます。また、A（Adapt）ではDeep Researchを講演シナリオ作成に応用し、M（Modify）ではGensparkの生成物をFigmaで編集する方法、P（Put to another use）ではジブリ化を意識した画像作成機能を利用してスライド資料を作成するアイデアが検討されました。さらに、E（Eliminate）により、ゼロからのPPT資料作成を最小限に抑え、R（Rearrange）では結論を補強するためのエビデンス集めにDeep Researchを活用するという工夫がなされました。 資料作成の今後はどうなる？ 一方で、AIによる資料作成の技術は向上しているものの、何度も修正が生じた結果、従来の方法と比べると作業工数に大きな差がない状況です。以前はほとんど使い物にならなかったツールが、現在は曲がりなりにも利用可能なレベルにまで進化しており、今後の発展に期待が持てると感じました。ただし、現時点ではかなりの工夫が必要なため、AIにそのまま講演全体を依頼するのは難しいと実感しました。単一のツールやアイデアだけでは実現が難しい面もありますが、SCAMPERのようなフレームワークを活用することで、多様な視点やアイデアが生まれ、AIを用いた資料作成の可能性が広がると考えています。

戦略的思考は何？ 戦略的思考とは、目標を明確に定め、その目標までの道のりを逆算し、最短・最速で到達するための考え方や意思決定法です。言い換えれば、できるだけ早く効率よく目的や目標を実現する方法とも言えます。戦略は大局的かつ長期的な目的や方針を指し、それに対して戦術は局地的で短期的な手段を意味します。 最小労力で成果は？ 時間は有限です。そのため、最小限の労力で最大・最速の成果を求めることは非常に重要です。このためには、「やるべきこと」と「やらなくてもいいこと」をしっかりと選別する必要があります。そして、企業や事業が持続的な優位性を保つために「独自性」を持つことも大切です。 新規計画の鍵は？ 新規業務においては、長期的な目標設定と、それを達成するための逆算による実行計画が鍵となります。この計画は、他者に理解してもらうための資料作成やプレゼンに活用できます。 目標修正はどう？ 既存業務においても、大局的な目標を常にリマインドし、状況に応じた実行計画を修正することが求められます。現状を分析し、業務内容の必要性を見極めた上で、他者への説得やプレゼンに活かすことが可能です。 生活目標はどう？ 私生活においては、適切なゴール設定を行う癖をつけることで、さまざまな状況における成功体験を増やすことができます。これにより、他者とのコミュニケーションにおいても、共感や参加を得やすくなるでしょう。 目標再考はどう？ 無意識に自分流で行っていた目標設定や逆算についても懐疑的になり、長期的視点で適切な目標設定ができているかを考える時間を持つことが重要です。その上で目標達成までのルートを考え、「必要/不要」を判断し、より早く効率的な方法を検討します。さらに、「自分らしさ」を加えることができないか、一度考えてみることも有益です。

フレームワーク活用の理由は？ フレームワークを知っているだけでは意味がありません。特にスタッフ部門では、直接的に活用できる場面は限られているように感じていました。しかし、具体的な活用ポイントや事例を学ぶことで、SWOT分析やその他のフレームワークも、読み替えや置き換えによって適用できる場面があるのではないかと考えるようになりました。 集合知はどう作用する？ また、集合知の重要性も深く心に残りました。意見が食い違う場面は日常的にありますが、それを単なる困難と捉えるのではなく、多面的な認識が得られ、議論を通して考えが洗練され、抜け漏れの防止にもつながるというポジティブな側面に着目し、有難く享受していきたいです。 体制強化の再評価は？ これから取り組みたいのは、現在の体制強化の進め方についてのSWOT分析を通じた再評価です。漠然と正社員を補充するだけでなく、効率と効果の両面で新たな気づきが得られるのではないかと期待しています。また、個々がプロとして働くことから、プロ集団として組織全体で取り組むというマインドチェンジも重要です。現状ではすべてをみんなでやろうとするのは難しいかもしれませんが、メンバーの負担を軽減し、集合知の重要性を訴えながら適切な雰囲気を作ることが必要だと考えています。これは長期的な課題かもしれませんが、戦略的に最短で進めることを目指します。 SWOT分析はどう機能？ まずは自組織のSWOT分析を実施し、その結果を基に体制強化策の見直しを行いたいと思います。集合知を活かす組織づくりに向けては、この研修での学びや気づきを月次会議で共有することから始めたいです。また、私自身が「一緒に仕事をしたい」と思われるような人間性と振る舞いを心掛け、日々、明るく元気に取り組むことを意識していきたいです。

ステップを踏む重要性は？ ステップを踏むことと全体像を把握することは大切です。MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）の視点で全体を捉え、すぐに行動するのではなく、熟慮することが重要です。現状把握、原因分析、目標設定、そして打ち手の流れを理解する中で、特に現状把握が最も重要となります。多様な切り口から複数の要因を見つけ出し、そこから原因を確定することが求められます。例えば、QCサークルのような取り組みが有効です。そして、問題解決の目的が達成されたかどうかを検証することも忘れてはいけません。 問題解決のパターンとは？ 問題解決には二つのパターンが存在します。一つはあるべき姿と現状のギャップを埋めるもので、もう一つは将来的な目標を現状と比較し、その余白を埋めるものです。後者は単に正常に戻すだけではないという点がポイントです。 原因分析の力量が成功を決める？ 私自身、仕事の中で問題を解決する手法を使用していますが、事故対応策の相談や質問を受ける際、絡まり合った要因を考慮しながら原因を探り、対策を講じています。問題が単純に解決できる場合もありますが、連鎖的に解決される場合もあり、対応策が多岐にわたることがあります。原因分析の力量が重要であり、そのためには切り口の選び方が解決の度合いを大きく左右すると思います。 検証不足は問題を招く？ 気になる点としては、要因分析から原因把握を行う際に、十分な検証を行わずにすぐに解決策に飛びついてしまうことが多く見られます。複数の解決策を列挙し、その中から重要度が高く、効果があるものを優先して対応することが肝心です。それでも上手くいかない場合には、PDCA（Plan-Do-Check-Act）サイクルを再検討することが必要です。

顧客目線の重要性とは？ 差別化について日々悩んでいたため、今週の学習は特に有意義なものでした。特に、自分自身ができていなかった点や気をつけたいポイントとして以下の点が挙げられます。 まず、顧客目線が最も重要であることです。そして、「この点は差別化できるのでは？」と思う点があったとしても、一度立ち止まって考える必要があります。それは、差別化できると考えた点が、別の業界で既に得意としている施策かもしれないからです。また、視野が狭いと感じた場合には、フレームワークを探して利用し、抜け漏れがないように活用することが大切です。そして、どんなに差別化できても永続的な優位性は存在しないため、常に考え続ける必要があります。 差別化ポイントをどう見つける？ 実際、今週は差別化できるポイントを考えることが業務の一環でした。自社として「こうしたい」「ここが差別化できる」と思いがちだったところを、「お客様にとって」という視点を常に持つよう意識しました。また、「自社の強みって何なんだろう？」と悩み、3Cなどを用いて分析しても腑に落ちない部分がありました。この件に関しては、現在VRIO分析を用いてより明確な差別化ポイントを見つける努力をしています。 既に行っている取り組みとしては、VRIO分析があります。また、見つけた差別化ポイントをポーターの3つの分類に分け、どれに当たるかを理解し優先度をつけています。 来週の戦略は？ 来週取り組むこととしては、当初考えた競合だけでなく、差別化ポイントを既に実施している他の競合がいないかも確認する予定です。また、ポーターの3つの分類に分けた差別化ポイントについて、実現性だけでなく他の視点からも検討し、優先度付けを行います。最後に、関係者と話し合い、多様な意見を参考により良い施策を検討したいと考えています。