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分析 ✕ 視点

に関する学び

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なぜ自己反省が大切？ クリティカルシンキングの本質は、他者や提案を否定することではなく、自分自身の思考プロセスを客観的に振り返ることにあります。たとえば、「なぜ私はこの選択肢を良いと判断したのか」「どのような経験や価値観がこの結論に影響しているのか」といった自問を通じて、自身の思考の偏りや前提に気づくことが重要です。また、「自分の考えが絶対に正しい」という固定観念を避け、他者の異なる視点や経験から謙虚に学ぶ姿勢も求められます。チームメンバーや関係者との対話を通じて、自分が気づかなかった新たな視点を積極的に取り入れることで、より深い理解と柔軟な思考を育むことが可能になります。 どうして質問が大事？ クライアントワークで先方とコミュニケーションを取る際にも、相手の言葉をそのまま受け入れるのではなく、「なぜ必要なのか？」といった疑問を深堀りすることを心がけています。実際の会話では、「その機能が必要な理由は何ですか？」「それによってどのような効果を期待されていますか？」といった質問を通じて、目的や背景を掘り下げ、より深い理解を得ることを意識しています。 なぜ市場を選ぶ？ 新規事業の戦略を練る際も同様に、市場調査とターゲット層の明確化を行い、「なぜこの市場なのか」「なぜこのタイミングなのか」という視点で検証を重ねます。分析業務のレポート作成においては、単なるデータの羅列ではなく、「なぜこの結果になったのか」「どのような施策が有効か」といった要素まで考慮し、具体的なアクションにつながる提案を含めます。これにより、情報がより具体的で理解しやすくなり、実用的な価値を提供することができます。

差別化の意義は？ 講座全体を振り返ると、特に印象に残ったのは、組織能力やバリューチェーンを活用して模倣困難性を構築する考え方と、その差別化が持続可能かどうかを問う点です。また、他社の力を借りた差別化の可能性や、時には顧客便益を重視して「捨てる」判断が求められるという点も印象的でした。 最速と長期の折合いは？ 戦略思考を実践する上では、「最短・最速」でゴールに到達することと、中長期的にプラスに働くはずの多様な人材の活用との間に、しばしば対立が生じる点に留意する必要があると感じます。特に「捨てる」という選択をする際には、近視眼的にならず常に中長期の視点を持つことが大切だと思います。 顧客ニーズはどう見る？ また、中期的な事業のあり方や重点領域の検討については、顧客の高度化・多様化するニーズに対応するため、総花的な対応ではなく、自社の商材だけでなく組織能力も踏まえた優位性の分析が必要であると再認識しました。何を取り入れ、何を捨てるべきかといった戦略的な判断が、今後の事業展開において重要なポイントになります。 実践計画はどうする？ 今回学んだ内容を実践するため、まずはフレームワーク（3C、SWOT、VRIO、シナリオプランニングなど）を活用して自社、他社、そして市場の分析を進め、6月末までに成果をまとめます。その分析結果を基に、差別化や「捨てる」判断を含めた中期事業戦略案を7月末までにアウトプットし、関係者との議論を経て8月末までに中期事業戦略を確定させます。さらに、その戦略を次期のアクションプランに落とし込み、9月末までに実施に向けた具体策を整える予定です。

数字の見せ方はどう？ グラフや比率などの数字の表示方法を変えることで、印象が異なり、最初の情報だけでは気づかない傾向や特徴を発見できることを学びました。グラフ化する際も、分類の仕方によって見えてくるものが変わります。まずはRaw Dataを確認して全体を把握し、その上で何を伝えたいのか整理して数字を整理する必要があると実感しました。 切り口は何で違う？ また、数字の切り口によっては本質を見誤ることがあります。そのため、常に複数の切り口を持ち、一つの見方だけではなく、様々な切り口で数字を分析することが重要です。これまで経験に頼っていた切り口も、When、Who、Howを意識することで幅広く持てるようになると気づきました。 データの視点はどう？ 私の仕事では日常的にデータに触れ、それを解釈しています。同じ現象の分析にも異なる視点を持つことを心がけています。具体的には、宿泊予約数の動向をデイリーのデータで見ていましたが、週次や月次で見るとどのような違いがあるのかを早速試してみたいと思います。また、他の切り口での分析も手間はかかりますが、視野を広げるために取り組んでいきたいです。 行動する意義は？ 自分の思考の癖から抜け出すには、まず行動することが大切です。ひと手間、ふた手間加えて、複数の視点で分析することを心がけます。その際、これまでの分析結果や結論を再評価し、本当に正しいのか疑う姿勢を持ち続けたいです。また、MECE（漏れがなく、ダブリがない）の意識を持ち、ロジックツリーを活用していくことで、このフレームワークに対する苦手意識を克服していきたいと思います。

なぜ仮説が必要？ 仮説は非常に重要です。急いだり怠ったりして、仮説を立てずにいきなり方法論に入ると、結果として時間が余計にかかるか、誤った方向へ進んでしまう可能性があります。 どう検証すべき？ また、仮説はあくまで仮の答えであり、その検証が必要です。検証のためには目的意識を持ったデータ分析が不可欠です。そのため、たとえ「答え」となりうるものであっても、複数の仮説を立てることが求められます。さらに、3Cや4Pなど異なる切り口を用いることで、問題全体を網羅的に捉えることが可能となります。 疑いは成長の鍵？ 加えて、仮説の立証を目的としたデータ収集や分析においては、自身の仮説が誤っているのではないかという視点を忘れずに実践することが重要です。こうすることで、自分に都合の良いデータだけを集めてしまうことを避けられます。 原因はどう見極め？ 実店舗の売上やPLに関する業務では、好調な店舗と不調な店舗が存在します。いずれの場合も、その原因を正確に特定し、好調なら通例に従い、不調なら改善策を講じることが必要です。これまで、まず膨大な時間をかけてデータを収集していたところを、仮説思考を取り入れることで、何が問題なのかを先に明確にし、仮説を立てることから対応するようになりました。 何を意識すべき？ また、目につきやすい場所に仮説思考に関するポイントやステップを掲示し、常に意識できる環境を整えることも有効です。正解や不正解を問わず、失敗を恐れずに実践していくこと、日常的に課題意識や疑問を持つこと、そして先輩たちの実践事例や経験から学ぶことが、さらなる成長につながります。

講座で得た大切なことは？ この講座を通じて、自分が大切にすべきポイントを改めて認識することができました。まず、目的を定めることの重要性を痛感しました。ゴール設定や論点を正確にするために、必ずシンプルなフレームワーク（例えば、３C、バリューチェーン、コスト削減やバリュー拡張、５F視点）をセットで活用し、全体像を一旦俯瞰することの効果を実感しています。また、ターゲットを誰にするのかを明確にし、その理解を自社だけでなく取引先にも広げる必要があると学びました。そして、限られた資源の中で本当に重要なことにフォーカスするために、不要な部分を捨てるという考えが、最終的には顧客満足につながると感じました。 日常で学びはどう変わる？ これらの学びは、日常生活のさまざまな場面で応用できると感じています。ビジネスシーンにおいては、3Year planやNegotiation、サービス開発などで、目的や資源、ストーリーテリングの視点を持つことで、規模が大きいプロジェクトでも立ち返りながらクイックに分析ができるようになりました。また、自身のキャリアを検討する際には、自分のユニークな強みや差別化戦略を振り返ることが、経済価値や希少性、模倣困難性、組織への影響などの観点から自分自身を理解するための手助けとなっています。さらに、家族や同僚、友人と接する場合にも、短期から長期までの目的や現状とのギャップを確認し、優先順位を整えることの大切さを実感しました。プライベートな時間の使い方についても、あるべき姿を思い出しながら自分なりの仕組み作りを進めることができ、受講中の学びが多方面で活かされると感じています。

ジレンマの意味は？ 「ジレンマを恐れない」という言葉が非常に印象に残っています。特に、短期的なリターンと長期的なリターンのどちらを選ぶべきかという考え方に陥りがちな自分を改めて認識しました。ジレンマを適切に恐れずに対処するためには、フレームワークを用いて全体を抜け漏れなく俯瞰して戦略を立てることが大切です。今回、3C分析、SWOT分析、バリューチェーン分析の概要を学びましたが、特に3C分析とSWOT分析は現在の業務に必要なフレームワークであり、実際に活用して理解を深めたいと思います。 どう戦略すべき？ マーケティングやインサイドセールスの戦略を立てる際、短期から中長期的な視点でジレンマを感じ、立ち止まることが多いと気づきました。まずは、どのような場面でジレンマを感じるのかを言語化し、適切に対処していきたいと考えています。 戦略をどう描く？ 現在、来期の戦略を作成している状況であり、3C分析やSWOT分析を通じて受注や失注の分析に偏らない広い視点でのターゲティングや行動計画を立てたいと思います。また、製品資料やランディングページを作成する際のターゲティングや表現についても活用できると考えています。 情報はどう整理？ 3C分析やSWOT分析の概要は理解しましたが、どの粒度や範囲で情報を収集・列挙すべきかまだ明確ではありません。フレームワークを何度も使用し、来期の目標や計画を立てる際にまずアウトプットを作成し、それを通じてフレームワークの精度を高めていくことを目指します。フレームワークを利用する中で、どのような情報をどのように整理すべきかを模索していきたいです。

何が問題なの？ 直面している課題や状況を整理する際、まずは「何が問題なのか」「どこに課題があるのか」「その原因は何か」をはっきりさせ、さらに原因に応じた有効な解決策を検討するプロセスの重要性を改めて実感しました。複数の切り口から状況を把握し、定性的な評価も加味しながら優先順位をつける方法は、日々の業務や計画作成にとても役立っています。 現状のギャップは？ また、「あるべき姿」と「現状」とのギャップを定量的なデータで示すことで、問題の本質が明確になる点も印象的でした。具体的な数値やトレンド、ばらつきまで丁寧に分析することで、正しい状態へ戻すための対策が見えてくると感じました。こうした定量分析の視点は、実際の現場での判断材料として非常に有用です。 サンクコストは？ さらに、サンクコストの考え方にも気づかされました。すでに支出してしまったコストに固執せず、未来のために合理的な判断を下すことが大切であるという点は、今後の意思決定に活かしていきたいと思います。 MECEの意味は？ 最後に、MECE（もれなくダブりなく）を意識してロジックツリーを用いながら事象を整理する方法も、新たな視点として非常に学びになりました。事象を年齢や季節、販売数などさまざまな要素に分解し、全体像を捉える努力は、複雑な問題に対処する上で大いに役立つと感じています。 学びはどう活く？ 以上の学びを踏まえ、①定量的データに基づく現状把握、②優先度や重要度を考慮した計画立案、③場面ごとのMECEの適用というプロセスを、今後の日々の業務に活かしていきたいと考えています。

数字の意味は何か？ 数字が持つ意味をより深く理解するためには、まず情報を分解して、その解像度を上げることが重要です。一つの視点だけでなく、複数の切り口から現象を分析することで、より正確な現状把握に繋がります。 結論前の検証は？ 具体的には、一つの傾向に満足するのではなく、さらに他の可能性を探る意識を持つことや、得られた分析結果からすぐに結論を出すのではなく「本当にそうなのか」を丁寧に検証する姿勢が求められます。また、頭で考えるだけでなく実際に手を動かし、様々な視点からデータを見直すプロセスも大切です。 MECE活用で分析は？ さらに、分析を行う際にはMECEの考え方を取り入れることが有効です。具体的には、階層、変数、プロセスという視点から、物事を漏れなく、重複なく整理していく手法が挙げられます。たとえば、プログラムの参加者数の伸びを検討する場合、年齢だけでなく居住エリアや参加プログラムの種別といった観点から属性を分析することで、より多角的な理解が可能になります。 課題整理はどう進む？ また、自身の業務上の課題を明確化するためにも、評価の視点が抜けや重複なく組み込まれるよう、MECEを活用して細分化し、その対応力を数値化する手法は効果的です。担当している事業プログラムの認知度についても、過去数年間のデータを大学別、学部別、学年別、応募種別などの切り口で集計し、グラフ化することで、現状と改善点を明確にできます。もし、最初の分析で十分な結論が得られなかった場合には、別の切り口から再度分析を行い、想定される課題について漏れや重複がないよう整理することが大切です。

戦略全体はどう見える？ 経営戦略の全体像を学び、普遍な理念、中長期的なビジョン、そして具体的なアクションプランとしての戦略が存在することを理解しました。戦略は、部分最適を排除し全体最適を実現する有効な手段であり、優れた戦略を立てるためには中長期的な視点と、内外の環境を含む多方面の知識が必要であることを改めて感じました。 実践の足りてる？ また、GAiLでの振り返りを通して、学びを身につけるためには実践が不足しているという点にも気付かされました。 全体視点は十分？ 自社においては、経営理念やビジョンの確認を踏まえ、経営戦略を再認識する必要性を感じています。業務面では、食品卸の営業活動において、各カテゴリーごとに提案を行なっていますが、担当するカテゴリーだけでなく、他のカテゴリーも含めた全体を意識することが大切だと考えました。後から振り返るだけでなく、活動前に戦略的な考察を深める姿勢が求められています。カテゴリー横断での取りまとめが増える中、部分最適に陥らないよう、中長期的な視点を強く意識する必要があります。 具体的な行動計画としては、まず自社の「経営理念」と「ビジョン」の確認を5月中に実施し、その後、所属する業界のPEST分析や自社の3C分析、そして自分が担当するカテゴリーと取りまとめを行う他の3カテゴリーについての3C分析を6月内に行う予定です。また、朝の30分や通勤時間を利用し、学びの習慣を継続していきたいと考えています。現時点ではフレームワークをノートを見ながら使用しているため、まずは各分析を通じて経験を積み、知識を深めていきたいと思います。

データ分析の新たな視点は？ データの加工や分析など、日常業務で行うことが多かったが、今まで機械的に区分していたことに気づいた。例えば、10歳刻みで分けることはあっても、19歳〜22歳の大学生という区分で考えることはなかった。しかし、高校生・大学生・社会人という区分で行動が異なることから非常に納得できた。また、MECEを意識して複数の切り口で分解することを、すぐに実践に活かしたいと思った。 効果的なフィードバック法は？ 研修や会議等の企画、運営を行う際には、事後アンケートを実施している。これまでのフィードバックは、コメントや全体の感想のみを基にしていたが、アンケート取得時には役職や年次などの詳細なデータも把握できる。これにより、MECEを意識した層別分解を活用することで、現状をより具体的に把握し、改善点としてフィードバックを行いたい。より良い研修や会議の運営を目指すためにも、この手法を取り入れたい。また、営業推進業務においてもデータの取り扱いが多いので、率算出やグラフ化などを行い、データから得られる情報をしっかりと把握することで、全国への営業推進に役立てたい。 目的を持ったアンケートの活用法は？ 研修や会議の計画に際しては、分解を踏まえ、自分が把握したい点や次回以降の運営のために知りたい点を事前にしっかり考えることが重要だと感じた。その結果、目的を持った事後アンケートの設問を考えることができる。アンケート取得後には結果だけに頼らず、MECEを意識した分解によって多くの情報を把握し、それに基づいて現状を知り、今後の業務に活かすようなフィードバックを行いたいと思う。

自分の考えは正しい？ 人は「考えたいこと」に囚われがちであり、その考えは容易に偏ったり誘導されたりします。そのため、客観的な視点、すなわち「もう1人の自分」を意識し、本当にその考えで良いのかを疑うことが重要です。 どう鍛えるべき？ クリティカルシンキングを身につけるためには、日常的に繰り返し練習することが必要です。「本当にそれでいいのか」「他に視点はないか」といった疑問を常に思考に組み込む習慣をつけることで向上します。具体的には、クライアントへのメールや1on1の場面、家族との何気ない会話の中でもトレーニングを行うことが可能です。 他人の意見を聞く？ 自分の論理を優先しがちですが、他人の意見から学ぶことが多い場合もあります。業務においては、例えば自社の損益にばかり気を取られ、クライアントの立場や利益を考慮しないことがあります。偏見に囚われず、フラットな姿勢で他者の話を聞く意識が必要です。 他の提案はどう？ クライアントへのサービス提案時には、「これ以外の方法はないか」や「逆に〇〇のサービスはどうだろう」といった問いを自分に投げかけ、さまざまな視点から提案内容を考えることが鍵となります。提案する際にはシンプルさを心がけ、「なぜならば」という論理的な展開で一貫性を持たせます。そして、フィードバックを受ける際には偏りなく意見を聞く姿勢が求められます。 多角的な視点で？ チームの目標設定においても、課題を分析し、「他の視点は？」と多角的な視点を考える必要があります。また、他のチームからの評価を通じて客観的にチームの強みや弱みを見極めることも重要です。

どうして視覚化すべき？ 数字に集約することと、目で見て理解することの大切さを再確認しました。纏めたデータをグラフ化するなど視覚化することで、ヒストグラムなどを活用しながらデータのばらつきを直感的に把握できる点が印象的でした。 比較で何が見える？ また、データ分析は「比較」に基づく作業であり、仮説思考が重要だと感じました。分析のプロセスでは、仮説を立て、異なる視点とアプローチを用いることによって、より本質に迫ることができると理解しています。 代表値はどう使う？ 代表値の使い分けと散らばり（標準偏差）を組み合わせる方法も興味深かったです。平均値や中央値、加重平均、幾何平均など、用途に応じた手法があるため、Excelで計算できることから複雑な計算式を覚える必要はなく、実務で活用しやすい点が良いと感じました。 成約率との関係は？ さらに、営業活動のように暴露機会と成約率、またユーザーの購買意欲と成約数との因果関係を数値化する場合、代表値だけでなく標準偏差による散らばりを検討することで、ユーザーの傾向をより正確に導き出すことができると考えています。まずは仮説思考から取り組む姿勢が大切だと再認識しました。 グラフの魅力は？ 最後に、提供される表形式のデータを様々なグラフで可視化し、検証のヒントを得る点も魅力的です。従来の平均値や中央値に加えて、標準偏差などの散らばりを取り入れることで、ユーザーの購買情報をより明確に把握できる可能性が広がっています。定性情報をいかに数値化してデータ分析に活用するか、その工夫が今後の課題であり、挑戦してみたいと感じました。