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分析 ✕ 視点

に関する学び

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情報を正しく捉えるには？ 物事を正しく捉えるためには、情報を分解して吟味し、漏れやダブりがないかを確認することが重要です。そのため、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）の状態に持っていくためには、①全体を定義すること、②変数で考えること、③プロセスで考えることが求められます。 どうして即答を避けるべきか？ 私はしばしば、一つの情報からすぐに答えに飛びつく傾向があります。これを改善するために、内省しながら進める必要を感じています。社内のルールを策定する際、漏れが出てしまうことがあり、また、プロジェクトにおけるアンケート作成では、漏れやダブりを防いで分析するために、どのような設問を構築するかがポイントだと気づきました。 課題を見極めるための視点は？ 多くの場合、ある結果を出したいからこそ、そのための設問を逆算して考えるのですが、この視点が漏れることが頻繁にあります。また、分析値に基づかずに判断してしまうこともあり、感覚に頼っていることに気が付きました。 無意識に有能になるには？ 課題とは何かを正確に捉えるためには、まず漏れやダブりがないかを確かめることが不可欠です。全体を定義し、「What」「When」「How」といった切り口で課題の特定を進める必要があります。変数を使ったり、プロセスで考えることを意識しながら課題に取り組むことを心がけています。 すぐに実現できることではありませんが、無意識的有能になるよう、反復練習を積んでいきます。

どう学びを業務へ活かす？ 今週の学習を通じて、順序立てて俯瞰的に考えることの重要性を再認識しました。3C、SWOT、バリューチェーンといったフレームワークについては知識としては持っているものの、実際の戦略立案の場面では、これらを反射的に反応するだけで、十分に活用できていないと感じています。例えば、3C分析においては顧客と自社の要素しか分析できておらず、その他の要素についてどのように分析すべきか答えられない状態にあることに気づきました。これを受け、学習を通じて各フレームワークがどのような場面でどのように活用できるのかを理解し、今後の業務に活かしていこうと考えています。 チームの展望はどう見る？ 社内では次期の予算が固まりつつあり、私のチームのアクションプランを考える時期に来ています。しかし、これまでの視点は自チームの課題解決に偏りがちだったと反省しています。そこで、3CやSWOTを用いて、現在のチームの状況をより俯瞰的に把握していく方針に転換しました。 計画の具体策はどうする？ アクションプランの策定に際しては、まず現状の順序立てた分析を行います。具体的には、3C分析を通じて、顧客、市場、業界、競合を明確に分けて分析します。現在、社内のコールセンターで働いていますが、顧客設定についてしっかりと考えきれていませんでした。そこで、顧客を営業社員全員と捉え、それに対する期待されるサービスを明確に定義することにしました。また、同業他社だけに囚われず、目指すゴールに向けて不可欠な競合企業を設定することとしました。

データはどう戦略へ？ 講座全体を通じて、データ分析の重要性と問題解決のフレームワークが非常に印象に残りました。データ分析は、過去のデータを活用することで客観的かつ効果的な戦略の立案を支え、意思決定の根幹となります。また、4つのステップを用いる問題解決法は、複雑な課題を整理し、具体的なアクションプランを導き出す助けとなりました。グループワークでの意見交換を通じて得た新たな視点も、学びを一層深める貴重な経験でした。これらの学びは、今後の業務にも積極的に取り入れていきたいと感じています。 キャリア教育、なぜ必要？ また、今回の学びは社員のキャリア教育や研修の現場にも十分に活かせると実感しています。社員のキャリアパスやスキルセットに関するデータを分析することで、効果的な研修プログラムの企画が可能になります。さらに、研修後の業務成果を比較分析することで、プログラムの効果を検証し次回以降の改善に結び付けることができます。社員のキャリア希望を正確に把握し、それに基づいた教育プログラムを設計することで、より有意義な支援が実現できると考えています。 改善はどう実現する？ 具体的には、まず社員のスキルやキャリア希望に関するアンケートを実施してデータを収集し、その後、得られたデータをしっかりと分析します。分析結果をもとに効果的な研修プログラムを企画し、実施後は参加者からのフィードバックを反映させた改善サイクルを構築します。こうした取り組みにより、社員の成長を促進し、キャリア教育の質を一層高めることを目指しています。

問題をどう分解する？ 原因を明確にするためには、まず問題を各要素に分解することが重要です。たとえば、「目的は何か」「現状はどこに位置しているか」「なぜこの状況になったのか（仮説）」、そして「どのように解決するか」という視点で考察することで、全体像がより把握しやすくなります。 視点をどう変える？ また、対概念を活用することで思考の幅が広がります。自分たちの要因にとらわれるのではなく、組織外の要因も視野に入れて見直すことで、従来の経験則や主観に偏らない新しい仮説を導き出すことができます。 PDCAをどう運用する？ 仮説を実際に試しながら、少しずつPDCAサイクルを回す手法も効果的です。すべてを一気に実施してから「違った」という状況に陥るのではなく、柔軟に軌道修正を行うことで、スピード感を持った問題解決が可能になります。 要因はどう広げる？ 日常的に認知から採用までのプロセスを分解して考察する中で、一部の要因に決め打ちしてしまい、他の可能性に目を向けられなかった経験があります。そこで、仮説を決める前にまず対概念の視点を取り入れ、原因を広く探る習慣をつけるようにしています。 逆の視点は何を促す？ 採用集客のフェーズにおけるファネル分析では、前年対比や前四半期との比較、さらには得意な動きに対して何が起きているのかを議論するミーティングを実施しています。このような場では、ひとつの方向に偏りがちな意見に対し、意識的に逆の視点を取り入れることで思考を深め、より正しい方向付けを行うように努めています。

問いの意味は何？ クリティカルシンキングとは、イシューを設定し、その問いに対して「問い」と「答え（主張と根拠）」を考えるプロセスです。これにより、常に問い続ける姿勢が養われます。 視点の重要性は？ また、以下のキーポイントを再認識することが重要です。まず「3つの視点」で物事を見ること、対象を細かく分けることで理解しやすくすること、そしてイシューを「問い」として捉えることです。さらに、具体と抽象のバランスを取りながら考えること、主観と客観を両面から見つめる姿勢も求められます。 事業計画はどう進む？ 8月には、来期以降の中期経営計画立案に向け、大きな枠組みとして事業のあるべき姿を明確にします。現状とのギャップを整理し、課題（イシュー）を浮き彫りにして、解決に向けた施策をメンバーと議論していく予定です。 課題対策はどうする？ 日々発生する課題に対しても、一方的な意見に基づく結論ではなく、まずイシューを設定し、分析を行った上で対策を検討します。そして、その対策が適切かどうかを、メンバーと共に議論していくプロセスを重視します。 プロセスの鍵は？ これらのプロセスを推進するために、さらに「3つの視点での考察」「分割しての分析」「イシューを問いとして設定すること」「具体と抽象のキャッチボール」「主観と客観を明確にすること」を意識して取り組んでいきたいと考えています。 認識の共有はどう？ まずは、イシューに対する認識が正しいかどうかをメンバー間でしっかりと共有し、議論することから始めます。

キャリアの大切さは？ キャリアアンカーとは、仕事生活において自分がよりどころとしているものや最も大切にしている考え方のことです。リーダーシップを考える上でもキャリアに向き合うことは非常に重要です。自分のキャリアに真剣に取り組む上司は、どのように働き、どのようになっていきたいのかが明確であり、その姿勢が部下の仕事への向き合い方をサポートする力になります。 どんな自分と向き合う？ また、自分のキャリアをデザインする過程では、内面を徹底的に見つめ直し、深く掘り下げることで自分にとっての宝物が見つかると感じました。節目ごとに自分の大切な価値観を確認しながら、時には方向性が変わっても前進していくことが大切だと思います。 メンバー支援の鍵は？ さらに、メンバーのキャリアアンカーを知ることは、彼らのモチベーションアップやキャリア開発に役立つと考えています。自分自身の価値観が基準になりがちですが、アンカーの違いに気づくことで、これまでのアプローチとは異なる視点でメンバーをサポートできる可能性が広がります。 実践計画はどう？ 具体的な取り組みとしては、まず３月に開催される会合でキャリアアンカーについて紹介し、キャリアの棚卸しを進めてみようと思います。自身については、３月末までに職務や役割を分析し、組織が求めるものを把握するための仕事の棚卸しを実施する予定です。関係者や必要な能力を書き出し、環境の変化による仕事への影響もしっかりと見える化して整理することで、今後のキャリアデザインに活かしていきたいと思います。

データ分解の意味は？ データを分解して読み取ることは、大きな発見がなくても重要な学びにつながります。分解の結果として見逃すことがあっても、それを失敗と捉えず、なぜその部分が発見できなかったのかを学ぶことが大切です。分解が不十分な場合、結果の解釈に誤りが生じ、誤った打ち手につながる恐れがあるため、着実に進めることが求められます。 分析の発見は何故？ アナリストとしてデータ分析に取り組む際は、打ち手につなげることに重点を置いていましたが、ステップごとに学びをレポートする意義にも気づきました。たとえ施策効果や次のアクションへの直接的なインパクトが短時間で得られなくても、論理的なレポートが関係者との議論につながるのは大きなメリットです。常に様々な角度からデータを見るクリティカルシンキングを実践しつつも、周囲との協調を大切にし、堅実な報告を続ける姿勢が重要だと考えます。 手を動かす理由は？ まずは、実際に手を動かし、各ステップでの学びをアウトプットすることが第一です。作業を進める中で、なぜその分解から始めたのかをしっかりと伝え、周囲から意見をもらえる環境づくりが必要です。小さな発見であっても、粘り強く取り組むことで、確かな結果へとつながります。 変化の見極めは何処で？ 日常においては、単にパーセンテージの上昇だけで全体の動きを判断するのではなく、全体がどのように推移しているのか、その変化のインパクトを冷静に見極めることが求められます。こうした視点が、より正確な判断と次のステップにつながるでしょう。

どう仮説を組み立てる？ 仮説を立てる際、3Cや4Pなどのフレームワークを活用することで、単なる直感に頼った場合に陥りがちな同じ発想の偏りを防ぐことができると学びました。フレームワークを用いることで、さまざまな角度から検討し、網羅的かつ説得力のある仮説を導き出すことが可能です。 逆の視点も意識する？ また、仮説作成時には逆の視点から検証することが重要であると実感しました。反証のプロセスを取り入れることで仮説の信頼性が高まり、より客観的な判断ができると感じています。普段は「顧客の課題を定義し、その解決策を考える」というアプローチを実践していますが、解決策を検討する前に仮説を明確にすることの大切さを再認識しました。 今後の戦略をどうする？ 今後は、解決策を検討する前に必ず仮説を立て、その検証を意識した取り組みを強化していきたいと考えています。「課題定義 → 仮説立案 → 解決策の検討 → 仮説の検証」というプロセスを意識することで、より論理的で根拠に基づいたアプローチが可能になると期待しています。 各部署で実践できる？ 例えば、新たに導入した業務用Webアプリが期待通りに活用されていない場合、まずは「What（問題）」「Where（問題の所在）」「Why（原因）」「How（対策）」の流れで現状を分析し、各部署における利用状況や課題を明確にします。その上で、使っていない部署ごとにアプリのメリットを整理して伝えるとともに、各部署の業務にあった具体的な活用方法を提案することで、問題解決を目指します。

どんな効果が期待？ 新たな取り組みを実施する際には、まずコスト対効果を十分に考慮し、周囲の人々を巻き込んだ計画作りを行います。既存のノウハウや取り組みとのシナジーを見出すことで、より一層効果を高める工夫も大切です。また、現状を定量的に把握し、計画実施後に数値がどのように変化するかを予測することで、計画の有効性を具体的に見える化することが求められます。さらに、部門長や経営者の視点に立ってアプローチを考えることで、戦略全体の見直しにつなげることができます。 現場で何を議論？ また、具体的な課題解決の現場では、人材育成、品質向上、業務効率化などに関する検討会で各施策を議論します。来年度に実施する中期経営計画では、目標設定、現状分析、課題の抽出、そしてKPIの設定が重要なステップとなります。これらを踏まえた上で年度ごとの取り組みを具体的に計画し、同僚や部下と連携して年度目標の達成に向けたマネジメントを実行していきます。 優先順位はどう？ さらに、限られたリソースを有効活用するためには、優先順位の付けや不要な取り組みを削ぎ落とす意識が不可欠です。部下全員の取り組み状況を毎月トレースできるよう、簡易な確認体制を整えることも重要です。たとえば、係長に取りまとめを任せ、課題を報告してもらう仕組みがあると、係長のマネジメント力が向上し、その結果、上位者がより高い視点で戦略を考える時間を確保できるようになります。こうした仕組みが整えば、初期段階での気づきを着実に実践に移す余裕が生まれ、全体の効率も向上するでしょう。

初期の分析結果は？ 物販店の２割削減商品の仮説では、以下のような視点で分析を行いました。まず、データの重心は平均によって決定し、前年同月との販売比較を行いました。また、客単価や平均購入数、近隣店舗との売り上げ比較、顧客のインバウンド需要が変動した理由として、為替レートや可処分所得の変化にも注目しました。これに加え、アンケート施策も取り入れることで、順序立てて考えられるようになりました。 未知領域はどう？ 次に、分析がまだ行われていない未知の領域を探るため、仮説を立てる必要があります。KPI以外のデータも分析の対象とすることで、現状を打破することを目指しています。そのために、データ分析手法に行動経済学や神経経済学の視点を取り入れ、心理的なデータ選択を通じて新しいデータ取得方法を確立したいと思います。最終的には、消費者の満足度や不満足度の要因を数値化し、顧客視点を重視した満足度向上に努めたいと思います。また、大量のデータを扱うため、ビッグデータ解析にも挑戦する予定です。 実務活用の振り返りは？ 行動計画としては、本研修で学んだデータ分析や問題解決、仮説思考を実務でも活用していきます。これらのスキルは、データ以外の業務にも応用できると確信しています。研修で実施したことと実務での分析結果を2ヵ月間比較し、自分なりにレビューを重ねて、どれだけ浸透したかを振り返ります。また、ストレッチ領域として、ビッグデータに触れ前処理に苦労すると思いますが、実際に手を動かして経験を積んでいくことから始めていきます。

データ分析はどう見直す？ 得られたデータをそのまま解釈するのではなく、解析の手間を加えることで新たな理解を得ることが可能です。具体的には、割合や相対値を使ってデータを加工したり、数値をグラフや図に変えて視覚的に理解する方法が有効です。また、多くの視点や切り口でデータを分け、特徴的な傾向を探ることが重要です。この際、単に機械的に等間隔で分けるのではなく、その方法が本当に適切かどうかを常に疑う姿勢が求められます。いくつかの切り口で得られた結果を総合的に考慮する際は、誤った結論に至らないよう注意が必要です。 新規事業の見極め方は？ 新規事業テーマを探索する過程では、どのテーマを選定すべきか全体像を把握するために、異なる切り口を試してみると良いでしょう。市場規模、成長率、顧客数、深刻度、性別、年齢、居住地などでデータを分けると、それぞれ異なる見方ができるかもしれません。そして、特徴的な傾向に対しては鵜呑みにせず、一度その信ぴょう性を確認する習慣を持つことが大切です。 情報収集は何を重視？ 現在は情報収集やヒアリングの段階ですが、まずは分析に必要な情報をしっかり集めることが重要です。その後、複数の切り口でデータを分け、特徴的な傾向が浮かび上がるかを確認します。ヒアリングを行う時も、聞いた内容をそのまま受け取るのではなく、別の視点や視座で見た場合どうなるかを意識して理解を深めたいと考えています。また、課題がどのように存在しているのかを探る際、ヒアリングした内容を整理することで思考を整えたいと思っています。

顧客視点が重要なのはなぜ？ 差別化戦略を考える際には、競合にばかり気を取られず、まず顧客の視点に立つことが重要だと感じます。差別化戦略において「選択と集中」は大切ですが、同時に複数の施策を実行できれば競争力はさらに高まります。環境は常に変化するため、自社の強みも定期的に見直すことが必要です。しかし、特定の強みで大規模な成功を収めた場合、方向転換は難しく、そうした課題に対応できていない企業も多いのではないでしょうか。 海外での専門性はどう活かす？ ITベンダーとして国内外で仕事をしていると、国内では顧客の要望に柔軟に対応しますが、海外では専門性がないと認められません。実際には、複数のIT技術を扱うといっても、全てを深く学ぶことは難しく、場合によっては表面的な対応に終わってしまうことがあります。また、若手社員が勉強しても、次の仕事では別のことを任されると思うと、学ぶ意欲を維持しにくく、成長を実感できないことがあるようです。企業も専門性を重視し、業務を外注することで、社内で一貫した比較や統合を行うように変わってほしいですね。私は、そのような姿勢を企業に対し提案していきたいと考えています。 自身の専門性をどう高める？ 幅広く知識を習得しつつ、自分が得意とするAIやデータ分析、ソフトウェア工学の分野では積極的に情報発信を行い、自身の専門性をアピールしています。例えば、2月9日にはAIエージェントについて、2月10日にはGraphRAGについての発表を予定しており、これを確実に実施したいと考えています。