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比較 ✕ 手法

に関する学び

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問題解決の要点は？ ビジネスにおける問題解決には、ステップで考えることが重要です。 何が課題なの？ まず、直面している課題や状況を明確にすることから始めます。これを「何が問題か？」という問題定義の段階として考えます。そして、「あるべき姿」と「現状」のギャップを定量的に捉えます。この段階で、問題の具体的な側面を客観的に整理することが肝心です。 どこで障害発生？ 次に、問題の発生箇所を特定します。これは要素分解を行い、問題が発生している場所を見極めるプロセスです。「どこに問題があるか？」を明確にし、優先してアプローチすべき箇所を洗い出します。その際、さまざまな切り口を用いて視野を広げます。仮説を複数立て、それらをデータで検証することが推奨されます。 なぜそうなったの？ 問題の原因を分析するためには、「なぜ問題が起きているのか？」を探ります。このステップでは、ロジックツリーを用いることが効果的です。ロジックツリーは問題を漏れなくダブりなく（MECE）分類する方法で、全体像を把握し、思考の幅を広げる手助けとなります。 どう解決すべき？ 次に解決策を考えます。「どうするか？」を定義し、原因に対する有効な解決策を提案します。ここでも、ロジックツリーを使うことで、さまざまな解決策を広く考えることができます。 どの手法が役立つ？ また、MECEに基づく分解手法も問題解決の際に有効です。階層文界や変数分解を用いることで、全体を細分化し、問題を明確に捉えることが可能です。MECEに考えることで、ビジネスチャンスを逃すことが少なくなります。たとえば、販売施策では商材ごとや月ごと、エリアごとの比較を行い、実績と目標を比較することが求められます。 どう進めるか？ このように、問題解決のプロセスでは段階的に考え、具体的な解決策に導くことが重要です。目標達成のためには、データを基に根拠を持った施策を考え、実行することが求められます。

原因って何が影響する？ 問題の原因を追究するためには、対象となる現象が起こるまでのプロセスを細かく分解し、各段階の要素を把握する手法が有効であることを学びました。また、複数の可能性を網羅的に洗い出し、根拠に基づいて最適な解決策を絞り込む方法も身に付けることができました。 検証はどのように進む？ 仮説検証の手法としてのA／Bテストにおいては、検証対象の効果を正確に判断するために、できる限り条件を揃えた同一環境下で比較することの重要性を再認識しました。これにより、得られる結果がより信頼性のあるものになると実感しました。 なぜ離脱が発生する？ さらに、ユーザーの利用過程をプロセスに分解し、どの段階で離脱が発生しているのかを探るファネル分析についても、具体的な事例を通じて理解を深めることができました。一方で、実際にA／Bテストの結果をもとに今後の方針を決定する際、テスト実施自体に対する関係者からの合意や納得を得る難しさを改めて感じる機会もありました。 分析のポイントは？ そこで、What、Where、Why、Howの各ステップに沿って分析を進める重要性を認識しました。特に、WhyとHowの部分にスムーズに入れるよう、まずはWhatとWhereについて関係者全員で共通認識を持つことが不可欠です。また、総合演習では「満足度が下がっている」という結果だけに飛びつかず、どこに問題があり、なぜそのような状況に至ったのかを分解し、分析・判断することの大切さを学びました。 具体策はどうすべき？ 具体的には、以下の点が重要です。まず、What、Where、Why、Howの各段階に沿って、問題を丁寧に分解すること。次に、不正解の仮説は存在しないという前提に立ち、考えられる仮説を2～3案以上、網羅的に検討する癖をつけること。そして、A／Bテストやファネル分析を通じて仮説の正否を検証し、施策の精度向上につなげることが大切だと感じました。

基本思考をどう整える? 今回の動画や演習を通して、従来は何となく基本的な見方でデータを眺めていた自分に対し、根本的な考え方の基礎を再認識することができました。表面的な比較だけでなく、意図的にデータを加工して比較することの重要性を実感しました。 数字と視覚、どっちが正しい? また、他のデータと比べる際には「数字に集約して捉える」ことや「目で見て捉える」視点が必要だと認識しました。一目で把握できる程度のデータ数であれば十分ですが、ある程度の規模がなければデータの価値は向上せず、大量のデータを扱う際には加工する手順が不可欠だと理解しました。単純に平均値を見るのではなく、値の分布やばらつきに注目することも大切です。 仮説とデータの整合は? さらに、平均値やばらつきを基に、大量のデータを加工し、ビジュアル化・グラフ化を行うことで仮説と照らし合わせ全体を俯瞰する手法の重要性を再確認しました。分析のプロセスでは、まず目的や仮説を明確にした上でデータの収集が行われ、その後、仮説の検証や分析を繰り返すことが意義のあるものだと改めて理解しました。 各種平均の使い分けは? また、データの捉え方においては、代表値としての単純平均、加重平均、幾何平均、中央値や、散らばりとしての標準偏差があり、それぞれを目的に応じて適切に使い分けることが重要であると感じました。まずは自分なりの仮説やストーリーを意識し、必要なデータを整理してから分析に取り組むことが大切です。さらに、データのビジュアル化にも注力し、目で見て整理する方法にチャレンジしていきたいと思います。 未来のデータ戦略はどう? 今後は平均値やばらつきという視点を重視しつつ、加重平均や幾何平均も意識的に活用していきたいと考えています。また、標準偏差については、効果的に使用できる場面を見極め、業務の中での活用を目指すとともに、ツールの扱いについても理解を深める必要があると感じました。

小さな仕掛けはなぜ？ クリシンを効果的に実践するためには、日々の小さな「仕掛け」が大切だと実感しました。例えば、毎日10〜20分の学習時間を確保し、学習後には必ず一行でも振り返りを書くことで、自分の気づきや成長を記録することを意識しています。 どんな学習方法が有効？ また、以下のような学習方法を取り入れることが有益だと感じています。まず、ニュース記事を一つ選び、主張・根拠・前提を分けてメモし、100字以内で要点をまとめる方法です。さらに、身近な課題に対してロジックツリーを作成し、「なぜ？」を三回掘り下げることで、根本原因を明らかにし、解決策を複数考える手法や、自分の意見に対して反対意見を三つ挙げ、どの意見が最も説得力があるか比較する練習も取り入れています。 思考力はどう養う？ これらの取り組みにより、表面的な情報や過去の経験だけに頼らず、現状の課題を深く掘り下げ、物事の本質を見極める思考力が養われると感じます。 顧客へのアプローチは？ 所属する営業部門では、まずお客様の真のニーズを発掘するため、表面上の反応だけでなく、その背景にある要因を徹底的に探ることを実践したいです。お客様が現時点で製品購入を必要と感じていない場合でも、その理由を深く掘り下げ、自発的な購買行動を促す具体的な戦略に落とし込むことが求められます。 論理的提案はどう実現？ さらに、常に「なぜ？」と問い続けることで、見落とされがちな問題点を浮き彫りにし、課題の深掘りと仮説検証を徹底する姿勢を持ちたいと思います。これにより、社内ミーティングや商談の場面で、客観的かつ論理的な提案ができると考えています。 判断力はどう高める？ 最後に、情報を客観的に分析し、思い込みや経験に頼った偏りを排除することで、判断力のクオリティを向上させることを目指します。これらの学びや取り組みを通じ、日々の業務の質の向上につなげていきたいと思います。

魅せ方はどう考える？ WEEK4では、どのように魅せるかについて学びました。たとえば、ある企業は顧客のニーズに応じた商品開発を行い、新しい層にアプローチしています。しかし、顧客ニーズに合った価値を提供すれば必ず売れるかというと、そうでもありません。ある例では、冷凍食品の容器に関する顧客の要望を反映させたものでしたが、売上は伸び悩みました。その後、商品の特定の利点を強調することで、売上が劇的に増加しました。この経験から、顧客のイメージが売上に強く影響することを学びました。 導入の条件は何？ イノベーションが普及するためには、いくつかの条件があります。まず、従来の技術と比べた優位性が求められます。また、ユーザーが生活を大きく変えずに導入できる適合性も重要です。さらに、使いやすさや試用できる可能性、新しい技術が簡単に観察されることも必要です。 顧客の声に注目？ 顧客の声に耳を傾けることが大切で、競争に追われるあまり、顧客を見失わないように注意が必要です。具体的な行動として、ネットショッピングで売れない理由とその改善策を考えることから始めようと思います。スマートフォンを使って簡単に取り組めるため、すぐに実行可能です。 市場のニーズは？ 多くの人のニーズは異なりますが、市場が小さい場合でも成長性のある市場規模を見極め、正確なニーズに応じたアプローチを心がけたいです。商品企画や市場調査では、顧客のニーズに基づいた商品開発の考え方を通じて新商品のアイデア立案に役立てることができます。商品名の立案では、他社商品との比較を行い、商品名の考案に活かせます。また、プロモーション戦略では、顧客のメリットを明確に伝える手法を策定し、競合分析では自社の強みを再確認し、戦略を見直すことが可能です。 今後の戦略は？ 今後の活動を通じて、顧客の心理を深く理解し、満足度を向上させつつ市場での成長を目指していきます。

客観データで説得？ 今週の学習では、課題解決において感情論ではなく、客観的なデータに基づく論理的な分析と、それを「人に伝わるように」表現することの重要性を実感しました。タクシー業界のデータ分析を通じ、漠然とした問題を具体的な数値で把握し、多角的に解決策を検討するプロセスを学び、複雑な状況下でも本質を見抜き、説得力ある提案につなげる力が不可欠であると再認識しました。 外食業界で活かす？ さらに、今回の学びは外食業態での仕事に直結すると感じています。従来は感覚に頼っていた新メニュー開発や既存メニューの見直しを、POSデータや顧客アンケートを活用して売上低迷の原因と潜在ニーズを客観的に特定するアプローチに変えます。たとえば、特定の時間帯に売れ行きが低迷しているメニューがあれば、その原因を徹底的に追求し、価格や食材、提供方法の見直しなど、多角的な対策を講じることで収益性向上を目指します。 集客戦略はどう？ また、店舗の集客戦略にも学んだ手法を応用できます。近隣の人口構成や競合店の情報を分析することで、ターゲット顧客を明確にし、若年層にはSNSプロモーション、高齢者層にはデリバリーサービスといった、ニーズに即した戦略的な広告・宣伝活動を展開することが可能となります。 実践計画の工夫は？ これらの学びを実践するため、以下の具体的な行動を計画しています。まず、毎日終業後にPOSデータをメニュー別、時間帯別、客層別に分析し、特に大きな差異が見られる点についてその原因を徹底的に追究する習慣をつけます。次に、週に一度、近隣の競合店のメニュー構成や価格、プロモーション情報をオンライン等で確認して、自店との比較分析を行います。さらに、月に一度、主要メンバーと共に売上データや競合情報を共有し、論理的な意見交換を通じてデータに基づく課題解決策を議論する「課題解決ランチミーティング」を実施します。

売上判断で何を比較すべきか？ 売上の良し悪しを判断するとき、「大きい」「小さい」「高い」「低い」などの表現を用いる場合、必ず何と比較しているかを示すことが重要です。この比較によりデータの加工を行うと、さらに新たな視点が見えてきます。 代表値とデータ分布をどう見る？ まず、データの特徴を一つの数字に集約して捉えます。代表値や平均値を見るとき、その数字だけで判断せず、データの分布も合わせて考慮する必要があります。 データ視覚化の重要性は？ 次に、データを視覚的に捉えることが重要です。データをグラフ化、ビジュアル化することで、データ間の関係性を視覚的に捕えることができ、特徴の把握や解釈、仮説立案が容易になります。目的に応じて適切なグラフ（円グラフやヒストグラムなど）を選ぶことで、比較・分析がしやすくなります。 数式で関係性を捉える方法は？ さらに、数式を用いて関係性を捉える方法もあります。代表値として単純平均、加重平均、幾何平均、中央値、そして散らばりを示す標準偏差を利用します。単純平均だけでなく、他の代表値もしっかりと使いこなすことが求められます。 仮説検討で何を探る？ これらの手法を用いて数字を算出し、比較することから仮説を立て、傾向や問題点を見つけるには、個人の経験や知識、世間の動向やトレンドを把握することが重要です。月次報告書にこれらの比較方法を取り入れ、仮説の立案までをセットにし、分析報告をまとめることが目標です。 来週火曜日の報告までにすべきことは？ 来週火曜日に役員へ報告する資料が必要です。この資料は、単に実績を表としてまとめるだけでなく、そこから読み取れる傾向も分析し、上司に報告する内容にしたいと考えています。仮説については、実際の現場の責任者とも会話し、その仮説にどれほどの差異があるかを検証し、次回以降の仮説検討の際に参考にしていきます。

メンバーのやる気はどう生まれる？ メンバーのモチベーションは仕事の質に大きく影響します。D.マグレガーのX理論・Y理論によれば、現代社会ではマズローの欲求五段階説の低次の欲求は比較的満たされています。そのため、人を動かす際には目標や責任を与え、目標達成時には報酬や賞賛を付与することが効果的です。すぐに実践できるモチベーションの向上方法として、「尊重する」「目標設定をする」「フィードバックを行う」「信頼性を高める」といった手法があります。 振り返りの本質は何と見る？ 仕事を振り返る際には、「出来なかったこと」ではなく「出来たこと」や「出来た理由」に注目したいと考えます。また、自分は振り返りの際にただ「思い出す」だけになることが多いため、コルブの経験学習モデルを意識し、特に「具体的経験」と「抽象的概念化」の部分に重点を置いてしっかりと振り返りを行いたいと思っています。日常業務に追われて振り返りをしなくなってしまうため、意識的に振り返りの時間を設けることを大切にします。 コミュニケーションはどう深める？ チームのメンバーとのコミュニケーションでは、相手を尊重することを心がけたいです。また、明確な目標設定や適切なフィードバックを通して、メンバーのモチベーションを高めることを目指します。日常的に信頼される行動を心がけることで、メンバーからの信頼を築いていきたいと考えています。 面談から何を学ぶ？ 業務中にメンバーと面談する時間を確保し、彼らのモチベーションの状態を把握するよう努めます。その上で、目標設定やフィードバックを行い、モチベーションの向上に努めます。毎日一人ずつ面談を行い、メンバーの状況に応じて「業務で起こったこと」についての振り返りを行ったり、「上手く行った理由」「上手く行かなかった理由」を考え、それをもとに今後の仕事にどう活かすかについて話し合いたいと思います。

全体像を再確認？ これまでの学習内容を振り返る中で、全体像を再確認できたと感じています。毎週の講義では、個々の演習を通じて内容を確認する機会がありましたが、連続性が不足していたため、先週と今週の学習でその点が整理された印象を受けました。また、従来のやり方や考え方にとらわれがちであることを学びの中で指摘され、再度学び直す必要性を実感しました。 特許情報の活用は？ 環境分析においては、特許情報と非特許情報を組み合わせた手法のニーズが高まっていることから、今回の学習で得た知識や手法を取り入れていきたいと考えています。特に、分析は比較が前提であることや、「目的」の重要性について、チーム内での認識が揺らがないよう常に確認する点、そして仮説志向で同じパターンに偏りがないか、使用するデータが適切かを検証すること、さらにWhat-Where-When-Howの観点から確認と検証を行うことが必要です。 データ分析の課題は？ これまでの業務を振り返ると、部署や立場が異なるチームでデータ分析に基づく活動を進める際、結果を重視した分析や、データから無理に仮説を導いたり、エイヤーで問題設定を行ったりしていたことに気付きました。今後は今回学習した流れをもとに、自らの手でハンドリングできるよう、実践の機会を積み重ねたいと思います。 問題解決の手順は？ また、データ分析に限らず「問題解決のSTEP」を意識して業務に取り組むようになりました。分析を進める過程で、常に「目的」の認識に相違がないか確認し、スケールの大きい要求に対しては漠然とした要求を細分化し、より適切なデータ分析とアウトプットが実現できるよう努めたいと考えています。まずは、自分が担当するチームの開発テーマや製品の規模に合わせたデータ分析を実施し、その結果を第三者であるチームに説明することで、考え方や手順の定着を図っていきたいです。

数字の背景を見た？ 今週の学習で特に印象に残ったのは、財務数値の見方が「数字そのもの」ではなく、その背景や因果関係に着目することの重要性です。P/Lについては、売上や利益額だけでなく、利益率やコスト構造を確認することで、どこで利益が発生し、どこに改善の余地があるのかを探る視点を学びました。一方、B/Sでは、負債と資本という資金調達方法と、資産としての活用先を対比することで、資金繰りや経営の安定性を判断する手法を理解しました。さらに、P/LとB/Sを関連づけて分析することで、企業の全体像を立体的に把握できる点も大変有意義でした。今後は、こうした視点を業務改善に活かし、改善策が利益率や資金繰りにどのような影響を与えるかを明確に示せるよう努めたいと考えています。 活かす場面は何？ ① 活用したい場面 請求・入金フローの改善やコスト削減の提案の際に、学んだ視点を活用したいと考えています。たとえば、請求処理の誤り削減や入金遅延の改善に取り組む際、P/Lの視点では改善による利益率向上、B/Sの視点では資金繰りや運転資本の改善効果を具体的な数値で示すことが可能です。 提案は伝わる？ ② 学びを活用している姿 実際に改善案を経営層や関係部署に提示する際には、売上総利益率や回収サイトの短縮日数など、具体的な数値を用いて説明しています。その結果、「この改善により年間○○円のコスト削減や資金回収の短縮が見込まれます」と示すことで、提案の根拠が明確になり、納得感が高まっています。 改善行動は具体的？ ③ 具体的な行動 月に一度、自部署のP/L・B/S指標（利益率や運転資本）を確認し、改善余地を探る習慣を取り入れています。また、各業務改善案ごとに数値効果を試算するフォーマットを作成し、改善施策の実施前後で数値を記録・比較することで、効果を可視化できる体制を整えています。

データ分析はなぜ有用？ データ分析は、問題解決を確実に進めるために非常に有用であると理解しました。ライブ授業では、前提条件が整理されていたため、問題解決のステップである問題箇所の特定や絞り込みが比較的容易でしたが、実際のビジネス現場では、これらのステップが難しく、訓練が必要だと強く感じました。 売上減少はどう解決？ 今回のライブ授業では、事業運営における売上減少という問題をデータ分析で解決する演習を行いました。その際の問題解決のステップは、1. Whatで問題を明確にし、2. Whereで問題箇所を絞り込み、3. Whyで原因を分析し、4. Howで解決策を考えるという流れです。 具体分析の進め方は？ 具体的には、売上減少という問題を特定し（What）、売上を構成する客単価や客数のデータ分析を通じて問題の所在（Where）を特定しました。その要因を仮説・検証により原因分析（Why）し、次に打ち手を判断・評価する（How）という手順です。分析においては、データに基づいたストーリーを構築することが重要です。比較対象を明確にし、データを加工して必要な情報を可視化することがポイントです。 差異の原因は何？ 日常業務でも計画と実績との差異分析を行っていますが、浅はかな要因分析に留まらないように、原因分析を網羅的に行うことが重要だと考えます。また、問題を明確にし、問題箇所を特定し、原因分析し、打ち手を考える一連の手順によって、データ分析が目的化せず、何を主張するための分析なのかを振り返ることができます。 定着はどのように？ これらの問題解決のステップを習得し、データ分析を取り入れた一連の流れを月に2回以上実施することで、手法の定着化を図りたいです。特に、問題箇所の特定（Where）に苦手意識がありますが、事例を積み重ねることで対応時間の削減にも取り組みます。

どうやって特徴を捉える？ 大量データを比較する方法として、まずデータの特徴をひとつの数字に集約し、グラフ化して視覚的に把握する手法を学びました。これにより、数値としての評価だけでなく、データの散らばりや傾向も同時に捉えることが可能になります。 平均値の違いを知る？ 平均値や中央値を確認するために、単純平均、加重平均、幾何平均、そして中央値の各手法を比較しました。今まで単純平均や加重平均を主に用いていたため、このうち幾何平均と中央値の手順が分かっていなかったために、業務上物足りなさを感じていた点に気づくことができました。 分布の形はどう判断？ また、データの平均的な分布をグラフ化することで、これまで感覚的に捉えていたデータの散らばりを、標準偏差などの具体的な数字として表現する必要性を認識しました。こうした数値化は、データのばらつきが大きいのか小さいのかを明確に捉える上で非常に有効です。 利用状況をどう見る？ さらに、提供しているサービスの利用状況を単なる数の集計として週次報告している現状に対して、まだ活用できていないデータの中に、利用者の属性や利用時間帯などの詳細な情報が含まれているのではないかと考えるようになりました。これらを分析することで、サービスの改善点や利用者の利便性向上につながる提案が可能になると感じています。同様に、ライセンスやクラウドの予算についても、感覚的な予測に頼らずデータに基づいた数値をフィードバックすることで、より説得力のある結果に結びつくと考えています。 予測結果は合致？ また、1年前に作成した将来のクラウド利用予測と現状を比較するタイミングを迎えたことから、その分析を活用し、利用していなかったデータも含めてさらに掘り下げていこうと考えています。あわせて、学習用の動画を見直すことで、自分自身の理解をより一層深める予定です。