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手法

に関する学び

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課題と仮説の意義は？ 今週は、課題設定と仮説構築の重要性について学び、サンプルデータを用いた実践を行いました。課題を具体的に明確化することで、その後の仮説の精度が向上することを実感しました。また、立てた仮説に固執せず、検証結果に応じて柔軟に視点を変えることの大切さにも気づかされました。仮説が立証されなかった場合には、別の原因を積極的に探る姿勢が求められます。 なぜ業務は偏る？ 営業店の業務負荷にばらつきがある場合、単に「業務量が多い」という理由で負担が大きいと判断するのではなく、どの業務が集中しているのか、フローに非効率な点があるのか、人員配置に偏りがあるのかといった具体的な仮説を立てた上で、必要なデータを特定し検証することが重要です。仮説を基に、どのデータを取得し、どのようなグラフで可視化するかを事前に整理することで、分析の精度が高まります。たとえば、営業担当者ごとの業務時間の偏りを分析する際、移動時間の長さや業務の種類が要因となっているかを検証するために、ヒストグラムや散布図の活用が考えられます。 定量指標は何故大切？ 課題設定の精度向上には、定量的な指標を明確にすることが不可欠です。業務負荷の偏りを評価する場合は、「1人あたりの業務処理件数」や「1件あたりの処理時間」を指標とし、営業成績の低迷については「訪問件数」や「折衝時間」、「成約率」を基に状況を把握します。現場の意見をヒアリングし、課題感を共有した上で、分析すべきデータを整理することで、的外れな分析を防ぐことができます。 現場の意見は鍵？ また、仮説構築とデータ収集の精度を高めるためには、複数の仮説を立て、どの仮説が有力かを検証する手法が有効です。たとえば、「営業成績の低迷要因」として、訪問件数の不足、折衝時間の短さによる十分な説明ができていない、または高額商品の偏った営業活動といった仮説が考えられます。とりわけ、営業活動に関する領域知識が不足している状況では、現場からの意見を積極的に取り入れた仮説設定が必要だと感じました。

繰り返しの学びって？ 全体を振り返ると、何度も同じ内容について整理し、記述を繰り返すことが学習において非常に重要であると実感しました。このプロセスの意味を学習テーマとは別に考えることで、新たな学びを得る機会となりました。 仮説疑問はどう？ コースの初めに、「仮説とは何か」という疑問を持ち、データ分析のアプローチが状況により異なることを知りました。すでにデータが存在する場合と、データが無い場合では、分析に至る過程や組み立て方が大きく異なります。 既存データの活用は？ 先にデータが用意されている場合は、目的を明確にした上で、データの特徴を探り、どの要素を比較するか、どのような傾向や動きを把握するかを平均、標準偏差、相関などの分析手法を活用して明らかにしていきます。その結果、見えてきた情報を体系的に整理することが可能となります。 無データの場合は？ 一方、データが先に存在しない場合は、まず解決すべき課題や手がかりを見つけ、その観点に沿ったデータを収集します。具体的には、What-Where-When-Howという視点を順に確認し、マーケティングの基本的な枠組みを参考にしながら、適切なデータを取得し、課題を明確化するプロセスを進めます。その際、解決策や成功の可能性も同時に検討していきます。 記述重ねる理由は？ また、同じ質問に何度も答え、記述を重ねる過程の意義についても改めて考えさせられました。学んだ内容が蓄積される中で、実際の業務にどのように適用できるかを具体的にブラッシュアップする必要があると感じました。 分析手法の見直しは？ Q1では、分析に対する取り組み方を整理することができました。特にデータが既にある場合は、データを加工するための手法と知識が不可欠であることを再認識しました。しかし、今回のコースではその実践的な部分までは触れていなかったため、過去の振り返りと同様の記述となりました。今後は、実際に手を動かしてデータを扱う内容を学ぶ必要があると感じました。

問題解決にステップで挑む理由は？ 問題について「ステップで考える」という当たり前のことができていないことに気づけました。自分の場合、ヒューリスティックに考える癖があり、アルゴリズム的に考えるのが苦手です。文中の「ステップで考える」とは、自分にとって苦手なアルゴリズム的な手法を指しますが、その手法としてロジックツリーの有用性を学べたことが大きな収穫でした。 ロジックツリーの具体的活用法とは？ また、ロジックツリーの知識はありましたが、具体的な活用方法を改めて学べたことも大きいです。営業として売上分析をする際にMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を意識していましたが、パレート分析に頼ることが多く、満足のいく結果を得られないことが多々ありました。今後はロジックツリーも活用してみたいと考えています。 今回学んだ「ステップで考える」方法やロジックツリーを用いて問題を分析し客観視させることで、問題意識の共有と具体策の議論が行えると期待しています。 社員教育の脆弱性をどう改善する？ 私は所属する事業部で社員教育の脆弱性を強く感じています。問題提起を上席者や同僚に行っても、具体的な解決策の議論まで進めないことが多くありました。振り返ると、私の提案がMECEになっておらず、同意は得られても他者を巻き込むことができなかったと感じています。まずは自分の問題意識をロジックツリーに落とし込む作業を業務の合間に行おうと思います。 社員教育の必要性をどう確立する？ 具体的には、社員教育の必要性についてロジックツリーを展開しようと思います。まずは「社内」「社外」という切り口で悪影響を及ぼす具体例のツリーを作成します。次に「研修制度」と「自主的な学び」という切り口で現状を示します。最後に、これらを強化・促進するための案を示し、上席者だけでなく同僚へも問題提起しようと考えています。 さらに、他の提案や営業政策などにもロジックツリーを活用してみるつもりです。

数字分解はどう考える？ 数字を分解するという手法について学びました。まず、数値をWhen、Who、Howなどの要素に分ける際、①加工の仕方、②分け方の工夫、③分解の留意点に注意することが大切だという点を実感しました。たとえ分解した数値からすぐに有用な情報が得られなくても、それ自体が分け方に工夫が必要であるという気付きにつながります。 切り口は何が鍵？ また、複数の切り口を見出すためには、目的や立場を踏まえて仮説を立てたり、データを表やグラフで表現してみることが効果的であると感じました。たとえば、ある施設の入場者数の減少を分析する際、切り口を4段階に丁寧に分けることで、減少の実態をより正確に把握し、次のアクションにつなげる経験が非常に印象に残っています。 MECEをどう活かす？ MECEの考え方も学びました。全体を適切に捉えるためには、①全体集合体を部分に分ける（足し算）、②変数で分ける（掛け算・割り算）、③プロセスで分けるという三つの観点があること、そして問題解決のプロセスとしてWhat、Where、Why、Howの要素があることを再確認しました。重要なのは、まず全体を定義することだと感じました。 なぜなぜ分析は？ 業務上の問題や課題解決に取り組む際、これまで自分の経験に基づく思い込みが原因となってしまうことに気づかされました。従来使用していたなぜなぜ分析は主観的な原因追及に陥りがちでしたが、今回学んだプロセスに基づいた分解手法で、より客観的に問題箇所を特定できると実感しています。 業務改善はどうする？ 今後は業務において、GW明けから数字を分解する際に、①加工の仕方、②分け方の工夫、③分解の留意点を意識しながら進めていく予定です。実践を重ねる中で、常に複数の切り口で分析できるスキルの向上を目指し、既存の切り口が最適かどうかを検証しながら思考を鍛えていきます。また、MECEの考え方についても、モレがなくダブりがないかを確認しながら、業務に定着させられるよう努めていきたいと感じました。

プロトタイプは何故有効？ プロトタイプを作成することで、イメージがより具体化され、テストの段階で得られるフィードバックが非常に有益であると実感しました。性格や背景の異なる第三者に評価していただくことで、自分では気づかなかった改善点が明らかになり、製品やサービスのブラッシュアップに大いに役立つと感じました。 テストの流れはどう？ また、テストのプロセスは、普段実施しているレビュー作業に似た面がありました。レビューでは、作成した提案書や設計書に対して指摘を受けつつ改善を重ねるため、限られた目的や範囲の中で行われる点が共通しています。一方、デザイン思考における「共感」「課題定義」「発想」「試作」「テスト」の各プロセスは、業務で何気なく行っている点とも重なっており、日常の仕事に応用できる部分が多いと改めて認識できました。 デザイン思考の柔軟性は？ デザイン思考では、基本のプロセスの流れがあるものの、非線形に繰り返す柔軟性が大きな魅力だと感じました。議論が行き詰まってしまうリスクもありますが、「共感」や「協働」を重視することで、しっかりとコンセプトを捉え、効果的にアイデアを育てることが可能です。人間中心のアプローチやビジュアライズ・プロトタイピング、そして共感の連鎖といった視点が、より良い成果につながると理解しました。 多様な意見はどう？ さらに、他の受講生が作成したプロトタイプを通じて、多様な背景を持つ人々の意外なアイデアに触れることができたのは、大変参考になりました。一人では気づけなかった発想が生まれ、異なる視点を取り入れてアイデアを育てることが、新たな解決策へとつながると実感しました。 新ビジネスは何故大切？ 新たなビジネスプランを検討する際、リーダーシップやチームビルディング、経営戦略、マーケティングなど現実的な調整が必要となる中で、まずはアイデアの創出が何より重要であると再認識できました。デザイン思考で学んだ手法は、普段の業務においてもそのまま活用できる貴重なものだと感じています。

数字で全体像を？ まず、業務やレポート作成において、まずは数字を俯瞰して全体像を掴むことが大切です。比較しながらどの部分に差があるのかを見極め、その差が良いのか悪いのかを判断する、この基本的な現状把握のプロセスは非常に重要です。その際、大切なのは数字を正しく読み取り、自分の固定概念や先入観にとらわれずに客観的な視点を保つことです。 改善策は何故必要？ 次に、改善策を検討する時は、原因についてできるだけ多角的に洗い出すことが求められます。さまざまな角度から原因や背景に目を向け、徹底的に分析することが、より実効性のある対策につながります。そして、対策を決める際には、目指す「あるべき姿」を明確にする必要があります。一見抽象的に聞こえるこの目標ですが、具体的な数字や例を挙げることで、現状とのギャップや将来への差異がより分かりやすくなると思います。たとえば、ある地域で学生数がトップになる学校を目標とする場合、現状との違いを具体的に示すことで、方針書や会計資料にも説得力が生まれるでしょう。 情報伝達はどうして？ また、日常の業務報告資料や案件ディスカッションの際には、相手に理解してもらうための工夫が必要です。例えば、MICEの視点やロジックツリーといった手法は、情報を論理的かつ整理された形で伝えるのに役立ちます。社内で進めている施策の背後には、必ずあるべき姿とのギャップが存在しており、そのギャップを埋めるための取り組みであると考えながら、経営層の視点も取り入れて検討することが重要です。 なぜ意識して整理？ 普段の業務—電話、メール、立ち話など—においても、意識して考えを整理する習慣が役立ちます。私自身は、考えを紙に書き出して見える化し、その内容を仲間と共有することで、抜け漏れや重複をチェックしています。一人で行動する限界を感じるときは、複数の視点や他のメンバーからの意見を取り入れることを忘れません。こうすることで、自分の考えに固執せず、より広い視野で状況を捉えることができると実感しています。

分析で何が分かる？ この講義では、業務の問題解決のために「分析」を徹底的に学び、質の高い意思決定スキルを向上させることがテーマでした。分析とは、比較を行うことにより現状を理解する手法であり、問題解決に取り組む際は、まず解決すべき問題を明確にし、状況の全体像を把握する必要があると感じました。 仮説はどう練る？ さらに、問題点の仮説を立て、どのようなデータを用意し、どのように加工して何を明らかにするかというストーリーを作ることが重要です。闇雲に分析を進めるのではなく、グラフを活用するなどして、周囲への説明が分かりやすくなる工夫が求められます。 どんな枠組みを活かす？ また、今回の講義では様々なフレームワークを活用する手法についても学びました。ロジックツリーを用いてMECEに問題を絞り込む方法、定量分析の視点として何を比較対象にするかやどのグラフを使用するか、さらにデータを平均値や中間値に集約して分析する方法など、具体的なアプローチが紹介されました。相関係数や度数・時系列・パレート分析といった数字に基づいた分析の手法や、3Cや4Pの軸で仮説を広げる方法にも触れ、ビジネスにおける仮説には結論の仮説と問題解決の仮説の二種類があることも学びました。 実践でどんな変化？ 私は営業支援の仕事に従事しており、データ分析を通じた得意先への課題解決提案を今後も継続していく考えです。これまで自己流の分析やストーリーの立て方では、汎用性に欠ける面やサポートのしづらさを実感していましたが、本講義で学んだフレームワークや定型の分析手法を取り入れることで、体系的に仕事を進められるようになりました。特に、若手メンバーへのサポートにも大いに役立てたいと考えています。 今後の対策は？ ただ、問題解決の4つのステップに対して、それぞれに合った分析手法やフレームワークの整理がまだ十分にできていないと感じています。今後は、皆さんと議論しながら確認する機会を持ち、より深く理解を深めていきたいと思います。

なぜ量が質を生む？ 今週は、アイディア出しと収束のプロセスについて多角的に学びました。scamper法、kj法、ブレーンストーミング、シナリオ法、ペーパープロトタイピングなど、さまざまな手法がある中で、とにかく量を揃えることが質に結びつくという基本原則を再確認しました。また、製品コンセプトの策定にはバリュープロポジションの考え方が重要であり、具体と抽象の往復を繰り返す過程自体が、開発や事業設計に通じる基礎であるとの気付きがありました。 多視点で選ぶ理由は？ 実践面では、生成ＡＩを活用した業務サポートに関するブレーンストーミングの際に、様々な視点からの可能性を踏まえた議論に努めました。scamper法やオズボーンのチェックリストに基づく複数のチェックポイントや質問をすべて網羅するのは難しかったものの、議論を重ねる中で、費用対効果や実現可能性など、判断基準の多角的な整理ができたと感じています。意見を収束させる過程で、再度アンケートを実施することで前向きな意見が多いことが確認でき、説得力のある選択を導き出すことにつながりました。 なぜ視覚化が不可欠？ さらに、アイディアをただ出すだけでなく、それを整理し視覚化することの重要性を実感しました。物理的な集まりはできなかったものの、図解したスケジュールやアイディア共有、問題点の明確化を通じてチーム内の意思統一が進み、納得感のあるプロジェクト推進が可能になりました。この方法は、組織内の調整や他の業務にも応用できると感じ、今後も「拡張と収束」を意識して取り組んでいきたいと思います。 具体化のプロセスは？ 最終的に、具体的なコンセプトに落とし込むには、拡張と収束、具体と抽象のプロセスを繰り返しながらブラッシュアップすることが不可欠だと確認しました。その時々の状況や課題を見直しながら、「正解に近い」答えを模索する作業は、得られた情報を柔軟に適用するリサーチのアプローチと似ていると感じました。今後もこの手法を意識して、問題解決に取り組んでいきたいと思います。

思考癖に気づいた理由は？ どんな人にも思考の癖があり、無意識のうちに制約や偏りが生じることを改めて認識しました。クリティカル・シンキングを学ぶことで、こうした癖を発生させない頭の使い方の土台を築く必要性があると感じました。また、自分だけでなく相手にも思考の癖があるという点に気づかされ、大変勉強になりました。 どの技法が役立った？ テクニックとしては、①「３つの視」（視点、視野、視座）を意識することで思考の幅が広がる点、②ＭＥＣＥの考え方で抜けや重なりなく物事を整理する必要性、③ロジックツリーを用いて部分的な集まりとして捉え、分解する手法が印象に残りました。これらの手法を取り入れることで、偏りなく課題解決に取り組む姿勢が身につくと感じました。 なぜ発想が固まった？ ワークを通して、自分の思考力や発想力の弱さを痛感しました。１つの案を深堀することはできても別角度からの案出しが難しかったため、「３つの視」を意識し、思考が詰まったときは連想ゲームのようなアプローチで考えを広げる工夫を取り入れたいと思います。 なぜ視点を変える？ また、同じサービスでも顧客ごとに状況が異なるため、多角的な視点が重要だと実感しました。普段は直感で判断してしまいがちですが、「なぜその直感が働いたのか」を言語化することで、再現性や対応の品質を向上させられると考えています。 どうすれば本音掴む？ 文字によるコミュニケーションにおいては、文面だけでは相手の本当のニーズがつかみにくい場合があるため、相手の思考の枠組みを意識しながら対応することで、より的確なサポートが可能になると感じました。 他視点はどこに？ さらに、課題整理の際には、自身の感覚だけで解決策を検討する場合、影響範囲の考慮が不足しているケースが多いことに気づきました。今後は、直感だけに頼るのではなく、「他にどんな見方があるか？」と問いつつ検討し、抜けや重なりのない整理を心掛けることで、思考力の向上につなげたいと思います。

仮説思考は何のため？ 仮説思考は、効率的な分析を行うために欠かせない手法です。基本的なステップは、目的（問い）の把握、問いに対する仮説の設定、データの収集、そしてそのデータをもとに仮説を検証する、という四段階で構成されます。 どのデータを集める？ データ収集の方法は大きく二つに分かれます。まず、既存のデータを集める方法として、検索エンジンや各種リサーチサイトを活用します。次に、まだ存在していないデータについては、実際に観察したり、有識者へのヒアリングやアンケートといった方法で収集を行います。 五視点はどう活かす？ また、仮説思考を実施する際には、以下の五つの視点が重要です。インパクトではその影響力の大きさを、ギャップでは何がどのように異なるのかを捉えます。トレンドでは時間的な変化や変曲点、外れ値に注目し、ばらつきではデータの分布が偏っていないかを確認します。最後に、パターンの視点からは、法則性があるかどうかを見極めます。 グラフ化の手順は？ グラフ化を行う場合には、次の三つのステップが有効です。まず、仮説や伝えたいメッセージを明確にし、次に比較対象を設定、そして適切なグラフを選んで情報を整理します。 経験が必要な理由は？ 仮説思考については、これまでチームでの実践経験がないため、上司に相談しながら取り組むことが望まれます。一方、データ収集に関しては、企業独自の情報をうまく活用することで、新商品の開発に役立つ可能性があります。また、来月更新される免税施策に関しても、その対応方法を検討していく必要があります。 新規取り組みの課題は？ 組織の一員として新たな取り組みを始めるのは容易ではありませんし、チーム全体が仮説思考の本質を正しく理解しているかどうかも不透明です。来週から開始されるデジタルのショッピングクーポンの運用にあたっては、まずデータ収集を行い、半年先や来年度の数字を分析する可能性を模索するものの、まずはデータ収集自体に時間を要する点が懸念されます。

原因はどこにある？ 問題の原因を探るためには、まずプロセスを細かく分解し、各段階でどこに問題が潜んでいるかを仮説検証する手法が重要です。複数の選択肢を洗い出し、根拠に基づいて適切な判断を下す点にも着目しています。また、A/Bテストを実施する際は、できるだけ条件を整えた上で比較することが求められます。 効果的な分析法は？ 具体的なデータ分析の方法としては、まずステップを踏みながら問題の精度を高めるアプローチと、仮説をもとにデータを収集し、より良い解決策に結び付ける手法が組み合わされています。これにより、最適な解決策の検出が可能となります。 分解とテストの極意は？ プロセスを分解する方法とA/Bテストのポイントを組み合わせることで、より高度なデータ分析が実現されます。仮説検証と条件を揃えた比較の両面からアプローチすることで、実際の検証結果に基づいた改善が期待されます。 実例から学ぶには？ 実際の事例としては、ポイント会員向け利用促進キャンペーンにおいて、若年層の反応を探るために、若者が関心を持つジャンルの店舗を複数選定し、クリエイティブのA/Bテストを実施する計画が挙げられています。過去のキャンペーンデータを活用し、ポイント付与がどの層の購買に影響しているかを機械学習を用いてアプローチする手法も取り入れられています。 次回でどう活かす？ 次回のキャンペーンでは、会員データからターゲットとなる層の購買パターンを複数洗い出し、ロイヤルカスタマー化につながる経路を明らかにすることが目標です。洗い出されたカスタマージャーニーに基づき見込み客にアプローチし、その反応をPDCAサイクルで検証・改善していく計画です。 全体をどう見る？ 全体として、プロセスの分解とA/Bテストの方法を的確に押さえたアプローチが示されており、仮説検証を実際のデータに基づいて試すことで理解が一層深まる内容になっています。今回学んだ内容を次のプロジェクトでどのように活かせるか、引き続き考えていきましょう。

セグ分けの理由は？ セグメンテーションでは、自社に合った切り分け方を考えることの重要性を再認識しました。法人向け商品の場合、規模や外資・日系の違いなどで分けるといった視点は、非常に実践的だと感じます。また、顧客企業の規模、製品の市場、製品サイズ、生産ロットの違いなど、具体的な分類軸が挙げられており、これらを基に自社の戦略を練り上げることが大切だと思いました。 ターゲットはどう見る？ ターゲティングに関しては、6R（市場規模、成長性、競合状況、優先順位、到達可能性、反応の測定可能性）という評価基準のうち、特に市場規模、成長性、競合状況の3点が鍵になるとの考えに納得しました。これにより、市場の魅力と自社が勝ち残る可能性とのバランスを適切に判断して、新たなターゲット層を掴む戦略の重要性を学びました。 強みはどう伝わる？ ポジショニングの部分では、2つの要素を縦軸横軸に配置したポジショニングマップを用いる手法が印象的でした。単一の価値だけでは競合との差別化が難しい場合も、複数の価値を組み合わせることで独自の魅力を生み出せるという点が参考になりました。顧客の視点から自社の強みが明確に伝わるよう工夫する必要があると感じています。 事例から何を見る？ さらに、航空機業界向けとして開発された機械が実は他の業界からの引き合いが多かった事例は、各ターゲットの市場規模、成長性、競合の状況、そして開発品のメリットを具体的に把握することの重要性を改めて認識させてくれました。今後はリサーチ部門との連携を深め、より精度の高いターゲット選定を実現していきたいと考えています。 有効な策は何か？ 特にBtoBのマーケティングにおいて、どのようなセグメンテーションが有効なのか、他社の事例や先輩方の経験を伺いながら、自社の戦略に反映させていくことが今後の課題だと感じました。全体として、戦略的な市場分析の基本的な考え方と具体的な手法について、非常に実践的な学びを得ることができたと思います。