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手法

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。

データと本気で向き合う？ データの用い方や見せ方について再確認でき、また新たな発見を得ることができました。従来は説得力や妥当性を高めるためにデータを利用してきましたが、今回の講習では「データとの向き合い方」自体に踏み込むことで、さらに可能性が広がると感じました。踏み込むというのは、データを分解・分析し新たな発見につなげることを意味します。これまでは、一定の目的が達成できればそれ以上深堀りしなかった自分を反省し、今後は偏りを減らしてより深く分析することで、発見の数や他者への探求の深さ、そして説得力の向上につなげたいと思います。単に表面的な理解で終わるのではなく、データから何が見えているのかを追求していく姿勢が大切だと感じました。 業務で分析は活きる？ また、業務においては分類・分解・分析が多くの場面で役立つと実感しました。たとえば、目標設定では、市況や需要予測に基づいてシェアや販売量を設定し、その根拠となるデータや分析結果をもとに説明することで、計画の信頼性が高まります。実施計画においては、マーケティング戦略や営業活動の手段、ターゲット、期待できる効果、効果が現れるまでの時間などを細かく整理し、実行者、評価者、受益者それぞれとの連携を明確にすることが可能です。さらに、効果測定では、シェアや販売量・金額と実施計画との因果関係を明確にして、次のアクションの策定や判断につなげることができます。 分析手法を検討する？ こうした業務プロセス全般において、データの分類・分解・分析は有効な手法です。具体的には、説明が必要な場面で、利用可能なデータや参考になる情報がないかを常に意識し、検討することが大切です。たとえば需要予測においては、単に過去の推移を見るだけでなく、季節要因や提供者ごとの特徴も踏まえて分析することで、より実効性のある判断が下せると感じました。

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。

ABテストの学びを深めるには？ 問題の原因を探るためのポイントと、適切な解決策を決定するための手法である「ABテスト」について学びました。 まず、問題の原因を探るためのポイントとして、以下の二つが挙げられます。 1. プロセスに分解すること。 2. 解決策を検討する際には、複数の選択肢を洗い出し、その中から根拠をもって絞り込むこと。 ABテストの手法はどう実行する？ 次に、ABテストの手法についてです。ABテストでは、できる限り条件を揃えることが重要です（例えば時間帯や曜日）。具体的なステップは次の通りです。 1. 目的を設定する。 2. 改善ポイントの仮説設計を行う（ABテストの立案）。 3. 実行する。 4. 結果の検証と打ち手の決定を行う。 SNSフォロワー増加策の提案 直近の課題として、所属組織の公式SNSアカウントのフォロワー数増加策にABテストを活用したいと考えました。 具体的な解決案は以下の通りです。 - 目的の設定：フォロワー4000（現在2000） - 検証項目：フォロワーの属性、いいね回数、再投稿回数、テキストの文体、メディアの有無 - 仮説：文体が固くとっつきにくいのではないか - 解決策：ABテストを行い、1週間程度、「ですます調」と「だである調」で投稿の文体をテストする この課題解決案を所属部署に提案します。 問題解決の手順は？ 最後に、問題解決の4ステップを説明します。 1. What：問題の明確化→同業他社に比べてフォロワー数が増えない 2. Where：問題箇所の特定→投稿への反応が少ない（いいね、再投稿） 3. Why：原因の分析→投稿頻度が少ない？文体が固い？ 4. How：解決策の立案→ABテストで文体を変えて投稿してみる 以上、学んだ内容と計画した解決策について共有させていただきます。

学んだ視点は何？ 「イノベーションの普及要因」で学んだ５つの視点は、アイデアや技術を広める際の評価軸として非常に参考になりました。具体的には、従来の手法に対する優位性を示す【比較優位】、大きな生活変化を求めすぎない【適合性】、使い手にとってわかりやすく易しい【わかりやすさ】、実験的に試すことができる【試用可能性】、そして採用が周囲に見える【可視性】の５つです。 どんな企画を進めるの？ 現在、コミックやアニメをテーマにした観光コンテンツ配信アプリの事業企画を進めています。ターゲットは意思決定者が女性となるファミリー層を想定し、カスタマージャーニーに沿ってアイデア出しを行う段階です。たとえば、現地訪問前に計画に必要な情報を、写真や口コミに加えて映像、音、匂いといった五感で提供することで、情報提供者と受け手との隔たりを解消し、旅先の魅力をより的確に伝える機能などが挙げられます。また、ARなどを活用して現地体験を向上させる案も検討中です。 設計プロセスはどう進む？ この設計プロセスでは、まず知ってもらうための【可視性】と【比較優位】、次に使ってもらうための【わかりやすさ】と【試用可能性】、そして使い続けてもらうための【適合性】が重要だと理解しました。実際、「イノベーションの普及要因」の５つの視点は、チェック項目として活用でき、AIDMAの各段階と結びつけることで具体的な設計が可能です。たとえば、 AIDMAの考え方は？ 　・A（注意をひく）：目に留まる【可視性】の工夫を 　・I（興味をもつ）：シンプルで【わかりやすい】情報提供を 　・D（欲求となる）：他と比べて魅力的な【比較優位】を提示し 　・M（記憶する）：利用者の行動パターンに合った【適合性】を確保し 　・A（行動する）：試しやすい【試用可能性】で実際の利用に繋げる

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。

ありたい姿とギャップは？ 今回の学びでは、問題解決プロセスの重要性を改めて実感しました。まず、「ありたい姿」と現状のギャップを明確にすることが、課題の適切な設定につながると感じました。これはデータ分析のみならず、さまざまな業務に応用できる考え方です。 どう課題を分解する？ 課題を分解する際には、各要素に分けるためにロジックツリーを活用し、MECEを意識して重複や抜け漏れがないように整理する手法が非常に有効でした。また、問題解決のプロセスをWHAT（何が問題か）、WHERE（どこに問題があるか）、WHY（なぜ問題が生じたのか）、HOW（どのように解決するか）の4つのステップに分けて考える方法は、実践的かつわかりやすいと感じました。 現状と理想はどう？ 分析を始める前に現状と理想のギャップを把握することで、無駄な作業を省き、重要なポイントに的を絞った課題設定が可能です。他の人が設定した課題も一度自分で見直す習慣をつけることで、見落としが防げると考えています。 目標はどう捉える？ また、自身の目標設定において、ただ数値を追うのではなく「あるべき姿」を明確にすることが、戦略的なアプローチへとつながります。たとえば、ソフトウェア導入時には現状の課題を整理し、導入によって解決すべきポイントを明確にすることで、より合理的な選定ができると実感しました。このスキルを業務全体に活かすことで、より本質的な課題解決が可能になるでしょう。 手法はどう共有？ 最後に、今回学んだ問題解決の手法を部内で共有するつもりです。今までのケースバイケースの対応を見直し、データをもとに客観的かつ一般的な対策を検討するアプローチの普及を目指します。ただし、過去に特定の調査で効果が得られなかった経験もあり、状況に応じた柔軟な対応が求められることも実感しています。

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。

どんなデータで戦略化？ 私の顧客は主に社内の営業担当で、取得できるかどうかに関わらず、どのようなデータがあればより戦略的な活動が実現できるかというアイデアを集めるブレーンストーミングが面白いと感じています。現状、データ提供側は、こうしたデータをもとに顧客の考えや行動を理解し、営業がその仮説に基づいた行動に移ることを前提としているため、実際のデータ活用にはつながっていないと考えています。そのため、単に可視化しているデータに対する意見収集にとどまらず、営業として必要なデータについても積極的に意見を集めたいと思っています。 伝え方はどう変える？ 既存のデータの可視化においては、私自身が顧客（営業）視点で開発を進めています。しかし、システムベンダーとの要件定義の際、どうしても自分が実現可能だと感じているアイデアしか伝えがちでした。そこで、直近のシステム改修にあたっては、実現が難しいかもしれないアイデアも含め、幅広い提案をもとに話し合いを行いました。 代案提示の意味は？ その結果、実現不可能に見えるアイデアに対しても、ベンダー側からは「こういった形なら実現可能」という代案を提示していただくことができました。これにより、自己完結する前にアイデアを言語化し、関係者に発散することの重要性を学びました。 参加者選定どうする？ また、ブレーンストーミングの手法についても新たな学びがありました。これまでは、同じグループや部内で取り組むレクリエーション的なブレーンストーミングにおいて、出されたアイデアがどこか似通っており革新的なものを得られなかった印象がありました。今回、出したい成果に合わせて参加者を選び、初めからブレーンストーミングの設計を行うことで、以前感じていたもやもやの原因がわかり、スッキリとした気持ちになりました。

自分の価値観は？ 仕事に対する価値観や欲望、セルフイメージを明らかにする手法として、「キャリアアンカー」や「キャリア・サバイバル」という考え方があります。リーダーシップを発揮するためには、自分のキャリアに向き合うことが非常に重要です。リーダー自身がキャリアに真剣に向き合うことで、自然とリーダーシップが発揮しやすくなるからです。 内面はどう見る？ 具体的に言えば、自分の内面に向き合うことで、自分がどのような仕事をしたいのか、どのように成長したいのかが明確になります。これによって、フォロワーはそのリーダーについていきたいと思うようになり、サポートを得やすくなります。 目標設定は何？ 普段は、仕事の中身や進行中の事案から目標を設定し、こうしたい、こう進むべきだと考えてきました。プロジェクト内でリーダーシップを発揮する際も、人の役割や責任に基づいて対応し、その場に応じた解決策を講じてきました。しかし、今回の学びを通じて、自分の仕事に対する価値観や欲望、セルフイメージがリーダーシップに反映されているか、フォロワーが自分についてきたいと思っているかを考える必要があると思いました。 キャリアに向き合う？ 自分がこれまでキャリアに十分に向き合ってきたとは言えないので、まず自身のキャリアアンカーが何であるかを考え、職務と役割の戦略的プランニング（キャリア・サバイバル）を検討したいと思います。その結果として、リーダーシップを発揮するための発想や行動力を身につけたいと考えています。 キャリア診断はどう？ 早速、自分の仕事に対する価値観や欲求を理解するために、まず8つのキャリア・アンカーに対する自己診断を行い、次に会社のキャリアアドバイザーの助言を活用して、どのキャリア・アンカーが自分に適しているのかを判断したいと思います。

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。

どの分け方が効果的？ データを分解する方法について、実際に手を動かしながら学ぶことができました。表からグラフを作成する際、従来は区切りのよい数字（例：5刻みや10刻み）で分類していましたが、特徴が際立つ分け方を検討することが大きな学びとなりました。 なぜ来場数が減少？ また、博物館の来場数の減少原因を分析する中で、たとえ特徴的な傾向が見えても、その結果だけに安心せず「本当にそうなのか？」と別の切り口から検証することの大切さを実感しました。 どこでつまずいた？ ①お問い合わせの原因分析では、顧客がどこでつまずいているかを考える際に、MECEで学んだ「プロセスで分ける」手法が活用できそうです。どの工程で問題が多いのかを明確にすることで、根拠に基づいた対応策を検討することが可能だと感じました。 要望整理で新発見？ ②要望リストの整理に関しては、従来は顧客の要望が多い順に整理していましたが、顧客の属性や規模など、別の切り口でも考えることで新たな気づきが得られ、優先順位を決める際に役立つ情報が得られると感じました。 仕様調整はどう扱う？ ③仕様調整については、システム上対応可能なものの、影響範囲が大きく判断が難しい課題を抱えています。来週のミーティングに向け、MECEの三つの切り口を活用して影響範囲を漏れなく洗い出す予定です。優先度の高いこの項目から着手し、ミーティングまでに発生する可能性のある事象を整理し、そのうえで課題として発生しそうな点も含めた資料を作成します。 1on1で何を伝える？ また、①と②に関しては、1on1の場で上司に学びを伝える予定です。特に、①については、まず自分用のメモを作成し、顧客がどのプロセスにいるのかを把握してから対応策を検討する訓練を行います。