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手法

に関する学び

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なぜ納得できない？ これまでのGAiLでは、解説を読むたびに納得感を得られる部分が多かったのですが、今週はどうしても納得できない点がありました。設問3のデザイン変更の方法案について、解説では「コスト」「スピード」「意思疎通」に点数を付け、その結果として最適なものは「案3」とされていました。しかし、私が認識していた各指標の点数が異なっていたため、別の案を回答してしまいました。 共通認識は必要？ この経験から、意思決定支援を行う際には、分析結果に基づいて「How」を考える前提として、共通認識（認知の歪みがない状態）を持つことが非常に重要だと感じました。たとえ分析結果から具体的な手法が導かれたとしても、共通認識が欠けていれば相手に納得感を与えるのは難しく、実際の実行段階で問題が生じる可能性があります。そうした意味で、仮説をしっかりと研ぎ澄ますことが大切だと理解しました。 A/Bテストはどう見る？ A/Bテストについては、ダイレクトリクルーティングにおけるスカウト送付の場面で有用と考えています。たとえば、①スカウトメールの件名、②本文、③添付の求人票といった要素で比較検証を行う方法が挙げられます。一方で、各グループ間の介入の違いはできるだけ絞る必要があるため、比較対象が不必要に増えないよう、明確な仮説に基づいて取り組むことが求められます。 どう候補者を絞る？ また、ほとんどの場合、データサイエンティストという職種名で求人票が作成され、スカウトメールが送付されているため、まずは候補者を①データサイエンティストとしての経験の有無と、②データサイエンティストを希望しているかどうかの2点で分類し、返信率への影響を検証していきたいと考えています。

正解はどこにある？ ビジネスにおいて、問題の「正しい」原因を特定するのはほぼ不可能です。ひとつの「正解」を求めるのではなく、さまざまな手法を試す中で気づくポイントがあると感じます。具体的には、What、Where、Whyの順に仮説を絞り込み、Howで実践するというステップを何度も繰り返すことが重要です。 根拠は見えますか？ 原因を追及するためには、まず業務や問題をプロセスごとに分解すること。そして、考えられる複数の選択肢を洗い出し、根拠を持って絞り込む作業を行うことで、データに基づいた分析を進め、問題解決の精度を高めていきます。さらに、仮説を試しながらデータを収集し、結果を組み合わせてより良い解決策に導く方法が有効だと考えています。 実践の鍵は何？ この考えをもとに、まずは自分自身の業務を一つのプロジェクトとして見立て、実践してみることにしました。具体的には、例に挙げられていた通り、残業時間を削減する取り組みから始めるつもりです。私の業務は3月から徐々に繁忙期に入り、5～6月がピーク。今回は複数の新規プロジェクトも同時進行しているため、学んだ知識を実際に試し、可能であれば周囲のメンバーも巻き込むことを目標としています。 朝の時間は有効？ また、グループワークの際にも公言した朝の時間の有効活用を、具体的な行動計画として取り入れていこうと思います。早く出社するとつい業務に取りかかってしまいがちですが、少なくとも30分はこの計画に充てるよう心がけます。これまでなかなか実践できずにいたのですが、今週から出社時はカフェで、在宅時は始業前に、徐々にルーティンを整えつつあります。これからは、朝の時間をうまく活用し、残業削減プロジェクトを推進していく所存です。

仮説はどこから来る？ 分析の基本は、まずさまざまなデータを比較することにあります。細かなデータやグラフを確認する前に、自分なりの仮説を立てることが大切だと感じました。 ３つの軸は何が違う？ ここでは「プロセス」「視点」「アプローチ」という3つの軸が重要です。プロセスでは、目的を明確にし、仮説を立て、データを収集して、その仮説を分析により検証します。視点については、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンなどに着目します。そしてアプローチとして、グラフや数字、数式を活用する方法が挙げられます。 可視化で何が分かる？ 比較のための可視化には、数字に集約する方法、目で見て把握できるようグラフ化する方法、さらには数式にまとめる方法があり、状況に応じて適切な手法を選ぶことが効果的です。 代表値はどう見る？ また、データを見やすくするためには「代表値」と「分布」を確認することがポイントです。代表値には単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、ばらつきを把握するには標準偏差が有用です。特に、95%のデータが含まれるという2SDルールは、分析の信頼性を判断する際に役立ちます。 ノーム値は意味ある？ クライアントのノーム値を算出して、予算シュミレーションに活用する手法も魅力的です。さらに、業界ごとにどの枠が効果的か比較検証することで、より適切なアプローチを模索することが可能だと思います。 実数値で検証できる？ 実際のデータを利用してノーム値を算出する試みは、非常に価値があると感じます。社内にある関連データの算出方法や分析手法を参考にしながら、実数値での検証を進めることで、より実践的な知見が得られるでしょう。

今週は何を学んだ？ 今週の学びについて、以下のように感じました。 ビジネスはゲームか？ まず、資本主義社会におけるビジネスは一種の「ゲーム」であり、そこで戦うためには「ルール」である「メカニズム」を学ぶことが重要です。どんな戦略も基本的な原理原則から外れていては意味がないため、このメカニズムを理解することが大切です。例えば、星野リゾートの星野社長が教科書通りの経営を重視されていることにその点が表れています。 変化に対応するには？ 次に、時代やビジネス環境の変化によりメカニズムも変わるため、これに対応できる姿勢が求められます。「守」「破」「離」という取り組み姿勢やマインドセットが重要であり、自分で手を動かして試すこと、自ら調べ分析することも必要です。データや街を歩いて集めた情報を把握し、時代や環境変化を考慮し、指数関数的な急激な変化に対応することが競争の基盤となります。 基本をどう生かす？ また、過去の知識を有効に活用することが重要です。業務に取り組む際、小難しい手法に飛びつくのではなく、まずは基本を大切にし、先人の知恵に基づいて基本を理解してから行動すべきです。 スピード重視の理由は？ スピードを意識することも大切です。「スピードこそが競争のベースになる」と学びました。「スピード感」を持つことが業務改善に役立ちますが、その速度が何のために必要なのかという本質を見失わず、変化に対応しPDCAを回すために用いるべきです。 実践で何を得る？ 最後に、自分で手を動かし経験を積むこと、規模の経済性と習熟効果の観点で業務を分析することが今回学んだ重要なポイントです。これらのメカニズムをしっかり理解し、戦略を立てることが求められると思います。

問いの意味を考える？ 「問い（イシュー）」から始めることの重要性を学びました。多くの情報の中から、現在の状況において取り組むべき課題を明確にし、適切な根拠に基づいて解決策を導く難しさと重要性を実感しました。イシューは理論の枠組みから外れたり忘れやすいため、常に意識し続ける必要があると感じました。 どの課題を選ぶ？ 認識している全ての問題に同時に取り組むのは難しいため、優先すべき課題を明確にし、実施可能な解決策に絞ることの重要性を改めて学びました。また、イシューは個人レベルだけでなく、経営目線の高い視座で考え、組織全体で共有・意識することで実行力につながると実感しました。 情報を深掘りする？ 総合演習を通じ、問題を正しく理解し、取り組むべき課題と解決策を導くためには、事前の調査と情報の深掘りに時間をかける必要があると感じました。集めた情報に基づいて課題を抽出し、分解・集約や多角的な視点の分析手法を有効に活用できた経験は、とても有意義でした。 伝える技術はどう？ さらに、得られた根拠や目的を相手に伝えるため、これまで学んだコミュニケーションスキルを活用し、グラフの使い方や日本語表現、資料の構成についても工夫することができました。演習全体を通じ、Week1から学んだ内容を振り返ると同時に、実践する好機となったと感じています。 問いから実践する？ 今後も常に「問い」から取り組むことを意識し、個人の視点に偏らず、本質を追求し続けるよう努めます。資料作成時には、問いに対して課題と解決策の方向性が一致しているか、目的が具体的に整理されているかを毎回確認し、会議では目的や方向性を明確に意識しながらファシリテーションを行うことが大切だと再認識しました。

生成AI利用の注意点は？ 生成AIの利用にあたって、その信頼性や限界、また人間が注意すべき点を理解できました。これまで生成AIは膨大なデータを基に予測的に回答を導いていましたが、近年の技術進歩により、文脈を踏まえて人間に近い思考過程で回答する能力が向上しています。そのため、私たちはその恩恵を受ける段階に来ていると感じています。一方で、生成AIが出す回答の背景や根拠を十分に理解せずにプロンプトを入力してしまうと、誤った使い方に陥る可能性があることも学びました。よって、生成AIはあくまで良きパートナーとして活用し、過信しすぎない姿勢が重要だと実感しました。 イベント企画の改善策は？ また、イベントの企画立案において、生成AIを情報収集やアイデア出しの壁打ち役として活用できる点も印象的でした。企画に必要な情報を収集する際には、出典元や抜粋箇所を明確にし、後から内容を検証できるようにすることで、誤った情報に基づく判断を防ぐことができると考えます。さらに、新たなイベント案を検討する際には、過去の事例を踏まえ「なぜそのアイデアに至ったのか」を掘り下げることで、背景にある合理性や道筋を明確にし、より納得感のある企画が練り上げられると感じました。人間だけでは統合しきれない情報も、生成AIの助けを借りることで効率的に整理できる一方、その利用にあたっては人間がしっかりと検証する必要があります。 仮説検証の可能性は？ 最後に、仮説検証という学びは、業種や業務内容によりそれぞれ異なる取り組み方があると感じました。さまざまな分野での事例や手法を互いに知ることで、各自の実践に役立てられると確信しています。機会があれば、ぜひ皆さんの仮説検証の方法も共有していただきたいと思います。

ロジックツリーとは？ ロジックツリーは、構造的に物事を分解し、全体像を整理するための分析手法だと理解しました。What、Where、Why、Howの各段階で活用できるため、問題の所在を絞り込んだり、原因を整理したり、解決策を洗い出したりする際に非常に有用だと感じています。 プレゼントの選び方は？ アンケート回答者へのプレゼントを例に、MECEを意識して選択肢を広げた上で、評価基準に従い不要な項目を削り落とすプロセスが分かりやすかったです。感覚に頼るのではなく、明確な条件に基づいて論理的に選択肢を絞り込める点は、ロジックツリーの大きな強みだと思います。 MECEの考え方は？ また、「MECEはほどほどでよい」という考え方は、実務において重宝すると感じました。厳密さにこだわりすぎず、目的に対して十分な精度で全体像を把握することを意識し、今後はより感度の良い切り口を増やして活用していきたいと考えています。 依頼の整理方法は？ さらに、今週学んだロジックツリーは、他部署からのデータ抽出やBI作成の依頼に対しても有効だと感じました。依頼内容をそのまま作業に移すと、「期待していた数字と異なる」「別の視点での分析がほしい」といった修正が後から発生し、手戻りが起こることがありました。そのため、依頼を受けた段階で、まず何を知りたいのか、どの業務で使用するのか、そしてなぜそのデータが必要なのかを整理することが重要だと実感しました。ロジックツリーを活用することで、相手が本当に求めているポイントを正確に把握できると感じています。 今後の変化は？ これまでの仕事の進め方に対して、ロジックツリーを使うことでどのような変化が生まれそうか、非常に興味を持っています。

何が問題の始まり？ 問題解決には、まず「何が問題か」「どこに問題があるのか」「なぜ問題が生じたのか」「どのように対応するか」というプロセスがあることを学びました。最初に、直面している課題や状況から現状とあるべき姿のギャップを把握し、次に客観的なデータを用いて問題箇所を詳細に特定します。この際、MECEやロジックツリーの手法を用いることで、抜けや重複なく整理することが重要です。さらに、問題の背景にある原因を細かく分解し、真の原因に迫る作業が求められます。最後に、さまざまな案を検討し、現状と理想を照らし合わせながら、適切な対策を導き出していきます。 なぜデータが重複？ また、phaseごとに製造原価の算出を実施しており、算出データの取り込みとその活用が行われています。しかし、各phaseで実施している業務自体はほぼ同じ内容でありながら、同一データの取り込みなど、重複して実施している作業が存在しています。理想的には、データベースにphaseごとのデータが一元管理され、必要な時に迅速に利用できる体制が整っているべきです。しかし、現状では必要な時に都度データを作成し、同じ内容を複数回取り込むなど、業務に無駄が生じています。 原因はどう分解？ このギャップの原因を明確にするためには、実際の業務フローや工数、業務のインプットとアウトプットの詳細、さらにはシステム上の問題点など、ファクトに基づいた確認が不可欠です。定量的なデータを捉えた上で仮説を立て、MECEやロジックツリーといった手法を活用して問題点を細かく洗い出します。こうした手法により、データの切り口を複数持ち、各要素の影響度を把握してプライオリティを付け、効率的に問題解決へと導くことができます。

正しい日本語は大事？ 分かりやすい文章を書くためには、正しい日本語の使用が大切だと改めて感じました。日本語は主語を省略できるため、意図が伝わりにくくなることがあります。このため、自分が発信する際には、主語などの基本的な要素を明確にするよう心がけています。 手癖を直すには？ また、文章作成時に手癖で書いてしまいがちな点を見直す必要を感じています。まずは、文章を書く前にしっかりと考えを整理する時間を取ることで、より論理的で伝わりやすい文章が生まれると思います。 文章整理のコツは？ 文章を整理するためのコツとしては、まず主張に沿った適切な理由を選び、浮かんだ理由をグループ分けして整理する方法が有効です。さらに、ピラミッドストラクチャを意識することで、結論、その支柱、理由、そして具体例という流れで思考を深めることができ、読者に伝わりやすい文章が作成できると実感しました。理由を複数挙げ、対比を意識することで、MECEの考え方も活かせると感じています。 難関依頼はどう対処？ 今回の学びは、問い合わせメールへの回答にも大いに役立つと考えています。たとえば、お客様から仕様上実現が難しい依頼を受けた際、できない理由を明確に伝えるために、まず伝えたい事項を整理し、結論（依頼は受けられない）、その理由、さらに具体的な根拠という流れで説明する方法を実践していきたいと思います。同様に、チームメンバーの文章チェックにおいても、この手法が有効です。 社内表現を磨くには？ 社内での文字コミュニケーションにおいても、ふわっと内容を伝えるのではなく、ピラミッドストラクチャを意識して論理的に整理し、明瞭かつ具体的な表現を心掛けていきたいと考えています。

問題発見に必要な分析とは？ ビジネス上の問題や課題を発見するためには、影響の大きい部分から分析を始めることが重要です。そのため、現状を可能な限りヌケなくモレなく構成要素に分解する必要があります。特に事業収益を分析する際には、損益計算書が優れた例となり、経費がMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）に分解されています。 顧客属性分析で成功するには？ 私の業務であるプロモーションにおいても、顧客属性や売上の構成を分析し、ターゲットとすべき顧客セグメントを抽出するのに役立ちます。売上や利益を伸ばすためにどのセグメントに焦点を当てるべきかという課題に対して、この方法は非常に有効です。しかし、広告媒体の効果検証には、ユーザーのタッチポイントが単一媒体に留まらないことから、複雑な分析が必要であるため、必ずしも適しているわけではありません。 ターゲティングの優先順位は？ 具体的な分析手法としては次のようなものがあります。まず、店舗単位で顧客と問い合わせユーザーの住所や所属の件数を割り出し、ギャップが多いほど見込み顧客が多いと考えられるため、これを検証します。また、顧客の所属数と自社客のシェア率を把握し、優先的に取り組むべき所属を抽出します。ただし、店舗からの距離、競合の立地、ターゲット層の志向などにより、シェア率が低いセグメントが必ずしも優先順位が高いとは限らない点に注意が必要です。 Webと商品の相性をどう見るか？ さらに、Web上での申し込み傾向を分析し、特定のカテゴリーで商品とWebの相性が良いかを分析することも重要です。これにより、より効果的なプロモーション戦略を立てることが可能になります。

データ分析の手法とは？ データを見る際には、単に与えられた数字を眺めるだけでなく、自らデータに触れて比率などの必要な情報を引き出し、グラフ化することで、複数の視点から分析することが重要です。こうしたアプローチにより、データを多角的に捉えることができます。 MECEで現状を把握するには？ データを分解する際は、MECE（Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive）を意識することが大切です。同じ内容を繰り返すことなく、全体を漏れなくカバーすることで、現状を正確に把握できます。 具体的な分析の例は？ システムや業務の分析では、具体的な例として航空券の購入フローや空港での搭乗フロー、整備フローなどを分解して考えることが挙げられます。また、売り上げ分析では、路線別や年齢別、搭乗回数別に分解してみることも効果的です。 業務に応用できるか？ これらの手法は日常業務でも活用可能です。例えば、システム障害発生時の対応やアクセス数のデータ分析、WEBサイトへの攻撃分析といった場面でも役立ちます。 テンプレート活用の効果は？ さらに、切り口のテンプレートを作成すると便利です。例としては、航空券購入から搭乗後までのプロセスを旅客の視点や業務の視点で分類することが考えられます。また、研修アンケートの分析にもこの方法を応用できます。受講前には思いもよらなかった角度からデータを切り分け、Tableauといったツールの活用も視野に入れると良いでしょう。 新たな視点が発見を生む？ 日常業務においては、失敗を恐れずにデータを分解し、新たな視点で見ることがスタート地点です。こうした姿勢が新たな発見につながります。

キャリア整理ってどう？ 自身のキャリアを整理する際、これまでは漠然と考えていた部分がありましたが、キャリア・アンカーを活用することで現状の把握や整理・分析がしやすくなったと感じました。自身の立ち位置を明確にするための役立つ手法だと思います。 個人と組織の調和は？ また、これまで自分のキャリアを考える際には、キャリアを実現できる環境や組織について重視していました。しかし、個人のニーズと組織のニーズを合わせることが重要であると学び、双方のバランスを考えることの大切さを実感しました。 戦略的キャリアは？ さらに、『キャリア・サバイバル』を通じて、キャリアは戦略的にプランニングしていく必要があると理解できました。近年、環境変化が激しく、働き方や人々の価値観も多様化しているため、常に自身のキャリアを見直しながら理想のキャリアデザインを行う必要性を改めて感じました。 具体策はどうする？ キャリア・アンカーによって現状を整理し、キャリア・サバイバルの手法を活用することで、どのように理想のキャリアに向けて努力していくかを具体的にイメージできました。具体的な進め方としては、まず仕事の棚卸しを行い、業務内容、関係者、必要な能力を明確にします。次に、外部環境の変化や期待の変化について認識し、これらが仕事に与える影響を考察します。最後に、変化に対応するためのプランを策定するというプロセスを通じ、戦略的なキャリアプランニングを進めていきたいと考えています。 価値観を見つめ直す？ 皆さんのキャリア・アンカーについてもぜひお聞かせください。仕事をする上で最も大切にしている価値観や、これまでに犠牲にしてきたことがあれば、今後の参考にさせていただきたいと思います。