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手法

に関する学び

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どう分析すれば良い？ 「やみくもに分析しない」という言葉を目にし、データ分析の奥深さを再認識しました。現在、チームで検討中の施策に対し、まずは営業担当へのインタビューを実施し、そこで多くの意見が寄せられた内容については、全体を対象にアンケートを行う計画です。 数字の根拠は何故？ 数字の根拠をもとにストーリーを作り上げる手法は、相手に響く説得力を持たせる上で非常に重要であると改めて感じました。この考えを念頭に置きながら、実務におけるデータ分析のアプローチをさらに熟考する機会となりました。Week6で総復習を予定していた中で、新たな気づきを得ることができたのは大きな収穫でした。 実務データの秘訣？ また、AIコーチングからは、実務における定性データ（インタビューやアンケート）と定量データとの整合性や、数字の根拠から効果的なストーリーを作るための仮説検証のプロセスについての問いをいただきました。まずは、アンケートを通じて定量データを効率よく収集できる仕組み作りに取り組むとともに、過去から蓄積している定量データの中から、今回の営業担当へのアンケートに活用できるものがないかを洗い出してみようと思います。

キャリアサバイバルってどう？ キャリアアンカーという考え方は以前から知っていましたが、キャリアサバイバルについては今回初めて学びました。講義で説明されていたように、単に自分の望む方向に進むだけではなく、さまざまな状況に対応するための方法も必要であると改めて感じ、今後そのサバイバルの手法を探求していきたいと思います。 総合演習って意義ある？ また、これまでの学習内容を振り返る良い機会となる総合演習は、とても効果的でした。忘れかけていた知識にも触れることができ、リーダーシップをその都度適切に取る難しさを実感しましたが、繰り返しの振り返りを通じて少しずつ成長できると感じました。キャリアサバイバルに関しては、夏季休暇中にじっくり考える予定ですし、リーダーシップや立ち振る舞いについても、これまで学んだことを振り返りながら日々のフィードバックでさらに磨きをかけていきたいと考えています。 学びの核心は？ 今回の学習全体で、どの部分が最も重要なポイントであるのか、または全てが均等にキーとなっているのかを考えながら、最適なリーダーシップのあり方や効果的な振り返りの方法について、今後も探求していく必要性を感じました。

検証手法は有効？ 問題原因を明らかにし、仮説検証の手法を学びました。A/Bテストを活用して施策の比較を行い、検証条件を可能な限り統一することの重要性を実感しました。例えば、AM・PMや平日・休日といった環境の違いは、検証対象以外の要素が判断に影響を及ぼす可能性があるため、広告などではランダム表示を取り入れることで正確な評価ができると考えています。 現場実践と課題は？ 業務の現場では、店舗出店など莫大な費用と時間を要するケースが多く、テスト環境の確保が難しいのが現状です。しかし、勤務状況や労務上の課題に関しては、実践の機会が得やすいため、身近な課題に対して継続的な取り組みを重ね、自身の中でフレームワークを構築していくことが重要だと思いました。 日々の計画はどう？ また、仕事に限らず、収入と出費などの身近なテーマでも問題意識を持つことが大切です。まだ十分にMECEの視点で物事を分析できていないため、さまざまなケースにおける要素分析を行い、知識をストックしておく必要があると感じました。さらに、全体の時間軸を意識して日々の業務計画に落とし込むことで、突発的な対応を極力減らしていきたいと考えています。

暗黙知が示す問題は？ 既存業務では、表面的には問題が見受けられなくても、暗黙知により不便さが隠れている可能性があります。そのため、ユーザーが大雑把に抱える課題を観察しつつ、定性分析を使って解決策を見出す必要があると感じています。まずは、現場をしっかり確認し、困りごとを持つ人がいないか探すことを心がけたいと思います。 仮説は有効か？ また、自分自身が業務に追われ、常に周囲を見る余裕がなかったことも実感しています。そのため、あらかじめある程度の仮説を立てることが重要だと考えています。チームメンバーからは、偶然の会話の中で困っている点が見つかる場合があると聞いており、日常的にいろいろな人と話をするよう努めるつもりです。 分析手法はどう変わる？ 今回の学びでは、暗黙知と定量分析の双方が大きなポイントとなりました。さらに、コーティングの手法を習得できたことで、これからはアンケートやインタビューで得た情報をコーティングする習慣を身につけたいと考えています。現在は生成AIの活用により、簡単にコーティングが可能となっているため、その点を意識しながらアンケート結果の分析にも取り組んでいきたいと思います。

参加者との意見交換は？ ライブ授業では、参加者と思考プロセスやその背景を分かりやすく共有することを意識しました。一方で、アイデアの拡散と収束が交互に繰り返される様子を十分に表現できなかった点は反省材料です。今後は、自分だけの考えに留まらず、他者がより参画しやすい仕組み作りを進めたいと考えています。 デザイン思考の重要性は？ 今回印象深かったのは、デザイン思考を人生全般で活用する重要性に気付いたことです。デザインという概念は誤解されやすく、基礎的な知識が学校教育で十分にカバーされていないと感じています。論理的な問題解決手法と組み合わせ、日常生活においても実践できる思考法として広めていく意欲が強まりました。 未来への視点はどう？ この夏、大学でミニ授業を担当する機会を得たため、デザイン思考の要素を積極的に取り入れる予定です。私が特に重視するのは「人間中心×未来起点」という視点です。人間中心の考え方は多く聞かれますが、変化の激しい現代においては未来を見据えるアプローチが一層重要になっています。仕事からプライベートまで、この考え方を基盤に据え、より創造的な取り組みを増やしていきたいと考えています。

問題をどう洗い出す？ 今回の学習では、まず何が問題であるかを洗い出し、その問題箇所を明確にすることの重要性を学びました。問題の原因を詳しく分析し、対策を検討・実行するプロセスや、結果から各要因を考察する点、さらに理想と現状のギャップを埋めるための工夫が大切であると実感しました。 分析手法は何か？ また、分析手法としてロジックツリーやMECE分析、さらに階層分析と変数分析の活用が有効であることを学びました。これらの手法を用いることで、データの整理がしやすくなり、効率的な分析が実現できると感じます。 実例で何を発見する？ 具体例として、交通系ICカードの決済データを利用し、加盟店やキャンペーンごとの売上分析に応用できる可能性があると考えました。売上分析においては、年代、性別、居住地、曜日などの視点で検証し、来店回数や決済金額の傾向も踏まえて全体的な分析に役立てたいと思います。 量と質のバランスは？ 最初の段階では、質よりも量を意識して経験値を積むことが重要と考えています。質も適度に保ちながら、実践を重ね、ロジックツリーやMECE分析を積極的に活用してデータ分析に取り組んでいきたいと思います。

マーケティングの本質とは？ マーケティングについて考えると、以前よりも広い意味を持つように感じていますが、本質的な顧客志向や顧客満足という点は、時代が変わっても変わらないと捉えています。マーケティングを考える際には、常にこれを念頭に置いていきたいです。 顧客満足を追求するには？ 私の勤める会社も、昔から顧客を大切にすることを最重要視しています。ただし、接客だけでなく、より本質的なお客様の満足やインサイトを意識し、提案の際に活かしていくことが求められています。そのためには、素晴らしい商品を作ることよりも、顧客が本当に求めている商品やサービスを提供できるように、分析力を身につけ、高い視点から提案できるようになっていく必要があります。 定量化できない満足度への挑戦 顧客理解を深めるための方法やその数値化を手法として習得することに努めるつもりです。また、定量化が難しいイメージや口コミの分野で、納得感の持てる提案を行うためには、常に批判的思考を意識するようにしたいです。そのため、他者に提案資料の確認をお願いしたり、フィードバックや顧客の声を積極的に聞くこと、確認する習慣をつけることが大切だと考えています。

なぜ即答に飛びつくの？ 今回、事前にさまざまな切り口でデータを分解して取り組んでみましたが、実践してみると答えにすぐ飛びついてしまう傾向に気づきました。こうした状況を避けるためにも、出てきた答えや傾向に対して常に「本当にそうなのか？」と問いかけることが重要だと学びました。 MECEで何を感じた？ また、MECEの考え方を学び、もれなくダブりなく切り分ける基本的なパターンは把握できたものの、プロセス分解という視点は初めて触れるものであり、新たな発見となりました。 顧客分析はどう進む？ 現在、顧客満足度調査を実施しており、まもなく結果が出る状況です。評価と顧客への対応との関係を分析する予定でしたが、今回学んだデータの切り口やMECEの考え方を活かして、層別分解に加えプロセス分解を取り入れた分析を試みたいと思います。 新手法に何を期待する？ 来月には顧客満足度調査の結果分析を行う予定で、メンバーが実際に分析に取り組む中で、出てきた答えに対して常に「本当にそうなのか？」と問いかける姿勢を大切にし、層別分解とプロセス分解を組み合わせた新たな手法を提案していきたいと考えています。

戦略はどこがカギ？ 戦略とは、最速かつ最短で目標に到達することが重要だと理解しました。多くのリソースを活用して全方位的に取り組めれば理想的ですが、資源には限りがあり、進むべき道には常に競合が存在するため、明確な戦略が求められます。競合に対しては何らかの優位性を示す必要があり、彼らも常に進化しているため、いかに迅速に目標のフィールドへ到達できるかが鍵だと認識しています。 具体策は何がある？ また、課題に対して具体的なアクション項目を列挙し、その効果を踏まえて日程計画を立て、実行に移すことで、戦略の実践的な側面を体感し、身につけたいと考えています。 最短ルートはどう？ この手法は、中長期の事業計画だけでなく、短期のプロジェクトにも応用できると感じています。現状の課題を整理し、リソースの配分や効果の見積もり、ゴール達成までの納期を確認することで、最短ルートで成果を上げることを目指します。 さらに、自分自身が達成すべきゴールを改めて言語化し明確化することにより、必要な課題を洗い出し、効果的な対策を講じていきたいと思います。私生活においても、年間を通じて目標を設定し、着実に実行に移していく所存です。

問題解決の第一歩は？ 問題解決のプロセスは、「問題の明確化、問題の特定、分析、立案」の４つのステップで進めることが基本です。まず、あるべき姿と現状とのギャップを整理し、定量的な指標で表現することで、問題の本質を明らかにします。 ロジックツリーの意味は？ 次に、ロジックツリーを用いて問題を層別分解と変数分解の視点から特定します。この手法は、抜け漏れなく全体を捉えるために有効であり、MECEの考え方を取り入れることで、効率的な分析が可能になります。 データ分析の見直しは？ 実際の業務では、ある営業活動の最適化に向けた分析で、手元のデータをもとに検証を試みたものの、結論に至る前に、まずロジックツリーによる要素の分解と、分析の切り口についての再検討が必要だと感じました。また、参加しているプロジェクト全体のパフォーマンス改善にも、この手法を活用できると考えております。 改善策の判断は？ ただし、分析においては良い切り口と悪い切り口の判断が難しいという現実も感じました。今後は、これらの手法を実践しながら、より効果的な分析の切り口を見極め、改善策を立案していくことが重要だと実感しています。

ロールプレイで得た気づきは？ ライブ講義でロールプレイを実施した際、私はオブザーバーとして参加しました。自身の日常の行動を振り返りながら聞くことで、良かったことや今後の課題に気づきを得ることができました。短時間で行うロールプレイは難しい部分もありますが、その反面、論理的思考を磨き、短時間で整理して要点を話し合う力をも養わなければならないと感じました。今後さらに論理的思考を学んでいきたいです。 アウトプット方法をどう改善する？ 学んだ内容を整理し、メンバーである課長にもアウトプットすることで、自身の理解を深めたいと思います。特に具体的な行動や数字、根拠を示す部分が弱かったと感じています。根拠や目標、ゴールを明確に示し、上司や他の組織を動かすための手法についても、日々の報告で活用していきます。 日々の業務改善はどうする？ 自身に余裕が持てるように、日々の業務の棚卸しを行い、その上で学びを活かせるようにしていきます。余裕がなくてメンバーに任せることがないように気をつけ、丁寧な会話を心掛け、すれ違いが起こらないよう留意します。日々の1on1や今後の評価面談の際には、学びの内容を思い出すようにします。

ビジネスモデルを数字で理解するには？ PLとともにBSを通してもビジネスモデルが見て取れます。何に資金を投入し、何を所有してビジネスを行っているのか、そのストーリーが数字から見えることが面白いです。また、BSの資産と負債のバランス、流動・固定のバランスから企業の安全性が読み取れます。減価償却については理論的には理解しているものの、具体的な実感はまだわかないのですが、今後慣れていくつもりです。 数字から得るストーリーの楽しみ方は？ 自社分析と同業他社の分析を行うこと、さらにメジャー企業のPL・BSを実際に見ることで、数字から見えるストーリーを楽しみたいと思います。借金はリスクもありますが、成長のための投資として考える側面もありますので、これまであまり行ってこなかったこの手法も一つの選択肢として今後検討していきます。 さらなる学びを深めるためには？ 今回のナノ単科のおかげで、週末の朝に学習時間を設定し、それを実行する習慣がつきました。PL・BSについての理解は進んできましたが、まだ深掘りが必要と感じています。今後はグロービス以外のWebや動画なども活用し、さらなる学びを深めていきたいと思います。