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手法

に関する学び

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新しい考え方は？ これまで、フレームワークやその活用経験が物事を考えるために必要だと考えていましたが、今回の学びで、根本的な考え方自体を見直す必要性に気づかされました。 分解のコツは何？ 特に、物事を分解して考える際には、具体的な面と抽象的な面のバランスをとりながら、上下左右に視点を移動して検討する手法が印象的でした。この方法により、考え方に偏りが生じるのを防ぎ、全体像を捉えやすくなると感じました。 比較検証はどう考える？ また、MECEや3つの視といった考え方は、他社製品や技術との比較検証にも有用だと思います。MECEで必要な比較項目を洗い出し、3つの視では相手に合わせたクリティカルな要素を抽出することで、プロとコンの両面を効果的に整理できると考えています。 意見交換で工夫は？ これらの手法は、提案や報告、さらにはプロジェクト内での意見交換の際にも役立つと実感しました。相手に合わせたアプローチを行うためには、柔軟に視点を変え、考え漏れがないよう努めることが不可欠であると感じています。

直感的な解析で本当に大丈夫？ 本講座の学習と総合演習を通じて、"直感的なデータ解析はNG"であることを強く感じました。合計や平均などの一般的な解析手法を反射的に実施してしまう癖があり、それらを実施しただけで"やったつもり"になってしまう場面があることを再認識しました。 ビジネスに繋がる数字とは？ 業務において求められているのは、誰でも分かる当たり前の数字を出すことではなく、ビジネス上の優位性を生む数字です。例えば、競合他社より売り上げを伸ばす、納期や費用を圧縮するといった具体的な目標に直結する数字が求められます。今後は、どのデータをどう活用すればこうした差を生む数字を導き出せるかを整理し、解析業務の棚卸を行いたいと考えています。 データの棚卸しで見直すべき点 具体的には、定型業務の棚卸を実施し、これまで報告してきたデータの有効性を見直す予定です。これまで蓄積してきたデータが、競争上の優位性を生む数字となっているかを評価し、有効であれば継続し、効果がなければ見直しを行い、代替案を提案します。

どうやって訴求すべき？ 同じ商品であっても、どのようにユーザーへ訴求するかによって売上が大きく変わる事例を目の当たりにし、驚きを感じました。単に商品の機能だけを伝えるのではなく、ターゲットとなるユーザー層がどのような利用シーンを思い描いているのか、様々な顧客の視点を重視することが大切だと再認識できました。 どんなメッセージが有効？ また、現在の主要なターゲット層以外の市場にもニーズがあると考えたとき、どのような商品メッセージを発信すれば売上の最大化につながるか、検討してみたいと思います。さらに、魅せ方の工夫や自部署の役割の定義を見直すことで、他部署との連携や貢献の面で良い成果を導けるとも感じています。 どう新たな切り口見つける？ 過去のマーケティングデータを参考に、商品の魅力を新たな形で伝える手法を模索することで、新しいターゲット層に訴求し市場の開拓が可能かを検討したいと考えています。自分の仮説をもとに、同僚とのディスカッションを通じて、更なるアイディアを練る機会を設ける予定です。

Ａ／Ｂテストとは？ Ａ／Ｂテストは、データ分析における「比較」の重要性を実感させる手法です。ランダムにサンプルを抽出することで、一定数の調査データから精度の高い結果が得られる点や、どの工程でボトルネックが発生しているか割合を算出できる点に実践的な可能性を感じました。 戦略の判断基準は？ 勤務先のイメージ戦略について、２つの側面のうちどちらを強調すべきかは感覚的には把握しているものの、エビデンスが不足しているため不安な面もあります。Ａ／Ｂテストを活用すれば、どちらがより効果的か明確に判断できるのではという期待から、早速ターゲティングサービスを提供する業者に同様のサービスがあるか確認する予定です。ただし、単純にＡかＢのどちらかだけではなく、両方を組み合わせた戦略が効果を高める可能性もあると考え、慎重な実施が必要だと感じています。そこでまずは広告代理店に相談し、業界の広報戦略が十分に実践されていない現状を踏まえた実証実験として、自社と共同で取り組める可能性を探るため、休み明けに連絡するつもりです。

学びの収穫とは？ ナノ単科の講義を受講して、非常に有益な学びを得ることができました。特に、経営戦略の立案方法についての具体的な事例や分析手法が理解しやすく、実務に役立つ内容でした。 講義構成はどうだった？ まず、講義の構成が非常に論理的であり、一つ一つのトピックが順序立てて説明されていたため、内容が頭に入りやすかったです。講義で使われる用語も適切で、専門的な内容でありながらもわかりやすく説明されていた点が良かったと感じます。 実践的手法の活用は？ また、経営戦略を立案する際に必要となる実践的な手法や、実際のケーススタディを通じて具体的な状況にどう対応すべきかが学べたことが大きな収穫でした。特に、自分の業務に直結する事例が多く取り上げられており、学んだ内容をすぐに応用できる点が魅力的でした。 知識が整理されるとは？ このナノ単科講座を通じて、これまで漠然としていた知識が整理され、実務に直結するスキルが身についたと感じています。今後もこのような形で学びを深めていきたいと思います。

分析とは何を指すのか？ 目的を明確にしないと、意味のないただの計算・数値になってしまいます。「分析」とは「比較」であり、比較の条件をそろえることが大事です。分析は考察までがセットです。この点を理解することで、意味のある数値やグラフの種類を適切に判断できるようになると思いました。 データをどう活用する？ 例えば、WEBサイトやSNSの効果測定では、数値が自動的に出てきますが、それをどう考察するかが重要です。また、アンケート結果の分析では、目的を整理してから項目や回答のさせ方を決めないと、分析できないデータや目的に合わないデータになってしまいます。 明確化の重要性 分析の目的・ゴールを明確化することを最重要視することが肝心です。目の前の数字の増減だけにとらわれず、分析手法やその後の考察までを意識してアンケート設計を行う必要があります。 学んだことをどう実践する？ 業務上、数値分析をする機会が度々あるので、今後は学んだことを意識しながら分析手法や報告内容を改善していきたいと思います。

問題解決の手法を学ぶ 今週は以下のことが学べました。 問題の原因を明らかにする方法として、プロセスを細分化する手法があります。解決策を検討する際には、複数の選択肢を洗い出し、それらの根拠を基に絞り込むことが重要です。また、A/Bテストについても学びました。これはシンプルで運用判断がしやすく、少ないリスクで改善ができるため、さまざまな場面で使用できると感じました。 A/Bテスト活用の予定 A/Bテストは10月に予定している実証実験でも活用する予定です。正しい検証結果を得るために、目的と仮説の明確化をチームで議論しようと思います。また、現状の問題を特定し、「what, where, why, how」の要素に分解して再考する計画です。 実証実験でのデータ取得設計 さらに、実証実験でどのようなデータを取得すべきかをもう一度考え直します。何が分かれば次のフェーズに進めるのかを踏まえた上で、データ取得設計を行います。アンケート設計も、目的を明確にして得たい情報が確実に得られるように構築します。

多角的分析の秘訣は？ まず、PEST、3C、SWOT、バリューチェーンといったフレームワークを用いて物事を多角的に考察する手法が印象に残りました。これらの枠組みを活用することで、外部環境と内部環境に分けながら、論理的に現状や課題を整理できる点が非常に有効だと感じました。 経営視点の広げ方は？ また、経営者の視点から全体を捉える重要性にも気づかされました。自らの視座を高めることで、より広い視野で戦略を考えることができると実感しています。同時に、他者との意見交換によって新しいアイディアが生まれる―集合知の力が働く様子も非常に印象的でした。 説明と報告はどうする？ さらに、事業部に依頼する際の背景説明や現状のレポート作成において、PESTやSWOTのフレームワークを具体的に活用する方法が示されていました。たとえば、外部環境の説明にはPESTを用い、現状分析にはSWOTを適用して、現状の強みや弱み、さらに改善が必要な点とそのリスクを明確に示すという実践的な手法が役立つと感じました。

どうしてデータ加工が必要？ これまで、データ分析では単純平均や標準偏差、棒グラフ、散布図など、一般的な方法を用いてきました。しかし、集めたデータを適切に加工しなければ、想定していた答えや正確な結果を得るのは難しいと学びました。今後は、必要に応じて加重平均や中央値などをより効果的に活用していきたいと考えています。 どの指標が本当に有効？ また、単純平均や標準偏差だけに頼ると、データの見え方が一面的になりかねません。そのため、加重平均や幾何平均、中央値といった指標を取り入れ、どの指標がデータを最も適切に表しているのかを検証しながら分析を進めたいと思います。これまでとは異なる視点からデータが見えることを期待しています。 なぜ仮説検証が重要？ 特に、私の業務は問題解決のための分析とあるべき姿の考察の両面に関わるため、その時々で適切な仮説を立て、データの表し方を工夫することが求められます。状況に応じた分析手法を積極的に取り入れることで、より正確なデータ分析に繋げていきたいと思います。

競争相手をどう捉える？ これまで自社と顧客の両面から分析を進めてきましたが、競争相手という視点での分析はあまり踏み込んでいなかったと感じています。しかし、戦略に優れたリーダーの思考にある「大局的に見る」という考え方を学ぶ中で、これまで以上に広い視野で物事を捉える重要性を実感しました。 現場改善の必要性は？ 新たな顧客との取引が増え、今後もさらにその傾向が強まる中で、求められているのは製造現場の見える化や社内のリードタイム短縮です。これまで自社と顧客の視点を中心に分析してきましたが、今後は競争相手の動向も取り入れ、他社の現場を視察するなどして、客観的な情報を取り入れる必要があると考えています。 自社の強みは何？ また、3C、SWOT分析、バリューチェーン分析という三つの手法を学ぶ中で、特に自社の強みを明確にする点に苦慮しました。日頃から自社の改善点に目が向きがちなため、強みを抽出する視点を持つことが難しく感じられます。皆さんはどのような方法で自社の強みを浮き彫りにされているのでしょうか。

目標の秘訣は？ 戦略的思考において重要な３つのステップがあります。まず、ゴールを明確にすること。次に、ゴールに向かうために実施すべき行動を選択すること。そして、他人には真似できない自分の独自性を持つことです。この３つのステップを実践することで、目標に向かって最速かつ最短で進むことが可能になります。 行動の選択は？ まず、ゴールを定める際は、将来を見据えた広い視野で全体を俯瞰することが重要です。次に、限られた資源を有効に活用するため、必要な要素を取捨選択し、最適な行動を選ぶ必要があります。そして、他人と差別化を図るためには、相手を理解し、自己理解を深めることが求められます。 業務改善の道は？ 今週学んだ戦略的思考の手法は、私が関わっているITプロジェクトの業務改善に活かせると考えています。具体的には、業務効率化を顧客へ提案し、その実現を目標として取り組む予定です。システムの構築・検証、運用の各工程の中で、最も時間を要している部分を特定し、削減可能なタスクを明確にしていきたいと思います。

切り口で見える？ 複数のデータから一つの仮説を立てる際、切り口を変えると見え方が異なることがあります。これは、文章や言葉だけでなく、数字を分析する際にも思考が偏ることがあり得ると感じさせられました。今見えている情報に基づいて判断することに疑問を持つきっかけとなったと思います。 分析で何が見える？ 事務リスク発生の原因分析においては、数値を扱う際の前処理やカテゴライズの過程で切り口を変えることが有効だと感じました。残業時間の増加や処理目標未達成の原因を分析する際にも、同様の手法で切り口を変えてカテゴライズすることで、見過ごされている問題を発見できる可能性があると思いました。 区切ると何が見える？ 原因分析時のカテゴライズでは、単にキリのいい数字で区切るのではなく、仮説を立てた上で細かく区切ることが重要です。また、一度作業を終えたらそれで結論とせず、他に考えられる要素がないか一度立ち止まることも大切です。全体の定義を明確にし、漏れや重複がないように意識して区切ることを心がけるべきです。