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情報 ✕ 認識

に関する学び

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フレームワーク活用の意義とは？ 戦略のフレームワークに関する知識を整理し、それを活用することで視野狭窄を避けるとともに、分析視点の抜け漏れを防げることが理解できました。また、戦略が自身の業務だけでなく人生設計にも応用できることを学びました。ただし、フレームワークの活用は戦略の第一歩に過ぎず、ユニークな戦略を立案するためには地道に考え抜くしかないことも再認識しました。 教授の意見をどう活かす？ 自社の医療機器の新製品に対する教授からの評価を本国に伝える際には、教授のコメントをそのまま伝えるのではなく、戦略的に分析してから伝えることが重要です。教授の影響力や専門、属性情報に基づいてフィードバックの重要性を正当化し、指摘された改善ポイントを重要度と難度の二軸で分類し、優先順位を付けることが求められます。また、40名のドクターに新製品を使用してもらい、アンケートを集めましたが、ミクロな情報をマクロな視点で整理するために、戦略的な思考で分析していきたいと思います。 新製品評価の次のステップは？ 新製品の評価については、まず社内のメンバーと方向性を決定し、その後、教授からのフィードバックを9月中旬までに分析し、本国と今後のアクションについて合意を得る予定です。さらに、40名の先生から得られたアンケート回答に基づき、ポジショニング戦略を立案します。

適切な問いはなぜ？ 今週の学びを通じて、問題解決における「適切な問いの設定」の重要性を改めて認識しました。明確に定義された「解決すべき課題」が、効果的な分析と解決策の導出につながることを学びました。また、データの適切な加工と分析によって情報を構造化し、視覚的に明確な形で提示する手法の有用性を実感しました。さらに、データの図表化が分析の精度向上に寄与することを体感し、実務での具体的な活用方法を見出すことができました。 現職での実践は？ 「問いを立てる力」と「データの分析手法」を現職の業務改善プロジェクトで実践していきます。業務フローの課題特定に際しては、チームメンバーと「本質的な課題」を共有し、分析を深めるプロセスを確立しようと考えています。また、提案資料作成においてはデータの視覚化を通じて説得力を高め、経営層の的確な意思決定をサポートしたいと思います。 解決力高める秘訣は？ 課題解決力を高めるため、以下の取り組みを実践します。毎週の振り返りで課題を整理し、本質的な問いを設定し、分析結果を図表化してチームで共有し、活発な意見交換を行います。わかりやすく論理的な資料作成を心がけ、改善を重ねます。また、学んだ内容を繰り返し実践し、定期的な振り返りで成長を目指します。これらの取り組みを通じて、実務での課題解決力を高めていきたいと考えています。

伝える順序は大切？ 学びの中で、まず伝える順序に着目することの重要性を再認識しました。スライド作成時に、まず何を伝えたいのか、またその根拠としてどのグラフやデータが必要かを意識することで、受け手にとって分かりやすい資料が作れると感じました。さらに、資料全体の色調、書体、イラストなど、視覚的な要素にも工夫を凝らすことで、相手にどう捉えてもらうかを考える機会になりました。 実務での活用はどう？ また、学んだ内容は実際の業務にも直結しています。社内の戦略会議や中間報告、トラッキング結果の共有など、社内向けのプレゼン資料作成で活用できることが実感できました。顧客への説明資料においては、製品の伝えたいメッセージや、説得力のあるエビデンスの見せ方に役立っています。 資料見直しの効果は？ さらに、カタログや各種資材の作成においては、我々が何を伝えたいのか、そのためにどの情報をどのように見せるかを工夫する上で、大変参考になりました。作成した資料は翌朝に再度見直すことで、伝えたい内容が改めて明確になり、スライド全体を俯瞰して強調すべきポイントやグラフの見やすさを確認する習慣が、資料の質をさらに向上させています。上司や同僚の意見を取り入れることや、資料作成後にロープレで流れや根拠を整然と説明できるか確認するプロセスも、非常に有益な学びとなりました。

顧客価値の定義とは？ ビジネスにおいて顧客に対してどのような価値を提供するかを明確にするためには、対象となる顧客（ペルソナ）をしっかりと定義することが重要だと学びました。顧客ペルソナが不明確だと、ビジネスを構築するのに必要な要素や資金の計画が立てられません。また、ビジネスの成果は損益計算書（P/L）で大まかに計算できますが、利益が出ていない場合の修正プランも検討する必要があります。この際、ビジネスが提供する基本的な価値は不変とすべきで、そこがぶれると「なぜこのビジネスを始めたのか？」という根本的な問題に直面する恐れがあります。そのため、修正プランについても価値への影響を考慮しながら検討することが不可欠です。 自社サービスの価値を再確認するには？ 現在の業務においても、自社のサービスや自分の組織・チームがどのような価値を提供しているのかを再確認します。その価値が実際に提供できているかどうかを測定する基準としてKPI（重要業績評価指標）が定義されているので、その関係を正しく理解することが必要です。 まずは社内情報を含めて、自社製品が提供する価値や関連サービスの価値の認識が、自分の理解と合致しているかを確認します。もし差異がある場合は、その部分を修正します。また、KPIについてもその設定背景を正しく理解し、同様に確認を進めていきます。

情報伝達の大切さは？ 今回の学びを通して、情報が漏れなく重複なく伝わることの大切さを改めて認識しました。目的を見失わず、必要なポイントを抑えることの重要性が意識されました。 A/Bテストの効果は？ 特に、A/Bテストの活用は検証のしやすさや結果の共有において分かりやすい手法であると感じました。一定の制限をかけ、絞り込むことで方向性を見失わずに進める工夫にも気づきました。 広告運用のコツは？ 実務でgoogle広告を活用する中で、A/Bテストの形式で構成され、AIが複数のセンテンスを組み合わせることで広告の最適化を図る仕組みを再認識しました。小さな変更を繰り返すアプローチは、実際にすぐ活用できる効果的な方法だと実感しています。 プロモーションはどう？ また、運用しているプロモーションに関しては、早速実践に移し、チーム内で共有して理解を深めることが重要だと感じました。取得したデータをもとに分析し、意見を擦り合わせることで、より精度の高い施策へと進化させていく予定です。 チームでの改善は？ 今後は、A/Bテストの手法をさらに高度なものにグレードアップすることも視野に入れています。ただし、個々のスキルに偏ることなく、チーム全体でアウトプットの場を設け、ディスカッションを重ねるよう取り組んでいきたいと考えています。

講義の要点は見えてる？ 今回の講義を通じ、問題解決プロセスにおいて重要なポイントを再認識しました。特に、あるべき姿と現状の間にあるギャップを具体的な数字で示し、関係者全員で合意を取る必要性を強く感じました。定量的に現状とあるべき姿を比較することで、解決策の効果を明確に把握することができると実感しました。 MECEの意味って何？ また、MECEのとらえ方についても改めて考える機会となりました。意味のある分類方法を意識し、意図しない「その他」に頼らず、明確な目的意識を持って分類することの重要性を学びました。これにより、情報の整理がより具体的で理解しやすくなると感じています。 分類にはどんな工夫？ さらに、自社サービスのポジションや方針を決める際、特にB2B2Cの業務モデルにおいては、顧客自身とエンドユーザーの双方をMECEに基づいて分類する必要があると再認識しました。具体的には、顧客規模や産業、予算状況といった基準で顧客を分類し、エンドユーザーについては年齢、性別、アプリの利用状況などを考慮することが大切です。 投資の判断はどうする？ 以上の学びをもとに、現状とあるべき姿のギャップを明確にし、自社のリソースが十分に機能しているか、あるいはどの程度の投資が必要かを判断するための貴重な材料としたいと考えています。

仮説と枠組みはどうなる？ 仮説の立て方や具体的なフレームワークについての説明があり、現在取り組んでいる業務とも密接に関係していたため、大変参考になった週でした。 知識はどう耕す？ 備忘の意味も含め、仮説構築のためのメモとして、まずは「知識を耕す」ことの重要性が挙げられます。なぜを繰り返し問うこと、別の観点や視点で事象を捉えること、時系列や将来予測を意識すること、そして類似や反対の事象をセットで考えることが効果的だと感じました。 創造的な仮説は？ また、ラフな仮説を立てる段階では、常識にとらわれず新しい情報と組み合わせることで、発想を絶やさず創造的な仮説を生み出す姿勢が大切であると理解しました。 仮説の検証はどう？ さらに、仮説の検証については、必要な検証の程度を見極め、情報収集と分析を通して仮説に具体性を加え、再構築していくプロセスが重要であると認識しました。 今後の見直しは？ 現在、事業計画の策定や顧客に対するプラン作成に活かすため、仮説構築を意識して取り組んでいます。しかし、現状では仮説の立て方が自己流であり、検証も十分ではないと感じています。今後は、前述した「知識を耕す」という視点を基に、数字的根拠をうまく活用した報告や、仮説の肉付け・再構築にも注力していく必要があると実感しています。

効果検証を改善するには？ 今週の講義内容は、すでに実践していることをさらにブラッシュアップして継続する必要があると感じました。特に効果検証については、ノイズを排除しきれずにABテスト自体が難しい場合や、施策の実施数が多く、全ての分析を物理的に行うことが困難な場合があります。 デジタル時代のデータ分析とは？ デジタル領域では、質よりもスピードが重要な場面が多くありますので、完璧なデータ分析に固執しすぎないことも心掛けたいです。データ分析はあくまで結果を出すための一つの手段に過ぎず、それ自体を目的としないことが大切だと再認識しました。 仮説思考を磨くために何が必要か？ また、仮説思考を鍛えるためには、思考力を磨くことが最も重要だと感じました。情報を集めたり事象を分析しているだけでは、思考の精度は上がりません。本当に必要な情報を見極めるために、何のために情報を集めるのかを自分の頭で考えるトレーニングが必要です。 行動で成果を生み出す方法は？ さらに、答えを持っている人に対して自分の仮説を試してみることも大事です。不正解でも良いので、アウトプットする機会を増やし、トライアンドエラーを繰り返すことが重要です。成果は行動することでしか生み出せないため、とにかく積極的にアクションを起こすことが求められます。

比較と目的はどう考える？ 分析において、「比較」と「目的への立ち返り」の大切さを改めて感じました。何かしらの数値をグラフ化して報告するだけでは、かえって分析した気分になってしまい、実際は単なる数字の結果報告に過ぎなかったと認識しています。今後は、目の前の数字だけではなく、適切な比較対象を設定し、分析結果としてしっかり報告できるよう努めたいと考えています。 上司の反応はなぜ？ 直近の業務では、状況報告を上司に行った際、好意的な反応を得られず、簡単に取得できる情報だけに依存し、見栄えの良いグラフや表を作成するだけの報告になっていたことを痛感しました。単に数値を並べるだけでなく、それぞれの情報をきちんと比較し、その内容から次の対応や施策を検討できるような報告に改善する必要性を感じています。 次の一手はどうする？ そのため、今後の取り組みとして以下の点を意識していきます。 まず、分析の目的を再度明確にすること。 次に、比較する項目や内容について、上司の意見や生成AIのサポートを活用しながら見直しを行うこと。 さらに、定量的な分析だけでなく、定性的な分析も取り入れられるよう検討を進めること。 そして、最終的には目的に沿った次の対応策が検討できるような報告をまとめることを目標とします。

方向性はどう決める？ 来年度に向けた部としての1年間の方向性とTODOを検討する合宿で、今回学んだ内容を活かすことができると感じました。合宿では、現状できていることとできていないこと、そして今後必要なソリューションについて話し合いました。具体的には、今後重要になると予想される広告指標について、各ソリューションごとの導入実績を比較し、2024年の傾向を把握することが求められると認識しました。また、現状のホットなマーケティングトピックから、今後伸びるであろうKPIを仮定し、その上でどのようなソリューションを開発すべきかを検討しました。 情報はどう集める？ さらに、分析においては、情報やデータの収集方法が非常に重要であると感じました。普段あまり活用していなかった社内のポータルや事例集なども積極的に利用し、必要な情報が何か、足りない情報はないかを意識しながら、学んだプロセスに沿って分析に取り組んでいくつもりです。 分析の進め方は？ また、データ分析の基本として、目的を明確にし、仮説思考でアプローチすること、比較を重視すること、そしてwhat→where→why→howというプロセスで考えることの重要性を再確認しました。これらの考え方を実践することで、より具体的な分析結果が得られると実感しています。

図式化と比喩の意味は？ 図式化の手法が、全体の構造を把握する上で非常に有効であることを再認識しました。また、比喩表現が記憶に基づくイメージ形成に寄与し、内容をより分かりやすくしていると実感しています。一方で、簡単な言葉でシンプルに伝える作業が、意外にも難しいと感じました。短い講義の中にも多くの学びを得られたことを実感しています。 企業財務の背景は？ 今後は、関心のある企業の財務情報について、時間軸で「なぜこの結果になったのか」を考察しつつ、相対軸で良否を比較する視点を持ちたいと思います。その背景にある原因や要因を徹底的に把握し、実際のビジネスに活かすための分析を行いたいと考えています。企業で起こったさまざまな出来事や変動の中に、ひそむストーリーを感じ取ることにも挑戦したいです。 決算報告をどう読む？ 具体的には、決算報告説明会の内容と決算資料を並行して検証しながら考察を深め、業界内の比較も十分に行うことで、より多角的な視点を獲得したいと思います。さらに、他者とのディスカッションを通じて、理解を深めるとともに新たな気づきを得たいです。 最後に、新聞で興味を持った企業の決算報告資料を過去3年間にわたって読み取り、長期的な視点から企業の動向や変化を捉える訓練を積みたいと考えています。

情報をどう加工する？ 情報を分解して考える際のポイントについて学びました。まず、情報を加工して新たなデータが得られないかを検討します。そして、情報の分解には複数の仮説を立て、一度分けた情報だけで判断せず、別の視点から再度分析を試みます。数字を見るだけではなく、グラフ化することで認識しづらかった数字の特徴が浮き彫りになることがあります。 分析時のMECEの重要性とは？ 情報を分解するときには、まず全体を定義づけし、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を意識した切り口を見つけます。これにより、重複や漏れがない分析が可能になります。アナリティクス分析時にも、見たままのデータに頼らず、別の視点を意識して分析することが重要です。 過去データの活用法を知ろう コンテンツ制作の企画段階では、MECEを意識し、どの顧客に対してアプローチすべきかを判断します。次の施策を始める前には過去のデータを集計し、数値をさまざまな方向から分解して、過去の傾向を徹底分析します。チームに情報を共有する際には、グラフを用いて視覚的に分かりやすく説明する工夫が求められます。このように、決めつけを避け、別の分解方法が無いかを考えながら分析を進めることが肝要です。