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情報 ✕ 利用

に関する学び

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フレームワークの効果的な活用法とは？ 今回の学びの中で、フレームワークのツールとしてロジックツリーとMECEが紹介されました。ロジックツリーは課題を細分化し、発見しやすくするための手法であり、MECEは問題をもれなく、ダブりなく整理するために必要な概念です。それぞれは様々な場面での分析に利用されますが、今回の復習を通じて今後の活用に向けた理解を深める機会となりました。 営業予測の新アプローチを試すには？ 営業予測を行う際には、これまで直感に頼った予測を立ててしまいがちでしたが、今後は課題を分類し、分析した上で予測を立てることを心掛けたいと考えています。この新しいアプローチにより、異なる視点での分析が可能となり、より精度の高い営業予測が期待されます。 MECEを使った分析で得られるものは？ これまでは同じ視点でデータを取り出して分析を行っていましたが、今後は課題を洗い直し、顧客の職種や規模、場所など、さまざまな角度からMECEを意識した分析を進めていきます。これにより、売り上げを伸ばすための施策のヒントを得られ、より具体的な情報収集と活用が期待されます。

データ分析で重要なのは？ 現在、実務の初歩的なデータ分析に触れる機会はあるものの、改めて分析手法を体系的に理解することができました。特に、データ分析においては課題設定と仮説が極めて重要です。ただ単に分析手法の知識を持つだけでなく、領域知識も必要となるため、日常業務では特に業務理解を深めることを意識していきたいと思います。 業務改革で何が求められる？ 業務改革の根拠としてデータ分析を利用することが多いですが、第1週の学習を通じて、私が現在取り組んでいるのは、分析というよりもむしろ集計や可視化に近いことを理解しました。したがって、まず課題の設定や仮説に基づいてどのようなデータで比較するかを慎重に検討し、情報を収集することから始めるべきだと考えています。 領域知識を高めるには？ また、課題設定や仮説を立てるための領域知識が不足しています。そこで、領域知識の向上を目指しながらも、分析を進めるためには周囲の協力を仰ぐことも重要だと感じています。データが複数のシステムにまたがって保存されているため、一度どのようなデータが存在するのかを整理することが重要です。

データ加工は何を示す？ データの加工を通して、同じ情報源からでも新たな視点や気付きが得られることを学びました。数値を表からグラフに変換すると視覚的に変化が読み取れるほか、割合を算出することで傾向がより明確になると感じました。このような切り口の変化が、データ分析において非常に重要だと実感しています。 利用者傾向はどう把握？ また、自社での活用例として、利用者の操作状況や休暇の傾向を表形式で把握し、グラフや割合に変換することで新たな洞察が得られると考えています。特に、曜日や週単位での分析を通して、月間で休暇が多くなる時期を見極め、それに対応する戦略を策定することが可能になると思いました。実際に、現在は休暇の傾向をカウントしているため、今後、グラフや割合を活用し、傾向と対策の検討を進める予定です。 分解切り口は有効？ さらに、データを分解する切り口については、データの種類によっては既定のフレームワークのようなものがあるのかについても興味があります。どのような切り口が適用できるのかを知ることは、より効果的な分析を行うためのヒントになると感じています。

グラフ選びはどうする？ スライド作成においては、単に好きなグラフを使うのではなく、伝えたい意図に合わせたグラフを選ぶことが大切です。語り手が強調したいメッセージ（たとえば、順調な増加など）をしっかりと込め、読み手に伝わりやすい順序で情報を配置します。さらに、重要な部分は色や矢印を利用して強調し、視覚的に訴える工夫を施しています。 伝え方はどう整理？ また、動画でのお客さんへのセールス、講義、ステップ配信のシナリオ作成、セールスレターによる長文の配信、さらにはお客さんへの定期コラムの作成といったさまざまな場面で、これらの手法が活用されています。どの場面においても、伝えたいポイントを端的にまとめる「１スライド１メッセージ」の原則が生かされています。 論理の整合性は？ ただし、表現力に自信が持てる一方で、その裏側にあるロジックの安定性には改善の余地があります。この章で学んだ分かりやすい表現をより効果的にするためには、事前のロジックツリーやピラミッドストラクチャーを徹底し、情報の整理と論理の一貫性を確保することが今後の課題と言えるでしょう。

フレームワークの苦手感は？ フレームワークに対しては苦手意識がありましたが、目の前の課題を解決するためには、自分一人で思いつくアイディアや情報には限界があると痛感しました。そこで、フレームワークを使いこなし、自社、競合、市場の現状を正確に把握することで、自社のどの部分に付加価値があり、また他社と比べてどの点で優れているのかという視点から解決策を導き出したいと考えるようになりました。 連携不足はどう解決？ 利用希望者は増えている一方で、事業所も次々と増加しており、競争が激化していく中で、自社内に多数の専門職が在籍している点は大きな強みです。しかし、事業所間の連携に課題が残っているため、この部分の改善が進めばさらなる強みにつながると期待しています。また、専門的な知識が十分でない事業所も多く存在するため、今後は知識量の向上に努め、差別化を図っていく必要があると感じました。 情報整理は何が肝心？ いざ分析に取り組む際には、市場や競合の状況を事前に把握しておくことが不可欠です。皆さんは、どのように事前情報を整理しているのでしょうか？

代表値をどう捉える？ 代表値として頭に浮かんだのは平均値と中央値でしたが、実社会では加重平均などさまざまな平均値が活用されている点にあらためて気づき、体系的に学ぶ重要性を感じました。また、標準偏差がばらつきを示すという理解はあったものの、計算方法や2SDルールについては改めて理解を深めることができました。 要因分析をどう活かす？ 障害分析の要因分析においては、単に平均値だけを利用するのではなく、取得できる数値情報それぞれの意味を理解した上で、加重平均や幾何平均など適切な手法を用いる必要があると感じました。一方で、分散については現在の業務で具体的にどの局面で利用できるかはまだ明確ではありませんが、基本的な考え方として頭の片隅に置いておくべきだと感じました。 今数値はどう使う？ まずは、現在扱っているさまざまな数値を見直し、現状の利用方法が適切かどうかを確認する必要があると考えました。また、まだ導入できていない分散についても、新たに算出することで別の視点が得られる可能性があるため、再度検証する必要があると感じています。

俯瞰する力を磨くために 常に俯瞰して物事をとらえる必要があると感じました。キャッチフレーズ、多角化、アプリ導入などの事例を通じて、当事者になると目の前の事象や自身の経験に基づいて判断しがちですが、一歩引いてフレームワークを利用し、しっかりと分析・検討することの重要性を学びました。 気合だけでは足りない？ 日々の業務では、営業目標達成のための戦略立案において、現状・市場・社内の分析をしっかりと行い、全体を把握した上で戦略を立てていくことが必要です。どうしても気合論に陥りがちですが、具体的にするために外部分析や個人の分析を行います。 未来を見据えて情報収集 日々、全体をつかむための情報入手に注力したいと考えています。様々なリソースを駆使して行動し、国内外の動きに敏感になり、今後市場がどのように変化するかを常に意識して行動することが重要です。また、部のメンバーにもそのような視点を持ってもらえるような仕組みを考え、取り入れていきます。まずは危機感の醸成を試みます。

物事を捨てる選択は正しいか？ 戦略的に物事を捨てることの重要性を再認識しました。業務において「捨てる」という選択は、可能性を手放すことと同義になる場合もあります。しかし、実践演習で経験したように、ROIなどの定量的指標を用いて優先順位をつけることが重要だと感じました。 顧客の優先順位をどう付ける？ 実践演習で学んだ内容を活かして、顧客の優先順位付けを行い、どの顧客を優先的に訪問することで営業利益を最大化できるかを考えたいと思います。これまでは、過去の売上や顧客の規模で大まかに仕分けをしていましたが、今後は他の数値を参考にしながら、ROIを高めるために組織運営を進めていきたいと考えています。 データ分析で得られるものは？ 数値分析を進めるにあたり、社内でどのようなデータが利用可能か、またどのように計算できるかを一次情報に基づいて分析したいと思います。さらに、現在行っている業務やサービスを洗い出し、無駄や不要なものが残っていないかをゼロベースで再検討していきたいと考えています。

■ お客様向けライフプラン資料作成の工夫 資料作成の何がポイント？ お客様がご自身のライフプランを一目で理解いただけるよう、資料作成にあたって表やグラフの活用を意識しています。エクセルを使い、見やすさを重視したレイアウトで情報を整理する方法についてご紹介します。 年齢軸の意味は？ まず、横軸にお客様の年齢を記入し、90歳までの年齢を分かりやすく並べます。縦軸には、子どもの学資、保険、NISAなど各種資金計画の項目を配置し、必要な情報が一目で確認できるように工夫しています。 未来設計のヒントは？ また、実際にお客様のライフプランについてお伺いする際は、たとえば「何歳でどのくらいの金額を貯める」といった具体的な目標や、子どもの大学進学に必要な資金が必要となる時期など、各ご家庭のニーズに合わせた情報をまとめる予定です。こうしたグラフを活用することで、お客様と一緒に将来の計画を立てる際、視覚的に理解しやすい資料としてご利用いただけると考えています。

平均と標準偏差の意味は？ これまで平均値と標準偏差をなんとなく使用していましたが、今回の学びを通じて、それぞれの利用目的や強みが明確になりました。特に、幾何平均については、これまで計算式が難しいという理由からあまり触れてこなかったものの、その特徴を理解できたことで、必要に応じて積極的に活用していきたいと感じています。また、標準偏差についても、グラフで見るイメージだけでなく、具体的な数値として求められることを知り、大変驚きました。 業務に活かす意図は？ 業務では、マーケティング部門として販売実績の分析や経営層への成長率報告のデータ分析に役立てることができると実感しています。具体的には、各社の売上高を中央値や標準偏差で分析したり、販売実績の成長率に対して幾何平均を用いるなど、状況に応じた情報提示ができるように活用していきたいと考えています。 幾何平均の応用点は？ また、幾何平均が適用できる場面について、さらに意見交換を行いたいと思います。

比較の意義は何？ 「分析とは比較である」という考え方を実践することができました。その他のデータと比較しながらその意味合いを考察することが、分析の基本であると再認識しました。具体的には、数字による集約、視覚的に捉える方法、そして数式で関連性を見るといった３点について学びました。数字の集約では、平均値のみならず、データの散らばりを示す標準偏差の役割も重要だと理解しました。また、データの中心を考える際には、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値といった複数の指標があることを確認できました。 実務への応用は？ ヒストグラムの作業では、実際に手を動かすことでその理解が深まり、自身の業務において作業プロセスのミスの発生度合いなどを視覚化する際に活用できると感じました。また、気象庁の温度データを用いた演習を通じて、公開情報からデータをダウンロードして利用する方法を再認識しました。今後は、こうしたデータ活用の手法を実務に積極的に取り入れていきたいと思います。

戦略の整合性とは？ 戦略を考える際には、常に高い視座を保ち、整合性と一貫性に注意を払うことが大切だと感じました。また、検討の抜け漏れを防ぎ、効率的に考えを整理するためのフレームワークの重要性を再認識する機会となりました。 フレームワークの違いは？ 具体的には、3C、PEST、SWOT、バリューチェーンといった各フレームワークが互いに関連し合いながら、異なる視点を提供してくれる点に大変学びがありました。これらの考え方を活かして、実際の業務でも新製品の価格設定の検討や提案に取り入れていきたいと思います。 実践でどう活かす？ また、フレームワークの考えは実践を重ねることで自分のものにできると感じたため、業務で活用できるものはないか常に意識し、積極的に実践していく所存です。さらに、各フレームワークで利用できる多様な情報が、戦略を考える際の貴重な資料となることを理解し、その視点から情報収集にも努めていきたいと考えています。