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情報 ✕ 得る

に関する学び

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比較の重要性とは？ データ分析において、比較は極めて重要な要素です。要素を整理し、性質や構造を明確にすることで、なぜ「良い」あるいは「悪い」と判断されるのかを理解することができます。判断するためには、特定の基準や他の対象との比較が必要であり、比較を通じて初めてデータに意味が生まれます。 目標設定の重要性 分析には目的や仮説の明確な設定が不可欠です。分析の目的が曖昧であったり、途中でぶれてしまうと、都合の良いデータばかりを使う危険性が生じます。また、不要な分析に時間をかけてしまうリスクもあります。したがって、「何を得たいのか」という分析の目的と、それに必要なデータの範囲をしっかりと見極めることが必要です。 データの特性と可視化 データは質的データと量的データに分類され、さらにそれぞれ名義尺度・順序尺度または比例尺度・間隔尺度に分解できます。それぞれのデータの特徴を理解し、注意しながら扱うことが重要です。異なるデータを組み合わせることで、ひとつのデータだけでは見えてこなかった新しい情報を得ることが可能です。これらを効果的に可視化するために、グラフを利用しますが、グラフには適した見せ方があります。例えば、割合を示すには円グラフが、絶対値の大小を比較するには棒グラフが適しています。 新プロダクトの市場分析 現在、私は新しいプロダクトのリリースによって市場規模がどれだけ拡大するかについての分析を進めています。分析結果を基にした組織全体でのコンセンサス形成が不可欠であり、そのためには分析結果をわかりやすく可視化することが重要です。講義で学んだ内容をもとに、収集したデータをEXCELで整理し、グラフで可視化する予定です。どのデータをどのグラフで可視化するかは、講義の知識を活用しつつ、基準の設定も意識しながら判断しています。

顧客ニーズって何だろう？ 「何を売るか」を考える際に、まず「顧客のニーズ」を念頭に置くことの重要性を学びました。顧客の「欲求」やそれを解決する手段、さらには顧客が自覚していないニーズについても思案し、提案できるよう努めることが大切です。また、自分が顧客の立場になったつもりで考えることも顧客理解に役立つ方法の一つだと学びました。 具体例はどう活かす？ 学びを具体例で深めることができ、特にある事例が大変わかりやすかったです。具体的な例があることで、自社ではどう当てはめるかを想像でき、考えがさらに深まったと感じます。 ペインポイントの意味は？ 中でも印象に残ったのは「ペインポイント」という言葉でした。これは「痛みや不快に感じていること」を指し、お金を出してでも解消したいと顧客が感じるポイントです。実はこの視点を私は見逃していたように思いました。 商品見直しの狙いは？ 現在、自社製品の商品ラインナップの見直しを行っています。会議では以下の点について分析し、新しい提案をしようと計画していますが、課題もあります。 顧客ニーズの調査は？ ①顧客ニーズの分析 ターゲット層が求めているものは何かを考えます。特にペインポイントを解消するという視点で、年代別の特徴を調査したいと考えています。しかし、アンケートを行う時間がないため、正確な情報を得るにはどこからデータを集めるかが課題です。 自社の強みを考える？ ②自社の強み どのような点が自社の強みなのか、ブランドイメージを損なわず、原点に立ち返る商品を検討します。 社内データで検証する？ 成功事例をもとに、社内データでカスタマージャーニーを調べ、情報を集約して部署内で共有したいと思います。そこから、顧客ニーズをさらに深掘りする相談をしてみます。

現場の観察結果は？ 現在、私は企業の働く環境や働き方に注目し、現場での観察や各部署・従業員、経営者へのヒアリングを通じて、組織の現状を把握する業務に取り組んでいます。まずは現地を訪れ、どのような空間や状況で働かれているのかを確認し、必要な点と不要な点を整理するとともに、各要素がどのように関わり合っているのかを分析しています。また、企業文化を実際に体感することで、コンセプト作成へとつなげる作業も行っています。 企業の未来はどう？ さらに、企業が将来どのような姿を目指すのか、あるいはどの方向に進むべきかを経営者や従業員からヒアリングし、上からの指示と下からの意見を踏まえながら、空間や働く環境で解決可能な課題を見出しています。経営計画書やその他の企業情報サイトなどを活用し、数年先の理想像を認識したうえで、現状との差異に存在する課題を抽出しています。 部署の声は伝わる？ また、企業にはさまざまな部署や職種が存在するため、すべてに対して共感を得るのは容易ではなく、共感を深めるための調整も必要です。働く環境やその中の人々への共感は、企業を取り巻く経営環境、社会背景、歴史、顧客、社会貢献といった多角的な視点から理解することが求められ、単に短時間で得られるものではないと感じます。 共感から何が学べる？ 共感とは、相手を深く知ることで生まれる大切な要素であり、その過程で得られるインサイトは今後の改善策を見出すための重要な入り口です。具体的な手法としてのヒアリングは、内容や方法によって得られる情報が大きく変わるため、効果的なヒアリング手法を学ぶことが非常に重要です。共感によって浮かび上がる課題と、お客様が認識している課題をしっかりとすり合わせ、共有することが今後の課題解決に欠かせないと改めて感じています。

クリティカル思考は変革？ クリティカルシンキングは、ビジネスだけでなくさまざまな場面で知識を実践に生かすための大切な思考力です。物事を適切なレベルまで掘り下げることで、新たな発想が生まれ、機会やリスクに気づくことができます。また、より円滑なコミュニケーションや意思決定、説得・交渉の場面、さらには部下のコーチングにも役立っています。アウトプットを重ねることで自らの考えに対する客観性が養われ、ディスカッションを通してさらに気づきを得ることができると実感しています。 市場分析の秘訣は？ 私はメーカーで市場分析を担当しており、商品提案や営業支援に向けたデータ分析と資料作成に携わっています。業務の中では、MECEやロジックツリーといったフレームワークを活用し、商品の「訴求」や「剤型」、「成分」など複数の軸から競合の分析や自社商品の比較を行っています。これまで頭の中で漠然とロジックツリーを組み立てていたものの、今後はそれを視覚化することで、より分かりやすいアウトプットを目指していきたいと考えています。 資料作成の工夫は？ また、資料作成においては、社内向けと社外向けで求められる情報の深さや説明の濃淡を意識して作成しています。内部向けの場合は、すでに把握されている事項とそうでない事項を見極め、相手に合わせた内容に調整しています。一方で、社外向け資料では、営業担当者や提案を受ける側の情報把握レベルをヒアリングし、目的の明確化や問いを重ねることで、より正確なコミュニケーションを実現するための工夫を続けています。 学びの成果は？ ナノ単科で学んだクリティカルシンキングの考え方は、私の業務全体においても大いに役立っており、今後も自らの気づきやアウトプットを通して、思考力の向上に努めていきたいと感じています。

なぜ戦略を立てる？ 外部環境が急激に変化する現代において、従来の経験や勘に頼るのではなく、社会全体を分析し戦略を立案する力がいかに重要であるかを実感しました。フレームワークを学び、その有効性を実感するとともに、異業種のビジネスパーソンとの意見交換が大変刺激的で、今後も積極的にこうした交流の場を持ちたいと感じています。 どこに注力する？ また、自部門の中長期的開発戦略を検討する上で、新たな視点を得ることができました。外部環境情報の収集、整理、分析を通じて自部門の強みや弱みを把握し、どこに資源を投入すべきか、目標値やKPIの設定についてじっくり検討する必要性を感じています。今期中に自部門内で戦略の議論を深め、議論できる仲間を増やすことで、より網羅的かつ体系的な検討に取り組んでいきたいと思います。 どんな学びで成長？ 個人としては、戦略フレームワークの学習やケーススタディ、外部セミナーの活用、そして自社外のビジネスパーソンとの交流を通じてスキルアップを目指しています。一方、会社としては、まず戦略検討メンバーを選定し、グローバル戦略立案のマイルストーンを設定する必要があります。これまでの開発業務におけるPDCAサイクルの見直しや、上位方針の把握・共有によって方向性を明確にし、機能戦略検討のための準備項目（PEST分析、5F、3Cなど）の整理を進めていくことが大切です。 どう未来を迎える？ また、環境分析に関しては、十分な時間をかけた会議を複数回実施し、しっかりと整理した上で分析結果から新たな施策を検討します。自社分析を通じたVRIO分析やその他のフレームワークの活用により、具体的な施策を上位層に提案して予算確保を目指し、最終的には数年後の市場投入を見据えた開発をスタートさせる計画です。

ターゲットは誰？ 差別化を考える際に重要なのは、ターゲットを明確にすることです。これは、誰に向けたものなのかをはっきりさせることで、非常に有益な学びとなりました。差別化をするためには、広い視点で情報を整理することが前提条件となります。たとえば、フレームワークを使って対象をもれなく整理することが効果的です。 顧客視点はどう？ また、顧客視点で誰が競合となりうるのかを把握し、価値あるアプローチを模索することも重要です。焼肉店の競合が回転寿司であるように、同業界に限らず、異なるものが顧客に価値を提供し、競合の一部となり得る場合もあります。そのため、施策を立案する際には実現可能性と持続可能性、すなわち簡単に真似されない工夫が必要です。 両軸の価値は？ 私たちのサービスはToBとToCの両軸にまたがるため、それぞれの軸でターゲットが誰であるか、どのような価値を提供できるかを考えることが求められます。そして、その上で具体的な施策を検討する必要があります。自部署にこれを当てはめる際には、企業を顧客としてターゲットが価値を感じるかを深掘りし、差別化を進める方法を模索します。 競合の広さは？ 競合に関しては通常、同業他社に注目しがちですが、それだけでなく、広い視野で把握することも欠かせません。差別化を行う前に、VRIO分析を通じて自部署にどのような強みがあるかを確認し、それがどのように差別化につながるかを整理します。 自部署の強みは？ 自部署のVRIO分析に基づき、提供できる価値を明確化し、差別化戦略を検討します。また、これを自部署内でアウトプットする機会を設け、積極的に意見を集めることで、さらなる深掘りを進めていきたいと考えています。

ユーザーの反応はどう？ ユーザーからのフィードバックをもとに改良を重ねることが、成果向上の鍵だと実感しました。そこで、ユーザーの反応をスピーディーに得る手法を検討する必要性を感じています。具体的には、デザイン画や模型など、素早く形にできるプロトタイプの作り方が効果的です。フィードバックは、見た目、機能、使用感という３つの観点で捉えることができ、何を試したいのか、何を確かめたいのかを明確にして適切な手法を選ぶことが重要と感じました。 生成AIの可能性は？ また、多くの受講生が生成AIを活用していることにも驚きました。ビジュアル化の面で、今後は私自身もこの技術を積極的に活用していきたいと思っています。 プロトタイプの意義は？ 私自身の業務に当てはめると、扱う教材をどのように現場で使っていただくかを検討する役割があります。例えば、現場の指導提案を行う際、いきなり詳細な資料を持ち込むのではなく、まずはプロトタイプとして提案内容を形にし、意見を求めたり実際に使用してもらったりすることで、改善の余地を探ろうとしています。 プロトタイプの罠は？ ただし、プロトタイプにこだわりすぎるとスピード感を失い、作成したものに固執してしまうリスクもあります。私自身は、商品開発の立場ではないからこそ、営業、マーケティング、開発といった異なる部門と連携し、情報を共有することが、よりよい企画へとつながると考えています。 十分な準備はどう？ 今回の課題に取り組む中で、これまでの積み重ねがプロトタイプの精度を大きく左右することを痛感しました。自分なりに検討はしたものの、他の受講生に比べると十分な準備ができておらず、反省すべき結果となりました。

なぜ分析は重要？ 分析とは、単にデータを分類し比較するだけでなく、目的に沿った深い理解を得る手法です。基本となる4つのステップ―目的の明確化、仮説の立案、データ収集、結論付け―を踏むことで、より有意義な結果を導き出すことができます。 比較対象はどう決定？ 分析を行う際は、比較対象の選定が重要です。分析したい要素以外の条件を揃えるとともに、目的に合った比較対象を選ぶことで、情報が正確かつ具体的に浮かび上がります。 受動から能動へは？ これまで、航空会社での営業活動において、社内の分析チームから共有されたデータやコメントを受動的に読み取っていました。しかし今後は、共有された情報に頼るだけでなく、自ら積極的に情報を集め、複数の視点から状況を把握できるよう努めたいと考えています。 予約状況はどう見る？ 例えば、週間予約動向の分析では、毎週発表されるどの便・クラスの予約状況が一定の割合で埋まっているというデータを参照するだけでなく、先週との比較や他社の状況との違いを検討し、より広い視野で状況を評価していきたいと思っています。 売上分析の切り口は？ また、売上実績の分析においては、単に他社や昨年度同月との比較にとどまらず、国籍、性別、年齢別のデータも取り入れ、顧客のニーズをより深く探る視点を持ちたいと考えています。 仮説設定はどうする？ このような分析を行う際には、まず「何を知りたいのか」という目的を明確にし、データを眺める前に自分なりの仮説を立てることが大切です。数値をただ確認するのではなく、自身の考えを持ってさらに深堀りし、既存のコメントに影響されすぎず、自らの視点でデータを解釈する姿勢が求められています。

これまでの経験はどう？ これまでの学びを総合的に活用し、さらに学び直す機会を得ることができました。実践演習における戦略や総合演習での課題解決を通じて、共通して重要だと感じたのは次の2点です. 問題を分解できる？ まず、データにある多様な事実から問題を分解し、イシューを特定すること。次に、対策を立てた上で懸念事項を洗い出し、本当に問題が解決されるかを逆算して確認することです。特に、問題の本質を見極めるためにイシューを特定することが、現在の自分にとって最も重要な課題だと感じています。これらを日常の業務でも活かし、実践を通じて経験を積んでいきたいと思います. 育成は何を重視する？ また、学んだことは主に「マネージャー候補者の課題に対する育成計画」でも役立つと考えています。現在、マネージャー候補者を育成するために、イシューを特定し、課題の解像度を高めようとしています。候補者は数十名おり、問題は複雑に絡み合っています。そのため、候補者自身だけでなく、彼らを取り巻く環境にも着目する必要があります。最終的に対策を立てる際には、分解の視点から外れないよう、自問を続けていきたいです. 計画の進め方は？ 今後の具体的な行動として、次の2点を実施していきます。まず、課題特定のために集めた資料やヒアリングの情報を基に仮説を立て、様々な視点から問題を分解します（例：問題解決力、ピープルマネジメント、育成力）。次に、会議では受け手の関心がどこにあるのかを考え、論じる目的がぶれないように注意します。会議後には、上司と自分の間でイシューが一致していたか、相手にきちんと伝わっていたかを基にフィードバックを受けたいと思います.

現状と目標はどう？ データ分析の基本は、まず現状を正確に把握し、理想の状態を明確にすることにあります。現状を理解した上で目標を設定することで、実現可能な改善策の検討が可能となり、より効果的な意思決定につながります。 比較で見えるものは？ また、分析作業においては、異なる時期やグループ間での比較が鍵となります。比較を行うことで、問題点や改善策が明確になり、データから得られる示唆が深まると感じました。 切り口の変化に気づく？ さらに、データの分解や分類、そして視点の切り替えを適切に行うことが分析の精度向上に直結します。目的に合わせた切り口でデータを見ることで、従来は見落としがちな傾向や改善点が浮かび上がり、最終的に意思決定を行う上で必要な情報が明確になります。 グラフで何が分かる？ 実務での分析において、ヒストグラムや散布図を取り入れる試みを行いました。これまで平均値や中央値といった基本的な数値だけで評価をしていたため、賃貸物件の募集データにおけるばらつきや分布の傾向を見逃していました。しかし、ヒストグラムや散布図を作成することで、特定の物件の賃料が極端に高いまたは低いケースが存在していることに気づくことができ、単純な平均値だけでは把握できなかった重要な情報を得ることができました。 次は何に注目する？ 今後は、データ収集時に注目すべきポイントや重要な変数を明確にし、分析の目的に合ったデータを選定することを徹底します。また、定期的にヒストグラムや散布図を作成してデータのばらつきや傾向を常時確認し、分析結果を関係者に報告してフィードバックを受けることで、さらなる改善を進めていくつもりです。

メンバーエンパワーメントをどう高める？ 今週の学びに大きな変化はなかったため、これまでの講座全体のまとめとなります。まず、メンバーのモチベーションをカテゴリー別に分け、それを掘り下げる理論を学べたことが大きな意義を持つと感じました。各メンバーのエンパワーメントの源を探るために、ワンオンワンなどの行動が有効であることも理解できました。ただ、私自身、メンバーのゴール設定の際に自分で完遂しようとしてしまうことがあるので、今後はメンバーに任せることを心がけたいと思います。 グループワークの価値とは？ 講座全体を通じて一番役に立ったのは、やはりグループワークでした。偶然ではありますが、同じビルに勤めている人とつながることができ、彼から多くのインプットを得ることができました。そのおかげで、自分の学びを深めることができ、また彼のノウハウを学ぶ機会にも恵まれました。グループワークを通じたネットワークでの情報交換は非常に貴重なものでした。 キャリア開発をどう進める？ 次に、私にとって特に重要だったのは二つのポイントです。一つ目はキャリア開発です。今年6月に新しい職場に入ったばかりで、メンバーが何にモチベーションを感じるのか、またはデモチベートされるのかを明確にするための言語化ができていませんでした。前職で使用していたテンプレートを活用し、8月中にそのすり合わせを進める予定です。 SL2の活用方法について 二つ目はSL2です。これを私だけが書くのではなく、メンバーにもその目的や役割、そして書き方を理解してもらい、特にお互いにどのようなサポートが必要かをオープンに話し合う機会を9月以降に設けたいと考えています。

なぜ複数の仮説が大切？ 仮説を立てる際の重要なポイントはいくつかあります。まず、確からしい仮説がある場合でも、それに固執せず、複数の仮説を立てることが大切です。また、異なる観点から仮説を立てることで、見落としを防ぎます。特にフレームワークを活用することによって、網羅的に仮説を立てることが可能です。例として、3Cや4Pのような方法がありますが、分類に自信がなくても、広い視点で考えることが目的ですので心配ありません。 データ収集で何を探す？ データ収集においては、比較対象を意図的に選び、反論を排除するための情報まで集めるようにしましょう。仮説を簡単に切り捨てないことがポイントです。 どうして視点を広げる？ 売上が低迷している商品のリニューアルや新商品のコンセプト評価が思わしくない場合、特に3Cの観点から原因仮説や戦略仮説を立てることがあります。その際、視点が狭くならないよう、予測可能な答えをいったん頭から離し、第三者の視点で仮説を立ててみることが重要です。また、「顧客」と「競合」といった視点での分類に迷うことがありますが、分類自体に注力する必要はありません。仮説を排除した際の理由をデータで示す必要があるので、安易に仮説を切り捨てないようにしましょう。 フォーマットで何を改善？ 仮説立てのフォーマットには、仮説を切り捨てた理由を記載する項目を設けることが有用です。また、「製品」に関しては、3Cだけでなく、「パッケージ」「味」「価格」なども考慮に入れたフォーマットに変えるのが良いでしょう。フレームワークを活用しても、一人では限界があるため、他部署の方々の協力を得ることも効果的です。