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今後 ✕ 検討

に関する学び

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三つの視の大切さは？ 「三つの視」が特に印象に残りました。これまで、自分がうまく伝えられなかった原因の一つに、この三つの視のどれかが欠けていたことがあると感じています。 患者視点に偏りは？ 病院の演習では、自分の視点が患者のみになっていたと、他グループの意見から認識することができました。 多角的視点の意義は？ また、ステークホルダーが多い環境では、それぞれの視点を意識したうえで合意形成を進めることが重要だと実感しました。これまで、役員や上位層との合意形成が、現場や近い立場の関係者と比べて難航することが多かったのは、視座の違いに気づいていなかったことが影響していたと考えています。 上位層の視点を探る？ 今後は、上位層が重視する判断材料を意識しながら、提供する情報の内容を改めて検討していきたいと思います。

初挑戦で感じる疑問は？ 今回、初めてバリューチェーン分析に取り組みました。無形商材を扱っているため、初めは自分の業務にどのように置き換えるかイメージしにくかったものの、価値提供の観点から考えることで、ケーススタディとして取り組めました。また、これまで実施してきた３C分析やSWOT分析の経験を踏まえ、偏った視点に陥らないよう、より広い視座を持つことの重要性を改めて感じました。 次の戦略に向けた工夫は？ 現在は、プロダクト全体の方向性は決まっているものの、個々のプロダクトとしての具体的な指針が定まっていないアプリを担当しています。今後、業界全体や競合状況を整理し、自社の現状を正確に把握することを目指します。その上で、グループでディスカッションする場を設け、今後の戦略検討の一助となる取り組みを進めていきたいと考えています。

原因考察と仮説検討は？ 原因を考える際、問題発生までのプロセスを洗い出し、対概念などのフレームワークを用いることで、仮説検討の視点を漏れなく広げられると感じました。また、判断基準を設けた上で重み付けを行ったり、A/Bテストを実施して検証する方法も学び、具体的な打ち手の決定に役立つと感じました。 解決アプローチはどう？ 業務におけるこれまでの問題解決のアプローチは、決め打ちに偏りがあり、問題点の洗い出しの視点が狭かったことや、なぜその結論に達したのかの言語化が不足していたと痛感しました。今後は、what→where→why→howのステップに沿って原因の観点を広く整理し、データを比較しながら根拠を持って仮説を立てたいと考えています。さらに、打ち手の決定に際しては、A/Bテストをうまく活用することを試みたいと思います。

各AIの選定方法は？ 各生成AIの特性や得意分野を理解し、使い分けながら活用していく重要性を実感しました。依頼内容に応じて最適なAIを選定し、その選定プロセス自体もAIに任せながら自分の知見を広げていければと考えています。 資料自動化の実践は？ また、企画や戦略の検討だけでなく、資料作成やパワーポイントへの落とし込みを自動化する技術を身につけることで、作業効率を大幅に改善できる可能性にわくわくしています。具体的には、社内の企画で必要な確認事項や数字を抽出し、細かく具体的なプロンプトエンジニアリングを実践すること、さらにタイムテーブルや議事録の作成もAIに任せることで生産性を高めることを目指しています。どのAIをどのような場面で使用するか、その具体的な活用方法とノウハウを今後さらに深めていきたいと考えています。

重要な比較の視点は？ データを扱う業務の中で、見落としていた観点が二つあります。ひとつは、データ分析の本質は比較にあるという点、もうひとつは、平均値が意味を持つ場合とそうでない場合がある点です。 比較対象をどう扱う？ 現在の業務では、膨大な購入履歴を前にインサイトを抽出しようとするあまり、実際に購入しなかった人という比較対象を十分に考慮できていなかったことに気づきました。 現場とデータの融合は？ 今後は、購入者と非購入者を比較するための具体的な方法を検討していく必要があると考えています。まずは、オンラインサイトのAnalyticsデータを活用し、どの段階で非購入者が離脱しているのかを分析することが挙げられます。また、実際に店舗に足を運んで現場の声を聞くなど、現場で実行可能な方法も併せて取り組む予定です。

どうやって視点を変える？ 分解して考えることや、複数のパターンで検討する視点が印象に残りました。普段、考えが一方向に偏りがちだったのですが、問題を分解して、さらにその内容を複数の観点から考察することで、物事の見え方が大きく変わり、結果にも違いが出ると実感しました。 どう書類の整理を進める？ 書類作成において「漏れなく、ダブりなく」という指摘をよく受けます。実際、まだ情報の抜けや重複が散見されるため、まずは紙に全体を書き出し、各部分をしっかりと繋ぎ合わせる習慣を付けたいと思います。今後のタスクでは、問題を分解して簡単な図にまとめるなどし、より効果的な整理方法を試してみるつもりです。 どう共に考えるべき？ この「漏れなく、ダブりなく」という考え方を、さまざまな例を通じて皆さんと共に考えていければと思います。

どうして深く掘り下げるのか？ 今回学んだのは、予想以上に物事を深く掘り下げ、原因まで徹底的に追究し解決策を導き出そうとする姿勢です。数字だけに頼るのではなく、受講生の声もしっかり聞き入れ、双方からアプローチするその方法が、とても印象に残りました。 提案活動は本当に効果的？ また、自社での提案活動において、他社の課題解決へのアプローチを参考にする際、自分が出した分析結果だけを鵜呑みにせず、他の分析方法も検討してより深く掘り下げる提案を行うことが、より良い成果につながると考えました。 原理の理解はどんな力に？ 業務上、分析の機会はあまり多くないものの、原理を理解し常に分析できる状態でいることは自分にとって大きな武器です。この学びを活かし、今後はメンバーへの教育などにも役立てていければと思います。

仮説とフレームワークは？ 本講座では、問題解決のプロセスにおいて、スピードと精度を向上させるために、仮説を立てながら分析を試みる重要性を学びました。また、3Cや4Pといったフレームワークを効果的に活用する方法も理解できました。 必要データはどうする？ 仮説に基づいて必要なデータを抽出し、場合によっては新たにデータを取得する必要があることも実感しました。既存のデータ分析にとどまらず、サーベイの実施などによって分析に不可欠な情報収集にも役立てることができると感じました。 多角的観点は何故？ さらに、分析の視点は単に数値やデータを検討するだけでなく、データ整備や企画立案の段階でも重要であるという気づきを得ました。今後、業務のあらゆる場面でこれらの視点を取り入れながら取り組んでいきたいと思います。

どうして差別化が必要？ 差別化とは、単に他社と違うだけでなく、顧客に選ばれるために、顧客、競合、自社を徹底的に理解することだと感じました。特に、ターゲットとなる顧客が誰であるか、またその顧客にどのような価値を提供できるかを正確に捉えることが重要です。加えて、実現可能性、持続可能性、模倣困難性なども念頭に置いた施策を検討する必要があると理解しました。 顧客視点はどう活かす？ また、昨年度末に自社の事業方向性を検討する機会がありましたが、その際には自社自身に焦点を当てすぎた結果、顧客視点が希薄になっていたと反省しています。今後はまず「顧客にとっての価値は何か」を追求し、その上で、自社の強みや弱み、保有する経営資源を整理し、課題を明確にすることで、実現可能かつ持続可能な差別化を実現していきたいと考えています。

平均以外の指標は？ 単純平均は外れ値の影響を受けやすいため、中央値やデータのばらつきを確認する重要性を理解しました。また、ヒストグラムや標準偏差についてはこれまで十分に活用できず苦手意識があったものの、演習を通じて具体的な活用イメージを持つことができました。加えて、加重平均や幾何平均が、データの重要度や変化率、成長率の評価に有効である点も理解できました。 分析方法はどう変わる？ 課題分析においては、単に平均値から仮説を立てるだけでなく、データのばらつきも併せて確認するプロセスを取り入れるようにしています。さらに、セミナーの集客状況や参加者の満足度を評価する際、平均値に加えて中央値をしっかりとチェックするよう努めています。今後は、加重平均や幾何平均が活用できるシーンについても積極的に検討していく予定です。

視覚化はなぜ大切？ メッセージの視覚化がとても印象に残りました。誰に何を伝えるかを意識しながらデータの抽出や加工を行うことで、より説得力のある資料作成が可能になると感じました。また、ターゲットごとに必要な情報を選別することが、提案前の大切な準備であると学びました。 資料作りのコツは何？ これまでは提案対象を十分に意識せずに資料を作成していたため、情報の過不足やわかりづらさを指摘されることが多かったです。今後は、まず「誰に何を伝えたいのか」という核となる部分を明確に決定した上で資料を作成したいと考えています。 お客様との関係はどう？ さらに、お客様とのコミュニケーションについても課題を感じています。どのような文章が理解しやすく、また興味を引くのかを、お客様の特性に合わせて再検討していきたいと思います。

仮説の立て方を見直すには？ 今まで、データ分析において仮説から検証のプロセスをなんとなくで行っていたが、複数の仮説を立てることや、網羅性を持たせることはあまり意識していなかった。また、立てた仮説の検証だけでなく、反対の事象を裏付けるデータも収集することで、より説得力のある仮説検証ができる点も意識すべきだと感じた。 データ分析を業務にどう活かす？ 今後、業務でデータ分析を行う際には、仮説立てから検証までのプロセスを意識的に組み込むようにしたい。現在取り組んでいる運転資本の改善についても、問題がどこにあるのか（Where）を仮説立てし、既存のデータから分析を行うようにする。そして、Whereが特定できた後には、なぜその問題が生じたのか（Why）の仮説を立て、その仮説を立証するための分析方法を検討するつもりだ。