(19ページ目)

検討 ✕ 方法

に関する学び

---

ゴールはどう決める？ ゴール設定が重要だと改めて感じています。部下には「何がしたいんだ」「どうしたいんだ」と問いかけ、明確な目標の言語化を促す機会が多々あります。しかし、私自身も経験則でやっているため、実はちゃんとゴールを設定できていなかったことに気づきました。 部下の根回しはどう？ また、業務がスムーズに進むために取り組んでほしい「根回し」ができない部下がいるのは、単にコミュニケーション能力の不足だと思っていました。しかし、実際は戦略的な思考力が欠けていることが原因であると理解し、納得しました。 戦略立案はどうする？ さらに、私の上司は自組織の戦略立案を担っており、意見を求められることが多いです。私自身はまだそのポジションに就いて間もなく、現時点では一から戦略を策定する機会はありませんが、遠い将来、特定領域の戦略立案を任される可能性が高いと感じています。そのため、上司に指摘される前に自分なりの戦略を構想し、上司と意見をすり合わせながら準備を進めようと考えています。 具体策はどう進める？ 具体的には、上司が設定したゴールとその達成までの道筋を明確に言語化し、他の方法や計画と比較検討する予定です。２週間に一度の１on１のミーティングの際に、今回の講座で学んだ内容も踏まえた私の考えを説明し、フィードバックをいただこうと思います。

なぜ多角的に見る？ データ分析は、ただデータを見るだけでなく、さまざまな角度から比較し、分析することが重要だと感じました。数字にまとめたり、数式を用いて関係性を明らかにしたりすることで、隠れた事実に気付くことができます。また、代表値や分布、平均値と標準偏差など、基礎的な手法を通じてデータ全体の傾向を掴むことが効果的です。 どの代表値が適切？ 社内で扱うデータはボリュームが大きいことが多いため、比較の際には代表値に注目する場面が多かったです。これまでは直感的に平均値や中央値を代表値としていたものの、データ全体の特徴を踏まえてどの代表値を採用すべきか再検討する必要があると学びました。さらに、業務ではデータをマトリックスにまとめたり、グラフや分布図にして視覚的に把握できる形に変換することで、数字が伝える実態をより明確に捉えることができると実感しました。 何を比較検証すべき？ 大量のデータを取り扱う際は、さまざまな代表値の算出方法を試すこと、また平均値においても単純平均以外のパターンが存在することを忘れずに検証することが大切だと感じました。データを可視化する際には、「何を見たいのか」「どこを比較するのか」といった目的を明確にした上で、見たい事象が浮かび上がるよう工夫することが、今後の分析業務において重要なポイントだと再認識しました。

フレームワークの総合的活用法は？ フレームワークを用いることで、自分や関係者だけの限られた情報に縛られず、ビジネスにおいて必要な要素を総合的に考えることが求められます。手に入れられるデータは現時点のものに限られ、未来のデータは推測に依存せざるを得ません。しかし、重要なのは未来に基づいた施策であり、この未来に対する包括的な検討方法をどうするかが鍵となるでしょう。 AIはどこまで活用できる？ 一般的なビジネスフレームワークは理解しやすく、人間同士の議論には適しているものの、過度に単純化されている部分もあります。現代ではAIの存在があるため、現時点での事実は人間が収集し、チェック、設定する必要がありますが、未来への影響、特に複雑な交互作用の部分はAIにシミュレーションを任せるといった取り組みが求められるでしょう。 AIを用いた未来予測の具体策は？ 使い慣れたビジネスフレームワークに基づいてAIに未来を予測させるためのテンプレートを、DifyやExcelで考案しています。すでに「ゴールデンサークル」や「バリュープロポジション」、「ビジネスモデルキャンバス」、そして「機械学習プロジェクトキャンバス」の素案を作るためのテンプレートが存在しています。これらを活用し、交互作用をも含む未来の予測にAIを利用できないか、o1に相談してみます。

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。

3Cの分析方法は？ 3Cは、事業環境を多面的に捉えるためのフレームワークです。Customer（市場・顧客）、Competitor（競合）、Company（自社）の3つの視点から状況を分析し、事業戦略を立案する際の参考にします。 4Pで何を判断？ 一方、4Pは3Cの自社部分をより詳細に検討するためのツールとなります。Product（製品）、Price（価格）、Place（場所）、Promotion（プロモーション）の4つの要素を軸に、どのようにサービスの良さを顧客に訴求するかを分析するために活用されます。 現場の課題は？ 観光客にとっては、免税手続きの所要時間が短い中で対面式のアンケートや、時間を要するインタビューは取り組みにくい方法と言えるでしょう。また、クレームが発生した際には、最低でも1名の通訳が苦情対応のため常駐しなければならず、現場では実質的に人員が減る状況となります。 改善策はどうする？ これまでのアンケート調査は一度のみ実施しており、対面で紙に選択肢を記入していただく方法にはお客様に抵抗があると感じました。今後はデジタル形式で「後ほど実施していただいても構いません」と伝え、アンケートに協力していただいた方々には次回利用可能なショッピングクーポンを提供することで、対応の改善を図ろうと考えています。

思考の偏りをどう防ぐか？ 人は、自分が考えやすいことを無意識に考えてしまう生き物であることを、本講座を通じて再認識しました。ライブ授業でも、いかに自分の価値観や過去の経験に基づいて考えが偏りがちであるかを痛感しました。この講座を通じて、思考の偏りを避けるための頭の使い方をしっかりと学びたいと思います。また、「目的は何か、何のために考えるのか」をまず考え、その上で出た解答を深堀りすることも習慣づけていきたいです。 新しい働き方をどう模索する？ 最近、所属するグループの方針が大きく変わり、新しい働き方を考える必要が出てきました。そのためにも本講座で学んだことを活かしていきたいです。日々の会話やメールのやり取りでも、自分の価値観や過去の経験に影響されないように意識し、相手が納得するかどうかをしっかりと考えたいと思います。 批判的視点を持つには？ 何かを考える際には、まずその目的をしっかりと認識し、複数人で検討する場合は全員が共通の認識を持つことが重要です。また、自分が正しいと思わず、常に批判的な視点を持つもう一人の自分がいることで、客観的に物事を見つめられるようにします。そして、それで本当に良いのかどうかを深く掘り下げることも大切です。 日々の業務において、常にこれらの点を意識し、考え方を習慣づけていきたいと思います。

比較の重要性って何？ 分析の本質は比較にあり、効果を測定するためには、「Aがある場合」と「Aがない場合」を比較することが重要です。ただ「Aがある場合」だけを見ても、その効果を正確に測定することはできません。そのため、分析の目的に沿った適切な比較対象を選定し、分析したい要素以外の条件を整えることが必要です。この考え方を「Apple to Apple」と呼びます。 施策効果の見極め方は？ 販促施策の効果を分析する際には、イベントやDM、SNSなどさまざまな方法がありますが、以前はアクションがあった顧客の反響のみを分析していました。今後は施策を行っていない期間の販売実績とも比較し、何をもって目標達成とするかを明確にして企画を立案します。データ分析を行う際には、まず分析の目的やゴールを明らかにし、どの情報を比較すればよいかを検討してから分析を進めなければなりません。 条件整理のポイントは？ 「Apple to Apple」の原則に従い、分析対象以外の条件が揃っているかを確認することが重要です。施策を進める際には、データを蓄積するためにさまざまな条件を整えられるように企画します。また、エリア別の顧客属性分析を行う際に、どの比較対象が適切であるかについては、部署に持ち帰って相談し、より明確にすることが推奨されます。

全体像はどう見る？ 視野を広げて全体を俯瞰し、物事の本質やメカニズムを捉えることが重要です。このプロセスでは、現在の状況を正確に把握し、ゴールに向けての差別化と選択を慎重に検討しながら道筋を描いていきます。特に現在地の設定が重要で、これが不正確だと計画がうまくいかず、成果に繋がりません。したがって、一つ一つをしっかりと考えることが必要です。 学びはどんな工夫？ 学習を進める際には学習のピラミッドが示すように、他者に教えたり、実践したり、グループで議論することが定着率を高める秘訣です。このような学びの方法を意識することが大切です。 フレームはどう使う？ また、さまざまなフレームワークやアウトプットを業務で活用していくことを考えています。ただし、フレームワークには適切な使用場所や方法がありますので、それをしっかりと選択することが求められます。この考えを実践し、他者に教えることを意識して業務に取り入れていきたいと思います。 資料作成でどう活かす？ 具体的には、資料作成の場面での活用を試みたいです。例えば、新しい部署の提案や営業先の提案資料作成の機会を活かし、フレームワークの一覧をシーンごとに検討して使用することを考えています。今後も一つでも使用することを意識し、その継続を通じて全体的な活用を目指します。

VRIO分析で競争優位をどう築く？ VRIO分析は、差別化のポイントを見つけるフレームワークとして有効です。この分析は以下の4つの視点から施策を評価します。 - 経済価値（Value）：顧客にとって価値があるか。 - 希少性（Rarity）：その要素がどれだけ希少か。 - 模倣困難性（Imitability）：模倣するためのコストが高いか。 - 組織（Organization）：組織体制が適切に整備されているか。 経済価値を再考する方法 自社が保有する優れた経営資源を明確にすると、競争優位性を構築できる組み合わせを考えることが重要だと学びました。 経済価値について考えることで、私は自身の業務に対して新たな視点を持つことができました。課題に集中するあまり、本当に求められているものを見落としがちになります。これを機に、顧客のニーズをより把握することを再検討したいと考えています。具体的には、どのようなコンテンツが求められているかアンケートを実施し、施策の妥当性を確認します。 SNS活用とアンケートの重要性 広報活動においては、今後SNSなどを活用してアンケートをとり、求められているコンテンツが何かを明らかにします。得た回答から経済価値を見つけ出し、実現可能なものを具体化して広報活動に活かしていく予定です。

A/Bテストは何が見える？ A/Bテストは、2つの施策を比較し、どちらがより適しているのかを実際のユーザー行動に基づいて判断する有効な手法です。アメリカ大統領選などの大規模な事例でも用いられている点が印象的で、仮説だけでなく実績に裏打ちされた評価がとても参考になりました。 演習で何を実感した？ また、演習を通じて、問題の各要素をステップごとに分解することで、どのデータを抽出すればよいかが具体的に見えてきます。こうしたプロセスは、原因の特定を容易にし、問題解決に向けた新たな視点を提供してくれました。 業務再構築はどう進める？ 社内業務の再構築にあたっては、まず課題を洗い出し分類した上で、それぞれの課題のどこに原因があるのかを要素ごとに分解して検証する方法が効果的だと感じました。Howに飛びつく前に、What、Where、Whyの各段階を踏むことで、より論理的に解決策を見いだすことができると思います。 原因探しで見つけたヒントは？ さらに、課題に対する取り組みでは、要素を段階ごとに書き出す過程が、問題自体の理解を深め、原因の特定に大いに役立ちました。その後、適切なフレームワークを用いて目的に沿った仮説を立て、多角的な視点から検討することで、より実践的な解析が可能になると実感しました。

問題解決はどう進む？ 問題解決の4ステップとして、まず「what」（問題の明確化）、次に「where」（問題個所の特定）、その後「why」（原因の分析）、そして「how」（解決策の立案）という流れで整理する方法が紹介されています。各ステップが順序立てて説明されているため、全体像を把握しやすく、実際の問題へのアプローチがより明確になります。 仮説検証はどうする？ 仮説を立てる際には、複数の仮説を同時に検討し、それぞれに網羅性を持たせることがポイントとして挙げられています。また、仮説を検証するために、どの比較指標を選ぶのかを意識してデータの評価を行う大切さも感じました。 データ収集はどう考える？ データを収集する際の注意点として、まず「誰に聞くか」と「どのように聞くか」を慎重に考え、比較可能なデータの収集を怠らないことが重要です。さらに、反論を排除するためにも、対立意見をも十分に考慮した情報収集が求められています。 分析計画はなぜ大切？ 最後に、分析に取りかかる前に、設定した仮説を反映した分析計画表を作成する意義が強調されています。特に、経験の浅いメンバーと共に仮説の設定プロセスや必要なデータ収集、効果的な分析方法について議論することで、より深く問題解決に臨む体制を整えることが可能になります。

どの分析方法が有効？ 問題を特定する際のアプローチについて、分類や分解の手法、考え方の基本を身につけることで、さまざまな課題に対してゼロから悩むことなく、正しい分析を進められると実感しました。学習の中ではプロセスの分解に重点を置いていましたが、他の方法についても幅広く覚えておきたいと考えています。 提案の見直しは必要？ 実業務においては、顧客への提案で解決策ありきで進めてしまうケースがあり、都合の良い分析になってしまうことがあります。こうした提案は初めは良い印象を与えるかもしれませんが、本質的な課題解決にはつながらず、長期的には評価を下げるリスクがあるため、業務の進め方を見直す必要があると感じました。まずは、これまで学んだ分析のステップに基づき、客観的かつ正確な分析を実行した上で、最適な解決策を提案することが重要だと思います。 行動計画はどう決める？ 具体的な行動としては、実業務で特定のサービスに依存せず、客観的で正確なデータ分析を徹底し、複数の選択肢を比較検討することが求められます。そして、適切な判断基準を設定して最適な解決策を提案することを意識します。加えて、提案後の振り返りを行い、実施した解決策の効果をデータで検証する仕組みを整えることで、継続的に提案の機会を創出できると考えています。