(2ページ目)

検討 ✕ 方法

に関する学び

---

フレームワークの使い方は？ 今週の講義は、具体的なフレームワークや分析手法を紹介するものではなかったものの、複数の視点を取り入れて考察する過程が印象的でした。仮説の立案や必要なデータの検討にあたってフレームワークを用いた結果、回答がしやすく感じられ、今後も折に触れて活用していきたいと思います。 データ活用はどう？ また、ある指導者の思考方法に沿って考えることで、データ活用の体系的な流れが見えてきました。A/Bテストについては、アンケート作成のしやすさやデータ収集の容易さから非常に便利なツールだと感じました。先週のホテル宿泊客向けの設問、たとえば「食事か部屋か」という内容は、A/Bテストに最適な例だと思います。以前に似た分析を行った経験もあり、体系的に学んだことで活用の幅が広がったと実感しました。調査対象以外の条件を統一するという基本的な考え方も、以前学んだ内容を思い出させるもので、理解しやすかったです。さらに、同じ環境や条件下でランダム化を行うことで、精度の高いデータが得られる点にはしっかりと納得できました。 PDCAで進める秘訣は？ A/Bテストは実施が簡単で、所定の時間内に複数回行えるため、PDCAサイクルを迅速に回しながら正解に近づける点が魅力的です。日常生活や業務での応用については現段階では明確ではありませんが、来月から本格的に業務が始まれば、積極的に活用していきたいと考えています。日常への適用はやや難しいと感じるものの、A/Bテストに類する試みが可能であれば、試してみたいと思います。また、今週はストーリー形式で原因追及を行う講義であったため、新しい手法としてのA/Bテストを講義内容に当てはめるのは少し難しく感じましたが、今後も機会があればどんどん利用していきたいです。 小さな失敗の学びは？ 次回の業務では、ぜひA/Bテストを活用してみたいと思います。ある書籍で、成功の本質は致命的でない小さな失敗を積み重ね、そこから成功のカギを見出すことだと学んだこともあり、PDCAサイクルをより迅速に回すために、この手法を取り入れていくつもりです。今週の講義内容については、統計の視点からも改めて振り返り、深く学んでみたいと考えています。先週と今週のマーケティングに関連する講義や、過去に読んだ書籍を踏まえると、再び深く学んでみたい部分もありますが、やるべきことが増えているため、優先順位をつけながら学習していくつもりです。 AIに見抜かれた理由は？ なお、Q1の回答で少し手を抜いたところ、すぐにAIに気付かれてしまい、驚きました。来週は引越しのためバタバタしそうですが、グループワークの課題がなかったのはありがたかったです。

正しい思考は何？ 沢山のフレームワークが出てきましたが、本質は正しい考え方や思考方法を知り、学び、定着させることだと感じました。習得するためには継続的な取り組みが必要で、これまでノートにまとめたメモを見返しつつ、改めてここに整理してみました。 仮説をどう作る？ 【仮説の構築】 まず、問題を明確にする（What）、問題箇所を特定する（Where）、原因を追求する（Why）、そして解決策を立てる（How）のプロセスを大切にしています。仮説を立てる際には、複数の可能性を網羅し、一つに決め打ちしないことを意識しています。 また、取り巻く環境を3C（Customer：市場や顧客、Competitor：競合、Company：自社）の視点で考え、自社の状況は4P（Product：製品、Price：価格、Place：場所、Promotion：販促手法）で検討することで、より具体的な分析が可能になります。 情報の取り方は？ 【データ収集】 既存のデータや一般に公開されている情報、パートナーの所持するデータを確認することから始め、さらにアンケートやインタビューなどで新たに情報を集める取り組みを行っています。誰に、どのように情報を収集するか、また比較できるデータを忘れずに取る点が重要だと意識しています。 どう考えを広げる？ 【仮説思考】 仮説とは、ある論点に対する一時的な答えです。結論や問題解決のための仮説を、知識を広げ多角的な視点から検討することで、説得力と行動の精度を高めることができます。思考実験や「なぜ？」を繰り返すなど、ロジックツリーを活用しながら多様な仮説を生み出し、常に発想を広げる努力が求められます。 仮説はどう検証？ 【仮説の検証】 仮説と検証はセットで考え、投資額や巻き込む人数、不確実性といった観点から必要な検証レベルを見極めます。初期段階で枠組みを設定し、定量・定性のデータを収集・分析することで、より客観性のある仮説の肉付けや再構築を行うようにしています。 市場をどう見る？ 【マーケティング・ミックスとその他の分析手法】 製品戦略、価格、流通、プロモーションのそれぞれの側面を4Pで検証することに加え、5Aカスタマージャーニーを活用して現代の顧客行動を捉えています。また、クロス集計分析を通して、全体の傾向や特徴、特異点を把握し、次の打ち手を考えるための洞察を得ることも重視しています。 実行にどう生かす？ 最終的には、これらのフレームワークや手法を日常的に活用することで、検証マインドを鍛え、チーム全体に浸透させる意識を持つことが、戦略の立案や実行に大きく寄与すると実感しました。

原因分析の重要性を知る 問題解決ステップにおける原因分析（Why）、Howの立て方について学びました。 原因を探るためのポイントは次の二つです。一つ目は、結果にいたるまでのプロセスを分解し、どのプロセスに問題があるか特定すること。二つ目は、解決策を決め打ちにせず、複数の選択肢を洗い出し、それを重みづけして評価・選択することです。 総合演習で何を学ぶ？ 総合演習では、問題解決プロセス全体を経験しました。この過程を通じて、「問題が発生すると、解決策から考えてしまう」「仮説めいた持論を展開する」「それらしいデータに飛びつく」という思考のクセを極力排除し、問題解決ステップに沿って検討を進める方法を学びました。 実務での学びの応用は？ 出版デジタルメディアにおけるタイアップ広告販売の仕事においても、この学びを活かせる場面がいくつかあります。 まず、タイアップ広告の進行中の検証や効果測定です。例えば、PVや再生数などの指標が当初の予測よりも悪い場合、従来はコンテンツの内容にのみ着目していましたが、今後はプロセスに分解することで、原因箇所を判断できるようになります。 次に、ABテストです。記事コンテンツは校了後に修正しないのが基本ですが、タイトルやサムネイル画像などの要素はテスト形式にすることができるかもしれません。また、SNSでUPするコンテンツでもテストが可能かもしれないと感じました。 成長戦略における問題解決 また、自社メディアの成長戦略策定においても、他部署と来期の戦略を立てている最中で、問題解決ステップを基にした議論がなく、Howばかりで決め打ちの議論になりがちです。そのため、効果検証がしづらい状況でした。そこで、自分が問題解決ステップのWhat、Where、Whyを整理し、メンバーに提案してみようと思います。納得してもらえるかはわかりませんが、WhyからHowの複数の選択肢を全員で洗い出してみたいです。 次に取るべき具体的アクションは？ 具体的なアクションとしては、以下の内容を計画しています。 まず、途中検証がすぐにできるよう、プロセス分解を先に作成します。また、外部サポート企業にプロセス分解を依頼する予定です。 次に、サイトとSNSでABテストにかけると効果的な項目を洗い出し、社内に提案します。これについても、どの項目を抑えるとサイト成長の観点で効果的か外部サポート企業に確認します。 最後に、自社メディアの成長戦略策定に向けて、問題解決ステップに沿って自社サイトを分析しておくことです。これには、今週予定されているミーティングに向けてGA4を可能な限り分析することも含まれます。

Week1の学びは何だった？ 改めてWeek1から学んだことを振り返る機会がありました。フレームワークにはさまざまな種類が存在しますが、その活用方法は場面によって異なります。これからも、「自分が明らかにしたいことは何か」「それを明らかにするためにはどのフレームワークが適しているのか」を判断し、定期的に振り返りを行っていきたいと思います。 フレームワークで整理できる？ 1つ目の学びは、フレームワークを用いて散乱した情報を整理することです。目的（ゴール）だけを設定しても、戦略をどう立てるべきか、最短経路はどこかを示すのにフレームワークは役立ちます。例えば、3C分析などは、自社にとどまらず、他社や顧客を取り巻く環境を整理するのに有益です。これらの方法は、自分だけでなく関係者も巻き込んで精度を高める必要があります。 差別化はうまくできている？ 次に重要なのは、差別化ができているかどうかです。ターゲットとなる顧客像が明確でなければ、自社の強みをどのように活かせるか、また他社に模倣されやすいかどうかの判断が難しくなります。 定量的な判断は可能？ また、捨てる基準を定量的に説明できるかも重要です。過去にはざっくりとした工数や手間で取捨選択していましたが、これは良い判断とはいえません。投入時間に対してどれだけ利益が生まれるか、費用対効果を考慮すべきです。また、自分の不要な美学で行っている定常業務を改め、自分自身が行う必要があるかを見直す必要も感じました。 市場原理について理解できる？ さらに、市場原理の理解も必要です。例えば、多く発注すれば単価が下がるという表面的理解だけでなく、規模の不経済といった基本的メカニズムも学びました。これにより、施策を行う際の説得材料やリスク管理に大いに役立ちます。 新規・既存事業はどう活かす？ これらは新規および既存の事業に広く活用できると感じています。新規事業においては、ゴール設定やターゲットの明確化、他社環境の把握といった具体的な施策の基本設計に役立ちます。そして、既存事業においては、費用対効果の検討や捨てるべき基準を定量的に判断することで、より合理的な経営判断が可能になります。 どのように実行する？ 具体的には、新規事業の提案を受けた際には、具体的なゴール設計を自分の言葉で説明できるレベルで共有し、もし詰められていない場合は一緒に策定まで伴走していきます。また、既存事業については、月に一度取捨選択を行い、工数と売上を算出し、割に合わない場合は決断をもって捨てるとともに、空いた工数で何を行うかアクションプランを決定することを心がけています。

エンパワメントは何が肝心？ ■エンパワメント・マネジメントについて エンパワメント・マネジメントは、リーダーシップの技法のひとつです。目標は明示しながらも、実行方法はメンバー自身の判断に任せることで自律性を促進します。また、メンバーが活動しやすい環境を整える支援が重要となります。実行プロセスにおいては権限と責任を譲渡し、育成に努めるエンパワメント型と、すべての命令を管理する命令管理型とがあります。 どう実践すべきか？ ■エンパワメントの実践ステップ エンパワメントの実践には、以下のステップがあります。すべてのプロセスでは、双方のコミュニケーションを重ねることが自立を促すために必要です。 ① 目的やビジョンの共有 ② 対象者の把握 ③ 適切な仕事の割り当て ④ コーチングによる動機付け ⑤ 実行支援 注意すべき点は？ ■実践時の留意点 ・各メンバーに適した仕事、あるいは不向きな仕事を見極めること ・部下の持つ権限が十分に機能していない状況を避けること ・リスクを想定し、対策を事前に準備しておくこと 現状の課題は？ ■直近の業務と発生している課題 私が直近で担当しているシステム開発におけるテストでは、複数のシステム連携テストを実施するため、以下の作業を行っています。 ① システムテストの計画作成 ② テストシナリオの作成 ③ システムテストの実行および推進 しかし、現状ではテスト対象や関係するシステムの内容が十分に共有されていない課題が発生しています。直接の原因として、以下の3点が挙げられます。 ・ドキュメントによる情報共有がなされていない ・情報が日本語で記述されていない ・イメージ図が用いられていない どのように対応？ ■対応策と運用方法 対象は課題が発生している各担当者です。これまでは目標は明示し、遂行方法はメンバーの自主判断に任せるエンパワメント・マネジメントで進めていましたが、現状を改善するため命令型に一部切り替え、フォローアップを強化する方針です。 具体的には、発生している各課題に対して、私自身が実際に動いて一つ一つ内容を整理していきます。また、ゴール達成のために必要なタスクをより細かい粒度で言語化し、メンバーとともにタスクを解消していく形で進めます。再度、以下の課題点について検討・改善していきます。 ・ドキュメントでの情報共有の不備 ・日本語での記述不足 ・イメージ図の欠如

リーダーシップに必要な内面の探求とは？ リーダー自身が自分の内面と向き合っているほど、リーダーシップを発揮しやすく、そのようなリーダーに人は付いていきたいと思うことを実感しました。今回、キャリアを安定させるために役立つ二つの理論を学びました。 キャリア・アンカーはどう役立つ？ まず、【キャリア・アンカー】についてです。キャリア・アンカーとは、人が仕事を進める上で、自分にとって最も大切で、どうしても犠牲にしたくない価値観や欲求、動機、能力などについてのセルフイメージのことです。キャリア・アンカーには以下の八つのタイプがあります。 - 特定専門分野・職能別のコンピタンス（専門性や技術の追求） - 全般管理コンピタンス（ゼネラル・マネージャー） - 自律・独立（縛られず、仕事のやり方は自分で決める） - 保障・安定（経済的安定、保障が重要） - 起業家的創造性（自分のアイデアを創造する） - 純粋な挑戦（挑戦を追い求める） - 奉仕・社会貢献（人の役に立っている） - 生活様式（仕事と私生活のバランスが重要） キャリア・アンカーを確かめる方法には、自己診断（キャリア指向質問票への回答）やインタビューがあります。また、キャリア・アンカーと職業を直接結びつけないこと、どのキャリア・アンカーが良い悪いはないこと、それぞれが今んのキャリアや人生における判断基準に影響をもたらすことを留意点として学びました。 キャリア・サバイバルをどう活用する？ 次に、【キャリア・サバイバル】についてです。キャリア・サバイバルとは、職務と役割の戦略的プランニングで、組織が自分に求めるものを把握する手法です。これには、仕事の棚卸や環境変化の認識などが含まれます。 奉仕・社会貢献の意義を再発見 キャリア・アンカーの中で迷った末に「奉仕・社会貢献」の優先順位が高いことに気づきました。仕事を通じて自分が世の中や誰かのためになっていると感じることが、私にとって最も重要な要素であると実感しました。今後、ライフキャリアを検討する上での重要な指針となることが期待されます。 キャリアの振り返りを続ける意義 定期的にキャリア・アンカーやキャリア・サバイバルを用いて自分自身を振り返る機会を持ちたいと思います。キャリア・アンカーは大きく変わらないと感じる一方で、キャリア・サバイバルは常に変化していくと予想しています。チームでより良く仕事をするため、今の仕事を通じて皆の人生がより良くなるために、関わるメンバーとも互いに共有していきたいと思います。

デザイン思考の目的は？ デザイン思考とは、人間中心設計のアプローチを体系化し、どのようなステップを踏んで実践していくかを示すプロセスです。まず、ユーザーの行動や感情を観察し、実際に体験するなどして、彼らが抱える課題やニーズに共感し、本質的な問題を明らかにすることが重要です。その上で、数ある課題の中から、イノベーションに結びつく本質的な問題を見出すことがポイントとなります。 なぜ解決策が重要？ また、解決策のためには、アイディアを幅広く発散した後、最適なものを選別、具体化し、ユーザーからのフィードバックを受けながら改善を重ねるプロセスが求められます。こうした試行錯誤や開発者とユーザーとのインタラクションにより、単なる技術やプロダクトアウトの発想ではなく、顧客体験から新しいイノベーションを創出することが可能となります。 調査の本質は何？ 私が現在関わっている調査研究業務の支援では、直近で手がける調査企画において、本質的な課題が何かを再確認することが大切だと感じています。関係者へのヒアリングや検証方法の検討を通じ、解決策がどのように次の施策へと反映されるのかを、常に意識しながら作業を進めています。 議論はどこで迷う？ 講義を受けた後の振り返りでは、現場で本質的な課題について合意を形成することが難しく、「とりあえず手がけられる解決策」へと流れてしまうことが多いと実感しました。誰に向けた施策を，どのタイムラインで求めるのかによってゴールが大きく変わるため、解決すべき対象を明確にし、本質を見失わないように議論を深めていく難しさを感じています。 行動促進の鍵は？ 直近では、勤務している大学の研究室で実施しているプロジェクトに関連し、ある行為を習慣化してもらうための要因や、心情的なプラス効果がどう特定の行動促進につながるかを、デザイン思考の視点で分析することを模索しています。調査企画を進めるにあたり、仮説、調査設計、調査票設計の各段階で、本質的な課題がしっかりと捉えられているか再度検討したいと思います。 知識整理の実践は？ さらに、デザイン思考について他書籍や学んだ内容を資料や文章としてアウトプットしながら、知識を整理・定着させたいと考えています。将来的には、医療現場でのインタビューや現場調査の際に、広く不満やニーズを収集し、そこから本質的な課題や心理的なインパクト、行動への制約を理解するためのプロセスにデザイン思考の要素を取り入れることが目標です。

分析はどう進める？ 演習を通じて、実際のビジネスにおける分析思考を実践することができました。目的を明確にした分析や比較対象の明示、仮説を網羅的に洗い出し、可能性の高いものを検証していくプロセスを学びました。また、数値のばらつきを意識し、代表値に惑わされず、データの適切な見せ方についても考えることができました。 割合の見方は？ 実数と割合の両方を把握することの重要性を理解しました。変化が現れる割合の内訳や、それが分析に値するかどうかを見極めることが求められますが、そこに対応が不十分な点に気付きました。無視してもよい場合は早めに切り捨てることで、分析の効率化につながることを学びました。 実績はどう比べる？ 実績を比較する際には、既存データの見え方に惑わされないようにし、元データをしっかり把握することが重要です。逆に社内での説明時には、平均や代表値を用いつつ、その根拠となるデータもグラフで示し、データの精度を納得させるように努めたいと思います。平均、中央値、最頻値のどれを用いるか、慎重に考える必要があります。 不要データは除く？ 効率化のために、不要な情報を最初に除外する判断が求められます。データの予測精度を上げるために複数の方法を試し、正確性に欠けるものを排除することが必要です。具体的には、当年実績予測を立てる際に、どの予測方法を採用するかを検討します。いくつかの手法を出し、例年の傾向を踏まえて選ぶといった作業が重要です。 課題は何でしょう？ 分析における「比較」「目的」「課題」を明確にし続けることが重要であり、学びやインプットの時間を意識的に捻出することを続けたいと思います。特にExcelの実践スキルを高めることが課題であり、データ分析の本質や考え方についての理解を深めることができましたが、実践がまだ不足しています。業務の中でも学びの時間を作り、スキルを磨いていかなければなりません。 効率はどう上げる？ データ分析を行う中で、「もっと効率的に行う方法や関数があるだろう」と感じながらも、業務の中では時間がとれないことがあります。学びの時間を構築し、最初は大変でも一度挑戦することが重要です。それを繰り返すことで、最終的な作業の効率化や精度の向上につながります。 多角的視点は？ 最後のライブ講義で提示されたクリティカルシンキングのポイントを忘れずに意識しておきたいと思います。多面的に考えることを意識し、様々な人と話し、インプットを続けることが大切です。

計算重視で成果は？ 数値で表れない効果を具体的な数値に置き換える方法は非常に新鮮でした。直感だけに頼るのではなく、計算に基づいてコンバージョンレートを算出し、その結果を判断に反映させる重要性を、改めて実感しました。理論的に考えることの大切さを実体験として再認識できました。 SNS戦略はどう考える？ 各SNSの特性を踏まえ、効果を最大化するためのアプローチを分析に基づいて決定する必要があると感じました。特にFacebookでは、以下の点がフォロワー以外のユーザーにリーチし、リーチ数やシェア数が向上する要因として考えられます。まず、ユーザーにとって有益で興味深い情報が含まれるコンテンツは、シェアされやすい傾向にあります。次に、画像や動画などの視覚的要素の活用が、ユーザーの関心を引き、シェア拡大につながります。また、ユーザーがオンラインで活発な時間帯に投稿することで、全体のリーチとエンゲージメントが向上することが期待できます。さらに、質問や呼びかけを通じたユーザーエンゲージメントの促進、適切なハッシュタグの使用、そして他のページやインフルエンサーとの連携も、投稿の拡散に寄与する重要な要素です。 インスタ投稿の極意は？ 一方、Instagramでのリーチ数やシェア数を高めるためには、いくつかの施策が効果的です。投稿頻度を1日1回以上にすることで、多くのユーザーに接触する機会が増加します。また、ターゲットユーザーがアクティブな時間帯を分析し、最適なタイミングで投稿することがリーチ向上に大きく寄与します。さらに、再投稿を避け、独自のオリジナルコンテンツを作成することは、Instagramのアルゴリズム上も優遇されるため有効です。関連性の高いハッシュタグの活用や、コメントなどを通じたユーザーとの積極的なコミュニケーション、そして「いいね＋フォロー」などの参加しやすい条件でのキャンペーン投稿も、投稿の発見性やエンゲージメントを高める効果が期待できます。これらの施策により、投稿が「発見」タブに掲載される可能性も高まります。 データで最適化する？ また、2月のSNS投稿の各コンテンツ別の結果をまとめ、そのデータに基づいて仮説を導き出す時間を確保する必要があります。CFMの効果最大化には、シェアされることと夕方以降の投稿が鍵であると考えています。アクティブな時間帯に投稿しているものの、Instagramでの投稿内容や曜日についても、仮説を立て、会議で検討するべき点が多いと感じました。

学びはどこから？ 業務への学びの落とし込みについて、私はライブ授業でのグループワークを通じて、学んだことが行動や思考に十分に反映されていないことを感じました。特に、最近のプロダクトに関する案件で、メインコピーを考える際にポジショニングの観点を意識できていませんでした。ライブ授業で学んだ方法を活用して競合分析を行い、顧客ニーズを満たすための明確なポジショニング軸をチームと共に検討し、根拠を持って取り組んでいきたいと考えています。 生活で気づくヒントは？ 日常生活でもマーケティング思考を磨けることを学びました。ヒット商品や失敗した商品の要因を考察し、ターゲットを分析することで、業務だけでは補えない経験を得たいと思っています。 ターゲティングは何から？ ターゲティングの明確化に関しては、現在「経理部」をターゲットとしているものの、より具体的なセグメントへの分解ができていません。受注傾向を深掘りし、ターゲティングを明確に再設定し、社内の共通言語として共有したいと考えています。また、お客様の声を聞く場面が多くあることで、顧客ニーズを捉えていると誤解しがちです。今一度、顧客が求めていることをしっかり理解したいと思います。 客観視点はどうする？ プロダクトへの思い入れが強く、客観的なアウトプットの判断ができていないと感じています。製販一体の良さを活かしつつも、プロダクトへの関与がアウトプットの客観性を損なうリスクについても認識し、現在の訴求内容が自社視点に偏っていないか顧客視点で見直したいと思っています。各アウトプットが顧客にどのようなイメージを与えているかを整理し、望ましいイメージかどうかを検討していく必要があります。 根拠説明は何かしら？ まずは自らが根拠を持ってターゲティングを説明できるようになりたいです。受注分析に加えて、3C分析やSWOT分析を活用し、内外の状況を整理した上で、根拠を持ったターゲティングを行いたいと考えています。その後、チーム全体で統一したターゲティングを共有し、ターゲット優先度の調整を行うことが重要だと思います。チームとして共通の理解を持つことが目標です。 イメージ整理は正しい？ 顧客に与えたいイメージについて、ポジショニングを整理し、明確化することが必要です。まずは各アウトプットが顧客に与えているイメージを把握し、それが望ましいものであるかをポジショニングと照らし合わせてブラッシュアップしたいと思います。

何を試したの？ 某自動車メーカーの研究所向けに、若手研究者がシステム開発の上流工程を体験できるワーク題材として、いくつかのフレームワークを試してみました。まず、ユーザーの生活の質を向上させる自転車ライフのコンセプトづくりにおいて、ペルソナの共感マップを作成して課題を整理し、KJ法を活用して具体的なコンセプトを検討しました。そのうえで、理想の一日をシナリオ化し、ジャーニーマップを作成することで新たなユーザー要求を引き出す試みを行いました。また、雨の日でも快適に使える自転車の実現を目指し、SCAMPER法を用いて必要な機能を洗い出し、システムモデルを描くことで、思考過程や要素間の関係を明確に整理する工夫にも取り組みました。 成果に満足？ 今回の取り組み全体を通して、複数のフレームワークを活用しながら具体的なユーザーシナリオを構築できた点が大変良かったと感じました。さらに、実践を重ねる中で得た気づきが、今後の新規事業開発案件に向けた実践的な適用に大いに生かせると感じています。個々のフレームワークが全体像にどのようにつながるかを改めて整理すると、さらなる理解が深まると考えます。 どう結び付けたの？ また、ペルソナから得たインサイトをどのようにコンセプト設計に結びつけたのか、詳しく振り返ることも有意義です。同様に、SCAMPER法で洗い出した機能がどのようにユーザー体験の向上につながるのか、さらなる考察を進めると良いでしょう。 ポイントは何？ これまでの実践を通じて、いくつかの大切なポイントに気づきました。まず、ユーザー要求を満たすためのアイデア出しでは、要求の抽象度を適切に調整することが不可欠であると実感しました。要求の抽象度を下げることで、具体的なアイデアが出しやすくなるという点です。次に、まず要求そのものを整理し、その後で機能へと段階的に展開していく方法が効果的であることを学びました。これにより、いきなり機能や物理的な要素に飛び込むことなく、整理がしやすくなると感じました。さらに、SCAMPER法を活用して洗い出した機能を再び抽象化し、要求ごとに整理し直すと、全体像が明確になり、機能の方向性が一層見えやすくなることを体感しました。 次の一手は？ 今後の新規事業開発案件においては、今回の経験を踏まえ、フレームワークとシステムモデリングを活用しながら、思考の整理と抽象度のコントロールを意識して進めていきたいと思います。

全体の流れはどう？ 全体の流れとしては、WHAT→WHERE→WHY→HOWの順で進める点が印象に残りました。ただ単にデータを集めるのではなく、ひとつひとつの分析がストーリーとして意味を持つように、傾向をしっかり掴むことが大切だと感じました。 問題は明確か？ まずWHATの段階では、今解決したい問題を明確にし、目標となる結論やイメージをもっておくことが重要です。何のためにデータを扱うのか、最初に目的をはっきりさせることで、分析全体の方向性が定まります。 どの候補を選ぶ？ 次にWHEREのステップでは、複数の候補を出し、解決に役立ちそうなポイントやデータが取得可能かを検討します。単独で見る方法や、ツリー・組み合わせといった整理手法を用いながら、どの観点に重点を置くかを決めていくとよいでしょう。 原因は探れた？ さらにWHYのフェーズでは、考えられる原因をできるだけ多く、また網羅的に仮説として挙げることが求められます。どんな要素が問題に影響を及ぼしているのか、広い視点で捉えることが分析の精度を高める鍵となります。 数値は何を示す？ また、データを見る際には実数と比率の両面から代表値などの数値に注目し、明らかにすべきポイントを意識する必要があると再認識しました。どのデータが問題解決に直結するのかを見極めるために、どんな情報をどう加工すべきかを事前に考えておくことが重要です。 目的は明確に？ 特に、日々の業務では「言語化しなくても大丈夫」という考えに陥りがちですが、データを扱う際には必ず「何をしたいのか」という目的を明確にすることが不可欠だと感じました。また、データ収集時にも最終的なアウトプットのイメージを持つことで、やみくもな収集を避け、意図のあるストーリーを先に構築する姿勢が大切です。 フォーマットは有効？ 今後は、以下のフォーマットを活用していきます。まず、解決したい問題を最初に記述し、次にストーリーや考え方、データの集め方・分析方法の全体像を示します。その上で、WHAT、WHERE、WHY、HOWの各パートを用意して進める手法を徹底していきたいと思います。 仮説は多角的？ 最後に、仮説思考における「複数と網羅」という視点が非常に印象的でした。インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンなど、さまざまな角度から物事を見る姿勢は、今後の成長に大いに役立つと感じています。