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検討 ✕ 方法

に関する学び

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気づきはどう生かす？ 「捨てる」選択を行う際、自分が気づいていない側面があると実感しました。そこで、気づけるための行動として、新入社員の意見を聞いたり、他者と比較したり、他の事業所の職員と話すなどのアプローチが有効だと考えています。また、資金面での制約があると、自社内で全てを完結させようとするトレードオフが生じがちですが、その選択肢を見直し、専門家に任せるか、あるいは専門知識を持った社員を採用することで新たな突破口が開けるのではないかと思います。 ROIは何が大切？ また、優先順位を決める際にROI（投資対効果）まで考慮していなかった点に気づき、今後はぜひ取り入れてみたいと考えています。 優先順位はどう決定？ まずは、捨てるべきものが何かを検討し、無駄な業務を省くことから始めます。次に、新入社員に意見を求めた上で、具体的に何を優先すべきか（例えば、情報の共有、訓練、職員間の連携、保護者対応、事務作業など）を考えます。最終的には、優先度の高い課題に全力で取り組む方針です。 数字苦手への対策は？ なお、投資対効果を考える際に自分は数字に苦手意識があるため、数字が苦手な人にも取り組みやすい方法があれば教えていただきたいと思います。

分析のストーリーは？ 分析にはストーリーがあるという考えを強く認識しました。自分の分析では、What‐Where‐Why‐Howの各段階で一連のストーリーを明確に把握することが大切だと感じています。各段階のタスクが直前の段階とのつながりを持っているかどうかを振り返ることで、無駄がなく論理的な飛躍も防げるという点を、例題を通じて実践することで実感しました。 依頼対応のポイントは？ また、急な分析依頼に対応する場面でも、提供された情報だけでは問題本質（What）が十分に理解できないと感じた場合は、依頼者に直接確認するなど、問題の明確化に努めたいと思います。こうした確認を徹底すれば、Where以降の作業は自分の担当領域で適切に対処でき、正しい分析ストーリーに沿った有意義な解決策を導き出すことができると考えています。 今後の管理方法は？ 今後は、すべての作業においてWhat‐Where‐Why‐Howを軸に管理していきたいと思います。次に何をすべきかを判断する際、その選択肢についてじっくり立ち止まり、同じ段階の他の可能性がないか検討します。また、実施前にも一つ前の段階とのストーリーを再確認しながら、常に論理的で一貫性のある分析作業に努めていきます。

分析の基本とは？ 「分析とは比較である」という教えについて学びました。これは、課題を要素に分解して整理し、個人や会社の状況に応じた基準（目的）を設けて、その要素と基準を比較することを意味しています。基準を「達成すべき目的」とすると、各要素の優先順位や捨てるべきところが明確になってくると感じました。逆に、基準に満たない要素は改善策の検討対象として捉えることができることも学びました。 物流業界での分析方法は？ 私は物流会社で働いており、2024年問題の一つとして「待機料」の明確化が挙げられます。待機という問題を要素（要因）に分解し、それらを自社都合と輸送会社都合にグループ化することで、分析の対象が明確になると考えました。 データ活用で何が変わる？ 現在、導入済みのアプリから取得できるデータを使い、要素を整理して分析対象を決定する予定です。本講座を通じて、適切な分析方法を理解していこうと考えています。 待機料と時間の相関は？ 具体的には、待機料の標準偏差値を算出することで支払い金額の正常範囲を決定し、異常値はチェックする体制を構築します。また、待機料の発生要因と待機時間の相関関係を数値化し、どの要素に対して改善策を打つべきかを社内で共有します。

代表値の選び方は？ データの特性に合わせた代表値の取り方を誤ると、算出された数値が意味を持たなくなることを再認識しました。成長率などの数値結果に触れる機会はあったものの、その計算に幾何平均が用いられていることは、私にとって新たな学びとなりました。 標準偏差の使い方は？ また、これまでグラフなどのビジュアルに頼ってデータの散らばりを把握していたため、標準偏差を用いて数値として表現するという手法に触れることができたのは非常に興味深かったです。 幾何平均で何が変わる？ 加重平均や中央値は、データの検証において従来から活用していたものの、売上の伸長率を算出する際に幾何平均を用いる方法は、早速実務に応用していけると感じました。さらに、標準偏差を算出することで、データのばらつきを具体的な数字としてイメージし、説明に説得力を持たせる工夫を進めたいと考えています。 実務でどう活かす？ 具体的には、部門の各営業メンバーの業績比較や、セグメント別の業績比較において個々の成長率を算出し、その結果を問題点の洗い出し資料として活用したいです。また、商品別の売上推移に成長率を適用することで、優劣を明確化し、問題への対策検討に役立てたいと考えています。

セグメンテーションやターゲティングの評価基準、ポジショニングの概念や具体的方法を学ぶことができました。これにより、自社内部で認識している強みと外部から見た際の強みが必ずしも一致しないという難しさを感じました。 # 検査キット セグメンテーション・ターゲティングにおいて、現在のターゲットは検査に行けない忙しい人々です。これを拡大するなら、若いうちからの対策が必要な学生、物理的に検査へ行きにくいお年寄り、そして勤務先で検査がしにくい医療従事者が考えられます。 ポジショニングでは、商材の多様性と検査精度が2つの強みとなっています。新たなターゲット獲得に向けては、世代ごとにPRポイントを精査し、興味を引くPOPの制作や、タイアップの検討を行う予定です。 # 和菓子 現在のターゲットは年配の方です。ターゲットを拡大するなら、知育の一環として幼稚園児に提供する、素材にこだわった商品を求める健康志向の高い人々、和菓子を食べる習慣のない若者世代に向けることが考えられます。 こちらも受賞商品と素材へのこだわりが強みです。新たなターゲットに向けた戦略としては、ポジショニングマップの作成やPRポイントの再評価、そしてパッケージをリニューアルすることが予定されています。

貸借対照表の見方は？ 普段あまり目にすることのない貸借対照表ですが、「どのように資金を調達し、どのように活用したか」が読み取れるため、経営の体質を理解する手掛かりになると感じました。また、事業内容により、貸借対照表の構成が大きく異なる点も理解できました。たとえば、鉄道会社では固定資産が多い一方、ソフトウェア会社では流動資産が多い傾向があります。私の勤務する製造業では、各種部品を加工する機械や組み立て機械、工場そのものなど、固定資産が非常に多いという特徴があります。 投資の目的は？ さらに、投資に関しては、「どのような価値を提供するために投資を行うのか」を明確にする必要があります。自社が提供する価値を最大限に発揮できるよう、資金調達や投資方法を慎重に検討することが大切だと感じました。 競合の傾向は？ まずは自部門だけでなく、競合他社の貸借対照表も確認し、各社の傾向を把握することで、貸借対照表に慣れることを目指したいと思います。 専門の分析はどう？ また、経理部門とのディスカッションを通じて、専門家がどのように貸借対照表を分析しているのかを理解し、そこから導き出される企業戦略についても、自分で学びながら理解を深めていきたいと考えています。

データの切り分けは？ データから課題を抽出し、論点を明確にする構造的思考力の重要性を改めて認識しました。これまでの可視化されたデータ作成方法を復習しながら、「問題→要因分析→解決策提案」という一連の流れが実践的であると実感しました。特に、データの分類軸の切り方によって見えてくる内容が大きく変わる点は、今後の業務において有効に活用していきたいと考えています。 担当業務の見直しは？ 私の担当する業務は、直接的に顧客データや売上データを扱うものではなく、事業やプログラムの実施および運営が中心です。現在、開始から3年目を迎えるプログラムのさらなる拡充を目指し、これまでの参加者の所属先、部門、所在地、業種などの特徴や、分野別の分析、そして他の類似プログラムとの比較など、さまざまな視点からの検証を進めたいと思います。 改善方法はどうする？ また、自身が携わるプログラムの進捗や課題について、これまで限られた範囲で数値化するに留まっていましたが、今後は問題点を明確にし、MECEを意識した分類とグラフ化によって、限られたスペースにより多くの情報を効率的に伝えられる方法を再検討する所存です。作業中に方針がブレないよう、常に意識を高く保ちながら取り組んでいきます。

学習で得たポイントは？ 今週の学習で得たポイントは以下の3点です。まず、①問題解決プロセスにおいては5W1Hの発想が重要です。しかし、解決手段の「How」から始めるのではなく、まずは「5W」に注目し、原因となる部分を特定します。②原因特定の際にはMECEな考え方を意識します。MECEを厳密に運用する必要はありませんが、「その他」の選択肢も含め、原因を絞り込むことが大切です。③「ありたき姿」と現実のギャップを定量的に捉え、それを解決手段である「How」に落とし込み、具体的なアクションにつなげます。 活動方針策定のヒント 来期の活動方針を策定する際には、経営目標と現状を数字で表し、「ありたき姿」と「現状」のギャップを可視化します。これにより課題となる分野を明確化し、それに関係する業務や部署を特定し、解決手段の立案に役立つと感じました。 ギャップ分析の重要性とは？ 今期の経営目標と現在までの途中経過をデータで可視化し、それを業務や担当部署別に落とし込みます。そして、「ありたき姿」と「現状」のギャップが大きい部署を洗い出します。ギャップについて各部の担当者とディスカッションを行い、来期の目標設定において課題解決方法とその定量化を検討します。

枠組みは何故有効？ 仮説を立てる際、何もないところから考えるのではなく、3Cや4Pといったフレームワークに沿って整理することで、思考の構造が明確になりました。実際、これらの手法を用いることで、多角的な発想が生まれ、スピードや行動の精度が向上することを体感しました。 採用戦略、どう練る？ 採用担当としては、仮説思考を3Cおよび4Pと組み合わせることで、効果的な採用戦略が練れると感じています。具体的には、3C分析ではカスタマー（候補者）、コンペティター（競合企業）、カンパニー（自社）の視点から状況を整理し、4Pの枠組みではProduct（採用ポジション）、Price（給与・待遇）、Place（勤務地・環境）、Promotion（採用広告・PR）を検討することで、各視点からの課題と仮説を明確にしています。 PDCAは効果的？ また、こうした枠組みを基に、毎週のデータ集計時に採用課題に対する仮説を立て、各仮説に対する検証方法を決定してデータを収集しています。その後、得られた結果を分析し、打ち手を検討した上で採用戦略に反映。定期的に効果を測定し、PDCAサイクルを実践することで、常に戦略の精度を上げていくプロセスが整っていると感じました。

原因分解はどうする？ 問題の原因を明らかにするためには、まずプロセスに分解することが重要です。また、解決策を検討する際は、複数の選択肢を洗い出し、根拠をもって絞り込むことが求められます。 テスト実施はどう？ ABテストは、条件をできるだけ揃えて比較する有効な手法です。実施する際は、まず目的や仮説を明確にし、検証項目をしっかり設定することが大切です。さらに、テストは1要素ずつ行い、複数の要素を同時に検証する際は他の手法の検討が必要です。加えて、同一期間で実施することでテスト要素以外の環境要因の影響を最小限に抑えることが可能となります。 検証法はどう考える？ 広告効果の検証においては、CVポイントやKPIに応じて適切な検証方法が変わります。実際にABテストを実施する場合もあるため、どのポイントを検証するかという仮説設定が非常に重要です。 効果はどこで現れる？ 現在、広告効果の検証と分析に活用しているソリューションがあり、さらに新たなソリューションの開発も進めています。両方のソリューションを同時に走らせることで、どのKPIやCVポイントで新しいソリューションの効果が発揮されるかをABテストによって検証する絶好の機会だと考えています。

フレームワーク活用のコツは？ 課題を考える際、初めから新たに考えるのではなく、まず適切なフレームワークに当てはめることで、情報の漏れなく抜け漏れを防ぎ、新たな観点を追加することが可能です。フレームワークを活用することで、論点の整理がしやすくなります。 仮説はどんな視点で？ 仮説を立てるときは、単一の固定観念にとらわれず、複数の仮説をさまざまな切り口から整理することが求められます。こうした多角的な視点から検討することで、仮説の網羅性が向上し、より効果的な対策が検討可能となります。 情報収集の手順は？ データ収集のプロセスでは、誰にどのように情報を求めるかが非常に重要です。単に各種資料に頼るのではなく、実際に知識を有する人を特定し、確認の方法を明確にすることで、比較や反論の排除にも努めるとよいでしょう。 施策実践の始め方は？ 施策を検討する際は、目的に適したフレームワークを調べること（例としてChatGPTへの問い合わせ）から始め、複数の角度で仮説を定義する必要があります。また、データ収集においては、各種資料の作成者を特定し、作成の意図や補足情報、意見などアドバイスを求めながら取り組むことで、より充実した施策の策定が期待できます。

問題発見はどう進める？ 問題の原因を探るため、まずプロセスごとにアプローチする手法を学びました。その中で、A/Bテストを活用し、仮説を立てた上で実際に検証を重ねる方法が効果的であると理解できました。また、総合演習を通して、これまでの学習内容を振り返り、自分の知識を整理する貴重な機会となりました。 仮説検証は効果的？ データ分析においては、目的を明確にし、分析に入る前に仮説をもつことの重要性を再認識しました。分析プロセスを着実に進めるとともに、効果的な切り口でデータを把握することが求められると感じています。取り組んでいるサービスのユーザ活用場面を拡充するためには、利用シーンをプロセスに分解し、それぞれを検証した上で改善策を策定することが必要です。 分析の進め方は？ 具体的には、各プロセスに対して適切なデータを条件を揃えて抽出し、抜け漏れなく検証を進めることが求められます。改善策を検討する際には、複数の選択肢を根拠に基づいて検討し、基準を設けることで効果的な施策に絞り込むことが重要です。また、分析作業は複数のメンバーで進めるため、作業開始前に目的や意味合いを共有し、各メンバーが同じ認識で取り組むことにも留意すべきだと実感しました。