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に関する学び

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基本原則は理解できた？ 今週は、ライブ授業を通して6週間の学習内容を実践演習で総まとめしました。初めに、1週目から学んだ基本原則に基づく比較分析や、データの種類に応じたグラフの加工・表現方法を改めて確認しました。また、データ分析を始める前に、目的や仮説の重要性についても再認識する機会となりました。 プロセスは理解できた？ さらに、問題解決のプロセス（What・Where・Why・How）や分析のステップ（仮説構築・データ収集・データ分析・仮説検証）を実践する中で、やみくもな分析を避けることや、アウトプットのイメージを持ってデータ収集を行う大切さを痛感しました。 キャンペーン分析は進んでる？ 私の業務では、電子マネー決済によるキャンペーンの分析を行っており、決済データをもとに利用者の定性情報や行動パターンを把握することで、決済回数や決済金額の増加に向けた施策の提案や効果検証を進めたいと考えています。 目的は明確になった？ 現状の課題は、データ分析の目的や分析する内容が関係者の間で曖昧になっている点です。そこで、まずは分析の目的や問いを明確にし、何を分析するのかを関係者間でしっかりと共有・可視化する必要があります。目的や分析対象が定まれば、データ収集を実施し、その結果をもとに仮説構築を進めます。仮説構築の際も、重点的に検討すべき点を明確化し、関係者と共有していくことが重要です。 施策は具体的になった？ また、現状分析では、各種フレームワークを活用しながら、問題点やその原因、そして打ち出す施策を具体的に明確にすることが求められます。最後に、データ収集および仮説検証の結果は、関係者にわかりやすく説得力のある形で伝えられるよう、適切なグラフを選んで可視化し、報告していく予定です。

マーケティングの基本とは？ Day.1のマーケティング講座では、「マーケティングとは自分の良さを伝え、相手に魅力を感じてもらうことである」という根本的な考え方を学びました。これに基づき、顧客起点で考え、顧客を魅力的に感じてもらう方法や簡易フレームについて、週を追って学ぶことができました。 何を体験から学んだ？ ★体験やディスカッションから学んだ共通内容 顧客起点で常に考え、顧客をしっかりと捉え続けることが重要です。これは顧客を理解し、魅力を伝え、購入してもらうことに繋がります。そのための仕組みと入り口として、STP（6R）、4P、イノベーションの普及理論などを活用して実践していくことが必要だとわかりました。 SNS発信の具体的計画は？ 私はSNSの発信を担当し、他チームのECサイトサポートも行っています。自社のアカウントにおいて、顧客視点で正しい顧客を捉えた戦略を立てたいと考えています。具体的には以下の点を進めたいです。 1. 顧客のサイコグラフィックやデモグラフィックを把握する（STP）。 2. 正しい顧客を捉え、自社のポジションを確認する（STP）。 3. 魅力や継続利用を促す製品や策を用意する（4P、イノベーションの普及理論）。 4. それらが計測できているかを確認する。 5. 4P継続のギャップに対して顧客がどう感じているかを測る手段を用意する。 行動計画をどう進める？ 行動計画としては、まず期限を設定して実行します。11月までに戦略フレームを完成させて実践することが目標です。そして、一人でできないため、メンバーに対して簡易的なフレームを活用し、ベクトルを合わせた活動を推進します。チーム内でもフレームを使って正しい顧客へのアプローチを習慣化したいと考えています。

どうして問いに注目？ 総合学習における南守島での観光客増加に関する町長の問いは、経営に通じる面があり、その重要性を改めて認識する良い機会となりました。この学びを通じて、Week1からの内容を振り返ることができました。また、「問いを意識し続ける」ことは、日常生活にも応用可能であり、思考を鍛えるトレーニングになると考えています。例えば、立地条件が悪そうに見える近所のコンビニが繁盛している事例などでは、経営面と利用者の視点から問いを重ねることで、仮説による答えが導き出せるのではないでしょうか。問いを続けることで、具体的な事例と抽象的な概念を行き来する思考の旅を楽しめるようになりたいと感じています。 戦略はどう検討する？ 事業戦略を含む経営企画の担当として、今回の観光客増加の課題と対策を考えることは自社の事業課題の分析や洗い出しに通じており、今後の事業計画にも役立てたいと思います。また、社会人経験が20年を超えた今、慣れや思考の停止を感じることもありますが、「そもそも、どうなのか？」という視点を常に持つことで、業務改善に繋げていきたいです。業務においては必ず相手が存在するため、相手を意識した問いを持ち続け、答えを見出す姿勢を大切にしたいと考えています。 思考スキルはどう磨く？ クリティカルシンキングは基本的な思考法として、仕事だけでなく日常生活にも活用していきたいと思います。近所のコンビニやスーパーの経営状況、報道される事件の背景などについて考えることは、思考の訓練になると考えており、常に「問い」を持ち続けて思考レベルを向上させたいと思っています。また、思考のスキルだけでなく、資料作成や文章作成のスキルも重要であることを改めて認識しました。今後はこれらの質もさらに磨いていきたいです。

仮説はなぜ重要？ データ分析は、ただ数字を羅列するだけではなく、自分なりの仮説を立て、その仮説を検証するための手段であると再認識しました。数字を見てもただの数字遊びになってしまうため、最初に明確な仮説を設定し、その仮説に基づいて分析を進めることが大切だと感じています。 過去比較はどう読み解く？ また、分析においては過去のデータとの比較が非常に重要です。たとえば、あるプロダクトの売れ行きが明確な季節変動を示している場合、過去の同時期や前年のデータと比較することで、その背景にある傾向に気づくことが可能になります。このような比較を通じて、何が影響しているのかを客観的に把握する意義を実感しました。 利用状況はどう見極め？ 自社プロダクトの販売実績や機能の利用状況の可視化にも、こうしたデータ分析の手法を取り入れています。毎月、売れ行きや利用状況を分析し自分なりの考察をまとめていますが、最近は単調になりがちで、より深い洞察が求められていると感じています。たとえば、「なぜ売れているのか、なぜ売れていないのか」、「なぜ機能が使われているのか、使われていないのか」といった真因を把握するために、属性や業界別の利用状況・売上トレンドを過去データと比較して分析できるスキルを身に着けていきたいと思います。 仮説検証で何が変わる？ さらに、データ分析を行う際は、まず自分なりの仮説を必ず設定することが基本です。たとえば、ある規模以上のお客様では機能利用率が高いが、規模が小さいお客様では逆の傾向があるといった仮説を最初に立てることで、その後の検証や分析がスムーズに進み、より多くの気づきを得ることができると考えています。これまで学んだ分析スキルを活用し、今後も実践的に取り組んでいきたいと思います。

どう問題解決する？ 問題解決の基本プロセスとして、「What → Where → Why → How」の4つのSTEPを学びました。プロセスを細かく分解し、複数の選択肢を洗い出し、根拠をもって絞り込むことの重要性を強く感じました。日常の業務において、これらのステップをいくつも行き来しながら問題の原因を探る手法は、非常に実践的だと実感しました。 視点を変える意義は？ また、仮説を立てる際には、問題に関わりがありそうな要素だけでなく、それ以外の視点にも目を向ける考え方が有益だと学びました。対概念で物事を考えるアプローチは、固定概念に囚われず幅広い視野で問題解決に取り組む姿勢を養うための大切なポイントです。 ABテストの真意は？ さらに、ABテストを活用して施策の効果を比較し、条件を揃えた上でデータを分析するプロセスは、仮説検証の精度を高める上で非常に有効だと感じました。仮説を実践しながら効果を測定し、次のアクションにつなげる一連の流れは、今後の分析業務にも大いに役立つと思います。 離脱理由は何か？ 加えて、ファネル分析によってユーザーの利用段階を明確に分解し、どのプロセスで離脱が生じているかを把握する手法も印象的でした。漏斗のように段階ごとに数値を追うことで、課題がどこにあるのかを具体的に把握できる点は、現場での運用改善に直結する大切な視点です。 実践で成長する？ 全体として、これらのアプローチを繰り返し実践することで、柔軟かつ論理的な問題解決能力を養えると感じました。定量分析やアンケートを活用し、他者の視点も取り入れた説得力のある提案や、チーム目標の設定など、今後の実務や運用計画にも直結する内容で、非常に有意義な学びとなりました。

共感の価値は？ デザイン思考における「共感・課題定義・発想・試作・テスト」の5つのステップについて、2点の学びがありました。まず、共感の重要性です。共感とは単に同意することではなく、お互いが認識できる共通の「何か」を見出すことだと感じました。 非線形の魅力とは？ 次に、これらのステップは非線形に繋がっているという点です。特定の順序にこだわるより、行きつ戻りつのプロセスを経ることが、各ステップが互いに影響し合い、より良い思考とプロダクトにつながると実感しました。 意見共有は難しい？ また、システム開発の上流工程では、プロジェクトメンバー間でどのように意見を交わし、定義を共有するかが非常に重要です。システム思考がその施策として大きな役割を果たす可能性はあるものの、実際にどの程度効果を発揮するかはまだ未知数です。一方で、プロジェクトメンバー間で「共感」がどこまで実現できるのか不安に感じることもあります。これまでの経験から、どうしても「同感」に偏ってしまい、ほぼ100%の合意が必要とされる傾向があるように思えるからです。すなわち、MUSTとWANTの区別なく、すべてが必要とされる状況が根付いているのではないかと考えています。 今後の課題は？ この点については、今後学びながら整理し、業務に活かしていきたいと考えています。具体的には、まずは受講生の仲間に「共感」についてヒアリングを行い、意見を共有してみたいと思います。ワークは課題中心であるため、私個人の興味本位で話を進めるのではなく、オフ会や自主的な懇親会などの機会を利用して課題提起を試みるつもりです。また、実際の仕事の中で共感と同感の線引きがどのように行われているのかも観察しながら検証していきたいと考えています。

視覚化の効果は？ 視覚化とビジネスライティングの理論を学ぶ中で、情報をグラフやスライド、文字装飾などで表現することで、読み手の理解促進に繋がる点が印象に残りました。ただし、各ツールの効果や伝えたいメッセージとの整合性を十分に考慮せずに利用すると、逆に理解を阻害する可能性があることも理解しました。 文章の明確さは？ また、ビジネス文書に求められるのは、目的や内容が明確であること、そして読み手にとって分かりやすい文章であることです。文章や情報の伝え方では、「読み手の理解」と「伝えたいメッセージの明確化」が基本であると再認識しました。 議論の具体性は？ さらに、AIコーチング後の議論では、読み手の興味を引くためには、具体的なメリットやデメリットの提示（例: 割引や締切の厳守など）が有効であるという考えが共有されました。これらの要素は、企画提案、報告資料、内部のお知らせなど、あらゆる伝達業務で活用できると感じました。 ゴール整理はどう？ 企画提案や報告資料では、まず達成したいゴール（目的）を書き出し、対象となる読み手の立場や保有する情報、期待する内容など、さまざまな切り口から整理することが重要です。一方、従業員向けのお知らせなどの場合は、冒頭に多くの人に関わる情報を盛り込み、メリハリのある文章構成とデザインで関心を引くことが求められます。 効果的視覚化の秘訣は？ 最後に、情報を視覚化する際にどのようなメッセージをどのように表現すれば整合性が得られるのか、また、さらに効果的な文章構造とはどのようなものか、現時点ではありきたりな答えにとどまっていると感じました。グループワークでの議論を通じて、これらの点について新たな視点を見出したいと考えています。

書くことで思考力を鍛えられる？ 「言葉を書くこと」自体が思考力を鍛えることに繋がることを学びました。具体的には、①言葉の選択、②順序の整理、③概念の整理が必要だと感じました。 相手に伝わる言葉遣いとは？ 言葉を書く際には、主語と述語を強く意識することが大切です。日本語の特性上、主語や述語がなくても言いたいことが相手に伝わりやすいですが、それでも相手が内容を理解するために労力をかけている可能性があります。したがって、相手の立場に立って丁寧な言葉で伝えることが重要だと学びました。 文章コミュニケーションの増加 仕事の中では、電話よりも文章でコミュニケーションを取る機会が増えています。これにより、文章にする機会が過去に比べて大幅に増加しました。 より伝わる文章作成のポイント 今後、より伝わりやすい文章を作成するためには工夫を怠らず、次の点に注意します。 ・社内チャットを利用する際には、送信前に主語と述語が入っている文章かどうかをチェックします。 ・資料作成時には、相手を想像し、短く端的に伝える書き方を意識します。 ・報告や連絡、相談時には、思いついたまま言葉を発さず、まずピラミッドストラクチャーの図をイメージすることが大事です。具体的には、伝えたい明確な理由を最初に考え、根拠に繋がる事象を複数思い浮かべます。 ・言葉を発する直前には論理を整理し、ピラミッドストラクチャーを頭でイメージしてから言葉を発します。 ・文章生成時には、業務連絡や上司への業務進捗の報告など、あらゆる場面で「伝わる」を意識し、長文になりそうな場合はマークダウン形式を活用します。 提案方法を実践するには？ これらの方法を実践し、伝わりやすいコミュニケーションを目指します。

本質を見抜く力とは？ 本質を見抜く力やメカニズムを捉える力は、ビジネスやプライベート、そしてキャリアにおいて極めて重要です。例えば、「返報性」の概念は、交渉やコミュニケーションの際に相手の意図を見極める上で役立ちます。この原則を活用することで、場当たり的な判断を避け、より再現性のある行動や判断を下せるようになります。 ビジネスでの理論活用法は？ ビジネスでは、規模の経済や習熟効果、範囲の経済性、ネットワーク効果などの理論が重要です。特に規模の経済は交渉や社内調整において役立ちます。市場の指数関数的変化を理解し、これを活用することで、競争力を持つ企業へと成長できます。また、テクノベーションがビジネスに及ぼす影響を理解することもポイントです。 家族や友人との関係にヒント？ プライベートな場面でも同様に、家族や友人とのコミュニケーションにフレームワークを用いることで意見の相違を解消できることがあります。子供の成長や学習においては、指数関数的変化を意識して柔軟に対応することが大切です。例えば、家電の活用や家具の選定においても同様の考え方が適用されます。 キャリアビジョンの設計法？ キャリアにおいては、自分の特性を理解し、それに基づいたキャリアビジョンを設計することが求められます。習熟効果や範囲の経済性を利用し、自分のスキルを最も効果的に発揮できる環境の特定を進めることで、成長や成功に向けた次のステップを考えることができます。 実践を通じた成長の鍵は？ 最終的に、これらの知識とスキルを実際に手を動かして試し、経験を積むことが重要です。具体的な行動とともに、時代やビジネス環境の変化にも柔軟に対応していくことが、自己成長や目的達成への鍵となるでしょう。

仮説はどこから来る？ 分析の基本は、まずさまざまなデータを比較することにあります。細かなデータやグラフを確認する前に、自分なりの仮説を立てることが大切だと感じました。 ３つの軸は何が違う？ ここでは「プロセス」「視点」「アプローチ」という3つの軸が重要です。プロセスでは、目的を明確にし、仮説を立て、データを収集して、その仮説を分析により検証します。視点については、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンなどに着目します。そしてアプローチとして、グラフや数字、数式を活用する方法が挙げられます。 可視化で何が分かる？ 比較のための可視化には、数字に集約する方法、目で見て把握できるようグラフ化する方法、さらには数式にまとめる方法があり、状況に応じて適切な手法を選ぶことが効果的です。 代表値はどう見る？ また、データを見やすくするためには「代表値」と「分布」を確認することがポイントです。代表値には単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、ばらつきを把握するには標準偏差が有用です。特に、95%のデータが含まれるという2SDルールは、分析の信頼性を判断する際に役立ちます。 ノーム値は意味ある？ クライアントのノーム値を算出して、予算シュミレーションに活用する手法も魅力的です。さらに、業界ごとにどの枠が効果的か比較検証することで、より適切なアプローチを模索することが可能だと思います。 実数値で検証できる？ 実際のデータを利用してノーム値を算出する試みは、非常に価値があると感じます。社内にある関連データの算出方法や分析手法を参考にしながら、実数値での検証を進めることで、より実践的な知見が得られるでしょう。

デザイン思考をどう活かす？ デザイン思考には、共感、課題設定、発想、試作、テストのステップがあり、これを非線形に繰り返すことが重要だと学びました。この思考をビジネスに活かすためには、顧客やユーザーの行動を観察し、彼らの体験価値を最大化することが大切です。最近学んだカスタマージャーニーでも、ペルソナを細かく設定することが、サービスやプロダクト、戦略を考える上で重要だとされており、これがデザイン思考と通じると感じました。 学びを深めるステップは？ 学びにおいて大切なこととして、1.言語化、2.教訓化、3.自分化が挙げられ、これが特に印象に残りました。私は考えを言葉にするのが苦手なので、まず書いてみて、次に発言し、さらに伝わりやすくするステップを踏んでいければ良いと思っています。 システム開発の目的を再確認 現在、私は営業系のシステムを開発・管理・運用する部署に所属しており、社内の営業部門がメインの顧客です。これまで、ITやシステムに慣れていないユーザーをターゲットに、使いやすさを重視した設計を行ってきました。しかし、講義を通じて、システム開発の本来の目的は効率化や売上向上を図ることにあると考え直しました。ターゲット設定を見直し、本来の目的達成のための設計をもっと重視すべきかもしれないと感じました。 顧客理解に基づく設計とは？ システム開発においては、インターフェイスの使いやすさに過度に拘らず、データの意味を可視化し、顧客理解や戦略策定を実現するための設計に焦点を当てる必要があります。既存のシステムについても、ユーザー目線でその利用価値を最大化できるかを考え、ユーザーからのフィードバックを積極的に取り入れる姿勢が大切です。

全体像はどう描く？ データ分析において、状況を明確にするために分解が重要だと改めて感じました。まずは全体像を定義し、その上でデータを鵜呑みにせず可視化することが大切です。これまでの分析ではグラフを十分に活用してこなかったため、今後は積極的に取り入れたいと思います。比率計算を行うことは基本として、これまでの実践が正しかったと確認できた点は良かったです。 どの視点が大切？ 分析する際、単に機械的に分けるのではなく、BtoBビジネスでの分析環境を踏まえて、年齢層や学生かどうかといった視点を考慮することが重要です。特徴的な傾向が見えない場合でも、それ自体に価値があることを意識し、様々な切り口から分析を試みることが大切です。こうしたアプローチを通じて、データ分析の精度を上げていきたいと思っています。 仮説の真実は？ 私は頻繁にデータ分析を行う立場にいますので、全体を改めて定義し、グラフを駆使しながら多角的にデータを分解してみることに挑戦したいと考えています。また、特定の仮説が正しいか検証するためにも、多様な切り口での分析を継続して行いたいです。現在の業務改善プロジェクトで実践している「プロセス分解」にも、さらに効率的に活用できる方法を追求していきます。 過去と今を比べる？ そこで、過去のプロジェクトレビューを計画しています。以前取り組んだ案件のデータを利用し、当時と最近の学びを基にした分析を比較し、効率や分解の質を評価したいと考えています。結論が変わることはないと思いますが、分析時間や分解の質など他に計測できる点を比較し、効率化の可能性を探りたいと思います。適用可能なプロセス分解手法は、今後も活用していくつもりです。