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仮説 ✕ 検証

に関する学び

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顧客の真のニーズとは？ 顧客の真のニーズを探り出す方法を学べてよかった。新事業において仮説を検証するためにヒアリングなどはよく実施するが、質問項目や聞き方によっては答えを誘導してしまい、真のニーズを引き出すことは中々難しいと感じている。また、現在携わっている新規事業のプロジェクトが、顧客の立場や視点に立って考えることができていないことに改めて気づいた。今後は、カスタマージャーニーを実践し、本当に価値のある事業作りを目指していきたい。 行動観察で何が見える？ 行動観察やデプスインタビューは、実際に価値検証を行う際に有効であると感じた。自分が顧客として考えたときに、どのような企画・事業であればビジネスとして成立するかを改めてチームメンバー全員で考えていく必要があると感じたため、これを実践していこうと思う。 今後の具体的な行動は？ 具体的な行動としては以下の3つを考えている： 1. チーム内でディスカッション時間が明らかに少ないため、上司に相談して改善を図る。 2. 顧客のペインポイントが何であるのかを改めて議論し、現在の方向性が正しいかを確認する。 3. 新規の顧客に対するヒアリングを実施する。 これらの取り組みを通じて、真に価値のある新規事業を作り上げることを目指していく。

フレームワークは有効？ 仮説を立てる際には、漠然と挑むのではなく、３Cや４Pといったフレームワークを活用することで、見落としがちな側面まで広く網羅できると実感しました。ゼロベースの発想だけでは時間がかかる恐れがありますが、フレームワークを利用することで、アイディア出しの足がかりとなり、効率を大幅に向上できると感じています。また、仮説思考を取り入れることで、ビジネスにおける検証のマインドが育まれ、問題意識の向上や行動の精度アップにつながる点も理解できました。 業務改善のカギは？ 臨床検査業務の改善を３Cの視点で考えると、競合と自社が重要なポイントとなります。競合には、外部委託先や他の医療技術職が挙げられ、外部委託先については、価格面での戦いでは優位性を欠く一方、他の医療技術職とは、チーム医療におけるタスクシフトや共有の貢献度が評価される点が異なります。一方、自社は、依頼された業務を迅速かつ可能な限り受け入れる姿勢を強みとし、組織全体への貢献を目指すべきだと考えました。また、４Pの観点からは、精度の高い検査結果をリーズナブルに提供することが求められています。各技師が担当できる検査の幅を広げることで、固定費の削減と、それに伴うリーズナブルな検査提供に貢献できるのではないかと感じました。

なぜ分解して考える？ プロセスを分解して問題の本質に迫る手法について、非常に分かりやすい事例から学ぶことができました。特に、採用プロセスの一部である中途採用面談や、顧客への提案における在庫差異の問題解決に、このアプローチを活用できると感じています。また、ABテストにおいては、条件をできる限り同一とし、検証範囲を絞るための仮説設定が重要である点も再認識しました。 採用面談、何が問題？ まず、中途採用面談に関しては、自身が関与する採用活動において、プロセスのどの部分で問題が発生しているのかを明確にするため、面談調整に要する日数と採用結果の情報を人事部から収集することを検討しています。この情報をもとに、面談調整に時間がかかる原因を特定し、改善策を提言することで、採用率の向上を図ることができると考えています。 在庫の差異、どう解決？ 次に、顧客への提案、特にシステム間の在庫差異に関する課題解決では、既に現状の業務プロセス分析は実施していますが、課題が発生しているプロセスの粒度が細かすぎるため、より単純化した形で説明する必要性を感じました。問題となりうる箇所を明示した上で、システム改善または運用プロセスの変更のいずれかを提案し、顧客にとって最適な解決策を提示していく考えです。

目的の明確性は？ 分析を進める上で大切な点は、まず目的を明確にし、全体像を把握することです。その後、大項目から中項目、小項目へと細分化しながら、漏れや重複がないよう注意深く分解します。また、問題点を捉える際には、現状が正常な状態に達していない場合と、正常な状態であってもあるべき姿とのギャップが存在する場合という違いに着目することが重要だと学びました。 債権回収の現場は？ 債権回収の現場では、入金約束が取れたグループとそうでないグループに分け、ロジックツリーを用いて分類を実施しました。性別、年代、連絡先の有無などを集計し、各要素の違いを比較検証した結果、入金約束を取れたグループでは特定の時間帯、特に朝8時台に件数が多い傾向が見られました。この事実を踏まえ、これまで連絡が不足していた可能性について仮説を立て、今後のヒアリングで更に検証していく予定です。 データ分類の進め方は？ データ入手の段階では、まず全体像を把握し、その上で影響が大きい部分を特定するために丁寧に分類を進めました。さらに、複数の仮説を構築してから集計を細分化し、一つずつ検証するプロセスが重要であると感じました。昨年との比較を行うことで、変化や傾向を明確にしながら、次の対策に活かしていきます。

視点と標準偏差は何？ 「分析は比較である」という考えから、視点やアプローチの違いが明確に見えてくることを学びました。数学が苦手な自分にとっては難解な点もありましたが、標準偏差の活用方法などを理解できたのは大きな収穫です。また、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値といった代表値と、散らばりを示す標準偏差の違いについても理解を深めることができました。 集約方法はどうなっている？ これまではエクセルで作成できるグラフからなんとなく情報を把握していたのに対し、今回体系的に数字の集約方法を学んだことで、今後はどのように数字を集約すべきかを意識して活用していこうと思います。特に幾何平均は初めての使用なので、さらに調査を進める予定です。標準偏差についても、その考え方から算出方法を追求するのが面白いと感じました。 分析の流れはどう進む？ 前回からの繰り返しになりますが、分析のアプローチ―目的の確認、仮説の設定、データ収集、仮説の検証―を守りながら、視点と手法を適切に用いることを今後も意識していきたいと思います。幾何平均や標準偏差はまだ完全に理解できていないため、さらに勉強を重ねる必要があると感じています。テストの品質評価においては、標準偏差や中央値の考え方を取り入れていく予定です。

仮説の重要性は？ 学習前は、仮説を立てることに対して、恣意的または無意識に寄せたデータを収集してしまうのではないかという懸念がありました。しかし、今週の学習で、複数の仮説を立てることの重要性を理解できました。仮説はある程度の網羅性を持つべきであり、３Cや４Pといったフレームワークがその考え方を支えていることに納得しました。 仮説と行動の速さは？ また、仮説を立てることが物事のスピードに直結するという新たな視点も得られました。これまで、仮説が誤っていた場合はすべてをやり直すゼロスタートになると思い込んでいたのは、仮説を決め打ちにして一つだけ持っていたからだと、自分の在り方から理解しました。 多様性と仮説の関係は？ 担当しているダイバーシティ推進の取り組みにおいて、複数の仮説を活用することは、多様な在り方に対する効果的な施策の切り口が一つではないことと合致すると感じます。一方で、大きな方向性や目的の核がなければ、アイディアが散らばってしまうため、その点は常に意識しておきたいと思います。 検証の進め方はどう？ 仮説の検証過程では、恣意的な判断を防ぐためにフレームワークに立ち返り、複数の仮説について必ず他者と対話し第三者の視点も取り入れるよう努めています。

問題解決のステップを学ぶ 問題解決には4つのステップがあることを学びました。これらのステップは以下の通りです。 1. What：問題の明確化 2. Where：問題箇所の特定 3. Why：原因の分析 4. How：解決策の立案 このステップで仮説を立てて思考することで、以下の効果が期待できます。 1. 検証マインドの向上と、高まる説得力 2. 関心、問題意識の向上 3. 判断や行動のスピードアップ 4. 行動の精度向上 計算ミスをどう防ぐ？ 例えば、給与や退職金の計算業務では、計算ミスが発生することがあります。その際にはまず、正しく再計算することが最優先されますが、今後同様のミスを防ぐためには原因を特定し、再発防止策を考え実施する必要があります。これを行うためには、問題解決の4つのステップが必須となります。 チームへの意識定着を図るには？ 自分自身だけでなく、他のメンバーも問題解決の4つのステップを意識して思考できるように指導することが必要です。そのために、今回学んだ内容を毎週開催するチームミーティングで共有し、日々の業務の中でもメンバー一人ひとりがしっかり意識し自分のものにできているかを質問を投げかけることで確認し、チーム全体に定着させていくつもりです。

A/Bテストの魅力は？ A/Bテストについて初めて知り、その有用性を実感しました。特にキャンペーンやPR施策の効果検証において、どの広告媒体が最も有効か、施策の目的を達成できるかを検証するのに非常に役立つと感じました。目的と仮説を明確にすることが重要であると同時に、関係者間で共通認識を持つ機会にもなると学びました。また、季節や傾向の変動を避けるため、同時期に実施することや、1要素ずつテストすることが必須であると理解しました。 広告パターンの効果は？ シンプルで運用しやすく、低コストでリスクも少ないA/Bテストは、現在実施中の交通系ICカードを活用した各種キャンペーンのPR施策に早速活用したいと考えています。具体的には、広告内容を3パターン程度用意し、どのパターンが利用者に最も訴求するのか、現状とテスト後のクリック数を確認して効果を見極めたいと思います。 投稿時間はどう検証？ また、広告を投稿する時間帯についても現状はほぼ午前に固定しているため、午後に投稿した場合のクリック数や、電子マネー決済金額の変化などを検証したいと考えています。さらに、ターゲットを絞り、例えば会社帰りの会社員を意識して午後（夕方）の投稿に変更するなど、仮説を立てた上で効果検証を進める予定です。

統計でどう比較する？ 分析は、単なる数値の羅列からその違いを見出すだけではなく、統計的な手法を用いて比較することが大切です。たとえば、平均は代表的な統計手法ですが、平均値だけではデータの全体像を正確に把握できない場合があります。そこで、最大値、最小値、中央値、最頻値などの複数の指標を合わせて用いることで、より明確な違いが見えてきます。また、数値だけでは分かりにくい部分はグラフなどのビジュアルツールを活用することで、視覚的に比較しやすくなります。 仮説は信頼できる？ 現状のデータ分析では、まず仮説を立て、その仮説に基づいた統計的手法やグラフを用いて分かりやすい資料作成に努めています。しかし、仮説が常に正しいとは限らないため、偏ることなく中立的な立場でデータを検証し、仮説に反する結果があれば素直に認めて正確に分析することが求められます。 方法はどう変える？ また、現行の分析手法や視点を根本から見直すことで、データの収集方法や指標の選定、解釈の仕方まで再検討し、実態に即した新たな気づきを得ることが重要です。その上で、得られた新たな視点をもとに具体的な改善策や施策を立案し、現場での運用につなげることで、分析結果を実効的に活用するサイクルを確立していきたいと考えています。

問題はどこに？ 分析においては、比較の重要性を学びました。具体的には、問題箇所をプロセスごとに分解し、その中でどこが課題となっているのかを明確にする方法です。業務内容によっては、顧客数や単価、さらには年齢層や競合の視点なども考慮する必要があります。これまでは感覚的に分析していたため、今後はストーリー性を持たせた見通しの立て方が有効だと感じています。 利用動向はどう？ たとえば、コロナ前後でサービス利用が減少しているという現状について、一人当たりの利用量が下がっているだけでなく、利用者全体の数や競合の動向も踏まえて比較検討することで、新たな発見が得られる可能性があります。各要素を分解して分析することで、より明確な課題の特定が進むと考えています。 データはどう整理？ そのため、まずは現在あるデータをプロセスごとに整理し、「サービス料」と「サービス利用者数」の比較からアプローチを始めます。仮説としては、サービス料に何らかの課題が存在するはずなので、一人あたりのサービス料、最大値と最小値、中央値といった指標を調査し、問題がどこにあるのかを絞り込んでいきたいと思います。さらに、競合するサービスの状況も合わせて検証することで、より具体的な分析が可能になると考えています。

分析の全体像を考慮すべき？ 分析を行う際、細部にばかり気を取られて「全体の定義」を見落としがちであることに改めて気づかされました。分解の方法には、層別分解、変数分解、プロセス分解の3つがありますが、特にプロセス分解を忘れがちなため、今回の学習を通じて意識的に習慣化したいと思います。 数字の分析はどう活用？ 私の業務では常に数字の分析が求められますが、以下のような場面で特に役立つと考えています。 まず、市場分析では、常に変化する市場をどの切り口で見るか、仮説を持って分解することが重要です。 次に、売り上げ分析では、変数分解に偏りがちですが、顧客や営業のプロセス分解を行うことで、見落としを防ぐことができると感じています。 成果を検証する方法は？ また、中間レビューにおいては、期初に立てた戦略に対し、得られた結果を仮説とともに分解し、検証を行うことができます。 分析を進める際は「全体の定義」を考慮し、抜け漏れや重複がないかを細かく確認することが大切です。分解の前には仮説を持って切り口を考え、プロセス分解を忘れずに実践することも重要です。 自然に思考するためには？ これらを意識することで、考える力を習慣づけ、自然と思考できる状態を目指します。

情報はどう補う？ 総合演習を通じて感じたことは、設問の情報だけでは答えられない問題がいくつかあり、不足している情報を取得する必要があるということです。それでも情報が不足する場合があり、その際はある程度仮説を立てて物事を考える必要があります。この点は今回の事例に限らず、実際の業務でも同様だと思いました。100%の情報が揃うことはまずなく、不足する情報は自分で調査をし、または人から聞いて知識を埋めなければならないと感じました。それでもなお未知の部分は、仮説を立てて結論を導き出す力が求められます。 新部署で挑戦する？ 10月からDX推進部に異動しました。ここでは、従来の定型業務がなく、正解のない課題に取り組む必要があります。新しいプロジェクトの一つひとつにおいて、今回の学びを活かせると確信しています。特に、フレームワークを活用した現状の整理や仮説思考が重要です。 e-learningで学ぶ？ まずは、ある程度答えがある事柄、つまり前提知識については、会社のe-learningを活用して知識を深めたいと思います。そして、新しいことの効果を検証する際には必ず仮説思考が必要であり、100点満点ではないにせよ、今ある情報をもとに効果を試算することに挑戦していきたいです。