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利用 ✕ 可能

に関する学び

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なぜ各検証が必要？ 改めて、What、Where、Why、Howの各ステップとその検証内容を体系的に復習できたことに、大きな意義を感じています。どのステップも欠かすことなく実施し、各段階でしっかりと仮説検証や多角的な視点を持たないと、目的とする分析結果に至らないことを実感しました。 どうして理解が深まる？ この数週間の学びを通じて、社内で活躍する優秀な上司や同僚がどのような思考のもとで発言しているのか、またその経緯がどのようなものかを少しずつ理解できるようになりました。以前は難解で理解に苦しんだ会話も、どのステップでどのような仮説のもと話が進んでいるのかを想像することで、より明瞭に捉えられるようになりました。今後は、他者の考え方を客観的に理解するだけでなく、自分自身もその思考法を基に説得力ある会話が展開できるようになりたいと思います。 どう学びを実践する？ まずは講座内容の復習に取り組みたいと考えています。ライブ授業やグループワークを通してデータ分析の全体像を把握できたため、実際の利用シーンを思い描きながら再度学習することで、今後実践可能なスキルとして身につくと感じています。そして、日常生活や小さな出来事においても、仮説思考や問題解決思考を持って物事に取り組む習慣を定着させていきたいと思います。

録画での学びは？ 参加できなかったため、録画で学びました。その中で「バックパックを作る」という課題について、実践を通して単に改良方法を考えるだけでなく、既存の考えにとらわれない発想の大切さを実感しました。 利用者の意見は？ また、テストを実施することで、自分にはない視点を利用者からフィードバックしてもらえるという気づきがありました。特に生成AIの活用という視点は非常に参考になり、早速利用してみたいと感じました。 プロトタイプで変化は？ 一番の気づきは、どうしても主観になりがちな点を、デザイン思考のプロセスに従ってプロトタイプを作成することで、ユーザー（メンバー）からのフィードバックを得られ、新たな視点が生まれるということです。現行の業務ルーチンに対しても、当たり前のプロセスに疑問を持ち、変革する際にはメンバーや有識者にプロトタイプを提示し、違った見方を取り入れる可能性があると考えました。 改善の進め方は？ 業務プロセスやツールの改善においても、手順を踏んでプロトタイプを作成することの重要性を実感しました。時間がないと思いがちですが、改善サイクルを迅速に回すことが大切だと気付かされました。自分はツールの作成・改善にとっつきやすいため、まずはその点から実行してみたいです。

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。

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。

仮説を深掘りするには？ 視野を広げて仮説を考えるために、3Cや4P、SWOT、5W1Hなどのフレームワークを活用するという視点は、自分にとって盲点でした。普段は頭の中で拡散的に物事を捉えがちですが、MECEに沿った論理的な整理ができるこれらの型を使うことで、抜け落としていた観点を補うことができると実感しました。 データの活用法は？ また、データの取得方法についても、新たにアンケートなどで新しいデータを取ることに注力しがちでしたが、既存のデータを活用する手段もすぐに実践可能であることに気づかされました。特に、パートナーが所持しているデータに着目するという考えは、近くにある資源を有効に利用する良いきっかけとなりました。私自身、所属するグループ全体でリソースを活用することの重要性を改めて認識しています。 問題解決の手順は？ さらに、問題解決のステップとして「原因の特定」を意識してきた中で、WHAT→WHERE→WHY→HOWという一連の流れは、非常にわかりやすく、汎用性が高いと感じました。これまで以上に構造的な思考を促すツールとして、エクセルにフォーマット化したフレームワークをデスクトップに置き、仮説を立てるたびに都度活用していきたいと思います。

イノベーション普及の理由は？ 今回の学びでは、イノベーションが普及するための要因について理解を深めました。具体的には、従来のアイデアや技術に対する比較優位性、生活環境に無理なく馴染む適合性、利用者にとって理解しやすいわかりやすさが重要であると感じました。また、実際に試すことができる試用可能性や、採用されていることが周囲に明示される可視性も大きな要因だと実感しました。 バックオフィス業務効率は？ 現在の主たる業務は、バックオフィス業務の効率化と品質向上に注力しています。実際、実店舗や間接部門との連携においては、全社的な業務変革に対する抵抗感がある中、わかりやすさや適合性、試用可能性を意識したコミュニケーションが、業務の円滑な遂行に直結していると感じています。 部署移管の説明は？ また、既存業務を自部署へ移管する際には、新しい書式や使用方法についての説明が多く求められます。決まりごとや全社的な流れを伝えるだけでなく、相手が理解し納得するまで丁寧に説明責任を果たすことが、信頼関係の構築に不可欠だと再認識しました。 顧客志向はどうする？ 今後は、顧客志向の目線を重視し、相手が把握しやすい資料作成や説明会の実施に努めたいと考えています。

どうして仮説思考？ データ分析においては、目的を明確にし、仮説思考で取り組むことが重要だと再認識しました。問題解決のステップを復習・整理する良い機会となり、筋の通った仮説を立てるためには、多面的な視点からロジックツリーを活用することが有効であると実感しました。一方で、可能性のある原因を網羅的に洗い出すという点ではまだ苦手意識があるため、今後も意識的に仮説思考の習慣を身につける必要があると感じました。 離脱上昇の背景は？ 自社のSaaSプロダクトの中では、あるものについて利用者の離脱率が上昇している現状を踏まえ、本講座で学んだ問題解決のステップを振り返りながら検討を進めています。複数の解決策を洗い出すことができたら、それを今期の重点施策として実施し、PDCAサイクルを回す計画です。 論理思考がなぜ大切？ これまでの取り組みでは、なんとなくデータを眺め、漠然とした仮説に基づいて解決策を考えてきました。しかし、本講座を通じて、論理的な思考と筋の通った仮説検証こそが、問題解決に直結する重要なプロセスであることを学びました。また、取り組みの中でミーティングを通じてチームメンバーとアウトプットや意見交換を行うことの大切さも実感しました。

顧客視点はどうですか？ 自社サービスの継続利用のための課題設定に際して、定性分析の手法を用いることにしました。顧客からの意見とともに、顧客接点に立つ営業部門からの声も取り入れ、複数の視点から情報を収集しています。また、暗黙知にも着目し、背景にある顧客倫理や潜在的ニーズを明らかにすることを重視しました。 迅速な設定はどう？ 当初、一から定性データを収集する案も検討しましたが、社内で声がけを行ったところ、既存のインタビューやアンケートが意外にも多く集まりました。今回、迅速に課題設定を進める必要があったため、既存の定性分析結果に加え、定量分析や営業組織からのヒアリング結果をもとに課題設定を行う予定です。 分析手法は信頼できる？ 定性分析は、質そのものに着目して行うコーディング手法など、すでに学術的に信頼されている手法がいくつか存在します。これらの分析から導かれたデータをロジックやプロセスに基づいて構造化することで、仮説を見出すことが可能です。一方、定量分析は仮説を磨き上げることが目的ですが、定性分析は新たな仮説の発見を主眼としています。ユーザーが抱える課題を的確に特定するためには、具体的な視点からのアプローチが不可欠です。

分析はどのプロセスから始める？ ＜印象に残った内容＞ ・プロセスに分解し、各プロセス毎に数値を見る ・A/Bテストの前に目的と仮説を明確にする ・データ分析はまず身近な課題から着手する A/Bテストの代替案は？ ＜感想＞ A/Bテストはオンラインサービスとの相性が非常に良いが、対面サービスやコストの問題で簡単に実施できない場合の代替案が気になりました。 残業時間削減へのアプローチ ①社内で使用しているSFA（営業支援システム）の切り替えに伴い、入力画面のインターフェース検討においてFigma等のツールを使ってA/Bテストを実施し、手戻りが無いようにする。 ②今後の人員削減に伴い、業務の棚卸しを行う。 この切り替えは少し先になるため、思考訓練として自分の残業時間を減らすための施策を考えました。 まず、業務の洗い出しと各業務のプロセスの分析を行います。そして、以下の代案を検討します。 外注や自動化は可能？ ・外注の可能性を探る 　・無料の外注が可能か 　・有料の外注が利用できるか ・自動化を進める ・不要なプロセスを廃止する 以上のステップを踏み、効率的かつ効果的な業務運営を目指したいと考えています。

原因解析のコツは？ what→where→why→howの順に問題を捉えることで、原因解析を体系的に進めやすくなります。フレームワークを利用することで、見落としなく検討でき、説明もしやすくなる点が非常に役立ちます。また、自分自身の思考のクセを理解することで、視野が偏らないよう意識することも大切です。情報分析を通じて、傾向を把握し、結論へと近づくプロセスは非常に有益です。 合意形成の秘訣は？ 通常業務の場では、まずイシューを明確にし、その上で他者と合意形成を図ります。次に、多様なアイデアを出しながら仮説を立て、検証を重ねることで、より説得力のある説明が可能になります。単なる常識的な案ではなく、分析結果を生かしながら良い案を生み出すことに挑戦することが重要です。 重要なポイントは？ 例えば、コストダウン施策の検討においては、膨大なデータの中からどの部分に着手するかを問い、自分にとって最重要と思われる情報に絞って集中的に分析します。仮説を立て、検証を繰り返す過程は、開発業務と同様の手法で進められます。そして、問題解決のためにどのような手段が最適かを考え、他者にも分かりやすく伝える工夫が、成功へと繋がるポイントとなります。

仮説の違いは何？ 仮説を立てる際に活用できるフレームワークについて、改めて学ぶ機会となりました。そこで、結論としての仮説と、問題解決のための仮説という2つの考え方があることを理解しました。また、問題解決プロセスにおいては「where（どこで）」「why（なぜ）」「how（どのように）」の視点を意識することが重要だと認識しました。 利用状況変化はなぜ？ 具体的な事例として、12月から1月にかけてサービスの利用状況が低下した際の対応を検討しました。結論の仮説としては、長期休暇中にサービスから離脱が起きたという点を重視しました。同時に、特に正月期間にユーザーの離脱、すなわちチャーンが発生した可能性に着目し、問題解決に向けた仮説を立てました。さらに、年末年始の背景を踏まえ、プッシュ通知などでログインを促す導線を作ることが有効ではないかという仮説も検討しました。 データで何が分かる？ 加えて、12月から1月のサービス利用状況について、デイリーベースでデータ分析を実施しました。離脱ユーザーの属性やこれまでの傾向を可視化するとともに、プッシュ通知などのお知らせがログインのフックとして機能するのかをテストする工程を経ました。

データの集約ってどうやる？ データの比較法について、数字を集約して捉える方法、目で見て捉える方法、そして数式を用いて集約し関係性を把握する方法を学びました。普段何気なく実施していることの意味を理解することで、さらに大きな効果を得られる必要性を感じています。 代表値と散らばりの活用法は？ また、データ加工のポイントとして、代表値と散らばりの両方を活用する事例を学びました。双方の特性を活かした可視化を上手く利用できれば、より具体的な分析が可能になると実感しています。 工数計算の見直しは？ 業務改善の際に、工数の計算方法が一面的であったことにも気付きました。関わる人数や各作業の分析データが欠けていたため、今後はこれらの情報収集にも注力し、ビジュアル化した際の分析範囲を広げる可能性を感じています。 収集データの過不足は？ さらに、すでに収集しているデータの過不足の確認も行いました。各個人が提出する情報を一元的に抽出するツールの開発は進んでいますが、項目に不足がないか確認し、もし不足があれば機能追加を実施します。一律に集まったデータに対しては、簡単なグラフ作成を通じて作業記録などの分析を行っていく予定です。