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分析 ✕ 提案

に関する学び

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適切な問いはなぜ？ 今週の学びを通じて、問題解決における「適切な問いの設定」の重要性を改めて認識しました。明確に定義された「解決すべき課題」が、効果的な分析と解決策の導出につながることを学びました。また、データの適切な加工と分析によって情報を構造化し、視覚的に明確な形で提示する手法の有用性を実感しました。さらに、データの図表化が分析の精度向上に寄与することを体感し、実務での具体的な活用方法を見出すことができました。 現職での実践は？ 「問いを立てる力」と「データの分析手法」を現職の業務改善プロジェクトで実践していきます。業務フローの課題特定に際しては、チームメンバーと「本質的な課題」を共有し、分析を深めるプロセスを確立しようと考えています。また、提案資料作成においてはデータの視覚化を通じて説得力を高め、経営層の的確な意思決定をサポートしたいと思います。 解決力高める秘訣は？ 課題解決力を高めるため、以下の取り組みを実践します。毎週の振り返りで課題を整理し、本質的な問いを設定し、分析結果を図表化してチームで共有し、活発な意見交換を行います。わかりやすく論理的な資料作成を心がけ、改善を重ねます。また、学んだ内容を繰り返し実践し、定期的な振り返りで成長を目指します。これらの取り組みを通じて、実務での課題解決力を高めていきたいと考えています。

平均値の違いは？ 代表値の種類について学んだ内容はとても印象的でした。単純平均、加重平均、幾何平均、中央値という4つの代表値の違いを理解することで、従来は感覚や指示に頼っていた数値の選択を、論理的かつ具体的に検証できるようになると感じました。今後は、各平均値の特徴を自分の言葉で説明できるよう意識しながら実務に活かしていきたいです。また、Excelの関数を活用して算出することで、より実践的な理解が深まると考えています。 標準偏差の意味は？ 標準偏差に関しても、データのばらつきや密集度を数値で把握する有効な指標であることを学びました。従来、平均値だけに注目していた自分にとって、標準偏差を組み合わせて分析する視点は新鮮でした。これからは、データの分析や仮説の立案において、平均と標準偏差の両面からアプローチすることで、より説得力ある結論を導き出せるよう努めていきたいと思います。 グラフはどれを選ぶ？ また、ヒストグラムについても初めて触れる機会があり、その有用性を実感しました。今まであまり業務で使用する機会がなかったグラフですが、各グラフの長所と短所を理解することで、情報の伝達方法の幅が広がると感じました。今後は、提案書などでどのグラフが何を効果的に表現できるのか、理由をもって選択できるよう、実践的に活用していきたいと思います。

戦略の再定義はどう？ 普段、漠然と使用していた「戦略」という言葉を改めて定義し直し、「ゴールを明確化すること」の重要性を再認識しました。演習問題では「ゴールが明確でない」と感じましたが、実際の業務では「手段」に目が行きがちだと気付きました。「ゴール」についても、自分が考える「目標・ゴール」ではなく、組織全体としての「ゴール」を考える必要がありますが、異なる価値観を持つ人々の集合体である組織において、その「ゴール」を設定する難しさを感じています。今後、この点についてさらに学んでいきたいと思います。 企画業務で何を見抜く？ 企画業務においては、企画の実現に向けた戦略的なアクションが必要です。人事部としての目指すゴールと事業本部の目指すゴールが初めから一致することは少ないです。そのため、傾聴して相手のニーズを分析し、必要に応じて人事部から提案することで、最終的に共通の「ゴール」を設定し、実現に向けた手段を検討していく必要があります。 論理と共通解は何？ 自分の考えを論理的にまとめるだけでなく、周囲の人々の状況や考えを認識し、共通する結論、つまり目指すゴールや解決策を見出していくことが求められます。本講座のグループワークでも、自分の意見を押し通すのではなく、グループとしての最適解を導き出せるよう努力しました。

データ比較で新たな発見をどうする？ 他のデータと比較することで、新たな洞察を見出すことが重要です。分析のプロセスとしては、まず目的を明確にし、次に問いに対する仮説を立て、その後データを収集し、最終的に分析によって仮説（ストーリー）を検証します。 どの分析視点が有効か？ 分析における視点としては、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンを見ることが大切です。具体的なアプローチとして、代表値（単純平均、加重平均、幾何平均、中央値）やばらつき（標準偏差）を使うことで、データの特徴を理解します。 仮説検証で気づく新たな問題は？ 提案する際に、自分の仮説を立証するためのツールとして、これらの手法を使いたいです。仮説には正解がないことから、むしろ仮説が間違っている場合は、実際の状況とのギャップに気づきやすくなり、新たな問題発見につながります。ですので、間違った仮説を立てることも恐れず、仮説の幅を広げたいと思います。 勘と経験を超えて新たな仮説を 長年、勘と経験で仮説を立てていましたが、自分の思考範囲を超えた仮説を立てることで、マーケットの状況を広く知り、新たな問題点に気づけるようになります。また、いろいろなグラフを作成し、自分の仮説に対して一番説得力があるものを比較してみたいと考えています。

問題解決の順序はどう？ 問題解決のステップとして、「What, Where, Why, How」の順序で進めることが重要です。やみくもに分析を開始するのではなく、順序立てて進め、数字に基づいたストーリーを構築することが求められます。データ分析においては、比較対象をはっきりさせ、集めたデータをしっかりと加工し、原因を特定する努力が重要です。 採用改善はどう進める？ 採用手法を模索する中で、SNSや自社サイトの採用ページの改善を進めるには、コンバージョン率やファネル分析を活用して、離脱ポイントを特定することが有効だと考えました。それにより、コンテンツの見直しも可能になります。 企画提案の進め方は？ このように分析を進める際は、初めに仮説を立て、結論のイメージを持つことが肝要です。何のために分析をするのか目的を明確にし、課題を特定するステップで進行することが大切です。特に、来年度に向けての企画提案の時期においては、データを活用して説得力のある資料を作成したいと考えています。そのために、データ分析の手法を復習し、自分自身の知識として確立する必要があります。また、データをさらに深く理解するためには、エクセルの関数についても知識を深めることが必要そうです。これについては、AIを活用し、日々学び続けたいと思っています。

どの分析方法が有効？ 問題を特定する際のアプローチについて、分類や分解の手法、考え方の基本を身につけることで、さまざまな課題に対してゼロから悩むことなく、正しい分析を進められると実感しました。学習の中ではプロセスの分解に重点を置いていましたが、他の方法についても幅広く覚えておきたいと考えています。 提案の見直しは必要？ 実業務においては、顧客への提案で解決策ありきで進めてしまうケースがあり、都合の良い分析になってしまうことがあります。こうした提案は初めは良い印象を与えるかもしれませんが、本質的な課題解決にはつながらず、長期的には評価を下げるリスクがあるため、業務の進め方を見直す必要があると感じました。まずは、これまで学んだ分析のステップに基づき、客観的かつ正確な分析を実行した上で、最適な解決策を提案することが重要だと思います。 行動計画はどう決める？ 具体的な行動としては、実業務で特定のサービスに依存せず、客観的で正確なデータ分析を徹底し、複数の選択肢を比較検討することが求められます。そして、適切な判断基準を設定して最適な解決策を提案することを意識します。加えて、提案後の振り返りを行い、実施した解決策の効果をデータで検証する仕組みを整えることで、継続的に提案の機会を創出できると考えています。

クリティカルシンキングの重要性とは？ 「クリティカルシンキングとは、問いと答え（主張と根拠）を考えることである」という言葉がとても印象に残っています。また、主観的にならず、客観的に現状を分析し、ありたい姿を見据えて、今解くべき価値のある問いを考えることが重要だと感じました。価値のない問いを立てても意味がありません。 組織課題への対処法は？ この考え方は、社内での施策提案の場面で非常に役立ちます。組織課題について考えていると、自分もその組織の一員であるため、主観的になったり、自分の意志が入り込んでしまうことがあります。その際には「これは客観的か」を常に意識することが大切です。現状を正確に分析し、今解くべき価値のある問いを考えるように心がけたいです。 客観的な施策提案のプロセス 施策を検討する際には、いきなり施策提案まで考えるのではなく、以下のステップを踏むべきです： 1. まずは現状を分析し、その分析が客観的かどうかを振り返る。 2. 次に、今解くべき価値のある問いを立て、それが客観的かどうか再度振り返る。 3. 一晩寝かせる。 4. 最後に、分析結果と問いの両方が客観的であるかを確認し、提案に移る。 このプロセスを経ることで、より客観的で価値のある施策提案ができると感じました。

データ活用の目的設定はどうする？ データ分析やデータ活用というキーワードは頻繁に耳にしますが、私はこれを「存在するデータを何か有効活用する方法」と考えていました。しかし、この考えではまず目的が定まっておらず、仮説もないため、何を軸にして比較するかができません。まずは仮説や比較軸を含めた目的をはっきりとさせてから取り組む必要があります。 自社内営業改善の具体戦略 私が考えたデータ活用の具体例としては、自社内の営業活動の改善と担当顧客へのアプローチの2点があります。 顧客アプローチにどう活かす？ 自社内では、自身のチームの営業マネジメント改善にデータを活用します。具体的には、YoY（前年比）分析や受注傾向分析（品目、打率）を行います。 ヒアリングと提案骨子の重要性 一方、担当顧客向けには、データ分析に関する案件のヒアリングおよび提案骨子の作成を行います。この際、顧客が持つ仮説と比較軸のヒアリングを行い、それが具体的でない場合には顧客に提言を行います。仮説や軸が定まっている際には、それを提案骨子に落とし込み、定まっていない場合は定めるためのアプローチを検討します。 データ活用の第一歩は？ このように、目的を明確にし、比較軸や仮説を定めることがデータ活用の第一歩であると実感しました。

戦略軸とVRIOはどうする？ 差別化戦略を考える際の集中、差別化、コストリーダーシップといった軸について、以前はあまり意識していませんでした。今後はこれらの軸をしっかりと意識し、無駄のないよう整理しながら戦略を進めていきたいと思っています。また、VRIO分析では、経済価値、希少性、模倣困難性、優位性の観点から施策やサービスの妥当性を精査するということを初めて知り、今後の検討に際してこの軸を用いてしっかりと分析を行っていきたいと考えています。 差別化戦略はどう進める？ 現在の業務においては差別化戦略を活用する機会が少ないと感じていますが、自分自身の立ち位置を社内で高めるには、特定の分野に集中して取り組むことが役立つのではないかと考えました。また、営業向けの研修を多く行っている中で、クライアント向けに提案や戦略を考える際、このVRIOフレームワークを活用することで、より価値の高い提案が可能になると感じています。ぜひ試してみたいと思います。 商談研修はどう見直す？ 現在、商談のための営業研修プログラムの見直しを進めています。商談での提案内容を考える際に、クライアントに対してどの施策がVRIOフレームで見て価値があるものかをきちんと検証できるようなステップを組み入れていきたいと考えています。

結論仮説の根拠は？ 仮説には「結論の仮説」と「問題解決の仮説（What/Where/Why/How）」があることを理解しました。結論の仮説に求められるフレームワークは多岐にわたると感じ、例えば4Pや3Cといった手法もその一例であると捉えました。ミュージックスクールの事例からは、結論の仮説を明確に導き出すプロセスが示されていたと理解しています。 データ収集の意図は？ また、これまで目の前や世の中にある既存のデータを活用して分析する習慣がありましたが、今回新たにアンケートなどでデータを収集する視点も得ることができました。今後は、どちらの仮説を導くのか、結論の仮説か問題解決の仮説かを意識することから始めていこうと考えています。 結論強化はどうする？ 直近では問題解決の仮説を考える機会は多かったものの、結論の仮説を出す場面が少なかったため、あえてフレームワークを意識して結論の仮説を構築する取り組みを強化したいと思います。 事例から何を学ぶ？ 企画の提案に際しては、過去のデータのみから示唆を得るのではなく、競合や他社の事例などもフレームワークを活用し、結論の仮説を導き出せるよう努めます。まずは３C分析を意識して活用し、自社だけでなく市場や競合の動向も幅広くインプットすることを目指しています。

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。

思考はどう深まる？ 毎回、自分の思考が浅く、もっと広い視野を持つ必要性を痛感しています。かつて学んだ３Cや４Pのフレームワークは、今回は思うように活用できませんでしたが、仮説思考はデータ分析に限らず、経営戦略やマーケティングなど、様々な分野で常に求められる大切なスキルだと感じています。 偏りをどう避ける？ また、データ分析において外部データを活用する際は、あらかじめ結論を決めて自分に都合の良いデータだけに偏らないよう、常に注意する必要があります。複数の仮説を立て、網羅的な視点を持つことが求められる一方で、これまでの自分の取り組みには網羅性が不足していたのではないかと感じています。今後、販売戦略や方針策定の際には、網羅性やデータの客観性・妥当性、すなわち根拠の質を向上させることで、提案の説得力を高めていきたいと思います。 結果の根拠は？ データ分析にあたっては、まず仮説の網羅性を重視し、文字や図表などを用いて過不足を冷静に判断できるよう努めます。こうした仮説思考は問題解決の場面で非常に有用であり、社内でのディスカッションにも積極的に活かしていきたいと考えています。また、データ分析結果をアウトプットする際は、その目的や使用したデータの根拠を明確に示すことを心がけます。