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分析 ✕ 提案

に関する学び

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問題解決の4ステップとは？ 問題解決の4ステップについて確認しました。これらのステップは、問題の明確化、問題箇所の特定、原因の分析、そして解決策の立案です。問題が発生した際には、このフレームワークに従って課題の本質と原因を十分に把握し、それを踏まえた解決策を検討することが重要です。ビジネスではスピード感が求められることが多いですが、原因分析を急いでしまうと誤った解決策に至る可能性があるため、注意が必要です。 仮説設定のポイントは？ また、仮説を考える際のポイントには、複数の仮説を立てることや、仮説同士の網羅性を持たせることがあります。決めうちせずに、異なる切り口で仮説を立てることが大切です。仮説は他の可能性を排除した先にあるため、データによる裏付けも重要です。特に社会課題を扱う際には、原因の仮説が「分かりやすい」ものに走りがちですが、常に複数の可能性を視野に入れてデータを検討することが必要です。 フレームワークをどう活用するか？ 提案やブレストの際には、今回のフレームワークを取り入れたいと考えています。また、チーム内で問題解決の4ステップを共有し、データの取得方法を数字だけでなく、アンケートや口頭での情報収集など選択肢を広げて検討することも重要です。 仮説設定が重要な理由は？ 特にデータ分析では「仮説設定」が最も重要であり、クリエイティブが求められる分野だと感じています。今後、この点を重点的に取り組みたいと思います。

平均値だけで大丈夫？ 今週の学習を通して、データを扱う際に平均値だけを確認するのは不十分であると改めて実感しました。平均値はデータの中心傾向を示すものの、ばらつき（分散や標準偏差）を反映していないため、データの特性を正しく理解するには中央値や最頻値など他の代表値も併せて確認する必要があると感じました。 グラフの選び方は？ また、データを直感的に把握するためには、単なる数値の羅列ではなく可視化が重要です。グラフの種類を適切に選ぶことで、データの傾向やパターンがより分かりやすくなります。時系列データには折れ線グラフ、カテゴリごとの比較には棒グラフ、割合を示す場合には円グラフなど、目的に応じた使い分けが求められると再認識しました。 代表値はどう使う？ 普段、さまざまな部署とデータ分析を行っている中で、平均値だけではなく他の代表値を用いることや、適切なグラフを選択することが業務に直結する重要な要素となっています。これまで平均値のみで示していたデータに対して、中央値や最頻値を加えることで、より正確な解釈につながると感じています。 今後どう進める？ 今後は、データを扱う際に平均値に偏らず、中央値や最頻値、分散などの情報も徹底的に確認します。また、他者が作成したデータや可視化についても、目的に適しているかどうかをチェックし、必要であれば適切な改善点を提案することで、誤った解釈を未然に防ぎ、正確な意思決定につなげていきたいと考えています。

実務講義はどう感じる？ 今週までの講義やグループワークを終え、本格的なデータ加工、代表値とビジュアル化、データ傾向の把握といった実務に直結する講義が始まりました。私自身、エクセルの基本理解が十分でなかったため、代表値や散らばりを用いてデータ傾向を確認する方法や、グループワークで触れたピボットテーブルやクエリを活用した作業効率化に関する気づきは、今後につながる貴重な学びとなりました。これまでの業務の進め方を見直す上でも、大変有意義な受講でした。 業務効率向上の秘訣は？ 所属企業ではグループ店舗のデータ集計・分析や戦略提案を担当していますが、基本知識の不足から作業効率が悪く、長時間を要することが多く苦労していました。しかし、今回の学びを通じて、データの意味を正しくとらえる方法や、効率的な集計作業の進め方が理解できたため、すぐに実務に活かしながら、少しずつスキルを向上させていこうと考えています。 基本技術はどう磨く？ さらに、グループワークを経て代表値や散らばりの重要性に加え、エクセルのピボットテーブル操作など、データ集計の基本技術の習得が急務であると実感しました。そのため、早速オンライン動画でエクセル操作（ピボットテーブル活用）のレクチャーを受け、本日以降はこれまで触れていなかった基本知識をさらに深めるとともに、データの傾向把握のために代表値や散らばりに注目した確認を行い、誤ったデータ解釈につながらないよう注意していこうと思います。

仮説検証におけるフレームワークの役割 仮説を立てるための考え方について学びました。特に、3Cや4Pのフレームワークは、以前大学で学んだものの、実際の仕事では体系的に使用していませんでした。しかし、これらを意識することで仮説検証のための情報整理に役立つと感じました。 仮説A以外のデータも探すべき？ また、自分の仮説に都合の良いデータだけでなく、仮説A以外の可能性を否定するデータも収集することの重要性に気付きました。実務ではスピードが求められ、自分の仮説を証明するデータを集めがちだったので、この学びは大変有益でした。これからは、直接的なデータだけでなく、複数の切り口からデータを検証するよう心がけたいと思います。 具体的には以下の点に活用できると考えています： - **企画・施策立案** - **クライアントへの提案内容の精査**：クライアントの立場に立って仮説を複数持つことで、より効果的な提案が可能です。 - **ユーザーの動向分析**：例えば、使用率が下がっている場合の原因検証などに使えそうです。 - **目標の設定**：年間目標の設定や到達見込みの予測に活用できます。 行動前に何が大切？ 行動の前に、もっと仮説の検証やデータの収集に時間をかけることが重要だと感じました。今後は、「データを分析して仮説を立てる」という従来の手順から、「仮説を立ててデータを分析して検証する」という手順に意識を変えていきたいと思います。

どう視野を広げる？ 経営者の視野を持ち、大局的に物事を見る姿勢や、ジレンマを過度に恐れず他者の意見をしっかり聴くことが重要だと感じました。これらの点は、自分自身の苦手領域でもあり、改善に向けた具体的なアクションが必要だと認識しています。 どの分析を活用する？ フレームワークとしては、３C分析とSWOT分析はこれまでの金融業界での経験から馴染みがありましたが、バリューチェーン分析は今回初めて学びました。担当エリアに製紙業界のお客様が多い中、不景気＝収益性低下という認識が根強い現状に対して、各社の強みや弱みを整理するために、この分析手法が非常に有効であると感じています。 顧客実情は分かる？ また、法人営業として様々な業種の経営者と接する中、実は企業のバリューチェーンについては十分理解されていないケースが多いと実感しています。バリューチェーン分析に慣れることで、顧客の実情や背景をより深く把握し、３CやSWOT分析を組み合わせた提案が可能になると期待しています。これにより、マクロな経済環境も踏まえたより適切なアプローチができると考えています。 実践に向けてどう？ 今後は、主要な顧客のバリューチェーンをまず徹底的に分析し、競合他社との比較を行います。その上で、SWOT分析および３C分析を通じて、各社の強みや弱みを整理し、経営者との面談でフィードバックを受けることで、更なる学びと実践に活かしていきたいと思います。

分析に必要な切り口とは？ 分析を行う際には、さまざまな切り口を持つことが重要です。性別や年代といった属性に加えて、契約内容なども分析に取り入れることで、問題解決の糸口が見つかる可能性が高まります。物事を分析する際には、MECE（Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive）の原則に従い、要素が重複したり欠けたりしていないか確認することが必要です。また、ロジックツリーを用いて、物事を分解して考えることで効果的な分析が可能になります。 問題解決に向けた新しい視点は？ 分析において、それぞれの属性や切り口に新しい視点を加えることで、問題解決へと繋げることが求められています。バイアスを排除し、客観的な視点で物事を理解するためには、問題や課題を細分化して考えることが有効です。 契約者分析の具体例は？ 具体例として、契約者の分析においては、契約時間帯や取引接点、折衝回数、前回の契約からの経過年数などの要素を考慮することが考えられます。また、ロジックツリーを活用し、契約率の改善を図ることができます。これにはリードの質を向上させるためのスコアリングや獲得チャネルの最適化のほか、営業プロセスとして初回アプローチの改善やフォローアップの最適化、営業担当者のスキル向上が含まれます。さらに、価値提案の強化として、パーソナライズされた提案の提供や他社との差別化も重要なポイントとなります。

フレームワークを再考する？ 3C分析、SWOT分析、バリューチェーン分析という戦略の基本フレームワークについて、改めて学び直しました。もともと基礎知識はありましたが、それぞれの利用方法も含めてクリアな理解を得ることができました。 価値向上のポイントは？ 特にバリューチェーン分析では、これまでのビジネス経験から各局面で発揮される強みや価値、そして消費者に十分に伝わっていない部分に着目し、どのように価値を高めるか、あるいはコスト削減を進めるべきかを考える良いきっかけとなりました。 全社戦略の切り口は？ 全社のビジネス戦略立案においては、これまでも3C分析やSWOT分析が頻繁に使われてきましたが、バリューチェーン分析はあまり活用されていなかったため、今後はこれを起点として戦略立案を進めることを提案しようと考えています。 バックオフィスの挑戦は？ また、自部門の戦略立案では、バックオフィス部門という性質上、これらのフレームワークの利用が少ないものの、今年の夏から始まる来年度の戦略立案においては、3C分析とSWOT分析を活用していく予定です。 議論を深める方法は？ このように、3C分析、SWOT分析、バリューチェーン分析の3つのフレームワークは、今後の戦略立案やそれに関する議論において積極的に取り入れていき、実践を通して議論の焦点を明確にし、戦略的な視点でのディスカッションをリードできるよう努めます。

顧客の真のニーズを探るには？ 真のニーズは顧客自身が気づいていないことが多いため、メーカー側がそのニーズを深堀し、提示することがマーケティングにおいて重要であることを理解できました。ある企業の例では、コロナ禍という一見ピンチに見える場面でも、真のニーズを捉えることでマーケティングチャンスとして転換できることを学びました。これまでは、ビジネスチャンスが減少していると感じていましたが、カスタマージャーニーや身近な人へのインタビューを通じて、ペインポイントを見つける力を鍛えていきたいと思います。 ペインポイントの見つけ方は？ 顧客の真のニーズやペインポイントを捉えることができれば、より納得感のある新商品提案が可能になります。また、それに対して必要となるシーズも見えてくるため、新技術開発の提案もやりやすくなります。さらに、自社の強みをよく把握し、それを活かすことで、差別化されたユニークな商品を考案することができます。 カスタマージャーニーの活用法 まずは自社商品に対してカスタマージャーニーを実践し、誰に対して、どのようなペインポイントを解消しているのかを分析したいと思います。また、その過程でさらなるペインポイントが見つけられた場合、それに対する解消策も考案していきます。その他、コンビニやスーパー等で販売されている自社業界の商品に対しても、どのようなニーズに応えた商品であるかを分析してみます。

セグメンテーションの重要性とは？ 印象に残ったのは、セグメンテーションとターゲティングの部分でした。最初の講義でも触れた「誰に売るか？」という基本概念に通じますが、自分たちの魅力を一方的に押し付けるだけでなく、自分たちの強みを理解しつつ、どの人々にニーズがあるのかをしっかりと切り分ける必要があると感じました。不特定多数の顧客が市場に存在し、資源が限られている状況での「選択と集中」というフレーズが特に印象的でした。さらに、売り込む際には伝えたいことを2つに絞ることが重要で、その中で競合との差別化を図ることが大切だと学びました。 限られた資源でどう選択と集中を？ この学びは、組織内での課題解決や顧客ニーズに応えるための企画立案に活用できると感じました。現在、資源が限られている中で顧客ニーズに極力応えていく必要があります。しかし、現状では選択と集中が十分できていないため、誰にどんな商品を提供するのが効果的で、そのためにどのように人的リソースや資源を投資するか考えることが重要だと考えています。 新たな思考法で提案をどう改善？ 現在、多くの業務がBPOに近い形で進んでおり、複数の顧客ニーズに応えることが求められています。そこで、ニーズの重心を把握し、商品自体を変更することができない状況でも、新たな思考法を活かして、提案を文書や資料に反映し、効果的な提案ができるように努めていきたいと思います。

比較の基本って何? 分析とは比較であるという基本原則を再確認しました。講座では、次の３つの軸に沿って考える重要性が強調されました。まず、プロセスとして仮説思考を実践し、次に５つの視点から多角的に状況を捉えること。そして、アプローチとしてグラフを活用する際には、「どの仮説を立てるか」「何と比較するか」「どのグラフが適切か」という点を検討する必要があると学びました。 立ち止まって考える? この学びを自分の業務に活かすため、まずはデータに飛びつく前に一度立ち止まり、ペン（あるいはキーボードに頼らない）を置いて、分析の目的と複数の仮説を明確にすることの大切さを実感しました。営業活動では、数字が絶えずやってきます。得意先や自社の各部門から提示される数値に対し、ただグラフを作成するのではなく、「データ分析を通じてどんな成果を得たいのか」しっかりとした作戦を練ることが、主導権を握るために必要だと感じました。 見える化の効果は? さらに、「顧客フォーキャスト」と「自社生産計画」を見える化し、グラフ化および定期的な更新を仕組み化する提案も印象的でした。この仕組みにより、営業部門と製造部門が共にデータを活用し、サプライチェーンマネジメントの強化が期待できると考えています。 今後の戦略はどう? 今回の講座で得た知識を、今後の業務に活かし、より効果的な分析と戦略立案に取り組んでいきたいと思います。

現状はどう認識？ 課題解決のためのデータ分析を行う際は、まず「what」「where」「when」「how」の観点で現状とあるべき姿の違い、すなわちギャップを明確にすることが大切です。特に「what」では、現状と理想との間にどのようなずれがあるかを捉え、その認識を関係者間で事前にすり合わせておくと、混乱なく分析を進めることができます。 手法はどう整理？ 次に、ロジックツリーやMECEといった手法を活用することで、要素を段階的に整理し、状況を階層や変数別に切り分けることが可能です。実際の業務においても、初めて触れるデータに関して上長とのギャップ認識のずれから分析をやり直すケースがあったため、事前の共有が重要だと感じています。 結果はどう活かす？ また、分析結果をもとに報告書や提言を作成する際は、その場しのぎの発想に頼らず、体系的にロジックツリーを活用して現実的な対策を検討すべきです。社員の意識調査のアンケートなどでは、まず「what」「where」「when」「how」に関する仮説を立て、その上で使用項目の選定とデータ分析に入るプロセスが理想的です。 対策はどのように？ さらに、社内教育後の報告書で今後の取り組みを提案する際には、すぐに実行できる対策と時間を要する対策に分類し、複数の段階に分けて具体的な打ち手を検討することで、実現可能な内容を選定することが求められます。

数字分析の基本とは？ 数字を使った分析を行う際には、目的をしっかり意識し、そのうえで要素を適切に分解することが重要です。要素の分け方を工夫しないと、誤った結論に至る可能性があります。こうした分析においては、複数の角度から考えることが求められ、MECEの手法が有用です。 切り分けの効果的手法 「モレなくダブりなく」を意識して、ある要素を切り分けることが重要です。まずは全体を定義し、その後に目的に合った切り口で分解することで、問題点を明確にできます。分解の手法には、「階層分解」（～である/～でないに区分け）、「変数分解」（例えば、売上を単価×数量で分ける）、「プロセス分解」（どのフェーズやプロセスに問題があるかを見極める）が含まれます。 事業計画で何を意識すべき？ 事業計画を立てる際には、売上の視点と組織育成の視点それぞれに対して、目的に応じた切り口で要素を分解し、それを計画の立案に活用したいと考えています。また、個々のプロジェクトに対しても、売上や要員育成の観点から目標を設定し、その上でメンバーへの指導に役立てたいと感じました。 今後の見直しポイントは？ 来季の事業計画については、組織体制を含めて再度見直しを行う予定です。予算と育成の観点から今後必要と思われる要素をMECEなどを活用して洗い出し、実現可能性が高く成長が見込める提案を立案できるように努めたいと思います。