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分析 ✕ 提案

に関する学び

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経験に頼りすぎてない？ 自分がいかに短絡的に、自分の経験に頼って物事を考えているかを改めて認識しました。物事を考える際には、多くの「切り方」から考え、偏りがないかを常にチェックしていきたいと思います。 具体的には、次のような点に役立てたいと考えています： - 商談獲得数減少の分析と対策 - インサイドセールスの売上貢献が可視化されていない課題の原因洗い出しと対策の発案 - インサイドセールス組織のターゲット顧客や対象プロダクトのフォーカス方針の策定 - 個々のプロダクトの「勝てる市場」を定義するための活用 広い視野を持つには？ まず、社内の様々な視点と視座（各関連部署や役職、ジュニアからシニアまで）、さらには社外や市場の視野を広げて思考する習慣をつけていきたいと思います。また、課題の洗い出しにおいては、５Ｗ１Ｈといった複数の切り口を考え、できるだけ多くの項目を洗い出すための反復訓練を行っていきます。 フィードバックをどう活かす？ 次に、洗い出した課題を上司や同僚に説明し、フィードバックをもらうことで、伝える力と傾聴力を養っていきたいと思います。毎週1回は課題提起を行い、FY24中に一つ、組織内の大きな課題に対する対策を提案することを目標にします。

どうして気づいたの？ 思考に柔軟性がないことを痛感しました。最初の講義で、様々な方の意見を聞く中で、自分の力不足を実感しました。また、動画学習では、自分の思考の癖が自分にしか向いていないことに気づきましたが、他者という視点を持つことができました。直感的に仕事をしていたのですが、「はっ」と気づかされる瞬間があり、それは大きな成果となりました。 事業再建の秘訣は？ 定員充足が十分でない事業を立て直したいと考えています。財務面では、資金援助の交渉が一段落しましたが、今後は見返りとしての成果を示す必要があります。そのため、相手に納得してもらえる提案を行いたいと思っています。営業面では、広報活動を充実させたいです。今年度取り組んだことを見直し、広告の対象だけでなく、関係者を多方面から分析し、それぞれに合った広告を考えます。 それぞれの課題に関わる人々の思考の癖を考えてみました。見返りを求める内容は、事業の内容や規模により異なるため、相手が短期・中期で喜ぶ要素をクリティカルシンキングを活用して分類します。同様に、営業面での広告においては、単に広告の対象者になりきるだけでなく、関係者の視点を複合的に考え、他者の思考を配慮し、適切な媒体での広告や営業方法を考える必要があります。

基本原理は何？ 生成AIの基本原理は、次に続く単語を統計的に予測し、最も確率が高い回答を提示するというものです。この考え方を前提として、AIを俯瞰的に活用する意義を感じました。 推論は信頼できる？ 講義では、AIの文脈の理解度や推論力についても触れられ、実際に使用してみると見当違いな回答が来ることはほとんどなくなっている印象です。しかし、壁打ちのように試行錯誤する際には、AIが提示する方向性にブレがあることもあるため、目的や前提がぶれないよう、使い手自身が注意深く指示を与える必要があると感じました。 活用場面はどう？ また、AIの活用場面としては、課題の抽出や仮説の洗い出し、仮説の検証方法の設定、さらにはデータの収集や分析、そして問題や機会の提案などが挙げられます。具体的な行動例としては、社内の生データを抽出し、日常的な課題解決を目的に推論を促すといった手法が考えられます。 判断は人間？ ただし、文章作成の精度向上や時間削減といったメリットはあるものの、最終的な判断や確認は人間が行う必要があるため、完全にAIに任せられる場面があるのかという疑問も残ります。双方向のコミュニケーションが求められる場合には、人間の介在が欠かせないと感じています。

どんな戦略を学んだ？ 戦略思考に関するグループワークのディスカッションで、異なる業界でも共通する事象に対してフレームワークをどのように活用するかの具体的なアクションについて学び、大変有意義でした。 ３C支援はどうする？ 特に３Cを用いて、自分と他人、環境を考慮したキャリア自律支援サポート方法が有効だと感じました。そこで、新入社員や2年目の社員向けにこれを展開していきたいと思います。また、年間で約100人の中途入社者向けにも、シンプルなフレームワークを活用した研修を組み込む案を検討しています。 不要業務はどう整理？ さらに、「捨てる」という考え方にあまり意識を向けていなかったため、優先順位を設定する際には限られたリソース内で取り組むべきことが何かを考え、不要な業務を整理する機会を定期的に設けたいと思います。 SWOT提案はどう？ また、SWOT分析と３Cは仕事の中で非常に有効だと思うので、クライアント向けの提案を考える際にSWOT分析の機会を設けたいと考えています。加えて、キャリア自律支援を促進するために、３Cを使ったワークを来年以降の研修で提供していく予定です。そして、四半期に一度、やることと同時にやめることを決定する振り返り会も実施する予定です。

分解の意義は？ 物事を分解する重要性について学び、状況の解像度が上がり、どこに問題が潜んでいるかが見えやすくなることを実感しました。問題解決にあたり、全体をそのまま捉えるのではなく、各部分に分けて考えることで、より明確な対策が立てられると感じました。 データ分類は何で？ 特に、データを仮説をもって分類し、どの切り口で分ければ自分が知りたい情報が明確になるのかを考えるプロセスが印象的でした。層別分解、変数分解、プロセス分解といった具体的な手法を学ぶことで、実際の業務においても、売上やクライアント提案、SNSなどのデジタルメディア戦略に応用できると感じました。 どの対策が有効？ 実際の事例として、例えば自分や担当媒体の売上分析において、売上構成を細分化して傾向をつかむと、具体的な対策案をいくつも立てられることを学びました。また、クライアントへの提案では、ありたい姿を数字で設定し、その後、どの変数が大きな影響を及ぼしているかを分析することで、より説得力のあるプランが構築できると実感しました。 実践への自信は？ 今回の学びは、単なる理論にとどまらず、自社メディアの成長や日々の業務改善にも直結する方法論であり、今後の実践に向けた大きな自信につながりました。

どの切り口で捉える？ ある事象のデータを分解する際、まずは仮説を立て、切り口を明確に設定して可視化することで、精緻な結果を導き出すことができると感じました。 本当の答えは？ また、目の前にある「いかにも」正しそうな答えに安易に飛びつくのではなく、一旦冷静になり、本当にその答えで問題ないのか疑問を投げかけ、深掘りする姿勢が大切だと実感しています。 どう分解すべき？ さらに、データを漏れなくダブりなく分解することが、本質にたどり着くために重要であり、この考え方は日常業務にも大いに活用できると考えます。 グラフは説得力？ 具体的には、新商品企画の提案などで顧客データを分析する際、この手法が大いに役立つと感じています。視覚化されたグラフは、商品提案の信頼性を伝える上でも非常に有効です。 数字で伝える？ また、数字を用いた説明を普段の業務に取り入れることで、他部門とのコミュニケーションがスムーズになり、その必要性をより明確に伝えることができると考えています。 発想はどう磨く？ 最後に、仮説の立て方や切り口の持ち方は状況に応じて変化する部分もあり、どのような発想が最も効果的なのか、その上手なやり方についてもぜひ意見を聞いてみたいと思いました。

学びはどう活かす？ 実務において、学んだことが実際に活かせるかどうかの判断が難しいと感じました。振り返ると、無意識のうちに今回の学びを業務に取り入れていた事実に気づき、今後同様の状況ではあえて意識的に活用する方法を考えたいと思います。 データパターンは？ シミュレーションの提示業務では、どのデータパターンを示すべきか検討しました。複数パターンを提示する意義を考えた結果、最もネガティブなケースのみを示すことで目的が達成できると判断し、ロジックツリーを用いて場合分けを行いました。 商品属性の分析は？ また、実務では購入しているパネルデータを用いて、自社商品の属性（主原料やサイズなど）に基づく分析を実施しています。ある部署から、異なる軸を同列に分類して分析してほしいという要望があり、戸惑いを覚えたことがありました。しかし、互いの議論を重ね、重複する項目についてどちらに寄せるかの基準を設定した結果、目的にかなった提案へとつなげることができました。今後は、視覚的な説明を取り入れることで、より迅速に合意形成が図れるようにしたいと考えています。 MECEのポイントは？ 最後に、MECEを設定する際のポイントや具体的な事例についても、ぜひご教示いただきたいです。

基礎はなぜ大切？ 基礎を振り返りながら、MECEの使い方に気づき、問題解決の視点が整理された点が大変頼もしく感じられました。細分化が過剰になっている面にも気づき、具体的な課題の抽出につながっている点が評価できます。 整理はどんな効果が？ 物事を整理する際、MECEの良い活用例とその課題点が明確になったことで、実務におけるデータ分析の応用がより一層意識されるようになりました。これにより、業務の中での整理・分析の手法が実践的に捉えられるようになったと感じます。 課題はどう見える？ 現場の課題を分析する際、適切な粒度で問題を分解するためにはどのような基準を設けるべきか、という問いが浮かびます。また、特定の部署でのデータ活用に向けて、MECEの考え方をどのように具体的な提案に活かすのかも考えていく必要があります。 応用策はどう進む？ 基礎をさらにブラッシュアップし、実務への具体的な応用策を日々の業務で試してみることが望ましいと感じました。今後も、より鮮明になったMECEの視点を活かして問題解決に取り組むとともに、会員ビジネスにおける継続性や効率的な会員獲得、新たな切り口の模索、そして会員の利用方法の分析にも同様にMECEを活用していければと思います。

データ分析の意義は？ データ分析そのものが目的ではなく、What・Where・Why・Howの各ステップに沿って、イシューの設定、問題の特定、原因の分析、そして解決策の構築まで進めることの重要性を学びました。 課題解決の要点は？ また、課題解決とは現状のマイナス面を正常に近づけるだけでなく、将来のありたい姿に向けた戦略を立てることも含まれている点が新鮮な発見でした。 なぜ提案が浅く？ 内部監査の担当として実務を行う中で、課題の特定までは進むことができても、真の原因分析が困難で、改善提案が表面的になってしまうことが多いと感じています。今後は、原因をより深く掘り下げ、具体的な改善策を提案できるように努めたいと思います。また、提起する課題が現状の問題解消を目指すものなのか、将来のビジョンに向けたものなのかを明確に区別して提案できる力を養うことも目標にしています。 仮説検証のプロセスは？ What・Where・Why・Howの各場面で仮説を立て、その仮説をデータ分析により検証するプロセスを確実に実行したいと考えています。データ分析だけに留まらず、その他の情報も収集しながら、より深い原因分析と効果的な改善提案ができるよう、引き続き努めていきたいです。

分析には何が必要か？ 今週は、「分析には比較や目的設定が重要であり、条件を揃える必要がある」という内容を学びました。確かにそうだと思う内容が多く、これらのポイントは今後も常に忘れないようにしたいです。 新たな知識の発見 一方で、LIVE授業を通じて新しい知識も得ることができました。定量分析に定性分析が加わることや、平均にするべき数字と平均にしないほうが良い数字など、目的によって異なるという点が特に興味深かったです。 クライアント提案時の比較 クライアントへの提案時には、広告効果を伝える必要があります。他社や過去の結果と比較し、より効果があることを示したいです。また、自身の営業計画を立案する際にも、過去の実績や先輩の成果と比較し、達成の共通点を探りたいと思います。 上長との振り返りで何を確認する？ まずは上長と今回の学びを振り返り、クライアントへの提案で話せるように比較ポイントを洗い出したいと思います。上長と取りこぼしがないか確認し、その後で必要な情報を集めます。さらに、四半期ごとの計画立案時には、自分の達成した成果と比較し、成功のポイントを明確にしたいです。また、達成傾向にある先輩と比較することで、さらなる成功の糸口を見つけたいと思います。

生成AIの可能性は？ 生成AIの活用イメージがより具体的になりました。金融機関における業務効率化や、新たなビジネスモデルの構築に向け、生成AIをどのように取り入れるかを検討する中で、会話型AIとのやり取りを通して次のアクションプランが整理できた点も大きな収穫でした。 業務改善はどう実現？ 具体的には、生成AIを活用してコールセンター業務の効率化に取り組みたいと考えています。顧客との会話の履歴をもとに要約を作成し、そのデータを基にした次のアクションプランの提案は、生成AIが得意とする分野です。例えば、通話中に顧客情報をリアルタイムに分析し、迅速に最適な提案へと結びつける仕組みを構築できれば、業務全体の効率向上が期待できるでしょう。万が一、誤った情報が顧客に伝わる状況があれば、生成AIが注意を促し、速やかに訂正する機能も検討したいと考えています。 活用事例から何を探す？ このような仕組みの実現に向け、まずは先進的な事例のリサーチを進めながら、現場での課題抽出と具体的なアクションプランの策定に取り組んでいきたいと思います。特に、BtCを中心としたさまざまな業界での活用事例も踏まえ、生成AIの活用可能性について議論を深めることが重要だと考えています。

思考の癖はどうして？ 人には思考の癖があり、考えやすいことや考えたいことを自然と考えてしまいます。これらは無意識に行われ、自分自身で制約を設けていることに気付かないことが多いです。しかし、「視点、視座、視野」の3つの視を意識することで、より広い思考を得ることができます。また、思考の偏りを防ぐために、問題を分解して考えるという手法も効果的です。 学びの活かし方は？ この学びは、いくつかの場面で活用できると感じています。たとえば、進行中のプロジェクトでのアイデア出しや、会議用のプレゼン資料を作成する際に役立ちます。また、部下からの提案を一緒に確認したり、データ分析を行う際には、何を知るための分析なのかを意識することで、全てのデータを解析しようという不必要な負担を避けることができます。 会議の進め方は？ さらに、自分が開催する打合せでは、冒頭で会議の目的を明確に伝え、出席者の共通認識を一致させた上で会議を開始することが重要です。会議のプレゼン資料を作成する際には、その資料が目的に合致しているか、議論すべき点に見落としがないかを客観的に確認します。そして、議論の場では「本当に？」「なぜ？」という視点を持ち込むことで、議論が一段と深まるようにリードします。