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分析 ✕ 検討

に関する学び

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マーケはどう捉える？ マーケティングの定義は人それぞれの捉え方があり、どの考え方も広い意味でのマーケティングに含まれることを学びました。思考や仕組み、プロセス全体が一体となっているということを再認識し、異なる視点が必ずしも間違いではないという気づきも得ました。自分の商品だけでなく、顧客にその魅力を伝えるサイクルを確立し、最終的に顧客に選ばれる重要性を強く感じました。自分自身、もっと執念深く取り組む必要があると実感しています。 ブランドはなぜ必要？ 現在の業務は技術を起点としたプロダクトづくりが中心ですが、顧客にそのプロダクトの魅力をしっかりと伝えるためには、ブランドづくりが不可欠だと考えています。魅力を感じてもらえるターゲットが存在するのか、販売の仕組みが適切かどうかを継続的に分析していくことが必要です。常に自分の考えが正しいか、適切かを問い直す姿勢が求められており、顧客のニーズに合致するかを判断するためのマーケティング的視点の習得と活用が今後の課題だと感じています。 顧客理解はどう進む？ まずは、顧客が本当に求めるものを理解し、顧客の思考や行動を分析することから始めたいと考えています。コアファンの探索を通じて、その行動原理や商品の用途を再確認し、ユーザーストーリーマップを作成する予定です。また、顧客インタビューに際しては、対象者にブレがないか、質問内容が適切かどうかを十分に検討した上で実施します。仮説検証の際にも、一方的な判断に偏らないよう論点を整理し、ビジネスの勝ち筋を見出す努力を続けたいと思います。

新たな発想は？ 視点、視座、視野というワークを通じて、アイデアを広げる具体的なステップを学びました。各ステップで軸をずらし、視点を変えることで異なる可能性を引き出すアプローチは、短い時間でも新たな発想の扉を開く手法だと感じました。 批判的思考はどう？ また、クリティカルシンキングという批判的思考法について学びました。一人でもテクニックを身につけることで、これまで経験してこなかった視点や発想に気づける点、そして周囲の意見を取り入れる大切さを再認識しました。この知見は、分析レポートの作成やデータの取り扱い、施策検討の場面で活かせると感じています。 レポートは分かる？ 特に、分析レポートにおいては、読み手がアナリストだけでなく、企画者や経営層といった幅広い層であることを意識する必要があります。事実だけでなく、結果指標や売上といった視点でまとめるプロセスが、より分かりやすいレポーティングにつながると実感しました。 顧客体験を考える？ また、企画者の意図や、提供するサービスがどのように顧客体験を改善するかを検討する際にも、今回学んだ視点の切り替えや多角的なアプローチは大いに役立つと考えています。 情報の真実は？ そして、日々新聞や書籍などから情報を得る際には、事実と意見を明確に区別しながら、批判的な視点で読み解くことが重要だと感じています。題材を自分ごとに捉え、ベースとなる軸や書き手の意図を考慮しながら、自分なりの表現にまとめることで、本当に伝えたいことは何かを見極めることができると考えています。

配送改善はどうする？ 物流系の新規顧客から、配送量が大幅に増加することに伴い、荷物搬入や配送ルートの最適化の要望がありました。顧客は「AIが作ってくれるといいな」といった漠然とした期待を持っていますが、実際には荷物搬入や配送ルートだけでなく、その周囲の人的なロジスティクスも含めた全体的な改善が求められています。そのため、AIに偏らず、顧客と共にさまざまな視点で検討していくアプローチが有効だと考えています。 現状把握はどう進む？ 現段階では、初歩的なヒアリングのみが進められている状況です。3月中旬に終日現地で現状を把握する機会が予定されており、その情報を整理した上で議論を深める予定です。また、意思決定の分析手法も取り入れて、より具体的な提案に繋げていきたいと考えています。 本当の目的は何？ 顧客はAI導入を絶対条件としていますが、実際には荷物搬入や配送ルートの決定に伴う残業時間の軽減を本当の目的としているのではないかという予感があります。そのため、初めから答えを求めず、多くのアイデアを出し合いながら気づきを得るプロセスが重要だと考えています。 対話が生む発想は？ 発想を広げるためには、どうしても実務者が最初から解決策を提示しがちですが、グループで意見を交換しながら発散させることが効果的だと感じました。かつて恩師から「頭の中で様々な人とディスカッションすればいい」というアドバイスを受けたこともあり、実際に多くの人と対話しながら進めることで、よりよいアイデアが生まれるのではないかと思います.

自社と競合の違いは？ 差別化を考える際は、まず自社や競合の特徴を整理し、どのターゲットに対して差別化を図るのかを明確にすることが重要です。競合は自社が属する業種に限らず、お客様のニーズを踏まえて多角的に捉える必要があります。 価値と実現性は？ 次に、差別化のポイントとして、顧客にとっての価値、自社での実現可能性、持続可能性、そして模倣されにくいかどうかを確認します。一般的なアイディアに流されず、あまりライバルを意識しすぎないことも大切です。 技術と組織を見直す？ また、差別化戦略を検討する際、自社の技術や品質の新規性・優位性だけでなく、長年培ってきた組織体制や人材スキル、歴史的背景など、模倣困難な資源も幅広く考慮する必要があります。 強みの整理方法は？ 業務上、事業横断の施策検討時には、VRIO分析を用いて自社の強みを整理した上で、その施策の有効性を客観的に判断することが求められます。目に見える資源だけでなく、無形の資産も言語化して整理することで、より明確な分析が可能となります。 防災施策をどう考える？ 災害・防災対策の企画立案など横断的な施策の場合も、VRIO分析で自社の強みを把握しつつ、実現可能性（コスト面）、持続性、競合への模倣耐性、そして組織での実行可能性を意識して説明できるようにすることが重要です。さらに、言語化されにくい無形資産にも注目し、「ハード面」だけでなく「ソフト面」の価値にも着目して意見交換を行うことで、より効果的な差別化を実現する方針です。

３C分析の全体像は？ 各種フレームワーク―３C分析、SWOT分析、バリューチェーン―の有用性が実感できました。まず、全体的な環境変化をとらえる３C分析では、目的の明確化、顧客市場、競合、自社の詳細な分析を行い、その上で戦略を立てる手順が非常に分かりやすかったです。 SWOTで何が見える？ 戦略策定においては、SWOT分析が有効であると感じました。商品のポジティブな面だけでなく、ネガティブな面も洗い出すことで、場合によってはクロスSWOTを用いてどのような差別化が可能かを具体的に理解できました。また、バリューチェーンでは、各機能ごとに分けて整理する考え方が、日常で利用しているサプライチェーンの理解を深めるのに役立ちました。 戦略実行の核心は？ プロジェクトの中長期戦略や直近の短期課題に対する運用計画を検討する際、なぜその取り組みを行うのか、何を強みに勝ち抜くのかを客観的に上位に説明し、合意形成を図る必要性が感じられました。これにより、ひと・もの・かねを獲得し、技術やビジネスの開発を加速させるための土台が整うと考えます。 仮説と方向性は？ 現状の外部環境の変化を、改めて３C、SWOT、クロスSWOTを活用して戦略のメンテナンスを行いながら、試作販売時のバリューチェーン（サプライチェーン）を踏まえて、売価や原価の流れから現仮説の妥当性を確認し、方向修正を図っていきたいと思います。特に、関係部署と連携してこれらのフレームワークを活用することで、よりよい成果が期待できると感じました。

数字だけで判断してる？ 数字をそのまま見ると、判断を誤る危うさや怖さがあります。実態を正確に把握するためには、数字の中身に潜む意味を紐解き、大枠と詳細を行き来しながら分析する必要があります。 集約方法は適切？ そのためには、数値を適切に集約して可視化することが求められます。ただし、集約の方法自体も状況に応じた判断が必要です。数字の意味を正しく読み取り、どの手法で集約すべきかを判断しなければ、誤った方向へ導いてしまうリスクがあります。 どの手法が最適？ 何度も試行錯誤を重ね、どの手法が実態を正しく反映しているかを見極めることが重要です。自分が行った集約内容を比較することで、分析の精度を高めることができます。 数字の羅列で判断？ 数字が羅列されるだけでは、実績、利益、投資経費といった各状態がどのようなリターンに結びつくのかが明確に見えにくくなります。これらの判断材料を集約し、分散して検討することで、より妥当な判断が可能になります。 見るべきはどこ？ また、見るべきポイントを示すことは分析を行う上での基本的なマナーであり、迅速な判断を下す要因にもなります。難しい計算式に頼るのではなく、基本的にはツールやExcel、BI、AIなどを活用して分析を進める場面も多いですが、これらの使い方を根本から学び、センスを磨くことも重要です。 視覚化の工夫は？ 単に数字をグラフにするのではなく、伝えたいポイントがしっかりと相手に伝わるビジュアルを作成するために、思考と工夫を重ねる必要があります。

どんな効果が期待？ 新たな取り組みを実施する際には、まずコスト対効果を十分に考慮し、周囲の人々を巻き込んだ計画作りを行います。既存のノウハウや取り組みとのシナジーを見出すことで、より一層効果を高める工夫も大切です。また、現状を定量的に把握し、計画実施後に数値がどのように変化するかを予測することで、計画の有効性を具体的に見える化することが求められます。さらに、部門長や経営者の視点に立ってアプローチを考えることで、戦略全体の見直しにつなげることができます。 現場で何を議論？ また、具体的な課題解決の現場では、人材育成、品質向上、業務効率化などに関する検討会で各施策を議論します。来年度に実施する中期経営計画では、目標設定、現状分析、課題の抽出、そしてKPIの設定が重要なステップとなります。これらを踏まえた上で年度ごとの取り組みを具体的に計画し、同僚や部下と連携して年度目標の達成に向けたマネジメントを実行していきます。 優先順位はどう？ さらに、限られたリソースを有効活用するためには、優先順位の付けや不要な取り組みを削ぎ落とす意識が不可欠です。部下全員の取り組み状況を毎月トレースできるよう、簡易な確認体制を整えることも重要です。たとえば、係長に取りまとめを任せ、課題を報告してもらう仕組みがあると、係長のマネジメント力が向上し、その結果、上位者がより高い視点で戦略を考える時間を確保できるようになります。こうした仕組みが整えば、初期段階での気づきを着実に実践に移す余裕が生まれ、全体の効率も向上するでしょう。

どう仮説を組み立てる？ 仮説を立てる際、3Cや4Pなどのフレームワークを活用することで、単なる直感に頼った場合に陥りがちな同じ発想の偏りを防ぐことができると学びました。フレームワークを用いることで、さまざまな角度から検討し、網羅的かつ説得力のある仮説を導き出すことが可能です。 逆の視点も意識する？ また、仮説作成時には逆の視点から検証することが重要であると実感しました。反証のプロセスを取り入れることで仮説の信頼性が高まり、より客観的な判断ができると感じています。普段は「顧客の課題を定義し、その解決策を考える」というアプローチを実践していますが、解決策を検討する前に仮説を明確にすることの大切さを再認識しました。 今後の戦略をどうする？ 今後は、解決策を検討する前に必ず仮説を立て、その検証を意識した取り組みを強化していきたいと考えています。「課題定義 → 仮説立案 → 解決策の検討 → 仮説の検証」というプロセスを意識することで、より論理的で根拠に基づいたアプローチが可能になると期待しています。 各部署で実践できる？ 例えば、新たに導入した業務用Webアプリが期待通りに活用されていない場合、まずは「What（問題）」「Where（問題の所在）」「Why（原因）」「How（対策）」の流れで現状を分析し、各部署における利用状況や課題を明確にします。その上で、使っていない部署ごとにアプリのメリットを整理して伝えるとともに、各部署の業務にあった具体的な活用方法を提案することで、問題解決を目指します。

プロセスはどう検証する？ 問題の原因を明確にするためには、まずプロセスを分解して検証することが重要です。解決策として、複数の選択肢を洗い出し、しっかりとした根拠に基づいて絞り込む方法が有効だと感じます。 効果はどう比較？ A/Bテストでは、施策の効果を比較しながら仮説検証を繰り返します。あらかじめ検証項目を明確に設定し、1要素ずつ検証することが大切です。 データで判断する？ データに基づいた意思決定を行うことで、業務の効率化や成果の向上を目指します。日常の仕事の中で仮説を立て、適切なアプローチ方法を模索してきました。過去の経験では、業務過多のため情報共有が主にメールに頼っていた状況もあり、その際はA/Bツールを利用して、理解度や反応の良さといった観点から効果のある方法を試してみました。例えば、メールでの通知と社内共有ドライブへの保管を比較する取り組みが挙げられます。 学びをどう定着？ Week5までに多くの分析手法を学びましたが、学んだ内容を自分のものにするためには、メモを振り返りながらフレームワークの活用やデータ加工、さらに比較する際にどのグラフを使用するのが最適かを検討することが必要だと感じています。まずは実践を通じて知識を定着させ、現代ではAIの助けを借りながら調査の時間や手間を省いていきたいと考えています。 新分野はどう理解？ また、動画学習を通じてWebマーケティングの指標など新しいエリアにも触れる機会があり、専門外の分野に対する理解がさらに深まったと実感しています。

因果と相関、どう考える？ 相関関係と因果関係をセットで分析すると、その結果をもとに具体的な打ち手を考えやすくなります。具体的には、因果関係が成立するためには、「時間的順序が正しいこと」「相関関係が存在すること」「第三の要因が介在しないこと」という3つの条件を満たす必要があります。 時系列分析ってどう？ また、過去のデータを活用して将来を予測する際には、時系列分析が非常に有効です。これに加えて、パレート分析やウォーターフォールチャートといった手法も、データの分析や可視化に役立ちます。 データ収集は大丈夫？ データ収集にあたっては、対象が意味のあるものであるか、アンケートや口頭での聞き取りといった方法が適切に実施されているかを確認することが重要です。 契約商品の予測はどう？ さらに、契約商品同士の相関関係や因果関係を把握することで、因果関係が認められる商品から、契約しやすい商品を予測して提案することが可能になります。特に、履歴などの時系列データを活用して、時系列データの4つの要素を理解し、使用するデータが何に該当するかを明確にした上で分析を行うことが求められます。 定義変更、何をチェック？ 最後に、データの収集段階では、データの定義が変更されていないかどうかを確認した上で、顧客情報や各種商品の契約状況をリスト化し、各種商品間の相関係数を算出します。もし、相関が認められる商品同士に因果関係が存在する場合は、その因果構造に基づいた商品提案を検討することができます。

目的は何を求める？ データ分析において、まず目的を明確にすることが重要です。比較対象や基準を設けて仮説を立て、分析を進めることで、確実な意思決定につなげることができます。また個人的に、円グラフと棒グラフ（縦横）の使い分けが参考になりました。これまでは棒グラフの方向についてあまり意識していませんでしたが、今後は意識的に使い分けていきたいと考えています。 業務はどう進める？ 現在、私はR＆D部門で営業支援機能の一環として、顧客向けPoC作成や自社商材のクロスセル・アップセル立案を行っています。この中で、KPIの進捗率が良いチームと悪いチームが存在します。進捗率の悪いチームに対し、原因を分析してどのような支援が必要かを検討するための材料とする予定です。講義を受け、現在の業務の大半が定性的な要素に支配されていることに気づきましたが、これらも定量的なデータとして取得可能であることに今後注力していきたいと考えています。 指標はどこを確認？ 具体的には、目的を「進捗率の良いチームと悪いチームの差分を捉え、悪いチームのパフォーマンス改善につなげる」と設定しました。KPI管理している指標の前段階にある要素をロジックツリーで再度分解し、KPI設定に漏れがないか確認します。この過程で、数値データを得るための手法を考え、進捗率の良いチームと悪いチームへ調査を行って数値を取得します。同じ条件のデータ同士で比較して差分を捉え、数値的な差異からどのポイントで躓いているかを特定し、支援方法の検討につなげます。

どの要素に焦点を当てるべきか？ 問題解決のためには、What、Where、Why、Howの各要素に分けて進めるアプローチが重要だと学びました。単に数字を眺めるだけでは見えにくい情報も、プロセスごとに分けて考え、それを定量化 (例えば、ファネル分析やコンバージョン率) することで新たな課題が明らかになります。 仮説立案のコツとは？ また、問題の原因を探る際には仮説を立てることが鍵です。その際の思考範囲を広げるために、対となる概念である「対概念」が有効であることも学びました。分析を進める上では、条件を揃えることが重要で、いわゆるApple to AppleとするためにA/Bテストを行い、比較対象の違いを絞り込むことが必要です。原因を探る際には、多くの項目に手を広げず、仮説を絞り込んで十分に研ぎ澄ますことが求められます。 システム導入の目的をどう明確にする？ これからシステムを導入するにあたり、まずシステムが何のために必要かを明確にし、その問いを検討段階から関係各所と共有しながら進めることが大切です。そして、現状における問題の特定を行い、What、Where、Why、Howの各要素に分けて進めていきます。 比較分析のためには？ システムの導入においては、何を比較するのかを明確にし、例えば導入した場合と導入しなかった場合の比較や、複数社での比較を行います。また、現状とあるべき姿のギャップを定量的・定性的に描き出し、比較することが重要です。場合によっては仮説を立てて進めることも効果的です。