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分析 ✕ 検討

に関する学び

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分解の効果は何？ データを分解することで、より多くの知見を得られることを実感しました。特に、ある特徴が一つの切り口で現れた際に、それだけで答えを決めつけると他の観点から見ると誤りであることがあることに新鮮さを覚えました。答えが見つかったように見えても、それはあくまで仮説であり、しっかりと検証することが重要だと感じました。 現状をどう把握する？ ITシステム品質保証チームの今後の戦略を立てるにあたり、まず現状を把握したいと思います。そのために、システムの品質評価を分解し、現状に対する課題を見つけ、知見を得たいと考えています。具体的には、ユーザーが5段階で評価したデータの平均値であるNPS平均を分解していきます。 どの切り口が有効？ まず、MECEを意識しながら様々な切り口を考えます。層別分解としては、ユーザーの属性別や単価別を検討します。変数分解としては、評価の平均は合計値を評価数で割ることで得られるため、5段階各評価ごとの合計をグラフ化します。また、評価数の分布や1ユーザーあたりの評価回数の層を作り、さらに分解して考察します。プロセス分解としては、ユーザーが新規登録してからサービスを利用し終えるまでの流れをプロセスに分けて、各段階での評価がどの程度であるかを分析していきます。 検証の重要性は？ 以上のように、さまざまな観点から分解することで知見を得ることを目指します。

マーケティングへの憧れは何故？ これまで、漠然としたマーケティングへの憧れや興味があり、多くの書籍を読み、社内の講座に参加するなどして学んできました。しかし、その答えが見つかりませんでした。本講座では事例研究を学び、仲間とディスカッションを重ねることで、初めてマーケティングの面白さやワクワク感を感じることができました。 顧客に認められる喜びとは？ 普段の営業現場では、顧客ニーズを考え、ポジショニングを検討して販売する楽しさを感じていました。しかし、売れたことの喜びよりも、ポジショニングの理解を得て顧客に認められた際の感覚が私にとって大きな魅力であると気づきました。これを理解できたことは大きな収穫でした。 マーケティング思考はどこでも活用できる？ マーケティング思考はB to Cでないと難しいというイメージがありましたが、実際には選択と集中、差別化という本質が重要であり、どのような場面でも活用できると考えるようになりました。営業の話法展開や課題解決策の検討、自己分析など、今後積極的にこの思考を活用したいと思います。 マーケティング部への転籍を考える理由は？ 私のキャリアアップの一環として、マーケティング部への転籍を検討しており、その適性を判断することが本講座の受講理由でした。本講座を通じて「楽しい、やってみたい」という直感を得ることができたため、そのためのプロセスを実行していきます。

データ分析の最初の一歩は？ これまでデータ分析を行う際、どこから手を付けてよいかわからず迷っている時間が長かったのですが、今後は「まずは分解して傾向を探ってみる」「何も見えなくても失敗ではない！」という姿勢でアグレッシブに取り組んでまいります。 情報共有で意識すべきこと 施策立案前の仮説構築、施策の効果検証、上司／同僚／取引先との情報共有や報告など、全体像を漏れなく把握し問題点を特定、改善策を検討し、データ検証し、関係者へ共有／報告するすべてのフェーズにおいて、今週の学習が生かせると感じました。MECE（モレなくダブりなく）は、マーケティングやPDCA改善に欠かせない思考であるため、常に留意して業務に取り組んでまいります。 可視化がデータ分析の鍵？ データ分析においては、頭の中で考えるのではなく、まずは可視化できるもので状況を整理することが重要です。頭の中だけで整理したものでは抜け漏れが発生しやすいため、他者と共有する際のツールとしても活用できます。また、切り口に迷うよりもまずは分解をしてみて傾向を探ることが大切です。トライアンドエラーを通じて、分析方法の傾向を掴むことができます。 コミュニケーションで大切なことは？ コミュニケーションにおいては、情報共有や報告の際に「モレなくダブりなく」伝えられているかを意識し、データ共有においても相手が理解しやすい加工を心掛けます。

経済性の本質は？ 3つの経済性については学んだ経験があったものの、実際にはその本質を十分に理解していなかったことに気づかされました。ゲイルの設問に沿って思考を重ねる中で、どのような場面でどの経済性が重要になるのかを具体的に意識しながらビジネスに活用したいと考えています。また、WEEK1から学んだ内容は、個々の要素だけでなく組み合わせることでより効果を発揮するのではないかと感じています。今後は、この組み合わせについても整理していきたいと思います。 業界分析のコツは？ 現時点では、今週学んだ「経済性」が自身の業務にどのように活かせるのか、具体的なイメージがつきにくい面もあります。しかし、業務計画や中期経営計画の策定過程において業界分析を行う際、自社を取り巻く業界環境において優位性を持つ企業がどのような「経済性」を発揮しているのか、という観点で分析することは可能と考えています。そこで得た気づきを自社に取り入れることができればと期待しています。 次期計画の実践は？ 来期の業務計画や次期中期経営計画に向けては、事業経済性が成り立つメカニズムや法則を活かしていくことを考えていますが、それらが成り立つための前提条件を整理することも忘れてはならないと感じています。本講座が終了した後、学んだ知識を再度整理し、「何を」「どのように」使えば競争優位性を発揮できるのかをしっかりと検討していくつもりです。

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。

比較で何を探る？ 「分析とは比較なり」という言葉が示すように、分析を行う際には、条件を整えて比較し仮説を立てることが重要です。この手法は、日常的にデータを扱う作業の中で非常に役立っています。例えば、全国推奨品になった製品のシェアが推奨される前後でどの程度伸びているのか、値下げ要求に応じた場合に売上がコストダウンのインパクト以上に増加したかどうかなどの質問です。 目的と条件はどう？ 分析を始める前に、分析の目的とデータの条件がしっかりと整っているかを確認します。目的がはっきりしていなければ、分析結果は曖昧になり、有益ではなくなってしまいます。また、「生存者バイアス」という思考に陥らないように、成功体験だけでなく失敗からも学ぶ意識を持ち続けたいと思います。たとえば、競合との製品コンペに勝つためには過去の成功事例から学ぶだけでなく、敗北したケースの反省点を検討し、どこが競合よりも劣っていたのかを追求していくことが重要です。 データの見せ方は？ さらに、データの見せ方も大切です。数字やパーセンテージで示すべきか、どのようなグラフを使用するかを考え、視覚的に訴える効果的な方法を選択することが求められます。こうした分析の技法や思考法は、データを扱う日々の作業の中で重要な役割を果たします。ファクトに基づいた正確な分析結果を出し、それを適切に伝えられるように努めて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。

比較検証で何が分かる？ データ分析の魅力は、データを漏れなく比較することで仮説を立て、現状を正確に把握できる点にあります。理想の状態が明確になると、実行可能な改善策が見えてくるため、比較検証はとても有効です。また、ヒストグラムや散布図を用いることで、データのばらつきを視覚的に把握でき、適切な分解や分類により分析の精度が向上します。これにより、異なる視点から問題点や改善案を検討できる点が非常に魅力的だと感じました。 実務でどう活かす？ 学んだフレームワークを実務で活用するため、過去のデータ分析を再実施し、問題点と改善策を明確にすることを試みました。現状把握には５W１Hを用いた定量的な分析を行い、現場でのヒアリングと合わせることで、実際のデータとのズレを確認しながら解決策を検討しています。これまでグラフを活用してきましたが、ヒストグラムや散布図の導入は初めての試みで、今後さらに活用していきたいと考えています。 効果的な選定法は？ 効果的なデータ分析には、収集時に重要な項目を明確にし、適切なデータを選定することが欠かせません。定期的な可視化によりデータの傾向を把握し、その結果を共有することで継続的な改善が図れます。また、What、Where、Why、Howといったステップを守ることで、思考の幅が広がり、仮説とデータに基づく検証を通してより実践的な分析が可能になると実感しました。

問題の本質をどう捉える？ 問題解決プロセスについて学んだ内容は、まず「ありたい姿」と現状を比較し、そこに存在するギャップに着目する点から始まります。その上で、問題を構成する要素に分解し、ロジックツリーを用いながら要素間の関係を整理していく方法を学びました。ここでは、MECEの原則を意識しながら、WHAT、WHERE、WHY、HOWといった各視点で問題を詳細に捉えていくプロセスが重要です。特に、どこに問題が潜んでいるか（WHERE）の特定が解決への大きな手がかりとなります。 広告関連の要因は？ たとえば、広告効果を測るデータで前回のCPと比較し、数値に大きな乖離が見られる場合、このプロセスは有効に働きます。その際には、広告以外の宣伝活動があったか、テレビで取り上げられたか、他社が類似のCMを始めたか、または在庫の問題がなかったかなど、さまざまな要因を洗い出して、どうすれば問題が解決できるかを検討することが求められます。 部門へ依頼する理由は？ 現状では、業務スコープの中でデータが正しく取り込まれ、出力される段階で分析が終了してしまっていることが多く、結果としてその分析作業は別の部門に依頼しているケースが見受けられます。今後は、アナリストとしての視点を強化し、データを直接営業チームに提供できるよう、問題解決プロセス全体に対する理解と取り組みをさらに深めていきたいと感じました。

問題解決のステップとは？ 問題を解決する際には、ステップごとに考えることが重要です。やみくもに案を出すのではなく、状況確認や原因特定、解決策の検討といった観点に分けて洗い出すことが求められます。問題解決には二つの方向性があります。現状をあるべき姿に戻すことと、望む姿へのギャップを埋めることです。このギャップを定量化することが鍵となります。 プロモーション戦略にロジックツリーを活用 MECEに考える際の分解方法として層別分解と変数分解が使われ、ロジックツリーを用いて問題を分解すると優先すべき課題が明確になりやすくなります。これを、来年度のマーケティングプロモーション戦略を立てる際に活用しようと考えています。 施策の振り返りとギャップの活用法 まず今年度のプロモーション施策を振り返り、現状とあるべき姿のギャップを見て原因を考えます。そして、来期のありたい姿を考え、それに向けたギャップをどのようにアプローチするかを検討します。その際、分析にロジックツリーを活用する予定です。 チームで行う効果的な振り返り メンバーそれぞれに現状のデータと理想の姿のデータを出してもらい、そのギャップを見てチームで理由を検討します。振り返りを行ったうえで、有効だった施策、継続すべき施策、止める施策を検討し整理します。そして、会社の方向性に合わせて来期の施策を練り上げようと考えています。

費用対効果はどう？ タクシー会社の事例からは、まず広告費用の投資に関して、計画立案時に費用対効果を十分に考慮する必要があると感じました。また、配車アプリの事例では、協力依頼を行う際には、実施目的や期待される成果が相手にしっかり伝わるよう工夫すべきだと学びました。特に、大手企業が採用しているといったバックグラウンドを後付けで付加することで、信頼感を醸成する手法に納得しました。さらに、新たな取り組みには必ずコストが伴うため、既存のノウハウを活かせるビジネス分野への展開や、自社の強みを再分析することの重要性も実感しました。 採用戦略はどう？ 一方、自社に関しては、プロダクトを保有していない分、採用や人材育成、そしてターゲットとする顧客や案件の種類に着目し、規模の経済性や範囲の経済性を追求する方向性が必要だと考えています。社内の人材育成、品質向上、業務効率化といった課題に取り組む際、今回の学びを活かして費用対効果のみならず、既存業務や他の取り組みとのシナジーを十分に検討したいと思います。 未来計画はどう？ さらに、来年度実施予定の中期経営計画において、ターゲットとする顧客や案件の種類を明確にした上で、どのような人材を採用し、どのように育成するかを計画していく所存です。その際、現状の社員の配置転換や、営業・技術の双方の体制の見直しも含めた戦略が求められると考えています。

問題分析の新たな視点は？ 問題を分析する際、私は分解して考えることが重要であると認識していました。しかし、まず全体をしっかり定義した上で、MECE（漏れなくダブりなく）を意識した分解方法を考慮することの重要性を理解しました。さらに、その切り口が適切であるかどうかを見直し、別の視点からアプローチすることの必要性も理解しました。 プロジェクトの収益化戦略とは？ 担当部門の売上や利益を拡大する際には、プロジェクト別に社員一人当たりの売上や利益、平均単価を算出し、それぞれのプロジェクトを比較することで問題のあるプロジェクトを特定します。その上で、効率的な単価の引き上げや、社員とビジネスパートナーの入れ替え、もしくはプロジェクト継続を諦めてより収益性の高いプロジェクトにリソースを振り分けるという対策を導き出すことが可能になります。 部門の売上拡大にどう貢献する？ 社員一人当たりの売上を向上させるために、社員とビジネスパートナーの入れ替えや単価アップの交渉の推進が有効です。ただし、業務知識を有する社員の配置換えは現場への負担も大きいため、十分に検討した上で実施することが求められます。また、社員のローテーションを可能にすることで、プロジェクトを離れる社員には新たなプロジェクトを担当させ、その際もビジネスパートナーを活用することで、部門全体の売上拡大につながると考えます。