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に関する学び

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現状と理想の差は？ 問題解決には、これまで「正常なあるべき姿」とのギャップを埋める施策が主流とされてきたが、実は「現在の正常な状態」から「ありたい姿」へのギャップを埋めることも、立派な問題解決だという点に気が付きました。 アイデアは何で生まれる？ アイデアを生み出す際には、ロジックツリーのようなフレームワークを用いることが重要だと感じました。ただし、そのためには意味のある切り口が不可欠で、切り口となるパターンの数は経験によるところが大きいと考えています。 ロジックはどう活かす？ また、現在社内で生じている問題に対して、ロジックツリーを用いて「WHY」と「How」を整理したいと思いました。これまで、あるべき姿と現在の状況を数値で示すことが難しい（もしくは手間がかかる）ため、取り組みが進まず、結果として抽象的な対策案に終始していた印象です。今後は、数値化したデータを基にロジックツリーを活用することで、より具体的で幅広い施策を検討できるのではないかと感じています。

付加価値はどう見極める？ モノに単に対価を設定するのではなく、常に付加価値があるかを考える習慣が大切だと感じました。具体的な見せ方や利用シーンの提案を通じて、体験価値を創出することが売上向上につながると考えています。また、体験価値の定義に関しては大きな金銭コストがかからないため、積極的にアイディアを出していきたいです。 差別化はどう伝える？ 価値提案を構築する際には、プロダクトの差別化と競争優位性を明確に伝えることが必要です。自社の商品が従来とは異なるターゲット層にも受け入れられる可能性や、これまで提案されていなかった利用シーンをどのように訴求できるかを、高い視座で分析し、まとめることを目指します。 強みと弱みはどう見る？ さらに、フレームワークを活用して自社の強みと弱みを網羅的に把握することが重要です。自身だけでなく、同僚のフィードバックを取り入れながら、抽出した強みと弱みをもとに、これまでにない体験価値や利用シーンを具体的に言語化していきたいと考えています。

データ分析前の課題は？ データ分析を始める前に、まず何が問題なのかを明確にし、その問題がどこで発生しているのかを確認することが重要です。分析の基本は分解にあり、目的に応じて様々な視点で切り分ける際、階層の違いに注意する必要があります。たとえば、where、why、howの順序を意識することで、基本に立ち返ることができます。 検証方法はどうする？ 実際の業務においては、前月の業績（予実差）を基に問題を設定し、どこから問題が生じているのかを調べます。その際、自分の感覚だけではなく、データ上で本当にそう言えるかをしっかりと検証することが求められます。結果を先入観として捉えず、データに基づいた事実を導き出す姿勢が大切です。 振り返りの進め方は？ 毎月の業績振り返りでは、改めて何が問題なのかを定め、具体的な発生箇所を探るプロセスを実践します。このプロセスを通じて、自身の直感が正しいかどうかをデータを用いて検証し、結果ありきでデータを選び出さないことを意識することが求められます。

結果の背景は何？ PDCAサイクルにおける「C（Check）」の重要性を改めて実感しました。業務では、A/Bテストの結果が出るとすぐに「採用」と「不採用」の判断に偏りがちですが、なぜその結果になったのかという背景や要因の検証が不足していると、本質的な成果や再現性のある改善につながりません。 結果だけで大丈夫？ 自身の業務においても、施策実施後に結果だけを見て結論を出す傾向がありました。しかし、今後は仮説とのずれや背景要因を丁寧に分析し、再現性のある改善策を立てる必要性を感じています。 検証で進化できる？ そこで、施策の実施後は必ず検証の時間を確保し、PDCAサイクルの「C（チェック）」を強化することを行動計画に盛り込みます。具体的には、仮説と結果の差異を可視化し、原因分析のためのデータを事前に収集・整理する仕組みを整え、定期的な振り返りの場で結果の背景を多角的に検証します。これにより、直感や思いつきに頼らず、根拠ある意思決定を進めていきたいと考えています。

議論の進め方は？ 同じテーマを複数人で検討する場合、効率的かつ効果的に進めるためには、目的やゴールに沿ってどのように議論を進めていくのか、検討すべき要素に共通の認識を持つことが不可欠です。これを整理しないと、各人が自分の関心に基づいて検討を進めてしまい、視点がずれてしまいます。 どうやって認識合わせ？ 共通認識を形成するためには、まず検討対象を俯瞰的に捉え、漏れなく重複なく要素を抽出することが重要です。その際、3C分析、SWOT分析、バリューチェーン分析などのフレームワークが非常に有用です。 改善策はどうする？ 具体的なアプローチとしては、まず自分が担当している事業について、これらのフレームワークを活用して分析を行います。そして、その分析結果を同じチームのメンバーと共有し、今後の改善策について議論することが求められます。特に、バリューチェーンのどこに課題があり、コスト分析を通じてどの部分がネックとなっているのかを明らかにすることが、改善策の策定に役立つと感じました。

代表値の意味は？ データを理解する際、代表値の考え方が基本であると学びました。代表値には単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、たとえ二つの集団で平均値が同じでも、ばらつきの度合いによって集団の実態は大きく異なることがわかります。ばらつきは標準偏差という指標で表され、また、グラフを用いてデータを視覚化することで、説得力が増すことも学びました。 報告書のポイントは？ 報告書にデータやグラフを用いる際には、より意味のある情報を見出すことが重要です。平均値だけでは集団の性質を十分に理解できないため、ばらつきなど他の要素も加味し、「本当にそう言えるのか？」と多角的に考える必要があると感じました。 分析目的は何？ そのため、まず何のための分析なのか、その目的を明確にすることが大切です。次に、必要なデータを特定し、信頼できる情報源から取得すること。そして、代表値や標準偏差をどう活用すれば集団の性質が理解できるのかを考慮しながら、データを適切に扱いたいと思います。

業界PLで何を理解できたか？ 事業の構造や提供価値に応じて、費用のかかる部分が異なるため、利益を生み出す仕組みも変わることが理解できました。異なる業界のPLを見ることで、その業界の特徴を理解することができ、また、同業他社のPLを確認することで、各社がどこに費用をかけているのかが分かり、今後の動向を予測できると考えました。 競合他社の動向をどう把握する？ 経営企画として競合他社の動向を把握する際には、PLを活用し、どこにどれだけの費用をかけているのかを分析します。また、単年度ではなく複数年にわたる変化を追うことで、今後の動向を予測するのに役立てたいと思います。 自社PLの整理で見える課題は？ 具体的には、競合他社の過去3年間のPLをまとめ、どのような予測が可能かを整理します。そして、その整理した内容が直近の動向と一致しているかどうかを確認します。また、自社のPLについても整理を行い、課題がどこにあるのか、そして利益を生み出すために何が必要なのかを考えたいと思います。

STP再評価だけで成長？ 企業の事例を通して学んだことで、商品自体を変更しなくてもSTPを再評価するだけで、ビジネスを成長させることができると理解が深まりました。また、ポジショニングを検討する際には、自社視点ではなく顧客視点でポイントを絞って売り出すことの重要性を学びました。 コンセプト調査の重要性とは？ コンセプト調査を行った際の結果分析時に、特にSTPの重要性を感じました。STPをしっかりと定めることで、その後のプロモーションや施策に一貫性を持たせることができると確信しました。また、新商品の企画を考える際には、ポジショニングマップを作成し、差別化ができているかの確認を行いたいと思います。 自社の強みをどう活かす？ さらに、自社の既存商品をSTPにあてはめて分析することで、自社の強みや他社との差別性を理解できました。こうして理解した自社の強みを書き出し、顧客視点でも強みかどうかを再確認し、複数の強みをかけ合わせながら新商品の企画を構築していきたいと考えています。

目的をどう明確化？ 分析の目的を明確にすることの重要性を実感しました。データを活用する相手がどのような目的で情報を求めているのか、コミュニケーションを通して具体的に確認する必要があります。しかし、実際に会話をすると、目的が漠然としていたり、具体的な内容が伝えられないケースが多く見受けられました。そのため、抽象的な要素を具体的な内容として引き出すヒアリング力が非常に重要だと感じています。この過程で、仮説設定や比較対象の選定がより明確になり、全体の分析基準がしっかりと定まると考えます。 営業データは何を示す？ また、営業活動においては、提供するデータがますます重要になっています。特に、自社製品の導入理由を明確に説明することが求められる中、競合他社との比較において自社製品を選ぶ根拠を明確なデータで示すことが必要です。営業と意見を共有しながら、データ活用の目的を具体的に明確化し、客観的な視点を保った説得力のあるデータ提供を行うことで、導入率の向上につなげたいと考えています。

個々に合わせた指導は？ 若手の人材育成に、これまでの一律なアプローチではなく、個々に合わせた目標設定が必要だと感じています。これまでは同じ話やワークを提供していたため、ゴールまでの道筋が曖昧になっていました。今後は、各自が目指す人物像や理想の姿を明確にし、その実現のために個別の指導を行いたいと考えています。また、前提となる環境要因に基づく情報提供が、やる気の向上にもつながると期待しています。 支援手法はどう変わる？ さらに、メンバーに合わせた指示型、参加型、支援型、達成志向型のワークを取り入れ、全体ミーティングで共有することで、メンバー間の相互理解を深める計画です。異なるアプローチを柔軟に使い分けることで、それぞれの適性や経験を活かした支援が可能になると考えています。 業務配分のコツは？ また、日常業務においては、どの業務内容をどのレベルのメンバーに割り当てるかを検討し、各自の目標達成への道筋を具体的に示すことで、メンバーの自立を促していきたいと思います。

自分自身の思考を問い直す 人は思考に偏りがあり、経験に基づいた発想に寄りがちな習性があることに気づきました。そのため、自分自身の思考の偏りを自覚し、「3つの視」を活用して違う見方がないか問い続けることが重要だと感じました。また、瞬発力が求められる場面と持久力が求められる場面のそれぞれに応じた対応力を身に着ける必要があると理解しました。 課題解決に役立つ気づきとは？ 業務の改善や改革を企画・検討する際には、課題の本質を見極めるためにこの気づきを活用したいと考えています。日々の会議でも、自分の意見に偏りがあることを意識し、広い視点を持って他の見方がないか探りながら発言をブラッシュアップしていきたいと思います。 ロジックツリーで見解を深める 企画検討の際には、ステークホルダーごとの視点から物事を多角的に見ることを意識的に行い、ロジックツリーを使って分解し整理します。また、会議では経験に基づく反射的な回答は避け、問いかけの本質を見極めた上で、意見を出すことを心がけます。

データの隠れた意味は？ 「分析は比較なり」という講師の言葉に、これまでの自分のデータに対する見方を改める衝撃を受けました。単に手元にあるデータだけでは、平均値や統計情報といった基準を算出することができず、その中に秘められた情報を読み解く重要性を再認識する機会となりました。 数字以外も活かせる？ また、データ分析と言えば数字を思い描くことが多いですが、文字列などで表現される資料もまたデータであると教わりました。間接部門で働く中で、これまでデータに対して多少なりとも距離を感じていた私にとって、まずは日常の中で身近に存在するデータを取りこぼさず活用することの必要性を実感しました。 管理と復習は十分？ 具体的には、毎日、毎週、毎月の使用単位で見落としがないかデータをチェックすること、一元的な保管場所を確保してデータの集計状況を整えることが挙げられます。迷ったときは今回の学びを振り返り、復習を繰り返すことで「データとは何か」を体で覚えていくことが大切だと感じました。