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印象 ✕ 改善

に関する学び

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分析視点は何が肝心？ 今回の学習では、分析において比較する５つの視点（インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターン）を意識することの重要性を再認識しました。また、平均値として単純平均、加重平均、幾何平均、中央値といった代表値の違いについて学び、特に加重平均と幾何平均が今後の業務で役立ちそうだと感じました。 平均選択のポイントは？ これまで実務では単純平均を使用してきましたが、利益が低下している部分に焦点を当てるためには、加重平均を取り入れることで事業の取捨選択がより明確になると気づきました。加重平均を用いれば、経営陣に現状の課題を整理し、改善提案を行う際に説得力が増すと考えています。 幾何平均はどう見る？ 一方、幾何平均は計算が複雑なため、現状では取り扱いが難しい印象を持ちました。しかし、来年以降の利益率成長率を算出する際に有用な指標となる可能性があり、将来的には利益予測の精度向上に寄与できるのではないかと期待しています。

メールの魅力はどう伝える？ メールを書く際には、相手に読んでもらえるようにアイキャッチや文章の硬さを相手に合わせて調整し、中身を分かりやすく提示する工夫が重要です。 フォント選びの秘訣は？ 例えば、フォントの選択も受け手に与える印象に影響します。日常的にメイリオを使用していたとしても、状況に応じて適切なフォントを選ぶことが求められます。受け手は大量のメールやチャットを受け取るため、「読まない」という選択肢も持っています。そのため、「これは読まなければ！」と思わせる仕掛けは非常に大切です。また、数値を報告する際には、適切なグラフを用いて伝えたいメッセージが明確に伝わるよう心掛けましょう。 伝わる文章の作成法は？ さらに、メールには相手にどんなアクションを求めているのかを明確に記載し、自分自身が作成した文章を何度も読み返すことでブラッシュアップを続けましょう。相手に伝わる文章に仕上げるために、妥協せずに改善を図ることが重要です。

文章はどう伝える？ これまで、伝えたいことに重きを置いて文章を書くあまり、読み手にとってわかりやすい文章になっていなかったと感じるようになりました。学びを生かして、今後の資料やメールなどに、その視点を反映していきたいと思います。 メールは読者軽視？ 提案資料やプレゼン資料では注意を払っているものの、メールでは伝えるべき情報のみが中心となり、結果として読み手の立場が軽視されがちでした。セールス目的の場合は相手の気持ちに配慮できている一方で、普段のコミュニケーションにおいては横暴な印象を与えてしまうことがあり、これは改善すべき点だと痛感しています。 日常でどう改善？ 今後は日常のあらゆるシーンで、論理的な思考や目的の整理が行き届いた文章を書くことを心がけます。もしも読んでもらえなければ、結局は自分の日記を送っているのと変わらないと反省し、振り返りながらより良いコミュニケーション手法を模索していきたいと思います。

データ分析ってなぜ？ 全体を通してデータを分析する重要性を改めて実感しました。今まであまり意識していなかったMECEの考え方―漏れや不足がない状態―について、比較の段階があることやそれぞれの段階で分かる情報の違い、そして明確な発見があるという点が印象に残りました。 着地見込みの工夫は？ また、着地見込みを作成する際、単価を中央値で表示するなど細かい部分にも応用できる点を体験でき、シミュレーションに積極的に取り入れていきたいと感じました。今後は、シミュレーション結果や予算、実績とのGAP分析にもこれらの方法を活用し、より精度の高い検討を行いたいと思います。 GAP検証で何が起こる？ さらに、シミュレーション実績との比較をもとにGAPの仮説検証を実施し、次の期には軌道修正が図れるよう動いていく予定です。まずは表やグラフを作成して比較し、そこから差異分析を行って仮説を立て、改善に結びつけていきたいと考えています。

分析ってどう理解？ 分析とは、ものごとを分け、比べることだと改めて理解しました。具体的かつ明確に整理することで、より良い意思決定に役立てる手法であるという基本的な定義を再確認できたと感じています。分析を進める上では、目的設定と仮説設定がいかに重要かという点が特に印象に残りました。 目的設定は何が必要？ まずは、分析の目的を明確にして、どの意思決定に結びつけたいのかを整理することが大切だと考えています。その上で、目的に合わせた仮説を立て、膨大なデータの中から役立つ情報を見極める方法を実践していきたいと思います。 振り返りの進め方は？ また、自身の業務を振り返り、データを活用して改善したい点を整理し、どのようなデータを収集しているのかを把握することから取り組みたいと考えています。一つのテーマに絞り、目的設定、仮説設定、そして分析の順で自分なりに実践を進めることで、より良い結果を得たいと思います。

なぜ統計手法を重視？ 平均値だけでは数値のばらつきを捉えきれないと実感しました。仮説を立てる際、標準偏差や中央値など多様な統計手法を併用することが大切だと改めて感じます。また、データをビジュアル化することで仮説の精度が向上し、分析のアプローチ自体も変わり得る点が印象的でした。 どう評価を改善？ 今回のコンテンツ運用アンケートでは、これまで尖った意見や単一の数値に頼った評価に偏っていた部分を改善するヒントを得ました。今後は、仮説を明確に立てた上で、比較や傾向を意識した深いデータ分析を心がけていきたいと思います。 整理で何が見える？ さらに、既に収集しているアンケートデータの整理を実施し、情報の過不足を確認する予定です。初めてのデータビジュアル化にも挑戦し、その結果は次回以降の運用改善のための知見として、適切な知識管理ツールで整理していきます。

A/B分析はどう見る？ A/B分析の手法について理解が深まりました。分析時の基本として、環境要素を一致させることや、複数パターンの場合には確認したい要素を絞り込むなど、判定材料の吟味が重要であると感じました。ただし、効果や判定は比較的しやすい印象を受けています。 UI選択はどうする？ 現在、課内の業務案内掲示板の改修を進めており、どちらのUIが確認しやすいか、また問い合わせ件数が減少するかを試す計画です。ただし、使用するツールが決まっているため、パターンが限定される点と、同時に開示できないジレンマを感じています。 引継ぎはどう進める？ 明日から業務引き継ぎ用のマニュアル作成が始まるため、まずは小規模かつ迷惑のかからないメンバーでトライアルを実施します。迅速に変更できる体制を整えることで、双方の良い点と不得意な点の判定を容易にすることが狙いです。

多様な視点が見えた？ 同じテーマについて多様な視点が存在することを学びました。ユーザー目線で現状の仕組みが本当に適切かどうか検証する過程で、各メンバーが異なる観点から意見を述べるのが非常に印象的でした。また、デザイン思考に関しても、参加者それぞれの想いが交わり、ディスカッションが盛り上がった点がとても興味深かったです。 現状をどう問い直す？ 現状に疑問を持つことの重要性を実感しました。従来の方法や制度がただ続いている理由だけで運用されている場合、それをユーザー目線で見直し、より使いやすい形に改善する必要があります。まずは現行制度の確認と再検討を行い、実際に受けた問い合わせや相談内容を反映させながら問題定義を進めることが大切です。さらに、可能な範囲で改善策を検討し、ロジックツリーなどの手法を用いて試行錯誤を重ねるプロセスが印象に残りました。

生成AIの使い方は？ 生成AIを効果的に使いこなしている皆さんの姿に驚きました。また、提案されたアイデアが多角的な視点から考えられており、誰も同じコンセプトで作成していなかった点が印象的でした。自分もどの部分でユニークな回答を生み出せたのかを見直し、今後の取り組みに活かしていきたいと考えています。 課題解決の流れは？ デザイン思考入門で学んだ共感、課題定義、発送、試作の手法を総務業務の改善活動に積極的に取り入れていきます。まずは、様々なイベントに積極的に顔を出して情報を収集し、皆さんが抱える問題点を洗い出します。その中で特に意見が多かった項目をもとに課題定義を行い、場合によっては実際の現場の声を反映したペルソナ作成も検討しますが、生成AIを活用することで自分では捉えきれない視点も網羅できるため、その力も借りながら進めていくつもりです。

問いと答えで学ぶ理由は？ 今週はクリティカルシンキングの振り返りを行い、WEEK1の自分の回答を再確認しました。問いと答え、すなわち主張と根拠のシンプルな構成が印象的で、問いを明確に設定し、その問いだけに集中して回答するという行為の難しさを実感しました。 お客様の課題は核心？ また、商談時にはお客様からシステム構築による課題解決のご相談をいただくことが多い中で、お客様の課題が何か、本当にその課題が核心なのか、そしてその解決策が改善につながるのかを、主張と根拠をセットで検討する必要があると感じました。講義で「早く答えを導き出すには常に考え続けることが大切」という話が印象深く、思考の切り替えを意識して反復することで、そのスピード感を自分のものにしたいと思います。今後は、何かを考える際に必ず主張と根拠を意識する行動を心がけていきます。

どうして深掘りする？ 顧客のニーズを正確に捉えるためには、顧客が不満に思う点を深く掘り下げる必要があると学びました。実際、顧客自身が気づいていない点も、アイスブレイクを交えながら信頼関係を築くことで、従来の不満以外の情報を引き出せる可能性がある点が印象に残りました。 訪問の意義は何？ 自社商品の改善点を模索する中で、今後は顧客先を訪問した際に、信頼関係がすでにある方と個別にお時間をいただき、ざっくばらんに不満やご意見をお聞きしたいと考えています。また、他の社員からも、顧客先で得た不満の情報を収集して、全体の改善に役立てられればと思います。 なぜ対面が必要？ 最近ではリモート会議で済ませるケースが増えていますが、やはり対面での会話でしか本音を引き出せないのかという疑問が残ります。

名前で売上は変わる？ 実際の事例から、同じ商品でも名称を変えるだけで売上に大きな変化が生じることを学びました。商品の特徴やサービスについて、どのように顧客とコミュニケーションを取るかは、何を作るか、誰に売るかと同様に重要だと感じています。たとえば、カレーライスの場合、ルーとご飯が一体となったイメージを伝えるために商品の名前を工夫する必要があると理解しました。 タイトルはどう変える？ また、Webアプリやブログ記事のタイトルがやや堅苦しい印象を与えるため、利用者目線での再検討が求められると感じました。今後は、背景にある理論を踏まえながら、より親しみやすい表現に改善していくために、ChatGPTと相談してタイトルの再考を進めたいと思います。