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検討 ✕ 手法

に関する学び

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データの深意を探るには？ 各データを深く掘り下げ、その背後に何が見えるかを考えることが重要だと感じました。数値からクリック率やコンバージョン率を計算することで、新たな視点から現状を考察できると思います。また、問題に関連する要素とそうでない要素を分けて考える対概念や、適切な判断基準を設けて各案を評価する過程の重要性を学びました。常に思考の幅を広げることを意識することが大切だと感じます。さらに、A/Bテストを行うことで結果を比較でき、適切に検討を進められることも分かりました。 学んだ知識はどう活かす？ 自分の業務にすぐに活用できるかはまだわかりませんが、今週学んだデータの応用や対概念の考え方は役立ちそうです。3W1Hのステップを繰り返しながら、丁寧に分析していくことが大切だと改めて感じました。 採用手法は最適か？ 実行可能な業務として、採用活動にもこの手法を取り入れられるのではないでしょうか。採用ページのクリック数と応募者数のデータを取得し、ファネル分析や離脱ポイントを特定した上で、A/Bテストを実施すれば、最適なコンテンツや応募フォームを判断できると思います。

問いをどう設定する？ まず、答えを急がず、まずは問いを立てることが大切だと理解しました。自分自身だけでなく相手も偏った考えに陥りがちなため、問いを継続する際には、MECEやロジックツリーなどの手法を活用して、自分の視点が客観的かどうかチェックしています。 部署兼務の意義は？ 3月から新しく立ち上げた部署との兼務となったため、まずは重要な課題（イシュー）を特定し、新しい部署が軌道に乗るよう努めたいと考えています。また、現在の部署にも課題が残っているため、チームメンバーと共にイシューの特定を進めていく予定です。みんなで話し合うことで問いを共有し、同じ目的に向かって前進できると信じています。 ビジョンどう見極め？ あるべき姿を考え、まずはそのビジョンがぶれていないか、他者の意見を聞くことが重要です。現状を正確に把握し、理想とのギャップを明確に言語化することで、解決策を導き出します。解決策に早急に飛び付くのではなく、様々な切り口で問題を分解し、漏れなく重複なく検討することが求められます。最終的には、複数の仮説を立てることで、反対の視点や「NO」の仮説からも検証を進めています。

戦略思考の実践法は？ 戦略的思考とは、範囲の広さは異なるものの、実は日々の業務の中で自分なりに実践していることに気づきました。ゴールと現状のギャップを明確にし、複数の手段からリスクやコストなど様々な要素を検討して実行することが、戦略的思考だと理解しています。 日常の判断はどう取り入れる？ 例えば、日常の交渉や判断・決断の過程において、無意識に戦略的思考が働いている場面があると感じています。また、チームの運営や改善策を模索する際にも、メリットを最大化するために現実的な手段を検討するという考え方が取り入れられています。今後は、この意識をさらに高め、不足していた要素を追加しながら活用していきたいと考えています。 全体の視野はどう広げる？ 一方で、普段の思考は自分自身やチームという身近な領域に留まっていることが多いです。組織全体や会社といったより大きな視野での戦略的思考に関しては、まだ学ぶべき理論や手法が多く存在します。そのため、重要な決断を下す前には、学んだ知識やフィードバックがしっかりと反映されているかを確認しながら、日常業務に取り入れていくよう心がけたいと思います。

仮説をどう整理する？ 今回の講義では、複数の仮説を立て、その網羅性に注目する視点が非常に印象的でした。これまで仮説検証に取り組む際、十分に意識していなかった点も改めて考える良いきっかけとなりました。特に、結論を導くための仮説と問題解決に向けた仮説を、過去・現在・将来の軸で整理して考える手法は、新たな学びとして大変有意義でした。また、仮説を証明するために必要なデータの収集方法や、データを加工する際の視点についても、今後さらに知識を深めるべきと感じました。 データで何を探る？ さらに、Google Analytics以外の情報源、例えば売上データや顧客データ、購買データなどから顧客の傾向や購買パターンを把握し、適切な施策へと結びつける重要性を再認識しました。仮説検討時には3Cや4Pの視点を意識し、より具体的な改善策に取り組んでいきたいと考えています。担当クライアントのデータを活用しながら、どの組み合わせの商品が選ばれるのか、また一回あたりの購入金額をいかに向上させるかなど、具体的な戦略を検討し、常に新たな課題や仮説に向き合う姿勢を持ち続けることが大切だと実感しました。

実践で見えた真実は？ 学んだこととして、まずは実際に手を動かし、様々な切り口でデータを分類してみることの重要性がありました。その際、５W1Hといった手法を活用しつつ、単純に機械的に分けるのではなく、どのように分ければ意味が出てくるかを考え、仮説を立てることが大切だと理解しました。仮説を立てることで傾向を捉えることができますが、その傾向だけにとらわれず、他に絶対的な傾向はないのかをさらに異なる視点から分析することも重要です。 在庫管理に活かす？ 自分の業務では、販売会社の在庫や売上の管理にこのアプローチが役立つと感じました。具体的には、在庫が増える要因や売上が変動する要因の分析に応用できると考えています。例えば、在庫削減の計画を検討する場合、在庫増加の原因を詳細に分析することが、具体的な対策につながると考えています。 売上計画はどうなる？ 私が担当している地域では、計画通りに販売が進まないことで在庫が増えているという現状の課題があります。その打開策を考えるために、どの商品がどの顧客先で計画と実績に差が出ているのかを分析し、問題を特定したいと思っています。

課題分解は難しい？ 現状の課題に対する対策を検討する際、まずは課題を複数の客観的な観点から分解することが有効であると気付きました。これまで自己の経験則や伝聞に頼ったために、対策が偏っているという自覚が生まれたのです。 事業検討のコツは？ 自部門で新たな事業を考えるにあたり、自社の強みと弱みをさらに細かく因数分解することで、強みを活かす事業や弱みを補強する事業の検討に役立てられると感じました。また、現在の能力を十分に活かしていない業務についても、同様の視点で他の業界や分野に適用できる可能性があると考えています。 課題整理の秘訣は？ さらに、課題の整理を進める際には、正しい日本語とわかりやすい可視化の手法を心掛け、上司や部下に対して明確に説明できるよう努めようと思います。具体的なアプローチとして、まず現状の問題点を洗い出し、複数ある課題に優先順位をつけながら浮き彫りにしていきます。その上で、仮説を立てながら対策案を文章化し、必要であれば数値やグラフを用いて示す方法を採っています。最終的には、これらの内容を上司にプレゼンテーションする形で共有する予定です。

戦略思考はどう磨く？ 戦略的に考えるためには、自己の経験や感覚に頼るだけでなく、フレームワークの活用や他者の視点を取り入れながら抜け漏れなく整理することが重要だと学びました。また、フレームワークを使ったとしてもそれだけで万能になるわけではなく、本当に大切な要素を選び抜くセンスと大胆さが求められ、実践を通して戦略的思考を磨く経験が不可欠だと感じています。 分析手法はどうする？ 3CやSWOT分析の概要や方法は理解していたものの、実際の業務の場面では十分に活用できていなかったと実感しています。現在携わっている中期戦略の検討において、これらのフレームワークを積極的に取り入れてみたいと考えています。 競合とブランディングは？ 特にコーポレートブランディングの領域では、これまではあまりフレームワークを用いてこなかったため、SWOT分析を通じて自社の強みや弱み、外部環境の影響を整理し、3C分析では市場・顧客および競合の状況を評価することに挑戦したいと思います。ただし、3C分析で「競合」の範囲をどの程度広く設定するかについては、引き続き検討が必要と感じています。

データ分析で重要なのは？ 現在、実務の初歩的なデータ分析に触れる機会はあるものの、改めて分析手法を体系的に理解することができました。特に、データ分析においては課題設定と仮説が極めて重要です。ただ単に分析手法の知識を持つだけでなく、領域知識も必要となるため、日常業務では特に業務理解を深めることを意識していきたいと思います。 業務改革で何が求められる？ 業務改革の根拠としてデータ分析を利用することが多いですが、第1週の学習を通じて、私が現在取り組んでいるのは、分析というよりもむしろ集計や可視化に近いことを理解しました。したがって、まず課題の設定や仮説に基づいてどのようなデータで比較するかを慎重に検討し、情報を収集することから始めるべきだと考えています。 領域知識を高めるには？ また、課題設定や仮説を立てるための領域知識が不足しています。そこで、領域知識の向上を目指しながらも、分析を進めるためには周囲の協力を仰ぐことも重要だと感じています。データが複数のシステムにまたがって保存されているため、一度どのようなデータが存在するのかを整理することが重要です。

フレームワークで何を学んだ? 3C分析や4P分析といったフレームワークを活用しながら、視点を切り替えて仮説を立てる手法を学びました。これにより、論理的に整理された思考の進め方が身につき、より多角的な分析が可能になると感じました。 複数仮説はどう考える? また、仮説を立てる際には、複数の仮説を同時に考えることや、網羅性を持たせることの重要性を再認識しました。一つの仮説に固執せず、様々な可能性を検討することで、より精度の高い分析が行えると実感しました。 データ収集はどう進める? さらに、データ収集に関しては、既存のデータを活用するパターンと新たにデータを取得するパターンがあることを学びました。新しい情報を得るために必ずしも新たなデータの取得が必要なわけではなく、まずは既存のデータを精査し、そこから仮説を考えることも十分に有効であると理解できました。 次はどう活かす? 以上の学びを踏まえ、フレームワークの理解をさらに深め、網羅性をもって複数の仮説を立てられるように努めるとともに、まずは既存データの見直しから取り組んでいきたいと考えています。

原因はどこにある？ 問題の原因を探る際は、まず全体のプロセスに分解し、どの段階で課題が発生しているかを明らかにします。その上で、解決策を検討する際には、複数の選択肢を洗い出し、根拠に基づいて最適なものに絞り込む手法が重要です。 A/Bテストの意味は？ また、A/Bテストはシンプルで運用や判断がしやすいというメリットがあり、低コストかつ少ない工数で実施できるため、リスクを最小限に抑えながら改善を進める有効な手段といえます。 利用状況の課題は？ 現在進めているサービスについては、利用者の活用状況を分析し、どのように利用され、さらに活用を推進するためにはどのような施策が効果的かを検討することが課題となっています。そこで、まず現状の利用状況を詳細に把握し、その分析結果をもとに仮説を立て、改善のための施策を検討していきます。 次のステップは？ 具体的には、各施策を一つずつ実施し、その結果を確認しながら次のステップへ進んでいく方針です。施策の実施期間は概ね1～2週間を想定していますが、内容とともに期間も適宜見直しながら検討していく予定です。

数字分解の大切さは？ 今回の講義では、数字を分解して考える方法や、さまざまな切り口を試し、定義を明確にしてMECEの考え方を適用する手法を学びました。普段あまり意識してこなかった視点から、改めてデータを多角的に検討することの大切さを実感し、新たな気づきを得ることができました。特に、数字に苦手意識があった私にとって、グラフに少し足して割合を示すなどの工夫が、問題点の発見を助けてくれると感じました。 採用データは何見る？ また、採用に関する応募者のデータを、自身で分解し、多角的に検討する重要性にも気づかされました。これまでは、採用媒体の営業担当からの数字の共有を受けるだけでしたが、自分でデータを操作し、さまざまな属性からボトルネックを見つけていく試みは非常に有意義でした。今後は、これまでの採用データを自分なりに細かく分解し、現状の強みや弱みを洗い出して、次の募集掲載の対策に生かしていきたいと考えています。 継続的な対策は？ 一度の検討に留まらず、継続的にデータを分解し、数字に基づいた対策を立案できるよう努めていきたいと思います。

意味ある問いは何？ 分析を進める際は、適当な手法に頼るのではなく、まず意味のある問いを立てることが大切です。その問いに対して、イシューを明確にし、論理的な枠組みの中で回答を導くことが求められます。また、思考の偏りを排除するためには、フレームワークを活用し、他者との反復練習を重ねることが有効です。 効果検証はどうする？ 一方で、制作物の効果検証においては、最初に問いを設定し、その問いに基づいて分析を行うことが基本です。これにより、クライアントの課題を解決するための講義の再設計や、講義の集客向上に向けた具体的な提案を行い、成約の精度をより高いものにすることが可能となります。 講義資料は再検討？ さらに、講義資料に関しては、顧客の反応が芳しくない箇所を的確に洗い出し、批判的な視点から見直すことが必要です。これまで経験や感覚で作成していた部分は、一度解体し、フレームワークを用いて再度根拠を明確にする方法が有効です。可能であれば、他者との対話を通じて率直な意見を取り入れることで、内容のブラッシュアップにつなげることが求められます。