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検討 ✕ 手法

に関する学び

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理想と現実のズレは？ 問題の特定手法には、理想の状態と現状のギャップを洗い出す方法と、ありたい姿と現状のギャップを明らかにする方法の2種類があると感じました。ネガティブな要素に目が向きやすい前者は、問題解決においてよく用いられます。しかし、一方で特に問題が認識されない場合、現状維持に陥り停滞を招く恐れもあります。後者の未来志向の在り方は、変化の速い現代において、より意識的に持つべき視点だと理解しました。 共通認識ってどう？ ありたい姿は非常にあいまいな概念であるため、関係者間での認識を一致させる必要があるという点にも強く共感しました。そのため、データ分析を共通認識とし、フレームワークを活用して読み解くことが、皆が同じ言葉で議論を進めるための重要な手段となると考えます。これまで別々のロジックだと思っていたものが、密接に関連していることを実感できたのは、今回の学習の大きな収穫でした。 推進策はどう考える？ また、私はダイバーシティ推進という、答えの出しづらい課題に取り組んでいます。問題の焦点が定まりにくく、方向性がぶれがちなことに悩んでいましたが、どちらの軸で取り組むかを再確認することで、ぶれがなくなったと感じています。さらに、データ分析や論理ツリー、その他のフレームワークを用いることで、説得力のある共通認識を形成し、場当たり的ではないロードマップを描くことが可能になりました。今後も学んだ手法に立ち返りながら、よりロジカルに推進策を検討していきたいと思います。

仮説検証の視覚化は？ ライブ授業では、これまで学んできた課題の特定方法や仮説の設定、結果の検証といったプロセスを再確認することができました。特に、仮説検証の成果をどのように可視化するかについては、参加者の意見を聞く中で、棒グラフや円グラフ以外にも表現方法が存在することを知り、新たな視点を得ることができました。また、限られた分析時間の中で、本当に必要な分析を見極めることの重要性を改めて実感しました。データが手元にあると分析したくなりますが、何のために分析するのか、得られた結果をどう活用するのかを常に念頭に置いて進めるべきだと感じました。 分析目的と改善は？ 講座を受講する前にデータ分析を学ぶ目的は「意思決定に活用するため」であり、その目的は６週間の学びを経ても変わっていません。授業内ではマーケティングに関する事例も取り上げられましたが、現業務において活かす機会は少ないと感じます。一方で、A/Bテストや４P分析は業務改善のための改善案策定に、また相関分析は将来の経費推計に役立つと考えています。 何かを決定する際は、まずデータ分析で解決可能かどうかを検討しています。その際、何のために分析を行うのか、何を明確にするのかを設定し、ただ単にエクセルでグラフを作成するのではなく、その手法が最適かどうかを熟慮することを習慣にしています。また、年１回の定例報告の場合、長年変わっていない報告形式も多いですが、可能な範囲でより伝わりやすい形式に改善していくことが重要だと感じています。

数字分析で見落としはないか？ 数字の分析を行う際には、単なる表面的な数字だけでなく、グラフ化することで視覚的に見やすくし、相手にも理解しやすくすることが重要です。さらに、グラフに1列追加することによって異なる結論を導き出すことができ、元のデータを再度検討することで、最初には見えなかった答えを見つけることも可能です。 事業計画に欠かせない視点とは？ 分析においては、一つの傾向だけに満足せず、「本当にそうか」と自分に問いかける姿勢が大切です。特に事業計画を作成する際や収支計算、次年度予算に関しては、与えられた数字のみではなく、その背景をしっかりと分析して考えるように心がけたいと思います。また、プログラムに関連する学生や教員からのアンケートやフィードバックを受け取ったときも、それらをグラフ化して数値として表すだけでは不十分で、分類方法の再検討が必要です。 MECEをどう活用する？ MECE（漏れなくダブりなく）を活用して、物事の意思決定において多角的に物事を分析することを心がけています。特に、MECEのプロセス分解を活用し、現在直面している意思決定を論理的に説明し、相手に納得してもらえるように取り組む予定です。 多様な視点で思考を深めるには？ 自分の思考の傾向を理解し、常に多様な視点を意識した上で、一つの答えに満足しないように努めていきます。業務の中で特に事業計画の作成や収支計算の際には、これらの分析手法を積極的に活用していきたいと思います。

従来の戦略はどう？ これまで独学で学んだ戦略立案の方法では、ありたい姿を描いた上で現状とのギャップから課題を設定するアプローチを学びました。しかし、具体的にどのように課題を設定すべきかは不明瞭で、モヤモヤしていました。 受講後の変化は？ 今回の受講を通じて、ゴールに最短・最速で到達するための道筋として課題検討が有効であり、実務での検討結果の精度向上や周囲を納得させるためのロジック構築に寄与するという理解に至りました。戦略を描く際の核心が見えたように感じ、今後はより説得力のある課題設定を実現するための思考やプロセスについて考えていくつもりです。 新たな提案は？ 今回感じた「戦略の核心」を踏まえ、新たに取り組むべきことを検討し、上長への提案に繋げます。特に激動の中で持続的に成長を続けるため、中長期的な視点で取り組むべき事項を検討し、その成果を短期的な提案へと展開させる計画です。また、今回学んだ戦略的思考は、日常の技術課題解決にも応用できると感じています。限られたリソースの中で最短・最速で課題を解決する方法を模索する視点は、効率アップとアウトプットの質向上に直結すると考えています。 課題検討の工夫は？ なお、課題検討時に視野を広げるため、チーム内外の意見や組織の過去知見、業界動向を取り入れるための工夫が求められます。また、周囲を説得するロジックを構築するためには、どのような情報収集や分析手法が有効であると考えるか、今後一層検討していきたいと思います。

体系的な解決策は？ 問題解決には、場当たり的な発想ではなく、体系立てたステップが必要です。思いつきの解決策は再現性に欠け、結果を運任せにしてしまう危険性が高いと感じます。 理想設定に注意？ また、あるべき姿を安易に設定することにも注意が必要です。設定された理想像が必ずしも正常あるいは最適であるとは限らず、前提条件や構造を十分に検討せずに理想を置くと、誤った方向に問題解決が進む可能性があります。そのため、現状とあるべき姿を定量的に定義し、比較することが重要だと思います。 切り分けの疑問点？ さらに、what/Whereの切り分けや層別分解、変数分解といったフレームワークを使用する場合も、その切り口が曖昧でMECEが十分でなければ、誤ったwhatやHowに綱がり、問題解決の本質から遠ざかる恐れがあります。 感度向上はどう？ 感度の高い切り口を設定するには、フレームワークを形式的に使用するのではなく、日常的に構造を理解し、考える地道な訓練が必要だと実感しました。 戦略的拡大の鍵？ 例えば、サービスの対象を、これまで好調に推移している既存の顧客層から未開拓の顧客層へ拡大する際には、現状とあるべき姿を定量化し、売上構造を変数分解、顧客属性やニーズを層別分解する手法を活用します。整理したデータをもとに、what/Where、what/Howのステップに沿って、効果的かつ再現性のある施策を決定することが求められます。 「感度の良い切り口のコツ」

顧客志向はなぜ大切？ 顧客志向でプロセスを構築することの大切さを学びました。顧客自身が気づいていない欲求や、さらに求める＋αの価値を引き出し、それを実現するための方法を検討し提案する必要があります。真のニーズを発見し、それを満たす際は自社の強みを活かすことで、他社との差別化が可能となる点が印象的でした。 ネーミングの魅力は？ また、ネーミングの重要性にも触れられており、覚えやすくキャッチーな言葉であること、そして口にしたときに心地よさを感じられる点が理想とされます。実現手法としては、STPやAIDMAなどのフレームワークを用い、社内での合意形成にも十分に注意する必要があると学びました。何より最後に、常に顧客目線を持つことが重要であると再確認しました。 自動車業界で何を重視？ 自動車業界での商品開発の現場においては、顧客がどこに強いペインポイントを感じているのかを深く検証することが求められます。現在検討している製品や機能が、顧客にとって実際に価値があるものかどうか、または他にもっと重要な課題がないかを見極めることが大切です。検証の手法や必要なデータについても改めて考える良い機会となりました。 異業種交流で何を掴む？ さらに、異なる業種や業界のメンバーとのグループワークを通じ、自分の考え方や癖を再認識することができました。さまざまな価値観や考え方に触れることで、その背景にある理由や経験を深く掘り下げることができたのが非常に有意義でした。

授業で何を学んだ？ ライブ授業では、「What（何が問題か）」「Where（どこが悪いか）」「Why（どうして悪いか）」「How（どのように解決するか）」という４つのプロセスを学びました。これらのステップは非常に腹落ちし、納得のいく内容でした。 自身の弱点は何？ 私自身、最初のアウトプットができないという弱点があるため、このプロセスを活用し、解像度を上げる工夫をしていきたいと考えています。 業務の課題を何で解消？ また、現在担当している人口減少対策の業務において、要因が複雑でどこから手を付けるべきか悩むことが多く、市町村担当者を巻き込んで一緒に課題を整理することの重要性を実感しました。 分析はどう進む？ 具体的には、まずはMECEの視点やクリティカルシンキングの手法を用い、何に取り組むべきかという問いの質を向上させるための課題洗い出しを進めます。さらに、学術研究論文などを参考にしながら、さまざまな仮説を立て、具体的な解決策を検討していく計画です。 計画の次の一歩は？ 今後は、６月下旬からの市町村訪問に向け、どの課題をテーマとして設定するかを明確にするとともに、必要なデータを集めていきます。管内市町村の総合計画や、人口減少対策の総合戦略を読み込み、どの課題が重要視され、どのような解決策を試みているのかを丁寧に把握し、U・Iターン者や若年層の視点も取り入れて足りない部分を洗い出し、施策の強化ポイントを明確にしていくつもりです。

プロセスの問題をどう特定する？ プロセスの問題を明確にするためには、各プロセスを分解してそれぞれの率などを分析し、どこに問題があるのかを確認することが有効です。また、仮説を考える際には内部要因と外部要因の両方を考慮することで、視野を広げることができます。 A/Bテストの成功法は？ A/Bテストを行う際は、一つずつ要素を変えて精査することが重要です。時期的な要因に左右されないためにも、同じ期間に同様のターゲットに対してランダムに行うのが良いでしょう。複数の要素をテストしたい場合は、別の手法を検討する必要があります。 WEB広告でのA/Bテスト活用法 WEB広告においてもA/Bテストを活用し、広告の精度を高める努力を続けますが、時期や施策ごとに単に更新するだけではなく、施策展開から販売までのプロセスを分解し、どこに業務プロセスの問題があるかを分析することが重要です。 効果的な問題解決の取り組み方 解決策を決め打ちするのではなく、「What」「Where」「Why」「How」の各プロセスを意識的に取り組むことが求められます。問題解決のプロセスを意識的に取り組み、定着させることが必要です。 チームで知識を共有するには？ また、WEEK5の内容をチーム内に共有し、良い切り口を持てるように常にアンテナを張り、これと思ったことを書き留めることも大切です。年末に向けて打ち出す販促施策においても、A/Bテストを試みたいと思います。

データの意外な発見は？ 数字を分析する際、単に数値を眺めるだけでなく、以下のような手法を用いることで新しい発見があることを理解しました。まず、グラフ化したりパーセントに変換することが有効です。また、データのグルーピングも年齢帯を変えるなどの工夫が必要です。さらに、複数の切り口から分析し、結果を疑いながら挑み続けることが重要です。 新たな視点は現実？ このようなマインドを持つことで、特徴が見えなかったということ自体が「新しい発見」であると理解することができます。そして、新たな切り口が必要だと気づくこともできます。したがって、様々な方法でデータを分解し、分析していくことが脳の考え方をポジティブに変える重要なポイントだと学びました。 数の理由は何だ？ 具体的には、「数」を扱う場面が多いため、データを様々な方法で分解し、それぞれの要因を特定していきたいと考えています。例えば、来場者が増えた原因や、顧客が不満を持つプロセス、売上向上の要因を詳細に分析したいと思っています。 多角的視点は十分？ 今週中に、現在行っている来場者数の分析を一度見直し、見えているものだけで十分なのか、または他に見えてくるものがあるのかを検討したいと考えています。現時点では、業種や職種、来場日時といった切り口で分析していますが、事前登録の時期やセミナーの申し込み状況、WEBアクセスの頻度など、他にも試すべき切り口が思い浮かぶので、それらを用いて分析を試みる予定です。

講義はどう実感？ これまでの講義やワークを振り返る中で、思考が体系化され、頭の中がすっきりと整理された印象を受けました。いくつかのフレームワークについては既に知識がありましたが、実際の事例に当てはめて考えることで、ただ「知っている」段階から実際に使えるかどうかが別問題であることを実感しました。何度もアウトプットすることの大切さを改めて感じました。 契約データの見方は？ また、各種施策を検討する際には、過去の契約データを分析する場面が多くあります。その際、ロジックツリーを用いて漏れなくダブりなく問題を整理し、複数の仮説を立てることの重要性を再認識しました。特に、契約データの項目選定や社外データの活用といった、目的達成に必要な分析手法を実践する意義を感じています。 SQL学習の計画は？ 今後は、社内データを正確に取得するためにSQLの習得にも力を入れます。具体的には、オンライン講座を活用して4月から6月頃までに学習を完了させる予定です。 手書きの効果は？ さらに、ロジックツリーやその他のビジネスフレームワークについては、パソコン上で作業するのではなく、あえて手書きで取り組み、自分の中に定着しているかどうかを確認しながら実践していきたいと考えています。 アウトプットをどう伸ばす？ 実践的なデータ分析のアウトプット力を強化するため、関連する書籍や講座を活用し、9月までに数多くのアウトプットを経験して実力アップを目指していきます。

比較ってどう進める？ データ分析の根本は比較にあります。分析を行う際には、目的に応じた条件を揃えた比較対象を設定することが大切です。目的が明確であれば、適切な比較対象の選定が可能となり、分析の精度も向上します。 直感の表現は？ また、直感的な感覚を自分の言葉で言語化することも重要です。「なんとなく」という漠然とした感覚を具体的に説明できるようにすることで、分析結果に説得力が生まれます。 定性定量はどう？ 定量・定性の両面のデータを活用し、定量データの尺度の違いや特徴を把握することも必要です。さらに、分析の目的に合わせた可視化―例えばパーセンテージ表示やグラフ化―を行うことで、結果をより理解しやすく提示することが可能となります。 分析手順は何？ データの加工や分析のプロセスでは、まず目的の確認と仮説の立案を行い、その後に結論へと導く一連の手順が求められます。この流れをしっかりと実行することで、効果的な分析と説得力のある結論が導かれます。 活用場面で何をすべき？ 具体的な活用場面としては、営業やチームから依頼された市場データの提供、他社への施策提案、自社商品の価格検討などが挙げられます。これらの場面では、まず目的や期日などのゴールを明確に確認し、必要な条件を的確にヒアリングすることから始め、比較対象の設定、データの収集・加工・分析を実施します。最後に、分析の目的に沿った可視化手法を用いて、結論を提供することが求められます。

顧客課題整理は？ 「顧客課題仮説」では、ユーザー、状況、課題、ソリューションをそれぞれ具体的に整理することで、単なるぼんやりした仮定ではなく、明確な言葉に落とし込むことができました。この手法により、経営者や従業員、支援者が共通のイメージを持ちやすくなったと感じます。 ヒアリングの進み具合は？ 実際に経営者を対象に実践した際、項目ごとに整理されていることで、ヒアリングがスムーズに進み、受け入れやすい結果となりました。一方、ある飲食店の場合は、オーナーだけでなく、実情を把握している店長やホール担当へのヒアリングを次回実施することとなりました。もし項目化がなされていなかったなら、経営者の感覚だけでヒアリングが終わっていた可能性があります。 ユーザー深堀りは本当か？ また、別の企業では、対象ユーザーが十分に深堀りされず、ニーズが曖昧な状況でしたが、今回の見直しを通じて、改めてユーザーの気持ちや共感を確認する機会となりました。順序は多少前後したものの、最終的にはユーザーの感情を基に課題を再検討することにしました。 共感が導く検討プロセスは？ このプロセスでは、共感を出発点として課題を定義することが重視されました。基本的には決められた順序で進むのが望ましいものの、行きつ戻りつの中で課題を固めることも重要であり、仮に具体的なアクションに移していたとしても、ユーザーの共感が揺らいでいる場合は、再度立ち返って検討する必要があると感じました。