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検討 ✕ 手法

に関する学び

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どの分析方法が有効？ 問題を特定する際のアプローチについて、分類や分解の手法、考え方の基本を身につけることで、さまざまな課題に対してゼロから悩むことなく、正しい分析を進められると実感しました。学習の中ではプロセスの分解に重点を置いていましたが、他の方法についても幅広く覚えておきたいと考えています。 提案の見直しは必要？ 実業務においては、顧客への提案で解決策ありきで進めてしまうケースがあり、都合の良い分析になってしまうことがあります。こうした提案は初めは良い印象を与えるかもしれませんが、本質的な課題解決にはつながらず、長期的には評価を下げるリスクがあるため、業務の進め方を見直す必要があると感じました。まずは、これまで学んだ分析のステップに基づき、客観的かつ正確な分析を実行した上で、最適な解決策を提案することが重要だと思います。 行動計画はどう決める？ 具体的な行動としては、実業務で特定のサービスに依存せず、客観的で正確なデータ分析を徹底し、複数の選択肢を比較検討することが求められます。そして、適切な判断基準を設定して最適な解決策を提案することを意識します。加えて、提案後の振り返りを行い、実施した解決策の効果をデータで検証する仕組みを整えることで、継続的に提案の機会を創出できると考えています。

比較基準はなぜ？ 率の比較を行うことで、比較の基準を統一できることが分かりました。実践におけるクリック率やコンバージョン率の違いを、単に数値だけで良し悪しを判断するのではなく、プロセスを分解して問題点を洗い出す視点が重要だと感じました。その結果、新たな気づきや解釈が生まれる可能性があることも実感しました。 幅広い思考はどう？ また、原因を探る際には「思考の幅を広げる」ことが大切であると分かりました。抽象的な要素を積極的に取り入れ、そこから掘り下げる手法が効果的であるという点も大きな収穫です。 集計活用はどうする？ 実際の業務でどこまで活かせるかは未知数ですが、今回の経験を基に、依頼されたデータの集計を活用して分析に取り組んでみようと考えています。職場の方からもアドバイスをいただき、お支払いされた方の年代や件数などから比率を算出し、それらを抽象的な観点で分析することで、販売活動に活用できるデータへと繋げられないか検討していきたいと思います。 分布の謎は何？ まずは抽出したデータから比率を計算し、年齢などの属性が支払いにどのように影響しているのか、その際の母数の設定についても検討していきます。その後、なぜこのような分布になるのか、概念的な原因を考え、さらに深く掘り下げてみたいと考えています。

効果検証はどうする？ 問題解決のフレームワーク（What, Where, Why, How）に沿って思考を進めることで、ただ思いつきで施策を導入するのではなく、実施した施策の効果をきちんと検証できます。また、このフレームワークを活用しA/Bテストを実施することで、もし施策がうまくいかなくても別のアプローチを試し、再度検証を重ねることが可能です。こうした手法により、より効果的な解決策を見出し、継続的な改善へとつなげることができます。 問題の原因は？ グループ店舗においては、業績の高い店舗と低い店舗との違いを明確にすることが重要です。たとえば、低実績の店舗では、顧客への働きかけが不足しているのか、またはスタッフのスキルに問題があるのかといった原因を順を追って分析することで、真の問題点を特定できます。このプロセスにより、場当たり的な対応に終始せず、効果的な解決策を集中的に立案・実行することが可能になります。 実務で活かす方法は？ 私は現在、グループ店舗の実績向上を目指し、これまで学んだ問題解決のフレームワークを実務で活用しています。そのため、今月上旬を目標に各店舗の問題点を分析し、仮説を立てた上で対応策を検討します。そして、来年度に向けた対策スケジュールの策定と実行に向けた準備を進めていく予定です。

プロセス分解って何？ プロセスを分解するという観点を学びました。3Cや4Pのフレームワークを用いて、どの切り口で分析するかまでは考えることができたものの、その視点から仮説を立てる際に、設問の誘導がなければ行き詰まる可能性があると感じました。最終的には、4Pでプロモーション方法に着目し、3Cで顧客視点から行動パターンやプロセスを考えるという方法を組み合わせるアプローチを理解しました。 学びは販促にどう活かす？ マーケティングの面では、従来の主要な事業である顧客設計品の生産・販売に加え、近年では新商品の市場投入が進んでいるため、学んだ考え方を販促活動に活用できると感じました。どの業界のどの顧客にどのようにアプローチし、望ましい結果を得るかを考える際に、今回の手法が大いに役立つと思います。 計画検証はどうすべき？ また、投資検討の面でも、現状は確定した案件に基づいて投資判断がなされていますが、今後は未確定案件に対する投資検討にも学んだ手法を生かし、効果やリスクの検証を行っていけると考えています。さらに、担当者との定期的な打ち合わせで共有された活動計画について、計画が効果的に進んでいるか、もし計画通りに進んでいなければその原因や改善策を検討する際にも、今回学んだアプローチを活用していきたいと思います。

本当に大切な課題は？ 真の課題やイシューを見極め、明確にすることは非常に重要です。仲間と情報を共有することで、目指す解決策が正しいかどうかを共に認識し、より確かな道筋を描くことができます。また、「分けるとわかる」という考え方に基づき、どのような分析手法が解決策を導き出すのか、様々な角度から現状を整理する意識を持つことが求められます。 多角的視点は足りる？ 業務を進める上では、営業成績や人事、商品開発など多岐にわたる課題が発生します。そのたびにイシューを設定し、複数の視点から分析を進めるとともに、対策を講じる必要があります。特に、情報が不足している場合には、十分な情報収集を行うことが不可欠です。 全体最適を考えてる？ また、イシューを決定する際には、部分的な解決策に偏ることなく、全体最適の観点から何が真のイシューなのかを慎重に考えることが大切です。そのためには、複数（最低でも3つ以上）の仮説を立てた上で、最も本質的なイシューを見極めることが求められます。 代替案は整ってる？ さらに、様々な角度から現状を分析し、対策案を検討する際には、必ず代替案も用意するようにしましょう。クリティカルシンキングの姿勢で、本当にその対策が妥当であるのか、常に問い続けることが成果に繋がります。

問いの重要性は？ 「問い」から始めるという視点が、今回の学びの中で特に印象に残りました。まず、常に「今何を考えているのか」を自分自身に問いかけることで、単に身近な情報に頼るのではなく、目的や目標を明確にしながら考える重要性を再認識しました。 自己評価の見方は？ また、思考のプロセスにおいては、自分の考えを客観的に評価する「もう一人の自分」を育てることが大切だと感じました。具体と抽象の動きを意識的に行うことで、より広い視点からアイディアを整理・展開し、最終的に論理的な結論に導くための自己チェックが可能になります。 実践から何を学ぶ？ 具体例としては、week1で実践した「自分の思考をチェックするもう一人の自分を育てる」と「具体と抽象のキャッチボール」を通じて、発想を広げる効果を実感しました。また、week6に学んだ「今何を考えているのかを自問する」手法は、常に問いを軸に考える習慣の大切さを改めて感じさせるものでした。 議論はどう進む？ 普段の議論や施策の検討においても、まずは明確な問いを立て、その問いに沿って具体的なアイディアと抽象的な概念を行き来させながら自分自身の考えをチェックすることは、よりクリエイティブで実効性のある結論にたどり着くための有効な方法だと感じます。

データ比較の意味は？ データの比較を通して、その意味合いを見出す手法として、数字に集約する方法とビジュアル化する方法の２つのアプローチがあることを学びました。 代表値の選び方は？ 数字に集約する手法では、まず代表値に着目します。代表値としては、単純平均、加重平均、幾何平均、さらには中央値が挙げられます。また、データのばらつきを評価するためには標準偏差を利用するのが有用です。どの手法を採用するかは、単に数値を並べるのではなく、各数値が持つ意味合いを十分に考慮した上で、目的に見合った適切な評価方法を選択することが重要です。 評価手法は何だろ？ 成長率や進捗率の評価では、場合によっては幾何平均が適していることもあります。ただし、実際の業務においては、単純平均や標準偏差による評価が一般的に用いられるケースが多いです。評価の目的やデータの意味合いによっては、中央値や幾何平均も選択肢に入れて、適切な評価手法を考慮する必要があります。 グラフ選びはどうする？ また、データのビジュアル化にあたっても、まずその目的を明確にし、適したグラフなどの表現方法を検討することが大切です。目的に合わせたデータの加工や表示の手法を選ぶことで、情報をより具体的かつ分かりやすく伝えることができると実感しました。

理解不足は何故？ 「どこに問題があるのかを４つの視点で考える方法」について、これまでの学習テーマに比べしっくりこなかった部分もあり、自分の理解力不足を痛感しました。また、マーケティングの学習中に出てくる専門用語が多く登場したため、改めて具体的な事例に照らし合わせながら学ぶ必要性を感じました。 A/Bテストは何が肝心？ CRMのメール発信を担当している経験から、これまでA/Bテストに取り組んできたものの、手法そのものを知っている・実施したというだけではなく、テストを行う前の目的を明確にし、AとBそれぞれの「誰が、何を、なぜ」という点をしっかり考慮しないと効果が半減してしまうと実感しました。 全体目的は明確？ プロモーションなどの一部の発信手法に留まらず、事業全体の目的を明文化し、グループ内で共有することの重要性を改めて感じました。分析、課題、仮説といった学習内容からは一歩離れるものの、問題の原因や仮説を検討する前に、まず全体の目的や前提となる問題があることに気づかされました。 目的は全員一致？ また、各自が担当プロジェクトの目的を意識する体制において、それぞれの目的が本当に矛盾なく共有されているのか、今更ながら疑問を感じるとともに、再確認する必要性を強く認識しました。

視覚化のコツは何？ 今回の講座を通じて、視覚的に分かりやすい図表の作成や、元データを複数の視点で分解してグラフ化する手法を学びました。情報を可視化することで、データの本質に迫ることができ、分析の精度が高まる点が非常に印象的でした。 分解視点はどう活かす？ また、データの分解方法として、When（時間）、WHO（人）、HOW（手段）の視点を活用し、仮説を立てながらデータを読み解くアプローチは、理論と実践をうまく結びつけると感じました。こうした手法により、伝えたい内容を論理的に整理し、より明確に説明できるようになると思います。 情報分解の秘訣は？ さらに、MECEの考え方を用いて情報を漏れなく、ダブりなく分解する技術についても学びました。層別分解、変数分解、プロセス分解といった具体的な切り口を通して、第三者にも分析の背景や意図を的確に伝える方法を身につけることができました。 課題抽出はどう確認？ 最後に、アンケート結果や経費使用の分析を通じて、課題の抽出と適正な施策検討につなげる事例は、実務における分析の重要性を改めて認識させられる内容でした。自分自身でデータを作成する際や、他者のデータを検討する際に、適切な分解と背景の説明が説得力を高めるポイントであると感じました。

実践が難しいのはなぜ？ 問題解決の手法として、あるべき姿と現状とのギャップを把握する大切さは理解していましたが、実際の業務で試みるとなかなか実践に移せないと感じました。また、ロジックツリーを活用する際、感度の良い切り口を見つけることの重要性を認識しつつも、その実現には難しさを感じています。 MECEに頼ってみる？ 一方で、「MECEはほどほどに」という考え方が気持ちを楽にしてくれた部分もあり、今後は積極的に取り入れていきたいと思っています。同時に、ロジックツリー以外の方法についても学びを深めたいと感じました。 目的明確は必須？ 先週までの学びでは、分析のためにはまず目的を明確にすることが不可欠であると再認識しました。その目的の明確化と、あるべき姿と現状とのギャップを検討することは、非常に密接に繋がっていると実感しています。今後の業務においては、販売実績の単なる加工に留まらず、「売り上げを伸ばすため、現状と目標値の大きな乖離が生じる要因を、MECEを意識して分析する」というアプローチを試みたいと考えています。 どの枠組みが有効？ さらに、MECEを意識した分析を進めるにあたり、どのようなフレームワークが有用なのか、意見交換を通じて深めていければと思います。

ブレインで発想はどう？ 私は、ブレインストーミングを主にアイデア出しの手法として活用しています。たとえば、顧客課題の把握や、販売戦略の検討など、さまざまなテーマに対して意見を出しています。リモートでのミーティングが中心なため、付箋よりもエクセルやテキストを用いて情報をまとめることが多いです。また、SCAMPERについてはこれまで意識して取り組んでこなかったものの、今後は意見を出す一手法として実践してみたいと考えています。 少人数で意見はどう出る？ ブレインストーミングでは「否定しない」や「何でも言っていい」という基本ルールをみんなが理解して取り組んでいるものの、参加人数が多いと、どうしてもある一定レベル以上の意見でなければ雰囲気が微妙になってしまうことがあります。さまざまな意見を出し合うことは大切ですが、私は3～4人といった少人数で行うほうが、気軽に意見が言えてまとめやすいと感じています。 アイデア整理の秘訣は？ まずは、アイデアをたくさん出すことが重要です。その際、ひとつのアイデアに変更を加えたり、具体的なペルソナやシチュエーションを想定して出してみると効果的です。そして、出されたアイデアを最終的に整理し、言語化して説明できる状態にまとめることが大切だと考えています。

なぜ分解して考える？ プロセスを分解して問題の本質に迫る手法について、非常に分かりやすい事例から学ぶことができました。特に、採用プロセスの一部である中途採用面談や、顧客への提案における在庫差異の問題解決に、このアプローチを活用できると感じています。また、ABテストにおいては、条件をできる限り同一とし、検証範囲を絞るための仮説設定が重要である点も再認識しました。 採用面談、何が問題？ まず、中途採用面談に関しては、自身が関与する採用活動において、プロセスのどの部分で問題が発生しているのかを明確にするため、面談調整に要する日数と採用結果の情報を人事部から収集することを検討しています。この情報をもとに、面談調整に時間がかかる原因を特定し、改善策を提言することで、採用率の向上を図ることができると考えています。 在庫の差異、どう解決？ 次に、顧客への提案、特にシステム間の在庫差異に関する課題解決では、既に現状の業務プロセス分析は実施していますが、課題が発生しているプロセスの粒度が細かすぎるため、より単純化した形で説明する必要性を感じました。問題となりうる箇所を明示した上で、システム改善または運用プロセスの変更のいずれかを提案し、顧客にとって最適な解決策を提示していく考えです。