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検討 ✕ 手法

に関する学び

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解像度向上の手法とは？ データの解像度を上げる手法をいくつか学びました。「全体像をとらえる」ことで近視眼的な視点から脱却し、「分解」を積極的に取り入れることで、課題や問題をより具体的に抽出することが可能です。漏れや抜けをなくすことが、一見遠回りのように見えても、結果的には最も効率的な方法であると感じています。 異なる視点での分析の重要性 売上分析や時間帯分析などを行う際には、ただ数字を並べるのではなく、違う角度からの見え方を取り入れることで、見落としや抜けを防ぐことができると考えています。プレゼンの機会があった際も、通り一遍の見方ではない切り口を提案することで、新たな課題を抽出することができるのではないかと感じています。 数値報告での注意点は？ 月例のミーティング用に数値報告の素材を提供する際は、以下の点に注意しています： - 並べた数字を別の視点で並べ替える。 - 補完できる部分がないか同僚に相談し、思考や見方の偏りに気付く。 - すでにグラフ化されているものについては、異なる切り口で見せ方を検討し、恣意性がないか確認する。 これらの工夫により、より具体的で効果的なデータ分析が可能になると実感しています。

数字は何を示している？ 数値や事実を分解することで、新たな事実が見えてくると同時に、その解像度を上げることができると感じました。この際、特に意識すべきは「切り口」であり、仮説や目的をもって複数の視点から事実を確認することが重要です。自分は、ある傾向にすぐ飛びついてしまい、その先の検討を十分に深められていなかったため、今後はどんな傾向が見えても多角的に事実を検証するよう努めたいと思います。 現状の原因は何？ また、企画立案の際も、ありたい姿と現状のギャップを埋めるために、事実を分解して原因を追求する手法が有効だと感じます。現状の事実がなぜ生じたのかを明らかにするために、事実を細分化し、多角的に確認することは重要です。実際、直近では、社員向けに業務と介護のリテラシー向上を図る施策の検討において、現状確認のために事実を分解して捉える作業を進めており、どのようなデータを収集すべきかも併せて検討しています。 業務改善の秘訣は？ さらに、進行中の業務に取り組む中で、早速「分解」に意識を置いた事実確認を試みています。この施策で得た経験をもとに、他の業務においても同様のアプローチを活用できるようにしていきたいと考えています。

仮説設定の重要性は？ 今回の講座では、データをただ眺めるのではなく、仮説を立てることの大切さを学びました。単純な平均値だけでなく、重みを考慮した加重平均やデータのばらつきを確認することで、ファクトを正しく把握する手法が身についたと感じています。 統計の意味をどう捉える？ これまでは加重平均や標準偏差といった言葉を聞くだけで、その意味を十分に理解できていませんでした。しかし、今回の講座を通して、実際にばらつきを見る体験ができたことで、データの変動の重要性を実感することができました。 販売実績はどう理解？ また、プロダクトごとの販売実績推移を分析する際には、属性別やレンジ別の分布を見ることで、どの層に受け入れられているのかを明確にし、施策の検討につなげることが可能であると感じました。分布のばらつきをしっかり確認することで、単なる傾向だけでなく、他の要因の影響も把握する助けになると気づかされました。 顧客分析に納得する？ さらに、これまでプロダクト別の顧客分析では、平均値や中央値に頼ることが多かったのですが、今後はばらつきの数値化を取り入れ、日々や月ごとの実績をより一層可視化していく必要性を感じました。

分析の目的は何？ 分析とは、比較によって本質を浮き彫りにする作業であると再認識しました。分析の目的を明確にし、適切な比較対象を選ぶことが、納得感のある結果を導くための基本であると感じています。また、目的に応じた情報の見せ方が存在するという理解も深まりました。 情報整理の必要性は？ ダイバーシティ推進の担当として、社内の属性割合や勤務実態の定量データ、そしてアンケート結果といった定性データを扱う機会が多い中で、まずは情報の用途や目的を明確にすることの重要性を改めて認識しました。必要な情報をより深く掘り下げ、検討していくことが今後の課題です。 多角的視点はどう？ また、自分だけの視点に偏らず、他者の意見を取り入れることで、多角的な視点から情報を集約したいと考えています。こうすることで、より客観性の高い分析が可能になると実感しています。 透明な分析方法は？ 一方で、分析の目的に応じた仮説設定が、恣意的に都合の良い情報操作につながるのではないかという懸念も感じています。今後の学びを通じて、この疑問に対する気づきを得るとともに、より透明性のある分析手法の習得を目指していきたいと思います。

脱線防止はどうする？ 会議では、本質的な議論に向かう途中で脱線してしまうことがよくあります。そのため、会議の時間を有効に活用するには、最初に「今ここで答えを出すべき問い」、つまりイシューを明確にすることが大切です。 イシューの作り方は？ イシューは質問形式で表現し、具体的かつ一貫している必要があります。さまざまな観点から問いを検討することで、求める答えにたどり着きやすくなります。問いを作成する際は、複数の切り口で考えることがポイントです。たとえ最終的なゴールが一つであっても、そのプロセスにはいくつものアプローチが存在するはずです。 目的は共有できる？ また、会議が始まる前に、目指すゴールや解決したい問いをすべての参加者と共有することも重要です。これにより議論が脱線した場合でも、すぐに当初の目的に戻ることができます。 実践はどう進める？ さらに、実践的に取り組むために、イシューの作成には①問いの形式にする、②具体的な内容で考える、③一貫して維持する、という手法をいくつか試みるとよいでしょう。必要であれば、メモを持ち歩くなどして、会議の途中で軌道修正できるよう意識しておきましょう。

どうして分解が有効？ 様々な要素に分解して仮説を組み立て、データを意識した点はとても良いと思います。具体的な業界事例に当てはめて考えることで、理解がさらに深まるでしょう。 具体例はどう映る？ 仮説を立てる際には、具体的な業界やビジネスシーンの例を考えると、思考がより深まります。また、データを検証する際にどのようなツールや手法を用いると効果的かを検討することも大切です。 実践で活かすには？ 実際のビジネス状況で仮説検証をどう活用するかを考え、具体的に練習することが求められます。引き続き、さまざまな角度から課題を検討してみましょう。 なぜ幅広い視野？ 課題は狭い視野だけでなく、幅広い角度で網羅的に考える必要があります。そうしないと、本当の課題を見落としてしまう恐れがあるため、どのようなデータで検証できるかもしっかりと検討することが重要です。 共有はどう役立つ？ 自分の考えに固執せず、要素の重要性を周囲と共有しながら多角的に検討していくことが必要です。そして、どのように検証すべきか、またどの項目を指標として設定すべきかを同時に整理していくことが求められていると感じました。

自社の強みをどう捉える？ ある実例を通して、対象となる顧客に自社のどのような強みを最適に組み合わせて提供するかが非常に重要であると感じました。そのため、主観的な観点に加え、客観的な視点から自社の強みを捉える必要性を実感しています。 市場の見極めは？ 市場をセグメント分けし、各切り口から自社商品を検討することで、販促の手法の見直しや新たな商品開発につなげられると考えています。 セグメントをどう活かす？ 今後は、セグメンテーションとポジショニングマップの活用を意識していきたいと思います。業務異動によりコンテンツ企画部門からは離れましたが、広報業務に関わる中で自社商品の発信にこれらの手法を取り入れることで、より効果的な情報提供が可能になると期待しています。 会議での発信は？ 具体的には、自社商品のセグメンテーションや強みの洗い出し、ポジショニングマップの作成を行い、広報やコンテンツ企画に関わるメンバーとの会議で新たな発信方法を提案していくつもりです。 イベントで伝える？ 来月に予定されているイベントなどの発信内容を検討する際にも、これらの手法を積極的に活用し、実践していきたいと考えています。

どう分析すれば良い？ 「やみくもに分析しない」という言葉を目にし、データ分析の奥深さを再認識しました。現在、チームで検討中の施策に対し、まずは営業担当へのインタビューを実施し、そこで多くの意見が寄せられた内容については、全体を対象にアンケートを行う計画です。 数字の根拠は何故？ 数字の根拠をもとにストーリーを作り上げる手法は、相手に響く説得力を持たせる上で非常に重要であると改めて感じました。この考えを念頭に置きながら、実務におけるデータ分析のアプローチをさらに熟考する機会となりました。Week6で総復習を予定していた中で、新たな気づきを得ることができたのは大きな収穫でした。 実務データの秘訣？ また、AIコーチングからは、実務における定性データ（インタビューやアンケート）と定量データとの整合性や、数字の根拠から効果的なストーリーを作るための仮説検証のプロセスについての問いをいただきました。まずは、アンケートを通じて定量データを効率よく収集できる仕組み作りに取り組むとともに、過去から蓄積している定量データの中から、今回の営業担当へのアンケートに活用できるものがないかを洗い出してみようと思います。

問題をどう洗い出す？ 今回の学習では、まず何が問題であるかを洗い出し、その問題箇所を明確にすることの重要性を学びました。問題の原因を詳しく分析し、対策を検討・実行するプロセスや、結果から各要因を考察する点、さらに理想と現状のギャップを埋めるための工夫が大切であると実感しました。 分析手法は何か？ また、分析手法としてロジックツリーやMECE分析、さらに階層分析と変数分析の活用が有効であることを学びました。これらの手法を用いることで、データの整理がしやすくなり、効率的な分析が実現できると感じます。 実例で何を発見する？ 具体例として、交通系ICカードの決済データを利用し、加盟店やキャンペーンごとの売上分析に応用できる可能性があると考えました。売上分析においては、年代、性別、居住地、曜日などの視点で検証し、来店回数や決済金額の傾向も踏まえて全体的な分析に役立てたいと思います。 量と質のバランスは？ 最初の段階では、質よりも量を意識して経験値を積むことが重要と考えています。質も適度に保ちながら、実践を重ね、ロジックツリーやMECE分析を積極的に活用してデータ分析に取り組んでいきたいと思います。

ビジネスモデルを数字で理解するには？ PLとともにBSを通してもビジネスモデルが見て取れます。何に資金を投入し、何を所有してビジネスを行っているのか、そのストーリーが数字から見えることが面白いです。また、BSの資産と負債のバランス、流動・固定のバランスから企業の安全性が読み取れます。減価償却については理論的には理解しているものの、具体的な実感はまだわかないのですが、今後慣れていくつもりです。 数字から得るストーリーの楽しみ方は？ 自社分析と同業他社の分析を行うこと、さらにメジャー企業のPL・BSを実際に見ることで、数字から見えるストーリーを楽しみたいと思います。借金はリスクもありますが、成長のための投資として考える側面もありますので、これまであまり行ってこなかったこの手法も一つの選択肢として今後検討していきます。 さらなる学びを深めるためには？ 今回のナノ単科のおかげで、週末の朝に学習時間を設定し、それを実行する習慣がつきました。PL・BSについての理解は進んできましたが、まだ深掘りが必要と感じています。今後はグロービス以外のWebや動画なども活用し、さらなる学びを深めていきたいと思います。

問題解決の第一歩は？ 問題解決のプロセスは、「問題の明確化、問題の特定、分析、立案」の４つのステップで進めることが基本です。まず、あるべき姿と現状とのギャップを整理し、定量的な指標で表現することで、問題の本質を明らかにします。 ロジックツリーの意味は？ 次に、ロジックツリーを用いて問題を層別分解と変数分解の視点から特定します。この手法は、抜け漏れなく全体を捉えるために有効であり、MECEの考え方を取り入れることで、効率的な分析が可能になります。 データ分析の見直しは？ 実際の業務では、ある営業活動の最適化に向けた分析で、手元のデータをもとに検証を試みたものの、結論に至る前に、まずロジックツリーによる要素の分解と、分析の切り口についての再検討が必要だと感じました。また、参加しているプロジェクト全体のパフォーマンス改善にも、この手法を活用できると考えております。 改善策の判断は？ ただし、分析においては良い切り口と悪い切り口の判断が難しいという現実も感じました。今後は、これらの手法を実践しながら、より効果的な分析の切り口を見極め、改善策を立案していくことが重要だと実感しています。

貸借対照表のポイントは？ 貸借対照表（B/S）の基本構造を学び、負債が1年以内の支払いとなる「流動負債」と、1年以上にわたる支払いが見込まれる「固定負債」に分けられることを理解しました。また、店舗のコンセプトである「贅沢感」と「非日常感」を演出するための家具や内装に関して、新品にこだわるのではなくリサイクル品の活用も検討すべきだと気づきました。これまで新品の家具や内装を前提に考えていたため、どこまでが投資となり、どの部分で妥協できるかを見極める必要性を感じています。今後は、掲げた目的と目標を踏まえ、投資に見合った利益をしっかりと検討していきたいと思います。 求人手法の選び方は？ また、12月末までに1部署で数名の採用を検討していることから、求人媒体の選定が重要な課題となっています。掲載型、スカウト型、または他のダイレクトリクルーティング方式など、各手法の特徴を比較し、費用面では掲載期間ごとの固定料金制と採用が決定した際に発生する成功報酬型の違いを含め検討する必要があります。過去の採用実績や今後の利益見込みを踏まえ、自社の数字をシミュレーションしながら、最適な採用手法を見つけ出したいと考えています。