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施策

に関する学び

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検証手法は有効？ 問題原因を明らかにし、仮説検証の手法を学びました。A/Bテストを活用して施策の比較を行い、検証条件を可能な限り統一することの重要性を実感しました。例えば、AM・PMや平日・休日といった環境の違いは、検証対象以外の要素が判断に影響を及ぼす可能性があるため、広告などではランダム表示を取り入れることで正確な評価ができると考えています。 現場実践と課題は？ 業務の現場では、店舗出店など莫大な費用と時間を要するケースが多く、テスト環境の確保が難しいのが現状です。しかし、勤務状況や労務上の課題に関しては、実践の機会が得やすいため、身近な課題に対して継続的な取り組みを重ね、自身の中でフレームワークを構築していくことが重要だと思いました。 日々の計画はどう？ また、仕事に限らず、収入と出費などの身近なテーマでも問題意識を持つことが大切です。まだ十分にMECEの視点で物事を分析できていないため、さまざまなケースにおける要素分析を行い、知識をストックしておく必要があると感じました。さらに、全体の時間軸を意識して日々の業務計画に落とし込むことで、突発的な対応を極力減らしていきたいと考えています。

なぜ多くの選択肢？ 【学び】 本質的な課題を捉えるためには、可能な限り多くの選択肢を持つことが重要です。そのためには、まずイシューを明確にし、それを一貫して押さえ続けることが必要です。 問いはなぜ大切？ 【印象に残ったこと】 まず問いから始めることが大切です。問いを残し、それを認識し続けることで、常に何を考えるべきかを問い直します。そして、問いを組織全体で共有することで、全員が同じ方向性を持って進むことが可能になります。イシューとは、問いの形をとり、具体的に考えて特定し、一貫して意識し続けなければ逸れやすいものです。 会議でどう共有？ 営業会議では、やるべきことを一方的に伝えるのではなく、方向性を共有するために問いを共有します。戦略会議では、イシューを具体的に特定し、それを一貫して押さえ続けることで、ぶれないように進めます。 どの対策を選ぶ？ 毎月の振り返りにおいても、対策を考える際には可能な限りの施策を考え、その優先順位をつけるためにイシューを明確にします。問いを常に意識し、その問いを共有し続けることにより、各場面で必要な答えを導き出すことができるよう心掛けています。

正しい問いの立て方は？ 問題に取り組む際に、初めに正しい問いを立てないと、間違った問いに対する施策では成果が得られません。会議ではその日の問いを皆で共有し、それを常に忘れずに問いに立ち返ることの重要性を痛感しました。組織でこのような徹底をしないと、同床異夢になってしまうことがよく分かりました。例えば、売上をどのように構成要素に分けるかといったトレーニングは非常に勉強になりました。 業績比較で何が見える？ 業績推移を2000年と2024年で売上や単価、件数、社員数、求人数、求人決定数、担当者毎のスカウト数や返信率などを比較することで、多くのことが明確になり、予測可能なことが増加すると考えます。こうした分析により、現状の科学的特定が容易になり、自社の業績に外部環境がどのように影響しているかを理解しやすくなります。 会議でどう問いを活かす？ 日常のリーダー会でも、優れた問いを皆で共有し、会議が終わるまでその意識を保ち続けることが肝要です。打ち合わせ記録にもアジェンダの他に問いを共有すると効果的です。年末年始には過去５年の業績推移を分析し、何が何と相関があるのかを明らかにすることが可能だと思います。

数値に隠れた真実は？ 本単科で学んだ内容を振り返り、まず、データ分析は単なる数値の羅列ではなく、比較対象を明確にした上で、数値に裏付けられた論理的な問題解決の道筋を描くことが大切であると再認識しました。 問題解決の流れは？ また、問題解決にあたっては、思いつきの分析ではなく、問題解決の４ステップを明確にし、解決までのストーリーをしっかりと立てて実行する必要性を学びました。健康経営推進でのKGIやKPIの設定、戦略の見直し、効果的な施策の検討、さらには働きやすさや働きがいの醸成に向けた取り組みとして、男性の育休取得率と女性活躍の相関関係の検証、介護と仕事の両立支援に関する現状把握と課題の抽出、効果検証といった事例を通して、その具体的なアプローチ方法が示されました。 効果的なスキル向上は？ 加えて、Excelを用いた関数活用やグラフ作成のスキル向上、可視化資料を活かした説得力のあるプレゼンテーションの訓練が、実践的な分析や提案活動に直結する点も印象的でした。自分が出した解決案を俯瞰的に確認し、他者の意見を取り入れてブラッシュアップすることで、より実効性のある提案が実現できると感じました。

ピラミッドストラクチャーの効果とは？ ピラミッドストラクチャーは、論理的に物事を考える際に非常に効果的で取り入れやすいツールだと感じました。結論を導き出すためには、その根拠が必要であり、他人に伝えるためには具体例を挙げて説明することが重要です。 ビジネスシーンでの応用法は？ このピラミッドストラクチャーは、結論づけや主張が求められるあらゆる場面で活用できます。例えば、会議での発言や業務フロー改善の企画時などです。特に異なる立場の人が連携する業務や課題を議論する際には、主語述語を明確にし、結論の根拠を明確にすることで、内容をきちんと伝える必要があります。 自己改善への適用事例は？ 自分で結論を出したり主張する場面では、ピラミッドストラクチャーを用いて根拠の具体例まで提示した上で発言するように心がけています。また、業務改善のミーティングでは、この手法を用いて課題解決策を説明することが効果的です。さらに、各製品のマーケティングミーティングの際には、営業やマーケティングが考えた施策をピラミッドストラクチャーで分析し、具体的な根拠を明確にすることで、施策の質向上と効果の最大化を図る努力をしています。

知識をどう実務に？ WEEK6までを通して、問いから始める、分解、視覚化、イシューなどの各種フレームワークを学びました。しかし、単に知識として習得しただけでは、実務に体系的に落とし込むのは難しく感じました。アウトプットの質が向上した実感はありますが、日々の復習と繰り返し学習が欠かせないと再認識しています。 数字だけで戦える？ マーケティング施策を検討する際、これまで一面的な数値や事象だけに頼っていた部分を見直す必要があると感じました。今後は常に問いを持ち、具体的な根拠を示しながら、より質の高いマーケティング戦略を構築していきたいと考えています。また、組織としての課題形成にも取り組む中で、抽象的なビックワードを使わず、具体性を重視する方針です。 合格の秘訣は？ 受験を経てMBAに合格できたことは大きな成果です。今後は、クリティカルシンキングで学んだ知見を活かし、さらに専門的な知識を深めていく所存です。特にファイナンスや企業会計の基礎を入学前にしっかり学び、推薦図書を最低二冊は読破する計画です。そのためにも、日々の業務スケジュールを見直し、復習と繰り返しの学習を習慣化していきたいと思います。

前提と過程を考える？ 今まで、結論を出すことばかりに注力し、物事の前提や順序を立てて考えることを疎かにしていたことに気づきました。今後は、前提やプロセスの重要性を意識し、ビジネスだけでなく日常生活においても、その場しのぎの考え方を改め、しっかりと順序立てて考えることを心がけていきたいと思います。 解決策をどう見出す？ クライアントの問題解決においては、目の前にある問題や思いつきの問題を取り上げてしまう傾向がありました。しかし、問題の前提を見極め、どのような解決策があるのか、改善後の状態はどうあるべきかを順序立てて考え、まとめ、結論を出すことが大切です。このプロセスが十分にできていなかったと反省しています。今後は、業務改善支援における問題の整理に反映していきます。 最適な施策は何？ まずは、問題の前提を整理し、その前提ごとにどのような施策が考えられるかを順序立てて検討していくことから始めたいと思います。ただ「どうなったらよいか」だけに目を向けるのではなく、現在何が問題で何が不足しているのかを併せて考えていくことに注力します。前提や問題の洗い出しを丁寧に行うことから始めたいと思っています。

項目分けの意味は？ 意図的に項目を分けることで、問題が見つけやすくなると気付きました。特に、言葉の定義を明確にすること（例えば「子供」とは何を指すのか）が重要です。視点が多ければ多いほど、問題の発見が容易になり、解決策も増えてきます。しかしながら、日々の業務の慣れから、こうしたことを見落としてしまうと感じています。 経験に頼るリスクは？ これまで、課題に対する解決策が自分の経験に偏っていることが多かったため、常に批判的思考を忘れず、「他に手はないだろうか？」と自問し続けたいと思っています。課題を特定する際も、経験に依存しがちなため、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を用いて視点を増やすことを意識しています。 数値分析の新発見は？ PL（損益計算書）やBS（貸借対照表）を作成および分析する際には、経験に頼るだけでなく、MECEを用いて分解を行い、新たな洞察を得たいと思っています。また、新規施策を行う際にはターゲットの特定においてMECE分解と数値分析を活用し、数値的インパクトの大きい施策を立案し、実行に移していきたいです。

仮説思考の基本は？ 仮説思考は、ビジネスのスピードと精度を向上させ、説得力を伴った意思決定を行うために重要です。このプロセスを実践するには、まず複数の仮説を立て、網羅性を持たせることが必要です。仮説を立てる際の重要なツールとして、フレームワークを活用することが推奨されます。仮説には、結論の仮説と問題解決の仮説があり、特に問題解決の仮説では、what、where、why、howの順に考えることが基本です。 デジタル化の進め方は？ 私の仕事の一環として、保険手続きを紙からデジタルへと移行させる方法を模索していますが、現状では多くの既存データが十分に活用されていないと感じています。そのため、仮説思考を取り入れながら、デジタル化率を向上させるための施策を複数考えたいと思います。 実行策の視点は？ まず、手続きの種類ごとにデジタル化率を向上させる余地があるか、既存データを基に複数の網羅的な仮説を立てます（where）。次に、デジタル化が進んでいない理由を明らかにするため、幾つかの原因を挙げます（why）。そして、実現可能性やコストを考慮しながら、具体的な実行策を練ります（how）。

イシュー設定の正しさは？ イシューの立て方は、その後に考えるべき内容や出てくる回答に大きな影響を及ぼします。限られた情報を根拠だけに頼り施策を考えることは危険であり、正確なイシュー設定が求められます。正しいイシュー設定を行うには、現状を正確に把握しつつ、視野や視点を柔軟に変えながら検討する必要があります。 協働時の意見ズレはどうなる？ また、顧客や上位者と協働する中で、意見のズレが生じることは避けられません。たとえ個別具体の解決策を提示したとしても、そもそもの課題認識やイシュー設定に誤りがあれば議論が進展しません。そのため、まずは現状の確認と正確なイシュー設定をしっかりと行い、関係者間で内容に合意した上で、具体的な課題や施策を検討するファシリテーションを心がけることが重要です。 セルフチェックは意味ある？ 資料作成の際には、「そもそものイシューは何なのか？検討する必要があるのか？」というセルフチェック項目を追加します。また、日々活用している生成AIにもこの点を伝え、イシューが不明確な場合にはこちらからの指摘を求めなくてもフィードバックを受けられるような仕組みを講じたいと考えています。

代表値はどう役立つ？ 今まで、分析に代表値をほとんど使ったことがなかったと反省しました。業務で特に活用できそうだと思ったのは、加重平均と中央値です。 加重平均でどう評価？ まず、加重平均を販売施策の効果分析に利用しようと思います。施策ごとに異なる予算をかけているため、予算に応じて効果を加重平均で評価します。これにより、施策の効率性を測り来年度の販売施策立案に活かせます。具体的には、販売施策の実績を「かかった費用」「成約金額合計」「販売台数」「粗利益額」「費用対効果」などの項目でまとめておきます。そして、年度内に加重平均で評価し、費用対効果の良かった施策とその要因を明らかにします。 中央値はどう活かす？ 次に、中央値をSNSマーケティングの効果測定に役立てます。たとえば、Instagramにおける直近一年のインプレッション、リアクション、アクティビティをまとめ、中央値を算出します。これにより、通常の反応水準を把握し、外れ値に該当する投稿を見つけて分析し、今後の投稿戦略に活用します。具体的には、外れ値を見つけ、増やしていくべき投稿内容や逆に今後は減らしていくべき投稿の傾向を把握します。

解決策はどう考える？ 問題解決のためには、まず原因を明らかにするためのプロセスに分解し、複数の選択肢を立案してから根拠に基づいて絞り込むアプローチが有効です。また、施策の効果を比較しながら仮説検証を繰り返すことで、より的確な解決策へと精度を高めることができます。さらに、データ分析によって問題解決の精度を確実に向上させるため、仮説に基づいたアプローチと新たなデータ収集を組み合わせるという手法も取り入れ、日々その思考を鍛えていくことが大切だと感じました。 仮説検証は何が鍵？ 一方、問題解決プロジェクトにおいては実現性を重視するあまり、手軽に実行できる解決策が優先されがちな点に疑問を抱いていました。しかし、仮説検証を通じて得られる新たなデータもまた価値があると認識しています。そのため、事前にどのようなデータ収集や分析が可能かを議論し、リードすることが重要だと考えます。メンバーには、問題解決のステップ全体を共有し、現在の議論がどの段階に位置しているのかを意識してもらうことで、いきなり解決策の立案に飛び込むのではなく、新たなデータを用いた仮説検証を積極的に取り入れていくよう促していきたいと思います。