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目的 ✕ 仮説

に関する学び

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仮説検証の重要性とは？ 目的に基づいて仮説を立て、データを収集し、その仮説を検証するサイクル（プロセス）に視点とアプローチを加え、データを読み解くこと。その際、代表値を用いる場合、判断方法には多くの選択肢があり、散らばりも含め、目的やデータ自体に合わせて使い分けることが重要です。また、平均は外れ値に弱いことを忘れず、必要な対処を行うことが大切です。 成績把握のポイントは？ 日次や月次ごとの担当者間の成績や能力を把握・分析する際には、課内メンバー間の横比較や個人の推移を確認します。その際、外れ値に注意しながら平均値を用いるのは有効です。これにより、適切な組織の人材配置や各担当者の対応許容量の検証・分析が可能となります。 組織全体の課題解決方法は？ 担当者間の成績を日次や月次ごとに分析することで、横比較や個人の進捗を把握し、組織全体の課題解決の促進に向けて適切な手を打つタイミングや個人の対応許容量をデータで分析します。適切に個々の許容量を管理することで、弱点の強化策や適材適所の人材配置の判断材料として活用します。

真因分析の切り口とは？ 真因を分析するためには、複数の切り口で分析する必要があります。切り口は、仮説を検証するために適した分け方であるかを事前に確認し、単純に分けるのではなく、目的を明確に設定しなければなりません。仮に仮説が立証できなくても、それは失敗ではなく、仮説が間違っていたことを発見できたと前向きに考えるべきです。 業務の違いはどこに？ 私は日常業務で、結果が出ている取引先と結果が出ていない取引先の違いを分析しています。これまでとは異なる切り口を増やして分析を行いたいと考えています。例えば、店主の年齢、社員数、業務品質の良し悪し、取引高の規模といった要素で分析すると、効率的な行動や指導方法に繋がるかもしれません。 効率的な行動を導く分析手法は？ 直近のデータを元に、自走化のレベル分け、販売率、顧客数の規模別に分析し、更に年齢、会社人数、業務品質別に分けて分析を行いました。結果が出ていない層に対しては、一定期間共通の働きかけを実施し、その変化を分析することで、次回の検証に繋げていきたいと考えています。

テスト実施に何が大事？ ABテストについては、これまで営業部門で実施した結果を共有した経験がありますが、今回主体的に実施する際の留意点を改めて学びました。特に、テストを行う際には目的と仮説を明確にし、しっかりとした検証項目を設定することが重要だと感じました。今後の新規事業展開において、これらのポイントを意識して進めていきたいと思います。 評価の選定はどうする？ また、複数の解決策を効果と費用のXY軸で評価した経験から、評価基準をさらに1～2項目増やし、数値化することで、総合評価に基づいた優先実施策の選定に取り組んでみたいと考えています。評価基準を選定する際にブレインストーミングを交えた議論を行う過程も楽しみです。 会議計画の進め方は？ さらに、月次の経営会議において、各営業部門が問題抽出、原因究明、解決策の洗い出し、実施試作の選定、アクションプランの作成、進捗共有という一連のプロセスを推進する会議計画を策定することを提案し、年度内に効果検証を実施する案についても、社内で相談を進めていきたいと考えています。

どうやって目的を決める？ 目的や目標を明確に定めた上で、必要な判断を下すための着眼点を学ぶことができました。事象におけるステップや因果関係を意識し、まずは分析の仮説を立て、その後実際のデータ解析を通じて検証しながら、問題を絞り込む手法が有効であると理解しました。 どう検証すれば確実？ 問題解決型の業務においては、事前に予想される因果関係を各種ツールを用いて整理し、データで検証することで、より正確な判断を短時間で行うことが可能だと感じています。一方、課題創造型の業務では、目的と背景を基にツールなどを活用して仮説を組み立て、実践と検証を繰り返すことで、より良い業務実施につなげる方法があると考えます。 どう計画を固める？ 改めて、まずはしっかりと目的と目標を決めることが重要だと感じました。関係者を巻き込み、十分な時間をかけて納得のいくプランを作り上げ、その上で複数の仮説を立てる必要があります。また、各種分析手法を実践する中で自分のスキルと経験を徐々に深め、より多角的な判断ができるようになりたいと考えています。

目的は明確ですか？ まず、A/Bテストを行う際は、目的と仮説を明確にすることが大切です。検証項目をしっかりと設定した上で、テスト対象を1つの要素に絞り、無駄な混乱を避けます。 期間は統一ですか？ また、A/Bテストは必ず同じ期間内で同時に実施する必要があります。異なる期間で行ってしまうと、テスト以外の環境要因が影響し、正確な検証が困難になるためです。 仮説の幅広げる工夫は？ キャンペーンメールの場合も、基本として要素を一つに絞り、同一期間での同時実施を心がけています。しかし、仮説を明確にするのが難しく、有意差が出にくい状況もあるため、フレームワークを活用して仮説の幅を広げる工夫を行っています。 最適仮説は何ですか？ その上で、自分が実施したいキャンペーンにおいては、コンバージョン獲得のため検証すべき仮説を、フレームワークを用いて整理し書き出します。そして、どの仮説が最も効果的なのかを考慮しながらキャンペーンを実行し、結果をもとに検証と改善のサイクルを繰り返すことで成果を追求しています。

理解の進みはどう？ これまで毎週の課題をこなす中で、内容の理解が進んでいると感じていました。しかし、最終講義の際に、一部消化しきれていない点や全体の流れの理解が十分でないことに気付きました。そのため、分析のテクニックに入る前に、基本的な考え方や全体の流れを再確認したいと考えています。 戦略と課題はどう？ また、新サービスの展開にあたっては、現状を踏まえた上で、今後の利用促進に向けた提案を実現するための分析が可能であると感じています。一方、社内の購買データの分析については、解決すべき課題が残っているとの相談も受けています。このため、購買データの分析に取り組む前に、目的を明確にし仮説を立て、具体的な取り組みを進めていく必要を認識しています。 具体策はどうする？ 具体的には、新サービスについては目的を再確認し、必要なデータの見直しを行います。また、購買データの分析に関しては、事前に解決しなければならない課題に対し、目的の明確化とそのための提案を進めることで、効果的な分析に結び付けたいと考えています。

分析を効果的にする方法は？ 分析の本質は比較にあります。具体的な要素を整理し、比較対象や基準を設けて、きちんと比較することが重要です。また、条件がそろっていない場合には想像力を働かせて補完することも必要です。 資料作成の時間短縮には？ 目的を理解して分析を行うことが大切です。販売計画の部署にいる後輩たちに対して、分析の基本を踏まえたアドバイスをします。例えば、資料にグラフをたくさん載せて資料作成に時間がかかると嘆いている後輩の資料をチェックし、本来の目的は何か、仮説は何かを一つ一つ確認していくことです。 カイゼンプロジェクトの課題解決策 現在進行中のカイゼンプロジェクトでは、「資料作成に時間がかかりすぎている」「この資料作成は本当に必要か」といった課題があります。これらの問題を解決する方法の一つとして、目的をしっかり確認し、仮説を明確にしてから資料を作成するというアプローチを取り入れることが有効です。目的を明確にした上で、仮説を立て、必要な資料を作成する重要性を後輩たちに伝えることが必要です。

どんな学び方がある？ 今週は、正直何をすればよいのか、どう学び、どのようにグループワークを進めればよいのかが分からず、新しいインプットがほとんど得られなかったため、少し物足りなさを感じました。もっと手を動かして分析に挑戦してみたかったという思いがあります。 目的を見いだすコツは？ 目的を明確にして分析を始めることが大切です。一つのデータや事象に固執せず、視点を変えて全体を俯瞰しながら取り組む姿勢が求められます。常に目的を意識し、仮説検証が難しいときは生成AIの力も上手に活用していくことが重要だと感じました。 目的をどう守る？ また、仮説思考でクリティカルに考える習慣を身につけるため、業務に取り組む際には常に目的を意識する必要があります。部下が目的を見失わないよう、状況確認を行うことも意識して取り組んでいかなければなりません。 広報の立ち位置は？ 現在の広報業務においては、この仕事がマーケティングファネルのどの位置にあたるかを常に考えながら進めていくことが求められると強く感じています。

分析の流れをどう把握する？ 分析とは、目的、仮説、問い、そしてデータ収集・加工を行うという流れをきちんと把握することが重要だと感じました。また、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつきなどの各因子を鑑みたうえで数値を見ていくことが必要であると理解しました。 代表値の注意点とは？ 何かとすぐに飛びつきがちな代表値の中でも、特に単純平均値には注意が必要です。業務では、サイト流入数や売上など様々な数値を見る機会が多いため、一つの代表値だけでなく、多様な代表値を目的をもって算出したり、散らばりを意識した分析を行いたいと感じました。 データ収集のポイントは？ 日次、週次、月次など期間を定めた上で、数値の意味を考えたデータ収集や分析を行うことが重要です。過去のデータを活用しながら自分なりの仮説を立て、今回学んだフロー（目的→仮説・問い→データ収集→検証）を実施していきたいです。また、インパクト（重み）、ギャップ（差異）、ばらつき（分布）といった視点を意識しながら、数値の意味を考えていきたいと思います。

問題解決の手法を学ぶ 今週は以下のことが学べました。 問題の原因を明らかにする方法として、プロセスを細分化する手法があります。解決策を検討する際には、複数の選択肢を洗い出し、それらの根拠を基に絞り込むことが重要です。また、A/Bテストについても学びました。これはシンプルで運用判断がしやすく、少ないリスクで改善ができるため、さまざまな場面で使用できると感じました。 A/Bテスト活用の予定 A/Bテストは10月に予定している実証実験でも活用する予定です。正しい検証結果を得るために、目的と仮説の明確化をチームで議論しようと思います。また、現状の問題を特定し、「what, where, why, how」の要素に分解して再考する計画です。 実証実験でのデータ取得設計 さらに、実証実験でどのようなデータを取得すべきかをもう一度考え直します。何が分かれば次のフェーズに進めるのかを踏まえた上で、データ取得設計を行います。アンケート設計も、目的を明確にして得たい情報が確実に得られるように構築します。

データ分析の初め方とは？ データ分析を開始する際、何も考えずに「とりあえず」データを引っ張ってくることが多いと感じていました。しかし、何を知りたくて、何の目的で分析を行うのかを明確にすることの重要性を改めて認識しました。特に、課題がある場合、その課題の根本を探るためには、MECEを意識して質の良い仮説を立てることが大切だと気付きました。 チームの課題をどう把握する？ 毎週提出されるデータを見て、課題がどこにあるのか、そしてその課題に対する現在の立場やGAPを見つけるようにしています。まず、チームとしての課題や目標を確認することが重要です。これが明確になって初めて、どのデータを用い、どのように分析（比較）するのが適切であるかが理解できる気がします。 他社のフレームをどう活用する？ 現在、特に明確な課題や問題があるわけではないので、よりよくするために現状と目標を比較しようと考えています。その際には、自社だけでなく、他社や市場で行われている同様の分析フレームを参照することも役立つでしょう。

データ分析の本質とは何か？ データ分析は「比較すること」が本質であり、常に「Apple to Apple」と適切なもの同士を比べる重要性を学びました。これを達成するためには、実際の分析に移る前に、分析の目的を明確にし、仮説を立てることが大切であると感じました。 仮説の質をどう改善する？ データ分析の前提整理や仮説を立てることには既に意識を持ちつつありますが、仮説の質にはまだ改善の余地があると考えています。データ分析を行った結果、自身の仮説が間違っていることに気づき、仮説を立て直すことが多々あります。経験を重ねることで一定の改善は見られるかもしれませんが、体系的に仮説を立てる方法を学びたいと思っています。 効果的な振り返り方法は？ 振り返りをきちんと行い、適切な比較対象が選ばれていたのか、仮説がしっかり立てられていたのか、データ分析の目的が明確に言語化されていたのかを確認することが重要です。脳内でチェックリストを作り、それを基に実践し、反復練習を積むことが必要であると感じています。