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解決 ✕ 手法

に関する学び

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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。

授業モチベ低下の理由は？ 現在の業務では、学生の学業に対するモチベーションの低さが大きな課題となっています。授業アンケートなどの定量分析だけでは、学生の本音を把握するのは難しいため、フランクな環境で直接インタビューを行ったり、授業課題に取り組む姿を観察するなど、定性分析の手法を取り入れることが効果的ではないかと感じました。 内発性向上は可能？ 実際に、学業に一生懸命取り組む数名の学生に「なぜそれほど頑張れるのか」と尋ねたところ、ほとんどの場合「単位を取りたいから」や「良い成績を取りたいから」といった外発的動機づけによる回答が返ってきました。これは、彼らが自らの内発的な動機、つまり学業に対するワクワク感の醸成ができていないことを示しており、強制ではなく自主的に学びを楽しむ環境作りが必要であると改めて実感しました。 課題の本質はなんだ？ また、「解決すべき本質的な課題を明確にすること」ができれば、課題解決の半ばは達成したと言えるでしょう。しかし、インタビューや観察から本質的な課題を的確に抽出するのは容易ではなく、何度も試行錯誤を繰り返しながら進めていく必要があると感じています。

提案資料作成の手法は？ 社内外に対して提案資料を作成する際、今回学んだ手法が非常に活用できると感じました。特に口頭で伝える場合、思いついたことをそのまま伝えがちですが、伝える前に手順を踏んで整理することを心がけるべきです。 整理の重要性は何？ まず、思いついたまま伝えると相手は混乱する可能性が高いです。そのため、一旦考えを整理し、主語と述語のつながりに注意して、具体化して伝えることが重要です。具体的な根拠を複数用意し、論理的な手法として「ピラミッドストラクチャ」を用いることで、より分かりやすく主旨を伝えることができます。「これぐらいでわかるだろう」という態度は避けましょう。 ピラミッドストラクチャーの活用法 課題解決策の提示においても、ピラミッドストラクチャーを用いて論理的に整理することが重要です。ブレインストーミングの会議では、メンバーから出された項目を分類し、整理して記録に残す習慣をつけることがポイントです。 念入りな準備がもたらす効果 このように、今回学んだ手法を活用して、提案時に念入りな準備を心がけることが、効果的で理解しやすい伝達に繋がると実感しました。

提案の根拠は何？ 学びになったこととして、提案の根拠を誰に伝えるかによって適切な内容にすることの重要性を感じました。メッセージを受け取る側の視点に立ち、伝わりやすい事象を選択することが大切です。 整理で何が違う？ ピラミッドストラクチャーの動画では、整理される前の話し方でも何を伝えたいのか理解できましたが、整理された後の方が聞き手にはるかに分かりやすいと感じました。同じ内容でも、整理によって受け取る印象が変わることは非常に良い事例です。 企画提案の応用は？ 社内では、企画の提案を目上の方に伝える際にこの手法を応用できると考えます。社外では、顧客へのコンサルレポートで単に情報を伝えるだけでなく、報告を根拠に次のアクションや検討事項を主張することで、議論が深まると感じました。 対話でどう進める？ 内部では、それぞれの役職者が重要と考える点を踏まえ、しっかりと主張と根拠を組み立てることを意識したいと思います。顧客に対しては、各企業の状況を理解し、顧客が何を解決したいと考えているのか、どのように助力できるのかを想像しながら対話を進めることを実践したいです。

問いをどう設定する？ まず、答えを急がず、まずは問いを立てることが大切だと理解しました。自分自身だけでなく相手も偏った考えに陥りがちなため、問いを継続する際には、MECEやロジックツリーなどの手法を活用して、自分の視点が客観的かどうかチェックしています。 部署兼務の意義は？ 3月から新しく立ち上げた部署との兼務となったため、まずは重要な課題（イシュー）を特定し、新しい部署が軌道に乗るよう努めたいと考えています。また、現在の部署にも課題が残っているため、チームメンバーと共にイシューの特定を進めていく予定です。みんなで話し合うことで問いを共有し、同じ目的に向かって前進できると信じています。 ビジョンどう見極め？ あるべき姿を考え、まずはそのビジョンがぶれていないか、他者の意見を聞くことが重要です。現状を正確に把握し、理想とのギャップを明確に言語化することで、解決策を導き出します。解決策に早急に飛び付くのではなく、様々な切り口で問題を分解し、漏れなく重複なく検討することが求められます。最終的には、複数の仮説を立てることで、反対の視点や「NO」の仮説からも検証を進めています。

なぜ売れる理由は？ 実際にある企業を例にとり、その商品の売れる理由を実践的に分析する機会がありました。この分析から、自社の強みについて改めて考えるきっかけとなりました。 どう顧客を捉える？ また、顧客ニーズを深く理解するために、カスタマージャーニーやペインポイントに着目する手法を学べた点も大変有益でした。自社サービスにおける改善のヒントを得ることができたと感じています。 どこに改善の鍵は？ 現在、サービスの課題解決に向け、アンケートやインタビューを実施する予定です。顧客のカスタマージャーニーを整理し、どこに改善ポイントがあるのかを明確にすることで、新たな解決策の発見に結びつけたいと考えています。 何が成功の秘訣？ 具体的には、以下の取り組みを進める予定です。まず、アンケートやインタビューを通じて顧客ニーズを深掘りし、次にカスタマージャーニーを整理します。さらに、競合他社がどのように顧客と関わり、サービスの提供や改善に取り組んでいるかを調査し、その他、様々なサービスが売れている理由について、現地での観察や実際の体験を通して考察していくつもりです。

平均値の違いは？ 平均値の種類やその違いについて整理し、理解を深めることができました。とりわけ、これまであまり使用する機会がなかった幾何平均についても、成長率といったテーマが出た際に活用できるよう意識する必要性を感じました。 分布と標準偏差は？ 分布や標準偏差に関しては、これまで取り組んだことがなかった内容でしたが、グラフ化することで実務上の問題解決に繋がるという新たな視点を得ることができました。実際に、標準偏差はグラフにすると直感的に理解しやすく、非常に有効であると感じました。 代表値の比較は？ また、代表値の比較を行う際に、ばらつきを示すグラフと代表値を並べて示す手法を知りました。これは、口頭での説明を簡略化する工夫としても効果的であるとの印象を受けました。以前、自社商品のカテゴリーの成長率について問われた際、どのような指標を用いるか迷った経験があり、現在では幾何平均も一つの選択肢として考えられるようになりました。 実務利用の事例は？ 今後、平均値や標準偏差が実務でどのように活用されているか、具体的な事例があれば知りたいと感じています。

原因はどう分析する？ 原因を把握するためには、まず複数のプロセスに分解して考え、どこに問題が潜んでいるか確認することが重要です。良さそうな仮説が浮かんだら、すぐに試して実際の反応を収集し、実験や検証を通じてブラッシュアップしていくプロセスが効果的です。正しい原因を探しすぎず、迅速な行動が大切だと思います。 どこで顧客が離脱？ ファネル分析は、顧客の行動を理解するのに役立つ手法です。各プロセスを細かく分解し、数値や割合を比較することで、どの段階で大きな離脱が発生しているかが明確になります。例えば、ECサイトにおいては、検索段階なのか、カート投入後なのか、決済時なのかといった具体的な離脱ポイントが把握できる点が特に有用です。 分析方法のポイントは？ また、What、Where、Why、Howというステップを踏むことで、データ分析の精度が向上し、迅速な問題解決につながると実感しています。仮説を複数立てたりプロセスを細かく分解することは大切ですが、それに固執しすぎると原因分析や具体的な改善策の検討に進めなくなるため、柔軟な思考を保つことが重要だと感じました。

仮説をどう整理する？ 今回の講義では、複数の仮説を立て、その網羅性に注目する視点が非常に印象的でした。これまで仮説検証に取り組む際、十分に意識していなかった点も改めて考える良いきっかけとなりました。特に、結論を導くための仮説と問題解決に向けた仮説を、過去・現在・将来の軸で整理して考える手法は、新たな学びとして大変有意義でした。また、仮説を証明するために必要なデータの収集方法や、データを加工する際の視点についても、今後さらに知識を深めるべきと感じました。 データで何を探る？ さらに、Google Analytics以外の情報源、例えば売上データや顧客データ、購買データなどから顧客の傾向や購買パターンを把握し、適切な施策へと結びつける重要性を再認識しました。仮説検討時には3Cや4Pの視点を意識し、より具体的な改善策に取り組んでいきたいと考えています。担当クライアントのデータを活用しながら、どの組み合わせの商品が選ばれるのか、また一回あたりの購入金額をいかに向上させるかなど、具体的な戦略を検討し、常に新たな課題や仮説に向き合う姿勢を持ち続けることが大切だと実感しました。

問題解決の基本ステップとは？ 問題解決とは、「あるべき姿とのGAP」「ありたい姿とのGAP」を埋めることだと学びました。また、具体的なアプローチとして、解決策の立案（How）から入るのではなく、まず問題の明確化（What）、問題箇所の特定（Where）、原因の分析（Why）、そして解決策の立案（How）という4つのステップを踏む必要があることを理解しました。 顧客との関係構築に役立つステップとは？ 顧客との関係構築においても、「ありたい姿」を設定し、この問題解決の4ステップを適用することで、効果的に思考を進められることを学びました。例えば、特定の顧客を対象としたアカウントプランの策定や、顧客満足度調査に対する分析やフィードバックなどに、この手法を活用したいと考えています。 フレームワーク活用のポイントは？ 問題解決の4ステップを正しく実践するためには、フレームワークを意識し、問題の特定、原因分析、対策立案を論理的に行うことが重要です。問題の認識、原因の分析、対策の立案において、誤った捉え方や抜け漏れがないよう、フレームワークを活用していきたいと考えています。

課題分解は難しい？ 現状の課題に対する対策を検討する際、まずは課題を複数の客観的な観点から分解することが有効であると気付きました。これまで自己の経験則や伝聞に頼ったために、対策が偏っているという自覚が生まれたのです。 事業検討のコツは？ 自部門で新たな事業を考えるにあたり、自社の強みと弱みをさらに細かく因数分解することで、強みを活かす事業や弱みを補強する事業の検討に役立てられると感じました。また、現在の能力を十分に活かしていない業務についても、同様の視点で他の業界や分野に適用できる可能性があると考えています。 課題整理の秘訣は？ さらに、課題の整理を進める際には、正しい日本語とわかりやすい可視化の手法を心掛け、上司や部下に対して明確に説明できるよう努めようと思います。具体的なアプローチとして、まず現状の問題点を洗い出し、複数ある課題に優先順位をつけながら浮き彫りにしていきます。その上で、仮説を立てながら対策案を文章化し、必要であれば数値やグラフを用いて示す方法を採っています。最終的には、これらの内容を上司にプレゼンテーションする形で共有する予定です。

情報をどう分解？ 数字の見方や分け方を工夫することで、異なる分析結果が導き出されたり、隠れていた情報が見えてくることがあります。情報を正確に分解するための手法として、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）という考え方があります。情報を層別、変数、プロセスなどの視点から漏れなくダブりなく分解することで、新たな洞察を得ることができます。 売上分析はどう？ この方法は販売関連の数値分析においても非常に有用です。例えば、製品の売上分析を行う際には、売上高を売上別、業種別、チャネル別、機能別といった多様な視点で分析することが可能です。これにより、情報の分解や視点の変化が分析に役立つと感じました。 原因分析はどう？ 今後、売上情報を分析する際には、MECEを常に意識し、情報の切り方によって得られる洞察の違いを意識しつつ業務を遂行していきます。特に、売上が下がっている場合、その原因を分析する際には、どのポイントに課題があるのかを細かく見つめ、解決策を模索する努力をしていきたいと思います。