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解決 ✕ 手法

に関する学び

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定量分析の鍵は？ サンクコスト、定量分析、MECE、ロジックツリーという手法について学びました。定量分析では、データのどこに注目し、どこを比較するかが重要であることが分かりました。特に、①インパクト、②ギャップ、③トレンド、④バラつき、⑤パターンの各視点からデータの意味合いを読み取ることに注力しました。 MECEの意味は？ また、MECEに関しては「もれなく、ダブリなく」に分けるだけでなく、意味のある切り分け方が重要であることを理解しました。この考え方を基に、現状と理想のギャップを明確にし、具体的な行動につながる方向性をメンバーに示すことが求められると感じました。 課題解決の道は？ さらに、現状の課題として、分析結果の共有時にメンバー間で理解のずれが生じたり、行動に直結しない点が挙げられます。なぜこのような分析が必要なのか、そこから得るべきものは何か、そして課題の解決につながる具体的な実施方法について、今後さらに明確にしていく必要があると感じました。

イシューを考えていますか？ 課題解決の手法を学ぶだけでなく、そもそもの課題である「イシュー」を考えることの重要性を学びました。特にチームで取り組む場合、イシューについての共通認識がないと、話がどんどん発散してしまうことが多いです。 プロジェクトの目的は明確？ プロジェクトをまとめたり、ミーティングのファシリテーションをする際にもイシューを明確にすることが大切です。何のためのプロジェクトか、何を決めるためのミーティングかをしっかり把握することで、議論が散漫になるのを防ぐことができます。自由に議論しながらも、このポイントを押さえることが効果的です。 長期プロジェクトで大切なのは？ 特に長期のプロジェクトにおいては、問いを常に意識することが最も重要だと考えます。「そういえば何のプロジェクトだっけ？」とならないように、プロジェクトのミーティングでは前回のミーティングで決めたことをおさらいする前に、まず問いの確認から始めることを取り入れてみようと思います。

ピラミッドストラクチャーの有用性とは？ ピラミッドストラクチャーは、情報をピラミッド状に整理することで、複雑な内容でも要点を明確に伝えることができる非常に有用な手法であると感じました。特に他者とのコミュニケーションや資料作成において、説得力を持たせることができる点が魅力です。 説得力を持たせる場面での活用法は？ 具体的には、管理職として経営層や顧客への報告資料や提案資料などに説得力を持たせる必要がある場面で非常に効果的だと考えています。それに加えて、メンバーやパートナーへの説明資料や問題解決の手順を踏んで考える際にも活用できると思います。 継続的な活用のために意識することは？ 今後、具体的な場面で意識的にピラミッドストラクチャーを使うことで、常に情報を整理して考えられるようになりたいと考えています。また、自分だけでなく、メンバーの作成した資料に対してもより論理的で説得力のあるフィードバックを行うために、この手法を継続的に活用していきたいです。

整理・分析の本質は？ 差別化は、単に情報をかき集めてアイディアを出すだけではなく、綿密な整理と分析が必要であると以前は考えていたが、その整理や分析が表面的になりがちな点に気づかされた。 VRIOで価値を見極め？ VRIO分析を活用する中で、まず、施策が顧客にとって実際に価値を生み出しているか、また他社にはない希少性があるかどうかを検討することが重要である。そして、競合が容易に模倣できるか、自社で持続的に実現可能かといった視点も忘れてはならない。特に、顧客が製品を使うことで解決したい、または満たしたい本質的なニーズに立ち返ることで、従来の業界内の枠を超えた競合分析が必要だと感じた。 戦略見直しの要点は？ また、中長期戦略の策定にあたっては、過去にある製品やブランドの発売時の戦略を見直す際に、フレームワークを用いて広い視野で整理することが有効だと実感した。この手法により、導かれる考察が変わり、結果として戦略をより良い形で修正できると考えている。

グループワークの価値は？ グループワークで、普段の仕事の進め方や新たな学びの方法について話し合う機会があり、その経験を講座終了後も活かすことができたのは大変良いと感じました。 振り返りの意義は？ ライブ講座では、これまでの学びを振り返ることができましたが、再度復習したいという思いも残りました。 どんな分析が役立つ？ また、自分が普段担当していない手法であるファネル分析やA/Bテストについて学ぶことができ、新たな発見となりました。グループワークでは、原因の仮説を立てる際に３C分析を活用し、課題解決のフレームワークをいくつか身につけておくことで、仮説を立てやすくなると実感しました。 フレーム習得は難しい？ 今後は、代表的な課題解決のフレームワークを３つ程度覚え、常に思考の一部として活用できるように努めたいと考えています。最初は難しいかもしれませんが、思考の確認として、予めAIに質問・確認するステップを取り入れることにしています。

仮説はどう活かす？ 今回の学びで、仮説は結論を導くだけでなく、問題解決に役立つ視点としての「問題解決の仮説」が存在することに気づきました。また、仮説には時間軸があることや、複数の仮説を立て網羅性をチェックすることで、偏りのない視点を保つことが大切だと理解できました。 データはどう扱う？ また、データ収集においては、新たなデータを集めることに注目する一方で、手元にある既存のデータや一般に公表されている情報を活用する分析が軽視されがちである点に気が付きました。新しいデータの収集は楽しい面もありますが、一方で入手が難しい場合もあるため、状況に応じた柔軟な対応が求められると感じました。 手法はどう広げる？ 現在、業務効率化のためにデータ収集を通じて行動様式の検証に取り組んでいますが、今後はデータ収集に限定せず、インタビューやアンケートなど多様な手法を組み合わせることで、より効果的な業務改善を目指していきたいと考えています。

仮説はどう広げる？ 他部署の課題解決におけるデータ分析では、検討すべき切り口が多数存在することを意識し、決めつけることなく幅広い仮説を立てることが重要です。データを俯瞰的に捉え、各特性に合わせた代表値を用いながら、偏らない分析を心がけています。 比較軸はどう選ぶ？ また、データ分析は比較を軸に、代表値とばらつきを見ることが基本です。集めた関連データから正確な傾向を把握し、単一の視点に陥らないよう、複数の見方を試みています。 分かりやすく伝える？ さらに、分析結果を相手に伝えるためには、理解しやすい可視化が欠かせません。それぞれの人が異なる意見や感じ方を持つことから、相手の立場を尊重しながら意見を交えた説明を心がけています。 経験は視野を広げる？ 今まで参加したグループワークや講義での交流を通じ、データの見方や可視化の手法は多様であると実感しました。その経験をもとに、柔軟な視点で課題に取り組むことができています。

何で3C分析が有効？ 今回の授業を通じて、市場や企業、競合の現状把握に役立つ3C分析の有用性を改めて実感しました。顧客のニーズや市場の動向、さらに自社の強み・弱みを整理する過程は、企業戦略を考える上で非常に参考になりました。 どう活かす4P分析？ また、4P分析の学習を通して、製品の特性、価格設定、流通戦略、プロモーションの各要素がどのように組み合わさってマーケティング戦略が形成されるか、具体的に理解することができました。各事例をもとに、直接実務に活かせる観点で考察を進める姿勢は、今後の業務改善や新たな戦略立案に大いに役立つと感じました。 なぜ視野を広く？ さらに、分析手法を検討する際には必ずしも自社内のルールに固執せず、他社のプロセスや市場全体の流れを含めた幅広い視点で情報収集を行うことの重要性も再認識しました。今後も今回の学びを実際の問題解決に積極的に応用し、より実践的な戦略構築に努めていきたいと思います。

顧客の悩みをどう把握？ これまでの顧客アンケートを見直すと、顧客の抱える課題や悩みを再度分類できる可能性を感じました。複数のクライアントから同様の意見が寄せられている場合でも、その根本にある問題を推測し、顧客視点で整理することが大切だと感じました。 気づいていない課題は？ また、定性調査の中には、クライアント自身が気づいていなかった課題があることも分かりました。声に出して気づくことや、インタビューで質問することを通じて、その時初めて浮かび上がる問題も存在します。今後は、こちらの推論をどう取り入れるか、またはまずは質問を中心に情報を集めるべきか検討していきたいと思います。 実態把握の重要性は？ さらに、「解決策ありき」で考えず、まずは現状の事実を把握する手法を重視すべきだと感じました。加えて、インタビューの音声記録も積極的に行い、プロセスやフレームワークへの体系的整理にも力を入れていきたいと考えています。

自ら問いはどう始める？ 適切な課題を捉えるには、まず自ら「問い」を立てることが大切だと実感しました。ケーススタディを通じて、数字やデータを分解する手法を学び、分解することで問題点が明確になり、解決策を具体的に構築できることを実感しました。 チームの伝え方はどうする？ また、チームの課題を正確に把握するためには、理想とのギャップ、すなわち「問題」を捉え、その内容を的確に相手に伝えることが重要だと感じています。これによって、課題解決へとつながるトレーニングを外部から受けるための土台が築かれると思います。 データ分解で何が見える？ さらに、得たデータを細かく分解し、いろいろと試してみることで、新たな「イシュー」を特定できる可能性があると考えています。以前学んだ内容も踏まえ、遠回りでも実際に手を動かして検証することが重要です。具体と抽象を繰り返すことで、より深い理解と着実な進歩を遂げられると感じています。

数値グラフは何を示す？ 課題の解決策を検討するにあたり、まずは数値データを取り出しグラフ化することで、特徴や傾向を明確にする手法に取り組みました。このプロセスは、どんな場面でも活用できる有効な方法であり、何が問題なのかを整理し、具体的な分析に結びつける役割を果たすと感じています。 数字加工って何が違う？ また、仕事においても、ただ発生事象の数字を眺めるのではなく、グラフ化や数字の変換を行うことで、より理解しやすい形に変えることの重要性を再確認しました。これまで、過去の実績に頼って漠然と解決策を導いていた部分があったため、即座に構造化して本質を捉えることが、具体的な根拠に基づいた回答につながると実感しました。 手書きメモは有効？ 今後は、日常業務で発生する事象についても、手書きの簡単なメモを用いて構造を整理し、同僚との会話を通じて自分の理解と重要ポイントが合致しているかを確認していこうと思います。

顧客視点で改善は？ 自社サービスを顧客目線で改善するため、まずグループメンバーと顧客の体験を一緒に追体験しました。その中で、どのような改善が実現できるかをブレーンストーミングし、全員が活発にアイディアを出せるよう工夫しました。最終的にはKJ法を用いて、具体的なアイディアと検証ステップへと落とし込みました。 発想法はどう広がる？ 一方で、発想法を一人で試みるのはなかなか難しいと感じました。だからこそ、同僚や家族など身近な人と対話することで、視野が広がることを実感しました。また、スキャンパー法やオズボーンのチェックリストなど、複数の観点から考える手法を取り入れると、発想の幅が広がり、さまざまなアイディアが生まれることが分かりました。発想は制約を設けすぎず、多様な観点や対話を通じて数を出すことが大切です。特に、既存の技術や考えを組み合わせることで、新たな解決策へとつながる可能性があると感じました。