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解決 ✕ 手法

に関する学び

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分析の見極めポイントは？ Week1を振り返って、「分析は比較なり」という言葉が強く印象に残りました。正確な分析を行うために守るべき要点を改めて認識するとともに、仮説と検証を繰り返すことの重要さを実感しました。 業務での分析とは？ 実際の業務シーンでは、以下のような場面でデータ分析の手法を活用しています。病院のデジタル推進におけるデータ分析、サーバ性能やトラブル発生時の問題解決、新サービス導入時のサーバ負荷試験に関する見解、また、LINEや無呼吸ラボ、近隣検索、PCPへのファネル分析、アクセス数やページビューの分析など、さまざまな事例に取り組んでいます。 分析習慣の秘訣は？ 日々の業務においては、勘や経験則だけに頼ることなく、データ分析に基づいた意思決定を行う習慣を身につけることが重要だと感じています。問題が発生した際には、What、Where、Why、Howの視点で現状を整理し、的確な対策を講じるために、仮説と検証を繰り返す姿勢を大切にしていきたいです。

経営層とのズレは？ 総務の分野では、明確なゴールや課題意識が設定された状態で業務が依頼されることが多く、経営層と現場の考え方のズレを常に意識しながら問題解決に取り組む重要性を感じました。経営側が示すのは課題定義までであるため、実際に試作品を作る過程で予期せぬ問題が発生することを体験し、学びが深まりました。 AIデザインはどう？ 生成AIを活用してデザインを作成する試みは、予想以上に難しいと感じました。自分のイメージを正確に反映させるためには、プロンプトの使い方をさらに工夫していく必要があると感じています。また、思いもよらない結果が得られることもあり、試行回数を意識することが大切だと思いました。 試作の修正ポイントは？ 加えて、生成AIの利用はもっと意識的な操作が求められる点、試作後に自ら修正箇所を見出す経験が得られる点、そしてデザイン思考入門で学んだ手法が、自分の予想を超える、または改善された成果を生み出す可能性があることを実感しました。

正常と理想は何が違う？ 正常なあるべき姿とのギャップを解消するだけでなく、現在の正常な状態からありたい姿へのギャップを埋めること自体もひとつの問題解決だという考え方は非常に印象に残りました。 ロジックツリーはどう使う？ また、ロジックツリーという手法について学び、その分解方法に層別分解と変数分解があることを理解できた点も大きな収穫でした。MECEの原則を意識することで、分析において情報の漏れや重複を防ぎ、ビジネスチャンスを逃さないための重要性を再認識しました。 受け手は誰に焦点か？ さらに、臨床検査サービスの受け手は患者だけでなく、医師やその他の医療スタッフなど多岐にわたるため、どの受け手に焦点を当てるかを考慮する際にロジックツリーが有効に活用できると感じました。実際、臨床検査のプロセス改善においては、層別分解を用いて「人」に関する問題と「設備」に関する問題に分けて検討するという具体的なアプローチが示唆されており、実務の現場でも役立つと実感しました。

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。

問題解決の4ステップは？ この講義では、ビジネスにおける問題解決の基本となる4つのステップ―What（問題の明確化）、Where（問題箇所の特定）、Why（原因の分析）、How（解決策の立案）―を学びました。現状とあるべき姿とのギャップを意識することで、問題そのものを正しく捉え、解決に向けた具体的なアプローチが可能になるという点が印象的でした。 どうして進化を狙う？ また、単にマイナスの状態を回復させるだけではなく、既に正常な状態からさらに進化させ、より良い結果を生み出す方法にも目を向ける大切さを理解しました。この学びは、事業性評価や臨床試験の失敗理由の考察、交渉時に相手を説得する際の有効なツールとしても応用できると感じています。 数値情報はどう活用？ さらに、データ解析の手法―例えばピボットテーブルの活用―を通じて、日常の業務や意思決定に具体的な数値情報を取り入れる方法を学び、実践的なスキルの向上を目指していきたいと考えています。

どうして問題が起こる？ 問題の原因を探るためのアプローチについて学び、これまでの仮説中心の手法から一歩踏み込んだ問題解決の方法を理解できました。 A/Bテストで何がわかる？ 中でも、A/Bテストを用いて施策の効果を比較し、仮説検証を繰り返すことの重要性を学びました。条件をできるだけ揃えて比較することで、より正確な評価ができる点に納得しました。 販売戦略にどう影響？ 実際、あるスーパーマーケットの販売戦略を考える際にも、A/Bテストの手法は有用だと感じています。どの商品がより売れるのか、また企画がどの程度影響を与えるのか、複数の案を出して検証することは、戦略構築に大いに役立つと思います。 工数と時間の見直しは？ ただし、A/Bテストを実施する際の工数と時間の按分については、今後さらに検討が必要だと感じました。これらの点を踏まえ、実際の業務にどのように活かすかを考えるうえで、引き続き学びを深めたいと思います。

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。