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必要 ✕ 業務

に関する学び

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ＡＢテストの活用法は？ 原因を探るツールとしてご紹介いただいたＡＢテストについて、既に知識はあったものの、問題解決プロセスにおける位置づけと合わせて理解できたことで、具体的な利用シーンがイメージしやすくなりました。体系的に整理することは、自身で活用する際や他者に説明する際にも有効だと感じています。 業務検討テンプレートは？ 業務に取り入れるためには、具体的な状況を想定し、各パターンごとに検討方法のテンプレートを構築しておく必要があると実感しました。こうしたテンプレートを整備することで、検討に着手するスピードが速まり、業務の効率化にもつながると考えています。 どの要素が影響する？ たとえば、よくあるデータ分析の依頼を想定し、受注額に影響を与える要素を洗い出して、その関連性を検証するパターンをいくつか作成しようと思います。これにより、関係性の強い要素から受注額を予測する、といった検討がよりスムーズに進むと期待しています。

何が伝わる秘訣？ 普段のコミュニケーションでは日本語を使い、無意識のうちに自分の言葉が正しいと錯覚していました。しかし、主語と述語を意識することで「自分が何を伝えたいか」ではなく「相手に何を伝えるべきか」という視点が必要であると学びました。その結果、「言ったつもりなのに伝わっていない」という状況が減るのではないかと感じています。 誤解をどう防ぐ？ 私の業務は、多くの関連部署やサービスが絡むため、前提や認識の違いから齟齬が生じやすい状況です。今回学んだ内容は、認識のすり合わせに無用なやり取りを発生させない工夫や、上司の承認を得る際に有効に活用できると感じています。 どう伝えれば伝わる？ 具体的には、各自の役割や立場を踏まえ、状況に応じて「どのように伝えれば相手に理解と納得を得られるか」を意識することが大切です。そのため、フレームワークを活用して事前に考えを整理し、会議やテキストでの依頼に反映していきたいと考えています。

データ収集時の注意点は？ データ収集の段階で、最終的なアウトプットのイメージを明確に持つことが非常に大切だと改めて実感しました。演習を通じ、ただ漠然とデータを分析するのではなく、何を理解したいのか、どのような知見が得られるのかを意識しながら分析する必要があると感じています。 仮説の重要性は？ これまでは業務上、データを加工して気になる情報が見つかればその伝え方を考えるという流れで進めていたため、分析を行う際には、まず仮説とアウトプットのイメージを持つことが質の向上に大きな差を生むのだと実感しました。 質向上への取り組みは？ この経験をもとに、売上の変動分析においても、従来の手当たり次第の手法から脱却し、しっかりとしたアウトプットのイメージを持って取り組んでいきたいと考えています。また、以前「分析がわかりにくい」という指摘を受けたこともあり、優れた分析手法を取り入れることで、さらなる質の向上を目指します。

グラフを活用したデータ分析の重要性 分析においては、数字だけを見ずにグラフにするなど、視点を変えることが重要です。絶対値だけでなく比率などの相対値も分析し、複数の区切り方や切り口でデータを分解したうえで、それらを複合させて検討する必要があります。これらを怠ると、正しい課題や仮説にたどり着かない可能性が高くなります。 新たな視点の必要性とは？ 私は、自身の業務において組織や顧客のデータから傾向や課題を分析する際に、複数の区切り方や切り口を見直していないことがあると感じています。そのため、これまでの区切り方や切り口以外に、何か新しい視点がないかを改めて考えてみたいと思います。 定例会議での効果的な課題分析法 現在、月に一度の定例会議で自社と取引先企業との間で課題の分析と対応策を議論しています。分析は自社で行うため、データの区切り方や切り口、グラフの見せ方を再検討し、仮説を誤らないように資料全体を見直すことが必要です。

優先順位はどう判断？ 限られた資源で成果を最大化するためには、まず優先順位を明確にして、取り組むべきこととそうでないことを判断することが重要だと感じました。 断捨離の決断は？ また、何かをやめる際にはエネルギーが必要ですが、現状が本当に最適かどうかを中長期的かつ全体最適の視点で客観的に検証し、データに基づいて判断することが求められます。必要と判断した場合は、勇気を持って決断することが大切です。 作業の見直しどう？ 日々の業務の中では、ただ習慣として続けていることや無駄な作業がないかを常に確認し、他の方法で代替できないか、または廃止できないかを見直すことが必要です。 業務配分は最適？ さらに、生産性向上が求められる現状においては、限られたリソースをより効率的な業務に配分するため、客観的なデータを活用して何を選択し、どの業務を見直すべきかを検討し、その結果を事業計画に反映させていきたいと考えています。

判断軸はどう整える？ 「捨てる」力を身につけるためには、思考を停止させることなく、常に現状の最適解を意識することが大切だと学びました。業務の中で優先順位を考える場面は数多くありますが、投資や時間に対する費用対効果の視点をしっかりと取り入れ、自分自身の判断の軸を築いておくことが重要です。そして、その判断軸を周囲にわかりやすく整理して伝えることで、納得を得ながら業務を推進できると感じています。 本当に必要な報告は？ また、定例ミーティングや定期報告、報告資料の中で不要なページや内容が含まれていないかという視点を常に持ち、業務の中に存在する「実は省略しても良い内容」がないかをチェックすることも意識しています。そもそもその業務や内容は、誰のために何のために行われているのかを5W1Hの視点で見直し、現状と照らし合わせながら本当に必要なものかどうかを判断しています。不要と判断した内容は、その旨を速やかに提案するように努めています。

A/Bテストの見直しは？ 業務において、あまり考えずにA/Bテストを実施していたことに気づきました。今後は、企画段階からバイアスを取り除く方法を模索し、比較のためのベースラインを整えることに留意したいと考えています。仮説に基づいてどのように探索を進めるかが鍵となり、改めて分析は「比較」が非常に重要であると実感しました。 フレームワーク活用法は？ また、これまで学んだフレームワークや考え方（３C、４Pなど）を積極的に取り入れていきたいと思います。習得がすぐにはいかなくても、慣れるまで継続して実践し、しっかりと身に着けていく所存です。 データ分析はどう行う？ さらに、A/Bテストを実施する際には、可能な限りランダマイズすることや、比較に必要なサンプル数や実施期間を十分に検討することが重要だと感じました。分析時にも、どのような背景や手法でデータが収集されたのかを意識しながら、より正確な評価を行えるよう努めていきます。

業務見直しの必要は？ 現在の業務を冷静に見直すことで、戦略的にやめることや捨てることの必要性を学びました。何かをやめる際にはデメリット、特に顧客からの反発を懸念しがちです。しかし、様々な角度からメリットとデメリットを分析し、総合的に判断することが重要であると感じました。 顧客サービスの見直しは？ 自分の業務や自組織の業務において、今回学んだ視点から見直すべき業務は多く存在します。特に、売上につながらない対顧客サービスについては、疑問を持たずに当たり前に行ってしまっていることが多いです。そのため、見直してやめる判断ができるのではないかと感じています。 議論の進め方は？ まずはやめる候補の業務を洗い出し、それらのメリットとデメリットを冷静に書き出してみたいと思います。その後、書き出した内容を職場のメンバーと共に議論し、抜け漏れがないか、また組織全体で見たときにどう変化するのかを確認していきたいと考えています。

なぜ復習が大切？ 学んだ内容は、1週間前のものはすぐに思い出せる一方、1か月前のことはすぐに再現できないと実感しました。このことから、インプット、復習、そしてアウトプットの重要性を改めて学び、机上の学習にとどまらず、実務に活かす目的を持って本講座全体を自己復習しようと考えました。 どこから手を付ける？ また、データビジネスやロジカルシンキングが未経験のメンバーには、いきなりドメインの詳細な説明をするよりも、入りやすい内容から始めるのが効果的であると感じました。具体的には、比較を用いた分析や、データ分析のプロセス、問題解決のステップなどが、そのヒントになり得ると考えています。4月以降の職務管掌は未定ながら、少なからず人材育成に関わる予定です。そのため、まずは本講座全体を自身で復習し、業務に必要な知見をピックアップしておくとともに、必要に応じてアウトプットすることで、自らの復習と組織全体の底上げを図りたいと思います。

ABテストの条件は？ ABテストでは、条件を揃えることの重要性を改めて認識しました。web広告の出稿時、期間は統一していたものの、画像やメッセージなどの要素がバラバラになっていた点は反省材料です。5パターンから2パターンに絞ったときに優位差が出なかったことから、最初から2パターンで検証すればよかったと感じました。今後は、各条件をしっかりとそろえることを最優先に、広告出稿に臨みます。 部下の進捗状況は？ 初めてプロジェクトマネジメントに取り組む部下が、全体像の把握に苦労している様子が見受けられます。全体スケジュール表を提出させても、個々の業務に追われ、検討した案を1週間放置してしまうケースが発生し、本人も周囲も内容を忘れてしまったため、再び考え直す必要が生じています。この状況がプロジェクト全体の進捗に影響しているため、今後はプロセスの各段階を理解することを重点的に指導し、円滑な進行を目指していきたいと思います。

どう学ぶべき？ セグメンテーション、ターゲティング、さらにターゲティングの評価基準である6Rを学んだことで、これまで感覚的に捉えていた要素を論理的に整理でき、理解が一層深まりました。 どう分析する？ 実際のビジネス現場では、すでにこれらのフレームワークを取り入れている場合が多いと感じますが、新製品の投入や期待した成果が得られていない場面では、改めて基本に立ち返ることで状況を正しく分析できると実感しました。 市場はどんな？ また、外資系IT製品の取り扱いに関する経験を通じて、本国で成功している製品であっても、他国や日本市場で展開する際は市場特性を再検討する必要があると改めて認識しました。市場ごとの違いを正確に把握し、それに合わせた戦略を取ることの重要性を感じました。 次に向かう意欲は？ 今後は、これらの学びを自らの業務に生かし、市場ごとの特性を十分に理解する視点から再評価を進めていきたいと思います。

なぜ異常値が出る？ これまで、代表値や単純平均、加重平均は業務で使用してきましたが、幾何平均、中央値、標準偏差は財務業務では使う機会がほとんどありませんでした。特に、売上の成長率を計算する際に、幾何平均を用いなければ異常値が算出されてしまう点には驚きを覚えました。このことについて、なぜそのような結果になるのか、また今後どのように活用できるかを、再度整理する必要があると感じています。 今後の計算はどうする？ また、これまで主に財務データを扱ってきたため、幾何平均や中央値、標準偏差の計算・分析を実施する経験がほとんどありませんでした。そこで、まずは顧客の年齢層データを対象に、中央値や標準偏差を計算し、その分析結果を社内で共有する予定です。今後は、財務業務に応用できるデータとして、幾何平均、中央値、標準偏差が有効に活用できる分野を探り、エクセル関数を用いた計算方法についても調査し、実際に計算していきたいと考えています。