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必要 ✕ 場合

に関する学び

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思考の偏りをどう防ぐか？ 人は、自分が考えやすいことを無意識に考えてしまう生き物であることを、本講座を通じて再認識しました。ライブ授業でも、いかに自分の価値観や過去の経験に基づいて考えが偏りがちであるかを痛感しました。この講座を通じて、思考の偏りを避けるための頭の使い方をしっかりと学びたいと思います。また、「目的は何か、何のために考えるのか」をまず考え、その上で出た解答を深堀りすることも習慣づけていきたいです。 新しい働き方をどう模索する？ 最近、所属するグループの方針が大きく変わり、新しい働き方を考える必要が出てきました。そのためにも本講座で学んだことを活かしていきたいです。日々の会話やメールのやり取りでも、自分の価値観や過去の経験に影響されないように意識し、相手が納得するかどうかをしっかりと考えたいと思います。 批判的視点を持つには？ 何かを考える際には、まずその目的をしっかりと認識し、複数人で検討する場合は全員が共通の認識を持つことが重要です。また、自分が正しいと思わず、常に批判的な視点を持つもう一人の自分がいることで、客観的に物事を見つめられるようにします。そして、それで本当に良いのかどうかを深く掘り下げることも大切です。 日々の業務において、常にこれらの点を意識し、考え方を習慣づけていきたいと思います。

比較の重要性って何？ 分析の本質は比較にあり、効果を測定するためには、「Aがある場合」と「Aがない場合」を比較することが重要です。ただ「Aがある場合」だけを見ても、その効果を正確に測定することはできません。そのため、分析の目的に沿った適切な比較対象を選定し、分析したい要素以外の条件を整えることが必要です。この考え方を「Apple to Apple」と呼びます。 施策効果の見極め方は？ 販促施策の効果を分析する際には、イベントやDM、SNSなどさまざまな方法がありますが、以前はアクションがあった顧客の反響のみを分析していました。今後は施策を行っていない期間の販売実績とも比較し、何をもって目標達成とするかを明確にして企画を立案します。データ分析を行う際には、まず分析の目的やゴールを明らかにし、どの情報を比較すればよいかを検討してから分析を進めなければなりません。 条件整理のポイントは？ 「Apple to Apple」の原則に従い、分析対象以外の条件が揃っているかを確認することが重要です。施策を進める際には、データを蓄積するためにさまざまな条件を整えられるように企画します。また、エリア別の顧客属性分析を行う際に、どの比較対象が適切であるかについては、部署に持ち帰って相談し、より明確にすることが推奨されます。

物事の分解で何が見えてくる？ 物事を分解することで問題の特定や後続の対策が立てやすくなると感じました。特に、目的を意識しながらどのように分解すれば感度良く対応できるかを最初に考えることが重要です。 問題解決の4ステップとは？ 問題解決のステップとしては、What→Where→Why→Howの順番を意識することが大切です。しかし、実際にはいきなりWhyやHowに進んでしまう場面もよく見かけます。この点を改善することで、より効果的な問題解決が可能となるでしょう。 トレンド分解にはどんな方法が？ トレンドを分解する際には層別分解が役に立ちますが、データを活用した商品企画に適用する場合にはプロセス分解が求められます。プロセス分解では具体的に何をしているのか、何を決めるのかを明確にしなければ、「入店」や「着席」といった単純な分け方になりがちです。 チームサポートに必要な視点は？ また、チームメンバーが困っていることや解決すべき課題を見据えた上で整理のアドバイスをしていくことが必要です。プロセスで困っているのか、情報の捉え方で困っているのかを見極めることがポイントです。 売上分析に層別を活用するには？ 売上についても触れるシーンがあるため、層別や変数別の考え方を忘れずに、定期的に使ってみることが求められます。

仮説検証ってどう進める？ 仮説には、結論を導くための仮説と課題解決を目指すための仮説の２種類があります。これらの仮説を検証するためには、まず誰に、どのようにデータを収集するかを明確にし、収集作業に入ることが必要です。一方的な観点に偏らず、反論を排除できる十分な異なる視点からデータを集めることで、仮説の検証はより説得力を増します。日々の業務の中で仮説を持つことにより、課題意識が向上し、目的が明確になるため、進むべき道に迷いが生じにくくなります。 大企画はどう進める？ また、時間外労働の削減だけでなく、育児などで定時退勤が求められるメンバーもいるため、特に大きな企画や業務においては、仮説を立てた上でクリティカルに仕事を進める必要性を再認識しました。同時進行している別の案件の仮説に影響を受けることもありますが、データ収集と検証によってその関連性を明確にし、業務を円滑に進めていきたいと考えています。 調査票はどう作る？ 現在取り組んでいるアンケート調査では、調査票設計の際に各項目についての観点や視点を検討しました。時間が限られていたため、場合分けが十分でなかった可能性もありますが、調査票は既に完成しており、明日から調査を実施する予定です。今回のアンケート調査の関連証拠として、データの特定を進めていきます。

フレームワークは有効？ 5W1Hといったフレームワークを活用することで、モレやダブりを防ぎながら、迅速に考えをまとめることができると感じています。また、物事を複数の切り口から分解してみると、表面的には見えなかった本質が見えてくることがあります。一度や二度の分解で結論を出すのではなく、「本当にそうか？」と批判的思考を持ちつつ、別の視点を探ることを心がけたいと思います。 具体例はどう分析？ 具体的な活用例としては、アンケート集計結果の分析があります。例えば、性別や年代別、地域別に分解し、さらにクロス集計することで、表面上では分からなかったデータの特徴を発見する可能性があります。また、企業審査における決算書分析でも有用です。売上の増減要因を確認する際に変数分解を行い、事業者の申出内容との整合性を判断することができます。もし整合性がない場合は、事業者が気づいていない点を指摘し、経営アドバイスを行うことができるでしょう。 どう切り口を見出す？ 私の役割として、部下が行うアンケート集計の分析結果をレビューする立場にあるため、「別の切り口はないか」という視点を大切にしています。また、別の切り口を見つけた場合、そのことを指摘するだけでなく、分解の必要性やその切り口を採用した理由もきちんと伝えるように心がけています。

事業開始のコンセプトは？ 事業を開始する際は、まずコンセプトを明確にすることが求められます。そのコンセプトが、競争社会の中で勝ち得る技術や差別化の要素を備えているかどうかをしっかりと確認することが重要です。 資金計画はどうする？ 次に、コンセプトを実現するために必要な具体的な費用を試算します。この費用の算出時には、キャッシュで対応すべきか、あるいは銀行からの借入れなど別の資金調達手段を検討する必要があります。現実的な資金計画を立てることが、事業成功の鍵となるのです。 投資試算の基準は？ また、普段の研究開発業務の初期段階や、個別のプロジェクト検討時にも、開発費や投資額、商品の市場投入までの期間、予想される収益を試算することが大切です。最低限の黒字ラインや、これ以上の黒字が見込める場合にプロジェクトを実施する判断軸を用意し、それが自分だけでなく他者にも納得してもらえるよう、幅広い観点から検討する必要があります。 情報収集は十分？ さらに、ビジネス雑誌やニュースに日頃から関心を持ち、他業種のビジネスプランや決算情報を解析する習慣を持つことがポイントです。こうした情報収集を継続することで、現場で実際に資金を管理する部門と積極的に連絡を取りながら、より広範な知識と情報を得ることが可能になります。

分析の基本は比較にあり？ 「分析とは比較である」ということが、今まで感覚的に行っていた私にとって、必須であると改めて理解しました。また、多くの人の前でプレゼンテーションを行うため、データを分析する際には、まず「仮説」を構築した上でデータ加工に取り組んでいました。そのため、明確な目的や主張のない分析は行っていませんでしたが、一方で期待していた比較結果が得られなかった場合には、仮説を素直に見直すことの重要性を認識しました。 新しい業務への挑戦 普段の業務では、「分析とは比較である」という意識が習慣化しています。しかし、これから新しい業務に挑むにあたっても、この「比較」を意識し続けたいと考えています。特に、生存者バイアスのかかったデータに基づく業務になる可能性があるため、失われているデータとの比較を心がけたいと考えています。 成功と失敗事例の見極め あるプロジェクトでは協力業者の選定が多数必要となりますが、彼らが持参するのは成功事例が多いと予想されます。そのため、成功事例の裏に隠れている失敗事例を手に入れ、成功事例だけに基づいた「比較」に陥らないよう注意したいと思っています。直感的に考えたことを「仮説」とし、その後、生存者バイアスを避けた適切なデータを比較・分析し、プロジェクトの成功を目指したいと考えます。

効果検証を改善するには？ 今週の講義内容は、すでに実践していることをさらにブラッシュアップして継続する必要があると感じました。特に効果検証については、ノイズを排除しきれずにABテスト自体が難しい場合や、施策の実施数が多く、全ての分析を物理的に行うことが困難な場合があります。 デジタル時代のデータ分析とは？ デジタル領域では、質よりもスピードが重要な場面が多くありますので、完璧なデータ分析に固執しすぎないことも心掛けたいです。データ分析はあくまで結果を出すための一つの手段に過ぎず、それ自体を目的としないことが大切だと再認識しました。 仮説思考を磨くために何が必要か？ また、仮説思考を鍛えるためには、思考力を磨くことが最も重要だと感じました。情報を集めたり事象を分析しているだけでは、思考の精度は上がりません。本当に必要な情報を見極めるために、何のために情報を集めるのかを自分の頭で考えるトレーニングが必要です。 行動で成果を生み出す方法は？ さらに、答えを持っている人に対して自分の仮説を試してみることも大事です。不正解でも良いので、アウトプットする機会を増やし、トライアンドエラーを繰り返すことが重要です。成果は行動することでしか生み出せないため、とにかく積極的にアクションを起こすことが求められます。

戦略構築で見落としは？ 戦略を構築する際に、フレームワークを活用することで見落としを減らせると感じています。代表的なフレームワークとして、3C分析、SWOT分析、バリューチェーン分析などがあります。分析が終わった後は、「整合」を重視して戦略を立てることが重要です。全社的に考えることが求められ、一部門のみで整合がとれているだけでは必ずしも良い戦略とは言えないことがあります。また、短期的に成果を上げても、中期的には見直しが必要な場合もあるため、短期的施策として実施期間を設定したり、見直しの指標を設けたりすることが大切です。 会社状況をどう整理？ これまで、自分で会社全体の状況を整理する機会がなかったため、まずは3CとSWOT分析から始めてみたいと考えています。その際、各部門ごとに発表される戦略や目標に関する資料を活用し、それを元に自分なりに1つの資料としてまとめて分析します。この全体像の中から、自分のチームとして何ができるかを考える予定です。 チーム貢献、どう考える？ 会社全体および各部門の戦略を分析し、自分のチームがどのように貢献できるかを考えています。再来週には社員全体で今期の中間報告会が予定されているため、それまでに分析を完了し、チームとして事業に貢献できる部分を明確にしたいと考えています。

ロジックとMECEの意義は？ 今回、ロジックツリーとMECEの考え方の重要性を学びました。実際の業務ではロジックツリーを使用していますが、MECEについては十分に意識できておらず、その結果、抜け漏れや重複が生じることがありました。今後は生成AIを活用し、漏れやダブりがないかを確認していきたいと考えています。 問い合わせ対応の真意は？ また、ユーザーからの問い合わせに対しては、単に表面的な対応にとどまらず、ユーザーが抱えている本質的な問題をしっかりと把握することの大切さを再認識しました。たとえば、ユーザーから「椅子が壊れたから直してほしい」と依頼があった場合、単に椅子を修理するだけでなく、一体何に困っているのか（What）、どの部分が壊れているのか（Where）、なぜ壊れてしまったのか（Why）、そして今後の対策（How）についても考え、包括的に対応することが求められます。 本質追求はどうする？ さらに、ロジックツリーを活用して、ユーザーが本当に必要としていることをWhatの視点で明確に考え、抜け漏れがないかを網羅的に確認する視点を持つことが重要だと感じました。思考の順序は、最初にWhat、次にWhere、そしてWhyの順に進めることを意識し、具体的かつ論理的な対応を心がけたいと思います。

どんなグラフで伝える？ 伝えたい内容を効果的に視覚化するために、グラフを活用することが有効です。また、文字のフォントや色にも注意を払うことで、受け取り手に具体的なイメージを連想させることができます。優れたスライドは、情報をすぐに見つけられるように工夫されているべきです。 相手に伝わる方法は？ 資料作成の目的は「相手に伝わること」であり、視覚的な要素だけでなく、話し方や抑揚といった聴覚にも訴えかけることが重要だと感じました。スライドやグラフを作る目的を忘れ、単に作成することが目標になってしまうと、生産性の低下や情報過多につながる可能性があります。この点を部下にも慎重に伝えたいです。 資料内容は再確認？ 報告や方針の資料作成では、状況や受け手に応じて文面に変化を持たせることが求められます。社内向け資料の場合、チェックを怠ってしまいがちですが、受け手への配慮を忘れずにセルフチェックを行うことが必要です。特に、「何を伝えたいのか」をしっかりと確認することが重要です。 シンプルさはどう保つ？ グラフやスライドの数が増えがちなので、シンプルさを心がけつつ具体性を持たせ、必要に応じて付録を活用することを意識したいです。これらを踏まえて、より良い、伝わりやすい資料作成を目指していきます。

データ活用の目的設定はどうする？ データ分析やデータ活用というキーワードは頻繁に耳にしますが、私はこれを「存在するデータを何か有効活用する方法」と考えていました。しかし、この考えではまず目的が定まっておらず、仮説もないため、何を軸にして比較するかができません。まずは仮説や比較軸を含めた目的をはっきりとさせてから取り組む必要があります。 自社内営業改善の具体戦略 私が考えたデータ活用の具体例としては、自社内の営業活動の改善と担当顧客へのアプローチの2点があります。 顧客アプローチにどう活かす？ 自社内では、自身のチームの営業マネジメント改善にデータを活用します。具体的には、YoY（前年比）分析や受注傾向分析（品目、打率）を行います。 ヒアリングと提案骨子の重要性 一方、担当顧客向けには、データ分析に関する案件のヒアリングおよび提案骨子の作成を行います。この際、顧客が持つ仮説と比較軸のヒアリングを行い、それが具体的でない場合には顧客に提言を行います。仮説や軸が定まっている際には、それを提案骨子に落とし込み、定まっていない場合は定めるためのアプローチを検討します。 データ活用の第一歩は？ このように、目的を明確にし、比較軸や仮説を定めることがデータ活用の第一歩であると実感しました。