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分析 ✕ 活用

に関する学び

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どんな学びを得た？ これまでの学びを振り返りつつ、実際にケーススタディを通じて手を動かし、ライブ授業での対話を通じて、ビジネスから私生活にまで役立つ考え方を再確認することができました。 目標設定の意義は？ 特に重要だと感じたのは、明確な目標設定です。何事にもゴールが見えない状態で始めてしまうと、最短・最速での到達が難しく、結果的に限りあるリソースを無駄にしてしまうことを再認識しました。 どのポイントが大切？ 学習を整理すると、以下の５つのポイントが挙げられます。 1. 明確なゴールの設定：目標や得たい結果を明確にし、それに基づいて進む道のりを計画することが必要です. 2. 視野を広げ整合性を取る：ビジネスフレームワークを活用することで、視野狭窄を防ぎ、経営者の視点で物事を俯瞰することが重要です。思考には無意識のバイアスがかかりやすいため、広い視野と整合性を保つ努力が求められます. 3. 差別化：自分や自社だけのコアコンピタンスを育てることが重要です。同じことをしていると埋もれてしまいますので、独自性を伸ばして価値を高める努力が必要です. 4. 選択と捨てること：限りある資源を有効に活用するためには、費用対効果の高い選択をし、不必要なものは思い切って捨てることが重要です. 5. 本質の理解と思考：経済のメカニズムを理解し、指数関数的な考え方を取り入れることが求められます. 実践へどのように動く？ これらを実践するためには、分析力、フレームワークの活用、コミュニケーション能力、そして情報収集能力の向上が必要です。特に、フレームワークを使いこなすためには、実践を重ね、必要に応じて新しいフレームワークを模索することが効果的です。また、コミュニケーションにおいては、相手の言葉をきちんと聞き、返報性を意識して行動することで、より良い関係を築くことができます。情報収集においては、新しい情報に敏感であることが求められます。

グラフ化はどう効果的？ 数字をグラフ化することによって、新たな発見が得られることがあります。また、比率の計算を通じて、全体に占める割合を分かりやすく理解できます。これまであまりグラフ化を行ってこなかったので、これからは積極的に取り組んでいきたいと思います。反対に、「データを加工しないままだと、重要な点を見落とす可能性がある」ということも意識して注意を払いたいと思っています。 分解方法をどう見直す？ データの分解の仕方についても、自分が考えていたもの以外にさまざまなアプローチがあることに気づかされました。「データの分け方を工夫する」という段では、二つの分け方から「大学生に集中している」という点を見落としていました。無意識のうちに「同じ年数の幅で比較する」という方法に固執していたようです。また、「分解をする際の留意点を知る」では、解釈の仕方の誤りに気がつきました。一度解釈をした後でも、もう一度立ち止まって「本当にそうか？」と再考する必要性を改めて認識しました。 分解の意義は何？ 講義を通じて、「分解してみても何も見えてこないことは失敗ではない」「迷ったときはまず分解を試みる」「分けていくことが理解を深めるための手段」であるという、データを分解して解釈する際のポイントを学ぶことができました。 POSデータの活用は？ 私が従事している小売業においては、業務で頻繁にPOSデータを扱います。顧客の動向を把握するために非常に有効なので、POSデータを分析するときにはこの学びを実践していきたいです。特に、グラフ化を意識して視覚的に理解することに重点を置いています。 グラフ化の効果は？ 具体的には、POSデータを週ごとにExcelで表にして、グラフ化を通じて視覚的に把握します。そこから見えてきた変化をもとに、今後の方向性を決定し、業務に生かしていきます。毎週さまざまな切り口を試し、効果的な加工の方法を探っていく予定です。

問題発見にどのフレームワークを適用すべき？ 問題発見のステップとして、まずWhereのフェーズでどこに問題があるかを考えます。この際、仮説を立て、その仮説が成り立つのかを検証するためにデータを集めます。仮説を立てるときには、フレームワークも有効です。代表的なフレームワークとして、3Cや4Pがあります。 3Cは「顧客」「競合」「自社」の三要素、4Pは「Product（製品）」「Price（価格）」「Place（流通）」「Promotion（広告・販売促進）」を指します。これらのフレームワークを使って仮説を立てると、どこに問題があるのかが明確に見えやすくなります。 4Pを用いた仮説とは？ 例えば、今回学んだ例では4Pを使いました。製品については「大学生にとって魅力的な講座ではないのでは？」、価格については「大学生にとって高すぎるのでは？」、流通については「立地が悪いのでは？」、広告については「大学生に認知されていないのでは？」と考えることができました。 仮説検証に必要なデータの収集方法 仮説には結論の仮説と問題解決の仮説があります。これらを過去、現在、将来の時間軸で考えることも重要です。仮説を検証するためのデータの集め方として、現存するデータでの検証方法や新しいデータを集める方法も考慮します。 見逃しやすい観点を見直すには？ 現在、分析を行いながら、起こっている現象に対して、いくつかの仮説を立てています。しかし、振り返ると今回学んだフレームワークに当てはめた場合、観点が漏れていることに気づきました。今回学んだことを活用して改めて考えてみたいと思います。 問題の仮説を具体的に書き出し、その際にはフレームワークを適用します。仮説には必要なデータもセットで書き出し、最低でも四つの仮説を立てます。そして、その仮説が正しいのかを来週までに仮の結論を出しておきます。この仮説と検証のプロセスを他人に説明し、共有していく予定です。

何を学んだ？ 今週は、これまでの学びを整理し、各週の要点を再確認することに集中しました。以下は、特に自分にとって重要だと感じた部分をまとめたものです。 どう活用する？ まず、自社や自身の優れた経営資源を分析し、理解することは重要であり、状況に応じてそれらをどのように活用するかを考える視点が不可欠です。また、個人のリソースには限りがあるため、やることと捨てることの優先順位をつける必要があると再認識しました。惰性で業務を進めるのではなく、判断基準を持ちながら考えることが求められます。そのためには、定量的なエビデンスに基づき、さらにROI（投資対効果）を考慮する重要性に気づきました。 視野を広げるには？ さらに、自身の視野狭窄や見落としを防ぐためには、集合知を意識して他者と相談し、意見をすり合わせることが大切です。 現部署の取組みは？ 現部署では、既存業務の効率化・高品質化を目的としています。また、新規業務の構築やフロー作成にも関わる機会があり、それぞれに適切な目的や目標設定が必要です。日々のMTや資料作成時にはFWを活用できます。 助けを求めるには？ 個人での業務には限界があるため、大きな成果を達成するには周囲の助けが必須です。その際、伝えるべき情報を正確に伝え、納得感や理解を得るには、FWを活用した情報整理やKSF（重要成功要因）や課題の特定、戦略立案が不可欠だと感じました。 新知識の収集は？ 新規業務の担当窓口に任命されましたが、未知の業界であるため、新たな知識・スキルを収集し続け、現状の業務フローを理解する必要があります。3C分析を中心に使用して理解度を深め、顧客の潜在ニーズや課題を抽出することを目指します。 習慣化はどうする？ 活用方法やタイミングについてはまだ慣れていないため、自分のスタイルを見つけるべく、地道に繰り返し実践して習慣化する努力を続けます。

顧客中心の真意は？ デザイン思考の根本は「どこまでも顧客に関わろうとする人間中心」であることを理解しました。その特性から、仮説検証や分析に偏ったアプローチと比べると、ビジネスシーンでは特定の顧客に限定されたサービスや商品に偏りがちになるのではないかという懸念もあります。しかし、市場環境を考えると、初めから万人ウケするものを作るのはほぼ不可能であり、結果として「当たり障りのない、誰にもハマらないもの」に陥ってしまう恐れがあります。データや数値だけでは本当に解決すべき課題にたどり着くことはできず、市場拡大の基本としてアーリーアダプターを捉えることが重要だと考えています。 本質課題は何か？ このような背景から、ヒット商品やヒットサービスを生み出すためには、まず具体的なペルソナを設定し、相手を深く知り、共感することから顧客の本質課題を発掘する必要があると考えました。さらに、課題解決に向けた柔軟な発想へとつなげられるのではないかという見方を得ました。 どこで成長する？ この講座を通しては、①顧客の本質課題を引き出す手法、②相手への共感とその伝え方、③プロダクトの具体化に向けたビジュアル化の手法という3点を重点的に学んでいきたいと思っています。担当している商品の拡販戦略を検討する際には、顧客課題をより深く理解し、それをメッセージ作りに反映させること、そして顧客に寄り添い共感を伝えるコミュニケーションを心掛けたいと考えています。「当たり障りない」から脱却し、具体的なペルソナを通じて本質課題を引き出すことを目指します。 直近の実践は如何に？ また、学んだスキルやフレームワークは、現状担当している社内研修の企画にも積極的に取り入れ、実践していく予定です。直近では顧客ヒアリングの機会があるため、講座で学んだことをすぐに生かし、次年度の実行計画策定の際にもデザイン思考のアプローチを意識して活用していきたいと思います。

基本思考をどう整える? 今回の動画や演習を通して、従来は何となく基本的な見方でデータを眺めていた自分に対し、根本的な考え方の基礎を再認識することができました。表面的な比較だけでなく、意図的にデータを加工して比較することの重要性を実感しました。 数字と視覚、どっちが正しい? また、他のデータと比べる際には「数字に集約して捉える」ことや「目で見て捉える」視点が必要だと認識しました。一目で把握できる程度のデータ数であれば十分ですが、ある程度の規模がなければデータの価値は向上せず、大量のデータを扱う際には加工する手順が不可欠だと理解しました。単純に平均値を見るのではなく、値の分布やばらつきに注目することも大切です。 仮説とデータの整合は? さらに、平均値やばらつきを基に、大量のデータを加工し、ビジュアル化・グラフ化を行うことで仮説と照らし合わせ全体を俯瞰する手法の重要性を再確認しました。分析のプロセスでは、まず目的や仮説を明確にした上でデータの収集が行われ、その後、仮説の検証や分析を繰り返すことが意義のあるものだと改めて理解しました。 各種平均の使い分けは? また、データの捉え方においては、代表値としての単純平均、加重平均、幾何平均、中央値や、散らばりとしての標準偏差があり、それぞれを目的に応じて適切に使い分けることが重要であると感じました。まずは自分なりの仮説やストーリーを意識し、必要なデータを整理してから分析に取り組むことが大切です。さらに、データのビジュアル化にも注力し、目で見て整理する方法にチャレンジしていきたいと思います。 未来のデータ戦略はどう? 今後は平均値やばらつきという視点を重視しつつ、加重平均や幾何平均も意識的に活用していきたいと考えています。また、標準偏差については、効果的に使用できる場面を見極め、業務の中での活用を目指すとともに、ツールの扱いについても理解を深める必要があると感じました。

分析の本質とは？ この学びを通じて、分析の本質を理解することができました。分析とは「比較」することが核心であり、特に条件を整えた「Apple to Apple」の比較が重要です。まずは「何を明らかにしたいのか？」を明確にし、そのために「何と何を比較すべきか？」を定めることが大切です。 棒グラフ作成の注意点は？ 印象に残った点として、棒グラフの縦軸と横軸など、細かな部分にまで注意を払ってより分かりやすく伝えることが求められるということです。例えば、縦軸は上がった・下がったを示し、横軸は要素間の比較を表現します。普段は手元のデータだけで判断してしまうことが多かったと気づかされました。この分析の本質は、課題解決のための分析決定だけでなく、解決策の実行後の効果検証にも活用できると感じました。 具体的な応用法は？ 具体的な応用として、解決策の効果を比較することが挙げられます。解決策を導入する場合としない場合での比較を行い、条件をできるだけフェアに揃えることが重要です。この考え方を業務に活かすことで、顧客の課題を定量的に解決する方法を確立し、納得できる成果を提示できるようになると期待しています。 より良い分析へのプロセス この知識はすぐに実務に活用できるもので、特に分析の本質を理解できたことは大きな収穫です。今後、以下の流れを意識して分析の質を向上させていきたいと思います。 まずは課題の明確化から始め、何が課題なのかを特定し、解決するためにどのような分析が必要かを考えます。次に仮説を設定し、それを検証するためのデータを収集します。重要なのはフェアな条件で比較できるようにデータを集め、分析結果を分かりやすく可視化することです。 最後に、結果を解釈し示唆を整理します。ただ結果を提示するだけではなく、その傾向や含意をまとめ、目的に沿った分析であるかを確認します。この一連のプロセスを通じて、より質の高い分析を目指していきます。

ABテストはどう実践？ ABテストの存在を初めて知ったとき、施策を同時進行で実施しながらも、60～70％程度の成功を見込んで行動し、その結果をもとに対策を絞り込むという考え方に納得しました。職種上、普段は使う機会がないものの、今後の選択肢として意識しておきたいと思います。ただし、ABテストを実施する前には、しっかりとした検証のステップを踏む必要があることは言うまでもありません。 論理検証はどう？ また、分析においては、クイズのような抜けや漏れを防ぐために、段階を追って論理的に検証を進めることが重要だと感じました。 試行で得た自信は？ 実際に、昨年のこの時期、自身の残業対応策を試行し、修正が必要だと感じた箇所を2、3ピックアップして対応を行いました。具体的には、チェックリストの活用や同一項目の一連化（モジュール化）を実施し、もやもやとしていた問題を解消することができました。これにより、自分でもできるという自信がついたのは、ある意味でABテスト的な試みだったと思います。問題解決は原因と結果の因果関係を追及することが重要ですが、定石通りの対応も身につけつつ、今回の成功例を対策の一つとして活かしていきたいと考えています。 実践は何に効く？ いずれにしても、実践することの大切さを改めて実感しました。残業時間の短縮に成功した経験をもとに、他の改善点にも同様のアプローチを適用してみたいです。実践を通じて、得たノウハウや注意点を蓄積しながら、さらなる改善を目指す所存です。 問題はどう解決？ 何を改善し、どの問題を解決するのかというテーマ設定自体も重要なカギです。以前、他者からの問いかけがきっかけで、これまで諦めていた問題に挑戦し、結果的に成果を得た経験があります。この経験から、まずは取り組みやすく成果が出やすい問題を選び、ステップを踏んで実験・検証を繰り返すことが、問題解決への確実な道であると感じました。

直感判断、信頼できる？ 実践的な場面に直面すると、つい反射的に考えてしまうことが多いと実感しました。人の思考には必ず偏りがあり、目の前の課題に対し、反射的に思い浮かんだ解決策をすぐに当てはめるのは避けるべきです。 その理由として、 1. 反射的に思い浮かんだ解決策は、自分の経験や限られた知識に基づいた発想である可能性が高いこと。 2. そもそも、そのことが本当に課題であるかどうかを検証していないため、無駄になる恐れがあること。 3. 解決策の目的に立ち返らないと、方向を見失い、無駄な労力を使う可能性が高いこと。 4. 解決策をMECEで考えないと、考え方に広がりが欠けること。 そのため、まずは何が課題なのかを最優先に考えるべきです。「ISSUE」こそが最優先です。このためには、最適な「問い」の設定が不可欠です。 目標設定は見直す？ 身近な事例で考えると、「来場者を10％増やすためにはどうすればよいか？」という目標がありますが、その前に、なぜ10％が必要なのかを検証した方が良いです。そして目標を10％に設定した場合、そのための仮説を立て現状を分析します。この際、データを集めるだけでなく、視覚化することが大切です。具体的には、データをグラフにする、日別・月別・季節別に分ける、目的別・性別に分析するなどの方法があります。 課題はどこにある？ さらに問題を明確にするために、ピラミッド・ストラクチャーを用いて広さと深さの視点で整理し、どこに課題があるのかを明確にします。その上で、課題への施策を洗い出し、優先順位を付けて実行します。 共有は大切か？ 日々クリティカルシンキングを活用する場面が訪れるので、毎回面倒がらず、自分を批判するつもりで取り組みます。これを実践すれば、メンバーの中でクリティカルシンキングを知らない人が困惑するかもしれません。しかし、思考法を共有した上で実行することが重要です。

共通課題は何だろう？ 店舗のオペレーション課題解決においては、単に会議での発言や市場視察の情報だけを頼りにするのではなく、どの店舗でも共通する課題なのかどうかを十分に確認して定義することの重要性を実感しました。 定量と定性はどうなる？ そのため、普段から実施しているアンケートなどによる定量分析と、ヒアリングや現場の観察を通じた定性分析を併用することを、これまで以上に意識していきたいと思います。特に、定性分析においてはコーディング手法の活用をすぐに実践する所存です。 ペルソナはどう捉える？ また、現状を把握するだけでなく、具体的なペルソナを特定し、ユーザーの感情にまで思いを巡らせることが大切だと感じました。ペルソナをいくつか明確に意識することで、本当に解決すべき課題が何か、その根本的な原因は他にもないかと前提を疑いながら多角的に考える習慣が身についてきました。 課題定義は進む？ 今後は自分一人にとどまらず、周囲のメンバーも巻き込みながら課題定義を進めていくつもりです。課題定義のフェーズでは、①問題の本質を捉える、②洞察の整理と可視化、③顧客課題仮説の作成、④ユーザー中心の視点の維持、⑤検証と改善という5つのポイントが重要だと感じました。 潜在課題に気づく？ 中でも、カスタマージャーニーマップを活用する点と、顧客課題仮説を作成する際にシンプルで明確な課題文を構築する方法に大きな気づきを得ました。カスタマージャーニーマップはユーザーの行動だけでなく感情の流れにも着目することで、潜在的な課題を浮き彫りにしますし、明快な課題文はまだ気づかれていなかった潜在的な問題に気づく手助けとなります。 アウトプットは十分か？ 最後に、ある講師の「学びの深さはアウトプットの量に比例する」という言葉が心に響きました。今後も実務を通じて、積極的にアウトプットを行いながら学びを深めていきたいと思います。

顧客の声をどう活用する？ 営業現場で実際に寄せられる顧客の声には大きな影響力があり、似た経験や考えを持つ相手の意見に賛同しがちです。しかし、それに引っ張られるだけではなく、顧客を取り巻く環境や変化、外部環境にも目を向けることが重要です。そこでPESTや3Cなどのフレームワークを活用することで、幅広い視野から情報を整理し、分析結果をもとに優先順位を決定することが必要であると感じました。 メディカルプランにフレームワークを使える？ また、今後発売する製剤のメディカルプラン作成にも、同様のフレームワークを活用できると考えています。10年後のブランドビジョンを達成するために重要な成功要因（KSF）を設定する際、PESTを活用して業界の状況を把握し、3Cを用いて市場、顧客、競合、自社を分析する必要があります。さらに、SWOTを用いることで、現在の外部環境や疾患領域における自社製品の立ち位置を明確にし、製品で解決できるアンメットニーズを見極めることができます。分析された情報や顧客、患者から得られた声について議論を重ね、戦術に落とし込んでいくことが求められます。 競合の情報収集はどう進める？ 具体的には、疾患領域の発生率や患者数の動向診断、治療法の変化について、情報の偏りがないよう広く情報収集を行います。特に、発生率や患者数などの定量データは、客観的なデータ収集を徹底します。また、新しい治療に関しては、専門家からの意見を収集することで、論文になっていない定性的情報も参考にします。 さらに、競合製品の情報収集として学会発表や論文からの基礎、臨床研究を行い、競合の戦略を分析します。そして、競合の立場になってPEST、3C、SWOTを活用し、キーとなる戦略を理解します。自社製品においては、競合製品に勝っている点や劣っている点について、基礎研究や臨床研究を通じて対策を講じ、関連部署と連携して方針を決定していきます。

記述式問題解決の重要性とは？ 現状と理想の姿の乖離や課題に対して、どうすれば現状が良くなるかという対策（How）をすぐに考えてしまいがちであることに気づきました。これまで、起きている問題や事象の要因について十分に考えずに進めてしまっていたことが課題でした。 問題解決のステップを踏む 今回の学びでは、問題解決のステップを明確に4段階、つまりWhat（何が問題か）、Where（どこで問題が起きているか）、Why（なぜそれが問題なのか）、How（どう解決するか）の順で思考を進めることが重要であることを学びました。さらに、必要に応じてこれらのステップを行き来することで、効率的に問題を検討できることを学びました。 なぜロジックツリーが有効なのか？ ロジックツリーを用いたフレームワークは、アイデア出しの際に抜け漏れがなくなることが特徴です。また、問題を層別分解と変数分解（掛け算）という2種類の方法で分解し、それぞれの方法を内容に応じて使い分けることができます。さらに、MECEを意識し、モレなくダブりなく分析を行うことが重要です。 次のステップで重視するポイントは？ 施策の検証においても、問題解決のステップを早い段階で活用したり、目の前の数字や解決策に飛びつかず、視野を広く持って理想的な状態を捉えた分析を行うことができるようになりました。ロジックツリーを用いた課題発見やMECEを意識したアイデア出しについても、実践で活用していきます。 学びをどう共有するか？ WEEK2の学びをチームメンバーに共有し、実際の場面でアウトプットを行います。また、次の検証においては問題解決のステップを活用して分析を進めます。ロジックツリーのフレームワークを積極的にグループに取り入れ、MECEを常に意識しながら取り組みます。そして、WEEK2の学びを振り返り、積極的にアウトプットすることで確実に身に着けていきます。