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分析 ✕ 活用

に関する学び

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差別化の学びは？ 差別化を検討する際に重要な2点について学びました。 ターゲットはなぜ狭める？ まず、ターゲットの絞り込みの重要性です。施策や差別化の検討には、ターゲットを具体的に設定することが不可欠です。この設定がしっかりしていれば、他の検討事項もぶれずに進めることができます。私は受注の可能性を考えるあまり、ターゲットを広く設定しがちでしたが、今回は勇気を持って絞り込んで施策を考える必要があります。 競合視野はどう検討？ 次に、より広く競合を視野に入れる必要性についてです。これを業務に置き換えると、自社会計システムに関する施策を検討する際、他社の会計システムだけを見ていました。しかし、業務自体を外注するBPOサービスや税理士なども考慮すべきです。さらに、エクセルなどの無料ツールも、顧客のニーズから見れば競合といえます。顧客がどのようなニーズを持って当社サービスを検討しているのか、改めて整理し、必要な競合を漏れなく洗い出したいと思います。 媒体はどう選ぶ？ 営業資料の作成や広告、オウンドメディアの場面では、ターゲットをより詳細に具体化したいです。また、今まで注目していなかった広義の競合（例えばBPOやエクセルなど）にも目を向け、その競合との差別化を進めていきたいです。 予算割当はどう決める？ 予算の割り振りを検討する場面では、VRIO分析を活用したいと考えています。これまでは過去の実績や受注傾向を元に予算を決定していましたが、今後はVRIO分析によって内部資源の強みを把握し、強化する施策や予算配分を考慮したいです。 絞込みは本当に有効？ 勇気を持ってターゲットを絞り込む決断はまだ十分とは言えません。分析やフレームワークを活用した情報整理も必要ですが、それに基づきターゲットを効果的に絞り込む決断を意識したいと思います。 顧客ニーズは何を示す？ 顧客のニーズを見直すことで、広義の競合を洗い出す際に役立つと考えています。そのためには、3C分析の顧客部分をより精緻にし、それに基づいた競合の洗い出しと差別化戦略の構築を進めていきます。 VRIO分析の成果は？ 最後に、VRIO分析を初めて学びましたので、実際にアウトプットを作成し、そこから何が見えてくるのかを体験したいです。また、新入社員に意見を求めることで、内部資源をさまざまな角度から客観的に捉えることができているかを振り返りたいと考えています。

仮説の意義は何？ 仮説とは、ある論点に対する一時的な答えであり、課題解決のプロセスではまず「what（課題の特定）」を行い、その後「where（どこに問題があるか）」を考えることになります。 問題点はどこ？ どこに問題があるかを検討する際、ポイントは以下の２点です。まず、必ず複数の仮説を立て、いずれかに固執しないようにします。次に、各仮説に網羅性を持たせることが重要です。今回の学びでは、例えば「レッスン内容」「レッスン代金」「立地や日時」「販促方法」といったサービスの各要素をあらゆる角度から洗い出すイメージでした。また、3Cや4Pといったフレームワークに触れることで新たな視点を得ることができました。 仮説の種類は？ さらに、仮説には主に２種類があると学びました。ひとつは、ターゲット層の拡大などの結論に関する仮説、もうひとつは問題の原因や解決策を具体的に検討する問題解決の仮説です。後者は「where:問題の箇所を仮定する」「why:その原因を推測する」「how:解決方法を検討する」という順序で考え、筋道を立てる手法でした。 アンケート結果は？ 社内で実施する教育後のアンケートでは、解答直後にアプリが提示する円グラフから、何が問題か（what）の部分を大まかに把握することができます。その後、回答者の属性や状況を踏まえ、できるだけ網羅的に「where」を洗い出すために仮説を検討します。4Pの観点では、教育内容、コスト（ここでは時間や労力）、実施方法や時間配分、連絡手段などを考慮した仮説となります。 事前整理の効果は？ このように事前に分析の視点を整理しておくことで、設問作成もスムーズに進められ、必要なデータを最初から集めやすくなると感じました。 結論仮説の重要性は？ また、業務で用いている仮説の中では、特に結論に関する仮説が重要であると改めて実感しました。直近で実施する意識調査の分析にあたっては、複数の結論の仮説を立て、その理由を深く考えた上で、使用するデータ項目を決定し、最終的に対策案を立案する流れを実践する予定です。最終提出前には、自分の仮説が他の仮説と矛盾しないかも確認し、他者の視点を意識することで、更なる精度向上を目指したいと思います。 実践活用はどう？ また、6月に実施する教育後アンケートでは、これまでの気づきを反映し、より実践的な思考ツールとして活用できるよう努めていきたいと考えています。

仲間とどんな刺激？ グループワークやLIVE授業では、仲間のプロトタイプを拝見し、紙で模型を作成したり、AIを活用して画像やプレゼン資料を作成する様子に大変刺激を受けました。体調不良でプロトタイプの準備が十分にできなかったことには申し訳なさも感じましたが、実際に目で確認することで、ユーザーがどのように使うか具体的にイメージでき、そこから自然に議論やフィードバックが生まれて次のプロトタイプへとつながっていくと実感しました。 店舗改善はどう進む？ 店舗オペレーション改善業務においては、お客様や従業員といった各ユーザーを中心に「店舗のあるべき姿」を考える際、デザイン思考を取り入れていきたいと考えています。特に、以下のポイントを意識して実践しようと思います。 共感で何を掴む？ まず、①共感～課題定義の段階では、インタビュー時にコーディングを活用し定性分析の精度を高めるとともに、全体向けに抽象的な解決策を求めるのではなく、ペルソナを設定して特定のニーズに絞ることで、明確で具体的な課題を定義します。また、カスタマージャーニーマップを用いてユーザーの思考や感情を可視化するため、自ら体験することが有効であると考えています。 発想で見える未来？ 次に、②発想（イデーション）では、質より量を意識し、多くの新しいアイデアを生み出すために楽しい雰囲気でブレインストーミングを実施します。ダブルダイアモンドの考え方を念頭に、多くのアイデアを発散させるとともに、SCAMPER法を活用して他にない視点を積極的に取り入れるよう心がけます。 形はどう作る？ そして、③プロトタイプ～テストの段階では、モノだけでなくサービスやオペレーションの動きなど、形のないものでも「まずは形にする」ことを重視します。プロトタイプはスピード感を持って繰り返し作成し、最初から完璧を求めずに改善を重ねることが大切だと感じています。 成果共有はどうする？ 自身の業務では、インタビューや観察、ブレインストーミングの機会が多いため、今回学んだ視点や方法を早速取り入れ、メンバーへ共有していきたいと考えています。また、プロトタイプ作成において「まずは形にする」「スピーディーに」「繰り返し行う」という姿勢を、これまで以上に意識するためのスケジューリングから始めていくつもりです。楽しい環境で多くの発散を促すことが、新しいアイディアを生む鍵であり、その重要性をメンバーにも伝えていきたいと思います。

どうして実践は難しい？ ありたい姿と現状のギャップを何度も意識しているものの、実際に実践するのは非常に難しいと感じました。その中で、マイナスをゼロにする問題解決とゼロをプラスにする問題解決の違いに注目し、後者ではありたい姿をステークホルダーと共有することが重要という点がとても印象に残りました。デジタル技術が進む現代においては、問題発見力が一層求められる中で、TOBEを構想する力だけでなく、その構想について関係者と認識を合わせる共感力の重要性を再確認する機会となりました。 どの分析で理解する？ また、what、where、when、whyのフレームを問題分析に取り入れるというシンプルなアイデアは、これまであまり意識してこなかったため、新鮮な学びとなりました。自分で活用する際も、他の人に説明する際も非常に分かりやすく、実用性が高いと感じています。 ロジック知識はどう？ ロジックツリーやMECEのフレームについても、改めて説明を受けることで新たな気づきがありました。特に、層別分析と変数分析のジャンル分けは、普段無意識に行っていた部分が大きかったため、今後は意識的に思考のスイッチングに活用していきたいと考えています。 基本はなぜ大事？ さらに、GAiLのセッションを通じて、経営における基本を徹底すること、すなわち凡事徹底の重要性を実感しました。WEEK0で学んだ事例に倣い、慣れや直感に頼らず、都度基本に立ち返って自分の手法を客観的に見つめ直すことが必要だと感じました。 切り口をどう捉える？ また、さまざまなフレームワークや切り口が存在することから、情報を学べば学ぶほど実践時にどれを採用すべきか迷うこともあります。しかし、生成AIをパートナーにすれば、自分が直面する課題に対して最適なツールや切り口を模索する際の有力なサポートになると新たな活用方法を見出しました。 改善策は何か？ 具体的な今後の改善点としては、まず凡事徹底のために自分が立ち返る教科書として本棚を見直すことから始めます。次に、ロジックツリーの活用については、自分が使用しているアウトライナーの新たな用途として、思考整理に取り入れ、層別と変数の切り替え（国語的分解と算数的分解）を意識して活用していきたいです。さらに、分析を始める前に一度立ち止まり、生成AIとともに最適なツールと切り口を検討することで、より効果的な問題解決のアプローチにつなげられると考えています。

講座の狙いは何？ 今週の講座では、「代表的なキャリア理論を知る」ことに焦点が当てられました。以下にその内容をまとめます。 キャリアの価値基準は？ まず、キャリア・アンカーについてです。これは、エドガー・H・シャイン博士が提唱した理論で、自己分析や他者からのフィードバックを通じて、自分の仕事における価値観を明確にする方法です。キャリア・アンカーには8つの種類があります：特定専門分野、全般管理コンピタンス、自律・独立、保障・安定、起業家的創造性、純粋な挑戦、奉仕および社会貢献、生活様式です。これらを確認する手順として、自己診断やインタビューを行い、それらを考慮してキャリア開発を決定することが推奨されます。この理論は、現在のキャリアや人生の判断基準として役立つ一方で、制約にもなる可能性があります。 生存戦略はどう挑む？ 次に、キャリアサバイバルについてです。これは、職務と役割の戦略的プランニングに関する分析手法で、環境変化や複雑な人間関係に対応するために重要です。組織が自分に求めるものを把握し、変化を予測して対応するための計画を立てることが求められます。 今後のリーダー像は？ 続いて、これからのマネジャーとしてのあり方です。急速な変化に対応するために、自己変革を継続することが大切とされています。必要なスキルには個人としてのスキル、仕事に必要なスキル、テクニカルスキル（論理思考力、分析力）、ヒューマンスキル（コミュニケーション、巻き込む力）、コンセプチュアルスキル（目標設定、ビジョン設定）などがあります。 指導法はどう使う？ 最後に、リーダーシップのスタイルについてです。リーダーシップは、状況や個人の特性に応じて活用の仕方を変えることが重要とされています。具体的には、指示型（具体的な指示を出す）、コーチ型（問いを立て、意見を引き出す）、支援型（働きやすい環境を整える）、委任型（権限を委譲する）のスタイルがあります。 支援策はどう考える？ これらの理論を踏まえた上で、チームメンバーのキャリア開発を支援するための具体的な行動として、自己診断や個別インタビューの実施、キャリア開発計画の策定、定期的なフィードバックセッション、環境変化の情報共有、リーダーシップスタイルの適用が挙げられています。これにより、メンバーのキャリア開発を支援し、チーム全体のパフォーマンスを向上させることが目指されています。

全体の流れはどう？ 全体の流れとしては、WHAT→WHERE→WHY→HOWの順で進める点が印象に残りました。ただ単にデータを集めるのではなく、ひとつひとつの分析がストーリーとして意味を持つように、傾向をしっかり掴むことが大切だと感じました。 問題は明確か？ まずWHATの段階では、今解決したい問題を明確にし、目標となる結論やイメージをもっておくことが重要です。何のためにデータを扱うのか、最初に目的をはっきりさせることで、分析全体の方向性が定まります。 どの候補を選ぶ？ 次にWHEREのステップでは、複数の候補を出し、解決に役立ちそうなポイントやデータが取得可能かを検討します。単独で見る方法や、ツリー・組み合わせといった整理手法を用いながら、どの観点に重点を置くかを決めていくとよいでしょう。 原因は探れた？ さらにWHYのフェーズでは、考えられる原因をできるだけ多く、また網羅的に仮説として挙げることが求められます。どんな要素が問題に影響を及ぼしているのか、広い視点で捉えることが分析の精度を高める鍵となります。 数値は何を示す？ また、データを見る際には実数と比率の両面から代表値などの数値に注目し、明らかにすべきポイントを意識する必要があると再認識しました。どのデータが問題解決に直結するのかを見極めるために、どんな情報をどう加工すべきかを事前に考えておくことが重要です。 目的は明確に？ 特に、日々の業務では「言語化しなくても大丈夫」という考えに陥りがちですが、データを扱う際には必ず「何をしたいのか」という目的を明確にすることが不可欠だと感じました。また、データ収集時にも最終的なアウトプットのイメージを持つことで、やみくもな収集を避け、意図のあるストーリーを先に構築する姿勢が大切です。 フォーマットは有効？ 今後は、以下のフォーマットを活用していきます。まず、解決したい問題を最初に記述し、次にストーリーや考え方、データの集め方・分析方法の全体像を示します。その上で、WHAT、WHERE、WHY、HOWの各パートを用意して進める手法を徹底していきたいと思います。 仮説は多角的？ 最後に、仮説思考における「複数と網羅」という視点が非常に印象的でした。インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンなど、さまざまな角度から物事を見る姿勢は、今後の成長に大いに役立つと感じています。

なぜ問いが大切？ 今週は、クリティカルシンキングの重要なテーマである「今ここで、答えを出すべき問い＝Issue」と、本質的な課題を捉える問いの立て方について学びました。私はこれまで理解しているつもりでしたが、実際にはできていない部分があると再確認し、反省しています。 どの問いが思考を導く？ 特に印象に残った点として、「どのような問いを立てるか」がその後の思考を規定し、問いによって考える方向性が変わってしまうことがあります。講義の事例を通じて、ものごとを単一の視点で捉えてしまうと、全体像を把握できず、本質的な課題の発見が困難になることを理解しました。本質的な課題を解決するためには、全体を俯瞰して正確な問いを立てることが重要であり、問い続けることの大切さを実感しました。 どうして逸れやすい？ また、「Issueは意識しないと逸れてしまうもの」であることも学びました。問題が何であるか、イシューを明確かつ具体的に特定することが重要です。これまでの経験を振り返ると、議論の中でイシューから逸れることが何度もありました。最優先の問いを意識し続けることが、課題を解決する上で重要です。視覚化することで意識を高め、仮に逸れてしまっても原点に戻る努力をする必要があります。 どう本質を問いかける？ この考え方は、会議や顧客課題の解決、プロジェクトに関する調査や考察、データ分析の場面で活用できます。どのようなシーンでも、まず見えているものをそのまま受け入れず、本質を問いかけることが重要です。そして、3つの視点「視点」「視座」「視野」を用いて全体を俯瞰し、問いを続ける意識を持つことが必要です。特に会議では、話が流れたり論点がずれることがありますが、イシューを確実に押さえつつ会議を進行することが重要です。 日常でどう実践する？ 業務だけでなく日常生活でも、まずは意識することから始めて、習慣化していくことを考えています。「Issueを明確に特定する」「3つの視を活用して全体を俯瞰する」「問い続ける」「視覚化して意識し続ける」「逸れても軌道修正する」など、これらを実践していきたいと思います。特にニュースの記事などを読んで気になる内容があれば、改めて本質を問いかけ、情報不足を補ったうえでイシューを特定し、友人や家族と議論することを心がけたいです。また、読書や自己分析の際にも活用し、今年中には少なくとも1回は実践してみたいと考えています。

データ比較はどう進める？ 分析の基本原則は「比較」であり、まずはデータを比較する目的に立ち返ることが大切だと感じました。データ収集の前に仮説を設定し、その仮説を検証していくプロセスの中で、データをどのように加工して示すかという点が今回の学びのポイントでした。加工の視点としては、大きく代表値と散らばりの２つに分けられ、代表値には単純平均、加重平均、幾何平均、中央値があること、そして散らばりについては標準偏差で表現されることを学びました。 外れ値の対応はどうする？ 今までは単純平均しか扱ったことがなく、重みを考慮した平均やべき乗を利用した手法は初めて触れる内容でした。また、平均値だけでは捉えきれない外れ値に対しては中央値を用いることで対応する方法がある点も新鮮でした。標準偏差については、なぜルートがつくのかという計算過程が理解でき、正規分布の場合にデータの約95％が±２個分の範囲に収まるという納得感を得ることができました。これまで平均を取るだけで思考が止まってしまっていた部分を、散らばりの視点からデータ活用の具体的なイメージに結び付けることができました。 移住データで何が見える？ また、人口減少対策において活用される移住者データを分析することへの関心が高まりました。各市町村の移住者データを様々な属性で分析し、特に年齢や家族構成の散らばりを調べることで、どの施策に注力すべきかを推測するひとつの手法となり得ると感じています。現状、移住促進施策はUターン促進とIターン促進の大別がなされており、例えばUターンでは地元を想う集まりの取り組みを強化し、Iターンではボランティアや副業などにより継続的な関わりを持つ関係人口への支援を強化するという方針です。こうした大まかな区分に加え、より具体的な属性の分析が進むことで、移住理由を数値的に捉え、具体的な施策検討に役立てることができそうです。 今後の分析計画は？ 今後は、所管部署に対して詳細な個別データの入手が可能かどうか問い合わせる予定です。データが手に入れば、エクセルを用いた分析に取り組みたいと思っています。特に県全体と沿岸地域の違いを明らかにすることで、一緒に施策を進める市町村の担当者や移住コーディネーターの方々の取り組みにも影響を与えられるのではないかと感じています。5月20日（火）に、所管部署の担当者が意見交換に来訪する予定のため、その際にデータ入手の依頼を進めるつもりです。

分析の基本は？ 分析の本質は「比較」にあります。まず、分析は①プロセス、②視点、③アプローチの3つの軸で進めることが基本です。プロセスは大きく4つのSTEPに分かれます。まず目的や問いを明確にし、その問いに対する仮説を立てます。次に、既にあるデータや新たに収集する情報（見る、聞く、行う）を活用してデータを集め、最後に分析によって仮説やストーリーを検証していきます。データ収集時は、サンプリングバイアスや設問設計の影響に注意し、適切なA/Bテストの実施も視野に入れます。 重要視点は何？ 次に、分析を行う際に重要な視点は5点あります。まず、インパクト：どの程度の影響があるかを把握し、優先順位をつけること。次に、ギャップ：比較対象や軸を明確にし、どの部分が異なるのかを確認すること。さらに、トレンド：時間の経過による変化の傾向を把握し、異常な部分を見つけること。加えて、ばらつき：全体の分布がどれだけ偏っているかを平均値や中央値などで見ること。そしてパターン：全体や変曲点から法則性を読み取ることが大切です。 グラフの工夫は？ また、アプローチとしては、グラフや数字、数式を用いてデータを視覚化する手順があります。まず仮説と伝えたいメッセージ、次に比較対象を明確にし、どのグラフを使用するかを検討します。一般的な項目の比較では横棒グラフやウォーターフォールチャート、時系列の変化を示す場合は折れ線グラフや縦棒グラフ、構成や分布を表すにはヒストグラムや円グラフ、相関関係を示すには散布図が有効です。横棒グラフは特に多用されますが、加工に手間をかけることでより分かりやすくなります。 日常の見直しは？ また、日常の業務や振り返り、目標設定・計画立案において、MECEや層別分解といった手法を使いながら、固定観念や偏った思考を見直し、仮説思考を鍛えることも重視しています。社内では、数字や思い付きだけで次を考えるのではなく、定量・定性データ分析の手法を共有し、分析は「比較」に基づくという前提と、意思決定を目的とするという考えを全員で理解しています。この目線合わせのもと、各種フレームワーク（たとえば3C、クロスSWOT、セグメンテーション／ターゲティング／ポジショニング、4Pなど）を取り入れながら、What／Where／Why／Howのステップを踏んで分かりやすいビジュアル資料を作成し、あるべき姿を説得力ある形で提案できるよう学び続けています。

なぜ自己流だった？ １か月を振り返ると、これまで自己流で仕事を進めていた自分に気づかされました。講座の中で、自らの行動や考え方を見直す必要性を実感しました。 広い視点が足りない？ 実際の演習で、ファストフードチェーンの事例をもとに考察した際、自分に当てはめるだけで他の視点を捉えることができず、十分な多角的アプローチができませんでした。 根拠の曖昧さは？ 自分を振り返ると、これまで考えの根拠を明確にせずに行動していたことや、問いを明確にしないまま解決策に着手していたため、説得力に欠け、振り返りや原因分析ができていなかったと感じました。講座で多くの気付きを得たものの、理解したつもりでいた内容をすぐに忘れてしまうことも実感しました。 評価と気づきは？ ＡＩコーチングの総評では、自己の行動や思考に対する認識があり、改善の必要性を感じ取っている点を評価されました。また、具体的な行動計画を立て、異なる視点を活用することがさらなる成長につながると示唆されました。 他視点はどう使う？ 現時点では、会議中などで即座に自分以外の視点を提示するのは難しいですが、予定がある場合は事前に別の視点も考慮するように努めます。案内作成など時間に余裕がある際には、試案の後に一定の時間を置いて見直すことを実践し、全体的に相手が理解しやすい文章を意識するようにしています。 メールは分かりやすく？ また、メールの文章については、主題、根拠、理由を正確に伝え、誤解を生まない表現になっているかを確認してから送信することを心掛けています。現時点では見直しに時間がかかる状況ですが、短時間で効率よく確認できるように改善していきたいと考えています。 会話の脱線はどう？ 会話においては、思いつきで本題から逸れることが多く、不要な情報を伝えることで自分の意識がそれるだけでなく、他者にも迷惑をかけていると感じています。そのため、脱線した発言は慎むように努めています。 聞く姿勢は整ってる？ 話を聞く際には、つい偏った見方をしていないかを意識し、発言する際は伝えるべき内容が何であるかを明確にして、論理的に組み立てるよう心がけています。文章や資料作成においては、主題、問い、根拠など伝えるべきポイントを整理し、相手にスムーズに理解してもらえるよう努めています。

伝えるスキルとは何か？ 相手に何かを伝える際に一番重要なのは、「何を伝えたいのか、何を理解してもらいたいのか」を明確にすることだと感じました。そのためには、感情や直感に頼るのではなく、論理的な根拠に基づいた主張を準備する必要があります。さらに、その際には相手の視点も考慮するべきです。こちらがどんなに論理的な準備をしても、受け取る側の準備が整っていなければ、それは「伝わっていない」のと同じです。相手の理解レベルに合わせて情報を構築することが求められます。また、「対話」の意識も大切です。相手の反論も想定しながら、柔軟に意見を伝える姿勢が必要だと思いました。論理的な主張を十分に準備できたなら、それをいかに簡潔に表現するかが重要です。長々と説明することなく、効果的に伝える技術が大事だと考えます。 IT業界での活用法とは？ 私はIT業界で働いています。「他者に理解・納得してもらうスキル」はさまざまな場面で役立ちます。例として、顧客の要求仕様のヒアリングがあります。これは相手がITに詳しいとは限らないため、相手の理解レベルに合わせて、意図を明確に整理し伝えることが求められます。また、コードレビューでも役立ちます。自分がレビューする際も、他者からレビューを受ける際も、コードの意図を明確に整理し、理解可能な形で伝えることが重要です。プロジェクトの状況報告でも同様に、相手がそのプロジェクトに詳しくない場合を考慮し、論理的かつ簡潔に情報を伝えなければなりません。さらに、日常のコミュニケーションや後輩指導においても、このスキルは非常に役立ちます。 スキルを向上させるには？ では、「他者に理解・納得してもらうスキル」を身に付けるためには、どのような行動計画が必要でしょうか。まず第一に、その手法、つまり「基礎」を身に付けることが必要です。具体的には、MECEやピラミッドストラクチャーといった分析や説明の手法を学びます。次に、これらの手法を実際に使ってみます。通常の会議やプロジェクト報告、レビューなどの場面で、それを使用することを意識して準備します。基礎を身に付け、実践する場を確保したうえで、反論や疑問にも適切に対応する意識が重要です。そして、実践後には振り返りを欠かさず、成功した部分や改善が必要な箇所を再認識し、次に活かします。こうしたプロセスを繰り返すことで、「相手に物事を伝える」スキルを確実に身に付けていきたいと考えています。

仮説は本質か？ WEEK4では、仮説を立てそれをデータで検証する思考法を学びました。仮説は「感覚」ではなく、根拠ある問いとして設定し、目的に合ったデータを収集・分析することが大切であると理解しました。たとえば、あるターゲット層に向けた広告の効果については、申込経路や具体的な単価など、定量的なデータをもとに検証することで、説得力のある改善策を導き出すことが可能だと感じました。 4Pで本質見出す？ また、マーケティングの4P（Product、Price、Place、Promotion）の視点から仮説を組み立てることで、問題の本質や見落とされがちな課題が浮かび上がることにも気づかされました。特に、費用対効果を比較する際は、単なる表面的な数字ではなく、単位あたりの価値を基準に判断する重要性を実感しました。 検証と戦略は？ この一連の流れ、すなわち仮説の設定、データの収集、検証、そして改善への取り組みは、単なる分析作業に留まらず、意思決定や戦略立案の基盤となることを再認識させてくれました。実際に現場で改善を実行するためには、データを正しく読む目と、仮説を深める思考の両方が必要であると感じました。 販促成功の鍵は？ さらに、講師養成講座の販売促進においては、WEEK4で得た知見が「感覚」ではなく根拠ある判断を下すための基盤として活用できると考えます。広報活動における意思決定やターゲットの把握、また販促効果の見直しなど、戦略設計全体に渡り、大いに役立つと感じました。 計画実行は可能か？ また、マナー講師養成講座の促進に向けた具体的な行動計画を4週間で立てました。 まず、Week 1では、ターゲット別に仮説を設定し、販促チャネルの効果についても仮説を立て、データ収集の項目を決定しました。 次に、Week 2では、過去数年間の申込者データを整理し、広報媒体ごとの広告実績を収集、さらに簡易なアンケートも実施しました。 Week 3では、ヒストグラムや円グラフなどを用いてデータの可視化を行い、費用対効果の高い媒体を絞り込むと同時に、仮説の正否を検証し、重点ターゲットを確定させました。 最後に、Week 4で、ターゲット別のプロモーションを再設計し、重点媒体への予算を再配分するとともに、効果検証体制を整えることで、改善策を実行に移しました。 この行動計画は実効性が高いと自分なりに評価しています。