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分析 ✕ 活用

に関する学び

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ピラミッドストラクチャーの効果とは？ ピラミッドストラクチャーは、論理的に物事を考える際に非常に効果的で取り入れやすいツールだと感じました。結論を導き出すためには、その根拠が必要であり、他人に伝えるためには具体例を挙げて説明することが重要です。 ビジネスシーンでの応用法は？ このピラミッドストラクチャーは、結論づけや主張が求められるあらゆる場面で活用できます。例えば、会議での発言や業務フロー改善の企画時などです。特に異なる立場の人が連携する業務や課題を議論する際には、主語述語を明確にし、結論の根拠を明確にすることで、内容をきちんと伝える必要があります。 自己改善への適用事例は？ 自分で結論を出したり主張する場面では、ピラミッドストラクチャーを用いて根拠の具体例まで提示した上で発言するように心がけています。また、業務改善のミーティングでは、この手法を用いて課題解決策を説明することが効果的です。さらに、各製品のマーケティングミーティングの際には、営業やマーケティングが考えた施策をピラミッドストラクチャーで分析し、具体的な根拠を明確にすることで、施策の質向上と効果の最大化を図る努力をしています。

どこにボトルネック？ 問題の原因を明らかにするには、業務プロセスを分解して、どの段階にボトルネックがあるかを特定することが重要だと学びました。実務ではインターネットを活用した営業を行っていないため、A/Bテストは実施しませんが、同一期間・同一条件下で検証項目を比較するという手法は、他の場面でも十分に応用できると感じました。 セグメントはどう見る？ 自部門で伸び悩んでいる事業についても、まずは問題の原因究明に取り組み、適切な対応策を検討する必要があると考えています。そのため、部門内で営業セグメントごとに実績を分析し、各セグメントの問題点を洗い出した上で、具体的な対策を立案・実施し、再度分析するというサイクルを構築したいと思います。 対策はどう実施？ 具体的には、３月末時点でのセグメント別業績データをもとに、前年度と当年度の成長率を比較します。低迷しているセグメントについては、問題の原因を徹底的に分析し、翌年度に向けた対策をまとめ実行します。その後は、各四半期ごとに進捗を検証し、現状を把握するとともに、必要に応じて追加の対策を講じるという業務改善の仕組みを根付かせることが目標です。

3W1Hってどんな効果？ 問題解決のフレームワークとして3W1Hを活用する意義を改めて実感しました。現状を俯瞰的かつ体系的に把握し、目指す姿とのギャップを明確にするため、データ分析が効果的であることを再認識しました。また、ケースによってはwhenやwhoの視点で整理することも有効であり、状況に応じた思考のヒントとして柔軟に活用していきたいと思います。 採用数の壁は何？ 中途採用業務においては、毎年計画値を下回る採用数が課題となっています。ターゲット像の整理、委託先への伝達、募集要項の調整や条件の見直しなど、さまざまな対策を講じてきましたが、いずれもスポット的な打ち手に留まっていました。そこで、なぜ計画値に達していないのか、3W1Hの観点に加え、採用数をロジックツリーで分解し、各要素ごとに対策を考えるアプローチが必要だと感じました。 課題解決の手順は？ この喫緊の課題に対して、まずは自身のポジションから現状を3W1Hで整理し、採用プロセスおよび構成要素をもれなくダブりなく書き起こす作業に着手しています。その上で、社内の会議にて問題提起を行い、具体的な打ち手をチーム全体で検討していく予定です。

数値分析の固定概念を超えて 分析とは、数値を分けて検証することと認識していました。固定概念があり、年齢層は10代ごとなど決まったフレームで対応する傾向がありましたが、データによって柔軟に対応すべきと感じました。今後は、様々な切り口で分析を行うことを決めました。ただし、行う量が多すぎると時間ばかり浪費するので、仮説と検証を繰り返し、仮説力を高めるように努めます。 どのように視野を広げる？ 数値検証は、どの分野でも必要です。自社においても多くのデータがあるため、切り口と仮説を意識して活用していきます。数値を扱う部署にいたため、頭が固くなっていると感じていましたが、検証を通じて視野を広げようと思います。会社の中でも分析に期待されている声があるので、この研修を活かせればと考えています。 新規業務にどう備える？ 部署が変わってから数値検証やグラフ作成の機会が減少していますが、この研修を受けて学び直し、今後の新規業務に備えたいと思います。ミーシーについては知識としては理解していると感じても、実際に行うと漏れやダブりが発生しがちですので、今後は自分の手法が本当に正しいか常に意識して進めたいと思います。

イシューの意義は？ クリティカルシンキングを通じて最も得られた学びは、「イシューを明確にすることの重要性」です。解決策を決定する際にイシューが不明確なままだと、結果的に意味のある成果が得られない可能性が高いと感じました。答えにたどり着くためには、ピラミッドストラクチャーやデータ分析といったスキルを駆使することが効果的であることを学びました。 スキルはどう活かす？ これらのスキルは、例えば講演会の企画や医師に対するプロモーション活動計画の作成、チームでの会議、社内メールの作成、上司への活動報告など、さまざまな場面で活用できます。重要なのは、まずイシューを特定してから活動内容を決定することであり、この点を自分自身だけでなく周囲にも意識させていきたいと思っています。 データの切り口は？ 業務において、まずは関連データの分析に取り組むことが必要です。データをただ見るのではなく、異なる切り口で分解し、数字から見える問題を明確にします。その上でイシューを特定し、活動内容を決めることが肝心です。さらに、なぜそのような内容になったのか、その背景についても説明を欠かさないように心がけたいと思います。

データ加工の効果的な手法とは？ データ加工の手法として、合計や割合を算出するための新しい列を加えることで、傾向や特徴を明確に把握できるという利点があります。また、これをグラフ化することも効果的です。 切り口次第で変わるデータ分析 データの切り口次第で傾向や特徴は変化します。そのため、どの切り口でデータを分けるかをしっかり考えることが重要です。さらに、グラフを活用することで、分析結果を視覚的に伝達しやすくなります。 広い視点で進めるデータ分析 データ分析を行う際には、When、Who、Howといった複数の切り口からデータを分解し、分析を進める必要があります。一つの切り口に頼らず、複数の視点から考えることで、より深い分析結果を得られると考えられます。 顧客増加へのデータ分析アプローチ 顧客を増やすためのデータ分析では、これらの手法が役立ちます。データ加工や分け方に基づいた分析結果をグラフで示すことで、発表時に結果を納得してもらいやすくなるでしょう。 新たな知見をどう活かすか？ 今回学んだ知見をデータ分析に活かし、様々な切り口からの付加価値のある分析を目指したいと思います。

適切なイシューの設定法は？ 適切なイシューを設定する方法について、まずはロジックツリーを用いて問題や課題を詳細化し、その上でどの問題・課題をイシューとして設定するかを決定することが重要です。イシューは、状況に応じてタイミングよく変化させることも必要です。つまり、「今は何を考えるべきか？」すなわち「今解くべき問い（イシュー）は何か？」ということを常に意識することが求められます。 クライアントとの会議での活用法は？ クライアントとの会議（特に進捗会議）で課題を探すときや、クライアントの課題分析や問題分析を行うときには、適切なイシューを設定することが決定的に重要です。また、資料全般をレビューするときには、資料の活用方法とその影響を予測して課題や問題がありそうかを見極めることが必要です。 自分の問いをどう共有する？ クライアント向けに課題を発見する際には、イシューの明確化から取り組むことを心がけています。その際、自分の場合はA4以上のコピー用紙に手書きで書くことで、考えがまとまりやすくなります。自分がどのような問いに取り組んでいるのかをチームや上司に共有し、協力して解くことも大切です。

項目分けの意味は？ 意図的に項目を分けることで、問題が見つけやすくなると気付きました。特に、言葉の定義を明確にすること（例えば「子供」とは何を指すのか）が重要です。視点が多ければ多いほど、問題の発見が容易になり、解決策も増えてきます。しかしながら、日々の業務の慣れから、こうしたことを見落としてしまうと感じています。 経験に頼るリスクは？ これまで、課題に対する解決策が自分の経験に偏っていることが多かったため、常に批判的思考を忘れず、「他に手はないだろうか？」と自問し続けたいと思っています。課題を特定する際も、経験に依存しがちなため、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を用いて視点を増やすことを意識しています。 数値分析の新発見は？ PL（損益計算書）やBS（貸借対照表）を作成および分析する際には、経験に頼るだけでなく、MECEを用いて分解を行い、新たな洞察を得たいと思っています。また、新規施策を行う際にはターゲットの特定においてMECE分解と数値分析を活用し、数値的インパクトの大きい施策を立案し、実行に移していきたいです。

多角的視点で何を捉える？ 本質を見失わず、多角的な視点で広い視野から分析することの重要性を実感しています。フレームワークのような戦術は、知識として知っただけで満足せず、実際に活用して初めて効果的な武器になると考えています。また、自分の意見に固執するのではなく、多くの人の意見を取り入れることを意識したいと思います。 悩みはどう生じる？ 働く中で、自分一人で悩みがちで、他者が理解してくれないと感じることがあります。これにより、悩みを抱え込み、人に打ち明けずフィードバックを受け入れられないという悪循環に陥っていました。しかし、学習を通じてフィードバックを得ないことが最も危険であると実感しました。納得できない意見に直面したとしても、他の人の意見を聞くことをあきらめないで、多様な視点を得るようにしたいです。 意見共有はどう進む？ 企画や戦略を立てる際には、自分だけで完璧を目指すのではなく、早い段階でチームメンバーから意見をもらうことを心がけます。そして、その意見をもとに内容をさらに高めていき、上司の意見を取り入れる過程を習慣化したいです。このようにして、より良い成果を生み出すことを目指します。

代表値はどう役立つ？ 今まで、分析に代表値をほとんど使ったことがなかったと反省しました。業務で特に活用できそうだと思ったのは、加重平均と中央値です。 加重平均でどう評価？ まず、加重平均を販売施策の効果分析に利用しようと思います。施策ごとに異なる予算をかけているため、予算に応じて効果を加重平均で評価します。これにより、施策の効率性を測り来年度の販売施策立案に活かせます。具体的には、販売施策の実績を「かかった費用」「成約金額合計」「販売台数」「粗利益額」「費用対効果」などの項目でまとめておきます。そして、年度内に加重平均で評価し、費用対効果の良かった施策とその要因を明らかにします。 中央値はどう活かす？ 次に、中央値をSNSマーケティングの効果測定に役立てます。たとえば、Instagramにおける直近一年のインプレッション、リアクション、アクティビティをまとめ、中央値を算出します。これにより、通常の反応水準を把握し、外れ値に該当する投稿を見つけて分析し、今後の投稿戦略に活用します。具体的には、外れ値を見つけ、増やしていくべき投稿内容や逆に今後は減らしていくべき投稿の傾向を把握します。

仮説はどう考える？ 仮説を立てる際には、ただ闇雲に考えを巡らせるのではなく、3Cや4Pといったフレームワークを有効に活用することを学びました。その上で、仮説は複数立てることが重要であると感じています。 本当に必要なデータは？ また、データ収集に関しては、まず既存のデータを検討し、不足している情報がある場合に新たなデータを集める必要があると理解しました。立てた仮説に都合の良いデータだけを選ぶと説得力が欠けるため、注意深くバランスをとることが求められます。 問題の原因は何か？ さらに、業務における障害分析では、問題の解決に向けた仮説の立案が主な目的となります。現状で行っている真因分析とも連動し、What、Where、Why、Howのプロセスを意識して問題を深く掘り下げることが必要だと感じました。 実践で学ぶヒントは？ 実際、日々発生する障害や事象について原因を深掘りし、複数の仮説を検討する癖をつけることで、経験を積んでいきたいと思います。ただし、データ収集の方法には工夫が必要であり、過去の事例をカテゴリー分けするなど、データを整理・加工する手法の改善が求められると考えています。

平均値の危うさを再認識 今回の学習で、平均値の危うさを改めて知りました。例題を通じて、グラフにすると簡単に理解できる数値もあれば、解釈が難しい数値もあると感じました。代表値と散らばりをうまく活用して、仕事に活かしたいと思います。 正規分布と2SDルールに興味 これまでも様々なグラフを見たことはありましたが、平均値の名称と内容について初めて深く理解できました。特に、正規分布と2SDルールはとても興味深かったです。 標準偏差の応用は可能？ 標準偏差の数値でデータの散らばりを明確にすることも応用できそうです。弊社オウンドメディアにおけるコラムのオーガニック流入の記事ごとの順位を、分布グラフを用いて検証してみたいと思いました。それにより、カテゴリーを大分類し、リライトの優先順位を決めるなどの応用が期待できます。 新たな発見を期待して まずは、今回学んだ内容をしっかり復習し、これまで手をつけていなかった集計にも活用してみます。そうすることで、新たな発見や課題が生まれることを期待しています。さらに、TOP10の記事のキーワードリサーチにも、この解析手法を試してみたいと思います。