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分析 ✕ 難しい

に関する学び

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共通視点をどう築く？ フレームワークを使用することで、周囲の人々と共通の視点を持って協議することが容易になります。これまでにさまざまなフレームワークを試してみて、その使い方が概ね間違っていなかったことを確認できました。しかし、バリューチェーン分析についてはこれまで使ったことがなかったため、まずは自社のマーケティング組織において、自分の組織の強みや弱み、活動の機会や脅威を探りながら練習として取り組んでみたいと考えています。 分析で方向は定まる？ 自社のマーケティング活動を主体とした際、それを取り巻く企業の状況や競合を3C分析で整理し、その後SWOT分析で機会と脅威を明確化したいと考えています。これにより、活動の方向性をはっきりさせ、上位者と目線を合わせることで異なる認識をなくし、メンバー全体に浸透させ、同じ方向で活動することを目指しています。しかし、他の組織にその活動を受け入れ、浸透させるには困難が伴います。それぞれの組織には独自の責務が存在するため、共感を得るのが難しいからです。この点については、時間をかけつつ継続的に取り組んでいきたいと考えています。 計画整理の進め方は？ まずはいつまでに何をするかを時間軸に沿って洗い出す必要があります。これまでは、アクションを自分の頭の中で考える事が多く、文章に落とし込む機会が少なかったため、自分のスケジュールで進めていました。しかし、なぜその整理が必要なのか、またいつまでに必要なのかを考え、逆算思考で行動を着実に進めていくことが今後の改善点となります。

ロジックツリーの応用法は？ what.where.why, howでロジックツリーを組み立てて考える方法が非常に参考になりました。これまでは、問題を発見するとすぐに分析を始めてしまっていましたが、一度全体像を分解してから分析を始めることで、より効率的に進められるように感じました。 MECEを意識する重要性とは？ また、MECE（漏れなく、重複なく）を意識して考えることも重要だと学びました。特に構造化が難しい問題の場合、とにかく思いつく選択肢を挙げることが多かったですが、今後はできるだけ全ての要素をもれなく考えることを心がけたいです。そのために、さまざまなフレームワークに触れて、自分の切り口をさらに磨きたいと考えています。 コンテンツ企画での分析法は？ コンテンツ企画を立案する際、プラットフォームで評価される要素を構造化した後、企画や編集、テキストといった項目ごとに詳しく分解し、それぞれの要素における理想の姿と現状のギャップを分析することが必要だと感じました。これにより、原因の分析がより深く進められると考えています。また、コンテンツの反応を良くするために、各要素ごとにブレインストーミングを行いたいと思います。 理想のコンテンツをどう定義する？ まず、自分が関わる領域のコンテンツ要素を構造化し、分解することから始めたいです。その後、それぞれの要素において理想のコンテンツを定義づけし、コンテンツ制作チームと協力しながら、各要素をどのように改善するかについて議論を進めたいと考えています。

差別化の新たな視点とは？ これまで行ってきた「差別化の検討」では、「他社製品にはない新しい機能」や「他社サービスにはない新しいサービス」、「当社独自の技術やノウハウ」といった限定的な考え方しか持っていなかったことに気づいた。これらがあれば「IT企業としての差別化になる」と考えていたからだ。しかし、変化の激しい業界で継続的に自社の優位性を保つためには「VRIO」といった分析（評価）が必要であることや、ポーターの「3つの基本戦略」を知ることができて良かった。また、「差別化」を考えるのは難しいものであり、「集合知」や「外部の力」の活用、さらには「ライバルを意識し過ぎないこと」が大事だという話が印象的だった。 VRIOを人材戦略にどう活用？ 次期中期経営計画において「VRIO」に当てはめて考えてみたいが、現段階では各要素に対するイメージが湧いておらず、自社の課題が膨らむばかりで途方もない感じがしている。そのため、時間がかかりそうだし、個人としても会社としても何か結論を出すのは相当難しい気がする。まずは、身近な領域として自部門の担当領域である人材採用戦略において「VRIO」を活用してみたい。 外部の力をどう取り入れる？ 具体的には、自身と部員（採用担当）の考えを書き出し、「集合知」を活用する。また、親会社の採用活動を参考にし、自社に足りない部分（活動）を洗い出し、それらをどのように埋められるか（差をなくせるか／代替アクションがあるか）考えてみたい。これが「外部の力」の活用である。

データ収集の手法は何？ まず、データの収集方法について整理します。既存のデータを確認する場合は、手持ちの情報や一般に公開されているデータ、あるいはパートナー企業が保有しているデータを活用します。一方で、新たにデータを集める手段としては、アンケート調査やインタビューが挙げられます。特にインタビューは、背景を丁寧に確認できる反面、拘束時間や費用がかかる点に注意が必要です。 仮説設定はどう考える？ 次に、仮説について考えます。仮説とは、ある論点に対して立てる仮の答えや、まだ明確でない事項についての一時的な見解を指します。たとえば、ある事業の成功は難しいとする結論の仮説と、具体的な問題点を洗い出して解決策を検討する問題解決の仮説があります。結論の仮説は、計画やプロジェクトを始める際に初めに立て、それが思うように進まなかった場合に問題解決の仮説を用いることで軌道修正を行います。 仮説検証はどのように？ また、仮説は検証マインドの向上や説得力を強める上で重要です。日常的に市場や競合などの状況証拠を集め、論理的に分析することで、より精度の高い仮説が立てられます。こうしたプロセスは、計画のスピードアップや行動の精度向上にも寄与します。 情報の言語化はなぜ大切？ 最後に、普段から問題意識を持って状況を把握し、得た情報を具体的かつ明瞭に言語化することが大切です。興味を持った点にアンテナを張り、現象の背景を分析する習慣は、論理的な思考力とコミュニケーション能力の向上に役立ちます。

問題解決のアプローチは？ 問題に対応する際には、まず何を明らかにしたいのかをしっかりと理解することが重要です。結論のイメージを持ちながら取り組むことで、ストーリーが明確になります。 データ分析の重要な視点とは？ データを分析する際には、実数と比率の両方を確認しましょう。これは、母数の違いによって見え方が大きく変わるためです。また、効果的なグラフを用いることで、分析結果を直感的に理解しやすくすることができます。事象に応じて最適なグラフの表現方法を選びましょう。 考えを整理するコツは？ 課題に取り掛かる際には、問題点を整理しましょう。考えたことや思い浮かんだことをメモし、それをグループ化して整理します。必要に応じて一旦立ち止まり、考えを再度整理することも大切です。優先順位を決め、効率的に進めていきましょう。 Copilotを活用する方法とは？ また、Copilotと相談しながら思考を整理するのも有効です。特に難しい問題に直面した際には、飛躍した考えやアイデアを得る手助けになります。 クリティカルシンキングをどう磨く？ 比較資料についても、実践を重ねながらベストな可視化方法を見つけていくことが求められます。クリティカルシンキングを意識し、しっかりと身につけることが成功への鍵となります。 AIを使って新しい視点を得るには？ AIを活用することも一つの手段です。AIで壁打ちをすることで新しい視点を得たり、考えの整理が進んだりするでしょう。

仮説の立案方法は？ 今回の講義では、「問題解決の４つのステップ」のうち、問題箇所を特定した後に原因を究明するため、原因の仮説を立てて検証するデータを集める考え方を学びました。原因の仮説立案には、３Cや４Pなどのフレームワークが有効で、視野を広げる軸となると実感しました。 なぜ複数仮説？ また、実践力を養うためには、決めつけずに複数の仮説を立て、ヒト・モノ・カネといった要素に網羅性を持たせることが大切です。数字をただ分析するのではなく、何と何を比較して検証すべきかを深く掘り下げる視点が必要だと感じました。 仮説の分類と時間は？ ビジネスにおける仮説思考は、「ある論点に対する仮の答え」として、結論の仮説と問題解決の仮説に分類され、時間軸（過去・現在・未来）に沿って内容が変わることが分かりました。正しく仮説検証を実施することで、説得力や仕事のスピード、精度が向上することも理解できました。 仮説習慣の活用法は？ 普段から仮説提案型営業を心がけている私にとって、今回の講義は仮説検証の重要性を再認識する良い機会となりました。今後は、３Cや４Pのフレームワークを具体的に活用し、仮説を考える習慣を更に身につけていきたいと思います。 実務での仮説活用は？ 日々の業務では、課題解決と検証を繰り返しています。どんな難しい案件に直面しても、自分なりの仮説立案法や問題解決のアプローチについて、フリートークで意見交換ができれば、より一層の学びと成長につながると感じています。

課題発見のための具体的手法は？ 本質的な課題を発見するためには、対象を分解し問題点を明らかにし、その対策を検討することが重要です。その際、グラフなどを使用して問題点を的確にあぶり出すことが効果的です。手当たり次第に検討するのではなく、焦点を絞ることが求められます。 イシューの重要性を理解 イシューを明らかにし、常に意識することも重要です。打合せなどでは、まずイシューの共通認識を持つことが必要です。これは基本的なことですが、実践するのは難しいです。打合せの目的（イシュー）を共通認識として持つことが不可欠です。 業務を進める上でも、まず自分の中でイシューを明確にし、それを持ち続けることが大切です。必要に応じてイシューを修正する際も、その目的を明確に意識し続けます。 他社データの活用法とは？ また、同業他社や好きな会社のデータを見て分析し、自分の仕事に活用することができます。考えるための題材は自分の仕事以外にもたくさんあり、例えば同業他社の有価証券報告書などからも情報を得ることができます。 打合せでは、その目的（イシュー）を最初にアジェンダに記載し、全員が共通の認識を持てるよう確認することが重要です。また、新聞や書籍などのグラフに注目し、その場合に適したグラフを選ぶ視点を持つことも有益です。 さらに、新聞記事や自分の業務を進める上で、常に目的やイシューを意識しながらメモを取ることが有効です。これにより、意識的に課題や解決策に集中することができます。

問いを特定するには？ 正しい問いを特定しなければ、解決策や答えは見つかりません。問いを立てる際には、その問いが正しいかどうかを考えることが重要です。 視覚的表現の工夫をどうする？ 視覚的な見やすさも非常に重要です。例えば、数字の羅列では理解しづらい情報も、〇●などの視覚的な工夫をすることで見やすくなります。相手に伝わる表現や方法を常に意識することが求められます。 情報の分解で何が見える？ 分解方法によって、見えてくる情報が変わります。例えば、表を分解する際には、その分解方法によって異なる視点から情報が見えてきます。勝率から導かれる上位層～下位層の分け方なども工夫が必要です。 なぜ反復トレーニングが大切？ 反復トレーニングの重要性を感じました。学習した内容をすぐに身につけることは難しいため、常に意識して反復することが必要です。 業務分析で答えをどう導く？ 業務数値やアンケート結果の分析、会議内容の設定においては、分析結果から答えを導き、それをゴールとして会議を進行させることが重要です。また、問を特定することで正しい答えを導けること、そしてその問いを共有することで異なる考えや切り口を受け入れることの重要性も感じました。 問いの深堀りで得られるものは？ 問いを特定する際には、その問いが正しいか考え、自分の主張や考えを的確に言葉や文章にすることが重要です。深堀を行い、思いつきで話すのではなく、一呼吸おいて考える癖をつけることが大切です。

検証方法の違いは？ 過去の学習では、「データをつくって検証するアプローチ」（実験科学的）と「データを取得して検証するアプローチ」（社会科学的）の二種類に整理していました。しかし、デジタル領域の発展により、社会科学的なアプローチにも実験科学的手法が導入可能となり、ABテストが実施できるようになりました。いずれの方法も最終的な目的は「最善の行動をとること」であり、状況に応じて観測による検証と実験による検証の有効なステージを意識することが重要です。 現場での検証は？ 現状の業務では、実験による仮説検証が難しいケースが多いですが、人事分野ではトライアルとして人事制度の導入が行われることがあります。また、業務改善ツールの試験導入時に導入群と非導入群に分けることで、ABテストのような検証手法が活用される可能性もあります。一方、ある情報発信においては、2通りの作成が現実的な工数を超えることから、デジタル技術を活用する方法が望ましいと考えられます。 原因検証はどう？ 原因探索において重要なのは、単にABテストを行うことではなく、原因仮説を体系的に（MECE）導出し、それぞれを迅速に検証するプロセスです。たとえば、特性要因図や5 Why分析を用いて複数の原因仮説を立て、適切な方法でスピーディーに検証していくことが求められます。特に人事分野では、複数の要因が絡むため、一つの真因に固執せず、各要因の寄与を考慮しながら柔軟に仮説検証を進めることが大切です。

差別化のポイントは？ 差別化は非常に重要な要素ですが、他の優れている企業とどこで差別化できるのかを見極めることが大切だと再認識しました。顧客が求めるものに対してどのようなアプローチを取るべきか、また単に存在しないものを提供するのではなく、自社の強みを最大限に活かし、継続的な提供が可能な提案を行う難しさを痛感しています。自社の強みを深く掘り下げるためには、主観と客観双方の視点で、マクロおよびミクロの観点から分析を進めることが効果的だと思いました。ありきたりなアイデアに固執せず、さらに深堀りすることで新たな発見が生まれる可能性があります。そして、他社を過度に意識するのではなく、自社や自身がやりたいことを大切にする意義を感じました。 新製品差別化の鍵は？ 新たな製品の差別化を進めるにあたり、誰もが考えつくような安易な解決策ではなく、自社の持つ強みをいかに最大限に活かすかをイメージして検討していきたいと考えています。自社の強みを基にいくつかの案をまとめ、複数の意見を集約することで、最適な方向性を決定するプロセスを主導したいと思います。 技術仕様、どう整理？ また、一つの技術の仕様決定に際しては、3CやPEST分析を用いて現状の位置付けを整理し、その上で推進していく必要があります。こうしたアプローチは、他社との差別化が明確になる一方で、自社が進むべき道を決めるための重要な判断材料となりますが、最終的な判断が難しい局面もあると感じています。

何が問題と捉える？ 問題解決のプロセスには、まず「何が問題か（WHAT）」を明確にすることが基本であり、その後に課題の位置（WHERE）や発生原因（WHY）、そして具体的な対策（HOW）を検討する流れがあると学びました。 本質はどう捉える？ 普段、私は問題が起こるとすぐに「どのように対応するか（HOW）」を考えてしまいがちです。しかし、本質的な解決策を導くためには、まず問題自体を正確に捉えることが重要だと実感しました。その際、基本となる「比較」を行うことで、どの部分に大きなギャップがあるかを見極めやすくなります。 経営結果の謎は？ また、年次の経営結果を分析する際も、まず何が問題なのかを探ることが肝心です。例えば、利益が上がらない原因が売上の減少にあるのか、費用の増加によるものなのかを明確にし、どのカテゴリー、どの購買層、またはどの部門に起因しているのかを整理することが求められます。そして、その整理された課題に対してどのような対策を講じるかを段階的に考えていくことが大切です。 問いの作り方は？ 最も難しいと感じたのは、問題そのものを見つけ出すための適切な問いを立てることです。正確な問いがあれば、フレームワークに沿って段階的に解決策を導き出すイメージが湧きます。しかし、感度の高い問いが立てられなければ、効果的なロジックツリーを作成することも困難になります。今後は、この問いを立てるコツをより一層習得していきたいと感じました。

数字分解のヒントは？ 与えられた数字をそのまま分析するのではなく、一工夫加えることで、そこから新たに導出できる数値や傾向に気づくことができました。数字を分解する過程で、単に機械的に区切る方法だけでなく、仮説に基づいた分解を試みると、初期段階で見えた傾向とさらに詳細に分解した際の傾向に違いが出ることを実感しました。 ミッション立案はどう？ プロジェクトの初期段階では、全体のミッションを自ら定義し、タスクを洗い出す際にMECEを意識した分解を行うことが非常に重要であると再認識しました。特に、層別分解、変数分解、プロセス分解の3つの分解方法を念頭に置き、問題・課題の解決においても「どこに問題があるのか」「根本原因は何か」「どのように解決していくのか」をWhere、Why、Howの視点から論理的に整理することが有効だと感じました。 情報収集の工夫は？ また、数字の分解に関しては、立場やアプローチによって分解できる数字とそうでない数字があるという点にも納得できました。特に、顧客情報や個人情報の取り扱いが厳しくなっている現状では、必要な情報を収集するために、仮説を立てた上で本当に分析に必要な情報を厳選し、十分な手続きを経て入手する必要があると考えています。一方で、実際にデータを集めてみて初めて明らかになる傾向もあるため、収集段階で何を取り入れるべきか、または除外すべきかを判断するのは難しい部分があり、今後の課題として捉えています。