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分析 ✕ 整理

に関する学び

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問題特定の大切さとは？ 目の前にある問題に対する「原因と打ち手」をまず検討しがちですが、最初に解決したい問題を明確にすることが重要です。いきなり原因に飛びつくのではなく、問題箇所を特定することが肝心です。その際、思考が広がりすぎないように、結論のイメージを持つことも大切です。 分解することのメリットは？ 問題箇所を特定するためには、まず問題を分解します。このとき、解決に役立つような発見ができそうな分解方法やデータが得られる分解方法を選びます。分解した情報をもとに分析することで、問題の解像度が上がり、問題箇所が特定できます。 どうやって説得力を高める？ 数字の根拠に基づいたストーリーを持つことも重要です。やみくもに分析するのではなく、そのストーリーを客観的に考察するよう心掛けていました。これにより、合理的かつ説得力のある提案が可能となります。 論理思考力をどう活かす？ 論理的思考能力を高めるため、次の学習テーマとして考えています。この力はGAILでも必要とされるため、今後の学習に役立てたいと思います。 提案活動における新しい視点とは？ クライアントへの提案やプランニングにおいては、自社メディアを使った広告やタイアップのプランニング、提案が効果的です。「未来のありたい姿」を目指して次のステップを踏むことが実践的であると感じました。 1. ありたい姿（施策のゴールやKPI）を数字で設定 2. ありたい姿を分解し、どの変数の影響が大きそうかを絞り込む 3. 複数の仮説を設定し、優先度の高いものに取り組む 4. レポートで成果を振り返る 成長戦略には何が必要？ 自社メディアの成長戦略立案においては、WEBサイトの各種数値やSNSのインサイト数値をもとに成長戦略を立てます。その際、まず現状とありたい姿を設定し、次に問題箇所を特定するというフローを踏み、社内でディスカッションしていきたいと思います。 どのように実務に活かす？ まずは講座をしっかり復習し、自分の思考のクセを修正して、客観的かつ合理的な提案と判断ができるようになりたいです。問題解決ステップを実務に取り入れ、実践を通じて使いこなせるように練習します。 効率的なプランニング方法は？ クライアントワークにおいて、全ての案件に個別対応するのは難しいため、ありそうなKPI別に考え方のフレームを整理しておくと効率的にプランニングできそうです。 他部署との連携促進のコツは？ 自社メディアの成長においては、社内のミーティングが打ち手の議論から始まることが多いので、そのやり方を変える必要があります。他部署を説得し、自分が率先して現状とありたい姿の設定、問題箇所の特定を整理します。そのうえで、「こういう仮説をやってみませんか？」と複数の仮説を提案します。

費用構造どう捉える？ 今週は、P/L（損益計算書）の構造を学び、売上、売上原価、販管費といった費用の分類とそれらの繋がりを具体的に理解することができました。特に、「カフェ」という業態の中でも、提供する価値―例えば非日常の贅沢感と日常の癒し―により費用構造や利益の作り方が大きく異なる点が印象に残りました。また、単純なコスト削減がブランド価値の損なわれるリスクを孕むことから、顧客が何に対して対価を払っているのかを見極める重要性を再確認しました。 P/L視点で見直す？ この学びは、私の業務であるデジタルプラットフォーム運用にも応用できると感じています。例えば、会員制ウェブサイトの改修や特定チャネルの運用コストを固定費と変動費に分け、施策ごとにROIを見直すことで、より戦略的な予算配分が可能になると考えています。これまではマーケティング指標中心に判断していましたが、今後はP/Lの視点から費用の構造を整理し、より定量的に費用対効果を分析していきたいと思います。 各コストはどう管理？ 実際、各種デジタルプラットフォームの運用においては、ベンダー契約、コンテンツ制作、広告配信など複数のコストを管理しています。今後は契約更新時に、各見積項目が損益計算書上のどの費用に該当するかを意識し、関係部門と共通の言葉で議論できる体制を整えたいと考えています。また、プロジェクト単位で収益性を見える化し、マーケティング施策が企業全体の利益にどのように寄与しているのかを説明できるよう努めたいです。 ROI再評価の必要は？ 具体的な取り組みとしては、会員制ウェブサイトでのコンテンツ制作、特定のチャネルでの運用、動画ホスティングなど、一括管理されがちなコスト要素を固定費（プラットフォーム維持費や契約費）と変動費（キャンペーンごとの制作費・配信費）に分けることで、ROIを再計算する試みが考えられます。さらに、コンテンツの閲覧数や転換率、リード獲得を費用の構造別に可視化することで、価値提供に注力すべき領域とコスト最適化が可能な施策とを明確にできるのではないかと思います。 投資判断の基準は？ また、MAUあたりのコストやチャネル別のCPAなどのKPIを設け、財務的な裏付けを持ったデジタル投資判断を実現したいと考えています。これにより、費用対効果が高い施策を説明する体制を整え、数字で語る習慣を身につけることが目標です。 非財務事例を知る？ さらに、非財務部門であるマーケティングや人事、広報の現場で、どのようにP/Lの観点を業務に取り入れているか、具体的な事例を共有していただければと考えています。定性的な「価値提供」をどのように数値化するか、その工夫について意見交換を行い、デジタル施策とP/L構造の連動をより説得力のあるものにするための指標についても議論してみたいです。

分析の基本は？ 分析は比較と捉え、どのようなデータを使い、どのように加工し、何を明らかにするかを明確にすることが大切です。さらに、データ分析に入る前には、目的や仮説をしっかり定める必要があります。基礎として、データの種類、統計手法、可視化などの基本概念を学び、ビジネスにおける意思決定や課題発見のためのデータ活用について理解を深めることが求められます。また、実践的な分析手法やケーススタディを通じ、具体的な応用方法を身につけることも重要です。 学びの全体像は？ 全体的に、学習の振り返りは非常に明確で体系的でした。データ分析の基本から実践まで幅広く理解されている点は印象的で、今後は具体的な状況での活用例を考えることで、さらに効果的な応用ができると感じます。 活用のヒントは？ さらに思考を深めるため、ご自身の業務や日常生活において、今回学んだデータ分析の知識をどのように活用できるか、具体的な場面を想定してみてください。また、データ分析における仮説の立て方について、どのように仮説を形成すると効果的か、具体的に検討してみることをお勧めします。 適用場面って何？ 最後に、データを活用する場面を具体的にイメージし、その適用方法を探求してみてください。今後のさらなる飛躍に向けて、引き続き努力を重ねてください。 仮説検証の流れは？ たとえば、仮説思考を鍛えるために、ビジネス課題に対して「仮説➣検証➣改善策」というフレームワークを活用することで、原因分析や改善策の構築がスムーズに進むでしょう。また、過去のデータと比較しながらKPIの設定や顧客データの活用を検討し、現在の状況の妥当性を検証することも大切です。 スキル向上は？ 今後強化したいスキルとしては、まず論理的思考力を向上させるため、データリテラシーを高め、データの種類や特性を理解して適切な活用方法を判断することが挙げられます。さらに、批判的思考力を養い、データの信頼性やバイアスを見極めながら、より効果的な意思決定を目指してください。また、仮説思考を活用してビジネス課題に対する仮説を立て、実際のデータ分析で検証する実践力も重要です。 フレーム活用は？ ビジネス・フレームワークの理解も不可欠です。データをもとに最適なKPIを設計し、事業の進捗を正確に測定・評価すること、そして構造的なフレームワークを実践することで、より整理された分析が可能になります。市場や競合、自社の状況を把握するため、さまざまな分析手法を積極的に活用していきましょう。 伝え方はどう？ また、ヒューマンスキルの向上も重要です。データストーリーテリングによって、分析結果をメンバーにわかりやすく伝え、意思決定に繋げる技術を磨くとともに、組織全体でデータに基づいた意思決定ができる文化の醸成に努めることが求められます。

データ分析の基本は比較すること？ データ分析を行う際、常に重要とされるのは、次の三点の意識です。 まず、分析の基本は比較です。データの意味を正しく理解するためには、異なる要素を比較することが不可欠です。単独の数値だけでは判断が難しく、過去のデータや他の指標と比較して初めて有益な示唆を得られます。 分析の目的をどう明確にする？ 次に、分析の目的を明確にすることです。なぜデータを分析するのか、その目的を常に意識することが重要です。目的が不明確だと、必要なデータを見落としたり、無駄な分析を行ったりする恐れがあります。 仮説の整理で見失わないために？ 最後に、分析の前に目的と仮説を整理することです。データを集める前に、「何を明らかにしたいのか」「どのような仮説を検証するのか」を整理しておく必要があります。これが曖昧だと、分析の方向性を見失い、効果的な意思決定につながらない可能性があります。 これらのポイントを意識することで、より実践的で価値のあるデータ分析が可能となります。 依頼主の目的をどうヒアリングする？ 現在の業務では、データ分析の依頼を受けることが多いですが、依頼主の目的や仮説を確認しないままデータ加工に進むことがあります。さらに、依頼主自身が目的や仮説を明確にできていないケースも少なくありません。その結果、分析が本来の目的に合致せず、期待した価値を生まないデータとなってしまうことがあります。 これらの課題を解決するため、データ分析に着手する前に、依頼の背景や目的、仮説を丁寧にヒアリングし、必要に応じて適切な方向性を示すことを目指します。単なるデータ処理のスキルだけでなく、適切な問いを立て、論理的に考える力が必要です。本講座を通じて、そうしたスキルや思考法を習得し、より価値のあるデータ分析を目指していきます。 継続的な改善が価値を生む？ 依頼主の目的や仮説を十分に確認しないまま進むことを防ぐため、以下の行動を実践しています。まず、依頼時のヒアリングを徹底します。「何のための分析か」「どのような意思決定につなげたいのか」を明確にする質問を行います。目的や仮説が曖昧な場合は、具体的な事例を挙げながら整理をサポートします。 次に、仮説の検証を意識したデータ設計を行い、目的・仮説に沿ったデータの選定・加工・分析の方針を明確にします。必要に応じて事前に簡単なデータの傾向を確認し、分析の方向性が適切かを判断します。 最後に、分析結果に適切なメッセージを添えます。「このデータから何が言えるのか」「どのような意思決定に役立つのか」を言語化し、依頼主が結果を適切に解釈できるよう、シンプルで分かりやすい可視化や説明を心がけます。 これらを継続的に実践し、依頼主にとって本当に価値のあるデータ分析を行えるよう努めています。

仮説はどう捉える？ 仮説は論点に対する仮の答えであり、そこから検証や分析を進める出発点といえます。仮説には「結論の仮説」と「問題解決の仮説」という2種類があり、前者は最終的な結論の方向性を先に立て、そこから逆算して必要な情報を集めて検証を進めるものです。一方、後者は起きている問題に対して「なぜそうなっているのか」「どうすれば改善できるか」を探るプロセスであり、What、Where、Why、Howといった問題解決の手法を意識して仮説を立てます。 仮説はどう整理？ これまでは仮説を一括りで捉えていましたが、今後はどちらのタイプの仮説に取り組んでいるのかを明確に意識して使い分けたいと感じています。また、複数の仮説を立てることで決め打ちを避け、柔軟な視点を保つことができます。加えて、仮説同士の網羅性を意識し、カテゴリやプロセスといった異なる切り口からの検討は、より構造的なアプローチにつながります。こうした取り組みが、課題設定力の向上にも寄与すると考えています。 どんな経験が役立つ？ これまでの業務経験では、「結論の仮説」と「問題解決の仮説」の両方に取り組む機会がありました。特に施策の立案など、結論を先に想定する場面ではフレームや構造を活用し、全体像を俯瞰したうえで結論から逆算して仮説を立てることが効果的だと感じています。一方、日々の業務でデータを確認し、問題を発見・提示する機会が増える中、What／Where／Why／Howのプロセスを意識した仮説立案が、原因特定から改善策の検討までの一連の流れを円滑に進める助けとなっています。 仮説の質はどう上がる？ また、仮説の質を高めるためには、網羅性を意識しながらさまざまな切り口で検討する姿勢が重要です。この取り組みを通じて、本質的な課題設定ができ、より実効性のある打ち手へとつなげることができると実感しています。 学習の効果は何？ 今回の学習を通して、「結論の仮説」と「問題解決の仮説」という2種類の仮説が存在することを再認識しました。振り返ると、私は「こうすればうまくいく」という結論の仮説に対してやや苦手意識を持っていたと気づきました。 今後の改善はどう？ そこで今後は、まずフレームワークを活用して構造的に考えることに努めます。要素分解を通じて仮説を立てやすくし、思考に型を取り入れることで苦手な結論型の仮説も導き出しやすくする狙いです。また、間違ってもよいという前提で自分なりの仮説を積極的に立てることで、完璧を求めず「とりあえずの仮置き」を実践し、言い切る練習を重ねつつ検証を前提とした思考に慣れていきます。さらに、学んだ知識をそのまま受け入れるのではなく、自身の業務や経験に照らして問い直し、アウトプットや振り返りを通じて知識を深め、実際に使える形に育てる努力を続ける所存です。

クリティカル思考の本質は？ クリティカルシンキングとは、「それって本当？」と自問することで、もう一人の自分を養う手法だと強く印象に残りました。 即断と深考はどう違う？ 今回の演習を通して、私は思いつきで回答してしまう傾向があることに気づきました。特に、時間が限られた状況では、即断即決に走り、結果的に十分な思考ができずに終わってしまうことが実感できました。人は「考えやすいこと」から考えがちですが、実際に論理的に考え抜くには、分解パターンの知識と、それに基づくトレーニングが必要だと感じました。例えば、4W（モノ・人・場所・時間）などのフレームワークを活用することは、普段から継続的なトレーニングとして取り入れるべきだと思います。 経験から何を学ぶ？ また、過去の業務経験においても、思いつきで進めた施策が周囲の納得を得られず、企画実行に至らなかった事例があります。ある取り組みでは、成果を上げている方々へのヒアリングやチーム内対話を計画しましたが、合意形成が難しく、再検討を余儀なくされた経験があります。こうした背景から、じっくりと時間をかけて思考し、言語化するための時間を業務の中で意識的に確保する必要性を痛感しています。カレンダーにブロックした時間内で、目標を設定しながら考察を深める取り組みが求められると感じました。 業務分解の視点は？ 業務では、顧客のニーズに合わせたカスタマイズ研修の提供において、オペレーションの柔軟さと品質の安定の両立が重要です。具体的には、受講者や講師、事務局といった「人」の視点や、発注、デリバリー、請求など「場所」の視点で業務を分解することで、抜け漏れなく検討し、主張の根拠を明確にした説明が可能になると考えています。また、ミスやヒヤリハットの報告率向上に取り組む際も、単なる思いつきではなく、どこに問題があるのかを具体的に分析し、根拠のある対策を提案することが大切だと感じました。 ツール選びはどうする？ 具体的な行動として、今週はコミュニケーションツールの利用シーンにおいて、バラバラな文章のやり取りを避け、目的を明確にした上で各ツールのメリット・デメリットを整理し、根拠をもって適切なツールの提案ができました。今後も、イレギュラーな対応時にはゴールを明確に言語化し、思いつきに頼らず、構造的に検討する姿勢を継続していこうと思います。同時に、ミスやヒヤリハット投稿の報告率向上についても、人・場所・時間などの切り口で問題箇所を特定し、具体的な対策を講じていく予定です。 習慣化はどう実現？ 日々の業務に追われがちな中で、いかにクリティカルシンキングの習慣を定着させるかを引き続き模索し、より良い業務遂行へと結び付けていきたいと考えています。

資金調達の意義は？ Week 1では、企業が事業活動を通じて価値を提供し、その対価として収益を得る仕組みについて学びました。設備投資、人件費、材料費、光熱費、広告宣伝費、物流費、法務関連費用など、多岐にわたるコストが発生する中で、これらの費用を賄うための銀行借入や投資家からの出資といった資金調達の重要性を再確認しました。また、一連の経済活動を数値化・記録・整理・報告するアカウンティングの仕組みや、法的ルールに基づいた財務三表の作成と公開により、透明性と信頼性が維持されている点にも注目しました。 事業展開の要素は？ つまり、企業が新たな事業展開や製品ローンチを進める際には、市場把握、競合分析、法的要件の遵守、人的・物的資源の確保、さらにはサプライチェーンの構築など、さまざまな要素が不可欠です。そのすべての判断とプロセスを支えるのがアカウンティングであり、意思決定の「共通言語」として将来の戦略立案の基盤であると再認識しました。 仲間との意見交換は？ グループディスカッションでは、さまざまな業界や地域から受講されている仲間と意見を交わせることができ、今後のグループワークがとても楽しみです。 会計知識の現場活用は？ 今回の学びを通じ、アカウンティングの基礎知識が日々の意思決定に直結する重要なスキルであると感じました。自身の業務に照らし合わせると、デジタル施策やプラットフォーム運用におけるコスト構造の理解、固定費と変動費の区分、原価配分の考え方などが、限られた予算の中で成果を最大化するために欠かせないと実感しています。財務三表を読み解く力を高めることで、事業の収益構造をより定量的に把握し、投資判断や交渉時に説得力のある根拠を示すことができるのではないかと考えています。今後は、会計的思考を活かして、短期的な成果だけでなく、中長期的な価値創出につながる戦略の立案・実行へと発展させていきたいと考えています。 事業部データの解析は？ また、グローバル企業では連結決算を中心に報告が行われるため、国別や事業部別の詳細な財務諸表が外部に開示されるケースが少ないと感じています。皆さんの企業では、事業部単位の財務データをどのように入手・分析されているのでしょうか。また、システム改修などの投資判断において、単に時間短縮や販路拡大、営業効率などの効果を数値化するだけでなく、財務諸表を通じて事業全体の財務状況を踏まえた意思決定を行うことが重要であると感じました。このテーマは、アカウンティングの延長線上にありながら、ファイナンス領域の財務分析に近い視点をも含んでいると思います。今後、会計的知識を基盤に、投資判断や事業評価にどのように結びつけていくかについて、皆さまと共に学びを深めていければと考えています。

戦略的行動をどう実現する？ 戦略的な行動をとるためには、古くから存在しビジネスの定石とされる様々な法則やフレームワークを知り、それらの原理や前提条件、例外パターンを含めた本質をきちんと理解し、適切に用いることが必須であるということを学びました。 ビジネスの定石を再確認 WEEK5で取り上げられた「事業経済性」というメカニズムを例に、自らを振り返ると、規模の経済性がそもそも効かない場合や、効くとしても非常に限定的であることに気づきました。そのため、ターゲットを絞りサービスの価値を高めることでネットワークの経済性を活かし、そこで浮いた経営資源を集中投下して経験曲線を活かす。このように、範囲の経済性へつなげることでコスト低減が実現できそうだと感じました。しかし、これまで私はビジネスの定石を「感覚的」に理解していただけだったことに気づきました。 中期経営計画の重要性 変化の激しい時代と業界において、中期経営計画を立てる意味と重要性を再認識しています。次期中期事業計画の策定に向けて、ビジネスの定石を本質的に理解・整理し直し、一年近くの時間を有効に活用したいと思います。 視座と視野を意識した仮説思考 周囲の協力を得ながら、「高い視座と広い視野」「一貫性と整合性」を意識しつつ、不確実な情報の中でもハイサイクルで仮説検証を行う仮説思考でビジネスの定石を適用します。また、実際に適用した結果について関係者と共有し、複数の視点を基に明確な判断基準を持って投資対効果を意識し、比較検討・取捨選択を行っていきます。 事業計画策定の精査ポイント 事業計画の策定にあたり、次のポイントを精査します： - 目指すべきゴールは何か - 現経営資源に何があるのか - 省エネはどこまで追求するのか - ゴールに到達するために「やるべきこと」「やらないこと」は何か - ターゲット顧客は誰か - 自社はターゲット顧客にどのような価値を提供するか - それは本当に顧客が求めているものか - 独自性（強み、差別化ポイント）は何か - 独自性で本当に差別化できているか - 独自性は実現可能か、長期的に競争優位性を持続可能か - 事業経済性で効くものは何か、なぜ効くのか - 他社事例で適用できるものはないか 定石を駆使した事業計画 今回の講座を通じて、3C分析、SWOT分析、バリューチェーン分析、PEST分析、5Forces分析、ポーターの基本戦略、シナリオ・プランニング、VRIO分析、ジョン・コッターの8段階のプロセス、事業経済性など、10個以上の定石を学びました。事業計画を策定するにあたっては、これらの定石を意識しながら一つずつ理解し直し、他社事例を集めて研究しながら適用を進めていきたいと思います。

仮説の意義は？ 今週の学習では、どんな状況においても仮説を立てることの重要性を再認識しました。仮説はデータ分析や問題解決の道しるべとなり、何を調べ、どんな情報を収集すべきかを明確に示してくれます。また、代表値だけでデータの全体像を把握するのではなく、その背後にあるばらつきにも目を向ける必要があることを学びました。平均値は全体を簡潔に表す指標ではありますが、ばらつきを加味することでデータの実情をより深く理解できるという点が印象的でした。 データ把握はどう？ データの分布を視覚的に把握するためにはグラフを活用することが有効です。ヒストグラムを用いれば分布の様子が、散布図を用いれば2つのデータ間の関係性が直感的に読み取れます。また、標準偏差を理解し算出することで、データのばらつきを定量的に捉え、より正確な分析が可能になるという点も学びました。これらの学びは、特に患者の受診動向分析の現場で大いに役立つと感じています。 具体計画は？ 具体的な行動計画としては、以下のステップを実施する予定です。 1. データ収集と整理 　・受診データの抽出：電子カルテシステムから必要な情報を取り出す。 　・データクリーニング：欠損値や誤りがないか確認する。 　・データ加工：分析しやすい形に整える。 2. 仮説構築と検証 　・仮説リストを作成：過去のデータや経験を踏まえ、受診動向に関する仮説を立てる。 　・データ分析：収集データを基に仮説の正否を検証する。 3. 代表値の吟味 　・複数の代表値の算出：単純な受診者数だけでなく、年齢層別、性別、居住地別に平均値や中央値、最頻値などを計算する。 　・代表値の比較：異なる代表値を比較し、データの傾向を把握する。 4. 可視化 　・グラフ作成：受診者数の推移やデータ分布をグラフで表現する。 　・グラフ分析：作成した図表から季節変動やパターンを読み解く。 5. 標準偏差の活用 　・各診療科ごとに受診者数のばらつきを標準偏差で算出する。 　・科ごとの差異を比較し、正確な分析に役立てる。 6. 分析結果の活用 　・傾向の把握：得られたデータから受診動向の傾向を明確にする。 　・対策の検討：把握した傾向を元に、より良い医療サービスを提供するための対策を議論する。 　・情報共有：分析結果や検討内容を関係部署で共有する。 7. 行動の継続と改善 　・定期的な分析：定期的な受診動向の確認により、新たな傾向や変化を捉える。 　・行動計画の見直し：状況の変化に合わせ、計画を適宜更新する。 各ステップを着実に実行することで、学んだ分析手法を実務に効果的に活かしていきたいと考えています。

複雑性の原因は？ 現在、私の所属する会社では、複数の事業が並立し、複雑化しています。この状況を「範囲の不経済」として再認識する機会となりました。新規事業を立ち上げるにあたって、社内資源を最大限に活用しようと心掛けていましたが、それがかえって事業の複雑性を増す原因になっていたように感じます。今後は、「既存ビジネスとの資源の共通部分が本当に強みを生むのか」を再度考える必要があると感じています。 業務思考の向上は？ 総合演習を通じて、普段の業務に当てはめて考えることのできる観点を学びましたが、実際には業務中に立ち止まって考える余裕が足りませんでした。今後は、自分自身で立ち止まり、思考を深めるべきポイントを明確にすることから始めたいと思います。また、演習時に思い付きで意見を列挙した場合と、フレームワークを活用して検討した場合とでは、回答の整理や網羅性に大きな違いがありました。この違いは業務にも大きく影響するため、情報の整理や思考を深めることを習慣化したいと考えています。 部門調整はどう？ また、現在は事業が多様化しており、範囲の不経済が生じている状況です。業務においては、本部間の調整や組織の運営に対処する必要があります。これに対し、まずは個々の本部の意向を一旦脇に置き、会社全体のあるべき姿を客観的に見据えて、他部門との対話や調整を進めていきたいと思います。 ターゲット明確化は？ 演習を通じて、ターゲットの明確化が不可欠であることを改めて認識しました。現在、事業全体で共通のターゲット像が描けていないことが課題です。これまでこの問題に対して提言できずにいましたが、学習によって外部環境や内部環境の整理が不足していたことが原因であると理解しました。今後は、行動計画に従って具体的な対策を講じたいと思います。 資源活用を見直す？ まず、自部門に限らず他部門も含めたバリューチェーン分析やVRIO分析を行い、会社全体の構造と資源を再評価したいと考えています。これまでの「自社資源を何が何でも活用する」という考えを見直し、共通の資源が本当に強みとなるかを検討することで、真にシナジーが期待できる部分のみを利用するようにして、経済的な効果を生み出す状態を目指します. 議論で成長できる？ 加えて、3C分析やSWOT分析を用いて一切の漏れがないよう情報を整理し、ターゲットをどこに設定すべきか、自分の言葉で繰り返し言語化していきます。この学び全体を通じて、言語化の重要性とそれに伴う能力の鍛錬が必要であることに気づきました。したがって、今後のアウトプットについては、必ず上司や同僚と議論し、終わりではなく改善を繰り返す姿勢で取り組んでいきたいと思っています。

正しい思考は何？ 沢山のフレームワークが出てきましたが、本質は正しい考え方や思考方法を知り、学び、定着させることだと感じました。習得するためには継続的な取り組みが必要で、これまでノートにまとめたメモを見返しつつ、改めてここに整理してみました。 仮説をどう作る？ 【仮説の構築】 まず、問題を明確にする（What）、問題箇所を特定する（Where）、原因を追求する（Why）、そして解決策を立てる（How）のプロセスを大切にしています。仮説を立てる際には、複数の可能性を網羅し、一つに決め打ちしないことを意識しています。 また、取り巻く環境を3C（Customer：市場や顧客、Competitor：競合、Company：自社）の視点で考え、自社の状況は4P（Product：製品、Price：価格、Place：場所、Promotion：販促手法）で検討することで、より具体的な分析が可能になります。 情報の取り方は？ 【データ収集】 既存のデータや一般に公開されている情報、パートナーの所持するデータを確認することから始め、さらにアンケートやインタビューなどで新たに情報を集める取り組みを行っています。誰に、どのように情報を収集するか、また比較できるデータを忘れずに取る点が重要だと意識しています。 どう考えを広げる？ 【仮説思考】 仮説とは、ある論点に対する一時的な答えです。結論や問題解決のための仮説を、知識を広げ多角的な視点から検討することで、説得力と行動の精度を高めることができます。思考実験や「なぜ？」を繰り返すなど、ロジックツリーを活用しながら多様な仮説を生み出し、常に発想を広げる努力が求められます。 仮説はどう検証？ 【仮説の検証】 仮説と検証はセットで考え、投資額や巻き込む人数、不確実性といった観点から必要な検証レベルを見極めます。初期段階で枠組みを設定し、定量・定性のデータを収集・分析することで、より客観性のある仮説の肉付けや再構築を行うようにしています。 市場をどう見る？ 【マーケティング・ミックスとその他の分析手法】 製品戦略、価格、流通、プロモーションのそれぞれの側面を4Pで検証することに加え、5Aカスタマージャーニーを活用して現代の顧客行動を捉えています。また、クロス集計分析を通して、全体の傾向や特徴、特異点を把握し、次の打ち手を考えるための洞察を得ることも重視しています。 実行にどう生かす？ 最終的には、これらのフレームワークや手法を日常的に活用することで、検証マインドを鍛え、チーム全体に浸透させる意識を持つことが、戦略の立案や実行に大きく寄与すると実感しました。

原因分析の重要性を知る 問題解決ステップにおける原因分析（Why）、Howの立て方について学びました。 原因を探るためのポイントは次の二つです。一つ目は、結果にいたるまでのプロセスを分解し、どのプロセスに問題があるか特定すること。二つ目は、解決策を決め打ちにせず、複数の選択肢を洗い出し、それを重みづけして評価・選択することです。 総合演習で何を学ぶ？ 総合演習では、問題解決プロセス全体を経験しました。この過程を通じて、「問題が発生すると、解決策から考えてしまう」「仮説めいた持論を展開する」「それらしいデータに飛びつく」という思考のクセを極力排除し、問題解決ステップに沿って検討を進める方法を学びました。 実務での学びの応用は？ 出版デジタルメディアにおけるタイアップ広告販売の仕事においても、この学びを活かせる場面がいくつかあります。 まず、タイアップ広告の進行中の検証や効果測定です。例えば、PVや再生数などの指標が当初の予測よりも悪い場合、従来はコンテンツの内容にのみ着目していましたが、今後はプロセスに分解することで、原因箇所を判断できるようになります。 次に、ABテストです。記事コンテンツは校了後に修正しないのが基本ですが、タイトルやサムネイル画像などの要素はテスト形式にすることができるかもしれません。また、SNSでUPするコンテンツでもテストが可能かもしれないと感じました。 成長戦略における問題解決 また、自社メディアの成長戦略策定においても、他部署と来期の戦略を立てている最中で、問題解決ステップを基にした議論がなく、Howばかりで決め打ちの議論になりがちです。そのため、効果検証がしづらい状況でした。そこで、自分が問題解決ステップのWhat、Where、Whyを整理し、メンバーに提案してみようと思います。納得してもらえるかはわかりませんが、WhyからHowの複数の選択肢を全員で洗い出してみたいです。 次に取るべき具体的アクションは？ 具体的なアクションとしては、以下の内容を計画しています。 まず、途中検証がすぐにできるよう、プロセス分解を先に作成します。また、外部サポート企業にプロセス分解を依頼する予定です。 次に、サイトとSNSでABテストにかけると効果的な項目を洗い出し、社内に提案します。これについても、どの項目を抑えるとサイト成長の観点で効果的か外部サポート企業に確認します。 最後に、自社メディアの成長戦略策定に向けて、問題解決ステップに沿って自社サイトを分析しておくことです。これには、今週予定されているミーティングに向けてGA4を可能な限り分析することも含まれます。