(5ページ目)

分析 ✕ 意思

に関する学び

---

問題解決の基本ステップは？ 問題解決は段階的に考えることが重要です。まずは「What」として、何が問題なのかを明確にし、あるべき姿と現状を把握し、これについて周囲と合意を取ります。「Where」では問題がどこにあるのかを特定し、「Why」ではなぜその問題が起きているのかを分析します。そして「How」では、問題をどのように解決するかを考えます。 ロジックツリーで何が変わる？ ロジックツリー（MECE：もれなく・だぶりなく）は、問題を解決する際のWhere、Why、Howの各段階で有効に活用できることがわかりました。これを様々なシーンで使えるように、もっと積極的に取り入れていきたいと考えています。 問題をどう分解するか？ 問題を分解する方法には、層別分解と変数分解（掛け算）の2つがあります。これまで意識して使っていなかったので、状況に応じてこれらの方法をうまく引き出せるようにしたいです。 共通認識をどう持つ？ 計画やあるべき姿が明示されていないケースが多くあります。このため、まずロジックツリーを使って問題を以下のように切り分け、可視化し共通認識を持つことが大切です。解決策を提案する際にも、すぐに実現可能なことだけでなく、様々な解決案を考慮し、長期的に良い方向に進むための基礎となる資料を作成していきたいです。 MECEをどう活用する？ また、数値データでない分析においてはMECEを意識し、作業に取り掛かる前にWhatやWhereに時間をかけることが重要です。変数分解も選択肢として考慮し、「分析の本質は比較であり、意思決定のためのものである」という点を忘れずに実践していきます。今後は部下に教えることも視野に入れ、データを整理しながら作業するように心がけたいと思います。

議論の偏りは大丈夫？ サンライズ社のケースを通して、課題解決に向けた議論が偏った論点だけでは進まないことを学びました。まず、各自の直近の関心事や体験によって視野が狭まる可能性があるため、客観的な課題分析が不可欠であると実感しました。 フレームワークは何故有用？ 課題に取り組む上で、PEST、3C分析、SWOT分析、バリューチェーン分析といったフレームワークが非常に役立つことがわかりました。特に人事部に所属する立場として、バリューチェーンの観点から戦略を考えることの重要性を感じました。 経営者視点はどう？ 戦略策定においては、経営者の視点を持ち、ジレンマを恐れずに行動すること、また他社の意見を積極的に取り入れることが大切です。バリューチェーン分析により企業の優位性の源泉を探ることで、基本戦略の構築や改善が促進されると考えています。 SWOTをどう活かす？ さらに、SWOT分析を通じて現在の業界や自社の状況をより深く理解し、それを自部門の戦略構築に活かしていく姿勢が求められると感じました。具体的な人事施策を企画・実行する際には、各部署のニーズや成果を定量・定性で把握することが重要であり、これが強固なバリューチェーン形成や組織の強化につながると実感しています。 全体影響をどう捉える？ 今後は、日々の業務や制度、施策が全体のバリューチェーンにどのような影響を及ぼすかを意識するとともに、その視点をメンバーと共有していきたいと思います。経営者になったつもりで、独自の判断軸と基準を持ち、より良い意思決定を行うためにジレンマに果敢に向き合う姿勢が求められると感じました。また、他社の意見を取り入れ「集合知」を活用することも、今後の課題解決に大いに役立つと考えています。

全体視点は必要？ 経営者の視点で考えることに非常に感銘を受けました。目の前の仕事に没頭しすぎると、視野が狭くなりがちです。特に、自分の事業に専念していると、全体を見る視点が欠けることもあります。この問題に対して、私は全社的な視点を常に持ち続ける必要性を感じました。 恐れず選択できる？ また、「ジレンマを過度に恐れない」という教えは非常に有益でした。例えば、納期と品質、短期的効果と中長期的効果の間で最も良い選択肢を見つけることです。この過程で、他者の判断基準を頭から否定せず、じっくりと考える姿勢が求められます。ジレンマを克服するためには、創造的なアイデアを粘り強く考え続けることが重要だと実感しています。 戦略の本質は何？ 戦略的に考えることを「漫然と仕事をしない」と解釈しました。日常の業務に忙殺されているときこそ、大局的な視点を持ち、自分の視界を広げることが求められます。これから新しい領域にも取り組むことがあり、常に広い視野と多角的な視点を持つことを意識して仕事に取り組むつもりです。 全体戦略をどう見る？ 日々の業務と全体戦略の関連性を意識し、短期的な結果にとらわれすぎないように心掛けます。常にその意識を持つことは難しいかもしれませんが、3年から5年先を見据えた考え方や動き方を忘れないようにします。そして、SWOT分析やPEST分析といった戦略フレームワークを実践で活用し、データに基づいた意思決定を心がけたいと思います。 戦略共有は有効？ 戦略的思考に関するトレーニングを取り入れ、フレームワークや戦略分析の機会をチームで共有していくつもりです。時間が限られている中での優先事項として、この取り組みの重要性を増していきたいと思います。

差別化の学びは何？ 差別化を考える際に特に印象に残った学びを紹介します。 フレームワークは何で？ まず、フレームワークを用いることの重要性を挙げます。マクロからミクロまでの広い視野で細かく分析するには、フレームワークが欠かせません。フレームワークを使用することで、見落としを防ぎ、思考のバイアスを取り除き、新たな気づきを得ることができます。 顧客視点はどう？ 次に、顧客視点で考えることの重要性です。競合が行っていないことに目を向けがちですが、顧客が喜ぶような差別化をしなければ成功しません。顧客のニーズを何度も考え抜く粘り強さが必要です。 模倣防止は可能？ さらに、他社に模倣されない施策を講じることが求められます。すぐに模倣されてしまう施策は、あっという間にコモディティ化してしまい意味がありません。自社独自かつ模倣が困難で、長期的な継続が可能な施策を打ち出すことが重要です。 過去とどう向き合う？ バックオフィスにおいては、競合との差別化ではなく、自分たちの過去との差別化を考える必要があります。業務効率や業務品質、過去のクレームなどを分析して課題や実績を洗い出します。顧客から直接ニーズを得たり、現状のリソースから実現可能な施策を考えたりします。そして、その実現に向け、皆で話し合いながら意思決定を行い、実施内容を検討します。集合知の活用が鍵となります。 実践はどう進める？ 具体的な実践例としては、業務上フレームワークを使う機会が少ない場合でも、適切な場面では必ずフレームワークを活用し、自己の視座を広げる努力をします。また、同じ部署の仲間を競合と捉え、自分にしかできないことで自身を差別化することも一つの方法です。

なぜデータを分ける？ まずは、分析はデータを分けて整理するところから始まると感じました。各要素や性質の細部まで明確に把握してから整理することが、効果的な分析につながると実感しています。また、比較対象や基準を設け、データを比べることで意思決定を支援する効果にも大きな意義があると印象に残りました。 どこを重点分析？ 動画学習では、帰還した戦闘機の被ダメージ部分とそうでない部分、さらにその他の箇所について、どの部分の分析が有用なのかという問いかけがありました。帰還しなかった戦闘機では、被ダメージの少ない部分に致命的な損傷がある可能性を想定し、その箇所を中心に分析すべきだという仮説思考を学び、これまでになかった視点を得ることができました。 データで判断する？ また、データの収集や分析の目的は、それを基にした適切な意思決定にあると感じます。意思決定を円滑に進められるよう、データ分析のスキルを磨いていく必要性を強く意識するようになりました。 売上の謎は何？ 売上分析においては、課題の真因を明確にするために、売上に直結する各種データをどのように収集するかが重要です。過去の実績や予算、さらに他社の数値との比較によりギャップを把握し、原因を推察して仮説を立てるプロセスは、正確な分析に寄与するというイメージが湧きました。 本質はどう捉える？ 最後に、データ収集の際は、必要な要素の抽出を慎重に行うことが求められます。MECEの思考法を活用し、要素の抜け漏れを防ぐとともに、各項目に適した分析手法を検討することが大切です。データそのものの生成に注力するのではなく、本質が何かを見極め、意思決定を促す資料として仕上げることが、最も重要であると感じました。

数字分解で見える問題解決策 目で見た情報をそのまま鵜呑みにするのではなく、内訳の計算やグラフ化などの加工をすることで、その数値を見て問題解決のための分析を行うことが重要です。数字を分解することで、問題の要因や発生箇所を特定できます。この際、「MECE」を意識して分解を行うことで、効果的な分析が可能となります。どこからどこまでが「全体」なのかをしっかり定義し、目的に応じた分け方をすることがこの分析の鍵です。 複数の視点で数字を分析する 数字を分析する際には、一つの切り口だけでなく複数の切り口から見て比べることが大切です。そうすることで、一見正しそうな仮説の間違いに気づいたり、本質的な情報の傾向を掴むことができます。数字を分ける際は、機械的に分けるのではなく、「問題は個々にあるのではないか」と仮説を立て、それを確かめるような切り方を試みることが有効です。 採用戦略の数値で見える傾向 採用戦略を立案する際には、クライアント企業の採用プロセス（求職者への求人リーチ～応募喚起、書類選考通過率、面接合格率、内定後の意思決定率など）ごとに数値を分析します。これにより、どこでスタックしているのかを明確にし、それに応じた打ち手を考案し、実行できます。そして、それが自分で解決できる問題なのか、クライアントに動いてもらうべき問題なのかを切り分け、自身の行動を決定していきます。 戦略改良のための比較分析とは？ クライアント企業の求人閲覧者を全体として捉え、どれくらいが応募し、そのうちどれくらいの人数が書類選考を通過したかを明確にしてクライアントに提示します。他社や市況感全体と比較することで、どのような傾向にあるのかを伝え、戦略を練っていくことが重要です。

戦略における「捨てる」とは？ 今週は、戦略における「捨てる」ことについて学びました。実践課題を通じて、ROIを用いて優先順位を決定する判断軸が存在することを理解し、自分の1時間あたりの利益を意識して仕事に取り組むべきだと感じました。また、顧客の会社や市場の成長度合い、当社への貢献度など、さまざまな判断基準があることも改めて学びました。 「捨てる」ことで何が変わる？ 「捨てる」ための意識として、いくつかのポイントを強調したいと思います。まず、捨てることで顧客の利便性が向上することがあります。また、昔からの惰性で行動しないことや、専門的なことは専門家に任せることも重要です。これらの意識を持つことで、効果的な戦略を立てることができるでしょう。 トレードオフをどう決断する？ 戦略を立てていく中で、トレードオフが発生する場合があります。その際、何を「捨てる」か決断し、意思決定を行うことが必要です。私は営業部署に所属しているため、案件対応を進める際に、これらの判断基準を念頭に置いて工数を決めていきたいと思います。判断が難しい場合は、上司と相談しながら、判断の根拠となる材料（ROIや顧客の貢献度）をもとに決定していきます。 プロジェクトでの「捨てる」選択 現在携わっている新規プロジェクトでは、トレードオフが生じていないか分析中です。トレードオフ状態にある場合は、プロジェクトメンバーと共に何を「捨てる」かを決め、意思統一を図っていきます。業務においては、重要な判断基準をデータとして手元にまとめておくことが有用です。新しいプロジェクトを進める際にも、必要に応じて「捨てる」選択を行い、方向性をメンバーと共に決定していくことを意識するようにします。

比較で何が見える？ WEEK1で学んだことにより、分析の基本は比較であるという理解が深まりました。例えば、A/Bテストでは、可能な限り条件を揃えた上で変更点を明示し、仮説を試すことによって、収集データの精度が向上します。これにより、データを活用した問題解決の要因分析と解決策の選択に深みが出てくると考えられます。 問題解決の流れは？ 問題解決のステップには以下の要素があります。まず、問題箇所を明確化し（what）、次にその箇所を特定します（where）。続いて、原因を分析し（why）、最後に解決策を立案する（how）という流れです。特に重要なのは、whyでプロセスを細分化し、howでは複数の選択肢を洗い出して根拠に基づき絞り込むことです。 A/Bテストはどう？ 手段としてのA/Bテストは、A案とB案を比較するためのテストで、できるだけ条件を揃えて比較対象を明確にすることが肝心です。このテストを用いて、データ分析の精度を高め、より良い問題解決に繋げることが可能です。 提案の工夫は？ 私の業務ではWebマーケティングのような高速な仮説検証はできないものの、提案を行う際には、条件を可能な限り統一したプランAやプランBを提示し、違いを明瞭にするよう努めています。これにより、提案内容をブラッシュアップし、上長の意思決定のポイントを把握することができます。 予算説明の極意は？ また、近々、来年度の予算計画について上長に説明する機会があります。その際は、過去のデータの傾向を踏まえて、変動の大きい部分を中心に複数のプランを提示します。プラン間の違いを明確にし、上長の意思決定を理解することで、計画の精度を高めていきたいと考えています。

自社の強みはどう活かす？ ある企業の事例と富士フィルムの事例から、自社の既存の強みをいかにターゲットに届けるかというマーケティング手法の有効性を学びました。他社のサービスをどの程度意識し、意思決定に反映するかも重要なポイントです。機能比較のためにまるばつ表を作成し、改善点を洗い出す手法には一定の効果があると感じる一方、プロダクトの機能が他社と類似し、手数料による差別化が進むケースもあるため、実行のスピード感も求められていると実感しました。 どの軸で攻める？ 経営層の直感的な意思決定によって各種プロダクトが立ち上がり、顧客層が中小企業向けから大企業向けに拡大する中で、今後どの軸で攻めるかを議論する段階にあると感じています。プロモーション手法に先立ち、まずは各プロダクトがどの伸び代に位置しているかを明確にし、戦略を立案することが最優先事項だと思います。経営陣へのインプットも含め、各種マーケティングフレームワークを用いて、伸び代の定義やデータ分析の結果を踏まえた戦略作りを進める必要があります。 戦略検証はどう進む？ また、既存顧客の属性をデータで分析し、ユーザーインタビューなどを通じた現プロダクトの価値検証によるメンタルモデルの分析が欠かせません。海外サービスを視野に入れた競合分析やポジションマップの作成、事業戦略とのストーリーラインの接続、さらに市場規模（TAM、SAM、SOM）の試算など、各種分析を通して具体的な全体戦略を描くべきだと考えています。加えて、既知の要望の深掘りをプロダクトロードマップに反映するとともに、エンジニアとの密なコミュニケーションや開発リソース確保のための内部稟議も重要な要素となると感じました。

クリティカル・シンキングとは？ クリティカル・シンキングとは、主観にとらわれず客観的に考える力のことを指します。この力を得るためには、「言われてみれば当たり前」のことを愚直に実行することが重要です。また、クリティカル・シンキングは全ての土台になる思考力であり、本を読んでも簡単には身につかないとされています。 仕事のシーンで活かすには？ 仕事のほとんどは、「誰かに何かを伝えること」、そして「課題解決や意思決定」に関連しています。具体的な例としては、顧客対応の場面で顧客がなぜその問い合わせをしてきたのかを理解することが挙げられます。また、数字分析と解決策の策定においては、想定される解決策が本当に他にないのか、またそれが最適なのか振り返って考察することが求められます。 採用面接で深掘りするには？ 採用面接では、用意された回答の裏にある本音を「なぜ」と問いかけて深堀りすることが重要です。また、業務効率化においては、その業務が必要な理由や他に方法がないかを検討します。1on1のメンバーコーチングでは、メンバーがそう考える理由を理解し、無意識的に可能性を絞っていないかを確認します。ファシリテーションにおいては、有意義な議論ができるよう問いかけを設計することが求められます。 日々の習慣として振り返る 日々、「本当にそれが最適解か」「他にも方法はないか」という振り返りを習慣化することが大切です。また、リソース、コスト、社内、業界など無意識に作り上げてしまうかもしれない制限がなければ、他に何ができるかと想像を巡らせることも役立ちます。さらに、先回りして相手の意図を汲み取るのではなく、改めて「なぜ」と問いかける姿勢を持つことも重要です。

データにコメントを加えるべき理由は？ 対面で説明をしていたため、分析データ（数値やグラフ）にコメントを入れることができなかった部分がありました。しかし、その場にいない人や聞いていない人もいることを考えると、文章を加えることは重要です。 グラフ選びのポイントは？ 誰が見てもわかりやすいデータを提供するために、大きな数値には％を、シェアを見るためには円グラフを、上がり下がりを示すには縦棒グラフを、差を示すには横棒グラフを適切に使い分けることが大切です。 効果的な意思決定のためには？ 「意思決定を行う」ための分析には、比較対象を明確にし、その基準を設けることが重要です。基準が人によって異なると、決定が難しくなります。そのため、上司や同僚との確認やコミュニケーションをしっかりと行うことが必要です。 計画作りで考慮すべき点は？ 分析に取り掛かる前には、ヒアリングや過去資料を確認し、仮説を立ててから分析を進めることが重要です。計画は大まかでなく、他人も理解しやすいように具体的に作成し、次に生かせる内容にすることを心掛けたいと思います。資料のページ数は増えてしまうかもしれませんが、「意思決定を行う」という目的を意識しながら簡潔にまとめる努力が必要です。 定量・定性分析の進め方は？ 過去に事例がなく、基準や要素、軸なども整備されていない状態ではありますが、データを活用して定量・定性分析を進め、今後共通する基準を元に意思決定ができる土台を築いていく必要があります。中期的な目標としては、PDCAを回せるようにすることを掲げています。そして、短期的には基準の作成という要修正項目を念頭に置きながら分析を進めていきます。

現状と目標はどう？ データ分析の基本は、まず現状を正確に把握し、理想の状態を明確にすることにあります。現状を理解した上で目標を設定することで、実現可能な改善策の検討が可能となり、より効果的な意思決定につながります。 比較で見えるものは？ また、分析作業においては、異なる時期やグループ間での比較が鍵となります。比較を行うことで、問題点や改善策が明確になり、データから得られる示唆が深まると感じました。 切り口の変化に気づく？ さらに、データの分解や分類、そして視点の切り替えを適切に行うことが分析の精度向上に直結します。目的に合わせた切り口でデータを見ることで、従来は見落としがちな傾向や改善点が浮かび上がり、最終的に意思決定を行う上で必要な情報が明確になります。 グラフで何が分かる？ 実務での分析において、ヒストグラムや散布図を取り入れる試みを行いました。これまで平均値や中央値といった基本的な数値だけで評価をしていたため、賃貸物件の募集データにおけるばらつきや分布の傾向を見逃していました。しかし、ヒストグラムや散布図を作成することで、特定の物件の賃料が極端に高いまたは低いケースが存在していることに気づくことができ、単純な平均値だけでは把握できなかった重要な情報を得ることができました。 次は何に注目する？ 今後は、データ収集時に注目すべきポイントや重要な変数を明確にし、分析の目的に合ったデータを選定することを徹底します。また、定期的にヒストグラムや散布図を作成してデータのばらつきや傾向を常時確認し、分析結果を関係者に報告してフィードバックを受けることで、さらなる改善を進めていくつもりです。