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分析 ✕ 効果

に関する学び

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文章の明確化ポイントは？ 文章をうまく伝えるためのポイントはいくつかあります。まず、主語と述語を明確にし、読点の位置を意識します。また、修飾語を使って補足し、一文を長くしないよう心がけることが重要です。 論理的に書く方法は？ 文章を書く際には、まず自分の思考を論理的に整理することが必要です。ピラミッドストラクチャーを活用して、結論を中心に大きな柱を立て、それを細分化して具体化します。これにより、伝えたい情報や相手が知りたい情報を効果的に整理できます。重要なのは、情報を漏れなく整理することです。 双方向の理解をどう実現する？ 具体的な状況に応じて、「相手が知りたい情報が伝わる」「自分が伝えたいことが伝わる」という両方を実現する内容を目指します。これにより、メールやチャットでのやり取り、報告資料の作成やプレゼンテーション、社内外への情報共有が円滑に進みます。 社内コミュニケーションの工夫は？ 私たちの会社では、文章でのコミュニケーションが主となっています。そのため、チャットツール内でのやり取りでも簡潔で読みやすい文章構成を意識します。「全体像」から「骨組み」、「具現化」へと進む構造を念頭に置いたアウトプットを心掛けます。 言語化スキルの向上方法は？ また、私はピラミッドストラクチャーを使って様々な視点からの分析結果を簡潔に伝えることを心掛けています。「結論」から入り、「根拠」そして「具現化」という構造で報告を行うことで言語化のスキルを向上させます。これは、最終的に思考力を鍛えることにつながります。 チャットでの要点整理法とは？ チャット文章では、要点がまとまった伝え方も重要です。「相手が知りたいこと」や「自分が伝えたい要点」が明確な文章構成を心掛けます。論理的な文章を書くことで、会話の中でも即興で要点を伝える能力を育てます。また、異なる部署とコミュニケーションを取る場面が多いため、専門用語を多用せず、相手が理解できる表現方法を意識します。

クリティカルシンキングの目的とは？ ワークを通して、思考は偏りやすいことがよく分かりました。クリティカルシンキングを学ぶ目的は、頭の使い方を知り、思考の偏りをなくすことだとわかりました。その際、有効な方法の一つがロジックツリーで、考えやすい部分だけを掘り下げないようにすることができます。私はアイデアが浮かんだ際に、物事のある一面だけを膨らませて進めようとする癖があるため、まずは目的達成に必要な要素を整理するようにしたいと思いました。 お客様の声にどう対応する？ 私はソフトウェアの保守サイトの運営やコンテンツの制作を担当していますが、お客様アンケートなどで「情報は豊富にあるが、目的の情報にたどり着かない」という声を多くいただきます。この課題をクリティカルシンキングを学んで解決したいと考えています。お客様によって導入の目的、運用スキル、使いたい機能などが異なるため、それぞれの目的の情報にたどり着くためにどのような導線を用意すればよいのか？その際、どのような視点でお客様の行動を分析するのがよいのか？などを、社内の複数部門で連携し仮説を立てているのですが、いずれのシーンでも判断が難しい状況です。クリティカルシンキングで思考の制限を取り除くことができれば、このような場面で正しい状況判断ができ、効果的なCX改善につなげられると思っています。 思考制限を取り除くには？ 自分の中で思考を制限してしまわないように、広くいろいろな立場の人の意見を収集して課題分析することが必要だと思いました。最近は会社の方針で時間の節約を求められるため、限られたメンバーの意見をもとに課題の改善検討を進めることが多くなっています。講座の中でも「社内の常識は非常識」という話が出ていましたが、社外の専門家の意見などを幅広く収集する機会を増やしてもよいと思いました。また、収集した課題をロジックツリーなどにあてはめ、要素分解することで、課題の本質が想定外のところにあることに気付ける機会を得られそうです。

問題解決のステップとは？ 問題解決の4つのステップの「Where」は、問題の所在の仮説を立てることであり、「Why」に繋がっていく。今回はその「Where」について学んだ。 仮説の立て方とは？ 仮説とは、ある論点に対する仮の答えもしくは、分かっていないことに関する仮の答えである。重要なポイントは、複数の仮説を立てることと、それらの仮説同士にある程度の網羅性を持たせることである。また、仮説を検証するためのデータを評価する際には、何を比較の指標とするか、意図的に何を見るかを考えることが求められる。そのため、数字を計算する手間を惜しんではならない。 検証マインドをどう育む？ 仮説を考えることで、検証マインドの向上と説得力が高まり、関連することを調べることによって意思決定の精度も高まる。結果としてステークホルダーに対する説得力が向上し、問題解決のスピードもアップできる。アンケートなどを活用して情報を総動員し、考えることが重要である。また、「3C」や「4P」などのフレームワークを活用することも効果的である。 データ分析の重要性とは？ データ収集においては、都合の良いデータだけを集めるのではなく、可能性を排除するために真剣にデータと向き合い、何と比較しての分析かを明確にする必要がある。会議資料や上長への報告を見返すと、実績や結果については真剣にデータを集めているが、データを元にした仮説設定や計算はほとんど実施されていない状況であった。結果だけを羅列するのではなく、それを根拠に仮説を立てるための計算や比較を行い、他の説を排除する仮説を設定することで、施策の根拠とし納得感を得られるようにする。 明日への準備は万全か？ 明日が月初なので出てくる数字を元に、結果に対する複数の仮説を立て、その仮説に対する根拠を数字で計算・調査した上で問題解決の手段を考える。アンケートやヒアリングを日々実施しているが、分析に役立つアンケートとなっているか見直しも必要だ。

戦略の整合性をどう整える？ 戦略を考える際には、広い視点で各要素を検討しつつ、それらの整合性を必ず意識することが重要です。また、高い視座と長期的な視点を持って実現したい姿を整合させることも求められます。そのためにはフレームワークを身につけ、それを活用して分析することが必要です。 フレームワークを活用するには？ ＜フレームワークの例＞ - 3C分析 市場／顧客・競合・自社の順番で分析を進め、市場と顧客を重点的に理解することで事業成功のための知見やマーケティングの方向性を得ることができます。シンプルで使いやすく、効果も高いのが特徴です。 - SWOT分析 内部の強み（Strength）と弱み（Weakness）、外部の機会（Opportunities）と脅威（Threats）を分析し、自社とビジネス環境を把握することで戦略立案に役立てることができます。 - バリューチェーン分析 製品やサービスが消費者に届くまでの事業活動で付加価値が生まれる箇所を分析し、基本戦略や改善に役立てることができます。また、競合や業界全体のバリューチェーンとの比較を通じて、バリューチェーンの再構築を検討できます。 SWOT分析で何を明確にする？ 私の事業部は設立から2年余りで、定量的および定性的な分析の蓄積が不足しています。その中で、来期に向けた重点課題を明確にし、優先順位を決め、取り組まないことを決定する段階にあります。ですので、SWOT分析を用いて事業部の強みと弱みを把握し、それに基づいて課題の選定を行いたいと考えています。 データ比較で見えることは？ まず、他事業部とのデータを比較し、要因を分析します。それに基づき、すぐに取り組める事項と中長期的な取り組みを棲み分けして戦略のヒントを得ようと考えています。そして、チームメンバーとの協議では、広い視野と高い視座を意識し、方向性の不一致を避けるよう留意したいです。

仮説検証はどう進める？ Gミュージックスクールの採用問題を通して、「仮説立案→データ検証→解決策選択」のプロセスを実際に考える機会となりました。特に、機会コストの概念を用いて「何を諦めるか」を定量的に評価する重要性に気付かされ、データ分析によって感覚的な判断を論理的な根拠に基づく戦略へと変換する価値を実感しました。また、限界に近づいていたある従業員の工数という制約条件下で最適解を導く過程は、現実のビジネス課題の複雑さを改めて認識させ、完璧ではない解決策を採用する経営判断の難しさも感じさせました。 受注と労働はどう連携？ 一方、労働集約型の企業においては、顧客獲得と労働力確保が相互に関連していると実感しています。今回学んだデータ分析手法を活用し、営業データ（受注量、案件規模、事業部別実績）と人材データ（残業時間、採用状況、離職率）の相関分析に取り組む予定です。具体的には、受注増加期における人材不足と残業の関係を定量化し、適切な採用タイミングと人員配置の予測モデルを構築することを目指しています。また、機会コストの視点から優秀な人材の流出による売上機会の損失を算出し、採用および定着への投資の優先順位を検討する考えです。 数値で見る採用戦略は？ まずは、日々収集している営業データと人材データを統合管理できるダッシュボードを構築し、問題の可視化を図ります。次に、相関分析と予測モデルの検討を通じ、「受注増加期の人材不足が残業の増加、ひいては離職率の上昇という負のスパイラル」にどのような影響があるかを定量的に捉え、適切な採用タイミングを予測するモデルを作り上げます。さらに、戦略的人材投資を実践するために、機会コスト分析によって優秀人材の定着に伴う投資効果を算出し、個別の引き留め戦略を検討します。特定の熟練者への依存構造も可視化し、業務の標準化やスキル継承プログラムの整備により、事業成長と人材確保のバランスをより戦略的に実現する経営体制への転換を目指します。

リソース配分は正しい？ 限られたリソースをどのように効果的に活用するかを考えることの重要性を学びました。すべての顧客に均等にリソースを割くのは非効率であるため、時間当たりの利益貢献度を基に優先順位をつける必要があります。このアプローチにより、成果が期待できない部分のリソースを大胆に削り、重要な顧客に集中することで、組織全体のパフォーマンスを向上させる戦略が明らかになりました。 ROIで判断する？ また、ROI（投資対効果）という視点を活かして意思決定を行うことが効果的だと気づきました。各顧客の売上や利益率、時間当たりの利益貢献度を分析し、ROIが高い顧客にリソースを集中させることが望ましいです。さらに、顧客特性に応じて最適なアプローチを取ることで、ROIをさらに向上させることも可能です。たとえば、長期関係のある顧客には信頼を高めるサポートを、新規顧客には競合と差別化する対応が求められます。 業務見直しは必要？ 日常業務においても、昔からの慣習に流されずに、その業務が本当に必要なのかを常に問い直すことが大切です。FAXや印鑑など、過去の流れで続けている作業が本当に不可欠か見直す必要があります。また、不要な業務は思い切って削減し、削減で生まれた余裕を付加価値の高い業務に振り分けます。 自動化は進んでる？ 自動化についても常に考慮し、人手で行う業務をRPAや自動化ツールで代替できるかを検討します。その結果、実施可能な自動化プロジェクトをリスト化し、効果的な実行を目指します。 業務目的は何？ さらに、業務の目的を定期的に問い直すことも重要です。「この業務は何のためにあるのか？」を見据え、目的に合致していない業務がないか確認し続けることが、より効率的な働き方につながると考えます。効率化の意識をチーム全体で共有し、改善案や気づきを他のメンバーと積極的に共有することで、全体としての効率化を支える体制を築いていきます。

要素の重要性は何？ 分析に必要な要素としては、プロセス、視点、アプローチの3つがあると学びました。前回はプロセスについて掘り下げた講義でしたが、今回は視点とアプローチに重点を置いて進められ、その重要性を実感しました。 視点の捉え方はどう？ 講義では、まず視点としてデータを俯瞰的に捉えることの大切さが強調されました。一つのデータ情報に固執すると、全体のインパクトを見逃し、局部的な視点ではトレンドやパターンを捉え損ねる可能性があると感じました。そのため、まず広い視野で全体を把握し、どこを掘り下げるかを判断しながらスコープを徐々に絞っていくことが、目的達成のためには必須であると言えます。 視点の基本はどこ？ 視点に関して、講義では以下の観点が挙げられました： 　・インパクト 　・ギャップ 　・トレンド 　・ばらつき 　・パターン 数値と図で説得できる？ また、アプローチについてはグラフ、数字、数式を用いる方法が効果的であり、具体的な数値や図を使った分析が理解を深めるポイントとして紹介されました。 インパクトをどう捉える？ 顧客のサービス利用データを検証する際には、どのセグメントが最も大きなインパクトを持っているか、また長期的な視点での変化を確認することが重要だと再認識しました。こうした視点から、インパクトの大きいセグメントに対して営業リソースを集中させたり、コンテンツマーケティングを推進する戦略も考えられます。 セグメント分析は十分？ さらに、顧客セグメントの検証をより深堀りする必要性も感じました。導入ユーザーのセグメント検証においては、単に導入社数が多いセグメントだけでなく、導入社数は少ないもののインパクトが大きいセグメントが存在しないかを検討することが求められます。また、単なる属性データの比較に留まらず、実際の顧客行動をイメージしながらデータと照らし合わせて検証を進めることで、より実践的な洞察が得られると感じました。

数値分析の極意は？ 数値分析では、プロセスごとに「率」にして検討することが有効です。A/Bテストは、同期間にランダムにユーザーを振り分け、その結果を比較する方法で、比較ポイントを絞ることが大切です。AIDAやAMTUL、AISASなど、プロセス設定に利用できるフレームワークは多様に存在します。また、ダブルファネルという概念もあります。これは、購買までのファネルと、購買後に他社に影響を与えるファネルが存在し、1人の顧客がその後の影響力で10にも100にもなる現代的な考え方です。 広告制約の壁は何？ 私の業界では広告制約があり、顧客の声が届きにくいという問題があります。そのため、詳細な購買プロセスが追いにくく、単純なファネル分析は難しそうですが、未病分野の自費購入をターゲットとした市場には活用できる可能性があると考えています。営業部のプロセスにファネル分析を使用すれば、製品を少しでもよいと思ってもらえた後、どこがボトルネックになって採用決定に至らないのかを見極めることが可能です。AMTULが購買意思決定までのプロセスに最も近いと感じ、これを用いて考えています。採用までに多くのステークホルダーが関与し時間がかかるため、AIDAのような単純な興味や欲求だけでは購買に結びつかず、AMTULのように試用のプロセスが必須となるからです。 効果数値はどう変わる？ プロセスとウォーターフォールチャートを掛け合わせた活用も試みています。プロセス段階に分けてグラフ化するのは初めてですが、採用後にカテゴリ別の売上内訳を見る際に使用します。ただし、プロセスが独自になりがちなため、段階設定には注意が必要です。さらに、ダブルファネルの考え方を応用し、購入施設からのエリア波及効果を数値で測る挑戦をしています。具体的には、1施設で売上が上がると、同医療圏内の売上や件数がどの程度上がるか、大施設の採用が小施設へどれほど影響を与えたかの数値化に取り組んでいます。

問題解決の要点は？ ビジネスにおける問題解決には、ステップで考えることが重要です。 何が課題なの？ まず、直面している課題や状況を明確にすることから始めます。これを「何が問題か？」という問題定義の段階として考えます。そして、「あるべき姿」と「現状」のギャップを定量的に捉えます。この段階で、問題の具体的な側面を客観的に整理することが肝心です。 どこで障害発生？ 次に、問題の発生箇所を特定します。これは要素分解を行い、問題が発生している場所を見極めるプロセスです。「どこに問題があるか？」を明確にし、優先してアプローチすべき箇所を洗い出します。その際、さまざまな切り口を用いて視野を広げます。仮説を複数立て、それらをデータで検証することが推奨されます。 なぜそうなったの？ 問題の原因を分析するためには、「なぜ問題が起きているのか？」を探ります。このステップでは、ロジックツリーを用いることが効果的です。ロジックツリーは問題を漏れなくダブりなく（MECE）分類する方法で、全体像を把握し、思考の幅を広げる手助けとなります。 どう解決すべき？ 次に解決策を考えます。「どうするか？」を定義し、原因に対する有効な解決策を提案します。ここでも、ロジックツリーを使うことで、さまざまな解決策を広く考えることができます。 どの手法が役立つ？ また、MECEに基づく分解手法も問題解決の際に有効です。階層文界や変数分解を用いることで、全体を細分化し、問題を明確に捉えることが可能です。MECEに考えることで、ビジネスチャンスを逃すことが少なくなります。たとえば、販売施策では商材ごとや月ごと、エリアごとの比較を行い、実績と目標を比較することが求められます。 どう進めるか？ このように、問題解決のプロセスでは段階的に考え、具体的な解決策に導くことが重要です。目標達成のためには、データを基に根拠を持った施策を考え、実行することが求められます。

捨てる意味は何？ 一番印象に残ったのは、捨てることで顧客のメリットが向上する可能性があるという点でした。なぜなら、これまでは捨てるという行為を、新しい価値を創造するために人や時間を作ることや、コストダウンを目的としたものと捉えていたため、顧客のメリットが上がるという発想はあまりありませんでした。この点から、自分たちの核となるサービスを充実させるために、あくまでお客様のためではなく自分たちのために行っていることがないのかという視点で戦略を再考し、これに活用したいと考えています。また、選択・捨てるときには、定量的な判断基準が必要であり、それによってより客観的な判断ができると感じました。そして、結果を振り返り、さらに必要なアクションをとるためにも、この基準が重要であることを強く認識しました。 対応中止の判断は？ 私たちは営業社員向けのコールセンターを運営し、「問合せ対応」と「手続きの受付対応」をサービスの柱としています。これまでは営業社員の満足度を意識して両方を提供していましたが、本当に顧客が望んでいるものを定義し、ROIを考慮した上で「手続きの受付対応」の中止を検討しています。判断基準として、手続き一件当たりの生産性や、顧客の想定通りに手続きが正しく行われるリスク、電話受付以外の代替手段の有無を検討項目としています。 問合せ対応の優先は？ さらに、問合せについても待たせることが多いため、つながりやすさを重視して優先順位を設定します。判断基準としては、コンタクトリーズンごとの問合せ量の割合と、営業活動における優先順位の有無を考慮していきます。まずは、優先順位を考える上で基準となる項目を洗い出します。具体的には、サービスの対象者が期待していること、手続き一件当たりのコスト、一回の電話で解決する割合、問合せの応答時間、後処理の時間などです。これらの基準項目を「効果」と「頻度」のマトリクスとして分析し、捨てるべきことを明確にしていきます。

どんな学びを得た？ これまでの学びを振り返りつつ、実際にケーススタディを通じて手を動かし、ライブ授業での対話を通じて、ビジネスから私生活にまで役立つ考え方を再確認することができました。 目標設定の意義は？ 特に重要だと感じたのは、明確な目標設定です。何事にもゴールが見えない状態で始めてしまうと、最短・最速での到達が難しく、結果的に限りあるリソースを無駄にしてしまうことを再認識しました。 どのポイントが大切？ 学習を整理すると、以下の５つのポイントが挙げられます。 1. 明確なゴールの設定：目標や得たい結果を明確にし、それに基づいて進む道のりを計画することが必要です. 2. 視野を広げ整合性を取る：ビジネスフレームワークを活用することで、視野狭窄を防ぎ、経営者の視点で物事を俯瞰することが重要です。思考には無意識のバイアスがかかりやすいため、広い視野と整合性を保つ努力が求められます. 3. 差別化：自分や自社だけのコアコンピタンスを育てることが重要です。同じことをしていると埋もれてしまいますので、独自性を伸ばして価値を高める努力が必要です. 4. 選択と捨てること：限りある資源を有効に活用するためには、費用対効果の高い選択をし、不必要なものは思い切って捨てることが重要です. 5. 本質の理解と思考：経済のメカニズムを理解し、指数関数的な考え方を取り入れることが求められます. 実践へどのように動く？ これらを実践するためには、分析力、フレームワークの活用、コミュニケーション能力、そして情報収集能力の向上が必要です。特に、フレームワークを使いこなすためには、実践を重ね、必要に応じて新しいフレームワークを模索することが効果的です。また、コミュニケーションにおいては、相手の言葉をきちんと聞き、返報性を意識して行動することで、より良い関係を築くことができます。情報収集においては、新しい情報に敏感であることが求められます。

グラフ化はどう効果的？ 数字をグラフ化することによって、新たな発見が得られることがあります。また、比率の計算を通じて、全体に占める割合を分かりやすく理解できます。これまであまりグラフ化を行ってこなかったので、これからは積極的に取り組んでいきたいと思います。反対に、「データを加工しないままだと、重要な点を見落とす可能性がある」ということも意識して注意を払いたいと思っています。 分解方法をどう見直す？ データの分解の仕方についても、自分が考えていたもの以外にさまざまなアプローチがあることに気づかされました。「データの分け方を工夫する」という段では、二つの分け方から「大学生に集中している」という点を見落としていました。無意識のうちに「同じ年数の幅で比較する」という方法に固執していたようです。また、「分解をする際の留意点を知る」では、解釈の仕方の誤りに気がつきました。一度解釈をした後でも、もう一度立ち止まって「本当にそうか？」と再考する必要性を改めて認識しました。 分解の意義は何？ 講義を通じて、「分解してみても何も見えてこないことは失敗ではない」「迷ったときはまず分解を試みる」「分けていくことが理解を深めるための手段」であるという、データを分解して解釈する際のポイントを学ぶことができました。 POSデータの活用は？ 私が従事している小売業においては、業務で頻繁にPOSデータを扱います。顧客の動向を把握するために非常に有効なので、POSデータを分析するときにはこの学びを実践していきたいです。特に、グラフ化を意識して視覚的に理解することに重点を置いています。 グラフ化の効果は？ 具体的には、POSデータを週ごとにExcelで表にして、グラフ化を通じて視覚的に把握します。そこから見えてきた変化をもとに、今後の方向性を決定し、業務に生かしていきます。毎週さまざまな切り口を試し、効果的な加工の方法を探っていく予定です。