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分析 ✕ 効果

に関する学び

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正しい問いは何？ 正しい問いを立てることの重要性を改めて実感したワークでした。Week1で学んだデータの分解やピラミッドストラクチャーは、適切な問いを立てることができて初めて効果を発揮します。イシューを特定することは、一人では難しく、同僚と共同で行うと論点がずれるリスクもあるため、とても難しいと感じました。しかし、「今解くべき問いは何か」を常に意識しトレーニングを続けていくべきだと考えます。 適切なイシューは何？ このスキルは、新規サービスやコンテンツ開発、既存サービスの改良にも応用できそうです。業務や事業における課題は多岐にわたるため、イシューを特定するだけでなく、どのイシューに取り組むべきかを決めることが重要です。より本質的な問いを立てる訓練をしていきたいと思います。また、お客様の声から得られる気づきをイシューに結びつけるインサイトに変える能力も向上させたいです。客観的に分析し、一人の視点に偏らないことを常に意識する必要があります。 新たな切り口はどう？ 普段行っている顧客アンケート分析において、従来の方法に固執せず、新たな切り口やグラフの選択を検討したいと考えています。さらに、アンケート項目自体の設計も非常に重要だと感じており、実施に移したいです。また、会議では論点を明確にし、その範囲から逸脱しないように議論することを心掛けていきたいと思います。

5W1Hで分析する意義とは？ MECEを意識して、5W1Hの視点でモレなくダブりない区分で分析することを実践してみました。その結果、違いがない区分を見つけることの重要性を実感しました。逆に、違いがあると分かった区分については、どの単位で区分することが最も効果的な分析となるかを検証しました。 人事業務への具体的な応用例 担当する人事業務について、以下の場面で活用してみたいと考えています。 採用戦略の見直し方は？ 採用については、自社に合う応募者の層を拡大し、志望度を向上させる施策を検討します。具体的には、志望度が高く選考に臨む層の分析を行い、現在効果的に志望度を高められていない層へのアプローチも検討します。それらの分析結果に基づいて、採用イベントや選考プロセスの改善にも取り組みます。 効果的な研修とは何か？ 研修については、業務に実効性のある研修の特定と拡充を目指します。具体的には、どの種類の研修が効果的で実務に活用できているか分析し、効果的な手法を拡大する一方で、効果が薄い手法の改善も検討します。 エンゲージメント向上施策を探る エンゲージメントについては、エンゲージメント高く仕事に取り組んでいる層を判別し、逆に低い層の傾向を把握します。具体的には、高いエンゲージメントを持つ層の共通点を事例として紹介し、低い層の改善施策を検討していきます。

分析で大切な比較の本質とは？ 今回の学習を通じて、以下の重要なポイントに改めて気付きを得ました。 まず、分析の本質は比較にあることです。ある場合とない場合を比較する、いわゆる「Apple to Apple」の比較が重要です。また、分析に入る前に仮説を立てることが大切であり、目的を明確にすることが求められます。具体的には「何を見たいのか」「何が見えるのか」を明確にすることが重要です。さらに、グラフを活用して視覚的に捉えやすくすることも効果的です。 ITシステム導入の比較ポイントは？ これらのポイントを念頭において、バックオフィスにおけるITシステム導入の検討を進める際には、以下の点を意識して比較を行いたいと考えます。 まず、「何のために比較するのか」を明確にし、導入した場合としなかった場合の効率面やコストを具体的に、定量・定性データで比較することが必要です。何を見たいのかを明確にし、複数社での比較を実施することが大切です。また、場面によっては仮説を立てて進めていくことも考慮すべきです。 導入効果をどう検証する？ 具体的には、人事系システム導入に向けて、まずは社労士などのスペシャリストからの助言を参考にしつつ、導入の目的自体を明確にします。次に複数社での比較を実施し、導入した場合としなかった場合の検証を行います。この視点で検討を進めていきたいと思います。

ロジックツリーで何を明確にする？ ロジックツリーの分析を通じて、様々な視点や要素から分類・分析を行うことで、因果関係を明確にすることができます。これにより、ありたい姿と現状のギャップを把握し、解決策を見つけることが容易になります。このギャップには、将来の目標から逆算する方法と、現状を正常に近づけるための逆算方法の2種類があります。問題定義（WHAT）からスタートすることが重要です。 採用戦略に新たな要素を加えるには？ 私は新卒採用を担当しており、学校推薦応募と自由応募のメリット・デメリットを定量的および定性的に、大学別や専攻学科別に分析しています。それにより、他社と競争優位性のある採用戦略に新たな要素を加えたいと思っています。併せて、基盤となる戦略をさらに強化し、優位性を維持できるように取り組んでいます。 MECEで施策の現状をどう確認する？ まず、前年の施策が現状の採用市場の変化に対応しているかをMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）に当てはめて検証します。これにより、重複や抜け漏れがないかを確認することができます。次に、課題解決施策をリストアップし、ロジックツリーの考え方に基づいて効果的な施策を優先順位付けします。そうすることで、計画達成に向けた取り組みを効率的に進めることができます。

分析時に問いかけの重要性とは？ 分析の目的を「問いかけ」から始めることの重要性を学びました。具体的なテーマを最初に決めてしまうと視野を狭めてしまう可能性があります。そのため、「何のために？」と問いかけることからスタートし、具体化することが大切です。また、チームで物事を進める際には、ゴール（目的）を明確にしておくことで、本質から脱線することを防ぐ効果があると理解しました。この認識を忘れないように、何度も共有することを徹底したいと思います。 新規企画にどう役立てる？ 新しいサイトやサービスの企画や改善の際にも、この方法が役立つと感じました。たとえば、上司から「このシステムを導入するために資料を作って会議をセットしておいて」と指示を受けることがあります。その際、イシューを明確にしておくことが効果的だと思いました。 効率的なミーティングの準備法は？ これまで私は、新しいサイトやサービスを企画する際、「●●について」とテーマを限定してキックオフの資料を準備していました。今後は、事前に情報を分解し、目的を問いかけることでテーマを具体化した状態で会議に望もうと思いました。責任者からスピーディーな改善を求められることが多い中、これにより時間の節約にも期待が持てます。また、データ分析を用いて現状の数値をしっかり把握することで、改善後の効果測定も行いやすくなると感じました。

問題原因をどう特定する？ 問題の原因を明らかにするためには、プロセスを細かく分解することが重要です。そして解決策を検討する際には、複数の選択肢を洗い出し、その根拠に基づいて絞り込むことが求められます。 幅広く解決策を模索するには？ 私の癖として問題と認識している点は、現象に焦点を当ててしまうことです。このため、なぜそれが問題なのかをさらに分解整理し、その構造を明らかにすることが必要です。その上で、解決策を思いつきや経験で狭めてしまわず、幅広く検討し、なぜそうするのが良いのかを考え実行し、分析することが重要であると感じました。 業務改善に必要なフローは？ 具体的な業務としては、説明資料の作成や土地の探索、収支検討などが挙げられます。これらの部分で改善を図り、成果に結びつけるためには、業務フローや仕事上のプロセスを整理・分解し、成果に結びつく打ち手を検討し実行した上で、さらに改善すべき点を検討することが不可欠です。 データ活用の重要性とは？ また、データを収集する経験を深めることも重要です。日頃から意識的にデータを取ることで、どのようにデータが業務に効果を与えるかを考えることができます。説明資料を作成する際には、作り込みすぎずにスライドのパターンをいくつか作成し、A/Bテストの要領で部内や課内でフィードバックテストを行うことも推奨されます。

相手に伝わる方法は？ 他人に自分の主張を伝え、行動を促すために必要なスキルを学びました。特に、ビジネスの現場では、相手の立場に立ってわかりやすく伝えることが何よりも重要であると実感しました。その第一歩として、主語や述語を意識したアウトプットの基本を学びました。 論理の重ね方は？ また、自分の主張を裏付ける論理を構造化する手法にも注目しました。すぐに結論に飛びつくのではなく、複数の切り口から論理を重ねることで、説得力や理解しやすさが向上することを体験しました。 仮説の組み立ては？ さらに、不確実性の高い新規事業の推進においては、仮説を立てる際にピラミッドストラクチャーを意識することが有効だと感じました。まず答えのない課題を明確に特定し、数字を用いた分析や整理を行いながら論理を組み立てていくことの重要性を再認識しました。こうしたプロセスにおける、論理の柱をしっかり考える手間が、後の認識のずれや意思決定の遅延を防ぐ鍵であると考えています。 報告会の改善は？ これからは、毎週の事業報告会で使用するフォーマットをピラミッドストラクチャー型に変更し、主張の根拠となる論理を明確に伝える工夫を続けていきます。また、部下が発信する意見に対しても、構造化されたアウトプットを意識したコミュニケーションを心がけ、より正確で効果的な情報伝達を目指していきたいと思います。

データ分析で何が分かる？ 問題解決にあたっては、ステップごとにデータを分析しながら進めることで確実な解決が可能となります。また、様々な仮説を立てて検証することで、多角的な視点を得ることができ、この組み合わせにより、データ分析をより効果的に活用し、最適な解決策を導き出すことができます。 収集条件は統一できる？ 自分でデータを収集し、複数の仮説を検証する場合、それぞれの仮説に対応したデータ収集の条件を可能な限り統一することが重要です。既存のデータを比較する際も、比較したい条件以外の要素を揃えた状態で行わなければ、得られる比較結果が本来の目的と乖離してしまいます。 集中が続かない理由は？ 一方で、私自身は視野が分散しやすく、さまざまな仮説を考えるのは得意なものの、目的に向かって確実に進むことが苦手だと感じています。そのため、常にゴールへの道筋をステップに区切って考え、1つ1つを着実にクリアしていくことを心掛けるようにしました。これにより、自分の特性を活かしながらも、確実に問題の解決へ向かうことができると実感しています。 目標達成法はどうする？ 今後は、さまざまな業務に取り組む前に、まず解決すべき最終目標とそこに至るステップを明確にし、その上で各ステップで仮説を検証しながら前進していくことで、着実に成果へと導いていきたいと考えています。

データ分析の重要性は？ 「データ分析は意思決定の手段であり、意思決定を効率的に実現するための重要な用途である」と改めて認識しました。特に「整理」し、「比較対象を具体的に」することの重要性を学びました。ものごとを「具体的に」し、「はっきりさせる」ことで、より良い意思決定に役立てることができます。このプロセスを通じて、各要素の性質や構造を細かい点まで明確にすることが肝要です。 目的を持って分析を始めるには？ 基本は「目的をもって分析をする」ことです。データから得られる知見があるため、目的を明確にせずデータを加工し始めてしまうことがありましたが、この点は意識して改善していきたいと思います。 BPRを進める秘訣とは？ また、BPR（業務プロセス再構築）を進めるには、関係各所のコンセンサスが重要です。関係者が納得し、了承を得られるような説明が重要であり、定量的なデータから重要要素を可視化し、客観的な根拠を元に合意形成までのプロセスを改善することが求められます。 新たな視点を持つために必要なことは？ 学んだ内容をもとに実務で実践し、どのような分析・資料が効果的であるかを把握し、習得していきたいと思います。また、自分自身の考え方の癖や偏りを矯正し、柔軟な視点を持てるようにするために、グループディスカッションを通して多くの視点や考え方を吸収していきたいです。

データ分析は何に使う？ まず、データ分析は単なる数値の羅列に意味を見出すのではなく、特定の問題を解決するために行うものです。いきなりあらゆるデータを収集しても、どの部分に着目すべきかがわからず、効果的な結果に結びつきにくいでしょう。したがって、まずは問題を明確に定義し、大まかな分析から始め、論理ツリーやフローチャートなどを活用してデータを分解します。この際、解決策に結びつくような意味のある分け方を意識し、比較対象を明確にすることが大切です。 問題解決はどう進む？ また、問題解決のプロセスにおいては、「何が問題か（What）」、「どこに原因があるか（Where）」、「なぜその原因が生じたのか（Why）」、「どうすれば解決できるか（How）」という４つのステップに沿って、仮説をいくつか立てながら、検証を進めることが求められます。分析の際は、複数の仮説を網羅的に洗い出し、分析フレームワーク（3Cや4P、5フォース、PESTなど）を活用するのが有効です。例えば、ある期間の売上減少については、内部要因（販売店の比率、広告費、性年代別の購入者率、リピート率など）と外部要因（気温、感染症の流行、訪日外国人の数など）の双方を収集・比較し、ギャップが大きい部分に絞って深堀りを行います。最終的には、複数の解決策を挙げ、判断軸に基づいて最適な対策を選定するという流れになります。

データ比較の意義とは？ 「分析は比較なり」という考え方の重要性を再認識しました。ビジネスにおける意思決定の際には、データを用いた提言を行う中で"比較対象"や"基準"を明確にしておくことが上流段階で大切であると感じています。 データの見せ方をどう工夫する？ また、定量データの種類に応じて、適切な加工法やグラフの見せ方があることを学びました。普段から業務でプレゼンテーション資料を作成していますが、これまでは感覚的に数字を表示していました。今後は、実数で見せるべきものと割合で見せるべきものの区別を意識して、より効果的に可視化していきたいと思います。 分析の視点を資料にどう活かす？ 資料作成の際、分析結果や二次情報を取りまとめるにあたり、「比較」や「数字の見せ方」といった、わかりやすい表現方法を意識していこうと考えています。また、業務委託先を選定する際に、選定基準や評価基準を整理するためにも、分析の観点を活用することができると感じました。 新たな観点を業務にどう適用する？ これまで意識してこなかった新たな観点を業務に適用するために、まず業務の目的をしっかりと立ち止まって整理し、可視化することを習慣化したいと思います。これにより、意思決定を促進するためのデータ活用の余地があるかどうかを判断し、適切な判断ポイントを組み込むことができると考えています。

授業内容をどう実務化？ 授業で学んだ内容を業務にどう活かすかを考える過程で、配車アプリと中古車販売事業のシナジーに関して、まだ自分の視野が狭く、知識が十分に定着していないと痛感しました。そのため、基礎から復習し直す必要があると感じています。 動画学習は何を教える？ 動画学習では、規模の経済性において、生産量が月ごとに変動する場合、調整の仕方によっては不経済になる可能性があるという点が新たな学びとなりました。また、習熟効果に関しては、問い合わせに対応する際の時間差から、チーム内でのスキルのばらつきを感じることができ、これをどう改善していくかという対策の重要性を再認識しました。 具体策はどう進める？ 具体的な取り組みとして、習熟効果を高めるために、まずは定例会議で事例の共有とポイントの説明を行うこと、また、よくある質問やその回答をまとめた資料を作成し、いつでも参照できる環境を整えることを計画しています。これにより、チーム全体の対応力を底上げできると考えています。 連携で成果はどう？ さらに、範囲の経済性については、他部署と共同で展示会などを行う際に得られるメリットを整理し、具体的な提案ができるよう、事前に自社のバリューチェーンを再分析することを進めています。こうした取り組みを通じ、実務に直結する形で学びを業務に生かしていきたいと思います。