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確認 ✕ 評価

に関する学び

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データ分析は日常にも必要？ データ分析は、ビジネスだけでなく家電製品の購入など日常生活でも無意識に行われており、身近な行動の一部です。ビジネスの場では、定量分析が非常に有用です。一方、日常生活では感覚や好みなど定量化できない要素も分析項目になり得ます。 データ分析の目的とは？ 重要なのは、データ分析は目的ではなく、目的達成のための手段であるという点です。ただ数値を比較したり並べたりするだけではなく、データに解釈を加えることで初めて目的に沿った活用が可能になります。したがって、他の業務と同様に、データ分析の際にも目的を考えることが大切です。また、分析したデータを使用する相手と目的を確認することも重要です。 職場のデータ環境は？ 現在の職場では、データ分析を行いながら業務を進める人がほとんどいません。業務の担当も定まっておらず、情報を共有する環境も整っていないため、分析に必要なデータが揃っていないと感じています。入社して半年経ちますが、過去のデータ（案件、契約金額、契約終了後の顧客評価など）や取扱製品の情報が一覧になっておらず、それぞれの資料を見るか人の記憶に頼るしか方法がないことに難しさを感じています。 必要なデータの収集方法は？ まずは、分析に必要なデータを集めて整理することが必要です。その後、競合との差別化や取引業者の選定など、目的を設定した上で必要なデータ分析を行います。具体的には、人の記憶に頼っている情報を可視化し、自分が入社してから苦労してきた過去のデータや取扱製品の情報を整理します。その上で、現在の会社の課題を意識し、その課題解決のために必要な分析を進めていきたいと考えています。

イシューの本質は？ イシューを明確にすることの重要性について学びました。まず、思いついた解決策を実行する前に、課題の核心を押さえるイシューを明確にすることが必要です。誤ったイシューの捉え方は、課題解決の方向性を大きく逸脱させる可能性があります。適切なイシューの見つけ方として、次のプロセスを実行することが推奨されます。 目的と現状は？ まずは、何を達成したいのかという目的をはっきりさせることです。また、関連するデータや情報を集めて現状を把握し、関与する人のニーズや期待を理解することが重要です。さらに、現状を多角的に分析し、具体的な問題を明らかにすることが求められます。 戦略のギャップは？ 次年度の戦略立案や施策検討では、目標と現状のギャップを認識し、その原因を探るために十分な情報収集を行います。これまでの施策を見直し、改善点を見極め、メンバーと共通のイシューを持ちながら検討を進めることが重要です。 セミナー効果は？ また、プロモーションを目的としたWEBセミナーを開催し、その効果を検証します。具体的には、申込人数や参加動機、顧客属性の分析を通じて、セミナーの目的と結果が一致しているかを確認します。さらに、事後営業の戦略を考え、効果を数値で評価します。 問いの共有は？ 業務においては、問いから始め、問いを残し、問を共有するというアプローチも重要です。特にプロジェクト進行中においては、最初に設定した問いから外れることを防ぎ、メンバーと目線を合わせる工夫が求められます。そのために、年度初めに評価指標を設定し、過程を記録して振り返り可能な状態を構築することを考えています。

原因をどう特定する？ 問題の原因を探る手法として、まずプロセスを分解してどこに問題があるのかを特定し、仮説を立てることが有効です。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、その判断基準を考えた上で重要度に基づいて順位づけを行い、取り組むべき選択肢を絞り込む必要があります。 A/Bテストの意義は？ A/Bテストを活用することで、複数の施策の効果を実際に試し、反応を見て評価することができます。この手法では、仮説を持ち、検証項目をしっかりと設定することが重要です。さらに、1つの要素ずつを検証し、テストのパターンは同時期、かつ同期間で行います。期間が異なると、テストしたい要素以外の環境要因が影響してしまう場合があるためです。 広告テストは効果的？ 具体的な例として、YouTubeの広告動画作成時には、お客様のお悩みに関連づけて訴求ポイントを異なるパターンで作成し、A/Bテストを行います。どちらの広告が高いクリック率やコンバージョン率を示すかを確認することで、よりニーズの高い訴求内容を把握できます。同様に、LINE配信ではイベントのキャッチコピーを複数作成し、クリック率や開封率から最も効果的なコピーを見つけ出します。 工数を減らす方法は？ なるべく工数をかけずに数パターンのクリエイティブを作成したいと考えています。A/Bテストはいつも話題に上がり、実施したいと思っているのですが、なかなか時間がなく一つのパターンしか作成できないことが多いのが現状です。手間を減らす方法を模索しながら、A/Bテストを実施することで、お客様のニーズを深く理解し、問題の原因を明確にしていきたいと考えています。

戦略的思考の意義は？ 戦略的思考とは、未来志向で中長期的なビジョンを持ち、逆算思考でそのゴールに到達するまでのステップを考えることです。また、選択と集中、取捨選択を行うことでゴールを明確にすることが重要です。「戦を略す」という言葉のように、無駄な戦いを避けることが大切であり、必ずしも一直線でゴールに向かう必要はありません。目標達成に向けて複数の選択肢を持つことが、視野の広さと視座の高さを持つためには重要だと感じました。 創発的戦略はどう理解？ 戦略というと、何かしら決まったことが前提とされると思い込んでいました。しかし、創発的戦略という言葉とその意味を学ぶことで新たな知識を得ることができました。 中長期計画の立て方は？ 中長期経営計画においては、会社のミッションや戦略に対して、自分の組織のミッションや戦略を上位組織に沿うように、将来起こり得ることを想像して作り上げる必要があります。それには、現在の状況と未来の姿を明確にし、逆算思考を用いて計画を立てることが有効です。 現状認識は正確か？ 現在の状況を明確にするためには、整理したアウトプットをもう一度メタ認知で客観的に評価し、理想とする姿に合致しているかを確認することが求められます。 伝える力は十分か？ 言葉にしてわかりやすく伝えることは、自分自身の理解を深めることになり、確認作業として効果的です。そのため、積極的にこれを行うべきです。また、第三者の視点を取り入れることで新たな気づきとなるため、他者の意見に耳を傾け、自分の考えに閉じこもらずに思考し、アウトプットに対する意見を柔軟に受け入れていくことが重要です。

実践の難しさは？ 実際の顧客にすぐ実践するのは難しいと感じましたが、部下に対しては実践できそうなポイントがあることを感じました。下期の評価目標設定面談後、面談で交わした内容を具体的な目標に言語化して提出してもらい、その内容が本人の意向や納得感、実行可能なレベルになっているかを確認しています。これにより、各自のなりたい姿とチーム目標とのリンクを検証する視点が新たに見えてきました。 本質はどう捉える？ また、部下一人ひとりのインサイトに目を向け、彼らが抱える課題の本質を表面的な問題だけではなく深く考える機会となりました。面談時のやりとりを踏まえ、課題に対して設定された目標が本当に解決に繋がるのかを再検証することができたと感じています。 プロセスの再考は？ 従来はやや流れ作業的に進めていた面談や目標設定、言語化のプロセスですが、今回のプロセスを通じて部下育成について改めて考え直すことができました。特に、個人の課題改善がいかにしてチーム全体の目標達成に寄与するのか、またその達成感がどのように生まれるのかを、繰り返し考える機会となりました。 実践アプローチは？ さらに、私はこれまで学んだサイト設計や作成、実行のプロセスを、より実践的に活かすためのアプローチを模索しています。どんなに良い方法があっても具体的なアプローチが見えにくいという課題に対して、今回の学びは大きな示唆となりました。次週はこの点に重点を置いて実践に取り組みたいと思います。 育成の成果は？ 結果として、部下の育成面談や評価の質を向上させるための学びは、私自身が担う役割においても非常に大きな収穫となりました。

問題解決のプロセスは？ 解決策を導くためには、まず原因を洗い出し、プロセスに分解して問題に至るまでの過程を確認することが重要です。その過程で、どの部分で問題が発生しているのかを把握します。また、複数の選択肢を設け、その選択肢を根拠を持って絞り込むことが求められます。この際、決め打ちしないように心がけます。 判断基準とデータ収集のポイントは？ 次に、判断基準を設け、重要度に基づいて順位づけを行います。分析と合わせ、仮説を立てながらデータを収集し、ABテストなどで仮説検証を並行して実施します。使われなければ知識は忘れてしまいますので、日常的に課題を捉え、原因を探索し、仮説を立てて解決策を考えることを意識することが大切です。 また、日々シミュレーションを意識的に行い、データをどうやって収集するかを考える癖をつけることも重要です。複雑なステップが関係する業務の改善策立案においては、プロセスを分解し、問題に至るまでの過程を丁寧に見直すことから始めるべきです。 複数解決策の評価方法は？ 私自身、答えが一つに絞りがちな癖がありますが、複数の解決策を立て、それを判断基準に基づいて評価するステップを実行しようと思います。実行を急ぐあまり、ベターな一つの解決策で進めがちですが、その癖を直すことを目標に業務に当たります。 日常のシミュレーションをどう工夫する？ 日々意識的に課題を発見し、シミュレーションを行うことを心がけ、有効なデータとデータ収集方法を考える癖をつけていきます。課題をプロセスに分解することで、本質的な課題へのアプローチに努め、仮説を実際にABテストなどで試すことを実施していきます。

今回変更する振り返り文章 学びのポイントは何？ 今回の学びでは、課題解決のプロセスを段階ごとに整理する方法と、従来のフレームワークにとらわれずに課題の本質を捉える「対概念」という考え方を学びました。先週は３Ｃや４Ｐといった分析手法を用いて問題点を洗い出す例に触れていたため、今回の新たな視点は思考の幅を広げる刺激になりました。 対概念の意味は？ 「対概念」とは、問題のある箇所とそれ以外の要素を対比しながら考えるアプローチです。たとえば、「ターゲット設定に問題がある」という見方に対し、設定以外に問題が潜んでいる可能性を同時に捉えることで、より柔軟な課題設定が可能になります。 改善案の選び方は？ また、今回学んだ内容は、最適な改善案を選ぶために各案をコストやスピード、チーム内の連携といった評価基準で総合的に判断する重要性も再認識させてくれました。具体例として、Webデザインの改修にあたり、内製するか外注するかを検討する場合の評価方法が挙げられ、数ある案から最も有益なものを選ぶプロセスに参考になりました。 A/Bテストの狙いは？ さらに、従来の案と新たな案を比較するA/Bテストの手法についても学びました。テスト実施の際は、両案の条件を可能な限り揃え、外部環境の変動にも配慮してランダムにテストを行う点がポイントとされています。 実用性の確認方法は？ 自社の業務においては、今回学んだ「対概念」の視点が非常に実用的だと感じています。滞っているシステム改修作業の設計を見直す際、従来のフレームワークに限定されず、柔軟なアプローチで打ち手を検討する一助となると実感しました。

VRIOフレームワークの意義とは？ VRIOフレームワークにおけるValueとRarityは、ターゲット顧客にとって意味があるか、競合との差別化につながるかに関わる。Imitabilityは施策による差別化が持続するかを考える上で有効であり、Organizationは持続可能な差別化を組織全体で実行できるかどうかの視点である。 顧客ターゲティングの手順は？ Step 1. 顧客セグメンテーションに基づくターゲット顧客の特定。 Step 2. ターゲット顧客に対して競合を意識した施策がなされているかの確認。 Step 3. 実現可能性や持続可能性を意識した施策であるかどうかの評価。 業界での差別化戦略の現状は？ 自身の業界では、ポーターの3つの基本戦略に基づき、自社は製品軸での集中戦略を採用していると認識した。ただし、ターゲット顧客はかなり広範であり、差別化集中の戦略を採用している。Step 1のセグメンテーションは実施済だが、Step 2の競合調査が不十分である。今後、追加調査を行い、競合との差別化とその持続性を維持するプランを策定したい。 医療分野での新商品企画にどう取り組む？ 転職先での新たな業務として、医療分野や計測機器分野での新商品の企画を担当する。顧客セグメンテーションや市場規模に基づく優先順位は設定したが、Step 2の競合動向調査や技術トレンドの把握が不十分である。これが喫緊の課題であり、8月に調査を実施する予定。その後、施策案のブレストをチーム内で行い、Step 3の実現可能性や持続可能性を意識した施策の優先順位付けを9月に実施する予定である。

数字の見せ方はどう？ グラフや比率などの数字の表示方法を変えることで、印象が異なり、最初の情報だけでは気づかない傾向や特徴を発見できることを学びました。グラフ化する際も、分類の仕方によって見えてくるものが変わります。まずはRaw Dataを確認して全体を把握し、その上で何を伝えたいのか整理して数字を整理する必要があると実感しました。 切り口は何で違う？ また、数字の切り口によっては本質を見誤ることがあります。そのため、常に複数の切り口を持ち、一つの見方だけではなく、様々な切り口で数字を分析することが重要です。これまで経験に頼っていた切り口も、When、Who、Howを意識することで幅広く持てるようになると気づきました。 データの視点はどう？ 私の仕事では日常的にデータに触れ、それを解釈しています。同じ現象の分析にも異なる視点を持つことを心がけています。具体的には、宿泊予約数の動向をデイリーのデータで見ていましたが、週次や月次で見るとどのような違いがあるのかを早速試してみたいと思います。また、他の切り口での分析も手間はかかりますが、視野を広げるために取り組んでいきたいです。 行動する意義は？ 自分の思考の癖から抜け出すには、まず行動することが大切です。ひと手間、ふた手間加えて、複数の視点で分析することを心がけます。その際、これまでの分析結果や結論を再評価し、本当に正しいのか疑う姿勢を持ち続けたいです。また、MECE（漏れがなく、ダブリがない）の意識を持ち、ロジックツリーを活用していくことで、このフレームワークに対する苦手意識を克服していきたいと思います。

学ぶ視点を広げるには？ 勉強を続けるための考え方を改めて見直す必要があると感じました。特に、人を巻き込むことで他者の意見を聞き、広い視点で学ぶことができるため、思考の幅が広がり刺激を受けます。それにより、継続的に取り組んでいくことが可能になります。しかし、時間の使い方はまだ定着しておらず、課題に取り組む際には想定以上の時間がかかっているのが現状です。 理想像を描くプロセスとは？ 自己の理想像を描くことの重要性を強く感じました。そのためには、現状を幅広い視点から把握する必要があります。これは、理想の姿やその道筋が時折変わるためです。 効果的な戦略策定のステップ ちょうど業務で戦略を考えるタイミングにあったため、以下の理解や取り組みがスムーズでした。まず、中長期（3年後）の目標、すなわちありたい姿を設定します。その目標を達成するための課題を明確化し、現状把握に基づいて課題を克服するための短期計画を立てました。 さらに、戦略策定ワークショップを実施し、様々な視点で物事を考える環境を整えました。また、関係者との情報共有を積極的に行い、助言を得ることで他者の意見を収集し、視点を広げました。 コミュニケーション戦略の分析方法は？ サステナビリティ・コミュニケーション戦略を策定する際には、現状分析にも力を入れました。具体的には、自身が担当してきたコミュニケーション業務の結果や効果の確認、現状の各ステークホルダーとのコミュニケーションの洗い出し、結果と効果の確認、社外評価の分析などを行いました。これにより、戦略策定がより具体的で効果的なものになりました。

売上での判断は正しい？ 営業を担当していたときには、クライアントの優先順位を売上だけで判断していました。しかし、リソースの使用状況や応諾率の可能性、利益額といった観点を考慮していなかったことに気付きました。 リソースは足りるか？ 現在、私はエデュケーションチームのリーダーとして活動していますが、組織には大きな課題が存在しています。この課題に対して適切な対応策を打つためには、今のリソースだけで足りるのか、何を捨ててでも取り組むべきなのかを議論する必要がありました。そこで、売上インパクト、応諾率、効果、リソースの使用、実行可能性、利益額といった観点でタスクの見直しが重要だと感じています. 育成課題はどこ？ 現在のミッションは営業人材育成に特化していますが、より広い視野で階層別に考えを発展させるべきです。業績向上のために必要な人材像が現状どうなっているのかを分析し、育成の課題を知識、テクニカルスキル、ポータブルスキル、マインド、スタンスのどの部分にあるのかを特定することが求められます。そして、不要なタスクを捨て、優先すべき点を明確にすることで、限られたリソースの中で最大の効果を出す方法を模索したいです. 理想組織の実現は？ 経営戦略の実現に必要な組織像を定量的および定性的に確認し、理想の組織における管理職やメンバーのあるべき人材像も同様に評価します。現状の組織と人材の状況を、業績などの定量軸とES調査などの定性軸で確認します。理想と現状のギャップを整理し、課題に対する改善策を考える際には、やめるべきタスクと併せて施策を立案することが必要です.

情報はどう整理する？ データを分析する際には、まず与えられた情報をそのまま受け取るのではなく、必要に応じて自分で欄を増やし、追加の情報を作成することが重要です。そして、その情報を視覚化し、絶対値だけでなく相対値も考慮しながらデータを評価することを心がけるべきです。 区切り方はどう決める？ 次に、データを視覚化する際には、データの区切り方によって見える情報が異なることを認識し、自分の仮説が事実かどうかを確認するためにどの単位でデータを区切るかを慎重に考える必要があります。一番重要なのは、データをさまざまな切り口から分解し、単純に受け入れるのではなく、再度丁寧に考え直す姿勢です。 分解精度はどう向上？ 業務においては、改善提案資料の根拠を示す際、日常的に発生する内容に対して、前回よりも今回、今回よりも次回と、分解の精度が向上していることを自分で確認しながら取り組むことが求められます。また、新しい運用の実施可否を判断してもらう際や、イベントのアンケート結果を分析する際、応対品質評価結果を分析する際にも、しっかりとしたデータの準備と分析が必要です。 事実確認は万全か？ 確かな事実を分析するには、必要なデータが揃っているか、十分に分解されているかを事前に確認し、その上でデータ分析を開始するようにします。これにより、ただ手元にあるデータをそのまま見るのではなく、一時停止してデータを視覚化し、仮説が事実であるかを確認することを意識します。そして、MECEなどのフレームワークを活用し、抜け漏れがないかを確認した上で結論を導き出すことを心がけます。