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に関する学び

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思考の整理は？ これまで体系的なビジネススキルを学ぶ機会が少なく、物事を考える際に混沌とした思考に陥りやすいことを、今回の学習を通して改めて痛感しました。現時点ではフレームワークを即業務に活用するのは難しいと感じていますが、今後も継続的に学習を進め、まずは基礎知識の習得に注力したいと考えています。 日常に適用する？ また、会社全体の戦略検討といった大きなテーマだけでなく、日常業務で生じる比較的小さな案件にも、適用可能なフレームワークや分析手法が存在することの重要性を実感しました。こうした視点を持ちながら、今後の実務に取り組んでいきたいと思います。 危機対応の秘訣は？ さらに、今週学んだフレームワークを活用し、具体的な業務改善を目指します。たとえば、トラブル発生時の危機対応では、社会的影響や規制当局の動向、世論の反応を整理し、業界内の他社対応や全体への波及効果を見極めることで、より適切な対応につなげたいと考えています。新商品や新サービスの発表時には、自社の強みと外部環境を分析し、訴求すべきポイントを明確にしたうえで発信内容を構築することが目標です。 環境変化を捉える？ 加えて、SNSや報道動向を継続的に観察し、環境変化を早期に捉えて戦略の微調整を行い、ブランド価値の維持・向上に貢献したいと考えています。具体的には、担当案件ごとに「目的」「現状」「評価指標」を整理し関係部署と共有するとともに、定期的な振り返りによって分析結果と実際の反応との差を検証し、より戦略的な行動に反映させるつもりです。

初期の分析結果は？ 物販店の２割削減商品の仮説では、以下のような視点で分析を行いました。まず、データの重心は平均によって決定し、前年同月との販売比較を行いました。また、客単価や平均購入数、近隣店舗との売り上げ比較、顧客のインバウンド需要が変動した理由として、為替レートや可処分所得の変化にも注目しました。これに加え、アンケート施策も取り入れることで、順序立てて考えられるようになりました。 未知領域はどう？ 次に、分析がまだ行われていない未知の領域を探るため、仮説を立てる必要があります。KPI以外のデータも分析の対象とすることで、現状を打破することを目指しています。そのために、データ分析手法に行動経済学や神経経済学の視点を取り入れ、心理的なデータ選択を通じて新しいデータ取得方法を確立したいと思います。最終的には、消費者の満足度や不満足度の要因を数値化し、顧客視点を重視した満足度向上に努めたいと思います。また、大量のデータを扱うため、ビッグデータ解析にも挑戦する予定です。 実務活用の振り返りは？ 行動計画としては、本研修で学んだデータ分析や問題解決、仮説思考を実務でも活用していきます。これらのスキルは、データ以外の業務にも応用できると確信しています。研修で実施したことと実務での分析結果を2ヵ月間比較し、自分なりにレビューを重ねて、どれだけ浸透したかを振り返ります。また、ストレッチ領域として、ビッグデータに触れ前処理に苦労すると思いますが、実際に手を動かして経験を積んでいくことから始めていきます。

イノベーション普及に必要な要素とは？ 新商品が普及するためには、イノベーションの普及要件が欠かせないと感じました。具体的には【比較優位】（従来のアイデアや技術に比べた優位性）、【適合性】（生活に大きな変化を強いると採用が難しい）、【わかりやすさ】（使い手にとっての易しさ）、【試用可能性】（実験的な使用が可能）、そして【可視性】（周囲から新しいアイデアや技術の採用が観察できる）といった要素が重要です。これらの要素を理解し、考慮することが必要ですが、何よりも顧客の立場に立って考えることが重要だと痛感しました。 顧客イメージの重要性 さらに、顧客が持つイメージの重要性についても深く理解しました。現在、自社や自部署が行っているバックオフィス業務の効率化を考えた際に、店舗や他の部署へ仕組みの変更を依頼する場面があったのですが、これは今週学んだことを活用する良い機会だと考えました。特に、「適合性」と「わかりやすさ」の視点を忘れがちであることを自覚しました。新商品を成功させるだけではなく、顧客の視点に立ってこうした要素がしっかりと実現されているかを考え、業務設計を行いたいと思います。 仕組み変更時にどう対応する？ 具体的に店舗に仕組みの変更を依頼する場合には、相手の立場に立って考え、行動することが重要です。その変更が本当に双方にとってプラスとなっているのか、また、相手が外部の企業であった場合、自社のサービスに対して支払いをしたいと思ってもらえるのかといった視点を持って判断していくべきだと感じています。

馬と騎手の相関はどう？ G1エリザベス女王杯の勝ち馬を予測するために、馬の成績を縦軸に、騎手の成績を横軸に設定すると、相関関係をつかみやすいと感じました。さらに、馬のコンディションを要素として加えることで、勝ち馬の傾向はよりクリアになるでしょう。 平均値はどう捉える？ また、平均値について学んだ際には、大谷翔平選手の年俸が推定105億円である一方で、MLB全体の平均年俸は推定7.4億円、中央値が2.3億円とされていることに気付きました。大谷選手のような高収入の選手がいることで平均値が大きく上がっていることが分かります。同様に、YouTuberの収入でも、高所得者が一部の平均値を押し上げていることが明らかです。 株価の動向はどう？ さらに、日経平均株価は時価総額の大きな銘柄が加重平均に影響を与えることを学びました。例えば、ある銘柄の株価が上昇すれば、日経平均株価全体も上昇することになります。 業務分析で何が見える？ 業務の中では、交換した部品の不良品発生状況を分析することで、故障の傾向を明確にし、予防的な措置を取ることができると考えています。また、分析結果を視覚的に示すことで、説明が容易になるでしょう。部署内では、作業実績を標準偏差で分析し、業務改善に役立てています。 次回の計画はどう進む？ 次回のZoomグループワークではフェルミ推定を活用してエリザベス女王杯の勝ち馬を予測する計画です。また、新NISAでは株式銘柄選びや新商品の市場規模予測にも役立てたいと思っています。

顧客のニーズをどう捉える？ 顧客志向に基づき、長く愛される商品やサービスを生み出すためには、顧客のニーズの核心を捉えることが重要です。同時に、自社の強みを的確に理解し、それを活かす可能性を模索することも欠かせません。具体的な方法としては、行動観察やデプスインタビューなどがありますが、あらゆる事象を顧客視点で捉える姿勢が求められます。顧客ニーズを曖昧に捉えると、他社に追随されたり新商品に脅かされる恐れがあります。顧客が自らの費用ででも解決したい問題、「ペインポイント」を見つけ出し、それを「ゲインポイント」に昇華させることを目指します。 業務改善に必要な視点は？ 新しい業務で業務フロー図を作成する機会においても、実務者の視点から「ペインポイント」を特定し、それを解決することで業務改善へと繋げることができます。また、顧客視点をより強く意識することで、ヒアリングや課題の抽出・解決策の精度が高まると感じました。カスタマージャーニーという概念も学び、業務移管の場面ではより当事者意識を持って取り組むことが大切だと理解しました。 業務移管で心掛けるべきことは？ さまざまな業務移管や委託を受ける立場にあるため、移管元の人々の立場や業務工程を意識しつつ、ヒアリング、業務代行、業務フロー図の作成、改善提案を進めていきます。そのための準備として、ヒアリングの場面では、より詳しい状況や体験、関心事を引き出すことを重視しています。具体的な事象だけでなく、その背景にある体験や印象を言語化することも心掛けています。

マーケティングとは何だろう？ 改めて「マーケティング」とは何かを問われた時、漠然とした認識やイメージしか持っていなかったことに気づきました。しかし、仲間や上司と開発、改善、販促活動について話す中で、情報の整理やイメージのすり合わせがいかに大切かを再認識しました。 なぜセリングに偏る？ これまで、自社では比較的セリング寄りの販促活動を行っていたと感じます。とはいえ、年間売上目標がある中では、ついセリング思考に戻りがちです。そのため、あえてマーケティング思考を意識し、その習慣を身につける必要があると考えています。 シフトの理由は？ 今年度からは、マーケティングに基づいた販促活動および経営活動へとシフトしていく方針です。ミーティング時なども、セリング的な発想に偏っていないか、顧客志向が抜け落ちていないかをメンバーと再確認しながら、活動を進めていきたいと思います。 改善点はどこ？ また、業務委託先でのサービス改善に関しては、既存のサービスの良さや価値と顧客ニーズとの間にギャップがないかを整理し、取り組むべき事項の決定とその優先順位を検討することが求められています。 売れる理由は？ さらに、販促活動において気になる点や提案があれば、積極的にミーティングで仲間に共有し、質問や提案を行っています。既存サービスの改善提案を進める中でもマーケティング思考を意識し、なぜその商品やサービスが売れているのかという理由を考える習慣を持つよう、常にアンテナを張り、メモを取るように努めています。

ドラッガー理論の妥当性は？ 「マーケティングの役割は販売の必要性をなくすこと」というドラッガーの理論を学んだことがあります。しかし、実際には企業に営業部門は依然として存在し、マーケティング部門のみの会社はあまり聞いたことがないため、この理論の妥当性に疑問を持っていました。今回の授業で、自社の商品の良さを顧客に伝えることがマーケティングの本質である、という気づきを得ることができました。これまで普通に考えていた会社や商品の良さを見直し、再評価する機会となったことを感じています。この6週間の学びを通じて、マーケティングの本質をより深く理解したいと思います。 マーケティングは社内外で？ 私は経営企画担当として全社業務を把握するポジションにいますが、マーケティングは社外・社内の両方で応用可能であると考えています。社外では既存顧客への対応や新規開拓営業、社内では人事業務、職場環境、福利厚生、情報システムなどのバックオフィス業務においても、社員を顧客と見立てることで、サービス向上の可能性があります。本講座での学びを社内にフィードバックし、実践に結びつけたいと思います。 営業戦略視点をどう活用？ 営業担当部門やバックオフィス部門には、マーケティングの必要性と重要性を伝えていきたいと考えています。また、経営企画担当として、マーケティングの視点を取り入れた事業戦略立案を目指したいです。「誰に、何を、どのように提供するのか」という問いを常に自分に問いかけ、営業戦略的な視点を持ち続けたいと思います。

仮説の意味は？ 仮説について、「結論の仮説」と「問題解決の仮説」という2つの種類があることを学びました。普段何気なく使っていた「仮説」という言葉について、自分はどちらの立場で話していたのだろうかと振り返る貴重な機会となりました。また、仮説を考える際には、決め打ちせず複数の可能性を探ることや、さまざまな切り口から網羅的に考えることの重要性を再認識しました。さらに、データ収集においては、必要なデータだけでなく、仮説に対する反論を排除するために比較対象となるデータも意識的に集めるべきであるという点が印象に残りました。 3Cと4Pの使い分けは？ 業務では、Customer/Competitor/Companyの3C分析を中心に行っていましたが、細かいサービス検討の場面では、Product/Price/Place/Promotionの4Pも活用していく必要性を感じました。特に新規事業の商品検討にあたっては、4Pの視点からより具体的な検討を進めたいと思います。 問題解決の手順は？ また、問題解決のプロセスとして、What、Where、Why、Howの順で考えることの重要性を学びました。これまでどうしてもHowから着手してしまう癖があったため、今後の学習期間内に、残りのプロセスもしっかり取り入れるようにしていきたいと考えています。 検証との連携は？ 最後に、仮説と検証はセットで考え、事前の準備や仕込みを徹底し、比較データなどを用いた適切なデータ収集ができるよう努めたいと思います。

情報で迷う理由は？ データ分析の際、目についた情報に振り回され、時間がかかってしまうことや、都合の良い情報ばかりに頼って決め打ちになってしまう問題を感じています。そこで、MECEの考え方を取り入れることにしました。 MECEの切り口は？ MECEには、全体を複数の部分に分ける層別分解と、全体を構成する変数に分ける変数分解という2つのアプローチがあります。たとえば、層別分解では年齢、季節、販売チャネルなどで分析し、変数分解では売上＝客単価×客数や売上＝商品単価×販売数のように捉えることができます。 分解できないのは？ また、MECEに分解できない例として、モレなしでダブリがある、モレありでダブリがない、モレありでダブリもある場合が挙げられます。今後は、売上分析や業界、顧客分析、さらには業務の課題解決にもこの考え方を積極的に活用していきたいと考えています。 データ加工のポイントは？ 現在、売上分析データを加工中であり、来週からはMECEの視点を取り入れたデータ加工を進める予定です。加えて、ロジックツリーを書き出すことで思考のスピードアップを図りながら、業務の課題解決に向けた取り組みも強化していきます。 情報取得の見直しは？ 以前、情報の取得に時間がかかることや、都合の良い情報だけを集めて決め打ちしてしまう点に気がつきました。そのため、現在作成中のデータをもう一度フラットに俯瞰し、MECEを意識したフレームワークを使って再検討に努めています。

本件の仮説はどう？ 思考整理は大丈夫？ これまで、同じ企画業務に取り組む中で、データをもとに仮説を立てる際に思考の整理が十分でなく、検討の抜け漏れや仮説の偏りが生じていたことに気づきました。講座で学んだMECEやロジカルツリーの考え方を取り入れることで、論点を体系的に整理し、検討範囲を広く捉えた上で仮説を設定できるようになったと感じています。この方法を取り入れることで、仮説の精度や優先順位が明確になり、取り組みの改善につながると考えています。仮説設定の際は、生活者・商品・売場といった視点から全体を俯瞰し、影響の大きさやデータ上の注目点、自社で対応可能な要素を踏まえて、優先的に取り組むべき課題を検討していきたいと思います。 リニューアルは何が変わる？ 顧客視点は活かせ？ また、商品リニューアルにおいては、従来、データを基に複数商品の比較から生活者の行動や嗜好を捉え、仮説を立てていましたが、視点の整理不足により検討の抜けや仮説の偏りが生じていました。今後は、生活者の使用シーンやニーズを起点として重要なポイントを整理し、各セグメントごとに全体像を把握しながら自社商品のポジショニングを明確にしていく予定です。具体的には、セグメント別に仮説を設定し、その中で競合との差異やデータを確認し、改善の余地がある領域を明らかにしていきます。こうしたプロセスを重ねることで、感覚だけに頼るのではなく、納得感のある形でリニューアルの方向性を導き出していきたいと考えています。

代表値って何？ 今回は、代表値とデータの散らばりについて学びました。まず、代表値とはデータの中心を示す値を指し、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などの計算方法があります。それぞれの特徴を理解することで、データの特性に合わせた適切な指標を選ぶことができます。 平均の種類は？ 単純平均は、すべてのデータを足してデータの個数で割る方法で、データが均等にばらついている場合に適しています。加重平均は、データごとの重要度や規模を考慮に入れた平均で、各データが持つ影響力が異なる場合に用いられます。幾何平均（相乗平均）は、すべての値を掛け合わせ、その個数の根を取る計算方法で、成長率や倍率の平均を算出する際に有用です。中央値は、データを小さい順に並べたときに中央に位置する値で、極端に大きいまたは小さい値に左右されにくい点がメリットです。 標準偏差は何？ 一方、データ全体の広がりを示すためには標準偏差が用いられます。標準偏差は、平均値からどの程度離れた値が多いかを示し、平均値だけでは把握できないリスクや安定性といった側面を明らかにしてくれます。実際、数値だけで理解するよりもグラフなどのビジュアル表現を加えることで、データの全体像がより分かりやすくなります。 分析活用はどう？ 現在の業務では、主に単純平均と幾何平均を活用して、売上や利益の分析、シミュレーションを行っています。今後は、商品ごとの生産性や傾向を掴むために、標準偏差をより積極的に活用していきたいと考えています。

戦略の真意は何？ 戦略とは、効率よく目的を達成するために何を行い、何を控えるかを選択することですが、現状では日々の業務をただ繰り返すだけになっており、広い視野で全体を見据えた判断や、長期的な視点に基づいた判断ができていないと感じています。 講座のポイントは？ 今回の戦略思考入門の講座では、ビジネスフレームワーク、基本戦略、事業経済性などについて学びました。単に各理論を知っているだけでは十分な戦略には結びつかないため、自分の業務に具体的な状況として適用できるよう、理論の考え方を深化させたいと思います。 売場戦略はどう？ また、売場作りにおいては、POSデータに現れる数字だけでなく、その背景にある顧客の状況や自社の状態も重視し、自店舗の戦略に生かしていきたいと考えています。従来は、売れている商品＝お客様に支持される商品という結論に至っていましたが、この方法では現状のニーズは把握できるものの、長期的には同じ手法に固執して停滞する恐れがあると同時に、会社全体の経済性も十分に考慮されていませんでした。 地域経営の今後は？ 今後は、より広い視野で地域社会にとって必要とされる店舗運営や、会社全体の利益向上に寄与する戦略を構築していくことが重要だと認識しています。自店舗や地域の状況をフレームワークを用いて分析し、その結果を基に各行動に反映させることで、POSデータの数値も長期的な視点や地域のお客様、会社全体の利益につながるかという観点で再評価して取り組んでいきたいです。