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ポイント ✕ 方法

に関する学び

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なぜ分解して把握する？ 物事を分解して状況の解像度を上げることの重要性を学びました。特にデータ分析の視点から、①加工の仕方、②分け方の工夫、③分解時の留意点という３つのポイントに着目して学習を進めました。 加工手法ってどう？ まず、データ加工については、意味合いを分かりやすくするために基準を設け、グラフ化する手法に注目しました。与えられた票をそのまま見るのではなく、自ら欄を追加して全体を俯瞰することで、絶対値や比率などの数値から隠れた傾向を明確にする―いわゆる「可視化」が鍵となります。 どう分けると良い？ 次に、データの分け方の工夫では、手元のデータをもとに状況を捉えるため、単に機械的な10刻みで区切るのではなく、試行錯誤を繰り返しながら意味のある切り口を見つけ出すことの大切さを実感しました。場合によっては、元のデータに立ち返って再検証する方法も有効です。 分解の注意点は？ また、実際に分解する際は、When（いつ）、Who（誰が）、How（どのように）の観点を持って整理し、自分自身に本当にそうかと問いながら、複数の切り口から検証していく姿勢が求められると理解しました。こうした実践を通じ、たとえ一度で完璧な結果が得られなくとも、傾向が見えてくること自体に大きな価値があると感じます。 分析結果をどう活かす？ これらを踏まえ、まずは自分の部門での最近の取り組みを題材に、発生件数や予測される件数、台数などを定量的に観測し、事象の強弱からリスクの高低を分類する（いわばクラスタリングする）というアイデアが浮かびました。加工方法や分類の工夫は、実践経験を重ねる中で深まるものだと考えていますし、他にも有効なアプローチがあれば議論を通じて共有できればと思います.

仮説はどこから始まる？ ■仮説を立てる 仮説を立てる際には、まず3C分析や4P分析などのフレームワークを活用し、幅広い視点で考えることが効果的です。複数の仮説を挙げ、これらの中から絞り込むことで、反論や別の可能性を排除できるように意識することが大切です。また、意図的に役割や網羅性を持たせることもポイントとなります。 検証はどう行う？ ■仮説を検証する 仮説を検証する際は、比較の指標として平均や標準偏差などのデータ評価の手法を選ぶとよいでしょう。加えて、データ収集の際には「誰に」「どのように聞くか」に十分注意し、有力な仮説の検証に加えて、他の仮説が成立しないことを示すデータも集める必要があります。 仮説の違いは何？ ■仮説の分類と意義 仮説には「結論の仮説」と「問題の仮説」の2種類があります。複数の仮説を立てることで、検証マインドや説得力が向上し、関心や問題意識が高まるだけでなく、物事のスピードや行動の精度も向上することが期待されます。 最初は何から進める？ 仮説が求められた場合、最初にどこから取り組めばよいかわからなくなることがありますが、その際はフレームワークを活用するのが良いと考えています。実際、過去には「クロスセルで自社商品と相性のよい商品は何か？」や「価格変更による影響」を検討した経験があります。似たような課題に対しても、あらゆる仮説を立てたうえでロジックツリーに当てはめ、優先度を決めながら、時間をかけて分析すべき事項を整理していきたいと思います。 有力仮説はどう選ぶ？ どのように客観的な仮説を複数挙げるか、また有力な仮説に偏りが生じた場合にはどのように対応すればよいかについて、具体的な方法を検討したいと考えています。

仮説はどこから来る？ 分析の基本は、まずさまざまなデータを比較することにあります。細かなデータやグラフを確認する前に、自分なりの仮説を立てることが大切だと感じました。 ３つの軸は何が違う？ ここでは「プロセス」「視点」「アプローチ」という3つの軸が重要です。プロセスでは、目的を明確にし、仮説を立て、データを収集して、その仮説を分析により検証します。視点については、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンなどに着目します。そしてアプローチとして、グラフや数字、数式を活用する方法が挙げられます。 可視化で何が分かる？ 比較のための可視化には、数字に集約する方法、目で見て把握できるようグラフ化する方法、さらには数式にまとめる方法があり、状況に応じて適切な手法を選ぶことが効果的です。 代表値はどう見る？ また、データを見やすくするためには「代表値」と「分布」を確認することがポイントです。代表値には単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、ばらつきを把握するには標準偏差が有用です。特に、95%のデータが含まれるという2SDルールは、分析の信頼性を判断する際に役立ちます。 ノーム値は意味ある？ クライアントのノーム値を算出して、予算シュミレーションに活用する手法も魅力的です。さらに、業界ごとにどの枠が効果的か比較検証することで、より適切なアプローチを模索することが可能だと思います。 実数値で検証できる？ 実際のデータを利用してノーム値を算出する試みは、非常に価値があると感じます。社内にある関連データの算出方法や分析手法を参考にしながら、実数値での検証を進めることで、より実践的な知見が得られるでしょう。

正解はどこにある？ ビジネスにおいて、問題の「正しい」原因を特定するのはほぼ不可能です。ひとつの「正解」を求めるのではなく、さまざまな手法を試す中で気づくポイントがあると感じます。具体的には、What、Where、Whyの順に仮説を絞り込み、Howで実践するというステップを何度も繰り返すことが重要です。 根拠は見えますか？ 原因を追及するためには、まず業務や問題をプロセスごとに分解すること。そして、考えられる複数の選択肢を洗い出し、根拠を持って絞り込む作業を行うことで、データに基づいた分析を進め、問題解決の精度を高めていきます。さらに、仮説を試しながらデータを収集し、結果を組み合わせてより良い解決策に導く方法が有効だと考えています。 実践の鍵は何？ この考えをもとに、まずは自分自身の業務を一つのプロジェクトとして見立て、実践してみることにしました。具体的には、例に挙げられていた通り、残業時間を削減する取り組みから始めるつもりです。私の業務は3月から徐々に繁忙期に入り、5～6月がピーク。今回は複数の新規プロジェクトも同時進行しているため、学んだ知識を実際に試し、可能であれば周囲のメンバーも巻き込むことを目標としています。 朝の時間は有効？ また、グループワークの際にも公言した朝の時間の有効活用を、具体的な行動計画として取り入れていこうと思います。早く出社するとつい業務に取りかかってしまいがちですが、少なくとも30分はこの計画に充てるよう心がけます。これまでなかなか実践できずにいたのですが、今週から出社時はカフェで、在宅時は始業前に、徐々にルーティンを整えつつあります。これからは、朝の時間をうまく活用し、残業削減プロジェクトを推進していく所存です。

問題発見に必要な分析とは？ ビジネス上の問題や課題を発見するためには、影響の大きい部分から分析を始めることが重要です。そのため、現状を可能な限りヌケなくモレなく構成要素に分解する必要があります。特に事業収益を分析する際には、損益計算書が優れた例となり、経費がMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）に分解されています。 顧客属性分析で成功するには？ 私の業務であるプロモーションにおいても、顧客属性や売上の構成を分析し、ターゲットとすべき顧客セグメントを抽出するのに役立ちます。売上や利益を伸ばすためにどのセグメントに焦点を当てるべきかという課題に対して、この方法は非常に有効です。しかし、広告媒体の効果検証には、ユーザーのタッチポイントが単一媒体に留まらないことから、複雑な分析が必要であるため、必ずしも適しているわけではありません。 ターゲティングの優先順位は？ 具体的な分析手法としては次のようなものがあります。まず、店舗単位で顧客と問い合わせユーザーの住所や所属の件数を割り出し、ギャップが多いほど見込み顧客が多いと考えられるため、これを検証します。また、顧客の所属数と自社客のシェア率を把握し、優先的に取り組むべき所属を抽出します。ただし、店舗からの距離、競合の立地、ターゲット層の志向などにより、シェア率が低いセグメントが必ずしも優先順位が高いとは限らない点に注意が必要です。 Webと商品の相性をどう見るか？ さらに、Web上での申し込み傾向を分析し、特定のカテゴリーで商品とWebの相性が良いかを分析することも重要です。これにより、より効果的なプロモーション戦略を立てることが可能になります。

リーダーシップの要素は何か？ リーダーシップは主に行動、能力、意識の3つのカテゴリから成り立っています。特に行動は外部から見えやすく、フォロワーはリーダーの行動をよく観察します。一方で、能力や意識は直接的にはリーダーシップの評価対象にはなりにくいです。 リーダーシップはどう模倣する？ リーダーシップは模倣可能です。他のリーダーの行動を参考にし、それを自身のリーダーシップに取り入れることができます。また、リーダーが配下メンバーを導くだけでなく、その配下メンバーが将来的にリーダーになることを導く視点も重要です。特にシニアメンバーに対しては敬意を持って接することが求められます。 若手に対するリーダーシップの接し方は？ 若手メンバーに対しては、彼らの世代特有の価値観や労働の重視度がシニア世代とは異なるため、丁寧にヒアリングし、適切な接し方をすることが大切です。リーダーシップを高めるためには、常に能力の研鑽や意識の変化に取り組むことが必要です。 業務でのリーダーシップ発揮法は？ 具体的なリーダーシップの発揮方法としては、お願いした業務においてリーダーシップを示すアドバイスや自身の考え方を共有する方法があります。また、上司が行っているリーダーシップ行動を観察し、それを自身で真似することも効果的です。 専門領域の学びをどう深める？ 専門領域とポータブルスキルの学習を深めることは引き続き重要です。特に新しいプロジェクトやワーキンググループ（WG）では、上位ポジションの振る舞いを注意深く観察し、真似できるポイントを探すことが求められます。これは次回の資材改版とりまとめ整理業務においても、リーダー役にリーダーシップの考え方を共有することで役立ちます。

問題解決ステップの理解をどう深める？ 問題解決の４つのステップについて学んだ中で、特にWhy（原因分析）とHow（解決方法の立案）、そしてその手法としてABテストについて理解が深まった。ABテストはシンプルで運用や判断がしやすく、低コスト・低工数・低リスクで実行可能なため、非常に活用しやすい。実施の際には、目的設定、改善ポイントの仮説設計（何でも変えるのではなく、意図を持って比較しやすくする）、実行（十分なデータ量を確保）、結果検証の流れが効果的である。ただし、Web広告の場合には時間帯や曜日、プラットフォームなど他の条件が異ならないように注意が必要だ。 ABテストで問題解決の精度を高めるには？ さらに、ABテストは「データ分析を通じて問題解決の精度を高める（Check）」と「仮説を試しながらデータを収集し、よりよい問題解決につなげる（Act）」を迅速に行うことができるため、非常に効率的だ。 例えば、メルマガでイベント告知を行う際にABテストを活用すれば、それぞれ訴求する内容を変えて、どの訴求ポイントが効果的かを検証することができる。しかし、解決案をひとつに絞るのは良くないので、SNS投稿など別のアプローチも併用して検証する必要があるだろう。 問題解決の全体像を把握するには？ これまで、ランディングページ（LP）作成や広告を打つ際、一度行ったABテストの結果に満足して長期間使用していたことを反省。常に仮説を持ち、様々な角度から検証して改善していくことが必要だと感じた。また、問題解決の４つのステップ（What→Where→Why→How）の順番を意識し、単に解決策を考えるだけでなく、その全体像を把握することにリソースを費やすことを心がけたい。

データ加工の秘訣は？ データの加工においては、分布の見え方が刻み幅によって大きく変わることを実感しました。一部の刻みやすい部分だけに頼らず、あらかじめ仮説を立てた上で様々な試行錯誤を行いながら加工することが重要だと感じています。また、加工結果を伝える際には、グラフなど視覚的な資料を用いて相手の注意を引く工夫が必要だと学びました。さらに、MECEの手法として、層別、変数、プロセス分解という大きく3つの方法があることも新たな発見でした。 プラン策定の視点は？ ビジネスプランの策定にあたっては、まず対象期間を明確に定義し、その期間内に成長する領域をあらゆる角度からMECEの観点で分解することが効果的だと考えます。仮説を基に分析を進めると、具体的なポイントが見えてくるでしょう。特に、層別の分解では、単に分かりやすい切り口を選ぶのではなく、意図を持った切り口にすることで、伝えたい内容をより明確に伝えることができ、相手に納得してもらいやすくなります。また、会社から得られる数字だけに頼らず、必要な要素を漏らさず情報を収集する姿勢も重要だと感じました。 レポート作成の狙いは？ 日々のレポート作成や本質を押さえたアクションを行う際には、まず要素を思い描き、書き出すこと。そして、分解し、他の切り口がないかを常に考え直すことで、ポイントを簡潔かつ分かりやすく伝えることができると実感しました。 工夫の実践例は？ 加工や切り口の工夫は、経験や場数、センスが求められるものです。実際の業務でどのように活かされているのか、または自分自身や家族における意思決定の場面で役立っている事例についても知ることができれば、さらなる学びにつながると感じています。

エンパワメントの真意は？ エンパワメントのコツについて学びました。まず、自分自身が余裕を持って取り組むことと、相手をよく理解することが重要であると感じました。ただし、すべての仕事にエンパワメントが通用するわけではなく、手に余る仕事や不確実性が高い業務、そして一度の失敗が許されない仕事には注意が必要です。 目標設定の工夫は？ また、目標設定の場面では、相手に自ら考えさせ、その意見を引き出す方法が大切だと学びました。その際、相手が「分からなくて」やる気がないのか、「できなくて」やる気がないのか、あるいは最初から「やりたくない」のかを見極めることがポイントです。もし相手が困惑して「やりたくない」と感じている場合は、やる気が湧くような伝え方を工夫し、意味を分かりやすく伝える必要があります。 余裕の大切さは？ 私が一番心に響いたのは、「自分自身に余裕をもって」という考えです。余裕がある状態では、相手の話をゆっくりと聞くことができ、たとえピント外れの回答であっても受け入れて、適切にアドバイスや補正を行えると感じました。一方で、余裕がない場合には感情的になりやすいため、対話に臨む前に自分自身の状態を見極めることが大事だと思いました。 目標と組織はどう連携？ 今後、目標設定の際には、相手の話をよりよく聞くように努めます。そして、自分で判断するのではなく、相手に「分からないのか、できないのか、やる気がないのか」を考えさせるように意識します。さらに、相手の目標と組織の目標を結びつけ、広い視野でやる気を促すために、６W１Hを意識した定量化ができる目標設定を行い、フォローアップの頻度も増やしながら、寄り添う姿勢で接していきたいと思います。

ヒット商品を生むには？ 商品がヒットするためには、多くの要素が絡み合う必要があると感じました。商品を生み出すこと自体は比較的容易ですが、ヒット商品に育てるのは簡単ではありません。まず、競合と比較して自社の強みが発揮できている分野かどうかが重要です。次に、ネーミングで商品をアピールし、親しみやすさを感じさせることが求められます。また、顧客の真のニーズを捉えているかどうか、つまりカスタマージャーニーを考慮し、単なるウォンツではなくニーズを理解することが大切です。顧客が支払ってでも解消したい不便（ペイン）を、利益（ゲイン）に昇華させることが求められます。 BPOとBPRの重要性 業務プロセスのアウトソーシング（BPO）や業務改革（BPR）も、クライアントのペインポイントを見つけ、それをゲインポイントに昇華させることが求められる事業だと感じます。特に、将来的に外部収益を伸ばしたい分野ではもちろん、現在の自社内の業務移管においてもこの視点が重要です。何がペインポイントなのかを追求し、それをゲインポイントに変換する方法を見つけ、実現につなげることが大切です。 効率化にどう取り組む？ ステークホルダーが業務移管やBPOを希望する業務には、必ずペインポイントが存在すると思われます。（面倒なことや時間がかかること、コア業務でないから外部に委託したいなど）AIや自動化を用いた業務効率化がゲインポイントとなるのか、それとも業務フロー内に決定的なペインポイントがある場合を想定する必要があるでしょう。ただし、単純に工数の圧縮を目的にするのではなく、真のペインポイントを見つけ、それをゲインポイントとして昇華させる視点を持って、日々の業務に取り組むことが求められます。

ターゲティングの再認識をするには？ ターゲティングの重要性について再認識しました。現在の業務では、ターゲットが漠然と決まっていることが多く、そのため提案を作成する際にもそのまま進めていましたが、ターゲットを明確にし、他の切り口からも考えていくことで、提案の幅を広げることができると感じました。 フレームワークはどう活用する？ また、ポジショニングマップの活用についても理解が深まりました。提案書作成時にフレームワークの重要性を再確認し、特にポジショニングマップを使うことで伝えたい内容をわかりやすく、より効果的に伝える提案ができると学びました。現在作成中の提案書にこの方法を取り入れて実践しています。 新規業務での提案の工夫は？ 新規業務の提案書作成においても、早速ポジショニングマップを作成し、提案の重要なポイントを絞り込んでいます。以前は提案内容が多岐にわたってしまうことが多かったのですが、ターゲットの再分析とポジショニングマップを用いることで、セールスポイントを明確に絞ることができるようになりました。 新市場開拓で見えてきたこと 新しい市場開拓に向けた自社サービスの提案を進めている中で、当初想定していたターゲットとは異なる切り口でも再分析することで、新たに提案できる内容が見えてくるのではないかと考えました。早速チームで共有し、意見を求めることにしました。 チームと成果を共有する方法 現在の提案書作成活動では、ポジショニングマップを取り入れ、チームメンバーにも共有することで、セールスポイントの洗い出しや、重要なポイントの確認に役立てています。ターゲティングについてもメンバーと意見交換し、次回のミーティングまでの課題としています。

現状と理想は何だろう？ 手元にあるデータを見つめると、まず「どうしようかな、何をすればいいかな」と迷いが生じました。しかし、まずは現状と理想を明確にし、そのギャップをどのように埋めるかを段階的に考えることが大切だと学びました。 ロジックの魅力はどう？ そして、そのプロセスでロジックツリーという手法が登場します。従来、分析とはただ蓄積された情報から何かを取り出す作業だというイメージがありましたが、目標を設定し、漏れなく重複なく案を出し、その中から最適なものを選び出す手順があることに気づき、分析が思っていたよりもクリエイティブな作業であると実感しました。 経営企画室との連携は？ また、これまで経営企画室の仕事について疑問を抱いていましたが、おそらく同様のプロセスで業務が進められているのだろうと感じました。今後、経営企画室と連携し株主総会などの準備に関わることになるため、直接データ分析や資料作りに携わらなくとも、同僚が分析した内容を参考にして学ぶことができると考えています。 実践で見えた効果は？ さらに、日々の業務においても様々な問題や課題が発生しているため、今回学んだ手法を早速実践してみたいと思います。特に、安全衛生の分野では業務の範囲が定まっておらず、どこから手をつけるべきか迷っていたため、まず全体をMECEで洗い出し、その上でロジックツリーを用いて優先順位を整理する方法は、上司に説明する際にも非常に分かりやすいと感じました。 MECEの見直しはどう？ しかし、自分では完璧なMECEになっていると思っていても、実際には抜けや漏れがあるかもしれません。MECEのチェックポイントについて、何か良い方法があるのか疑問に思います。