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活用 ✕ 評価

に関する学び

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分析の目的は何か？ 分析とは、異なる対象を比較する作業です。データには量的なものと質的なものがあり、分析の目的に合わせた適切なデータ収集が求められます。何を明らかにしたいのかを事前に定めた上で、さまざまな方法を用いて分析を進めることが重要です。なお、データ分析は社会の多くの分野で幅広く活用されています。 国家試験の変数を探る？ 学生の国家試験合格の可能性を推定する際には、各変数についてもれなく、かつ重複なく抽出する必要があります。例えば、地域診断の項目に基づいて情報収集を行い、理論モデルに従うと同時に、優先順位を踏まえた効率的なアセスメントが可能になると考えられます。 重みづけはどう考える？ 具体的には、国家試験に合格した学生と不合格の学生を比較する際に、MICEによる変数の再検討が挙げられます。高校卒業時の成績、入学試験の方式や結果、入学から４年生までの全履修科目の評価、粗点、出席状況、提出物の遅滞や未提出、模擬試験の結果の推移、さらには国家試験対策講座の出席状況など、さまざまな要素を盛り込むことが考えられます。しかし、各要素の重みづけについては現状、疑問点が残る状況です。

比較と変化は？ 私は、日常の分析活動で「比較」と「変化」の視点が非常に重要であると実感しています。どの分野においても分析は欠かせず、特にメンバーから提出されるレポートを評価し、判断や助言を行う際にこの視点は大きな指針となります。 グラフで何が見える？ そのため、視覚的な要素、特にグラフの活用が不可欠です。グラフはデータの比較や変化を直感的に理解させる力があり、情報を分かりやすく伝えます。また、グラフを用いた分析においては、対象を適切に分解することが重要です。この分解はMECEの原則に基づき、内容を重複なく漏れなく整理することが鉄則です。 分解の方法はどう？ 分解の方法としては、基本的には均等な分割が王道ですが、状況によっては不均等に分けた方がより筋の通った分析ができる場合もあります。この柔軟な発想で分析することが、実践において非常に役立つと感じています。 分析の極意は何？ 以上の理由から、比較と変化の視点を大切にし、視覚的ツールとしてグラフを積極的に用いるとともに、MECEに基づく分解を意識することが、日々の分析やレポート作成において極めて有効であると考えています。

データの深意を探るには？ 各データを深く掘り下げ、その背後に何が見えるかを考えることが重要だと感じました。数値からクリック率やコンバージョン率を計算することで、新たな視点から現状を考察できると思います。また、問題に関連する要素とそうでない要素を分けて考える対概念や、適切な判断基準を設けて各案を評価する過程の重要性を学びました。常に思考の幅を広げることを意識することが大切だと感じます。さらに、A/Bテストを行うことで結果を比較でき、適切に検討を進められることも分かりました。 学んだ知識はどう活かす？ 自分の業務にすぐに活用できるかはまだわかりませんが、今週学んだデータの応用や対概念の考え方は役立ちそうです。3W1Hのステップを繰り返しながら、丁寧に分析していくことが大切だと改めて感じました。 採用手法は最適か？ 実行可能な業務として、採用活動にもこの手法を取り入れられるのではないでしょうか。採用ページのクリック数と応募者数のデータを取得し、ファネル分析や離脱ポイントを特定した上で、A/Bテストを実施すれば、最適なコンテンツや応募フォームを判断できると思います。

生産効率はどう評価？ 「規模の経済性」を考える際には、単に生産量だけでなく、各プロセスの稼働率にも着目することが大切だと感じました。同様に「習熟効果」についても、製造業などでは自然な現象として捉えられている印象です。一方で、平準化と対比される点は意外な発見でした。しかし、昨今の人手不足の現状と、習熟する前にすぐ辞めてしまう現実を考えると、従来の「習熟効果」による改善が難しくなっているのではないかという危機感も抱きました。 多角化のリスクは？ また、「範囲の不経済」という概念は非常に興味深く、安易な多角化がこの問題に陥る事例は意外と多いのではないかと思います。 経済性はどちらだ？ 一方で、「習熟効果」については理解しやすく、納得感もありました。しかし、目指すビジネスモデルからは「規模の経済性」がかけ離れているため、既存顧客に対するサービスの提供バリエーションを拡大するという観点から「範囲の経済性」を考えるほうがイメージしやすいと感じました。 人件費はどう削減？ さらに、人件費削減に関しては、外部調達や生成AIの活用が一つの解決策になり得ると考えています。

差別化の見つけ方を探る 差別化について考える際、これまで私はコールセンターやカスタマーセンターのような業界において、サービスの差別化は難しいと感じていました。しかし、どのような点にこだわって価値を提供したいのか、特定の顧客層にどのように満足していただきたいのか、そして他社にない自社の強みは何かを一つ一つ分析することで、差別化は可能だと気付きました。総合的な評価にとどまらず、特定の領域での圧倒的な強みを打ち出し、顧客に価値を提供できる組織を目指したいと考えています。 デジタル化の成功への道は？ デジタル化に関しても、他社が導入している機能に追いつかなければならない、一般的に必要だと言われているから導入しなければならない、としてコストと人を投入してきた過去がありました。しかし、導入が本当に競争力を生み出すのか、一度立ち止まって分析することが重要です。VRIO分析を活用してこそ、同じ方向で小さな差別化を積み重ねられるのではないかと思います。このため、次年度の方針を立てるにあたっては、組織の中の自チームにおいても、VRIO分析と差別化の視点を重視して考えていきます。

戦略思考はどう磨く？ 戦略的に考えるためには、自己の経験や感覚に頼るだけでなく、フレームワークの活用や他者の視点を取り入れながら抜け漏れなく整理することが重要だと学びました。また、フレームワークを使ったとしてもそれだけで万能になるわけではなく、本当に大切な要素を選び抜くセンスと大胆さが求められ、実践を通して戦略的思考を磨く経験が不可欠だと感じています。 分析手法はどうする？ 3CやSWOT分析の概要や方法は理解していたものの、実際の業務の場面では十分に活用できていなかったと実感しています。現在携わっている中期戦略の検討において、これらのフレームワークを積極的に取り入れてみたいと考えています。 競合とブランディングは？ 特にコーポレートブランディングの領域では、これまではあまりフレームワークを用いてこなかったため、SWOT分析を通じて自社の強みや弱み、外部環境の影響を整理し、3C分析では市場・顧客および競合の状況を評価することに挑戦したいと思います。ただし、3C分析で「競合」の範囲をどの程度広く設定するかについては、引き続き検討が必要と感じています。

データ比較はどう捉える？ データは比較によってその価値が際立ちます。「何と比較するか」が特に重要です。仮説を立てる際には、フレームワークを活用し、網羅性を確保することが肝心です。また、仮説を切り捨てる際には、なんとなくではなく、はっきりとした理由を持って切り捨てることが必要です。 商品の見直しはどう？ 売上が低迷している商品のリニューアル方針を考える際には、自社および他社の新商品や売上が好調な商品、不振な商品の販売動向や購買者の分析が求められます。特に間接競合においては、「何と比較するか」の経験的な蓄積があまりないため、これは大いに活用できる視点です。新商品のコンセプト評価が芳しくない場合には、方向転換も検討すべきです。 仮説検証の鍵は？ 仮説を立てるプロセスでは、前提を疑い、フレームワークの活用や他部署からの意見を取り入れることで、網羅性を持たせることが重要です。仮説を検証する際には、比較対象を慎重に選ぶ必要があります。また、仮説を絞り込む段階では、切り捨ててよい理由を明確にしておくことが、今後同様の案件が発生した際にも活用可能な知見となります。

目的と仮説はどう？ WEEK1で学んだ内容を振り返る中で、データ分析は「比較」を基本として行われると再認識しました。まず、目的を明確に定め、自分なりの仮説を立てた上で、必要なデータを収集し、分析を実施することで、目標達成のための示唆や考察が導き出されることが理解できました。 解決手順はどう？ 問題解決の過程では、「What, Where, Why, How」といった基本ステップを踏むことが大切ですが、これに加えてロジックツリーやMECE、3Cや4Pといったフレームワークを活用することで、より効果的に仮説が立てられると感じました。 データから何得る？ また、数字や数式での集約やグラフによる可視化が分析をサポートし、実数と率の両面からのアプローチが有効であると学びました。同時に、既存のデータだけに頼るのではなく、必要なデータを自ら収集する努力と、都合の良いデータに偏らない分析の姿勢が重要だと痛感しました。実施前後の比較を通じて施策の効果検証を行う場面も多く、今期の採用活動の変革を始めとした各施策の評価に、この学びを活かしていきたいと考えています。

データ比較の基本は？ データ分析は比較という原則に基づいており、数値同士の比較を通してデータの実態や分布を探る作業です。まず、データの中心に位置する代表値を把握し、その上でデータがどのように散らばっているかを確認することが基本となります。代表値としては、単純平均のほか、加重平均、幾何平均、中央値が用いられ、散らばりを評価するには標準偏差の算出が有効です。 業務で分布を確認すべき？ 普段の業務においては、データの分布を確認する試みが十分になされていないと感じます。分布を求めるためには、まずデータを分類するための項目が必要です。そのため、データ加工を前提として目的を明確にしながら項目を選定することが重要です。分析の目的と加工という手段を意識して検討することが、成功のポイントだと実感しました。 算出方法をどう活かす？ 今回紹介された算出方法を効果的に活用するためには、標準偏差の算出、ヒストグラムの作成、加重平均や幾何平均を使いこなすスキルが求められます。今後は、これらの技法を実践的な練習問題などで訓練し、習得していきたいと考えています。

どんな理論を学んだ？ モチベーションとインセンティブの関係について、さまざまな理論を学ぶことができました。マズローの欲求5段階説やX理論・Y理論、動機付け・衛生理論といった基礎的な考え方を通して、考察の切り口が広がったと実感しています。 評価基準はどう変わる？ また、モチベーションの高低やインセンティブとして感じる基準は、個々の価値観だけでなく、周囲の状況や環境によっても大きく変化することを再認識しました。常に変動するものとして捉え、その変化をより良いものに導く試みが成長に繋がると考えています。 納得感はどう得る？ 新しい業務の指示に対して納得感を持って取り組めない場合もあるため、そうしたメンバーのモチベーションやインセンティブについて理解を深めることが大切だと感じました。まずは相手の考えに寄り添い、その視点を理解しようとする姿勢が、納得感の醸成に寄与すると思います。 視点の変化は何？ 現時点で分かっているメンバーであっても、今回学んだフレームワークを活用し、異なる視点から検証することで新たな一面が見えてくることに期待しています。

フィードバックはどう捉える？ フィードバックを考える際、これまで自分が受けたフィードバックの場面を思い起こしながら、どのように伝えるべきかを具体的に想像することができました。たとえ評価が低かった場合でも、本人の苦労した点に寄り添い、ねぎらいの言葉をかけることや、自己評価を語ってもらうことが大切だと感じました。また、自分自身の至らなかった点も率直に伝え、具体的なエピソードを交えて今後の取り組みについて一緒に考える姿勢が重要であると学びました。 目標設定はどう進める？ 今年は初めてメンバーに対する目標設定と評価を行う機会があり、これまでの講座で学んだ知識を活かして、メンバーの目標設定をサポートしています。今はそのプロセスの途中ですが、期末の評価までにじっくりと取り組む時間があります。 週次の1on1はどう活かす？ そこで、まずは週次の1on1を活用し、週ごとにフィードバックを行う形を取ろうと考えています。一週間の中でうまくいった点や課題点をメンバーに語ってもらい、その内容をもとに目標達成に向けた具体的な行動について一緒に考えていく予定です。

感覚と経験の再評価は？ 私は職業柄、論理的に考えているつもりでしたが、講義を通じて実際には感覚や経験に頼って判断していることが多いことに気づくことができました。この気づきを得られたことは良かったと思っています。また、「もう1人の自分でチェックする」という方法は、どの場面でも活用できると考えているので、これを常に意識しながら業務に取り組みたいと思います。 ITを活用した提案力をどう高める？ ITを活用した顧客への提案や課題解決の方法でも、ロジックツリーやMECEといった手法は非常に有効だと感じました。これらを意識して取り組むことで、頭の中を整理するだけでなく、設計資料や提案資料を作成する際にも説得力を高められると思います。 問題解決力の向上の鍵は？ 日々の業務では様々な問題が発生しますが、ロジックツリーを用いることで課題を全体的かつ階層的に把握し、本質的な課題を特定しようとしています。研修を通して、自分自身の制約や偏った考え方に気づかされたことを教訓に、視点・視座・視野を意識し、もう1人の自分で常にチェックすることを心がけたいです。