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結果 ✕ 本

に関する学び

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データ分解の必要性は？ 今週の学習では以下の点について考察しました。まず、データを分解する際には、さまざまな視点からの切り口を持っておくことが重要です。データの分解方法や細かくするやり方によって、データの見方は大きく変わり、傾向や仮説が立てやすくなります。また、多面的な視点でデータを分解することも必要です。MECE（漏れなく、ダブりなく）を用いて検証することは基本ですが、さまざまな角度から分析することの重要性を感じました。さらに、データの可視化も重要であり、グラフなどを使うことで傾向の見方が大きく変わるため、積極的に用いていきたいと考えています。 業務へどう活かす？ これを自分の業務に当てはめると、以下のようになります。データを単に表にまとめるだけでなく、詳細に分解したりグラフ化することで、関連性の洗い出しに役立てられると考えます。具体的には、開発中の製品の物性データ解析を行い、改善に必要な影響因子を洗い出したり、売上と在庫のデータ推移を国やユーザーごとに解析し、仮説立てに活用したりします。また、文章データを整理し、プロセス解析と分類分けによる分析を行います。 分析に多角視点は？ データ分析や分解については、自分だけで行うのではなく、他の人にも確認をお願いし、異なる視点や着眼点を参考にして分解のバリエーションを増やすよう心がけます。データを取得する際も、従来の方法にとらわれず、「本当に必要なデータなのか」という視点を意識して行います。過去のデータとの関連性も考慮に入れ、有用なデータ取得を目指します。結果に対しては、「本当か？」といった問いを繰り返し、別の視点での傾向の可能性を確認することも重要です。

現状と目標はどう？ データ分析の基本は、まず現状を正確に把握し、理想の状態を明確にすることにあります。現状を理解した上で目標を設定することで、実現可能な改善策の検討が可能となり、より効果的な意思決定につながります。 比較で見えるものは？ また、分析作業においては、異なる時期やグループ間での比較が鍵となります。比較を行うことで、問題点や改善策が明確になり、データから得られる示唆が深まると感じました。 切り口の変化に気づく？ さらに、データの分解や分類、そして視点の切り替えを適切に行うことが分析の精度向上に直結します。目的に合わせた切り口でデータを見ることで、従来は見落としがちな傾向や改善点が浮かび上がり、最終的に意思決定を行う上で必要な情報が明確になります。 グラフで何が分かる？ 実務での分析において、ヒストグラムや散布図を取り入れる試みを行いました。これまで平均値や中央値といった基本的な数値だけで評価をしていたため、賃貸物件の募集データにおけるばらつきや分布の傾向を見逃していました。しかし、ヒストグラムや散布図を作成することで、特定の物件の賃料が極端に高いまたは低いケースが存在していることに気づくことができ、単純な平均値だけでは把握できなかった重要な情報を得ることができました。 次は何に注目する？ 今後は、データ収集時に注目すべきポイントや重要な変数を明確にし、分析の目的に合ったデータを選定することを徹底します。また、定期的にヒストグラムや散布図を作成してデータのばらつきや傾向を常時確認し、分析結果を関係者に報告してフィードバックを受けることで、さらなる改善を進めていくつもりです。

機能・感情はどう違う? ナノ単科で学んだ中で、まず「機能価値」と「情緒価値」の違いについて深く理解することができました。機能価値は、製品の外見や仕様といった物理的側面から得られる価値であるのに対し、情緒価値は利用する際に感じる感情面での価値を指します。 体験価値は何を示す? また、体験を通じて提供できる価値についても考えさせられました。＋αの価値を的確に把握することや、競合との差別化を図るためにポジティブな体験の設計が不可欠であることが印象に残りました。特に、同じ体験を繰り返すとその価値が徐々に減衰してしまうため、常に新しい価値を提供し続ける必要性を学びました。 独自性はどう確保? さらに、価格競争を回避するためにはオンリーワンになることが大切で、ユニークな差別化が鍵となると感じました。実際、ある企業では結果にコミットする姿勢、また別の企業では提供スピードや代替機の迅速な用意といった差別化の事例が示され、モノを売るだけでなく体験での差別化を追求する重要性も具体的に理解できました。 顧客の声、どう捉える? この学びの中で特に大切だと感じたのは、顧客の声に敏感になり、ライバル企業を綿密に分析することです。自社の強みを洗い出し、他社との違いを明確にすることで、提案の場や会議で自信を持ってアピールできると実感しています。 体験提供の意義は? 最後に、商品そのものではなく、サービスとしての体験提供に注力する姿勢が重要であると感じました。単に与えられた業務をこなすのではなく、どのような施策で顧客に喜んでもらえるかを常に考え、行動に移していくことが、企業にとっての本質的な価値創造につながると実感しました。

仮説はどう見える？ 仮説を明確にしてから分析を進めることが重要です。これにより、適切なデータの取得が可能となり、比較したい項目に対して最適なビジュアル化を行うことができます。分析ではいくつかのフレームワークを利用することで、効率的に進めることができます。 成長促進は何が必要？ 勤務先の成長を促進するために、どの領域にリソースを投入するべきかを判断する際には、分析結果をもとに経営の意思決定を支援したいです。この際、従来の定性的なニーズ内容に加え、定量的データの分析も考慮に入れます。また、複数のテーマを比較し、最適な選択ができるようなアウトプットを心掛けます。学んだ内容を資料に反映させ、周囲に影響を与えることで、他社のスキル向上へと繋げたいです。 図表作成の第一歩は？ Excelで図表を作成するスキルを身につけるためには、苦手意識を払拭し、まずは行動に移すことが重要です。時間がかかっても取り組み、教本などの資料を購入し手元に置きましょう。 仮説構築のコツは？ 仮説構築力を養うためには、網羅性のある複数の仮説を立てることが重要です。ロジックツリーの利用や、ブレインストーミングを行うことで、より完結な仮説を構築できます。 実践力はどう磨く？ フレームワークに関する知識を増やし、実践力を付けるためには、積極的に情報を交換し、見つけた事例を他人に教えるなどコミュニケーションを大切にします。困った時にはフレームワークを検索する癖をつけ、自身の業務に応用してみましょう。 記録管理はどう活用？ これらの知識や成果を一か所に記録する場所を設け、振り返りや忘れ防止に活用することが効果的です。

BSの基本は何？ BS（貸借対照表）の理解により、期末時点の企業の健康状態を客観的に把握する意義を再確認しました。例えば、筋肉や骨が資産に、贅肉が負債と捉えられるように、BSは資産と負債のバランスを視覚的に示していると感じました。左側が資金の使い方、右側が資金の調達方法となり、両者が一致する点で「バランスシート」と呼ばれる理由が理解できました。 現金化と借入はどうなる？ また、BSは現金化に近い順に資産が配列され、損益計算書（PL）の当期純利益がBSの純資産における利益剰余金として反映される点も重要です。借入金は必ずしもマイナス要素ではなく、事業計画に基づいた投資として有意義である一方、利息や返済計画への配慮が必要であることも学びました。 シミュレーションでどう変化？ 実践的な視点として、予算策定時に3カ年のPLおよびBSの変化を予測すること、PLに加えてBSの観点から事業の変化を3パターンシミュレーションすること、さらに自社だけでなく複数の企業のBSを分析し対比することで、より具体的な知見を得る方法が提案されています。これにより、単なる数字の動きを超えて、企業全体の財務状況と戦略的な視点が養われると感じました。 分析結果は信頼できる？ 実際に、借入が事業の成長に寄与するケースもあれば、無借金経営を標榜する企業が倒産に至るケースもあり、BSの分析は市況や自社の能力など多くの要因を複合的に考慮しなければならないことを痛感しました。私自身、部門担当としてPLを中心に扱っているため、一般的な財務担当者がどのようにBSを活用しているのか、今後さらに学び、実務に生かしていきたいと思います。

自分に問い続ける理由は？ クリティカルシンキングとは、もう一人の自分を育てること、すなわち自分に問い続ける習慣を身につけることだと考えます。自分自身の思考に対して常に疑問を持ち、問いかけることで、さらなる成長を図ることが大切です。 偏りはどう克服する？ 考えやすい部分だけに注目すると、思考が偏り抜け漏れが生じてしまいます。実際の演習では、思いつくがままに回答を出していた結果、必要な要素を見落としてしまいました。その打破法として、物事を「もの」「人」「場所」「時間」の4Wに分類して考えることで、要素分解の重要性を実感しました。 異なる意見は大切？ また、グループワークや他人の回答を通して、異なる視点で物事を捉える必要性を認識しました。自分一人では気付かない部分も、他者の意見を取り入れることで客観的に理解できるため、視野・視点・視座を意識することが求められています。 考える目的は何か？ 今回の演習でのポイントは、以下の3点に集約されます。まず、何のために考えるのかという目的を明確にすること。次に、自分の思考の癖を把握し、偏りを修正できるよう努めること。そして、日々「自分に問い続ける」習慣を身につけることです。たとえば、日常の人員配置の場面では「本当にこれで良いのか」と自分自身に問いながら判断し、その理由を簡潔に説明できるようにしています。 多角的提案はどう？ さらに、提案を考える際には、異なる立場になりきって多角的に物事を眺めることを意識しています。もし自分が上位の立場や、別の部署のメンバーだったらという視点を持つことで、より幅広い視野からアイデアを練ることができると実感しました。

違う切り口に気づく？ これまで、毎月のルーティーンとして売上や利益率の分析を行ってきましたが、今回の学習で「違う切り口で分解する」ことの重要性に気づかされました。 即時反応は正しい？ WEEK1で「安易に答えに飛びつかない」と誓ったにもかかわらず、目に入った情報にすぐ反応してしまい、結果として誤った結論を導いてしまったことは反省すべき点です。改めて、目の前の数字を丁寧に分析し、論理的に結論を導くことの大切さを実感しました。また、数字を人に伝える際には、グラフなどを用いて視覚的に表現することで、より分かりやすく伝えられることも再認識しました。 数字はどう活かす？ 今回学んだことは、営業面で売上や利益率の分析から将来の予測を立てる際や、管理面で長時間労働の傾向やストレスチェックの結果を把握する際に、大いに役立つと感じています。何かを改善するためには、まず現状を正しく把握することが不可欠であり、複数の切り口から数字を分解することが重要だと学びました。これを踏まえ、明日からの業務では、数字を多角的に捉え、本質的な課題の発見と改善に努めたいと思います。 他視点の必要性は？ これまで、毎月の売上分析を同じ切り口で行い、そのデータを積み上げて傾向を把握し、対策を講じてきたと考えていました。しかし、今回の学びを通して、それだけではなく、異なる視点から分解してみることが重要であると改めて感じました。一方で、実務では「見える数字」が限られているため、どうしても同じような分析に陥りがちな現状もあります。皆さんは、このような「分析のマンネリ化」にどのように向き合っているのか、ぜひお話をお聞かせください。

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。

インタビューの目的は？ 現在、製薬会社でデジタル関連のプロジェクトを担当しています。直近ではリリースしたWebサイトについて、一般ユーザーや医療関係者へのインタビューを実施し、そのフィードバックを改善のためのインプットとして活用しようとしています。ユーザーグループごとに利用方法が異なるため、グループに合わせた質問を準備する必要があります。具体的なプロセスとしては、①ユーザーインタビューの企画、②マーケティングチームへの情報共有、③プロダクトチーム内での対応優先順位の決定、④実装、⑤サイトのPVや滞在時間による成果計測、⑥さらなる対応の実施が考えられます。しかし、これらは予算の確保やインタビュー会社との契約など大掛かりな準備が必要なため、現段階では実践には至っていません。 CRM経験の教訓は？ 以前の実践例として、営業で利用されるCRMシステムを担当していた際、現場での実体験がありました。実際に営業の1日を同行し、営業車内でCRMシステムについてのインタビューを行うことで、改善すべきポイントを見いだすことができました。その後、実際の改善対応を進めた結果、別の営業担当者からも好評のフィードバックを得ることができました。 本当に必要なものは？ これらの経験から、作りたいものではなく、使う人にとって必要なものを作ることの重要性を実感しました。単に想像するだけではなく、現場を体験することで、何が必要であればより良いかを具体的に理解できるのです。また、体験をしていない人々に共感してもらうためには、インタビュー内容やプロダクト開発に至った背景を分かりやすくまとめることが今後の課題であると考えています。

数字を味方にするには？ 数字を味方にするには「分解」が必要であることを学びました。また、分解には複数の切り口で行うことが大切です。単純に機械的な切り口では、本当に欲しい結果が得られにくいため、定性的な仮説を持ちながら視点を変えつつ切り口を探すことが重要です。 手を動かすことの意義とは？ 特に「まずは手を動かす」という点は感銘を受けました。やってうまくいかなければ、それは失敗ではなく有効ではなかったことがわかるというパラダイムは新鮮であり、大きな学びとなりました。 MECE手法で得られるものは？ 手法としてMECEを活用することで、適切な分解に繋がることも学びました。「分解する」と一言で言っても、最低限の分解方法の知識がないと意味がありません。MECEの手法を学び、仮説を立てながら実践に移したいと思います。 キッチンカー分析にどう活かす？ 現在、自社の敷地内に出店しているキッチンカーの売上傾向の分析を行っていますが、この分析に今回学んだことが役立つと考えています。今まではデータを機械的に分解し、データを集めて傾向を調べ、次の仮説を立てていましたが、そもそもの分解が正しいか疑問を持つところから始める必要があります。異なる切り口によって、より効果的な分解と分析に繋がるので、その方法を実践してみます。 AIとの協働で得られる発見は？ 上記の集計しているデータを見直し、自分で立てた仮説とAI分析による切り口の提案を比較してみるつもりです。切り口や分け方を自分で考えると同時に、AIでもうまく提案させるようなプロンプトを工夫し、斬新な発見ができる方法を模索したいと思います。

実際の本質は？ マーケティングを学ぶ前は、フレームワークや知識をたくさん習得することが全てだと思っていました。しかし、実際には、顧客に商品の良さを伝え、魅力を感じてもらい、行動の変容を促すことが本質だと理解しました。その結果、自分の知識不足を痛感するとともに、すぐにでも訓練を始めたいという意欲が湧きました。 売れた理由は？ 特に、なぜある商品が売れたのかを徹底的に考えるワークは、新鮮な驚きでした。自分が既に知っている商品を題材に実践しながら、世の中で売れている他の商品にも興味・関心が広がりました。 どう売り込む？ 作った商品をどのように売り込むかを考えることは、私の業務の一つです。今後は出発点を顧客や市場に置き、誰にどのように満足してもらえるかを何度も検討した上で、何を作り出すかを決定していく考えに変えていきたいと思います。 知識不足は補えた？ また、世の中についての知識不足を補うため、マーケティング脳を鍛える切り口として、以下の３つの視点を実践しています。 興味の源は何？ １．自分が興味・関心を持つ分野で、売れている商品は何か、なぜ売れているのかを考える 同世代はどう？ ２．自分と同世代や同業種など、共通点のある分野で、売れている商品は何か、なぜ売れているのかを探る 異分野の秘密は？ ３．自分と直接の共通点が見られない分野で、売れている商品は何か、なぜ売れているのか分析する 意見はどう活かす？ 各視点から、毎日最低１つずつ事例を挙げ、なぜ売れているのかについては身近な人にも意見を聞くことで多角的な視点を取り入れるよう努めています。

分析プロセスの目的は？ 分析は、目的に基づいて要素を分けて整理し、意思決定に活かすためのプロセスです。重要なのは、分析が迷子にならないようにすることです。目的を持ってデータを収集し、それに基づいて加工・分析を行うことが求められます。分析は比較となり、データの種類に応じた適切な加工法を使って意味を明確にすることが重要です。 視覚化手法をどう活用する？ 視覚化の工夫も、分析の際には非常に役立ちます。例えば、n択の選択人数を割合で見る、全体に対する比率や割合を円グラフで表現するといった工夫が考えられます。推移の比較には縦棒グラフが適しており、要素間の比較には横棒グラフが効果的です。 仮説設定がなぜ鍵となる？ 分析のプロセスで大切なのは、目的や仮説を明確にすることです。仮説をもってデータを収集し、加工して結果を導き出す過程で、なぜその分析を行うのか（背景）、そしてそのデータから何が言いたいのか（主訴）を明確にすることが鍵となります。また、仮説が誤っていると判明した場合は、分析の進め方や視点を見直し、正しい結論に導くことが必要です。 学んだことをどう実務に活かす？ さらに、ライブ授業で学んだTIPSを実務に活かし、具体的なデータの可視化手法に取り組んでみることで、理解が深まります。質的データに関しても、名義尺度や順序尺度といった基本を学び、さらなる分析力を身につけてください。 このように、分析の目的やデータの加工法についてしっかり理解し、視覚化手法を活用することで、効果的な分析が可能になるでしょう。学んだことを実際のデータに適用し、実践を通じて、さらなるスキル向上を目指してください。