クリティカルシンキング入門

冬の謎を読み解くデータ術

イシューの本質は何? イシューの定め方が分析全体の質を左右すると改めて実感しました。当初は「観光客が増えないのはなぜか」という漠然とした問いから出発しましたが、データを細かく分けて検討するうちに、焦点が「冬季(12月〜2月)の観光客減少」に絞られていきました。このプロセスを通して、まずイシューを明確に設定し、その後必要に応じて視野を調整することの重要性を学びました。 データ分解の効果は? また、データの分解方法が思考の深さを決定するという点も強く感じました。単に与えられたデータを読むのではなく、差や比率を算出し、月別のデータを四半期ごとにまとめ、さらに目的別の情報と重ね合わせることで、全体の構造が大きく変わることを実感しました。こうした再構成の結果、「冬は癒しを目的とする訪問者が多い」という新たな示唆を得ることができました。 見せ方の工夫は? 問いの内容や分解の方法に応じた見せ方の工夫も、情報の理解を助ける大切な要素であると再確認しました。推移を示す際には折れ線グラフ、比較には棒グラフ、構成を表すときは積み上げグラフといった基本に徹することで、情報が論理的に整理され、読み手にとって分かりやすくなると感じました。 資料作成で何が問われる? 資料作成に際しては、「今この資料で何を明らかにしたいのか」というイシューを最初に定め、必要な情報を選別することが求められます。手元のデータをただ並べるのではなく、課題が浮き上がる切り口を模索し、差や比率、構成比といった加工を施しながら、情報の寄与を探る姿勢が重要です。さらに、投資フォローや予算報告では、投資額、進捗、成果を数量、価格、構成要素ごとに整理し、ズレやボトルネックがどこにあるかを構造的に説明できるよう努める必要があります。 業績分析の意味は? 業績分析においても、前年度比や構成比の違いを踏まえ、単なる数値報告にとどまらず「なぜそうなったのか」を論理的な順序で説明することが求められます。行動計画としては、各スライドの要旨を一文で定め、図と文章の焦点がぶれないように注意し、加工した数値をもとに複数の切り口を試みる姿勢が重要です。会議では、今すぐに答えるべき問いを明確にし、必要に応じて視野を絞るか広げることで、議論が散漫にならないよう進行することが大切だと感じました。

データ・アナリティクス入門

データで掴む!プロダクト成長の鍵

定量分析の重要性は? 目的を明確に持つことや分析が本質的に比較であることを改めて理解し、以下の観点で新たな気づきを得ました。まず、定量分析の重要性です。適切な比較を行うためには、目の前の事象やデータだけでなく、「Aがない場合」といった事象の背景も考慮に入れ、比較対象を慎重に選定する必要があります。また、仮説を立てることで分析の精度を上げることができると感じました。 アプリ戦略と仮説の関係 現在、私はアプリのプロダクトマネージャーとして、プロダクト企画や戦略立案を担当しています。また、自社事業でアプリやプロダクトを使って事業成長戦略を描くというミッションを追っています。市場データや競合比較、ユーザーの売上データ等を用いて仮説を立て、精度の高い分析を目指しています。この手法は仮説の精度を向上させるための手段となり得ると思います。 ユーザーのペインとは? 分析が役立つと考えられる場面は以下の通りです。まず、ユーザーのペインがどのような数字に表れているかについてです。特に、弊社のヘルスケアアプリにおいて、ユーザー記録データの推移と一般的な健康データを比較し、特定のセグメントにおけるペインを特定できる可能性があります。また、国内外の市場比較から次世代市場の動きや外資企業の動向予測が可能になるとも考えています。 市場分析に必要なステップ 市場分析においては、目的の言語化が重要です。市場分析は主に「自社プロダクトの市場成長性と方向性決定のため」「自社事業成長戦略のポジショニング決定のため」の二つの観点を想定しています。目的ごとに仮説を立て、分析軸を決めることが必要です。具体的には分析目的をMECEで言語化し、優先順位を付けて最上位から着手します。何をどのように比較するか、仮説が本質的な目的から外れていないかを確認し、ゴールまでの計画を立てます。 データ分析で見える強みと弱み 自社プロダクトの分析には、「あるべき姿」と現状のギャップを言語化し、そのプロセスとしてデータ分析を活用します。市場ポジションの分析では、自社プロダクトの利用状況推移と同セグメントのアプリの一般的な状況を比較し、強みや弱みを特定します。また、ユーザーのペインを見つけるためにデータ分析を行い、アンケート結果やユーザーインタビュー結果を再評価し、インサイトを見出します。

クリティカルシンキング入門

振り返りが未来を切り拓く

思考停止の原因は? これまでの学びの集大成として、ライブ授業の各ケースやWEEK5の総合演習に取り組みましたが、最適な形でクリティカルシンキングを使いこなせていないと実感しました。特にバスケットボール監督のケースでは、最初に得点表を見たとき、どのように分解すればよいのか迷い、思考が一時停止してしまいました。最初は、普段スポーツを観る機会が少なく勝敗表や勝率に馴染みがなかったためと考えましたが、後に「異動・転職直後の新業務に関するデータだったらどうか」という視点に切り替えたことで、これまでと違った切り口が分からなかったという「逃げの思考」であったと自戒しました。ここで改めて、「問いを一つ決め、残し、共有する」「自分にも他人にも必ず思考の癖や制約があることを認識し、議論を通じて修正する」「切り口を複数試し、傾向を見出す」「数字を見たら一手間かけて計算し、グラフ化する」「視認性の良いスライドで伝える」といった考え方を意識し、今後の実務に活かしていきたいと思いました。 目的意識は大切? まず、自分の主観や他人の意見だけを議論の出発点にせず、「何の目的のために、今何の問いについて考えているのか」という基盤を常に意識することが大切です。会議などでは、自分に近い視点や他者の意見そのものの是非に偏ってしまいがちですが、目的を見失わずに周囲と共有しながら、建設的に検討を進めるよう努めていきたいと感じています。 結論と根拠は? 次に、目の前の問題に対して、自分の結論とその根拠をはっきりさせてから発言することが求められます。受講前は、話し始めたら何とかまとめられると思い、場の沈黙を埋めようとして衝動的に発言するケースが見受けられ、結果として何を言いたいのかが不明瞭になってしまうことがありました。グループワークを通じ、事前に結論と根拠を固めてから発言する意識を持つことで、少しずつ改善を実感しています。とはいえ、すべての場面で完全にできる段階には至っておらず、実務においては結論を導くための前提となる知識も必要です。たとえ問題によっては自分の中で結論が出せない場合でも、本講義の学びを活かし、責任を持って考え抜いた上で、議論を通じて修正する姿勢を示すことが重要だと感じています。 締めはどう捉える? 皆様、お疲れ様でした。ありがとうございました。

生成AI時代のビジネス実践入門

受講生が感じたAIの可能性

未来予測への疑問は? AIによるデータ分析で未来を予測できるという点に、今まで気付かなかった可能性を感じました。これまでは基本的なデータ分析を用いてトレンドを把握し、自ら戦略を立ててきましたが、さらに踏み込んで分析結果から未来を予測できるなら、事業戦略の幅が広がり、さまざまなシナリオを描けると実感しました。 AI資料進化の秘密は? また、これまで利用経験のなかったAI資料生成ツールが、動画でこれほど進化していることを知り、すぐにでも活用してみたいと感じました。 レイアウト改善の意図は? たとえば、毎月のレポート作成においてこのツールを活用すれば、効率良く美しいレイアウトのスライドを作成でき、作業時間の大幅な短縮が期待できます。さらに、最新の技術がWebマーケティング業界に大きな変化をもたらす中、特定の検索キーワードのトレンドや検索者の行動変化といった未来予測をAIに頼ることで、より戦略的な対応が可能になると考えています。 日本市場対策はなぜ? また、海外本社では日本市場の独自性が十分に理解されないことが多い現状を踏まえ、なぜ日本向けには他国とは異なる施策が必要なのかを分かりやすくまとめた社内資料を効率的に作成できる点も魅力です。さらに、日本向けWebページの作成企画に際して、社内デザイナー向けのデザインブリーフを迅速に作成することで、円滑な業務推進が見込まれます。 ワークフロー変化は? 現在、AIツールの導入に伴い、社内のワークフローが日々大きく変化しており、その都度更新した内容を迅速に関係者間で共有する必要があります。こうした点でも、AIを活用して何度でも簡単に資料作成できるのは大変有用だと感じています。 ツール名称に疑問? なお、動画内で紹介されたAI資料生成ツールの具体的な名称についても知りたいと思っています。 効率化の壁は何? 一方、上層部からはAIを駆使して業務を大幅にスピードアップさせるという期待が寄せられており、人員削減も進む中で業務量が増加する状況です。しかし、現場ではその効率化がまだ十分に追いついていないため、AIの導入によって逆に忙しさが増していると感じています。他社では同様の問題に直面しているのか、またどのような解決策があるのか、ぜひ意見交換をしてみたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

データ活用で未来を切り拓く鍵

目的を明確にする重要性は? 目的を明確にすることと、正しい比較を行うことは非常に重要です。動画の例では、提示された数字をそのまま信じてしまう場面がありましたが、実際のビジネスシーンでも同様の例は多いと感じます。そもそも、その数字は何のために存在するのか?どのような基準で比較しているのか?比較の手法や数字の計算、抽出方法は正しいのか?データの精度や信頼性も重要です。AIの助言を受けて、身近な実例として新聞のチラシやテレビショッピングに出る数字を見て、何を示しているのか粘り強く理解していきたいと思います。例えば、「当社比」とは一体何を指しているのか?私の両親もそのまま鵜呑みにしているようなので、注意したいところです。 戦略経理とは何か? 経理に関しては、記帳や財務諸表作成がAIや外注で可能になると考えています。ただ、仕訳を行い記帳している際に「不思議だ」と思う点があり、そこを深堀りすることで経費や売上を分析し、会社全体が利用できるデータにすることができるのではないかと考えています。「戦略総務」や「戦略人事」という言葉を聞いたことがありますが、「戦略経理」という考え方もあって良いのではないかと感じます。 データ・ドリブン経営をどう進める? 意思決定にはデータの利用が不可欠です。データ・ドリブン経営という言葉が以前からありますが、そもそもデータに基づかない経営が存在するかという疑問が湧きました。実際の現場では感覚や感情に基づく経営が主流でしたが、私が関与する場面ではデータに基づいた意思決定を推進していきたいです。 仕事の目的を再確認する重要性 業務全般において、目的を明確にすることが重要です。これまでの仕事の中で、議事録作成などの業務において何のために行うのかという明確な目的がなかったため、非効率的となっていました。しかし、目的を明確にすることで効率的に正しい結果を得られるようになることを意識したいと思います。 転職活動で心掛けることは? 現在、転職活動中で新しい職場を探している中、今後の行動指針として、意思決定に際しては必ず数字の裏付けを吟味すること、目的の明確化を徹底することを心掛けたいです。また、以前に読んだ本や少しかじった統計検定の内容と重なるところが多いことから、統計学を一度学び直したいと考えています。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

ナノ単科で見つけた成長の一歩

仕事の任せ方は? 仕事を任せる際は、担当者に執行責任を自覚してもらい、定期的にフォローすることが大切です。有事の際には、直ちに介入してサポートを行い、まずは事態の収拾に努めた上で、今後の改善策を検討する必要があります。このとき、結果責任を自覚するとともに、問題の根本原因が個人にあるのではなく構造的な要因にあることを意識することが求められます。 業務改善の秘訣は? 業務を円滑に進めるためには、振り返りを継続的に行い、効果的なフィードバックを実施することが重要です。これにより、次に向けた行動の改善を促し、成果へと繋げることができます。また、適切なインセンティブを用いることで、モチベーションとパフォーマンスの向上が期待できます。各人が何にやる気を感じるのかは、マズローの欲求5段階説やハーズバーグの動機づけ・衛生理論を参考に分析することができますが、普段からのコミュニケーションや業務への取り組み方をしっかり観察し、その人の特性を把握しておくことが大切です。 部下の役割認識は? 部下に対しては、仕事の開始時と終了時にスタートとゴールを明確に意識させることで、それぞれの業務における役割や位置づけを把握してもらいます。これにより、アウトプットの質の向上とモチベーションアップの両立を図ります。一方で、上位者の指示が部下の個性に合わない場合には、業務を通して間接的に効果を実感できる点を伝えることで、モチベーション低下を防ぐ工夫が必要です。自身が部下の立場のときは、指示者との目標設定のすり合わせを行い、セルフコントロールしながら高いモチベーションで業務に臨むことを心がけたいです。 チームの振り返りは? また、チーム内では、案件が完了または一段落した時点で振り返りを実施します。成果に関するヒアリングだけでなく、プロセス面に重点を置いた意見交換を行うことで、次の業務の任せ方を改善し、コミュニケーションをより深めていきます。さらに、各メンバーがどこにやる気のスイッチを持っているのか、理論を参考に分析し把握しておくことが重要です。直接的なインセンティブが与えられない場合でも、各自の行動がプロジェクトにどのように貢献したのかを具体的に言語化し、フィードバックすることで、メンバーの達成感とモチベーション向上に繋げたいと考えています。

マーケティング入門

ニーズの深掘り!ビジネス成功の鍵

顧客ニーズを探る重要性 WEEK.02では、「顧客のニーズ」について深く掘り下げた内容を学びました。普段は何気なく使っていた「ニーズ」という言葉がビジネスにおいて重要である理由を具体的に理解できたことは、大きな学びでした。 ニーズとは何なのか? まず、「ニーズ」という言葉は単なる「~したい」という欲求を超えたものであることがわかりました。表面的なニーズだけでなく、相手が気づいていない本質的な欲求を捉えて、具体的に提案することが大切です。このような深い欲求を「インサイト」として明確にし、何のために「~したい」のか、「◎◎が欲しい」のか目的を深堀りすることが求められます。 なぜニーズが大切なのか? ビジネスを進める上で、さまざまなシーンで優位性を保つためにニーズの理解が重要です。「ウォンツ」と「ニーズ」の違いもここで明確にされました。「ウォンツ」は分かりやすいが、競合が多く価格競争に陥りやすいのに対し、「ニーズ」は競合や顧客すら気づいていないインサイトを明らかにできればビジネスチャンスが高まります。逆に、ニーズを捉えられないと価格競争に巻き込まれたり、的外れな商品開発やプロモーションにつながります。 覚えやすいネーミングの秘訣 ネーミングは「覚えやすく」「ユニークで」「用途を連想しやすい」ことが重要です。また、商材や市場は自社の強みを活かせるものや場所が良いと考えられます。さらに、「ニーズ」に限らず、「ペインポイント」を見つけて「ゲインポイント」に変えることも大切です。これはカスタマージャーニーを行いながら、エスノグラフィーを重ねていくことで実現し、常にアンテナを立て続けることが求められます。 業務改善にどう役立つか? 新規受託業務や既存受託業務の見直しにおいて、この知識は非常に役立つと感じました。具体的には、新たな業務を現場や他部署から請け負う際や、既存業務のブラッシュアップに繋げられます。また、営業における機械購買や店内構成、広告宣伝、販売促進にも活用でき、結果が早く見えそうです。 今後、来期に向けた改善や提案の場で、この学びを活かした資料作成や数値分析を行い、「どうして改善する必要があるのか」「なぜその提案内容なのか」という点を、顧客ニーズの視点からプレゼンしたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

言葉の力で医療コミュニケーション向上

主語と述語の関係は? 日本語の正しい使い方について、今回の学びを通じて感じたのは、主語と述語の関係を意識する重要性です。これが噛み合わないと、文章の意味が曖昧になり、読み手に誤った情報を伝える可能性があります。その結果、信頼性を損なってしまうこともあり得ます。今後は、主語と述語の一致を確認する練習や、文章の見直しを通じて、正しい日本語の使い方を意識していこうと考えています。これらを習慣化し、継続的に練習していく必要があると感じました。 ピラミッドは何故有効? ピラミッドストラクチャーに関しては、これまで利用したことがありませんでしたが、情報を階層的に整理して伝える有効な手法だと学びました。「結論」から始め、それに続く「理由」と「具体例」を順に展開することで、読者が最初に結論を把握しやすくなります。このため、ビジネスやプレゼンテーション、文章作成において、非常に効果的なコミュニケーション手法であると感じています。 医療説明はどう伝える? 私は小児医療の技術職に従事しているため、これらの学びは次のような場面で役立ちそうです。保護者への病状や治療方針の説明では、明確で正確な表現が重要です。曖昧な表現は誤解や不安を招く可能性があるため、説明前に内容を整理し、主語と述語が一致しているか確認します。また、ピラミッドストラクチャーを活用することで、保護者や患者さんに対し「結論」から順に情報を伝えられ、理解が促進されるでしょう。 連携はどう強化する? 医療スタッフ間の連携でも、主語と述語を意識することで、正確で信頼性の高い情報共有が可能になると考えます。業務関連の資料作成や教育活動においても、ピラミッドストラクチャーを利用すれば、情報をより分かりやすく伝えられるでしょう。 業務改善はどうする? これらを日常的に取り入れることで、小児医療におけるコミュニケーションの質を高めていける可能性を感じています。日常のルーチンワークとは別にする必要があるかもしれませんが、業務終了後の見直し時間を確保し、以下の方法を試行していきます:文章化や図解化(ピラミッドストラクチャー含むフレームワークの利用)、再度の見直しです。また、日常的に400文字程度の文章を書くことが、当面の具体的な目標となりそうです。

クリティカルシンキング入門

MECE法で分かる問題解決の全貌と実践術

状況変化の把握方法とは? 状況の変化を把握するためには、「分ける」ことと「視覚化」がポイントとなります。「分ける」際には、複数の切り口を出し、機械的ではなく、目的に沿ってどのように分解すると状況が見えやすくなるかを考えることが重要です。この時に使える手法が「MECE(Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)法」であり、漏れなくダブりなく分けることを意識する必要があります。 MECE法の具体的な手法を学ぶ MECE法には次の3つの方法があります: 1. 層別分解:全体を定義して分ける(例:単価別、年代別) 2. 変数分解:一つの数字に対する変数を分ける(例:売上=客数×単価) 3. プロセス分解:分析対象の事象に関する全体のプロセスを考えて分ける(例:来店→注文→食事を運ぶ→食べる→会計→退店) 分解スキルの課題と対策 私はこれまでMECEの概念は知っていましたが、特に分け方がうまくできないと感じていました。上記の①〜③の手法を知ることができたのが一番の収穫でした。また、「他には?本当に?」と問いかけることで、分解の妥当性を検証することも重要だと感じました。 解約要因とその分析法は? 解約要因の分析: - 層別:子どもの年齢別、親の年齢別、世帯年収別、利用回数別、子どもの人数別 - 変数:アプリ利用状況=利用頻度×利用ゲーム数×1ゲームあたりの利用時間 - プロセス:契約→初期設定→初回利用→2回目利用→解約までの利用状況→解約→再契約 変数分解スキルを向上させるには? 変数分解のスキルアップ: 私は比較的容易に層別やプロセス分解の案は出せましたが、変数分解が特に苦手だと感じました。そのため、業務内外を問わず、日常生活で目にする数字を構成する変数が何かを1日に最低1つは考えていきたいと思います。具体例はすぐに思いつかなかったので、他の受講生の投稿や知人とのコミュニケーションを通じて課題を見つけていきたいと思います。 クリティカルシンキングを強化する クリティカルシンキングの基本姿勢: - 分解の切り口を検討する際に3つの視点を変えてみる。 - 出した結果に対して「なぜ」「本当に」「他には」という問いかけを行う。

クリティカルシンキング入門

伝え方が変わる学びの型

表現の型はなぜ有効? 今回の演習を通じて、今まで無意識に使用していたグラフやフォント、色にも「表現の型」があることを実感しました。特に、棒グラフ、折れ線グラフ、横棒グラフなど基本形の使い分けを学んだことで、毎回最適な形式を探すために余計な思考力を使っていた自分に気づきました。これからは、目的に沿った型を必要に応じて引き出せるよう意識していきたいと思います。 文章作り、どう改善する? また、動画学習で解説された「良い文章の4原則」の中で、「読んでもらえる」という視点が特に印象に残りました。相手に負担をかけず意図を正確に伝える責任が書き手にあると理解し、読み飛ばしや誤解を他者に委ねるのではなく、自分自身で表現を改善していく大切さを学びました。目的を押さえ、読み手のことを理解し、内容もしっかり整えるとともに、読んでもらえる文章作りを常に心がけたいと感じています。 資料作成、どこを重視? 日常的に会議資料や意思決定のための資料を作成する中で、今回身につけた「表現の型」と「良い文章の4原則」を意識することにより、資料の質を向上させたいと思います。読み手にしっかりと伝わらなければ、どんなに内容が充実していても意味がないという点を強く認識しています。 情報詰め込み、何が問題? 一方で、情報を詰め込みすぎることで密度が高くなり、抽象度のばらつきやロジックの調整不足から、意図が正確に伝わらなくなるという弱点もあると自覚しています。こうした点が、資料のメッセージを損なう要因となっていると感じており、改善に向けた取り組みが必要です。 対策はどのように策定? 具体的な対策として、まずはスライド1枚につき伝えたいメッセージを1つに絞ること、作成前に読み手の前提を整理すること、そして、目的に直結しない情報や読み手の前提に合わない情報、結論の補強にならない情報を削る基準を設けることに努めています。 丁寧さと密度、どう調整? 「相手のために丁寧に書こう」と意識するほど、かえって情報量が増えて密度が高くなり、結果として資料が読まれなくなるというジレンマにも直面しています。情報の取捨選択や読み手の理解レベルを見据えた資料作りについて、今後も工夫と試行錯誤を続けていきたいと考えています。

マーケティング入門

体験価値を活かす未来戦略の創造

どう学んだの? GAiLや各動画視聴を通じて、体験価値について次の3点を学びました。 機能と感情は? まず、商品やサービスの提供価値には、物理的に提供できる機能的価値と、感情面に訴求する情緒的価値の2種類があります。これにより、商品やサービスに付随する良い「体験」を通じて、顧客にプラスαの付加価値を提供できることが分かりました。 感情のきっかけは? 次に、ターゲット顧客がいつ、何をきっかけに、どのようなポジティブな感情を得るかを細かく見極めることが重要です。良い「体験」を設計し、商品やサービスとともにそれを提供できれば、顧客の感情と強く結びつき、唯一無二の存在となることができます。この結果、競争相手との差別化が図られ、価格競争を避けることにもつながるのです。 体験価値はどう決まる? さらに「体験」がもたらす価値、つまり体験価値は、ターゲット顧客の主観によって決まります。単純な繰り返しでは価値が減少していくため、企業姿勢や価値観からくる間接的な体験も含め、常に新鮮な体験価値を提供し続けることが重要です。 学びをどう活かす? これまでの学びを通じ、顧客の立場に立って考え、想像力を働かせ、アウトプットする習慣をつけることが重要であると改めて気づかされました。この学びを、次期中期事業計画の策定時に活用したいと考えています。 選ばれる理由は? 具体的には、「なぜ今、顧客が自社のサービスを選んでいるのか」「今後も選び続けてもらうためにはどうすれば良いのか」を考え、ポジショニングマップを使用して整理します。そして、サービスの前後に「体験」という価値を付加できないかを検討します。 再検討の手順は? 具体的な手順としては、セグメンテーションとターゲティングを一時的に置いておき、自社サービスの強みと提供価値を複数洗い出してポジショニングの軸とし、ポジショニングマップを作成します。なぜ自社サービスが選ばれているのか、顧客の視点からニーズを考え、本当に競争優位性があるのかを仮定し、明確になるまでポジショニングの軸を再検討し続けます。そして、仮定した競争優位性と提供価値の魅力に、さらに「体験」という価値を加えられないかを検討します。

データ・アナリティクス入門

目的設定から始まる分析の旅

分析前に何を考える? 分析を始める前に、目的や仮説を明確に設定することが基本です。その上で初めて実際の分析に着手できます。データの加工については、AIの活用が効果的ですが、なぜそれを行うのか、また結果がどうであるのかという点については、人の意見が重要だと感じています。これまでの業務では、見やすさやわかりやすさに時間をかけすぎ、本質的な問いに対する回答が十分でなかったと実感しています。 定量データの違いは? 定量データには様々な種類があり、平均値を算出することが有意義な場合とそうでない場合とがあります。直感的には理解できるものの、理由を問われると具体的な説明が難しいこともあります。質的なデータか量的なデータかという違いよりも、それぞれの特徴をしっかりと認識しておくことが大切です。 条件比較、何を見る? データの比較を行う際は、本当に同じ条件で比較できているかどうかを確認する癖を身につける必要があります。なぜ複数のデータを比較するのか、比較から何が読み取れるのかを常に考えることが求められます。例えば、既存店舗における業績、顧客属性、サービス満足度のデータを用いる場合、その店舗の改善ポイントや、他店舗で活用できる内容を明らかにすることが重要です。また、将来予測に際しては、既存店舗のデータ分析が正しく目的を果たし、正確な判断につながることが、1年先の店舗運営における仮説や予測の精度向上、そしてリスクヘッジに直結すると考えています。 会議で何を共有? 会議や立ち話などの中で分析に関する話題が上がった際も、まずは紙一枚に目的、期間、どのようなデータが必要か、既存のデータなのか、どの部分から入手可能かをまとめることが大切です。その上で、依頼者と意見をすり合わせながら進めることが効果的です。 定性データは役立つ? また、定性データの活用についても重要な視点です。仮説設定の根拠や課題確認のため、まずは定性データに目を通す機会を十分に設けることが求められます。 AI活用の注意点は? 現時点では、AIの活用は基本的に注意が必要ですが、関係のない自作データなどを用い、どのようなデータの見せ方が効果的かを試行するなど、活用の視点から取り組んでみると良いと感じています。
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