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情報 ✕ 方法

に関する学び

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情報整理の重要性をどう感じたか？ 様々な切り口で情報を分解し、要素を整理することの重要性を改めて実感しました。MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）の考え方を用いることで、漏れなくダブりのない形でカテゴリを設定できるようになります。これにより、分析や提案の精度が向上することを実感しています。 効果的な提案のために何を考慮すべきか？ 例えば、お客様の傾向を分析するときには、業種やニーズ、提案内容など多角的な視点で考えることが重要です。業種ごとにニーズが異なるので、それぞれに応じた提案をすることで、より効果的なアプローチが可能になります。 業務の効率化には何が必要か？ また、自分の業務や時間の使い方についても、同様に多面的に考えることが求められます。こうした考え方を定着させることで、より効率的に業務を進めることができるようになります。具体的なフローを考え、その進め方についても見直すことで、業務の効率化が図れることを感じました。 案件成功へのパターンは？ さらには、案件の進め方についても同じアプローチが有効です。異なるパターンを検討し、それぞれのパターンが成功する可能性を考えることで、「これなら」という勝ち筋を見つけることができます。こうしたプロセスを経ることで、実際の提案がより具体的で説得力のあるものとなり、お客様に刺さる提案ができるようになります。 MECE活用の意義とは？ このように、MECEの考え方を取り入れ、情報を整理し分析することの意義を再確認できました。今後もこの手法を活用して、より効果的な業務遂行を目指していきたいと思います。

B/Sの全体像はどう？ これまで、あまり重点的に学んでこなかったB/S（バランスシート）について、資産・負債、固定・流動、そして純資産（利益剰余金を含む）の大枠から考察し、その後、各要素の割合や経営方針・安定性について分析する方法を学びました。以前は、B/Sを見ると細部に気を取られ、大局を把握しづらいと感じることが多かったですが、全体構造を押さえることの重要性を再認識できました。 財務諸表はどう比較？ また、総合演習では、実際の企業のP/L（損益計算書）とB/Sを用いて比較検討を行いました。例えば、あるサービス提供企業同士では、価値提供の内容の違いからP/Lの構造が異なり、どこにコストがかかっているかを比較することで、各企業の経営戦略や事業モデルの違いを具体的に理解することができました。さらに、ある伝統的な重厚長大産業と、比較的新しい分野の企業とのB/Sの違いを分析することで、それぞれの経営上の特性が浮き彫りになりました。 戦略の未来はどう？ 今後は、所属する会社やそのグループ内の各社とでビジネスモデルが異なる特徴を踏まえ、PLとBSの構造の違いを比較検討しながら、提供する価値について自ら論じられる力を養いたいと考えています。経営戦略、事業戦略、技術戦略の策定には、財務分析をより具体的な提言に繋げる役割があるため、各企業の有価証券報告書やネット上の情報、さらには生成AIを活用して、継続的に財務分析に取り組んでいく予定です。加えて、財務諸表と経営戦略については多様な考え方が存在すると認識しており、今後はその点についても自由なディスカッションを行うことで、学びをより実践的な知見へと昇華させていきたいです。

定性分析はどう整理？ 現在、自社の業務改善のための分析を進める中で、これまで漠然としていた内容が「定性分析」であったことに気づき、大きな発見となりました。業務のやり方は数値で把握しにくいため、現場での観察やインタビューを通じて状況を捉え、得られた情報から実態を明らかにする必要があると感じました。また、コーディングにより一次コード、二次コードと分類し、フレームワークやプロセスに落とし込む方法を実践することで、今後も学びを深めていこうという意欲が湧きました。 顧客課題をどう捉える？ 顧客課題仮説の導出は非常に難しいと実感しました。定性分析でコーディングを進める際、観察やインタビューから得られる情報が十分かどうか不安になるとともに、ペルソナやカスタマージャーニーマップの捉え方によって仮説の内容が変わる点も大きな気付きでした。今回の講義で学んだのは、顧客課題仮説を広く捉えるのではなく、焦点を絞り「ユーザー」「状況」「課題」「ソリューション」という具体的な文書化を行う手法であり、その手法は非常に有効だと感じました。 問題本質をどう捉える？ さらに、「問題の本質を捉える」から始まり、洞察の整理と可視化、顧客課題仮説の作成、ユーザー中心の視点の維持、そして検証と改善という流れを作ることの重要性を学びました。定性分析では、プロセスやフレームワークの構築により、定量分析で検証すべき仮説が明確になるという点も理解できました。実際の現場での観察からは、ユーザー自身が気づいていない暗黙知に触れることができる有効な手法であることを実感しました。今後はこれらの経験を活かし、顧客に対する課題分析をさらに実践していきたいと思います。

目標に近づくには？ 全体の振り返りを行ったことで、改めてWeek1の時点で描いていたゴールに近づくために、具体的にどう行動すればよいかを考えることができました。 悩みをどう解決する？ 当初、私はお客様の行動分析をするうえで、課題に対する仮説の立て方や、正しい判断をするための具体的な方法が分からないという悩みがありました。しかし、クリティカルシンキングで学んだ自問自答や分解の手法を反復実践していくことで、今後はこの悩みを解決につなげられると思いました。 学びをどう活用する？ 次のような業務に学びを活用したいと思います。 - 個人目標設定 - 企画や改善業務の推進（特にゴールを具体化する際） - お客様アンケートなどの行動分析 - 資料・コンテンツ作成 - 他部門や他社への協力要請（コミュニケーション面） 具体的な実行プランは？ 自身の業務では、来期の個人の目標設定をする時期にあるため、以下の点を実践し、成果を上げられるように取り組みたいと思います。 - 課題解決の目的を自問自答しながら考える - 事実をもれなくダブりなく分解し、客観的に判断する - 抽象的な情報を具体化し、ポイントを絞って課題解決する - 相手の常識を覆すような情報の伝え方をする - 目的がぶれないように共有し、一貫して押さえ続ける 分析に効果的な方法とは？ お客様アンケートなどの結果を分析する際には、イシューを考え、分解する手法を実践したいと思います。実際にやってみると、とても時間がかかることが分かりましたが、客観性を担保することで、効果的な課題解決につながることを知りましたので、今後も業務で継続していきたいと思います。

差別化で何が変わる？ 差別化を図ることで優位性を保ち、持続することが成功に繋がります。 本質は何だろう？ まず、差別化とは何かを考えると、顧客にとって価値があることが基本です。それに加えて、他社が模倣できないこと、また模倣にはリソースがかかること、そして持続可能で長期的に優位性を維持できることが重要です。戦わずして勝つ理想の状態を作り上げるためには、これらのポイントを押さえる必要があります。 価値は確かか？ 注意点として、まず顧客にとって価値があるか否かを考える必要があります。自社のリソース中心に考えると、できることだけに注目してしまいます。そこで、顧客にプラスになっているか、ニーズに応えているかを常に意識することが大切です。また、業界内だけで考えず、異業種の取り組みでも自社に取り込める部分があることに注目し、差別化に繋げることが可能です。 どんな課題がある？ 最近のMTの状況から、Oがひどい状態であると再認識しました。前回学んだフレームワークを活用し、自社の分析に課題を感じました。ポーターの基本戦略やVRIO分析を用いて、自部署の現状を把握し、解決すべき課題を設計するために活用したいと考えています。 利益はどう捉える？ 時期的に多くの打ち手を考える必要があるので、ターゲットにとっての利益を前提とすることを意識し、迷子にならないように作業用シートに記載する癖をつけています。 情報収集は正確？ また、日経新聞の読み方を変えてみました。ただ情報を把握するのではなく、記事に記載されている企業のクライアントにどのような影響があるかを一日一社考えることで、より深い理解を得ようとしています。

データ分析は日常にも必要？ データ分析は、ビジネスだけでなく家電製品の購入など日常生活でも無意識に行われており、身近な行動の一部です。ビジネスの場では、定量分析が非常に有用です。一方、日常生活では感覚や好みなど定量化できない要素も分析項目になり得ます。 データ分析の目的とは？ 重要なのは、データ分析は目的ではなく、目的達成のための手段であるという点です。ただ数値を比較したり並べたりするだけではなく、データに解釈を加えることで初めて目的に沿った活用が可能になります。したがって、他の業務と同様に、データ分析の際にも目的を考えることが大切です。また、分析したデータを使用する相手と目的を確認することも重要です。 職場のデータ環境は？ 現在の職場では、データ分析を行いながら業務を進める人がほとんどいません。業務の担当も定まっておらず、情報を共有する環境も整っていないため、分析に必要なデータが揃っていないと感じています。入社して半年経ちますが、過去のデータ（案件、契約金額、契約終了後の顧客評価など）や取扱製品の情報が一覧になっておらず、それぞれの資料を見るか人の記憶に頼るしか方法がないことに難しさを感じています。 必要なデータの収集方法は？ まずは、分析に必要なデータを集めて整理することが必要です。その後、競合との差別化や取引業者の選定など、目的を設定した上で必要なデータ分析を行います。具体的には、人の記憶に頼っている情報を可視化し、自分が入社してから苦労してきた過去のデータや取扱製品の情報を整理します。その上で、現在の会社の課題を意識し、その課題解決のために必要な分析を進めていきたいと考えています。

HP制作の7つの工夫は？ HP制作にあたっては、以下の7つのポイントを意識しました。まずは「S（シンプルに）」で、詰め込みすぎた要望を極力簡潔にまとめることを心がけます。「C（統合）」では、似た内容を整理し、問い合わせなどの情報を一つに統合しました。また、「A（UIUXの模倣）」として、他の優れたユーザーインターフェースやユーザーエクスペリエンスを参考にしながら改善を図り、次に「M（SEOを意識したレイアウト変更）」で検索エンジンを意識したデザインに変更しています。さらに、「P（コンテンツのコラボ）」では、SNSやオウンドメディアと連携させることで、コンテンツの幅を広げています。「E（導線のシンプル化）」により、ユーザーが直感的に操作できるよう配慮し、最後に「R（見せ方と順番の変更）」で情報の提示方法を工夫しました。 ユーザー目線はどう？ 特に、SとEの考え方が大切です。会社都合ではなく、常にユーザー目線を重視して、ユーザーが実際に体験しやすいタッチポイントを構築することが求められます。まずはアイデアを十分に発散させ、その後で整理していくプロセスが重要だと考えています。デザイン会社とのミーティングだけでなく、チャットなどを活用して瞬時にアイデアを共有できる体制を整えました。 完璧を求める意味は？ 最初から完璧なものを目指すのではなく、大枠で全体の形を作成し、その段階でデザイン会社や社内から意見やアイデアを反映することを繰り返すことで、より良い成果に繋がると実感しています。また、社長向けの言語化には今後も苦労が予想されるため、自分なりの表現を確立し、あまり意見に振り回されないよう努めています。

なぜ複数の仮説が大切？ 仮説を立てる際の重要なポイントはいくつかあります。まず、確からしい仮説がある場合でも、それに固執せず、複数の仮説を立てることが大切です。また、異なる観点から仮説を立てることで、見落としを防ぎます。特にフレームワークを活用することによって、網羅的に仮説を立てることが可能です。例として、3Cや4Pのような方法がありますが、分類に自信がなくても、広い視点で考えることが目的ですので心配ありません。 データ収集で何を探す？ データ収集においては、比較対象を意図的に選び、反論を排除するための情報まで集めるようにしましょう。仮説を簡単に切り捨てないことがポイントです。 どうして視点を広げる？ 売上が低迷している商品のリニューアルや新商品のコンセプト評価が思わしくない場合、特に3Cの観点から原因仮説や戦略仮説を立てることがあります。その際、視点が狭くならないよう、予測可能な答えをいったん頭から離し、第三者の視点で仮説を立ててみることが重要です。また、「顧客」と「競合」といった視点での分類に迷うことがありますが、分類自体に注力する必要はありません。仮説を排除した際の理由をデータで示す必要があるので、安易に仮説を切り捨てないようにしましょう。 フォーマットで何を改善？ 仮説立てのフォーマットには、仮説を切り捨てた理由を記載する項目を設けることが有用です。また、「製品」に関しては、3Cだけでなく、「パッケージ」「味」「価格」なども考慮に入れたフォーマットに変えるのが良いでしょう。フレームワークを活用しても、一人では限界があるため、他部署の方々の協力を得ることも効果的です。

効果的な視覚化手法とは？ 数値を短時間で理解させるためには、最適な可視化手法を選択することが重要です。そのために、メッセージの伝わり方を事前に熟慮し、計画や方針を策定することが求められます。この際、重要なメッセージや数値の優先順位を決めることが必要です。 覚えやすい情報精査の方法は？ 可視化した情報をさらに精査することも大切です。選択したグラフやメッセージが短時間で覚えられ、記憶に残りやすいように工夫します。具体的には、視覚に訴えるツールを取り入れるなどの方法を考えることが有効です。 効果的なメッセージ伝達のコツ メッセージを絞り込むことで、伝えたいポイントを効果的に見せることができます。特にグラフを使う場合、一番伝えたいメッセージを強調し、見せ方に工夫を凝らすことが重要です。 グラフやデザインの学び方は？ 多様なグラフを知り、手元のツールを増やしておくことも有効です。また、多様な色やデザイン、背景、フォントについても学んでいきたいです。さらに、日本語だけでなく英語の場合、どんなキャッチコピーや色、フォントがより印象に残りやすいのかを研究し、今回の学びを応用していきたいです。 動画制作がビジネスに与える影響 情報収集に努めることも必要です。スライドの作成も大事ですが、文字情報だけでなくアニメ風動画などを取り入れると効果的です。著作権の問題もありますが、時宜に合った多くの人が興味を持っている動画を適宜取り入れる積極性が求められます。これにより、興味を持つ人が増えれば、動画やYouTubeのさらなる活用方法も多様になり、ビジネスシーンでも啓発活動などが普及すると考えます。

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。

目的を意識するためには？ 目的を意識して考えること、考え方の前提の違いを意識すること、そして継続して考えることが大切です。 情報をどう整理する？ 情報を分けて考え、漏れなくダブりなく、工程別に整理することが求められます。目的を伝えた後に説明を行い、ピラミッドストラクチャーで考えをまとめ、チェックすることも重要です。 メッセージを強調するには？ 伝えたいメッセージを意識することも忘れてはいけません。タイトルや単位、目的に合ったグラフを使用し、メッセージを強調することが効果的です。文章であれば、伝えたいメッセージの前後に強調する言葉を追加し、グラフであれば矢印を追加するなどの工夫をします。文章の場合はフォントや色、下線、斜体を使って強調することも可能です。 具体的な要素をどう活かす？ 文章で情報を伝える際には、興味や目新しさを取り入れ、特定の要素に注目して構成することで、印象に残るようにします。事実とイメージを具体的に書き、抽象的な言葉を避けることで解釈の違いを防ぎましょう。 情報の受け渡しを最適化するには？ 情報の受け渡し時には、目的を意識し、前提の違いに配慮しつつ、継続して考え続けることが必要です。情報をまとめて伝える際は、まず目的を明確にし、その後に学んだことを活用していきます。 情報を正確に受け取るためには？ 情報を受け取る際には、質問をしてズレがないかを確認し、言い換えて伝え问题ないかを確認することも大切です。情報を受け取る人のことを考え、何を求めているか、どのような考え方をするか、達成したい目的は何かを意識して、学んだ内容を活用していきたいと思います。

理解を深めるための分解とは？ 物事を理解する際には、それを分解することが重要です。分解することで新たな視点が得られることがありますし、わからないことは必ずしも失敗を意味するわけではありません。むしろ、わからないことが明確になること自体が大きな成果です。また、物事をどのように分けるかによって、異なる理解が生まれることもあります。 MECEを使った効果的な分解方法 分解する際には、MECE（Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive）を意識することが求められます。まずは全体を定義し、その上で足し算型、掛け算型、割り算型、またはプロセス型のどれに当てはまるのかを考えつつ分解していきます。 顧客データの多角的な分析 さらに、具体的なシーンにおいては、顧客の問い合わせやクレームの分析、データエラーの分析、顧客属性の分析、商品ごとのニーズ分析などが挙げられます。メンバーへのフィードバックや面接での思考プロセスのチェックもこれに含まれます。これらの情報はモニタリングダッシュボードの作成やrawデータの取得の切り口定義にも役立ちます。 フロー分割で問い合わせを深く分析 特に顧客の問い合わせの段階から注文に至るまでのプロセスは、フローを分けて考えると理解が深まります。このフローの中で、問い合わせのカテゴリーごとにさらに細かく分解することができます。例えば、問い合わせツールや新規顧客と既存顧客の違い、購入回数、法人と個人の区分、エラー項目、エラー後のコミュニケーション回数など、具体的に分けてみることで、多角的に分析することが可能になります。