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情報 ✕ 仮説

に関する学び

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フレームワークは何？ 講義全体を通して、フレームワークはゴール設定の補助ツールであり、決して万能ではないと学びました。一方で、漠然とした問いに対しては、観点や仮説の解像度を高めるのに有効だと感じました。実践を通じて身につけるため、業務内で必要な場面を意識的に作り、実際に使ってみることを試みています。 優先順位はどう？ また、ありたい姿として「優先順位の判断が的確な人」を目指しています。仕事もプライベートも、限られたリソースの中で成果を上げるためには、現状を客観的に把握することが不可欠だと考えています。 使い方は合ってる？ フレームワークを有効に使うためには、まずは実際に使ってみることが重要だと思います。先輩の業務姿勢を見ると、直接の業務に結びつかない知識も広く浅く習得しており、自分も情報収集をより効率的に行える方法を模索していきたいと考えています。 戦略と経営知識は？ さらに、優先順位の判断が的確な人になるためには、戦略思考に加えて経営の基礎知識も必要です。特に、他社との協業施策検討では戦略レベルの分析が求められるため、今後はアカウンティング分野の強化にも力を入れていくつもりです。 現状把握はどう？ まずは、現状とゴールを大まかにイメージし、その上で現状をより明確に把握するためにフレームワークを用いて分析を行ってみます。業務に活用する前に、自分自身のキャリアのためにどのような分析が可能か、じっくりと時間をかけて考える予定です。 学びは伝わってる？ 今後は、書籍を活用してアカウンティングの知識習得を進め、学んだ内容を周囲に共有することで自分のモチベーションを上げ、学びの定着にも努めていきたいと考えています。

なぜ分析は重要？ 分析とは、単にデータを分類し比較するだけでなく、目的に沿った深い理解を得る手法です。基本となる4つのステップ―目的の明確化、仮説の立案、データ収集、結論付け―を踏むことで、より有意義な結果を導き出すことができます。 比較対象はどう決定？ 分析を行う際は、比較対象の選定が重要です。分析したい要素以外の条件を揃えるとともに、目的に合った比較対象を選ぶことで、情報が正確かつ具体的に浮かび上がります。 受動から能動へは？ これまで、航空会社での営業活動において、社内の分析チームから共有されたデータやコメントを受動的に読み取っていました。しかし今後は、共有された情報に頼るだけでなく、自ら積極的に情報を集め、複数の視点から状況を把握できるよう努めたいと考えています。 予約状況はどう見る？ 例えば、週間予約動向の分析では、毎週発表されるどの便・クラスの予約状況が一定の割合で埋まっているというデータを参照するだけでなく、先週との比較や他社の状況との違いを検討し、より広い視野で状況を評価していきたいと思っています。 売上分析の切り口は？ また、売上実績の分析においては、単に他社や昨年度同月との比較にとどまらず、国籍、性別、年齢別のデータも取り入れ、顧客のニーズをより深く探る視点を持ちたいと考えています。 仮説設定はどうする？ このような分析を行う際には、まず「何を知りたいのか」という目的を明確にし、データを眺める前に自分なりの仮説を立てることが大切です。数値をただ確認するのではなく、自身の考えを持ってさらに深堀りし、既存のコメントに影響されすぎず、自らの視点でデータを解釈する姿勢が求められています。

仮説立案の重要性とステップ 仮説を考える際のポイントとして、まずは複数の仮説を立てることが重要です。一つに決め打ちせず、複数案を考え、その中から絞り込むプロセスを取るべきです。また、仮説同士に網羅性を持たせるため、異なる切り口で仮説を立てることが求められます。この際、３Cや４Pといったフレームを使うことで、切り口を広げることができます。これらのフレームを定着できるように、繰り返し意識して使用することが重要です。 問題解決と結論の仮説分類 仮説はその目的に応じて、「問題解決の仮説」と「結論の仮説」に大きく分類されます。それぞれ、過去・現在・将来といった時間軸に応じて仮説の中身が変わります。仮説と検証はセットで行うことで、より説得力を持たせることができます。 効果的な施策展開への道 現在、施策展開が乱立している状況を整理し、ハンドリングできるようにしたいと考えています。より効果的かつ効率的な施策展開のためには、仮説を常に意識して立てることが必要です。現状では議論の中である程度のところで決め打ちになってしまっているように思います。より効果的かつ効率的な運営を行うために、問題解決のプロセスに沿った仮説立証を定着させ、日々の業務に意識的に取り入れることが重要です。 フレームワーク活用と効果検証 また、仮説を立てるためのフレームワークについても学び、問題や課題の提起を具体的な施策に関して行います。その際、都合の良い情報になっていないかに留意しながら、データを集めて施策の効果検証を行うことが求められます。効果検証の整理をするためにも、適切な仮説立てとその検証を通じて、施策展開をより効果的かつ効率的に進めていきたいと考えています。

講座全体の学びは何ですか？ 講座全体を通じて、以下の三つの点が重要であることを学びました。 全体を捉えるには？ 一つ目は、物事を全体的に捉えることです。局所的に見るのではなく、マクロな視点で捉えることが重要です。そのためには、フレームワークを活用することが役立ちます。 資源投入をどう考える？ 二つ目は、限られた資源をどこに投入するかを考えることです。資源は有限であるため、どこにリソースを集中させるかを判断することが、成功への鍵となります。 仮説思考はなぜ必要？ 三つ目は、仮説思考を身につけることです。ビジネスにおいては、すべての事を詳細に調べられるわけではありません。ある程度の情報を基に仮説を立てる必要がある場面が多々あります。 将来への活かし方は？ これらの学びは、明日からすぐに活かせるというよりも、長期的には有効になってくると考えています。特に、現場の実務に携わる立場である私にとって、日々の業務はどうしても局所的になりがちです。しかし、将来的にリーダーやマネージャーとしての役割を担うことを見据えると、マクロな視点での判断が求められる機会が増えるでしょう。今のうちから対局的に考える習慣を身につけておきたいと感じました。 高みを目指すための視点は？ 日常業務では大局的に考えることが難しく、ついミクロな視点に陥りがちですが、より高いポジションに就いた際にはマクロな視点で物事を見る能力が必要になります。このため、グロービスでの授業を通じて、そのようなスキルを鍛えていきたいと思います。ナノ単科から単科、そして本科と進む過程で、より広い視野を身につけられるよう取り組んでいきます。

事業の意義はどう？ オリエンタルランドを例に、B/Sの構造を読み解くという演習を通して、事業内容や提供価値に基づいた仮説の立て方を学びました。まずは、どのような事業を展開し、どのような価値を提供しているのかを整理。その上で、経費や資産の状況から、必要な支出や現有するリソースを考察しました。 分析結果は説得的？ 全体として、事業内容や提供価値に即した仮説立てが非常に説得力があり、分析が的確に行われたと感じました。次回は、この分析結果を踏まえて、さらに具体的な行動計画に落とし込むと、知識の実践的な活用が一層深まるでしょう。 資金運営の課題は？ また、実際の分析過程においては、非日常感の提供という点で、資産や経費の管理が徹底していることが強みとして浮かび上がりました。一方で、いずれの取り組みも大規模な資金を要するため、調達面での課題がある点も見受けられました。企業の事業形態や実態を十分に理解することが、より精度の高い仮説形成につながると再認識しました。 他社の検証はどう？ さらに、他社の分析や情報収集においては、まず気になる企業の事業内容や提供価値について、思い描く仮説を立てることが重要です。その後、その仮説に基づいてどのようなP/LやB/Sが存在しうるかを考え、実際の数字と突き合わせることで、自分の仮説の妥当性を評価することができます。仮説が一致していれば自信につながり、もしずれている場合は、着目すべきポイントを学ぶ良い機会となるでしょう。 知識活用はどのように？ この学びを今後のステップアップに役立てるためにも、得た知識の活用方法を具体的に考え、自己の分析スキルをさらに磨いていってください。

イシュー特定の重要性とは？ 「イシュー：「今ここで、答えを出すべき“問い”」というテーマについて考え始める際に、まずイシューを特定することが重要です。常に「問い」を中心に考え、それを組織内で共有し、一貫して押さえ続けます。組織全体で協力して解決を図るためです。 何に注意して進めるべきか？ 注意点として、いきなり打ち手に飛びつかないことが挙げられます。目先の課題形成や改善策を実行するだけでは、本質的な解決に至りません。課題の根本原因を抑えることが重要です。施策立案前には仮説を構築し、施策の効果検証を行います。また、上司や同僚、取引先との情報共有や報告も欠かせません。 イシューの共有がなぜ重要か？ 自身のメイン業務である「仮説構築～施策立案～効果検証」において、イシューの特定やイシュー中心の施策進行、イシューの共有は必須スキルと感じています。本質的な課題を特定するスキルに加えて、組織全体に齟齬なく共有できるスキルを合わせることで、組織全体で正しく方向性を認識できるよう努めてまいります。 精度向上のために何をすべきか？ 次に、現状分析の精度向上についてです。自社だけではなく、競合他社のデータも収集し分析することで精度を高めます。また、短期的にKPIの確認を行い、早期に問題を特定可能な体制を作ります。 フィードバックの活用法は？ さらに、社内外からフィードバックをもらうことも大切です。内部ミーティングにおいては、マーケティングチームや他の関連部門と定期的な会議を開催し、見落としている可能性のあるイシューや課題を共有します。また、外部のコンサルタントへ意見を求め、独自の視点でイシューを評価してもらいます。

これまでの経験はどう？ これまでの学びを総合的に活用し、さらに学び直す機会を得ることができました。実践演習における戦略や総合演習での課題解決を通じて、共通して重要だと感じたのは次の2点です. 問題を分解できる？ まず、データにある多様な事実から問題を分解し、イシューを特定すること。次に、対策を立てた上で懸念事項を洗い出し、本当に問題が解決されるかを逆算して確認することです。特に、問題の本質を見極めるためにイシューを特定することが、現在の自分にとって最も重要な課題だと感じています。これらを日常の業務でも活かし、実践を通じて経験を積んでいきたいと思います. 育成は何を重視する？ また、学んだことは主に「マネージャー候補者の課題に対する育成計画」でも役立つと考えています。現在、マネージャー候補者を育成するために、イシューを特定し、課題の解像度を高めようとしています。候補者は数十名おり、問題は複雑に絡み合っています。そのため、候補者自身だけでなく、彼らを取り巻く環境にも着目する必要があります。最終的に対策を立てる際には、分解の視点から外れないよう、自問を続けていきたいです. 計画の進め方は？ 今後の具体的な行動として、次の2点を実施していきます。まず、課題特定のために集めた資料やヒアリングの情報を基に仮説を立て、様々な視点から問題を分解します（例：問題解決力、ピープルマネジメント、育成力）。次に、会議では受け手の関心がどこにあるのかを考え、論じる目的がぶれないように注意します。会議後には、上司と自分の間でイシューが一致していたか、相手にきちんと伝わっていたかを基にフィードバックを受けたいと思います.

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。

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。

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。

分析の仮説はどう？ 今後は、自社Webサイトのデータ分析において、依頼を受ける側から自ら積極的にABテストやファネル分析の目的、仮説、プロセスを策定し、実施に移す考えです。各プロセスを詳細に分解することで、どのページやどの段階でボトルネックが生じているのかを明らかにし、原因を追及するとともに、具体的な改善提案ができる分析へと進化させたいと考えています。また、日常生活に存在するささいなデータにも目を向け、シミュレーションを繰り返し行うことで、より一層の分析力向上を目指します。 問題をどう特定？ 業務の効率向上や問題解決のためには、まず問題を明確にし、その問題がどの段階で発生しているのかを特定することが重要です。具体的には、以下の点を実践していきます。まず、Webサイトだけでなく、日常生活の中で得られるデータも積極的に収集し、「なぜ」を5回繰り返すことで原因に迫る姿勢を持ちます。次に、あらゆる分野の情報収集を行い、同僚とのコミュニケーションを通じてマーケティングの知識も深めます。加えて、依頼された作業にとどまらず、自主的に分析に取り組むことを意識し、課題に対しては目的や仮説を明確に設定し、複数の仮説を立てながら、ファネル分析やABテストの計画を練ります。 改善策の道筋は？ さらに、プロセスをより詳細に分解し、各ステップでのユーザー行動（CS行動）を可視化することで、ボトルネックの特定と原因の解明を進めます。分析結果については、同僚と共有し、議論を重ねながら改善策を提案していく予定です。この一連のプロセスを繰り返し実践することで、より実践的な分析力を身につけ、今後の業務に活かしていきたいと考えています。

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。