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情報 ✕ 仮説

に関する学び

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3Cと4Pの学び方は？ 3C（市場・顧客・競合・自社）と自社を細かく検討するためのフレームワークである4P（製品・価格・場所・プロモーション）の関係について学びました。これにより、市場分析がより具体的かつ体系的に行えるようになります。 仮説を複数立てる意義とは？ また、仮説の立て方についても学びました。仮説は一つではなく、複数立てることでその有用性が証明されやすくなります。仮説には問題解決のための仮説と結論の仮説があり、それぞれの役割が明確です。 新卒市場での戦略は？ 例えば、新卒市場での人材獲得では、採用実績校と定着性を数値化し、学校訪問や求人活動を行うことで、技術系就職担当教授やキャリアセンターの職員に対する認知と共感を得る可能性が向上します。これにより、相関関係が期待できる重点対象校へのアプローチが効果的になります。 中国・四国エリアでの具体的な活動 具体的には、中国・四国エリアの国立高専（香川、阿南、新居浜、高知、呉、宇部、米子、松江、津山）を対象に、卒業生名簿と直近3～5年間の実績データをもとに学校訪問を行います。特に、内々定者がいる学校には個別情報を対面で提示し、認知と共感を高めるよう働きかけることが重要です。

数字の分析で気をつけるべき点は？ 数字を使用して分析する際には、与えられた数字をただ羅列するのではなく、状況に応じて自分で欄を増やしたり工夫をすることが求められます。どのような傾向があるかを分解する際には、仮説を立てるために意味のある分け方をすることが重要です。その際には、情報が漏れたり重複したりしないように注意が必要です。また、ひとつの傾向が見えたとしても、2つ目、3つ目の異なる傾向が存在しないか考えることが大切です。 商談の不満点はどこに？ お客様との商談において、どの部分に不満を抱いているのかを分析することに挑戦したいと思います。例えば、お客様に会う前の段階なのか、会った時なのか、などの具体的な場面を考えます。不満の傾向が明らかになった場合、法人であれば業種や従業員数、個人であれば家族構成や年齢など、さらに詳細に検討して仮説を立て、それを実践に移してみたいと考えています。 顧客分析はどう進める？ まず、これまでにご契約いただいたお客様や断られたお客様がどのような方であるのかを表にまとめます。そして、ご契約いただいたお客様にはどのような共通の傾向があるのか、断られたお客様にはどのような特徴があるのかを分析してみるつもりです。

顧客視点はどうですか？ 自社サービスの継続利用のための課題設定に際して、定性分析の手法を用いることにしました。顧客からの意見とともに、顧客接点に立つ営業部門からの声も取り入れ、複数の視点から情報を収集しています。また、暗黙知にも着目し、背景にある顧客倫理や潜在的ニーズを明らかにすることを重視しました。 迅速な設定はどう？ 当初、一から定性データを収集する案も検討しましたが、社内で声がけを行ったところ、既存のインタビューやアンケートが意外にも多く集まりました。今回、迅速に課題設定を進める必要があったため、既存の定性分析結果に加え、定量分析や営業組織からのヒアリング結果をもとに課題設定を行う予定です。 分析手法は信頼できる？ 定性分析は、質そのものに着目して行うコーディング手法など、すでに学術的に信頼されている手法がいくつか存在します。これらの分析から導かれたデータをロジックやプロセスに基づいて構造化することで、仮説を見出すことが可能です。一方、定量分析は仮説を磨き上げることが目的ですが、定性分析は新たな仮説の発見を主眼としています。ユーザーが抱える課題を的確に特定するためには、具体的な視点からのアプローチが不可欠です。

どうして体験が大事？ 商品単体の価値だけでなく、関連するポジティブな体験を伴うことで他社との差別化が図られると実感しました。接触時間が長くなるほど、商品やサービスへの理解が深まり、結果として選ばれやすく購買行動につながるメリットがあるのです。さらに、感情と結び付いた体験は唯一無二のものとなり愛着が生まれる一方、悪い体験が記憶に残ると、顧客が再び戻ってこなくなるリスクも孕んでいます。 魅力はどう伝わる？ 一方、主力となる診療科は成熟した市場でトップシェアを誇るため、顧客に対していかに魅力的な体験を設計できるかがリード企業としての使命であると感じています。同じ体験の繰り返しを避けるために、常に顧客の情報を収集し、最新の動向を踏まえた新たなポジティブ体験の構築に努める必要があります。 次はどう進む？ 直近では大規模な学会において、顧客体験をテーマにしたブースが企画されています。実際に顧客とのコミュニケーションを積極的に図りながら仮説検証を進め、来年度に向けた新たなポジティブ体験の設計を目指す方針です。また、新たな診療科においても、商品の持つ機能的価値のみならず情緒的な価値についても常に検証を行い、より良い体験提供に取り組んでいきます。

研修の成果はどこで感じる？ 新人研修企画に向け、複数の社員に対してオープンエンドな質問を行い、今年1年の振り返りや研修会に対する印象など、豊富な定性的情報を引き出すことができました。中には「正直覚えていない」「配属されてからでないと分からない」といった回答もあり、知識のインプットは十分ながら実体験が伴わないため、研修がその場限りになっているという共通の課題が浮かび上がりました。 調査の難しさは何だろう？ 一方、調査自体はまだ始まったばかりですが、対象者自身が気づかないような暗黙知にまで踏み込むのは非常に難しいと感じました。自身の仮説を提示し、それに対する意見は得られるものの、一歩踏み込んで本音の課題を引き出すためには、相手の領域やコミュニティに深く入り込む必要があると実感しました。 定性分析の説得力はどうする？ また、定性分析はどうしても恣意的なまとめ方になりがちで、説得力に欠けるという懸念がありました。これに対して、定量分析で明らかになった結果は一般的すぎる面があるため、数値以外の情報を加えた上で、定性的な情報の根拠として定量データを補完的に用いることで、より説得力の高い分析が実現できるのではないかと考えるようになりました。

データ加工とMECEは？ データの加工や分け方、そしてフレームワークについて学びました。提示された情報をただ受け入れるのではなく、その背後に隠された情報を見抜く重要性を認識しました。特にMECEの活用方法について考える機会がありましたが、必ずしもMECEにこだわる必要があるのかという疑問も感じました。MECEが手段であり目的でないことを意識することが大切です。 戦略調査の目的は？ マーケティング戦略の策定では、現在のサイトへの流入経路や登録経路を様々な角度から調査しました。特に、業歴が長い会社の場合、リピーター率が高いのではないかという仮説を立てて調査し、既存顧客からのフィードバックにどのような特徴があるのかも分析しました。また、成果を上げた新人の要素を細分化して理解を深めました。 連携の秘訣を探る？ 最初に関係各所と連携して分析プロジェクトを立ち上げました。プロジェクトに興味や共感を持った人々から順に説明の時間を頂いてミーティングを行い、データ分析によってどのような示唆が得られるかについて話し合いました。その過程でスモールウィンを設定し、うまくいった内容を共有してより多くの人々を巻き込んで進展を図りました。

仮説はどう検証する？ 仮説は必ずMESEの考え方に基づかなければならないと感じています。そのため、仮説の正しさを相手に伝えるには、最低でも３つ以上の観点から情報を比較し、各角度で検証する必要があります。また、万が一仮説が間違っている場合に備え、複数の仮説を用意することも重要です。 売上減の理由は？ 「なぜ売り上げが下がっているのか？」という問いについて、これまでのアプローチはある特定の数値を比較し、その数値を上げるための方法を提案するものでした。しかし、単に数値を比較するだけではなく、なぜその数値が下がっているのかという深い原因に目を向け、さらに詳細な仮説を立てて実証していく必要があると感じました。今後はロジカルツリーなどの思考ツールを活用し、原因の追求をより体系的に行いたいと考えています。 週次資料はどう整理する？ また、毎週作成している週次資料はこの手法を実際に試す良い機会だと感じています。週次資料における各項目の定義を再検討し、仮説構築に不可欠な基本的な指標が何であるかを明確にしていきたいです。さらに、月次と週次で使用する項目の見直しも併せて検討し、より精度の高い改善策を模索していきたいと考えています。

問題解決のプロセスとは？ 問題解決には明確なプロセスがあります。具体的には、What、Where、Why、Howの6つのステップがあり、この順番を守ることが重要です。まずは、なりたい姿と現状のギャップを把握することが分析の第一歩です。そして、解決方法を考える前に、現状で起きている問題の状況や原因を見つけることに時間をかける必要があります。 自分の思考の癖をどう活かす？ 私の場合、すぐに解決方法（How）に飛びがちです。しかし、自分の考え方の癖を知ることも問題解決において重要です。オープンデータから社会課題を洗い出すのが現在の業務ですが、仮説に対して問題を絞り込む際にロジックツリーが役立ちます。基本的にはチームで取り組むため、思考のプロセスを視覚化・言語化することで、情報共有を齟齬なく行えるようにしています。 データ分析で何を学びたい？ データ分析を体系的に学ぶことで、ロジカルに再現性のあるデータ分析に取り組みたいと思っています。特に、ロジックツリーを作る際には「手書き」を心がけたいと思います。紙に書くことで思考が整理され、重要事項には丸をつけたり矢印を使ったりすることで、優先順位を決めるのに役立ちます。

暗黙知が示す問題は？ 既存業務では、表面的には問題が見受けられなくても、暗黙知により不便さが隠れている可能性があります。そのため、ユーザーが大雑把に抱える課題を観察しつつ、定性分析を使って解決策を見出す必要があると感じています。まずは、現場をしっかり確認し、困りごとを持つ人がいないか探すことを心がけたいと思います。 仮説は有効か？ また、自分自身が業務に追われ、常に周囲を見る余裕がなかったことも実感しています。そのため、あらかじめある程度の仮説を立てることが重要だと考えています。チームメンバーからは、偶然の会話の中で困っている点が見つかる場合があると聞いており、日常的にいろいろな人と話をするよう努めるつもりです。 分析手法はどう変わる？ 今回の学びでは、暗黙知と定量分析の双方が大きなポイントとなりました。さらに、コーティングの手法を習得できたことで、これからはアンケートやインタビューで得た情報をコーティングする習慣を身につけたいと考えています。現在は生成AIの活用により、簡単にコーティングが可能となっているため、その点を意識しながらアンケート結果の分析にも取り組んでいきたいと思います。

定量と定性はどう違う？ 曖昧な依頼は何が問題？ 定量データと定性データは、普段何気なく扱うものですが、実際には全く異なる情報だと実感しました。データ分析を進める際、曖昧な依頼で「とりあえずざっくりで」と指示してしまうことがよくあります。しかし、授業を通じて、何を知りたいのか、何を明確にする必要があるのかをあらかじめ仮説として立て、分析を進める重要性を再認識しました。 顧客情報はどう読む？ 市場の声を捉えている？ また、日常的に目にする商品開発や研究での顧客情報、市場ニーズといったデータも、単に眺めるだけでは業務に活かしきれていません。これからは、得られた情報から今後の方針を明確にし、必要な開発や提案に結びつける取り組みを進めていきたいと考えています。 グラフ化は何を示す？ 話し合いはどんな効果？ 普段の情報をただ見るのではなく、グラフ化するなどして多角的にデータを俯瞰し、チームメンバーとのディスカッションの機会を設けることが必要だと感じました。データ分析の楽しさや、他者へ説明し理解してもらえることで生まれる信頼関係も、業務を円滑に進めるための大切な要素だと実感しています。

データの見方はどうなる？ データの視点やグラフの表示形式が異なるだけで、見方が大きく変わることを実感しました。データ分析を行う際、まず仮説を立て、その仮説に基づいて情報を得るための切り口を考えたいと思います。逆に、他者が行ったデータ分析の結果を見るときは、その結果やグラフをそのまま信じるのではなく、見落としていることがないかを注意深く確認することを心掛けたいです。 顧客アンケートはどう見る？ 業務で顧客アンケートを分析する機会が多いため、分析時に複数の観点から試してみたいです。また、サービス改善を設計するときにも、データを根拠にした設計ができるように役立てたいです。特に定性的データ、つまり自由記述のデータをどのように分析していけばよいのか、これからさらに学んでいこうと思います。 定性と定量の使い分けは？ アンケート分析に関しては、事業部での週次ミーティングで報告することが多いため、その際には複数の観点からの分析結果を提示できるようにしたいです。また、定性的データの解釈に関しては、単独で分析するのではなく、定量的データと組み合わせて客観的に分析できるように努めたいと考えています。

仮説はどう考える？ 仮説を立てる際には、ただ闇雲に考えを巡らせるのではなく、3Cや4Pといったフレームワークを有効に活用することを学びました。その上で、仮説は複数立てることが重要であると感じています。 本当に必要なデータは？ また、データ収集に関しては、まず既存のデータを検討し、不足している情報がある場合に新たなデータを集める必要があると理解しました。立てた仮説に都合の良いデータだけを選ぶと説得力が欠けるため、注意深くバランスをとることが求められます。 問題の原因は何か？ さらに、業務における障害分析では、問題の解決に向けた仮説の立案が主な目的となります。現状で行っている真因分析とも連動し、What、Where、Why、Howのプロセスを意識して問題を深く掘り下げることが必要だと感じました。 実践で学ぶヒントは？ 実際、日々発生する障害や事象について原因を深掘りし、複数の仮説を検討する癖をつけることで、経験を積んでいきたいと思います。ただし、データ収集の方法には工夫が必要であり、過去の事例をカテゴリー分けするなど、データを整理・加工する手法の改善が求められると考えています。