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情報 ✕ 仮説

に関する学び

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数字分解はどう考える？ 数字を分解するという手法について学びました。まず、数値をWhen、Who、Howなどの要素に分ける際、①加工の仕方、②分け方の工夫、③分解の留意点に注意することが大切だという点を実感しました。たとえ分解した数値からすぐに有用な情報が得られなくても、それ自体が分け方に工夫が必要であるという気付きにつながります。 切り口は何が鍵？ また、複数の切り口を見出すためには、目的や立場を踏まえて仮説を立てたり、データを表やグラフで表現してみることが効果的であると感じました。たとえば、ある施設の入場者数の減少を分析する際、切り口を4段階に丁寧に分けることで、減少の実態をより正確に把握し、次のアクションにつなげる経験が非常に印象に残っています。 MECEをどう活かす？ MECEの考え方も学びました。全体を適切に捉えるためには、①全体集合体を部分に分ける（足し算）、②変数で分ける（掛け算・割り算）、③プロセスで分けるという三つの観点があること、そして問題解決のプロセスとしてWhat、Where、Why、Howの要素があることを再確認しました。重要なのは、まず全体を定義することだと感じました。 なぜなぜ分析は？ 業務上の問題や課題解決に取り組む際、これまで自分の経験に基づく思い込みが原因となってしまうことに気づかされました。従来使用していたなぜなぜ分析は主観的な原因追及に陥りがちでしたが、今回学んだプロセスに基づいた分解手法で、より客観的に問題箇所を特定できると実感しています。 業務改善はどうする？ 今後は業務において、GW明けから数字を分解する際に、①加工の仕方、②分け方の工夫、③分解の留意点を意識しながら進めていく予定です。実践を重ねる中で、常に複数の切り口で分析できるスキルの向上を目指し、既存の切り口が最適かどうかを検証しながら思考を鍛えていきます。また、MECEの考え方についても、モレがなくダブりがないかを確認しながら、業務に定着させられるよう努めていきたいと感じました。

学んだことは何？ 「仮説の立て方」「データ収集の注意点」「仮説の種類の違い」を学びました。これまで、集計したデータから都合のよい部分だけを抜き出して仮説を組み立てる、という我流のやり方に限界を感じていました。 仮説立案のコツは？ ＜仮説の立て方のポイント＞ ・複数の仮説を用意し、最初から一つに絞らない ・仮説同士に網羅性を持たせる データ収集の秘訣は？ ＜データ収集の注意点＞ ・自らデータを取りに行き、仮説の立証に努める ・仮説に対する反論も排除できる情報の入手を心がける 仮説の違いはどう？ ＜仮説の種類の違い＞ ・結論の仮説：ある論点に対する仮の答えを示す ・具体的な問題解決を目的とした仮説：分からない点に対する仮の答えを提供する 検証と説得はどう？ これらを通じ、検証マインドや説得力、問題意識の向上、迅速な対応、そして行動の精度向上が期待できると実感しました。 海外動向は読める？ また、海外顧客の所要動向を分析する際に今回の学びが大いに役立つと感じています。特定の顧客向けであれば、分析対象を絞って時系列で変化を追えばよいのですが、一般向けの製品の場合、市場全体の動向や地域性も踏まえつつ、複数の仮説を立て多くのデータを基に分析する必要があります。そのため、仮説のパターンを複数用意し、ノウハウとして蓄積していくことが非常に重要だと思います。 分析進捗は順調？ 現在、顧客所要動向分析効率化のプロジェクトに参画しており、具体的なアクションとして以下の点を実施しようとしています。まず、カスタム品と汎用品それぞれに適した分析指標を設定します。次に、どの指標の変化が顧客所要に大きな影響を与えるのか、複数の仮説を立てながらデータを検証します。そして、仮説と異なる動きが見られた場合、もしくはどの仮説とも一致しない場合には、分析指標自体の見直しを行います。これらのアクションを月次で繰り返すことで、仮説のパターンを着実に蓄積し、分析の精度を高めていきたいと考えています。

仮説を立てる重要性とは？ 仮説を立てる際には、「複数の仮説を立てること」と「仮説の網羅性」が重要です。まず、仮説の立て方のポイントとして、「知識の幅を広げ、耕しておく」「ラフな仮説を作る」ことが挙げられます。知識の幅を広げるためには、「なぜ」を5回繰り返したり、別の観点や視点から見ることが重要です。これにより、あらゆる切り口での仮説立てができ、「複数の仮説を立てること」に繋がります。一見関係ない情報や常識はずれな仮説であっても、新しい事柄が見えてくる可能性があるため、発想を止めないことが大事です。 仮説検証の効果的な方法は？ 次に、仮説を検証するポイントとして、「必要な検証の程度を見極める」「枠組みを考え、情報を集めて、分析する」「仮説を肉付けする、または再構築する」があります。例えば、3Cや4P、5つの力といったフレームワークを使い、必要な検証の程度を見極めます。その後、情報を集め、分析を行い、仮説と実際の結果が一致するかどうかを確認します。予想通りの結果でなければ、仮説の再構築を行います。 ターゲットを定めた企画立案のポイント 次に、キャンペーンの企画立案に関してです。現状としては、売上向上が目標ですが、ターゲットを定めずに漠然と企画立案を行っている状態です。これを改善するためには、ターゲティングを適切に行い、自社の強みを活かすような企画を実施することが重要です。また、プロモーションもターゲットに合わせて変化させる必要があります。 新規事業のターゲット特定はどう進める？ 新規事業を行う際のターゲットの特定については、自社で持っているデータと一般的にオープンなデータを組み合わせることが有効です。さらに、アンケートなども活用して仮説を立てることが求められます。具体的なプロセスとしては、①顧客ニーズの推測と自社の課題の明確化、②仮説を立てる、③実際のデータを基にした分析やフレームワークの活用、④仮説が正しいか確認し再構築、⑤実運用、⑥立てた仮説が正しかったか効果検証、の順に進めていきます。

仮説思考は何のため？ 仮説思考は、効率的な分析を行うために欠かせない手法です。基本的なステップは、目的（問い）の把握、問いに対する仮説の設定、データの収集、そしてそのデータをもとに仮説を検証する、という四段階で構成されます。 どのデータを集める？ データ収集の方法は大きく二つに分かれます。まず、既存のデータを集める方法として、検索エンジンや各種リサーチサイトを活用します。次に、まだ存在していないデータについては、実際に観察したり、有識者へのヒアリングやアンケートといった方法で収集を行います。 五視点はどう活かす？ また、仮説思考を実施する際には、以下の五つの視点が重要です。インパクトではその影響力の大きさを、ギャップでは何がどのように異なるのかを捉えます。トレンドでは時間的な変化や変曲点、外れ値に注目し、ばらつきではデータの分布が偏っていないかを確認します。最後に、パターンの視点からは、法則性があるかどうかを見極めます。 グラフ化の手順は？ グラフ化を行う場合には、次の三つのステップが有効です。まず、仮説や伝えたいメッセージを明確にし、次に比較対象を設定、そして適切なグラフを選んで情報を整理します。 経験が必要な理由は？ 仮説思考については、これまでチームでの実践経験がないため、上司に相談しながら取り組むことが望まれます。一方、データ収集に関しては、企業独自の情報をうまく活用することで、新商品の開発に役立つ可能性があります。また、来月更新される免税施策に関しても、その対応方法を検討していく必要があります。 新規取り組みの課題は？ 組織の一員として新たな取り組みを始めるのは容易ではありませんし、チーム全体が仮説思考の本質を正しく理解しているかどうかも不透明です。来週から開始されるデジタルのショッピングクーポンの運用にあたっては、まずデータ収集を行い、半年先や来年度の数字を分析する可能性を模索するものの、まずはデータ収集自体に時間を要する点が懸念されます。

仮説分類はどう理解？ 仮説の分類について学んだことで、結論の仮説と問題解決の仮説という二つの考え方を理解することができました。結論の仮説は、ある論点に対して仮の答えを示すもので、たとえば、ある飲料メーカーがノンアルコール商品の健康面へのアピールを通じて客層を拡大した事例が印象的でした。一方、問題解決の仮説は、現状の現象から原因を究明し、対策や予防策を講じるための仮説であり、データの収集と分析能力の向上が不可欠であると感じました。 仮説で説得力は増す？ また、仮説を立てることで検証マインドが育ち、他者に説明する際の説得力が増すことを実感しました。エビデンスに基づく行動が、具体的な改善策の実現を後押しすると考えています。 減少原因は何？ 具体的な事例としては、まず勤務先の大学において、受験者数が過去4年間で大幅に減少している現状があります。この原因を解明し、定員確保につなげるためにも、仮説の活用が大変有効だと感じています。 精神問題はどう見る？ さらに、偏差値の高低にかかわらず、精神的な問題を抱える学生が増加している点にも直面しています。ADHDやASD、ゲーム依存などの問題が見られ、これが原因で学生間や教職員とのトラブル、保護者からの苦情、さらには退学や留年の増加につながっていると考えています。これらの現象について、過去の研究や調査、実践活動報告を参考にしながら、本学での適切な対策を検討するために、問題解決の仮説を立てて取り組む必要があると思います。 対策の進め方はどう？ 具体的には、まず学生相談室や担任、教職員へのアンケートを実施し、各部署からの情報を集約します。次に、問題とされる事案の件数や種類、これまでの対応内容とその結果を整理し、国のガイドラインやマニュアルと照らし合わせることが求められます。さらに、他大学で実施されている取り組み事例を調査し、本学で実施可能な対策案を策定します。その際、専門知識を持った人材や協力可能な関係機関との連携も視野に入れる方針です。

仮説構築の秘訣は？ 仮説を構築し、データを活用して問題解決を進めるためには、いくつかのステップが重要です。まず、問題の発生箇所を明確にすることが必要です。具体的には、問題の所在を深掘りするために、原因仮説を立て、検証のためのデータを集めます。仮説を効果的に立てるためには、フレームワークの活用が有用です。 4Pのポイントは？ マーケティングの視点では、4Pフレームワークを使って事業展開を整理することができます。製品、価格、場所、プロモーションの各要素が顧客のニーズや適正かどうかを評価します。適切なデータを集める方法としては、既存データの活用やアンケート、インタビューが挙げられます。各手法の長所と短所を理解して、目的に応じた選択が求められます。 多角的検証は？ 仮説を立てる際には複数の仮説を用意し、異なる視点から網羅的に検討することが大切です。仮説の検証に際しては、比較の指標を意識的に選択することが必要です。具体的には、データを収集・分析し、仮説に説得力を持たせるためには、反論を排除する情報まで検討することが重要です。 意義はどこに？ 仮説設定の意義としては、検証マインドや問題意識の向上、迅速な対応が可能となる点が挙げられます。こうしたプロセスを経ることで、自分の業務に対する関心を高めることにつながります。 販促の効果は？ 販促企画の効果検証や販売目標達成の実績を見る際には、売り上げが伸び悩んでいる商材を特定し、どの要素に問題があったのかを4Pを用いて検証することが求められます。これを元に具体的な施策の効果を評価し、次の糧とすることが重要です。 実績比較はどう？ 販売実績を基に、商品ごとの実績を昨年と比較し、価格変動の影響や来客数の動向、プロモーションの効果を定量的に評価すべきです。それにより、次年度の方針を検討することが可能となります。このように、精緻な分析を通じて課題を明確にし、解決策を打ち立てるための指針とすることが重要です。

手順はどう大切？ デザイン思考では、手順をきちんと踏むことの重要性を実感しました。デザインプロセスを分解し、グループワークを通じて多様な意見に共感する体験が非常に印象的でした。共感とは、必ずしも自分がポジティブに捉えなければ伝わらないということに気づき、考え方自体を受け入れるための大切な要素だと感じました。 顧客行動の本質は？ また、顧客の行動に注目することで、本質的な課題の糸口を見出すことができると学びました。現象面だけに目を向けるのではなく、これまでの経験からくる先入観を捨て、顧客を深く理解しようとする姿勢が、デザイナーとしては非常に重要だと改めて感じました。 言語化で何が変わる？ 学びのコツとして、言語化、教訓化、自分化のプロセスがあることに気づきました。感じたことを言葉にすることで思考が整理され、ケースごとの客観的な分析を通じて新たな知見が得られると理解しています。従来は漠然と状況を把握し、過去の知見に頼っていた部分が、具体的な分析を行うことによってより豊かな学びへとつながると考えます。 WHYを掘り下げる？ 企業支援の場面では、クライアントに自ら選択できる情報や分析結果を提供するだけでなく、お客様の行動を観察することに加え、なぜそのような考えに至ったのかという「WHY」を繰り返し問いかける姿勢が求められると感じました。例えば、商品企画の段階では、技術視点だけでなく、お客様が何に困っているのか、なぜそのような状況になったのかを徹底的に掘り下げることで、議論や仮説にとどまらず、お客様の実情を実感していただくことが重要だと思います。 どう選択肢を広げる？ さらに、企業支援の現場で「WHY」を追求する思考を実践しながら、選択肢を広げるための説明ができるよう努めたいと考えています。自身でも、適切な質問を工夫して「WHY」を促進するだけでなく、自分のバイアスに気を留め、相手の意見に対しても好奇心を持って傾聴する姿勢を大切にしていきたいと思います。

クリティカルシンキングの目的とは？ ワークを通して、思考は偏りやすいことがよく分かりました。クリティカルシンキングを学ぶ目的は、頭の使い方を知り、思考の偏りをなくすことだとわかりました。その際、有効な方法の一つがロジックツリーで、考えやすい部分だけを掘り下げないようにすることができます。私はアイデアが浮かんだ際に、物事のある一面だけを膨らませて進めようとする癖があるため、まずは目的達成に必要な要素を整理するようにしたいと思いました。 お客様の声にどう対応する？ 私はソフトウェアの保守サイトの運営やコンテンツの制作を担当していますが、お客様アンケートなどで「情報は豊富にあるが、目的の情報にたどり着かない」という声を多くいただきます。この課題をクリティカルシンキングを学んで解決したいと考えています。お客様によって導入の目的、運用スキル、使いたい機能などが異なるため、それぞれの目的の情報にたどり着くためにどのような導線を用意すればよいのか？その際、どのような視点でお客様の行動を分析するのがよいのか？などを、社内の複数部門で連携し仮説を立てているのですが、いずれのシーンでも判断が難しい状況です。クリティカルシンキングで思考の制限を取り除くことができれば、このような場面で正しい状況判断ができ、効果的なCX改善につなげられると思っています。 思考制限を取り除くには？ 自分の中で思考を制限してしまわないように、広くいろいろな立場の人の意見を収集して課題分析することが必要だと思いました。最近は会社の方針で時間の節約を求められるため、限られたメンバーの意見をもとに課題の改善検討を進めることが多くなっています。講座の中でも「社内の常識は非常識」という話が出ていましたが、社外の専門家の意見などを幅広く収集する機会を増やしてもよいと思いました。また、収集した課題をロジックツリーなどにあてはめ、要素分解することで、課題の本質が想定外のところにあることに気付ける機会を得られそうです。

問題解決はなぜ重要？ 問題解決のステップである「What・Where・Why・How」は、根本的な課題解決力を高めるための重要なフレームワークであると改めて実感しました。問題解決を急ぎすぎると、いきなり「How」に飛びついてしまい、問題の本質を見失った対策に陥るリスクがあります。そのため、各ステップにおいて「なぜこの工程が必要なのか」を意識しながら、丁寧に取り組むことが必要だと感じています。 分析の目的は何？ また、分析を行う際には、対象データやその性質、進行中のステップに応じ、複数の切り口やフレームワークを柔軟に活用することが大切です。視野を広げ、多角的な考察を実施する姿勢が求められるとともに、目的意識が明確でなければ、どれほど緻密な分析も意味をなさなくなります。分析の際は、「なぜデータ分析をするのか」「どの課題を解決すべきか」をはっきりと定めたうえで取り組むことが肝要です。 どう活かすべき？ 今回の学びを活かせる具体例としては、施策の検証やシミュレーション、数字の未達や達成要因の分析、データの可視化やダッシュボードの作成と管理などが挙げられます。これらの業務においても、問題解決の各ステップを意識することで、仮説思考や多角的な視点を補完し、抜けや偏りのない網羅的なアプローチが実現できると考えています。 情報共有はどう？ 特に、作成したダッシュボードを部署内で共有し、全員が直感的に課題やポイントを理解できるよう、視認性や意味を重視したデータの加工・構成を工夫することに取り組んでいます。今回学んだ内容は、実践と定期的な復習を通じて、他者に説明できるほど深く理解し、業務の中で確実に活用していきたいと思います。 学びを続けるには？ この学習を一度限りのものとせず、継続的な行動として定着させるため、問題解決の各ステップを意識しながら、クリティカルシンキングやヒューマンスキルといった幅広いビジネススキルの向上にも努めていきます。

問題解決のステップとは？ 問題解決の4つのステップの「Where」は、問題の所在の仮説を立てることであり、「Why」に繋がっていく。今回はその「Where」について学んだ。 仮説の立て方とは？ 仮説とは、ある論点に対する仮の答えもしくは、分かっていないことに関する仮の答えである。重要なポイントは、複数の仮説を立てることと、それらの仮説同士にある程度の網羅性を持たせることである。また、仮説を検証するためのデータを評価する際には、何を比較の指標とするか、意図的に何を見るかを考えることが求められる。そのため、数字を計算する手間を惜しんではならない。 検証マインドをどう育む？ 仮説を考えることで、検証マインドの向上と説得力が高まり、関連することを調べることによって意思決定の精度も高まる。結果としてステークホルダーに対する説得力が向上し、問題解決のスピードもアップできる。アンケートなどを活用して情報を総動員し、考えることが重要である。また、「3C」や「4P」などのフレームワークを活用することも効果的である。 データ分析の重要性とは？ データ収集においては、都合の良いデータだけを集めるのではなく、可能性を排除するために真剣にデータと向き合い、何と比較しての分析かを明確にする必要がある。会議資料や上長への報告を見返すと、実績や結果については真剣にデータを集めているが、データを元にした仮説設定や計算はほとんど実施されていない状況であった。結果だけを羅列するのではなく、それを根拠に仮説を立てるための計算や比較を行い、他の説を排除する仮説を設定することで、施策の根拠とし納得感を得られるようにする。 明日への準備は万全か？ 明日が月初なので出てくる数字を元に、結果に対する複数の仮説を立て、その仮説に対する根拠を数字で計算・調査した上で問題解決の手段を考える。アンケートやヒアリングを日々実施しているが、分析に役立つアンケートとなっているか見直しも必要だ。

仮説の種類は何？ 仮説は大きく2種類に分けられます。まず、結論の仮説はある論点に対する暫定的な答えや予想を示し、一方で問題解決の仮説は具体的な問題を解決するための思考の枠組みとして機能します。このように、まず事実から何が問題かを特定し、次にどこに問題があるかを仮説として立てます。その後、なぜその問題が発生しているのかを仮説に基づいて考察し、最終的にはどうすべきかを明確化します。 仮説思考のメリットは？ 仮説思考のメリットは多岐にわたります。内省的な視点を持つことでアウトプットの説得力が増し、課題への意識が高まることで解像度も向上します。また、無闇にデータを探すよりも効率的・迅速に問題を解決する道筋を得られ、アクションの精度も同時に高まるのです。 真因分析って何？ アプローチの一例には真因分析やゼロベース思考があります。真因分析は「なぜ」を5回繰り返して根本原因を探る手法で、目的が売上目標の達成であるときには売上の構造を商談数、クローズレート、平均商談単価の掛け算として考えることで、課題を特定します。例えば、クローズレートが低ければ、それは競合に負けているか、あるいは顧客のニーズを十分に捉えていないことが原因として考えられます。それぞれに対策を講じることで、適切な営業活動を促進できます。 真因分析はどう使う？ また、真因分析は顧客への業務改善提案にも利用可能です。申請業務に多くの工数がかかる場合、表面的な解決策として人員増加や自動化が考えられがちですが、真因分析をすると記入ミスの修正プロセスの煩雑さや申請者への正しい記入方法の伝達不足といった根本的な原因が明らかになります。 情報整理のポイントは？ 現在分かっていることを文章化し状況を整理することが重要です。その後、仮の仮説を立て、それを検証するために不足している情報を洗い出します。追加情報を収集する際は、チェリーピッキングを避け、公平な視点で仮説の有用性を判断していきます。

問題解決の流れは？ 問題解決のプロセスを整理するために、まずは「問題解決の4ステップ」について学びました。基本の流れは、what（問題の明確化）、where（問題箇所の特定）、why（原因の分析）、how（解決策の立案）という順番です。中でもwhereの部分では、どこに原因があるのかを深く掘り下げ、分析対象の範囲を絞ることで、原因を検証しやすくする点が強調されています。 仮説の立て方は？ さらに、原因に対する仮説を立てる際には、複数の仮説を出すことや、異なる切り口（ヒト・モノ・カネなど）から考えることが重要です。これにより、一面的な見方に偏らず、網羅的な分析が可能になります。そして、仮説の検証に向けて、どのようなデータを収集するかを意図的に選定し、意味のある対象から適切な方法で情報を得ることが求められます。 データ収集はどう？ また、都合の良いデータだけでなく、比較のための情報収集も欠かさず行うことが必要です。反論を排除するために、仮説に反する情報も踏まえた検討が重要で、これにより説得力のある分析が可能になります。ここでは、フレームワークとして3C（市場、競合、自社）や4P（製品、価格、流通、プロモーション）を活用する方法が示されています。 全体評価は？ 総評として、問題解決の4ステップがしっかりと整理され、特にwhereの部分を掘り下げる姿勢が評価されています。今後は学んだ理論を実際のビジネスシーンに応用し、複数の仮説の中から優先順位を明確にする方法を検討することが期待されています。 進捗報告はどう？ また、メンバーの進捗報告に際しては、各自がこのプロセスに沿っているか確認することが重要です。仮説が複数たてられているか、異なる視点での切り口が取り入れられているか、さらにはデータ収集が適切に行われているかを、リーダーを中心としたレビューの場でしっかりと意見交換を行い、全体の分析精度を高めるよう努めてください。