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分析 ✕ 手法

に関する学び

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問題発見はどう進める？ 問題の原因を探るため、まずプロセスごとにアプローチする手法を学びました。その中で、A/Bテストを活用し、仮説を立てた上で実際に検証を重ねる方法が効果的であると理解できました。また、総合演習を通して、これまでの学習内容を振り返り、自分の知識を整理する貴重な機会となりました。 仮説検証は効果的？ データ分析においては、目的を明確にし、分析に入る前に仮説をもつことの重要性を再認識しました。分析プロセスを着実に進めるとともに、効果的な切り口でデータを把握することが求められると感じています。取り組んでいるサービスのユーザ活用場面を拡充するためには、利用シーンをプロセスに分解し、それぞれを検証した上で改善策を策定することが必要です。 分析の進め方は？ 具体的には、各プロセスに対して適切なデータを条件を揃えて抽出し、抜け漏れなく検証を進めることが求められます。改善策を検討する際には、複数の選択肢を根拠に基づいて検討し、基準を設けることで効果的な施策に絞り込むことが重要です。また、分析作業は複数のメンバーで進めるため、作業開始前に目的や意味合いを共有し、各メンバーが同じ認識で取り組むことにも留意すべきだと実感しました。

点と線の捉え方は？ 全体を通して、各手法を単なる点として捉えるのではなく、線としてしっかりと分析し、それを次の分析へのインプットにしていくことが重要であると再認識しました。また、頭では理解していても、つい答えありきで進めてしまう癖があるため、有識者と共に、普段からどのような分析手法を用いているか、また答えありきになっていないかをクロスチェックする必要性を感じています。 計画と分析はどう調和？ 特に来期の事業計画の立案時に、この分析の姿勢が非常に役立つと考えています。たとえ綿密に分析して計画を策定しても、現場の都合や関係性によって思いどおりに進まないことが多いのが現実です。しかし、自社のメリットを明確に言語化し、他者にも理解していただける分析を行う技術を身につけるため、日頃から学んだ手法を自然にアウトプットできるように心がけたいと思います。 外部インプットは必須？ また、PEST分析などで社会情勢を捉えるには、個人だけでは限界があるため、外部からのインプットに頼ることも重要です。某IT企業のレポートなど、信頼性の高い資料を参考にする一方で、ほかにも有用なレポートがあれば共有していただけると、大変助かります。

理想と現状の違いは？ 問題解決では、まず理想の状態と現状のギャップを定量的に把握することが重要だと再認識しました。現状を正常な状態に戻す対策と、ありたい未来の実現に向けた解決策の2つの視点が必要であることを確認しました。 ロジックとMECEはどう？ 今回の学習でロジックツリーとMECEの考え方について改めて学ぶ機会を得ました。これまで自己流になっていたロジックツリーを正しく再理解できたのは大変有意義でした。また、MECEの手法により、漏れや重複を防ぐことの大切さを実感しました。普段の業務では口頭だけで場合分けを行い、チーム内に認識のズレが生じることもあるため、今後はロジックツリーを活用し視覚的に共有するよう努めたいと思います。 分析の壁はどう？ 一方、日常の業務においては、数字を追いかけ原因を探る分析作業が少ないため、新たに異動してくるメンバーが「分析」という言葉に戸惑うケースも見受けられます。演習問題の形式では対処できても、実際の業務課題にこの手法を効果的に結びつけるのは難しいかもしれません。そのため、全体像を把握しながら論理的思考を実践し、可能な限り定量化して原因を追究する問題解決のプロセスを指導していく必要性を感じました。

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。

マーケ戦略の意義は？ マーケティングは、顧客が満足した状態で利益を得る手法であるという定義が、とても印象に残りました。特にエンターテイメント産業では、作品や商品の質の良し悪しを重視してきた自分にとって、「顧客の行動変容を起こせたか」という視点は、今後の行動指針として重要になりそうです。 複数アプローチは？ 製品を顧客に購入してもらうことで利益を生み出す業態であるため、マーケティングでは複数のアプローチが必要であると感じました。たとえば、①顧客満足度が高い質の高い商品を作る視点と、②出来上がった製品をいかに多くの人に届けるかという視点とがあり、さらに他のフェーズも存在します。それぞれのポイントで成功確率を上げるために、マーケティングの知識をどんどん増やしていくことが、利益貢献の機会を拡大すると考えています。 顧客分析はどう？ また、第一のフェーズでは顧客分析を通じて、クリエイティビティ以外の要素を補完し、武器とすることができるため、常に具体的な顧客像を意識しながら業務を進めたいと思います。第二のフェーズでは、マスメディアが以前ほど機能しない現状において、現実に効果がある手法を多数学び、ブームを作る手法を模索したいと考えています。

問題の実数把握の重要性を再認識 問題や現状を実数で把握することの重要性を再認識しました。現状の問題を理解した後、アイディアを整理する手法としてロジックツリーとMECEを学びました。以前からロジックツリーの存在は知っていましたが、2つの種類があることは新たな発見でした。また、MECEについては、社内での係数の分類方法を見ると、元々MECEを意識して分析目的で分類が形成されていると感じ、既存の分類の意義を再確認できました。 数字化の意識をどう高める？ 現状や問題を日常的に数字にしていますが、今後はさらに意識的に行おうと思います。MECEについては、大項目で終わらせることがあるので、階層を意識する必要があると考えています。この分野において、AIも進化してきているので、検討するべき項目の洗い出しにおいて、効率的かつ網羅的であることを意識したいと思います。 ロジックツリーとAIの活用 問題の数字化や目標達成までの数字化、対策に対する数値的感覚の共有が重要です。ロジックツリーの階層を意識し、さらなる分類方法の可能性を追求し（「このポイントを分類する方法はあるか？」という問いを持つ）、AIを活用して網羅性の向上を効率化させたいと思います。

学習時間はなぜ難しい？ 今回の勉強は、以前のデータ分析の際とは異なり、毎朝コツコツと学ぶ時間を確保することが難しく、順調に進めることができませんでした。一方、実務で自然に意識していた内容が学びの一部に反映され、知識の整理に役立ちました。その結果、全体としては勉強になったと感じています。 グループ参加はどう感じる？ また、グループワークへの参加については、後から参加したほうがよかったと反省しています。今後は、初めから積極的に関わることで、より多くの視点を取り入れたいと考えています。 問題の解決策は何だろう？ さらに、問題解決に没頭してしまいがちな反省もあります。なぜその問題を解決する必要があるのか、根本的な問いを持つことに意識を向け、アプローチを見直すことが必要だと感じました。加えて、人に伝えることにまだ苦手意識があるため、伝え方の手法をさらに学び、業務に生かす努力を続けていきたいと思います。 知識はどう実践する？ 前回受講したデータ分析の勉強と今回の学びを組み合わせ、より深い知識として業務に実践していくつもりです。今後も、言いたいことを明確にする思考法や伝え方の訓練を続け、日々の業務に活かしていきたいと考えています。

数字加工のコツは？ データ分析のアプローチにおいて、「数字を加工するためのポイント」を学びました。これまで単純平均だけに頼っていた自分に対し、加重平均、幾何平均、中央値など、分析の目的に応じた代表値の捉え方があることを知り、大きな気づきとなりました。 散らばりの見方は？ また、標準偏差によりデータの散らばりを見る方法についても、漠然としたイメージから、基本的な考え方や２SDルールの説明を受けることで、より明確に理解できるようになりました。 顧客単価の確認は？ 現在、一定の条件下で顧客単価を分析しており、単純平均以外の視点やバラつきの観点からの分析に着目し、これまで手つかずだった部分の解明に取り組む予定です。その際、前回学んだ分析の目的を明確にし、仮説を立てながら検証する手法を実践したいと考えています。 実践方法はどう？ 具体的には、以下の点を意識して進めます。まず、初回の学びに沿った手順を振り返りながら、地道に分析に取り組むこと。次に、仮説を立てる際には、数字をざっくりとビジュアル化して全体像を把握すること。そして、代表値や散らばりに焦点を当てた分析を行い、見やすく伝わりやすいグラフなどのビジュアル化にも努めます。

講義の4ステップとは？ 今回の講義では、問題解決の基本となる「明確化、特定、分析、立案」の4ステップを学びました。現状とあるべき姿の違いを、数字で具体的に示すことの重要性も理解できました。また、分析手法としてロジックツリーや層別分解、変数分解、そして「もれなく、ダブりなく」というMECEの概念にも触れ、今後の実務での応用を意識するようになりました。 タブロー普及策は？ タブローの導入にあたっては、社内での普及方法について考える必要があります。タブローは主に営業部門と管理部門で利用される予定ですが、現状では初期導入段階のため、タブローの知識やスキルを持つ人材が不足しています。そのため、どのように準備を進め、短期間で必要な教育を実施するかが課題となっています。 実務に生かすには？ BI分析やデータ可視化の取り組みを進める中で、理解を深めるためには計画的な学習やスキルの向上が不可欠です。講義で学んだプロセスをもとに、現状とあるべき姿をどのように区分し、具体的な対策を立案するかのイメージが湧いてきたと感じています。しかし、仕事の現状と理想の状態を明確に区分する点については、まだ少し分かりにくいという実感もあります。

問題解決の流れは？ 問題解決のステップは、まず「何が問題なのか」を明確にすることから始まります。具体的には、1.何が問題なのか？（What）　2.どこに問題があるのか？（Where）　3.何故問題が起きているのか？（Why）　4.どのように解決するのか？（How）の流れで整理されます。 現状と理想はどう違う？ また、現状とあるべき姿や望ましい状態とのギャップを数値化することで、問題の大きさや具体性を把握しやすくなります。これにより、課題解決への道筋がより明確になると思います。 ロジックツリーは何故有用？ さらに、問題分析の手法としてロジックツリーを活用するメリットは大きいですが、その際には感度の良い切り口を持つことが求められます。この感度の良い切り口とは、問題の細部に至るまで無駄なく、かつ重複なく整理するための視点であり、身につけるのが難しい部分でもあります。 経理作業は何を伝える？ 最後に、毎月の経理や財務のまとめ作業を通じて、数値から様々な問題点や疑問点が浮かび上がることを実感しています。そこで、今回学んだMECEの考え方を取り入れ、ロジックツリーを用いてこれらの問題を体系的に分析していきたいと考えました。

原因を探るヒントは？ 原因を探る際には、与えられたデータのみならず、プロセス全体に目を向けることで、より深い示唆を得ることができます。このアプローチは、問題に関わる要素とそうでない要素を分ける「対概念」という考え方にも通じています。 A/Bテストの重要性は？ たとえば、WEB画面のUIUX検討時には、これまで担当者が一案に絞ってリリースしていたため、思い描いた効果が得られなかったという事例があります。今後は、複数の施策を同一条件下で比較するA/Bテストを活用し、データに基づいて顧客に響く施策を選定する手法に切り替えていきます。 営業プロセス見直しは？ また、営業活動による収益最適化のデータ分析では、営業プロセスが曖昧に分類されていたため、正確な要素抽出が困難でした。そこでフロントメンバーへの丁寧なヒアリングを実施し、プロセスを適切に分割することで、各要素を明確に特定し、分析精度を向上させています。 テスト実施の秘訣は？ さらに、A/Bテストの実施にあたっては、期間設定や施策パターン数の考慮が重要なポイントとなっています。これらの条件をどのように整えるかが、テストの効果を左右する鍵となるでしょう。

デザイン思考はどう変わる？ デザイン思考は、当初は外見や部分的な要素に焦点が当てられていましたが、徐々に全体設計へのアプローチへと発展してきました。お客様への共感を軸とすることで、顧客にとって本質的な課題解決を目指す姿勢は、単に技術的に高度であるだけではなく、実際に役立つ製品やサービスへと結実するために不可欠です。 技術進歩と課題は何？ また、AIの進化により、ITシステムの試作が容易になったため、全体プロセスの回しやすさは向上しています。しかしながら、細部の制御が難しい現状では、あと一歩の実現に大きな工数と時間が必要となるケースも見受けられます。加えて、顧客と製品やサービスの提供者はそれぞれ別の利害を持つため、どうしても緊張関係が生じるという課題があり、こうした点を含めた総合的な方法論の整備が望まれます。 試作と提案はどう進む？ 今後は、ChatGPTなどを活用して顧客の発言から課題やソリューションを分析し、その結果を基にReplitで試作案を作成、実際に顧客に提示するという流れが実現できるのではないかと考えています。授業を通して、こうしたプロンプトの設計など、具体的な手法を確立していくことが目標です。