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検討

に関する学び

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数字はどう見える？ まず、数字の見方について考えると、仮説を立てた上でデータを収集し、その後の分析で仮説の検証を行うという流れが基本だと感じました。AIを使って情報を収集する場合でも、自分なりの考えを持ち、AIから得られた情報と自分の意見を照らし合わせることが大切です。もしも自分の予想と結果が異なった場合、その違いがどこから生じたのかを考えることで、新たな学びのヒントが得られると実感しています。 代表値はどう見る？ 次に、データの見方としては、代表値に注目しました。単純平均、加重平均、幾何平均、中央値など、データの性質や目的に応じて使い分けることが必要です。また、散らばりを示す指標としては標準偏差があり、これらの数値をグラフ化することで、直感的に状況を把握できる点も魅力的だと思いました。 業務の数値活用は？ 普段の業務では、商品の売上や原価、コストダウンの検討などで、いろいろな平均値を算出することが新たな発見につながるのではないかと感じています。そして、その結果を他者に説明する際に、グラフを活用することで、理解を深め、合意形成をスムーズに進めることができると確信しています。 AIで何を発見？ 日常の業務の中で、実際に数値をAIに入力して計算やグラフ化を試みることで、これまで気づかなかった事実や見逃していた視点を発見できるのではないかという期待があります。来週には、何かの案件で試してみるつもりです。

具体的演習の魅力は？ 総合演習の課題解決は非常に具体的で、これまでの演習と比べると、より深い検討が求められる良い機会となりました。 フレームワーク使用法は？ 仮説を考えるプロセスでは、思考の幅を広げるためにフレームワークの活用や対概念の取り入れ方が提示されました。しかし、現時点ではフレームワークの使いこなしが十分ではないと感じ、今後の日々の活動の中で意識的に取り入れていきたいと思います。 A/Bテストの効果は？ また、A/Bテストを活用して早期にアクションを起こすことで、得られたデータをもとに仮説をさらに精緻化する取り組みも印象的でした。Web関連の利用場面では活用しやすい一方、現業務にすぐ生かすことは難しいと感じたため、二つの選択肢の中から比較しながら適した選択を見つけるアプローチを取り入れたいです。 問題解決の流れは？ 問題解決については、問題に至るまでの流れをプロセスに分解し、どの段階に原因があるのかを明らかにする手法が有効だと実感しました。解決策を検討する際にも、複数の選択肢を洗い出し、根拠をもって絞り込むことの重要性が伝わってきました。 現場実行のコツは？ 現在の業務では、大規模なデータ分析による示唆を提示するよりも、現場に近いところですぐに施策を実行することが求められていますが、仮説思考に基づいて複数の仮説を立てた上で行動に移すプロセスを意識的に実践していきたいと考えています。

戦略はどう進める？ 事業戦略において、差別化の有効性は非常によく理解できました。しかし、差別化を進める際に適切な戦略が伴わなければ、その効果は全く発揮されない危険性も十分に感じられます。つまり、ただ単に違いを打ち出すだけではなく、正確なフレームワークを活用してアイデアを整理し、抜け漏れがないか慎重に検討することが不可欠です。ブレーンストーミングで自由に意見を出し、その後、フレームワークに沿って理論的に構成することで、初めて実践的な戦略が構築できると考えています。 資源課題の解決は？ 一例として、クリティカルミネラルの問題が挙げられます。現状では、特定の二大勢力の対立に左右される状況にありますが、この課題に対しては、例えば自国で資源権益を確保する、外部依存を避けた技術の構築、リサイクル推進といった独自のアプローチが考えられます。さらに、バリューチェーン分析を通じてボトルネックを明確にし、投資対象を特定するという手法も有効だと考えられます。 市場競争の本質は？ また、差別化とは別に、多くの業態が激しい競争を繰り広げるレッドオーシャン市場にも注目が必要です。例えば、クラウド分野では複数のシステムが存在し、最終的には価格競争に収束する傾向が見受けられます。主要なプラットフォームに利用が偏る一方で、その他のシステムがどのように市場で生き残っているのか、その事業戦略を改めて考察してみる価値があると感じました。

マクロ視点の大切さは？ ミクロ視点だけでなく、マクロの状況を踏まえた考え方が大切だと改めて感じました。顧客視点に加えて、世の中の情勢や動向を理解することで、より総合的なビジネス力が身につくと実感しています。 リーダーに必要な本質は？ また、ビジネスリーダーに求められる能力として、経営戦略やマーケティングに基づく戦略立案、人材マネジメントや組織行動とリーダーシップを核とするチーム作り、そしてファイナンスやアカウンティングを含めた投資検討という三つの分野があることを学びました。 6週間講座の成果は？ 6週間にわたる講座では、動画視聴、実践演習、振り返りといった学習サイクルを体験しました。特に実践演習は、単に動画を見るだけでは得られない理解を深めるために非常に重要であり、苦労しながらも多くのことを学び取ることができました。 自社強みの発見は？ さらに、今回の講座を通じて、ポジショニングや差別化を考える際には、自社の強みや弱みを十分に理解することが不可欠であると気づきました。これまでプロジェクト運営に注力してきたため、顧客に提案する際には自社と同業他社との違いをしっかり把握し、独自に提供できるサービスを検討していく必要があると感じました。 市場調査の活用法は？ 市場調査やリサーチを行う際には、ニュースや各種サイトといった情報源をどのように活用しているのか、今後も引き続き学んでいきたいと思います。

目標と現状の接点は何？ 戦略的思考とは、まず目標と現状の地点を明確に設定し、その間を最短距離で結んでいくことだと学びました。普段、プロジェクトを進める際にはクライアントからの要望に応じて、発生するタスクをいくつか洗い出し、その中でも特に時間と関係者が必要な作業をクリティカルパスとして最優先に取り組むようにしています。 実行と省略の理由は？ また、戦略とは何を実行するかを選ぶだけでなく、何を実行しないかを決定することでもあると感じました。クライアントのリクエストを中心に作業を進め、要望がない部分は最低限のアウトプットを目標にする方法は、事業戦略の現場でも重要な考え方だと思います。不要な検討事項をなぜ省くのかを論理的に整理し、説明できることも求められる点に納得しています。 日常への戦略的活用はどう？ さらに、日常の様々な場面でも戦略的思考は活用されています。現在、転職活動中という身で、必要な資格取得やスキルの習得に向けて戦略的なアプローチを実践していると感じます。また、面接に備えてこれまでの業務経験や実績、強みを論理的に整理し、わかりやすく説明できるよう努めています。 整理された思考はどう生かす？ これまで無意識に行っていた思考を俯瞰し、論理ツリーなどの手法を取り入れて整理することで、今後の業務においてより幅広く深い視点を持つ戦略的な考え方を身につけられるよう、本受講を進めていきたいと考えています。

正しい文章はどう作る？ 正しい日本語という観点についてはあまり意識していませんでしたが、改めてその重要性に気づく機会となりました。誤字脱字やら抜き言葉、主語と述語の抜けや間違いといった明確なミスがある一方で、正解となる文章を定義するのは難しいとも感じています。これは慣れが必要な部分です。また、ロジックツリーもMECEと同様に、複数のパターンが考えられるため、目的に応じた適切なパターンを選定することが重要です。柱を立てる、対の概念を用いる、具体化するというプロセスは理解できましたが、その柱が本当に目的に適しているか慎重に検討することが必要だと実感しました。具体化の際には定量的な指標や第三者から見ても理解できる言葉で表現することが大切です。 技術意義は何だろう？ 現在進めている新技術の実証実験プロジェクトにおいて、お客様から「この技術は何のために実施しているのか分からなくなってきた」というコメントをいただきました。このため、その技術の意味や意義、位置づけを整理する必要があります。今回学んだ内容は、まさにこの整理に役立つと感じたので、今後実践してみたいと考えています。 実験はどう進む？ 今週は、新技術実証実験に関する技術の定義やその意義を、ロジックツリーとMECEを意識して整理します。来週には、お客様とともにこの整理した情報を用いて、新技術の価値やお客様のビジネスへの影響度合いを議論する予定です。

問題の原因は何？ 問題を特定する際には、まずプロセスごとに整理して考え、複数の案に対して各々の確度を点数化して比較検討する手法が有効だと学びました。また、仮説検証のために小さいサイクルを繰り返すことで、実際の運用の中で迅速に改善策を試すことができると感じています。過去に広告のＡＢテストを実施した経験から、構造を改めて理解することもできました。 チーム士気は上がる？ 実務者はこのような小さいサイクルの繰り返しによる検証の重要性を十分に理解している印象ですが、一方で意思決定者はサイクルの大きさに注目しがちだと感じました。今回の学びを社内で明確に説明することができれば、チーム全体の士気向上にもつながるのではないかと考えています。 売上の謎を解く？ たとえば、自社ECサイトのアクセス解析において、「特定商品の売上が伸び悩んでいる一方で、検索数は増加している」という状況が見受けられた際は、売上の構成要素や購入プロセスを分解して整理しました。その上で構築した仮説をすぐに検証し、実践することで問題解決に取り組んでいます。 効果はどう確認？ また、繁忙期前にECサイトでセールを実施する際、消費行動を促すフレーズの効果を明確にするため、あらかじめ広告のＡＢテストを行いました。テストの結果をもとに効果の高いフレーズを特定し、繁忙期のセールページに反映させることで、より成果を上げる工夫をしています。

P/LとB/Sの関係は？ P/Lで示される当期純利益は、B/Sの純資産に組み入れられる点が印象的でした。B/Sでは、左側に資産―つまりお金の使い道が示され、右側に負債と純資産―お金の調達方法が表されています。負債は借り入れにより資金を集めたと考えられるため、この関係性から企業の資金調達や運用の実態を読み取ることができます。 流動と固定の意味は？ また、資産や負債は「流動」と「固定」に分けられ、１年以内に現金化できるものや支払いが済むものが流動に分類されます。特に、売掛金や買掛金はこの流動性の代表例といえ、各項目の期間内の動きを理解することで、企業の短期的な経営状態を把握する上で重要です。 負債の大きさは何を示す？ さらに、資産と比較した負債の大きさを通じて、企業の健全性が評価されることにも驚かされました。しかしながら、各企業のビジネスモデルによって特徴は異なるため、一概に比較するのが難しいという点も学びの一つです。 どう学びを実感する？ この学びを生かして、まずはさまざまな企業のB/Sを観察し、それぞれのビジネスモデルの特徴を掴むことを目指しています。さらに、事業を立ち上げる際には、こうした知識がビジネスモデルの構築の参考になると感じました。加えて、公開情報から多くのB/S事例を検討し、資産や負債が全体に占める割合についてざっくりと把握することで、経営分析のスキルを養いたいと思います。

分析の目的は？ 分析について学んだ点としては、まず分析の目的を明確にすることの大切さを実感しました。分析は単なる数字の羅列ではなく、比較を通して意味を見出し、意思決定に役立つ結論を導き出すことが求められます。また、手元にないデータからも推測を行うことで、新たな洞察が得られる場合があること（例として、戦闘機の事例）が印象に残りました。 仕事にどう生かす？ この学びを仕事に活かすため、分析に取り組む前には「なぜ分析を行うのか（Why）」、「その目的を達成するために何を分析すべきか（What）」、「どのように比較検討するのか（How）」を明確に文書化することが必要だと考えます。例えば、進行中の消費者アンケート調査では、調査の目的、分析対象、比較対象と方法を整理することが求められます。また、広告効果測定においては、分析対象が広告以外の条件とどのように整合性をもって比較できるか検討することも重要です。 報告はどう伝える？ 報告時には、まずデータそのものの事実を示し、次にそこから読み取れる解釈を伝え、最終的に結論としてまとめるという流れが効果的です。一方で、営業提案用の資料作成の場面では、自社に有利な解釈ができるようデータの切り取り方に工夫が求められる状況もあります。私は分析担当として、あくまで客観的でフラットな視点からデータを伝えることを心がけているため、その点について皆さまのご意見を頂ければと思います。

仮説構築はどう効率化？ 仮説を立てる際、ゼロからすべてを考えると時間がかかるため、よく使われるビジネスフレームワークを活用することで、より効率的に仮説を構築できます。 3Cの有用性は？ 代表的なフレームワークのひとつに「3C」があります。これは事業戦略を分析する際に、顧客（Customer：市場・顧客）、競合（Competitor：競合）、自社（Company：自社）の観点から考える手法です。具体的には、顧客が誰か、市場が今後伸びるのか縮小するのか、どの競合が存在し、どれほど強いのか、そして自社のサービスが顧客のニーズを満たしているかといった点を検討します。 4Pのメリットは？ もうひとつは「4P」で、自社のサービスをさらに詳しく分析するためのフレームワークです。Product（製品）、Price（価格）、Place（場所）、Promotion（プロモーション）という観点から、製品やサービスの質、適正な価格設定、提供方法や手段、そして効果的な販売促進の方法などを具体的に検証します。 導入評価の視点は？ また、医薬品の導入評価時において、アセットの事業性評価を行う際は、3Cのフレームワークを意識することが重要です。ターゲットとなる患者層（Customer）、競合他社（Competitor）、自社の立ち位置（Company）という視点から評価を進めることで、より的確な判断が可能となります。

データの説得力は？ データに基づいて論理的に導き出された方策には、数ある手法の中でも特に説得力があり、実践する際に効果が期待できると感じました。 本質はどこにある？ チームで分析を進める際、議論が拡散して本来の問いを見失わないよう、得られた事実に対して丁寧に目を向けることが重要だと実感しました。実際の業務では、頭の中にある既定の原因や方策にとらわれず、フラットな姿勢でデータと向き合う意識を持つ必要があると感じています。 仮説の進め方は？ また、全ての要素を網羅的に分析し、一つひとつ順番に確認する方法は非効率であるため、仮説を立てた上で優先順位を意識しながら進める手法の重要性を改めて認識しました。 満足度の裏側は？ 年に一度、事務局を務める競技会の満足度アンケートを通じ、数値では明確に分解できないフリーコメントを整理・分類することで、参加者の満足や不満を体系的に把握することに努めています。その結果からイシューを特定し、真の原因へアプローチする方策を検討する意識が養われました。 チーム視点は整う？ さらに、日常業務においても、チームメンバーとイシューに対する視点を合わせ、要素を丁寧に分解することが大切だと考えています。問いかけを通してメンバーの意見を引き出し、原因や方策を決めつけることなく、常にフラットな視点で課題に向き合う姿勢を心がけたいと思います。

仮説の定義は？ 仮説とは、ある論点に対する仮の答え、または分からない事柄に対する暫定的な解答です。これには「結論の仮説」と「問題解決の仮説」の2種類があり、各仮説は過去、現在、未来という時間軸によって内容が変化します。 複数視点の意義は？ 仮説を立てる際は、決め打ちせずに複数の視点から検討することが重要です。異なる切り口で仮説を構築し、各仮説に網羅性を持たせるよう意識しましょう。 問題解決の手順は？ 問題解決のためには、「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4つのステップに沿って進めると効果的です。 仮説活用のメリットは？ 仮説を正しく活用することで、各自の検証マインドが向上し、説得力が増すと同時に、ビジネスのスピードや行動の精度の向上が期待できます。これまでの経験則や直感に頼るのではなく、ゼロベースで思考し、決め打ちせずに複数の仮説を検討することが求められます。 多角的分析は効果的？ まずは、3Cや4P分析を用いて多角的に仮説を立てることから始め、ヒト・モノ・カネといった様々な切り口で網羅性を意識することが大切です。実践の際には、一つの仮説に固執してデータ収集に走るのではなく、複数の視点から検証を重ねることで、比較対象との条件を同等に保ちながら分析を進め、精度の高い答えに導くことが期待されます。