データ・アナリティクス入門

Whereが導く新たな学び

解決のステップは? 問題解決の4つのステップを意識することで、課題解決に向けた取り組みがより効率的になると感じました。今後は、最も重要なポイントである「Where」を意識して分析に着手していきたいと思います。業務においては、あるべき姿と現状とのギャップを、定量的な指標で示すことが大変有効だと印象に残りました。 総評はどう考える? 総評として、問題解決のステップを意識し、効率的なアプローチを追求する姿勢は素晴らしいと感じます。また、定量的な分析の重要性を理解している点も非常に大切だと思います。今後は、具体例を交えた検証により、さらに深い理解が得られるでしょう。 手法とデータは? さらに思考を深めるための問いとして、以下の点を考えてみてください。 ・問題の「Where」を意識する際、具体的にはどのような手法を用いる予定ですか? ・業務での定量的分析を強化するために、どのようなデータが必要だと考えますか? 今回学んだポイントを、実務に具体的にどのように応用するかもじっくり考えてみてほしいと思います。頑張ってください。 理想と現実は? また、「あるべき姿」と「現状」のギャップについては、①正しい状態に戻すための問題解決と、②ありたい姿に到達するための問題解決があると認識しました。たとえば、以下のようなケースが想定されます. ・売上販売目標の場合  → 100%達成に届かない状況と、120%達成を目指す状況がある ・製品シェアの内訳の場合  → シェア80%を目指す場合と、シェア100%を目指す場合がある ・KPI Activityの場合  → 会社の指標を順守する場合と、それを大きく上回る目標を設定する場合がある 比較で見極める? さらに、分析にあたっては「分析とは比較なり」という考え方も大切です。具体的には、社内の数字の良い組織や競合他社と比較することで、現状とあるべき姿を明確にすることが重要です. また、あるべき姿と現状は、定性的な情報だけでなく、定量的な情報としても示すことが重要です。定性情報を定量化するために、数値によるスコア化(たとえば0、1、3など)を統一した条件で設定する手法も有効だと感じました。

データ・アナリティクス入門

振り返りに潜む解決のヒント

問題解決の始め方は? 問題を解決するためには、まず「何が問題か」を明確にし、「どこで」発生しているのかを特定します。その上で、原因を分析し、解決策を考えて実行するという4つのステップ(What、Where、Why、How)を意識することが大切です。 状況把握のコツは? また、状況を整理するためのツールとして、3C(顧客、競合、自社)や4P(製品、価格、販売場所、宣伝)を活用する方法があります。これらのツールを用いると、事業の強みや改善すべき点がより具体的に見えてきます。 仮説は何故必要? 問題の原因をつかむには、一つの仮説に絞るのではなく複数の仮説を立てることが有効です。異なる視点から仮説を構築し、その後に実際のデータを収集して検証することで、問題を多角的に理解し、正確な解決策に結びつけることができます。 データはどう取得? データ収集においては、信頼できる情報源から、偏りのない意見を得る工夫が求められます。誰に、どのように質問するかを工夫し、整理したデータをもとに検証を進めることで、反論を排除しながら正確な分析が可能となります。 相談対応はどうする? 実際の業務では、他部署から「業務がうまくいかない」という相談を受けることがあります。そうしたときは、まず問題の所在を整理し、どこでどんな問題が発生しているのか、またその原因を明らかにします。そして、仮説を立てた上でデータ収集と検証を行い、説得力のある解決策を提案できるように心がけています。 体制強化はどう考える? 日常の業務において、問題解決の4ステップを意識的に実践し、仮説を立ててデータに基づいた検証を行うことで、より効果的なサポート体制を構築できると実感しています。また、3Cや4Pなどのツールを定期的に活用し、背景や業界の状況を把握しておくことも、今後の課題解決に大いに役立つと考えています。 振り返りの秘訣は? 最後に、解決策を実施した後は、その結果を振り返り、どのステップや仮説が効果的だったのかを検討することが重要です。これにより、次回の対応に向けた改善点を明確にし、継続的なスキル向上につなげることができると思います。

クリティカルシンキング入門

データを分解して得る新たな視点

データ分解で得られる新視点とは? データを分解することで事象の解像度が上がることを学びました。データを単なる数字として見るのではなく、一手間加えることで新たな視点が得られます。例えば、データをグラフ化したり、割合を計算してみたりすることで、より深く理解できることが多いです。 データをどう分けるべきか? データを分ける際には、定性的な仮説を持ち、複数の切り口から分解することが重要です。その際、MECE(もれなくダブりなく)の原則を活用すると効果的です。MECEを用いると、全体集合を部分に分ける(足し算)、事象を変数で分ける(かけ算/わり算)、あるいはプロセスで分けるという切り口が考えられます。 MECEの原則を実践するには? 私はこの概念を知ってはいましたが、実際に分解をする際にうまくできていないと感じていました。切り口についても感覚に頼っていましたが、言語化された切り口を示されたことで、今後はそれを指針にできるようになったと感じています。 営業成果への応用とは? 営業部門の成果の低迷や、良好な場合の要因を探るために、この手法が活用できると思います。プロセスで分解している部分はありますが、クライアントを特徴別に分けたり(足し算)、売上や利益率から分解する(かけ算/わり算)部分が不足していることに気づきました。これを行うことで、良い成果を上げた要因を特定し、勝ちパターンを見出すことができ、悪い時は修正ポイントを明確にして改善行動に役立てることができると思います。 人事課題の解析はどう役立つ? また、人事課題の検討においても、従業員をMECEで分解し、課題点を探ることで、解決策を考えるのに役立てることができると感じています。 実践のための初めの一歩は? 学んだことを実践に移すため、データの切り分けを実際に行う機会を持ちたいと考えています。現在、すぐに取り組むべき課題もいくつかありますが、データを全体的に捉えられていないものが多いです。まずはデータを集めることから始めなければなりません。そのために、どのようなデータが必要なのかを5W1Hを使って考え、それをMECEを用いて分解しようと考えています。

戦略思考入門

カラオケで働く新時代の学び方

レジャーと仕事は? 戦略思考入門を受講中の方から、レジャー施設のカラオケルームでテレワークができるという情報をいただきました。これは非常に魅力的なアイデアであり、今後はそれを活用して、グロービスでの学びや仕事(Zoomでの打合せ)と娯楽を一体化させ、生産性向上を図っていきます。 付加価値はどう? バリューチェーン全体を俯瞰し、部品や原材料の購買から製造、出荷物流、販売・マーケティング、アフターサービスまでの主活動に加え、人事や経理、技術開発などの支援活動の重要性を認識しました。自社製品の付加価値を的確に把握することが必要です。 理念と柔軟性は? 経営理念やビジョンといった不変の要素を大切にしつつ、時代の変化に柔軟に対応する必要があります。今後もグロービスの単科生制度を利用し、コンセプチュアルスキルやビジネスフレームワークを学び続けることが求められます。 専門分野はどうする? 「餅は餅屋に任せる」という考えから、パソコン修理は専門業者に委託し、本業に集中しています。社内教育の講師を持ち回りで担当することによって理解が浅くなる傾向があるため、専門分野はグロービスの単科授業を履修し、専門家から学ぶことを検討しています。 戦略をどう練る? 業務の選択にあたっては、3CやSWOTのフレームワークを活用しています。自社は業界2位であり、コスト・リーダーシップ戦略は難しいため、多品種小ロットの生産に対応する差別化戦略を重視し、設備投資を進めています。また、技術書籍や書類の電子化を進め、自炊代行業者に依頼してPDF化を実施しています。 フレームはどう使う? フレームワークは単なる知識ではなく、実際に活用することでその価値が発揮されます。新たな課題に対処する際は、直観ではなくフレームワークを基に考え実行していきます。リソース配分においては、所属する部署の人、物、金、情報を把握し、最適に配分する努力をしています。 PPMで整理する? プロダクト・ポートフォリオ・マネジメント(PPM)の考え方を取り入れ、「金のなる木」を維持しつつ、「負け犬」を整理することにより、自社製品の維持と整理を行っています。

マーケティング入門

営業力を飛躍的に高める「顧客ニーズの捉え方」

ニーズ特定の重要性とは? 自身の営業活動に対して有益な内容だと痛感しています。 まず、ニーズの特定の重要性と難しさを強く感じています。ニーズを特定しなければならない重要性は理解しているものの、その特定が難しい理由が明確に言語化されている点が、自身の課題特定にとても役に立ちました。真のニーズを捉えられなければ、価格競争や的外れなプロモーションに陥ってしまいます。特に顧客自身が気づいていないため、単純な質問ではうまくいかない場合が多いです。一定水準の欲求が求められている場合、自身が何を+αで求めているのか説明するのは難しいです。 どのようにニーズを捉える? ニーズを捉える上での解決策として、顧客の気づいていない欲求を具体的に提示することが重要です。行動観察とデプスインタビューを組み合わせることで、お客様の思考や関心事をより深く理解することができます。 顧客ニーズに合ったネーミング 顧客ニーズを捉えた際の重要事項として、ネーミングが挙げられます。これは、顧客の関心どころを刺す表現を的確に選ぶということです。また、自社の強みを認識し、それを活用することも非常に重要です。 具体的な活用シーンを想定すべきか? この内容は、日々の営業活動において具体的な活用シーンが思い浮かびます。例えば、企業課題についての経営ディスカッションを行う際、自身がその企業が目指すべき場所や道のりを明確に持てているかどうかという問いかけが重要です。美容師がお客様に対して「こんな髪型が似合うだろう」という仮説を持つのと同じように、成果のイメージをお客様に明確に実感させる提案を行えるかどうかが鍵です。定量的な情報がベストですが、定性情報でも具体的なシーンをイメージできる事例を共有することが重要です。 業界の変化をどう把握する? さらに、業界の変化を踏まえて、お客様企業が今後どのような道筋に進むべきかの仮説を持つこともポイントです。業界動向の調査やお客様企業の市場環境の調査を行い、それに基づいた仮説を元にディスカッション機会を増やしていくことで、お客様の関心事に沿った仮説検証を行い、真のニーズを探索していけるようになります。

データ・アナリティクス入門

分解思考で掴む未来へのヒント

理想と現実の違いは? 問題定義については、常に「あるべき姿」と現実とのギャップを意識し、そのギャップを埋めるために関係者と共通認識を持つことが重要だと感じました。 分解法の違いは? ロジックツリーには、「層別分解」と「変数分解」が存在します。私自身はこれを「足し算分解」と「掛け算分解」と表現しています。加えて、感度の良い切り口を多数持っておくことも大切ですが、これが自分の長年の課題となっています。 大枠から取り組むのは? 問題分析を行う際は、まず大きな枠組みから着手することが肝要です。私は計数業務や人材育成、組織開発を担当しているため、さまざまな場面でこのアプローチを用いています。 評価の焦点は? 具体的には、売上や予算を検討する際には、分解を通じて問題の大きさや影響範囲を特定するよう努めています。また、人材育成の方法を考えるときには、何が効果的かを明確にするために要素を分解し、議論を深めています。 要因の絞り方は? さらに、組織の問題に取り組む際は、組織のありたい姿を定義した上で問題を分解し、その要因候補を絞り込む作業を重ねています。 成果物はどう捉える? また、業務のアウトプット分解についても考えさせられます。業務を成果物と、それを生み出すアクションに分解し、受け取り手の観点から何が必要かを吟味することが、業務完了に向けた重要なポイントだと感じています。 分類項目のコツは? 売上や予算の項目に関しては、適切な分類項目の設定が、事業の推進状況を的確に把握するために役立つと考えています。 育成理論を再検討? 人材育成の観点分析では、人の性質や評価の項目化は進んでいる一方で、育成方法論についてはまだまだ整理の余地があるように思います。ここでは、「When」や「Where」といった切り口で新たな項目化ができる可能性があると捉えています。 数値評価の意義は? 最後に、組織の問題分析では、定期的な組織評価の数値を基に、課題項目がどの要素や要因に分解されるのかを試行することが、今後の改善に向けた有効な戦略であると感じています。

マーケティング入門

イノベーション視点で製品価値を再考

イノベーション普及の要件とは? イノベーションの普及における要件をマーケティングの視点から初めて学び、その重要性を強く感じました。これらの要件である比較優位、適合性、分かりやすさ、試用可能性、そして可視性の5つの視点をフレームワークとして、自社の製品やサービスを再評価する必要があると考えています。 課題と不安をどう乗り越える? 特にIT企業においては、製品やサービスの説明が機能解説に偏りがちで、顧客視点からの利用価値や利用方法を効果的に提案できていないケースが多く、我が社も同様の課題を抱えているのではないかと危惧しています。 外部視点を取り入れるには? 今回の実践演習では最大4問と想定されていた課題が6問も出題され、回答が不十分であったのかもしれないと少し不安を感じました。それでも、IT企業の事例を基に、製品やサービスの説明が顧客視点での価値提案に欠けているという認識を改め、お客様向けのプレゼン資料や製品紹介資料を見直すことにしました。 社内部門へのアプローチ法は? さらに、経営企画を担当する立場として、親会社や社員、外部パートナー会社を顧客と捉え、彼らのニーズや依頼の真意を常に考える習慣が重要だと感じています。この視点を持つことで、提案内容や改善策にニーズを反映できる機会を増やせるのではないでしょうか。バックオフィス業務はどうしても視野が狭くなりがちなので、顧客視点を一層意識して業務に取り組んでいくつもりです。 商品魅力を営業視点でどう伝える? また、商品やサービスの紹介資料は営業担当と共に相談しながら、検討する機会を設定していきます。私自身、営業の経験があるため営業的な視点は持っているつもりですが、今回の講習で学んだ「商品の魅力を伝える」視点はまだ十分でなかったことを反省しています。営業担当にも理解を得られるよう努めていきたいと考えています。 社員を顧客とする意識をどう高める? 最後に、社員を顧客として捉える意識は持っていたつもりでしたが、その取り組みがまだ不十分だったことを今回の内省を通じて認識しました。今後はこの意識をさらに高め、業務に活かしていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

ロジカルなアプローチで課題を解決する秘訣

分解手法の課題とは? ロジックツリーについては知識があったが、「層別分解」や「変数分解」については理解が浅かった。このため、分解の方法に甘さがあったことに気づいた。MECE(漏れなくダブりなく)の原則に基づいて物事を分解しようとしていたが、ただ「その他」という項目を入れないようにしよう、「漏れなくダブりなくしよう」とするに留まり、実際には分析の観点で意味のある分解ができていなかった。「切り分けて意味のある分け方」ができていなかったのだ。 SFAでの運用改善策とは? マーケティングにおけるリードから商談に至るまでの顧客属性や営業活動履歴について分解し、SFA(営業支援ツール)上で選択肢を設定している。しかし、これがMECEであったとしても、分析の観点で後々良い結果に繋がらない選択肢を設定してしまっていたと気づかされた。ルールとして運用に乗せているため現場には混乱が生じがちだが、説明を通して理解を得て改善していきたい。 問題解決に向けたステップ SFAでの選択肢に関して直近の課題については、以下のステップをとる予定だ。 1. 最適なSFAでの活動結果の選択肢を調整するため、これまでに蓄積された様々な結果を分解手法を用いて再分解する。 2. 修正点についてチームメンバーと意見交換を重ね、最終的な決定を行う。 3. 現場の運用に支障が出ないよう、営業メンバーに理由を含めて通達し、理解を得る。 冷静な問題解決が大切 また、今後自分が行う企画については、「問題解決のために必要なステップ」である「what(何が問題か)」「where(どこに問題があるか)」「why(なぜ問題が起きているか)」「how(どうすればよいのか)」をきちんと踏まえ、目の前に見えて重要そうな課題や感情論に走らず、冷静かつ客観的に根拠のある分析を進めていきたい。企画時点での分析をきちんと行い、その結果をまた分析することでPDCAサイクルを回すことを徹底したい。 説得力を高めるには? 他メンバーに対して意見を出す際にも、上記の問題解決のステップを踏まえた説得力のある意見を出せるよう努め、納得を得られる形にしたい。

デザイン思考入門

試作で輝く!新たな挑戦へ

初期アイデア共有は? 今週は「プロトタイプの共有とフィードバックの重要性」について学び、デザイン思考のアプローチを通して、初期段階のアイデアを素早く形にし、実際の意見を得るプロセスの大切さを実感しました。 完璧主義は危険? 学びの中では、完璧を目指さずに早めに形にすることの重要性が強調されており、完成度ばかりに固執すると、時間がかかるばかりでなく、利用者からの貴重なフィードバックを逃してしまうことに気づかされました。また、フィードバックを受ける際には、うまくいっている点と課題を整理し、改善に向けた具体的なアクションにつなげることが求められると感じました。質問の際に5W1Hを意識することで、具体的な意見を引き出しやすくなる点も印象的でした。 試作進める意義は? 自身の業務においても、まず試作を提示し、早い段階でフィードバックを得るプロセスが、プロジェクトの方向性を確認する上で有効だと再認識しました。関係者との積極的なディスカッションを進めることで、共有したアイデアの理解を深め合い、次の改善策につなげることができると感じています。 学びはどこで活かす? さらに、今回の学びは、研修設計や新規事業開発支援、コンサルティングの現場にもそのまま応用できると実感しました。研修設計では、受講者のニーズや課題を明確に把握し、試作・テストのプロセスを繰り返すことで、より実践的なシナリオを構築できます。新規事業開発においては、ターゲットとなる利用者の視点を取り入れ、素早いプロトタイピングと検証により、方向性を早期に固めることが可能です。コンサルティングでは、提案資料などを段階的に共有し、早いフィードバックを経ながら改善を重ねるアプローチが、クライアントとの合意形成を円滑に進める鍵になるでしょう。 今後の展望は? 今後は、このデザイン思考のプロセスを意識して、小さな試作とテストを重ね、得られたフィードバックを業務改善に積極的に活かしたいと考えています。試作・テストのサイクルを繰り返すことで、柔軟かつスピーディーな改善を実現し、より実践的なアプローチを定着させることが目標です。

データ・アナリティクス入門

現場の知恵で磨く課題設定術

課題設定はどう考える? 今週は、データ分析の一連の流れ(問題提起、仮説設定、検証方法の決定)の総復習を行いました。特に、どんな課題を設定すべきかという初期段階での苦労から、課題設定の難しさを実感しました。適切な課題設定がなされなければ、仮説や検証の方向性も定まらず、最終的な分析の質に大きく影響することを再認識しました。また、課題設定の精度を向上させるためには、現場の声をヒアリングする、過去のデータからヒントを得る、フレームワークを活用するなどの工夫が必要だと感じました。 実務復習は何が目的? 今回の復習を通して、実務でデータ分析の流れを実践し、ブラッシュアップしていく重要性も改めて感じました。特に、業務改善や営業データの分析においては、適切な課題の切り口が成果に直結します。例えば、営業成績が伸び悩む店舗に対して「なぜ成果が出ていないのか?」と問いかける際には、「訪問件数が少ないのか」、「折衝時間が短いのか」、「既存顧客へのアプローチが不足しているのか」といった具体的な観点から検討する必要があります。適切な課題が設定されなければ、的外れな仮説から誤った改善策を提案するリスクもあるため、今後は現場の意見をしっかりとヒアリングし、過去のデータを積極的に活用する習慣をつけたいと考えています。 仮説検証はどうなす? さらに、仮説を立てた後は、実践を通じてどのようなデータが有効なのかを検証することで、より精度の高い分析フローを確立することが求められます。これによって、業務改善や営業データの可視化に対して、より効果的なアプローチが可能になると実感しました。 現場実態はどう見る? 現場の実態を正確に把握するためには、まず営業担当者の意見を聞き、「営業活動でどのような課題を感じているか」を確認することが重要です。データだけでは見えにくい実際の状況を把握するため、過去の営業データ(営業成績の推移、訪問件数、成約率など)を分析し、他店舗との比較からどの指標に差があるのかを特定します。また、フレームワークを活用して「なぜ?」を繰り返し問いかけ、根本的な課題を探ることも効果的です。

戦略思考入門

顧客視点で磨く、新たな価値提案への道

学び直す顧客価値と持続可能性 今週の学習では、「顧客価値」と「持続可能性」の重要性について再認識しました。特に、私はこれまで希少性や付加価値に注目してアイデアを考えていましたが、「顧客にとって本当に価値があるのか」という視点が欠けていることに気づきました。さらに、顧客視点で競合を特定するのは非常に難しい課題だと感じました。従来の市場だけでなく、デジタルトランスフォーメーション(DX)の進展により、全く異なる分野からの代替品が競合となる可能性もあります。このような環境の変化を捉えるためには、広範な市場にアンテナを張り巡らせ、常に最新の動向を把握することが必要だと学びました。この気づきを活かし、今後は顧客視点を意識した仮説検証を重ね、具体的な価値提案を磨いていきたいと思います。 SI業界における持続可能性の課題は? SI業界における「持続可能性」の重要性も改めて考えさせられました。特に、技術の進歩により、かつては差別化の要因となっていた技術やサービスが他社にも容易に模倣される現状に直面しています。この課題に対処するには、最新の技術を追い続けると同時に、既存の強みを活かした独自の価値提案を作り出す必要があると感じました。また、VRIO分析は非常に有用であり、まずは自社について実施してみたところ、組織の観点が弱いという課題を認識しました。今後はチームメンバーとともにVRIO分析を実施し、他の視点を取り入れることで新たな強みや未認識の課題を発見したいと考えています。 新技術導入のための戦略は? 自社のサービス開発の場面では、新技術を導入する際、その技術がただの流行ではなく、顧客にとって長期的な価値を生み出す持続可能な競争優位性を持っているかどうか、導入前にプロセスを強化したいと思います。また、新技術分野やDX活用事例など、日々の情報収集の重要性を再認識し、セミナーへの定期的な参加や業界レポートの読み込みを今後も心がけていきたいです。競合他社との差別化ポイントを明確にする取り組みを進め、VRIO分析で得られた洞察をもとに自社の競争優位性を高めるための改善策を検討していきます。

データ・アナリティクス入門

定量データとロジックツリーで解決策を磨く方法

解決策を考える際の注意点は? 課題を与えられた際には、まずどのように解決するかに意識が向きがちです。その結果、【what】や【where】の考察が後回しになってしまうことがあります。この講義を通じて、現状と理想の姿とのギャップを定量的に把握する重要性を学びました。具体的な数値が示されているにもかかわらず、それを使わずに仮説を立て、解決策を考えていた自分に気づくことができ、とても良かったです。 新たな思考法は役立つのか? さらに、ロジックツリーの活用方法についても新たな知見を得ました。通常、条件を先に考え、その条件に合うアイデアを生み出そうとする方法を取ることが多いですが、具体的な打ち手を先に考え、その後条件に当てはまるものを選ぶアプローチが新鮮でした。このような思考法があると知り、非常に役立ちました。 理想と現状のギャップを埋めるには? 顧客との対話においても、理想の姿やあるべき姿の合意を得て、現状とのギャップを埋めていくことが重要です。【what】や【where】を考える前に、まずあるべき姿や望む姿を明確にする必要があります。採用活動においては、人材とのマッチングを図るために具体的な数値に落とし込むことが少ないですが、目標を見失わないように定量データでコンセンサスを取ることを忘れないようにしたいです。また、大きな目標の上にKPIとしての数値目標を立てることも重要だと感じました。 どのようにアイデアを整理する? さらに、用件定義を行った上で解決策を考える際に行き詰まった時には、先にロジックツリーを用いて要素を分解し、その後要件に当てはまるものを選ぶという方法も有効だと分かりました。 1. 顧客との会話の中で都度目標の確認を行う。 2. KPIを設定する。 3. 必ず現状とのギャップを考える。 4. ギャップの原因やボトルネックを調べるために定量データを活用する。 5. アイデア出しで行き詰まったら、ロジックツリーを使ってアイデアを並べ、要件に当てはまるものを選定する。 これらのポイントを念頭に置き、今後の業務に活かしていきたいと考えています。

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