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具体 ✕ 例

に関する学び

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どの問題から解決すべきか？ 問題があると、複数の解決すべき課題を同時に考えてしまい、何から着手すればよいか分からなくなることがあります。しかし、問題を分解し、「今ここで答えを出すべき問い（イシュー）」を特定して、その解決策をまず考えることが大切です。例えば、某飲食チェーン店では、客数の増加に取り組んでから単価を上げるための施策を考えた結果、成功を収めました。もし逆の順序で進めていたら、客足が遠のく可能性がありました。 イシューを特定するポイントは？ イシューを特定する際には、次の三点に気を付けるべきです。まず、「問い」の形にする（疑問形）。次に、具体的に考える（壮大すぎる問いにしない）。最後に、一貫してイシューを押さえ続ける（話がそれないようにイシューを何度も確認する）。 業務効率化の鍵はどこに？ 業務効率化を提案する際には、まず効率化を図るべきイシューを特定し、それをチーム内で共有します。これにより、何を根本的に解決したいのかを全員が認識し、効果的な方法を見出すことが可能になります。例えば、時間がかかっている業務がある場合、1点に集中して効率化を図ると、別のところで時間がかかってしまうことがあります。これを防ぐためにもイシューの特定と共有が必要です。 問い合わせ増加への対応策は？ また、日々の業務改善や問題解決には、具体的なイシューを見逃さないことが重要です。たとえば、ある問い合わせが例年より増加している場合、その原因を探るために情報の掲示方法や他の根本的な問題を検討する必要があります。普段より対応件数が増えていると感じた場合も、その違和感を無視せず、根本的な問題を特定し、それを解決する方法を考える時間を作ることが求められます。場合によっては、同じような問い合わせに対する対応時間が短縮されるかもしれません。 チームにおけるイシュー共有の重要性 常にイシューを意識し、その解決策を探る姿勢を持つことが、業務の効率化や改善につながる重要なポイントです。イシューを共有することで、チーム全体が同じ認識を持ち、一丸となって問題解決に向かうことができるのです。

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。

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。

分解という手法を学ぶ 与えられたデータをどのように活用するか、数字を味方にする「分解」という手法を学びました。情報を鵜吞みにするのではなく、手を動かしグラフ化するなどの簡単な工夫で、新たな分析・類推の元となることを再認識できました。 分解のポイントとは？ 分解の方法にはいくつかのポイントがあります。基本として、MECE（モレなく、ダブりなく）を目指すこと。そして全体の範囲を明確に定義することで、精度が増すと感じました。層別分解（例：年代別）、変数分解（例：売上＝単価×個数、どこが増減したか）、プロセス分解（例：入店⇒退店のプロセスで分ける）などの手法が紹介されましたが、感覚ではなく一つ一つ丁寧に試行錯誤することで、結果に繋がる可能性が広がります。仮に結果が出なかったとしても、その切り口に変化がないという情報が成果としてあり、失敗ではないと認識を新たに持つことができました。 MECEと分解方法の実務応用 業務上、様々な数値を取り扱う機会があります。新規業務のフロー作成時や集計業務、既存のルーティン業務に関しても、MECEや分解方法を意識することで、データの抽出方法が変わると感じました。 ミーティングでの分解活用法 新規業務フローのデータや数値取り纏め方法をMECE、分解方法を意識しながら切り口に変化をつけて分解を繰り返し、現状気付けていない数値の傾向や改善策を用意し、関係各署に意見具申していきます。ミーティングの機会も多いため、事前に議題を確認し自身の提案パートに関してはMECE・分解方法を意識し、他に懸念材料や他の提案方法がないかを模索する癖をつけます。 ルーティン化するための工夫 癖付けを具体的に行うため、項目ごとに分解方法をルーティン化します。まず全体の範囲を定義し、5W1Hで問題点を明文化し、分解方法と切り口を選定、MECEを意識して内容を再確認します。これを最低2往復行います。 方法の変化と学習の進捗 最適解とは思いませんが、反復トレーニングの一環として上記手法を学習期間中に実施し、途中で方法も変えていく予定です。

顧客ニーズは本当に？ 実際の事例を通じて、顧客の真のニーズを理解することと、自社の強み・弱みを把握することの重要性を改めて学びました。私は日頃からマーケティングと営業に携わっており、顧客と直接会話することで彼らを理解しているつもりでいました。しかし、実際にはその理解が浅かったと感じています。デプスインタビューや行動観察などの手法を学び、これらを実践することで、顧客の本当のニーズをより明確に捉えていきたいと思います。また、自社の提供するプロダクトに関してはある程度の理解があるものの、内部資源の理解はまだ浅いと感じています。バリューチェーン分析などのフレームワークを活用し、自社の強みと弱みをバランスよく見直したいと思います。 理由はどう伝える？ 顧客からの声を社内の開発担当にフィードバックする際には、単に求められた機能を伝えるだけでなく、その背後にある理由を深く掘り下げることで、顧客の本当のニーズを捉え、それを社内に還元していきたいです。そして、顧客の声を基に、どの機能を優先的に開発すべきかを提案する際には、単に要望の多さで決めるのではなく、自社の強みを活かし、マーケティングのコアとなるような魅力的な機能を提案していきたいと思います。 ペインはどう解消？ プロダクトのプロモーションにおいても、単なる機能紹介にとどまらず、顧客が実際に困っていることやペインポイントをしっかりと理解した上で、それを解消するイメージを具体的に提案できるよう、ネーミングや訴求文を工夫していきたいです。 必要機能は何故？ 営業の場面で顧客から機能の要望を受けた際には、なぜその機能が必要なのか、具体的にはどのような業務に困っているのかを深くヒアリングしたいと考えています。また、顧客の業務現場を訪れ、実際に困っているポイントを自ら見つける機会を積極的に作りたいと思います。 体制はどう評価？ 自社の理解を深めるためには、プロダクトの機能だけでなく、開発から提供までの体制や内部資源を再評価し、バリューチェーン分析を活用して、内側からの視点の偏りを無くして強みを整理していきたいです。

物事を分解する学びの重要性とは？ 物事を分解する方法について学んだことが非常に有益でした。まず、全体像を明確に定義し、目的に沿って切り口を設定し、MECE（漏れなく・ダブりなく）の原則を用いて事象を分解します。これには、「層別分解」、「変数分解」、「プロセス分解」の3つのパターンがあります。 分解手法の具体例をどう活用する？ 層別分解では、「年齢別」、「性別」、「季節別」といったように、特定のカテゴリーごとに事象を分けます。変数分解では、「売上＝客単価×客数」のように、事象を構成する要素に分解します。プロセス分解では、ある事象のプロセスを詳細に書き出し、そのどこに問題があるのかを分析します。 MECEが導く次の一手は？ 分解する際には、異なる視点が混在しないよう注意し、まずは試みてみることが重要です。たとえ分解した結果、特筆すべき点が見つからなかったとしても、それは「ここには差がなかった」という価値があり、他の観点での分解につなげることができます。失敗と捉えず、次の行動に繋げることが大事です。 これを売上分析に応用すると、例えば「年齢別」、「性別」、「季節別」に層別分解したり、「売上＝客単価×客数」という変数分解を用いたり、プロセスの中の問題点を探るプロセス分解が有効です。 DX人材育成にMECEはどう役立つ？ また、DX人材育成に関する施策を進める際の根拠としても使えます。例えば、社員のデータ活用率を上げることを目的に、現状を把握し、MECEを活用して問題点を明確にすることで対策を立てることができます。 意思決定の効果をどう高める？ 意思決定時には、情報をMECEで分類し、優先順位を決める手法が活用できます。これにより、どの情報を基に判断すべきかが明確になります。また、プロジェクト進行中に意見が割れた際には、目的を再定義し、網羅的に議論ができているか確認することで、考慮漏れがないかをチェックすることができます。 このように、MECEの原則を用いることで、さまざまな問題や課題を効果的に分解し、具体的な対策や判断を導き出すことができます。

戦略の独自性はどう考える？ 戦略には独自性の強みが必要だと感じています。私は目的意識を持って、ゴールに向かって最短かつ最速の道筋を意識して取り組んでいました。しかし、自分自身や自社の強みを生かしつつ戦略を立てることについては不安が残っています。授業中に取り上げられた大学受験の例を思い出すと、将来何を目指すか、そしてそのゴールに到達するためにどう勉強すれば良いのかまでは考えていたものの、登場人物の強みやどこを伸ばすのかという視点が抜けていたと感じました。 強みと弱みの使い方はどう？ 今後は、戦略を立てる際に、強みを発揮できる場面を意識して、その視点を組み込むようにしたいと思います。そして、弱みをどうカバーするかという対処法も考慮し、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を徹底します。まずは、自社の強みと弱みを言語化する必要があります。また、このやり方を本講座で学んでいきたいです。 新規事業の実現方法は？ 新規事業の立ち上げにもこの考え方を活用できると感じています。まだ会社が立ち上げ初期の状態にあり、ほぼ全てが新規事業に該当しますが、どうしても短期の利益を優先してしまうことがあります。しかし、中長期の利益を挙げるためには、戦略的に何を取り組むか、何をしないか（しないことを外注する選択肢も含めて）を決め、強みをどう伸ばすかを考えます。特に、現在の課題としては、やらなければならないことが多すぎて余裕がありません。そのため、まずは以下の視点で取捨選択する必要があります。 ・本当にそれは自分がすべきことなのか？ ・外注できる業務はないのか？それを生成AIなどのツールを使って最小コストで行えないか？ ・その仕事がレバレッジが効くものであるか？ 具体的な行動としては、以下を実施します： - 先に挙げた項目の観点で業務を整理する（11月中）。 - 自分がやる必要のない業務は外注し、外注先の選定や生成AIの活用を行う（12月中）。 - 改めて自社の強みと弱みを明文化して、Notionに書き起こす（12月中）。

MECEの意味は？ MECE（ミーシー）とは、Mutually Exclusive and Collectively Exhaustiveの頭文字をとった言葉で、情報を漏れなく、ダブりなく整理する考え方です。この考え方は、多角的な問題分析や意思決定の際に、体系的に物事を捉えるための基盤となります。 ロジックの本質は？ ロジックツリーは、複雑な問題や課題を階層ごとに分解し、問題の本質を明確にするためのフレームワークです。原因分析や解決策の立案、さらには意思決定プロセスにおいて、整理された視点を提供し、効率的なアプローチをサポートしてくれます。また、英語では「A Logic Tree」と表現され、複雑な事象を小さく分解することで全体像を把握しやすくしてくれる役割を果たしています。 SNS目的は何？ 具体的にSNSプロモーションの計画においてこの手法がどのように活用されるかというと、まず中心となる目的、例えばエンゲージメントの向上やサイトへの誘導、フォロワーの増加などを明確に設定します。次に、その目的を達成するための主要戦略を大きく整理します。ここでは、コンテンツの質と種類、ターゲットとなるユーザー層、投稿のタイミングや方法などの要素が検討されます。 戦略の具体策は？ さらに、各戦略を具体的なアクションプランに落とし込みます。たとえば、コンテンツ戦略では掲載する投稿の形式（画像、動画、テキスト）やテーマ、投稿頻度などが挙げられ、ターゲット戦略では、狙う世代やコミュニティとの交流方法を明確にします。そして、配信戦略についても、投稿の最適な時間帯や利用するプラットフォーム、必要に応じた広告の活用法などを細分化して整理します。 効果はどう評価？ 最終的に、実行に移した各施策の成果を週ごとや月ごとに評価し、反応の良いコンテンツを強化しながら戦略の見直しやアップデートを行うことで、効果的なプロモーション計画が完成します。こうしたプロセスを通じて、ロジックツリーはSNSプロモーションの行動計画をより具体的かつ体系的に策定するための強力なツールとなります。

どんな学びが印象的？ 今回の学びで特に印象に残ったのは、「標準偏差」と「幾何平均」の2点です。 標準偏差の計算手順は？ まず、標準偏差についてです。計算手順はまず平均を求め、その後、各データと平均の差を求め、差を2乗します。そして、2乗した値の平均（＝分散）を算出し、その平方根を取ることで標準偏差が得られます。具体的な例では、データが3, 4, 5, 5, 8の場合、平均は5となり、各データとの差は2, 1, 0, 0, -3です。これらを2乗すると4, 1, 0, 0, 9となり、分散は2.8、標準偏差は√2.8 ≈ 1.673となります。また、Excelでは=STDEV.P(範囲)という関数を用いて計算できます。 幾何平均の計算方法は？ 次に、幾何平均についてです。こちらは、最終値を初期値で割った値を計算し、期間に応じた累乗根（平方根や立方根など）を求めます。その値から1を引いたものが平均成長率となります。例として、初期値が100、最終値が209の場合、成長率合計は209 ÷ 100 = 2.09となります。2年間での成長率なので平方根を求めると√2.09 ≈ 1.45となり、1.45 - 1 = 0.45（45%）が幾何平均成長率となります。 中央値だけで評価すべき？ これまでは中央値を代表値として重視してきましたが、今回の学びで、データのばらつきを示す標準偏差の重要性を改めて認識しました。例えば、AIモデルの予測精度の評価において、これまでは絶対誤差率の中央値だけを使っていましたが、標準偏差を加えることで信頼度をより的確に評価できると感じました。 AI評価はどう変わる？ 実際、私が担当する不動産評価のAIモデルにおいても、最新のトレンドを反映するため定期的にアップデートを行っています。これまでは精度評価において中央値のみを用いていましたが、今回学んだ標準偏差を活用することで、モデルの精度のばらつきをより正確に把握できると理解しました。今後は、より正確な評価のために、標準偏差も加えた指標で測定していく予定です。

なぜデータ分析の目的が重要？ 今回の講座を通して、データ分析の方法について新たな視点を得ることができました。これまでは、やみくもにデータ分析に取り掛かりがちで、HOWにばかり目を向けていましたが、まずは目的や問題点を特定し、そのうえで分析を進める重要性を認識しました。また、複数の仮説を持ち、それを検証するプロセスも新たな学びとなりました。この講座を通じて、アウトプットの重要性も改めて実感しました。インプットしたことはすぐに忘れてしまうため、学んだことを自分の言葉にする時間を確保し、習慣化することが大切だと感じました。 データ分析のステップとは？ 現業務においては、データ分析をプロセスに分けて取り組みたいと思います。具体的には、目的の設定、問題点の特定、原因の分析、解決策の検討というステップを踏むことで、自分の行うデータ分析の目的を明確にし、どのような視点で仮説を考えるべきかをシャープにしていきたいと考えています。 データ分析の型をどう身につける？ また、データ分析の型を身につけたいと思います。特定の分析を行う際の型が身についていれば、データ分析の実行が容易になると感じました。例えば、特定の状況で使う分析手法をあらかじめ知っておくことで、効率的に進められるでしょう。 学びを習慣化する方法は？ さらに、自身の成長のためにも学びやアウトプットを習慣化したいと考えています。講座を通じて行った振り返りやグループワークでの意見交換は、知識や思考を深める助けとなりました。これを続けて習慣にしたいと思います。 実践知識をどう高める？ データ分析の実践知識についてもさらに勉強を進めたいです。他社事例などを参考にしながら、より鋭い経営分析や戦略検討ができる基盤を築けるよう努力します。 BS項目の分析はどう進む？ 特に、まだ分析が進んでいないBS項目については、プロセスに則って分析し、課題解決に取り組む予定です。また、週に1度はアウトプットの日を意識的に作り、学んだことを整理し、反省点や来週の目標設定を行う時間を確保したいと思います。

日本語を正しく使うコツは？ 今週学んだ内容は「日本語を正しく使う」「文章を評価する」「手順を踏んで書く」の3点であり、これに加えて「ピラミッドストラクチャー」という関連するフレームワークについても学びました。 まず、「日本語を正しく使う」ことに関しては、以下の点を意識しました。主語と述語がつながっているか、隠れた主語がないか、主語が途中で変わっていないか、一文が長すぎないか（60文字程度が適切）を確認しました。 文章評価の視点とは？ 次に、「文章を評価する」際には、言いたいことを支える理由がどのような視点で行われているかを考えました。状況や相手によって最適な理由づけが異なるため、複数の理由を考慮した上で、適切なものを選ぶことが重要であると学びました。 手順を踏んで書く秘訣 「手順を踏んで書く」ことについては、全体像を考えつつ骨組みを固めることが大切です。具体的には、「柱を立てる」「柱を支える要素を複数挙げる」「具体化する」「文章にする」というプロセスを踏みます。 ピラミッドストラクチャーの効果とは？ ピラミッドストラクチャーについては、メインメッセージ（結論・主張）とキーメッセージ（根拠）で構成され、キーメッセージを深掘りすることです。この構造により、論理の妥当性をチェックしやすくなり、聞き手側が理解しやすい論理展開が可能になります。 例えば、プロジェクトの進捗状況や課題について上司に相談する際には、つらつらと説明するのではなく、結論と根拠を整理することで会話が効率的になり、的確なアドバイスが得られます。 また、ベンダー企業との構想策定や要件定義の場では、主張と根拠を整理することで、理解が促進され、すれ違いを減らし手戻りも少なくなります。 最後に、社内プレゼン用のパワポを作成する際は、ピラミッドストラクチャーを用いて主張と根拠を考慮しながら構成を練ることで、矛盾がなく分かりやすいスライドを作成することができます。 以上の内容を今週学びましたが、これを活用することで、より効果的なコミュニケーションができると感じました。

グラフを選ぶ際のポイントは？ 今週の学習を通じて以下のことを学びました。 まず、グラフ作成においては「他人に伝えること」を念頭に置くことが重要であると学びました。何を伝えたいかによって適切なグラフの種類は変わります。読み手に負担をかけず、一目で理解してもらえるように、自分の伝えたいことと合ったグラフを選択する必要があります。 文字情報以外での伝え方は？ また、情報を伝える際には文字だけでなく、フォント、色、アイコンなども意識的に使うことが大切です。これにより、より印象に残る分かりやすいスライドを作成することができます。ただし、アイコンを使用する場合は、それがノイズとならないようメッセージとの整合を確認することが必要です。 資料の冒頭部分はどう工夫する？ さらに、スライドに入れるメッセージについては、読んでもらえる工夫、例えば冒頭のアイキャッチやリード文の工夫が必要です。また、この場合にも図表との整合性を取り、協調したい箇所を意識することで、伝えたいメッセージをより明確に伝えることができます。 資料作成で大事なことは？ 次に、具体的な資料作成についてですが、以下の点を意識しています。 企画書や提案書の作成では、興味を持って最後まで読んでもらうことが大事です。読みにくい文章になっていないかを確認し、その先が読みたくなるような冒頭のリード文を意識した資料作成を行います。 グラフの使い分けはどうする？ 報告書や発表資料の作成では、データによって適切なグラフを使い分け、自分の伝えたいことと合ったグラフを選択することが重要です。 印象に残るスライド作りの秘訣は？ 研修資料や業務マニュアルの作成では、伝えようとしているメッセージと書体が与える印象を揃えることが大切です。書体と共に、色についてもメッセージとの整合を意識し、アイコンを効果的に使ってより印象に残る分かりやすいスライド作成を目指します。アイコンを選択する際にも、伝えたいメッセージとの整合に注意します。 これらの点を踏まえ、資料作成を実践していきたいと思います。