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方法 ✕ 評価

に関する学び

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ライブ授業で感じた点は？ 締めのライブ授業では、これまでの学びを振り返る機会がありました。データ分析の手法として、比較を活用する方法を学び、目的設定から仮説構築、データや情報の収集、分析、さらには仮説の検証という一連のプロセスの重要性を実感できました。また、自分の考えにとらわれず、さまざまな視点から検証することの大切さも理解でき、これらの手法をいかに実践し、スキルとして身につけるかが今後の課題であると感じています。 部門業績の課題は？ 部門業績分析においては、自部門の営業データを活用し、強みと弱みの再確認を進めています。さらに、セグメント別の成長性や低成長部門の課題を明確にし、改善策の検討や戦略の見直しにつなげたいと考えています。次年度の目標設定にあたっては、今年の実績を論理的に分析し、定量的・定性的な評価が可能な具体的な目標を立てる予定です。すでに各メンバーには来期に向けて自ら考えた目標設定を進めてもらっており、私自身も部門全体の強みや弱み、注力すべきセグメントを整理した上で、各メンバーの目標と比較・検証を行っています。このプロセスを通じて、部門全体で論理的な目標理解を深め、同じ方向性で次年度の業務に取り組むことを目指しています。目標設定は3月中に取りまとめ、次年度からは月次で目標達成度の比較分析を実施し、達成に向けた具体策を全員で共有していく方針です。

データ比較の意義とは？ 「分析は比較なり」という考え方の重要性を再認識しました。ビジネスにおける意思決定の際には、データを用いた提言を行う中で"比較対象"や"基準"を明確にしておくことが上流段階で大切であると感じています。 データの見せ方をどう工夫する？ また、定量データの種類に応じて、適切な加工法やグラフの見せ方があることを学びました。普段から業務でプレゼンテーション資料を作成していますが、これまでは感覚的に数字を表示していました。今後は、実数で見せるべきものと割合で見せるべきものの区別を意識して、より効果的に可視化していきたいと思います。 分析の視点を資料にどう活かす？ 資料作成の際、分析結果や二次情報を取りまとめるにあたり、「比較」や「数字の見せ方」といった、わかりやすい表現方法を意識していこうと考えています。また、業務委託先を選定する際に、選定基準や評価基準を整理するためにも、分析の観点を活用することができると感じました。 新たな観点を業務にどう適用する？ これまで意識してこなかった新たな観点を業務に適用するために、まず業務の目的をしっかりと立ち止まって整理し、可視化することを習慣化したいと思います。これにより、意思決定を促進するためのデータ活用の余地があるかどうかを判断し、適切な判断ポイントを組み込むことができると考えています。

プレゼンは納得できる？ プロトタイプの説明については、完成されたプレゼンシートにて発表する方が納得感が得られると感じました。そのため、プロトタイプ作成や報告の優先事項は、スピード、実際に体感・体験できること、そして低コストであると考え、報告もこれらを重視しています。 体感をどう見直す？ また、これらの優先事項を活かすためには、人間が直接体感・体験した感想を重要な情報として捉え、AIを活用して視覚化する方法が有効であると学びました。 データ収集の極意は？ 業務におけるプロトタイプやテストは、図面やCGでの可視化に加え、実際に試作された空間として創出されています。これらに対して、顧客の反応を定性的なデータのみならず定量的なデータとしても捉え、比較できるようにすることが求められます。そのため、どのようなデータを収集し、何を提示するか、また提示することでどのような課題解決やニーズの充足につながるかを事前に検討する必要があります。 クライアントの声は？ さらに、コミュニケーションの活性化を求めるクライアントに対しては、彼らが何を求めているのかを十分に確認しながら試作アイデアを実際の空間に反映させ、図面化します。そして、アンケートによる定性調査と、図面や空間に対するドット投票による定量調査の両軸で評価を行う取り組みが重要だと考えています。

顧客価値の定義とは？ ビジネスにおいて顧客に対してどのような価値を提供するかを明確にするためには、対象となる顧客（ペルソナ）をしっかりと定義することが重要だと学びました。顧客ペルソナが不明確だと、ビジネスを構築するのに必要な要素や資金の計画が立てられません。また、ビジネスの成果は損益計算書（P/L）で大まかに計算できますが、利益が出ていない場合の修正プランも検討する必要があります。この際、ビジネスが提供する基本的な価値は不変とすべきで、そこがぶれると「なぜこのビジネスを始めたのか？」という根本的な問題に直面する恐れがあります。そのため、修正プランについても価値への影響を考慮しながら検討することが不可欠です。 自社サービスの価値を再確認するには？ 現在の業務においても、自社のサービスや自分の組織・チームがどのような価値を提供しているのかを再確認します。その価値が実際に提供できているかどうかを測定する基準としてKPI（重要業績評価指標）が定義されているので、その関係を正しく理解することが必要です。 まずは社内情報を含めて、自社製品が提供する価値や関連サービスの価値の認識が、自分の理解と合致しているかを確認します。もし差異がある場合は、その部分を修正します。また、KPIについてもその設定背景を正しく理解し、同様に確認を進めていきます。

実践学びをどう活かす？ 実践演習を通じて学んだ内容を、日々の行動に一つずつ落とし込むことの重要性を改めて実感しました。効果的なフィードバックを行うためには、事実に基づき、相手の感情に寄り添い、自分がしっかりとフォローしている姿勢を示し、相手が納得しているかどうかが重要です。また、相手のモチベーションを高める話し方を意識することも大切です。 上司への報告はどう？ 現在の立場を考慮して、部下である自分が上司に情報を伝える方法に注意を払いたいと思います。振り返りの中では、以下の点を意識して進めます. - 部署の方針に沿った目標を設定できているか - 振り返りの際、事実に基づき説明できているか - 今後の改善点について話せているか - 上司にサポートしてほしい内容を具体的に伝えているか 評価をどう高める？ 自分の現状を客観的に把握し、目標設定が上司や会社の期待とズレていないかを確認しながら、積極的に報告や相談を行うことで評価につなげたいと考えています。今回の学びの中心は、リーダーとして部下に寄り添い相手を理解する視点でしたが、それを自分の場合は「上司に理解してもらうためにどのような行動をとるべきか」に置き換えて学ぶことができました。今後、リーダーになった際には、この研修で得た内容を活かして実践していきたいです。

VRIO分析で競争優位をどう築く？ VRIO分析は、差別化のポイントを見つけるフレームワークとして有効です。この分析は以下の4つの視点から施策を評価します。 - 経済価値（Value）：顧客にとって価値があるか。 - 希少性（Rarity）：その要素がどれだけ希少か。 - 模倣困難性（Imitability）：模倣するためのコストが高いか。 - 組織（Organization）：組織体制が適切に整備されているか。 経済価値を再考する方法 自社が保有する優れた経営資源を明確にすると、競争優位性を構築できる組み合わせを考えることが重要だと学びました。 経済価値について考えることで、私は自身の業務に対して新たな視点を持つことができました。課題に集中するあまり、本当に求められているものを見落としがちになります。これを機に、顧客のニーズをより把握することを再検討したいと考えています。具体的には、どのようなコンテンツが求められているかアンケートを実施し、施策の妥当性を確認します。 SNS活用とアンケートの重要性 広報活動においては、今後SNSなどを活用してアンケートをとり、求められているコンテンツが何かを明らかにします。得た回答から経済価値を見つけ出し、実現可能なものを具体化して広報活動に活かしていく予定です。

A/Bテストは何が見える？ A/Bテストは、2つの施策を比較し、どちらがより適しているのかを実際のユーザー行動に基づいて判断する有効な手法です。アメリカ大統領選などの大規模な事例でも用いられている点が印象的で、仮説だけでなく実績に裏打ちされた評価がとても参考になりました。 演習で何を実感した？ また、演習を通じて、問題の各要素をステップごとに分解することで、どのデータを抽出すればよいかが具体的に見えてきます。こうしたプロセスは、原因の特定を容易にし、問題解決に向けた新たな視点を提供してくれました。 業務再構築はどう進める？ 社内業務の再構築にあたっては、まず課題を洗い出し分類した上で、それぞれの課題のどこに原因があるのかを要素ごとに分解して検証する方法が効果的だと感じました。Howに飛びつく前に、What、Where、Whyの各段階を踏むことで、より論理的に解決策を見いだすことができると思います。 原因探しで見つけたヒントは？ さらに、課題に対する取り組みでは、要素を段階ごとに書き出す過程が、問題自体の理解を深め、原因の特定に大いに役立ちました。その後、適切なフレームワークを用いて目的に沿った仮説を立て、多角的な視点から検討することで、より実践的な解析が可能になると実感しました。

戦略の本当の意味は？ 「戦略」という言葉について考えを深める中で、自分がそれを曖昧に捉えていたことに気づきました。難しく考えすぎると頭に入りにくいので、戦略とは「目的・目標をラクに達成するためのもの」や「やること・やらないことを選ぶこと」と解釈しました。この考えに基づくと、目的・目標の設定が今まで以上に重要であることがわかりました。 IT部門の悩みは？ 当社のIT部門も他社と同様に、計画済みの重要テーマに加えて経営や事業からの緊急案件が絶えず降りかかり、質・量の両面でメンバーへの負担が大きくなっています。そこで、社会や当社事業の状況を前提条件として受け入れつつ、メンバーが心身ともに健康で持続的に働ける組織を作るための運営戦略を確立したいと考えています。 研修後の見直しは？ 研修を終えた後には、まず以下のことに取り組みたいと思います： - 当社のIT部門の当面の役割・目的・目標を再評価し、明文化する。 - ミッションを効率的に達成する方法や、やらなくても良いことを構造的に考え、書き出す。 毎日の行動の意義は？ さらに、日々の行動としては次のことを徹底していきたいです： - 「やらない」という選択肢を常に意識する。 - これまで以上に目的・目標の設定を重要視する。

問題解決はどう進む？ 問題解決の4ステップとして、まず「what」（問題の明確化）、次に「where」（問題個所の特定）、その後「why」（原因の分析）、そして「how」（解決策の立案）という流れで整理する方法が紹介されています。各ステップが順序立てて説明されているため、全体像を把握しやすく、実際の問題へのアプローチがより明確になります。 仮説検証はどうする？ 仮説を立てる際には、複数の仮説を同時に検討し、それぞれに網羅性を持たせることがポイントとして挙げられています。また、仮説を検証するために、どの比較指標を選ぶのかを意識してデータの評価を行う大切さも感じました。 データ収集はどう考える？ データを収集する際の注意点として、まず「誰に聞くか」と「どのように聞くか」を慎重に考え、比較可能なデータの収集を怠らないことが重要です。さらに、反論を排除するためにも、対立意見をも十分に考慮した情報収集が求められています。 分析計画はなぜ大切？ 最後に、分析に取りかかる前に、設定した仮説を反映した分析計画表を作成する意義が強調されています。特に、経験の浅いメンバーと共に仮説の設定プロセスや必要なデータ収集、効果的な分析方法について議論することで、より深く問題解決に臨む体制を整えることが可能になります。

どの分析方法が有効？ 問題を特定する際のアプローチについて、分類や分解の手法、考え方の基本を身につけることで、さまざまな課題に対してゼロから悩むことなく、正しい分析を進められると実感しました。学習の中ではプロセスの分解に重点を置いていましたが、他の方法についても幅広く覚えておきたいと考えています。 提案の見直しは必要？ 実業務においては、顧客への提案で解決策ありきで進めてしまうケースがあり、都合の良い分析になってしまうことがあります。こうした提案は初めは良い印象を与えるかもしれませんが、本質的な課題解決にはつながらず、長期的には評価を下げるリスクがあるため、業務の進め方を見直す必要があると感じました。まずは、これまで学んだ分析のステップに基づき、客観的かつ正確な分析を実行した上で、最適な解決策を提案することが重要だと思います。 行動計画はどう決める？ 具体的な行動としては、実業務で特定のサービスに依存せず、客観的で正確なデータ分析を徹底し、複数の選択肢を比較検討することが求められます。そして、適切な判断基準を設定して最適な解決策を提案することを意識します。加えて、提案後の振り返りを行い、実施した解決策の効果をデータで検証する仕組みを整えることで、継続的に提案の機会を創出できると考えています。

問いの重要性は？ 「問い」から始めるという視点が、今回の学びの中で特に印象に残りました。まず、常に「今何を考えているのか」を自分自身に問いかけることで、単に身近な情報に頼るのではなく、目的や目標を明確にしながら考える重要性を再認識しました。 自己評価の見方は？ また、思考のプロセスにおいては、自分の考えを客観的に評価する「もう一人の自分」を育てることが大切だと感じました。具体と抽象の動きを意識的に行うことで、より広い視点からアイディアを整理・展開し、最終的に論理的な結論に導くための自己チェックが可能になります。 実践から何を学ぶ？ 具体例としては、week1で実践した「自分の思考をチェックするもう一人の自分を育てる」と「具体と抽象のキャッチボール」を通じて、発想を広げる効果を実感しました。また、week6に学んだ「今何を考えているのかを自問する」手法は、常に問いを軸に考える習慣の大切さを改めて感じさせるものでした。 議論はどう進む？ 普段の議論や施策の検討においても、まずは明確な問いを立て、その問いに沿って具体的なアイディアと抽象的な概念を行き来させながら自分自身の考えをチェックすることは、よりクリエイティブで実効性のある結論にたどり着くための有効な方法だと感じます。

データ比較の意味は？ データの比較を通して、その意味合いを見出す手法として、数字に集約する方法とビジュアル化する方法の２つのアプローチがあることを学びました。 代表値の選び方は？ 数字に集約する手法では、まず代表値に着目します。代表値としては、単純平均、加重平均、幾何平均、さらには中央値が挙げられます。また、データのばらつきを評価するためには標準偏差を利用するのが有用です。どの手法を採用するかは、単に数値を並べるのではなく、各数値が持つ意味合いを十分に考慮した上で、目的に見合った適切な評価方法を選択することが重要です。 評価手法は何だろ？ 成長率や進捗率の評価では、場合によっては幾何平均が適していることもあります。ただし、実際の業務においては、単純平均や標準偏差による評価が一般的に用いられるケースが多いです。評価の目的やデータの意味合いによっては、中央値や幾何平均も選択肢に入れて、適切な評価手法を考慮する必要があります。 グラフ選びはどうする？ また、データのビジュアル化にあたっても、まずその目的を明確にし、適したグラフなどの表現方法を検討することが大切です。目的に合わせたデータの加工や表示の手法を選ぶことで、情報をより具体的かつ分かりやすく伝えることができると実感しました。