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方法 ✕ 設定

に関する学び

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状況変化の把握方法とは？ 状況の変化を把握するためには、「分ける」ことと「視覚化」がポイントとなります。「分ける」際には、複数の切り口を出し、機械的ではなく、目的に沿ってどのように分解すると状況が見えやすくなるかを考えることが重要です。この時に使える手法が「MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）法」であり、漏れなくダブりなく分けることを意識する必要があります。 MECE法の具体的な手法を学ぶ MECE法には次の3つの方法があります： 1. 層別分解：全体を定義して分ける（例：単価別、年代別） 2. 変数分解：一つの数字に対する変数を分ける（例：売上＝客数×単価） 3. プロセス分解：分析対象の事象に関する全体のプロセスを考えて分ける（例：来店→注文→食事を運ぶ→食べる→会計→退店） 分解スキルの課題と対策 私はこれまでMECEの概念は知っていましたが、特に分け方がうまくできないと感じていました。上記の①〜③の手法を知ることができたのが一番の収穫でした。また、「他には？本当に？」と問いかけることで、分解の妥当性を検証することも重要だと感じました。 解約要因とその分析法は？ 解約要因の分析： - 層別：子どもの年齢別、親の年齢別、世帯年収別、利用回数別、子どもの人数別 - 変数：アプリ利用状況＝利用頻度×利用ゲーム数×1ゲームあたりの利用時間 - プロセス：契約→初期設定→初回利用→2回目利用→解約までの利用状況→解約→再契約 変数分解スキルを向上させるには？ 変数分解のスキルアップ： 私は比較的容易に層別やプロセス分解の案は出せましたが、変数分解が特に苦手だと感じました。そのため、業務内外を問わず、日常生活で目にする数字を構成する変数が何かを1日に最低1つは考えていきたいと思います。具体例はすぐに思いつかなかったので、他の受講生の投稿や知人とのコミュニケーションを通じて課題を見つけていきたいと思います。 クリティカルシンキングを強化する クリティカルシンキングの基本姿勢： - 分解の切り口を検討する際に3つの視点を変えてみる。 - 出した結果に対して「なぜ」「本当に」「他には」という問いかけを行う。

複数仮説をどう活用する？ 仮説を考える際には、「複数の仮説を立てること」や「仮説同士に網羅性を持たせること」が重要です。その上で、仮説を検証するために必然的にデータを収集することが求められます。ケースの解説では「3C」「4P」が挙げられており、私が考えたケースの回答も結果として「4P」の視点に近かったですが、意識的に「4P」から発想したわけではありませんでした。どの場面でどのフレームワークを使用するべきか、まだ身についていないと感じましたので、今後はフレームワークを有効に使えるようにしたいです。 データ収集のポイントは？ データ収集の際にも、仮説を持った上で臨むことが重要だと再認識しました。例えば、故障対応の増加で残業が増えているという問題に対して、「昨年と今年の故障件数」の比較ではなく、「1件あたりの対応時間」を比較する方が良いという解説を受けて、その認識が強まりました。 日常業務での仮説と分析 仮説を考え、必要なデータを収集し、分析することは日常業務のあらゆる場面で必要です。具体的には、「毎月の財務諸表の比較分析」、「毎月の営業活動の振り返り」、「毎週のユーザー数の動向分析（新規獲得率、解約率、更新率）」などが挙げられます。 中長期的視点での活用法 また、中長期的な視点を持つ業務では、年間の目標設定やその達成に向けての方法を考える際、中期的なビジョンを考える際に、フレームワークの活用が有効です。特に中長期的な視点では、その活用をより一層進めていきたいと思います。 データ自動化とフレームワーク整理 日常業務で必要なデータ収集は現時点では自動化されていますが、収集されたデータに漏れがないか、今一度チェックすることが大切です。また、仮説を立てる際にはフレームワークの活用が有効と感じていますが、どの場面でどのフレームワークが有効かを一度整理したいと思います。そのために、フレームワーク集の書籍を手元に置いておく、もしくはChatGPTにどのフレームワークを使うかを尋ねるという方法も考えています。 独自視点はどう持つ？ ただし、フレームワークに頼りきりになると内容が似たり寄ったりになりがちですので、常に独自の視点がないかを意識していきたいと思います。

グラフの読み方は？ ■グラフの解釈と仮説の立て方 グラフを用いる際は、まず読み取りたい内容に合わせて最適な形式を選びましょう。グラフを観察する前に予測を立てることで、分析の方向性を明確にします。分析方法には、特徴的な部分を注目したり、複数のデータを比較して差異を見つけるなどのアプローチがあります。この過程で、解釈と仮説を同時に立てると効果的です。 R&Dチームの成果をビジュアル化する際には、チーム別に成果物の数をヒストグラムにし、偏りや詰まりを確認しましょう。この情報を基に各チームへのフィードバックを行い、改善につなげます。 データ表現の工夫は？ ■ビジュアル化のヒント データビジュアル化では、代表値や散らばりに着目します。代表値の設定においては、データに応じて使い分けが重要です。 - 単純平均は、データ全体の総和をデータ数で割る方法で一般的に多く用いられます。 - 加重平均は、影響力の異なるデータに重み付けを行って平均を取る方法です。 - 幾何平均は、主に変化率や比率を扱う際に使用されます。 - 中央値は、外れ値に影響されにくいため、データの中心を把握する際に便利です。 さらに、散らばりを把握するためには標準偏差を用います。標準偏差はデータのばらつきを測る指標で、値が大きいほどばらつきも大きいことを示します。大きく逸脱したデータは重要なポイントかもしれないため、注意が必要です。 データが正規分布に近い場合、95%のデータが標準偏差の2倍以内に収まるとされています。この特性を活用して標準偏差を逆算する方法もあります。 最後に、プロジェクト参加者の満足度を測る際には、参加期間に応じた重みづけを行って加重平均を計算し、その結果を適切なグラフで示すことで満足度の傾向をわかりやすく伝えられます。 仮説検証の流れは？ ■解釈と仮説の流れ まず、チームごとに成果物を数え、それを表にして視覚化します。次に、そのデータから予測を立て、詳細な解釈を行った上で仮説を形成します。この仮説をチームにフィードバックし、インタビューなどを通じて実態と照らし合わせることで、仮説を検証します。これにより、チームやプロジェクトのさらなる改善へと導くことができます。

顧客の悩みは何？ 業務でサービス開発に取り組む中、ターゲットとなる顧客にインタビューを実施し、悩みや課題を洗い出しながら、そこから得られるインサイトや示唆を導き出しています。これまでは感覚的に共通項や心理を見出していたものの、以下の問いを設定して進めることで、思考が一層明確になると感じました。 ・顧客が感じている悩みは何か？ ・その背景にある思考や本能は何か？ ・この思考に至る組織的な制約条件（評価や文化など）は何か？ ・最終的に、根本課題や真因は何か？ AIはどう評価？ AIコーチングからは、顧客インタビューを通じて課題やインサイトを探るアプローチに対して高い評価が寄せられています。明確な問いかけを用いることで思考が深まった点は大いに評価できる一方、さらに具体的な顧客事例や背景を考察することで、理解がより深まる可能性が示されています。 解決策は何？ また、以下のような問いも提示されました。 ・インタビューで見つけた顧客の悩みの根本原因に対して、どのような解決策が考えられるか？ ・提示された「課題定義」の5つのポイントはどのように活用されているか？ このような追加の問いかけを通して、顧客理解をさらに深めるために、さまざまな視点でのアプローチを試みることが大切であると感じます. 今回、提示された4つの問いで思考を巡らせた結果、提供価値に直結する良い結論（真因）を導き出すことができました。ただし、試行は一度に留まっているため、今後はさらなる改善を図っていきたいと考えています。背景にある思考や本能、さらには組織的な制約条件を探ることが「共感」に繋がるのではないかと感じています。 分析方法は？ また、定量分析と定性分析についても再認識する機会となりました。課題定義フェーズでは定性分析を重視し、定量は仮説の立証に活用するという考え方です。「根本課題・真因」を考える際には、背景にある思考や本能、そしてそれに影響を与えた組織的な制約条件（評価や文化など）を深く掘り下げることが、インサイトの導出に繋がると感じます。言うは易く行うは難しいですが、意識的に構造化して思考を働かせ、今後も実践していきたいと考えています。

エンパワメントとは何か？ エンパワメントとは、メンバーが自律的に業務を遂行できるように促すリーダーシップの一つです。目標を設定して、その達成方法をメンバーの自主性に任せつつ、効果的な支援を行います。ただし、ミスが許されない仕事や納期が極端に短い仕事には向かない手法です。リーダーがメンバーをよく理解し、モチベーションやスキル、喜びを感じる要因を見極めることも重要です。人材育成という側面も忘れずに考慮する必要があります。 目標設定はなぜ重要？ リーダーシップの実践における第2ステップは目標設定です。目標設定では、メンバーをそのプロセスに参加させることが重要で、問いかけを通じてメンバーの問題意識や関心を引き出し、発言を促すことでコミットメントを得ます。また、目標は具体的で定量的であるべきです。メンバーが優先順位をつけて行動しやすいような、測定可能な目標が望ましいです。その際、目標に意義を持たせることで、メンバーの使命感を引き出し、挑戦感を与えることも大切です。これはメンバーに少し高めの目標を与えることで実現します。 成果が出ない時の対処法は？ しかし、目標設定をしてもメンバーがやる気を出さない場合は、それが理解不足なのか、実行不能なのか、意欲の欠如なのかを見極めて、適切な支援を行う必要があります。 総務業務に目標設定をどう活用する？ 私の業務に関して言えば、総務業務における目標設定を活用できると感じています。今回は、社用車管理業務に注目します。総務の業務は組織方針において抽象的になることが多く、（例：従業員が働きやすい職場環境の改善）そのため、メンバーが業務を日常の一環と捉えてしまい、課題の改善に取り組む意欲を持ちにくいと感じています。 具体的に、25年度の社用車管理業務の目標設定を実施しようと考えています。関係するメンバーを集め、問題意識や関心点をブレインストーミングで出し合い、それを整理します。小さな問題やすぐ解決できる事案は日常業務として処理し、大きな解決策が必要なものや即座に解決策が出ないものを課題として取り上げ、目標設定を行います。目的の意義、定量的かつ具体的な内容、そして挑戦の要素を各メンバーに伝え、エンパワメントを活用します。

どうやって相手を動かす？ 目的を達成するためには、仲間に動いてもらい成果へと繋げる必要があります。そのためには、まず自分が持つ影響力を理解し、相手にどのように影響を与えるかを考えた上で最適なアプローチ方法を選択することが重要です。お互いの理解を深めることで、相手にポジティブな影響力を与え動かすことができます。 どのリーダーシップが有効？ エンパワメント型のリーダーシップは、組織のメンバーが自律的に目標に向かって行動できるよう力を与えるスタイルです。目標達成のプロセスを通じてメンバーを育成することができると感じました。また、状況を判断して適切なリーダーシップスタイルを選ぶことが大切です。 目標共有はどう進める？ リーダーシップ行動のプロセスでは、目標を立てて共有する際に、自分自身がその目標に納得し、メンバーが共感していることの重要性を再認識しました。目標設定時には6W1Hを活用し、自分が納得しているかを確認しますし、メンバーが立てた目標も同じ視点で確認したいと思います。 どうやって力を引き出す？ 私自身がリーダーシップを発揮する場面と、各店にいるリーダーのリーダーシップを育成することが求められています。今回学んだフレームは、日々の業務で活用できる場面が多くあります。例えば、立てた目標が6W1Hで作成されているか確認し、自分自身のパワーの発揮の仕方を選んだ上で焦点を明確にします。また、リーダーシップを発揮しようとしているリーダーには、質問を通じより良いリーダーシップを発揮できるように育成を行います。この「問い」が重要であり、自分のリーダーシップの理解が深まっていることが良い問いを生み出す鍵です。そのため、日常の行動を通じて学びを深めていきたいと思います。 計画確認はどう進む？ 来週、私自身の今期1年間のプランを共有する機会があるので、その際に自身が立てた目標を6W1Hで確認する予定です。また、今月末には各店の今年1年間のプランを確認する機会があります。その際には、マネージャーが立てた目標を6W1Hの視点で確認するとともに、店舗にどのように伝えリードするかを聞き、現状のチームメンバーのリーダーシップスキルを把握したいと考えています。

会議で何が決まる？ 多くの企業では、期初会議などの場で新しい施策や目標が掲げられることが多いですが、捨てる方針や優先順位を明確にする発表は稀です。この結果、部下が優先順位を把握できずに困惑することがあります。上司は客観的な視点やデータをもとに、明確な指示と評価基準を設定し、追跡評価を行う必要があります。 視点の根拠は？ 客観的視点を提示すると以下のようになります： 数字の背景は？ 1. **単位時間あたりの利益率** 販売活動に関する業務では分かりやすいですが、カスタマーサービス（CS）向上や開発業務では試算方法を考慮する必要があります。 2. **顧客（企業）の成長、将来性** 利益だけでなく、その業界や取り扱い製品の伸び率を判断材料にします。 3. **企業文化やキャラクター** 良好な企業文化を持つ顧客とは関係を継続しますが、そうでない場合は時間や精神的負担を考慮し、関係を見直す必要があります。 業務選定の理由は？ 医療機器の取り扱い業務においても優先順位の検討が重要です。具体的には以下の場面で検討が求められます： 販売支援の必要は？ 1. **販売支援** 臨床的なサポートが期待される装置プレゼンテーションやデモンストレーションは、営業推進部で完結できるような仕組みや教育を整備します。 学会支援の意義は？ 2. **学術活動** 学会発表支援や実験サポートにおいては、顧客のキャラクターや将来性、そして企業としてのメリットを考慮し、優先順位を付けます。さらに、有償化を検討します。 説明方法はどうする？ 3. **取扱説明** 製品装置が多様であるため、無差別曲線を利用してサービスとアプリケーションでバランスを取り、組織や役割を明確にします。これにより、社員の理解を得るとともに、顧客にも説明し納得してもらうことを目指します。例えば、取扱説明の影響が少ない装置には教育を行い、合格者にはバッチを提供するなどの工夫をしています。 効果はどのくらい？ これらのプロセスを通じて、業務の効率化と顧客満足度の向上を図ります。

仮説の設定と共有はどうする？ 「仮設の設定」 何が（what）、どこで（where）問題が発生しているのかという視点で考えることが求められます。その際、3Cや4Pのフレームワークを用いることで、網羅性を確保できます。自分自身の仮説を持つことも重要ですが、独りよがりにならないように、複数人で仮説を出し合うことが大切です。さまざまな視点で仮説を考えることで、より豊富な仮説を出すことができます。そして、その仮説がなぜ（Why）起こっているのかを考え、解決策（How）を導き出します。 仮説の検証はどのように行う？ 「仮説の検証」 解決策（How）として妥当かどうかを検証する際には、立証したい仮説に偏ったデータ収集は避けます。他の仮説を立証するようなデータも含めて、客観的にデータを比較することが重要です。これにより、仮説の説得力が強まり、仮説から導き出される結論（意思決定）の実効性も高まります。どんな単位を使ってデータを比較するのかや、主張したい仮説をいかに端的に説明できるかを慎重に考える必要があります。 データ分析で何を重視する？ 「仮説の共有」 特に組織においては、「問題解決の仮説」から導き出される「結論の仮説」を実行する際に、コミュニケーションの課題が発生します。自身の仮説を客観的に立証した上で、共有するための仮説を立てる必要があります。 自身の仕事の一つの課題として、ドライバーの待機時間の削減が挙げられます。得られたデータから平均値を算出し、標準偏差も計算します。そして、組織として持つべきKPI値（平均値・標準偏差）と比較します。そのうえで、KPI値未達の箇所（Where）に注目し、なぜ（Why）未達なのかを関係部門と数値を見ながら考えます。その後、仮説の設定（問題解決方法 How）を行います。 まずは、得られたデータから平均値と標準偏差を算出します。次に、得られた平均値が妥当なのかを標準偏差から検討します。標準偏差を悪化させている要因（外れ値）に注目し（Where）、なぜ外れ値が発生しているのかをプロジェクトメンバーと意見を交わして（Why）、直近で必要な対策（How）を考えます。

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。

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。

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。

顧客目線をどう捉えるか？ マーケティングの基礎として、顧客目線で考えることが前提です。その上で、イノベーションの普及条件（5つの条件）と照らし合わせることにより、市場の立ち位置や比較がより明確になります。 行動変数で顧客を理解？ 顧客のセグメンテーションを検討する際には、デモグラフィックだけでなく、趣味や思考、価値観などの行動変数も考慮すると、顧客像を多角的に把握できます。これにより、市場のトレンドを捉えることが可能となります。 さらに、成長性を評価する6Rなどのスクリーニングを行うと、ターゲティングが現実的になり、場合によってはターゲティングの変更も視野に入れることができます。 ネーミングで価値をどう伝える？ ネーミングをする際も、顧客が抱く「負のイメージ」を想定し、それを解消することが重要です。これにより、顧客が求める価値を理解し、自社製品の価値を効果的に伝えることができます。 ただし、競合と比較して製品開発やプロモーションに集中しすぎると、「差別化の罠」に陥ることがあります。本来提供すべき価値を見失い、競合との差別点ばかりに焦点を当てる危険性があります。マーケッターとしては、この点にも注意が必要です。 結果として学んだことは、顧客が常に起点であることを理解し、様々な関係性をフレームとして当てはめることです。 SNS戦略で何を重視する？ 自社のECサイトやSNSでの戦略構築においても同様で、顧客目線の整理、行動変数による理解、そして6Rを鑑みた顧客理解が必要です。主観に頼らず、顧客が何を求めているのかを理解し、コミュニケーションを図る戦略立案が求められます。主観でSNSの発信内容を決定するのではなく、顧客との接点を心理的変数で設定することを実行したいと思います。 コーポレートSNSでは次のステップが必要です： 1. フォロワーのサイコグラフィック変数を導き出す。 2. 顧客理解を基に、6Rスクリーンニングの仮説でターゲット理解と機会を洗い出す。 3. 競合とのポジショニングを考慮し、実行すべき戦術を決定する。 4. その測定を繰り返すフレームワークの作成を実践する。