データ ✕ 直接

に関する学び

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本質をどう捉える？ 問題の所在や本質を明確にすることは、ビジネスやサービスの成功に欠かせないと再認識しました。市場調査だけでなく、顧客一人ひとりの行動や思考、そして感情に寄り添い、共感する姿勢が重要です。顧客の視点で価値観やニーズを理解することが、より良いデザインやサービスの提供につながると感じました。 万人受けは狙う？ 特に印象に残ったのは、「最初から万人受けを狙わない」という考え方です。すべての層に受け入れられることを目指すと、どうしても無難で個性のないものになりがちです。まずは特定のターゲット層にとって真に価値のあるものを生み出すことで、結果としてブランドの信頼や熱狂的な支持が広がると考えています。 体験価値を探る？ また、顧客の価値体験を最大化するためには、機能やデザインの良さのみならず、顧客がどんな体験を求めているかを深く理解し、それに合わせた工夫が必要です。顧客の声に耳を傾け、実際に生活の中に入り込むことで、真に求められる価値を見出し、形にすることができると感じました。 学びをどう活かす？ 今回の学びを踏まえ、今後は顧客の価値観をより深く理解し、それを実現できるデザインやサービスの提供を目指します。 観察から何発見？ 新規事業の創出においては、データ分析や理論だけでなく、実際に人々の行動や習慣を観察することが非常に有効だと実感しました。日常の中で感じる不便さや求められていることを細かく観察することで、まだ顕在化していないニーズを掘り起こすことが可能になると感じました。 接点維持の秘訣は？ また、プロジェクトが始まった後もユーザーとの接点を維持することが重要です。市場に出した後も、ユーザーヒアリングや実証実験を通じて継続的なフィードバックを得ることで、最初の想定と異なる課題や新たな改善点が明らかになることがあります。 気づきをどう見る？ さらに、観察を続けることで、顧客自身が気づいていない問題を発見できる可能性もあります。普段の生活の中で当たり前だと思われていることにこそ、新たなビジネスチャンスが隠れていると考え、顕在ニーズだけではなく、本質的な課題解決に繋がるアイデアを生み出す手助けになると感じました。 アイデアは価値？ 新規事業では、単にアイデアを生み出すだけでなく、そのアイデアが顧客にとって本当に価値あるものかどうかを確認し、進化させるプロセスが欠かせません。そのためにも、ユーザーとの接点を常に意識し、観察を続けることが確かな事業開発につながると考えています。 現場観察の意義は？ 顧客との接点を持ち続けることの重要性は、改めて実感しました。新しい事業やサービスを展開する際、データや仮説だけではなく、実際に現場に足を運び、ユーザーの行動や声を観察することで、デジタルデータだけでは見逃しがちな生のニーズや課題を発見できると考えました。 忙しさ克服の方法は？ しかし、日常業務の忙しさから、現場に出る時間の確保が難しい場合もあります。それでも、意識的に機会を作り、定期的にユーザーと向き合う習慣を持つことが大切です。例えば、週に一度直接話を聞く時間を設けたり、短時間の現場視察を行うことで、小さな気づきが大きな発見につながると感じました。 特化戦略は有効？ また、「万人受けを狙わない」という考え方は、現在進行中のプロジェクトにおいても意識すべき重要なポイントです。あらゆる層に受け入れられようとすると、どうしても特徴が薄れてしまい、誰にも強く響かない結果になる可能性があるため、まずは特定のターゲットにとって圧倒的に価値のあるものを作ることを優先したいと思います。

マック事例の魅力は？ マックの経営改善の事例では、飲食店が顧客にどのような仕掛けを施しているのか、そのプロセスを学べたことが大きな収穫でした。本質的な課題に迫る問いや考え方を理解するため、一連の流れを整理し、復習することが理解度をさらに高めるのに役立ちました。 顧客事例の意味は？ 自身の業務では、直接売上や顧客へのアプローチ、営業活動に関わっていないため、講義での現実の顧客事例の理解は非常に貴重でした。もしも最前線で営業を担当しているなら、提供する製品を具現化するイメージを持ち、ペルソナ設定やデジタルマーケティングの手法を活用しながら、プレゼンテーションやセールストーク、販売手法、アフターサービスを体系的にまとめ、各顧客に合わせた販売戦略を確立することになるでしょう。 自業応用のヒントは？ また、飲食店経営の事例からは、自分の業務にどのように応用できるかをイメージすることが大切だと感じました。課題の記載にはピラミッドストラクチャーやMECEの考え方を用い、時間軸、優先度、業務効率を考慮することで、組織内の意思決定に役立てる意識を持つようにしています。 本質課題の意義は？ 「本質的な課題」とは、形式的な課題ではなく、物事の核となる部分を捉え、整理・分解することから解決策を導くアプローチです。課題を提示する際、核心を押さえた内容であっても、相手によっては関心が薄いことがあるため、視点を変える工夫が求められます。これまで、理解が得られなかった場合は無理に誘導せずに終わらせていた点を反省し、今後は相手の視点に立って一工夫を加えるよう努めます。 データ運用の疑問は？ また、業務においては大量のデータを扱う中で、定型的なグラフを使った比較がルーティン化してしまっています。例えば、一部の部門ではBIツールとしてタブローが利用されていますが、他部門では別のサーバーのデータが正確とされ、導入に慎重な面もあります。今後は、現状の前提を見直し、利用可能な範囲を点検していく必要を感じています。 問い設定はどう？ さらに、AI時代においては「問いの設定力」が極めて重要なスキルとなります。期待する答えを引き出すための問いを、行動経済学や心理学を加味しながら設定するには、実践と訓練が欠かせません。自らの得意分野とは異なる領域に挑むことで、問いの立て方の精度を高め、スキル向上を目指しています。 提案準備の工夫は？ 業務企画の現場では、学んだ内容をプレゼンテーションに活かし、説得力のある提案を行えるよう努めています。同時に、データ利活用における課題についても、データ量の大きさやシステム構築の面から自らの知識を深め、SQLのトレーニングを通じて効率的なデータ処理を実現するための準備を進めています。 思考整理のポイント？ クリティカルシンキングに関しては、Week１で学んだ基礎を基に、自分の考えやアイデアを整理して伝える力の強化を目指しています。マインドマップやピラミッドストラクチャー、MECEの手法を活用し、視点を変えて相手にわかりやすい説明を心がけ、試行錯誤を重ねながら整理力を向上させています。 言語化の成果は？ また、日々のトレーニングとして、1週間で400文字程度の言語化を行っています。日経のアプリを活用し、1日2回、300文字程度で議題に関して知識の範囲内で整理し素早く書く練習を継続しています。これにより、書いた内容の振り返りと分析から課題を抽出し、より簡潔に伝える力の向上を目指しています。

研修の成果は何？ マーケティングの本質である「誰に、何を、どのように売るか」を改めて理解できた研修でした。 お客様視点の改善は？ ①　既存製品の開発・改善については、競合製品やサービスに偏りがちな視点ではなく、実際に購入・利用するお客様の立場に立った取り組みが大切であると再認識しました。お客様から利用状況を直接ヒアリングしたり、実際の利用シーンを仮説で描くことも必要だと感じました。同時に、自社製品・サービスと競合との違いや差別化できるポイントをより深く掘り下げる重要性も学びました。 新製品開発で何を知る？ ②　新製品の開発では、市場調査の実施が不可欠であるとともに、アンケートなどで得られるデータが必ずしも完全なものではないという現実も理解できました。プロダクトアウトに走るのではなく、お客様の抱える課題（ペインポイント）を解消するために、マーケットインの視点で製品やサービスを企画する姿勢が求められます。また、他社との差別化においては、お客様にとって真に価値のある要素や、期待を超える満足を提供できるポイントを見出す意識が必要です。 値決めの危機感は？ ③　価格設定については、かつてある著名な経営者が語った「値決めは経営」という言葉を思い出し、肝に銘じたいと感じました。お客様に受け入れてもらうために安易に低価格を設定すると、売上や利益だけでなく自社の製品・サービスの価値自体を下げかねないと危機感を覚えました。お客様の期待を超える提供内容を追求し、対価を適正に得られる仕組みを常に問い続ける必要があると実感しました。 販売手法はどう見る？ ④　販売チャネルに関しては、B2C、B2Bともに多様化している現状を踏まえ、採用するチャネルひとつで売上が大きく左右される点を再確認しました。単にホームページでの製品紹介に留まらず、お客様が具体的なアクションへと移れるような工夫が必要であり、これまでの対応を振り返る機会となりました。 宣伝効果はどのように？ ⑤　プロモーションについては、法人向け営業が主体であったため、これまであまり意識してこなかった視点を見直す良い機会となりました。サービス紹介資料や提案書が本当にお客様に響いているのか、「だから何？」「効果は何か」を意識して再検討したいと考えました。これまで使用していた会社紹介、サービス紹介資料、提案書、ホームページの内容をお客様目線で見直し、営業メンバーが自律的に改善に取り組めるよう、具体的なストーリー性を持たせた働きかけを行いたいと思います。 経営報告はどう伝える？ また、経営企画担当として財務状況などの報告を行う際も、形式的な資料ではなく、その時々の問題や課題に焦点を当てた内容にする必要性を感じました。毎回「だから何？」「誰に、何を、どのように伝えるのか」を意識し、報告資料を作成していくことを心掛けるとともに、この視点を「誰に、何を、どのように売るか」というマーケティングにも活かしていきたいと思います。 戦略計画に今後は？ 最後に、プロモーション活動については、街中のさまざまな施策を意識的に観察し、その意図を汲み取ることで、売れる仕組みづくりに具体的に反映できるよう今後の戦略計画に取り入れていく所存です。

デザイン思考の学びとは？ 今回の授業を通じて、デザイン思考のステップを学ぶことができ、ワークを通じてその理解を実践的に深めることができました。特に印象的だったのは、「自分の気分を色で表現する」というアプローチです。この手法は非常に斬新であり、言葉では伝えづらい感情や思考を視覚的に捉えられる点が非常に興味深かったです。 CXやEX向上への活用法とは？ デザイン思考の考え方は、普段の業務で扱う顧客体験（CX）や従業員体験（EX）の向上に直接活用できると感じました。例えば、ホテル業界のクライアントが抱える「オンライン上の旅行代理店の評価向上」や「レビュー分析の効率化」といった課題には、ただアンケート結果を分析するだけでなく、実際の宿泊客がどのような体験をしているのかをきちんと理解する必要があります。デザイン思考を応用し、宿泊客のペルソナを作成し、彼らの視点から課題を捉えることが重要です。これには、既存のフィードバックに加え、インタビューや観察を通じた定性的な情報を収集し、体験の課題を明確に定義して創造的なソリューションを検討するアプローチが有効です。これにより、より本質的な改善策を提案できる可能性があると考えています。 ペルソナ作成の重要性とは？ デザイン思考のフレームに沿ったソリューション提案を試みたいと思います。まず、顧客のペルソナを作成する段階では、クライアントの現状を整理し、ターゲットとなる顧客層である宿泊客や従業員の特徴を明確にします。そして、過去のアンケートデータやレビューを分析し、代表的なペルソナを作成します。このペルソナをクライアントと共有し、実態とのズレがないか確認します。 定性的情報の収集方法は？ 次に、定性的な情報を収集する段階では、クライアントに宿泊客や従業員へのインタビューを提案し、必要ならホテル現場を見学して宿泊客の行動やスタッフの対応を観察します。また、オンラインの口コミやレビューを詳しく調べ、テキスト分析を使ってパターンを把握します。 課題の定義と可視化の仕方は？ 顧客体験の課題を明確に定義する段階では、収集した定量データと定性データをもとに、顧客の不満や期待値とのギャップを整理します。課題を「宿泊前」「滞在中」「宿泊後」に分けて可視化し、クライアントと共有します。そして、影響度と実現可能性を基に、クライアントが優先して取り組むべき課題を整理します。 創造的な改善策の検討方法は？ 最後に、創造的なソリューションを検討する段階では、他業界の成功事例やデザイン思考のフレームワークを活用し、新しい施策を考案します。クライアントとワークショップを実施し、改善策を一緒にブレインストーミングし、小規模なテスト運用を提案して、データをもとに改善を重ねるアプローチを取ります。 これらのプロセスを通じて、デザイン思考の視点を活かしてクライアントにとってより価値のあるソリューションを提供できるようになりたいと考えています。

なぜ複数仮説を作る？ まず、目的を常に意識し、その目的に合わせた仮説を複数持つことが基本です。データは膨大な量があり、目的に沿った仮説がなければ、どのデータを選ぶべきかで躓く可能性があります。また、ひとつの事象にとらわれやすい傾向がある中で、複数の視点を持つことが他の可能性を閉ざさないためにも大切です。一つに決めつける心理を俯瞰して見直す努力が求められます。 どう仮説を具体化する？ 次に、仮説の立て方は目的に応じたアプローチを取ることが必要です。時間軸、内容、結果からの推論を重視する場合もあれば、問題点の洗い出しから解決策を探る場合もあるでしょう。ビジネスの現場では、結論から入ってしまうと失敗や時間のロスにつながることが多いため、常に仮説思考を持ち、問題意識を大切にしてスピード感を保つことが重要です。 なぜ原因を掘り下げる？ 過去の原因を十分に掘り下げ、問題解決につなげることで自社の行動を改善していくとともに、得意先と相互に利益が得られる関係、いわゆるWin-Win体制を作ることが肝要です。これらはすべて、ビジネスにおける成功へとつながる重要な視点です。 スペック提案の落とし穴は？ 特に、自社製品・サービスの販売においては、製品のスペック提案に陥りがちです。スペックはあくまで製品の中身に関する情報であり、それが直接ユーザーのベネフィットに結びついているとは限りません。どのような利点があるのか、どんな状態で使用されるのか、また利用する相手はどのような人物なのかを常に予測し、仮説を立てながら動くことが大きな変化を生むと実感しています。 顧客視点でどう判断？ まずは顧客起点で、自社製品がなぜ選ばれるのか、または選ばれないのか、その傾向を把握することから始めます。どこで、どのような時に製品が購入されるのかを理解した上で、より良い状況にするための複数の仮説を立てます。そして、その仮説に基づいて調査、分析、データ収集を行い、複数のプランを立案することで、会社としてどの方向に進むべきかの選択肢を明確にし、成功確率を高めることができると考えています。

切り口を考える意義とは？ 分解する前に切り口を考えることの重要性を再認識しました。切り口を考える際には、仮説を持って臨むことが大切だということを学びました。 データ分析に仮説は必要？ 今回の講義の演習には、「切り口を考える」場面が多く含まれていました。これはデータ分析を行う際、多様な視点が必要であることを示しています。そして、「切り口を考える」ためには、現時点での仮説を持つことが重要だと感じました。過去にデータを分析しようとした経験があり、当初はデータの傾向を捉えようとしていましたが、進捗が思わしくありませんでした。しかし、過去の経験から推測を立て、それに基づいてデータを精査すると傾向が見えてきました。この経験は、今回学んだ内容そのものであると改めて感じました。 正誤判断で新たな発見を？ 仮説を持ち、切り口を考えてデータを見ることで、自分の仮説の正誤を判断するだけでなく、仮説が誤っていた場合でも、その仮説と実際の結果を比較検討できます。これにより、新たな解釈や仮説が生まれ、データに対する理解が深まるのです。 業務への具体的な応用は？ このアプローチは、ソフトウェアの期限切れ対応のコスト分析や障害発生時のデータ分析など、直接的な業務にも応用できます。また、プロジェクト立ち上げ時には、コスト評価や対応内容の妥当性を説明する資料の作成が必要ですが、その際には票だけでなくグラフも加えて分かりやすくしたいと考えています。 仮説を立てることの効果とは？ これまで、コスト分析というと、ただ数字をマトリックスやグラフにまとめるだけでしたが、それは単なる事実の整理に過ぎませんでした。今後はデータを整理・解析する前に目的を明確にし、その目的と過去の経験から仮説を立て、その仮説に応じた切り口でデータを整理していきたいと考えています。これにより、わかりやすい資料作成だけでなく、コストダウンの端緒を見つけることができるかもしれません。

分析と課題の関係は？ 今週の学びでは、これまでの講義全体を振り返る中で、改めて以下の点の重要性に気づきました。まず、分析とは比較を通じて違いを明確にする作業であること。そして、問題解決には「What（何が問題か）」、「Where（どこに問題があるか）」、「Why（なぜ問題が起きたのか）」、「How（どう対応するか）」という4つのSTEPがあり、この順に検証することで、チーム内で適切な意思決定や対応策の精度向上につながるということです。また、仮説思考の重要性も学びました。一方で、仮説にとらわれず現状のデータから何が分かるのかを整理する必要性も感じました。 目的は本当に何？ これまでデータ分析＝分かりやすく加工する技術（プレゼンテーション資料や表計算ソフトのスキル）と捉えがちでした。しかし、本講座を通して、何よりも分析する「目的」が重要であり、見せ方や手法だけでなく本質に気づくことができました。 データから何が見える？ 現業では直接データを加工する機会は少ないものの、提示されたデータから「なぜこの課題意識を持ち、どのように分析したのか」という分析者の視点を意識して読み解くことが求められています。また、クリエイティブ業務においては、どうしても「HOW」から入りがちなチームメンバーに対し、この問題解決のSTEPを活用して共通の目線を持つことが有効に感じられます。 仮説も大切なの？ さらに、新規事業の立案時にも、従来のフレームワークに加えて仮説思考を取り入れ、「データを分け、整理し、比較する」という基本事項を怠らず進めていく重要性を実感しました。 実践はどう進める？ 実際に問題解決のSTEPを業務で取り入れ、チーム内での情報共有や課題の整理を通じて、よりシャープな打ち手（How）を見出すための一助になっていると感じています。

自分に関係付ける重要性とは？ どの内容も聞いたことがあるものでしたが、自分に関係付けて考えたことがないと気付き、少し恥ずかしい思いをしました。特に、ロジックツリーについては知識としては持っていたものの、実際に描くことはほとんどありませんでした。今後は退職分析において、要素分解を試みたいと思っています。こうした学びに必死になって取り組める環境に飛び込んで良かったと、改めて感じています。 問題解決の思考法はどう実践する？ 問題解決のプロセスとして、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（どうするか）の順に考えることを学びました。しかし、私の場合、特に「Why」にこだわりすぎて哲学的になりすぎたり、わからなくなってしまうことがあります。そのため、この順番通りに愚直に考え、PDCAサイクルのように思考を回していきたいと思います。 人事データの分類方法は？ 私は人事部でデータ分析を担当しています。ロジックツリーにおいて、人事データに関する情報は、「個人情報」や「雇用情報」などに分類されます。具体的には氏名、生年月日、性別、入社日、部署、役職、資格、経験、語学といった情報です。これをMECEにするためには、さらに細かく分ける必要があると感じました。また、人事データという漠然としたカテゴリーから、具体的に項目を洗い出すことが可能だと思いました。 実践のために心掛けることは？ 実践においては、手を動かし、描き出すことが重要です。周囲のメンバーと積極的に対話し、多角的な意見を収集するよう努めたいと思います。同時に、目的を明確にすることを忘れないように心掛けます。そして、私は製造業に勤めていますので、「直接部門」と「間接部門」を混同しないよう、気を付けて分析していきたいと思います。

データ分析はどう見る？ 今週はデータ分析の基本的なアプローチについて学びました。データを評価する際は、まず「データの中心がどこに位置しているか」を示す代表値と、「データがどのように散らばっているか」を示す散らばりの2つの視点が大切であることを実感しました。代表値としては、単純平均のほか、重みを考慮した加重平均、推移を捉えるための幾何平均、極端な値の影響を排除する中央値などがあると理解しました。また、散らばりの具体的な指標として標準偏差を学び、データが平均からどの程度離れて散らばっているかを数値で評価できることが分かりました。 現場での活用方法は？ これらの知識は、実際の現場での作業時間、コスト管理、安全管理などに役立つと感じました。例えば、複数の現場における作業時間の平均を求める際、単純平均だけでなく、現場ごとの規模に応じた重みをつけた加重平均を用いることで、より実態に即した傾向を把握できると考えます。また、標準偏差を利用することで、同じ作業工程でも現場ごとのバラつきを数値で示し、ばらつきが大きい工程には重点的な対策が必要であると判断しやすくなります。数字の羅列だけでなく、背景や偏りを理解しながらデータを多面的に捉える習慣の重要性を再認識しました。 次のステップは何？ 今後は、各現場における作業時間や工程進捗、コストなどのデータを収集し、単純平均だけでなく加重平均や標準偏差も併せて算出することから始めます。特に、同じ工程内で標準偏差が大きい場合は、どの現場で大きなばらつきが見られるのかを明らかにし、その現場の状況や原因を直接確認することで、関係者と改善策を議論します。また、社内報告でも単なる平均値だけでなく、ばらつきや偏りをグラフなどで視覚的に示すことで、現場間の違いや課題を分かりやすく伝える資料作りに努めていきたいと思います。

原因はどこにある？ データ分析の各ステップを学んでいく中で、問題の原因を具体的に特定する段階に達しました。その過程では、確かに難しさも感じました。普段、何気なく行っている問題の究明はあいまいな部分があり、必ずしも分析に基づいて進められているわけではありません。たとえば、ある文書に対する口コミに関心を持っても、その口コミの年代や時期、男女比、キャンペーン実施の有無など、詳細な点には踏み込まない場合が多いと感じます。 どう試せばいい？ また、動画でも示されていたように、このステップや手法に慣れるためには、身近な事例で実際に試してみることが不可欠です。うまくいかないときには、どの点をどのように改善すればよいかを考え、再度取り組むというプロセスを繰り返す必要があると実感しました。 適用例はどう考える？ この手法は幅広い場面で活用できると思いますが、具体的な適用例をすぐにイメージするのは難しい面もあります。日常的には数字を扱っていますが、それらの数字から直接施策や解決策を導き出す機会が少ないため、意識があまり向かないのかもしれません。また、非常に困難な状況や緊急性の高い場面が少ないことも影響していると考えます。 改善の実現方法は？ 現職は大きな問題がないため安定しているものの、逆に「こうなればもっと良くなるかもしれない」という改善点に積極的に取り組めていない部分も多くあります。問題と捉えるというよりは、今後の課題として「どのようにすればさらに良い状態になるか」を洗い出し、身近に改善すべき対象を見つけていきたいと考えています。

データ分解の意味は？ データを分解して読み取ることは、大きな発見がなくても重要な学びにつながります。分解の結果として見逃すことがあっても、それを失敗と捉えず、なぜその部分が発見できなかったのかを学ぶことが大切です。分解が不十分な場合、結果の解釈に誤りが生じ、誤った打ち手につながる恐れがあるため、着実に進めることが求められます。 分析の発見は何故？ アナリストとしてデータ分析に取り組む際は、打ち手につなげることに重点を置いていましたが、ステップごとに学びをレポートする意義にも気づきました。たとえ施策効果や次のアクションへの直接的なインパクトが短時間で得られなくても、論理的なレポートが関係者との議論につながるのは大きなメリットです。常に様々な角度からデータを見るクリティカルシンキングを実践しつつも、周囲との協調を大切にし、堅実な報告を続ける姿勢が重要だと考えます。 手を動かす理由は？ まずは、実際に手を動かし、各ステップでの学びをアウトプットすることが第一です。作業を進める中で、なぜその分解から始めたのかをしっかりと伝え、周囲から意見をもらえる環境づくりが必要です。小さな発見であっても、粘り強く取り組むことで、確かな結果へとつながります。 変化の見極めは何処で？ 日常においては、単にパーセンテージの上昇だけで全体の動きを判断するのではなく、全体がどのように推移しているのか、その変化のインパクトを冷静に見極めることが求められます。こうした視点が、より正確な判断と次のステップにつながるでしょう。

数字だけでは捉えきれない問題とは？ なぜ数字だけを追うと本質的な問題が捉えられないのでしょうか。それは、情報を表面だけで捉えるのではなく、分解の階層を深くすることで新たな視点が得られるからです。さまざまな切り口で解釈し、グラフなどを用いて俯瞰的に見ることで、視点が変わることがわかりました。 新たな視点を得る思考プロセス この過程で特に印象深かったのは、情報を直接受け止めるのではなく、自分で手を動かし、「他に何か切り口はないか」と考えつつ、出された答えに常に疑問を持つという思考プロセスです。このプロセスに大きな衝撃を受け、学びの多い経験となりました。 医療現場での重要なアプローチは？ スタッフの教育や職場環境、患者や家族の問題を常に要素分解して、本質的な問題を抽出し解決する。このアプローチは特に医療現場で役立ちます。医療の現場では、複合的な問題が重なることが多く、特に救急医療においては「秒単位での時間軸」で変化が発生するため、迅速かつ深い分析が求められます。これによって職場や患者により良い医療を提供できるようになるのです。 問題解決にはどのような手法が有効？ さらに、全ての問題に対してロジックツリーで考えること、情報を頭の中だけで整理するのではなく、手を動かして可視化することが重要です。また、MECEに従った分解では「何の目的」で分解するのかを常に考え、分解は最低でも3階層まで行うようにします。これにより、数字もグラフ化され、全体を俯瞰できるようになります。