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分析 ✕ 行動

に関する学び

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顧客優先は正しい？ 私は営業部門で勤務しているため、「顧客ニーズ」を優先することが多く、それが視野を狭くしてしまうことがあることに気づきました。事業計画を考える際には、以下の3つの視点を持つことが重要であると感じています。 全社視点は大事？ まず、経営者の視座で考えることです。自分が発言する際には、常に全社的な視点を意識しながら行動することが求められます。次に、ジレンマを過度に恐れないことです。100％正しい判断は難しいので、ベストを求めすぎるよりもベターを選択する柔軟性を持つことが重要です。そして、他人の意見をしっかりと聴く姿勢も欠かせません。 フレーム活用でどう？ これらの考え方に加えて、フレームワークを活用することで、施策を客観的に考えることができ、取りこぼしの少ない計画を立てることができました。それらのフレームワークは、3C分析で顧客、市場、自社、競合を整理し、PEST分析で外的環境を考慮する手法、SWOT分析で内部環境を整理し、クロスSWOTで重要課題を抽出し、バリューチェーンで企業活動を一覧化するものです。これにより、視野が広がり、現実的な意見を出すことができました。 業務量はどう管理？ また、日常業務ではアフターフォローによる業務が多く、期待が高まる中で増える業務量への対応が課題となっています。この問題についてもバリューチェーンを作成することで、どの業務に重点を置くかが明確になり、社員全員が納得しやすくなると思います。また、やることだけでなく、やらないことを決める際にもバリューチェーンは有効だと考えます。 施策はどう練る？ 具体的な施策としては、自社更新率を高めるために3C分析やクロスSWOTを用いて現状の課題を明確にし、解決策を検討しています。施策を考える際には、経営者の立場で全社的な視点を持つことを心がけ、自己部署内や他部署からも意見を聴き、多角的なアイデアを引き出すことが重要と感じています。現状の業務フローをバリューチェーンで可視化し、資源の浪費を防ぎ、コストを抑えるべきポイントを特定することも進めています。

規模と範囲の経済性は？ ゲイルでの学習を通じて、経済の基礎概念である「規模の経済性」や「範囲の経済性」について学びました。規模の経済性については、生産量が増えることでコスト削減が可能になるという原理を理解しましたが、実際にはロスが生じる可能性があり、注意が必要です。一方、範囲の経済性では、既存の資源を有効に活用し、新たなビジネスチャンスを生むことができる点を学びました。例えば、業界の垣根がなくなりつつあるコンビニやドラッグストアの事例がこれに該当すると理解しました。同時に、多角化のリスクを認識し、安易な事業拡大を避けるべきであることも学びました。 本当に正しいのか？ これまでなんとなく受け止めてきたことを、「本当にそれで正しいのか？」と問い直すことの重要性を改めて感じました。感情や一般的な認識に基づいて判断すると、大きなミスにつながる可能性があります。単なる感覚的な理解ではなく、本質的な意味を理解することが重要です。 総合演習の成果は？ 総合演習では、学んだ知識を実際に活用し、ビジネスケースを分析する経験を積みました。これまでの学習が役立ち、複数の視点から問題を分析し、最適な解決策を提案する力が求められる場面が多く、とても良い経験となりました。特に、安易に施策を実行に移さず、目的や市場分析をしっかり行った上で最適な施策を打てるように心掛けたいと思います。 部署の経済性は？ 現在の部署のメイン業務が業務集約であるため、「範囲の経済性」は部署内の異なるチーム間で活用できそうです。あるチームで開発したDX業務を他チームの業務に取り入れることは実行可能であると感触を得ました。また、規模の経済性はすでに私の所属部署に適用されており、業務集約と自動化により生産量が増えることで、コストを抑えながら効率を上げることが叶っています。 数字で計画見える？ 行動計画は、企画立案時には定量的な数値を活用し、見えない数字を引き出せるよう目指します。また、全体を俯瞰したうえで課題を解決に導くために、戦略的思考を習慣化し、思考力と判断スピードの向上を図りたいと考えています。

分解で何が見える？ 今週の学習でまず印象に残ったのは、問題の原因を明らかにするためにプロセスを分解する考え方です。以前学んだロジックツリーと同様のアプローチで、複雑な問題も整理しやすくなる点が非常に参考になりました。 A/Bテストの本質は？ また、初めてA/Bテストについて学びました。Webサイトやアプリの改善において、2つのパターンを比較してどちらが効果的か検証するこの手法は、データに基づいた改善策を決定する上で非常に有用だと感じました。 対概念で広がる視野は？ さらに、対概念という考え方も学びました。対象となる事象の反対の観点を同時に考えることで、物事を多角的に捉え、より本質的な理解につながるという点が印象的でした。 患者動向をどう分析？ 診療科別の患者受診動向データ分析に関する学習内容も非常に有益でした。分析の視点に差異が生じた場合に、仮説に基づいて問題解決のプロセスをWhat（問題の明確化）→Where（問題箇所の特定）→Why（原因の分析）→How（解決策の立案）のステップで進めることで、より精度の高い分析が可能になると理解しました。これまではいきなり解決策を検討することが多かったため、本質に迫った対策を導き出す点で大きな学びとなりました。 仮説と実試行は？ また、現時点ではA/Bテストの具体的な活用場面はイメージしづらいものの、仮説を試しながら問題解決につなげる考え方が日々の業務にも応用できると感じています。 比較で見える分析法は？ 分析の基本的な進め方については、「分析は比較である」という考え方のもと、①目的・問いの明確化、②問いに対する仮説の設定、③必要データの収集、④分析による仮説の検証というサイクルを回すことが重要だと学びました。インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンなどの視点にも着目し、グラフや数値、数式を用いて視覚的に分かりやすく情報を提示することが求められます。仮説思考やフレームワークを活用して多角的に検討することで、データから有益な情報を引き出し、効果的な行動につなげることができると実感しました。

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。

分解ってどう使う？ データ分析を行う際、「分解」の重要性とその手法について新たな知識を得ることができました。単に数字を切りの良いポイントで区切るのではなく、まず全体を適切に定義し、必要な情報を明確にした上で、どこで分解すれば全体像が把握できるのかを試行錯誤することが重要であると演習を通して理解しました。 数字の見える化ってどう？ さらに、数字をグラフ化して視覚的に表現したり、比率に変換して加工することで、数字だけでは発見しづらかった情報が明らかになることを学びました。分析の初めには、全体を定義して目的を設定し、MECEを意識しながら抜け漏れなく分析を進めることが、業務の効率的な進行に寄与することを認識しました。どのような結果になっても、価値や発見があり、それらはすべて自らの成長に繋がるものだと考え、ポイントを押さえて思考を続けていきたいです。 目的設定ってどうする？ 売上やWebページのアクセス数を分析する際に、今までは表面的な数字を追うだけで、原因や改善点が明確になりませんでした。しかし、まず全体を定義して目的の方向性を決めることから始め、MECEを活用しながら漏れや重複を避けつつ課題を分解して解決を図りたいと考えています。分解後には、グラフや比率といったさまざまな視覚化方法を用いて、最適な分析手法を見つけ出し、短期・中期・長期目標の達成に必要なアプローチを定期的に戦略的に見直していきたいと思います。 毎月どうチェックする？ 売上やWebページのアクセス数の分析を日々確認し、毎月、前月との比較を行いレポートを作成したいと考えています。基本的には、最初に決めたMECEを活用した分解で分析を進めていきますが、毎月自身の分析方法で問題が解決できているかを見直し、分類についても考え続けたいです。 PDCAをどう進める？ 単一の仮説ではなく、2～3つの仮説を立て、その中から最も信頼性があり改善しやすいものを選び、行動に移していきます。2週間から1ヶ月試行し、うまくいかない場合は次の仮説で改善するというPDCAサイクルを実行していきたいと思います。

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。

データ収集の視点は？ これまで、自身の仮説を実証するためにデータ収集に終始していたことを痛感しました。仮説以外の視点でどのようにデータを集めるべきかが分かっていなかったため、今回「仮説を考えるためのフレームワーク」を学び、今後のデータ分析に活用できると感じました。また、ある仮説に対して別の仮説が成立する可能性への反論を防ぐため、複数の仮説を異なる切り口で立てることの重要性を再認識しました。たとえば、■３C（Customer＝市場・顧客、Competitor＝競合、Company＝自社）や、■４P（Product＝製品、Price＝価格、Place＝場所、Promotion＝プロモーション）を利用する考え方は、データ収集の際に既存データのみならず、新たなアンケートやインタビューを通じた情報獲得にも役立ち、説得力のあるデータを生み出すための行動力が養われたと感じています。 社内参加の課題は？ また、社内で実施している任意参加のセミナーや施策について、毎回参加する社員と全く参加しない社員の二極化が進んでいる現状を踏まえ、より多くの社員の参加を促すために、３Cや４Pの視点で検討を行いたいと考えています。具体的には、■３Cでは、Customer（市場・顧客）として社員、Competitor（競合）として同時開催予定のイベントの有無、Company（自社）として社員のニーズが満たされているかを検討し、■４Pでは、Product（コンテンツが社員のニーズを満たすか）、Price（参加に見合う価値があるか）、Place（開催方法が参加しやすいか）、Promotion（社内への情報周知が十分か）といった観点で施策の企画を進めます。 意見共有はどう？ まずは、今回の学びを一緒に企画・運営するメンバーと共有した上でディスカッションの場を設け、これまでの検証に不足していた視点やデータを補完します。特に、本社以外の全国の拠点の社員にとっては日々のコミュニケーションが行き届いていないため、インタビューなどを通じて意見を聴く機会を設け、次年度に向けた施策の改善に努めたいと思います。

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。

AIDAとAIDMAの区別は？ 「AIDA」と「AIDMA」の違いについて学んだ結果、これまで曖昧だった理解が整理されました。 AIDAの流れはどう？ AIDAモデルは、顧客が商品やサービスを購入するまでのプロセスを4つの段階で説明します。最初のAttention（注意）では、消費者が商品やサービスに興味を引かれる段階で、広告やプロモーションが効果的です。次にInterest（興味）で、消費者はさらに情報を求めます。Desire（欲求）の段階では、消費者の心に商品を手に入れたいという欲求が生まれ、最後にAction（行動）で、実際に購入に至ります。 AIDMAは何を重視？ AIDAとAIDMAの違いも明確になりました。AIDAは購買行動にフォーカスしていますが、AIDMAは購買前の心理プロセスと記憶を重視しています。AIDMAは消費者が購入に至るまでの詳細な心理プロセスを分析するために適用されます。 ダブルファネルとは？ また、「ダブルファネル」という概念についても学びました。これは、パーチェスファネルとインフルエンスファネルを組み合わせたもので、消費者の行動をより詳細に分析することができます。パーチェスファネルは、商品認知から購入までの過程を表し、インフルエンスファネルは購入後の情報発信までの過程を示します。この分析を通じて、顧客行動のボトルネックを特定することが可能です。 クリック率はどう見る？ デジタルマーケティングにおいては、クリック率やコンバージョン率の分析が非常に重要です。例えば、当社のWEBサービスのFAQメンテナンスでは、汎用性の高い回答を用意し、0件回答率とミスマッチの原因を分析しています。これにより、顧客満足度の向上を図ることができます。また、掛け合わせたデータを用いて、NPS（ネットプロモータースコア）の向上方法も模索しています。 実務にどう活かす？ これらの知識を実務に活かすことで、FAQの分析やマーケティング施策の改善に役立てていきたいと考えています。

分析とは何を指す？ 分析とは「比較」のことを指します。現状を詳細に比較したり、物事を比較することで、解像度の高い理解や把握が得られます。 グラフや数値の算出方法を理解 今回の学習を通じて、具体的な分析アプローチとしてグラフや数値の算出方法について理解しました。データを算出する際には、代表的な数値（代表値）とデータの散らばり（分布）に分け、それぞれに具体的な手法が用いられます。代表値の例としては、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値がありますが、特に幾何平均を用いた売り上げ予測の立て方が印象に残りました。また、分布の例としては2SDルールが紹介され、大枠の範囲を考慮した上で平均値を予想する方法が理解できました。 仕事における分析意識の向上をどう図る？ ①分析のアプローチに対する仕事の意識 「分析 = プロセス × 視点 × アプローチ」という基本的な考え方を念頭に置き、これらに漏れがないように資料を作成したり、発言するといった意識を持ち続けます。 ②分析のアプローチに対する業務の行動 現状では単純平均を用いて比較することが多いですが、今後は分布やグラフを用いることで新たな気づきを得られるように努めます。 アプローチ方法をどう定着させる？ ⓪分析全体の把握およびアプローチ方法の定着化 学習した「分析 = プロセス × 視点 × アプローチ」について、自分の言葉でまとめました。まずは用語や算出方法を含めて暗記し、アプローチ方法を定着させます。 SNS戦略での分析の改善策は？ ①SNS戦略での分析の実施 現状では数値を取って把握することが主体で、十分な分析ができていません。今後は、定義に基づいた分析を実施し、比較が必要な場合には代表値や分布を用いて進めます。 データ分析の評価をどう行う？ ②データ分析に関する評価 業務上、データから戦略や仮説を立てることが多いため、データに対して視点を持ったりアプローチを探したりすることで、新たな気づきを見つけ、それを共有します。

授業の成果は見えてる？ ライブ授業では、知識がまだ十分に定着していないと実感しました。初めの週の振り返りを通してその点を再認識するとともに、ある事例のワークでは切り口を見つけるのに非常に時間がかかりました。初めて取り組む内容だったため、ビジネスの現場において同じケースはほぼ存在しないという考えに至ったのは、良い学びだったと感じています。 分解手法の実践は？ 分解の手法については、日々の業務や気になるニュースに対して実践を重ね、より定着を狙っていくつもりです。また、今回の事例は身近な体験であったこともあり、理解の助けになりました。しかし、施策のまとめにあたっては、情報の整理や抽象化する力の不足を痛感し、今後の課題として捉えています。 業務での応用はどう？ 業務へのあてはめでは、まず月次実績の振り返りに分解の手法を活用しようと考えています。会議やミーティングでは、目的やゴールを再確認し、論点を明確にすることで、各参加者の立場を意識しながら進められるよう努めます。授業での学びを活かし、どのイシューに対するアクションプランなのかを意識して取り組みたいと思います。 学びの定着を実感？ 学びを定着させるため、振り返りと実践を習慣化する行動計画も立てています。まず、記憶が断片的になっている点や整理しきれていない事項について、初めの週からの学びを再実施し、ノートをまとめ直します。さらに、日々の意識向上のためにスケジューラーのリマインダー設定も見直します。 実践の成果は見える？ 実践面では、日々の業績確認の習慣として、売上の全体だけでなくカテゴリー別やブランド別に分解して確認する方法を導入し、月次実績にも応用していきます。会議の際は、日時が決定次第予定に反映し、目的やゴール、論点などをメモ欄に記載して意識を高めるとともに、ロジックツリーを用いて思考の整理や分析力の向上にも努めます。さらに、発信する内容および依頼された内容も、最初の目的とそのプロセスを常に意識しながら取り組む所存です。