(15ページ目)

分析 ✕ 方法

に関する学び

---

理論はどう活かす？ 今回学んださまざまな理論を通じて、モチベーションの向上方法について再確認することができました。業務の中で実践している手法は経験に基づくものですが、マズローの欲求の五段階説やハズバーグの動機付け・衛生理論といった理論的枠組みに沿って現状の要因がどの位置にあるのかを明確に把握することで、より高い効果が期待できると感じました。 まかせ方はどう？ また、実行段階での「まかせ方」については、干渉を最小限に抑える努力や、プロセスどおりに実施できているか、当初の想定通りの結果が出ているかを定期的にフォローする点が十分でなかったと認識しました。各地で業務を進める中、つい口を出してしまったり、細かなフォローが不足していたと実感しました。 フィードバックはどう？ さらに、効果的なフィードバックについても、情報伝達はできていたものの、相手が行動を立て直すための支援となるフィードバックが不十分であったと理解しました。 会話はどう見える？ 日常のコミュニケーションでは、相手の様子や言動にしっかりと注意を払い、変化に気付けるよう意識を高めたいと考えています。また、定期的な面談や業務の振り返りの機会を活用し、本人に気付きと学びを促すフィードバックを行うことで、より効果的なサポートを実現したいと思います。 動機づけはどう？ これらの取り組みを通じて、職員一人ひとりがモチベーションや仕事への動機づけを深く理解し、意欲的に働ける環境を整えることで、強い組織づくりに必要なエンパワーメント力を養っていきたいです。 未来はどうなる？ 今後は、面談や振り返りの際に理論をもとに傾向を分析し、各人が意欲的に取り組める業務の選定や依頼の方法を検討することも視野に入れています。状況や体調などの変化を踏まえ、まずは相手の理解を深める「聞き手」としての役割を大切にしながら、気付きと学びを促す機会や能動的な実験ができる環境づくりに努めます。

原因って何が影響する？ 問題の原因を追究するためには、対象となる現象が起こるまでのプロセスを細かく分解し、各段階の要素を把握する手法が有効であることを学びました。また、複数の可能性を網羅的に洗い出し、根拠に基づいて最適な解決策を絞り込む方法も身に付けることができました。 検証はどのように進む？ 仮説検証の手法としてのA／Bテストにおいては、検証対象の効果を正確に判断するために、できる限り条件を揃えた同一環境下で比較することの重要性を再認識しました。これにより、得られる結果がより信頼性のあるものになると実感しました。 なぜ離脱が発生する？ さらに、ユーザーの利用過程をプロセスに分解し、どの段階で離脱が発生しているのかを探るファネル分析についても、具体的な事例を通じて理解を深めることができました。一方で、実際にA／Bテストの結果をもとに今後の方針を決定する際、テスト実施自体に対する関係者からの合意や納得を得る難しさを改めて感じる機会もありました。 分析のポイントは？ そこで、What、Where、Why、Howの各ステップに沿って分析を進める重要性を認識しました。特に、WhyとHowの部分にスムーズに入れるよう、まずはWhatとWhereについて関係者全員で共通認識を持つことが不可欠です。また、総合演習では「満足度が下がっている」という結果だけに飛びつかず、どこに問題があり、なぜそのような状況に至ったのかを分解し、分析・判断することの大切さを学びました。 具体策はどうすべき？ 具体的には、以下の点が重要です。まず、What、Where、Why、Howの各段階に沿って、問題を丁寧に分解すること。次に、不正解の仮説は存在しないという前提に立ち、考えられる仮説を2～3案以上、網羅的に検討する癖をつけること。そして、A／Bテストやファネル分析を通じて仮説の正否を検証し、施策の精度向上につなげることが大切だと感じました。

データ分解で何が見える？ 与えられたデータをどのように分解するかによって、見えてくるものが大きく変わることを体感しました。また、グラフに可視化することで、数字だけでは見えない傾向が明確に浮き彫りになることも理解できました。 思考癖に気づく理由は？ データを要素別に分解した際、関連しそうなものを安易に結びつけて一つの傾向として捉えてしまう自分の思考の癖に気づきました。本当にその傾向が正しいのかを確認せず、安直に結論を出して解決策を立てるのではなく、その仮説をもとにさらに分解し、複数の切り口から丁寧に検討することが必要だと感じました。具体的には、「who」「when」「where」「how」といった視点から考えることを学びました。 ターゲット分析はどう進む？ また、あるホテルでの活動において、ゲストが楽しみながら地球環境や社会に貢献できるようなサービスを考案する際には、ターゲットを定めるだけでなく、既存の客を分析するために今回学んだ切り口が役立つと感じました。例えば、「who」年代別、属性、「where」出身国、「what」目的、「when」時間帯、「why」選択理由、「how」交通手段や情報源などです。 サービス評価のタイミングは？ さらに、カスタマーサービスを分析する際にはプロセスの分解を行い、滞在のどのタイミングで満足度が高いのか、また低いのかを理解し、サービス改善に努めたいと思いました。 根拠をもとに提案は？ このような視点から考慮することで、事象の解像度が上がり、思いつきでなく根拠をもとにアイディアを提案できると感じます。日々の業務でアイディアを提案する際には、データをどのように分解して仮説を立てたかを説明することが重要だと思いました。また、「事象分解」「変数分解」「プロセス分解」のいずれかの方法が適しているのか、また切り口を5W1Hから考慮するなど、丁寧に思考する癖をつけることが大切だと考えます。

何を学んだ？ 今週は、これまでの学びを整理し、各週の要点を再確認することに集中しました。以下は、特に自分にとって重要だと感じた部分をまとめたものです。 どう活用する？ まず、自社や自身の優れた経営資源を分析し、理解することは重要であり、状況に応じてそれらをどのように活用するかを考える視点が不可欠です。また、個人のリソースには限りがあるため、やることと捨てることの優先順位をつける必要があると再認識しました。惰性で業務を進めるのではなく、判断基準を持ちながら考えることが求められます。そのためには、定量的なエビデンスに基づき、さらにROI（投資対効果）を考慮する重要性に気づきました。 視野を広げるには？ さらに、自身の視野狭窄や見落としを防ぐためには、集合知を意識して他者と相談し、意見をすり合わせることが大切です。 現部署の取組みは？ 現部署では、既存業務の効率化・高品質化を目的としています。また、新規業務の構築やフロー作成にも関わる機会があり、それぞれに適切な目的や目標設定が必要です。日々のMTや資料作成時にはFWを活用できます。 助けを求めるには？ 個人での業務には限界があるため、大きな成果を達成するには周囲の助けが必須です。その際、伝えるべき情報を正確に伝え、納得感や理解を得るには、FWを活用した情報整理やKSF（重要成功要因）や課題の特定、戦略立案が不可欠だと感じました。 新知識の収集は？ 新規業務の担当窓口に任命されましたが、未知の業界であるため、新たな知識・スキルを収集し続け、現状の業務フローを理解する必要があります。3C分析を中心に使用して理解度を深め、顧客の潜在ニーズや課題を抽出することを目指します。 習慣化はどうする？ 活用方法やタイミングについてはまだ慣れていないため、自分のスタイルを見つけるべく、地道に繰り返し実践して習慣化する努力を続けます。

分析の本質とは？ この学びを通じて、分析の本質を理解することができました。分析とは「比較」することが核心であり、特に条件を整えた「Apple to Apple」の比較が重要です。まずは「何を明らかにしたいのか？」を明確にし、そのために「何と何を比較すべきか？」を定めることが大切です。 棒グラフ作成の注意点は？ 印象に残った点として、棒グラフの縦軸と横軸など、細かな部分にまで注意を払ってより分かりやすく伝えることが求められるということです。例えば、縦軸は上がった・下がったを示し、横軸は要素間の比較を表現します。普段は手元のデータだけで判断してしまうことが多かったと気づかされました。この分析の本質は、課題解決のための分析決定だけでなく、解決策の実行後の効果検証にも活用できると感じました。 具体的な応用法は？ 具体的な応用として、解決策の効果を比較することが挙げられます。解決策を導入する場合としない場合での比較を行い、条件をできるだけフェアに揃えることが重要です。この考え方を業務に活かすことで、顧客の課題を定量的に解決する方法を確立し、納得できる成果を提示できるようになると期待しています。 より良い分析へのプロセス この知識はすぐに実務に活用できるもので、特に分析の本質を理解できたことは大きな収穫です。今後、以下の流れを意識して分析の質を向上させていきたいと思います。 まずは課題の明確化から始め、何が課題なのかを特定し、解決するためにどのような分析が必要かを考えます。次に仮説を設定し、それを検証するためのデータを収集します。重要なのはフェアな条件で比較できるようにデータを集め、分析結果を分かりやすく可視化することです。 最後に、結果を解釈し示唆を整理します。ただ結果を提示するだけではなく、その傾向や含意をまとめ、目的に沿った分析であるかを確認します。この一連のプロセスを通じて、より質の高い分析を目指していきます。

基本思考をどう整える? 今回の動画や演習を通して、従来は何となく基本的な見方でデータを眺めていた自分に対し、根本的な考え方の基礎を再認識することができました。表面的な比較だけでなく、意図的にデータを加工して比較することの重要性を実感しました。 数字と視覚、どっちが正しい? また、他のデータと比べる際には「数字に集約して捉える」ことや「目で見て捉える」視点が必要だと認識しました。一目で把握できる程度のデータ数であれば十分ですが、ある程度の規模がなければデータの価値は向上せず、大量のデータを扱う際には加工する手順が不可欠だと理解しました。単純に平均値を見るのではなく、値の分布やばらつきに注目することも大切です。 仮説とデータの整合は? さらに、平均値やばらつきを基に、大量のデータを加工し、ビジュアル化・グラフ化を行うことで仮説と照らし合わせ全体を俯瞰する手法の重要性を再確認しました。分析のプロセスでは、まず目的や仮説を明確にした上でデータの収集が行われ、その後、仮説の検証や分析を繰り返すことが意義のあるものだと改めて理解しました。 各種平均の使い分けは? また、データの捉え方においては、代表値としての単純平均、加重平均、幾何平均、中央値や、散らばりとしての標準偏差があり、それぞれを目的に応じて適切に使い分けることが重要であると感じました。まずは自分なりの仮説やストーリーを意識し、必要なデータを整理してから分析に取り組むことが大切です。さらに、データのビジュアル化にも注力し、目で見て整理する方法にチャレンジしていきたいと思います。 未来のデータ戦略はどう? 今後は平均値やばらつきという視点を重視しつつ、加重平均や幾何平均も意識的に活用していきたいと考えています。また、標準偏差については、効果的に使用できる場面を見極め、業務の中での活用を目指すとともに、ツールの扱いについても理解を深める必要があると感じました。

結論と問題は何が違う？ ケーススタディを通して、私は結論の仮説と問題の仮説の違いについて学びました。これまで結論と問題の仮説を意識することはほとんどありませんでしたが、結論の仮説は答えを先に仮定してから分析を進める手法であり、問題の仮説は問題の本質や真因に迫りながら「なぜ？」と問い続ける流れであると理解するようになりました。 考えの整理はどうする？ また、仮説を立てる際には、自分の考えを整理し、納得感や他者への説明力を高めるために、網羅性が非常に重要だと実感しました。誰が読んでも理解しやすいようにフレームワークを活用することで、従来の方法に比べ、思考が整理され、見やすく理解しやすいアウトプットが得られると感じています。 時間軸の重要性って？ さらに、課題を考える際には、過去・現在・未来という時間軸で捉えることが重要であると学びました。問題がいつ発生しているのかを明確にすることで、現在の状態を正確に把握し、なぜその状況になったのか過去を振り返り、将来の理想像に向けて現状で何をすべきかを考えることで、より納得のいく議論ができると感じています。 企画で何を考える？ 通常の業務において新商品や新機能を企画する際は、価値（魅力）とコストのバランスを考慮します。コストを削減する方法を検討する過程では、複数の仮説を立てるとともに、迅速に検証を行いアウトプットに結びつけることが求められます。うまくいかなかった仮説に対しては、なぜ失敗したのかをしっかり確認し、次につなげることが大切です。 国際展開の特徴は？ また、現在の業務では、同じような製品を複数の国で展開しています。各国の特徴や強み・弱みをフレームワークを用いて整理し、そこから抽出した課題に対して改善策をいくつかの仮説として立て、検証を実施しています。このプロセスをグループ内で共有することで、より広い視野での理解が進み、全体のパフォーマンス向上につなげています。

文章はどう正しく伝える？ 文章を書く際に、ただ伝わるだけでなく「正しく」伝わることの重要性を改めて感じました。文法的に正しい文章が相互認識のずれをなくし、的確な理解に繋がると実感したので、まずは自分自身が正しい文章を作れるようにすることが重要です。 伝えたいことは何？ また、「何を伝えたいのか」を明確にすることが不可欠だと感じました。「イシュー」を明確にすることで、伝えたい内容が確実に相手に伝わるためです。このように文章を評価する考え方は新鮮で、言いたいことを分解・加工する方法は、これまでの学びを実践する上で基盤となると感じました。 イベント開催のコツは？ イベント開催では、多くの人や部署を巻き込む必要があります。関係者が多いほど、目的や内容が誰にとっても一貫して明確である必要があります。このスキルがなければ生産性や効率が低下し、良い結果を生み出せません。また、営業企画や課題解決のために、実施理由やその打ち手の根拠を明確にすることが今後ますます大事になってくるでしょう。「なぜそれがいいのか」を伝えることも、重要な取り組みとなっていくと考えています。 イシュー整理の方法は？ これからは「イシュー」をまず特定し、ピラミッドストラクチャーを用いて言いたいことを可視化し整理していきます。営業企画提案では「目的」「課題」「要因分析」「打ち手の根拠」などの項目を明確にしながら構成していきたいと思います。また、イベント開催や企画時には、関係者にも同じように伝わるよう、依頼メール作成時などには自分での見直しだけでなく、チームメンバーにも確認してもらうなどして、正しい文章作成を進めていきたいと考えています。 日々の学びはどう？ さらに、本を読む習慣をつけるため、週に1回程度、400文字の文章を作成することを実践しています。これにより、読み終えた本から得た学びや要約を自分なりに整理してみたいと思っています。

直感判断、信頼できる？ 実践的な場面に直面すると、つい反射的に考えてしまうことが多いと実感しました。人の思考には必ず偏りがあり、目の前の課題に対し、反射的に思い浮かんだ解決策をすぐに当てはめるのは避けるべきです。 その理由として、 1. 反射的に思い浮かんだ解決策は、自分の経験や限られた知識に基づいた発想である可能性が高いこと。 2. そもそも、そのことが本当に課題であるかどうかを検証していないため、無駄になる恐れがあること。 3. 解決策の目的に立ち返らないと、方向を見失い、無駄な労力を使う可能性が高いこと。 4. 解決策をMECEで考えないと、考え方に広がりが欠けること。 そのため、まずは何が課題なのかを最優先に考えるべきです。「ISSUE」こそが最優先です。このためには、最適な「問い」の設定が不可欠です。 目標設定は見直す？ 身近な事例で考えると、「来場者を10％増やすためにはどうすればよいか？」という目標がありますが、その前に、なぜ10％が必要なのかを検証した方が良いです。そして目標を10％に設定した場合、そのための仮説を立て現状を分析します。この際、データを集めるだけでなく、視覚化することが大切です。具体的には、データをグラフにする、日別・月別・季節別に分ける、目的別・性別に分析するなどの方法があります。 課題はどこにある？ さらに問題を明確にするために、ピラミッド・ストラクチャーを用いて広さと深さの視点で整理し、どこに課題があるのかを明確にします。その上で、課題への施策を洗い出し、優先順位を付けて実行します。 共有は大切か？ 日々クリティカルシンキングを活用する場面が訪れるので、毎回面倒がらず、自分を批判するつもりで取り組みます。これを実践すれば、メンバーの中でクリティカルシンキングを知らない人が困惑するかもしれません。しかし、思考法を共有した上で実行することが重要です。

3C分析、どこが難しい？ 3C分析の意味は理解しているものの、実際に適用してみると難しさを実感しました。たとえば自社の状況を考える場合、他部門の業務内容の把握が不可欠であり、特に経営戦略に関わる部門の関与が必要だと感じました。また、演習問題では、仮に私が主任を3人抱える部長の立場であった場合、どのような指示を出すべきかを検討する余地があると考えます。ただ、設問において営業部長の関与が問われていない点は、ケーススタディとしてやや不自然に感じました。 再就職で何に気をつける？ 再就職活動に3C分析を適用する際には、まず自分のスキル、経験、知識の再確認と他者との差別化、定期的な課題の抽出が自社の観点として活かせると考えます。一方、応募企業に目を向ける際には、求人情報を熟読し必須条件や歓迎条件、職種ごとの求人規模を確認することで顧客・市場の状況把握に努めています。ただし、競合に関しては、登録しているエージェントの担当者と相談する方法が有効かもしれません。 SWOT分析、続けられる？ また、SWOT分析の実施も有益だと理解しているものの、過去の経験からその場限りの分析となり、継続が難しいという現実もあります。一部では、このフレームワークは経営者あるいは経営層向けとされることもあるようです。 現実の壁をどう感じる？ 総じて、ケーススタディの場面設定がほぼ「営業」という業種に偏っているため、技術職中心で営業経験のない私には、彼らの活動が想像の域を出ず、正直なところ、営業経験者に対しては羨望の念さえ抱いてしまいます。また、かつて大企業に在籍していた経験から、自分自身の業務範囲が限定され、会社全体を広い視野で捉える習慣がついていなかったことも、3C分析における自社の検討が不得手な理由の一つだと感じます。 仲間と語り合う？ 同じような心境の受講生の方々と、これらの点について熱く語り合いたいと思います。

共通課題は何だろう？ 店舗のオペレーション課題解決においては、単に会議での発言や市場視察の情報だけを頼りにするのではなく、どの店舗でも共通する課題なのかどうかを十分に確認して定義することの重要性を実感しました。 定量と定性はどうなる？ そのため、普段から実施しているアンケートなどによる定量分析と、ヒアリングや現場の観察を通じた定性分析を併用することを、これまで以上に意識していきたいと思います。特に、定性分析においてはコーディング手法の活用をすぐに実践する所存です。 ペルソナはどう捉える？ また、現状を把握するだけでなく、具体的なペルソナを特定し、ユーザーの感情にまで思いを巡らせることが大切だと感じました。ペルソナをいくつか明確に意識することで、本当に解決すべき課題が何か、その根本的な原因は他にもないかと前提を疑いながら多角的に考える習慣が身についてきました。 課題定義は進む？ 今後は自分一人にとどまらず、周囲のメンバーも巻き込みながら課題定義を進めていくつもりです。課題定義のフェーズでは、①問題の本質を捉える、②洞察の整理と可視化、③顧客課題仮説の作成、④ユーザー中心の視点の維持、⑤検証と改善という5つのポイントが重要だと感じました。 潜在課題に気づく？ 中でも、カスタマージャーニーマップを活用する点と、顧客課題仮説を作成する際にシンプルで明確な課題文を構築する方法に大きな気づきを得ました。カスタマージャーニーマップはユーザーの行動だけでなく感情の流れにも着目することで、潜在的な課題を浮き彫りにしますし、明快な課題文はまだ気づかれていなかった潜在的な問題に気づく手助けとなります。 アウトプットは十分か？ 最後に、ある講師の「学びの深さはアウトプットの量に比例する」という言葉が心に響きました。今後も実務を通じて、積極的にアウトプットを行いながら学びを深めていきたいと思います。

記述式問題解決の重要性とは？ 現状と理想の姿の乖離や課題に対して、どうすれば現状が良くなるかという対策（How）をすぐに考えてしまいがちであることに気づきました。これまで、起きている問題や事象の要因について十分に考えずに進めてしまっていたことが課題でした。 問題解決のステップを踏む 今回の学びでは、問題解決のステップを明確に4段階、つまりWhat（何が問題か）、Where（どこで問題が起きているか）、Why（なぜそれが問題なのか）、How（どう解決するか）の順で思考を進めることが重要であることを学びました。さらに、必要に応じてこれらのステップを行き来することで、効率的に問題を検討できることを学びました。 なぜロジックツリーが有効なのか？ ロジックツリーを用いたフレームワークは、アイデア出しの際に抜け漏れがなくなることが特徴です。また、問題を層別分解と変数分解（掛け算）という2種類の方法で分解し、それぞれの方法を内容に応じて使い分けることができます。さらに、MECEを意識し、モレなくダブりなく分析を行うことが重要です。 次のステップで重視するポイントは？ 施策の検証においても、問題解決のステップを早い段階で活用したり、目の前の数字や解決策に飛びつかず、視野を広く持って理想的な状態を捉えた分析を行うことができるようになりました。ロジックツリーを用いた課題発見やMECEを意識したアイデア出しについても、実践で活用していきます。 学びをどう共有するか？ WEEK2の学びをチームメンバーに共有し、実際の場面でアウトプットを行います。また、次の検証においては問題解決のステップを活用して分析を進めます。ロジックツリーのフレームワークを積極的にグループに取り入れ、MECEを常に意識しながら取り組みます。そして、WEEK2の学びを振り返り、積極的にアウトプットすることで確実に身に着けていきます。