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可能 ✕ 期間

に関する学び

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すべての学びは繋がる？ 6週間の講義を振り返り、最も印象的だった学びは「すべての学びは結び付いている」ということでした。もともと興味を持っていた分析手法やその評価方法には多くの新しい発見があり、非常に刺激的でした。しかし、分析に基づいて仮説を立て、それを生かすためにはマーケティングの知識が必要だということに気付きました。過去に学んだことと今学んでいることがつながり、新しい視点が得られたこの体験は非常に刺激的でした。 マーケティングとデータ分析の相乗効果 知ったつもりでいたマーケティングに関するフレームワークをデータ分析で活用することにより、学びが独立したものではなく、結び付けることで価値が生まれるのだということを実感しました。この経験が一番の収穫だったと思います。 異動後の目標と実践 講座の受講期間中に営業部門から希望する企画部門への異動が実現しました。異動までにデータ分析やマーケティングに関する学び直しを行いたいと思っています。講座で学んだデータ分析の基礎的な手法は、現在の部署でも十分活用できます。まずは今の部署で可能な分析を行い、学びを実践に移したいと考えています。まずは営業部門の販売実績から現状を把握し、マーケティングのフレームワークを活用して今後取るべき打ち手について考え、同僚と意見を共有したいと思います。 新しい提案とその影響 異動するまでに今回学んだデータ分析手法を用いて、営業部門の現状分析やそれに基づいた仮説の立案を実施したいと考えています。現部署では経験や勘を重視する風潮があり、それ以外の判断基準がない状況です。たとえ私の提案が採用されなくても、新しい考え方の実例を示すことで変化のきっかけとなれば良いと思っています。そしてこの経験、特に反省点を次の部署で生かし、新しい環境でも様々なことに挑戦してみたいと思います。

代表値と散らばりとは？ 大量のデータを分析する際には、中心的な特徴を示す代表値と、データのばらつきを示す散らばりの両面からアプローチすることが重要です。代表値には、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値があり、それぞれの特性を理解した上で適切に活用する必要があります。一方、データの散らばりを把握するためには標準偏差が用いられます。標準偏差とは、平均値から各データがどの程度乖離しているかを示すために、各乖離の二乗和をデータ数で割った値の平方根を意味します。 看護国家試験対策はどうする？ 看護師国家試験対策では、4年生進級までの過去の成績を分析し、不得意な科目や分野を特定した上で重点的に補強する方法が提案されます。また、入学試験志願者の選抜においては、成績、出席日数、欠席理由、さらには高校卒業までの活動や志願理由を詳しく分析し、入学前教育に効果的に活かすことが期待されます。 早期支援の進め方は？ さらに、早期からの継続的支援として、1年生前期の履修成績を把握した上で夏休み中に補習を実施し、後期終了後にも同様の取り組みを行うことが検討されています。これを各学年で実施することで、4年生にまとめて行う短期間の国家試験対策よりも、より効果的な成果が見込まれます。この取り組みは、大学の教務委員会や国家試験対策委員会に提案し、全教職員の協力のもと、実施体制と行動計画を整えることが前提となります。 書類評価の観点は？ 加えて、現在提出される入学試験受験者の書類について、評価の見方や押さえるポイントを明確にすることが提案されています。これにより、入学制度に対するリアリティショックを軽減し、学力不足の傾向に対しても適切な対応策を講じることが可能になると期待されています。現時点では、入試広報部と連携してこの問題に取り組む方針が進められている状況です。

どうプロセスを分解する？ どこに問題があるかを明確にするため、プロセスを段階ごとに分解することが重要です。まず、問題発生箇所（Where）を複数の切り口で特定し、それぞれに対してABテストを実施することで仮説検証を行います。こうした手法は、効率的なコストパフォーマンスに寄与すると同時に、その後の具体的な取り組み（HOW）を事実に基づいて策定するために欠かせません。 どうデータを把握する？ 私は製薬会社でMRを担当しており、担当エリアの製品が伸び悩んでいる状況をデータ分析によって明確に把握しました。売上や市場シェアの推移を詳細に検証することで、次のアクションに向けた具体的な問題点の特定が可能となりました。たとえ、担当者固有の感覚や直感に頼りがちな部分があっても、事実ベースの行動こそが仮説検証を丁寧に進める鍵であると実感しています。 何が効果的なABテスト？ 具体的なABテストとしては、Aパターンではメディカル専門部署との同行訪問を実施し、Bパターンでは他施設での成功事例を共有する取り組みを行いました。一定期間のテストを経て、どちらのアプローチがより効果的であったかを定量的に評価し、その結果を基盤に最適な施策をエリア全体に展開する方向性を見出すことができました。 どう成長を促進する？ 担当エリアの製品成長を促進するための手順は、まず現状把握として売上や市場シェアを分析し、成長が停滞している顧客層を見定めることから始まります。次に、影響力のあるキーパーソンや波及効果の大きい対象をリストアップした上で、仮説を設定しABテストを実施します。その後、テスト結果を定量的に比較し、最も効果が高い施策をエリア全体に適用し、次のアクションに反映させるという流れで進めています。

問題解決ステップの理解をどう深める？ 問題解決の４つのステップについて学んだ中で、特にWhy（原因分析）とHow（解決方法の立案）、そしてその手法としてABテストについて理解が深まった。ABテストはシンプルで運用や判断がしやすく、低コスト・低工数・低リスクで実行可能なため、非常に活用しやすい。実施の際には、目的設定、改善ポイントの仮説設計（何でも変えるのではなく、意図を持って比較しやすくする）、実行（十分なデータ量を確保）、結果検証の流れが効果的である。ただし、Web広告の場合には時間帯や曜日、プラットフォームなど他の条件が異ならないように注意が必要だ。 ABテストで問題解決の精度を高めるには？ さらに、ABテストは「データ分析を通じて問題解決の精度を高める（Check）」と「仮説を試しながらデータを収集し、よりよい問題解決につなげる（Act）」を迅速に行うことができるため、非常に効率的だ。 例えば、メルマガでイベント告知を行う際にABテストを活用すれば、それぞれ訴求する内容を変えて、どの訴求ポイントが効果的かを検証することができる。しかし、解決案をひとつに絞るのは良くないので、SNS投稿など別のアプローチも併用して検証する必要があるだろう。 問題解決の全体像を把握するには？ これまで、ランディングページ（LP）作成や広告を打つ際、一度行ったABテストの結果に満足して長期間使用していたことを反省。常に仮説を持ち、様々な角度から検証して改善していくことが必要だと感じた。また、問題解決の４つのステップ（What→Where→Why→How）の順番を意識し、単に解決策を考えるだけでなく、その全体像を把握することにリソースを費やすことを心がけたい。

B/Sの見方はどう学ぶ？ B/S（バランスシート）の見方について、全体像を把握することの重要性を学びました。具体的には、流動資産、固定資産、流動負債、固定負債、純資産の5つの項目の大きさを確認することが必要です。これにより、資金が有効に活用されているか、何に資金が多く使われているかをチェックし、売上成長に見合った適切かつ効率的な事業への投資が行われているかを確認できます。また、倒産の危険性がないかを確認するために負債についても分析が必要です。特に、借入が過剰でないかや支払い能力については、流動資産と固定資産に焦点をあてて検討することが大切です。 減価償却とは何か？ 減価償却についても学びました。これは、固定資産の取得にかかる支出をその資産の使用期間にわたって計上する手続きで、価値が下がった分を費用としてB/Sに反映させます。減価償却の方法には定額法と定率法があります。 賃借対照表から何が見える？ ある賃借対照表からは、流動資産、固定資産、流動負債が存在するものの、固定負債がないこと（無借金経営）を通じて経営状況を推測することができました。自社のB/Sを確認することで、これらの項目の大きさを把握し、今後の予測を立てることが可能になります。 また、原価償却について、自社での固定資産の棚卸を行った際、そのリストを基にして、B/Sにどのように反映されているのかを確認しました。自社のB/Sを確認する際には、資金が有効に活用されているか、売上成長に見合った投資がなされているか、流動負債と固定負債の割合やそれに関するリスクに注意を払います。

デザイン思考ってどう感じる？ 同じデザイン思考を学ぶ仲間は、異なるバックグラウンドを持ち、捉え方や考え方にも微妙な違いがあることを改めて実感しました。自分との違いを受け入れることで、固定概念にとらわれずに、より広く深い学びを吸収できると感じています。 伝えるプロセスとは？ これまでデザイン思考のフレームを使って課題に取り組んできましたが、人間中心のデザインという核となる部分を深く理解し、伝え合うプロセスの重要性を再認識しました。このプロセスを繰り返すことで、考えを枝葉のように広げていくことができます。 共創で見える未来は？ 私は、共創空間の企画運営や、新しい働き方、働く環境の提案に関わる仕事をしています。日々感じる真の課題や、到達すべきゴール、具体的な施策に対するフィードバックについても、デザイン思考を用いることで明確にできると考えています。 課題解決のヒントは？ 実務では、クライアントへのヒアリングや実際の観察を交えたミーティングを通して、直接的な対話から課題を洗い出しています。現状は、クライアントの要求する改善策の提案が主ですが、まずは関係者全員で真の課題や各自のゴールを共有するためのワークショップを複数回実施することが必要だと感じました。その上で、全体で統一したコンセプトづくりが大切です。 プロジェクトの一歩は？ また、短期間で発想や施策、テストを繰り返す現状を踏まえると、まず私自身がプロジェクト全体の流れを把握し、マイルストーンを設定して期間を明確にすることが最初の一歩だと考えています。

網羅を見直すべき？ トレードオフの考え方を学び、すべてを無条件に網羅しようとするアプローチの見直しが必要だと実感しました。時間、費用、品質といった要素を考慮し、あえて不要なものを捨てる決断が、自分自身や組織にとって新たな武器になると考えています。そのため、どの取り組みを採用し、どれを見送るかを、定量的な分析によって判断する能力がこれまで以上に求められていると感じました。 激変時代の整理は？ 現代は外部環境が複雑化し、変化が激しい時代です。そんな状況下では、トレードオフの視点で業務を整理することは容易ではありません。しかし、変化の激しい中でこそ、不要な部分を意識的に捨てることが、企業や組織、さらには個人の疲弊を防ぐ上で重要だと言えます。特に、開発業務においては、新規や継続、または中止の判断を明確にすることで、効率的な取り組みが可能になると考えています。 開発判断の基準は？ 具体的には、開発の推進可否を決定する際に、固定費を含む開発費に対して、どの程度の収益に結びつくのか、その効果がどれくらいの期間持続するのか、また競争力をどれだけ維持できるのかといった観点から、各項目の価値を明確に見極めたいと思います。さらに、技術ノウハウの蓄積や新技術の探求といった、費用対効果だけでは整理しにくい要素についても、その実現が社会にどのような貢献をもたらすのか、顧客に何を提供できるのか、そして競争上の優位性がどのように確保できるのかを具体的に言語化することで、より明確な優先順位を持って開発を推進していきたいと考えています。

クリティカル・シンキングの実践法は？ 人は理解しやすいものや、取りつきやすいものに即座に飛びつく傾向があるため、考えが限られた範囲に留まる可能性があります。特に、クリティカル・シンキングは、自分自身の思考を批判することに主眼を置いています。 思考の幅を広げるには？ また、思考の幅を広げるためには、三つの視点、視野、視座の違いを意識することが重要です。具体と抽象のキャッチボールを繰り返すことで、思考に広がりを持たせることができます。特に具体的な言葉を使用し、主述や５W1Hを意識して愚直に実践することが大切です。 目的意識の重要性とは？ 業務においては、目的がブレて論点がずれることがあります。そのため、常に何のためにその業務を実施しているのかを意識し続けることが重要です。また、問題に対して課題とアクションを整理するシーンが多いため、これを体系的に実践するスキルも必要です。 要件定義での効果的な取り組み方 講師の上甲さんが仰ったことですが、「要件定義」においても、この考え方は非常に有益です。要件定義は簡単な言葉で具体的かつ分かりやすく伝えることが求められます。 短時間での要件定義の進め方は？ 私の勤める会社では、要件定義をじっくり行う時間がほとんどないため、短期間で効果的に進めるにはどうすべきか、どのような質問をすれば良いかを考えて取り組んでみました。また、マネージャー職として客観的な評価が必要なため、論理的に納得感を持ってチームメンバーに今季の評価と来季の方針を説明するようにしています。

なぜイシューは難しかった？ 今週のテーマは「イシューを捉える」でしたが、これまでの学びの中でも特に難しさを感じました。これまでは、解決したいこと＝イシューと捉えがちでしたが、今回、まず解決したい目標を前提としてデータを分析し、根本的な問題を洗い出すことが効果的だと学びました。 具体と抽象はどう使う？ データを細かく分け、一つ一つ検証する過程で、week1で学んだ具体と抽象の考え方が役立ち、これまでの知識の総合によって初めてイシューを正しく捉えられると実感できました。 なぜ修正時間が増える？ 自身の業務では、開発プロジェクトの工数見積もりにおいて、簡単な修正にもかかわらず、なぜ時間がかかってしまうのかという疑問が生じることがよくあります。修正作業や影響確認、テストに要する時間で終わらせがちな現状を踏まえ、それぞれの問題について「なぜ」を追求していく必要性を感じています。 解決策はどう見出す？ それぞれの問題に対する具体的な解決策が見つかれば、プロジェクト全体の必要期間が短縮でき、恒久的な改善策が確立されれば、将来的なプロジェクトもこれまでより短い期間で進めることが可能になるでしょう。 論理的思考の進め方は？ 今後も、問題に対して論理ツリーのように「なぜ」を分解し、根本課題および効果的な解決策を模索する姿勢を持ち続けたいと思います。今週の総合演習では思考にかなり頭を使い疲労を感じましたが、このプロセスに慣れ、考える場面を増やしていくことが成長に繋がると考えています。

BS評価の基準は？ BSに関してネット上では一般的に良いとされる比率や割合が存在するとされますが、業種ごとに大きく異なるため、一概に評価できないと感じました。企業がどのような状態を目指しているのか、その規模に対して適切な水準かどうかが重要です。 流動資産の安全性は？ たとえば、流動資産の割合が高い場合、短期的な支払い能力が高く安全な経営と考えられます。一方、固定資産を活用して収益を上げる企業では、充実した固定資産が効率的な稼ぎに結びつき、参入障壁が高いため長期的な経営の安定が期待できると感じます。 無借金が本当に良い？ また、無借金経営が必ずしも最良の戦略とは言えません。利益剰余金や出資が原資となるため、成長するための投下資金が限られてしまい、結果として成長速度が遅くなる傾向があります。企業の規模に合った適切な借入を行い、戦略的な投資を実施することが成長に繋がると考えました。 理想BSの在り方は？ 自社のBSの現状が本当に理想的な状態なのか、また理想とするBSの割合がどのようなものであるかを改めて検討する必要があります。たとえば、利益率が高く、短期間でリスクの低い投資案件があった場合には、借入をしてでも投資するという経営判断が望ましいでしょう。事前に会社規模に基づいた許容可能な借入額を算出し、そのような案件が出た際に迅速に判断できる体制作りが大切だと思います。 意見は何でしょう？ 他の受講生の皆さんが、どのように業務に当てはめ、考えているのか意見を伺いたいです。

仮説の意味は？ 仮説について、「結論の仮説」と「問題解決の仮説」という2つの種類があることを学びました。普段何気なく使っていた「仮説」という言葉について、自分はどちらの立場で話していたのだろうかと振り返る貴重な機会となりました。また、仮説を考える際には、決め打ちせず複数の可能性を探ることや、さまざまな切り口から網羅的に考えることの重要性を再認識しました。さらに、データ収集においては、必要なデータだけでなく、仮説に対する反論を排除するために比較対象となるデータも意識的に集めるべきであるという点が印象に残りました。 3Cと4Pの使い分けは？ 業務では、Customer/Competitor/Companyの3C分析を中心に行っていましたが、細かいサービス検討の場面では、Product/Price/Place/Promotionの4Pも活用していく必要性を感じました。特に新規事業の商品検討にあたっては、4Pの視点からより具体的な検討を進めたいと思います。 問題解決の手順は？ また、問題解決のプロセスとして、What、Where、Why、Howの順で考えることの重要性を学びました。これまでどうしてもHowから着手してしまう癖があったため、今後の学習期間内に、残りのプロセスもしっかり取り入れるようにしていきたいと考えています。 検証との連携は？ 最後に、仮説と検証はセットで考え、事前の準備や仕込みを徹底し、比較データなどを用いた適切なデータ収集ができるよう努めたいと思います。

原因はどこで？ 問題の原因を探る際には、まずプロセスに分けて考えることが重要です。どの段階で問題が発生しているかを明確にするため、原因を細分化し、全体を俯瞰することが効果的です。一概に「どうすれば良いか」を変えるのではなく、判断基準に基づいて選択肢を絞り込むことが求められます。 解決策は何で？ 解決策を検討する場合は、複数の選択肢を洗い出し、その中から根拠をもって最適な方法を選び出すプロセスが必要です。目的と仮説の設定、実行、結果の検証と打ち手の決定という流れをしっかり踏むことで、効果的な改善が可能となります。検証項目やテスト要素は一要素ずつ実施し、他の環境要因の影響を避けるために、同じ期間内での実施が望ましいです。 A/Bテストの真意は？ また、A/Bテストはシンプルで運用や判断がしやすく、低コストで少ない工数、さらにリスクを抑えた状態での改善が期待できます。テストの目的や仮説を明確にし、数値化できるデータを用いることで、検証プロセスがスムーズに進み、次の仮説や決定へと繋がります。 ボトルネックの所在は？ さらに、問題のボトルネックを考える際は、問題を発見するために「何が問題なのか」「どこで発生しているのか」「なぜ問題が起こっているのか」を多角的に検討し、プロセス全体を整理することが重要です。たとえA/Bテストがシンプルであっても、同条件に揃えることが難しい場合は、具体的にどの要素が影響を及ぼしているのかを洗い出し、最適なテスト方法を選択する必要があります。