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課題 ✕ 例

に関する学び

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授業の成果はどう？ Live授業では、マクドナルドの課題に取り組んだことがとても印象に残りました。短いグループワークの時間の中で、メンバー同士が次々と仮説を立て、必要な課題を特定するプロセスに取り組めた点は、クリティカルシンキングが着実に身についていると実感できる貴重な経験でした。 分析のばらつきはどう？ 一方、興味が薄い題材では、分析の精度にばらつきが見られることも感じました。今後は幅広いデータパターンの知識を増やし、どんな題材でも予測が立てやすくなるよう、練習を重ねていきたいと思っています。 参考資料はどう利用？ また、自分の分析結果の検証のため、既に加工されたデータが公開されているウェブサイトを参考にすることができました。たまたま目にした統計資料は、とても扱いやすく、分析の答え合わせに役立ちました。 顧客事例から学ぶ？ さらに、業界別の顧客事例を読み込み、自分の言葉で要約することで、各顧客の根本的な課題やその解決策を十分に理解することができました。今後は、この姿勢を仕事にも活かし、何がイシューなのかを意識して考えていきたいと考えています。

仮説をどう整理する？ 今回の講義では、複数の仮説を立て、その網羅性に注目する視点が非常に印象的でした。これまで仮説検証に取り組む際、十分に意識していなかった点も改めて考える良いきっかけとなりました。特に、結論を導くための仮説と問題解決に向けた仮説を、過去・現在・将来の軸で整理して考える手法は、新たな学びとして大変有意義でした。また、仮説を証明するために必要なデータの収集方法や、データを加工する際の視点についても、今後さらに知識を深めるべきと感じました。 データで何を探る？ さらに、Google Analytics以外の情報源、例えば売上データや顧客データ、購買データなどから顧客の傾向や購買パターンを把握し、適切な施策へと結びつける重要性を再認識しました。仮説検討時には3Cや4Pの視点を意識し、より具体的な改善策に取り組んでいきたいと考えています。担当クライアントのデータを活用しながら、どの組み合わせの商品が選ばれるのか、また一回あたりの購入金額をいかに向上させるかなど、具体的な戦略を検討し、常に新たな課題や仮説に向き合う姿勢を持ち続けることが大切だと実感しました。

データの見える化で何が得られる？ 常にデータを見える化することで、問題解決のアイディアが生まれやすくなると感じました。例えば、業績の課題に対して財務諸表を見て問題点を見つけたり、ロジックツリーを書いて選択肢を並べてみることは効果的だと思います。 損益以外の問題も解ける？ 私は業績管理の部署にいますが、損益に問題があればその問題点の把握の仕方はある程度定型化されてできるのではないかと思っています。しかし、損益以外の業務における問題の把握や発見は難しく、挑戦してみたいと考えています。 まず、あるべき姿の候補をいくつか出し、それに対してギャップがある部分を洗い出します。そして、その要因となるものをロジックツリーにして書き出します。 ギャップをどう埋める？ あるべき姿の列挙として、他の事業やプロジェクトから現在の部署に足りていない問題を見つけてみます。次に、ロジックツリーを使って現状とのギャップを可視化し、見えていない部分を明確にします。最後に、定量化を行い、どの項目についてギャップが大きいのか、どの項目に取り組むとあるべき姿に達成しやすいのかを整理します。

問いを中心に考える学び 常に問いを中心に考えるという点を強く意識する学びがありました。 具体的な事例は非常にわかりやすく、表面的な情報からイシューを間違えてしまうと、全く異なる行動や結果を導いてしまうと感じました。 何を考えるべきか？ 重要なのは、何を考えるべきかを考えることです。問いの形にする、具体的に考える、一貫して押さえ続けるという3点を意識して、本質的な課題を捉えるようにしていきます。 課題をどう特定する？ これまで課題としていたことが本当に課題なのかを考え直す機会が増えました。今、事業部を取り巻く課題の中からイシューを特定し、それをピラミッドストラクチャーを活用して構造的に理解することができれば、社内の様々なシーンで応用できます。 今期の振り返りと戦略作成 まずは現在取り組んでいる課題に対して、課題の深掘りとイシューの特定を進めます。来期の目標を達成するために今期の振り返りを行っているタイミングなので、今回学んだことをすべて活用し、社内共有用のアウトプット資料を作成するつもりです。これにより、振り返りと目標達成の戦略を作成します。

実践で見えた真実は？ 学んだこととして、まずは実際に手を動かし、様々な切り口でデータを分類してみることの重要性がありました。その際、５W1Hといった手法を活用しつつ、単純に機械的に分けるのではなく、どのように分ければ意味が出てくるかを考え、仮説を立てることが大切だと理解しました。仮説を立てることで傾向を捉えることができますが、その傾向だけにとらわれず、他に絶対的な傾向はないのかをさらに異なる視点から分析することも重要です。 在庫管理に活かす？ 自分の業務では、販売会社の在庫や売上の管理にこのアプローチが役立つと感じました。具体的には、在庫が増える要因や売上が変動する要因の分析に応用できると考えています。例えば、在庫削減の計画を検討する場合、在庫増加の原因を詳細に分析することが、具体的な対策につながると考えています。 売上計画はどうなる？ 私が担当している地域では、計画通りに販売が進まないことで在庫が増えているという現状の課題があります。その打開策を考えるために、どの商品がどの顧客先で計画と実績に差が出ているのかを分析し、問題を特定したいと思っています。

どんな発見があった？ 演習を通じて、様々な背景や経験を持つ人々が異なる視点でアイデアを出し合う面白さを感じました。今回の学習では、いくつかの前提や仮説があらかじめ定義されていましたが、実際のビジネスの現場では、表面的な事象（例えば売上げの減少）に対して、どのような前提を確認し、どのような仮説を立てるのか、さらにそれをどのように検証していくのかが重要です。この試行の回数も含めたプロセスが必要だと感じました。 現状分析はどう考える？ 自社のビジネス分析全般に応用できるフレームワークだと思います。特定のサービスやアドオンの売上げ増減の理由を分析し、その再現性を確認して次の施策立案に繋げる振る舞いは、特に営業系の領域では常に求められています。 カウンター施策は何か？ たとえば、前四半期ではある製品の低価格版の失注率が高かったとします。それに対して、他社がSMB向けに競争力のあるキャンペーンを実施していたことが判明し、それに応じたカウンター施策やカウンタートークの検討が必要となるように、課題の発見から分析・施策立案のサイクルを意識的に回してみることが大切です。

クリティカルシンキングの再認識 今回の事例は、結果を知っているからこそイシューを絞り込むことができたと言えます。しかし、未来が見通せない中ではイシュー設定や課題抽出、意思決定力が一層難しくなります。この点で、クリティカルシンキングを再度学ぶ価値を実感しました。 イシュー設定の難しさをどう克服する？ イシュー設定自体も難しいですが、仮にイシューを設定して思考を進める過程でズレが生じた場合は、軌道修正が必要であることに気づきました。私は、この事例を通じて得た学びを、自社の経営課題である「5年以内に収益性を2倍にする」という目標に当てはめることができると思いました。特に、問題課題に対する審議を進めていく中で、イシューからのズレが発生し、迷子になる場面で役立つと感じました。 イシューツリーで見える新たな視点 自社の経営課題をイシュー化し、イシューツリーを作成する過程では、これまで見落としていた視点や、分析が不十分なデータを発見することができます。また、問題解決の場面では必ずイシューを明文化し、審議するメンバーがいつでも確認できるようにしておくことが重要です。

情報をどう分解？ 数字の見方や分け方を工夫することで、異なる分析結果が導き出されたり、隠れていた情報が見えてくることがあります。情報を正確に分解するための手法として、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）という考え方があります。情報を層別、変数、プロセスなどの視点から漏れなくダブりなく分解することで、新たな洞察を得ることができます。 売上分析はどう？ この方法は販売関連の数値分析においても非常に有用です。例えば、製品の売上分析を行う際には、売上高を売上別、業種別、チャネル別、機能別といった多様な視点で分析することが可能です。これにより、情報の分解や視点の変化が分析に役立つと感じました。 原因分析はどう？ 今後、売上情報を分析する際には、MECEを常に意識し、情報の切り方によって得られる洞察の違いを意識しつつ業務を遂行していきます。特に、売上が下がっている場合、その原因を分析する際には、どのポイントに課題があるのかを細かく見つめ、解決策を模索する努力をしていきたいと思います。

どうやって学びを深める？ 知識のインプットとアウトプットを繰り返し、他者からフィードバックを受けるサイクルを継続していきます。これにより、学びを深めることができると感じています。特に、「問いから始める」「問いを立て続ける」「問いを共有する」という3つの点を意識し、実践していくことが重要です。問いを共有する際には、特に丁寧に行う必要があると実感しました。 業務でどう活用する？ このアプローチは業務の中でも多くの場面で活用できると考えています。例えば、得意先への訪問準備や会議準備のミーティングなどで役立ちます。社内でも毎週のミーティングに課題を検討する時間が設けられているため、問いを考えるには最適な機会があります。早速この方法を取り入れて試してみたいと思います。 会議で何を共有する？ 社内ミーティングでは、問いを立てて共有することを繰り返し行っていく予定です。同僚からのフィードバックを受けることで自身のスキル向上だけでなく、周囲の意識変革も期待しています。チーム全体が同じレベルに達することで、モチベーションの維持にもつながることを期待しています。

自分の学びを振り返る？ 自分の言葉で学んだ内容を整理する機会が多く設けられており、復習の面でとても有意義でした。また、これまで習得してきた分析手法を再確認できた点も良かったです。ライブ授業の録画を用いた例題で、実際に手法を振り返るとともに、他の受講生のコメントからうまく言葉にできなかった点もしっかり復習できました。 分析と仮説はどう築く？ 実務においては、まず「what」「where」「why」「how」のステップを踏みながらアンケート分析を行い、仮説検討の際にはフレームワークを活用して網羅的に考えることを重視したいと考えています。さらに、「選んで比較」を繰り返すことで、最終的に一つのストーリーとして筋を通す資料を作成できると思います。 実践経験はどう見る？ 6月下旬から予定されている社内のアンケート分析において、これらの手法を実践していく所存です。一方で、実践経験が不足している点は課題と感じています。そこで、実務以外にも統計局のデータを用いて地域ごとの人口動向とその原因について検討するなど、さらなる練習機会を積極的に設けたいと思います。

何故課題意識は必要？ 分析の目的や課題意識を明確にすることで、日常の業務だけでなく、普段目にする分析データについても「なぜ？」と考える習慣が身につきました。例えば、ニュース記事で医師不足が取り上げられる場合、その背後にある分析の意図や解決すべき課題を自分なりに考察するきっかけとなりました。 施策評価はどう？ また、業務で複数の施策を企画・実行する中で、効果を評価するための分析が重要だと感じています。中長期的な戦略の実行に際し、連続性のある施策を実施するためにも、小さな施策のブラッシュアップを繰り返す必要があると考えています。たとえば、アプリへのログインプロセスを細かく分解し、特に初回ログイン率の向上に向けた分析を進めています。 情報取得は万全？ さらに、戦略立案の段階から必要な情報やデータが適切に取得できているかを精査し、取得できていないデータにはタグ付けなどの対応を実施して、常に分析が可能な状態を作り上げています。同じ条件で定期的にログの確認やレポート作成を行う仕組みを整備することで、継続的な定点観測が可能になりました。

導入の不安は何？ AIなどの新しい技術を自社の業務に導入する際、最適な方法が明確でないことが多く、適当な仮説に頼るだけではユーザーのニーズを十分に捉えられず、導入がうまくいかない事例があると感じました。観察やインタビューを行い、ユーザーが直面している本当の課題を定義することが、根拠に基づいた施策の展開につながるのではないでしょうか。 事前準備は十分？ ただし、観察やインタビューを最初に実施する際、聞く内容があらかじめ決まっていないと十分な情報が得られないのではないか、という懸念もあります。一方で、こちらが求める回答にユーザーを誘導してしまう危険性もあるため、フラットな立場でユーザーの本音を引き出し、客観的に分析するプロセスが不可欠だと考えます。 ユーザー視点は大事？ 特に、共感を基盤とした課題定義の段階では、ユーザー中心の視点が非常に重要です。業務においては、新しい技術やソリューション自体に焦点が当たり、答えあたりの議論に陥りがちですが、常に解決すべきはユーザーの本質的な課題であることを念頭に置き、施策の検討を進めたいと思います。