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方法

に関する学び

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全体像を掴めた？ 今週は、これまで学んできた内容の総括を行い、全体像を整理することができました。特に、さまざまなフレームワークを学ぶ中で、データ分析への応用という視点が十分に考慮されていなかったと感じ、その応用方法を学べたことは大きな成果となりました。 解決プロセスは？ 問題解決のステップや、各ステップにおけるプロセスの分解など、これらのフレームワークがMECEの実践には欠かせない要素であることを実感しました。今後は、これらの点を念頭に置いて取り組んでいきたいと考えています。また、仮説設定については、あくまで切り口として捉え、仮説の実証に固執しない姿勢を大切にしていく所存です。 データ活用はどう？ さらに、日常的に触れるデータを活用し、各フレームワークを自分の中に定着させるためには、意識的な実践の場が必要であると感じました。そのため、普段の業務はもとより、オープンデータを活用して実践できる環境づくりに取り組むつもりです。具体的には、新たな講座への受講や社内での勉強会の企画などを通じて、さらなるスキルの向上を目指します。

新たな体験価値で顧客獲得？ 商品とともに新たな「体験価値」を加えることで、顧客へのアプローチ方法が大きく変わると感じました。例えば、カフェでコーヒーの焙煎体験や美味しいコーヒーの淹れ方のワークショップを開くことで、新たな顧客層にアピールできます。また、商品購入時に生産者の名前や農場の知識を提供することで、南米やアフリカなどの労働環境や環境問題への関心を引き出す取り組みも可能です。 地域の関心を集める方法は？ 現在の業務に直接適用するのは難しいものの、企業活動に地域の人々の関心を集める方法は見出せると思います。例えば、定期的な季節イベントに参加してもらうことなど、様々なPR方法を利用して企業の新たなブランディングに貢献できるのではないかと考えます。 体験型サービスの需要増加？ また、身近な商品や喫茶店で同様の体験価値を提供している事例がないか、探してみる価値があると思います。インバウンド増加に伴う「体験型サービス」の需要は今後高まると予想されるため、機会があればどのようなサービスがあるのか個人的にリサーチしてみたいです。

データ分析の目的すり合わせとは？ 講義内のグループワークでは、上司と部下の間でデータ分析の目的をしっかりとすり合わせる重要性についての議論が特に印象的でした。コミュニケーションが一方通行になっていないか、それぞれの思い込みをそのままにしていないか、データ分析に入る前に行うべきことがあると再認識しました。 目的の共有で生まれた変化は？ そこで、「データ分析前の目的のすり合わせ」を意識し、今週の業務に取り入れてみました。業務内容としてはデータの取り扱いが簡単なものであっても、その目的を明確に部下に説明すると、彼らの表情が明るくなり、納得感が増したように思います。 データの共有は次にどう活かす？ 日々の業務は多種多様なデータの取り扱いの連続です。目的やデータの見方について、社内で共通の認識が確立している場合もあれば、単にデータをまとめて共有するだけで次のアクションにつながらない場合もあることに気づきました。今後は社内でグラウンドデザインの共有を進め、各種データの目的やKPIとしての活用方法について議論を深めていきたいと思います。

正確な分析を行うには？ 分析においては、まず比較が重要です。そのため、目的を明確にし、適切な比較対象や基準を設定することで、正確な分析が可能になります。データはただ加工すれば良いというものではなく、それぞれのデータの種類に応じた適切な加工方法や見せ方を考える必要があります。分析を始める前には、目的と仮説を確認することが重要です。 ゴールの明確化が成功の鍵？ プロジェクトの進捗管理では、各マイルストーンやゴールを明確にし、進捗を把握するために必要な情報を整理しなければなりません。また、各タスクの進捗状況を可視化するためには、適切なデータ加工が求められます。これにより、課題をより効率的に把握できます。 早期検出につなげるには？ プロジェクトの進捗状況を確認するためには、分析に必要なタスクや情報を特定し、各タスクの進捗を定期的に把握することが大切です。さらに、各タスクの進捗が他のタスクにどのように影響するかを知るために、適切なデータの収集と加工を行う必要があります。これにより、プロジェクトの課題を早期に検出したいと考えています。

データの見せ方は？ 分析の基本は比較であり、どのデータをどのように加工するとわかりやすいかを考えながら進めることが重要です。データにはさまざまな種類があり、それぞれに応じた加工やグラフの見せ方があります。データ分析を始めるにあたっては、「目的」の確認や「仮説」の設定とその検証が欠かせません。 オンライン離脱はなぜ？ 私たちのチームでは、お客様に対して紙の手続きではなく、ウェブサイトでのオンライン手続きを推奨しています。しかし、オンライン手続きを行っているお客様がどの段階で離脱しているのか、また、紙を取り寄せるお客様の属性や動機がどのようなものかを理解し、分析する必要があります。 改善点の見極めは？ 具体的には、オンラインで離脱しているページやそのユーザーの属性、さらに紙手続きを行っている方々の属性や動機に関するデータを収集し、オンライン手続き率を向上させるためのボトルネックを特定することが目指すべきゴールです。仮説を立てながら慎重にデータを分析し、検証するプロセスを通じて、この課題に取り組んでいきたいと思っています。

経営視点の重要性は？ 大局的な視点で物事を見ること、そして経営者の視点で考えることが非常に重要であると学びました。どうしても自部署の視点に偏りがちですが、最終的な決裁は上長から経営者に至るため、彼らに納得してもらえる結論を導くことが必要です。そのため、短期的なゴールにとどまらず、それが会社全体にどのように貢献するのかを明確に文字にしたいと思います。 意見をどう取り入れる？ また、他人の意見を積極的に取り入れることを意識しています。個人での業務が多いのですが、全社に影響を及ぼす可能性が高いため、計画段階から自分以外の視点を追加するよう努めたいと思います。特に競合分析については現場のメンバーがより詳しく見えている場合が多いため、一緒に計画を立てる方法で進めていきたいと考えています。 計画はどう整える？ 実際の教育計画において、情報や意見を集める機会を設けたいと思います。さらに、社長や経営層からも意見を聞く場を作り、計画におけるずれがないか確認することで、計画の完成度を高め、実施の際には協力を得られるようにしたいと考えています。

ギャップをどう認識する？ 問題解決の4ステップのうち、特に「What」に注目し、あるべき姿と実際のギャップを定量的な指標（戻り作業件数、作業にかかった工数、提案件数など）で明確に合意することの重要性を学びました。また、原因分析ではロジックツリーを活用し、検討内容を「もれなく、ダブりなく」分けながら視覚化する方法についても理解が深まりました。 議論の進め方はどうする？ 議論に先立ち、まずメンバー全員で各ステップやロジックツリーの使い方を確認することで、効率的な打合せの進行が期待できると感じました。たとえば、自グループの課題を「あるべき姿に届いていない事柄」と「ありたい姿に到達させたい事柄」に分け、さらに緊急度や重要度の観点で項目を設定し、課題をリストアップします。その後、部門の評価基準に沿ってグループ化・絞り込みを行うことで、議論の視野が広がり、参加メンバーの納得度も向上すると考えています。さらに、年間のグループ目標設定時に、ロジックツリーを用いた項目分けも取り入れ、数多くある課題の中から重点項目を絞り込む議論の場を設ける予定です。

財務諸表の役割はどうなってる？ 財務諸表は、事業の状況を定量的に把握するための重要な資料です。基本的な３種類には、P/L（ある期間の収益や利益の状況を表す）、B/S（事業運営に必要な資金の調達方法と使用用途を示す）、C/S（一定期間におけるキャッシュの増減を明らかにする）があり、それぞれ異なる視点から事業の健全性を測ることができます。 プロジェクトの試算はどうする？ 現在取り組んでいるプロジェクトにおいては、これらの財務諸表を分析し、将来のシミュレーションを実施できるようになりたいと考えています。現状では上司が試算を行ってくださっているため、今後は自分自身で実施できるようになることを目標としています。 競合比較で見えてくるのは？ また、競合との比較を通して自社の資金運用や収益の仕組みを明らかにすることも大切だと感じています。担当プロジェクトでは、競合や自社の状況を分析する際に、グループメンバーに任せるのではなく、自ら積極的に手を挙げる姿勢を持ち、業務時間の確保のためにその他の業務も先回りして段取りを整えるよう努めています。

仮説検証の重要性は？ ビジネスにおいて、仮説を立て検証することの重要性を実感しました。今回の学びでは、ひとつの仮説だけでなく、複数の仮説を立案し、その中から最も有効なものを選ぶプロセスが、偏りのない分析につながることを理解できました。また、3C分析や4P分析の演習を通して、具体的な仮説の立て方を練習する良い機会となりました。 経験の反応をどう見る？ これまでにも仮説を提示した経験はありましたが、過去の経験では「それはあくまであなたの考えに過ぎない」という反応を受けたため、仮説自体の有効性に疑問を持っていました。これは、プレゼン相手の反応や自身の検証不足が原因と考えています。今後は、仮説を立てた後の検証作業にも、より一層力を入れて取り組んでいきたいと思います。 3C分析の効果は？ さらに、実務において3C分析を用いた経験から、このフレームワークが多くの人を説得するために非常に効果的であると感じています。近い将来も、売上情報の分析にフレームワークを活用し、より多くの方に迅速に納得いただける方法を模索していきたいと考えています。

商品の真価はどこ？ 商品の価値は、単に商品そのものを評価するのではなく、体験といった付加価値も含めた全体で判断されます。そのため、売り方もこの視点に合わせて変化させる必要があります。従来の先入観にとらわれず、顧客の立場に立ってどのような商品やシチュエーションなら購入したいと思えるのか、改めて考えることが大切です。 ペルソナのギャップは？ 私が担当している自社サービスでは、当初20～30代の若年層をペルソナとして想定していましたが、実際には40～50代の利用者が多く、ペルソナに大きなギャップがあることがわかりました。このことを踏まえ、実際の利用者に寄せたペルソナ設定とメッセージングの見直しを図った結果、より利用者自身が「自分ごと」として感じられる内容に改善することができました。 どんな時に薦める？ また、現在はリファラル施策にも力を入れています。顧客がどのような状況で他者にサービスを薦めたくなるのか、また、どのような方法が薦めやすいかという視点で検討を進めており、今後も顧客視点を重視した取り組みを展開していく予定です。

グラフ選びの意義は？ データの基本的な加工方法について学び、どの場面でどのグラフを用いるべきかを考える大切さを実感しました。グラフの選択を誤ると、重要なポイントに気づけなくなる可能性があるため、今後はグラフ選びのセンスをより一層磨いていきたいと思います。また、X軸やY軸の設定がグラフの印象に大きく影響することも学び、客観的な視点でデータを分析する必要性を痛感しました。 分析視点の拡大は？ さらに、販売実績の分析においては、年齢、性別、購入時期などの切り口でデータを細分化し、多角的に見ることでより深い洞察が得られると感じました。データを見やすく加工することで、迅速な意思決定に繋がる効果や、説得力ある資料作成に役立つ点も納得できました。 仮説検証の基本は？ 一方で、仮説を立て検証するという基本ステップが省略されがちであると感じました。手元のデータのみで課題の発見から解決策の選定まで進める傾向が見受けられるため、仮説設定と検証のプロセスにもっと注力し、多角的な分析を可能にする適切なデータ加工の重要性を再認識しました。

プロトタイプの意義は？ 自身のプロトタイプ作成を通じて、また他者のプロトタイプを検討する際にも、可能性を排除しない姿勢がいかに重要かを実感しました。同様に、フィードバックの際も前向きなアドバイスを意識することで、その後の可能性が広がると感じています。 新手法は効果的？ 新たなトレーニングプログラムの導入、新たな選手の育成方法、さらには試合運営の新しい手法を試みる場合にも、この姿勢は有効です。いきなり完成形を目指すのではなく、スモールスタートから出発し、繰り返し改良を重ねる流れが効果的だと考えます。ただし、生身の選手を対象とする以上、失敗や上手くいかない事態にも備える必要があり、あらかじめ関係者との合意形成をしっかりとおこなうことが重要です。 失敗も学びになる？ どの業務においても、「とにかく試してみる」という姿勢と、不明点があれば実践を通して学ぶ姿勢が大切だと感じました。共感や課題の認識、アイディア出しといった基本的なプロセスを経た上でプロトタイプを進めれば、前向きな姿勢で改良を重ねることが成功につながると実感しています。