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課題 ✕ 設定

に関する学び

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基本理解の鍵は？ MECEの基本的な考え方を理解できたことが良かったです。特に、基本となる3つの分け方についても学び、多くの知見を得ることができました。 増収減益の原因は？ 現状の課題は増収減益です。原価上昇に対して売価設定が追いついていないのか、リカバリーにかかる費用が過剰なのか、またはお客様の要望が厳しく対応が後手に回っているのかなど、各フェーズで様々な視点から原因を探っていきたいと考えています。 数字分解の要点は？ 今ある数字を分解するときは、MECEを意識することが重要だと感じました。このロジックを繰り返し行い、確実に身に着けるためには反復が必要です。 改善策の展望は？ 来週の営業会議では、増収減益の原因を分析し、改善策を提示する予定です。そのため、今週中に必要なデータを整え、土日に詳細な分析を行い、週の前半には問題の特定と改善策の検討を済ませたいと思います。

MECEでどう選ぶ？ アイデア出しのプロセスで、MECEという手法を用い、全体像の中からアイデアを絞り込む方法が特に印象に残りました。たとえ評価基準で最終的に採用されないアイデアであっても、いったんすべて洗い出して評価することで、新たなチャンスや問題点を発見しやすいと感じました。 階層分析で何が見える？ また、プロジェクトにおけるアイデア出しでは、階層ごとに分析することで、さまざまな発想が生まれやすくなる可能性を実感しました。同じく、課題を分析する際も、階層別や変数別に整理することで、より具体的な問題点に焦点を当てることができると感じました。 なぜ体感するのか？ 現在は、アンコンシャスバイアスの解消を目指した若手ワーキング向けのフレームワークを企画しています。その一環として、MECEを取り入れたグループワークの時間を設け、同僚と一緒に体感する場面を設定したいと考えています。

A/Bテストの条件は？ A/Bテストを行う際には、条件を揃えることや分析対象を明確にすること、そして仮説に基づいた比較検証のポイントを絞ることの重要性を確認できました。また、課題解決に向けた顧客心理に着目したテキストや、ユーザーが行動しやすい要素が重要であると実感しました。 ファネル分析の重要性は？ 日々のウェブマーケティング業務において、今回の課題事例から多方面で役立つ考え方を学ぶことができました。特にファネル分析は不可欠であり、全体のマーケティング戦略を踏まえた上で確実に設定し、日々の分析に活用していきたいと感じています。 新たな仮説はどう導く？ 今後は、売り上げ向上を目指すサイト改善や広告のA/Bテストにこれらの知見を活かしていくとともに、単一のデータに頼るのではなく、関連する複数のデータを俯瞰的に捉え、そこから新たな仮説を導き出す取り組みを深めていきたいと思います。

仮説はどう生まれる？ まずは、3Cや4Pといったフレームワークを仮説の軸として活用することで、仮説をスムーズに構築できます。この方法により、偏った仮説や考慮漏れを防ぎ、網羅的かつ精度の高い分析が行えると感じています。 私の仮説偏りはなぜ？ また、私自身、問題解決のための仮説設定が思いつきやすいものに偏りがちであることを実感しています。そこで、今後はまず3Cや4Pなどの軸に基づいて仮説を網羅的に洗い出す手順に見直すことにしました。これにより、より体系的かつ客観的なアプローチが可能になり、問題解決の効率も向上すると考えています。 実践はどう進む？ 具体的には、最初に3Cや4Pを活用して課題に対する多角的な視点を整理し、次に各軸に沿って仮説をリストアップ、優先順位を付けながら検証を進めます。最後に、検証結果をフィードバックし、再度仮説を見直していくプロセスを実践していく予定です。

問いはどのように設定？ 問いを正しく設定することが非常に重要であると実感しました。問いの立て方一つで導かれる答えが大きく変わるため、問題の本質を見極めることが求められます。そのため、データをどの角度や観点から見るかを常に意識し、さまざまな視点から疑問を持って捉える必要があると感じました。また、プロセスを進める中で、最初の問いを再確認し続けることで、答えがぶれずに一貫性を保つことができると考えています。 損益管理で何を問い直す？ また、損益管理における課題についても、まず問いが何であるかを改めて考える必要性を感じています。具体的な行動に焦点を合わせがちですが、何が本当の問題なのかを問い直すことに意識を向けることが重要だと思います。さらに、この考え方を自分だけでなく部下とも共有することで、彼らにも問題の本質に気付くきっかけを提供し、共に成長していけるよう努めていきたいと考えています。

分析はどう始まる？ 分析は比較から始まるという考え方と、問い・仮説設定・検証というサイクルが実務に合致する点に強く共感しました。また、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンの5つの視点をすべて捉えることで、初めて価値ある情報が得られるという認識が深まりました。 変化と課題は何？ 先週と大きなテーマの変化はなく、内容自体も大きく変わりませんが、5つの視点を活かし、業務でのアウトプットが比較によって生み出される価値に繋がると考えています。一方で、分析を活用する際の課題として、仮説検証のサイクルの速さや仮説の精度が挙げられます。特に、データ分析の初動を誤らないことが、仮説の精度を高める上で重要だと感じました。 仮説の壁をどう乗る？ また、「仮説を立てることが難しい」との声をよく耳にします。皆さまはどのような方法で仮説を構築されているのか、ぜひ知りたいと思います。

感情と言葉はどう？ 目標や障壁の明示、適切な難易度設定、感情への配慮などの面でできていることも見受けられましたが、その反面、言語化が不足している部分も多いと感じました。今回の週は、実務や現実の人間関係においても学んだことが自然と頭に浮かぶよう、改めて内容を見直していきたいと思います。 人間関係はどう活かす？ また、今回の取り組みはすべての人間関係に応用できると感じました。ただし、全てを一律に求めるのではなく、ミスが強要されない業務や、暗黙知や政治的要因が関与する部分については、引き続き渡さないという判断が正しいという理解にも至りました。 現場で活躍の秘訣は？ 抽象的な内容も多く学んだ印象ですが、実際の現場ではプレイヤーとして活躍したいという方も多い状況です。そういった方々に対して、どのようにアプローチすべきかについても、今後の課題として考えていきたいと思います。

目的と問いに迫る？ 今回の学習では、目的を明確にし全体像を把握すること、さらには質問を分類し具体的な問い合わせによって問題点を洗い出すことの重要性を理解しました。その上で、正しい問いの設定には振り返りが不可欠であり、適宜確認することが大切だと再認識しました。 本質問題をどう捉える？ プロジェクトを推進する中では、課題解決に向けた取り組みの際、本質的な問題や真因を見失う可能性があると感じました。こうした状況において、常にイシューを意識することで、ぶれずに考え、適切な行動を起こせるのではないかと思います。 イシューは共有できる？ これからは、まずイシューを共有できる体制を整え、何が課題で何が目的であったかを振り返り確認することを実行していこうと思います。また、データ分析においても、結論に先立つのではなく、背後に潜む事実をしっかりと確認する姿勢を持ち続けたいと考えます。

比較で何が見える？ 「分析の基本は比較」に始まり、「分析の目的を明確にし」「適切な比較対象を選ぶ」ことの重要性が強調されています。数字だけを見ると本来の意味を見落としがちですが、比較によって初めて本質が見えてくるのだと実感しました。分析方法や比較対象は、目的や結果の活用方法によって変わるため、状況に応じた工夫が求められます。 リサーチで何を学ぶ？ リサーチ設計においては、マーケティング課題、調査課題、調査目的を明確に設定した上で進めることが多く、今回の講座を通じてその必要性を再認識しました。従来、数値や結果の解釈を感覚に頼ってしまう傾向があり、分析に苦手意識を持っていましたが、今回の学びはその感覚だけに頼らない視点を提供してくれました。特に、売上管理で昨対比を重視する際も、比較することで全体像が見えてくるという考え方は、納得感をもたらす貴重なヒントとなりました。

どんな問いが必要？ 何かミッションが提示された際、その本質的な課題を明らかにするために、まず問いを設定し、その問いをさらに細かい項目に分ける方法が用意です。また、問いに対する答えを検討する際、引用するデータの見せ方―たとえば円グラフや棒グラフを用いるか―によって、受け手に与える印象が大きく変わることが理解できました。 どの視点で整理すべき？ 私は勤務先で、関係企業ごとに企業概要、主要プロジェクト、財務諸表、決算書類などをまとめた資料の作成に取り組んでいます。今回の学びを応用し、各企業が展開するプロジェクトをどの切り口で記述するかを検討しています。具体的には、この資料が誰にどのように活用されるかを踏まえ、より多くの人にとって見やすい企業分析資料にするために、プロジェクトの実施地域や事業内容など、さまざまな切り口から情報を整理することにつなげたいと考えています。

講義で何を実感した？ これまでの講義を通じて、分析のフレームワークや思考の順番をしっかりと理解することができました。段階を追って課題を解き明かすことで、最初から一気に取り組むよりも、より複雑な問題に対処できると実感しています。 課題設定はどう進む？ データ分析の業務では、ただ急いで分析を実施するのではなく、まず解決すべき課題を明確にし、仮説を立てながら進めることが大切だと感じます。また、必要に応じてデータを扱う関係者と意見交換しながら検証を進めることで、より確実な結果にたどり着けると思います。 日々の工夫は何？ 今後は、学んだフレームワークや仮説検証の流れを自分の言葉で他者に説明し、日々の業務に取り入れる工夫をしていきたいと考えています。小さな実践を積み重ねることで、自分の思考プロセスが自然に身につき、学びを習慣化できるよう努めていきます。

目標はどう意味づけ？ 目標設定は、データ分析のみならず、学び全般にとっても非常に重要だと再認識しました。受講前に描いていた理想像よりも、学びを終えた今の自分は実践できることが増え、単なる分析のプロから、ビジネス現場で分析手法を効果的に活用するプロへと成長できたと感じます。 活かし方はどうして？ この学びは、日常のあらゆる業務に活かしていきたいと思います。データ分析の知見が、問題解決や新たな施策の立案に大いに役立つと理解したため、業務全体でその手法を意識していくつもりです。 従来手法は適切？ また、現在の担当業務を見直すことで、従来の方法が本当に適切であったのか、見逃している課題はなかったのかを改めて点検していこうと考えています。その結果を踏まえ、今回の受講で得た実体験の知見を活かし、今後必要となる知識やスキルの習得にも取り組んでいきたいです。