(33ページ目)

把握

に関する学び

---

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。

問題解決プロセスの重要性は？ 問題解決のプロセスについて学んだ内容を振り返ります。 まず、問題解決のプロセスには、以下の4つのステップがあります：What（何が問題か）、Where（どこに問題があるか）、Why（なぜ問題が起きているのか）、How（どうするのか）。この順序を守りつつ、ステップを踏んでアプローチすることが大切です。ただし、このステップは必ずしも順番通りに進むわけではなく、行ったり来たりすることがあります。 問題を定める方法とは？ 最初にすべきことは、問題を定めることです。あるべき姿と現状とのギャップを把握し、数字を使って売上と予測を比較することで具体的にギャップを捉えます。そのギャップの間で現場で何が起きたのかを確認することも重要です。 フレームワークの活用法を知る 次に、問題がどこにあるのかを整理する際には、ロジックツリーやMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）などのフレームワークを使うと、漏れなく検討するのに有効です。 問題解決の優先順位をどうつける？ 現在、サービスに対するアンケート分析を行っていますが、対象が広範囲であるために論点がバラバラになり、打ち手も行き当たりばったりになっていました。今回学んだ方法を使い、まず問題を複数洗い出し、その中で本当に解くべき問題に優先順位をつけ、チーム内で合意を得ることが必要です。そして、解くべき問題について、学んだ各ステップを踏んで考えます。 MECEとロジックツリーの実践 考える際には、MECEとロジックツリーを使ってみましょう。まず手を動かして使ってみることで、理解を進めることができるでしょう。

なぜデータを分ける？ まずは、分析はデータを分けて整理するところから始まると感じました。各要素や性質の細部まで明確に把握してから整理することが、効果的な分析につながると実感しています。また、比較対象や基準を設け、データを比べることで意思決定を支援する効果にも大きな意義があると印象に残りました。 どこを重点分析？ 動画学習では、帰還した戦闘機の被ダメージ部分とそうでない部分、さらにその他の箇所について、どの部分の分析が有用なのかという問いかけがありました。帰還しなかった戦闘機では、被ダメージの少ない部分に致命的な損傷がある可能性を想定し、その箇所を中心に分析すべきだという仮説思考を学び、これまでになかった視点を得ることができました。 データで判断する？ また、データの収集や分析の目的は、それを基にした適切な意思決定にあると感じます。意思決定を円滑に進められるよう、データ分析のスキルを磨いていく必要性を強く意識するようになりました。 売上の謎は何？ 売上分析においては、課題の真因を明確にするために、売上に直結する各種データをどのように収集するかが重要です。過去の実績や予算、さらに他社の数値との比較によりギャップを把握し、原因を推察して仮説を立てるプロセスは、正確な分析に寄与するというイメージが湧きました。 本質はどう捉える？ 最後に、データ収集の際は、必要な要素の抽出を慎重に行うことが求められます。MECEの思考法を活用し、要素の抜け漏れを防ぐとともに、各項目に適した分析手法を検討することが大切です。データそのものの生成に注力するのではなく、本質が何かを見極め、意思決定を促す資料として仕上げることが、最も重要であると感じました。

なぜデザイン思考？ デザイン思考の考え方を学ぶ中で、伝え合うためのスキルを磨くことが、使う人や顧客にとっての最適解に近づくための道筋を明確にするプロセスだと感じました。ターゲットを絞り、共感を基に相手の課題を深く見極めることで、多くのアイディアから最も適切なものを選び出し、再び広げたり収束させたりするアプローチは、さまざまな局面での正解への一助となるスキルだと思います。 サイト改善の理由は？ 公式サイトのリニューアルでは、現状の課題を洗い出しながら、ウェブの目的や望ましい改善策を検討しました。誰に向けて何をどのように届けるかを具体的に設定し、ターゲットユーザーがサイト訪問前にどのような行動を取るか、訪問時の行動にどんな仮説が成り立つかを考察しました。その後、必要なコンテンツを明確にし、目次やサイトマップの階層構造を設計。企業の目的とユーザーのニーズを一致させるため、まずユーザーのジャーニーマップを作成し、その結果をもとにワイヤーフレームを作成・必要なコンテンツを配置しました。 価値はどう伝える？ また、自社の価値を示す外向けのキャッチコピーを考案し、情報発信のコンテンツを整理することで、新たな視点で情報を伝え、今後の活動につなげられるかを検討する取り組みも行いました。 情報設計は何で？ さらに、公式サイトリニューアルのための発信情報見直しプロジェクトを立ち上げ、社内の意見を集約するとともに、外部ユーザーの行動を意識したコンテンツ設計を目指します。グループ会社向けの情報発信においては、ユーザーが抱える困りごとを把握する機会を設けるなど、イントラネット向けと公式サイト向けに目的に合わせた情報設計を分けて進めることを考えています。

多角的な分析って？ 数字やデータの分析においては、多様な視点での切り口が重要です。どのように分けるべきか迷うこともあるかもしれませんが、迷うよりもまずは様々な方法で分けて可視化してみることが大切です。特徴が見えない場合もありますが、それはその分け方が適していないと学ぶ機会です。特に、MECE（漏れなくダブりなく）を意識して切り分けることで、より正確な分析が可能になります。まず全体像を把握し、MECEを意識した分解を行うことが効果的です。 次回の展開はどう？ 現在はコンテンツ開発の時期ではないため、データ分析の機会は少ないですが、次回のコンテンツ開発時には過去のアンケート結果を様々な角度からMECEを意識して可視化することで、新しいコンテンツ開発に役立てたいと思います。また、別の企画での社内研修を考えており、参加者のアンケート結果を活用して次年度の研修内容をどのように改善するかを考える際にこの方法を活用したいと考えています。さらに、アンケート作成時に何を質問すべきか考える際にも役立つと感じています。 可視化の工夫は？ 具体的には、以下の方法を試みようと思います。まず、様々なデータを見つけられる限りの切り口で分けて可視化すること。そして、データをエクセルに取り込み、パーセンテージ表示やグラフ化を行い可視化して確認する習慣を身につけることです。さらに、常にMECEを意識し、モレやダブリがないか確認しながら進めることが必要です。 振り返りの学びは？ 過去に分析したアンケートデータをもう一度見直し、得た知識をもとに新たな視点で見てみることも重要です。こうした取り組みを通じて、データの見え方の違いを体感し、今後の分析に活かしていくつもりです。

リーダーとマネジメントの違いは？ リーダーシップとマネジメントは、これまで混同していたものの、それぞれの目的や活用する場面が異なることに気づきました。どちらも重要ですが、状況に応じた使い分けが必要であると実感しています。 パス・ゴール理論は何？ パス・ゴール理論については、状況をしっかり考えた上で行動を決定し、そのやり方を示すというリーダーシップの本質が理解できました。この理論を学ぶことで、自分自身の指導方法を見直す良い機会となりました。 リーダー行動の分類は？ また、リーダーの行動タイプが4つに分類されることを知り、これまで目指してきた「参加型」のリーダー像だけではなく、組織や個人の状況、環境に合わせて柔軟に行動を変える必要があると認識しました。 メンバー特性を確認する？ 同じプロジェクトに参加しているメンバーでも、個々の経験や特性により取り組み方が異なることを意識するようになりました。そのため、各メンバーの進捗を確認するだけでなく、現状の課題やさらに取り組めることを考え、状況に応じた適切なリーダーシップを発揮できるよう努めたいと思います。 新環境への適応は？ この春に転職して新たな環境での仕事を始めたばかりのため、メンバーの特性を把握するのはまだ課題ですが、環境や各個人の状況をよく観察し、コミュニケーションを密に取ることで、4つに分類されるリーダー行動を使い分けられるよう意識していきます。 行動促進の工夫とは？ 参加型や支援型のリーダーでありたいと思いながらも、ついつい指示型の行動をとってしまうことがあります。相手に行動を促すため、少し待つなどの工夫について、具体的な方法を知ることができればと考えています。

状況整理はどうする？ 問題解決の基本アプローチとして、まず「What」の段階で直面している状況を整理することが大切です。現状と「あるべき姿」とのギャップを把握し、単に「出願数が少ない」といった表面的な指摘に留まらず、より深い原因を明確にする必要があります。その際、状況の詳細な把握により「Where」を特定し、分析対象を絞り込むことで、無駄な検討範囲を排除していきます。 原因究明はどうする？ また、次のステップとして、WhyやHowといった視点から問題の原因やその解決策にアプローチします。事業成長に直結する知財戦略の立案では、現状認識が不十分な段階で安易な解決策に至ってしまわないよう、各ステップを徹底的に深堀りすることが求められます。そうすることで、問題の核心に迫り、より的確な対策を打ち出すことが可能になります。 ロジックはどう活かす？ さらに、ロジックツリーの活用により、問題を階層的かつ体系的に分解する手法も重要です。複数の視点から課題を整理し、解決策を絞り込む際には、「もれなく、ダブり無く（MECE）」を意識しながらも、実践では過度にならないよう適度に活用することがポイントとなります。多様な切り口を持つことで、問題の傾向や根本原因が見えにくくなるリスクを回避し、よりバランスの取れた分析が可能となります。 出願戦略はどう進む？ 例えば、出願のためのアイディア発掘や出願計画においても、上記の手法を取り入れることで、各ステップの整理が不足している現状を改善する狙いがあります。現状のプロジェクトでは、主に主観が判断に影響しているため、まずは問題の状況整理に取り組み、ロジックツリーを活用した細分化を進めることが効果的だと感じています。

学びを振り返ると？ 今週は、差別化とVRIO分析について学び、その学びをもとに戦略的思考の手順について整理することができました。先週までの講義内容と合わせると、全体の流れは「外部分析（PEST分析）」「市場分析（3C分析）」「SWOT分析への反映」という順序になっていると感じています。 環境分析は何が肝心？ まず、外部環境の分析ではPEST分析を用い、政治、経済、社会、技術といった視点から環境を捉えることの重要性を再認識しました。次に、市場分析においては、3C分析を軸として、Customer、Company、Competitorの各側面について検討を行いました。具体的には、顧客分析ではペルソナや課題の仮説を立て、企業分析では自社のバリューチェーンを整理した上でVRIO分析を実施し、強みと弱みを明確にしました。さらに、競合他社については、公開されている資料や経営計画の情報から分析を進め、実際に中途採用で入社した方からの話も参考にして現状を把握しました。 分析結果はどう活かす？ また、PEST分析や競合分析の結果は、SWOT分析における機会と脅威として整理され、全体として戦略を立案する際の重要な情報基盤となりました。海外展開を視野に入れる場合、日常的にニュースをチェックしてPESTの視点を持つことの意義も再確認しました。さらに、各社のバリューチェーンが業界内でどのように働いているかを把握するため、関連する文献や情報を通じて具体的な業界トレンドの理解に努める必要があると考えています。 海外戦略は今後どう？ これらの知識をもとに、海外展開支援事業においては、迅速に業界の概要を把握し、適切な戦略を構築できるよう努めていきたいと思います。

規模と範囲の違いは？ 規模の経済性と範囲の経済性について学びました。規模の経済性は、現在の業務においても馴染み深いものであり、生産を拡大してコストを削減し、生産効率を向上させる手法です。一方で、範囲の経済性は複数の製品やサービスを同時に生産することでコストを低減する方法です。そのコストダウンのアプローチにはデメリットもあるため、目的に応じた選択が重要です。 演習で何を実感？ また、最後の演習では、与えられた数値や資料を基に仮説を立て、その仮説の正しさを検証することから始めました。この過程で、粒を出すことまではできても、それを整理するためのフレームワークの活用がまだまだ不十分であると感じたため、分析能力の向上が必要だと痛感しました。 中長期戦略はどう？ 今後の中長期的な視点としては、新規事業への挑戦時に学んだ内容を活用します。新たにBPO・BPR事業に参入する際には、3C分析、SWOT分析、PEST分析を活用し、目的に合わせた組織形成や業務設計を提案することを目指します。 課内改革は何から？ 短期的には、課内の組織編制の検討に学んだフレームワークを活用します。現在の業務における課題を明確にし、その課題解決のために適切な組織形態を提案できるようにしていきます。 分析の始め方は？ 分析においては、定量的なデータが多いほど効果的であるため、定性的なデータも可能な限り定量化していくところから開始します。また、定性的なデータにおいても進捗が確認できる指標を検討し、目的やKPIを設定します。この設定に当たっては、現状把握を正確に行い、そのための課題や解決策を設計するために学んだフレームワークを活用していきます。

視覚化の効果は？ 伝えたいメッセージを効率的かつ正確に伝えるため、視覚化のポイントについて学びました。図、表、グラフを活用することで、受け手が眼で情報を確認し、二次元的に処理できる点が理解促進につながると実感しました。 グラフの見せ方は？ 具体的には、グラフを効果的に使い、見せ方にも工夫を加えることで全体の流れとメッセージの整合性を図る方法を学びました。スライドでは、相手に情報を探させることなく、流れに沿って情報を提示できるよう心がけることが大切だと感じました。また、グラフは全体像の把握に役立つように配置し、時系列データなどは折れ線グラフ、異なる要素を示す場合は横棒グラフを使用するなど、状況に応じた種類の使い分けが有効です。 グラフ統合は可能？ さらに、例えばX軸が共通のグラフが２つ必要な場合には、Y軸を左右に分けて折れ線グラフと棒グラフを１つにまとめるという手法も有用です。タイトルや単位の明示、フォントや色の使い分け、斜体・下線・太文字などを適切に活用することで、伝えたいメッセージに合わせた表現が可能となります。装飾も必要性を考慮し、過剰にならないようバランスを取りながら資料作成に取り組むことが求められます。 情報伝達はどう？ これらの視覚化テクニックは、経営会議や上位への発信資料にも大変役立ちます。受け手が持つ情報との違いを考慮し、短い時間で効率的にメッセージを伝え、相手に理解してもらうために、今回学んだポイントを資料に盛り込むことが重要です。 伝わる資料とは？ 最終的に、読み手の立場に立って資料を構成し、情報の配置や流れを工夫することで、本当に伝えたい内容が正しく伝わる資料作成を目指していきたいと感じました。

なぜ情報を分解するのか？ 状況を解像度よく理解するためには、情報を分解することが重要です。特に、数字はグラフ化が可能なため、非常に有効な手段となります。分解を行う際にはいくつかの注意点があります。まず、加工の仕方としては、表に追加する欄を考えたり、相対値を計算したりするなどです。また、グラフを作成することで視覚を働かせることも効果的です。 多角的に見るための視点とは？ 次に、情報の分け方についてですが、単に機械的に分けるのではなく、仮説を立てて特に影響力の大きい要素を優先して分解します。また、同じ状況に対して複数の観点から分解することも重要です。ある一つの視点だけでは状況を完全に把握できないことがあるため、他の視点も試すことが肝要です。 問題箇所を特定する方法は？ さらに、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を意識して分解することで、問題箇所の特定を助けます。目的を明確にし、わかりやすい形で層別、変数、プロセスに分解すると良いでしょう。また、ロジックツリーを使って、仮説を立てた上でインパクトの大きい要因から切り口を考えます。この過程でアイデアを広げる際にもロジックツリーは有用です。 入学者分析で何が得られる？ 具体的な応用として、入学生徒の性別、学力、地域、求めるものなどの傾向を分析することが挙げられます。これにより、入試広報活動を改善し、学校が求める生徒像に合致する生徒を獲得することができます。また、普段から数字をグラフ化する習慣をつけ、ロジックツリーなどを利用して考えを図式化することも有効で、完璧さを追い求めるよりも、実践と反復練習を重視することが大切です。

比較で何が見える？ WEEK1で学んだことにより、分析の基本は比較であるという理解が深まりました。例えば、A/Bテストでは、可能な限り条件を揃えた上で変更点を明示し、仮説を試すことによって、収集データの精度が向上します。これにより、データを活用した問題解決の要因分析と解決策の選択に深みが出てくると考えられます。 問題解決の流れは？ 問題解決のステップには以下の要素があります。まず、問題箇所を明確化し（what）、次にその箇所を特定します（where）。続いて、原因を分析し（why）、最後に解決策を立案する（how）という流れです。特に重要なのは、whyでプロセスを細分化し、howでは複数の選択肢を洗い出して根拠に基づき絞り込むことです。 A/Bテストはどう？ 手段としてのA/Bテストは、A案とB案を比較するためのテストで、できるだけ条件を揃えて比較対象を明確にすることが肝心です。このテストを用いて、データ分析の精度を高め、より良い問題解決に繋げることが可能です。 提案の工夫は？ 私の業務ではWebマーケティングのような高速な仮説検証はできないものの、提案を行う際には、条件を可能な限り統一したプランAやプランBを提示し、違いを明瞭にするよう努めています。これにより、提案内容をブラッシュアップし、上長の意思決定のポイントを把握することができます。 予算説明の極意は？ また、近々、来年度の予算計画について上長に説明する機会があります。その際は、過去のデータの傾向を踏まえて、変動の大きい部分を中心に複数のプランを提示します。プラン間の違いを明確にし、上長の意思決定を理解することで、計画の精度を高めていきたいと考えています。