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20代の女性

受講生の学び

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これまでの経験はどう？ これまでの学びを総合的に活用し、さらに学び直す機会を得ることができました。実践演習における戦略や総合演習での課題解決を通じて、共通して重要だと感じたのは次の2点です. 問題を分解できる？ まず、データにある多様な事実から問題を分解し、イシューを特定すること。次に、対策を立てた上で懸念事項を洗い出し、本当に問題が解決されるかを逆算して確認することです。特に、問題の本質を見極めるためにイシューを特定することが、現在の自分にとって最も重要な課題だと感じています。これらを日常の業務でも活かし、実践を通じて経験を積んでいきたいと思います. 育成は何を重視する？ また、学んだことは主に「マネージャー候補者の課題に対する育成計画」でも役立つと考えています。現在、マネージャー候補者を育成するために、イシューを特定し、課題の解像度を高めようとしています。候補者は数十名おり、問題は複雑に絡み合っています。そのため、候補者自身だけでなく、彼らを取り巻く環境にも着目する必要があります。最終的に対策を立てる際には、分解の視点から外れないよう、自問を続けていきたいです. 計画の進め方は？ 今後の具体的な行動として、次の2点を実施していきます。まず、課題特定のために集めた資料やヒアリングの情報を基に仮説を立て、様々な視点から問題を分解します（例：問題解決力、ピープルマネジメント、育成力）。次に、会議では受け手の関心がどこにあるのかを考え、論じる目的がぶれないように注意します。会議後には、上司と自分の間でイシューが一致していたか、相手にきちんと伝わっていたかを基にフィードバックを受けたいと思います.

仮説はどう見える？ 仮説を明確にしてから分析を進めることが重要です。これにより、適切なデータの取得が可能となり、比較したい項目に対して最適なビジュアル化を行うことができます。分析ではいくつかのフレームワークを利用することで、効率的に進めることができます。 成長促進は何が必要？ 勤務先の成長を促進するために、どの領域にリソースを投入するべきかを判断する際には、分析結果をもとに経営の意思決定を支援したいです。この際、従来の定性的なニーズ内容に加え、定量的データの分析も考慮に入れます。また、複数のテーマを比較し、最適な選択ができるようなアウトプットを心掛けます。学んだ内容を資料に反映させ、周囲に影響を与えることで、他社のスキル向上へと繋げたいです。 図表作成の第一歩は？ Excelで図表を作成するスキルを身につけるためには、苦手意識を払拭し、まずは行動に移すことが重要です。時間がかかっても取り組み、教本などの資料を購入し手元に置きましょう。 仮説構築のコツは？ 仮説構築力を養うためには、網羅性のある複数の仮説を立てることが重要です。ロジックツリーの利用や、ブレインストーミングを行うことで、より完結な仮説を構築できます。 実践力はどう磨く？ フレームワークに関する知識を増やし、実践力を付けるためには、積極的に情報を交換し、見つけた事例を他人に教えるなどコミュニケーションを大切にします。困った時にはフレームワークを検索する癖をつけ、自身の業務に応用してみましょう。 記録管理はどう活用？ これらの知識や成果を一か所に記録する場所を設け、振り返りや忘れ防止に活用することが効果的です。

標準偏差をどう理解したか？ データを分析する際に使用する数値（平均値、中央値、標準偏差）について、特に標準偏差については名前を聞いたことがあってもよく理解していなかったが、今回の学習でよく理解できた。2SDルールを使うと、大体の平均値が分かることも印象的だった。また幾何平均についても学べてよかった。恥ずかしながら、これまで売上の成長率をデータを目で見た大体の数で算出していたため、売上予測を立てるのに幾何平均が大いに役立つと実感した。調べたところ、エクセルでは標準偏差はSTDEV.P関数、幾何平均はGEOMEAN関数を使うと算出できるようだ。 より的確な売上予測を立てるには？ まず、目標設定のために売上予測を立てること。また、各製品のポテンシャル予測にも活用できそうだ。さらに、自社サイト会員数の分布を散布図を使って確認することができると思った。ニッチな業界のためこれまで分布を確認したことがなかったが、年齢や勤務地等でデータを分析してみると面白そうだ。 各製品の成長率を比較する方法は？ 次に、扱う製品と市場の性質上、月毎の売上に大きなばらつきがあるため、年ごとにまとめるのでは効果的な数字が得られないと考える。そのため、各製品の月毎の売上を、過去の3-4年と比較することで成長率や今後の伸び率が確認できそうだ。また、例えば月1以上ログインしている会員の年齢を5年くらいごとに区切ってヒストグラムに示す、あるいは企画ごとに図式化することで、どの企画がどの年代に刺さっているのかが分かりそうだ。 有用なデータ分析を期待するには？ これらの手法を取り入れることで、より具体的で有用なデータ分析ができると期待している。

なぜ複数の仮説が大切？ 仮説を立てる際の重要なポイントはいくつかあります。まず、確からしい仮説がある場合でも、それに固執せず、複数の仮説を立てることが大切です。また、異なる観点から仮説を立てることで、見落としを防ぎます。特にフレームワークを活用することによって、網羅的に仮説を立てることが可能です。例として、3Cや4Pのような方法がありますが、分類に自信がなくても、広い視点で考えることが目的ですので心配ありません。 データ収集で何を探す？ データ収集においては、比較対象を意図的に選び、反論を排除するための情報まで集めるようにしましょう。仮説を簡単に切り捨てないことがポイントです。 どうして視点を広げる？ 売上が低迷している商品のリニューアルや新商品のコンセプト評価が思わしくない場合、特に3Cの観点から原因仮説や戦略仮説を立てることがあります。その際、視点が狭くならないよう、予測可能な答えをいったん頭から離し、第三者の視点で仮説を立ててみることが重要です。また、「顧客」と「競合」といった視点での分類に迷うことがありますが、分類自体に注力する必要はありません。仮説を排除した際の理由をデータで示す必要があるので、安易に仮説を切り捨てないようにしましょう。 フォーマットで何を改善？ 仮説立てのフォーマットには、仮説を切り捨てた理由を記載する項目を設けることが有用です。また、「製品」に関しては、3Cだけでなく、「パッケージ」「味」「価格」なども考慮に入れたフォーマットに変えるのが良いでしょう。フレームワークを活用しても、一人では限界があるため、他部署の方々の協力を得ることも効果的です。

思考の偏りはどう？ 考え始めると、つい考えやすいことから手をつけてしまいがちで、思考が偏ることがあります。そのため、まず「答えを出すべき問い」を明確に立て、その問いに対して適切な手法を選ぶことが大切であると学びました。特に私は以下の2点が苦手であるため、これからも意識して取り組みたいと思います。 問いはどう立てる？ 1つ目は「問いの立て方」です。解決したいことを具体的な問いの形にする必要があります。考えたり議論したりするときは、「今の考えが問いに沿っているか？」を確認し続けるのが重要です。 どう分解して見る？ 2つ目は「分解して考えること」です。MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を意識し、一つの切り口に満足せず、層別、変数、プロセスなどの様々な角度から分けて考えることが必要です。データを分析するときも、自分で手を動かすことを大切にしています。 どんな深堀りが有効？ また、商品コンセプトに対してポジティブに深堀りする力を、議論の場で活用したいと考えています。これまでは答えが出れば良しとしていましたが、自分の考え方が正しいのか逐一確認し、考え方や分析の手数を増やすことで、スムーズなコミュニケーションを図りたいと思います。そのためにも、フレームワークを活用していきたいです。 自分はどう考える？ 普段から自分がどう考えているかを意識し続け、自分の考えが正しいのかを常に確認する。また、考え方や分析の手数を増やしていくために、フレームワークを活用し、円滑なコミュニケーションを実現することを心がけていきます。

何が問題なの？ 直面している課題や状況を整理する際、まずは「何が問題なのか」「どこに課題があるのか」「その原因は何か」をはっきりさせ、さらに原因に応じた有効な解決策を検討するプロセスの重要性を改めて実感しました。複数の切り口から状況を把握し、定性的な評価も加味しながら優先順位をつける方法は、日々の業務や計画作成にとても役立っています。 現状のギャップは？ また、「あるべき姿」と「現状」とのギャップを定量的なデータで示すことで、問題の本質が明確になる点も印象的でした。具体的な数値やトレンド、ばらつきまで丁寧に分析することで、正しい状態へ戻すための対策が見えてくると感じました。こうした定量分析の視点は、実際の現場での判断材料として非常に有用です。 サンクコストは？ さらに、サンクコストの考え方にも気づかされました。すでに支出してしまったコストに固執せず、未来のために合理的な判断を下すことが大切であるという点は、今後の意思決定に活かしていきたいと思います。 MECEの意味は？ 最後に、MECE（もれなくダブりなく）を意識してロジックツリーを用いながら事象を整理する方法も、新たな視点として非常に学びになりました。事象を年齢や季節、販売数などさまざまな要素に分解し、全体像を捉える努力は、複雑な問題に対処する上で大いに役立つと感じています。 学びはどう活く？ 以上の学びを踏まえ、①定量的データに基づく現状把握、②優先度や重要度を考慮した計画立案、③場面ごとのMECEの適用というプロセスを、今後の日々の業務に活かしていきたいと考えています。

キャリアの転換点は？ リーダーについて考える際、彼らのキャリアビジョンの核心が重要であることにあまり目を向けていませんでした。しかし実際に振り返ってみると、その重要性に納得します。キャリアにおいては、組織に依存せずに自分の市場価値や実現したい目標を考え、また転換すべき時期や必要な転換について考えることが重要です。それに加え、現組織でどのように貢献できるかを考える必要性も理解しました。自分への期待についても、矛盾をそのままにせず、状況を正しく認識し、関係者と交渉することが求められます。 上司との関係はどう？ 期待の相違に関して、これまでの上司と現在の上司のタイプが異なることを感じています。これまでの上司の下での方向性が今後も求められる場面があることを認識しつつ、新たなスキルを身につけるチャンスとして前向きにとらえています。しかし、現在の上司のもとでの働き方が他の中間管理職との関係に影響しないか懸念もあります。自身が重視している働き方、つまり周囲との関係性の構築や新しいものを創り出すことをどのように生かし、各リーダーと関わっていくかを考えています。必要に応じて、自分の感じていることや考えていること、試してみたいことをしっかり話せるよう努めたいです。 必要なスキルは？ 上司のタイプだけでなく、職務内容も大きく変わっており、自分に求められるスキルをしっかりと洗い出し、どのようにしてそれを身につけるかを考えたいと思っています。そのスキルの中で、今どこまで身についているか、将来的にはどのような役割を果たすのかを考えることで、自分のモチベーションを高く保ちたいと考えています。

ロジックツリーって何？ ロジックツリーの使用方法について新しい発見がありました。ロジックツリーには、変数分解に加えて「層別分解」という使い方があるのです。層別分解は、全体を複数の部分に分けて同じ次元で揃える方法で、それぞれの階層の下には同じ要素が並ぶイメージです。一方で変数分解は、要素の掛け算を分解し、原因を特定するのに役立ちます。これらの手法を試行することにより、より包括的で明確な分析が可能になります。 営業支援機能はどう？ R&D部門における営業支援機能のひとつとして、顧客向けPoCの作成や自社商材のクロスセル・アップセルの立案があります。しかし、これらの活動においてチームのKPI進捗率に大きな差が見られます。そこで、KPI管理している指標の前段にある要素のKPI設定に漏れがないかを確認することが重要です。一連の要素には、要素A→B→C→PoC作成→D→E→クロスセルなどがあります。 KPI設定は見直す？ 目的は、KPI管理している指標の前段にある要素のKPI設定に漏れがないかを確認することです。このために、まず関係者とブレストを行い、現在の管理状況に関わらず関連しそうな要素のアイデア出しを行います。その後、出てきたアイデアを元に、現在のKPI設定が定量的かどうか、またMECE（Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive）であるかを検討します。このプロセスの中でロジックツリーを使用し、特に不慣れな現在は層別分解と変数分解の両方を試し、それぞれの使用感をメモしておくことが有効です。

データ分析の進歩を実感 これまでの実践演習のおかげか、ライブ授業の例題の際、自分が受講以前よりデータの着目ポイントがわかるようになったこと、仮説を複数出すことが怖くなくなっていたことに気付きました。また、ライブ授業の中で出てきた「やみくもに分析しない」という点も、性格上ハマりやすい沼だと思うので、優先順位を考えつつリソース配分を意識しながら分析したいと思います。 ディスカッションでの学び方とは？ ディスカッション形式で例題を解くことで、人によってデータの見方や感じ方が違って面白かったです。一人でこっそり分析するよりも、複数人で話し合いながら進める重要性を感じ、実務でも活かそうと思いました。 新規事業におけるフレームワーク活用 新規事業を担当しており、これから多くの施策や企画を立ち上げる機会が増えると思うので、その際には効果的な施策を打ち出すために、問題解決のフレームワークを使って体系的に進めていきたいです。今回の講座で学んだ大きな収穫の一つは「振り返ることの重要性」です。グループワークを通して意見を交換し、その際に振り返りとして自分の考えをまとめる時間があったことが学びに繋がりました。施策を打った後も、その振り返りを必ず行い、次に活かせるようにしたいと考えています。 データをどのように活用すべき？ 今後も引き続きデータ分析の講座や研修を積極的に受けたいです。実務レベルでは、常に仮説を持ち、複数の切り口からデータを分析・比較し、結果の検証を行うという順番を意識しています。一部のデータだけを見てすぐに判断しないように気を付けたいと思います。

ナノ単科で得た学びとは？ 今回のナノ単科を通じて、多くの学びを得ることができました。特に、マーケティングの基本的な考え方やその応用について深く理解することができ、非常に有意義な時間となりました。 基本概念の業務への活用 まず、マーケティングの基本概念を学ぶことで、自分の業務にどのように活かせるかを具体的に考えられるようになりました。特に市場分析やターゲティング、ポジショニングといった基本的なフレームワークを使用することで、より効果的な戦略を立案する基盤ができました。 具体的事例からの学び 次に、具体的な事例を通じて学んだことが大きな助けとなりました。実際の企業がどのような戦略を取っているのかを理解することで、自社の戦略にも応用できるヒントを得ることができました。この部分は、実務に直結する知識が多く、特に印象に残っています。 多様な視点を得る方法は？ また、課題に取り組む中で自分の意見をまとめる力や、他の受講生とのディスカッションを通じて多様な視点を得ることができました。これにより、自分の考えの偏りを修正し、より広い視野で物事を見ることができるようになりました。 未来の業務にどう活かす？ 最後に、今後の業務において今回の学びをどのように活かすかを考えています。マーケティングの基礎知識を活用し、より戦略的に物事を進めることで、組織全体の成果に貢献できるようになりたいと考えています。 以上のように、ナノ単科を受講することで得た知識と経験は、今後のキャリアにとって非常に有益なものとなりました。引き続き、学びを深めていきたいと思います。

なぜ深掘りが重要なのか？ 物事に対して「なぜ」と深く掘り下げる姿勢が大切だと気づきました。データや他人の意見を表面的に捉えることが多かったことに改めて気づかされました。クリティカル・シンキングがなぜ必要なのか。物事の意味を深く考えることが、その本質を捉えることに結び付くのだと実感しました。 ロジックツリーで得られる新しい発想とは？ また、ロジックツリーの考え方を学び、自分の思いつきに頼った方法から離れることができました。課題に対して原因をカテゴリーに分けて掘り下げることで、新しい発想を得られることがあります。今後もこの考え方を活用していきたいと思います。 なぜデータの深掘りが必要なのか？ 具体的には、新商品の企画立案や商品の売上分析の際に役立つと考えています。市場調査や顧客の声を参考にしている中で、データをそのまま受け取ってしまうことがあるため、なぜそのような意見やデータになるのか深掘りする思考を持ち、情報を整理することに努めたいです。また、売上分析では、顧客の感じ方をより深く理解するために「なぜ」を問い続けることで、具体的な施策提案につなげられると考えています。 思考整理の習慣化はどう進める？ 一度学んだからといってすぐに身につくわけではありませんが、まずは日々の考え方の習慣づけから始めて、自分の能力として高めていきたいです。例えば、上司に確認する予定の内容について「なぜそう思ったのか」を考え直し、思考整理を進めます。また、現在の課題や案件にロジックツリーを使い、漏れや重複がないかを確認しながら原因と考察をしていく予定です。

比較で何が分かる？ データ分析は、比較することで初めて意味が生まれます。そのため、分析の目的に応じて適切な比較対象を設定することが重要です。データ分析の目的を明確に整理し、関係者間で共通認識を持つことが大事です。漫然とデータを分析するのではなく、目的達成に必要な事項を洗い出し、仮説を立て、仮説の検証としてデータの収集と加工を行うといった順序に従って進めていくことが望ましいです。 販売動向はどう見る？ 具体的には、自社や他社商品の販売動向とその結果の要因分析を行い、次の新商品開発に生かすことが挙げられます。売れている商品の共通点やトレンド、どのような顧客にどのような商品が売れているのかを購買データから分析します。そして、売れない理由についてアンケート調査の結果を分析します。また、売上が低迷している商品のリニューアルに向け、売上低迷の要因を購買者層の変化から分析し、競合品の販売動向や購買者動向の分析、アンケート結果の分析を通じて方向性を示します。 調査結果は効果的？ さらに、商品コンセプト調査結果やアンケート調査の効果的な分析により、商品案の軌道修正を行い、説得力を高めることも必要です。 前段階で成功策は？ これらのプロセスを進めるにあたっては、アンケート調査票の作成やデータ収集の前に、目的の整理と関係者間での共有を行うことが不可欠です。そのうえで、必要な事項を洗い出し、仮説を整理し、収集したデータの加工の方法までを想定し、全体像をイメージして作業を進めることが大切です。データ収集の前段階を丁寧に行うことが、成功の鍵となります。