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女性

受講生の学び

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なぜ視点が偏る？ 自身の思考の癖に対して、常にクリティカルな視点で考える必要性を痛感しました。特に「病院は〇〇するところ」という演習では、患者という視点に偏りすぎ、業者や医師といった他の関係者の立場を十分に考慮できなかったことが反省点として残りました。 どうして問いを重ねる？ 実際の商談においては、お客様の言葉をただ受け入れるのではなく、「それは本当なのか？」「なぜそう考えるのか？」「本当に解決すべき問題とは何か？」といった問いを重ねながら深掘りすることが大切だと学びました。一度出された答えに対しても、引き続き疑問を持ち、クリティカルな視点で検証することで議論が建設的に進むのだと感じました。 提案はどう説得される？ このような取り組みにより、お客様自身が自身の考えを整理するきっかけとなり、より説得力のある提案へとつながっていくと実感しています。

論理整理のコツは？ これまでの講義ではクリティカルシンキングの基礎知識を学びましたが、実際に具体的な問題に直面すると、論理の整理すべき順序を忘れがちになることに気が付きました。 瞬時思考の秘訣は？ 知識として身に着けることも大切ですが、ディスカッションの場では、瞬時に思考を巡らせ、言語化できる能力が求められると感じました。そして、今回のケーススタディによる学習は、クリティカルシンキングを実践する上で非常に有益であると実感しています。 分析視座はどう変わる？ また、これまで組織の問題を解決するためには、自社や業界の知識が不可欠だと考えていました。しかし、今回の講義を通じて、現状を分析する際に視座を変えることが、より効果的な解決策にたどり着くための鍵であると気づかされました。今後は、常に広い視野を意識しながら問題解決に取り組んでいきたいと思います。

分析と代表値の使い道は？ 分析の基本プロセスや代表値の種類について、非常にしっかり理解できています。実際の案件分析やKPIの見直しにおいて、売上、利益、譲渡額、成約期間など、各データのばらつきに応じて単純平均、加重平均、中央値などの代表値を使い分けることができています。また、ばらつきや２SDルールなども活用し、最適な視点からデータを分析している点が印象的です。 説明とKPIの関係は？ 現状、データ分析の結果に基づいてKPIが作成・発信されているため、今後はその数値が目標となる理由を、メンバーがより納得できる図表を用いて可視化し、説明できるようにしていきたいと考えています。同時に、分析のプロセスにおいて、目的の明確化、仮説の設定、データ収集、そして仮説（ストーリー）の検証の手順を、メンバーが理解しながら適宜視点とアプローチを選択できるよう指導していく所存です。

目的意識はどう保つ？ 本講座を通じて、データ分析における「目的意識」と「仮説思考」の重要性を再認識しました。目的が逸れると、最終的なゴールが見失われ、手段自体が目的になってしまう恐れがあるため、常に解くべき課題を明確に意識する必要性を学びました。 ゴール確認の秘訣は？ また、実務でデータの加工や抽出作業に取り組む際にも、作業に没頭するあまり手段が目的化しないよう、まずはゴールを確認し、「なぜ？」を繰り返し問う姿勢が重要です。その上で、効率的に分析を進めるために、AIを仮説立案の補助として活用する方法も実践的な解決策として学びました。 伝える技術、どう育む？ さらに、グループワークを通じて得た「人に分かりやすく伝える技術」を、今後の業務に活かしていこうという意識が芽生えました。 どんな充実感を感じた？ １か月間、大変充実した学びの時間でした。

比較って何が重要？ 分析というと、難しい数字を使った調査と思われがちですが、本質は「比較」であると学びました。比較は、目の前にあるもの同士だけでなく、目的に応じて見えていない要素も想像して行う場合があります。 活用状況はどうする？ プロダクトにおける顧客の活用状況では、十分に使いこなせていないケースの課題を抽出し、もししっかり活用できた場合のシミュレーションを定量的な数値で示すことが重要です。こうして、利用促進のきっかけを提供すると同時に、プロダクト自体の改善点にも繋げられると実感しました。 目的はどう定める？ また、比較対象を決める際には、分析の目的と照らし合わせながら選定することの大切さを学びました。私自身、問題が発生した時に手段に頼りがちな傾向がありますが、今後は目的を明確に定義し、しっかりと把握する意識を一層高めていきたいと思います。

ステップを踏んで考える重要性 分析する際には、大きな点だけに焦点を当てず、ステップを踏んで考えることが重要です。ロジックツリーを活用することで、大きな問題を細分化して俯瞰できます。この手法により、自分だけでなく他の人も問題点を理解しやすくなり、様々な角度から物事を捉えられるようになるでしょう。 「なぜ」にとらわれない方法とは？ 「なぜ」に注目しがちですが、大きな問題を細分化して捉えることで、複数の解決策を見つけることが可能です。ビッグデータの中から、どの数字を分析対象にするかを目的から逆算して決定することが必要です。 ビッグデータ分析の始め方 まずは、ビッグデータを理解しましょう。そこから目的を定め、分析すべき数字を選びます。ロジックツリーを利用して異なる方向からのアプローチも試みると、違う視点から全体を見渡し、新たな発見が得られるかもしれません。

市場環境をどう整理する？ 自身が当事者として関わると、局所的な視点に偏りがちであると感じました。そこで、3CやPEST、SWOTなどのフレームワークを活用し、市場環境や競合、自社の強み・弱みを整理することによって、全体の視野を広げる習慣を身につけたいと思います。特に、「経営者の視点で考える」という表現が印象に残りました。 競合と市場の見方は？ 新規サービスの検討では、競合状況や自社の強みを活かした差別化に着目してサービス内容を考えたことがあります。しかし、振り返ると、競合分析や市場規模の検証が十分でなかった点、またバリューチェーン分析においても不足があった点に気づきました。このような課題を補うため、再検討を進めていきたいと考えています。 具体事例をどう学ぶ？ さらに、バリューチェーン分析の具体的な事例を学ぶことで、より深い理解を得たいと思います。

Ｐ／Ｌの理解は？ Ｐ／Ｌの読み方に取り組む中で、苦手意識がだんだん薄れてきました。自分の会社の利益の源泉や、それを実現するための努力について考える過程で、費用や提供する価値、基本的な考え方を改めて見直す必要性を感じています。 実務確認のポイントは？ まずは、実務に即してＰ／Ｌを実際に確認することにしました。まずはＰ／Ｌを目にして、そこで示される各項目を頭に入れるよう努めています。そのうえで、自社が提供している価値について考え、疑問があれば上司に確認するようにしています。また、まだ十分に理解できていない部分は関連の動画を見直し、繰り返し復習するようにしています。 販売費の仕分けは？ ただ、Ｐ／Ｌにおける販売費や一般管理費、さらにそれらの適切な仕分けについては、依然として理解が不十分なため、今後も学習と復習を続けながら理解を深めていきたいと思います。

情報整理の目的は？ 情報整理の基本として、まずは「何のために整理するのか」という目的をはっきりさせ、その上で情報を細分化し、必要に応じて加工することの大切さを学びました。その後、細かく分けたデータをグルーピングし、要約する「So What」や根拠を示す「Why So」により、情報の意義や本質を明確にするプロセスに取り組みました。さらに、全体を漏れなくかつ重複なく整理するMECEの考え方もポイントとして意識しています。 イシューの見極めは？ 業務においては、イシューを的確に特定し、チーム内で共通認識を持つことが不可欠であると実感しています。また、データを加工して細分化することが、より精度の高い分析につながるため、日々の業務で実践しています。この学びは、コンサルティングの現場で求められるクリティカルシンキング力の向上にも大いに寄与すると考えています。

経済性の意味は何？ 「規模の経済性」については、事象としては知っていたものの、用語としては初めて学んだため大変新鮮でした。また、「範囲の経済性」に関しては、適用する順序を誤ると、単に手薄でコストが高い状態を招く恐れがあるため、十分な注意が必要だと思いました。 活用されない理由は？ さらに、場合によってはこれらの経済性が十分に活かされないケースが存在することも初めて知りました。フレームワークに依存せず、柔軟な対応が求められると感じています。 施策のタイミングは？ 「ネットワークの経済性」は、顧客が広告施策を展開する際、施策のタイミングや訴求内容の決定において大いに役立つと考えられます。 育成法はどうする？ また、「習熟効果」は、自社組織の運用面で、どのようなメンバーをどのように育成し、案件にあてるかという点で活用できると感じました。

なぜ統計手法を重視？ 平均値だけでは数値のばらつきを捉えきれないと実感しました。仮説を立てる際、標準偏差や中央値など多様な統計手法を併用することが大切だと改めて感じます。また、データをビジュアル化することで仮説の精度が向上し、分析のアプローチ自体も変わり得る点が印象的でした。 どう評価を改善？ 今回のコンテンツ運用アンケートでは、これまで尖った意見や単一の数値に頼った評価に偏っていた部分を改善するヒントを得ました。今後は、仮説を明確に立てた上で、比較や傾向を意識した深いデータ分析を心がけていきたいと思います。 整理で何が見える？ さらに、既に収集しているアンケートデータの整理を実施し、情報の過不足を確認する予定です。初めてのデータビジュアル化にも挑戦し、その結果は次回以降の運用改善のための知見として、適切な知識管理ツールで整理していきます。

ブレインストーミングはどう？ ブレインストーミングは、取り組みやすい手法だと感じました。個人でも実践できるとのことで、日々の業務のなかから一つ以上の要素を抽出し、それに対して自分なりの改善点をたくさん考えてみることができそうだと思いました。 SCAMPER法はどう？ また、実践演習ではSCAMPER法を用い、普段意識しない視点から物事を考える機会が得られました。十分に洗練された状態のものに対しても、「もっと削れないか」や「代わるアイデアはないか」といった異なる視点から検討することで、さらに良い結果が生まれる可能性を実感しました。 どうやって大量発想する？ 単純なアイデア出しであっても、やみくもに考えるのではなく、さまざまな手法があることを学びました。いずれにしても、最初はアイデアの量を重視し、まずはたくさんの考えを出すことに専念しようと思います。