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役職が「一般社員／職員」

の受講生の学び

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イシューはどう見る？ 今ここで答えを出すべき問い、すなわちイシューに着目する大切さを再認識しました。正しいイシューを設定するためには、まず現状を正確に理解し、問いを残し共有・意識することが必要です。ファストフード店の事例を通して、客離れの改善策を探る際に一面的な視点ではなく、幅広い視点で検証する重要性を感じました。 課題整理はどう進む？ また、日常業務においては大小さまざまな課題が常に存在しており、それぞれの課題を抽出・整理し、優先順位を付けて実行、結果を分解して分析することが業務推進に欠かせないと実感しています。今回の学びを通じて、論理的なアプローチが業務の改善に直結することを実感しました。 論理で歩む未来は？ さらに、Week1から5で学んだ視点の変化や分解、イシュー・結論・根拠の整理、グラフ化といった方法論を今後の業務に積極的に取り入れ、より明快で論理的な進め方を心掛けていきたいと思います。プレゼンテーションにおいても、相手を意識した論理的で分かりやすい資料作成および説明に努め、会議では不要な話題を避け、常にイシューに意識を向けながら参加していくつもりです。

代表値と分布はどんな意味？ データ分析では、まず代表値と分布の理解が重要です。代表値には単純平均、加重平均、幾何平均、そして中央値の４種類があり、それぞれの特徴を把握する必要があります。一方、分布は標準偏差を用いて表現され、対象に応じた適切な代表値を選ぶことが求められます。 中央値はどう計算する？ そのため、中央値や標準偏差といった指標は数式に基づいて算出されますが、原理原則を理解すればエクセルの数式機能を活用して求めることが可能です。 平均と中央値の違いは何？ この考え方を踏まえて、昨年度に最も支払い額が大きかった顧客のデータを例に、代表値と分布を算出してみます。特別な事情で多額の支払いが発生しているため、単純平均と中央値の数字の違いを確認し、代表値としては中央値のほうが適していると考えられます。 期間内のデータ比較はどう？ さらに、対象となるのは2024年4月から3月までの期間の顧客データです。各顧客に対して毎月の支払額の単純平均と中央値を求め、また支払いの内訳に記載されている各顧客品番ごとの費用についても、同様に毎月の単純平均と中央値を算出して比較していきます。

問題点は正しく見えてる？ 課題解決を考える際は、まず問題点が何かを洗い出し、さらにその問題点が本当に正しいのか見つめ直すことが大切であると感じました。また、定めた問題点を皆で確認しながら議論を進めることで、的確な議論が実現できると学びました。 会議の議題は整理済？ 会議では、始める前にイシューを明確にすることで、話がぶれることを防げると実感しました。 企画立案の仮説は？ 新商品企画を立案する際には、アンケートを実施して回答を集計する前に、課題の仮説を立てやすくするために問題点を整理しておくことが重要だと考えました。回答を集めるだけでなく、課題の検証としてアンケートを活用することで、現状の課題や商品の課題を整理しながら進めると、途中でコンセプトがぶれにくくなることを学びました。 問いは効果的？ 普段から「問い」に意識を向け、直感で問題を捉えるのではなく、問題点が本当に正しいのかいろいろな方向から考えることが求められます。捉えた問題点を相手に的確に伝えるために、話を整理して伝えることや、課題を共有しながら確認して進める姿勢が、より効果的な議論や企画につながると感じました。

平均と中央値はどう違う？ 平均は全体の傾向を示す便利な指標ですが、外れ値の影響を受けやすいため、必ずしもデータの中心を正確に表しているわけではないと再認識しました。一方、中央値はデータを並べたときの中央の値であり、外れ値の影響が少ないため、偏りのあるデータに対して有効だと感じています。また、標準偏差を活用することで、同じ平均値でもデータのばらつきに違いがあることを明確に把握できる点が印象に残りました。 営業改善、ポイントは？ 営業店の業務改善においても、代表値を活用する意義を学びました。具体的には、各店舗の業務処理時間を平均と中央値で比較し、処理時間が極端に長い業務がないかを確認することで、改善策の提案につなげる方法が効果的です。さらに、各営業店ごとの業務プロセスのばらつきを標準偏差で表現し、オペレーションの違いを把握する取り組みが有用であると考えています。 業務負荷の見極めは？ また、ヒストグラムなどを用いて業務負荷の高い部分を特定し、改善の優先順位を決める手法にも触れ、業務効率化の進捗をグラフでフィードバックすることで、改善効果を視覚的に伝える方法の重要性も実感しました。

学びを忘れないためには？ 初めに学んだことは、時間が経つにつれて忘れてしまうことが多いです。そこで、定期的に振り返りを行い、自身の目標や理想の姿と照らし合わせることが重要だと感じました。今回の講座でも、学んだ内容を目標から逆算してどれだけ意識できているかを確認することが求められました。6週間の講座で学び、理解したつもりになっていたことも、実際にはまだ不十分な点があったと実感しました。 商談でのコミュニケーションの工夫 電話商談やWEB商談など、情報量が限られたコミュニケーションでは、対面と比べて言葉のニュアンスや感情の熱量が伝わりにくい点があります。これからは、自分が伝えたいことを前提にするのではなく、相手にどうすれば納得してもらえるかを考えながら、思考を整理し共有していきたいと思います。 商談に備えるためのポイント 商談準備時には、どの商品で提案するかや値段設定よりも、相手にどう伝えるか、どの点で疑問が生じそうかを意識することが重要です。また、他者に対して今回学んだことをアウトプットすることも有効です。具体と抽象を繰り返しながら理解を深めるプロセスを大切にしたいと思います。

変化にどう対応？ 転職によって環境が大きく変わった中、これまでの自分のリーダーシップスタイルに限界を感じ、本講座を受講することにしました。しかし、単に知識を得るだけでは変化は訪れず、学んだ内容をいかに自分に取り入れて実践していくかが極めて重要であると学びました。 学びをどう生かす？ ライブ授業には参加できなかったものの、講座で学んだ心構えは以下の３点に凝縮されていると感じています。まず、自分自身に学びを引き寄せなければ、知識が深まることはないということ。次に、「リーダーシップを発揮する」とは、日々の「当たり前」の積み重ねが大切だということ。そして最後に、実践から得た洞察に体系的な理論が加わることで、より強固な力となるということです。 理想のリーダー像は？ これからは、自分が置かれている環境を改めて見つめ直し、自分自身がどのようなリーダーでありたいかを常に問い続ける所存です。チームや組織を牽引するには、各メンバーの動機づけやモチベーションの向上が欠かせません。今後は、メンバー一人ひとりに向き合い寄り添いながら、一緒に成長していくための目標立案に努めていきたいと思います。

授業の何が良かった？ ライブ授業でこれまで学んだことのおさらいができた点は、とても良かったと感じています。講義の中で、データ分析は比較が基本であること、また分析の前には明確な目的と仮説が重要であると改めて認識しました。 問題解決の視点は？ さらに、問題解決には「what」「where」「why」「how」の視点が有効であると学び、特に「what」と「where」の感度を高めるために、分解の切り口を増やす活動に取り組む意欲が湧きました。 動画と集客はどう？ また、動画クリエイティブの課題については、演者、媒体、長さなどの各要素に分解して問題点を特定し、数値の改善を目指す方法論が印象に残りました。同様に、集客キャンペーンの改善に関しても、何が悪かったのかを明確にすることで、次回実施への具体的な提案に繋げることの重要性を感じました。 分解は何を示す？ とにかく、問題を分解して考える姿勢が大切だと実感しています。データを集めた後は、グラフなどを用いて視覚化することで理解を深め、施策実施後には常に仮説との比較を行って、正しかった点や改善すべき点を明確にしていきたいと思います。

授業モチベ低下の理由は？ 現在の業務では、学生の学業に対するモチベーションの低さが大きな課題となっています。授業アンケートなどの定量分析だけでは、学生の本音を把握するのは難しいため、フランクな環境で直接インタビューを行ったり、授業課題に取り組む姿を観察するなど、定性分析の手法を取り入れることが効果的ではないかと感じました。 内発性向上は可能？ 実際に、学業に一生懸命取り組む数名の学生に「なぜそれほど頑張れるのか」と尋ねたところ、ほとんどの場合「単位を取りたいから」や「良い成績を取りたいから」といった外発的動機づけによる回答が返ってきました。これは、彼らが自らの内発的な動機、つまり学業に対するワクワク感の醸成ができていないことを示しており、強制ではなく自主的に学びを楽しむ環境作りが必要であると改めて実感しました。 課題の本質はなんだ？ また、「解決すべき本質的な課題を明確にすること」ができれば、課題解決の半ばは達成したと言えるでしょう。しかし、インタビューや観察から本質的な課題を的確に抽出するのは容易ではなく、何度も試行錯誤を繰り返しながら進めていく必要があると感じています。

MECEの考え方とは？ MECEの考え方は、切り口を重複させずに漏れなく設定することが重要です。どのような切り口が最適かを判断するためには、高い感度が求められます。これに関しては、分析の経験を積むことや、多方面からの意見を聞くことも必要と感じています。 ロジックツリーの活用法 ロジックツリーについては、論理的思考を活用することで、適切な判断ができるようになります。 MICEの活用には何が必要？ MICEの考え方は、実務に役立ちそうで、特に顧客分析など日常的な業務での活用チャンスが多いです。「重複なく漏れなく」を実現することはその通りと感じつつも、切り口の設定によって重複を避けることが難しい場合もあり、その点をどのように克服するかが課題だと考えています。 BI分析へのMICEの導入 業務で作成しているBI分析において、MICEの軸を取り入れることにしました。切り口については様々な角度から実施し、どの分析が効果的であるかを検討します。また、ロジックツリーについては、既にパイプライン分析で似たことを行っていますが、改めてロジックツリーを用いた分析も進めてみようと思います。

データ分析の新しい切り口は？ データ分析において、単に数字を見るだけでなく、その切り口や追加する要素によって新たに得られる情報が異なることを学びました。データを視覚化することで、適切な切り口を見つける手助けにもなります。そのため、まずは異なる切り口でデータを分けてみることから始めていきたいと思います。 売り上げパターンはどう探る？ 例えば、商品の売り上げを分析する場合には、既存顧客や新規顧客のどの層で売り上げが伸びているのか、また、新色と既存色のどちらが売り上げに寄与しているのかを確認する必要があります。 新商品の需要をどう予測する？ また、新商品の市場性やニーズについても、どの年代や年齢層に需要があるかを分析することが大切です。このためにアンケートを実施し、そのデータを元に市場性を確認していきます。 昨年の売り上げデータの活用法は？ 昨年発売した商品の売り上げについては、月ごとに分析を行っているため、データの分け方をさらに細かく見直し、実践に活かしたいです。新商品だけでなく、既存商品や周辺商品も含めて、相関性を確認することで、より深い洞察が得られると考えています。

顧客の真意は何？ 「顧客からの意見をそのまま商品化しても、それが必ずしも成功するわけではない」との考え方に深く共感しました。商品化の難しさや顧客目線での本当のインサイトをしっかりキャッチすることの重要性を感じました。顧客の声をいかに解釈し、表面的な意見ではなく、深いニーズを探ることが大切です。 なぜ競合と比べる？ また、顧客目線で考えているつもりが、いつの間にか競合商品と比較してしまうこともあると気づきました。この点についても、うなずきながら学習を進められました。 差別化の鍵は何？ 商品差別化が難しい状況で、デプスインタビューなどから得たニーズやインサイトを的確に読み取ることの重要性を感じています。その際、顧客のシーンやネーミングも検討の対象として考える必要があります。 具体策は何？ 具体的なアクションプランとしては、デプスインタビューでの知見の洗い出しや顧客の行動を考慮した想像力の働かせ方、さらにイノベーション普及の要件をどう当てはめていくかを探求しています。他社のD2Cブランドを研究し、キャッチコピーの検討に役立つパーセプションフローを考えることも進めています。

どうして条件を揃える？ 今回の実践では、普段の業務で使っているデータ分析のフレームワークと非常に近い感覚を得られました。時期要因や市場状況、法令改定など、すべての条件を完全に統一することは難しいですが、できるだけ条件を揃えた上でA/Bテストを行う大切さを再確認しました。 仮説はどう検証する？ また、仮説を立てる際には、一人の頭脳や限られた環境だけでは限界があると感じました。時間を確保し、場合によっては他者の意見や視点を取り入れながら、しっかりと仮説を検討し、データの切り口を考える必要性を実感しました。 採用分析のコツは？ 顧客の採用データ分析については、応募から入社までの全てのプロセス（場合によっては書類選考の評価も含む）を明確に線引きし、どの段階で大きな離脱が起きているのかを特定できるよう、可視化の土台を整える重要性を学びました。 改善の基準は何？ さらに、改善施策を検討する際には、どの指標を、どのように改善するための施策なのか、また、いつのスコアを基準にするのかを明確にすることが必要です。振り返りの際には、必ず条件を揃えて比較することが求められると感じました。