顧客の声とデータが描く未来

顧客の悩みは何？ 業務でサービス開発に取り組む中、ターゲットとなる顧客にインタビューを実施し、悩みや課題を洗い出しながら、そこから得られるインサイトや示唆を導き出しています。これまでは感覚的に共通項や心理を見出していたものの、以下の問いを設定して進めることで、思考が一層明確になると感じました。 ・顧客が感じている悩みは何か？ ・その背景にある思考や本能は何か？ ・この思考に至る組織的な制約条件（評価や文化など）は何か？ ・最終的に、根本課題や真因は何か？ AIはどう評価？ AIコーチングからは、顧客インタビューを通じて課題やインサイトを探るアプローチに対して高い評価が寄せられています。明確な問いかけを用いることで思考が深まった点は大いに評価できる一方、さらに具体的な顧客事例や背景を考察することで、理解がより深まる可能性が示されています。 解決策は何？ また、以下のような問いも提示されました。 ・インタビューで見つけた顧客の悩みの根本原因に対して、どのような解決策が考えられるか？ ・提示された「課題定義」の5つのポイントはどのように活用されているか？ このような追加の問いかけを通して、顧客理解をさらに深めるために、さまざまな視点でのアプローチを試みることが大切であると感じます. 今回、提示された4つの問いで思考を巡らせた結果、提供価値に直結する良い結論（真因）を導き出すことができました。ただし、試行は一度に留まっているため、今後はさらなる改善を図っていきたいと考えています。背景にある思考や本能、さらには組織的な制約条件を探ることが「共感」に繋がるのではないかと感じています。 分析方法は？ また、定量分析と定性分析についても再認識する機会となりました。課題定義フェーズでは定性分析を重視し、定量は仮説の立証に活用するという考え方です。「根本課題・真因」を考える際には、背景にある思考や本能、そしてそれに影響を与えた組織的な制約条件（評価や文化など）を深く掘り下げることが、インサイトの導出に繋がると感じます。言うは易く行うは難しいですが、意識的に構造化して思考を働かせ、今後も実践していきたいと考えています。

顧客の悩みをどう把握？ これまでの顧客アンケートを見直すと、顧客の抱える課題や悩みを再度分類できる可能性を感じました。複数のクライアントから同様の意見が寄せられている場合でも、その根本にある問題を推測し、顧客視点で整理することが大切だと感じました。 気づいていない課題は？ また、定性調査の中には、クライアント自身が気づいていなかった課題があることも分かりました。声に出して気づくことや、インタビューで質問することを通じて、その時初めて浮かび上がる問題も存在します。今後は、こちらの推論をどう取り入れるか、またはまずは質問を中心に情報を集めるべきか検討していきたいと思います。 実態把握の重要性は？ さらに、「解決策ありき」で考えず、まずは現状の事実を把握する手法を重視すべきだと感じました。加えて、インタビューの音声記録も積極的に行い、プロセスやフレームワークへの体系的整理にも力を入れていきたいと考えています。

共通課題は何だろう？ 店舗のオペレーション課題解決においては、単に会議での発言や市場視察の情報だけを頼りにするのではなく、どの店舗でも共通する課題なのかどうかを十分に確認して定義することの重要性を実感しました。 定量と定性はどうなる？ そのため、普段から実施しているアンケートなどによる定量分析と、ヒアリングや現場の観察を通じた定性分析を併用することを、これまで以上に意識していきたいと思います。特に、定性分析においてはコーディング手法の活用をすぐに実践する所存です。 ペルソナはどう捉える？ また、現状を把握するだけでなく、具体的なペルソナを特定し、ユーザーの感情にまで思いを巡らせることが大切だと感じました。ペルソナをいくつか明確に意識することで、本当に解決すべき課題が何か、その根本的な原因は他にもないかと前提を疑いながら多角的に考える習慣が身についてきました。 課題定義は進む？ 今後は自分一人にとどまらず、周囲のメンバーも巻き込みながら課題定義を進めていくつもりです。課題定義のフェーズでは、①問題の本質を捉える、②洞察の整理と可視化、③顧客課題仮説の作成、④ユーザー中心の視点の維持、⑤検証と改善という5つのポイントが重要だと感じました。 潜在課題に気づく？ 中でも、カスタマージャーニーマップを活用する点と、顧客課題仮説を作成する際にシンプルで明確な課題文を構築する方法に大きな気づきを得ました。カスタマージャーニーマップはユーザーの行動だけでなく感情の流れにも着目することで、潜在的な課題を浮き彫りにしますし、明快な課題文はまだ気づかれていなかった潜在的な問題に気づく手助けとなります。 アウトプットは十分か？ 最後に、ある講師の「学びの深さはアウトプットの量に比例する」という言葉が心に響きました。今後も実務を通じて、積極的にアウトプットを行いながら学びを深めていきたいと思います。

アンケート変更の必要は？ 自社サービスのユーザー向けに定期的に開催しているイベントでのアンケートについては、これまで項目を変更せずに実施してきました。項目変更を行うと比較が難しくなると考えたためです。今後は、アンケート内容に本当に変更の必要があるのか、改めて問い直しながら検討していきたいと思います。 インタビュー内容は羅列になる？ ユーザーインタビューでは、インタビュー後の記事化において、質問内容と返答が単なる羅列になりがちな点を改善する必要を感じました。コーディングを実施することで、情報の分析がしやすくなるとともに、他者へ伝わりやすいアウトプットにつながると考えています。まだ試行段階ですが、各担当者と意見交換の場を設け、特にインタビューに関しては、こちらが意識してヒアリングしないと暗黙知を引き出せないため、事前に質問項目に組み込むか、必須項目としてルールを決めることにしています。 定性定量の違いは何？ また、今回の取り組みで、解決策を前提に課題を定義しないという考え方や、分析データの収集方法には定量分析と定性分析の2種類があることを認識しました。定性分析は、感情など数値化や可視化が難しい情報の解析に適しており、暗黙知と形式知の両面を理解することが大切です。暗黙知については、こちらから意識して引き出す必要があると感じています。 課題設定はどう見直す？ これまで、課題は解決策をあらかじめ想定したうえで捉えていたため、今回の「解決策ありきで課題を定義しない」という視点は大きな気づきとなりました。定性分析の難しさを実感しているため、まずは自分自身のナノ単科におけるカスタマージャーニーを作成し、感情の可視化の練習からアプローチのコツをつかめるよう挑戦していきたいと思います。

なぜ業務量に差が生じた？ 現在の業務は減少せず、同じ部署内で担当する業務量に大きな差があるという課題を感じています。この状況について、なぜそのような事態になっているのかを定性分析を用いて仮説を立て、解決に向かわせる方法を考えました。インタビューなどを通じ、単なる業務量だけでなく、その背後にある問題点を明らかにする必要があると考えています。 アンケートから何が分かる？ 今回の演習で気づいたのは、アンケートの結果から、経験や年代にかかわらず共通の課題が存在することが分かった点です。この結果は、データをコーディングすることで抽出されたものです。しかし、実際に対処するデータは今回のものよりも複雑で量も多くなるため、分析の難易度は大幅に上がると感じました。また、課題設定において、単に現状の課題を把握するだけでなく、その課題があることによってユーザーがどのような回避行動をとるのかという視点を加えるという新たな発想も得られました。回避行動も一つの課題として捉え、解決策を検討することが求められると学びました。 定性分析で何が見えた？ さらに、分析手法として定量分析と定性分析が存在し、特に仮説の構築が重要であることを再認識しました。定性分析は仮説構築に大いに役立つという新たな気づきも得られました。分析結果から浮かび上がった問題について、もし解決が進まなかった場合の条件を設定し、さらに課題を掘り下げる手法も有効であると感じました。なお、解決策を前提にして課題を定義しないという点についても、常に意識して取り組む必要があると理解しました。

研修の成果はどこで感じる？ 新人研修企画に向け、複数の社員に対してオープンエンドな質問を行い、今年1年の振り返りや研修会に対する印象など、豊富な定性的情報を引き出すことができました。中には「正直覚えていない」「配属されてからでないと分からない」といった回答もあり、知識のインプットは十分ながら実体験が伴わないため、研修がその場限りになっているという共通の課題が浮かび上がりました。 調査の難しさは何だろう？ 一方、調査自体はまだ始まったばかりですが、対象者自身が気づかないような暗黙知にまで踏み込むのは非常に難しいと感じました。自身の仮説を提示し、それに対する意見は得られるものの、一歩踏み込んで本音の課題を引き出すためには、相手の領域やコミュニティに深く入り込む必要があると実感しました。 定性分析の説得力はどうする？ また、定性分析はどうしても恣意的なまとめ方になりがちで、説得力に欠けるという懸念がありました。これに対して、定量分析で明らかになった結果は一般的すぎる面があるため、数値以外の情報を加えた上で、定性的な情報の根拠として定量データを補完的に用いることで、より説得力の高い分析が実現できるのではないかと考えるようになりました。

知識の罠に気づくか？ 業務系システム開発では、顧客の業務知識が不可欠です。多くの経験を積んでいくうちにさまざまな知識を吸収できる一方、顧客の抱える課題を定義する際、その知識が逆に思い込みに陥る原因ともなりかねません。実際、ある講義での体験では、登山中の一場面だけに目を奪われ、準備や登山後のプロセスという全体像を見失ってしまったと感じました。このように、顧客のことを考えているつもりでも、自分の頭の中で構築したイメージにとらわれやすいという問題意識が生まれました。 顧客の本音を引き出す？ 新規案件のヒアリングでは、課題定義を意識しながら、まず顧客が困っている事柄を書き出してもらい、自分なりに整理してみました。講義で学んだ一次コーディングを参考に、何も知らないという姿勢で質問を続けた結果、顧客自身が「当たり前」と考えている部分を改めて考えさせられる場面が増えました。対話を重ねることで課題が可視化されるプロセスを実感し、より具体的に問題に向き合う大切さを学びました。 全体を見渡すには？ 登山の例においても、単に登山中だけにとらわれず、準備やその後の過程も含めた全体を見渡すことが必要だと感じました。どのような課題定義においても、まずプロセス全体をしっかりと考えることが、より正確な理解へとつながると実感しています。今後はこれらの気づきをもとに、広い視野で課題解決に向き合っていきたいと考えています。

対話で課題は明確？ 事業開発や組織開発のコンサルティングを通じ、クライアントとの対話を重ねながら課題整理と解決策の提案に取り組んでいます。クライアント自身が認識している課題の背後にある本質的な問題を引き出す点について、まだ改善の余地があると感じています。表面的な言葉に頼りすぎると根本的な課題が見落とされることや、既存のフレームワークに依存することで柔軟な思考が制約される場合もあると実感しました。また、クライアントの独自の組織文化や意思決定の仕組みにより、提案した施策が実行に移されにくいという状況も認識しています。 新たなアプローチは？ 対話を通して課題を整理し、本質に迫ろうとする姿勢は評価に値します。今後は、既存の枠組みから一歩踏み出し、自由な発想を取り入れることで、より深い洞察を得るための新たなアプローチや質問方法を模索したいと考えています。クライアントの組織文化に合わせた提案を行うには、状況に応じた工夫が一層重要となると感じます。 実行策はどう進む？ 理想的な状態として、クライアントの表面的な課題だけでなく、その背景にある本質的な問題を整理し、実行しやすい施策を提示することの大切さを再認識しました。デザイン思考の「共感」を深めるとともに、クライアントの視点で課題を定義する力を高めることを目指すとともに、柔軟な思考を実現するために、状況に応じたフレームワークも効果的に活用できるよう努めたいと考えています。 何が本当の問題？ 課題定義のプロセスにおいて、何が本当の問題なのかを見極めることの重要性を改めて実感しました。クライアントの発言をそのまま整理するのではなく、その背景にある思考や感情、組織の制約を深く理解しながら、適切な問いを立てることこそが真の課題解決につながると感じています。今後もこれらの視点を大切にし、より本質的な課題解決を目指して取り組んでいきたいです。

学生支援はどう実現？ 自身の高専教員としての立場から、これまでの学びを実践に活かすための取り組みを行いました。まず、学生が直面する「基礎をしっかり学びたいが演習時間が足りない」というジレンマについて、その構造を明確に整理しました。学生が陥りやすい回避行動（課題の丸写しや要領だけの学習など）を予測し、それらを防止するための支援策を設計することで、より効果的なサポートを実現しました。 必要ツールは何だろ？ また、各科目で最低限必要な学習ツールを特定し、その使い方を段階的に指導する「学びの三種の神器」の提供にも努めました。学生の成長に合わせた発展的なツールの提案、そして理解度や興味に合わせた課題の難易度調整や柔軟なグループ学習と個別学習の組み合わせにより、一人ひとりにカスタマイズ可能な学習支援を目指しました。 アプローチの効果は？ さらに、「山と道」のアプローチを高専の教育現場に応用することで、いくつかの重要な気づきを得ました。まず、教員自身が学生と同じ立場で課題に取り組むことで、表面には現れにくい困難点が明確になり、学生の具体的な声を構造化できることを実感しました。これにより、より効果的な支援策の構築が可能となりました。 基礎習得はどう見る？ また、基本的なツールや知識の確実な習得を前提とし、その上で個々の興味や理解度に応じた発展的な学びを提供する段階的設計が極めて重要であると感じました。加えて、小規模な改善を迅速に試み、学生のフィードバックを即座に反映させる継続的な実践と改善のプロセスが、教育の質向上につながると理解しました。 改善サイクルはどう機能？ こうした経験を通じ、教育現場にも使用者視点に立った改善サイクルが存在することを改めて認識しました。今後もこの視点を大切にし、より効果的な教育実践を追求していきたいと考えています。

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。

どうして時間が足りない？ 日々の生活の中で感じる課題は多岐にわたりますが、働く社会人としての立場から見ると、特に「時間が十分にない」ということが根本にあると感じます。このため、仕事以外の活動や用事が後回しになり、常に何かに追われているような感覚に陥るだけでなく、限られた時間で無理をしてしまい、寝不足や不規則な生活などの問題が生じています。現状では、仕事以外のタイムマネジメントやタスクマネジメントに課題を感じるものの、その解決策について今すぐ結論を出す必要はないと認識しています。 解決できなければどうする？ また、定性分析を通じて課題の具体性を明らかにする取り組みの中で、「その課題が解決されなかったとしたら、どのような回避的行動に出るか？」という考え方に特に興味を引かれました。このエクササイズにより、課題が解決された場合と解決されなかった場合の両面を具体的にイメージでき、それが新たな解決方法を導く上で非常に有用な発想につながると感じました。

会話分析で隠れたニーズは？ 定性分析について学んだ中で、CRMの管理者として、営業担当が顧客との面談で交わした会話内容をテキスト分析することで、隠れたニーズを発掘できるのではないかと考えました。一人ひとりの顧客に対し、営業担当自身がそのニーズに気づけるCRMシステムが理想です。しかし、そのシステムが効果を発揮するためには、まず営業担当のインタビュー能力を高め、会話内容を漏れなくテキストとして記録する仕組みが必要だと感じました。 研修でどう均てんする？ インタビュー能力の均てん化は研修を通じて改善できると考え、記録については音声入力などのテクノロジーが一定の解決策を提供してくれるのではないかと思います。 セグメントの切り口は何？ また、顧客のセグメンテーションは売上などの定量的な視点からだけでなく、定性分析を通じてこれまでとは異なる切り口で行える可能性があり、その各セグメントに対する最適な解決策を考えることができると感じました。このため、膨大なテキストデータのコーディング作業が非常に重要だと考え、AIの活用により効率的に対応できるのではないかと期待しています。 システム改善をどう確認する？ システム導入については、すぐに実施するのは難しい状況ですが、リニューアルされた別のシステムが以前より使いやすくなったかどうかをチャットベースでのインタビューを通して確認する取り組みも行っています。ただし、単に「使いやすくなった」といった安易な回答に終始せず、具体的にどの点が改善され、どこに課題があるのかを掘り下げる質問をしていくことが重要だと考えています。たとえば、普段どのページにアクセスしているのか、そのページやデータへのアクセスが容易になったかを確認するなど、具体的な視点から質問を設定しています。 利用意義をどう問う？ また、システム利用によって本来的に実現したいことに焦点を当てる必要性も感じました。問題点を問うのではなく、見たいデータへのアクセス手順が改善されたか、データがインサイトを得られるように可視化されているか、といった具体的な問いを設定するべきです。ざっくばらんに意見を募ると、後々コーディングして集約する際に混乱が生じる恐れがあります。 仮説構築の秘訣は何？ 定量分析が仮説の検証を目的とするのに対し、定性分析は新たな仮説構築を目的とします。コーディングを通じてプロセスやフレームワークを構築することで、これまで想定しなかった要素も明らかになるでしょう。デザイン思考においては、仮説が広範囲になりすぎず、解決策ありきの課題設定を避けることが肝要だと感じました。