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課題 ✕ 検討

に関する学び

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イシューの本質は？ イシューを明確にすることの重要性について学びました。まず、思いついた解決策を実行する前に、課題の核心を押さえるイシューを明確にすることが必要です。誤ったイシューの捉え方は、課題解決の方向性を大きく逸脱させる可能性があります。適切なイシューの見つけ方として、次のプロセスを実行することが推奨されます。 目的と現状は？ まずは、何を達成したいのかという目的をはっきりさせることです。また、関連するデータや情報を集めて現状を把握し、関与する人のニーズや期待を理解することが重要です。さらに、現状を多角的に分析し、具体的な問題を明らかにすることが求められます。 戦略のギャップは？ 次年度の戦略立案や施策検討では、目標と現状のギャップを認識し、その原因を探るために十分な情報収集を行います。これまでの施策を見直し、改善点を見極め、メンバーと共通のイシューを持ちながら検討を進めることが重要です。 セミナー効果は？ また、プロモーションを目的としたWEBセミナーを開催し、その効果を検証します。具体的には、申込人数や参加動機、顧客属性の分析を通じて、セミナーの目的と結果が一致しているかを確認します。さらに、事後営業の戦略を考え、効果を数値で評価します。 問いの共有は？ 業務においては、問いから始め、問いを残し、問を共有するというアプローチも重要です。特にプロジェクト進行中においては、最初に設定した問いから外れることを防ぎ、メンバーと目線を合わせる工夫が求められます。そのために、年度初めに評価指標を設定し、過程を記録して振り返り可能な状態を構築することを考えています。

みんなの意見はどう？ 「新しいまな板をデザインする」というテーマのもと、グループで作業工程のステップについて話し合った際、各チームが全く異なるまとめ方をしていた点が印象に残りました。テーマの広さから、各々の解釈や考え方にバリエーションが生まれ、それが新たなヒントになっていると実感しました。 誰に響くデザイン？ また、「万人受けに作ったものは誰にも刺さらない」という言葉も心に留め、売れるためではなく、たったひとりのためにデザインするという視点こそが今回の講義の肝であると感じました。一人に向けたアプローチが共感を生む一方で、多くの人に届けたいという気持ちがぶれやすいという自分自身の気付きにも繋がりました。この受講を通して、最終的にはその視点をしっかり意識していきたいと思います。 ペルソナはどう映る？ さらに、ブランディングやマーケティングにおけるペルソナ設定のプロセスで、顧客から「ここまで詳しく考えるんですね」と言われることもありますが、実際にはもっと深堀りできる可能性があると感じています。SNS発信でも、届けたい一人の人のためにアカウント設計を見直す意欲が湧きました。 次の一歩は？ 今後の課題として、以下の点に取り組みたいと考えています。まず、SNSのアカウント設計をし直すこと。次に、会社のホームページにおいても、講義内容を復習しながらデザイン思考をどのように組み込むかを実践的に検討すること。また、これまでのお客様アンケートの見直しを通じて顧客目線を再確認し、自身が顧客である立場になって、どのような要素に引き込まれたのかを具体的に解像度を上げることを意識していきたいと思います。

目的意識の重要性を再認識 目的意識を持って何事にもあたることの重要性を再認識しました。フレームワークや学んだ理論はあくまで手段であり、目的意識を持って本質を捉える視点が重要です。ただやみくもにフレームワークを活用するのではなく、答えのない今のような時代だからこそ、仮説思考・仮説検証の位置づけで、今後も戦略的な思考を活用したいと考えています。 サプライヤー戦略に活用できる？ 自らの業務においては、例えばサプライヤー戦略にフレームワークを活用することが考えられます。今後、どのようなサプライヤーと開発していくかという課題に対しては、SWOT分析を用いて強みを活かし、弱みを相互補完し合えるサプライヤーと共同開発するべきです。このような視点で、サプライヤーの強み弱みも仮説を持って進めることが重要です。 キャリアビジョンはどう更新？ さらに、自らのキャリアビジョンの更新にもフレームワークを活用できると学びました。社会から需要のある状態を維持するためには、自分の強み・弱みを再検討し、今後どのようなスキルを身につけるべきかを考えていきたいと思います。 具体的な取り組みは？ 具体的には、以下のような取り組みを行いたいです。 ・技術戦略やサプライヤー戦略など、自らの業務の中でフレームワークを活用する。 ・テーマの開発において、1〜2年ごとに振り返りを行い、辿った道が正しかったのか、どのような障害があったのかを考える。 ・思考を書き出し、言語化・可視化してアウトプットする。 ・これらをチームや上司に提案し、フィードバックをもらってブラッシュアップする。 ・学んだことを意識して定期的に振り返る。

問いの大切さは？ 「問いから始める」という考え方が非常に印象に残りました。問いが何なのかを常に意識し、具体的な問いにまで落とし込むことが重要だと感じました。また、「問いを残す」ということは、問いを持ち続けることや自分が何を考えているのかを絶えず問いかけることであり、それにより、立てた問いが正しいのか、その問いに答えることで目標が達成できるのかを確認し続けたいと思います。さらに、問いを立てた後は「問いを共有する」ことが不可欠です。組織全体で方向性を共有しなければ、自分が解決しようとしている問題に取り組むことは困難になるため、問いの共有を常に心がけたいです。 工場問題の原因は？ 現在、私たちの会社は世界各国に5つの工場を持っており、お客様が希望するタイミングでの供給が困難になるケースが頻繁に発生しています。この問題の原因を詳しく分析する必要があります。考えられる切り口としては、工場のオペレーションに課題があるのか、あるいはシステムの受発注の仕組みに問題があるのかなどが考えられます。この分析を通じて、現状の問題点を明確にし、対策を検討していきたいと思います。 目標達成の方法は？ そのために目指すべきゴールと具体的方法、そしてその手段を実行することによって得られる価値についてしっかりと考えたいと考えています。検討した結果に基づいて資料を作成し、仮説を証明するための理由については、視覚的に分かりやすく示すように工夫したいです。この目的を達成するために必要なデータは何か、どのように分析すべきかを考慮しながら、自分の考えや実施したい施策について毎週の部内会議でチームメンバーと共有していきます。

今回変更する振り返り文章 学びのポイントは何？ 今回の学びでは、課題解決のプロセスを段階ごとに整理する方法と、従来のフレームワークにとらわれずに課題の本質を捉える「対概念」という考え方を学びました。先週は３Ｃや４Ｐといった分析手法を用いて問題点を洗い出す例に触れていたため、今回の新たな視点は思考の幅を広げる刺激になりました。 対概念の意味は？ 「対概念」とは、問題のある箇所とそれ以外の要素を対比しながら考えるアプローチです。たとえば、「ターゲット設定に問題がある」という見方に対し、設定以外に問題が潜んでいる可能性を同時に捉えることで、より柔軟な課題設定が可能になります。 改善案の選び方は？ また、今回学んだ内容は、最適な改善案を選ぶために各案をコストやスピード、チーム内の連携といった評価基準で総合的に判断する重要性も再認識させてくれました。具体例として、Webデザインの改修にあたり、内製するか外注するかを検討する場合の評価方法が挙げられ、数ある案から最も有益なものを選ぶプロセスに参考になりました。 A/Bテストの狙いは？ さらに、従来の案と新たな案を比較するA/Bテストの手法についても学びました。テスト実施の際は、両案の条件を可能な限り揃え、外部環境の変動にも配慮してランダムにテストを行う点がポイントとされています。 実用性の確認方法は？ 自社の業務においては、今回学んだ「対概念」の視点が非常に実用的だと感じています。滞っているシステム改修作業の設計を見直す際、従来のフレームワークに限定されず、柔軟なアプローチで打ち手を検討する一助となると実感しました。

仮説の意義はどう捉える？ 仮説の意義と４P・３Cのフレームワークの活用について考察しました。現状や現象を整理し、そこから課題を明示する方法としてフレームワークは有効な手段だと認識しています。しかし、設問では仮説の立て方が問われ、その内容が単に問題点や疑問点の抽出に留まっている点に疑問を感じました。仮説を「ある論点に対する仮の答え」もしくは「分からない事柄に対する仮の答え」と定義するならば、現状の把握とその先の打ち手を考察する過程で生じるのではないかと思います。このため、ビジネス上の意味合いに限定して用いるほうが適切であり、安易に「検証」という言葉を使わないほうが良いと考えました。こうした疑問を通じて、仮説とフレームワークの使い分けが整理できたと感じます。 ４P・３Cの整理法はどうなる？ また、事業計画や事業分析において、４Pや３Cというフレームワークで物事を整理する手法は非常に重要です。思いつきで捉えるのではなく、フレームワークに沿って取りこぼしのない視点で分析することで、発見された課題や問題点が具体的になり、改善策を立案するための基盤となります。さらに、第三者に内容を伝える際にも、論理的に整理された情報は理解しやすく伝わります。 正しい検証はどう進む？ 実際の取り組みでは、４Pや３Cのフレームワークを活用した上で、問題点に対して「〇〇ならば▼▼である」という形式で仮説を立て、その上でデータ分析により課題の抽出ができるかを検討しています。これは、問題を具体的なエビデンスをもって示すためのプロセスであり、その後の打ち手の考察へと順序立てて進めることが重要だと感じました。

数字をどう見捉える？ 具体的なケーススタディを通じて、数字の分解やイシューの設定、メッセージの伝え方について学びました。数字を分解する際、特定の実例に引っ張られると、考えの幅が狭まることに気付きました。特に「観光」のイメージに縛られると、抽象度を上げる思考が難しくなりがちです。紙に書き出して共通点を探るなど、可視化する方法で考えるのが有効だと感じました。 見直しは本当に必要？ また、イシューの設定では、他の数字を何度も確認しないと安心できない点が学びとして大きかったです。ひとつのイシューを見つけたとしても、「本当にそれで大丈夫か」「見落としていることはないか」を考え、数字の分解を見直すことを習慣にしたいと思いました。 チーム戦略はどうする？ 現在リーダー役を務めているので、チームのメンバーや組織課題に向き合う際にこの知識を活用したいです。特に次年度のチーム戦略や目標を立てる際には、現状の組織課題をしっかりと把握し、イシューとして捉えた上で解決策を考えていくことが重要です。 抽象化の秘訣は？ 抽象度を上げる思考は、身近な課題にも当てはまります。組織課題に取り組む際、他者から聞くチームのイメージや現在の業務に影響されて、思考の抽象度が上がりにくいことがあります。紙に書き出して抽象化する努力をしてみようと思います。また、イシュー設定に関しては、実務では分かりやすいイシューを見つけた時点で他の可能性を除外し、解決策を考えることが多いです。思考のプロセスを意識し、イシューを見つけた後にはそのイシューを再検討し、他の分解方法も試してみることを習慣化したいと考えています。

講義内容はどう感じた？ ライブ講義を拝聴しながら、ポイントを迅速に判断し整理する力がまだ十分でないと感じました。どのデータセットを扱う際にも、何を明らかにしたいのかという目的意識をしっかり持ち、ロジカルシンキングや仮説立案のスピードを高める必要があると痛感しました。大量のデータを扱う中で、解決策の発見に注力するあまり、次第に目的から逸れてしまうことが実務上でも生じるため、その兆候を早期に掴むことが重要であると改めて認識しました。 営業戦略はどんな課題？ 営業データを活用した営業戦略の立案においては、成約率向上という課題に対して、これまでの商談データを基に再検証を行う必要があります。過去にはあまり意識されなかったデータの粒度の粗さや、文章化およびビジュアル化の不足が、組織全体の納得感に影響していたと感じます。具体的には、なぜ成約率が低いのか、セグメントごとや担当者ごと、そして営業ステップごとの課題を明確にし、それぞれの原因を検証した上で、効果的な解決策を導き出したいと考えています。 UX改善は何が必要？ サービス利用データを活用したUX向上施策の立案では、SaaSサービスのアクセスログをもとに、どの機能が利用され、どの機能が利用されていないかを明確に分類することが求められます。使われていない機能については、導入時からの利用状況や徐々に利用が減少しているのかなど、その背景を整理しながら原因分析を行います。さらに、仮説を立てた上で改善策を検討し、場合によっては機能の廃止も含めた対応を実施するために、顧客へのインタビューなども通じて検証を進めていきたいと考えています。

数字の意味は何か？ 数字が持つ意味をより深く理解するためには、まず情報を分解して、その解像度を上げることが重要です。一つの視点だけでなく、複数の切り口から現象を分析することで、より正確な現状把握に繋がります。 結論前の検証は？ 具体的には、一つの傾向に満足するのではなく、さらに他の可能性を探る意識を持つことや、得られた分析結果からすぐに結論を出すのではなく「本当にそうなのか」を丁寧に検証する姿勢が求められます。また、頭で考えるだけでなく実際に手を動かし、様々な視点からデータを見直すプロセスも大切です。 MECE活用で分析は？ さらに、分析を行う際にはMECEの考え方を取り入れることが有効です。具体的には、階層、変数、プロセスという視点から、物事を漏れなく、重複なく整理していく手法が挙げられます。たとえば、プログラムの参加者数の伸びを検討する場合、年齢だけでなく居住エリアや参加プログラムの種別といった観点から属性を分析することで、より多角的な理解が可能になります。 課題整理はどう進む？ また、自身の業務上の課題を明確化するためにも、評価の視点が抜けや重複なく組み込まれるよう、MECEを活用して細分化し、その対応力を数値化する手法は効果的です。担当している事業プログラムの認知度についても、過去数年間のデータを大学別、学部別、学年別、応募種別などの切り口で集計し、グラフ化することで、現状と改善点を明確にできます。もし、最初の分析で十分な結論が得られなかった場合には、別の切り口から再度分析を行い、想定される課題について漏れや重複がないよう整理することが大切です。

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。

高単価モデルの特徴は？ ミノルとアキコのケースを通じて、同じカフェ業界でもビジネスモデルが異なれば、売上高や粗利益、構成比といった財務指標が大きく変わることが理解できました。とくに、ミノルは高単価モデルであるため、項目ごとの金額や構成比からその特徴が一目瞭然です。また、高単価である分、販管費も高くなる傾向があると認識しました。 営業利益の秘密は？ 両者の営業利益率は同じ３％にとどまっているものの、ミノルの絶対金額が大きく、客数は少なくても売上が多いという特徴が見受けられました。ミノルの場合、原価や販管費が高くても営業利益額が大きく出るため、ビジネスモデルとしては魅力的に感じました。一方で、費用負担を抑えるためにコスト削減を進めすぎると、品質低下や顧客満足度の低下、リピーターの減少など、悪循環に陥るリスクがあることも理解させられました。 低価格の難しさは？ アキコのビジネスモデルは、参入障壁が低いという点では魅力がありますが、大手チェーンとの差別化が難しいという課題もあると感じました。特に、低価格路線の場合、人件費が大きな課題となることが予想され、事業規模が拡大するとさらに別の視点が必要になるのではないかと考えました。 PL確認の重要性は？ また、自社のPLを確認することの重要性を再認識しました。自社のPLが思い描いたビジネスモデルに沿っているか、あるいは事業のコアバリューを反映した施策が講じられているかを、社内でしっかり議論する必要があると感じました。理想と現実のギャップを埋めるための具体的な施策を検討することが、持続可能な経営につながると考えています。

どうして視覚化すべき？ 数字に集約することと、目で見て理解することの大切さを再確認しました。纏めたデータをグラフ化するなど視覚化することで、ヒストグラムなどを活用しながらデータのばらつきを直感的に把握できる点が印象的でした。 比較で何が見える？ また、データ分析は「比較」に基づく作業であり、仮説思考が重要だと感じました。分析のプロセスでは、仮説を立て、異なる視点とアプローチを用いることによって、より本質に迫ることができると理解しています。 代表値はどう使う？ 代表値の使い分けと散らばり（標準偏差）を組み合わせる方法も興味深かったです。平均値や中央値、加重平均、幾何平均など、用途に応じた手法があるため、Excelで計算できることから複雑な計算式を覚える必要はなく、実務で活用しやすい点が良いと感じました。 成約率との関係は？ さらに、営業活動のように暴露機会と成約率、またユーザーの購買意欲と成約数との因果関係を数値化する場合、代表値だけでなく標準偏差による散らばりを検討することで、ユーザーの傾向をより正確に導き出すことができると考えています。まずは仮説思考から取り組む姿勢が大切だと再認識しました。 グラフの魅力は？ 最後に、提供される表形式のデータを様々なグラフで可視化し、検証のヒントを得る点も魅力的です。従来の平均値や中央値に加えて、標準偏差などの散らばりを取り入れることで、ユーザーの購買情報をより明確に把握できる可能性が広がっています。定性情報をいかに数値化してデータ分析に活用するか、その工夫が今後の課題であり、挑戦してみたいと感じました。