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課題 ✕ 検討

に関する学び

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採用課題は何だろう？ 総合演習で採用のボトルネックを特定するパートは、私自身の業務に十分活かせると感じました。実際、自社の採用活動では、1次面接には応募があっても2次面接への参加率が低い現状がありました。面接設問の内容や、面接メンバーにおける若手比率の不足といった点が、思いつき的な対応に陥っていたと反省しています。候補者の立場に立って考える視点が欠けていたことが大きな課題であると痛感しました。 営業検証はできてる？ また、営業面ではカスタマージャーニーマップを作成していたものの、どこにボトルネックがあるのか十分に検証できていなかったと感じました。分析の観点からは、ジャーニーをより細かく区切る必要性があると考えます。境界線が曖昧なために実際の検証が困難になってしまい、顧客の心理変化を後で分析できる形で設計することの重要性を再認識しました。 営業戦略はどう進む？ ＜営業データを活用した営業戦略の立案＞ 現在、成約率向上という課題に対応するため、これまでの商談データを活用して再検証を進めたいと考えています。以前から取り組んでいたものの、講義を受けたことでデータの粒度が粗い点に気付かされました。また、文章化やビジュアル化が十分に行われていなかったため、組織全体の納得感にも課題がありました。構造化データのみならず、商談履歴などの非構造データも組み合わせ、優先順位を明確に決定することで、より効率的な営業戦略の立案を目指します。 UX向上はどう進める？ ＜サービス利用データを活用したUX向上施策の立案＞ SaaSサービスの活用状況について、アクセスログを精査し、実際に利用されている機能と利用されていない機能を分類します。利用されていない機能については、その原因を分析し、仮説を立てた上で、機能の改善や場合によっては廃止も検討する計画です。具体的には、以下のステップで進めたいと考えています。 成約率低下はなぜ？ ＜営業データを活用した営業戦略の立案＞ ・まず、成約率が低い理由について仮説を立てる。 ・セグメント別や担当者別の成約率、さらに各営業ステップごとにボトルネックを抽出する。 ・低い成約率のセグメントや、担当者による影響、どのステップに問題があるのかを検証し、原因を明らかにする。 ・その上で、具体的な解決策を検討する。 使われない理由は？ ＜サービス利用データを活用したUX向上施策の立案＞ ・まず、データウェアハウスからアクセスログのデータを抽出する。 ・利用されていない顧客について、導入当初から使用していなかったのか、あるいは使用頻度が次第に低下したのかを分類する。 ・なぜ特定の機能が使われていないのか、仮説を立てながら改善案を策定する。 ・顧客インタビューを通じて仮説の検証を実施する。 ・最終的に、機能改善やUX向上、場合によっては機能の廃止を実施する。

問題解決のフレームワーク 講座全体を通じて、特に学びとなったポイントは次の通りです。 まず、問題解決のフレームワーク「What」「Where」「Why」「How」の順番で考えることが重要であることです。これにより、問題解決のプロセスが論理的かつ体系的になります。 データ分析の視点は？ 次に、数値データを分析する際に漠然と数字を見るのではなく、定量分析の5つの視点（インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターン）を持つことが大切です。これにより、効率性や再現性が向上し、同じ気付きや示唆をより効果的に得ることができます。 また、平均値を取る際には「標準偏差（データのばらつき度合）」という視点を持つことが必要です。仮に平均値が同じであっても、「ばらつきがある」「ばらつきがない」ではデータの意味合いが変わってくるからです。 Howで成果をどう上げる？ 問題解決のフレームワークの最後「How」で解決策を考える際には、選択肢を絞り込むための判断基準を明確にすることが肝要です。これにより、成果を上げる可能性が高まり、仮に成果が上がらなかった場合でも、どの判断基準に問題があったのかを振り返ることで、さらなる改善が可能となります。 グラフ選びの新たな視点 関連動画で学んだポイントもいくつかあります。グラフを作成する手順「仮説や伝えたいメッセージは何か？」「比較対象は何か？」「どのグラフを使うのか？」は新しい学びでした。これまでの私は最初から「どうグラフを作ろうか」と考えていましたが、1と2を先に考えることで、自然とどのグラフを使うべきかが見えてくることに気付いたのです。 さらに、マイナスの項目がある場合にはウォーターフォールが有効であることや、何を比較対象とするかによって適切なグラフが異なることも学びました。例えば、ギャップがある場合は横棒グラフやウォーターフォール、時系列やトレンドがある場合は折れ線グラフや縦棒グラフ、散らばりや構成比率を示したい場合はヒストグラムや円グラフ、相関を示したい場合は散布図がそれぞれ適しています。 学びの実践で何が変わる？ これらの学びをいくつかの面で活用したいと考えています。まず、自社サービスの課題の明確化や改善に向けて、営業プロセスの課題を整理し、日々の定例ミーティングでチームメンバーと議論を深める場で、得た知識を実践したいと思います。自分だけでなく、チーム全体に学びを共有することで、議論や分析の質を高め、より有効なアクションに繋げたいです。 また、経営分析（財務諸表の比較分析）においても今回の学びを応用するつもりです。四半期ごとに財務諸表を比較分析し、問題を具体的に特定することで、株主への業況説明の説得力を高めたいと考えています。そのためには関連書籍で知識の増強に努めたり、必要に応じて今回のような講座に参加することも検討しています。

実例から学ぶ分解方法は？ 実際のファストフード店の事例を通して、分解の仕方が違った切り口で学べたことが印象的でした。Week2の内容を思い出しながら、既存のパターンに加えて新たな切り口も見つけ、復習とパターンの拡充に繋げたいと考えています。 イシュー特定はどうすべき？ また、イシューの特定が適切な打ち手を導く上で重要であると実感しました。打ち手を先に検討しても、イシューの特定が不十分では、施策が誤った方向に向かう可能性があります。実例では、客単価が下がったことを背景に、来店人数を増やすことで売上を向上させる施策が取られていました。もし客単価向上の施策を優先していたら、来店人数の伸びに結び付かなかったかもしれないと思います。 データ出し方は正確？ データの出し方についても、漏れがあると問題特定が誤るリスクがあると学びました。データの提示方法や切り口について、「本当にこれでよいのか」と自問し、他者の確認を重ねることが重要であると感じています。 意見分裂をどうまとめる？ さらに、イシュー特定を深めるために、チーム内で意見が分かれる場合のアプローチ統一や、異業界での異なる切り口を考えることも示唆されました。問いを常に意識し、共有することで、組織全体の方向性が明確になると理解しました。問いを中心に据えることで、議論が脱線せず、具体的かつ一貫した分析が可能になると実感しています。 問いの正しさは確認できる？ 商談においても、そもそも自分たちが立てる問いが正しいかどうかを精査することが必要です。お客様との認識すり合わせを丁寧に行い、正確なイシュー設定を心がけることで、より適切な提案へとつながると考えています。また、これまではアイデア出しから議論を始めるケースが多く、議題が散漫になることもありましたが、今後はまず「何が課題か」を共有し、その上で話し合いを進めるようにしたいと思います。具体的には、イシューを画面共有して可視化する工夫を取り入れ、焦点がずれないよう意識していきます。 成果に結びつく問いは？ 今回の学びは、チーム全体での売上向上施策を検討する際にも大いに生かせると感じています。正しい問いを立てることが、成果に向けた思考と行動の第一歩であると実感しました。これからは、上司と相談しながら「何が本当の課題なのか」を問い、仮説とデータ分析に基づいた多角的なアプローチを進めていくつもりです。 統一アプローチの秘訣は？ また、誤ったイシュー特定を防ぐためのチェックステップや、チーム内で意見が割れた場合の統一アプローチについても検討し、日々の業務や学習に分解思考を取り入れる意識をさらに高めていきます。例えば、普段からニュースを読む際にも「どのような構造か」「なぜこうなったのか」を意識することで、多様な視点を養っていきたいと考えています。

分析の基本は？ 分析は比較と捉え、どのようなデータを使い、どのように加工し、何を明らかにするかを明確にすることが大切です。さらに、データ分析に入る前には、目的や仮説をしっかり定める必要があります。基礎として、データの種類、統計手法、可視化などの基本概念を学び、ビジネスにおける意思決定や課題発見のためのデータ活用について理解を深めることが求められます。また、実践的な分析手法やケーススタディを通じ、具体的な応用方法を身につけることも重要です。 学びの全体像は？ 全体的に、学習の振り返りは非常に明確で体系的でした。データ分析の基本から実践まで幅広く理解されている点は印象的で、今後は具体的な状況での活用例を考えることで、さらに効果的な応用ができると感じます。 活用のヒントは？ さらに思考を深めるため、ご自身の業務や日常生活において、今回学んだデータ分析の知識をどのように活用できるか、具体的な場面を想定してみてください。また、データ分析における仮説の立て方について、どのように仮説を形成すると効果的か、具体的に検討してみることをお勧めします。 適用場面って何？ 最後に、データを活用する場面を具体的にイメージし、その適用方法を探求してみてください。今後のさらなる飛躍に向けて、引き続き努力を重ねてください。 仮説検証の流れは？ たとえば、仮説思考を鍛えるために、ビジネス課題に対して「仮説➣検証➣改善策」というフレームワークを活用することで、原因分析や改善策の構築がスムーズに進むでしょう。また、過去のデータと比較しながらKPIの設定や顧客データの活用を検討し、現在の状況の妥当性を検証することも大切です。 スキル向上は？ 今後強化したいスキルとしては、まず論理的思考力を向上させるため、データリテラシーを高め、データの種類や特性を理解して適切な活用方法を判断することが挙げられます。さらに、批判的思考力を養い、データの信頼性やバイアスを見極めながら、より効果的な意思決定を目指してください。また、仮説思考を活用してビジネス課題に対する仮説を立て、実際のデータ分析で検証する実践力も重要です。 フレーム活用は？ ビジネス・フレームワークの理解も不可欠です。データをもとに最適なKPIを設計し、事業の進捗を正確に測定・評価すること、そして構造的なフレームワークを実践することで、より整理された分析が可能になります。市場や競合、自社の状況を把握するため、さまざまな分析手法を積極的に活用していきましょう。 伝え方はどう？ また、ヒューマンスキルの向上も重要です。データストーリーテリングによって、分析結果をメンバーにわかりやすく伝え、意思決定に繋げる技術を磨くとともに、組織全体でデータに基づいた意思決定ができる文化の醸成に努めることが求められます。

仮説はどう捉える？ 仮説は論点に対する仮の答えであり、そこから検証や分析を進める出発点といえます。仮説には「結論の仮説」と「問題解決の仮説」という2種類があり、前者は最終的な結論の方向性を先に立て、そこから逆算して必要な情報を集めて検証を進めるものです。一方、後者は起きている問題に対して「なぜそうなっているのか」「どうすれば改善できるか」を探るプロセスであり、What、Where、Why、Howといった問題解決の手法を意識して仮説を立てます。 仮説はどう整理？ これまでは仮説を一括りで捉えていましたが、今後はどちらのタイプの仮説に取り組んでいるのかを明確に意識して使い分けたいと感じています。また、複数の仮説を立てることで決め打ちを避け、柔軟な視点を保つことができます。加えて、仮説同士の網羅性を意識し、カテゴリやプロセスといった異なる切り口からの検討は、より構造的なアプローチにつながります。こうした取り組みが、課題設定力の向上にも寄与すると考えています。 どんな経験が役立つ？ これまでの業務経験では、「結論の仮説」と「問題解決の仮説」の両方に取り組む機会がありました。特に施策の立案など、結論を先に想定する場面ではフレームや構造を活用し、全体像を俯瞰したうえで結論から逆算して仮説を立てることが効果的だと感じています。一方、日々の業務でデータを確認し、問題を発見・提示する機会が増える中、What／Where／Why／Howのプロセスを意識した仮説立案が、原因特定から改善策の検討までの一連の流れを円滑に進める助けとなっています。 仮説の質はどう上がる？ また、仮説の質を高めるためには、網羅性を意識しながらさまざまな切り口で検討する姿勢が重要です。この取り組みを通じて、本質的な課題設定ができ、より実効性のある打ち手へとつなげることができると実感しています。 学習の効果は何？ 今回の学習を通して、「結論の仮説」と「問題解決の仮説」という2種類の仮説が存在することを再認識しました。振り返ると、私は「こうすればうまくいく」という結論の仮説に対してやや苦手意識を持っていたと気づきました。 今後の改善はどう？ そこで今後は、まずフレームワークを活用して構造的に考えることに努めます。要素分解を通じて仮説を立てやすくし、思考に型を取り入れることで苦手な結論型の仮説も導き出しやすくする狙いです。また、間違ってもよいという前提で自分なりの仮説を積極的に立てることで、完璧を求めず「とりあえずの仮置き」を実践し、言い切る練習を重ねつつ検証を前提とした思考に慣れていきます。さらに、学んだ知識をそのまま受け入れるのではなく、自身の業務や経験に照らして問い直し、アウトプットや振り返りを通じて知識を深め、実際に使える形に育てる努力を続ける所存です。

複雑性の原因は？ 現在、私の所属する会社では、複数の事業が並立し、複雑化しています。この状況を「範囲の不経済」として再認識する機会となりました。新規事業を立ち上げるにあたって、社内資源を最大限に活用しようと心掛けていましたが、それがかえって事業の複雑性を増す原因になっていたように感じます。今後は、「既存ビジネスとの資源の共通部分が本当に強みを生むのか」を再度考える必要があると感じています。 業務思考の向上は？ 総合演習を通じて、普段の業務に当てはめて考えることのできる観点を学びましたが、実際には業務中に立ち止まって考える余裕が足りませんでした。今後は、自分自身で立ち止まり、思考を深めるべきポイントを明確にすることから始めたいと思います。また、演習時に思い付きで意見を列挙した場合と、フレームワークを活用して検討した場合とでは、回答の整理や網羅性に大きな違いがありました。この違いは業務にも大きく影響するため、情報の整理や思考を深めることを習慣化したいと考えています。 部門調整はどう？ また、現在は事業が多様化しており、範囲の不経済が生じている状況です。業務においては、本部間の調整や組織の運営に対処する必要があります。これに対し、まずは個々の本部の意向を一旦脇に置き、会社全体のあるべき姿を客観的に見据えて、他部門との対話や調整を進めていきたいと思います。 ターゲット明確化は？ 演習を通じて、ターゲットの明確化が不可欠であることを改めて認識しました。現在、事業全体で共通のターゲット像が描けていないことが課題です。これまでこの問題に対して提言できずにいましたが、学習によって外部環境や内部環境の整理が不足していたことが原因であると理解しました。今後は、行動計画に従って具体的な対策を講じたいと思います。 資源活用を見直す？ まず、自部門に限らず他部門も含めたバリューチェーン分析やVRIO分析を行い、会社全体の構造と資源を再評価したいと考えています。これまでの「自社資源を何が何でも活用する」という考えを見直し、共通の資源が本当に強みとなるかを検討することで、真にシナジーが期待できる部分のみを利用するようにして、経済的な効果を生み出す状態を目指します. 議論で成長できる？ 加えて、3C分析やSWOT分析を用いて一切の漏れがないよう情報を整理し、ターゲットをどこに設定すべきか、自分の言葉で繰り返し言語化していきます。この学び全体を通じて、言語化の重要性とそれに伴う能力の鍛錬が必要であることに気づきました。したがって、今後のアウトプットについては、必ず上司や同僚と議論し、終わりではなく改善を繰り返す姿勢で取り組んでいきたいと思っています。

フレームワークの使い方は？ 今週の講義は、具体的なフレームワークや分析手法を紹介するものではなかったものの、複数の視点を取り入れて考察する過程が印象的でした。仮説の立案や必要なデータの検討にあたってフレームワークを用いた結果、回答がしやすく感じられ、今後も折に触れて活用していきたいと思います。 データ活用はどう？ また、ある指導者の思考方法に沿って考えることで、データ活用の体系的な流れが見えてきました。A/Bテストについては、アンケート作成のしやすさやデータ収集の容易さから非常に便利なツールだと感じました。先週のホテル宿泊客向けの設問、たとえば「食事か部屋か」という内容は、A/Bテストに最適な例だと思います。以前に似た分析を行った経験もあり、体系的に学んだことで活用の幅が広がったと実感しました。調査対象以外の条件を統一するという基本的な考え方も、以前学んだ内容を思い出させるもので、理解しやすかったです。さらに、同じ環境や条件下でランダム化を行うことで、精度の高いデータが得られる点にはしっかりと納得できました。 PDCAで進める秘訣は？ A/Bテストは実施が簡単で、所定の時間内に複数回行えるため、PDCAサイクルを迅速に回しながら正解に近づける点が魅力的です。日常生活や業務での応用については現段階では明確ではありませんが、来月から本格的に業務が始まれば、積極的に活用していきたいと考えています。日常への適用はやや難しいと感じるものの、A/Bテストに類する試みが可能であれば、試してみたいと思います。また、今週はストーリー形式で原因追及を行う講義であったため、新しい手法としてのA/Bテストを講義内容に当てはめるのは少し難しく感じましたが、今後も機会があればどんどん利用していきたいです。 小さな失敗の学びは？ 次回の業務では、ぜひA/Bテストを活用してみたいと思います。ある書籍で、成功の本質は致命的でない小さな失敗を積み重ね、そこから成功のカギを見出すことだと学んだこともあり、PDCAサイクルをより迅速に回すために、この手法を取り入れていくつもりです。今週の講義内容については、統計の視点からも改めて振り返り、深く学んでみたいと考えています。先週と今週のマーケティングに関連する講義や、過去に読んだ書籍を踏まえると、再び深く学んでみたい部分もありますが、やるべきことが増えているため、優先順位をつけながら学習していくつもりです。 AIに見抜かれた理由は？ なお、Q1の回答で少し手を抜いたところ、すぐにAIに気付かれてしまい、驚きました。来週は引越しのためバタバタしそうですが、グループワークの課題がなかったのはありがたかったです。

戦略的選択の重要性とは？ 今週は「戦略的に選択する（捨てる）」というテーマについて学びました。これまで続けてきたことを「捨てる」のは誰しも避けがちですが、ビジネスにおいては重要な選択であると感じました。 捨てる際に考慮すべき要素は？ 捨てる際に考慮すべき要素として、①時間当たりの利益率、②市場性、③ROI（投資対効果）に基づいて優先順位を決めることは合理的で、判断の基準として有効であると感じました。 判断基準の統一がなぜ重要？ 捨てる際の留意点としては、以下の点を学びました： 1. 決断は一人で行うのではなく、複数人の視点を加えることが重要です。そのためには、判断基準を統一するための検討材料の準備が必要です。 2. 何かを捨てることで顧客の利便性が向上することがあります。これはトレードオフの考え方にリンクしており、コストリーダーシップか差別化戦略をとるかを判断し、資源配分をメリハリよく顧客ニーズに合わせて考える必要があると感じました。 3. 昔の惰性に流されないようにすることも大事です。組織改編を通じて多くの仕組みや手法を見直してきましたが、その際にメンバーから不満が出ることもありました。このため、なぜそれを実行する必要があるのかを視覚的に説明できる準備が求められます。 4. 餅は餅屋に任せるべきだと感じました。 学びをプロジェクトにどう活かす？ この学びを踏まえ、以下のプロジェクトに活用できると考えています： 1. 組織の体制改編の検討: 現在の作業をフルタイムの従業員だけで行うのではなく、「捨てる」の意識を持ちたいです。惰性で実施している作業で廃止可能なものを見極め、アウトソーシングやベンダーに任せられる業務を選定する際には、作業時間、工数、および費用を考慮したいと思います。 2. 顧客満足度の向上: 製品の領域ごとに異なる課題に対してのアクションがあります。どのアクションを取るべきかをトレードオフの観点から判断し、効用を最大化するポイントを見つけたいと考えています。 組織改編の具体的ステップは？ 具体的には、以下のステップを行いたいと思います： - 体制改編においては、FTE計算を基に組織体制案を作成し、新体制時の各作業の理想的な時間と工数を提案します。そして、不要な業務をリストアップする段階に進みます。 - 顧客満足度向上における課題については、必要なリソースを投入する課題とその解決策の優先順位を決定するための資料を作成し、議論を進めます。最終目標は顧客満足度の向上であり、解決策の優先順位決定においてトレードオフの観点から最も効用が高まる要因を検討することが課題です。

振り返りで何を学んだか？ Week1からWeek6までの講義や演習を振り返り、私の中では「つい決め打ちしてしまう」という考えが消え、多くの仮説を立てられるようになりました。これにより、今後の仕事における課題解決や成果につながると感じています。特に、今回のライブ授業での陶芸体験の演習では、様々な仮説や解決策が瞬時に思い浮かび、考えることに対して柔軟になったと感じました。 少しずつ成長していることを実感し、自分が勉強や学ぶことが好きだということを改めて思い出しました。 オウンドメディアでの検証方法は？ 弊社のオウンドメディアにおける検証については、まずSEO数値分析やユーザー導線の見直し、SEOコラムのオーガニック増加をMECEで分類し、細かく分析しました。影響力の大きい分類だけでなく、%が少なくても重要視すべき分類もあるかもしれないので、細分化しました。6つくらいの大分類に分けてリライトの優先順位を決めました。 新規ユーザー獲得への取り組み 自社のWebサービスについても、以下のように活用しています。 1. 新規ユーザー獲得導線の増強に活用（Google広告のKWD分析など）。 2. 現在のユーザーに関しても分析し、新規獲得に活用。 まずは、自分のマーケティング、メディア制作、CS効率化などのタスクを明確化し、最終ゴールである新規会員登録増加と正しいKWと属性のユーザー獲得の仮説を検討しました。その後、スケジュールを立ててチームに共有。これにより、新たな発見や課題が出ることを期待しています。 3Cと4Pフレームワークの活用 また、オウンドメディアからの新規ユーザー獲得について、メディアの3Cの内「市場」と「競合」を4P（商品、価格、場所、プロモーション）フレームワークを活用して網羅的に検証しました。既存ユーザーに対しても同様に4Pフレームワークを活用し、ゴールまでの仮説を立てました。 Webメディア運用での問題特定法 自社Webメディアの運用では、現状の問題を特定し、What、Where、Why、Howの各要素に分けて進めました。また、A/Bテストやサイト上でのサムネイル策定、広告でのABテストに時間をかけ、効果を出していきたいと考えています。 原因をプロセス分解し、ボトルネックをきちんと把握することが課題解決の近道です。正解はないので、広く視野を持ちトライアンドエラーの精神で、複数の選択肢を視野に入れサイクルを構築。短期・長期のモデルを検討しながら結果をしっかり分析し、最大限の効果が現れるように、その見極めができるようになりたいと考えています。

考える力を深める方法とは？ 自身の思考を広げ、本質的な課題や解決策を導き出すためには、「目的意識」「3つの視」「具体と抽象化の繰り返し」「問い続けること」が重要だと学びました。これらを怠ると、「問題の本質に気付けていない」「狭い範囲の検討に留まり議論のすれ違い・解の見落とし」というビジネスで成果を出す上での大きな障害を放置することになると感じました。 新たな価値を創出するには？ これらの要素を使いこなすことで、それまで別の事象としてしか捉えていなかったことの繋がりを発見し、他者が気付かないような価値（ソリューションやビジネスモデル）を創り出すことができると気付きました。特に、「3つの視」についてはこれまでは「2つ上の目線で考える」ことを重視してきましたが、視座の高さだけでなく、視野・視点を意識することでより客観的な視点を得て、論理的な理論構築が可能となると感じました。 情報収集の精度を上げるには？ また、自身や自社の専門性の無い分野へのソリューションやビジネスモデルの検討において、まず当該市場の初期調査を実施しソリューション検討に入りますが、得られる情報だけでは適切な市場・顧客セグメント・ターゲティングの検討が十分な精度でできていないと感じています。調査では省庁資料や専門誌からの情報取得、フレームワークを活用した課題整理など、効率的な進め方を意識していますが、後から情報を継ぎ足しで補完することが多々あります。そして、そうして得た情報の中に本来気付くべき課題やソリューション検討のヒントになる情報が隠れていたと後ほど気付くことも多いです。クリティカルシンキング、特に「3つの視」「具体と抽象化の繰り返し」を意識することで、情報を的確に深く調査し、精度の高い解や仮説を導けるようになると感じました。 プレゼンスキルを向上させるには？ さらに、役員向けプレゼンを行う際、「3つの視」「具体と抽象化の繰り返し」「問い続けること」を意識しストーリー構築を進めることで、自身の主張を裏付ける根拠の論理性が向上し、論理の飛躍を防止する効果が得られると感じました。 業界分析のアプローチ法は？ ソリューション提供やビジネスモデル構築に関わる業界、企業、個人（クラスター）を「3つの視」で捉え直し、「他に対象はないか」「構築した仮説は他の視点・視野・視座から視た際にどうか？それらを考慮し他に検討すべき事項は無いか」などを深掘りする。他に検討すべきことが見つかった際は、具体と抽象の思考でタテ・ヨコ・ナナメの関連事項を洗い出す、というプロセスが重要だと感じました。

試作で既視感感じる？ 試作は、プロダクトデザインや建築プロジェクトで通常実施される工程であるため、どこか既視感を覚えました。また、WEBのインターフェイスデザインに見られる機械のスイッチパネルといったメタファーは、自身の専門分野に近いこともあり、非常に理解しやすいと感じました。 WEB手法は建築に合う？ WEBデザインと同様のプロセスが、建築や施設管理運営のデザインにどのように応用できるのか、非常に興味深いと感じています。これまでの事例に照らし合わせ、応用の可能性を検討してみるとともに、自身の事務所のホームページのリニューアルにも活用する予定です。 建築手法は信頼できる？ 建築業界で活用される開発手法は、長い歴史と多くの実践に裏打ちされているため、精度が高く実務にも適していると実感します。しかし、似た考えを持つ人々によって運用されるため、気づかぬうちに独自の進化を遂げる場合もあります。また、竣工後のオペレーションや保守管理におけるプロトタイピングについては、まだ標準化された手法が確立されていないのが現状です。 デジタル手法は革新的？ 一方、デジタル分野ではアジャイルなど、他分野にも影響を与える新たな開発手法が続々と生まれており、今回学んだフレームワークも積極的に研究し、応用してみたいと思います。機会があれば、実際にデジタル業界で活躍されている方のお話も伺いたいと考えています。 評価の落とし穴は？ プロトタイピングの課題として、専門家でないユーザーが成果物の内容よりも表現技術の巧拙に左右されやすい点が挙げられます。上手な絵、最新の機材を活用した表現、巧みな言葉遣い、さらにはアイデアの発案者の知名度や地位によって、ユーザーの評価が影響を受けることがあるのです。優れたプロダクトを生み出すためには、制作者自身も厳しい目線を持つユーザーとの協働が必要だと感じています。 プロトタイプの役割は？ また、プロトタイプは単なる開発工程の一部に留まらず、ユーザーとの対話のためのメディアとして機能すること、さらには開発チーム内のコミュニケーションツールにもなることを改めて確認できました。 意味の共有はどう？ こうしたポイントは理解しているつもりでも、実際の開発後半では、開発者のアイデアを強調するためのプレゼンテーションツールとして利用され、ユーザーや他のメンバーが十分に参画できなくなるケースも少なくありません。今後の開発プロセスでは、プロトタイプの本来の意味をチーム全体で共有し、全員が対話できる環境作りに注力したいと考えています。

なぜ多角的視点？ 日常の中で、自分の視点だけで物事を捉えがちだと感じています。たとえば、薬局で販売されている製品を考える際には、客、従業員、メーカー、営業担当、経営者など、さまざまな立場から状況を捉える必要があると実感しています。同様に、病院においても、患者、医師、看護師、院長、職員といった関係者の視点を意識することが大切です。また、住宅の購入検討においても、売る側、買う側、開発側という異なる視点が存在し、各々のお金、ローン、資産、収入、本気度、属性などの具体的な要素を考慮する必要があります。 整理解の鍵は？ こうした多角的な視点を持つためには、ロジックツリーなどを用いてもれなくダブりなく整理することが有効です。他者と意見交換を行うことで新たな発見が生まれ、自分の思考が主観的な直観から客観的な分析へ展開できると感じています。今後は「誰にとって何を」という視点を常に意識し、立場や分野を広く考慮するよう努めたいと思います。 業績縮小の原因は？ 現在、業績が縮小している状況にあり、従来のアプローチだけでは業績拡大は難しいと感じています。取引先、ユーザー、自分自身の三者の視点から問題点や強みを明確にし、具体的なプランを立てる必要があると考えています。ユーザー視点ではコスパ、ニーズ、利便性、認知方法が、導入企業視点では社員の福利厚生や利用率、成果、利用者の反応が重要です。一方で、我々の視点では制度や製品の有効性、競合状況、周知方法、そして提供価格の適正さを見極める必要があります。これまでは、過去のやり方に頼った打合せや、申し込み方法の変更により利用者数の変動という現象があったものの、利用者や担当者が実際にどう感じているのか、十分に把握できていなかったと反省しています。今後は、利用者の意識を正確に捉えるための調査方法を検討していきたいです。 自己理解は正確？ また、15年以上一人で業務を担当してきたため、業務上の課題について他者と議論する機会がなく、自分の解釈だけで物事を理解していることに気付きました。取引先とのコミュニケーションでは問題なく進んでいたものの、テレビの報道などで、コメントに対して疑問が残る場面を目にすると、自分が本当に正しく理解しているのか、また相手に意図が正確に伝えられているのかを疑う必要性を感じています。今後は、取引先や利用者といった異なる立場の意見を盛り込んだ資料を作成し、第三者にも理解してもらえる内容にしていくことで、自己の業務や考え方を多角的に見直し、深めるトレーニングに努めたいと考えています。