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なぜ

に関する学び

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どう学んだの？ GAiLや各動画視聴を通じて、体験価値について次の3点を学びました。 機能と感情は？ まず、商品やサービスの提供価値には、物理的に提供できる機能的価値と、感情面に訴求する情緒的価値の2種類があります。これにより、商品やサービスに付随する良い「体験」を通じて、顧客にプラスαの付加価値を提供できることが分かりました。 感情のきっかけは？ 次に、ターゲット顧客がいつ、何をきっかけに、どのようなポジティブな感情を得るかを細かく見極めることが重要です。良い「体験」を設計し、商品やサービスとともにそれを提供できれば、顧客の感情と強く結びつき、唯一無二の存在となることができます。この結果、競争相手との差別化が図られ、価格競争を避けることにもつながるのです。 体験価値はどう決まる？ さらに「体験」がもたらす価値、つまり体験価値は、ターゲット顧客の主観によって決まります。単純な繰り返しでは価値が減少していくため、企業姿勢や価値観からくる間接的な体験も含め、常に新鮮な体験価値を提供し続けることが重要です。 学びをどう活かす？ これまでの学びを通じ、顧客の立場に立って考え、想像力を働かせ、アウトプットする習慣をつけることが重要であると改めて気づかされました。この学びを、次期中期事業計画の策定時に活用したいと考えています。 選ばれる理由は？ 具体的には、「なぜ今、顧客が自社のサービスを選んでいるのか」「今後も選び続けてもらうためにはどうすれば良いのか」を考え、ポジショニングマップを使用して整理します。そして、サービスの前後に「体験」という価値を付加できないかを検討します。 再検討の手順は？ 具体的な手順としては、セグメンテーションとターゲティングを一時的に置いておき、自社サービスの強みと提供価値を複数洗い出してポジショニングの軸とし、ポジショニングマップを作成します。なぜ自社サービスが選ばれているのか、顧客の視点からニーズを考え、本当に競争優位性があるのかを仮定し、明確になるまでポジショニングの軸を再検討し続けます。そして、仮定した競争優位性と提供価値の魅力に、さらに「体験」という価値を加えられないかを検討します。

分析前に何を考える？ 分析を始める前に、目的や仮説を明確に設定することが基本です。その上で初めて実際の分析に着手できます。データの加工については、AIの活用が効果的ですが、なぜそれを行うのか、また結果がどうであるのかという点については、人の意見が重要だと感じています。これまでの業務では、見やすさやわかりやすさに時間をかけすぎ、本質的な問いに対する回答が十分でなかったと実感しています。 定量データの違いは？ 定量データには様々な種類があり、平均値を算出することが有意義な場合とそうでない場合とがあります。直感的には理解できるものの、理由を問われると具体的な説明が難しいこともあります。質的なデータか量的なデータかという違いよりも、それぞれの特徴をしっかりと認識しておくことが大切です。 条件比較、何を見る？ データの比較を行う際は、本当に同じ条件で比較できているかどうかを確認する癖を身につける必要があります。なぜ複数のデータを比較するのか、比較から何が読み取れるのかを常に考えることが求められます。例えば、既存店舗における業績、顧客属性、サービス満足度のデータを用いる場合、その店舗の改善ポイントや、他店舗で活用できる内容を明らかにすることが重要です。また、将来予測に際しては、既存店舗のデータ分析が正しく目的を果たし、正確な判断につながることが、1年先の店舗運営における仮説や予測の精度向上、そしてリスクヘッジに直結すると考えています。 会議で何を共有？ 会議や立ち話などの中で分析に関する話題が上がった際も、まずは紙一枚に目的、期間、どのようなデータが必要か、既存のデータなのか、どの部分から入手可能かをまとめることが大切です。その上で、依頼者と意見をすり合わせながら進めることが効果的です。 定性データは役立つ？ また、定性データの活用についても重要な視点です。仮説設定の根拠や課題確認のため、まずは定性データに目を通す機会を十分に設けることが求められます。 AI活用の注意点は？ 現時点では、AIの活用は基本的に注意が必要ですが、関係のない自作データなどを用い、どのようなデータの見せ方が効果的かを試行するなど、活用の視点から取り組んでみると良いと感じています。

仮説思考はどう？ 今週は、仮説思考の重要性と、仮説を立てる際の具体的なポイントについて学びました。仮説とは、まだ十分に明らかでない論点に対して一時的に答えを設定し、それを行動や検証の出発点とするものです。単なる思いつきではなく、論理的な根拠に基づいた取り組みが求められると実感しました。 複数の仮説は必要？ 仮説を立てる際は、一つに絞るのではなく、複数の仮説を用意することが大切です。それぞれが漏れや重複なく、論点を網羅していることが求められます。また、データを収集する際には「誰に」どのように聞くかという視点を持ち、主観や偏りのない情報を得る工夫が必要だと感じました。 仮説の効果は何？ 仮説思考の意義は、検証マインドの育成や、発言・提案の説得力の向上、問題に対する関心の深化と主体的な行動、判断や対応のスピードアップ、そして行動の精度向上にあります。これらは、実際の業務に直結する価値ある視点であり、感覚や経験だけに頼らない論理的な思考が、結果として仕事の質を高めると実感しました。 トラブルにどう対応？ 特に、現場でトラブルや進捗の遅れが発生した場合には、「なぜこうなっているのか？」という問いかけから複数の仮説を立て、原因を洗い出すことが有効だと感じました。例えば、工程が遅れていると感じた際に「人員が不足しているのではないか」「機器の稼働率が低下しているのではないか」「必要な資材が届いていないのではないか」といった仮説を言語化し、関係者と共有することで問題解決に近づけると考えています。 安全面はどう考える？ また、現場で安全面に関する小さなヒヤリハットが発生した場合にも、単なる報告に留めず、「なぜ起きたのか？」という問いを立て、複数の仮説に基づいて現状を確認し、改善策を具体的に考えることが重要です。定例の会議や社内報告においては、結論のみならず、その背景にある「こう考えた理由＝仮説」のプロセスを伝えることで、より説得力のある報告や提案が可能になると思います。 どう改善していく？ 今後は、現場で何らかの問題に直面した際に、まず論理的に仮説を立て、それをもとに検証し、改善していくという思考の流れを、日々の業務に積極的に取り入れていきたいと考えています。

思考の偏りをどう防ぐか？ 人間は無意識のうちに思考に制約や偏りが生じるものであり、そのためには意識して偏りを起こさない思考方法が必要だと演習を通じて理解しました。テクニックとしてロジックツリーなども紹介されましたが、何のために使うのかという目的意識が大切であると学びました。講義内容もその後の学びを活用するためのイメージが重要だと感じました。 実践での活用ポイントは？ より実践で活用するために必要なのは「頭の使い方を知る」「他者とのディスカッション」「反復トレーニング」の三つがポイントです。客観的な思考をするためには、例えば何か物事に着手する際に5Wを意識して、「なぜ」「何」「どうやって」などを考え、問題の焦点を把握することが効果的だと知りました。 新規業務フローの効率化は？ 新規業務のフロー構築においては、業務移管を受けて新規業務として確認・管理する機会が多いため、移管時にヒアリングした既存フローに縛られずに、より効率化・高品質化を実現するためのきっかけにします。 現状業務の改善策は？ 既存業務の改善については、現状のルーティン業務においてもクリティカルシンキングを用いることで、今の方法が最適なのかを問い続けることにより、更なる閃きや改善策が生まれると感じます。 クリティカルシンキングを意識するには？ 業務引継ぎやミーティングの場においては、他者とのディスカッションの場が自分の思考の偏りと同時に他者の思考の偏りも意識する機会となり、よりクリティカルシンキングを意識するきっかけになると感じます。 日々の業務での偏り解消法は？ 以前から直感的に行動を取ってしまうことや、自身の閃きや考えが経験上最善策だという認識が無意識に働いていましたが、今後は一つ一つの業務や行動の前にワンクッションを置き、自らの無意識な偏りを炙り出すルーティンを作り、実践していきます。知識として理解しても行動に反映させることは非常に難易度が高いため、自らの行動の起点になるような癖付けをしていきます。 ディスカッション前の準備の重要性 さらに、他者とのディスカッション前には、議題に基づいて自身の考えを書き出し、その内容に対して5Wで問いかける時間を作るようにします。

どこに問題ある？ 問題を明確にするため、まずはプロセスごとに分解し、どの段階に問題が存在するかを捉えます。具体的には、What（問題の明確化）、Where（問題箇所の特定）、Why（原因分析）、How（解決策の立案）の4つのステップに沿って検討します。ロジックツリーを活用することで、体系的かつ効率的に思考を進め、見落としのない分析が可能となります。また、全体を複数の部分や変数に分解する層別分解も有効です。 仮説はどう広がる？ ライブ授業では、既に把握している内容を元に分解を進め、仮説を複数立てて何を明らかにするかを検討していきます。グラフなどで可視化し、重点的に見るべき箇所を明示することで、ストーリー性を大切にしながら分析を進めています。仮説を広く立て、可能性のある原因を網羅的に洗い出す点がポイントです。 日常分析の実践は？ 日常の分析業務では、ロジックツリーを活用したプロセス分解がまだ十分でないため、正確な分析を目指す実践に取り入れています。解決の4ステップに従って、原因追及だけでなく提案まで行うことを意識し、当たり前のことにも疑問を持ち「なぜ」を繰り返すことで、自然とできるようになるまで継続していく所存です。 スキル習得はどう？ 今後は、データ分析に必要な専門スキルの習得にも力を入れていきます。たとえば、SQLは毎朝の学習を継続し、プログラムや統計学、機械学習については、講座終了後に専門スクールで集中的に学んでいく予定です。 フィードバックは大切？ さらに、依頼された分析だけでなく積極的にデータ分析に取り組み、上司や同僚からのフィードバックを得ることで自らのスキル向上を図ります。日次、週次、月次のKPI目標の振り返りを行い、要因分析にはロジックツリーやMECEを用いてプロセスを分解し、より正確な分析を実践していきます。 情報共有は進んでる？ また、分析に必要な情報収集のため、自組織や他部署のメンバーとの密なコミュニケーションを重ねながら、Webマーケティングやデータに関する知識の習得にも取り組みます。これらの活動を具体的なスケジューリングに落とし込み、着実に専門知識を身につけていきたいと考えています。

「思考のOS」とは？ クリティカルシンキングの「思考のOS」という表現がとても印象的でした。基本となるスキルをしっかりと固めることで、さまざまな業務の場面での活用が期待できると感じています。 どうして深掘りする？ 今回学んだのは、問題に対してすぐ結論を出すのではなく、多角的な視点や広い視野で物事を深掘りすることの大切さです。目的意識を持ち、自分の思考のクセを把握し、常に問い続けることで、より論理的な判断ができるようになると実感しました。 失敗から何を学ぶ？ 実際の業務での失敗例から、多角的な視点が欠けると、一方的な成功事例を他の現場にそのまま適用してしまい、急激な変化をもたらすことで反発を招くリスクがあることが明らかになりました。これを教訓に、今後は自分の経験や希望だけに依存せず、さまざまな角度から物事を検証する習慣を身につけたいと思います。 どう整理すればいい？ また、考えを整理するためには、しっかりと言葉にすることが有効です。実践演習や振り返りを丁寧に行い、自分の思考をさらに深める努力を続けたいと考えています。 転向成功の秘訣は？ さらに、今年は営業職への転向を目指しているため、社内転職を成功させるための具体的な行動計画を立てています。顧客の課題を的確に理解し、共感し、適切な提案ができるスキルを身につける必要があります。幸いにも、社内では営業職向けのロールプレイが活発に行われているため、来月のロールプレイの機会を利用し、今回クリティカルシンキングで学んだ内容を実践してみる予定です。 なぜ顧客目線？ 具体的には、まずは身近な企業をイメージし、その業界のトレンドや共通の課題を洗い出すために思考ツリーを使って項目を整理し、架空の顧客像と課題設定を行います。次に、「なぜ自社のサービスが必要なのか」という視点を、単にベンダーとしてではなく顧客目線で考えるプレゼンシナリオを作成し、複数の立場のレビュアーに意見を求めることで、内容の偏りを防ぎたいと思います。 アイデアの源は？ そうは言っても、どうしてもアイデアが浮かばなくなった場合、皆さんの実体験や工夫された方法をぜひお聞かせいただきたいです。

エンパワメントとは何か？ エンパワメントとは、メンバーが自律的に業務を遂行できるように促すリーダーシップの一つです。目標を設定して、その達成方法をメンバーの自主性に任せつつ、効果的な支援を行います。ただし、ミスが許されない仕事や納期が極端に短い仕事には向かない手法です。リーダーがメンバーをよく理解し、モチベーションやスキル、喜びを感じる要因を見極めることも重要です。人材育成という側面も忘れずに考慮する必要があります。 目標設定はなぜ重要？ リーダーシップの実践における第2ステップは目標設定です。目標設定では、メンバーをそのプロセスに参加させることが重要で、問いかけを通じてメンバーの問題意識や関心を引き出し、発言を促すことでコミットメントを得ます。また、目標は具体的で定量的であるべきです。メンバーが優先順位をつけて行動しやすいような、測定可能な目標が望ましいです。その際、目標に意義を持たせることで、メンバーの使命感を引き出し、挑戦感を与えることも大切です。これはメンバーに少し高めの目標を与えることで実現します。 成果が出ない時の対処法は？ しかし、目標設定をしてもメンバーがやる気を出さない場合は、それが理解不足なのか、実行不能なのか、意欲の欠如なのかを見極めて、適切な支援を行う必要があります。 総務業務に目標設定をどう活用する？ 私の業務に関して言えば、総務業務における目標設定を活用できると感じています。今回は、社用車管理業務に注目します。総務の業務は組織方針において抽象的になることが多く、（例：従業員が働きやすい職場環境の改善）そのため、メンバーが業務を日常の一環と捉えてしまい、課題の改善に取り組む意欲を持ちにくいと感じています。 具体的に、25年度の社用車管理業務の目標設定を実施しようと考えています。関係するメンバーを集め、問題意識や関心点をブレインストーミングで出し合い、それを整理します。小さな問題やすぐ解決できる事案は日常業務として処理し、大きな解決策が必要なものや即座に解決策が出ないものを課題として取り上げ、目標設定を行います。目的の意義、定量的かつ具体的な内容、そして挑戦の要素を各メンバーに伝え、エンパワメントを活用します。

プロセス分解で問題確認？ 今回学んだ内容は、まず問題の原因を明らかにするために「プロセスに分解する」アプローチが有効であるという点です。複雑な現象を一連のステップに分けることで、どの段階で問題が発生しているのかを明確に把握することができます。 複数案提示で評価は？ また、解決策の検討では、最初から一つの案に絞るのではなく、複数の選択肢を洗い出し、それぞれの根拠を整理して比較することが重要だと学びました。感覚ではなく客観的な理由に基づいて評価することで、納得性の高い意思決定が可能になります。 分析の4ステップとは？ さらに、問題解決のフレームワークとして「What（何が問題か）」「Where（どこで起きているか）」「Why（なぜ起きているか）」「How（どう解決するか）」の4ステップを学習しました。この順序で考えることで、思考が整理され、問題に対して論理的にアプローチしやすくなります。 A/Bテストで検証は？ また、A/Bテストの手法にも触れ、数値データに基づいて施策の効果を比較することで、主観に左右されない客観的な判断ができることも学びました。 業務改善はどこから？ 実際の業務では、日々発生するトラブルや非効率なフローを「なんとなく不便」と感じるだけではなく、プロセスに分解して整理することで、どの部分に改善の余地があるのかを論理的に捉えることが可能になります。また、解決策を検討する際には、複数案を提示し、それぞれのメリット・デメリットを整理することで、チーム内での説得力や意思決定の自信にもつながります。 課題整理の習慣は？ 今後は、まず業務上の課題をプロセスに分解して整理する習慣を身につけ、解決策を考えるときには最低でも2〜3案を提示し、それぞれの根拠を明確にすることを心がけます。また、「What → Where → Why → How」という順序を意識し、問題解決の思考を言語化することで、業務改善の効果測定もしっかりと行いたいと考えています。 提案力向上はどうする？ こうした取り組みを通して、業務遂行力だけでなく、周囲とのコミュニケーションや提案力も向上させていきたいと思います。

思考の偏りはなぜ？ 人の思考には偏りがあり、自由に発想できる状況下でも無意識に制約を設けてしまうことが多いと感じています。クリティカル・シンキングは、物事を適切な方法で、適切なレベルまで考える思考法であり、コミュニケーションや問題解決の基盤となると実感しています。 視点の整理って？ 例えば、物事を見る際には「視点」「視座」「視野」という3つの切り口を用い、MECE（漏れなくダブりなく）に整理することで、思考の偏りを防ぎ、全体像を的確に捉えることが可能です。日常の問題をこうした方法で整理すれば、論点の見落としや前提の違いに気づくことができ、他者と共有しやすい形にまとめられます。 業務改善の視点は？ また、業務フローの見直しの場面では、「現状に問題はない」という意見があっても、その背景や前提条件を丁寧に掘り下げることで、より効率的で本質的な改善策にたどり着けると感じています。自身の考えを伝える際にも、根拠や構造を意識して説明することで、伝わりやすさが格段に向上すると思います。 育成の多角的視点は？ チームメンバーの育成においても、単に答えを示すのではなく、問いかけや多角的な視点を提供することで、メンバー自身が主体的に考えを深められるよう努めたいと考えています。物事を鵜呑みにせず、構造的かつ多面的に捉える力を身につけることで、納得感のある判断や建設的なフィードバックが可能になるでしょう。 要素分解の大切さは？ 具体的には、思考を要素分解して整理する力をさらに強化する必要があると実感しています。自分が把握している範囲で要素を洗い出すことは得意ですが、偏りや盲点があるため、より幅広い観点からの検証が求められると感じています。そこで、分解する際の観点や情報の調べ方を習得することで、日々の実践力を向上させられると考えています。 生成AI活用の効果は？ 直近の取り組みとしては、生成AIを活用して要素の抜け漏れがないかをチェックする運用を取り入れる予定です。業務設計の初期段階では、まず自分が洗い出した要素をAIに入力し、出てきた情報を元に再検討することで、最終的に関係者に納得してもらえる形に整理していきたいと考えています。

代表値は何を示す？ データ分析においては、代表値や標準偏差といった基本指標を正しく理解し活用することが大変重要です。代表値には単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、分析の目的に合わせた使い分けによって、より正確に傾向を読み取ることが可能となります。なお、実際の業務では最頻値を確認する場面もあるため、必要に応じて取り入れることが望ましいです。 集約手法の選び方は？ また、データの集約方法にはさまざまな手法が存在し、誤った方法を用いると解釈や意思決定にズレが生じる可能性があります。そのため、常に目的に合ったアプローチを意識し、適切な手法を選択することが重要です。さらに、データのビジュアル化では、表現方法を工夫することで数字だけでは気づきにくい傾向を視覚的に捉えることができるため、状況に応じた最適な手法の選択が求められます。 ダッシュボードはどう使う？ 施策の効果検証や日々の数値を確認するためのダッシュボードの作成・管理は、私の業務において大変重要な役割を担っています。これまでも代表値の使い分けやデータのビジュアル化について意識してきましたが、今回の学習を通じて基礎部分を再確認することができ、より適切な方法を用いる必要性を実感しました。特に、ダッシュボードは自分だけでなくチームのメンバーも活用するため、見せ方や解釈しやすさに細心の注意を払っています。 新たな平均法は？ これまであまり使用してこなかった加重平均や幾何平均についても、現在扱っているデータに適用できる場面を意識的に探していきたいと考えています。既存のデータを例に、新たな視点での分析に取り組むことで、今まで見逃していた傾向やパターンを見出せる可能性があるため、さまざまな集約方法を試し、状況に合わせた最適な手法を選択できるよう努力したいと思います。 グラフ表現の意味は？ ビジュアル化に関しては、単にグラフを選ぶのではなく、なぜその形式が適切なのかという明確な意図を持って活用することが大切です。さらに、同じ種類のグラフであっても、表示する項目数や内容によって可読性や伝達力が大きく変化するため、見せ方の工夫や調整にも十分な注意を払っています。

戦略の秘密は？ Week5では、戦略は個別の打ち手ではなく、その背後にある仕組みやメカニズムを理解して活用することが重要だと学びました。規模の経済や範囲の経済、ネットワーク効果といった事業経済性が戦略の根拠となる中、TF社のケースからは「調達量を増やせばコストが下がる」という単純な発想だけでは不十分で、需要や販売体制を含む全体設計が不可欠であると実感しました。また、OODAの考え方に基づいた仮説の立案、実行、検証のプロセスを通じて、数値的な裏付けとともに戦略が磨かれていくことを学びました。 戦略現場で何が重要？ 一方、総合演習で取り組んだオアシスタクシーでは、戦略の本質が「やることとやらないことを決めること」にあると再確認しました。中古車販売においては、既存のバリューチェーンとのシナジーが期待できる一方、配車アプリの導入では礼儀正しさといった強みを損なわない工夫が求められました。ここでは、SWOTや3Cといったフレームワークを用いることで、事実を顧客目線の価値に翻訳する力が試され、売上や利益の概算作業を通して、意思決定に具体性と現実味が加わることが実感できました。 成功の要因は？ 総じて、Week5で学んだ「なぜ効くのかを説明するメカニズムの理解」と、オアシスタクシーで実践した「顧客価値に翻訳して意思決定に落とし込む作業」が結びつき、戦略的思考が自分の中に実装されつつあるという手応えを得ることができました。 学びをどう活かす？ 今回の学びを仕事に展開する際には、特に人事制度改定の局面で戦略思考とOODAループの有効性を強く感じています。会社の提案をそのまま受け入れるのではなく、多角的に情報を収集し、組織としての方向性を決定、そして意思決定を経た上で具体的なアクションに結びつけるというプロセスは、戦略的思考とOODAループが融合した実践そのものでした。 共有の意義はどう？ 今後は、こうした気づきや実践を自分だけに留めず、同僚と共有する勉強会を企画したいと考えています。戦略思考やOODAループを日常業務に照らし合わせて議論することで、個人だけでなく、チームや組織全体の戦略的判断力の向上が期待できると感じています。

仮説の意義をどう捉える？ ビジネスにおける仮説は、結論に対する仮の答えや具体的な問題解決のための仮説を含み、過去、現在、未来の視点から分析します。仮説の意義は、次のような点で明確です。まず、検証する姿勢が向上し、その結果として意思決定の精度や説得力が増します。また、関心や問題意識が高まるため、仮説形成には不可欠です。そのほか、スピードアップにつながり、行動の精度も上がります。 仮説の立て方はどう？ 仮説を立てる際には、知識の幅を広げ、「耕す」アプローチが重要です。ここでは、なぜ5回も別の観点や時系列、将来予測、類似・反対事象とセットで考えます。また、ラフな仮説を作るために常識を疑い、新たな情報との組み合わせや発想を止めない工夫が役立ちます。極端な仮定の質問や一見ばかばかしい質問、否定形を作ることによって常識をリセットし、価値ある組み合わせを見つけます。さらに、「だから何が言える？」「他に何があるか？」といった継続的な発想が重要です。 仮説検証のポイントは？ 仮説の検証においては、必要な検証の程度を見極めた上で、フレームワークの活用と情報収集を行い、分析します。また、仮説の肉付けや方向転換も検討します。仮説思考をリードするリーダーとしては、率先して行動し、質問を投げ、チームで役割を分担することが求められます。さらに、自分の生きがいやパフォーマンスを再確認するリーダーシップも重要です。 購買の実態をどう見る？ 購買プロセスとしての5Aカスタマージャーニーでは、認知、訴求、調査、行動、推奨の各ステップを踏みます。購買が必ずしも目標ではなく、SNSなどでの愛着共有や拡散が重要視されます。企業発信よりも、顧客からの発信が心に響くため、その点を重視します。 募集戦略はどう練る？ 教育カリキュラムの構築と生徒募集活動の二つの側面で仮説思考と検証を行います。特に生徒募集活動に関しては、5Aカスタマージャーニーを考慮し、広報活動に活かします。知識を「耕す」ためには、ノートにまとめ、実践し結果を記録していくことが大切です。さらにフレームワークを積極的に活用し、チームと共有することや、リーダーとして建設的な質問を投げることが求められます。