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業務 ✕ 流れ

に関する学び

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コンセプトは守れてる？ 事業計画を立てる際は、しっかりとしたコンセプトの下で、資金をどこに投入するかを見極めることが重要です。借入は利息を含めた返済が求められるため、借入を避けるだけにこだわってコンセプトがぶれると、顧客の期待とのギャップが生じ、事業全体の価値が下がるリスクがあります。コア・バリューを守ることが、事業計画の成功に不可欠です。 利益配分はどう？ 具体例として、売上が500万円、原価率が30％、固定費（人件費や家賃）が150万円の場合、営業利益は200万円となります。この利益を以下のように資金分配することが考えられます。まず、借入返済に50万円を充て、金利負担の軽減と財務健全性の向上を図ります。次に、ブランド価値の向上や将来の収益性アップを目指して70万円を再投資に回します。売上の変動に備え、30万円を内部留保し、あとはオーナー報酬・配当として50万円を還元します。 他の資金調達は？ 全体的に、事業計画における明確なコンセプトと具体的な資金分配例がよく示されています。ただし、借入以外の資金調達方法についても検討することで、さらに理解を深めることができるでしょう。 資金と顧客はどう？ また、資金繰りと顧客価値のバランスや、借入以外の資金調達の選択肢にも目を向けることが今後の課題といえます。事業計画を実行に移す際は、具体的なリスク管理プランにも注力すると良いでしょう。 資料を見直すべき？ さらに、業務資料の見直しにおいては、顧客視点での分かりやすさが求められます。例えば、収益性（利益率や資金の回り方）を図表で示し、健全な経営が可能であることを説明する方法が効果的です。見直し案として、3期比較による損益構造の可視化、利益率のトレンド分析、資金の流れをタイムライン図で示すといった工夫が考えられます。また、資金分配シナリオの比較（保守型、成長型、高リスク型）や投資回収シミュレーションについても、表やグラフを用いて視覚的に示すことで、リスクと収益性のバランスがより明確になるでしょう。

プロトタイプは何故有効？ プロトタイプを作成することで、イメージがより具体化され、テストの段階で得られるフィードバックが非常に有益であると実感しました。性格や背景の異なる第三者に評価していただくことで、自分では気づかなかった改善点が明らかになり、製品やサービスのブラッシュアップに大いに役立つと感じました。 テストの流れはどう？ また、テストのプロセスは、普段実施しているレビュー作業に似た面がありました。レビューでは、作成した提案書や設計書に対して指摘を受けつつ改善を重ねるため、限られた目的や範囲の中で行われる点が共通しています。一方、デザイン思考における「共感」「課題定義」「発想」「試作」「テスト」の各プロセスは、業務で何気なく行っている点とも重なっており、日常の仕事に応用できる部分が多いと改めて認識できました。 デザイン思考の柔軟性は？ デザイン思考では、基本のプロセスの流れがあるものの、非線形に繰り返す柔軟性が大きな魅力だと感じました。議論が行き詰まってしまうリスクもありますが、「共感」や「協働」を重視することで、しっかりとコンセプトを捉え、効果的にアイデアを育てることが可能です。人間中心のアプローチやビジュアライズ・プロトタイピング、そして共感の連鎖といった視点が、より良い成果につながると理解しました。 多様な意見はどう？ さらに、他の受講生が作成したプロトタイプを通じて、多様な背景を持つ人々の意外なアイデアに触れることができたのは、大変参考になりました。一人では気づけなかった発想が生まれ、異なる視点を取り入れてアイデアを育てることが、新たな解決策へとつながると実感しました。 新ビジネスは何故大切？ 新たなビジネスプランを検討する際、リーダーシップやチームビルディング、経営戦略、マーケティングなど現実的な調整が必要となる中で、まずはアイデアの創出が何より重要であると再認識できました。デザイン思考で学んだ手法は、普段の業務においてもそのまま活用できる貴重なものだと感じています。

計画の進め方は？ ファストフードチェーンの事例を改めて振り返ることで、事業計画作りの際に初年度の改善案と3年目の改善案がどこまで計画されていたのか、また客数や客単価をベースとしたテーマに対して、実際の打ち手がどのように動いたのかに興味を持ちました。どのようなスライドをもとに、議論が重ねられ最終的にゴーサインが出たのか、実際の現場がよりリアルに感じられました。 講座で何を体験？ 講座内では、売上から課題、そして対策へと段階的に構造分解を行い、その流れを疑似体験することができました。一方で、現職において同様にスムーズに進められる自信はなく、ここ数年の事業計画に向けた施策案の議論の苦しさを改めて感じています。今回学んだことを、自身の業務にしっかり生かしていきたいと思います。 データ活用はどう？ 私は事業会社でデータを扱う職種に携わっているため、構造分解や課題に対する具体事例から得られる学びは非常に大きいと感じています。そのため、複数人で議論を重ねながら、個々の問いを明確にして改善案を考えていくプロセスを、今後の業務に積極的に取り入れていきたいと考えています。 問いの整理は？ 具体的には、まず自分の問いを明確に書き出し、その問いに対するレビューを受けること。そして、その問いを持った背景や自分の立ち位置を改めて整理することが大切だと感じました。 全体の再構築は？ 普段、頭に浮かんだ思考をそのまま書き連ねてしまいがちですが、一度全体を構造分解してから、構成を見直し、伝えたいキーメッセージを抽出し直す必要性を強く感じています。今後は、思考のプロセスを意識的に可視化し、確実に身につけられるように取り組んでいきたいです。 思考の見える化は？ 思考のプロセスが見える化されることで、同僚や上司への相談もしやすくなり、助言を得やすくなると考えています。まずは、思考の「吐き出し」の部分を丁寧に進め、着実にプロセスを積み上げていきたいと思います。

学びの流れをどう掴む？ Week.01から始まった学びの流れとして、「何を売るか？」から「誰に売るか？」、そして「どうやって売るか？」という一連の流れを掴むことができました。まずはニーズを正しく捉え、何を売るかを明確にすることが重要です。この際、提供する価値を創造し、競争が可能な市場で「何を売るか」を明らかにすることが求められます。 分析のポイントは？ 次に、「何を売るか？」や「誰に売るか？」について、きめ細かく論理的に分析することが必須です。顧客の視点を拾い続け、自らも顧客の立場に立ち続け、ソフトとハード両面で多角的に捉え、活路を見出すことが重要です。さらに、これを高速に回転させることも求められました。 魅せ方で成否が決まる？ しかしながら、「何を売るか？」「誰に売るか？」が的確に導かれていても、『魅せ方』次第で提供価値が下がってしまう可能性があります。そのため、細部にわたって取りこぼしなく追求することが重要です。また、「どうしたら売れないか？」といった逆の角度から考えることも必要です。顧客が躊躇する理由や選択しない理由を考察し、イメージできるネーミングや魅せ方を提供することが求められます。 売れない理由を見つけるには？ さらに、日常の製品やサービスにおいて「売れない理由」を考える習慣が役立ちます。差別化のワナにも注意を払い、顧客を忘れて競合ばかりを見ることがないよう心掛けることも学びました。 4Pでプロモーションを見直す イノベーションの普及要件やマーケティングミックスの4Pのフレームワークは、これらの気づきを整理するのに非常に有用であると感じました。営業でプロモーションを行う際に、魅せ方と4Pのプロモーションを適切に活用することが可能です。習慣や惰性で行ってしまいがちなプロモーションについて改めて設計し、理にかなっているかを再確認する際に非常に役立つと感じました。こうして学んだことを活かし、具体的な業務提案に適用していく予定です。

リソース配分は正しい？ 限られたリソースをどのように効果的に活用するかを考えることの重要性を学びました。すべての顧客に均等にリソースを割くのは非効率であるため、時間当たりの利益貢献度を基に優先順位をつける必要があります。このアプローチにより、成果が期待できない部分のリソースを大胆に削り、重要な顧客に集中することで、組織全体のパフォーマンスを向上させる戦略が明らかになりました。 ROIで判断する？ また、ROI（投資対効果）という視点を活かして意思決定を行うことが効果的だと気づきました。各顧客の売上や利益率、時間当たりの利益貢献度を分析し、ROIが高い顧客にリソースを集中させることが望ましいです。さらに、顧客特性に応じて最適なアプローチを取ることで、ROIをさらに向上させることも可能です。たとえば、長期関係のある顧客には信頼を高めるサポートを、新規顧客には競合と差別化する対応が求められます。 業務見直しは必要？ 日常業務においても、昔からの慣習に流されずに、その業務が本当に必要なのかを常に問い直すことが大切です。FAXや印鑑など、過去の流れで続けている作業が本当に不可欠か見直す必要があります。また、不要な業務は思い切って削減し、削減で生まれた余裕を付加価値の高い業務に振り分けます。 自動化は進んでる？ 自動化についても常に考慮し、人手で行う業務をRPAや自動化ツールで代替できるかを検討します。その結果、実施可能な自動化プロジェクトをリスト化し、効果的な実行を目指します。 業務目的は何？ さらに、業務の目的を定期的に問い直すことも重要です。「この業務は何のためにあるのか？」を見据え、目的に合致していない業務がないか確認し続けることが、より効率的な働き方につながると考えます。効率化の意識をチーム全体で共有し、改善案や気づきを他のメンバーと積極的に共有することで、全体としての効率化を支える体制を築いていきます。

分析の本質とは？ この学びを通じて、分析の本質を理解することができました。分析とは「比較」することが核心であり、特に条件を整えた「Apple to Apple」の比較が重要です。まずは「何を明らかにしたいのか？」を明確にし、そのために「何と何を比較すべきか？」を定めることが大切です。 棒グラフ作成の注意点は？ 印象に残った点として、棒グラフの縦軸と横軸など、細かな部分にまで注意を払ってより分かりやすく伝えることが求められるということです。例えば、縦軸は上がった・下がったを示し、横軸は要素間の比較を表現します。普段は手元のデータだけで判断してしまうことが多かったと気づかされました。この分析の本質は、課題解決のための分析決定だけでなく、解決策の実行後の効果検証にも活用できると感じました。 具体的な応用法は？ 具体的な応用として、解決策の効果を比較することが挙げられます。解決策を導入する場合としない場合での比較を行い、条件をできるだけフェアに揃えることが重要です。この考え方を業務に活かすことで、顧客の課題を定量的に解決する方法を確立し、納得できる成果を提示できるようになると期待しています。 より良い分析へのプロセス この知識はすぐに実務に活用できるもので、特に分析の本質を理解できたことは大きな収穫です。今後、以下の流れを意識して分析の質を向上させていきたいと思います。 まずは課題の明確化から始め、何が課題なのかを特定し、解決するためにどのような分析が必要かを考えます。次に仮説を設定し、それを検証するためのデータを収集します。重要なのはフェアな条件で比較できるようにデータを集め、分析結果を分かりやすく可視化することです。 最後に、結果を解釈し示唆を整理します。ただ結果を提示するだけではなく、その傾向や含意をまとめ、目的に沿った分析であるかを確認します。この一連のプロセスを通じて、より質の高い分析を目指していきます。

結論と問題は何が違う？ ケーススタディを通して、私は結論の仮説と問題の仮説の違いについて学びました。これまで結論と問題の仮説を意識することはほとんどありませんでしたが、結論の仮説は答えを先に仮定してから分析を進める手法であり、問題の仮説は問題の本質や真因に迫りながら「なぜ？」と問い続ける流れであると理解するようになりました。 考えの整理はどうする？ また、仮説を立てる際には、自分の考えを整理し、納得感や他者への説明力を高めるために、網羅性が非常に重要だと実感しました。誰が読んでも理解しやすいようにフレームワークを活用することで、従来の方法に比べ、思考が整理され、見やすく理解しやすいアウトプットが得られると感じています。 時間軸の重要性って？ さらに、課題を考える際には、過去・現在・未来という時間軸で捉えることが重要であると学びました。問題がいつ発生しているのかを明確にすることで、現在の状態を正確に把握し、なぜその状況になったのか過去を振り返り、将来の理想像に向けて現状で何をすべきかを考えることで、より納得のいく議論ができると感じています。 企画で何を考える？ 通常の業務において新商品や新機能を企画する際は、価値（魅力）とコストのバランスを考慮します。コストを削減する方法を検討する過程では、複数の仮説を立てるとともに、迅速に検証を行いアウトプットに結びつけることが求められます。うまくいかなかった仮説に対しては、なぜ失敗したのかをしっかり確認し、次につなげることが大切です。 国際展開の特徴は？ また、現在の業務では、同じような製品を複数の国で展開しています。各国の特徴や強み・弱みをフレームワークを用いて整理し、そこから抽出した課題に対して改善策をいくつかの仮説として立て、検証を実施しています。このプロセスをグループ内で共有することで、より広い視野での理解が進み、全体のパフォーマンス向上につなげています。

本当の問題は何？ 何か困ったことがあった際、原因を思いつくままに考え、即座に実践してきた結果、次第に本当に何が問題だったのか分からなくなってしまった経験がありました。そのとき、他のメンバーと情報を共有せず、自己解決に努めていた自分に気付かされ、まずはイシューを具体的に定めることが最優先だと学びました。 なぜ思考が偏る？ 先に解決の切り口だけで動いてしまうのは、ある種の思考の癖であり、経験に頼って何となく行動してしまう点も問題でした。そこで、まずイシューを明確に立て、ピラミッドストラクチャーやロジックツリー、MECEなどの手法を用いて整理し、論理的に考える一連の流れを習慣化するための繰り返しのトレーニングが不可欠であると考えるようになりました。そのため、あらかじめ復習日を設定し、継続的にトレーニングを実施する方針です。 どうやって共有する？ 例えば、月に一度プロジェクトにおけるイシューを定義し、分析を行った上で、月次ミーティングで共有する取り組みを実践しています。また、相手に伝える際には、言語化や資料（PPTなど）の見せ方を工夫し、相手の立場を理解するために積極的に会話を重ねるよう努めています。雑談も大切にし、プロジェクト内外に限らず、部署外や会社外の人脈作り、さらにはオンラインで関わるメンバーとの定期的な1on1も実施しています。セミナーや交流会に参加することも、その一環です。 会議では何を意識？ さらに、メールや顧客・社内会議では、ピラミッドストラクチャーを用いた整理、メインメッセージやキーメッセージの明示を意識し、聞き手の立場に配慮した情報提供を心掛けています。 学習時間はどう確保？ また、平日は業務が忙しく時間が取れないため、インプットとアウトプットを効率よく行うために、週に一度は最低でも半日間の学習時間をあらかじめスケジュールに組み込むようにしています。

インタビュー設計はなぜ？ 顧客のニーズを発掘するため、「参加型デザイン」「インタビュー設計」「ワークショップ設計」を学びましたが、現状の業務では時間やリソースの制約があるため、「インタビュー設計」が最も適していると感じました。イシューを明確にした上で、そのイシューに基づいた質問を作成するために労力をかける必要がありますが、顧客に過度な負荷をかけずに実践できる手法だと思います。 どうして質問を工夫？ また、質問を検討する際には、オープンエンド形式で詳細な問いを投げ、回答に影響を与えることなく実情を引き出す工夫が必要です。そのため、現行のサービスに関する質問だけでなく、そのサービスが使われる状況や日々の業務の流れまで把握できるような質問項目を作りたいと考えています。 なぜ非機能要件に注目？ さらに、インタビューの準備を進める中で、機能要件だけでなく非機能要件にも焦点を当てることで、潜在的な問題を掘り下げられる可能性に気づきました。たとえば、ある業務において印刷が必要な場合、ありがちな解決策は印刷スピードを上げたり、印刷枚数を減らすといった機能的な対策ですが、本質的な問いとして、そもそもその印刷が必要なのかという疑問を持つことも大切だと感じました。このように、インタビューを通じて共感を得るためには、しっかりとした準備と工夫が不可欠です。 ヒト中心の考えはどう？ 最後に、私が重要だと感じたのは、物事を「ヒト」を中心に捉え、絶対的な正解がないこと、ルールに縛られすぎずに柔軟に考える姿勢が必要だという点です。システム全体に目を向けると、その枠組み内でしか考えられない恐れがあります。そこで、「ヒト」の行動に注目することにより、問題の本質に近づける可能性があると感じました。ただし、その視点も自分のバイアスに偏らないよう、常に疑問を持ち、広い視野で捉えていくことが大切だと思います。

全体像を再確認？ これまでの学習内容を振り返る中で、全体像を再確認できたと感じています。毎週の講義では、個々の演習を通じて内容を確認する機会がありましたが、連続性が不足していたため、先週と今週の学習でその点が整理された印象を受けました。また、従来のやり方や考え方にとらわれがちであることを学びの中で指摘され、再度学び直す必要性を実感しました。 特許情報の活用は？ 環境分析においては、特許情報と非特許情報を組み合わせた手法のニーズが高まっていることから、今回の学習で得た知識や手法を取り入れていきたいと考えています。特に、分析は比較が前提であることや、「目的」の重要性について、チーム内での認識が揺らがないよう常に確認する点、そして仮説志向で同じパターンに偏りがないか、使用するデータが適切かを検証すること、さらにWhat-Where-When-Howの観点から確認と検証を行うことが必要です。 データ分析の課題は？ これまでの業務を振り返ると、部署や立場が異なるチームでデータ分析に基づく活動を進める際、結果を重視した分析や、データから無理に仮説を導いたり、エイヤーで問題設定を行ったりしていたことに気付きました。今後は今回学習した流れをもとに、自らの手でハンドリングできるよう、実践の機会を積み重ねたいと思います。 問題解決の手順は？ また、データ分析に限らず「問題解決のSTEP」を意識して業務に取り組むようになりました。分析を進める過程で、常に「目的」の認識に相違がないか確認し、スケールの大きい要求に対しては漠然とした要求を細分化し、より適切なデータ分析とアウトプットが実現できるよう努めたいと考えています。まずは、自分が担当するチームの開発テーマや製品の規模に合わせたデータ分析を実施し、その結果を第三者であるチームに説明することで、考え方や手順の定着を図っていきたいです。

データ分析はなぜ有用？ データ分析は、問題解決を確実に進めるために非常に有用であると理解しました。ライブ授業では、前提条件が整理されていたため、問題解決のステップである問題箇所の特定や絞り込みが比較的容易でしたが、実際のビジネス現場では、これらのステップが難しく、訓練が必要だと強く感じました。 売上減少はどう解決？ 今回のライブ授業では、事業運営における売上減少という問題をデータ分析で解決する演習を行いました。その際の問題解決のステップは、1. Whatで問題を明確にし、2. Whereで問題箇所を絞り込み、3. Whyで原因を分析し、4. Howで解決策を考えるという流れです。 具体分析の進め方は？ 具体的には、売上減少という問題を特定し（What）、売上を構成する客単価や客数のデータ分析を通じて問題の所在（Where）を特定しました。その要因を仮説・検証により原因分析（Why）し、次に打ち手を判断・評価する（How）という手順です。分析においては、データに基づいたストーリーを構築することが重要です。比較対象を明確にし、データを加工して必要な情報を可視化することがポイントです。 差異の原因は何？ 日常業務でも計画と実績との差異分析を行っていますが、浅はかな要因分析に留まらないように、原因分析を網羅的に行うことが重要だと考えます。また、問題を明確にし、問題箇所を特定し、原因分析し、打ち手を考える一連の手順によって、データ分析が目的化せず、何を主張するための分析なのかを振り返ることができます。 定着はどのように？ これらの問題解決のステップを習得し、データ分析を取り入れた一連の流れを月に2回以上実施することで、手法の定着化を図りたいです。特に、問題箇所の特定（Where）に苦手意識がありますが、事例を積み重ねることで対応時間の削減にも取り組みます。

新しい知識を得る喜びは？ 今回のナノ単科では、聞きなれない言葉が多く、新しい知識をたくさん得ることができました。例えば「返報性」「事業経済性」「コングロマリットディスカウント」「規模の経済性」「規模の不経済」「習熟効果」「範囲の経済性」「ネットワーク経済性」といった用語があります。 ビジネス定石の理解が進む これまで「なんとなくそんな感じ」と思っていた事象が、実際にはビジネスの定石であり、それぞれ名称のあるメカニズムだということがわかりました。これらを言語化できるようになったことで、非常にスッキリしました。 全体感を把握する重要性 この学びを通じて、フレームワークを活用するだけでなく、ビジネスの法則や時代の流れといった全体感を今・過去・未来と常に把握しておくことの重要性を感じました。 美容業界での実践は？ 特に美容メーカーに勤務しているため、規模の経済性やシナジー効果、範囲の経済性の重要性を強く実感しています。これらを踏まえて、新商品のアイデア出しを進めていきたいと思います。また、人材も範囲の経済性の一部であることを学びました。小さな単位ではありますが、マネジメントする人員に対して最も効果的な業務を割り当て、シナジー効果を期待しながら進めていきたいです。 未来を見据えた戦略設計とは？ 規模の経済性を最大限に活用するためには、在庫リスクの視点も持ちながら「いつまでに何個売れそうか」の予測を立てて在庫発注依頼を行います。その際、プロモーション戦略の全体像を描いておくことが必要ですので、常に現在と未来にアンテナを張っておきたいです。 購買心理学の重要性を学ぶ さらに、ビジネスの法則には人間の心理や脳科学が絡むことが多いと感じました。特に返報性を例に挙げると、その重要性がわかります。今後は購買心理学なども勉強していきたいと考えています。