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時間

に関する学び

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思考の幅はどう広げる？ 仮説立案では、思いつきで決め打ちするのではなく、3Cや4Pなどのフレームワークを活用し、多角的に検討する重要性を学びました。これにより、目の前の事象にとらわれず、広い視野と柔軟な思考を保つことができると実感しました。また、自分の考えを正当化するために都合の良いデータだけを集めても、本当に説得力のある検証にはならないと気づきました。誰に何を聞くべきかを見極め、反論や現状維持バイアスに先手を打てる比較データを積極的に収集する姿勢が必要だと認識しています。体系的なデータ分析は、事業の拡大フェーズにおいて大きな指針となるため、思い込みや場当たり的な対応を排除し、「結論の仮説」と「問題解決の仮説」を使い分けることで、意思決定のスピードと行動の精度を向上させたいと考えています。 どう意思決定を改善？ 意思決定の迅速化と行動の精度向上のためには、複数の仮説を設定し、網羅的に検討することが肝心だと改めて感じました。これまでは目の前の出来事に捕らわれ、思いつきのまま決断してしまう傾向がありましたが、3Cや4Pといったフレームワークを用いることで、柔軟な思考と俯瞰的な視点が生まれ、初動が格段にスムーズになると実感しています。また、仮説と検証は常にセットであり、反論まで見越した比較データを準備することが説得力を高めるポイントだと痛感しました。日頃から「結論の仮説」と「問題解決の仮説」を状況に応じて使い分け、社内外への説得力を向上させ、ビジネスのスピードアップにつなげたいと考えています。 新規事業はどう進化？ 新規事業の展開においては、立ち上げ初期は直感や思いつきで動いていたものの、事業拡大のフェーズではそのままでは行き詰まりを感じることが多くなりました。そこで、再び3Cや4Pのフレームワークを活用し、多角的な視点から筋の通った仮説を立てることが求められています。一人の視点だけでは限界があるため、チームや他のメンバーの意見を積極的に取り入れ、検証を進めることが鍵となるでしょう。また、データ分析においては、全体の平均値のみで判断するのは危険だと感じています。属性や時間帯など、異なる切り口で分解することで、データ本来の示す多様なパターンが明らかになり、より正確な判断が可能になると考えています。

原因の絞り方は？ 原因を探る際は、初めから抽象的で幅広い視点に陥らないよう注意が必要です。たとえば、複数の商品がある場合、どのカテゴリに低下傾向があるかという結論のイメージをあらかじめ明確にしておくことが重要です。 代表値の違いは？ 次に、代表値の使い分けについて学びました。全体の傾向を把握するためには平均値が有効ですが、極端な値の影響を排除する場合は中央値が適しています。そして、一番多いパターンを知るためには最頻値を用いると良いでしょう。平均値だけでは見えない問題を把握するために、ばらつきや元データの傾向も確認することが求められます。 グラフはどう使う？ また、グラフの使い分けが印象に残りました。数量の比較には棒グラフ、構成比を確認する際には円グラフが効果的です。データの可視化を行うことで、変化や傾向が一目で理解できるようになります。 率と実数の意味は？ さらに、率と実数の両方を見る姿勢の大切さも学びました。率だけでは、実際の数が少なすぎる場合に意味が薄れる可能性があるため、実数と併せて確認する必要があります。逆に、率でも実数でも共に減少している場合は、本当に問題があると判断すべきです。特に回収数が一定でないアンケート調査では、基本的に割合での比較が推奨されます。 障害分析の見方は？ 障害分析においては、障害対応時間（MTTR）の検証が具体例として有効です。極端な値に影響されない実態把握のためには平均値だけでなく、中央値の確認も欠かせません。さらに、最頻値を合わせて見ることで、改善すべき典型的なケースを特定することが可能です。 エラー分析はどう？ エラー分析においては、エラー率と実数の両面から検討することが重要です。たとえば、ある機能でエラー率が高くても利用者数が少なければ意味が薄れますし、逆にエラー率が低くても多数の利用者に影響している場合は大きな問題と言えます。 具体的な行動は？ 具体的な行動としては、障害レポートのテンプレートに「平均値」「中央値」「最頻値」の項目を追加し、代表値の使い分けを習慣化することが推奨されます。また、エラー率を報告する際には、必ず実数も併記するルールをチーム内で提案するよう心がけると良いでしょう。

なぜクリティカル思考は必要？ 今回のクリティカルシンキング入門で学んだのは、単に論理的に考える方法だけでなく、自分の思考の偏りに気づき、問いを立て、相手に伝わる形で整理する力だと感じました。 どんな点が重要？ 特に大きな学びは、次の5点です。 1. すぐに答えを出さず、「問い」から始める これまでは問題に直面するとすぐに解決策を模索していましたが、今回の学習でまず「何を明らかにするために考えるのか」を確認することの大切さに気づきました。 2. 自分の思考には偏りがあると認識する 自分では客観的に考えているつもりでも、実際には「考えやすいこと」や「考えたいこと」に引っ張られてしまいます。クリティカルシンキングとは、他人を批判するのではなく、自分の考えをもう一人の自分が点検することだと理解しました。今後は、「それは本当か」「他の見方はないか」「自分の経験だけで決めていないか」と問い直す習慣を持ちたいと思います。 3. 分解することで、問題の解像度が上がる 大きな問題をそのまま考えると漠然としてしまいますが、データや状況を分解することで、新たな視点が得られることを学びました。 4. 考えたことは、相手に伝わる形にする必要がある 思考を整理するだけでなく、相手に伝わる形で表現することも重要です。文章であれば、結論、理由、具体例を順序立てる必要があり、資料の場合はメッセージや図表の配置、強調すべき箇所を工夫することが求められます。 5. 思考力は反復によってしか鍛えられない 知識をインプットするだけでは成果につながらず、実際に使ってみてアウトプットを重ね、フィードバックや振り返りのサイクルを回すことで、初めて思考力は身につくと感じました。つまり、ただ「知っている」状態ではなく、実践で活かす必要があるということです。 思考力はどう高まる？ 今回の学びは、現場で感じる違和感を納得できる判断に変えるための土台になると考えています。経験や勘に頼らず、問いを立て、分解し、他者と共有しながら考えることが、今後の支援者としての強みになるでしょう。 この講座は、「正解を探す力」ではなく、「納得できる判断に近づくために、問いを整え、考えを点検し、伝えられる力」を磨く貴重な時間でした。

自社魅力、どう輝く？ 新たな機能や価値を追加するだけではなく、自社がもともと持つ魅力をいかに活かすかが重要です。たとえば、あるブランドの事例では、従来の価値の見せ方やターゲティングを工夫することで販売や売上の拡大が見込めると示されています。このため、自社の商品やサービスが持つ差別化された価値が顧客にとってどれほど有益かを見極めることが求められます。 紹介される実例は成功例に偏りがちですが、実際には失敗した事例も存在し、ブランド価値が損なわれるリスクも考えなければなりません。短期的な収益やブランドイメージの向上だけでなく、中長期的な視点を持つことが大切です。たとえば、あるブランドでは手頃な価格帯の商品が多いため、利益率に課題があると予測されます。そこで、これまでのノウハウを活かした高機能・高価格帯の商品を新たに開発し、販売することについて検討するのも一つの面白いアプローチと言えるでしょう。 消費者視点を再確認？ 実践演習では、あるお菓子を題材に検討を行いました。さまざまなアイディアが出る中で、顧客目線―本当に選ばれ購入されるか―を重視することが重要だと感じました。大人向けの高級感やアルコールをイメージさせる手法を提案する一方で、それが商品本来のコアな価値を守れているのか、十分に検討されていなかった点も課題として浮かび上がりました。商品の本質を維持しながらアイディアを展開し、もし守れないのであれば、その商品を別の形で販売すべきと考えます。また、消費者が短い時間で選ぶ特性を踏まえ、パッケージやプロモーションの工夫も不可欠です。 さらに、誰に売るかを考えることは、自動車業界の商品開発においても重要です。普段使いを前提とするユーザーに対して、たとえば高機能で精密な表示が可能な計測器を提案しても、ニーズに合致しなければ意味がありません。一方で、シンプルすぎて新鮮さや魅力を感じさせない商品も、ユーザーの期待には応えられないでしょう。自分がターゲットであった場合にどのように感じるか、実際の顧客の視点に立って考えることが肝要です。 意見交換で何が見える？ グループワークの時間を活用し、ソフトやサービス領域に携わる方々の意見を交えながら、ユーザーや価値を判断する基準について議論を深めたいと考えています。

数字分解の効果は？ 例題では、数字を分解することで各要素を明確に洗い出せる点が分かりました。特に、営業活動では、単に売上だけでなく、企業の成長率や日々の営業コストといった要素も数値化することで、感覚的な判断を具体的な数字に落とし込み、納得感を高められると感じました。 無意識な業務は？ また、過去の慣例や、実はやらなくてもよい業務が無意識に続けられていることについても考えさせられました。特に管理部門の業務については、例題のように数字で示すよりも、自社の業務プロセス自体を見直す際に、改めて問いを立てる必要があると感じています。 両立の秘訣は？ さらに、トレードオフの概念は、相反する要素を如何に両立させるかという意思決定に有用だと実感しました。例えば、資源が不足している場合、どちらか一方に偏るのではなく、双方の効用を最大化することが求められます。また、複数の要素が互いに打ち消し合う場合は、重視すべき要素に全力を注ぐことでメリハリをつけることが有効です。 業務増加の理由は？ 自社のデザイン制作においては、依頼を受ければ受けるほど部署全体の業務が増え、限られた時間と人数で対応するという現象が発生しています。そのため、ルーティン業務の見直しが不可欠です。過去の通例に従い「やらないよりはやった方がいい」という理由で業務が継続されているケースがあるため、改めて各要素を分解し、整理する必要があります。 チラシの日程は？ 例えば、毎月30種類ほど更新しているチラシについて、日程の情報をどのように提示するかが課題となっています。Webページには必要な日程が掲載され、申し込みが可能な状態ですが、現場からは「日程が記載されていないと案内しづらい」という意見があります。一方、お客様向けには、情報が分散しているために一括で確認できるようにまとめてほしいという要望も聞かれます。 　 効用最大化は？ このような状況下では、日程を記載したチラシと、日程が記載されず直接WebページやQRコードに誘導するチラシの両方を作成し続ければ、担当部署の作業負担が増大します。そこで、資源が限られている状況下で効用を最大化するポイントを見極め、新たな提案を進めていきたいと考えています。

アイデアはどう生まれる？ 講義の最後に提示された手法に沿い、現在の業務上の課題である「当グループの中核人材育成研修見直しの方向性」についてアイデア出しを試みました。具体的には、既存のEラーニングを代用する(substitute)、研修の成績と人事考課を組み合わせる(combine)、AI技術を応用して上司と部下のロールプレイを実施する(adapt)、ケースメソッド講義で扱う事例を再整備する(modify)、課題解決プロジェクトに転用する(put to other uses)、標準カリキュラムの日数を削減しその代わりにフォロー研修を強化する(eliminate)、研修の目的自体を再考する(reverse/rearrange)といったアイデアが浮かびました。 SCAMPER法の魅力は？ SCAMPER法は、一定の縛りの中でアイデアを出すことで、自分でも予想しなかった斬新な発想が得られる点が魅力的だと感じました。一方で、既に議論が進んでいる分野にこの手法を適用する場合、既存の意見に引っ張られてしまうこともあり、アイデア創出の観点では注意が必要だと実感しました。 ブレインストーミングはどう？ また、ブレインストーミングについては、短時間で多くの新しいアイデアを生み出すための集団発想法として、その手法や効果を再認識しました。紙やホワイトボードに思い浮かんだアイデアを書き出すこと、グループで進める際には自由な雰囲気を保ちながらも、質より量を重視することが大切であると感じました。 アイデア整理はどう？ さらに、ブレインストーミングで出たアイデアを系統ごとに整理・分類するKJ法や、ユーザーの行動をストーリー化し各シーンごとの感情や潜在的ニーズを検証するシナリオ法、サービスの原型を紙に落とし込むペーパープロトタイピング、そして顧客に提供する価値の明確化を目的としたバリュープロポジションやコンセプト設定についての学びも得ました。 今日の学びをどう活かす？ 今日の学びとして、アイデア出しに制約を設けることで新たな切り口が生まれること、一見突飛に感じるアイデアも数多く出すことで真に有効な発想にたどり着けること、そしてそれらのアイデアを明文化・可視化して整理することの重要性を再確認しました。

状況変化の把握方法とは？ 状況の変化を把握するためには、「分ける」ことと「視覚化」がポイントとなります。「分ける」際には、複数の切り口を出し、機械的ではなく、目的に沿ってどのように分解すると状況が見えやすくなるかを考えることが重要です。この時に使える手法が「MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）法」であり、漏れなくダブりなく分けることを意識する必要があります。 MECE法の具体的な手法を学ぶ MECE法には次の3つの方法があります： 1. 層別分解：全体を定義して分ける（例：単価別、年代別） 2. 変数分解：一つの数字に対する変数を分ける（例：売上＝客数×単価） 3. プロセス分解：分析対象の事象に関する全体のプロセスを考えて分ける（例：来店→注文→食事を運ぶ→食べる→会計→退店） 分解スキルの課題と対策 私はこれまでMECEの概念は知っていましたが、特に分け方がうまくできないと感じていました。上記の①〜③の手法を知ることができたのが一番の収穫でした。また、「他には？本当に？」と問いかけることで、分解の妥当性を検証することも重要だと感じました。 解約要因とその分析法は？ 解約要因の分析： - 層別：子どもの年齢別、親の年齢別、世帯年収別、利用回数別、子どもの人数別 - 変数：アプリ利用状況＝利用頻度×利用ゲーム数×1ゲームあたりの利用時間 - プロセス：契約→初期設定→初回利用→2回目利用→解約までの利用状況→解約→再契約 変数分解スキルを向上させるには？ 変数分解のスキルアップ： 私は比較的容易に層別やプロセス分解の案は出せましたが、変数分解が特に苦手だと感じました。そのため、業務内外を問わず、日常生活で目にする数字を構成する変数が何かを1日に最低1つは考えていきたいと思います。具体例はすぐに思いつかなかったので、他の受講生の投稿や知人とのコミュニケーションを通じて課題を見つけていきたいと思います。 クリティカルシンキングを強化する クリティカルシンキングの基本姿勢： - 分解の切り口を検討する際に3つの視点を変えてみる。 - 出した結果に対して「なぜ」「本当に」「他には」という問いかけを行う。

捨てるの意味は何？ 「捨てる＝取捨選択」という言葉はよく耳にしますが、具体的な成功事例、たとえば有名なアパレル企業や宿泊業界の事例を通して、捨てることによるメリットをより解像度高く理解することができました。捨てるためには、何を優先すべきか、また何を優先しないのかを明確にし、優先順位を決定する基準としては、情報の正確な把握や試算、さらには「ROI（投資対効果）」を意識することが重要だと実感しました。これまで感覚や時間軸に頼って判断していたものを、今回の学びを通じて具体的な手順に落とし込めた点が大きな収穫です。 どう判断すればいい？ 具体的には、まず相手が何を求め、どのような点を評価しているのかを正確に把握すること。次に、必要な情報を収集し、試算を交えて判断する。そして、時間軸や費用軸を踏まえたうえで、投資対効果を意識しながら優先順位を設定する姿勢が求められると感じました。これにより、勇気をもって選択する大切さも改めて意識することができました。 品揃えの取捨は？ 業務面では、例えば食品を扱う現場における「品揃え」が重要なポイントとなります。差別化のために他では扱えないこだわりの品や地域特有の商品を取り入れる方法もありますが、生産効率や配送効率の面からコストが高くなる可能性があります。従来は時間軸で判断していた品揃えの優先順位も、今後はROIを意識して決定していく必要があると考えます。 現状の課題は何？ また、自社においては人員不足や多様な食品の嗜好に対応するため、すべての取引に対して十分なリソースを割くことが難しい現状があります。売上に直結する取引の数は非常に多いものの、対応可能な人員や時間、コストを踏まえて判断する必要性を認識しました。自らが取引の決定権を持つわけではありませんが、判断材料としてしっかりと把握しておくことが求められると感じました。 次の行動は？ 今後の行動計画としては、過去から続く取引について、売上や利益、投入した時間を算出し、内容の棚卸しや整理を実施します。さらに、時間あたりの利益を基準に優先順位を設定し、自身の業務において取り組む順番や時間配分を見直していきます。最後に、上司へこれらの取引に関する進言を行い、全体の効率向上につなげたいと思います。

捨てる選択はなぜ？ 時間も人員も予算も限られていることを認識し、「捨てる」選択を勇気を持って決断することの重要性を学びました。また、捨てる選択をするためには、目指すゴール、顧客理解、現状をしっかりと整理・分析し、チーム全体で共通の理解を持つことが必要であることを再確認しました。実践演習では、顧客情報の一部だけを見ていた時と、追加情報（利益額や時間対利益）を可視化した後の判断が大きく異なることを体験しました。こうしたことは、日々のビジネスシーンでも多く発生すると思います。捨てる選択や現状とゴールの差を埋める道筋を描く際には、現状や顧客理解のために必要な要素をフレームワークを用いて整理し、重点的に考えるようにしたいです。 何を学んだの？ 学んだことは以下の3つの場面で活用していきたいと思います。 マーケティングはどう変える？ ①マーケティング施策、戦略検討 デジタルマーケティングやイベントマーケティングにおいて、行うべき施策や掛けるべき予算、工数、人員の見直しと整理が必要な場面です。年間を通して行うべき施策や予算、工数、人員などの決定に今回学んだことを活かしたいです。具体的には、ROIが高く、持続性があるものに優先的に予算・人員を割き、優先度とそのバランス、根拠が明確な戦略を作っていくことを心がけます。 ターゲットはどう絞る？ ②インサイドセールスにおけるターゲティング インサイドセールスでアプローチすべきターゲットを絞り込む場面です。ターゲット母数が膨大ではないことから、現状は総当たり状態になっています。効果的に時間を使い、アプローチ先を効率的に選別するために、各セグメントごとに商談数や受注金額、アプローチリード数を整理し、どちらのアプローチ方法を優先すべきか判断したいです。 戦略共有はなぜ？ ③チームやメンバーへの戦略共有 今まではターゲットや施策については共有していましたが、その判断に至るまでに捨てたアイデアやその根拠については共有していませんでした。これが戦略の不透明さや納得感の欠如につながると考えます。今後は、メンバーへ戦略や方針を伝える際に、どのような捨てる選択をしたのかも共有し、そこで生まれるディスカッションを大事にしたいです。

学びを定着させるには？ 改めて、「イシューを明確にする」「問いを立てる」「分解する」「視覚化する」ことの大切さが印象に残りました。GAiL内にも記載しましたが、全週を通してこれらの点が一番印象に残っています。これは自らの弱みでもあり、今後も受講して気づいたこと、学んだことを心に留め、大切にしていきたいと思います。 アウトプットの重要性とは？ 学びを深めるためには、「アウトプット」と「振り返り」が不可欠です。今回のような学びの場でインプットだけで終わらせず、得た学びをもとにアウトプットすることが重要です。自分自身はアウトプットしっぱなしになりがちなので、その後の「振り返り」も重要だと感じました。IN→OUT→FB→振り返りをしっかり回していきたいです。 経験値をどう活かす？ 「過去の経験値」をモノサシとして使うことは必ずしも間違いではありません。ただし、その経験が正しいのか自らを健全に疑い、正しく問いかけることが大切です。また、正しいと判断した経験を用いる際は、なぜその経験が有効なのかを明確に言語化し、他者に説明できるようにする必要があります。 逆算思考での気づきは？ 物事を「逆算して考える」ことの大切さについてはよく言われていますが、LIVE授業内の例を通じて改めて気づきを得ることができました。 業務改善に活かす学びは？ 現在取り組んでいる営業部へのヒアリング結果を基にした業務改善では、これまで学んだことの全てを活かすことが求められます。この取り組みはそれなりに時間がかかり、巻き込む人の数も多く、骨の折れる内容ですが、学んだことを活かして成果に繋げたいです。 1. イシューを明確にする、問いを立てる。 　何を目的にしているのか？ ゴールは何か？ 目指したい姿や得たい結果は？ 　どこから手を付けるべきか？ 第1領域か、第2領域か？ 　そこから手を付けるのは正しいのか？ チームメンバーの意見は？ 2. 分解する。 　設定した課題を分解し、ボトルネックを特定する。 3. 改善策を立てる。 　①②を他者に伝える準備として、「視覚化」や「ビジネスライティング」など、学んだテクニックを総動員する。 4. 提案する。 以上の手順で、現在の取り組みを進めていきます。

クリティカルシンキングって何？ 今までの学びを振り返ると、私にとってクリティカルシンキングとは、単なる思考のテクニックではなく、本質的な課題解決に導くための「問いのスタンス」であると実感しました。具体的には、以下の3つのプロセスを習慣化することだと考えています。 なぜ疑問を抱く？ まず①健全な批判精神です。常に「それって本当か？」と問い直すことで、思い込みや表面的な要望に左右されず、真実を追求する姿勢を身につけます。次に②イシューの特定です。目先の安易な解決策に飛びつくのではなく、解決すべき本当の課題を見極めることが大切です。そして③論理の構造化です。具体と抽象の両面を行き来しながら、誰が読んでも納得のいく論理を組み立てることが求められます。 依頼内容の真意は？ また、他部署からの依頼については、単に作業に取り掛かるのではなく、目的と手段のずれを確認することが重要でした。たとえば、問い合わせフォームの改定依頼を受けた際には、まず全体のコンセプトや目的が一致しているかをチェックし、そもそものズレを解消することで、無駄な手戻りを防ぐことができました。こうした「論理的根拠」に基づいたデザインの追求は、チームの生産性向上とクオリティの担保に直結していると実感しています。 仕事でどう活かす？ 具体的に仕事でどう活かすかという点では、まず制作に入る前に「前提の問い直し」を実施します。依頼内容をそのまま鵜呑みにするのではなく、その制作物で本当に達成すべき目的が何か、依頼内容で目的が実現できるかを確認することが大切です。次に、デザインは感覚だけではなく「情報の優先順位」に基づいて配置や配色を構造化し、具体と抽象を行き来しながら説得力のあるデザインを短時間で生み出すよう努めています。そして、万が一誤りが発生した場合には、個人の注意力だけに頼らず、作業工程を分解して問題がどこにあったかを分析し、依頼の受け方や確認のタイミングを見直す仕組みづくりに取り組んでいます。 今後の対応は？ 今後は、依頼を受けた際にすぐに対応に飛びつくのではなく、まず背景にある問題を特定し、長期的な視点をもってその解決策が本当にユーザーや組織のためになるかを自問自答する習慣を徹底していく所存です。

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。