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考える ✕ 時間

に関する学び

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原因をどのように探る？ 原因を探究することについて学びました。問題の原因を明らかにするためには、その問題に至るまでのプロセスを分解して考えるアプローチがあります。複数の解決策を用意し、それらを判断基準の重要度に基づいて根拠をもって絞り込むことが重要です。 データ分析の精度を高める方法は？ 具体的なステップを踏んでデータを分析し、問題解決の精度を高める方法や、仮説を試しながらデータを収集し、より良い解決策に繋げる方法を学びました。これら両方のアプローチを組み合わせることで、データ分析の精度を一層高めることができます。例えば、「自分の残業時間」について考えてみると良い練習になります。 A/Bテストはどのように進める？ 【A/Bテストについて】 A/Bテストとは、二つの施策を試し、比較するテストです。目標の設定から始まり、改善ポイントの仮説設計、実行までのステップを踏みます。優位なデータ数が集まるまで行い、その期間内で検証を行うことが重要です。目的と仮説を明確にし、シンプルで低コストかつ少ないリスクで運用できるようにすることが求められます。 残業問題をどのように解決する？ 試しに「自身の残業時間」の多さについて考えてみました。棚卸できる業務をその場しのぎで抱えていたり、時間割やスケジュールの把握が疎かになっていたりと、整理すべき項目はいくつか見つかりました。複数の解決策を導くためには、まだ整理しなければならない複合的な原因が残っていますが、「有耶無耶」な部分を明確にすることで解決策が見えてきました。 今後の課題解決のステップは？ 今後は、メンバー個別の面談や少人数のミーティングを通じて、現在の課題を一緒に洗い出し、原因を突き止めてみることを実践したいと考えています。そして、仮説を立て、複数の解決案をもって組織としての意思決定や問題解決に繋げていきます。

なぜ問いを重視する？ 今回の講座で学んだ「問いから始める思考」の大切さが、非常に印象に残りました。なぜ物事がうまくいかないのか、何が本当の問題なのかと自分自身に問いかけることで、行うべきことが明確になり、行動に移しやすくなると実感しました。たとえば、先日の会議では「この会議で一番決めたいことは何か」を最初にみんなで確認したおかげで、議論がスムーズに進みました。 共有の効果は何？ かつては、ゴールが定まらないまま話を進めて失敗した経験があったため、「問いを立てること」や「仲間と共有すること」の重要性を強く感じるようになりました。自分ひとりだけでなく、チーム全員で問いを共有し、共に考えながら進むことで、より良い結果に繋がると確信しています。 現場で問いはどう役立つ？ また、この「問いから始める思考」は現場の様々な状況で応用できると感じます。たとえば、アルバイトの方との関わりでは「なぜ辞めたいと思ったのか」「どのような働き方を望んでいるのか」と問いかけることで、本音に近い原因を掴むことができ、お客様のクレーム対応においても「何が一番不満だったのか」「どこに問題があったのか」を整理することで、再発防止につながる改善が実現します。さらに、社員や外国人スタッフの育成、上司への報告の際にも、問題点や伝えたいことを整理することで、単なる情報共有を超えた次のアクションへと結び付けることが可能です。 チームの問いはどう進む？ これからは、まずチームで「どこに困っているのか」を一緒に考える時間を大切にし、会議や話し合いの冒頭で「今日何を決めるのか」を確認するよう努めたいと思います。自分の意見や考えを大切にしつつ、相手の気持ちを想像しながら、やさしく伝えることを心がけます。そして、話し合いや行動のあとには「これでよかったのだろうか」とふり返り、次に活かせる学びとしたいと考えています。

捨てる理由は何だろう？ 今回のWEEKで学んだことは、「捨てる」という行為の重要性でした。特に、目的と数値的根拠（特に利益）を持って選別することが重要だと感じました。WEEKを通して感じたのは、物事の整理・分析をし、大局的な視点で差別化した戦略を立てることで、目的をもって選択（捨てる）するサイクルが大切だということです。 効果をどう見極める？ ビジネスでは、投資対効果の高いものだけを選び続けるのが理想です。しかし、最初からすべて効果の高いものを作り出すのは難しいと実感しています。限られたリソースの中で新しい施策を試しながら、投資対効果の低いものを捨て、高いものを残すというサイクルを繰り返すべきだと明確になりました。何を目的に捨てるのかをしっかり考え、一度選択したことでも目的をもってやめることが重要だと感じました。 選別基準は何だろう？ WEEK内の課題では、実際に企業へのアプローチ方法を考える設問を通じて、何を基準に取捨選択するかを理解しました。これまでは漠然とした時間や工数で判断していましたが、利益率で優先順位を判断することが重要だと学びました. 集約のポイントは？ 仕事の集約に際しては、効率性の高い内容を優先的に集約していきたいと思います。また、実行して非効率だと判断した場合は、捨てる選択をする勇気を持つことも心掛けます。さらに、多回数の会議や定例業務を見直し、品質を上げたい業務に集中できるように整えたいと考えています. 効率向上の戦略は？ まずは目の前の問題に取り組み、課題解決に活かしていきたいです。高品質化と効率化を実現するため、現時点での課題であるリソース不足に対処します。費用対効果の悪い業務を洗い出し、捨てるかどうかをリストアップし、その上で新たに生み出したリソースをどの業務に集中させるかを選択していきたいと思います.

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。

アイスブレイクの目的は？ オンライン授業のアイスブレイクで、限られた時間内に自己PRを考える課題がありました。初対面の相手に何を伝えるべきか、何が求められているのかが自分ではっきりと掴めず、そのために悩んだ経験があります。 自己PRの難しさは？ この経験を深く考える中で、自己PRの難しさは、自社商品の推進にも通じる大切な視点だと気づきました。何をどう伝えるかという判断が、顧客との初対面や新たなビジネスシーンにおいても非常に重要であると実感しました。 計画にどう活かす？ 担当する商材（ある特定用途向けの材料）の単年度計画や中期計画を策定する際、この気づきを活かせると感じています。特に、サプライチェーンが長く複雑な市場では、現在取引のある限られた顧客の意見だけに頼りがちになり、市場全体のニーズを見落とす危険があります。現状の課題は、顧客から得られたコメントや調査資料などの情報をもとに仮説を立て、その仮説を市場や実際の顧客のフィードバックで検証していくことです。 検証は何が鍵？ 仮説の立案自体は可能であっても、その検証は容易ではありません。しかし、顧客から寄せられる意見をしっかりと咀嚼し、改善のチャンスを適切に捉えるための力量を磨く努力を続けたいと考えています。 戦略構築のポイントは？ また、私が担当するような完全なBtoBの業界、サプライチェーンが長い業界でどのように営業戦略を構築されているのかにも、大変興味を持っています。前職では、既存商品の新たな用途を模索する形での事業創出に取り組みましたが、幅広い専門知識やネットワーク構築、販売チャネルの確立といった困難な課題に直面し、実績に結びつく前に活動を断念した経験があります。現職でも、顧客のニーズを理解するという観点では依然として難しさを感じており、日々その重要性を実感しています。

どうやって特徴を捉える？ 大量データを比較する方法として、まずデータの特徴をひとつの数字に集約し、グラフ化して視覚的に把握する手法を学びました。これにより、数値としての評価だけでなく、データの散らばりや傾向も同時に捉えることが可能になります。 平均値の違いを知る？ 平均値や中央値を確認するために、単純平均、加重平均、幾何平均、そして中央値の各手法を比較しました。今まで単純平均や加重平均を主に用いていたため、このうち幾何平均と中央値の手順が分かっていなかったために、業務上物足りなさを感じていた点に気づくことができました。 分布の形はどう判断？ また、データの平均的な分布をグラフ化することで、これまで感覚的に捉えていたデータの散らばりを、標準偏差などの具体的な数字として表現する必要性を認識しました。こうした数値化は、データのばらつきが大きいのか小さいのかを明確に捉える上で非常に有効です。 利用状況をどう見る？ さらに、提供しているサービスの利用状況を単なる数の集計として週次報告している現状に対して、まだ活用できていないデータの中に、利用者の属性や利用時間帯などの詳細な情報が含まれているのではないかと考えるようになりました。これらを分析することで、サービスの改善点や利用者の利便性向上につながる提案が可能になると感じています。同様に、ライセンスやクラウドの予算についても、感覚的な予測に頼らずデータに基づいた数値をフィードバックすることで、より説得力のある結果に結びつくと考えています。 予測結果は合致？ また、1年前に作成した将来のクラウド利用予測と現状を比較するタイミングを迎えたことから、その分析を活用し、利用していなかったデータも含めてさらに掘り下げていこうと考えています。あわせて、学習用の動画を見直すことで、自分自身の理解をより一層深める予定です。

生成AIの可能性は？ 生成AIの基礎を学び、その大きな可能性と能力の高さに驚いていますが、一方で進化のスピードが早すぎて、なかなか追いつけない焦りも感じています。会社では独自の生成AIを早期に導入し、徐々に業務に取り入れる習慣はできつつありますが、いまだ十分に使いこなせているとは言えません。使ってみると期待していた仕上がりと異なる結果になることが多く、結局自分でやり直すケースが多いため、活用が中途半端になってしまっていると実感しています。 GPTsの仕組みは？ 講義の中で初めてGPTsについて耳にし、仕組みや利用方法をすぐに調べました。無料版では使いにくい点もあり、有料版を活用する必要があると感じています。しかし、業務では無料版のCopilotや会社独自の生成AIしか利用できないため、今後の活用方法としては一つの課題となりそうです。 チーム戦略にAIは？ また、チームの方針や戦略を考える際の壁打ち相手として、あるいは数値やデータの整理において生成AIの活用が有効だと感じています。データ整理が苦手な上にまとまった時間も取りにくいため、生成AIをうまく使うことで、後回しにしていたデータ分析を進められるのではないかと期待しています。まずは業務で使える生成AIの可能性と限界を理解し、期待外れの回答が出にくくなるような工夫をしていきたいと考えています。 壁をどう乗り越える？ 初回の講義には、帰宅途中の電車トラブルで参加できなかったのが残念でした。皆さんとの対話から多くの気づきを得られると期待しており、次回のグループワークを楽しみにしています。私自身、業務で生成AIを使うときに「自分でやったほうが早い」と感じてしまうことがありますが、皆さんはどのようにその壁を乗り越えているのか、またはどんな工夫が考えられるのか、ぜひ話し合ってみたいと思います。

戦略思考はどう始める？ 戦略思考とは、理想の自分や得たい結果、なりたい姿を実現するために、明確な目標を設定することです。そのためには、現在地である自分から、目標を達成した自分への道のりを描く必要があります。資源は有限であるため、時間や労力を無駄にしないよう、最速かつ最短で到達する方法を考えることが重要です。つまり、理想の自分を描き、現在の自分に必要なものと不要なものを取捨選択して行動に移すことが戦略思考といえます。 部署の目標はどう決める？ 私が所属する部署はバックオフィスです。ここでの目標は新規業務の拡大と新規事業への参入です。業務や事業において目標が明確でないと、何を努力すべきかが分からず、行動に迷うことがあります。どの業務を拡大するのか、どんな事業に参入するのか、細かく決められていないときは、何が必要で不要かを判断しづらくなります。このため、目標を立てることは不可欠であり、それが意識付けや意思決定、そしてモチベーションを支える重要な柱となります。 議論はどう広がる？ 個人や部署の目標を設定すると、建設的な議論が生まれ、必要な学習や資源の確保といった様々な思考が展開されます。その結果、チームとして目標に向かって進むための計画を立てることができます。 戦略習慣は何が鍵？ 戦略的思考を習慣化し、体得するためには以下の行動を継続することが大切です。まず、仕事やプライベートなど何事もゴールを定める習慣を身につけること。そして、ゴールまでに必要なことや不要なことを分析する習慣を持つことです。分析の結果から最良の計画を立て、実行から得た学びを次回に活かすことも重要です。また、様々な経験を通じて自分の得意・不得意を見極め、独自性を育む自己啓発も必要です。これらを一人で行うのではなく、多様な情報源から得た情報を活用してブラッシュアップを続けることも大切です。

基準の曖昧さは？ 限られた人的リソースの中で、売上や利益を最大化するためには、顧客を絞り込む必要がありました。しかし、その判断は、明確な基準に基づいていなかったように思います。振り返ると、売上規模、利益率、将来性、顧客との関係性、そして仕事のしやすさといった軸があったものの、それぞれの評価基準を明確にするプロセスはなく、関係者が漠然とした判断軸の下で「違和感がない」と合意する方法で進められていました。 判断軸はどう決まる？ この経験から、難しい決断を迫られる場面や、後からその判断が正しかったかを振り返るためにも、判断軸を明確にすることの重要性を強く感じました。また、必要な情報が十分に揃っていないために判断を見送ることもありますが、その場合でも仮説を立てて考えることが有効だと考えました。ただし、仮説に基づく判断が実際と異なり、誤った結論につながるリスクについても慎重に検討する必要があります。 トレードオフはどう捉える？ また、身の回りにはトレードオフの状況が多く存在します。トレードオフの構造をしっかりと認識することで、どちらか一方だけを選ぶことなく、効用を最大化するための方向性や次のアクションを考えやすくなると感じました。 案件基準はどう設定？ さらに、案件を受けるかどうかの判断基準についても検討すべきだと痛感しました。限られた社員数の中で、全ての引き合いに対応できない現状では、受ける／受けないの基準が明確でなかったために、無理な体制で案件を引き受け、結果として顧客に迷惑をかけたり社員の負担が増大したりするケースがありました。 時間管理は計画的？ 時間という限られたリソースの使い方についても、これまでの感覚的な方法ではなく、リスクの高いプロジェクトや重要な顧客、案件ごとの観点から計画的に時間を割り振ることが大切だと考えています。

トレードオフとは何か？ 戦略における選択や「捨てる」というプロセスを実践する中で、トレードオフの概念について学びました。これは、何かを追求する際に別の何かを犠牲にしなければならないという理論です。この考え方は、ビジネスだけでなく日常生活でも無意識のうちに実践していることで、とても身近に感じられました。 優先順位の付け方の重要性 ビジネスの場面では、特に時間という限られた資源に直面することが多く、必然的に何かを捨てる選択を迫られます。今回、優先順位の付け方を実践的に学ぶことで、これまで直感に頼っていた判断に客観的な視点を加えることができるようになりました。その結果、判断軸がぶれることなく、問題解決にスピード感を持って取り組むことができると感じました。 スタック・イン・ザ・ミドルのリスク また、コスト・リーダーシップ戦略と差別化戦略というトレードオフの関係にある要素を両立しようとすると、「スタック・イン・ザ・ミドル」に陥るリスクがあることも学びました。 効果的なコンテンツ企画とは？ 今後、国際戦略の一環としてイン・アウトバウンドを促進するために、新たなコンテンツ企画を進める予定です。その際、効果的な戦略を考えるとともに、工数と集客効果のバランスにも配慮したいと思います。具体的には、インタビュー企画を検討していますが、広報活動においてはあまり凝った制作をせず、限られた時間内で魅力的なコンテンツを制作することを心掛けています。 媒体選定と効果検証のポイント まずは、どの媒体にコンテンツを掲載するのかを決め、その効率性を考慮します。過去の閲覧数やフォロワー数を参考に、より良い結果を得られる媒体に集中して時間を使い、その後、仮説が正しかったか検証します。そして、予期しない結果が得られた場合には、次回のコンテンツ企画に向けて修正案を練る予定です。

利益と未来を考える？ 現状の利益追求だけではなく、将来性の重要さも感じています。しかし、今回の演習で特に印象に残ったのは、どの会社にも共通する点として、投入する時間に対してコストパフォーマンスが悪い場合があるということです。現場にいると大切なお客様という理由で気づきにくくなりがちですが、取捨選択の重要性を改めて実感しました。今を見据えるだけでなく、未来も考えて行動することの大切さを感じています。 一勝にこだわる理由は？ また、ある企業の事例では、敗戦が多い中でも一勝に強く注力する姿勢に大きな感銘を受けました。たとえ成果が少なくとも、その一勝に全力を尽くす考え方は、今後の自分自身の働き方にも影響を与えるものだと感じました。 結局選ぶ基準は？ ウェディング業界においては、成約率向上を狙い、無理にお客様を獲得しようとする傾向が見受けられます。しかし、その結果、後々の打ち合わせにかかる時間や労力が非常に大きくなるケースもあります。業界自体が、取捨選択をはっきりと区別し、見合うものと見合わないものを明確にする段階に入っているのではないかと考えます。また、この仕事では、一人のプランナーが全ての業務とお客様対応を行うため、業務量やストレスの管理が非常に重要です。会社のシステムが大きく変わらないのなら、自らが働く環境を改善し、ミスが起きにくくストレスの少ない体制を整える必要があると感じました。その上で、ターゲットをしっかり定め、目の前の数字にとらわれすぎない姿勢が大切です。 WEB業界の選択は？ さらに、WEB業界においては、業務の取捨選択を明確にし、やるべきこととそうでないこと、またできることとできないことをきちんと区別する必要性を感じました。すなわち、ニーズを正確に把握し、自身の能力の範囲を見極めた上で、結果を踏まえて取捨選択を行いたいと思います。

商品の価値をどう捉える？ 商品の価値は、「機能的価値」と「情緒的価値」の両面から成り立っています。単に機能的な面だけを提供しても十分な顧客満足には至らず、体験という情緒的な価値を付加することが重要だと学びました。体験を通じて商品やサービスに新たな魅力が加わり、さらに競合との差別化にもつながると感じています。 カフェの魅力は何？ 私がよく通うカフェの場合、自家焙煎のコーヒー豆を販売しており、何よりもコーヒーの美味しさが大きな魅力です。しかし、それだけではなく、店内は木をふんだんに使用した温かみのあるインテリア、スタッフの心地よい接客、そしてゆったり過ごせるスペースといった情緒的価値が提供されています。こうした体験が、同様のカフェと比べた際の大きな差別化ポイントになっていると実感しました。また、今後は自家焙煎ならではの煎り方の違いを楽しむ飲み比べ体験など、さらに新しい体験が加われば、より一層魅力的になるのではないかと思います。 なぜ情緒価値が不足？ 一方で、現在の業務ではBtoBサービスの提案作成が主な役割であり、情緒的価値への意識が希薄になっていた点を反省しています。これは自社サービスの提案作成に限らず、チームのマネージメントにも応用できると感じました。プロジェクトにおけるメンバーの成長体験や成功体験自体が、情緒的価値に相当するため、担当業務の振り分けや裁量権の委任などを再考すべきだと考えています。 共有はどのように進む？ 現在、新規案件のフレームワーク作成を進める中で、チーム内に今回の学びを共有する機会を設ける予定です。自社業務においてどのように情緒的価値を生み出すかを、チームミーティングでみんなで考える時間を作るとともに、各メンバーが業務からどのような体験を得たいのかも議論し、来期からの目標管理に活かしていきたいと思います。