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捉える

に関する学び

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法則はどう活かす？ ビジネスの法則を知り、それを活用することで、一から考える時間を短縮できます。しかし、その法則を正しく活用することが重要です。自社製品の特性や季節商品の年間を通した生産量や販売量の把握をし、全体像を捉えることが必要です。 戦略は何が鍵？ 事業戦略を考える際には、コスト低減の法則として、規模の経済性、範囲の経済性、習熟効果、ネットワークの経済性などがあります。例えば、製薬業界では膨大な研究開発費が必要になります。販売量が少ないと製品一つあたりの研究開発費が高くなってしまうため、M&Aを通じて事業規模を拡大しようとする動きがあります。また、範囲の経済性は、食品業界で培った技術を他の業界の製品に転用することを指します。 例外は何だろう？ ただし、この定石にも例外があります。ビジネスが複雑化し、それぞれの事業をマネージするコストが高くなる場合です。この場合、事業を分割して独立した会社にすることでコストが適正化されることもあります。 法則で何が改善？ 今回学んだコスト低減の法則を基に、自社の現行業務の課題に対してもともと考えていた機器の導入費自体を下げて固定費を削減し、機器の稼働率を上げる取り組みを進めることができると明らかになりました。また、ネットワークの経済性に近いサービスアイデアを検討中であり、その方向性で進めていきます。 人件費はどうする？ 人件費を削減するために、業務上作業に近い内容を切り出し、派遣社員の導入も検討しています。この導入によって社員の時間が奪われ続けないよう、導入の影響を慎重に見極めることが重要です。 次の一手は？ 現在、機器の導入費や維持費の算出中であり、データが出揃った時点で固定費削減と稼働率向上のために何ができるか、チームでアイデア出しを行う予定です。また、業務に近い作業の切り出しと派遣会社の情報収集も進めていきます。これらの取り組みは、来週から開始します。

基本思考をどう整える? 今回の動画や演習を通して、従来は何となく基本的な見方でデータを眺めていた自分に対し、根本的な考え方の基礎を再認識することができました。表面的な比較だけでなく、意図的にデータを加工して比較することの重要性を実感しました。 数字と視覚、どっちが正しい? また、他のデータと比べる際には「数字に集約して捉える」ことや「目で見て捉える」視点が必要だと認識しました。一目で把握できる程度のデータ数であれば十分ですが、ある程度の規模がなければデータの価値は向上せず、大量のデータを扱う際には加工する手順が不可欠だと理解しました。単純に平均値を見るのではなく、値の分布やばらつきに注目することも大切です。 仮説とデータの整合は? さらに、平均値やばらつきを基に、大量のデータを加工し、ビジュアル化・グラフ化を行うことで仮説と照らし合わせ全体を俯瞰する手法の重要性を再確認しました。分析のプロセスでは、まず目的や仮説を明確にした上でデータの収集が行われ、その後、仮説の検証や分析を繰り返すことが意義のあるものだと改めて理解しました。 各種平均の使い分けは? また、データの捉え方においては、代表値としての単純平均、加重平均、幾何平均、中央値や、散らばりとしての標準偏差があり、それぞれを目的に応じて適切に使い分けることが重要であると感じました。まずは自分なりの仮説やストーリーを意識し、必要なデータを整理してから分析に取り組むことが大切です。さらに、データのビジュアル化にも注力し、目で見て整理する方法にチャレンジしていきたいと思います。 未来のデータ戦略はどう? 今後は平均値やばらつきという視点を重視しつつ、加重平均や幾何平均も意識的に活用していきたいと考えています。また、標準偏差については、効果的に使用できる場面を見極め、業務の中での活用を目指すとともに、ツールの扱いについても理解を深める必要があると感じました。

顧客中心の真意は？ デザイン思考の根本は「どこまでも顧客に関わろうとする人間中心」であることを理解しました。その特性から、仮説検証や分析に偏ったアプローチと比べると、ビジネスシーンでは特定の顧客に限定されたサービスや商品に偏りがちになるのではないかという懸念もあります。しかし、市場環境を考えると、初めから万人ウケするものを作るのはほぼ不可能であり、結果として「当たり障りのない、誰にもハマらないもの」に陥ってしまう恐れがあります。データや数値だけでは本当に解決すべき課題にたどり着くことはできず、市場拡大の基本としてアーリーアダプターを捉えることが重要だと考えています。 本質課題は何か？ このような背景から、ヒット商品やヒットサービスを生み出すためには、まず具体的なペルソナを設定し、相手を深く知り、共感することから顧客の本質課題を発掘する必要があると考えました。さらに、課題解決に向けた柔軟な発想へとつなげられるのではないかという見方を得ました。 どこで成長する？ この講座を通しては、①顧客の本質課題を引き出す手法、②相手への共感とその伝え方、③プロダクトの具体化に向けたビジュアル化の手法という3点を重点的に学んでいきたいと思っています。担当している商品の拡販戦略を検討する際には、顧客課題をより深く理解し、それをメッセージ作りに反映させること、そして顧客に寄り添い共感を伝えるコミュニケーションを心掛けたいと考えています。「当たり障りない」から脱却し、具体的なペルソナを通じて本質課題を引き出すことを目指します。 直近の実践は如何に？ また、学んだスキルやフレームワークは、現状担当している社内研修の企画にも積極的に取り入れ、実践していく予定です。直近では顧客ヒアリングの機会があるため、講座で学んだことをすぐに生かし、次年度の実行計画策定の際にもデザイン思考のアプローチを意識して活用していきたいと思います。

目的は何だろう？ 「正しい問いを立てる」ということは、課題を表面的に捉えるのではなく、目的を再確認することだと私は解釈しました。具体的には、以下の点を整理する必要があると感じています。 課題の根本は？ まず、「この課題は何のために取り組んでいるのか」という根本的な問いを立てることが重要です。他にどのような要因が影響するか、そして現状を踏まえてどこに焦点を当てるべきかを明確にする必要があります。 成功の秘訣は？ また、特定の企業が成功した要因の一つに、実行力があることはもちろんですが、団体を動かすための適切なプロセスを考え、決裁者を納得させることができたことも大きいと学びました。これは、思考を進める際に常に意識しておくべき点であり、特に施策を進める際のキックオフミーティングで有効であると感じます。 会議の焦点は？ キックオフミーティングは、施策を実施する目的や課題感を擦り合わせる重要な場面です。しかし、つい具体的な実施方法にばかり焦点が移りがちです。そのまま進めば、施策が意味を持たないものになってしまう可能性があるため、キックオフミーティングの段階で、「この施策は正しい問いを立てられているか」を丁寧に確認したいと考えています。 アンケートの意図は？ 直近では、顧客満足度アンケートの実施を進めていましたが、施策の目的が曖昧だったため再度の検討が必要となりました。研修で学んだ内容を活かし、施策の目的や課題感を改めて整理したいと思います。 失注理由は？ 現在、満足度アンケートを契約者のみに実施しているため、失注顧客の意見も収集したいと考えています。また、営業とサービスを分けて評価を得たい、失注の真の理由を知りたいという課題感があります。これらの課題がアンケートで解決すべきものか、解決後にどのように動くべきかを整理し、その上で施策実施の判断を行いたいと思います。

共通課題は何だろう？ 店舗のオペレーション課題解決においては、単に会議での発言や市場視察の情報だけを頼りにするのではなく、どの店舗でも共通する課題なのかどうかを十分に確認して定義することの重要性を実感しました。 定量と定性はどうなる？ そのため、普段から実施しているアンケートなどによる定量分析と、ヒアリングや現場の観察を通じた定性分析を併用することを、これまで以上に意識していきたいと思います。特に、定性分析においてはコーディング手法の活用をすぐに実践する所存です。 ペルソナはどう捉える？ また、現状を把握するだけでなく、具体的なペルソナを特定し、ユーザーの感情にまで思いを巡らせることが大切だと感じました。ペルソナをいくつか明確に意識することで、本当に解決すべき課題が何か、その根本的な原因は他にもないかと前提を疑いながら多角的に考える習慣が身についてきました。 課題定義は進む？ 今後は自分一人にとどまらず、周囲のメンバーも巻き込みながら課題定義を進めていくつもりです。課題定義のフェーズでは、①問題の本質を捉える、②洞察の整理と可視化、③顧客課題仮説の作成、④ユーザー中心の視点の維持、⑤検証と改善という5つのポイントが重要だと感じました。 潜在課題に気づく？ 中でも、カスタマージャーニーマップを活用する点と、顧客課題仮説を作成する際にシンプルで明確な課題文を構築する方法に大きな気づきを得ました。カスタマージャーニーマップはユーザーの行動だけでなく感情の流れにも着目することで、潜在的な課題を浮き彫りにしますし、明快な課題文はまだ気づかれていなかった潜在的な問題に気づく手助けとなります。 アウトプットは十分か？ 最後に、ある講師の「学びの深さはアウトプットの量に比例する」という言葉が心に響きました。今後も実務を通じて、積極的にアウトプットを行いながら学びを深めていきたいと思います。

顧客価値はどう捉える？ カフェのケーススタディでは、「顧客への価値を考える」という現業の企画・マーケティング要素が盛り込まれており、イメージがつかみやすかったです。この事例を通して、企業が提供する価値と損益計算書の読み方を意識するようになりました。 利益はどう違う？ また、「利益」と一括りにすると、どこで利益が出たのか、または損失が生じたのかが分かりにくいと感じました。5種類の利益（売上総利益、営業利益、経常利益、税前当期純利益、当期純利益）の違いを学ぶことで、それぞれの意味が理解できました。 複数事業の見方は？ 今回の事例はカフェという単一事業のみを扱う企業に焦点を当てていますが、実際には複数の事業を展開する企業も多いのではないかと疑問に思いました。財務三表の中では、PLは基本的に企業ごとに一つですが、複数事業で構成される場合、損益計算書の見方や事業（部門）ごとのPLの存在についても気になったので、復習時に詳しく調べたいと思います。追って、各部門ごとに作成される「部門別損益計算書」が存在するとの情報も得ました。 競合と自社はどう違う？ この学びは、企画立案時の事前調査や他社の分析と比較に活かしたいと考えています。企画段階では、すでに決まった予算の範囲内で進めることが多いですが、競合他社のPLを比較することで、どこで利益を生み出せそうかを意識し、費用投資を検討する視点が身につきました。同時に、競合他社とは異なる、自社ならではの提供価値を大切にしていくことも改めて認識しました。 業界特性はどう読む？ 今後は、競合他社のPLの確認と比較、さらには小売や製造など異なるビジネスモデル間でのPL比較を通して、それぞれの業界特性や提供価値を考慮しながらPLを見る習慣をつけるとともに、部門別PLがある企業と、1つのPLに集約される場合との違いについても確認していきたいと考えています。

代表値の意義は何？ 平均値や中央値は、データを簡潔に理解するための「代表値」として便利です。これらはデータ全体をおおまかに把握するために使用されます。しかし、平均値はデータのばらつきや偏りを考慮しないため、標準偏差などの指標を使ってそのデータの分散を理解することも重要です。ヒストグラムはデータのばらつきをしっかり理解するのに役立ちますし、円グラフは構成要素が占める割合を視覚的に捉えるのに有効です。特に、データに際立ったばらつきがある場合は、その点に焦点を当てて分析することで問題を深堀りしやすくなります。 計算方法の違いは？ 代表値の計算方法には、単純平均や加重平均、幾何平均、中央値など様々な種類があります。単純平均は全データの合計を個数で割ったもの、加重平均は各数値に重みを付けて算出するもの、幾何平均は冪根を使って計算します。特に平均値が極端な外れ値の影響を受けやすい場合には、中央値を使用するのが適しています。 標準偏差の役割は何？ また、データの散らばりを理解するために標準偏差も重要な指標です。標準偏差は、データの各値との差の二乗の平均として計算され、データのばらつきを数値で示します。さらに、標準偏差の68％ルールや95％ルールは、データの大部分がどの範囲に収まるかを示し、これも理解を助けます。 業務整理にどう活かす？ このような統計手法は、顧客の業務を整理する際に役立ちます。例えば、どの業務パターンを外れ値として除外すべきか、それがなぜ合理的なのかを論理的に説明できれば、業務要件をシンプルにするのに貢献します。加重平均を使用して、一部のケースでのみ発生する業務パターンを無視しても影響が小さいことを示したり、幾何平均で業務量の年次増加率を算出し、将来のシステム投資を提案することもできます。このようなシナリオが他にもないか、引き続き検討していきたいと思います。

売上判断で何を比較すべきか？ 売上の良し悪しを判断するとき、「大きい」「小さい」「高い」「低い」などの表現を用いる場合、必ず何と比較しているかを示すことが重要です。この比較によりデータの加工を行うと、さらに新たな視点が見えてきます。 代表値とデータ分布をどう見る？ まず、データの特徴を一つの数字に集約して捉えます。代表値や平均値を見るとき、その数字だけで判断せず、データの分布も合わせて考慮する必要があります。 データ視覚化の重要性は？ 次に、データを視覚的に捉えることが重要です。データをグラフ化、ビジュアル化することで、データ間の関係性を視覚的に捕えることができ、特徴の把握や解釈、仮説立案が容易になります。目的に応じて適切なグラフ（円グラフやヒストグラムなど）を選ぶことで、比較・分析がしやすくなります。 数式で関係性を捉える方法は？ さらに、数式を用いて関係性を捉える方法もあります。代表値として単純平均、加重平均、幾何平均、中央値、そして散らばりを示す標準偏差を利用します。単純平均だけでなく、他の代表値もしっかりと使いこなすことが求められます。 仮説検討で何を探る？ これらの手法を用いて数字を算出し、比較することから仮説を立て、傾向や問題点を見つけるには、個人の経験や知識、世間の動向やトレンドを把握することが重要です。月次報告書にこれらの比較方法を取り入れ、仮説の立案までをセットにし、分析報告をまとめることが目標です。 来週火曜日の報告までにすべきことは？ 来週火曜日に役員へ報告する資料が必要です。この資料は、単に実績を表としてまとめるだけでなく、そこから読み取れる傾向も分析し、上司に報告する内容にしたいと考えています。仮説については、実際の現場の責任者とも会話し、その仮説にどれほどの差異があるかを検証し、次回以降の仮説検討の際に参考にしていきます。

本当に捉えていますか？ イシューを正しく捉えることの重要性について、今回の動画学習を通じて改めて実感しました。実際の業務においてイシューが捉えられていない、または一貫して考えられていないことがあり、これが大きな問題となる場合があります。課題をきちんと理解せず進めると、打ち手を考える段階で根本的な課題が異なることに気付くこともあります。そのため、イシューを正確に捉えることに徹底的に労力を費やし、何かを進める前にそのイシューを共有して同意を得ることの重要性を強く感じました。 自分を客観視していますか？ 動画学習の事例を見たときには、他者の過ちに気付くことができましたが、実際の仕事では自分のことは見失いがちです。したがって、常に自分自身を客観的に見て、イシューが正しく捉えられているかどうか継続的に確認することが大切だと考えています。 合意は十分ですか？ 私の実務経験でも、企画を考え、上長や同僚に説明して合意を得るプロセスにおいて、イシューが適切でない状態で進めてしまい、再び見直す必要が生じることがありました。これにより手戻りが増え、業務時間が長くなっていました。今回学んだイシューを捉える手法を活用することで、手戻りが少なくなり、効率的に業務が進むのではないかと考えています。 上長に確認していますか？ 特に、上長が捉えているイシューを的確に理解し、何をすべきか検討しながら資料化することが大切だと感じました。資料化する前にイシューの特定が正しいか確認するために、上長に確認を取るべきだと考えています。このプロセスをしっかり行えば、手戻りの工数が減り、目標としている残業時間の削減に貢献できるでしょう。 復帰後どう活かす？ 来週育児休暇から復帰する予定ですが、今回学んだクリティカルシンキングのスキルをすぐに活用し、自分自身の中で自然に使えるようにしていきたいと思っています。

社員視点は限界？ 印刷会社のケーススタディでは、3人の社員が会社の課題と対策について討論していました。しかし、社員の視点で物事を捉えることにより、小さな範囲での考えに留まりがちになることに気づきました。社長にプレゼンを行う際には、業界全体を俯瞰し、自社の現状を的確に説明することが求められると学びました。また、主観的な判断も重要ですが、PEST分析、SWOT分析、3Cなどのフレームワークを用いて、客観的に物事を考えるアプローチの重要性を実感しました。こういった方法は、資本主義社会で生き残るために不可欠な考え方であると感じました。 戦略と成長は？ 社内でのプレゼンでは、業界内での自社の立ち位置を明確にし、その中でどのような戦略を取るべきか、さらに部署内でどのような改善活動を進めていくべきかを具体的に示すことを実践していきたいと思います。現在、多くの人がAIやDXの導入に注目し、ツールの活用に重きを置きがちですが、ツールだけではなく、それを使用する人間の成長が不可欠です。そのため、「ナノ単科」で学んだフレームワークや理論を活用し、「人へのリスキリング（社会人の学び直し）」を推進することで、社員一人ひとりの労働生産性を向上させていくことの重要性を再確認しました。 議論で視点変わる？ 3人の議論では視点が偏っていると感じました。今後、社内の議論の場で、Zoomのブレイクアウトルームを活用し、社員をランダムに割り振って一つのテーマについて考える習慣を取り入れることを提案したいと思います。その後、議論した内容を発表する仕組みを導入し、社員の集合知を集めることで、全社的に俯瞰した意見を引き出せる体制を構築していきます。また、教材をただ見るだけでは理解度が約5%に留まるのに対し、発表を通じて理解度を75%まで高められるという効果を、社内で実践的に活用していきたいと考えています。

目標は何になる？ まず、以下の3点を目標にする必要があります。第一に、物事の本質を捉え、目標達成に効果的な手段をシステマチックに考えること。次に、大局観を持ってバランスよく情報を収集・分析し、適切に考察すること。そして、フレームワークなどの型を習得することです。 どう分析する？ 分析にあたっては、3C、SWOT、クロスSWOT、バリューチェーンなど、案件に応じた手法を選ぶと同時に、特定のフレームワークに固執しすぎない柔軟さも求められます。また、常に経営者の視点を持ち、ジレンマを恐れずに他社の意見に耳を傾ける姿勢が重要です。 どう機能を活かす？ 製品開発においては、自分の担当機能に偏りがちな傾向を意識する必要があります。たとえば、機能テストではテスト内容に気を取られがちですが、本当に提供したい機能で何が求められているのかを見極めることが大切です。また、他機能との干渉が発生した場合、自己の機能を守るだけでなく、相手とのより良い落としどころを探ることが求められます。自分の機能のメリットを強調する際も、全体最適の視点で何が必要とされているのかを考えることが重要です。さらに、自グループの改善・発展のみに目を向けるのではなく、経営者の視点でそのグループに求められる役割を見定めること、そして、現状の取り組みに意義を見出せなくなったときには、チーム、会社、グループ、業界全体の視点で再評価することが求められます。 役割を再考すか？ また、現在、関連企業に出向している中で、業務委託先という意識から自らの存在意義を否定的に捉えるメンバーが多い現状があります。そのため、会社単体で考えるのではなく、グループ全体や業界全体、さらには世界規模の視野で自分たちの役割がどのような影響を及ぼし、結果的に何を求められているのかについて、定期的にメンバーで話し合う機会を設けることが重要だと考えています。

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。