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に関する学び

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差別化戦略の基本プロセスは？ 今週の学習では、差別化の戦略を立案するための基本的なプロセスと、分析に必要なフレームワークを学びました。しかし、深いPEST分析を一昼夜で行うことは難しく、日頃からマクロな動向を把握することの重要性を再認識しました。また、SWOTなどで市場と競合分析を行う際も、マクロな視点で考えなければ実効性のある戦略は立案できないと感じました。自社の資源は社内にいると客観的に把握しづらいため、VRIO分析を使えば抜け漏れなく検討できると思います。 マクロ視点が重要な理由とは？ 通常、現場レベルでは目の前の競合やお客様の声しか見えていないことが多く、有効的な議論をすることは意外と難しいと感じます。混沌とした環境の中で有効な差別化戦略を立案するためにも、マーケティング担当者として分析能力を磨きたいと考えています。そのためには、フレームワークを使った抜け漏れのない市場分析やシナリオプランニングのスキルを学び、実務に落とし込む必要があります。また、日頃からマクロな視点で市場を分析し、自社製品の強みを的確に把握しておくことが大切です。現場の営業員が顧客に差別化を意識した営業活動ができるよう、マーケティング資料を提供したいと考えています。 代替品への対策はどうする？ 最近、日本市場に強力な代替品が現れ、大学病院を中心に普及が広がっています。9月にこの状況を本国に伝え、対策としての差別化戦略を提案する予定です。8月は提案準備のため、PEST、SWOT、VRIO分析に必要な情報を収集し始めます。提案の際には、代替品への対策を行わなかった場合のシナリオも本国に提示したいと考えています。

「3つの視」で何を感じる？ 今週の学習で特に印象に残ったことがあります。それは、「3つの視」、常に目的を意識すること、そして自他に思考の癖があることです。普段からロジカルに物事を考えるよう心がけていますが、時には直感で判断することもあります。直感が間違っているわけではありませんが、自分自身の経験に基づいて判断していることは確かです。しかし、新しい立場や状況では過去の経験が生かせない場合もあり、そうした指摘を受けることが増えてきました。このため、改めて「3つの視」を意識することが重要だと感じました。 整理不足はどこだ？ 自分が直感的に考え、整理ができていない箇所がないか確認すること。そして、整理する目的を明確にしたり、相手の言動の背景を考えたりすることで、思考の枠を取り外すことができます。それにより、より幅広くクリティカルな提案が可能になると考えています。 分析の視点は何？ 事業企画として部門の将来計画を立てる際、まずは既存事業の強みや弱みの分析が必要です。この分析にあたっては、フレームワークを活用し、「視点・視座・視野」が網羅されているかを意識したいと思います。各事業部長とディスカッションを行う際は、彼らの経験豊富な議論をどう位置付けるかを意識し、相手の考えを整理し理解するのに役立てたいです。 将来計画はどうする？ まずは、自分自身が事業分析を行う際に「3つの視」をしっかりと意識したいと思います。今月中に部門の将来計画のプロットを作成する必要がありますが、これをフレームワークを使って抜け漏れのないように作成し、議論のたたき台として使えるレベルまで高めていきたいです。

数字を味方にするには？ 数字を味方にするには「分解」が必要であることを学びました。また、分解には複数の切り口で行うことが大切です。単純に機械的な切り口では、本当に欲しい結果が得られにくいため、定性的な仮説を持ちながら視点を変えつつ切り口を探すことが重要です。 手を動かすことの意義とは？ 特に「まずは手を動かす」という点は感銘を受けました。やってうまくいかなければ、それは失敗ではなく有効ではなかったことがわかるというパラダイムは新鮮であり、大きな学びとなりました。 MECE手法で得られるものは？ 手法としてMECEを活用することで、適切な分解に繋がることも学びました。「分解する」と一言で言っても、最低限の分解方法の知識がないと意味がありません。MECEの手法を学び、仮説を立てながら実践に移したいと思います。 キッチンカー分析にどう活かす？ 現在、自社の敷地内に出店しているキッチンカーの売上傾向の分析を行っていますが、この分析に今回学んだことが役立つと考えています。今まではデータを機械的に分解し、データを集めて傾向を調べ、次の仮説を立てていましたが、そもそもの分解が正しいか疑問を持つところから始める必要があります。異なる切り口によって、より効果的な分解と分析に繋がるので、その方法を実践してみます。 AIとの協働で得られる発見は？ 上記の集計しているデータを見直し、自分で立てた仮説とAI分析による切り口の提案を比較してみるつもりです。切り口や分け方を自分で考えると同時に、AIでもうまく提案させるようなプロンプトを工夫し、斬新な発見ができる方法を模索したいと思います。

問題解決のプロセスは？ 解決策を導くためには、まず原因を洗い出し、プロセスに分解して問題に至るまでの過程を確認することが重要です。その過程で、どの部分で問題が発生しているのかを把握します。また、複数の選択肢を設け、その選択肢を根拠を持って絞り込むことが求められます。この際、決め打ちしないように心がけます。 判断基準とデータ収集のポイントは？ 次に、判断基準を設け、重要度に基づいて順位づけを行います。分析と合わせ、仮説を立てながらデータを収集し、ABテストなどで仮説検証を並行して実施します。使われなければ知識は忘れてしまいますので、日常的に課題を捉え、原因を探索し、仮説を立てて解決策を考えることを意識することが大切です。 また、日々シミュレーションを意識的に行い、データをどうやって収集するかを考える癖をつけることも重要です。複雑なステップが関係する業務の改善策立案においては、プロセスを分解し、問題に至るまでの過程を丁寧に見直すことから始めるべきです。 複数解決策の評価方法は？ 私自身、答えが一つに絞りがちな癖がありますが、複数の解決策を立て、それを判断基準に基づいて評価するステップを実行しようと思います。実行を急ぐあまり、ベターな一つの解決策で進めがちですが、その癖を直すことを目標に業務に当たります。 日常のシミュレーションをどう工夫する？ 日々意識的に課題を発見し、シミュレーションを行うことを心がけ、有効なデータとデータ収集方法を考える癖をつけていきます。課題をプロセスに分解することで、本質的な課題へのアプローチに努め、仮説を実際にABテストなどで試すことを実施していきます。

分析プロセスの目的は？ 分析は、目的に基づいて要素を分けて整理し、意思決定に活かすためのプロセスです。重要なのは、分析が迷子にならないようにすることです。目的を持ってデータを収集し、それに基づいて加工・分析を行うことが求められます。分析は比較となり、データの種類に応じた適切な加工法を使って意味を明確にすることが重要です。 視覚化手法をどう活用する？ 視覚化の工夫も、分析の際には非常に役立ちます。例えば、n択の選択人数を割合で見る、全体に対する比率や割合を円グラフで表現するといった工夫が考えられます。推移の比較には縦棒グラフが適しており、要素間の比較には横棒グラフが効果的です。 仮説設定がなぜ鍵となる？ 分析のプロセスで大切なのは、目的や仮説を明確にすることです。仮説をもってデータを収集し、加工して結果を導き出す過程で、なぜその分析を行うのか（背景）、そしてそのデータから何が言いたいのか（主訴）を明確にすることが鍵となります。また、仮説が誤っていると判明した場合は、分析の進め方や視点を見直し、正しい結論に導くことが必要です。 学んだことをどう実務に活かす？ さらに、ライブ授業で学んだTIPSを実務に活かし、具体的なデータの可視化手法に取り組んでみることで、理解が深まります。質的データに関しても、名義尺度や順序尺度といった基本を学び、さらなる分析力を身につけてください。 このように、分析の目的やデータの加工法についてしっかり理解し、視覚化手法を活用することで、効果的な分析が可能になるでしょう。学んだことを実際のデータに適用し、実践を通じて、さらなるスキル向上を目指してください。

人間の習慣はどう変えるべき？ 人間の習慣を変えることは難しいものであり、特に日本企業や日本人は何かを捨てるのが苦手な傾向があります。しかし、時には捨てることで顧客の利便性が向上する可能性もあります。過去の習慣に流されず、新しい意見を聞き、なぜそれが必要なのかを論理的に説明する力が求められます。また、専門家に任せることも選択肢の一つです。重要なのは、勇気を持って決断することです。 トレードオフをどう活かす？ トレードオフとは、何かを追い求めるときに別の何かを失うことを意味します。例えば、高品質と低価格、電車とマイカーはその典型です。このような状況では、効用を最大化することを目指し、バランスを取ることが重要です。また、目指す方向性を明確にすることで、最適な選択をすることができます。安易に選択するのではなく、ブレークスルーを見つけることができれば、大きな成果を手に入れることが可能です。 ビジネス効率をどう見直す？ ビジネスシーンでは、定例会の見直しやアップデート中心の会議の必要性を再評価することが重要です。また、提案や情報収集も、狙いを定めて効率的に行うべきです。プライベートでは、家事を外部に委託したり、効率的に生活を送るための選択を考慮することが求められます。キャリアにおいても、惰性に流されないようにしつつ、長期的視点を持ち、効用を最大化するための選択を心がけることが肝要です。 投資効率をどう高める？ こうした判断においては、投じた時間的コストと成果を冷静に見直すことが大切です。特にビジネスでは、年間を通じた投資効率をチェックしながら、必要な改革を実施していく姿勢が求められます。

相手の動機は何？ 学んだことは大きく2点あります。1点目は、相手のモチベーションの所在を理解するために、相手の主観に寄り添いながらマズローの5段階欲求などのフレームワークを活用することの有用性です。これにより、相手にとって効果的なインセンティブを見出すことができると感じました。 フィードバックの目的は？ 2点目は、フィードバックの最終目的は、相手自身が次の機会に繋がる考えや方法を発見することであるということです。実際のプロセスとしては、まず出来事や状況を問い、その上で考えや行動、そして気づきや教訓へと導く段階を経ることが重要だと学びました。 進捗確認はどう？ また、電話で仕事の進捗確認を行う際にも、上記で学んだフィードバックの段階ポイントを意識するようにしています。以前よりも密なコミュニケーションが図れることで、メンバー自身が次に繋がるアイデアや対応策を見出し、経験値が増すことで仕事の幅が広がると考えています。 信頼関係は重要？ さらに、モチベーションを理解するためには、信頼関係が非常に重要だと思います。信頼できる相手であれば心を開きやすく、フィードバックの質も向上します。そのため、質の高いフィードバックを通して、相手に寄り添う姿勢を示し、コミュニケーションの機会を増やしていくことが大切だと感じています。 対面会議は効果？ 最後に、3月の会議では電話だけでなく対面での1on1の機会も積極的に作る予定です。仕事の進捗確認やフィードバックに加え、上司に相談しにくい内容も相談できる環境を提供することで、メンバーの成長と相互理解の深化を目指していきたいと考えています。

忙しさとリーダーシップの調整は？ 特に印象に残ったこととして、①状況に応じたリーダーシップ、②エンパワーメント、③仕事の振り返りの3つを挙げます。実際の仕事では忙しさのあまり、指示型のリーダーシップになりがちです。また、仕事を任せる際にはエンパワーメントの技術を十分に活用せず、雑な依頼やフォローが多く、フィードバックも疎かになりがちでした。 学びをどう活かすかが課題 タスクが多く忙しい中で、本講座で学んだことをどれだけ実践できるかが今後の課題でしょう。しかし、体系的に学習したことで、自分の行動を振り返る余裕が少しは持てるようになったと感じています。 振り返りを実践するには？ 特に上記の3つの事項を仕事に反映させたいと思います。状況に応じたリーダーシップについては、結局指示型になることが多いかもしれませんが、一旦立ち止まって考える時間を持ちたいです。仕事を依頼する際にはエンパワーメントの技術を念頭に置き、人選や依頼する内容、フォローアップをもっと意識して行動したいと思います。 仕事の振り返りをどう行う？ 仕事の振り返りについては最も疎かにしていた部分なので、短い時間（15分程度）でタイムリーに行うことを目標に実践していきたいです。具体的には、以下のように行動します。 ・各メンバーと時間を取り、次に取るべき行動や改善点について共通認識を持つ。短時間でタイムリーに行うことを心がけます。 ・フィードバックや労いの言葉をかけることを1件1件実直に実践します。 ・できるだけ対面（Webを含む）で話すことを心がける一方で、メールやチャットも活用し、タイムリーに行います。

動画から何を感じる？ ピラミッドストラクチャーの動画を見たことで、これまでのGAILのワークがすべてつながった気がします。特に、チームで意思決定を行う際に、自分がなぜこのプロセスが苦手なのかがよく理解できました。 総評で何が分かる？ 総評として、ピラミッドストラクチャーが過去の学びと結びついたことは非常に素晴らしいと感じています。チーム意思決定における課題についての意識も具体的であり、今後さらなる理解を深めるためには、具体的な事例を交えて考察してみると良いでしょう。 具体例はどうかな？ 例えば、チームで施策を決定し、合意を得て部下に伝える場面や、リーダー会で素早く意思決定を行う際にこのストラクチャーは役立つでしょう。また、相手のニーズを理解しながらロジックツリーを丁寧に作成し、応募を迷っている候補者に対するアプローチにも活用できると感じました。スカウトメールでも、応募を促すための決定的なスキルになると思います。 実践で何が証明？ 具体的な実践例としては、スカウトメール作成に生成AIを使用する際や、リーダー会で施策の合意を得るとき、メンバーの評価・任命時、問題解決の際に議論を効率的に進める場面が挙げられます。また、クライアントに推薦文を書くときには、期待される成果に対して明確な貢献を示すロジックツリーを用いることで、面接セット率が向上します。候補者へのクロージングでも非常に役立ちます。 今後はどう進む？ この学んだことを活かし、実際のチーム活動において積極的にピラミッドストラクチャーを試していきたいと思います。引き続き頑張っていきます。

戦略のカギは何？ 戦略とは、「戦を略すこと」であるという言葉に、改めて大いに納得した。これを実現するためには、まず明確なゴールを設定し、現状と目標のギャップを正確に認識した上で実行プラン（道のり）を描くことが必要である。そして、ゴールに向かう際には、やるべきこととやらないことをしっかりと見極め、最短最速で無駄なくたどり着くという考え方が重要だと理解した。特に、不要なことを省く部分こそが、リソースを有効に活用し、組織を円滑に動かすために不可欠だと感じた。 何を取捨選択する？ また、ゴール達成のためには、やるべきことを丹念に洗い出す一方で、やらないことをリストアップし、取捨選択する戦略が大切であると認識した。この検証を忘れず、今後の活動にしっかりと活かしていきたい。さらに、有限なリソースを最大限に活用するためには、人間が行うべきことや行わないべきことに加え、AIに任せる業務を振り分けることで、より効率的に業務を推進できると考えた。特に、マーケティング業務においては、競合情報の収集や数値分析に多くの時間を割かれているため、適切にAIを活用することで、戦略をより効果的に遂行する可能性があると思う。 夢はどう実現？ さらに、私は離職後、老後のライフワークとして取り組みたい保護犬活動のプランを練っており、これまでに培ったスキルと今後の夢の実現に向けた思考整理に本考察を大いに活用していくつもりだ。具体的には、企業で廃棄されそうなペットフードを迅速かつ適切に動物保護団体に回す取り組みを、従来の事例とは異なる独自の仕組みとして創出し、実現可能なプランに落とし込みたいと考えている。

学びはどう定着？ 繰り返し学ぶことで知識が重なり、定着していくことを実感しました。一度学んだ内容を単にインプットするだけでなく、積極的にアウトプットする癖が大切だと感じました。また、大きな目標に向かう前にしっかりと地固めを行い、一人で抱え込まず、他者の意見を取り入れてブラッシュアップする姿勢の重要性も学びになりました。継続的に問い、共有するプロセスが、知識の深化に役立つと感じています。 文章はどう伝わる？ 先輩方の発言も大変印象に残りました。相手に伝わりやすい文章とはどのようなものか、先輩たちの話し方や構成に強い影響を受け、今後はこれまでの学びを振り返りながら、より効果的な伝達力を身に付けるためのトレーニングに励みたいと思います。 企画はどう進める？ 業務の企画立案においては、まず目的を明確に意識しつつ、スケジュールを立てた上で資料作成や関連部署とのディスカッションを行っています。さまざまな立場から意見をいただき、改善できる部分はしっかりと見直すことで、計画そのものを多角的に検証する必要があると感じました。 実践はどう組み立て？ 具体的には、まず思い描いたアイデアを記録できるノートを用意し、長期・中期・短期のスケジュールを立てて進捗管理を行うことが重要です。また、いきなり行動に移すのではなく、まずは本質となるイシューから整理し、論理的に行動を組み立てること。こうした一歩一歩の積み重ねが、知識と経験の向上につながると考えています。さらに、偏った自分の視点を見直すためにも、他者の意見を積極的に聴き、できるだけその過程を文章に残していくことが大切だと感じています。

講義内容はどう感じた？ ライブ講義を拝聴しながら、ポイントを迅速に判断し整理する力がまだ十分でないと感じました。どのデータセットを扱う際にも、何を明らかにしたいのかという目的意識をしっかり持ち、ロジカルシンキングや仮説立案のスピードを高める必要があると痛感しました。大量のデータを扱う中で、解決策の発見に注力するあまり、次第に目的から逸れてしまうことが実務上でも生じるため、その兆候を早期に掴むことが重要であると改めて認識しました。 営業戦略はどんな課題？ 営業データを活用した営業戦略の立案においては、成約率向上という課題に対して、これまでの商談データを基に再検証を行う必要があります。過去にはあまり意識されなかったデータの粒度の粗さや、文章化およびビジュアル化の不足が、組織全体の納得感に影響していたと感じます。具体的には、なぜ成約率が低いのか、セグメントごとや担当者ごと、そして営業ステップごとの課題を明確にし、それぞれの原因を検証した上で、効果的な解決策を導き出したいと考えています。 UX改善は何が必要？ サービス利用データを活用したUX向上施策の立案では、SaaSサービスのアクセスログをもとに、どの機能が利用され、どの機能が利用されていないかを明確に分類することが求められます。使われていない機能については、導入時からの利用状況や徐々に利用が減少しているのかなど、その背景を整理しながら原因分析を行います。さらに、仮説を立てた上で改善策を検討し、場合によっては機能の廃止も含めた対応を実施するために、顧客へのインタビューなども通じて検証を進めていきたいと考えています。