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活用 ✕ 例

に関する学び

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学びの意義は？ WEEK1からの学びを通じて、自分にとって何が重要なのかを再確認できました。特に、思考の抽象度を操作することや、イシューの再検証に関しては、苦手としていた部分を具体的なアクションプランに落とし込むことができたのが良かったです。 リーダーで何する？ 現在、チームのリーダーを務めていることから、チームのメンバーや組織の課題に取り組む際にこの学びを活用したいと考えています。特に来年度のチーム戦略や目標を立てる際には、現状の組織課題をきちんとイシューとして認識し、その上で解決策を策定していくことが必要です。 抽象思考はどう？ 抽象度を上げる思考がしにくい点は、日常的な課題にも当てはまります。例えば、組織の課題に向き合う際には、周囲からのチームに対するイメージや現在の業務内容に引っ張られ、思考の抽象度が上がりにくいこともあります。これを改善するために、紙に書き出して思考の抽象度を上げる訓練をしてみようと思います。 イシュー評価はどう？ イシューの設定に関しては、実務において分かりやすいイシューが見つかると、それに集中して他の可能性を排除しがちです。これを改善するためには、思考のプロセスを意識し、発見したイシューが最適かどうかを何度か他の分解方法を試してみる習慣をつけたいと考えています。

感情と体験のつながりは？ 「経験が感情に紐づき、その人にとって唯一無二になる」という考えが最も印象的でした。単に商品を販売するのではなく、顧客との長期的な関係を築くことでライフタイムバリューに結びつけるというアプローチは、体験の変化や社会の課題解決といった視点が、長期的な顧客関係形成において重要であることを教えてくれました。 なぜ起業の知見が必要？ この学びは、新規業務の提案に活かすとともに、将来的な起業にも役立てたいと考えています。特にスタートアップでは、短期的な成果と長期的な仕組み作りの両面が求められるため、大手企業の事例だけでなく、中小企業の成功と失敗の両パターンから経験を積む必要があると実感しました。そのため、書籍や動画サービスを利用し、情報を常に収集する習慣を大切にしています。 どうやって学びを深める？ 具体的には、書籍と動画の二つの媒体から継続的に情報を得る計画です。購入した本は全て読み通すのではなく、目次やダイジェストを参考にし、読むべき内容かを判断してから深く読み込むようにしています。また、今後は学習時間に余裕ができると考え、その時間を有効活用して継続的な学びを心がけるつもりです。さらに、部署内でアウトプットの機会を設け、知識を伝えることでさらに習熟を目指していきたいと考えています。

問いをどう理解する？ 「問いを立てる」という言葉について、普段の言い回しとは異なり、初めはピンと来なかったものの、ライブ授業の具体例を通じて理解が深まりました。YESかNOで答えられる問いを設定することで、その答えに対する論拠や分析が求められ、論理的な説明が自然と身につくと実感しています。これまでの日々の業務にも通じる部分があり、改めてその意義を認識することができました。 フレームワークの再確認は？ また、これまでシステム開発の現場で漠然と使っていた思考のフレームワークが、今回の学習を通じて再確認できた点も大きな収穫です。部署内で複数のシステム開発案件のレビューを行った際に、報告内容が論理的でない場面に直面することがあり、状況を整理するためにこのフレームワークを意識的に活用できそうだと感じました。さらに、事業計画の立案や部下のサポートにも、今までの経験にとらわれない新たな視点を加える上で大いに役立ちそうです。 イシューリストをどう見る？ ライブ講義で紹介されたイシューリストの作成方法も非常に印象的でした。日常業務では緊急度の高いものが優先され、本来注目すべき課題が見落とされがちですが、イシューリストを作成し定期的に見直すことで、重要な問題点を把握し、対処策を検討する体制を整えられると感じました。

データ活用の目的設定はどうする？ データ分析やデータ活用というキーワードは頻繁に耳にしますが、私はこれを「存在するデータを何か有効活用する方法」と考えていました。しかし、この考えではまず目的が定まっておらず、仮説もないため、何を軸にして比較するかができません。まずは仮説や比較軸を含めた目的をはっきりとさせてから取り組む必要があります。 自社内営業改善の具体戦略 私が考えたデータ活用の具体例としては、自社内の営業活動の改善と担当顧客へのアプローチの2点があります。 顧客アプローチにどう活かす？ 自社内では、自身のチームの営業マネジメント改善にデータを活用します。具体的には、YoY（前年比）分析や受注傾向分析（品目、打率）を行います。 ヒアリングと提案骨子の重要性 一方、担当顧客向けには、データ分析に関する案件のヒアリングおよび提案骨子の作成を行います。この際、顧客が持つ仮説と比較軸のヒアリングを行い、それが具体的でない場合には顧客に提言を行います。仮説や軸が定まっている際には、それを提案骨子に落とし込み、定まっていない場合は定めるためのアプローチを検討します。 データ活用の第一歩は？ このように、目的を明確にし、比較軸や仮説を定めることがデータ活用の第一歩であると実感しました。

イシューを特定する重要性とは？ イシューという単語から大きな学びを得ました。 まず、「問いは何なのか」を意識することが重要です。イシューを特定し、内容を明確にするためには、優先順位をつけることが必要です（例えば、ロジックツリーの活用）。一度決めたからといって固定するのではなく、環境変化や必要に応じてブラッシュアップすることも大切です。 問いの意識で変わるミーティングの質 最近、月ごとの売上資料を見て「課題は何か」と聞かれることが増えました。この際、『問いは何なのかを意識する』ことで、イシューが特定できたり、共有できる基盤が整ったりします。その結果、ミーティングや事前準備では「方向性がどちらか」「何をすべきか」を明確にして伝えることが可能になります。 知識と視野を広げるためのアプローチ 『問いは何なのか』を『意識し続ける』ことに加えて、「その問いが適正かどうか」や「適正でなかった場合のフォローアップの考え方」といったアプローチも欠かせません。また、自分の狭い考え方に固執せず、常に俯瞰の目線を持ち、他者の意見を取り入れることが重要です。こうしたプロセスを繰り返すことで、イシュー設定のクオリティを向上させていきたいと思います。 遠回りが一番の近道という姿勢で、地道に取り組んでいくつもりです。

結論仮説の根拠は？ 仮説には「結論の仮説」と「問題解決の仮説（What/Where/Why/How）」があることを理解しました。結論の仮説に求められるフレームワークは多岐にわたると感じ、例えば4Pや3Cといった手法もその一例であると捉えました。ミュージックスクールの事例からは、結論の仮説を明確に導き出すプロセスが示されていたと理解しています。 データ収集の意図は？ また、これまで目の前や世の中にある既存のデータを活用して分析する習慣がありましたが、今回新たにアンケートなどでデータを収集する視点も得ることができました。今後は、どちらの仮説を導くのか、結論の仮説か問題解決の仮説かを意識することから始めていこうと考えています。 結論強化はどうする？ 直近では問題解決の仮説を考える機会は多かったものの、結論の仮説を出す場面が少なかったため、あえてフレームワークを意識して結論の仮説を構築する取り組みを強化したいと思います。 事例から何を学ぶ？ 企画の提案に際しては、過去のデータのみから示唆を得るのではなく、競合や他社の事例などもフレームワークを活用し、結論の仮説を導き出せるよう努めます。まずは３C分析を意識して活用し、自社だけでなく市場や競合の動向も幅広くインプットすることを目指しています。

方向性はどう決める？ 来年度に向けた部としての1年間の方向性とTODOを検討する合宿で、今回学んだ内容を活かすことができると感じました。合宿では、現状できていることとできていないこと、そして今後必要なソリューションについて話し合いました。具体的には、今後重要になると予想される広告指標について、各ソリューションごとの導入実績を比較し、2024年の傾向を把握することが求められると認識しました。また、現状のホットなマーケティングトピックから、今後伸びるであろうKPIを仮定し、その上でどのようなソリューションを開発すべきかを検討しました。 情報はどう集める？ さらに、分析においては、情報やデータの収集方法が非常に重要であると感じました。普段あまり活用していなかった社内のポータルや事例集なども積極的に利用し、必要な情報が何か、足りない情報はないかを意識しながら、学んだプロセスに沿って分析に取り組んでいくつもりです。 分析の進め方は？ また、データ分析の基本として、目的を明確にし、仮説思考でアプローチすること、比較を重視すること、そしてwhat→where→why→howというプロセスで考えることの重要性を再確認しました。これらの考え方を実践することで、より具体的な分析結果が得られると実感しています。

メール伝達は伝わる？ 日常的にメールでコミュニケーションを取る際、読み手を意識して情報を発信することには慣れています。この点において、自分の手法や考え方が適していると感じました。しかし、相手に意図が正確に伝わっているかどうかを確認するためには、直接会話を交わすなどし、必要であれば補足説明と文章の改善が求められると考えています。 グラフ活用の工夫は？ グラフの見せ方に関しては、これまで気にしてこなかった機能をたくさん知ることができ、新しい工夫を学びました。これを機に、試行錯誤しながら積極的に活用したいと思っています。 業務連絡はどう届ける？ 業務連絡において、重要かつ複雑な内容を多くのメンバーに効果的に伝えるためには、スライドを使用することが有効であると感じています。特にグラフの作成に対して苦手意識があったため、これからはスライド作成を積極的に行い、グラフを用いることでメッセージが明確かつ誤解なく伝わるよう訓練したいと思います。 定例会議、伝わってる？ また、チーム内での定例会議においては、特に伝えたい情報をメンバーに展開することを重要視しています。会議に出席できないメンバーもいるため、スライド資料だけでも理解できるような内容を準備し、経験を積むことを目指しています。

なぜゴールが大切？ フレームワークを活用することで、考慮漏れがなく効率的に分析が進められますので、積極的に活用したほうが良いです。まず、出発点としてゴールが明確であればあるほど、そこにたどり着くための戦略がより精緻化されます。また、資源は有限であるため、どこに投資するかの判断ではROIの観点が重要です。 なぜプライベートも有効？ このフレームワークは仕事のシーンだけでなく、プライベートでも活用可能です。特にプライベートのほうが取り組みやすく感じることもあります。 ペーパーレスの進め方は？ 例えば、ペーパーレス推進の取り組みにおいては、自社の強みを活かす選択肢になっているかを広い視野で確認することが必要です。また、業界他社の動向をしっかりと把握し、不足している情報があっても、とりあえずフレームワークを埋めてみるのが有効です。加えて、根拠を定量的に示し、合理的な説明ができるよう努めます。 レビュー時の確認は？ 具体的には、ペーパーレス推進に関しては、メンバーが作成した資料をレビューする際に、考慮漏れやロジックの正しさ、根拠が示されているかという視点を持つことが重要です。まずはフレームワークを活用し、アウトプットをできるだけ可視化することで、より明確な理解を促進します。

視覚化のコツは何？ 今回の講座を通じて、視覚的に分かりやすい図表の作成や、元データを複数の視点で分解してグラフ化する手法を学びました。情報を可視化することで、データの本質に迫ることができ、分析の精度が高まる点が非常に印象的でした。 分解視点はどう活かす？ また、データの分解方法として、When（時間）、WHO（人）、HOW（手段）の視点を活用し、仮説を立てながらデータを読み解くアプローチは、理論と実践をうまく結びつけると感じました。こうした手法により、伝えたい内容を論理的に整理し、より明確に説明できるようになると思います。 情報分解の秘訣は？ さらに、MECEの考え方を用いて情報を漏れなく、ダブりなく分解する技術についても学びました。層別分解、変数分解、プロセス分解といった具体的な切り口を通して、第三者にも分析の背景や意図を的確に伝える方法を身につけることができました。 課題抽出はどう確認？ 最後に、アンケート結果や経費使用の分析を通じて、課題の抽出と適正な施策検討につなげる事例は、実務における分析の重要性を改めて認識させられる内容でした。自分自身でデータを作成する際や、他者のデータを検討する際に、適切な分解と背景の説明が説得力を高めるポイントであると感じました。

問題解決の鍵は何か？ 問題解決を行う際には、物事を分解することが重要です。分解する際は、まず全体を定義し、漏れや重複がないように意識することが求められます。 分解方法のバリエーション 分解の方法には、層別分解（例えば、「○○」と「○○以外」）、変数分解（「売上＝単価×客数」）、プロセス分解（「入店前、入店後」など）といった切り口があります。もし分解の方向性に迷ったら、「いつ」「だれが」「どのように」といった視点から考えてみることが効果的です。 クライアント課題の深掘り法 また、クライアントの課題の根本原因を探る際には、MECEで分解を行い、特に重要なポイントを追求することが役立ちます。さらに、クライアントに提供している制作物を目標にさらに近づけるため、改善のポイントを洗い出すことも重要だと感じます。 データ加工へのチャレンジ 私はデータの加工が得意ではないため、仮説の幅を広げる練習をしているところです。３つの分解方法を利用して目の前の課題を分解してみても、選択肢がMECEに則っておらず、苦戦しています。しかし、一人で煮詰まってしまった時には、ChatGPTを活用しながら、反復練習を繰り返し続けています。

なぜ分解して考える？ プロセスを分解して問題の本質に迫る手法について、非常に分かりやすい事例から学ぶことができました。特に、採用プロセスの一部である中途採用面談や、顧客への提案における在庫差異の問題解決に、このアプローチを活用できると感じています。また、ABテストにおいては、条件をできる限り同一とし、検証範囲を絞るための仮説設定が重要である点も再認識しました。 採用面談、何が問題？ まず、中途採用面談に関しては、自身が関与する採用活動において、プロセスのどの部分で問題が発生しているのかを明確にするため、面談調整に要する日数と採用結果の情報を人事部から収集することを検討しています。この情報をもとに、面談調整に時間がかかる原因を特定し、改善策を提言することで、採用率の向上を図ることができると考えています。 在庫の差異、どう解決？ 次に、顧客への提案、特にシステム間の在庫差異に関する課題解決では、既に現状の業務プロセス分析は実施していますが、課題が発生しているプロセスの粒度が細かすぎるため、より単純化した形で説明する必要性を感じました。問題となりうる箇所を明示した上で、システム改善または運用プロセスの変更のいずれかを提案し、顧客にとって最適な解決策を提示していく考えです。