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提案

に関する学び

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学びを深めるためには？ 学びを深めていく中で、この講座は前提を理解する場として役立っています。 具体的には、以下の3点が重要であると感じました： 1. 各個人には必ず思考の偏りが存在する。 2. 批判的思考力（クリティカルシンキング）の対象は他者ではなく自分である。 3. 客観的に考えるためには、自身とは異なる環境や業種の人々とのディスカッションが効果的である。 他者目線をどう取り入れる？ この内容をより深く理解するためのワークや対策方法を学びました。他者目線は時代の流れや状況で意見が変化することが考えられるため、日々意識してインプットとアウトプットを行っていきたいと感じました。 意識変革への第一歩は？ 残り5回の講義をより効果的にするために積極的に参加していきたいと思います。 次に、会議や決定が必要な場面での活用についてです。日々の業務を作業的にこなすのではなく、本当に今のままで良いのかを常に考える習慣を持つことが重要です。このように問い続けることで、どの角度からの問いにも答えられるようになり、提案や意思決定の精度が向上すると考えます。 直感を信じすぎる？ また、直感的な意見を避けるため、スペースを持つことを意識しています。その上で出した答えに対して「本当にそうか？」と自問自答することで、精度の高い提案や発信ができると信じています。この習慣を身に付け、さらにこのサイクルに時間をかけ過ぎないように訓練していくつもりです。

問題解決の4ステップとは？ 問題解決の4ステップについて確認しました。これらのステップは、問題の明確化、問題箇所の特定、原因の分析、そして解決策の立案です。問題が発生した際には、このフレームワークに従って課題の本質と原因を十分に把握し、それを踏まえた解決策を検討することが重要です。ビジネスではスピード感が求められることが多いですが、原因分析を急いでしまうと誤った解決策に至る可能性があるため、注意が必要です。 仮説設定のポイントは？ また、仮説を考える際のポイントには、複数の仮説を立てることや、仮説同士の網羅性を持たせることがあります。決めうちせずに、異なる切り口で仮説を立てることが大切です。仮説は他の可能性を排除した先にあるため、データによる裏付けも重要です。特に社会課題を扱う際には、原因の仮説が「分かりやすい」ものに走りがちですが、常に複数の可能性を視野に入れてデータを検討することが必要です。 フレームワークをどう活用するか？ 提案やブレストの際には、今回のフレームワークを取り入れたいと考えています。また、チーム内で問題解決の4ステップを共有し、データの取得方法を数字だけでなく、アンケートや口頭での情報収集など選択肢を広げて検討することも重要です。 仮説設定が重要な理由は？ 特にデータ分析では「仮説設定」が最も重要であり、クリエイティブが求められる分野だと感じています。今後、この点を重点的に取り組みたいと思います。

文章の組み立て方は？ 文章を書く際は、主語と述語を明確にし、一文をおおむね60字前後にまとめると読みやすくなります。曖昧な表現を避け、各文が論理的に整理されるよう心掛けると良いです。 結論はどう伝える？ また、結論を伝えるには、その結論に至る理由や根拠を階層的に掘り下げていく方法が有効です。まず結論を述べ、次に「なぜそう考えるのか」を具体的な理由で補足します。さらに、その理由を支える詳細な情報を加えることで、論理の流れがはっきりします。 視点はどう選ぶ？ 一方で、伝えたい内容に幅を持たせるためには、対になる視点を用いると効果的です。たとえば、ある提案の評価軸として、「〇〇がよいから」と「△△がよいから」といった異なる視点を示すことで、聞き手にとって説得力のある説明が可能になります。 提案活動のコツは？ ビジネスの現場では、クライアントへの提案活動の際に、結論から理由へと論理的に伝えることが求められます。これにより、クライアントは納得しやすくなり、信頼関係も構築しやすくなります。同様に、後輩への指導や資料のレビューでも、結論とその理由を明示することで、次に取るべき行動が分かりやすくなります。 具体策は何か？ 最後に、ただ漠然と理解するのではなく、何をどうするのか、どうしたいのかを具体的な文章に落とし込むことが重要です。認識の共有や課題の整理においては、ピラミッド構造を用いて情報を幅広く、かつ深く整理する手法が有用です。

戦略はどう学んだの？ 講座を通じて、戦略とは目的に向かって効果的かつ効率的に進むための手段であることを学びました。目的が設定され、共通認識を持つことが前提となる中で特に重要だと感じたのは、以下の三つです。 課題をどう見抜くの？ まず、課題が発生している部分を明確にすることです。次に、課題解決に向けて適切なフレームワークを段階的に使用すること。そして、優先順位を決めることが重要です。 目的は何を意識？ 私自身が常に心掛けたいのは、目的に立ち返ることです。なぜ今この課題解決に取り組んでいるのか、なぜ強みや弱みに対する強化や対策を行っているのかを忘れず、判断するときにはその目的を意識し続けることを目標としています。 活用法はどう検討？ 具体的な活用法としては、まず組織編制の際に定量的情報を多く取り入れることにより、効果的かつ効率的な編制を提案していきたいと思います。また、業務設計においては、既存業務で発生するエラーを減らすためにバリューチェーンを活用し、課題の多い部分を特定し、改善を実施することを目指します。 どうやって行動する？ これらを実現するために、まずは文字に書き起こし、個人ワークで仮説を立て、その後に正確な情報を周囲から集めて検証していきます。このように行動することで、目的が共通認識され、その達成に貢献できる提案が可能となる環境を整えていきます。したがって、第一ステップとして、文字に書き起こすところから始めます。

楽しみながら学ぶ方法は？ この6週間、他社事例研究やグループワークでの議論を通じて、楽しみながら学習を進めることができました。特に、ヒット商品がなぜヒットしたのかを論理的に理解することで、マーケティングの面白さを再認識しました。グループワークでもこの点について共感を得られました。 BtoBマーケティングの魅力は？ BtoBのマーケティングもBtoCに近い部分がありながら、よりシステマティックな傾向が強いと感じました。近いうちに部署異動があり、BtoB商品にも関わる機会が増えることから、この分野についても事例を探し、学んでいきたいと思います。 商品アイディアの展開方法は？ これまで他社事例研究に興味を持ちながらも、自社商品への応用にはまだ手が付けられていませんでした。これまで学んだ内容と自社の強みを組み合わせた商品アイディアを考え、商品提案につなげたいと考えています。また、研究所全体での提案活動を活性化するために、若手メンバーを巻き込んでブレスト（ブレインストーミング）の企画を実施してみたいとも思います。 顧客ターゲットの探索方法は？ 自社、他社を問わず商品に対する顧客ターゲットや強み（差別化要素）の探索は引き続き行っていきます。研究所メンバーとのブレストに向けて企画案を作成し、上司に提案してみたいと思います。また、調査結果やアイディアはアイディアシートとして蓄積し、今後のブレストや商品提案に活かしていきたいと考えています。

平均値だけで大丈夫？ 今週の学習を通して、データを扱う際に平均値だけを確認するのは不十分であると改めて実感しました。平均値はデータの中心傾向を示すものの、ばらつき（分散や標準偏差）を反映していないため、データの特性を正しく理解するには中央値や最頻値など他の代表値も併せて確認する必要があると感じました。 グラフの選び方は？ また、データを直感的に把握するためには、単なる数値の羅列ではなく可視化が重要です。グラフの種類を適切に選ぶことで、データの傾向やパターンがより分かりやすくなります。時系列データには折れ線グラフ、カテゴリごとの比較には棒グラフ、割合を示す場合には円グラフなど、目的に応じた使い分けが求められると再認識しました。 代表値はどう使う？ 普段、さまざまな部署とデータ分析を行っている中で、平均値だけではなく他の代表値を用いることや、適切なグラフを選択することが業務に直結する重要な要素となっています。これまで平均値のみで示していたデータに対して、中央値や最頻値を加えることで、より正確な解釈につながると感じています。 今後どう進める？ 今後は、データを扱う際に平均値に偏らず、中央値や最頻値、分散などの情報も徹底的に確認します。また、他者が作成したデータや可視化についても、目的に適しているかどうかをチェックし、必要であれば適切な改善点を提案することで、誤った解釈を未然に防ぎ、正確な意思決定につなげていきたいと考えています。

いろんなタイプを使い分けるには？ 他の研修や書籍では、あなたの性格に合わせた行動方法が提案されることが多かった印象です。しかし、今回は状況に応じて複数のタイプを使い分けるという観点が新鮮で、参考になりました。どのタイプも活用できる一方で、自分自身が明確に一つのタイプに振り切っているわけではなく、ぼんやりとそれぞれのタイプを併せ持っているように感じるため、あまり強く意識する必要はないのではないかと思いました。 リーダーシップはどう活かす？ リーダーシップについて考える際のたたき台としては有用だと感じます。ただし、動画で指摘されていたように、あまり意識しすぎるとぎこちなさや違和感を与える可能性もあるため、知識として控えめに活用するのが良いかもしれません。 各タイプの違いは？ また、リーダーシップには粒度の違いがあるように思います。プロジェクトや作業レベルでは「指導型」や「支援型」が効果的ですが、課や部全体のリーダーシップとなれば、長期的なビジョンを実現するために「参加型」や「達成指向型」が求められるでしょう。しかし、プレイングマネージャーとしては、どちらのアプローチが適しているのか悩む場面もあり、そのバランスを模索している状況です。 実例をどう見る？ さらに、業界や時代、社員の考え方には大きな違いがあると思います。そのため、こうしたギャップやそれぞれの実践例を共有することができれば、とても有益だと感じています。

講義終了の感想は？ 前期の講義終了後、学生アンケートの結果が教員にフィードバックされ、講義改善に生かされる仕組みがあることを改めて実感しました。ゼミの学生からも率直な意見が求められる中、今回の講義を通じて暗黙知の視点の大切さに気づき、複数の教員に授業見学をお願いするに至りました。 主体的授業の課題は？ これまでは、学生が主体的に考える授業を目指し、講義形式をできるだけ避けるよう努めてきました。しかし、学生の受講態度や教員の講義手法を観察する中で、自分に不足している視点が多いこと、そして現場には根本的な課題やニーズが多く存在することを痛感しました。 現場で何を学ぶ？ 課題の明確化のため、まずは現場に出向き、実際の行動や習慣を観察することが重要だと感じました。観察では、意識されにくいユーザーのニーズや行動の癖を捉え、インタビューではユーザーが自覚している経験や知識を言語化するという違いがあります。 定性分析の効果は？ また、定性分析を進める中で、KJ法や付箋を利用した方法を取り入れ、情報の整理やグループ化を行うことの有用性を学びました。具体的には、問題の本質を捉えること、得られた洞察を整理・可視化すること、そしてユーザーの状況や課題に対する解決策の提案を通じた顧客課題説の作成がポイントとなります。 今後の改善策は？ 最後に、今後も常にユーザー中心の視点を維持し、検証と改善を重ねる姿勢が必要であることを強く感じました。

マーケティングの再認識とは？ マーケティングは「顧客起点」であることを再認識しました。顧客視点で魅力を発信することはもちろん、販売側がその魅力をどう伝え、理解してもらうかが重要であると学びました。また、内部の体制作りや方針の理解を進めることも、マーケティングの鍵であると感じました。今後、顧客のニーズを具体的に把握するためには、業務の深い理解と社内での連携、そして効果的なコミュニケーションや提案が求められます。皆さんの意見を参考に、より具体的な提案を行えるようにしていくことが重要です。 提案書作成の課題は？ 日々の業務では、顧客向けに新規案件の提案書を作成することが増えています。しかし、提案書が自社視点になりがちで、顧客のメリットを中心に作成できていないことに気づき、修正を行ったことが多々ありました。また、言葉の選び方や資料作成の難しさも痛感しています。自社の魅力を顧客視点で伝える思考と方法を身につけ、これを業務に活かしていきたいと考えています。さらに、内部体制の構築や伝える方法を学び、これから携わる新規案件にも反映させたいと思っています。 全体を見渡す視点をどう活かす？ 常に全体を客観的に捉える視点を持ち、顧客や社内部署のニーズや状況を理解しながら、最良の伝え方を心がけていきたいです。そして、今回学んだことを社内に発信し、自身の理解を深めると共に、チーム全体でマーケティングを意識できる体制を提案し、進めていきたいと考えています。

実務講義はどう感じる？ 今週までの講義やグループワークを終え、本格的なデータ加工、代表値とビジュアル化、データ傾向の把握といった実務に直結する講義が始まりました。私自身、エクセルの基本理解が十分でなかったため、代表値や散らばりを用いてデータ傾向を確認する方法や、グループワークで触れたピボットテーブルやクエリを活用した作業効率化に関する気づきは、今後につながる貴重な学びとなりました。これまでの業務の進め方を見直す上でも、大変有意義な受講でした。 業務効率向上の秘訣は？ 所属企業ではグループ店舗のデータ集計・分析や戦略提案を担当していますが、基本知識の不足から作業効率が悪く、長時間を要することが多く苦労していました。しかし、今回の学びを通じて、データの意味を正しくとらえる方法や、効率的な集計作業の進め方が理解できたため、すぐに実務に活かしながら、少しずつスキルを向上させていこうと考えています。 基本技術はどう磨く？ さらに、グループワークを経て代表値や散らばりの重要性に加え、エクセルのピボットテーブル操作など、データ集計の基本技術の習得が急務であると実感しました。そのため、早速オンライン動画でエクセル操作（ピボットテーブル活用）のレクチャーを受け、本日以降はこれまで触れていなかった基本知識をさらに深めるとともに、データの傾向把握のために代表値や散らばりに注目した確認を行い、誤ったデータ解釈につながらないよう注意していこうと思います。

クリティカルシンキングとは？ クリティカルシンキングは、すべての知識の土台となる基礎OSのようなものであると理解しました。人は「考えやすい事」や「考えたい事」を考えてしまうという思考の偏りがあることを学びました。人の発想は本来「自由」であるにも関わらず、自らに自らで思考の制限をかけていることも実感しました。物事を分解することの重要性も強く感じました。 普段の仕事に潜む偏りは？ 自分自身の普段の仕事の進め方や物事の捉え方が、思った以上にバイアスがかかっていると気づきました。LIVE授業の最後の質問コーナーで、先生が意識されている「枠組みを考える」というお話が印象的でした。 また、他部署へのプレゼンテーションや説明、課題解決のためのヒアリング、資料作成、進捗報告、MTGの組み立て、営業計画策定、確認・把握、改善提案、業務フロー作成など、さまざまな業務の中で学びました。クリエイティブの制作や広告出稿計画の代替案の提案・改善案の提案も行いました。 どうやって確認を見直す？ 「勢い」や「スピード」にまかせきらないことが、自分の強みでもあり弱みでもあると気づきました。今一度「立ち止まる」こと、「分解」すること、「前提」や「慣習」を疑い「考える」ことを大切にしていきたいと思います。アウトプットを発信する前に、これまで以上に確認すること、確認する際は少し時間をおいてみたり、見方の角度を変えるような行動を取ることが重要だと感じました。

仮説検証におけるフレームワークの役割 仮説を立てるための考え方について学びました。特に、3Cや4Pのフレームワークは、以前大学で学んだものの、実際の仕事では体系的に使用していませんでした。しかし、これらを意識することで仮説検証のための情報整理に役立つと感じました。 仮説A以外のデータも探すべき？ また、自分の仮説に都合の良いデータだけでなく、仮説A以外の可能性を否定するデータも収集することの重要性に気付きました。実務ではスピードが求められ、自分の仮説を証明するデータを集めがちだったので、この学びは大変有益でした。これからは、直接的なデータだけでなく、複数の切り口からデータを検証するよう心がけたいと思います。 具体的には以下の点に活用できると考えています： - **企画・施策立案** - **クライアントへの提案内容の精査**：クライアントの立場に立って仮説を複数持つことで、より効果的な提案が可能です。 - **ユーザーの動向分析**：例えば、使用率が下がっている場合の原因検証などに使えそうです。 - **目標の設定**：年間目標の設定や到達見込みの予測に活用できます。 行動前に何が大切？ 行動の前に、もっと仮説の検証やデータの収集に時間をかけることが重要だと感じました。今後は、「データを分析して仮説を立てる」という従来の手順から、「仮説を立ててデータを分析して検証する」という手順に意識を変えていきたいと思います。