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提案

に関する学び

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効果的な文章の組み立て方とは？ 「相手に伝わる文章を書くポイントを身につける」について、大きなポイントになる部分は以下の順序で理解しました。自身の解釈に基づいて再編していますので、他に気になる点があればご指摘ください。 1. 文章を書き始める前に全体像を想像する。 2. ピラミッドストラクチャー（メモ："主張⇒根拠"の論理の組み立て）を活用する。 3. 主語述語を意識する。 4. 長文になっていないか意識する。 5. 自分の文章を俯瞰し精読する。 コミュニケーションツールの使い分け方は？ 業務で利用しているコミュニケーションツールには、チャット、メール、Office製品、課題管理ツールなどがあります。 これらのツールは、以下のような場面で活用できます。 ●提案フェーズでの資料作成 主張したいことを一点に絞り、複数の概念を用意します。既存顧客の場合は、顧客カラーに応じた選択を行いますが、分からない場合は複数の選択肢をそのまま準備しておきます。ただし、根拠はすべて明確にしておくことが重要です。 ●エンジニアとのやり取り 主張に対しての根拠を複数用意し、文章の精度を高めます。しかし、コミュニケーションには必ずラリー（やりとり）が存在するため、一回で全てを伝えようとせず、逐次的なやり取りを心がけることも大切です。

4ステップを理解？ 今週は、問題解決の4ステップ「What（何が問題か？）」「Where（どこに問題があるか？）」「Why（なぜ問題が起きているのか？）」「How（どうするか？）」を学びました。これにより、問題を定量化し、範囲を絞り、原因を分析して具体的な解決策を導くという、論理的な課題整理の手法が実践的に理解できました。 ロジックツリーの効果？ また、ロジックツリーの活用法も学び、問題を「モレなく・ダブリなく（MECE）」分解する方法が、構造的な分類や深掘りにとても役立つと感じました。現場での意思決定や具体的な課題整理に、この手法を応用できる点が印象的でした。 企画立案のコツは？ 企画の立案時には、問題解決の4ステップを活用し、過去と未来の問題に分けて検討することで、理想の状態を明確にし、提案が本質から外れないよう注意することができると実感しました。加えて、アイデア出しの際にロジックツリーを用いることで、問題を細かく整理し、深い考察が可能になる点も大きな学びでした。 実行前に再確認？ 思いついた企画をすぐに実行に移すのではなく、一度立ち止まって問題解決のステップを確認すること、そして企画が進行している段階でも都度、本来あるべき状態と現状のギャップを再確認することの重要性を感じました。

戦略の再定義はどう？ 普段、漠然と使用していた「戦略」という言葉を改めて定義し直し、「ゴールを明確化すること」の重要性を再認識しました。演習問題では「ゴールが明確でない」と感じましたが、実際の業務では「手段」に目が行きがちだと気付きました。「ゴール」についても、自分が考える「目標・ゴール」ではなく、組織全体としての「ゴール」を考える必要がありますが、異なる価値観を持つ人々の集合体である組織において、その「ゴール」を設定する難しさを感じています。今後、この点についてさらに学んでいきたいと思います。 企画業務で何を見抜く？ 企画業務においては、企画の実現に向けた戦略的なアクションが必要です。人事部としての目指すゴールと事業本部の目指すゴールが初めから一致することは少ないです。そのため、傾聴して相手のニーズを分析し、必要に応じて人事部から提案することで、最終的に共通の「ゴール」を設定し、実現に向けた手段を検討していく必要があります。 論理と共通解は何？ 自分の考えを論理的にまとめるだけでなく、周囲の人々の状況や考えを認識し、共通する結論、つまり目指すゴールや解決策を見出していくことが求められます。本講座のグループワークでも、自分の意見を押し通すのではなく、グループとしての最適解を導き出せるよう努力しました。

データ比較で新たな発見をどうする？ 他のデータと比較することで、新たな洞察を見出すことが重要です。分析のプロセスとしては、まず目的を明確にし、次に問いに対する仮説を立て、その後データを収集し、最終的に分析によって仮説（ストーリー）を検証します。 どの分析視点が有効か？ 分析における視点としては、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンを見ることが大切です。具体的なアプローチとして、代表値（単純平均、加重平均、幾何平均、中央値）やばらつき（標準偏差）を使うことで、データの特徴を理解します。 仮説検証で気づく新たな問題は？ 提案する際に、自分の仮説を立証するためのツールとして、これらの手法を使いたいです。仮説には正解がないことから、むしろ仮説が間違っている場合は、実際の状況とのギャップに気づきやすくなり、新たな問題発見につながります。ですので、間違った仮説を立てることも恐れず、仮説の幅を広げたいと思います。 勘と経験を超えて新たな仮説を 長年、勘と経験で仮説を立てていましたが、自分の思考範囲を超えた仮説を立てることで、マーケットの状況を広く知り、新たな問題点に気づけるようになります。また、いろいろなグラフを作成し、自分の仮説に対して一番説得力があるものを比較してみたいと考えています。

資金と目標は？ これまで、資金力のある会社は、その資金力を活かして事業を展開していると考えていました。しかし、企業には独自のコンセプトや提供したい価値があり、その実現のために必要な資金を調達し、投下していることに改めて気づかされました。つまり、資金そのものを起点にビジネスを考えているのではなく、成し遂げたい目標をもとに事業を展開しているのです。 資金バランスはどう？ とはいえ、企業が規模や利益に見合わない借入を行えば経営破綻のリスクがあるため、資金のバランスが極めて重要です。このバランスの健全性を示すものとして、貸借対照表（BS）が大きな意味を持つと感じました。 見直しのポイントは？ 今週学んだ知識を踏まえ、自社の中長期的なビジョンを実現するために、必要かつ適切な貸借対照表の割合や規模を見直すことが求められると考えます。また、事業単位においても、利益を生むために適切な資産規模が何かを検討する必要があります。理想は、少ない資産投下で大きな利益を上げる投資モデルの構築です。そのため、効率性や安全性の観点から各事業を評価し、得た気付きを経営陣に提案していくつもりです。 情報共有はどうなっている？ さらに、参加者の皆さんが各業界の貸借対照表にどのような特徴を見出したのか、情報を共有いただければと思います。

問題解決の順序はどう？ 問題解決のステップとして、「What, Where, Why, How」の順序で進めることが重要です。やみくもに分析を開始するのではなく、順序立てて進め、数字に基づいたストーリーを構築することが求められます。データ分析においては、比較対象をはっきりさせ、集めたデータをしっかりと加工し、原因を特定する努力が重要です。 採用改善はどう進める？ 採用手法を模索する中で、SNSや自社サイトの採用ページの改善を進めるには、コンバージョン率やファネル分析を活用して、離脱ポイントを特定することが有効だと考えました。それにより、コンテンツの見直しも可能になります。 企画提案の進め方は？ このように分析を進める際は、初めに仮説を立て、結論のイメージを持つことが肝要です。何のために分析をするのか目的を明確にし、課題を特定するステップで進行することが大切です。特に、来年度に向けての企画提案の時期においては、データを活用して説得力のある資料を作成したいと考えています。そのために、データ分析の手法を復習し、自分自身の知識として確立する必要があります。また、データをさらに深く理解するためには、エクセルの関数についても知識を深めることが必要そうです。これについては、AIを活用し、日々学び続けたいと思っています。

データ整理は安心？ データの切り出し方について、以前は数字が欲しいならこれといった感覚で扱っていたため、具体的に整理する作業が非常に有意義でした。成長率の求め方についても久しぶりに見直し、これまで間違った計算方法を用いていたことに気づけたのは大きな収穫です。 分布分析の効果は？ 定量分析の手法として、代表値と分布に注目し、データをビジュアル化してより理解しやすくする方法を学びました。平均値が外れ値の影響を受けやすいという点に加え、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値といった代表値や、標準偏差を用いた散らばりの把握、さらにはヒストグラムでばらつきを表現するテクニックが印象に残りました。 データ活用の秘訣は？ また、ECにおける購入者分析や売上、アクセス解析にこの知識を活かせると感じました。特に、複数の商材を取り扱う場合のデータ集計処理について、最終的に求める数値や、それをどのようにビジュアル化すれば良いのかを意識したデータ分析ができるようになりました。 感覚から論拠に？ これまで感覚的に行っていたデータ処理について、なぜその手法を用いるのかを説明できるようになり、自信がつきました。今後は月次のアクセス状況の説明にも、より論拠をもって提案し、販売方針や経営判断に結びつけていければと考えています。

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。

戦略的な問いは？ 講義中、「戦略的な人とはどのような人物か」「戦略的とは何か」という問いに触れ、誰もが大小さまざまな戦略的行動を取っていると実感しました。しかし、自分自身が十分に戦略的に動けていないと感じる背景について考えた結果、主に二点あると気付きました。 戦略が足りない理由は？ まず、不確定な事柄を明確にするための思考が十分に身についておらず、「自分には難しい」と考えたり、俯瞰的に全体を捉える時間が足りなかったりすることが挙げられます。次に、独自性を意識して行動するという観点が不足していると感じました。これらの点を研修期間中に克服し、意識して身につけていきたいと思います。 活かし方を考える？ この学びは、今後以下の二つの場面で活かしたいと考えています。 数値目標はどうする？ 一つ目は、組織の数値目標や状態目標達成に向けたアクションプラン作成です。目標は設定しているものの、さまざまな角度からのアプローチがある一方で、具体的な行動計画に落とし込めていません。直近の経験と直感に頼ったアクション決定の癖を是正し、より精緻なプランを構築していきたいです。 提案はどのように？ 二つ目は、顧客への案件提案の際です。自社ならではの独自性を真剣に追求し、提案内容に反映させることが今後の課題です。

どの分析方法が有効？ 問題を特定する際のアプローチについて、分類や分解の手法、考え方の基本を身につけることで、さまざまな課題に対してゼロから悩むことなく、正しい分析を進められると実感しました。学習の中ではプロセスの分解に重点を置いていましたが、他の方法についても幅広く覚えておきたいと考えています。 提案の見直しは必要？ 実業務においては、顧客への提案で解決策ありきで進めてしまうケースがあり、都合の良い分析になってしまうことがあります。こうした提案は初めは良い印象を与えるかもしれませんが、本質的な課題解決にはつながらず、長期的には評価を下げるリスクがあるため、業務の進め方を見直す必要があると感じました。まずは、これまで学んだ分析のステップに基づき、客観的かつ正確な分析を実行した上で、最適な解決策を提案することが重要だと思います。 行動計画はどう決める？ 具体的な行動としては、実業務で特定のサービスに依存せず、客観的で正確なデータ分析を徹底し、複数の選択肢を比較検討することが求められます。そして、適切な判断基準を設定して最適な解決策を提案することを意識します。加えて、提案後の振り返りを行い、実施した解決策の効果をデータで検証する仕組みを整えることで、継続的に提案の機会を創出できると考えています。

クリティカルシンキングの重要性とは？ 「クリティカルシンキングとは、問いと答え（主張と根拠）を考えることである」という言葉がとても印象に残っています。また、主観的にならず、客観的に現状を分析し、ありたい姿を見据えて、今解くべき価値のある問いを考えることが重要だと感じました。価値のない問いを立てても意味がありません。 組織課題への対処法は？ この考え方は、社内での施策提案の場面で非常に役立ちます。組織課題について考えていると、自分もその組織の一員であるため、主観的になったり、自分の意志が入り込んでしまうことがあります。その際には「これは客観的か」を常に意識することが大切です。現状を正確に分析し、今解くべき価値のある問いを考えるように心がけたいです。 客観的な施策提案のプロセス 施策を検討する際には、いきなり施策提案まで考えるのではなく、以下のステップを踏むべきです： 1. まずは現状を分析し、その分析が客観的かどうかを振り返る。 2. 次に、今解くべき価値のある問いを立て、それが客観的かどうか再度振り返る。 3. 一晩寝かせる。 4. 最後に、分析結果と問いの両方が客観的であるかを確認し、提案に移る。 このプロセスを経ることで、より客観的で価値のある施策提案ができると感じました。

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。