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企画

に関する学び

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どうして強みを認識？ ある企業の事例をもとに、ヒット商品のポイントは「自社の強みをしっかり認識すること」と「お客様のニーズに合致した製品を作ること」であると理解しました。 ニーズ把握は大丈夫？ また、来店客へのヒアリングを通じてお客様のニーズを把握する取り組みから、チャンスを逃さずにしっかりと機会をつかむことの重要性を感じました。 ペインを見抜くには？ さらに、「ペインポイント」という概念にも気づかされました。ペインポイントとは、消費者がお金を払ってでも解消したいと感じる痛みのことです。私自身、妊娠中に食事の支度が大変だった経験から、やや高価な調理セットを利用して献立作りや買い物、調理の負担を解消していたことを思い出し、その考えに強く納得しました。 解決策は何だろう？ ペインポイントをハッピーに転換する商品が生まれれば、世の中に大きく貢献できると感じています。研修の企画においても、受講生がどのような痛みを感じているか、または感じる可能性があるかを明確に提示し、その解決策を示せるとよいと考えました。 研修で何を見直す？ そのため、研修の合間にヒアリングを実施するなどして、受講生の「痛み」を正確に把握する機会を設け、既に行っている研修後のアンケート結果もしっかりと読み込む時間を取り入れたいと思います。 インタビューの極意は？ さらに、ディープインタビューを依頼する際のポイントや、インタビューを円滑に進めるコツ、また相手に深く尋ねる際の心構えやペインポイントを分析する手法についても学び、今後の活動に活かしていきたいと感じました。

VRIOフレームワークの意義とは？ VRIOフレームワークにおけるValueとRarityは、ターゲット顧客にとって意味があるか、競合との差別化につながるかに関わる。Imitabilityは施策による差別化が持続するかを考える上で有効であり、Organizationは持続可能な差別化を組織全体で実行できるかどうかの視点である。 顧客ターゲティングの手順は？ Step 1. 顧客セグメンテーションに基づくターゲット顧客の特定。 Step 2. ターゲット顧客に対して競合を意識した施策がなされているかの確認。 Step 3. 実現可能性や持続可能性を意識した施策であるかどうかの評価。 業界での差別化戦略の現状は？ 自身の業界では、ポーターの3つの基本戦略に基づき、自社は製品軸での集中戦略を採用していると認識した。ただし、ターゲット顧客はかなり広範であり、差別化集中の戦略を採用している。Step 1のセグメンテーションは実施済だが、Step 2の競合調査が不十分である。今後、追加調査を行い、競合との差別化とその持続性を維持するプランを策定したい。 医療分野での新商品企画にどう取り組む？ 転職先での新たな業務として、医療分野や計測機器分野での新商品の企画を担当する。顧客セグメンテーションや市場規模に基づく優先順位は設定したが、Step 2の競合動向調査や技術トレンドの把握が不十分である。これが喫緊の課題であり、8月に調査を実施する予定。その後、施策案のブレストをチーム内で行い、Step 3の実現可能性や持続可能性を意識した施策の優先順位付けを9月に実施する予定である。

楽しさを実感した学び 学ぶことの楽しさを実感できました。これまで、物事を一つの視点からしか考えていないと気付かされました。例えば、病院についてのディスカッションでは、研究施設や避難所など、私の視野を超えた多様な視点があり、「すごいな〜」と感心しながら学ぶことができました。また、懇親会では慣れない場でも声をかけていただき、私の話を聞いてもらえて嬉しく、あっという間の時間でした。短い時間でしたが、とても充実した時間を過ごせそうです。 表現力を磨くために 私は表現することが苦手ですが、考えを整理し、ロジックツリーを使いながら可視化を進めていきたいと思います。これからも頑張りますので、よろしくお願いいたします。 知識を積み重ねる方法とは？ 企画立案に役立つ知識を得ようと、多方面にわたり学びたいと考えています。私の所属する部署は営業推進で、フロントに近い部分ですが、業務を円滑に進めるためには、コンプライアンスや事務部門との連携が不可欠です。浅く広く学ぶことから始め、知識を積み重ねていきたいと思います。 弱点克服に向けて挑戦する 私は言語化が苦手で、ボキャブラリーが少ないと感じています。昨日学んだロジックツリーを活用し、日々テーマを決めて少しずつ作成し、翌日に見直すことを続けていきたいと思いました。できないことは何度も繰り返し訓練することで、少しずつ成長を感じられるかもしれません。過去には自分の弱点を避けて通ってきましたが、これからは向き合い、克服に努めたいと思います。皆さまの考え方を伺う中で多くを学び、とても楽しい時間でした。今後ともよろしくお願いいたします。

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。

分解苦手の原因は？ 課題や演習を通じて、自分はまだ分解が苦手であると改めて認識しました。たとえば、ある課題で来場者数の分解を試みた際、先入観にとらわれ「このデータはこうだろう」という決めつけから、全体像を捉える前に細かい部分に飛びついてしまったことが原因でした。今後は今回学んだことを活かし、全体を俯瞰した上でデータを細分化する必要があると痛感しました。 MECEは何が難しい？ また、MECEの考え方はこれまで意識していなかったため、非常に難しく感じました。これまでの思考では、漏れをなくそうとするあまり重複が発生し、その事実に気付かないことも多かったのです。実生活や業務、特にサービス企画における業界分析や案件分析の場面で、これまで無意識に作り上げていた都合のよいデータに頼るのではなく、全体の構造を俯瞰して正確なデータ作りを意識して取り組んでいきたいと考えています。 分解判断は難しい？ さらに、問1と問2の課題についても、普段から意識して活用しなければならないと感じていますが、初めは的外れになってしまうのではないかという不安があります。講義で「失敗することでその分解の傾向が分かる」という話を聞きましたが、現在の自分の理解力では、どの分解が適切でどれが誤っているのかを十分に判断できるかどうかに悩んでいます。 グループの学びはどう？ グループワークでは他の受講生の皆さんが、しっかりと分解やMECEを身に付け、面白く興味深い意見を出しているのを感じました。今後は、どのようなトレーニングや意識を持ってこの考え方に取り組んでいるのか、引き続き学んでいきたいと思います。

なぜ直感に頼るの？ 過去の経験から、直感や感情に頼った判断をする癖が付いてしまったと感じています。これまで行動力と時間を費やし、何とか成果を出してきたものの、常に不安や焦り、自信のなさが心に残っていました。また、他者（上司や同僚）から見える自分と、私自身が捉える自分との間に乖離がある理由は、なぜその行動を取ったのかを説明できていなかったからだと思います。 目的意識って何が大切？ 大切な姿勢として、特に「目的を意識する」と「問い続ける」の二点を、今後も常に心掛けていきたいと考えています。 戦略はどう活かすの？ また、メインのプロダクトの営業活動では、自分自身の動きだけでなく、市場を踏まえた営業戦略を上司への説明やマーケティングへのフィードバックに活かすことを目標としています。さらに、今携わっている新たな製品企画にも、これまでの経験や知見を十分に反映させていきたいと思います。 会話はどんな工夫が必要？ 家庭内でも、会話の中で相手に何を伝えたいのかが明確になるよう努め、無駄なやりとりを減らすことを意識しています。目的とは、誰のどんな課題をどのように解決するのかという点を常に明確にすることです。営業活動の現場で得た情報を整理し、よく考えて製品企画に活かすことが必要だと感じています。 共有の価値はどう評価する？ また、整理した情報を上司と共有しながら、自分が製品企画にどのように貢献できるかを自分自身で見出すよう心がけます。会議の場では、営業ならではの具体的な意見をしっかりと考え発言することで、製品企画と営業戦略を繋げる意識を持ち続けていきたいと思います。

カフェで価値守れてる？ アカウンティング研修の第1週目では、P/L（損益計算書）を題材に、カフェ経営のケーススタディを通して「利益を生み出すためには、店としてどのような価値を提供するか」が重要であると学びました。特に、高級志向のカフェが原価低減を図るために安価な豆を使用しようとしたが、結果的に店のコンセプトが損なわれ、顧客に支持されなくなる可能性があるという事例が印象に残りました。単に売上から原価を引いた数値だけで判断するのではなく、「価値を守ることが利益に直結する」という視点の重要性を実感しました。 IT提案で本当に伝わる？ この学びは、私が関わるITシステムの提案やプロジェクト企画にも活かせると感じています。たとえば、顧客に単にコスト削減を訴えるのではなく、その企業のビジョンや利用者のニーズに合致した価値を明示し、費用対効果の高い提案を行うことが大切です。そのため、今後は提案書の作成時に「この機能は誰のためで、どのような価値を提供するのか」を意識し、価格や納期だけでなく、価値提供を軸にした提案を心がけていきます。 価値、どう数量化する？ 一方で、「価値を守ることが利益につながる」とはいえ、その“価値”をいかに定量的に測定するかについて疑問も感じました。ITプロジェクトでは、顧客の要求に応えるために機能の取捨選択が求められ、何を守るべき価値とするかの判断が難しいと感じています。他の受講生にも「価値」と「利益」のバランスについて、実際の経験をもとに意見を交換し、定量評価が難しい価値をどのようにマネジメントに反映するかを議論してみたいと考えています。

データ分析の新たな視点は？ データの加工や分析など、日常業務で行うことが多かったが、今まで機械的に区分していたことに気づいた。例えば、10歳刻みで分けることはあっても、19歳〜22歳の大学生という区分で考えることはなかった。しかし、高校生・大学生・社会人という区分で行動が異なることから非常に納得できた。また、MECEを意識して複数の切り口で分解することを、すぐに実践に活かしたいと思った。 効果的なフィードバック法は？ 研修や会議等の企画、運営を行う際には、事後アンケートを実施している。これまでのフィードバックは、コメントや全体の感想のみを基にしていたが、アンケート取得時には役職や年次などの詳細なデータも把握できる。これにより、MECEを意識した層別分解を活用することで、現状をより具体的に把握し、改善点としてフィードバックを行いたい。より良い研修や会議の運営を目指すためにも、この手法を取り入れたい。また、営業推進業務においてもデータの取り扱いが多いので、率算出やグラフ化などを行い、データから得られる情報をしっかりと把握することで、全国への営業推進に役立てたい。 目的を持ったアンケートの活用法は？ 研修や会議の計画に際しては、分解を踏まえ、自分が把握したい点や次回以降の運営のために知りたい点を事前にしっかり考えることが重要だと感じた。その結果、目的を持った事後アンケートの設問を考えることができる。アンケート取得後には結果だけに頼らず、MECEを意識した分解によって多くの情報を把握し、それに基づいて現状を知り、今後の業務に活かすようなフィードバックを行いたいと思う。

どんな進化のヒント？ SCAMPER法は、私が関わるまちづくり団体での事業アイデアのブラッシュアップに有用だと感じています。今後、マルシェの開催を予定しており、例えばSCAMPER法を活用してマルシェ自体を進化させるという視点が生まれました。 具体策はどう？ 具体的には、C（組み合わせ）の視点では、地域の歴史ツアーと組み合わせることで訪問者の増加が期待でき、E（削減）の視点では、出店ブースの数を減らすことで少数精鋭のブランド戦略を実現できます。また、R（逆転）の視点を取り入れることで、来場者が出店者に直接体験を提供する「逆マルシェ」の開催も検討しています。こうしたアイデアの検討には、ブレインストーミングやKJ法を併用する予定です。 視点選びはどう？ また、SCAMPER法では必ずしも全ての7つの視点を使わなくても良いと気づきました。テーマや状況に応じて、使いやすい視点を選ぶことが重要です。特に、組み合わせ（C）や削減（E）は実践しやすく、新たな発想を引き出すのに有効でした。一方、逆転（R）や代替（S）は発想の転換を促すため、柔軟な思考が求められると感じました。 どう学び直す？ 今日の学びは、アイデア発想の手法を状況に合わせて柔軟に使い分けることの重要性です。SCAMPER法では無理に全ての視点を適用する必要はなく、適材適所で活用することで、より実践的なアイデアが生まれると実感しました。さらに、ブレーンストーミングで発散的に考え、KJ法で整理するプロセスを繰り返すことで、地域づくりやイベント企画の精度を高めることができると確信しました。

もう一人の自分とは？ クリティカルシンキングの学びでは、まず「もう一人の自分を育てる」という考え方が印象に残りました。自分自身とは異なる視点を持つためにも、常に「なぜ？」と自問自答し、物事を深く掘り下げる思考習慣を意識することの大切さを学びました。 どうして多角的に見る？ また、物事を多面的に捉えるためには「3つの視」や「MECE」という視点が必要です。MECEの観点から考え、多くの切り口を見つけ出す努力が重要である一方で、その点については自分自身に不足を感じる部分もあり、ライブ授業を通して実感しました。 なぜ疑問が必要？ さらに、人には誰しも「思考の癖」があり、無意識の暗黙の了解に頼らず、しっかりと理由を追求することが適切な結論につながると改めて学びました。担当する試験の説明においても、一つ一つの設定について「なぜ？」と理論立てて説明することで、関係者の納得を得やすくし、円滑に試験を進めることができると感じました。また、新しいことに挑戦する際にも、内部環境や外部環境など、多面的な視点で考慮することで、幅広い賛同や建設的な改善提案を引き出せる企画が立案できると実感しました。 どうやって改善する？ この学びを通して、今後の取り組みでは以下の点を意識していきたいと思います。 まず、何事にも「なぜ？」と疑問を持ち続け、たとえ一通りの結論に達していたとしても、別の視点から再検討する姿勢を忘れないこと。そして、より多くのMECEの切り口を考え出すために、自分とは異なる立場の視点を取り入れ、物事を多角的に捉える習慣を身につけることが大切だと感じました。

生成AIの目的は何？ 今回の学習を通じて、生成AIを活用する際には、ただ単に使うのではなく、「何を実現したいのか」という目的を明確にし、その背景や前提条件を具体的に伝えることが重要だと実感しました。特に、同じ依頼内容であっても、指示の出し方一つでアウトプットの質が大きく変わるという点が印象的でした。 生成AIの注意点は？ また、生成AIは非常に自然で完成度の高い文章を出力する一方で、内容の正確性や微妙なニュアンスまで保証されるわけではありません。そのため、利用者自身がファクトチェックや評価・修正を徹底し、論理的思考力や専門知識を維持することが不可欠であると感じました。 業務への応用は？ 私の業務においては、企画書や報告書、経営層向けの説明資料の作成、会議での論点整理、情報収集など、幅広い場面で生成AIの活用が期待できると考えています。特に、複数の視点を整理しながら企画を進める際には、論点整理やアイデア出し、資料構成のたたき台作成が効率化されるため、大いに役立つと感じました。 使い分けのポイントは？ さらに、各生成AIにはそれぞれの強みがあるため、用途に応じて使い分けることでアウトプットの質と作業スピードを高めることが可能です。ただし、生成AIのアウトプットをそのまま使用するのではなく、必ず自分自身で内容の確認や事実関係、表現、意図とのズレをチェックする姿勢を徹底したいと思います。 今後の改善策は？ 今後は、プロンプトの改善を含めた試行錯誤を重ね、自分なりの活用パターンを確立することで、業務の生産性向上につなげていきたいと考えています。

データ分析の進歩を実感 これまでの実践演習のおかげか、ライブ授業の例題の際、自分が受講以前よりデータの着目ポイントがわかるようになったこと、仮説を複数出すことが怖くなくなっていたことに気付きました。また、ライブ授業の中で出てきた「やみくもに分析しない」という点も、性格上ハマりやすい沼だと思うので、優先順位を考えつつリソース配分を意識しながら分析したいと思います。 ディスカッションでの学び方とは？ ディスカッション形式で例題を解くことで、人によってデータの見方や感じ方が違って面白かったです。一人でこっそり分析するよりも、複数人で話し合いながら進める重要性を感じ、実務でも活かそうと思いました。 新規事業におけるフレームワーク活用 新規事業を担当しており、これから多くの施策や企画を立ち上げる機会が増えると思うので、その際には効果的な施策を打ち出すために、問題解決のフレームワークを使って体系的に進めていきたいです。今回の講座で学んだ大きな収穫の一つは「振り返ることの重要性」です。グループワークを通して意見を交換し、その際に振り返りとして自分の考えをまとめる時間があったことが学びに繋がりました。施策を打った後も、その振り返りを必ず行い、次に活かせるようにしたいと考えています。 データをどのように活用すべき？ 今後も引き続きデータ分析の講座や研修を積極的に受けたいです。実務レベルでは、常に仮説を持ち、複数の切り口からデータを分析・比較し、結果の検証を行うという順番を意識しています。一部のデータだけを見てすぐに判断しないように気を付けたいと思います。