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改善 ✕ 手法

に関する学び

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グラフ表現はどう見る？ データをグラフ化したり、分解や階層化、刻み幅の調整を行うことで、視覚的な効果が明確に表れた点に感動しました。また、属別、変数、プロセスといったMECEの考え方を採用していることは、新たな発見でした。特に、既存顧客と新規顧客のデータ加工により、今後の事業展開におけるプレゼンテーションやデータ分析の資料作成に大いに役立つと感じました。 来店分析の視点は？ まず、既存の来店顧客の分析では、居住地、年代、性別という視点から顧客の特徴を可視化しました。これにより、提供すべき利便性や専門性、さらには信頼性を把握でき、商圏のマップ作成や年齢別構成比、性別比率の分析が実施されました。 来店理由をどう評価？ 次に、来店理由の分析では、ネット、看板、紹介、口コミといった複数の集客チャネルを評価し、来店時の相談内容も踏まえたことで、各チャネルの有効性や口コミ・紹介によるリピート率の傾向を明らかにしました。 社員満足度の内訳は？ また、社員満足度の調査では、匿名のアンケート手法を用い、年代別のモチベーションや福利厚生に対する満足度、職種別の残業比率などを数値化することで、従業員の状況を詳細に把握し、今後の改善につなげる分析が行われました。 在庫管理の効率化は？ さらに、薬品や備品の在庫管理においては、在庫回転率のデータ利用や重複作業の削減を通じて、作業の効率化が図られました。 診療アップセルはどう？ 加えて、自由診療と保険診療の両面からアップセルの可能性を探る資料も作成され、今後の収益向上の取り組みに寄与する内容となっています。 新規事業展開は何が？ 最後に、新規事業開拓に際しては、M&Aや他業種とのシナジー効果の検討を踏まえた資料作成が進められており、全体として包括的なビジネス展開の土台作りに大いに役立つと感じました。

目標は何になる？ まず、以下の3点を目標にする必要があります。第一に、物事の本質を捉え、目標達成に効果的な手段をシステマチックに考えること。次に、大局観を持ってバランスよく情報を収集・分析し、適切に考察すること。そして、フレームワークなどの型を習得することです。 どう分析する？ 分析にあたっては、3C、SWOT、クロスSWOT、バリューチェーンなど、案件に応じた手法を選ぶと同時に、特定のフレームワークに固執しすぎない柔軟さも求められます。また、常に経営者の視点を持ち、ジレンマを恐れずに他社の意見に耳を傾ける姿勢が重要です。 どう機能を活かす？ 製品開発においては、自分の担当機能に偏りがちな傾向を意識する必要があります。たとえば、機能テストではテスト内容に気を取られがちですが、本当に提供したい機能で何が求められているのかを見極めることが大切です。また、他機能との干渉が発生した場合、自己の機能を守るだけでなく、相手とのより良い落としどころを探ることが求められます。自分の機能のメリットを強調する際も、全体最適の視点で何が必要とされているのかを考えることが重要です。さらに、自グループの改善・発展のみに目を向けるのではなく、経営者の視点でそのグループに求められる役割を見定めること、そして、現状の取り組みに意義を見出せなくなったときには、チーム、会社、グループ、業界全体の視点で再評価することが求められます。 役割を再考すか？ また、現在、関連企業に出向している中で、業務委託先という意識から自らの存在意義を否定的に捉えるメンバーが多い現状があります。そのため、会社単体で考えるのではなく、グループ全体や業界全体、さらには世界規模の視野で自分たちの役割がどのような影響を及ぼし、結果的に何を求められているのかについて、定期的にメンバーで話し合う機会を設けることが重要だと考えています。

満足と不満の理由は？ ハーズバーグの動機づけ・衛星理論では、仕事に対する満足要因と不満要因が存在することが示されています。リーダーとして、尊重、目標設定、フィードバック、信頼関係の構築など、実践可能な手法を取り入れることが大切だと感じました。ただし、実行段階で過度に干渉しないよう、各人に対してどこまで関与するかを慎重に考えながら行動する必要があると学びました。 振り返りの工夫は？ また、振り返りの習慣化に関するワークを通して、振り返りの方法や押さえるべきポイントについて多くの知見を得ました。相手を評価することで、自分が味方であることを示す効果や、振り返りの際に自らの言葉で語ってもらうことの重要性を実感しました。さらに、成功体験を振り返る際には、実際に行った行動だけでなく、その時に考えたことや感じたことにも着目し、より深掘りする質問を投げかけることが必要であると感じ、今後実践していきたいと思いました。 経験学習モデルの疑問は？ コルプの経験学習モデルも非常に有益でした。具体的な経験を積むこと、その後振り返りを行い、自己流のノウハウや持論に落とし込む（抽象的概念化）とともに、次なる機会に活用する（能動的実験）というサイクルを繰り返すことで、能力の向上が促されると理解しました。特に、3番目と4番目の段階については、今まで十分に意識していなかったため、今後積極的に取り入れていきたいと考えています。 面談の改善策は？ 最後に、これまで取り組んできた斜めからの振り返り面談の経験についても振り返りました。営業マンを対象とした面談の実施を通じ、振り返るべき項目が漏れなく整理されるよう工夫することの重要性を再確認できました。コルプの経験学習モデルの知見を、チームミーティングで共有し、面談を通じて営業現場に良い変化と成果がもたらされるよう、今後も取り組んでいきたいと考えています。

数字の背景を見た？ 今週の学習で特に印象に残ったのは、財務数値の見方が「数字そのもの」ではなく、その背景や因果関係に着目することの重要性です。P/Lについては、売上や利益額だけでなく、利益率やコスト構造を確認することで、どこで利益が発生し、どこに改善の余地があるのかを探る視点を学びました。一方、B/Sでは、負債と資本という資金調達方法と、資産としての活用先を対比することで、資金繰りや経営の安定性を判断する手法を理解しました。さらに、P/LとB/Sを関連づけて分析することで、企業の全体像を立体的に把握できる点も大変有意義でした。今後は、こうした視点を業務改善に活かし、改善策が利益率や資金繰りにどのような影響を与えるかを明確に示せるよう努めたいと考えています。 活かす場面は何？ ① 活用したい場面 請求・入金フローの改善やコスト削減の提案の際に、学んだ視点を活用したいと考えています。たとえば、請求処理の誤り削減や入金遅延の改善に取り組む際、P/Lの視点では改善による利益率向上、B/Sの視点では資金繰りや運転資本の改善効果を具体的な数値で示すことが可能です。 提案は伝わる？ ② 学びを活用している姿 実際に改善案を経営層や関係部署に提示する際には、売上総利益率や回収サイトの短縮日数など、具体的な数値を用いて説明しています。その結果、「この改善により年間○○円のコスト削減や資金回収の短縮が見込まれます」と示すことで、提案の根拠が明確になり、納得感が高まっています。 改善行動は具体的？ ③ 具体的な行動 月に一度、自部署のP/L・B/S指標（利益率や運転資本）を確認し、改善余地を探る習慣を取り入れています。また、各業務改善案ごとに数値効果を試算するフォーマットを作成し、改善施策の実施前後で数値を記録・比較することで、効果を可視化できる体制を整えています。

ゴールはどう捉える？ 様々な手法や考え方で課題解決に取り組む中で、最終的なゴールは共通していました。それは、ユーザーの本質的な課題を捉え、解決策を提示して共感を生むプロトタイプを作り上げることです。発表時にはいくつかの質問を受け、まだ足りない部分や改善点を発見できた点が印象的でした。これは普段の業務でも同様の流れであり、プロトタイプ作成時に浮かんだ疑問点などを次の機会に備えて蓄積しておくことが大切だと感じました。 行動で変化起こす？ また、課題の『重さ』に対して、それぞれ異なるアプローチがあったことも印象に残りました。受講している皆さんは自ら行動し、周囲を動かす力を持っていると感じます。各自が現場に戻り活躍される姿が目に浮かび、私もその一員となるべく努力しようと思いました。 新プロジェクトの意図は？ 来月から2月にかけて、新たなプロジェクトに取り組む予定です。アンケート調査はすでに完了し、現在は集計と分析を進めている段階です。今まで学んだ手法を活かして、根本的な課題を見出し、クライアントが望むものとユーザーが求めるものがフィットする提案を目指します。まずは『パリュー・プロポジション・キャンバス』を個人で試行し、ファシリテーションができるよう準備を進め、チームでの課題解決に繋げたいと考えています。 デザイン思考の軌道は？ 直近では、今回のプロジェクトにおいて『デザイン思考』を取り入れます。12月はアンケート調査の分析を行い、KJ法で分類した内容をバリュー・プロポジション・キャンバスで整理し、ワイヤーフレームを作成します。1月には情報設計を経てプレゼンテーション用の資料を作成し、修正を重ねながらプロトタイプを完成させ、改善を続けます。2月にはプロトタイプを基にデザイン作業に移り、月末には承認を得るためのプレゼンテーションを実施し、3月の公開を目指す流れです。

どうやって特徴を捉える？ 大量データを比較する方法として、まずデータの特徴をひとつの数字に集約し、グラフ化して視覚的に把握する手法を学びました。これにより、数値としての評価だけでなく、データの散らばりや傾向も同時に捉えることが可能になります。 平均値の違いを知る？ 平均値や中央値を確認するために、単純平均、加重平均、幾何平均、そして中央値の各手法を比較しました。今まで単純平均や加重平均を主に用いていたため、このうち幾何平均と中央値の手順が分かっていなかったために、業務上物足りなさを感じていた点に気づくことができました。 分布の形はどう判断？ また、データの平均的な分布をグラフ化することで、これまで感覚的に捉えていたデータの散らばりを、標準偏差などの具体的な数字として表現する必要性を認識しました。こうした数値化は、データのばらつきが大きいのか小さいのかを明確に捉える上で非常に有効です。 利用状況をどう見る？ さらに、提供しているサービスの利用状況を単なる数の集計として週次報告している現状に対して、まだ活用できていないデータの中に、利用者の属性や利用時間帯などの詳細な情報が含まれているのではないかと考えるようになりました。これらを分析することで、サービスの改善点や利用者の利便性向上につながる提案が可能になると感じています。同様に、ライセンスやクラウドの予算についても、感覚的な予測に頼らずデータに基づいた数値をフィードバックすることで、より説得力のある結果に結びつくと考えています。 予測結果は合致？ また、1年前に作成した将来のクラウド利用予測と現状を比較するタイミングを迎えたことから、その分析を活用し、利用していなかったデータも含めてさらに掘り下げていこうと考えています。あわせて、学習用の動画を見直すことで、自分自身の理解をより一層深める予定です。

どうやって潜在需要を掴む？ 顧客には、既に意識されているウォンツと、まだ気づかれていない潜在的なニーズが存在することを学びました。ウォンツは具体的なモノやサービスとして現れるため、競合もすぐに気付きやすい反面、ニーズは相手の心理や本音を丁寧に引き出さなければ把握できません。デプスインタビューや行動観察などの手法を通じて、相手の内面にある潜在需要を掴むことが重要です。 ニーズ把握後はどうする？ ニーズを把握した後のステップは、その欲求に応える具体的な方法を考えることです。自社の強みや、顧客が魅力を感じるポイントを丁寧に分析することで、ブランドイメージを保ちつつ新たな市場に参入することが可能になります。後発企業であっても、顧客のペインポイントをしっかりと理解し、その問題を解決するアイディアを生み出すことで、新たなビジネスチャンスを見出せると感じました。 高校生は何を求める？ また、広報業務としては、顧客である高校生のニーズを正確に把握し、それに応えるコンテンツを提供することに注力しています。HPやSNS、広告などを通じて、顧客が求める情報を届けるため、常にニーズやウォンツを深堀りした上で制作物を作成しています。広報部門は、入試対応も行うことで高校生との接点が多い部署となっており、彼らの大学生活に対する期待や希望を経営層に伝える役割も担っています。 どうやって顧客本音を集める？ 具体的には、オープンキャンパスなどのイベントで多数の高校生や保護者が参加する際、満足度アンケートの設計と分析を通じて顧客の声を集め、より顧客目線に立った設問に改善していく計画です。また、新入生を対象としたデプスインタビューを実施し、大学選択の基準や求める大学生活、情報の入手方法など、直接大学に近い立場から本音を引き出し、今後の大学運営や学部設計に活かしていこうと考えています。

今週の振り返りは何があった？ 今週は、振り返りと自身への当てはめをテーマに取り組みました。ワークで利用したフレームワークはしっかり把握できたものの、それ以外の部分はほとんど記憶から抜け落ちていると感じました。そこで、紹介いただいた各フレームワークとその利用シーン、目的について、復習を兼ねて整理してみたいと思います。 反復はなぜ必要？ フレームワークを使いこなすためには、反復が重要だと自覚しています。実際、穴埋め問題形式で解くこともある自分ですが、その手法も一定許容しながら、定期的に同じテーマを深堀して知識を定着させていければと考えています。 フレームワーク定着の条件は？ 今後は、以下の認識を持ってフレームワークの定着を目指します。まず、新しいことに取り組む際に大いに力を発揮してくれること。そして、短い時間で漏れなく思考や情報を整理できること。さらに、未知のゴールへ向かう際に最短ルートを見つけるためのツールとして活用できる点です。 状況把握はどうする？ また、組織や顧客が置かれている状況を把握するため、今回学んだフレームワークを活用して定期的に振り返るタイミングを設けたいと考えています。具体的なタイミングとしては、会社や顧客のキックオフ時など、情報が開示される機会に実施する予定です。現状や方針、戦略が明確に書かれている場面は少ないため、このアプローチが必要だと感じています。 伝え方はどう選ぶ？ さらに、自信を持って決めた方向性の根拠として活用するのはもちろん、メンバーがただ漫然と聞くだけでなく、新しい情報を得られなかったり、自身とのつながりを感じられない状況を改善したいと思います。研修やワーク、個別面談、目標設定時のフィードバックなど、既存や新しい機会を活用し、自己だけでなくメンバー全体にも伝播できるよう努めていきたいと考えています。

Gemの使い方は？ GemやNotebook LMはすでに業務で活用しており、その便利さを実感しています。特にGemには、これまでお世話になった上司の考え方を反映させたペルソナを設定しており、これにより資料作成の際、抜け落ちがちな観点や予想される質問への対策がしっかりできるようになりました。 授業の学びは？ 授業では、ほかの受講者の活用事例を聞く中で、自分では思いつかなかった新たな使い方や視点に触れることができ、今後のGemの改善にも大いに参考になりました。また、生成AIへの投資が今後増加し、ソフトやサービス分野へとその利用範囲が拡大していくという話を聞き、生成AIを活用したサービスの事業プランや具体的な活用事例についてさらに知りたいと感じました。 Gemで業務改善？ 業務面では、GemやNotebook LMを有効に活用し、過去に指摘されたドキュメント作成の癖や見落としがちな視点に対応するためのGemを作成しています。これにより、スライド作成の骨子検討、データ分析、財務面のブレストなど用途に分けた複数のGemを活用できるようになり、質の高いアウトプットを生み出すことができています。ただし、業務時間自体には大きな変化が見られず、今後の改善の余地を感じています。授業で学んだメタプロンプティングの精度向上や最適なGem作成の手法を取り入れることで、さらなる業務効率化を目指したいと考えています。 生成AIの可能性は？ さらに、生成AIを活用したサービスに対しても大きな可能性を感じています。同じ志向を持つ受講者がいれば、互いに意見を交換しながら新たなアイデアを模索できればと思います。2032年度には現在の8倍以上の投資額になるとの予測も紹介されており、皆さんは生成AIを活用してどのようなサービスを提供できるか、ぜひ考えていただければと思います。

潜在ニーズをどう見極める？ 顧客の潜在ニーズを見極め、それを形にすることの重要性を改めて理解しました。特に、顧客が自分でも気づいていない「潜在ニーズ」を引き出す手法として、行動観察やデプスインタビューが効果的であることを学びました。また、曖昧なニーズに基づく商品開発にはリスクが伴うため、価格競争を避けるためにSTP分析を活用することで、ターゲットの絞り込みやポジショニングの明確化が重要であることが強調されました。さらに、ペインポイントを特定し、それを解消して「ゲインポイント」に変える視点が、新しい価値創造に直結すると感じました。全体を通じて、マーケティング視点の重要性と顧客の立場に立ったプロセス構築の鍵を再認識しました。 顧客接点にどう活かす？ 顧客との接点を持つ企画や商品開発、サービス改善の場面で、これらの知識は有用だと感じました。具体的には、顧客が不満や不便を抱える「ペインポイント」を見つけ、それを解消するサービスを提案・実装していくことです。また、STP分析を活用し、自部署が競争優位を築けるポジションを明確にしつつ、顧客の「AIDMAモデル」に沿ったプロモーションを行うことで、効果的なマーケティング戦略を立案することが可能だと感じました。私の業務では営業店が主要な顧客であるため、そこに焦点を当てつつ、次なる顧客層の獲得に向けて行動することが急務です。 既存と新規、どちらに注力すべき？ 既存業務の拡充と新規業務に向けた促進行動の両方に目を向け、行動していかなければなりません。既存顧客層については、顧客インサイトの把握が容易な環境にあり、日常の不満点やペインポイントの洗い出しを進めていきます。一方、新規領域においては未知の分野が多く、確定的な判断はできませんが、顧客満足に基づいて利益を得るという学びを活かし、行動計画を図っていくつもりです。

ABテストの学びを深めるには？ 問題の原因を探るためのポイントと、適切な解決策を決定するための手法である「ABテスト」について学びました。 まず、問題の原因を探るためのポイントとして、以下の二つが挙げられます。 1. プロセスに分解すること。 2. 解決策を検討する際には、複数の選択肢を洗い出し、その中から根拠をもって絞り込むこと。 ABテストの手法はどう実行する？ 次に、ABテストの手法についてです。ABテストでは、できる限り条件を揃えることが重要です（例えば時間帯や曜日）。具体的なステップは次の通りです。 1. 目的を設定する。 2. 改善ポイントの仮説設計を行う（ABテストの立案）。 3. 実行する。 4. 結果の検証と打ち手の決定を行う。 SNSフォロワー増加策の提案 直近の課題として、所属組織の公式SNSアカウントのフォロワー数増加策にABテストを活用したいと考えました。 具体的な解決案は以下の通りです。 - 目的の設定：フォロワー4000（現在2000） - 検証項目：フォロワーの属性、いいね回数、再投稿回数、テキストの文体、メディアの有無 - 仮説：文体が固くとっつきにくいのではないか - 解決策：ABテストを行い、1週間程度、「ですます調」と「だである調」で投稿の文体をテストする この課題解決案を所属部署に提案します。 問題解決の手順は？ 最後に、問題解決の4ステップを説明します。 1. What：問題の明確化→同業他社に比べてフォロワー数が増えない 2. Where：問題箇所の特定→投稿への反応が少ない（いいね、再投稿） 3. Why：原因の分析→投稿頻度が少ない？文体が固い？ 4. How：解決策の立案→ABテストで文体を変えて投稿してみる 以上、学んだ内容と計画した解決策について共有させていただきます。

仮説検討は効果的？ フレームワークを使って仮説を検討する重要性を改めて実感しました。自分の視点だけで考えると、異なる仮説が実は同じ意味を持っていたり、抜け漏れや重複が生じ、MECE（漏れなく、ダブりなく）にならないことがあると感じました。また、業務では自社の既存データを中心に扱っており、外部のデータと比較する機会が少ない点にも気づきました。一般的なデータにも注意が必要で、信頼性が低かったり数値が大げさに見せられるケースもあるかもしれません。こうした状況だからこそ、学んでいる知識を活かし、有効なデータと信頼できる情報源を見極める必要があると思いました。 動画から何を学ぶ？ 先週のグループワーク後に視聴した関連動画で紹介されたさまざまなグラフや分析手法も非常に参考になりました。自分がこれまでなんとなく実施していた方法が当てはまる部分もあれば、これまで注目していなかった視点に気付くこともあり、改めて復習する意欲が湧きました。 実務で新発見は？ 実務では、指示通りに同じグラフを作成することが多い中、自分自身でフレームワークを活用して仮説を立て調査することで、新たな発見につながる可能性を感じています。現在の職場では、これまでにない未来的な取り組みが多く、自社の過去のデータだけでは捉えきれない視点が必要だと再認識しました。大きな歴史的流れに沿った視点も、今後の改善に大いに役立つと考えています。 改善策の検証は？ まずは、フレームワークを用いて「どの部分が改善され、会社の売上に貢献できるか」という仮説を立て、データの収集と検証に取り組みたいと思います。また、データだけに頼らず、職場の改善点や取り組みについても多角的な視点を持って検証することで、会社全体の業績向上だけでなく、自分自身の成長につながる発見があると期待しています。