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課題 ✕ 提案

に関する学び

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問題点発見の方法は？ R&D開発部門のPoCやクロスセル・アップセル立案において、問題点を発見するためにロジックツリーを用いてプロセスを分け、その後にファネル分析を使って視覚的に問題点を可視化することができると感じました。このようにプロセスを独自に設定することで、より具体的な分析が可能になります。 顧客行動はどう見る？ また、マーケティングや製品提案の際にAMTULの観点を取り入れることも有益だと思いました。具体的には、以下のような質問を通じて、顧客が購買に至るプロセスでの課題を見つけ出すことができます。 - 記憶に残るポイントは何か？ - いくらなら試用したいと思うか？ - 本格的な使用に至るための要件は？ - 継続して使用する可能性があるか？ これらの質問を通じて、顧客の意識から忠誠度に至るまでのステップに関する洞察を得ることができ、その結果、より効果的なマーケティング戦略を立てることが可能になるでしょう。

学びはどんな感じ？ これまでの学習を通じて、データ分析の基礎から実践的な活用方法まで、一連の流れを体系的に学ぶことができました。単なるデータ処理にとどまらず、どのように課題を設定し、仮説を立て、検証するかという思考プロセスの重要性を改めて実感しました。 重要な点は何？ 学習内容を振り返る中で、自分にとって重要なポイントを再確認することができました。今後は、業務の提案文書作成時に、分析を活用して根拠を明確に示す取り組みを進めたいと考えています。また、日頃から目にするデータがどのように役立つかを意識する習慣を身に付けたいと思います。 次への一歩は？ さらに、知識の定着を図るため、学習を終わらせずに統計検定の取得を目指すとともに、業務での分析においては各種フレームワークを適用し、実践で活かしていきます。具体的には、営業店の業務負荷の要因分析を実施し、仮説を立ててデータに基づく検証を行いたいと考えています。

なぜ問いを立てるのか？ 考える前に問いを立て、何を考えるべきかを明確にすることが、大きな気づきとなりました。 データ考察で何が見える？ 課題に直面した際、データを基に考察すると、必ず浮き彫りになる点があります。浮かび上がった課題を鵜呑みにせず、他の可能性も探ることの重要性を学びました。 達成者の傾向はどう分析する？ 日々の日商報告を確認し、達成者の傾向と自分への適用を考察します。業界的な前回の傾向や課題に対して、どのような対策が可能かを考えるのが重要です。常にデータを収集し、顧客に一目で分かるように可視化します。また、月ごとの求職者の動きなども考慮します。 営業活動をどう振り返る？ 毎週の振り返りでは、自身の営業活動を定量的な観点から振り返り、課題の提示と次週の動きを共有します。また、顧客提案時には「人を採用する」以外のニーズをさらに深掘りし、できるだけ定量的に提案していくことを心掛けています。

仮説の分類とは何か？ 仮説の分類という概念を知らなかったため、この考え方は非常に参考になりました。ビジネスにおいて重要な課題であるコミュニケーションと問題解決を、時間軸を用いて分類し、仮説を立てる思考法は大変勉強になりました。 仮説思考を活動方針にどう活かす？ 現在、来期の活動方針を策定しており、今回学んだ仮説思考を活用したいと考えています。前々期、前期、今期のデータを比較することで、売上に課題がある製品とその属性（新製品か定番品か、製造コストなど）を基に、改善計画を提案できるのではないかと考えています。 売上課題の仮説をどう立てる？ 具体的には、売上における課題についていくつかの仮説を立ててデータを比較してみる予定です。例えば、①売上金額が減っているのか、②粗利率が下がっているのか、といった課題の内容を明らかにし、更にその課題が発生している要因について仮説を立てて掘り下げていく作業を行う予定です。

なぜ目的を重視する？ 常に目的を意識し、自分の思考の癖を理解するとともに、問い続けることの重要性を学びました。これまでは、自身の経験則に頼り、安易な解決策に走っていた点に気付かされました。今後は、問題の本質を的確に捉える思考力を身につけたいと考えています。 組織会議はどう整理？ 半期ごとに担当する組織のアクションプランを作成する際は、現状、課題、対策を論理的に整理し、より成果に直結するプラン作りを心掛けていきます。また、社内会議においても、問題の核心を正確に把握し、適切な提案ができるよう努めていきたいと思います。 なぜ毎日問いかける？ さらに、日常生活においても「なぜ、何のために」という問い掛けを習慣づけ、常に深く考える姿勢を実践していきます。加えて、毎週確実にインプットの時間を確保し、学んだ知識を業務で実践するアウトプットを行い、上司や同僚からのフィードバックも受けながら成長を続けていく所存です。

どうやって仮説を立てる？ 「仮説を立てる」ことの大切さとして、まず、３Ｃや４Ｐなどの関連フレームワークを用いることで、偏った視点に陥らずに物事を捉えることができる点が挙げられます。仮説を設定することで、問題解決へ向けた具体的なアプローチが見えてくるだけでなく、説得力のある説明が可能になると感じました。結果として、自身の意識が向上し、業務のスピードアップや行動の精度の向上に繋がると実感しています。 偏った視点をどう変える？ 既存の業務では、どうしても問題解決の視点が偏る傾向にありました。そこで、関連フレームワークの活用が、より広い視野に立った提案に結びつくと思います。まずは、現在抱えている事業の課題に対し、既存情報と新たに必要な情報を整理するところから始めました。必要に応じて関係部署へのヒアリングや、他の事例の調査も実施し、その結果をもとに、より具体的で説得力のある提案へと発展させることを目指しています。

イシューの意味は？ 「イシュー」とは「いまここで答えを出すべき問い」であり、その重要性を実感しました。問いが誤ると論点がずれ、共通認識が形成されなくなるため、イシューを共有し本質を意識することが、具体的な課題解決や施策につながると考えています。 課題共有はどう進む？ IT業界においては、顧客からの課題相談が頻繁に寄せられるため、まずはイシューを明確にして共有することから取り組みたいと思います。共有をせずに解決策だけを模索すると、後に認識の齟齬が生じ、根本的な課題解決につながらない恐れがあります。 本質解決は可能か？ 業務では、本質的な課題が誤ると顧客が期待する解決が果たせず、結果として不適切なITシステムが提供される恐れがあります。そのため、単に解決策のみを提案するのではなく、イシューを踏まえた本質的な課題解決を追求することで、真に必要なITシステムの提供が可能になると考えています。

段階分析はなぜ？ 何か課題が発生した際、経験則だけで原因を探ろうとしがちですが、プロセスごとに段階的に分析することの大切さを学びました。「何が」「どこで」「なぜ」「どのように」という順番を意識することで、問題点を明確に把握できると実感しています。また、A/Bテストにおいては、条件を揃えることが重要である点も大いに勉強になりました。 なぜ集客難航？ 現在、コンテンツの企画・販売に携わる中で、集客に関してかなりの困難を感じています。対象を広げるという対策を検討していますが、その前に、問題の所在と原因を絞り込む必要があると考えています。 新企画はどう進む？ まもなく新たな企画・コンテンツ制作が始まるため、これまでの課題を整理し、具体的な提案につなげていきたいと思います。また、前回の販売時には十分なデータが取得できなかったことから、今後はデータ収集の方法についても検討していく方針です。

どうしてロジック整理？ 文章としてアウトプットすることで、ロジックが整理されると実感しています。ロジックが整理されていないアウトプットは、受け手に余計な負担をかけてしまうので注意が必要です。文章を書く際には、抽象度を統一し、論点の漏れを防ぐことが特に重要です。 企画提案の極意は？ 企画提案をする際には、ロジックツリーを意識することが非常に有効です。顧客への提案や社内での提案の場面では、相手の理解を促進するために、相手の脳内でロジックツリーが自然に組み立てられるように説明することが求められます。 なぜ文章は急がれる？ ロジカルな文章をアウトプットすること自体には苦手意識はありませんが、アウトプットのスピードに課題を感じています。そのため、毎日できるだけ400文字程度の文章をアウトプットする習慣を続けることを目指し、スピードを向上させようと努めています。

なぜ根本原因を追究？ 課題解決にあたって、「なぜ？」と問い続けることにより、真の原因にたどり着けるという学びを改めて実感しました。表面的な数字だけに頼るのではなく、深く掘り下げることで問題の核心が明らかになり、解決までのスピードが大きく変わることを感じています。 数字だけで把握できる？ 生産ラインの稼働率については、数字だけでは原因を十分に把握できない点が問題でした。そこで、MECEの考え方を取り入れ、品種別や曜日別といった多角的な視点から分析することで、従来は見落とされがちだった問題点を浮き彫りにできると考えています。 どうやって協力体制を作る？ このような分析手法をもとに、自身の意見を整理して製造現場に提案し、全員で協力して稼働率向上を図りたいと思います。より具体的な視点で原因に迫ることで、現場全体の改善へと繋げていきたいです。

生成AIの使い方は？ 生成AIを効果的に使いこなしている皆さんの姿に驚きました。また、提案されたアイデアが多角的な視点から考えられており、誰も同じコンセプトで作成していなかった点が印象的でした。自分もどの部分でユニークな回答を生み出せたのかを見直し、今後の取り組みに活かしていきたいと考えています。 課題解決の流れは？ デザイン思考入門で学んだ共感、課題定義、発送、試作の手法を総務業務の改善活動に積極的に取り入れていきます。まずは、様々なイベントに積極的に顔を出して情報を収集し、皆さんが抱える問題点を洗い出します。その中で特に意見が多かった項目をもとに課題定義を行い、場合によっては実際の現場の声を反映したペルソナ作成も検討しますが、生成AIを活用することで自分では捉えきれない視点も網羅できるため、その力も借りながら進めていくつもりです。

「問い」をどう捉える？ 「問い」にフォーカスしている点がとても印象に残りました。この「問い」を生み出すためには、物事を多角的に捉える視点が必要であると感じます。たとえば、WEEK1で学んだ内容が実際に活かされるという点から、さまざまな見方を取り入れる重要性と、それに伴う言語化のスキルも求められていると実感しました。 資料作りはどう進める？ 今後、提案資料や報告資料を作成する際には、今回学んだ視点の多様性と言語化の技術を活かしたいと考えています。客観的で説得力のある資料作成には、顧客の多様な立場（経営層や現場担当者など）だけでなく、自社内のさまざまな視点も取り入れることが必要です。また、他者が作成した資料をチェックする際にも、これらの点を意識し、課題解決に役立つ情報提供ができるよう努めたいと思います。