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必要 ✕ 情報

に関する学び

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欲求と理論の謎は？ 学びの整理を進める中で、いくつかのことに気づきました。まず、人の欲求は段階的に変化していくという考え方です。これは「マズローの欲求の5段階説」に基づいています。また、人が行動を起こすための動機付けには、衛生要因と動機づけ要因があり、どちらか一方だけが満たされていても、モチベーション向上にはつながりません。これは「ハーズバーグの動機付け・衛生理論」に関連しています。モチベーションを高めるためには、これらの理論を参考にし、何が阻害要因になっているかを見極め、それに応じたインセンティブを提供することが重要です。ただし、単にインセンティブを与えればよいというものではありません。また、阻害要因の見極めは意外に難しいものであることを再認識しました。 内省の大切さは？ 人を育成する方法として、今までの経験や行動から自らを問い直し（内省的観察）、そこから得た気づきを基に活動していくことが重要です。これは非常に大変な作業で、特に内省的観察の段階では、多くの労力と集中力が必要です。そのため、基本的には後回しにしがちなもので、継続的に活動するには、それが本当に必要であると認識することが大切であると感じました。しかし、仕事の場面ではメンバーも含めて、継続的に仕事に対する自己フィードバックを促すよう心がけたいです。 定例会の議論は？ プロジェクトでは定例会を実施し、進捗報告や情報共有を行っています。ただ、これまでの定例会では進捗報告がメインで、担当者が実施内容についてどう感じたかという観点を共有することはあまりありませんでした。これからは、実施メンバーの内省や次のステップに向けた概念化についても議論を交えられる場にしていきたいと考えています。

Whatの重要性とは？ 問題解決のステップにおける「What」の重要性として、「あるべき姿と現状を埋めるギャップ」を意識することが挙げられます。ここでも、正しい状態（ありたい姿）と現状の「比較」が必要であることを学びました。 ロジックツリーの活用は？ 問題の明確化・特定の段階で活用できるフレームワークとして、層別分解と変数分解があります。特に変数分解の観点でMECEを考えることは、要素の抜け漏れが少なくなる可能性が大いに期待できると感じました。 また、ロジックツリーのコツ・留意点として、「感度の良い切り口をたくさん持っておく」という点が重要です。業界や会社ごとにキーとなる要素があるため、その観点をロジックツリーに組み込めるよう、日ごろから情報収集に努める必要があります。 分析スキルをどう向上させる？ 分析を行う際、目の前の情報に飛びついて、初めから原因を勝手に予想してしまい、本質を捉えきれていない分析を行うことが度々ありました。面倒くさがって「What」を適当にしてしまうこともありましたが、分析は「What」と「Where」にこそ時間をかけて問題を特定すべきだと感じました。しかし、「What」を考えるにあたって、まず何をMECEを意識して分解するかが重要になります。自身の仕事においても、まず「What」「Where」のステップのクオリティを上げられるように努めていきたいです。 学びを実務にどう生かす？ WEEK2で学んだことの共有やロジックツリーのフレームワークを活かせる業務の選定、過去のキャンペーンを取り上げて、講義と並行して学んだことをアウトプットできるような分析の場を設けることにも取り組みます。講義終了後、チームに共有します。

顧客視点の見つけ方は？ 「売れる」商品・サービスの見出し方・作り出し方について、3つの角度から考えることを学びました。 まず、顧客視点を理解することが重要です。顧客目線に立ち、彼らが本当に求めているニーズを考察します。顕在化しているウォンツを越え、顧客も気づいていないニーズを炙り出すには、カスタマージャーニー、行動観察調査、デプスインタビューが有効です。グループインタビューとは異なり、インタビュイーとの関係構築が必要です。 自社の強みをどう活かす？ 次に、自社や自分の強みを理解することも欠かせません。自社の技術やブランド価値をしっかりと踏まえることが大切です。 心に残るネーミングとは？ 最後に、ネーミングも重要です。覚えやすくユニークで、用途を連想しやすい名前が求められます。 振り返ると、顧客視点を持っていると自負していましたが、実際は自分の強みを出発点としていたことに気付きました。 1. 想定顧客層をいくつか仮説で洗い出してみます。 2. それぞれが求めていることを考え、顧客になりきってカスタマージャーニーを脳内で展開してみます。 3. 接点のあるお客様と直接お話しする機会を設け、深層まで話す時間を検討します。 4. 同業者や仲間と率直にニーズを共有し、得た情報からヒントを探ります。 5. 最後に、自身の強みやブランド価値を再度見直し、顧客ニーズとの交差を見つけます。 顧客ニーズとの交差を探るには？ これらのステップを時間をかけてじっくり考え、可能な限り多くを書き出すことが課題です。お客様との直接の対話や、SNSでの意見収集も適宜活用します。同業者との対話では仮説を元に情報を裏付け、確信が得られない場合はそのまま保留にします。

どう伝えれば響く？ 情報を効果的に伝えるためには、受け手がどのように情報を受け取り、興味を引くかを考慮することが重要です。単に情報を羅列するのではなく、相手に何を受け取ってほしいのかを明確にし、その意図に沿って情報を配置することが求められます。 グラフ選びは正解？ グラフを使用する際は、目的に応じた種類を選び、必要最低限の情報で簡潔に表現することが大切です。装飾に関しても、むやみに行うのではなく、受け手の印象を考慮し、必要な場合にのみアイコンなどを用いることで視覚的な補助とします。 何が足りなかった？ メッセージを作成する際には、相手の目の動きや思考の順序を念頭に置き、図表との関連性をしっかりと考慮することが大切です。振り返ると、自分の目的が明確でなかったことにも気づきました。自分が面白いと思うグラフを使うのではなく、相手の立場や興味関心に応じてメッセージやグラフを工夫する必要があると反省しています。 伝え方のチェックは？ 伝える相手が経営層やメンバーである場合、それぞれに何を受け取ってほしいのかを考慮して、メッセージを記載しましょう。また、グラフが伝えるべき情報を正確に伝えているかどうかも自問し、スライド全体の装飾やイメージが適切であることを確認したうえで送付することが重要です。 資料に反映できた？ weekly報告やチームMTGの資料に今回の内容が反映されているかをまずチェックすることから始めると良いでしょう。また、情報共有や展開のメールにおいても、相手の立場や視点を考慮し、情報量や内容をコントロールする必要があります。自分だけでなく、周囲のメンバーからフィードバックを求めて、客観的な視点を取り入れることも欠かせません。

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、自分自身の考えを批判的に捉え、判断する能力を指すことを学びました。これまでは自分の経験ややり方に固執していた部分がありましたが、視座、視野、視点といった様々な角度から客観的に物事を考えることの重要性を理解しました。 思考の癖に気づくことの意義 特に印象に残ったのは、自分の思考の癖に気づいたことです。私はこれまで非常に限られた範囲で思考していたことに気づき、思考の使い方を学び、それを自身にしっかりと定着させる必要性を感じました。 人事でのスキル活用法は？ 現在、人事の仕事をしており、このスキルを活用できる場面はいくつかあります。例えば、人事企画や制度立案では、視野、視座、視点を意識して客観的に判断することで、考え方の偏りや漏れをなくし、従業員への説明責任を果たすことができます。また、組織や個人の課題解決においても、客観的な視点を持つことは、本質的な課題を発見し、解決策を立てる際に説得力のある説明が可能になると考えています。さらに、マネジメントにおいては、説明責任を果たすことが重要であり、テクニカルシンキングを身につけることで、より納得度の高い伝え方ができると思います。 日常における思考改善の実践法 具体的な思考の改善策として、毎日一度、その日に考えたことをロジックツリーとして書き出すことがあります。そして、不足や異なる視点、視座、視野で再考し、情報を追加します。これによって、自分の思考の偏りや癖を見つけ出し、次の日に思考を巡らせる際に意識することができます。このサイクルを日々繰り返すことで、思考の幅が広がり、ロジックツリーを使った思考方法が定着するのではと考えています。

効率重視は正しい？ これまで、効率性を追求する視点から「やめる（捨てる）」検討を行い、昔からの習慣や非効率な業務を見直してきました。しかし、その一方で、顧客利便性に直結する「餅は餅屋に任せる」といった視点が不足していたと感じ、今回の見直しではその点も取り入れることにしました。 判断基準は見直す？ また、捨てる基準については、これまで感覚的に判断してきた部分があったと実感しています。今後は、これまでに学んだ各種フレームワークを用いて、自社事業を体系的に整理・分析することが重要だと考えています。 サービス整理はどう？ 具体的には、提供するサービスの見直しが求められます。現在は、顧客のニーズに幅広く応える総花的な展開をしているため、販売状況や3C、SWOT、VRIO分析などを通じて、中期的に利益が見込めるサービスに絞り込むべきだと感じています。なお、捨てると判断した領域の中でも、一定の顧客ニーズが認められる場合は、他社との協業により提供することも検討しています。 顧客対応は改善？ さらに、顧客対応の方針やプロセスについても改善が必要です。販売状況や顧客基本情報の分析を基に、顧客を適切にセグメントし、各層ごとに積極提案やデマンドに応じた対応など、対応の軽重を明確にする基準を整備することで、これまで営業担当者の主観に頼っていた部分を戦略的に見直すことができると考えます。 サイト見やすさは？ 加えて、自社ホームページの情報提供も再検討する必要があります。情報自体は充実しているものの、顧客にとって見やすさに課題がある可能性があるため、デザインや案内内容の整理によって、内部の業務効率性と合わせ、顧客利便性の向上を図ることが重要だと思います。

なぜデザイン思考？ デザイン思考の考え方を学ぶ中で、伝え合うためのスキルを磨くことが、使う人や顧客にとっての最適解に近づくための道筋を明確にするプロセスだと感じました。ターゲットを絞り、共感を基に相手の課題を深く見極めることで、多くのアイディアから最も適切なものを選び出し、再び広げたり収束させたりするアプローチは、さまざまな局面での正解への一助となるスキルだと思います。 サイト改善の理由は？ 公式サイトのリニューアルでは、現状の課題を洗い出しながら、ウェブの目的や望ましい改善策を検討しました。誰に向けて何をどのように届けるかを具体的に設定し、ターゲットユーザーがサイト訪問前にどのような行動を取るか、訪問時の行動にどんな仮説が成り立つかを考察しました。その後、必要なコンテンツを明確にし、目次やサイトマップの階層構造を設計。企業の目的とユーザーのニーズを一致させるため、まずユーザーのジャーニーマップを作成し、その結果をもとにワイヤーフレームを作成・必要なコンテンツを配置しました。 価値はどう伝える？ また、自社の価値を示す外向けのキャッチコピーを考案し、情報発信のコンテンツを整理することで、新たな視点で情報を伝え、今後の活動につなげられるかを検討する取り組みも行いました。 情報設計は何で？ さらに、公式サイトリニューアルのための発信情報見直しプロジェクトを立ち上げ、社内の意見を集約するとともに、外部ユーザーの行動を意識したコンテンツ設計を目指します。グループ会社向けの情報発信においては、ユーザーが抱える困りごとを把握する機会を設けるなど、イントラネット向けと公式サイト向けに目的に合わせた情報設計を分けて進めることを考えています。

グラフはどう選ぶ？ グラフ作成にあたっては、伝えたい内容に応じて適切な様式のグラフを選ぶことが基本です。伝えたいメッセージに合わせた数字を用い、分かりやすく誤解のない表現をするため、特にY軸のスケール設定に注意する必要があります。 文字装飾の秘訣は？ 文字の装飾については、シンプルさを心掛けます。伝えたい要素に応じて適切なフォントや色を選択し、アイコンは視認性を損なわないものを使用することで、情報の見せ方全体が整います。 情報提示の工夫は？ また、情報を提示する際は、単なる事実の羅列にとどまらず、メッセージ性を加えることが大切です。受け手に情報を探させることなく、視線の流れを誘導しながら、強調すべき点を的確に示す工夫が求められます。メッセージとグラフや表の内容に整合性があるかを再確認することも忘れてはなりません。 データ発信の要点は？ 例えば、収支や収益、材料費、患者数といった様々なデータを定期的に発信する際、このような視覚化の工夫が大いに活かされます。事実の単なる提示に留まらず、具体的なメッセージを含めることで、経営情報だけではなく学術的な発表の場においても、受け手にとって分かりやすい資料となります。 伝え方はどうする？ データ分析の結果を職員に提示する場合、棒グラフや折れ線グラフなどの基本的なグラフの種類やY軸のスケールの適正さを見直すことから始めましょう。グラフのタイトルにはシンプルでありながらもメッセージ性を加え、情報を詰め込みすぎないよう注意が必要です。また、伝えたい内容に合わせた適切なフォント、色、装飾を選ぶとともに、装飾はシンプルに留め、スライド上で受け手が情報を探す手間を省く工夫をすることが求められます。

学びを振り返ると？ 今週は、差別化とVRIO分析について学び、その学びをもとに戦略的思考の手順について整理することができました。先週までの講義内容と合わせると、全体の流れは「外部分析（PEST分析）」「市場分析（3C分析）」「SWOT分析への反映」という順序になっていると感じています。 環境分析は何が肝心？ まず、外部環境の分析ではPEST分析を用い、政治、経済、社会、技術といった視点から環境を捉えることの重要性を再認識しました。次に、市場分析においては、3C分析を軸として、Customer、Company、Competitorの各側面について検討を行いました。具体的には、顧客分析ではペルソナや課題の仮説を立て、企業分析では自社のバリューチェーンを整理した上でVRIO分析を実施し、強みと弱みを明確にしました。さらに、競合他社については、公開されている資料や経営計画の情報から分析を進め、実際に中途採用で入社した方からの話も参考にして現状を把握しました。 分析結果はどう活かす？ また、PEST分析や競合分析の結果は、SWOT分析における機会と脅威として整理され、全体として戦略を立案する際の重要な情報基盤となりました。海外展開を視野に入れる場合、日常的にニュースをチェックしてPESTの視点を持つことの意義も再確認しました。さらに、各社のバリューチェーンが業界内でどのように働いているかを把握するため、関連する文献や情報を通じて具体的な業界トレンドの理解に努める必要があると考えています。 海外戦略は今後どう？ これらの知識をもとに、海外展開支援事業においては、迅速に業界の概要を把握し、適切な戦略を構築できるよう努めていきたいと思います。

ユーザーの反応はどう？ ユーザーからのフィードバックをもとに改良を重ねることが、成果向上の鍵だと実感しました。そこで、ユーザーの反応をスピーディーに得る手法を検討する必要性を感じています。具体的には、デザイン画や模型など、素早く形にできるプロトタイプの作り方が効果的です。フィードバックは、見た目、機能、使用感という３つの観点で捉えることができ、何を試したいのか、何を確かめたいのかを明確にして適切な手法を選ぶことが重要と感じました。 生成AIの可能性は？ また、多くの受講生が生成AIを活用していることにも驚きました。ビジュアル化の面で、今後は私自身もこの技術を積極的に活用していきたいと思っています。 プロトタイプの意義は？ 私自身の業務に当てはめると、扱う教材をどのように現場で使っていただくかを検討する役割があります。例えば、現場の指導提案を行う際、いきなり詳細な資料を持ち込むのではなく、まずはプロトタイプとして提案内容を形にし、意見を求めたり実際に使用してもらったりすることで、改善の余地を探ろうとしています。 プロトタイプの罠は？ ただし、プロトタイプにこだわりすぎるとスピード感を失い、作成したものに固執してしまうリスクもあります。私自身は、商品開発の立場ではないからこそ、営業、マーケティング、開発といった異なる部門と連携し、情報を共有することが、よりよい企画へとつながると考えています。 十分な準備はどう？ 今回の課題に取り組む中で、これまでの積み重ねがプロトタイプの精度を大きく左右することを痛感しました。自分なりに検討はしたものの、他の受講生に比べると十分な準備ができておらず、反省すべき結果となりました。

仮説はどう整理する？ 複数の仮説を立てる際には、その網羅性と分類が重要です。過去の失敗を分析する場合や、将来の事業の成功を予測する場合には、3Cや4P分析を活用して仮説を立ててみると良いでしょう。 データ収集はどうする？ 仮説を裏付けるためのデータは常に存在するわけではありません。必要な情報を収集する場合、誰に何をどのように聞くべきかを慎重に考える必要があります。都合の良い情報だけを集め、他の可能性を排除しないようにする意識も大切です。この姿勢は「関心や問題意識のないところに仮説は生まれない」というマインドセットにも通じています。 市場特性の見極めは？ 3Cや4Pの視点で現在のビジネス状況を正しく理解することが不可欠です。しかし、市場や業界、製品が特殊な場合には注意が必要です。例えば、医療業界ではエンドユーザーが患者であり、購入決定権を持つのは医療者であるケースがあります。広告制限のある製品については、適切な顧客設定と検証が必要です。自社だけでなく、関わるグループ施設市場を含めた3C、4P分析も有効です。 3W1Hで速さは向上？ 仮説の3W1Hを繰り返すことでビジネススピードが向上します。過去と未来の仮説を分けて分析し、サイクルを回すことが必要です。たとえば、大型コンペの参加が有効だったか、その前後の効果や成功の分析、次回の見込みや採用率の変化が周囲に与える影響の予測を行います。 Excel作業改善のコツは？ データの比較基準が異なる場合、データの取得、加工、単位や見え方の統一が課題になります。実際の分析開始前の準備段階でのExcel作業に多くの時間を費やすことが課題となっているため、この点のスキルアップが必要です。

データ分析の目的と仮説設定 データ分析においては、「目的」や「仮説」の設定が極めて重要です。解決したい問題を明確にし、まず結論のイメージを持つことが大切です。問題解決のステップをたどる際には、何が問題で、どこで問題が発生しているのか、なぜ問題が発生しているのか、そしてどのように解決策を実行するのかを考えます。そのため、データ分析は比較対象を明確にし、もし検証データがなければ用意する必要があります。 データ収集と加工の要点は？ データを収集する際には、検証に不要な情報を極力除くことが重要です。集めたデータを元に、明らかにしたいことを基にデータを加工します。この際、実数と率の両方を確認することが必要です。また、やみくもに分析するのではなく、ストーリー性を持たせ、傾向を把握し、特に注目すべき箇所を明確にすることが求められます。 仮説検証で注意すべきポイント 仮説検証においては、可能性のある原因を網羅的に仮説として挙げ、そのうち原因である可能性が高い仮説を検証します。解決したい問題を明確にし、結論のイメージを持つことが再度重要になります。検証するためのデータがない場合は、担当部署に協力を求め、データを用意することが求められます。用意したデータは実数と率のグラフで表現し、新たな発見を見つけることを目指します。ただし、やみくもな分析は避けるようにしましょう。 視覚的表現の重要性とは 常に実数と率のグラフを頭の中で描くように心がけ、色々なグラフでデータを視覚的に表現することで、新たな気付きがあるかもしれません。このようにデータ分析においては、明確な目的と仮説、適切なデータの収集と加工、そしてストーリー性を重視することが重要です。