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に関する学び

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顧客ニーズをどう理解する？ 顧客のニーズを探ることは非常に難しいものです。顧客が本当に求めているニーズには、顧客自身も気づいていないものが存在します。そのようなニーズを引き出す手法として、対話が重要であると感じました。特定の商品が欲しいというのは、その商品自体が前提とされたニーズになってしまうため、注意が必要です。 ペインポイントの捉え方とは？ 顧客ニーズの捉え方として「ペインポイント」があります。ソリューション開発でこれを考える機会がありますが、「あるべき姿」ではなく、「ありたくない姿」を切り口に深く掘り下げていくのが、自分に合っていると感じています。しかし、これは一般的な商品販売とは異なるため、過去の業務とは毛色が違い、苦手意識が残る場面もあります。 真因の探求が重要な理由 業務設計において真因を探ることは重要で、取引先が抱える課題解決が顧客ニーズとなりますが、既存サービスでは解決できないケースもあります。このギャップを明確にし、課題解決につなげることで、差別化を図り、ニーズを満たすことが可能となります。ただ個別でカスタマイズを行う際の困難さとのバランスをうまく取る必要があると感じます。 今後も継続して真因の解決を意識し、取り組んでいきたいと考えています。ある程度パッケージ化されたサービスが整ってきていますが、それをそのまま適用して件数の確保（セリング）につなげています。この恵まれた環境にいる間に、マーケティングを定着させておきたいです。

少ないデータを分解する方法は？ 少ないデータを最初に見たとき、「わかることが少ない」という印象を持ちました。しかし、データを分解して考えることで、新たに見えてくる情報があることを実感しました。求める情報に対して、適切な分解方法を考えることができるようになったと感じています。 新しい気付きが得られない時の対処法は？ また、分解しても新しい気付きが得られない場合でも、それは失敗ではなく、新たな学びであるという考え方に勇気をもらいました。この経験を経て、MECEを意識してデータ全体をさまざまな視点から分析し、手を動かして新しい情報を得ることを心掛けています。 具体的には、顧客データを分析し、仮定していたペルソナとのギャップを発見したり、イベントの参加アンケート結果を基に告知と実際の内容の違いを分析したりしています。また、施策の結果を数字だけでなく、さらに深く分解し新たな情報を提示しつつ判断しています。データを他のチームに依頼する際には、目的や期間を明確に伝え、無駄なデータのやり取りを減らすことを意識しています。 どんなデータが必要か整理するには？ 「どんなデータがあれば知りたい情報が得られるのか？」をまず整理し、実際に手を動かしてデータを分解しグラフ化することで、多くの新たな発見が得られます。アンケートを行う際には、逆算して負担を軽減する項目や回答方法を検討し、Excelなどの利便性の高いツールを活用して効率的にデータを見られる環境を整えています。

会計の重要性は？ 今週の学びを通じて、会計は経理部門だけのものではなく、すべてのビジネスパーソンにとって不可欠な視点であると実感しました。特に、損益計算書（PL）と貸借対照表（BS）の違いや役割を学びながら、数字から事業の健全性、リスク、改善点を読み取る力の大切さを理解しました。 経営の言葉って？ また、「会計の数字は単なる記録ではなく経営の言語である」という言葉が強く印象に残りました。これまでなんとなく受け取っていた財務情報を、今後は具体的な考察材料として活用していきたいと感じています。 具体策はどうする？ 具体的には、人事部門での人件費管理や採用・育成にかかるコストの説明、そして経営層との打ち合わせにおいて、感覚的な話ではなく具体的な数字や財務の視点を交え、説得力のある提案を行うことを目指しています。そのため、まずはPLやBSの読み取りに慣れ、意味を「理解しているつもり」ではなく、自分の言葉で正確に説明できるように練習していく予定です。日々のニュースや会社の資料など、目にする数字にも注意を払いながら、少しずつ実践していきたいと思います。 企業像はどう見る？ また、PLとBSが示す「企業の姿」が、たとえば社風や労働環境、リーダーシップなどの定性的な部分までどこまで把握できるのかという疑問もあります。加えて、人事という立場から「人」に関わる投資がどのように財務に反映されるかについて、他の受講生の意見もぜひ聞いてみたいと思います。

欲求の変動はなぜ？ 人のモチベーションは、生理的欲求、安全・安定性欲求、社会的欲求、承認・尊厳欲求、そして自己実現欲求という５つの段階に分かれ、時とともに変化していきます。 X理論とY理論の違いは？ また、X理論では、人は基本的な生理的欲求や安全欲求を最優先するため、指示命令的なマネージメントが有効だと考えられます。一方、Y理論では、人は段階を経て高度な欲求を持つようになり、サポートや寄り添いを重視するマネージメントが求められるとされています。 衛生要因と動機付けは？ さらに、モチベーションには衛生要因と動機付け要因の２軸が存在し、それぞれが独立して影響を与えます。 どう承認の環境は整う？ メンバーの能力や性格を理解した上で、動機付け要因による承認欲求を満たすためには、成長できる環境を整え、各自の目指す姿や意向をしっかりと聞き出し、目標を設定することが大切です。適切な目標設定は容易ではありませんが、寄り添う姿勢を忘れずに行動し、振り返りの重要性を理解した上で、評価時のフォローが次の目標へのモチベーション向上につながるよう努めたいと考えています。 時間の取り組みはどう？ また、時間に追われ短期間の成果を期待しがちですが、長期的な目的をメンバー全員で共有し、時間に余裕を持って取り組むことが必要です。成長の速度や動機付け要因に個人差があることを相互に理解し、集団全体の力を高めることを前提に進めていきたいと思います。

検証方法の違いは？ 過去の学習では、「データをつくって検証するアプローチ」（実験科学的）と「データを取得して検証するアプローチ」（社会科学的）の二種類に整理していました。しかし、デジタル領域の発展により、社会科学的なアプローチにも実験科学的手法が導入可能となり、ABテストが実施できるようになりました。いずれの方法も最終的な目的は「最善の行動をとること」であり、状況に応じて観測による検証と実験による検証の有効なステージを意識することが重要です。 現場での検証は？ 現状の業務では、実験による仮説検証が難しいケースが多いですが、人事分野ではトライアルとして人事制度の導入が行われることがあります。また、業務改善ツールの試験導入時に導入群と非導入群に分けることで、ABテストのような検証手法が活用される可能性もあります。一方、ある情報発信においては、2通りの作成が現実的な工数を超えることから、デジタル技術を活用する方法が望ましいと考えられます。 原因検証はどう？ 原因探索において重要なのは、単にABテストを行うことではなく、原因仮説を体系的に（MECE）導出し、それぞれを迅速に検証するプロセスです。たとえば、特性要因図や5 Why分析を用いて複数の原因仮説を立て、適切な方法でスピーディーに検証していくことが求められます。特に人事分野では、複数の要因が絡むため、一つの真因に固執せず、各要因の寄与を考慮しながら柔軟に仮説検証を進めることが大切です。

比較ってどう進める？ データ分析の根本は比較にあります。分析を行う際には、目的に応じた条件を揃えた比較対象を設定することが大切です。目的が明確であれば、適切な比較対象の選定が可能となり、分析の精度も向上します。 直感の表現は？ また、直感的な感覚を自分の言葉で言語化することも重要です。「なんとなく」という漠然とした感覚を具体的に説明できるようにすることで、分析結果に説得力が生まれます。 定性定量はどう？ 定量・定性の両面のデータを活用し、定量データの尺度の違いや特徴を把握することも必要です。さらに、分析の目的に合わせた可視化―例えばパーセンテージ表示やグラフ化―を行うことで、結果をより理解しやすく提示することが可能となります。 分析手順は何？ データの加工や分析のプロセスでは、まず目的の確認と仮説の立案を行い、その後に結論へと導く一連の手順が求められます。この流れをしっかりと実行することで、効果的な分析と説得力のある結論が導かれます。 活用場面で何をすべき？ 具体的な活用場面としては、営業やチームから依頼された市場データの提供、他社への施策提案、自社商品の価格検討などが挙げられます。これらの場面では、まず目的や期日などのゴールを明確に確認し、必要な条件を的確にヒアリングすることから始め、比較対象の設定、データの収集・加工・分析を実施します。最後に、分析の目的に沿った可視化手法を用いて、結論を提供することが求められます。

なぜP/Lを理解する必要があるのか？ ビジネスのコンセプトやビジネスモデルを理解した上でP/Lを読むことが重要です。ビジネスモデルが分からないままP/Lだけを見ても、数字の示す意味が理解できなくなります。ビジネスモデルが分かると、数字、特に費用の内訳が想定しやすくなります。特にマーケティング費用は時折忘れがちになるので注意が必要です。これは、エンジニア出身者の弱点としてより意識して取り組むべき点です。 ビジネスモデルごとのP/L比較 現在、部門内のいくつかのプロジェクトのビジネスケースを見直す時期です。各プロジェクトのP/Lを確認し、特にサービス、ハードウェア＋サービス、ハードウェアBtBなどのビジネスモデルごとにP/Lを比較しています。これにより、各プロジェクトの個別のP/Lが確認できる状態になり、横並びで比較することで違いが見え始めています。 効果的なP/L確認の方法とは？ まずは、各プロジェクトから提出されるP/Lを来週1日1件ずつ確認していきます。確認すべきプロジェクト数は5つあり、1日1件確認する予定です。分からない項目については、各プロジェクトチームに確認して理解を深めることが重要です。一件ずつ質問を通じて理解を深めていくつもりです。 来週の目標とアクション宣言 グループワーク後の宣言として、米国時間の木曜日までにGlobisの課題を終わらせる予定です。また、プロジェクトのP/Lを見ての気付きも発表する予定です。

いろんなタイプを使い分けるには？ 他の研修や書籍では、あなたの性格に合わせた行動方法が提案されることが多かった印象です。しかし、今回は状況に応じて複数のタイプを使い分けるという観点が新鮮で、参考になりました。どのタイプも活用できる一方で、自分自身が明確に一つのタイプに振り切っているわけではなく、ぼんやりとそれぞれのタイプを併せ持っているように感じるため、あまり強く意識する必要はないのではないかと思いました。 リーダーシップはどう活かす？ リーダーシップについて考える際のたたき台としては有用だと感じます。ただし、動画で指摘されていたように、あまり意識しすぎるとぎこちなさや違和感を与える可能性もあるため、知識として控えめに活用するのが良いかもしれません。 各タイプの違いは？ また、リーダーシップには粒度の違いがあるように思います。プロジェクトや作業レベルでは「指導型」や「支援型」が効果的ですが、課や部全体のリーダーシップとなれば、長期的なビジョンを実現するために「参加型」や「達成指向型」が求められるでしょう。しかし、プレイングマネージャーとしては、どちらのアプローチが適しているのか悩む場面もあり、そのバランスを模索している状況です。 実例をどう見る？ さらに、業界や時代、社員の考え方には大きな違いがあると思います。そのため、こうしたギャップやそれぞれの実践例を共有することができれば、とても有益だと感じています。

講義終了の感想は？ 前期の講義終了後、学生アンケートの結果が教員にフィードバックされ、講義改善に生かされる仕組みがあることを改めて実感しました。ゼミの学生からも率直な意見が求められる中、今回の講義を通じて暗黙知の視点の大切さに気づき、複数の教員に授業見学をお願いするに至りました。 主体的授業の課題は？ これまでは、学生が主体的に考える授業を目指し、講義形式をできるだけ避けるよう努めてきました。しかし、学生の受講態度や教員の講義手法を観察する中で、自分に不足している視点が多いこと、そして現場には根本的な課題やニーズが多く存在することを痛感しました。 現場で何を学ぶ？ 課題の明確化のため、まずは現場に出向き、実際の行動や習慣を観察することが重要だと感じました。観察では、意識されにくいユーザーのニーズや行動の癖を捉え、インタビューではユーザーが自覚している経験や知識を言語化するという違いがあります。 定性分析の効果は？ また、定性分析を進める中で、KJ法や付箋を利用した方法を取り入れ、情報の整理やグループ化を行うことの有用性を学びました。具体的には、問題の本質を捉えること、得られた洞察を整理・可視化すること、そしてユーザーの状況や課題に対する解決策の提案を通じた顧客課題説の作成がポイントとなります。 今後の改善策は？ 最後に、今後も常にユーザー中心の視点を維持し、検証と改善を重ねる姿勢が必要であることを強く感じました。

提供価値は何？ Week2に引き続き、提供価値とコンセプトに基づいて考える重要性を改めて実感しました。PLを確認する際は、売上高、営業利益、経常利益、当期純利益といった大きな数字で全体像を把握し、比較や対比を通じて傾向の変化や違いを見極めることが大切だと学びました。 経常利益の意味は？ また、これまでは当期純利益に注目していましたが、投資家の視点では毎年の稼ぐ力を示す経常利益に注目するケースが多いと知り、新しい視点を得ることができました。さらに、BSで企業の体力を見るだけでなく、通常の収益と費用が分かる経常利益を通じて、継続して稼ぐ力があるかどうかを判断することの意義を感じました。 企画収益はどうなる？ 新規事業や企画の立案時には、まずその企画の提供価値を明確にし、コンセプトに基づいてどのように収益を上げるか、売上高や営業利益、経常利益がどのように変動するかを論理的に考える習慣を身につけたいと思います。当期純利益に固執せず、売上高、営業利益、経常利益のバランスが競合他社と大きく乖離していないかどうかも、検証の観点に加えていきます。 異業種のPLは何を示す？ そのため、提供価値とコンセプトに立ち返る思考法を定着させるために、同業種だけでなく異業種のPLを定期的にチェックする習慣をつけたいと考えています。今回のカフェ事例のように、身近でイメージしやすい業界のPLから分析を始めることで、理解を深めていこうと思います。

なぜグループにまとめ？ 仕事でお客様の会社において、事業部、部門、部署、チーム、そして個人といった多様な単位でヒアリングを実施しています。各単位で個別に課題を抽出し解決策を検討するというよりも、各々の課題をコーディングし、小グループとしてまとめる手法に取り組みました。その結果、企業全体のインサイトがより明確になったと感じています。同じ課題であっても、観る角度や背景が異なるため、捉え方に違いが生じることを実感しました。 どう問いを工夫する？ また、ヒアリングやアンケートで得られたキーワードや文章をコーディングする際には、自身の考えや先入観を持ち込まないよう注意しています。適切な問いの立て方が非常に重要で、オープンクエッションを用い「WHY」を投げかけることで、目先の要求だけでなく、根底にある不自由さや真の要求を引き出すことが可能となります。問いを設定する前に、事前調査や自身の体験を通じた共感を得ることで、相手の立場に立った一歩踏み込んだ質問ができると感じました。 なぜ共感が大切？ 事前調査や経験による共感、そしてその共感に基づく一歩踏み込んだ問い、さらにヒアリングやアンケート調査で得た定性的な結果のコーディングを通して、課題とインサイトを明確化するプロセスは、相互に連携して作用しています。深い共感があれば、より深い問いが実現し、結果としてユーザーや生活者の深層心理を引き出し、課題とインサイトの発見へと結び付くと実感しています。

全体の流れは？ データの分析にあたっては、「what」「where」「why」「how」を意識し、細部に目を向けながら全体の流れを把握することが大切だと感じました。平均値を確認する際にはばらつきも捉え、代表値を選ぶときには元データの傾向を十分に理解することが、全体像（森）を見渡す鍵になると実感しました。 仮説検証の進め方は？ また、データから得られた示唆をもとに、さらに分解して仮説検証を進めるプロセスが重要であると感じています。単に数字を追うのではなく、その裏にある人々の行動や意図をイメージすることで、より深い理解へとつながると気づかされました。 アンケート設計はどう？ 加えて、アンケート設計において「どちらでもない」を選ばせない工夫が、回答者の意見をより明確に捉えるために有効であるという点も良い気づきでした。こうした取り組みは、得られる情報の質を高め、後の分析においても大いに役立つと思います。 EC分析の鍵は？ さらに、ECにおける顧客、商品、売上といった各視点のデータ分析に、この学びを応用していきたいと感じています。実習課題では前年との比較を行い、特定の商品カテゴリでの売上低下など、数多くの視点から分析する方法を学びました。昨年と今年の売上推移、売れ筋商品のトレンド、併せ買いの傾向、そして商品における顧客属性の違いなどを比較することで、売上が低下した場合のリカバリー対策の策定にも役立つ視点を得ることができました。