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過去

に関する学び

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資金の使い道は？ B/Sの左側がお金の使い道、右側が調達方法であることに改めて気づかされました。同じ業界のカフェでも、コンセプトの違いによって資金の使い方や調達方法が全く異なる場合がある点がとても興味深かったです。 資産と負債の違いは？ また、左側の「資産」と右側上段の「負債」が流動と固定に分かれており、1年以内と1年を超えることで区別される理由が理解できたことで、これまで以上に数字が明確に見えるようになりました。 無借金経営のリスクは？ さらに、あるカフェの事例を通して、無借金経営を続けることのリスクについて考える機会となりました。無借金経営＝健全な経営と一概には言えないのではないかという仮説が立ち、経営の安定性について再考する良いきっかけとなりました。 決算月の振り返りは？ 今月は決算月ということもあり、経理がまとめた過去3年分のB/Sを見比べながら、今年度の振り返りを行いたいと考えています。まずは自分自身で、そしてメンバーと共に数字の変化を確認し、資金調達とお金の使い道のバランスについて、前年度からの変動を比較・検討します。 数字変化の意図は？ その上で、数字に現れた変化が意図的なものなのか、あるいは外的要因によるものなのかを精査し、外的要因で不本意な数字が出た場合には、改善策を具体的に見える化してメンバーと共有し、会社全体の成長に繋げていきたいと考えています。

視点をどう広げる？ 先入観や過去の経験に左右されず、偏った考えに陥らないことが非常に重要だと感じています。常に多角的な視点で問題にアプローチするため、MECEの原則に従って要因を整理し、重複なく抜け漏れのない議論を進める必要があります。また、問題解決のプロセスでは、目的意識をしっかり持つことが基本です。目的を見失うと、本質ではなく細部にとらわれがちになるため、常に問い続ける姿勢が真因に迫るための鍵となります。そして、学んだことを実践し、反復することで自分自身を鍛え上げることが大切だと考えています。 業務推進はどう進む？ 現在、私が取り組んでいる業務推進上の問題や課題の解決活動においても、これらの考え方を実務に活かしていきたいと思います。現状の組織運営上の課題を明確にし、その本質を突き止め、再発防止策をしっかりと構築する仕組み作りに努めています。改善メンバーとの日々のディスカッションを通じ、ロジカルに問題に向き合う環境を創出することで、組織全体の進化と若手メンバーの育成にも繋げていきたいと考えています。 クリティカル思考はどう？ また、業務にクリティカルシンキングを取り入れることは必要だと認識しています。実際に導入する際、業務全体の時間が一時的に増加する可能性はあるものの、問題の本質にたどり着き、解決および再発防止が実現できれば、その増加は一時的なものであると自分なりに結論付けています。

マーケティングの魅力と怖さ どんなに良いものを作ったとしても、顧客の心理をついた魅せ方にしなければ、いまいちな売れ行きになることがある。これがマーケティングの面白い部分でもあり、怖い部分であると感じた。カレーメシの例題を通じて、イノベーションの普及要件について分かりやすく理解することができた。今後、新商品のアイディアを考える際には、これらの要件に当てはめてみて判断していきたい。 顧客視点の重要性とは？ また、差別化の罠にはまり、競合ばかりを意識してしまうことがよくあるが、自身もそうなりがちだと思った。これを防ぐためには、今一度顧客視点で見る意識を持ち続けたいと思う。 アイディアをどう高める？ 新商品や新技術のアイディアを考える際に、顧客心理をついた視点を入れることで、より確度を高めることができる。また、商品開発におけるマーケティング部とのやりとりの際も、魅せ方を考慮した上での協議や提案が可能となり、ヒット商品を生み出す可能性が高まるだろう。 ヒットの条件を探るには？ 過去に自社製品で販売したものの中から、ヒットしたものやあまりヒットしなかったものをそれぞれ抽出し、普及要件に合致していたか確認してみる。また、どのような魅せ方であればヒットする可能性があったのかについても検討してみる。そのほか、ネットショッピングで売れていない商品を見つけ、なぜ売れていないのかについても深掘りしてみる。

集客の見直しはどう？ 実践において、当初「集客」を問題と考えていたものの、活動を進める過程で「集客」を見失い、結果として問題の本質に気づくのが遅れてしまいました。この経験から、目的を常に意識しながら進める重要性を再確認しました。 仮説の多角的検証は？ また、動画講義では仮説思考の実践方法について学びました。複数の仮説を網羅的に検討し、一つだけに頼るのではなく、多角的な視点から論点を捉える必要があると実感しました。反論を受け入れる姿勢や、都合の良いデータ集めを避けることで、仮説が誤っている場合にも柔軟に見直すことができるという点に大きな気づきがありました。 仮説の役割は何？ さらに、仮説の種類やその役割についても理解を深めました。論点に対して仮の答えを示すコミュニケーション仮説と、問題を解決するための問題解決仮説といった区分や、失敗の原因究明といった過去の事例、あるいは未来の展望に基づく仮説があることを学びました。これらの仮説に検証計画をセットにして進めることで、説得力が増すことを実感しました。 学びと実践の道は？ 今後は、複数かつ網羅的な視点で仮説を立てるため、各種フレームワーク（例：４Pや３Cなど）を積極的に学び、状況に応じて最適なものを選ぶ意識を持ちたいと思います。同時に、仮説と検証をセットにした提案を自分自身だけでなく、チーム全体で実践することが重要だと考えました。

地位を超えるリーダーシップとは？ リーダーシップは地位に関係ないと実感しました。リーダーシップは誰でも学ぶべきだと感じます。過去に関わった上司の中で良かった人を思い出し、その理由を考えると、理想のリーダー像を考える際に大変参考になりました。その上司を思い出すのも楽しいので、他の人にも試してみることをお勧めします。 私が目指す理想のリーダー像 学んだことをもとに、私が目指すリーダー像を次のように整理しました。まず、我々の進むべき方向性を示し、先を見通せることが大切だと考えています。また、話しやすい態度で相手の意見を否定せず、相手を認め、褒め、任せ、助言することが重要です。フォロワーの成長を導き、説得力を持って付いていきたくなるような存在でありたいと思います。さらに、自分自身も情報収集や学びを続け、常にポジティブで熱心であることを目指しています。このようなリーダー像を意識することで、仕事のあらゆる場面で良い影響を与えられると思います。 会議での活発な意見交換は？ また、近く行われる予定の5カ年計画を考える会議の場で、我々の目指す姿の案を示し、意見交換を図りたいと考えています。会議では、全員が意見を言いやすい雰囲気を作り、相手の意見を否定しないことを心がけます。そして、毎日最低1回、部下の行動を褒め、その後必要に応じて助言し、基本は任せるというスタイルを大切にしていきたいと思っています。

比較で何を探る？ 「分析とは比較なり」という言葉が示すように、分析を行う際には、条件を整えて比較し仮説を立てることが重要です。この手法は、日常的にデータを扱う作業の中で非常に役立っています。例えば、全国推奨品になった製品のシェアが推奨される前後でどの程度伸びているのか、値下げ要求に応じた場合に売上がコストダウンのインパクト以上に増加したかどうかなどの質問です。 目的と条件はどう？ 分析を始める前に、分析の目的とデータの条件がしっかりと整っているかを確認します。目的がはっきりしていなければ、分析結果は曖昧になり、有益ではなくなってしまいます。また、「生存者バイアス」という思考に陥らないように、成功体験だけでなく失敗からも学ぶ意識を持ち続けたいと思います。たとえば、競合との製品コンペに勝つためには過去の成功事例から学ぶだけでなく、敗北したケースの反省点を検討し、どこが競合よりも劣っていたのかを追求していくことが重要です。 データの見せ方は？ さらに、データの見せ方も大切です。数字やパーセンテージで示すべきか、どのようなグラフを使用するかを考え、視覚的に訴える効果的な方法を選択することが求められます。こうした分析の技法や思考法は、データを扱う日々の作業の中で重要な役割を果たします。ファクトに基づいた正確な分析結果を出し、それを適切に伝えられるように努めていきたいと思います。

比較検証で何が分かる？ データ分析の魅力は、データを漏れなく比較することで仮説を立て、現状を正確に把握できる点にあります。理想の状態が明確になると、実行可能な改善策が見えてくるため、比較検証はとても有効です。また、ヒストグラムや散布図を用いることで、データのばらつきを視覚的に把握でき、適切な分解や分類により分析の精度が向上します。これにより、異なる視点から問題点や改善案を検討できる点が非常に魅力的だと感じました。 実務でどう活かす？ 学んだフレームワークを実務で活用するため、過去のデータ分析を再実施し、問題点と改善策を明確にすることを試みました。現状把握には５W１Hを用いた定量的な分析を行い、現場でのヒアリングと合わせることで、実際のデータとのズレを確認しながら解決策を検討しています。これまでグラフを活用してきましたが、ヒストグラムや散布図の導入は初めての試みで、今後さらに活用していきたいと考えています。 効果的な選定法は？ 効果的なデータ分析には、収集時に重要な項目を明確にし、適切なデータを選定することが欠かせません。定期的な可視化によりデータの傾向を把握し、その結果を共有することで継続的な改善が図れます。また、What、Where、Why、Howといったステップを守ることで、思考の幅が広がり、仮説とデータに基づく検証を通してより実践的な分析が可能になると実感しました。

分析と整理の違いは何か？ 「分析」、「収集」、「整理」はそれぞれ異なる作業です。データ整理で分析が終わることもしばしばあり、比較対象があいまいになることもあります。また、見せ方に時間をかけすぎると、「相手に伝えたい」という本来の目的が不明瞭になることが多々あります。これは、「分析とは比較である」ことや「目的に立ち返ること」がしばしば抜け落ちがちだからではないでしょうか。楽な方に流れる思考や、目に見える分かりやすいものに飛びつきやすいバイアスに引っ張られる癖があります。自分の特徴を含めてこれらをしっかり俯瞰して整理しておかないと、学びの方向性やその捉え方がずれてしまう可能性もあると感じました。 常に数値を更新する重要性 販売状況や市況状況、社内状況の分析を進める中で、過去の基準や初期値がたびたび変更されてきました。分析が比較である以上、常に更新された数値のみが注目されることが多いです。このような状況では正確な分析ができず、意思決定に繋がらないと感じています。これはとても危険なことかもしれません。 データ整理はなぜ重要か？ 様々な分野で目的とされることを視野に入れ、使用されるデータの洗い出しを行います。比較するためにも整理が必要ですので、いつでもデータを抽出できるよう、整理を行うことが重要です。整理された状態から、それぞれの目的に合わせた比較基準を設計することが求められます。

AIをどのように活用する？ まず、難解な問題解決に向けて、AIを積極的に活用することの重要性を学びました。問題の解決策を探る際、AIの力を借りて多様なアプローチを試みることで、解決の糸口を見つけることができました。 フレームワークの活用法は？ 次に、広がった可能性の中から決断を下すのは自分自身ですが、その際にフレームワークを活用することです。より的確な判断を下すために、フレームワークとAIを組み合わせて問題解決を進める方法を学びました。 曖昧な質問でどう思考を広げる？ 最後に、従業員に疑問や課題を投げかける際、あえて曖昧な質問を意識的に行うことで思考の幅を広げることです。視点を広げるために曖昧さを残した質問を活用し、従業員の自主的な思考を促進することが効果的であると感じました。 加えて、諦めずに問題と向き合い続ける姿勢を持つことの大切さも再認識しました。特に経営データの分析においては、簡単な答えが見つかる問題は存在しないと思われます。その中で、仮説を繰り返し立てて検証し続けることでしか、問題解決には到達できないと考えました。 持続するために必要なメンタリティは？ 諦めない姿勢を持ち続けるために、AIも活用しつつ、自分自身のメンタリティを鍛えることが重要です。問題と向き合い続け、逃げず、他責にせず、必ず解決できると信じて立ち向かう意識を持ち続けたいと思います。

どう認識を合わせる？ 課題は、見る人や見る角度によって変わるため、何を解決すべきかを正確に判断し、関係者全員がその認識を共有することが重要だと実感しました。また、時間が経つにつれて認識が薄れ、混乱が生じる可能性があるため、常に課題を再確認し、認識にズレが出ないよう努める必要があります。 導入の本質は？ 私の業務は、新しい技術やソリューションを現場に導入することです。しかし、過去には「ソリューション導入」自体が目的化し、本来解決すべき課題や本質が曖昧になってしまったことが何度もありました。 問いの立て方は？ 今回の問いの立て方は、これまでの経験を踏まえると非常に示唆に富むものでした。今後は、まず現場の課題を大局的に把握し、そこから各要素に分解していくアプローチで問いを設定していきたいと考えています。この方法により、本質的な課題解決につながると期待しています。 課題はどう可視化？ まず、自分なりの現場での課題を、たとえ漠然としていても可視化します。その後、既存のフレームワークを活用して、課題を具体的な要素に分解していきます。 理解は届いてる？ そして、その分解した内容を上司や同僚に提示し、課題の理解が共有できているかを確認します。理解が得られた段階で、適切なソリューションを検討し、具体的な実行内容を上司や同僚と協議して進めるようにしています。

デザイン思考で効果的に話し合うには？ 「新しいまな板をデザインする」というテーマの下で、グループと共に作業工程を話し合いました。私はデザイン思考のステップを把握しているつもりでしたが、一部が抜けてしまい、ディスカッション中に効果的な発言ができず、グループの意見をまとめることも困難でした。その後、先生の指導を受けてデザイン思考のプロセスを再確認し、協働と共感が重要である各ステップについて再学習しました。また、「万人向けのものは誰にも刺さらない」という言葉から、現在のパーソナライズ化の進展を学び、デザイン思考の重要性を改めて実感しました。 パーソナライズ化はどのように実現する？ 私はヒューリスティック評価やユーザー調査を担当する際、課題を見つけることはできても、改善案を提案する際に万人向けのアイデアばかりが浮かんでいました。これを改善するために、「協働」と「共感」を意識しつつ、パーソナライズ化することを心がけ、万人向けに留まらない提案を目指したいと考えています。 ターゲット層を明確にする理由は？ 過去にはヒューリスティック評価やユーザー調査を行う際に、「パーソナライズ化」を十分に意識していないことに気づきました。今後は、ターゲット層を明確にしたうえで、改善と提供するべき内容を考慮し、パーソナライズされたサービスの改善提案ができるよう、意識を変えていきたいと思います。

分析フレームはどう使う？ 分析の実施に際して、講義ではプロセス、視点、アプローチという3つのカテゴリに分けたフレームワークが紹介され、シンプルなモデル化が印象的でした。仮説思考のプロセスは「目的の把握」「仮説の立案」「データ収集」「検証」の4段階に分かれており、分析に必要な視点として、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンの5つが挙げられました。また、具体的なアプローチとしてグラフ、数字、数式の3つが提示された点も理解の助けになりました。 クライアント事例を深掘り？ 現在、あるクライアントから依頼をいただいている基幹システムと倉庫管理システム間の在庫差異に関する分析支援に、本講座で学んだ内容が活かせると考えています。ロケーション、保管場所、品目、品目タイプ、システム、オペレーションなど、複数の要因が複雑に絡み合いながら在庫状況に時間的なずれを生じさせているため、講義の知識が問題解決の一助になるのではないかと思います。 差異分析の視点は？ また、Q2で実施している活動において、差異分析のプロセスの意識づけに講義内容を活用できると感じました。オペレーション履歴の抽出や、過去3カ月分のデータを用いた分析の中で、ばらつきやパターンという視点が特に重要であると実感しています。そのため、今回学んだ相関関係を意識した分析手法が有効に働くと考えています。