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実際

に関する学び

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ギャップをどう埋める？ 分析の中で、あるべき姿と今後ありたい姿を明確に描き、そのギャップをどう埋めていくかという点がとても印象に残りました。売上の分析においては、MECEの考え方が非常に参考になったと感じています。実際、売上を「その他」の部分として約4割以上扱う状況で、金額ベースでロングテールの顧客層をどう検討するかが難しい課題として浮上しています。また、これまで頭の中だけで簡単に考えていた層別・変数分解も、紙に整理してじっくり考える重要性を再認識させられました。 実データはどう活かす？ 現在の業務では、担当エリアにおけるエリアマーケティングをはじめ、受注・売上・在庫の計画立案とその差異の分析、さらに5年後を見据えた将来の計画の策定に取り組んでいます。顧客は代理店経由ですが、代理店の先に多様な顧客層が存在するため、その実績や市況感を的確に把握することが求められます。そこで、代理店から得られる販売実績とインタビュー内容をもとに、実態とのギャップを層別変数分解によって明確化し、これまでの勘に頼る計画立案から、実データを活用した計画への転換を図っていこうと考えています。特に顧客層の分類には重点を置き、時間をかけてしっかりと取り組んでいきたいと思います。

デザイン思考はどう働く？ 私は、自社の業務効率や生産性を向上させるために、デザイン思考のアプローチを取り入れようとしています。施策を検討する際、共感は非常に重要なステップであり、実際、経験や知識のない分野でも観察やヒアリングを通じてエンドユーザーの立場から業務を理解することが、より適切な対策を生み出す基盤になると考えています。 急ぎすぎるリスクは何？ ただし、私の事例では、エンドユーザーが既に理解している業務の振り返りにとどまってしまい、次の具体的な検討段階へ早く進んでしまう危険性を感じています。そこで、共感プロセスをしっかり進めるためには、エンドユーザー自身にも共感の重要性を認識してもらい、具体的なメリット（例えば、既存業務の棚卸しなど）を実感させる工夫が必要だと思いました。 なぜ事前準備が必要？ また、観察やヒアリングを通じてユーザーの深層ニーズや課題を把握することは、デザイン思考の基盤を築くうえで欠かせないプロセスです。しかし、単に行動を追うだけであれば表面的な理解にとどまる危険があるため、事前の情報収集と明確な問いの設定が重要であると考えています。今後のコース受講を通じて、その下準備の進め方についてさらにヒントを得たいと思います。

クリティカルシンキングの基礎を学ぶ Week1のライブ授業では、クリティカルシンキングについての基礎的な考え方を学びました。グループワークでのアウトプットを通じて、自分の思考の偏りを確認することができました。話を聞くだけでなく、実際にアウトプットすることで、無意識に持っていた思考の偏りやクセに気づくことができたと思っています。今後の6週間で、より多角的な考え方を身につけ、業務に取り組めるようになりたいです。 意見整理の重要性とは？ 上長や先輩とのミーティングでは、自分の考えや論点、思考について整理して話すことで、要領を得ない意見を述べることを減らしたいと考えています。また、対顧客に対するマーケティング施策の企画がいくつか進行中なので、思考を制限せず、さまざまな角度からコンバージョンにつながる切り口を探求していきたいと思います。 目標設定と優先順位付け 業務に取りかかる際には、優先すべきことや目指すべきゴールを明確にし、言語化してから作業を行います。また、経験則で結論を出さず、自身の考えを一度疑い、別の方向から整理する時間を作るよう心がけます。さらに、自分の考えを職場の上司や先輩に伝え、フィードバックをもらって思考の偏りを矯正していきます。

学びの広がりを実感 ナノ単科の受講を通して、ビジネスの基本的な知識から実践的なスキルまで幅広く学ぶことができました。授業は録画されたビデオ講義で提供され、時間や場所に縛られずに学習できる点が非常に便利でした。さらに、演習やディスカッションを通じて他の受講生と意見交換ができ、非常に学びが深まりました。 実務応用の秘訣とは？ また、講義内容は具体的なビジネスシチュエーションに即しており、すぐに実務に応用できる点も魅力的でした。理論だけでなく実際のケーススタディを通じて学べるため、知識をより実践的に理解することができました。これにより、実際の業務での課題に対する解決策を考える際に大いに役立ちました。 講師からの学びは何？ 講師陣も非常に優れた方々ばかりで、質問や疑問にも丁寧に応じていただけました。自身の課題に対する具体的なアドバイスをもらえるため、学びの質が一層向上しました。また、教材も分かりやすく整理されており、理解しやすかったです。 忙しい方への学習プログラム 総じて、「ナノ単科」は忙しいビジネスパーソンにとって非常に価値のある学習プログラムであると感じました。今後も引き続き、自身のキャリアアップのために活用していきたいと思います。

データ分析で新発見を得るには？ データを分析する際には、さまざまな切り口から考え、実際に手を動かしてデータを加工することで、新たな発見が多くある。分解の粒度が大きい状態で導き出した結果を安易に結論としてしまうと、誤った判断を下す可能性がある。そのため、分解を行う前に全体を把握し、定義することが重要だ。 仮説をどう裏付ける？ これまでデータを分解して分析することは多々あったが、全体を把握し、定義したうえでMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）な切り口で分解できていたかというと、必ずしもそうではなかった。また、自分が立てた仮説を裏付けることを目的として、恣意的に切り口を設定していたこともあった。まずは、オフィス内のスタッフごとの工数負担について、全体を把握したうえで分析したいと思う。 先入観を排除する方法は？ 普段、自分が抱いているイメージという先入観をまず取り除き、工数実績などの数値から導かれた結果にフォーカスする。そのうえで、全体像を把握し、MECEを意識して切り口を決定する。具体的には、全員の残業時間も含めた総労働時間をもとに、業務ごとの工数を比率として算出してみたい。

枠組みは何故有効？ 仮説を立てる際、何もないところから考えるのではなく、3Cや4Pといったフレームワークに沿って整理することで、思考の構造が明確になりました。実際、これらの手法を用いることで、多角的な発想が生まれ、スピードや行動の精度が向上することを体感しました。 採用戦略、どう練る？ 採用担当としては、仮説思考を3Cおよび4Pと組み合わせることで、効果的な採用戦略が練れると感じています。具体的には、3C分析ではカスタマー（候補者）、コンペティター（競合企業）、カンパニー（自社）の視点から状況を整理し、4Pの枠組みではProduct（採用ポジション）、Price（給与・待遇）、Place（勤務地・環境）、Promotion（採用広告・PR）を検討することで、各視点からの課題と仮説を明確にしています。 PDCAは効果的？ また、こうした枠組みを基に、毎週のデータ集計時に採用課題に対する仮説を立て、各仮説に対する検証方法を決定してデータを収集しています。その後、得られた結果を分析し、打ち手を検討した上で採用戦略に反映。定期的に効果を測定し、PDCAサイクルを実践することで、常に戦略の精度を上げていくプロセスが整っていると感じました。

問題解決で大切な視点は？ 問題解決のプロセスにおいて、重要なのは「あるべき姿」と「現状」のギャップを意識し、その上で優先度や重要度に基づいて取り組むか否かを選択することです。このステップは一方通行ではなく、行き来することもあります。定量的な評価を行う際は、単に数値の変化に注目するだけでなく、現場で何が実際に起きているのかを確認することも大切です。また、人に説明する際にはビジュアル化が有用です。 課題設定でのポイントは？ 問題解決の際には、課題の設定で「あるべき姿」が明確にされているかを確認します。実務に取り組みながら、今行っている作業が問題解決のどのステップに当たるのかを常に意識することが求められます。定量情報に偏ることなく、現場の状況や定性情報も取り入れ、適切な切り口や仮説を設定します。 分析計画で留意すべきは？ 分析に先立って行う分析計画表には、「あるべき姿」とそのギャップ、各問題解決ステップにおける具体的な作業を記載します。多面的なデータ分析を行い、状況に応じて計画の修正を柔軟に行うことが求められます。また、MECE（漏れなく重複なく）にあまりにもこだわるよりは、意味のある切り口や仮説を意識しながらデータに向き合うことが重要です。

場合に応じたゴール設定の重要性 業務において、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）の原則は理解していたが、実際にはゴールを重視し過ぎていたことに気づかされました。また、What Where Why Howといったフレームワークも頭では理解していたものの、実際の活用がうまくできていなかったと反省しました。これにより、もれなく分析する難しさを改めて認識しました。 漏れのない分析方法とは？ 私は業務プロセスの変革や改善のアセスメント、プロジェクト推進を担当しています。そのため、網羅的な影響の確認と、漏れのない分析が重要です。特に抽出する方法については慎重に整理し、誤ったアウトプットを防ぐことが必要であると再認識しました。 ヒアリングシートをどう改善する？ ヒアリングシートについては、ロジックツリー化してテンプレートとして使用していましたが、これを見直すことにしました。具体的には、粒度の確認を行いながら、シートを整理することが重要だと考えています。そして、現状、あるべき姿、理想とする姿を正確に区分けすることで、段階的なスケジュールの精度を高め、プロジェクト推進につなげたいと思います。

フレームワーク活用のコツは？ 課題を考える際、初めから新たに考えるのではなく、まず適切なフレームワークに当てはめることで、情報の漏れなく抜け漏れを防ぎ、新たな観点を追加することが可能です。フレームワークを活用することで、論点の整理がしやすくなります。 仮説はどんな視点で？ 仮説を立てるときは、単一の固定観念にとらわれず、複数の仮説をさまざまな切り口から整理することが求められます。こうした多角的な視点から検討することで、仮説の網羅性が向上し、より効果的な対策が検討可能となります。 情報収集の手順は？ データ収集のプロセスでは、誰にどのように情報を求めるかが非常に重要です。単に各種資料に頼るのではなく、実際に知識を有する人を特定し、確認の方法を明確にすることで、比較や反論の排除にも努めるとよいでしょう。 施策実践の始め方は？ 施策を検討する際は、目的に適したフレームワークを調べること（例としてChatGPTへの問い合わせ）から始め、複数の角度で仮説を定義する必要があります。また、データ収集においては、各種資料の作成者を特定し、作成の意図や補足情報、意見などアドバイスを求めながら取り組むことで、より充実した施策の策定が期待できます。

Week1からの学びを見直す 今週は全体の振り返りとして、week1からの学びを見直す機会がありました。具体的には、多くのことを学びましたが、特に以下の3点が重要だと改めて認識しました。 1. 自他の思考の癖を前提におくこと。 2. 問いを設定すること。 3. 問い続けること。 これらの点を意識しつつ、クリティカルシンキングが上位概念として存在することを再認識できました。 メモの整理とアウトプットの重要性 week1から残してきたメモを振り返り、整理することで、自分の中に学びを深く落とし込むことができました。さらに、その学びを実際のアウトプットとして反復し、定着させるよう努めています。実務での活用を意識して過ごしていますが、まだ使いきれていない学びも多いので、9月は振り返りながらこれらを活用していくつもりです。 学びの共有と実務への活用 週末までにはメモの振り返りとまとめを終わらせ、週明けにはまずメンバーに学びの共有を行う予定です。来週も実際の業務で学んだことを活用する機会が多くあり、week1からweek5で学んだ内容は全てアウトプットとして活用できる予定です。また、今後の事業戦略の立案にも早速この学びを活かしていきます。

イノベーション普及の理由は？ 今回の学びでは、イノベーションが普及するための要因について理解を深めました。具体的には、従来のアイデアや技術に対する比較優位性、生活環境に無理なく馴染む適合性、利用者にとって理解しやすいわかりやすさが重要であると感じました。また、実際に試すことができる試用可能性や、採用されていることが周囲に明示される可視性も大きな要因だと実感しました。 バックオフィス業務効率は？ 現在の主たる業務は、バックオフィス業務の効率化と品質向上に注力しています。実際、実店舗や間接部門との連携においては、全社的な業務変革に対する抵抗感がある中、わかりやすさや適合性、試用可能性を意識したコミュニケーションが、業務の円滑な遂行に直結していると感じています。 部署移管の説明は？ また、既存業務を自部署へ移管する際には、新しい書式や使用方法についての説明が多く求められます。決まりごとや全社的な流れを伝えるだけでなく、相手が理解し納得するまで丁寧に説明責任を果たすことが、信頼関係の構築に不可欠だと再認識しました。 顧客志向はどうする？ 今後は、顧客志向の目線を重視し、相手が把握しやすい資料作成や説明会の実施に努めたいと考えています。

原因分解はどうする？ 問題の原因を明らかにするためには、まずプロセスに分解することが重要です。また、解決策を検討する際は、複数の選択肢を洗い出し、根拠をもって絞り込むことが求められます。 テスト実施はどう？ ABテストは、条件をできるだけ揃えて比較する有効な手法です。実施する際は、まず目的や仮説を明確にし、検証項目をしっかり設定することが大切です。さらに、テストは1要素ずつ行い、複数の要素を同時に検証する際は他の手法の検討が必要です。加えて、同一期間で実施することでテスト要素以外の環境要因の影響を最小限に抑えることが可能となります。 検証法はどう考える？ 広告効果の検証においては、CVポイントやKPIに応じて適切な検証方法が変わります。実際にABテストを実施する場合もあるため、どのポイントを検証するかという仮説設定が非常に重要です。 効果はどこで現れる？ 現在、広告効果の検証と分析に活用しているソリューションがあり、さらに新たなソリューションの開発も進めています。両方のソリューションを同時に走らせることで、どのKPIやCVポイントで新しいソリューションの効果が発揮されるかをABテストによって検証する絶好の機会だと考えています。