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理解 ✕ 可能

に関する学び

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ターゲティングの再認識をするには？ ターゲティングの重要性について再認識しました。現在の業務では、ターゲットが漠然と決まっていることが多く、そのため提案を作成する際にもそのまま進めていましたが、ターゲットを明確にし、他の切り口からも考えていくことで、提案の幅を広げることができると感じました。 フレームワークはどう活用する？ また、ポジショニングマップの活用についても理解が深まりました。提案書作成時にフレームワークの重要性を再確認し、特にポジショニングマップを使うことで伝えたい内容をわかりやすく、より効果的に伝える提案ができると学びました。現在作成中の提案書にこの方法を取り入れて実践しています。 新規業務での提案の工夫は？ 新規業務の提案書作成においても、早速ポジショニングマップを作成し、提案の重要なポイントを絞り込んでいます。以前は提案内容が多岐にわたってしまうことが多かったのですが、ターゲットの再分析とポジショニングマップを用いることで、セールスポイントを明確に絞ることができるようになりました。 新市場開拓で見えてきたこと 新しい市場開拓に向けた自社サービスの提案を進めている中で、当初想定していたターゲットとは異なる切り口でも再分析することで、新たに提案できる内容が見えてくるのではないかと考えました。早速チームで共有し、意見を求めることにしました。 チームと成果を共有する方法 現在の提案書作成活動では、ポジショニングマップを取り入れ、チームメンバーにも共有することで、セールスポイントの洗い出しや、重要なポイントの確認に役立てています。ターゲティングについてもメンバーと意見交換し、次回のミーティングまでの課題としています。

数字分解で見える問題解決策 目で見た情報をそのまま鵜呑みにするのではなく、内訳の計算やグラフ化などの加工をすることで、その数値を見て問題解決のための分析を行うことが重要です。数字を分解することで、問題の要因や発生箇所を特定できます。この際、「MECE」を意識して分解を行うことで、効果的な分析が可能となります。どこからどこまでが「全体」なのかをしっかり定義し、目的に応じた分け方をすることがこの分析の鍵です。 複数の視点で数字を分析する 数字を分析する際には、一つの切り口だけでなく複数の切り口から見て比べることが大切です。そうすることで、一見正しそうな仮説の間違いに気づいたり、本質的な情報の傾向を掴むことができます。数字を分ける際は、機械的に分けるのではなく、「問題は個々にあるのではないか」と仮説を立て、それを確かめるような切り方を試みることが有効です。 採用戦略の数値で見える傾向 採用戦略を立案する際には、クライアント企業の採用プロセス（求職者への求人リーチ～応募喚起、書類選考通過率、面接合格率、内定後の意思決定率など）ごとに数値を分析します。これにより、どこでスタックしているのかを明確にし、それに応じた打ち手を考案し、実行できます。そして、それが自分で解決できる問題なのか、クライアントに動いてもらうべき問題なのかを切り分け、自身の行動を決定していきます。 戦略改良のための比較分析とは？ クライアント企業の求人閲覧者を全体として捉え、どれくらいが応募し、そのうちどれくらいの人数が書類選考を通過したかを明確にしてクライアントに提示します。他社や市況感全体と比較することで、どのような傾向にあるのかを伝え、戦略を練っていくことが重要です。

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。

比較で何が見える？ WEEK1で学んだことにより、分析の基本は比較であるという理解が深まりました。例えば、A/Bテストでは、可能な限り条件を揃えた上で変更点を明示し、仮説を試すことによって、収集データの精度が向上します。これにより、データを活用した問題解決の要因分析と解決策の選択に深みが出てくると考えられます。 問題解決の流れは？ 問題解決のステップには以下の要素があります。まず、問題箇所を明確化し（what）、次にその箇所を特定します（where）。続いて、原因を分析し（why）、最後に解決策を立案する（how）という流れです。特に重要なのは、whyでプロセスを細分化し、howでは複数の選択肢を洗い出して根拠に基づき絞り込むことです。 A/Bテストはどう？ 手段としてのA/Bテストは、A案とB案を比較するためのテストで、できるだけ条件を揃えて比較対象を明確にすることが肝心です。このテストを用いて、データ分析の精度を高め、より良い問題解決に繋げることが可能です。 提案の工夫は？ 私の業務ではWebマーケティングのような高速な仮説検証はできないものの、提案を行う際には、条件を可能な限り統一したプランAやプランBを提示し、違いを明瞭にするよう努めています。これにより、提案内容をブラッシュアップし、上長の意思決定のポイントを把握することができます。 予算説明の極意は？ また、近々、来年度の予算計画について上長に説明する機会があります。その際は、過去のデータの傾向を踏まえて、変動の大きい部分を中心に複数のプランを提示します。プラン間の違いを明確にし、上長の意思決定を理解することで、計画の精度を高めていきたいと考えています。

なぜ情報を分解するのか？ 状況を解像度よく理解するためには、情報を分解することが重要です。特に、数字はグラフ化が可能なため、非常に有効な手段となります。分解を行う際にはいくつかの注意点があります。まず、加工の仕方としては、表に追加する欄を考えたり、相対値を計算したりするなどです。また、グラフを作成することで視覚を働かせることも効果的です。 多角的に見るための視点とは？ 次に、情報の分け方についてですが、単に機械的に分けるのではなく、仮説を立てて特に影響力の大きい要素を優先して分解します。また、同じ状況に対して複数の観点から分解することも重要です。ある一つの視点だけでは状況を完全に把握できないことがあるため、他の視点も試すことが肝要です。 問題箇所を特定する方法は？ さらに、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を意識して分解することで、問題箇所の特定を助けます。目的を明確にし、わかりやすい形で層別、変数、プロセスに分解すると良いでしょう。また、ロジックツリーを使って、仮説を立てた上でインパクトの大きい要因から切り口を考えます。この過程でアイデアを広げる際にもロジックツリーは有用です。 入学者分析で何が得られる？ 具体的な応用として、入学生徒の性別、学力、地域、求めるものなどの傾向を分析することが挙げられます。これにより、入試広報活動を改善し、学校が求める生徒像に合致する生徒を獲得することができます。また、普段から数字をグラフ化する習慣をつけ、ロジックツリーなどを利用して考えを図式化することも有効で、完璧さを追い求めるよりも、実践と反復練習を重視することが大切です。

クリティカル・シンキングとは？ クリティカル・シンキングとは、主観にとらわれず客観的に考える力のことを指します。この力を得るためには、「言われてみれば当たり前」のことを愚直に実行することが重要です。また、クリティカル・シンキングは全ての土台になる思考力であり、本を読んでも簡単には身につかないとされています。 仕事のシーンで活かすには？ 仕事のほとんどは、「誰かに何かを伝えること」、そして「課題解決や意思決定」に関連しています。具体的な例としては、顧客対応の場面で顧客がなぜその問い合わせをしてきたのかを理解することが挙げられます。また、数字分析と解決策の策定においては、想定される解決策が本当に他にないのか、またそれが最適なのか振り返って考察することが求められます。 採用面接で深掘りするには？ 採用面接では、用意された回答の裏にある本音を「なぜ」と問いかけて深堀りすることが重要です。また、業務効率化においては、その業務が必要な理由や他に方法がないかを検討します。1on1のメンバーコーチングでは、メンバーがそう考える理由を理解し、無意識的に可能性を絞っていないかを確認します。ファシリテーションにおいては、有意義な議論ができるよう問いかけを設計することが求められます。 日々の習慣として振り返る 日々、「本当にそれが最適解か」「他にも方法はないか」という振り返りを習慣化することが大切です。また、リソース、コスト、社内、業界など無意識に作り上げてしまうかもしれない制限がなければ、他に何ができるかと想像を巡らせることも役立ちます。さらに、先回りして相手の意図を汲み取るのではなく、改めて「なぜ」と問いかける姿勢を持つことも重要です。

なぜ分析は重要？ 分析とは、単にデータを分類し比較するだけでなく、目的に沿った深い理解を得る手法です。基本となる4つのステップ―目的の明確化、仮説の立案、データ収集、結論付け―を踏むことで、より有意義な結果を導き出すことができます。 比較対象はどう決定？ 分析を行う際は、比較対象の選定が重要です。分析したい要素以外の条件を揃えるとともに、目的に合った比較対象を選ぶことで、情報が正確かつ具体的に浮かび上がります。 受動から能動へは？ これまで、航空会社での営業活動において、社内の分析チームから共有されたデータやコメントを受動的に読み取っていました。しかし今後は、共有された情報に頼るだけでなく、自ら積極的に情報を集め、複数の視点から状況を把握できるよう努めたいと考えています。 予約状況はどう見る？ 例えば、週間予約動向の分析では、毎週発表されるどの便・クラスの予約状況が一定の割合で埋まっているというデータを参照するだけでなく、先週との比較や他社の状況との違いを検討し、より広い視野で状況を評価していきたいと思っています。 売上分析の切り口は？ また、売上実績の分析においては、単に他社や昨年度同月との比較にとどまらず、国籍、性別、年齢別のデータも取り入れ、顧客のニーズをより深く探る視点を持ちたいと考えています。 仮説設定はどうする？ このような分析を行う際には、まず「何を知りたいのか」という目的を明確にし、データを眺める前に自分なりの仮説を立てることが大切です。数値をただ確認するのではなく、自身の考えを持ってさらに深堀りし、既存のコメントに影響されすぎず、自らの視点でデータを解釈する姿勢が求められています。

状況はどう見える？ 演習のように、客観的に状況を見れば、何が上手くいっていないか判断できることがあります。しかし、自分のこととなると、冷静に状況を判断して行動するのは難しいと感じました。クリティカルシンキングで自分を批判する思考が重要で、これはリーダーシップの学びとも繋がります。例えば、「相手が目標を理解した」と思い込まず、「どうして理解したと思うのか？」と自問することで、認識のズレが減り、確認する「問い」が生まれます。これにより、お互いに理解し合いながら業務を進めることが可能になると感じました。 振り返りのタイミングは？ また、定期的に目標を設定し、行動を確認し、振り返る機会を持つことが重要です。その際、自分自身の目標の基準が明確かどうか、委任していることが相手にとってちょうどよいストレッチとなっているかを確認しながら、日々調整することができると思いました。忙しいと振り返りを後回しにしがちなので、スケジュールの段階で振り返りを設定しておくことが大切だと考えます。明確で共感を得た目標、大胆な行動、そして緻密な振り返りを行うことで、ポジティブな循環が生まれると感じました。 達成基準はどう見る？ 昨日、ちょうど目標設定が終わり、成功の基準を設けて目標を設定することができました。次に、その基準達成に向けて具体的な手段をアウトプットしながら、短期的な振り返りを迅速に行い、個人の振り返りの際には自身の行動を内省し、言語化できるようにサポートしていこうと思います。 対話で成長できる？ さらに、自分自身でもこれを実践し、上司との対話を通じて成長につなげる効果的な対話ができるよう、自分のことも意識して言語化しつつ行動していきます。

戦略フレームはどう？ 名前だけは知っていたものの、これまでの業務に戦略のフレームワークをうまく活用できていませんでした。今回改めてその概要を理解することで、特にクライアントの会社に対してもっとフレームワークを活用したいと考えるようになりました。 3CやSWOTって何？ まず、3C分析についてですが、成長市場で早期参入することは、競合がまだ強くない段階でシェアを獲得できるため有利です。そして、SWOT分析においては、脅威を機会に転じる発想も重要です。たとえば、規制は一見不利に見えることがありますが、実際には新しい成長チャンスをもたらす可能性があります。さらに、バリューチェーン分析では、付加価値の源泉を強化し、競合との差別化を図ることが重要です。 環境をどう整理する？ まずは3C分析から始め、自社や他社、そして顧客に取り巻く環境を言語化しようと考えました。また、クライアントの業務をバリューチェーン分析に当てはめてどこに最もコストがかかっているかを明確にし、それを提案に活かしたいと思っています。これらの分析をまとめ、他の人ともシェアすることでさまざまな視点を取り入れ、精度を高めたいと考えています。最終的には、各分析内容をNotionに保存し、いつでも閲覧できるようにします。 共有はどう進める？ 具体的には、新規事業の会議を進める際に、ホワイトボードなどを使って3C分析の図を描くなど、視覚的に共有しながら会議を進める予定です。また、業務が始まる前の30分を使って、学んだフレームワークを紙に書き出しながら整理する習慣をつけます。頭の中で言語化できないことに関しては、他の人にもヒアリングをして解像度を高めていきます。

思考の偏りに気付く瞬間は？ 人は無意識に考えやすいものや経験に頼りがちで、それが思考の偏りを招くことがあります。このため、思考結果に抜け漏れがないか、新たな視点により発見する機会やリスクがないかを見定めるために、クリティカルシンキングがビジネスにおいて非常に重要であることを理解しました。 思考プロセスの改善方法は？ 自分の思考の癖が、網羅的な視野や視座を狭めていることに気付き、驚かされました。また、自分の思考プロセスが体系的でなく、後から整理するだけのものになっていることに直面し、感覚的に考えている現実を痛感しました。 現在、行動と思考を同時に行うと、思考の癖がそのままアウトプットに反映されます。このため、思考を整理してからアウトプットできるよう、自問自答する習慣をつけたいと思います。 クリティカルシンキングをどう活用するか？ クリティカルシンキングはあらゆる業務で活用可能ですが、特に自身の悩みの場面で使うことが効果的です。具体的には、小集団改善サークルでの後輩指導や新規業務の提案企画書作成が挙げられます。後輩指導に関しては、指導に自信が持てないのは、自分自身が適切な方法で十分に考えていないからだと考えています。しっかりと思考できれば、自信を持って指導できるはずです。また、新規業務の提案についても、視点を狭めてしまった結果、機会やリスクをうまく抽出できていない可能性があります。 具体的な実践計画は？ 今後は、自分の思考に偏りがあることをまず認識し、次回以降でクリティカルシンキングの理論を実践していきます。視座や視点を広げるために、「目的は何か？ なぜか？ どうしてか？」と繰り返し自問自答することを心がけます。

会社の収益は見えるの？ 会社のビジネス内容から、損益計算書や貸借対照表の数値を予測することが可能です。予測と実際の数字との差異を知ることで、その会社のビジネスの特徴、すなわちメリットやデメリットを理解する手がかりになります。 航空事例は何を示す？ 今回のケースでは、ある航空会社が固定資産として旅客機を購入する際、何年で償却するかや、稼働率、メンテナンス費用など、どの項目を検討してどの程度の収益が見込まれているのかに興味を持ちました。自分が働くモノづくりの現場でも同様の視点が当てはまると感じています。また、近年増加しているWeb関連企業とはビジネス体質が異なるため、収益に対する考え方も違うと考えます。この点について、グループワークの中で議論してみたいと思います。 自社分析はどう進む？ ①　自社のP/LやB/Sシートを確認し、自分なりに分析します。同業他社との比較も行い、どの部分が異なるのか、なぜ違うのかについて考察します。さらに、伝統的な企業と近年の企業の違いを比べ、その知見を自分の業務に活かす方法を模索します。 意見交換で何が得られる？ ②　半期や通期の決算書を確認し、自分なりの見解をまとめた上で、グループのメンバーと意見交換を行います。新聞やニュースなどの情報に触れた際、その内容をWebで検索し深掘りすることで、更なる理解を深めます。 他社との違いは？ 自社の半期・通期決算発表を受け、会社の現状を自分なりに考えるとともに、他社の情報にも関心を持ち、なぜ他社が強いのか、または厳しい状況にあるのかを考察することが重要です。関連する書籍にも手を伸ばしてみると、より広い視野でビジネスの理解が深まるでしょう。

データは何を伝える？ 表やグラフを用いてデータを可視化すると、数字そのものだけでは見えなかった切り口が浮かび上がり、新たな示唆を得ることができると感じました。単なる数値比較だけでなく、比率の違いを明確に示すことで、より深い理解につながります。 年齢の背景はどう？ また、年齢などの属性を分解する際は、機械的な年代区分に頼らず、その背景や特性を考慮することが重要だと改めて実感しました。単一の切り口に固執せず、同じ年齢層内でも別の観点から分析する工夫が求められると感じます。 切り口の秘訣は？ 切り口を設定する際は、When/Where/Howといった観点を取り入れることで、網羅的かつ多角的な分析が可能になります。たとえ一つの切り口で顕著な特徴が見えたとしても、それだけに満足せず、さらなる検証を重ねることが大切です。 提供方法は適切？ 実際に、生命保険のある支払事由発生状況の数値データを、年代別や発生時期といった切り口で分解し、営業現場に提示した経験があります。しかし、この講義を聞いて、その提供方法が目的に十分沿っていたのか、またはもっと細かく分解する余地があったのかと自問する機会となりました。今後は、まず自分なりに目的を明確にした上で、When/Where/Howの観点から再度切り口を検討したいと考えています。 新たな切り口は？ せっかく取得したQ2のデータを活用し、まずはどのような切り口が設定できるのか、単純な年代別ではなく異なる観点からの分解が可能かどうかを試してみようと思います。そして、ある程度データを分解した後は、とにかく可視化に努め、動きながら検証を進めることの重要性を再認識しました。