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確認 ✕ 検討

に関する学び

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どうしてペルソナが鍵？ 生成AIのビジネス活用支援の立場から、生成AIの利用方法について考えました。自ら生成AIをどのように活用するかを検討し、実際の運用で示された課題を把握することは可能です。しかし、利用するお客様ごとに使用シーンや前提知識、目的が異なるため、彼らに共感し課題を正しく理解するには、ペルソナをしっかり定義し、その前提条件や目的、状況を想像して整理する必要があります。 顧客役割シミュレーションは？ また、生成AIに顧客の役割を模倣してシミュレーションしてもらう手法も有効だと考えます。ペルソナで定義したユーザーとして課題を提示してもらうことで、要件定義のプロセスに新たな視点を加えることができるため、実践的な検討に大変役立ちました。 利用後の効果は何？ 実際に利用してみると、生成AIからユーザー役として現実に即した質問が提起され、単なる想像にとどまらない網羅的な事前検討ができることが確認されました。従来、ユーザーを実際に巻き込む場合、コストがかかるという課題がありましたが、生成AIを用いることで低コストで実務に近いシミュレーションが可能となり、非常に参考になりました。 今後の展望はどう？ 今後は、生成AIを活用してより具体的なユーザー視点からの課題提起やシミュレーションを実践し、顧客との共感を深める戦略に活かしていきたいと考えています。さらに、生成AIを使うことでペルソナの理解がどのように進むか、またそのシミュレーション結果をどのようにビジネス戦略に反映させるかについても、今後の課題として具体的に検討していく所存です。

どうして金融調査？ 金融関連の業務を担当するにあたり、まずは競合調査の一環として、顧客満足度上位の企業のwebページを確認しました。調査項目は、サービス内容、金利、セキュリティ対策の三点です。 なぜ実際に試す？ 担当クライアントは、顧客満足度においてサポート部門がトップである一方、web・アプリ部門では3位という評価でした。UIおよびUXの強化を目指すため、実際に口座を開設し、サービスを体験することにしました。 体験中の違和感は？ 口座開設のプロセスでは、窓口での対応とweb上でのマイナンバーカードによる審査を利用し、手続きは2日ほどで完了しました。全体的にスムーズでストレスを感じることはほとんどなく、スマートフォンを使った顔認識に関しては、背景に余計なものが映らないようにするためか、認識に少し時間がかかりました。 営業メールの謎は？ 一方、口座開設後は、毎週のようにメールでの営業連絡が送られてきました。そのため、金利に基づく金額の通知が他の営業メールに埋もれてしまい、見逃されることがあるという印象を持ちました。 改善要求の真意は？ クライアントからはUIおよびUXの改善依頼があり、提供された情報だけで対策を検討していた状況に不安も感じました。実際にサービスを利用しなければ気づけなかった問題点について、担当者間で共有しています。たとえば、営業メールの配信頻度を隔週に変更することや、メールタイトルに【レポート】やサービス名を含めることで、ユーザーが利用状況を一目で把握できるようにする提案を考えています。

複数候補の選び方は？ 複数の仮説を立てる際は、一つの答えに固執せず、複数の候補の中から最適なものを絞り込むことが重要です。同時に、仮説全体に網羅性を持たせるため、異なる視点からの仮説を複数考慮し、何を基準に比較するのかを意図的に選択する必要があります。 データ収集の進め方は？ データ収集にあたっては、まず「誰に効くのか」といった点に着目し、意図した対象から適切に意見を聴取できているか確認します。また、「どのように聞くのか」と考え、アンケートなのか口頭での聞き取りなのか、方法を明確にしておくことも大切です。さらに、比較のためのデータ収集を怠らず、その他の可能性を排除し、反論を排除するための情報まで踏み込む姿勢が求められます。 仮説とは何か？ 仮説とは、ある論点に対する仮の答えや、現状不明な点に対する暫定的な答えです。問題解決のプロセスにおいては、以下のような視点で仮説を立てます。 ・What：問題は何か、またその重要度はどの程度か。 ・Where：問題はどこに存在するのか。 ・Why：なぜその問題が発生しているのか。 ・How：どのような対策を講じるべきか。 検証でどう進む？ 仮説を考える意義は、検証マインドの向上によって説得力が高まること、関心や問題意識を向上させること、行動のスピードアップ、およびその精度向上にあります。たとえば、ある対象がなぜ特定の選択をするのか、または地域ごとに進展の速さに違いがある理由を仮説として検討することで、どの地域や関係者に注力すれば効果が上がるのか見極める手掛かりとなります。

B/Sの見方はどう学ぶ？ B/S（バランスシート）の見方について、全体像を把握することの重要性を学びました。具体的には、流動資産、固定資産、流動負債、固定負債、純資産の5つの項目の大きさを確認することが必要です。これにより、資金が有効に活用されているか、何に資金が多く使われているかをチェックし、売上成長に見合った適切かつ効率的な事業への投資が行われているかを確認できます。また、倒産の危険性がないかを確認するために負債についても分析が必要です。特に、借入が過剰でないかや支払い能力については、流動資産と固定資産に焦点をあてて検討することが大切です。 減価償却とは何か？ 減価償却についても学びました。これは、固定資産の取得にかかる支出をその資産の使用期間にわたって計上する手続きで、価値が下がった分を費用としてB/Sに反映させます。減価償却の方法には定額法と定率法があります。 賃借対照表から何が見える？ ある賃借対照表からは、流動資産、固定資産、流動負債が存在するものの、固定負債がないこと（無借金経営）を通じて経営状況を推測することができました。自社のB/Sを確認することで、これらの項目の大きさを把握し、今後の予測を立てることが可能になります。 また、原価償却について、自社での固定資産の棚卸を行った際、そのリストを基にして、B/Sにどのように反映されているのかを確認しました。自社のB/Sを確認する際には、資金が有効に活用されているか、売上成長に見合った投資がなされているか、流動負債と固定負債の割合やそれに関するリスクに注意を払います。

思考の偏りをどう治す？ 人が考え方に癖を持ち、その結果、無意識の条件付けで思考が制限され、範囲が狭く偏ってしまうことを再認識しました。この癖や偏りを排除するためには、頭の使い方を理解することが重要です。逆に、こうした理解がないままだと、自分の狭く偏った思考の中で否定的になることはあっても、その枠から抜け出せないという怖さも感じました。 交渉で視座をどう活かす？ 取引先との交渉時にこの理解を活用したいと考えています。我々の業界では、顧客からの価格低減要求が日常的にありますが、単に自社の利益の維持のために交渉ロジックを作るのではなく、まず顧客が価格低減を要求する背景を理解することが重要です。それが単なる慣習的な要求なのか、失注や事業撤退のリスクへの反応なのか。こうした場合、我々の考え方や取るべき対処法も変わる必要があります。相手の視点や、より広い視座を持ってクリティカルシンキングを実践することで、顧客とのより長期的で良好なビジネス関係を築けると考えています。 要求整理はどう進める？ 現在進行中の顧客からの価格低減要求への対応に、この視点を取り入れたいです。具体的には、顧客の要求の背景や目的、要求レベルや実施時期、顧客への影響、妥協可能な範囲などを相手の視点で整理することが重要です。その上で、我々の実コストの検証や総合取引量の確認、新規プロジェクトの整理も行います。さらに、相手側で不足しているかもしれない低減要求の根拠や実現可能性の確認、そして我々自身の事業環境や業界動向も踏まえて、関係者と検討し、最適な判断をしていきたいです。

分解手順を学ぶ意義は？ 分解の手順について学んだことで、ビジネスモデルの検討やプレゼン資料の作成が大いに改善されました。 効果的なビジネスモデル検討法 まず、ビジネスモデルの検討では、これまでは漠然とサプライチェーンやバリューチェーンの軸で考えていましたが、層別分解を導入することでより具体的に検討できるようになりました。この方法では全体を定義し、それをMECEに分解して視覚的に図示することで、漏れや重複が無いか確認します。具体的には、層別分解、変数分解、プロセス分解という手法を用い、それぞれの分解結果を俯瞰することで新たな発見が得られることが多々ありました。 プレゼン資料改善の鍵は？ 次に、プレゼン資料の作成についてです。全体像を定義し、それを具体的な内容に落とし込む際に、MECEの考え方をしっかりと取り入れました。その結果、伝えるべきポイントをより明確に整理することができ、聞き手にとって理解しやすいプレゼンテーションになったと感じています。 日常での分解思考の鍛え方 また、日常の中でも分解思考のクセをつけるために、通勤中に目に入る店を様々な観点で分解する練習を行っています。業態やターゲット層、営業時間、品揃えの重点など、仕事とは関係ない対象で練習することで、分解するスキルが向上しました。 分解がビジネスに与える影響とは？ 全体像を言語化し、その後視覚的に分解項目を視える化する過程を実践することで、物事を多角的に捉える力が養われました。結果として、ビジネスにおける課題解決の精度が向上したと実感しています。

なぜ目的が大切？ 目的に応じたAIツールの選択と、適切なプロンプトによる指示の重要性を、今週の学習を通して再確認しました。生成AIは日常的に活用していますが、「何を実現したいのか」という目的の解像度を高めることが、アウトプットの質や業務効率に大きく影響すると実感しました。 どうして対話で成長？ また、グループワークでは、ある受講生が継続的にプロンプトを工夫し、チャットツールを改善・運用している事例が印象的でした。単発的な利用ではなく、対話を重ねながらAIを“育てる”という実践的なアプローチは、自分自身の業務にも取り入れたいと感じています。 レンタル業界の未来は？ 現在、保養所のレンタルビジネスを検討している中で、生成AIを活用して物件紹介資料やWEBサイトの効率的な作成に挑戦しています。特に、ワーケーション需要を意識した訴求や、特定のターゲットに響く表現の提案などを、AIに求めながらブラッシュアップを図りたいと考えています。さらに手持ちの市場データをもとに、AIによる比較や整理を行うことで、より適切な価格帯の設定にも役立てたいと思います。 AI情報の扱いは？ 実務で生成AIを活用する際に最も懸念しているのは、AIサービス側が入力情報をどこまで保持・学習・利用しているかという点です。情報の線引きを意識して入力しているものの、ツールや契約プランごとに仕様やポリシーが異なるため、その都度確認する必要がある点には、使い方に負荷を感じています。皆さんがどのように情報管理し、ツールを使い分けているのかについても知りたいです。

原因の見極めは？ 問題を解決する方法の一つとして、プロセスを分解して原因を明らかにするアプローチがあります。また、解決策を検討する際には、複数の選択肢を洗い出し、根拠に基づいて選定することが大切です。この際には、判断基準の重要度に基づき重み付けを行い、解決策を評価して選択します。 データで何が分かる？ データを分析しながら問題解決の精度を高めるためには、ステップを踏んで行う方法や仮説を試してデータを収集し、改善につなげる方法があります。これらのアプローチを組み合わせることで、データ分析をより高度に行うことが可能です。 業務の見直しは？ 現在、マーケティング関連の業務をしていなくても、特定の目標を達成するために、行動や業務フローを時系列や工程ごとに分解し、問題点やボトルネックを洗い出すことができます。これらの問題が実際にボトルネックとなっているかは、日々の業務を通じて確認、検証、改善を重ねることが必要です。このプロセスを通じて、実際に成果に結びつく行動を特定することが重要です。データ分析が可能となるよう、数値化された目標や行動（KPI）が設定されていることが重要な前提です。 残業改善のヒントは？ 例えば、チームが抱える課題として残業時間の多さがあるとします。この場合、目標を「各スタッフの残業時間を月10時間以内に抑える」と設定し、各スタッフの業務工程を洗い出し、それぞれの業務にどれくらいの時間がかかっているかを分析します。そこから、効率化またはアウトソーシング可能な箇所を特定し、実際に実践することが望ましいです。

ファネル分析はどう？ 問題の原因を明確にするためには、取り組みを各プロセスに分解し、それぞれのプロセスを確認することが有効です。特にファネル分析は、ユーザーの利用段階を「注目」「興味」「欲求」「行動」などのプロセスに分け、どの段階でユーザーが離脱しているかを可視化する手法です。ファネル分析には、ファネルそのもの、横棒グラフ、プロセス×ウォーターフォールなどのチャートがあります。この分析を行う際のコツとしては、顧客の行動プロセスを適切に設定し、「実数」と「比率」のバランスを重視することが挙げられます。原因を一つに特定しすぎず、ある程度方向性が決まれば仮説に基づいてABテストなどで検証し、必要があれば仮説を修正していくことも重要です。 募集プロセスはどう？ 生徒募集活動においては、「学校の存在を知る」「学校に興味を持つ」「学校説明会・個別相談会を申し込む」「実際に参加する」「出願する」「入学する」というプロセスを通じてファネル分析を行います。それぞれのプロセスでの人数の実数と比率をチャートとしてまとめ、問題があり優先して取り組むべきプロセスを特定します。 事例調査はどう？ 具体的な取り組みとしては、まずファネル分析事例を検索して、できるだけ多くの事例、特に学校法人の事例を調査します。そして、入試広報部から昨年度の生徒募集活動の各プロセスのデータを入手し、ファネル分析を行います。その際は、実数と比率の両方でチャートを作成します。最終的に、分析結果を入試広報部と共有し、問題のあるプロセスについて共通認識を持ち、改善策の検討を進めます。

仮説の立て方は？ 仮説を立てる際には、複数の仮説を提示し、網羅性を意識することが大切です。3Cや4Pといったフレームワークを活用すると、仮説を立てやすくなることを実感しました。また、単に考えただけでなく、様々な切り口からアプローチするよう努めることが重要だと感じました。 データ選びはどう？ データ収集については、誰にどのように聞くかが非常に大切です。自分に都合の良いデータだけでなく、反対の意見となる情報も収集するよう心掛けています。一見、目の前にある情報だけで判断せず、目的に沿ったデータであるかどうかを考える重要性を改めて感じました。実際、抽出したデータで本当に検証したい内容が導き出せるかを、常に見直す必要があると考えています。 サービスはどう伝わる？ 新しい運用やシステムの活用状況、また提供しているサービスがどのようにお客様に届いているかを分析する際は、まず言葉で仮説を立てることに取り組んでいます。これまで、数値を見ただけで直感的に考え、その立証に必要なデータをどう抽出するか検討していましたが、目的に合致しているのか不安に感じることもありました。そのため、自分にとって都合の良いデータだけに偏らないよう、改めて意識しています。 生産性向上はどう？ また、社内の生産性向上施策が実際に効果を上げているかを検証する際にも、フレームワークを用いて複数の仮説を立て、網羅的に検討することを意識しています。抽出したデータが目的に沿っているかを確認した上で、そこからどのような結論が導けるのかをしっかり検証することが重要だと感じました。

本質の問いは何？ まずは、「問い」を立てることから始める重要性を再確認しました。しかし、人の思考には偏りやバイアスがかかりやすいと学んだため、本当に解くべき問いを見極めることが非常に難しいと感じています。そのため、ヒト、モノ、カネといった基本的な要素を理解し、本質的な問いかどうかを判断する視点が大切だと腑に落ちました。また、今の状態がやっとスタートラインに立ったような実感もありました。 問いをどう記録？ 問いを立てるだけでなく、それを記録し、共有することも重要であると認識しています。しかし、まずは本当に今考えるべき問いを見極めることが不可欠です。そのため、問いを立てたアウトプットを作成し、他者からのフィードバックを受ける機会を設け、判断力をさらに高めていきたいと考えています。 問いで改善はどう？ また、業務改善や課題解決に向けた目標やゴールの設定にも、問いの立案は大いに役立っています。これにより、議論や施策の具体化、さらには効果検証まで、あらゆる段階で有効な成果を生むことが実感できています。 問いの練習で何が変？ 明日からは、課題解決や改善の場で「問い」を立てる練習を重ねたいと思います。具体的には、問いをアウトプットして他者と議論し、その問いに向けた情報の分解、施策の立案および実行、効果検証という一連のプロセスを意識していきます。こうした取り組みを通じて、解くべき問いを見極める能力をさらに向上させられるよう努力します。 単科受講で成長？ なお、学びを継続するため、4月からの単科受講も前向きに検討しています。

市場分析はどうする？ 市場分析においては、従来の市場重視だけでなく、３Cおよび４P分析の重要性を実感しました。特に、競合の存在に対する意識が不足していた点を改める必要があると感じています。また、プロモーション戦略については、各校舎ごとに異なる方式を採用すべきだと納得しました。 データ収集はどう？ データ収集に関しては、まず公開されているデータを積極的に探すことが基本であると再認識しました。官公庁のサイト、新聞、経済誌など、どのようなデータが存在するかを日常的に意識することが大切です。 現状認識はどう？ まずは現状を確認し、当たり前のことでもしっかりと言語化することで、チーム全体で共通認識を持つことが重要です。その上で、原因となる事象を特定し、具体的な解決策の検討に取り組む流れが効果的であると感じました。 仮説検証は？ さらに、仮説を立てた上でユーザーアンケートをデザインする際は、因数分解やクロス集計が可能な形を意識することが求められます。フレームワークを活用し、実際に分析とその言語化を進めることで、より具体的な解決策に近づけると考えます。 チーム共有は？ また、アンケートデザインにおいては、チーム内で考え方や方針を共有し、どのような分析が可能か、そして実際にどのようなレポートを作成するかを仮で作成して検証するプロセスが重要です。望ましい状態と現状を整理し、効果的なフレームワークを見つけて習得すること、さらにはその内容を資料にまとめ、教えられるようにすることも大切だと実感しました。