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確認 ✕ 可能

に関する学び

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効果的な仮説の立て方は？ 今回は、「Why（原因の分析）」について学びました。このステップでも「What」「Where」同様に、複数の切り口を持ち、複数の仮説を立てることが重要だと実感しました。特に、切り口の感度の良さや仮説の筋の良さが問題解決の精度に大きな影響を及ぼすことを改めて痛感しました。高い視座と広い視野を持ち、ビジネスフレームワークを活用して大局的かつ網羅的に複数の仮説を立てることが有効だと学びました。 具体と抽象の使い分け方は？ また、仮説の分類として「問題解決の仮説」と「結論の仮説」があり、前者は具体化、後者は抽象化が肝要です。具体と抽象を使い分けて行き来できるように練習することが必要だと改めて感じました。 データ検証のプロセスの重要性は？ そして、仮説は検証して初めて意味を持ちます。データを収集し（既存データに不足があれば新たにデータを集め）、指標を定め、その指標で比較できるように適宜データを加工し、段階的に仮説を絞り込み検証を繰り返すプロセスが重要であると学びました。 ツールを活用するために何が必要か？ ツールがあることは助かりますが、使いこなせなければ意味がありません。仮説設定やデータ収集・結果の比較を通して「経験や勘による決め打ちや意図的な絞り込み」という負の側面が出ないように、正しいプロセスを意識し、目的に適したツールを正しく使いこなせるように練習を繰り返したいと考えています。 次期事業計画の策定にどう活かす？ 次期中期事業計画の策定時には、このプロセスを活用します。「なぜ今ターゲット顧客から選ばれているのか」を深堀りし、仮説を設定してその再現性と競争優位の持続可能性を検証したいと思います。どのビジネスフレームワークを使って仮説を設定し、どの指標で比較し絞り込むかを考え、一つずつ丁寧に進めていきたいです。 客観性と説得力を保つためには？ 『経験や勘で導き出した答えの確からしさを、ビジネスフレームワークを用いて正しいプロセスを踏むことで確認する』という意識を持ちながら、フレームワークの選定や指標の設定、データの収集・比較、仮説の絞り込みなどの過程で、経験や勘による決め打ちや結論ありきの意図的なものにならないよう常に意識し、客観性と説得力を担保するように努力します。

主語と述語の関係は？ 日本語の正しい使い方について、今回の学びを通じて感じたのは、主語と述語の関係を意識する重要性です。これが噛み合わないと、文章の意味が曖昧になり、読み手に誤った情報を伝える可能性があります。その結果、信頼性を損なってしまうこともあり得ます。今後は、主語と述語の一致を確認する練習や、文章の見直しを通じて、正しい日本語の使い方を意識していこうと考えています。これらを習慣化し、継続的に練習していく必要があると感じました。 ピラミッドは何故有効？ ピラミッドストラクチャーに関しては、これまで利用したことがありませんでしたが、情報を階層的に整理して伝える有効な手法だと学びました。「結論」から始め、それに続く「理由」と「具体例」を順に展開することで、読者が最初に結論を把握しやすくなります。このため、ビジネスやプレゼンテーション、文章作成において、非常に効果的なコミュニケーション手法であると感じています。 医療説明はどう伝える？ 私は小児医療の技術職に従事しているため、これらの学びは次のような場面で役立ちそうです。保護者への病状や治療方針の説明では、明確で正確な表現が重要です。曖昧な表現は誤解や不安を招く可能性があるため、説明前に内容を整理し、主語と述語が一致しているか確認します。また、ピラミッドストラクチャーを活用することで、保護者や患者さんに対し「結論」から順に情報を伝えられ、理解が促進されるでしょう。 連携はどう強化する？ 医療スタッフ間の連携でも、主語と述語を意識することで、正確で信頼性の高い情報共有が可能になると考えます。業務関連の資料作成や教育活動においても、ピラミッドストラクチャーを利用すれば、情報をより分かりやすく伝えられるでしょう。 業務改善はどうする？ これらを日常的に取り入れることで、小児医療におけるコミュニケーションの質を高めていける可能性を感じています。日常のルーチンワークとは別にする必要があるかもしれませんが、業務終了後の見直し時間を確保し、以下の方法を試行していきます：文章化や図解化（ピラミッドストラクチャー含むフレームワークの利用）、再度の見直しです。また、日常的に400文字程度の文章を書くことが、当面の具体的な目標となりそうです。

原因の絞り方は？ 原因を探る際は、初めから抽象的で幅広い視点に陥らないよう注意が必要です。たとえば、複数の商品がある場合、どのカテゴリに低下傾向があるかという結論のイメージをあらかじめ明確にしておくことが重要です。 代表値の違いは？ 次に、代表値の使い分けについて学びました。全体の傾向を把握するためには平均値が有効ですが、極端な値の影響を排除する場合は中央値が適しています。そして、一番多いパターンを知るためには最頻値を用いると良いでしょう。平均値だけでは見えない問題を把握するために、ばらつきや元データの傾向も確認することが求められます。 グラフはどう使う？ また、グラフの使い分けが印象に残りました。数量の比較には棒グラフ、構成比を確認する際には円グラフが効果的です。データの可視化を行うことで、変化や傾向が一目で理解できるようになります。 率と実数の意味は？ さらに、率と実数の両方を見る姿勢の大切さも学びました。率だけでは、実際の数が少なすぎる場合に意味が薄れる可能性があるため、実数と併せて確認する必要があります。逆に、率でも実数でも共に減少している場合は、本当に問題があると判断すべきです。特に回収数が一定でないアンケート調査では、基本的に割合での比較が推奨されます。 障害分析の見方は？ 障害分析においては、障害対応時間（MTTR）の検証が具体例として有効です。極端な値に影響されない実態把握のためには平均値だけでなく、中央値の確認も欠かせません。さらに、最頻値を合わせて見ることで、改善すべき典型的なケースを特定することが可能です。 エラー分析はどう？ エラー分析においては、エラー率と実数の両面から検討することが重要です。たとえば、ある機能でエラー率が高くても利用者数が少なければ意味が薄れますし、逆にエラー率が低くても多数の利用者に影響している場合は大きな問題と言えます。 具体的な行動は？ 具体的な行動としては、障害レポートのテンプレートに「平均値」「中央値」「最頻値」の項目を追加し、代表値の使い分けを習慣化することが推奨されます。また、エラー率を報告する際には、必ず実数も併記するルールをチーム内で提案するよう心がけると良いでしょう。

自社魅力、どう輝く？ 新たな機能や価値を追加するだけではなく、自社がもともと持つ魅力をいかに活かすかが重要です。たとえば、あるブランドの事例では、従来の価値の見せ方やターゲティングを工夫することで販売や売上の拡大が見込めると示されています。このため、自社の商品やサービスが持つ差別化された価値が顧客にとってどれほど有益かを見極めることが求められます。 紹介される実例は成功例に偏りがちですが、実際には失敗した事例も存在し、ブランド価値が損なわれるリスクも考えなければなりません。短期的な収益やブランドイメージの向上だけでなく、中長期的な視点を持つことが大切です。たとえば、あるブランドでは手頃な価格帯の商品が多いため、利益率に課題があると予測されます。そこで、これまでのノウハウを活かした高機能・高価格帯の商品を新たに開発し、販売することについて検討するのも一つの面白いアプローチと言えるでしょう。 消費者視点を再確認？ 実践演習では、あるお菓子を題材に検討を行いました。さまざまなアイディアが出る中で、顧客目線―本当に選ばれ購入されるか―を重視することが重要だと感じました。大人向けの高級感やアルコールをイメージさせる手法を提案する一方で、それが商品本来のコアな価値を守れているのか、十分に検討されていなかった点も課題として浮かび上がりました。商品の本質を維持しながらアイディアを展開し、もし守れないのであれば、その商品を別の形で販売すべきと考えます。また、消費者が短い時間で選ぶ特性を踏まえ、パッケージやプロモーションの工夫も不可欠です。 さらに、誰に売るかを考えることは、自動車業界の商品開発においても重要です。普段使いを前提とするユーザーに対して、たとえば高機能で精密な表示が可能な計測器を提案しても、ニーズに合致しなければ意味がありません。一方で、シンプルすぎて新鮮さや魅力を感じさせない商品も、ユーザーの期待には応えられないでしょう。自分がターゲットであった場合にどのように感じるか、実際の顧客の視点に立って考えることが肝要です。 意見交換で何が見える？ グループワークの時間を活用し、ソフトやサービス領域に携わる方々の意見を交えながら、ユーザーや価値を判断する基準について議論を深めたいと考えています。

数字分解の効果は？ 例題では、数字を分解することで各要素を明確に洗い出せる点が分かりました。特に、営業活動では、単に売上だけでなく、企業の成長率や日々の営業コストといった要素も数値化することで、感覚的な判断を具体的な数字に落とし込み、納得感を高められると感じました。 無意識な業務は？ また、過去の慣例や、実はやらなくてもよい業務が無意識に続けられていることについても考えさせられました。特に管理部門の業務については、例題のように数字で示すよりも、自社の業務プロセス自体を見直す際に、改めて問いを立てる必要があると感じています。 両立の秘訣は？ さらに、トレードオフの概念は、相反する要素を如何に両立させるかという意思決定に有用だと実感しました。例えば、資源が不足している場合、どちらか一方に偏るのではなく、双方の効用を最大化することが求められます。また、複数の要素が互いに打ち消し合う場合は、重視すべき要素に全力を注ぐことでメリハリをつけることが有効です。 業務増加の理由は？ 自社のデザイン制作においては、依頼を受ければ受けるほど部署全体の業務が増え、限られた時間と人数で対応するという現象が発生しています。そのため、ルーティン業務の見直しが不可欠です。過去の通例に従い「やらないよりはやった方がいい」という理由で業務が継続されているケースがあるため、改めて各要素を分解し、整理する必要があります。 チラシの日程は？ 例えば、毎月30種類ほど更新しているチラシについて、日程の情報をどのように提示するかが課題となっています。Webページには必要な日程が掲載され、申し込みが可能な状態ですが、現場からは「日程が記載されていないと案内しづらい」という意見があります。一方、お客様向けには、情報が分散しているために一括で確認できるようにまとめてほしいという要望も聞かれます。 　 効用最大化は？ このような状況下では、日程を記載したチラシと、日程が記載されず直接WebページやQRコードに誘導するチラシの両方を作成し続ければ、担当部署の作業負担が増大します。そこで、資源が限られている状況下で効用を最大化するポイントを見極め、新たな提案を進めていきたいと考えています。

グラフ活用は効果的？ データを加工する際、グラフの持つ威力を改めて実感しました。単なる表では見えにくかった傾向が、グラフにするだけで一目で把握できるということが分かりました。特に、強調すべき大きな傾向に矢印などを加えて示すと、視覚的なインパクトが増し、情報に説得力が出ると感じました。 切り分けのコツは？ また、どのように切り分ければ傾向が明確になるのかは、実際に手を動かして試行錯誤することでしか掴めないことが分かりました。年代別やキリの良い数値で区切るだけでなく、定性的な仮説を立てながらいろいろな切り口を試してみることが、より正確な情報整理につながると実感しました。 複数角度で見る？ 数値そのものだけでなく、率を用いて見ることも非常に重要です。一つの切り口に頼るのではなく、複数の角度からデータを分析することで、より解像度の高い情報が得られる可能性が広がると考えています。 分析が楽しいの？ 以前は、数字やデータ分析が苦手だと感じ、グラフ化するのにも抵抗がありました。しかし、実際にグラフにすることで情報が整理され、意外にも分析が面白いと気付くことができました。面倒な作業と感じていた部分が、より良いアウトプットへとつながる大切なプロセスだと認識できたのは大きな収穫です。 資料作成は説得力？ 顧客への業務報告や来年度の予算提案の際に、グラフ化したデータを根拠として示すことで、自社の貢献度や改善点を明確に伝えることができます。視覚的な効果や率を意識することで、顧客の意思決定をサポートする説得力ある資料作成に役立っています。 目的は伝わる？ これまで、前例をそのまま踏襲するだけで、資料作成自体が目的化してしまい、伝えたい内容が不明瞭になっていた部分がありました。今回、グラフをどのように切り出し、どのように見せるのかと改めて考え直すことで、伝えるべき本来の目的に立ち返る必要性を感じました。 再確認の方法は？ 今週は、過去に提出した業務報告書を振り返り、各ページで何を伝えたいのかを再考する作業を行う予定です。皆さんも、資料作成が目的化してしまい、本来の伝えたいメッセージが薄れてしまう経験はありませんか？　もしあれば、どのようにして本来の目的を再確認していますか。

日本語の重要性はなぜ大切？ 文章を書く際には、日本語を正しく利用することの重要性を実感しました。自分の中では理解していることを文章にすることが多いため、「これは省いてもわかるだろう」と考え、自分が楽をするために手を抜いてしまうことがあります。しかし、読み手は何も知らない状態で初めてその文章を読むため、「？」を浮かべずに理解できるよう、正しくわかりやすい文章を書くことが大切だと感じました。読み手が誰であるかを意識し、相手のことを考えながら文章を作る必要があります。人によって気になるポイントは異なるため、相手が気にするであろう内容を予測し、枠組みを作成することが重要です。 主張を効果的に伝えるには？ 何かを主張したい際には、あらかじめ構造を考えた上で具体化することが不可欠です。突然思い付きで話を進めるのではなく、しっかりとした根拠を踏まえた上で主張を具体化することが大切です。このようにすることで、論理的で分かりやすい文章が生まれます。 質問を防ぐための文章とは？ 特に、大したことのない内容を述べるときこそ、伝わりやすい表現を心掛けるべきです。たとえば、飲み会の企画や、日常的な事柄を伝える際にも、「何を伝えたいのか」を明確にし、分かりやすい文章を作成することが求められます。また、顧客へメールを送信する際には、隠れた前提や専門用語の使用、誤った日本語、誤読の可能性がないかを確認することが重要です。 シンプルな伝達はどう実現する？ さらに、顧客と電話で話した内容をセールスに伝える際には、シンプルでわかりやすい文章を作成する必要があります。情報が必要かどうかを吟味し、余計な情報を省くことで、簡潔な伝達が可能となります。 ミーティングでの効果的な発信方法 どんな場合でも、読み手のことを考慮し、わかりやすい文章を心掛けることが大切です。送る前に必ず自分で再度読み直し、「？」が浮かばないかを確認するようにしています。基本的には、聞き返されることなく、一度で理解してもらえることを目標としています。ミーティングで何かを主張する際にも、まずは根拠を把握し、それを基に具体化することが重要です。突然具体例を挙げて話すと冗長になるため、構造を考えた上で具体化することを心掛けています。

省エネでゴールに到達するには？ 目指すべきゴールを明確にし、可能な限り省エネでそのゴールに到達する方法を見極める方法について学びました。戦略的に行動するためには、現経営資源の独自性（強み、差別化ポイント）を正確に把握し活かすことが肝要です。そして、その差別化ポイントを見極める観点として下記の3点があります。 1. ターゲット顧客に価値を訴求できるもの 2. 経営数値面を含め実現可能なもの 3. 長期にわたり自社の競争優位性を持続可能なもの 本当に差別化できている？ 実際に、どのポイントも「できている」「差別化施策だ」と確固たる自信を持って言える状況ではないことに気づきました。例えば、自社が提供するサービスの価値が本当にターゲット顧客が求めているものであるのか（ニーズ／シーズの把握や過剰サービスの可能性も含め）、実際に差別化できているのか、そしてその競争優位性をどれだけ維持できるのかといった問いです。 次期事業計画の策定に向けて 次期中期事業計画の策定時には、「目指すべきゴールを明確にする」「やらなくてよいことをしない」「独自性（強み）を持ち自覚する」そして戦略の構造化を図ることが必要です。学んだ内容を基に、VRIO分析のフレームワークを用いながら周囲の協力を得つつ、関係者と一緒に「高い視座と広い視野」「一貫性と整合性」を意識しながら、差別化施策を立案していきたいと思います。 具体的な差別化施策をどう立案する？ 具体的には、以下の5点を意識して差別化施策を立案します。 1. ターゲット顧客は誰か？（ターゲット顧客にしないのは誰か？） 2. 自社はどのような価値をターゲット顧客に提供しているか？（価値を明確に表現できているか？） 3. それは本当にターゲット顧客が求めていることか？（ニーズ／シーズは何か？満たしているか？期待を超えているか？過剰サービスになっていないか？） 4. 本当に差別化できているか？（そう思い込んでいるだけではないか？） 5. 差別化できているとして、その競争優位性はいつまで持続できそうか？ 競合とどう比較し学ぶか？ また、ターゲット顧客の生の声を確認し、他社の事例から学び比較検討することにも挑戦してみたいと思います。

分析前に何を考える？ 分析を始める前に、目的や仮説を明確に設定することが基本です。その上で初めて実際の分析に着手できます。データの加工については、AIの活用が効果的ですが、なぜそれを行うのか、また結果がどうであるのかという点については、人の意見が重要だと感じています。これまでの業務では、見やすさやわかりやすさに時間をかけすぎ、本質的な問いに対する回答が十分でなかったと実感しています。 定量データの違いは？ 定量データには様々な種類があり、平均値を算出することが有意義な場合とそうでない場合とがあります。直感的には理解できるものの、理由を問われると具体的な説明が難しいこともあります。質的なデータか量的なデータかという違いよりも、それぞれの特徴をしっかりと認識しておくことが大切です。 条件比較、何を見る？ データの比較を行う際は、本当に同じ条件で比較できているかどうかを確認する癖を身につける必要があります。なぜ複数のデータを比較するのか、比較から何が読み取れるのかを常に考えることが求められます。例えば、既存店舗における業績、顧客属性、サービス満足度のデータを用いる場合、その店舗の改善ポイントや、他店舗で活用できる内容を明らかにすることが重要です。また、将来予測に際しては、既存店舗のデータ分析が正しく目的を果たし、正確な判断につながることが、1年先の店舗運営における仮説や予測の精度向上、そしてリスクヘッジに直結すると考えています。 会議で何を共有？ 会議や立ち話などの中で分析に関する話題が上がった際も、まずは紙一枚に目的、期間、どのようなデータが必要か、既存のデータなのか、どの部分から入手可能かをまとめることが大切です。その上で、依頼者と意見をすり合わせながら進めることが効果的です。 定性データは役立つ？ また、定性データの活用についても重要な視点です。仮説設定の根拠や課題確認のため、まずは定性データに目を通す機会を十分に設けることが求められます。 AI活用の注意点は？ 現時点では、AIの活用は基本的に注意が必要ですが、関係のない自作データなどを用い、どのようなデータの見せ方が効果的かを試行するなど、活用の視点から取り組んでみると良いと感じています。

仮説思考はどう？ 今週は、仮説思考の重要性と、仮説を立てる際の具体的なポイントについて学びました。仮説とは、まだ十分に明らかでない論点に対して一時的に答えを設定し、それを行動や検証の出発点とするものです。単なる思いつきではなく、論理的な根拠に基づいた取り組みが求められると実感しました。 複数の仮説は必要？ 仮説を立てる際は、一つに絞るのではなく、複数の仮説を用意することが大切です。それぞれが漏れや重複なく、論点を網羅していることが求められます。また、データを収集する際には「誰に」どのように聞くかという視点を持ち、主観や偏りのない情報を得る工夫が必要だと感じました。 仮説の効果は何？ 仮説思考の意義は、検証マインドの育成や、発言・提案の説得力の向上、問題に対する関心の深化と主体的な行動、判断や対応のスピードアップ、そして行動の精度向上にあります。これらは、実際の業務に直結する価値ある視点であり、感覚や経験だけに頼らない論理的な思考が、結果として仕事の質を高めると実感しました。 トラブルにどう対応？ 特に、現場でトラブルや進捗の遅れが発生した場合には、「なぜこうなっているのか？」という問いかけから複数の仮説を立て、原因を洗い出すことが有効だと感じました。例えば、工程が遅れていると感じた際に「人員が不足しているのではないか」「機器の稼働率が低下しているのではないか」「必要な資材が届いていないのではないか」といった仮説を言語化し、関係者と共有することで問題解決に近づけると考えています。 安全面はどう考える？ また、現場で安全面に関する小さなヒヤリハットが発生した場合にも、単なる報告に留めず、「なぜ起きたのか？」という問いを立て、複数の仮説に基づいて現状を確認し、改善策を具体的に考えることが重要です。定例の会議や社内報告においては、結論のみならず、その背景にある「こう考えた理由＝仮説」のプロセスを伝えることで、より説得力のある報告や提案が可能になると思います。 どう改善していく？ 今後は、現場で何らかの問題に直面した際に、まず論理的に仮説を立て、それをもとに検証し、改善していくという思考の流れを、日々の業務に積極的に取り入れていきたいと考えています。

B/Sってどう読もう？ まず、B/S（バランスシート）の基本的な読み解き方について学びました。左側に資産が、右側に負債と純資産が記載され、流動性の高い項目から順に並んでいることから、B/Sは企業のお金の使い道と調達方法、そして健康状態を確認するための重要な表であると理解しました。 収益差をどう捉える？ また、ある鉄道事業と、ゲームソフトを主たる事業とする収益体質の比較を通して、固定資産の多さと収益構造の違いを検討しました。一概にどちらが優れているとは言えないものの、純資産が多く借入が少ない側は、事業の機動性が高いと感じました。 カフェ事例で学べる？ ケーススタディでは、あるカフェの事例を用いて、B/Sの読み方をより実践的に学びました。そのカフェでは、自己資金に援助金を加えることで純資産を増やし、さらに銀行からの3年の長期借入れを固定負債として計上する手法が紹介されました。加えて、コンセプトに沿った土地や建物、内外装工事、調理器具、インフラ権利なども資産に含める点に気づかされました。 資金調達のリスクは？ また、計画通りに資金を調達できなかった場合のリスクについても検討し、資金調達が不十分なことでコンセプトの変更や事業への影響が生じ、最終的には倒産リスクにつながる可能性があることを認識しました。もしコンセプト通りに事業が進められないのであれば、事業計画の再立案が必要になり、その結果、事業開始が遅れるリスクもあるという理解が深まりました。 投資と原価、何を感じ？ さらに、投資や固定資産管理、原価の償却費の影響は日常業務で頻繁に関わるため、学んだことを活かして自分なりに投資が事業に与える影響を仮説立てしながら実務に落とし込みたいと考えています。一方で、資金調達については機会が少ないため、B/Sを確認する際に純資産や長期借入金に注目し、仮説を構築する習慣を身につけたいと思います。 前回と今回はどう結ぶ？ 最後に、前回のP/L学習と今回のB/S学習を通して、自社や日々の業務における具体的な課題が見つかっているかどうかをメンバーに問いかけ、成功事例や具体的な取り組みについて意見交換を進めていくことも大切だと感じています。

数字の意味は？ アカウンティングとは、単に数字を整理・計算するだけでなく、数字を用いて物事を説明し、意思決定に結びつける行為であると理解しました。数字の整理で終わらず、「なぜこの数字になっているのか」や「次に何をすべきか」を言語化する点が重要であると感じました。 数字は説得の鍵？ また、数字は感情や立場から切り離された客観的な共通言語となり得るという点にも大きな学びがありました。「個人的にはこう思う」ではなく、「数字がこう示しているから、この判断を下す」という説明ができることで、普段は言いにくい提案や課題提起も、建設的に伝える武器になると実感しています。 どうやってすり合わせ？ 特に、経営層とのコミュニケーションや予算策定の場面でこの考え方を活用していきたいと思います。実務では、より高い利益を追求する経営陣と、現実的な制約の中で目標を引き上げようとする現場との間で認識のズレが生じることがあります。そのような状況においても、感覚や立場の違いに左右されず、数字を共通の言語として利用することで、建設的な話し合いが促進されると感じています。 改善点はどこ？ 現場の実情に基づいた積み上げをもとに、トップラインの構造やアップサイド・ダウンサイドの要因を数字に紐づけて整理することで、どこに改善の余地があるのかを明確にしていきたいと考えます。経営層と同じ目線で説明できるようになることで、認識のすり合わせや共通の語彙が進み、より前向きな議論につながると思います。 因数分解はどう使う？ また、因数分解を用いて単価や件数を積み上げる重要性を改めて確認しました。一方、将来の見通しを立てる際は、どうしても運や外部環境の影響が大きく、数字だけでは表しきれない部分が存在することにも気付きました。過去の実績や傾向、知見を基に見通しを描くことは可能ですが、環境変化や予想外の要素をどの程度織り込むか、また不確定要素をどのように扱うかは大きな課題と感じています。 不確実性はどうする？ このような不確実性の高い状況において、どの部分を数字で示し、どの部分を前提やリスクとして共有するのか、実務の中でどのように工夫されているのか、ぜひ皆さんの意見を伺いたいと思います。