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把握 ✕ 認識

に関する学び

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ロジックとMECEの意義は？ 今回、ロジックツリーとMECEの考え方の重要性を学びました。実際の業務ではロジックツリーを使用していますが、MECEについては十分に意識できておらず、その結果、抜け漏れや重複が生じることがありました。今後は生成AIを活用し、漏れやダブりがないかを確認していきたいと考えています。 問い合わせ対応の真意は？ また、ユーザーからの問い合わせに対しては、単に表面的な対応にとどまらず、ユーザーが抱えている本質的な問題をしっかりと把握することの大切さを再認識しました。たとえば、ユーザーから「椅子が壊れたから直してほしい」と依頼があった場合、単に椅子を修理するだけでなく、一体何に困っているのか（What）、どの部分が壊れているのか（Where）、なぜ壊れてしまったのか（Why）、そして今後の対策（How）についても考え、包括的に対応することが求められます。 本質追求はどうする？ さらに、ロジックツリーを活用して、ユーザーが本当に必要としていることをWhatの視点で明確に考え、抜け漏れがないかを網羅的に確認する視点を持つことが重要だと感じました。思考の順序は、最初にWhat、次にWhere、そしてWhyの順に進めることを意識し、具体的かつ論理的な対応を心がけたいと思います。

問いをどう理解する？ 「問いを立てる」という言葉について、普段の言い回しとは異なり、初めはピンと来なかったものの、ライブ授業の具体例を通じて理解が深まりました。YESかNOで答えられる問いを設定することで、その答えに対する論拠や分析が求められ、論理的な説明が自然と身につくと実感しています。これまでの日々の業務にも通じる部分があり、改めてその意義を認識することができました。 フレームワークの再確認は？ また、これまでシステム開発の現場で漠然と使っていた思考のフレームワークが、今回の学習を通じて再確認できた点も大きな収穫です。部署内で複数のシステム開発案件のレビューを行った際に、報告内容が論理的でない場面に直面することがあり、状況を整理するためにこのフレームワークを意識的に活用できそうだと感じました。さらに、事業計画の立案や部下のサポートにも、今までの経験にとらわれない新たな視点を加える上で大いに役立ちそうです。 イシューリストをどう見る？ ライブ講義で紹介されたイシューリストの作成方法も非常に印象的でした。日常業務では緊急度の高いものが優先され、本来注目すべき課題が見落とされがちですが、イシューリストを作成し定期的に見直すことで、重要な問題点を把握し、対処策を検討する体制を整えられると感じました。

方向性はどう決める？ 来年度に向けた部としての1年間の方向性とTODOを検討する合宿で、今回学んだ内容を活かすことができると感じました。合宿では、現状できていることとできていないこと、そして今後必要なソリューションについて話し合いました。具体的には、今後重要になると予想される広告指標について、各ソリューションごとの導入実績を比較し、2024年の傾向を把握することが求められると認識しました。また、現状のホットなマーケティングトピックから、今後伸びるであろうKPIを仮定し、その上でどのようなソリューションを開発すべきかを検討しました。 情報はどう集める？ さらに、分析においては、情報やデータの収集方法が非常に重要であると感じました。普段あまり活用していなかった社内のポータルや事例集なども積極的に利用し、必要な情報が何か、足りない情報はないかを意識しながら、学んだプロセスに沿って分析に取り組んでいくつもりです。 分析の進め方は？ また、データ分析の基本として、目的を明確にし、仮説思考でアプローチすること、比較を重視すること、そしてwhat→where→why→howというプロセスで考えることの重要性を再確認しました。これらの考え方を実践することで、より具体的な分析結果が得られると実感しています。

図式化と比喩の意味は？ 図式化の手法が、全体の構造を把握する上で非常に有効であることを再認識しました。また、比喩表現が記憶に基づくイメージ形成に寄与し、内容をより分かりやすくしていると実感しています。一方で、簡単な言葉でシンプルに伝える作業が、意外にも難しいと感じました。短い講義の中にも多くの学びを得られたことを実感しています。 企業財務の背景は？ 今後は、関心のある企業の財務情報について、時間軸で「なぜこの結果になったのか」を考察しつつ、相対軸で良否を比較する視点を持ちたいと思います。その背景にある原因や要因を徹底的に把握し、実際のビジネスに活かすための分析を行いたいと考えています。企業で起こったさまざまな出来事や変動の中に、ひそむストーリーを感じ取ることにも挑戦したいです。 決算報告をどう読む？ 具体的には、決算報告説明会の内容と決算資料を並行して検証しながら考察を深め、業界内の比較も十分に行うことで、より多角的な視点を獲得したいと思います。さらに、他者とのディスカッションを通じて、理解を深めるとともに新たな気づきを得たいです。 最後に、新聞で興味を持った企業の決算報告資料を過去3年間にわたって読み取り、長期的な視点から企業の動向や変化を捉える訓練を積みたいと考えています。

どのイシューに注目？ 今回の学びで、フォーカスすべきイシューを正しく把握する重要性を再認識することができました。どのイシューに注力すべきか、そしてそのために何から取り組むべきかを明確にしなければ、成果に大きな差が生まれるという点は、今後の活動において大変参考になります。特に、ある有名ファーストフードチェーンの事例は、イシューの捉え方を考える上で非常に示唆に富んでいました。 エリアプランはどう整理？ また、四半期、半期、年間のエリアプラン作成においても、この考え方は大いに役立つと感じています。エリアの現状や課題を正しく把握し、優先順位をつけること、さらには複数の解決策のオプションを検討することが重要です。顧客の反応を継続的に分析して、アクションプランを再構築し、必要に応じて追加検討を行う際にも、この学びは非常に活用できると考えています。 市場を多角的に見る？ さらに、様々な角度から市場を分析することで、ターゲットとするイシューをより正確に把握する努力を続けたいと思います。仮説を立て、その検証結果をもとに改善を重ねるプロセスを通して、本当に必要な知識を身につけることが目標です。また、チーム内で得た知見を共有し、議論することで、さらに理解を深めることができると確信しています。

どう達成感を感じた？ 一連のフレームワークの基礎を包括的に学べたことにより、大きな達成感を得ることができました。まず、目標を明確に設定し、現状とのギャップを正確に把握すること。そして、その達成のために複数の選択肢を用意し、吟味した上で最適なものを選び出す考え方が非常に勉強になりました。 外部環境はどう影響する？ また、不要な情報を削ぎ落とすことで結果的に顧客の利便性を向上させるという発想が印象に残りました。眼前の顧客だけに固執せず、外部環境の変化も経営判断に取り入れる重要性を再認識することができました。 企業の判断はどう変わる？ 従来の経験や勘に頼るのではなく、フレームワークを企業の意思決定の基盤とする必要性を強く感じています。今回学んだ内容を活用し、上場企業の中期経営計画やIR資料、統合報告書などをもとに生成AIによるPEST分析に取り組むことで、より具体的な戦略策定を目指したいと考えています。 AI連携はどう進む？ さらに、自社の過去の経営戦略資料を活用し、生成AIと連携することで迅速な意思決定を実現する試みにも挑戦していきます。今後は、マーケティング、バリューチェーン分析、ファイナンスといった分野についてもより深く学び、経営判断力の向上につなげていきたいと思います。

戦略原則を学ぶには？ 戦略やフレームワークを効果的に活用するためには、いくつかのステップを踏んで考えることが重要です。まず、戦略の原理原則やフレームワークを正しく理解することが必要です。次に、自社の状況を正確に把握し、その状況に適した戦略やフレームワークを活用することが求められます。 実践で何を見直す？ 今回の学習で扱った規模の経済、範囲の経済、習熟効果、そしてネットワークの経済については、私自身既に知識を持っていました。しかしながら、これらを実際に適用する際には、自社の状況を正確に理解しないと、戦略の効果が十分に発揮されないことを改めて認識しました。 事業拡大のカギは？ 私の会社は総合商社として、範囲の経済を活用しながら事業を拡大しています。新しい事業に投資する際、どの部分でどのようなシナジーが生まれるのかを的確に把握し理解することが重要だと考えています。 新規案件はどう進む？ 新規事業開発案件では、各案件ごとに範囲の経済性を整理します。具体的なステップとしては、まず現在の事業内容を整理し、次に範囲の経済が活用できる部分を明確にします。その後、効果を分析し、戦略方針の説明書をドラフトとして作成します。そして、関係者からフィードバックを受けて最終的な方針を固める流れです。

物事の本質をどう捉える？ 物事の本質は目に見えるものだけではないと認識しました。重要なのは、分解を通じて物事の本質に迫り、事実を正しく把握することです。また、人それぞれの考え方の違いによって視点が異なるため、それが正しいのかどうかには明確な答えがないかもしれません。しかし、傾向を捉えるという点において、多くの人が目指す方向性を見極めることが重要であり、これが会話において必要な学びであると理解しています。 分析をどう進めるべき？ 普段からの分析実施においては、その分析の深度や結果の利用意図、求めている情報のターゲットを意識することが必要だと考えています。よく言われる「モレなくダブりなく」という考え方は、テスト計画の際にも必須で、現在のテスト計画では全体を見据えた適切な視点からテストを行い、抜け漏れがないように進めていきたいと思います。 継続的な努力はどう続ける？ 考えることをやめずに、引き続き分析能力と処理速度を向上させるために脳を活性化させ、様々なものを分解して物事の本質を捉えていきたいと考えています。また、習慣は身についていると感じていますが、さらに処理スピードを上げ、人に合わせた最適な結果を出せるよう、正確な情報の提供を心掛け、日々努力を続けていきます。

商品の価値はどう見る？ 新商品の導入にあたっては、その商品の価値自体に加え、利用する状況や場面に潜むニーズも合わせて検討が必要です。イノベーションの普及要件として考えるべき5つのフレームワークの中で、特に可視性や比較優位性がどのように発揮されるかが大きなポイントとなります。 マーケティングとは何？ また、セグメンテーションとターゲティングの観点からは、従来の3Cの知識に加え、経営資源の効率的な活用も求められます。マーケティングの基本は、顧客のニーズを正確に把握することであると再認識させられました。 SNS投稿は見直す？ この学びを活かし、SNSでの投稿内容の見直しに取り組むことが重要です。可視性と比較優位性を意識した文言の選択やフィードの作成を行い、訴求力の高いコンテンツへとブラッシュアップする必要があります。 ターゲットはどう決める？ 更に、ターゲットの絞り込みについては、年齢や地域、性別、思考性だけでなく、ユーザーの状況や環境といった面も考慮し、3種類ほどのペルソナに分類するなど、より具体的なターゲット設定を目指します。 施策で何が変わる？ これらの施策が、新商品の魅力を正しく伝え、顧客の興味を引くマーケティング活動へとつながると考えています。

現状を数字で見る？ まず、あるべき姿と現状とのギャップを定量的な数値で示すことの重要性を再認識しました。問題解決ややりたいことに取り組む最初のステップとして、具体的な数字で現状を把握することは有効だと感じています。 バランスはどう掴む？ また、ロジックツリーの活用についても実践を通してバランスを取ることが大切だと思いました。特に、あまりやりすぎず、適度な範囲で感覚を掴むことが求められると実感しています。 目的は明確か？ 現在、支援中のプロジェクトでは、目的が曖昧なために要件が固まらないという問題があります。これは、現状とのギャップを定量的に示せていないことが一因と考えています。一方で、自身の仕事に「定量的に示す」を適用する際には、どの要素を数値化すべきかが課題となっている点も感じました。 目標との差はどう？ 自分の戦略作成に関しても、会社から与えられた目標に対してどの程度のギャップがあるかを明確にする必要があると認識しています。そのため、現状の支援プロジェクトのなりたい姿、すなわち目的をより具体的かつ明確にすることが今後の課題です。戦略策定にあたっては、ロジックツリーを用いて、現状とのギャップに起因する問題点を洗い出し、改善策を検討していく予定です。

売れるモノの秘密は？ WEEK1からの講座を通じて、売れるモノを作るためには「選ばれる仕組み（理由）」が必要であることを学びました。そのため、どのような顧客に選ばれたいのか、どんな魅力を感じてもらいたいのか、そしてどのような体験を提供するのかを顧客の立場から徹底的に考える重要性を実感しました。 どう戦略を考える？ また、自分自身の購買行動や身近に見る商品・サービスの販売戦略を見直すことにより、マーケティングの勘所を養っていく必要があると感じました。こうした視点を通じ、日々の行動や観察が具体的な戦略の構築につながると理解できました。 顧客への価値は？ さらに、間接部署として、たとえば営業店を顧客と捉えた場合、求められる価値を的確に提供できているのかを再評価する良い機会となりました。スピード、品質、柔軟性といった営業店が重視する要素を把握し、これまでの自部署の強みといかに結びつけるかが今後の課題であると痛感しています。 理念の本質は？ 最後に、自社の社是である「相手の立場で考える」という考え方について、単なる理念ではなくマーケティングの基本そのものであると改めて認識しました。今後も顧客視点に立ち、常に「どうすれば選ばれるか」を追求していきたいと思います。

データ分析の基礎を理解するには？ データ分析を始めるにあたり、まずはデータの形式を理解し、その違いを把握することが重要だと感じました。分析に必要なデータを集め、形式に合わせた加工を施し、さらに可視化することで示唆を得る流れを認識しました。特に、データの性質をしっかり理解しないままでは、可視化しても意味がないことを学びました。 どう業務課題を探索する？ 例えば、各店舗での様々な商品の契約状況から、それぞれの商品の契約者に共通する特徴を可視化したり、取引履歴と商品の契約状況の関連性を探るといった作業は、まずデータの性質を把握することから始まります。データを比較し、その特徴を掴むことで、業務課題に関連するデータが何であるかを見極めることができます。 他社事例をどう活かす？ また、他社のデータ活用事例を知ることで、自社の業務に置き換えて考え、業務上の課題を発見する手がかりとすることができました。社内においても、各種システムで収集・蓄積されているデータの内容を把握し、それを整理して業務課題を解決するための手法を模索することが大切です。こうしたプロセスを経て、データの性質を十分に理解し、適切に可視化し比較することで、より良い業務改善に繋げることができると感じました。