デザイン思考入門

ターゲット意識とプロトタイプの挑戦

プロセスをどう捉える? 板のデザインについて、どこがデザイン思考のプロセスに沿っているのか、またどこがそうではないのかを考察することで、デザイン思考の範囲が整理できたと感じます。特に、ターゲットの選定に関して、これまであまり意識していなかった点に気付かされ、今後はターゲット意識をより一層持って取り組んでいく必要性を感じました。 短研修で何が変わる? また、研修設計および実施に携わるチームを率いる中で、ショートバージョンの研修を試行しながら、参加者の反応やフィードバックを取り入れ、数多くのプロトタイプを作成することの重要性を再認識しました。さらに、上司と部下の1対1やOJTの質を高めるために、必ずしも長時間を割く必要はなく、30分程度のライトなセッションでも、気づきや学びを得られる施策をチームで議論し、数多くのアイデアを生み出すことに意欲を持っています。

クリティカルシンキング入門

400文字で紡ぐ成長の言葉

基本文法の価値は? 小学校で習った基本の文法、つまり主語と述語は、シンプルでありながら大人になってもコミュニケーションの基礎として重要です。演習で改めて問われると、自分の日本語力が試されるようで、緊張してしまいます。仕事で文章を作成する際にも、同じような緊張感が必要だったと反省しました。 オンラインの必要性は? 近年、オンラインでのコミュニケーションが増え、社内外を問わずチャットツールが主要な情報交換手段となっています。相手に正確に伝えるためにも、正しい日本語を使うことが日々求められていると感じます。 確認と振り返りは? また、チャットでのやり取りにおいては、勢いで送信せずに必ず内容を再確認するよう心がけています。さらに、1週間に一度400文字を書くという取り組みについては、新人の頃に行っていた週次の振り返りを再開しようと思いました。

データ・アナリティクス入門

平均だけじゃ見えない数字の秘密

平均だけで安心? 平均客単価のような代表値を見る際、単に平均だけに注目するのではなく、データのばらつきまで把握すべきという点に改めて気づかされました。平均が安定していても、実際には売れ筋商品が大きく変動している可能性があるため、全体像を把握し、実数と率の両面から検証することが、どこに問題があるのかを効率的に絞り込むうえで不可欠であると実感しました。 ばらつきはどう見る? また、この考え方はプロジェクトのボトルネック分析やインシデントの根本原因調査に直結すると感じています。特に、プロジェクトの工数や品質データをチェックする際は、平均値だけで問題なしと判断せず、必ずばらつきを確認するようにしています。今後は、数字の根拠に基づいたストーリーを意識し、データをさらに分解することで論理的な原因を特定し、上長へ報告する取り組みを進めていきます。

戦略思考入門

現実に迫る!習熟と生産性の狭間

生産性とコストの関係は? 規模の経済性について、生産性の向上が生産コストの削減につながるという理解を得ました。ただし、生産性を上げたとしても必ずしも生産コストが下がるわけではないという点には注意が必要です。 習熟度の伸びには限りは? また、習熟度が高まると生産性が向上するという点には納得感を覚えましたが、一定のレベルに達するとその後の伸びが鈍化し、曲線がフラットになってしまうことも理解できました。 業務工夫のポイントは? 実際の業務では、まずは習熟度を高めることを意識しています。習熟度が上がると生産性が向上し、結果として時間コストが削減されるためです。しかし、習熟度と時間コストの関係は一定程度に達すると頭打ちになるため、業務や役割の変更があるたびに、新たな習熟を積み重ねながら生産性向上に努める必要があると感じています。

データ・アナリティクス入門

数字が導く成長物語

平均と中央値の必要性は? 平均と中央値は必ず確認するようにしていました。普段は数字を多く扱わないため、加重平均や標準偏差を使うケースはほとんどありませんでしたが、数が多い場合にはこれらを用いることもあり、特に違和感は感じませんでした。 意見共有は効果的なの? 日頃から行っている手法ですが、最近は大規模な数値を扱う機会が少なく、現状ではあまり活用できる場面が想定できません。しかし、他者と同じ観点で意見を出し合うためには、この考え方を共有することから始めるのが効率的だと考えました。 グラフ形式を再考すべき? また、いつも同じ形式のグラフを使いがちだったため、より適切な形態を再度検討してみるのも良いと思いました。一時期はヒストグラムを多用していたものの、ここ数年は使用していなかったので、今後改めて利用してみたいと感じています。

クリティカルシンキング入門

主張と根拠で磨く思考の一歩

問いと答えで学ぶ理由は? 今週はクリティカルシンキングの振り返りを行い、WEEK1の自分の回答を再確認しました。問いと答え、すなわち主張と根拠のシンプルな構成が印象的で、問いを明確に設定し、その問いだけに集中して回答するという行為の難しさを実感しました。 お客様の課題は核心? また、商談時にはお客様からシステム構築による課題解決のご相談をいただくことが多い中で、お客様の課題が何か、本当にその課題が核心なのか、そしてその解決策が改善につながるのかを、主張と根拠をセットで検討する必要があると感じました。講義で「早く答えを導き出すには常に考え続けることが大切」という話が印象深く、思考の切り替えを意識して反復することで、そのスピード感を自分のものにしたいと思います。今後は、何かを考える際に必ず主張と根拠を意識する行動を心がけていきます。

マーケティング入門

信頼が導く本音の宝探し

本当のニーズとは? 顧客ニーズは必ずしも一つに絞られるわけではなく、本人すら認識していない複雑な側面が存在します。真のニーズを把握するためには、調査を通じてフィードバックを得ることが有効ですが、日本人の特性や報酬型の場合、遠慮して本音が聞きにくいケースもあるため、まずは信頼関係を築いてから本題に入ることが大切です。 潜在ニーズは何? また、真のニーズをさらに深く探ることで、新たな発見につながる可能性があります。自社の製品領域にとらわれず、顧客が直面している状況や立場を広い視野で捉え、他の潜在的なニーズについても丁寧に掘り下げる姿勢が求められます。 信頼はどう築く? 今後は、各種キャンペーンのアンケートや顧客との打ち合わせの機会を積極的に活用し、信頼関係の構築を意識しながら取り組んでいきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

仮説実践!即断で未来を掴む

効果測定は本当に? A/Bテストの実施により、短期間で効果測定が可能であることを実感しました。一方、単にデータ収集に時間をかけるだけでは、必ずしも問題解決には結びつかないということが分かりました。 分析時間は適切? 業務を進める際、初めはデータ分析から始めることが多い中、分析に時間をかけすぎる傾向があると感じています。一定量のデータが得られた段階で、迅速に仮説を設定し、追加の分析が必要かどうかを判断するか、実行フェーズに移行するかを見極めることが重要だと学びました。 行動開始のタイミングは? このコースを通じて、仮説に基づき行動に移すタイミングの大切さを再認識しました。今後は、データ分析に没頭しすぎず、適宜ストップしながら、仮説思考を軸にした実践的なアプローチを心がけたいと思います。

クリティカルシンキング入門

グラフで魅せる伝え方の秘訣

グラフ選びは何が肝心? キーメッセージに合ったグラフ選びが大切です。まず、読んでもらうために、キーメッセージの工夫を重ねる必要があります。抽象的な内容ではなく、具体的なメッセージを用いて、上司や顧客に何を伝えたいかを明確にすることが求められます。 スライドの心得は? また、何のためのメッセージなのか、細部まで考えたうえで資料を作成することが重要です。作成する際には、本当にこのスライドで良いのか、読み手に分かりやすい文章になっているかを意識し、今後のアクションや示唆も資料に落とし込むように努めます。 日々の見直しはどう? 日々の業務においても、必ずキーメッセージを念頭に置いて文章や資料の作成を行います。どのスライドも、この内容で問題がないか、無駄な部分がないかを常に検討することを心がけています。

データ・アナリティクス入門

こだわりすぎないMECEのヒント

MECEにこだわりすぎない理由は? ロジックツリーにおけるMECEについて学んだ際、一番印象に残ったのは「MECEにこだわりすぎないこと」という点でした。もちろん、詳細な分析は重要ですが、何のためにその分析軸を用いるのかという目的に合わせて、適切な粒度を決めることが大切だと感じました。 調査課題はMECEか? また、調査を依頼されるクライアントの中には、調査自体に不慣れな場合も多く、最初から明確なマーケティング目的が定まっていないケースが見受けられます。そのため、調査目的や調査課題が必ずしもMECEになっていないことが多いです。こうした状況においては、クライアントの視点に立ち、ロジックツリーなどを用いた課題の可視化を行い、調査で明らかにすべき点を企画説明でしっかりと伝えることが重要だと考えています。

クリティカルシンキング入門

振り返りから見える成長の瞬間

自分で手を動かす意義は? 与えられたデータをただ眺めるだけでなく、必ず自分自身で手を動かし、さまざまな観点から検討することが大切です。一つの切り口だけでは見落としがあったり誤った結論に至る可能性があるため、複数の視点をもって仮説を立て、検証する必要があります。まずは、全体をどのように定義するかを明確にしてから、データの分け方を考えてみてください。そして、その考え方が本当に正しいのか疑う姿勢も忘れずに持つようにしましょう。 データが提案の鍵か? 通常の業務でデータを扱う機会があまりない場合には、まずクライアントとの会話の中で参照できるデータについて触れてみると良いでしょう。提案の際、市場や現状の理解を示すためにも、データを活用しながら仮説をもとにさまざまな切り口で検証していくことが求められます。

データ・アナリティクス入門

完璧じゃなくても進む学びの道

MECEはどう理解する? MECEについて、「完璧でなくてもよい」という点が印象的でした。しかし、一方で、どこまで詳細に描くべきなのかがはっきりしない印象を受けました。影響が大きい要素は必ず盛り込む必要があるという説明もありましたが、それが結果論だと感じ、自分では十分にカバーしていると思っていても、実際には抜け落ちてしまう可能性があるため、実践は難しいと感じました。 実践にどう生かす? また、この考え方は、支援領域や顧客の課題を整理する際に活用できると考えました。売上やROI向上のための具体策を検討するほか、社内イベントや集客施策の企画でも役立つ可能性があります。特に、リード獲得に際して、どの領域のどの企業が適切なターゲットとなるかを把握するための一つのアプローチとして、有効だと感じました。
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