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考え

に関する学び

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思考のクセをどう見極める？ 人間には思考のクセがあることを理解し、その上で物事を考えることが重要です。そして、自分自身を客観的に見ることができれば、漏れや重複のないように、MECE（Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive）に物事を考えることが可能になります。Live授業を受ける前までは、クリティカルシンキングを論理的思考と混同していましたが、今では論理的思考を補完するものとして、徐々にその大枠を理解できるようになりました。 授業後の変化は何？ 授業を通じて私の思考の傾向やクセも明らかになってきたため、今後それらとどう向き合い、取り入れていくかをこの6週間で見極めていきたいと考えています。次の四半期の計画を考える際には、この学びをすぐに活用したいです。これまでは、物事を適切なレベルまで深く考えることが不足していたと感じていますが、講義で学んだフレームワークやプロセスを実践し、意識しながら計画を立てていきたいと思います。 疑問が導く新発見は？ まずは、自分の考えに常に疑問を持つことから始めます。自分が導き出した答えが本当に最良であるか、他の選択肢ではどうなるのか、他に取り得る方法や選択肢はないかを必ず考えるようにします。そして、考えたことやプロセスを可視化するためにノートに書き留め、履歴を残すことも実践したいと思います。

制約された思考からの脱却は？ 人は誰しも無意識に制約された思考に陥りやすく、自分が考えやすいように考えてしまう傾向があると理解しました。制約や偏りを避けるためには、頭の使い方を知っておく必要があると感じましたが、具体的な方法についてはまだ説明ができません。今後の学びで納得できる形にしたいと思います。 今回、ライブ授業を受講できず動画での受講となりましたが、皆さんの意見を聞く中で、自分の思考がかなり凝り固まっていることに気づきました。少しずつでも柔軟にしていきたいと思います。 顧客視点を意識するためには？ よく耳にする「顧客視点」「顧客ニーズ」「顧客への差別化」など、顧客に対する付加価値を考える際には、偏った思考にならないように3つの視点を意識し、社内での提案作成に役立てたいです。また、ディスカッションやアウトプットを行い、フィードバックをもらうことで客観的な思考を定着させるようにしていきたいです。 多角的視点で目的を分析するには？ さらに、目的を明確にするために「なぜなぜ分析（ロジックツリー）」を行い、一つの分解で終わらせるのではなく、多角的視点で分析していきます。目的が明確になったら、次には主張したいことをまとめ、その根拠となる情報を紐づけて説得力のある提案を作成したいです。提案内容を説明する際も、相手に理解してもらえることを意識することが重要だと感じました。

他社との差別化に課題はある？ 事業会社に携わっていた際、他社との差別化について意識していましたが、それがかなり主観的だったかもしれないと反省しています。「こうしたい」という思いと、実現可能なことや顧客から求められているもののギャップを埋めなければ、ビジネスとして成り立ちません。 フレームワークの活用で何が変わる？ 各種のフレームワークは客観的な判断に有用ですが、顧客の設定（もしくは創造）がすべての軸となることが深く理解できました。3C、SWOT、バリューチェーン、VRIO分析を用いて、現実的かつ需要に適い、持続可能な差別化を打ち出すことに役立てていきたいと思います。 中古車販売で差別化するには？ 中古車販売事業は競合も多く、とてもありふれた商売ですが、ポーターの3つの基本戦略が非常にわかりやすく当てはめられます。他社との比較が容易にでき、自社の差別化戦略に繋げられそうです。 フレームワークをどう実践する？ 学んだフレームワークはとにかく使ってみなければスキルとして定着しないし、良し悪しの判断もできません。フレームワーク自体に良し悪しがあるわけではないでしょうが、合う合わないの問題はあるかと思います。 現状把握で安全なスタートを！ どの方向へ向かうにしても、現在位置を正確に把握することで安全確実な一歩を踏み出せると考えます。まずは冷静な現状把握が必要です。

顧客理解の出発点は？ デザイン思考は、まず顧客を徹底的に理解することから始まると学びました。共感を超え、顧客の状況やニーズを深く捉えるために、プロトタイプを活用して理解を深化させる考え方が印象的でした。また、現在のサービスが誰に対してどのような価値を提供しているのかを考えることが、顧客の現状を把握する上で非常に重要であると感じました。 思考の癖を疑う？ しかし、これまでの自分の思考の癖や無意識のエゴを捨てることなくして、真の理解に到達するのは容易ではないとも感じました。課題のヒアリングにおいては、顧客が現在のサービスの範囲内で課題を捉えている前提を踏まえながらも、より抽象的なレベルで課題の本質に迫る視点が必要だと理解しました。 具体策はどう探る？ 具体策の提案では、まずいくつかのパターンを提示し、その上でさらに詳細なヒアリングを行う姿勢が大切だと再認識しました。たとえば、月例の顧客ミーティングで出た意見を一度整理し、現状のサービスが与える効果とそのギャップを仮説として明確にした上で議論を進めることが求められると感じました。 顧客実情は把握済？ また、顧客理解にフォーカスするためには、自社や他社の事情を一旦置いて、顧客の実情を正しく把握することが不可欠であるという点も重要です。こうした視点の切り替えが、より実践的な解決策の提案に繋がると考えます。

どうして心に響く？ 今回の講義では、「良い文章」だけでなく、実際に読んでもらえる文章を作る重要性について学びました。特に、タイトルや最初の一文、さらには色使いや見せ方によって、相手が続きを読みたくなるかどうかが大きく変わることを実感しました。いくら内容が優れていても、読まれなければ伝わらないため、「誰に・何を・どう見せるか」を意識する必要性を痛感しました。 どんな効果を実感？ また、学んだ内容は営業提案資料や社内ツールでの展開、本社向け提案など、さまざまな場面で活用できると感じました。特に、ホテル業界では情報が溢れる中で、まず読んでもらうことの重要性が一層高いと考えています。今後は、単に商品説明に留まらず、たとえば「ホテル朝食の顔を作る」や「朝を整える時間」といった、相手の興味を引くタイトルや導入部を意識した資料作成を心がけたいと思います。また、グラフや色使いなど、視覚的効果も併せて“一目で伝わる”構成を目指していきます。 どう設計すべき？ さらに、「読まれる文章」と「読み飛ばされる文章」との違いについて、より深く考察したいと感じました。同じ内容であっても、タイトルや最初の一文に工夫を凝らすことで印象が大きく変わる点は非常に興味深いです。今後、営業や提案活動において、相手が続きを見たくなるような設計をどのように実現するか、他の受講生の意見も参考にしていきたいと考えています。

なぜ活動理解が大事？ 今週は、財務数値を読み解く前に、事業活動そのものを理解する重要性を学びました。単にP/L、B/S、キャッシュフローを見るだけでなく、まず「誰に、どのような価値を、どのような活動で提供しているのか」という視点が必要だと実感しました。具体的には、顧客、提供される価値、その価値を生み出す活動、そしてそれらを支える人材や施設、資産、データ、ノウハウといった経営資源に注目することが前提です。また、価値の検討に際しては、主語を顧客に置くことが大切であり、同じ種類の人件費でも、商品やサービスを直接生み出す場合は売上原価、管理や営業に使われる場合は販管費となるといった、コストの意味の違いを理解する必要があると感じました。 本当の価値は何？ この学びは、改善提案やIT施策の立案においても大いに活かせると考えています。今後は、現場の効率化だけに留まらず、まず顧客にとっての価値創出を起点に検討を進めたいと思います。たとえば、金融系のITプロジェクトにおいて、品質・安定性・再現性が顧客価値に直結することを踏まえ、標準化や自動化を単なる効率化施策ではなく、価値を支える重要な施策として捉えることが求められると理解しました。また、工数や人件費が直接価値提供に寄与しているのか、管理コストとして扱われるのかを意識することで、改善の優先順位の見直しにも効果的に活用できると考えています。

生成AIの未来は？ デジタル社会における生成AIの進展は非常に速く、その利用が急速に広まっています。企業が生成AIを活用して事業の在り方を変革しようという動きは、今後もさらに増加する印象を受けました。 個人と会社の視点は？ 生成AIに取り組む際は、個人視点と会社視点の両方をしっかり意識することが大切です。特に、組織全体で活用する場合、「会社視点」での取り組みによって大きな変革が生まれる可能性があると感じています。 部署での検証は？ また、個人単位での活用にとどまらず、部署や部門単位で生成AIの取り組み方法を検証することも有効です。社内研修のグループワークなどで具体的なテーマに沿って実践することで、組織全体の生成AI意識を高めることができるでしょう。 専門知識はどう？ さらに、社内に生成AIの専門的な理解を持つメンバーを配置することも重要です。テクニカルな知識を有する数名の核となる人材がいれば、業務において生成AIをより効果的に活用できると考えています。 情報共有のリスクは？ 最後に、複数名で生成プロセスに取り組む際は、成果物の共有だけでなく、生成段階をリアルタイムに共有しながら進める方が納得感が得られるケースが多いと感じました。ただし、一方で会議ツールを使った画面共有では、他の調査中の事案や機密情報が見えてしまうなどのリスクもあるため、注意が必要です。

イシューの本質は？ 「イシューとは何か、そしてイシューを設定して考えるとはどういうことか」を学びました。例えば、ファストフードチェーンの事例では、売上増という大きな目標に向かって進む前に、まず情報を細かく分解し、本当に解決すべき問い（イシュー）は何かを探るプロセスが大切だと説明されていました。売上増そのものがイシューではなく、目標達成の障壁となる要因や課題を見極めることが、本質であると理解しました。これにより、これまで「売上に対して何をやるべきか」という問いを立てていた自分の方法にブレがあったことに気付き、今後は目標への障壁となる具体的な課題に着目して情報を整理しようと考えています。 イベント数字は何示す？ また、コラボイベントの売上やSNS運用のデータ集計から、次の施策へ向けた具体的なアクションを導き出す際にも、この視点が役立つと感じています。たとえば、3か月間実施したイベントの数字の推移を加工・整理し、目標売上に対して実績がどの程度であったか、また達成のためにはどのような条件が必要かを検討することで、課題（イシュー）を明確にする予定です。 イシューの適否は？ さらに、目標と解決すべきイシューが混同しやすいため、ピラミッドストラクチャーを活用して「そのイシューは本当に適切か」を客観的に確認し、より的確な仮説にたどり着けるよう進めていきます。

どの練習方法が有効？ クリティカルシンキングを身につけるためには、講座での6週間という期間だけでなく、基礎練習として繰り返し実施する必要があると実感しました。また、他者からのフィードバックも重要であるため、同じ目標を持つ仲間とのつながりを大切にしたいと考えています。 どうして多様な視点が必要？ 営業の現場で働く中で、すべての業務においてクリティカルシンキングが求められると痛感しています。各ステークホルダーが異なる考えを持つ中で、お客様と自社の両方にとって最適な提案を行うには、思考の偏りを避けつつ、客観的に「why」や「so what」を問い続ける必要があります。 どうやって疑問を問い続ける？ そのため、お客様へのプレゼンテーションや社内でのコミュニケーションにおいても、毎回クリティカルシンキングを行っているかを意識するようにしています。一つ一つのタスクに対して、常に疑問を投げかけながら進めることが、適切な答えを導くための鍵となっています。 なぜ初期投資が必要？ 一方で、クリティカルシンキングを実務に取り入れると、通常よりも考える時間が増え、一つひとつのタスクの処理に以前より時間がかかる可能性があります。今はその初期投資の段階と捉え、将来的に効率的に業務を遂行できるようになることを見据えています。同じように感じられる方がいらっしゃれば、ぜひご意見を伺いたいです。

顧客の欲求はどう伝える？ 講座を通して、「顧客が欲しいものを適切に提供する」ことの重要性と、その表現方法について学びました。この考え方に基づく商品やサービスは、日常のさまざまな場面で見受けられ、強みを発見するヒントが転がっていると改めて実感しました。また、Week0で伺ったように、自社商品や自分自身の魅力をどのように正確に伝えるかが非常に大切であることを感じました。 今の自分を再考する？ 今週は、ありたい姿についてじっくりと考える機会となりました。マーケティングの枠を超え、自分に不足しているビジネスシーンでのスキルについても再考する貴重な時間となりました。 どう情報発信が効果的？ 顧客に魅力を伝えるためには、単に商品の一覧を並べるのではなく、今後のコンテンツ制作において、その商品やサービスがもたらす機能的価値と情緒的価値をしっかり意識して表現する必要があると学びました。また、現在設定しているターゲット層からペルソナを明確にし、ホームページやチラシを見た人の頭に具体的なイメージが浮かぶような情報発信を心がけたいと思います。 どう議論を深める？ さらに、限られたコストや時間の中で顧客価値を創出するためには、社内や関係者の理解と協力が不可欠です。相手の業務や状況を把握し、論理的な思考をもとに前向きな議論を進めることが、ビジネスシーンでの成功につながると確信しました。

分解の基本はどうする？ 分解の仕方によって、物事の見え方や捉え方が変わることを理解しました。分解は最初から細かく行うのではなく、まず全体を定義し、広い視点で傾向を捉えることが重要です。その際、分解の切り口として「いつ、誰が、どのように」を意識すると探しやすくなります。また、分解にはMECE（漏れなくダブりなく）を意識することが求められ、層別、変数、プロセスの分解が考えられます。一度分解して終わらず、他の視点も探し続ける姿勢が大切です。 どんな視点で分解する？ システム開発提案などで改善系の提案を行う場合には、操作時間や処理時間、問い合わせの状況、不具合の発生状況など、さまざまな視点で分解することが重要です。これにより、より費用対効果の高い提案が可能になります。これまでもデータ分析を行ってきましたが、自分の想定に偏ったデータ分解をしていたことに気づかされました。他の視点があるのか、偏りがないかを常に自問自答しながら、問題の本質を捉えたいと考えています。 来期提案で注目すべき点は？ 来期の体制提案では、現行システムの課題を洗い出すことを目指しています。そのために、現行機能の操作性、問い合わせ、要望一覧をまとめ、来期で取り組むべき改修内容の有効性を示し、それに沿った体制を提案したいと考えています。MECEを意識したデータ分析を活用し、説得力のある提案を行えるように努めます。

AIをどのように活用する？ まず、難解な問題解決に向けて、AIを積極的に活用することの重要性を学びました。問題の解決策を探る際、AIの力を借りて多様なアプローチを試みることで、解決の糸口を見つけることができました。 フレームワークの活用法は？ 次に、広がった可能性の中から決断を下すのは自分自身ですが、その際にフレームワークを活用することです。より的確な判断を下すために、フレームワークとAIを組み合わせて問題解決を進める方法を学びました。 曖昧な質問でどう思考を広げる？ 最後に、従業員に疑問や課題を投げかける際、あえて曖昧な質問を意識的に行うことで思考の幅を広げることです。視点を広げるために曖昧さを残した質問を活用し、従業員の自主的な思考を促進することが効果的であると感じました。 加えて、諦めずに問題と向き合い続ける姿勢を持つことの大切さも再認識しました。特に経営データの分析においては、簡単な答えが見つかる問題は存在しないと思われます。その中で、仮説を繰り返し立てて検証し続けることでしか、問題解決には到達できないと考えました。 持続するために必要なメンタリティは？ 諦めない姿勢を持ち続けるために、AIも活用しつつ、自分自身のメンタリティを鍛えることが重要です。問題と向き合い続け、逃げず、他責にせず、必ず解決できると信じて立ち向かう意識を持ち続けたいと思います。