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視点

に関する学び

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仮説とは何だろう？ 仮説とは、ある論点に対する仮の答えや、まだ十分に理解できていないことに対する仮の答えのことです。目的に応じて、結論の仮説と、具体的な問題解決を推進するためのプロセスに沿った問題解決の仮説に分類されます。 なぜ複数を検討する？ 仮説を考える際は、まず複数の仮説を立て、ひとつに固執しないことが重要です。異なる視点から複数の切り口を用意することで、網羅性のある考察が可能となります。 どの要素を比べる？ また、検証の際には、どの要素を比較するのかという意図を明確にしながら進めることが肝心です。単に何となく比較するのではなく、仮説に対する反論に対応できるよう、比較対象となるデータを計画的に収集してください。データ収集時には、誰に、どのように質問するかが回答結果に影響する点にも留意する必要があります。 どうデータを公平に扱う？ さらに、検証データを集める際は、自身の都合の良いデータだけに依存せず、フラットな気持ちで客観的にデータを扱いましょう。説明資料を作成する際には、想定される反論やコメントにも対応できるよう、十分な根拠となるデータを盛り込むことが求められます。 検証習慣はどうある？ 日頃から、仮説とそれを裏付けるために必要なデータの関係性を意識し、どのようなデータがあれば検証に役立つのかをセットで考えておく習慣を身につけることが、効果的な問題解決に繋がるでしょう。

論理的思考の極意は？ 「What」「Where」「Why」「How」の視点で物事を考える重要性を学びました。実践演習を通じて、A/Bテストを活用し、ターゲット層をグループ化して効果のあるかどうかを仮説を立てて検証するプロセスが重要であることを実感しました。また、コストや意思疎通、スピードなどを考慮して、外注か自社のデザイナーに任せるのか、またはAIに広告の表示を任せるかを判断する必要性にも気づきました。 広告の効果は見えてる？ 自社でもYouTuberとのコラボ商品を展開していますが、それが実際にコンバージョンにつながっているかを検証することの重要性を感じました。ソーシャルメディアのユーザーごとの年齢や趣味を考慮しないと、ターゲット層と商品の間に乖離が生じ、購入につながらない可能性があると考え、A/Bテストを用いて広告の比較検討を行うことが非常に重要であると感じました。 クリック数は信頼できる？ 普段何気なく見ているYouTubeチャンネルやInstagramなどのプラットフォームに表示されている広告が実際にクリックされる広告なのかを検証し、自社の広告もそのように費用対効果を考慮し、スピードやコスト、意思疎通などを考えて表示することを実践したいと思います。また、自社はテレビドラマとのコラボ商品が多いため、テレビの視聴率や視聴者に対して効果的なコンバージョンへの検証を進めていきたいです。

分解の効果は何？ データを分解することで、より多くの知見を得られることを実感しました。特に、ある特徴が一つの切り口で現れた際に、それだけで答えを決めつけると他の観点から見ると誤りであることがあることに新鮮さを覚えました。答えが見つかったように見えても、それはあくまで仮説であり、しっかりと検証することが重要だと感じました。 現状をどう把握する？ ITシステム品質保証チームの今後の戦略を立てるにあたり、まず現状を把握したいと思います。そのために、システムの品質評価を分解し、現状に対する課題を見つけ、知見を得たいと考えています。具体的には、ユーザーが5段階で評価したデータの平均値であるNPS平均を分解していきます。 どの切り口が有効？ まず、MECEを意識しながら様々な切り口を考えます。層別分解としては、ユーザーの属性別や単価別を検討します。変数分解としては、評価の平均は合計値を評価数で割ることで得られるため、5段階各評価ごとの合計をグラフ化します。また、評価数の分布や1ユーザーあたりの評価回数の層を作り、さらに分解して考察します。プロセス分解としては、ユーザーが新規登録してからサービスを利用し終えるまでの流れをプロセスに分けて、各段階での評価がどの程度であるかを分析していきます。 検証の重要性は？ 以上のように、さまざまな観点から分解することで知見を得ることを目指します。

マーケティングの魅力と怖さ どんなに良いものを作ったとしても、顧客の心理をついた魅せ方にしなければ、いまいちな売れ行きになることがある。これがマーケティングの面白い部分でもあり、怖い部分であると感じた。カレーメシの例題を通じて、イノベーションの普及要件について分かりやすく理解することができた。今後、新商品のアイディアを考える際には、これらの要件に当てはめてみて判断していきたい。 顧客視点の重要性とは？ また、差別化の罠にはまり、競合ばかりを意識してしまうことがよくあるが、自身もそうなりがちだと思った。これを防ぐためには、今一度顧客視点で見る意識を持ち続けたいと思う。 アイディアをどう高める？ 新商品や新技術のアイディアを考える際に、顧客心理をついた視点を入れることで、より確度を高めることができる。また、商品開発におけるマーケティング部とのやりとりの際も、魅せ方を考慮した上での協議や提案が可能となり、ヒット商品を生み出す可能性が高まるだろう。 ヒットの条件を探るには？ 過去に自社製品で販売したものの中から、ヒットしたものやあまりヒットしなかったものをそれぞれ抽出し、普及要件に合致していたか確認してみる。また、どのような魅せ方であればヒットする可能性があったのかについても検討してみる。そのほか、ネットショッピングで売れていない商品を見つけ、なぜ売れていないのかについても深掘りしてみる。

信頼のリーダー像は？ ピータードラッカーのリーダー像、「つき従う者がいることがリーダーの定義。信頼がなければ従う者はいない」という言葉が、特に心に響きました。メンバーとの関係性について模索中の自分にとって、この言葉は強く腹に落ち、関係性があってこそ行動や成果が生まれると再認識する機会となりました。今後は、その関係性をどのように構築していくか、具体的な手法を学んでいきたいと考えています。 背景から何を伝える？ また、「仕事の背景から伝えよう！」という考え方からは、意義や目的という大きな視点を伝えることで、メンバーの自律的な動きを促す方法を学びました。レンガ積み職人の話が示すように、当たり前の話であっても実行する難しさを改めて感じました。まずは自分に心と時間の余裕を持つことが、メンバーに対してゆとりのある対応をするために大切であると実感しました。 信頼関係はどう築く？ さらに、メンバーとの信頼関係を醸成するためには、相手の思いや考えにしっかりと耳を傾けることが重要です。まずは相手を理解し、その上で自分の考えを伝える姿勢を日々意識していきたいと思います。 指示粒度はどのように？ 最後に、指示の「粒度」に関する話題には大変興味を持ちました。相手やタイミング、内容に応じた個別対応が求められる中で、その根本となる原理原則や管理と委譲の観点について、今後も検討していきたいと考えています。

どう分析すべき？ データの分け方に工夫を凝らすことで、その背景にあるビジネス状況をより的確に表現できることを学びました。単に漫然と分析するのではなく、まずはビジネス自体を深く理解し、その特性を把握した上で適切な仮説を立てるアプローチが重要だと感じました。 プロセスは必要？ また、これまで「MECE＝層別分解・変数分解」という理解でありましたが、今回、プロセス分解の視点にも改めて注目することになりました。問題が生じる「場所」を特定する際、この新たな視点が非常に有効だと実感しています。 保険契約の見方は？ グループ会社の保険契約状況の見える化においては、同一保険の加入状況を売上金額、保険料、人員数、事業セグメントといった切り口で層別分解し、また対象資産と保険料率による変数分解を行うことが考えられます。同様に、業務効率化を図る際も、まずは業務プロセス自体を検証し、プロセス分解を通じて効率向上の余地がある部分を明確にすることが求められると感じました。 全体はどう見える？ 今後は、入手した対象データに対して様々な切り口での見える化を実施し、そこから読み解かれる課題や方向性を対話を通して共通認識にまとめ、実際の行動に結びつけていきたいと考えています。場当たり的な改善ではなく、全体プロセスをMECEの視点で分解して俯瞰的に分析することで、より効果的な取り組みを優先的に進めていく所存です。

ライブ授業で得た気づきとは？ ライブ授業の実習を通じて、自分の思考にバイアスがかかっていることを実感したため、物事を深掘りすることの重要性を改めて感じました。MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）やロジックツリーといった手法を学び、それを自分のものとして使いこなせるようになることで、より深く物事を考え振り返る行動につなげることができると考えています。 提案資料にどう活用する？ 社内システムの担当として、ITを駆使し事業課題を解決するシステムの企画や立案を行う際には、一度自分の考えを止めて客観的な視点を取り入れ、提案資料にその考えを反映させるよう努めています。そうすることで、より説得力のある資料を作成できるのではないかと考えています。また、部下との評価面談では、クリティカルシンキングを活用して部下の考えを引き出し、自分の意見も効果的に伝えることができると思っています。 判断を支える習慣とは？ 自身で何らかの判断を行う際には、なぜその判断に至ったのか自問する習慣を身につけることが重要です。その問いかけをロジックツリーなどに書き起こして思考を整理します。これを実践するために、PCの付箋アプリにこれらの行動を記載して常に視界に入れるようにし、ロジックツリーなどで思考を整理するためのメモ用紙を常に手元に置いて実践していきたいと考えています。

多様な案って何？ 今回のゲイルのように、一つの目的に対して三者三様の案が出るケースは、会社内でもよくある事象だと感じました。最も現状に即した戦略を考えるために意識すべきポイントは以下の通りです。 情報整理は必要？ まず、大局的な視点から情報を整理することが重要です。個人の経験則や主観に頼るだけでは情報の漏れが発生しがちですので、フレームワークを活用し、経営者の視点を持つことが必要です。 数値重視でどう？ 次に、数値的な根拠を明らかにすることです。定性的な情報よりも定量的な情報を重視することで、客観的な事実が明確になります。これにより、本質的な部分にフォーカスした改善策を打ち出すことが可能です。 中長期目標は？ 振り返ってみると、短期的な成果目標を立てることが多いため、中長期的な視点に立ったゴール設定を考える必要があると感じました。新しい業務を進める際には、自身の主観に頼らず、フレームワークを使った客観的な情報整理やチームメンバーの意見を取り入れることで、集合知を活用したいと考えています。 フレーム使い方は？ 様々なフレームワークについて、まだ理解を深める必要があるため、実践を重ね、状況に応じた適切なフレームワークを使えるようになりたいと思います。また、業務改善を提案する際には、数値的な根拠を含むことで、主観的な意見に終始しないようにしたいと考えています。

バイアスを超える思考法とは？ 自分の思考にはバイアスがかかっていることは理解していたつもりでしたが、ワークを通じて、想像以上に自分の思考を制約していることに気づかされました。そして、クリティカルシンキングやロジカルシンキングに長けている人々が、思考を制約していないか、自分の考えは偏っていないかを常に意識して問いかけているという話は非常に印象的で刺激的でした。これからは、常に自分に問いかけることを意識し、もう一人の自分を育てていきたいと思います。 新規サービス企画での視点は？ 現在、新規サービスの企画・提案書の作成を求められています。そのため、企画の段階から「3つの視点」を意識して提案内容を整理しようと思っています。また、ミーティングの際には、自身が発言する際に限らず「目的は何か」を常に意識しながら参加することを心がけます。その上で、アウトプットをして他者からフィードバックをもらう機会を積極的に増やしていきたいと思います。 ロジックツリーの活用方法 企画・提案書の作成にはロジックツリーを活用し、全体を部分の集合に分解しながら思考を整理します。ミーティング以外の場面でも、日ごろから他者と意見交換をする場や自身の考えをアウトプットして意見をもらう機会を意識的に増やしていきます。そして、すぐに考え出すのではなく、一歩踏みとどまって自分の思考が偏っていないか振り返ることを繰り返し習慣化していきます。

原因をどう整理する？ ミュージックスクールの不満足度上昇の原因分析や新規顧客開拓の手法検討において、まずは原因を「社内」と「社外」に分けるなどしてMECEの視点で検討すべきだと改めて学びました。原因検討そのものに入る前に、上位階層から原因を捉えられるフレームワークを整えることが有効であると感じました。 テストの基本は？ また、ABテストでは条件を揃えて実施するなど、基本に立ち返る大切さを再確認することができました。これにより、テスト設計の厳密さが結果に直結することを実感しました。 リサーチの鍵は？ リサーチ実施にあたっては、まず網羅的にリサーチ観点を整理し、何がキーポイントとなるかをしっかりと見極める必要があると理解しました。同時に、かける時間とアウトプットの粒度を事前に見積もることで、効率的に解にたどり着くアプローチを実践していきたいと考えています。 スライド作成は？ プレゼン用スライドの作成においては、メッセージ検討とグラフなど内容の作成にかかる労力を均等に配分し、最終的には問いに対する明確な答えとなるよう、メッセージのブラッシュアップを図りたいと思います。 AIの活用は？ 最後に、生成AIの急速な進歩を背景に、実務における利用場面や利用方法についても改めて考える必要があると感じました。特にデータ分析における具体的な活用方法について、情報交換ができればと考えています。

伝わる文章ってどう書く？ この度の学習で、「相手に伝わる文章を書く」ための重要な3点について学びました。まず、正しい日本語の使い方、特に主語と述語を意識することが大切だと実感しました。普段は省略してしまいがちなこれらの要素を意識することで、相手に伝えたい考えがより明確になると感じました。 全体視点で分析できる？ 次に、文章全体を俯瞰して自分の視点や理由づけを評価することの重要性を学びました。自分がどの観点から述べているのか、複数の理由で補強することで、状況や相手に合わせた説得力のある文章が作れると実感しています。 論理構築の方法は？ さらに、トップダウンの手法を取り入れ、主張から構造的に論点を展開する練習も行いました。ピラミッドストラクチャーを活用することで、メインメッセージとその根拠が整理され、論理の妥当性が確認できるという点がとても有益でした。 学びはどう活かせる？ これらの学びは、日々の業務においてメールや会議資料を作成する際にすぐに役立っています。今後は、毎週400字程度の文章を書くトレーニングを続け、今回学んだ内容を実践・深化していきたいと思います。 AI時代の役割は？ また、AIが進化する中で、会議の議事録や定型文の作成の機会が減ると考えています。実際の業務において、自分とAIの役割分担をどのように考え、活用するかを引き続き模索していく必要があると感じました。

生成AIはどう育つ？ 生成AIは単に使うだけでなく、日々育てるべき存在だと改めて感じました。万能なツールではなく、問いかけの仕方や教える内容が結果に大きく影響するため、私たち受講生自身がその使い方を工夫することが重要だと実感しました。 生成AIの利点は？ 生成AIの持つ特徴として、瞬時に情報処理ができる点、複数の案や視点を示してくれる点、また客観的な視座を提供してくれる点が挙げられます。これらの点は、さまざまな業務や学びにおいて大きな強みになると感じました。 活用例を知りたい？ 具体的な活用例としては、議事録の作成（日本語以外の言語も含む）、研修や学びの整理、読書の要約などが挙げられます。海外とのミーティングにおいては、英語や現地語での要約や挨拶文、ToDoリストの作成といった使い道もあり、内部研修でも時間短縮や効率化に寄与する点が印象に残りました。 使用時の注意点は？ また、プロンプトに「5案提示」を取り入れることで、複数の視点から物事を整理できる点は非常に魅力的でした。一方で、生成AIの使用に際しては、失敗事例から学び、セキュリティ面や情報伝達の迅速さに留意する必要があることも理解できました。 共通認識は可能？ さらに、各種生成AIツール間の前提の違いについても触れる機会があり、受講生や講師間で共通の認識を持つことの重要性を改めて感じる内容でした。