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視点

に関する学び

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仕事にどう生かす？ バリュープロポジションと3つの合致、ラピッドプロトタイピング思考は、日常業務にも活かせそうな考え方だと感じました。経営・組織戦略の分野では、必ずしも「もののプロトタイピング」を行うわけではありませんが、「作りながら考える」姿勢が非常に重要であると実感しました。 試作で何を知る？ デザイン思考が一般教養に近づいている現状からも、プロトタイピングを単に「物」に限定するのは難しいと考えます。ビジネスモデル、カスタマージャーニー、架空のセールスレター、商品チラシなど、試作できる分野が多く存在し、「アウトプットしながら考える」癖をつけることが大切だと思います。 アイデアはどう伝える？ 今回の取り組みでは、プロダクトイメージ、サービス構想、拡張機能のアイデアを絵や図にしながら考えるプロセスに取り組みました。実際にアウトプットすることで、無理なアイデアや、他の分野に拡張した方がユーザーにとってメリットが大きいという視点が多く見えてきました。 戦略転換の理由は？ また、本来はあらかじめ経営戦略上で決めるべき事項も存在すると思います。激しい競争の中で従来の領域に挑むのか、あるいは新たな価値を生み出す領域にシフトするのか、いずれも議論すべきポイントです。例えるなら、100m走で新記録を狙うのか、障害物競走で柔軟に戦うのかという違いに似ています。私自身は、初めから障害物競走のアプローチを選びました。今後は、デザイン思考にとどまらず、こうしたワークが経営戦略上どのように位置づけられるのか、包括的に捉える視点がさらに必要だと感じています。

どの手法が有効？ 私の業務では、主に三つの手法を活用しています。まずA/Bテストでは、メール告知に取り入れる際に、カラーや情報の提示順序などの要素を変更しながら検証を行います。数値化可能なクリック率やコンバージョンの結果をもとに、効果を測定しています。 参加型はどう活かす？ 次に、参加型デザインです。アンケートの回答からユーザー視点での改善点を抽出し、定期的に開催するセッションでは、複数のロイヤルユーザーの意見を自由に出してもらいながら改善策を模索しています。 インタビューで何を引き出す？ さらに、インタビューも実施しています。購入の動機や使い方を詳しく聞き取り、限られた時間の中でユーザーの意見を引き出すためには、ファシリテーション技術が重要であると感じています。なお、インタビューでは、自分の仮説検証において予想と異なる結果になることも多々あり、大きな声を持つ一部の意見に左右されず、冷静な判断が求められると実感しています。また、求めるデータの種類に合わせて、最適な情報収集手法を選択することも大切です。 デザイン思考はどう磨く？ デザイン思考については、明確なゴールが設定されているわけではなく、その時々で最高のものを作るために100％の力を注いでいる状況です。しかし、知れば知るほど「より良いものを」という気持ちが高まり、常にアップデートを重ねていくOSのようなものだと感じています。かつて先輩から「我々が作るものは常にβ版である」との言葉をいただいたことが、決して満足せず成長し続ける意欲に繋がっていると改めて考えるきっかけとなりました。

数字分析の本質は？ 数字を分析するとき、一つの要素だけでなく、複数の要素を組み合わせて分解することで、新たな視点が得られることがわかりました。分解することで初めて見えるものがあり、実際にデータを操作してみることの重要性を感じました。エクセルで表をダウンロードし、関数や条件付き書式を使って分析することで、数字に隠れた情報も明らかになりました。また、どの要素をどのように分解すればどんな結果が出るのかを予測しながら作業することが、分析の精度向上に繋がると実感しました。 工数分析の効果は？ 具体的には、コールセンターの効率化にこの分析手法を活用したいと思います。応答時間、後処理時間、入電内容、お客様の待ち時間などの観点から、それぞれの業務にかかる工数を数値化できます。これにより、どの業務に多くの工数を費やしているのかを可視化し、効率化の余地がある業務を特定することが可能です。 多角度分析のヒントは？ さらに、コールセンターでは顧客から情報を得るだけでなく、それを様々な角度で分析して新たな顧客獲得のヒントを見つけることができると感じました。こうした情報は営業やマーケティング部門でも必要とされるでしょう。どんな情報が役立つかを部署間で話し合い、共有することが重要です。 新たな要素を探す？ 今後、毎月集計しているお問い合わせ内容や顧客情報を新しい要素で分析してみたいと考えています。これまではカスタマーセンターの視点で集計を行っていましたが、マーケティング部門の視点でどのように数字を分解できるかを検討し、目的に応じた分析を進めていきたいと思います。

自問自答の意味は？ 人にはそれぞれ「思考の癖」があることを知り、とても勉強になりました。この前提を理解することで、自分自身を疑い、自問自答を繰り返す作業が思考力の向上に繋がると感じました。また、重要なのは目的を把握するだけではなく、それを「押さえ続けること」だと思いました。時折できる瞬間とできない瞬間があるため、なぜできなかったのか、単に意識が不足していただけなのかを分析し、客観的な視点を持つことを習慣化していきたいです。 業務整理のコツは？ 業務への活用については、現在取り組んでいる売上などの社内データの統合・管理運用プロジェクトに役立てたいと考えています。このプロジェクトでは、情報が散乱しており、様々なツールが存在する中でどのように整理するかを考える必要があります。また、各部署の意向が混在している状況において、調整は重要ですが、その前にプロジェクトの目的や理想の状態を常に念頭に置いて議論を進める必要があると感じました。他部署の人たちにも納得してもらうために、わかりやすい論理構成や伝え方にも活用できると思います。 客観視点の意義は？ まずは常に客観的視点を持ち続けることが大切です。アイデアや結論が出た際には、「本当にそうなのか」「抜け落ちはないのか」「そもそもどのような目的だったか」と自問自答し続けることが重要です。 会議をどう活かす？ また、客観的な視点を持てない瞬間もあるため、その後に会議を振り返り、「もしその場で客観的な視点を持てたらどうなったか、目的に立ち返ったらどうなるか」と想像し、常に客観的視点を維持したいと思います。

デザイン思考は何だろ？ 「デザイン思考」とは何か、少し理解することができました。今あるものをつくりかえる―すなわちイノベーション―という考えの中で、先生が「はやく雑に、まずはつくってみる（ベータ版をつくる）」とおっしゃった上に、「ためして、また壊してつくっていく」という言葉がとても印象に残りました。 利用者は誰かな？ また、グループワークでは「新しいまな板」をテーマに、まず利用者となる人を決めるという人間中心の視点から議論しました。さらに、顧客が誰であり、何に困っているのかという問いや、そのために市場調査が必要であるという点もしっかり認識することができました。 実践の意義は何？ 私は経営学を専門とする大学教員で、これまでは理論構築を中心にビジネスプランの作成と実践を指導してきました。しかし、今回の経験から、まずは「作らせてみる」という実践的なアプローチを取り入れ、デザイン思考を積極的に活用してみたいと考えるようになりました。顧客を具体的にイメージし、雑でもよいので実際に試作することの重要性を実感しました。 授業にどう反映？ 大学では前期・後期制を採用しているため、後期（10月開始分）から早速この考え方を授業に取り入れていく予定です。 直感の重要性は？ また、講義を受けた感想として、事前にデザイン思考に関する書籍や資料を読み込みすぎると、本来身につけるべき実践力が育ちにくいのではないかと感じました。そのため、直感を大切にしながら自分なりの整理を行い、今すぐ取り組む行動計画として実践していきたいと思います。

講義の復習の工夫は？ 総合演習では、これまで学んだ知識が活かせる設問がいくつか用意されており、情報の整理、差別化、範囲の経済性などの観点から講義内容を復習しやすく、非常に構成が練られていると感じました。 規模経済はどう理解？ 規模の経済性については、例題の意見が一見正しそうな内容であるため、講義外での説明では、調達内の立場にあるメンバーが全面的に賛成しがちになる印象を受けました。（よく上司からは「自分の職位より一段上の視座で考えろ」と言われますが、この講義のおかげでその意味が実感できた気がします。） 他社の差はなぜ？ 同様の業種の他社分析を行う際、自社と同じような取り組みが可能であっても、なぜ他社がそれを採用していないのかという視点で考えると、一層気づきが得やすくなると感じました。 範囲経済をどう見る？ 範囲の経済性に関しては、自社内でプロセスが完結していたり、複数事業を持つ企業ではジョブローテーションのような取り組みが行われているため、イメージしやすかったです。また、ちょうど新規プロジェクトのキャッシュフローを作成している段階で、5年間の量産効果に基づく成長率とコスト低減効果について、曲線を意識したモデルで検討していきたいと考えています。 新規事業は見極め？ 新規事業領域は、プロセスが整っておらず量産にはまだ程遠いため、規模の経済性を考える基盤となる数値が不足している状況です。しかし、「全社的に見て最適な選択か」や「自社のアセットを活用できるか」といった視点は、今後も意識して検討していこうと思います。

分析の基礎を見直すには？ 分析とは、データの要素を整理し、比較対象や基準を設けて比較することです。目的や比較対象が曖昧だと、分析とは言えません。データを漫然と分析し始める前に、その要素を整理し、明確な目的を持って比較することが重要です。 可視化手法の多様化を 分析の結果を効果的に見せるためには、定量データの種類に応じた加工方法やグラフの見せ方を工夫する必要があります。これまで自己流でデータを可視化してきたこともありますが、さらに多様な手法を学び、見せ方を向上させていきたいと考えています。 採用分析をどう進める？ 採用に関わる分析とその対策については以下のように進めます。まず、分析の目的を明確にし、具体的な比較対象を設定することが重要です。例えば、「前週比での応募者数の変化」や「媒体別、フェーズ別の歩留まり」といった視点で分析を行います。これにより、漠然とした分析を避け、得られる洞察が増します。 データを効果的に可視化 また、データの可視化については、週次データの推移を折れ線グラフで表現したり、部署別の採用状況を棒グラフや円グラフで示すなど、データの特性に合った適切なグラフを使います。こうした方法で、データの傾向や課題がより明確になり、効果的な対策の立案に繋がります。 分析のブラッシュアップ方法 今後、目的を複数設定し、分析のための要素分解や比較対象の再設定（過去3年間や各媒体ごとなど）、統計データの整理、分析手法の見直し、結果の行動変容といった点についても改善を重ね、週次で行う分析をブラッシュアップしていきたいと思います。

どうしてペルソナが鍵？ 生成AIのビジネス活用支援の立場から、生成AIの利用方法について考えました。自ら生成AIをどのように活用するかを検討し、実際の運用で示された課題を把握することは可能です。しかし、利用するお客様ごとに使用シーンや前提知識、目的が異なるため、彼らに共感し課題を正しく理解するには、ペルソナをしっかり定義し、その前提条件や目的、状況を想像して整理する必要があります。 顧客役割シミュレーションは？ また、生成AIに顧客の役割を模倣してシミュレーションしてもらう手法も有効だと考えます。ペルソナで定義したユーザーとして課題を提示してもらうことで、要件定義のプロセスに新たな視点を加えることができるため、実践的な検討に大変役立ちました。 利用後の効果は何？ 実際に利用してみると、生成AIからユーザー役として現実に即した質問が提起され、単なる想像にとどまらない網羅的な事前検討ができることが確認されました。従来、ユーザーを実際に巻き込む場合、コストがかかるという課題がありましたが、生成AIを用いることで低コストで実務に近いシミュレーションが可能となり、非常に参考になりました。 今後の展望はどう？ 今後は、生成AIを活用してより具体的なユーザー視点からの課題提起やシミュレーションを実践し、顧客との共感を深める戦略に活かしていきたいと考えています。さらに、生成AIを使うことでペルソナの理解がどのように進むか、またそのシミュレーション結果をどのようにビジネス戦略に反映させるかについても、今後の課題として具体的に検討していく所存です。

実行前に何を見直す？ 施策を実行する際には、持続性と模倣されにくさを意識することが重要だと感じました。良いアイディアが浮かぶと、その実行方法にばかり目が行きがちですが、一度立ち止まり、顧客価値、競合との差別化、実現可能性、費用対効果という観点からしっかりと分析することが求められます。 低コストの真価は？ 戦略立案においては、上位層に受け入れられやすい低コスト化戦略に安易に頼る傾向があるものの、ターゲットを絞り自社の強みを十分に考慮することで、より適切な戦略選択が可能になることを学びました。実際に、私が関わっているプロジェクトでは低コスト化が重視されていますが、今回の学びを活かして、その方針が本当に最適かどうかを検証してみたいと思います。低コスト化は顧客が求める価値の一側面に過ぎず、購買決定要因はそれだけではないはずです。顧客の困りごとや、他に提供できる価値は何かについて、学んだフレームワークを活用しながら戦略を見直す必要があります。 目標価値はどう見る？ まず、プロジェクトが掲げる目標が顧客にどのような価値を創出するのか、再検討を行います。その過程で、自社が他社に対して有利な点があれば、それを自社の強みや差別化の源泉として認識することが大切です。 顧客の課題は何？ 次に、顧客の視点に立ち、彼らが何に困っているかを分析します。もし現在のプロジェクトの方向性が顧客の課題解決に適していないと判断される場合、顧客価値、競合との差別化、実現可能性を踏まえた上で、必要な施策をストーリーとして提案できるよう準備を進める必要があります。

仮説の意義って何？ この教材では、仮説の基本的な意義とその分類について学びました。結論の仮説と、問題解決の仮説に分かれており、特に後者は「What?→Where?→Why?→How?」というプロセスで問題にアプローチする点が印象的でした。 検証マインドは必要？ また、検証マインドの重要性や、説得力の向上、関心・問題意識の向上、スピードアップ、そして行動の精度向上といった効果も理解でき、実務における検証のプロセスがいかに大切かを再認識することができました。 SNSで成果は出る？ 実際のSNSキャンペーンでの活用例として、たとえば「ソーシャルメディアAが最も広告費対効果に優れているのでは？」という仮説を立てる方法が紹介されていました。過去の広告データを徹底的に分析し、どのプラットフォームが最もコスト効率が良いかを比較。その後、小規模なA/Bテストを実施して実際のパフォーマンスを検証し、最も成果が出たプラットフォームに予算を集中させるという具体的な手順です。 フレームワークは有効？ さらに、仮説のフレームワークを実業務に当てはめるための補助ツールとして、4P（Product, Price, Place, Promotion）や3C（Company, Customer, Competitor）、そして問題の本質に迫るための5Why（なぜ？を5回繰り返す）といった手法が紹介され、実践的な視点が取り入れられていました。これらのフレームワークは、課題の分析や市場での自社のポジションの確認、そして問題の根本原因の探求に大いに役立つと感じました。

営業観察のポイントは？ 私は営業経験がなかったため、営業の日常や業務、そして顧客の様子を観察することで、潜在的に満たされていないニーズや抱える問題に気付けると感じました。また、顧客向けのサービス改善については、普段から顧客と接点を持っている営業メンバーを初期段階から巻き込んでデザインすることで、自分だけでは実現が難しい新しい発想を生み出せると考えています。 体験と意見はどう違う？ 自身の体験に基づく感覚や気づきは大切である一方で、異なる視点を持つメンバーや顧客の多様な意見を収集することも重要です。特に担当する事業の規模が大きい場合は、万人受けを狙う必要があるため、幅広い意見を取り入れることが求められます。ただし、個性的な商品を開発する際は、強く実感した体験を基に判断することも必要だと考え、両者のバランスを意識して使い分けたいと思います。 調査手法の有効性は？ また、調査手法は複数存在しますが、一人で考えると非効率だったり視点が不足してしまうため、参加型デザインと調査を組み合わせることで、より有効なニーズ把握と具体的な打ち手の作成につながると感じました。客観的な観察とともに、実際に体験する参与観察の手法も非常に有効だと思います。 背負い具の課題は？ たとえば、バックパックに関しては、いくつかの課題を思いついたものの、どの課題が最もクリティカルな問題なのかは実際に体験してみないと判断が難しいと実感しました。体験を通じて、さまざまな課題が浮かび上がる中で、登山体験において特に重要な問題がどれであるかを見極める必要があると感じています。

交流で何を感じた？ ①異なる職種や立場の方々との交流を通じた学びでは、社内では当たり前と思われる承認が得られない状況に直面しました。この経験から、自身の話し方や論理的な説明を工夫する重要性を意識しました。グループワークでは、論点を見直すための問いかけができたことも大きな収穫でした。背景として、前提知識が異なるためにフラットな視点で物事を見ることができたことも影響しています。 どのグラフが効果的？ ②相手にわかりやすく情報を伝える方法については、社内であまりグラフを作成しなかったため、当初は体系化されていませんでした。しかし、学びを通じて折れ線グラフは推移を示すために、棒グラフは時系列で情報を見せるために有効であるといった具合に、体感的な見やすさを言語化することができました。 どの手順が有効？ 効果的な情報の伝達には、「考える→情報を集める→再考する」という手順が大切です。具体的には、文章の目的や読み手、前提情報や懸念点を理解した上でメッセージを組み立てることが求められます。 グラフで何を伝える？ また、グラフ作成は、説得や課題把握の一手段ですが、そこから何が言えるかを自分なりに言語化することが重要です。データを元に示唆を発見し、相手や自身を納得させるプロセスが欠かせません。 どの方法で振り返る？ 情報の伝達にあたっては、自分が文章を作成する際だけでなく、他者の文章をチェックする機会でも、この学んだ手法を活用しています。プロジェクト完了後の振り返りにおいてもアンケート結果を分析し、最も見やすい形で伝えることに努めています。