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求め

に関する学び

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スキャンバー法はどう使う？ スキャンバー法は、営業目標達成に向けた施策検討の際、漏れなくアイデアを出し合うための思考法です。限られた時間内で、メンバーのモチベーション向上につながる切り口を工夫し、実現可能性を慎重に取捨選択することが求められます。また、短期的には実現が難しいアイデアであっても、長期的に検討するために整理しておくことが大切です。 フレームは理解できる？ アイデア出しの過程で、メンバーが各種フレームワークを理解しているかどうかが、出されるアイデアの量や質に大きく影響することに気づきました。そのため、ミーティングではアイデアの否定を行わず、心理的安全性を確保した環境作りが重要だと感じています。 実践はどう乗り越える？ ブレーンストーミング法などの名称は耳にしたことがあっても、実際に実践するとなると難しさを感じることがあります。多くのアイデアを出すだけでも、慣れていないと困難を伴うため、スキャンパー法のような具体的な思考法を用いることで、アイデアの漏れや重複を防げると考えています。

タイトルの意味は？ 最初は、グラフのタイトルは「売上」や「ユーザー数」といった単なる名詞であると思い込んでいました。しかし、今週学んだのは、グラフ本来の意味をタイトルに反映させることで、読み手にとって理解しやすくなるという点です。 タイトルだけで分かる？ タイトルが名詞のみの場合、グラフを眺めながらその意味を自ら解釈する必要があります。しかし、「売上・客単価ともに続伸」というように、タイトルで既に意味を示すことで、グラフが何を表しているのか一目でわかり、重要な情報が瞬時に頭に入るのを実感しました。 スライドの工夫は？ また、顧客向けのプレゼン資料では、ひとつのスライドに複数のグラフを掲載する場面があります。その場合、各グラフのタイトルに意味を持たせるだけでなく、どのグラフを解説しているかが伝わるよう、アニメーションで強調したりポインタで示したりするなど、視覚的な工夫が求められます。 色の印象は？ 最後に、皆さんが感じる色の持つイメージについても、ぜひお聞かせいただきたいと思います。

分析の目的は？ 分析を進める際は、単に計算のしやすさで切り分けるのではなく、何のために分析するのかという目的意識が大切だと学びました。そのため、まずは仮説を立て、複数の切り口から考えることが求められます。結論が出たと感じても、再度丁寧に見直すプロセスが重要です。 視覚化の効果は？ また、分析した結果を有効に活用するためには、視覚化が不可欠です。データをグラフや図表で表現することで、「目に仕事をさせる」効果が高まり、情報がより伝わりやすくなります。 行動予測はどう？ 具体的には、お客さまの行動予測の場合、過去の実績データをもとに、締結チャネルの変化などを切り口にして分析します。月ごとの傾向を把握し、そこに変化が現れていないか、また今後どう推移するのかを考えることが大切です。 評価の均衡は？ さらに、メンバーやスタッフのパフォーマンス評価においては、従来は品質と効率を個別に評価していました。しかし、両者をバランス良く満たす適正値を見つけることが、より正確な評価につながると考えています。

問題をどう把握する？ 多くの情報がある中で「何が問題なのか」を見つけ出そうとすると、考えているうちに大切なポイントを見失いがちであることに、自分の癖として気づかされました。そのため、まずは「問題」をはっきりさせ、その問題意識を常に念頭に置きながら話を進めることが必要だと感じています。 隠れた問いは何？ 会社から求められること、上司からの指示、メンバーからの相談など、あらゆる場面には隠れた「問い」や「解決したいこと」があるものです。そうした背景を踏まえ、打ち合わせや会議に入る前に、その「問い」や「解決したいこと」を明確にし、関わるすべての人が共通認識を持てるようにすることが大切です。 コミュニケーションの本質は？ また、打ち合わせ、会議、資料、メールなど、すべてのコミュニケーションは「イシュー」を明確にすることから始まります。もし、会議などでゴールが曖昧な場合には、まず「ゴール」「目的」「問い」「解決したいこと」を具体的に書き出し、関わる人たちがその目的に立ち返れる環境作りを心掛けています。

判断のポイントは？ 業務において、経験則に基づいて判断できる範囲では、スムーズに業務を進めることが可能です。しかし、実績のない経験則や、必要十分な情報に欠ける状況では、自信を持って意思決定することが難しくなります。そのような場合には、ロジックツリーを用いて自らの思考を体系的に整理することが有効です。こうした方法によって、問いと回答を明確にし、求められている内容を正確に把握する手助けとなります。 意識の高め方は？ また、具体化と抽象化を繰り返し実施して、思考の偏りが生じていないかを常に確認することも大切です。さらに、自分自身に「なぜそう考えるのか」という問いを投げ続けることで、別の視点を持つ「もう一人の自分」を育てる意識が培われます。 活用の方法は？ このプロセスは、日々の業務や学びにおいて、視点、視野、視座という三つの観点を意識的に活用することで、より豊かな洞察へとつながるでしょう。今後は、これらの考え方を具体的な状況にどのように適用していくのか、実践を通じて深めていくことが期待されます。

直感的な解析で本当に大丈夫？ 本講座の学習と総合演習を通じて、"直感的なデータ解析はNG"であることを強く感じました。合計や平均などの一般的な解析手法を反射的に実施してしまう癖があり、それらを実施しただけで"やったつもり"になってしまう場面があることを再認識しました。 ビジネスに繋がる数字とは？ 業務において求められているのは、誰でも分かる当たり前の数字を出すことではなく、ビジネス上の優位性を生む数字です。例えば、競合他社より売り上げを伸ばす、納期や費用を圧縮するといった具体的な目標に直結する数字が求められます。今後は、どのデータをどう活用すればこうした差を生む数字を導き出せるかを整理し、解析業務の棚卸を行いたいと考えています。 データの棚卸しで見直すべき点 具体的には、定型業務の棚卸を実施し、これまで報告してきたデータの有効性を見直す予定です。これまで蓄積してきたデータが、競争上の優位性を生む数字となっているかを評価し、有効であれば継続し、効果がなければ見直しを行い、代替案を提案します。

資料作成の工夫は何を意識する？ 視覚（資料）を使って相手の理解を促進させるには、読み手の立場に立ち、字体やフォント、色や全体のレイアウトなど細部まで考えることが重要です。また、リード文やグラフを用いる際はシンプルかつ強調できるように情報量の足し算と引き算を意識し、内容により適切なグラフを使用することが求められます。 学びを業務にどう活かす？ 社外取引先向けの資料を作成する機会が比較的多いため、次回作成時からこの学びを活用したいと思います。また、社内資料の作成においても社外向けのメリハリを意識することで、今回の学びを自身の業務で活用できるよう訓練したいです。 新しい習慣をどう築く？ これまでは慣れや自分の感覚、作成に充てる時間によって主観的に資料を作成していました。しかし、今後は読み手の読みやすさや印象を意識し、作成の過程でチェックを行いたいと思います。さらに、作成前に全体を考える時間を確保し、修正の時間も考慮することで効率も良くなると思いますので、そういった新しい習慣を作りたいです。

リーダーシップはどう選ぶ？ 場面ごとに求められるリーダーシップの在り方について考えることが大切です。自分にその要素が欠けている場合は、無理に担当するのではなく、他の人に任せるという選択肢も現実的です。たとえば、自身に必要な専門性がなく、身につけるのに時間がかかる場合は、他者に任せた方が効率的です。 適材適所は何が大事？ また、自分の特性を見極め、リーダーシップを発揮できる場面とそうでない場面を意識する必要があります。不得意な状況では、適切に周囲に依頼することが、組織運営にとって重要な役割を果たします。私自身はひたすら前に走るタイプなため、時には誰かがついて来れないと感じることもあります。 目標への取り組みは？ さらに、組織の目標に連動して個人の目標が設定される中で、私はその目標に忠実になりすぎる傾向があります。目標を達成すれば評価は上がるものの、仕事は常に多くの利害が絡むため、その関係性を整理しながら、自分がどこまでコミットするかを慎重に考えることが求められると感じています。

数字の意味は？ 数字だけが羅列されているデータは、そのままでは意味を把握しづらいと感じました。データを適切に加工することで、理解が深まると思います。 数値の分析法は？ 数値の分析にあたっては、代表値や散らばりに注目する必要があります。代表値としては、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、それぞれの状況に合わせた選択が求められると感じました。 年齢層の傾向は？ また、コミュニティ内の受講生の年齢層を考える場合、単純平均だけでなく、中央値や散らばりも分析することで、どの層にアプローチすべきか、またはまだ十分に届いていない層に合わせたサービス展開を検討できると考えました。 情報収集はどう？ 現状、年齢データを明確に把握する手段がないため、まずはアンケートの実施や入会時のデータ取得を通じて、年齢情報の収集が必要です。さらに、退会者数についても、単なる人数の推移のグラフではなく、どの時期に退会率が高いのかといった散らばりも視覚化することで、より具体的な分析が可能になると思います。

仮説はどう広がる？ フレームワークの視点を活用することで、仮説の幅を広げることができます。既存のデータを活用する方法と、新たにアンケートなどでデータを収集する方法の二つがあります。まずは自社や公表されているデータから問題を絞り込み、次に知りたいことを軸に必要なデータを集める流れが重要です。 急変時に何を検証？ あるデータが急に増減した場合、時間をかける前にまず仮説を立て、その仮説を裏付けるためにどのデータが必要かを検討しながら分析を開始することが求められます。ひとつのデータに固執せず、同時期の他のデータも合わせて確認することで、多角的な視点が得られるでしょう。 データ整理はどう進む？ 業界では多くの公表データが存在しますが、それぞれのデータに何が含まれているのかを把握できていないケースがしばしばあります。まずは各データの整理を行い、その上で社内に共有し、他部署とも同じ視点で把握するよう努めます。直感や経験に頼るだけでなく、データで検証するという姿勢を社内に広めていくことが大切です。

分解の意義は？ 「分けていく」ことは、理解を深めるための重要な手段です。たとえば、数字を活用する際には、まず全体を定義し、目的に沿った切り口で分解することが求められます。このプロセスは、結果がすぐに見えてこなくても、どこに傾向があるかを把握する手助けとなります。 迷いはどう克服？ 分解する作業に迷いが生じた場合も、早急に結論へたどり着くために、思い切って分解を実施してみることが大切です。時間をかけて検討するより、まずは行動してみることで、意外な発見に繋がることもあります。 課題の本質は？ 顧客実績のデータ分析においては、これまで曖昧な課題から無理やり示唆を引き出してしまうことがありました。そのため、問題提起の初めに目的を明確にし、「問題箇所」の特定、「原因究明」、そして「解決策」の各ステップを順序立てて検討する姿勢が必要です。 相談で解決する？ また、業務に関しては、同僚や部下との相談を積極的に行い、情報の整理や意見交換を通じて、より良い解決策につなげることが望まれます。

競争相手をどう捉える？ これまで自社と顧客の両面から分析を進めてきましたが、競争相手という視点での分析はあまり踏み込んでいなかったと感じています。しかし、戦略に優れたリーダーの思考にある「大局的に見る」という考え方を学ぶ中で、これまで以上に広い視野で物事を捉える重要性を実感しました。 現場改善の必要性は？ 新たな顧客との取引が増え、今後もさらにその傾向が強まる中で、求められているのは製造現場の見える化や社内のリードタイム短縮です。これまで自社と顧客の視点を中心に分析してきましたが、今後は競争相手の動向も取り入れ、他社の現場を視察するなどして、客観的な情報を取り入れる必要があると考えています。 自社の強みは何？ また、3C、SWOT分析、バリューチェーン分析という三つの手法を学ぶ中で、特に自社の強みを明確にする点に苦慮しました。日頃から自社の改善点に目が向きがちなため、強みを抽出する視点を持つことが難しく感じられます。皆さんはどのような方法で自社の強みを浮き彫りにされているのでしょうか。