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考える ✕ 視点

に関する学び

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キャリアの本質は何？ キャリアアンカーでは、自分が仕事で何を一番大切にしているかを振り返る機会になりました。人に感謝されたり誰かの役に立っている時に大きな喜びを感じることから、奉仕や社会貢献に強く共感しました。これまでは、自分の大切な価値観を仕事に結びつけることが重視すべきだと考えていましたが、同じ業務の中でも感じ方は個々に異なると実感しました。自分自身の価値観を理解することが、他者の考えに気づく第一歩だと感じました。 変化の意義を探す？ キャリアサバイバルでは、激しい環境変化や複雑な人間関係の中で、自分に求められる役割がどのように変わるのかを戦略的に考える重要性に気づかされました。組織が自分に期待しているものを把握するためには、「今の仕事はこれから数年でどう変化するか」という問いに真剣に向き合う必要があります。わからないからと手を出さないのではなく、とにかく行動に移すことが大切だと感じました。 価値提供は誰へ？ この学びを実務で活かすため、普段の業務においては「誰のために、どんな価値を提供しているのか」を意識しながら取り組むことが有効だと考えます。また、キャリアサバイバルの視点は、休憩時間や休日といった落ち着いた時間に、自分の職務や役割を深く掘り下げることで理解を深めるのに役立つと思いました。 未来への舵取りは？ そのため、私自身は業務中に「この仕事の先には何があるのか」「誰の役に立っているのか」という問いを自分に投げかけながら取り組み、休憩時間や休日には「今の仕事はこれからどう変わっていくのか」をじっくり考える時間を設ける行動計画を実施していこうと思います。

数字を味方にするには？ 数字を味方にするには「分解」が必要であることを学びました。また、分解には複数の切り口で行うことが大切です。単純に機械的な切り口では、本当に欲しい結果が得られにくいため、定性的な仮説を持ちながら視点を変えつつ切り口を探すことが重要です。 手を動かすことの意義とは？ 特に「まずは手を動かす」という点は感銘を受けました。やってうまくいかなければ、それは失敗ではなく有効ではなかったことがわかるというパラダイムは新鮮であり、大きな学びとなりました。 MECE手法で得られるものは？ 手法としてMECEを活用することで、適切な分解に繋がることも学びました。「分解する」と一言で言っても、最低限の分解方法の知識がないと意味がありません。MECEの手法を学び、仮説を立てながら実践に移したいと思います。 キッチンカー分析にどう活かす？ 現在、自社の敷地内に出店しているキッチンカーの売上傾向の分析を行っていますが、この分析に今回学んだことが役立つと考えています。今まではデータを機械的に分解し、データを集めて傾向を調べ、次の仮説を立てていましたが、そもそもの分解が正しいか疑問を持つところから始める必要があります。異なる切り口によって、より効果的な分解と分析に繋がるので、その方法を実践してみます。 AIとの協働で得られる発見は？ 上記の集計しているデータを見直し、自分で立てた仮説とAI分析による切り口の提案を比較してみるつもりです。切り口や分け方を自分で考えると同時に、AIでもうまく提案させるようなプロンプトを工夫し、斬新な発見ができる方法を模索したいと思います。

実際の本質は？ マーケティングを学ぶ前は、フレームワークや知識をたくさん習得することが全てだと思っていました。しかし、実際には、顧客に商品の良さを伝え、魅力を感じてもらい、行動の変容を促すことが本質だと理解しました。その結果、自分の知識不足を痛感するとともに、すぐにでも訓練を始めたいという意欲が湧きました。 売れた理由は？ 特に、なぜある商品が売れたのかを徹底的に考えるワークは、新鮮な驚きでした。自分が既に知っている商品を題材に実践しながら、世の中で売れている他の商品にも興味・関心が広がりました。 どう売り込む？ 作った商品をどのように売り込むかを考えることは、私の業務の一つです。今後は出発点を顧客や市場に置き、誰にどのように満足してもらえるかを何度も検討した上で、何を作り出すかを決定していく考えに変えていきたいと思います。 知識不足は補えた？ また、世の中についての知識不足を補うため、マーケティング脳を鍛える切り口として、以下の３つの視点を実践しています。 興味の源は何？ １．自分が興味・関心を持つ分野で、売れている商品は何か、なぜ売れているのかを考える 同世代はどう？ ２．自分と同世代や同業種など、共通点のある分野で、売れている商品は何か、なぜ売れているのかを探る 異分野の秘密は？ ３．自分と直接の共通点が見られない分野で、売れている商品は何か、なぜ売れているのか分析する 意見はどう活かす？ 各視点から、毎日最低１つずつ事例を挙げ、なぜ売れているのかについては身近な人にも意見を聞くことで多角的な視点を取り入れるよう努めています。

ロジックツリーで課題を細分化するには？ ロジックツリーを活用して課題を細分化することは、ビジネスにおいて非常に役立つと感じました。大きな課題はどこから手を付けてよいかわからないものですが、細分化することで優先順位を付けやすくなり、各課題の重要性に応じて対応することが可能となります。また、漏れなくダブりなく分析することも非常に重要です。分析や解決策に漏れやダブりがあると、無駄な労力ややり残しが生じてしまいます。そのため、MECEの視点で課題解決の計画を立てたり、分析方法を考えることが不可欠だと認識しました。この手法を今後の業務で活用したいと思います。 計画立案の重要性とは？ 過去に私が業務課題へ対応した際、初期段階で計画を立てずに場当たり的な解決策を進めた結果、効果が限定的となり、打った策が効果を上げていたかどうかも分析できなかった経験があります。この経験から、最初にしっかり計画を立て、関係者の合意を得た上で解決にあたった方が良いと感じました。今後は、今回学んだロジックツリーの考え方を活用し、業務課題の特定や優先順位付けを最初に行い、効率的に解決策を立案して実行したいと思います。 成長戦略にロジックツリーを活用する方法 私は現在、自社の売上をさらに伸ばし、業務の質を高めるための戦略を考え、実行する部門に所属しています。この業務を担うために、今回学んだ考え方が非常に役立ちます。具体的には、グループ全体の業績、店舗ごとの業績、そして社員個々の業績までを細分化して分析し、業績をさらに高めるための課題洗い出しや対応策の立案に、ロジックツリーの考え方やMECEの視点を取り入れたいと考えています。

思考の枠に気づくには？ 主に印象に残ったこと、覚えておきたいと思ったことは二つあります。 一つ目は、「思考には枠がある」ということです。人の思考には偏りがあり、自分が考えやすいことや考えたいことに自然と寄っていってしまう傾向があることを改めて理解しました。これは知識として知っていたようで、改めて「なるほど」と感じました。 3つの視点で思考を広げる 二つ目は、「3つの視点」です。視点、視座、視野の3つを活用することで、思考の広がりを得られる点が特に印象に残りました。特に「視座」という言葉は自分にとって新しいものでしたが、仕事上で活用できるポイントだと感じました。 他者の思考を理解するには？ 私は部下と週に一度、1対1のミーティングを行っていますが、その中で部下の意見に対して「なぜそう考えるのか？」と理解できないことがありました。チームミーティングでも、「なぜそんなふうに思うのだろう」と感じることがありますが、これは“人の思考には偏りがある”ということと、“3つの視点”があることを知ったことにより、他者の意見をスムーズに受け止めやすくなりました。これにより、視座、視点、視野の違いから生まれる意見を理解しやすくなり、説明する際にも役立つと感じました。 相手の意見を聞くときは、その意見の根拠や背景を推測し、合意点を探すことが重要です。もし根拠や背景が分からない場合は、相手に直接聞いてみることが大切です。 思考の偏りを減らす方法 また、「他者とディスカッションする」「それを反復する」という点で、さまざまな方との会話をもっと重ね、自分の思考の偏りを少なくしていきたいと思います。

理解を深めるための分解とは？ 物事を理解する際には、それを分解することが重要です。分解することで新たな視点が得られることがありますし、わからないことは必ずしも失敗を意味するわけではありません。むしろ、わからないことが明確になること自体が大きな成果です。また、物事をどのように分けるかによって、異なる理解が生まれることもあります。 MECEを使った効果的な分解方法 分解する際には、MECE（Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive）を意識することが求められます。まずは全体を定義し、その上で足し算型、掛け算型、割り算型、またはプロセス型のどれに当てはまるのかを考えつつ分解していきます。 顧客データの多角的な分析 さらに、具体的なシーンにおいては、顧客の問い合わせやクレームの分析、データエラーの分析、顧客属性の分析、商品ごとのニーズ分析などが挙げられます。メンバーへのフィードバックや面接での思考プロセスのチェックもこれに含まれます。これらの情報はモニタリングダッシュボードの作成やrawデータの取得の切り口定義にも役立ちます。 フロー分割で問い合わせを深く分析 特に顧客の問い合わせの段階から注文に至るまでのプロセスは、フローを分けて考えると理解が深まります。このフローの中で、問い合わせのカテゴリーごとにさらに細かく分解することができます。例えば、問い合わせツールや新規顧客と既存顧客の違い、購入回数、法人と個人の区分、エラー項目、エラー後のコミュニケーション回数など、具体的に分けてみることで、多角的に分析することが可能になります。

顧客視点は十分？ これまでは自社や自部門の強みと弱みだけに着目して差別化戦略を考えてきたと感じます。しかし、事例で示されたように、施策が本当に顧客に求められる価値となっているか、顧客視点での競合―すなわち差別化の相手が誰で、どのようなアプローチをとっているのか―を把握することが必要です。また、その施策が実現可能であり、継続性があるかを吟味しなければなりません。どれだけコストや工数をかけても、持続できなければ意味がありません。 戦略実行は可能？ 差別化戦略を検討する際には、ポーターの３つの基本戦略やVRIO分析といったツールを活用することが有効です。これらの分析手法を用いながら、段階的に検討を進めることで、戦略の実行可能性を高められると感じます。 採用戦略は効果的？ また、競合他社の採用戦略を分析することで、どのように求職者の注目を集め、定着率を向上させるかを考える機会が得られるでしょう。更に、日々のオペレーションにおいて、他社と異なる運用上の優位性を意識的に追求することが大切です。 キャリア差別化は？ メンバーのキャリアについても、人材育成の過程で他にはない差別化を意識したキャリア形成をサポートすることが求められています。新卒採用やキャリア採用においても、独自の差別化戦略を企画し、実行に移すことが重要だと感じます。 業務向上は順調？ 業務の品質やスピード向上のための勉強会も有効な取り組みです。さらに、メンバー各自のスキルマップやこれまでの経験を整理し、独自のキャリア形成につなげるために共に考える姿勢が、今後の成長につながると実感しました。

VRIOフレームワークの意義とは？ VRIOフレームワークにおけるValueとRarityは、ターゲット顧客にとって意味があるか、競合との差別化につながるかに関わる。Imitabilityは施策による差別化が持続するかを考える上で有効であり、Organizationは持続可能な差別化を組織全体で実行できるかどうかの視点である。 顧客ターゲティングの手順は？ Step 1. 顧客セグメンテーションに基づくターゲット顧客の特定。 Step 2. ターゲット顧客に対して競合を意識した施策がなされているかの確認。 Step 3. 実現可能性や持続可能性を意識した施策であるかどうかの評価。 業界での差別化戦略の現状は？ 自身の業界では、ポーターの3つの基本戦略に基づき、自社は製品軸での集中戦略を採用していると認識した。ただし、ターゲット顧客はかなり広範であり、差別化集中の戦略を採用している。Step 1のセグメンテーションは実施済だが、Step 2の競合調査が不十分である。今後、追加調査を行い、競合との差別化とその持続性を維持するプランを策定したい。 医療分野での新商品企画にどう取り組む？ 転職先での新たな業務として、医療分野や計測機器分野での新商品の企画を担当する。顧客セグメンテーションや市場規模に基づく優先順位は設定したが、Step 2の競合動向調査や技術トレンドの把握が不十分である。これが喫緊の課題であり、8月に調査を実施する予定。その後、施策案のブレストをチーム内で行い、Step 3の実現可能性や持続可能性を意識した施策の優先順位付けを9月に実施する予定である。

仮説とは何か？ 仮説とは、論点に対する一時的な答えを意味します。仮説を立てる際には、決め打ちせず複数の可能性を検討することが重要です。フレームワークを活用して、どの指標を基準に、何と比較するか、またそのためにどのようなデータを集計し、どのように見せるかを考える必要があります。 データはどう取る？ また、着目する指標や比較対象のデータを収集する際には、「誰に、どのように聴くのか」という点が大切です。都合の良いデータだけに頼ると、誤った仮説を前提にしてしまうリスクがあります。他の可能性を十分に考慮することで、不要な仮説を排除し、より正確な情報に基づいた議論につなげることができます。 議論はどう進む？ 日常の業務においても、仮説をもとに論点を提示し、議論を重ねる場面が多いです。これまで経験や肌感覚から決め打ちしていた仮説も、複数の視点で検討することで、より網羅的かつ具体的な検証が可能になります。仮説を裏付けるデータの示し方や、どのように比較し、提示するかという方法も試行錯誤の対象です。 人事事例はどう見る？ 人事領域の取り組みとしては、スタッフが出会い採用内定、入社からその後の活躍、さらには休職や退職に至るまでのジャーニーマップを構築した事例が挙げられます。まずこれまでの経験や収集できるデータをもとにストーリーとしてのジャーニーを描き出し、その後、ヒアリングや不足しているデータの補完によって仮説を検証・肉付けしていくという方法です。このとき、現状の仮説が網羅的かどうか、また他の切り口がないかを再確認し、データの取り方や示し方を見直すことが大切です。

どう問いを意識する？ 仕事を進める上で、まず常に「問い」を意識することの大切さを再認識しました。今回学んだ「問い」とは、「今ここで考えるべき問い」のことであり、クリティカルシンキングにおいてイシューと呼ばれる考え方に通じています。現状把握で得た事実から課題を的確に捉えるためには、まず問いを立て、イシューを明確にすることが重要です。さらに、問いを忘れずに一貫して意識し、共有しながら進めることが効果的な議論の土台となります。 仮説は何故大切？ 演習では、課題をうまく捉えるために、さまざまな視点で事実を分解し、仮説を立てる手法の重要性を学びました。仮説を踏まえた上で問いを設定することで、具体的で実効性のある施策が立てやすくなります。ただし、業務の課題は複数の要因が絡んでいるため、一つの事例に対して複数のイシューが特定される場合が多い点も注意が必要です。 学びはどこで生かす？ これらの学びは、個人だけでなく、プロジェクトや小集団での改善活動など、さまざまなシーンで活かすことができます。日常生活の中で、歯を磨くやごはんを食べるのと同じように、自然に「問い」を立てる習慣を身につけたいと感じました。 どう実践する？ 実践のポイントとしては、まず課題に取り組む際に必ず問いを立てること、そしてその問いから逸れないよう意識することです。メンバーと共に課題に取り組む場合は、何の議論をしているのか見失わないよう、随時問いを確認していくことが求められます。また、問いをすぐに立てるのが難しい場合には、現状把握をより深め、仮説構築を精緻にしていくことで、問いの質を高める努力が必要です。

数字の意味は何か？ 数字が持つ意味をより深く理解するためには、まず情報を分解して、その解像度を上げることが重要です。一つの視点だけでなく、複数の切り口から現象を分析することで、より正確な現状把握に繋がります。 結論前の検証は？ 具体的には、一つの傾向に満足するのではなく、さらに他の可能性を探る意識を持つことや、得られた分析結果からすぐに結論を出すのではなく「本当にそうなのか」を丁寧に検証する姿勢が求められます。また、頭で考えるだけでなく実際に手を動かし、様々な視点からデータを見直すプロセスも大切です。 MECE活用で分析は？ さらに、分析を行う際にはMECEの考え方を取り入れることが有効です。具体的には、階層、変数、プロセスという視点から、物事を漏れなく、重複なく整理していく手法が挙げられます。たとえば、プログラムの参加者数の伸びを検討する場合、年齢だけでなく居住エリアや参加プログラムの種別といった観点から属性を分析することで、より多角的な理解が可能になります。 課題整理はどう進む？ また、自身の業務上の課題を明確化するためにも、評価の視点が抜けや重複なく組み込まれるよう、MECEを活用して細分化し、その対応力を数値化する手法は効果的です。担当している事業プログラムの認知度についても、過去数年間のデータを大学別、学部別、学年別、応募種別などの切り口で集計し、グラフ化することで、現状と改善点を明確にできます。もし、最初の分析で十分な結論が得られなかった場合には、別の切り口から再度分析を行い、想定される課題について漏れや重複がないよう整理することが大切です。

データ分析の新たな視点は？ データの加工や分析など、日常業務で行うことが多かったが、今まで機械的に区分していたことに気づいた。例えば、10歳刻みで分けることはあっても、19歳〜22歳の大学生という区分で考えることはなかった。しかし、高校生・大学生・社会人という区分で行動が異なることから非常に納得できた。また、MECEを意識して複数の切り口で分解することを、すぐに実践に活かしたいと思った。 効果的なフィードバック法は？ 研修や会議等の企画、運営を行う際には、事後アンケートを実施している。これまでのフィードバックは、コメントや全体の感想のみを基にしていたが、アンケート取得時には役職や年次などの詳細なデータも把握できる。これにより、MECEを意識した層別分解を活用することで、現状をより具体的に把握し、改善点としてフィードバックを行いたい。より良い研修や会議の運営を目指すためにも、この手法を取り入れたい。また、営業推進業務においてもデータの取り扱いが多いので、率算出やグラフ化などを行い、データから得られる情報をしっかりと把握することで、全国への営業推進に役立てたい。 目的を持ったアンケートの活用法は？ 研修や会議の計画に際しては、分解を踏まえ、自分が把握したい点や次回以降の運営のために知りたい点を事前にしっかり考えることが重要だと感じた。その結果、目的を持った事後アンケートの設問を考えることができる。アンケート取得後には結果だけに頼らず、MECEを意識した分解によって多くの情報を把握し、それに基づいて現状を知り、今後の業務に活かすようなフィードバックを行いたいと思う。