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課題 ✕ 出す

に関する学び

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顧客優先は正しい？ 私は営業部門で勤務しているため、「顧客ニーズ」を優先することが多く、それが視野を狭くしてしまうことがあることに気づきました。事業計画を考える際には、以下の3つの視点を持つことが重要であると感じています。 全社視点は大事？ まず、経営者の視座で考えることです。自分が発言する際には、常に全社的な視点を意識しながら行動することが求められます。次に、ジレンマを過度に恐れないことです。100％正しい判断は難しいので、ベストを求めすぎるよりもベターを選択する柔軟性を持つことが重要です。そして、他人の意見をしっかりと聴く姿勢も欠かせません。 フレーム活用でどう？ これらの考え方に加えて、フレームワークを活用することで、施策を客観的に考えることができ、取りこぼしの少ない計画を立てることができました。それらのフレームワークは、3C分析で顧客、市場、自社、競合を整理し、PEST分析で外的環境を考慮する手法、SWOT分析で内部環境を整理し、クロスSWOTで重要課題を抽出し、バリューチェーンで企業活動を一覧化するものです。これにより、視野が広がり、現実的な意見を出すことができました。 業務量はどう管理？ また、日常業務ではアフターフォローによる業務が多く、期待が高まる中で増える業務量への対応が課題となっています。この問題についてもバリューチェーンを作成することで、どの業務に重点を置くかが明確になり、社員全員が納得しやすくなると思います。また、やることだけでなく、やらないことを決める際にもバリューチェーンは有効だと考えます。 施策はどう練る？ 具体的な施策としては、自社更新率を高めるために3C分析やクロスSWOTを用いて現状の課題を明確にし、解決策を検討しています。施策を考える際には、経営者の立場で全社的な視点を持つことを心がけ、自己部署内や他部署からも意見を聴き、多角的なアイデアを引き出すことが重要と感じています。現状の業務フローをバリューチェーンで可視化し、資源の浪費を防ぎ、コストを抑えるべきポイントを特定することも進めています。

学び直す顧客価値と持続可能性 今週の学習では、「顧客価値」と「持続可能性」の重要性について再認識しました。特に、私はこれまで希少性や付加価値に注目してアイデアを考えていましたが、「顧客にとって本当に価値があるのか」という視点が欠けていることに気づきました。さらに、顧客視点で競合を特定するのは非常に難しい課題だと感じました。従来の市場だけでなく、デジタルトランスフォーメーション（DX）の進展により、全く異なる分野からの代替品が競合となる可能性もあります。このような環境の変化を捉えるためには、広範な市場にアンテナを張り巡らせ、常に最新の動向を把握することが必要だと学びました。この気づきを活かし、今後は顧客視点を意識した仮説検証を重ね、具体的な価値提案を磨いていきたいと思います。 SI業界における持続可能性の課題は？ SI業界における「持続可能性」の重要性も改めて考えさせられました。特に、技術の進歩により、かつては差別化の要因となっていた技術やサービスが他社にも容易に模倣される現状に直面しています。この課題に対処するには、最新の技術を追い続けると同時に、既存の強みを活かした独自の価値提案を作り出す必要があると感じました。また、VRIO分析は非常に有用であり、まずは自社について実施してみたところ、組織の観点が弱いという課題を認識しました。今後はチームメンバーとともにVRIO分析を実施し、他の視点を取り入れることで新たな強みや未認識の課題を発見したいと考えています。 新技術導入のための戦略は？ 自社のサービス開発の場面では、新技術を導入する際、その技術がただの流行ではなく、顧客にとって長期的な価値を生み出す持続可能な競争優位性を持っているかどうか、導入前にプロセスを強化したいと思います。また、新技術分野やDX活用事例など、日々の情報収集の重要性を再認識し、セミナーへの定期的な参加や業界レポートの読み込みを今後も心がけていきたいです。競合他社との差別化ポイントを明確にする取り組みを進め、VRIO分析で得られた洞察をもとに自社の競争優位性を高めるための改善策を検討していきます。

物事を分解する学びの重要性とは？ 物事を分解する方法について学んだことが非常に有益でした。まず、全体像を明確に定義し、目的に沿って切り口を設定し、MECE（漏れなく・ダブりなく）の原則を用いて事象を分解します。これには、「層別分解」、「変数分解」、「プロセス分解」の3つのパターンがあります。 分解手法の具体例をどう活用する？ 層別分解では、「年齢別」、「性別」、「季節別」といったように、特定のカテゴリーごとに事象を分けます。変数分解では、「売上＝客単価×客数」のように、事象を構成する要素に分解します。プロセス分解では、ある事象のプロセスを詳細に書き出し、そのどこに問題があるのかを分析します。 MECEが導く次の一手は？ 分解する際には、異なる視点が混在しないよう注意し、まずは試みてみることが重要です。たとえ分解した結果、特筆すべき点が見つからなかったとしても、それは「ここには差がなかった」という価値があり、他の観点での分解につなげることができます。失敗と捉えず、次の行動に繋げることが大事です。 これを売上分析に応用すると、例えば「年齢別」、「性別」、「季節別」に層別分解したり、「売上＝客単価×客数」という変数分解を用いたり、プロセスの中の問題点を探るプロセス分解が有効です。 DX人材育成にMECEはどう役立つ？ また、DX人材育成に関する施策を進める際の根拠としても使えます。例えば、社員のデータ活用率を上げることを目的に、現状を把握し、MECEを活用して問題点を明確にすることで対策を立てることができます。 意思決定の効果をどう高める？ 意思決定時には、情報をMECEで分類し、優先順位を決める手法が活用できます。これにより、どの情報を基に判断すべきかが明確になります。また、プロジェクト進行中に意見が割れた際には、目的を再定義し、網羅的に議論ができているか確認することで、考慮漏れがないかをチェックすることができます。 このように、MECEの原則を用いることで、さまざまな問題や課題を効果的に分解し、具体的な対策や判断を導き出すことができます。

戦略の独自性はどう考える？ 戦略には独自性の強みが必要だと感じています。私は目的意識を持って、ゴールに向かって最短かつ最速の道筋を意識して取り組んでいました。しかし、自分自身や自社の強みを生かしつつ戦略を立てることについては不安が残っています。授業中に取り上げられた大学受験の例を思い出すと、将来何を目指すか、そしてそのゴールに到達するためにどう勉強すれば良いのかまでは考えていたものの、登場人物の強みやどこを伸ばすのかという視点が抜けていたと感じました。 強みと弱みの使い方はどう？ 今後は、戦略を立てる際に、強みを発揮できる場面を意識して、その視点を組み込むようにしたいと思います。そして、弱みをどうカバーするかという対処法も考慮し、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を徹底します。まずは、自社の強みと弱みを言語化する必要があります。また、このやり方を本講座で学んでいきたいです。 新規事業の実現方法は？ 新規事業の立ち上げにもこの考え方を活用できると感じています。まだ会社が立ち上げ初期の状態にあり、ほぼ全てが新規事業に該当しますが、どうしても短期の利益を優先してしまうことがあります。しかし、中長期の利益を挙げるためには、戦略的に何を取り組むか、何をしないか（しないことを外注する選択肢も含めて）を決め、強みをどう伸ばすかを考えます。特に、現在の課題としては、やらなければならないことが多すぎて余裕がありません。そのため、まずは以下の視点で取捨選択する必要があります。 ・本当にそれは自分がすべきことなのか？ ・外注できる業務はないのか？それを生成AIなどのツールを使って最小コストで行えないか？ ・その仕事がレバレッジが効くものであるか？ 具体的な行動としては、以下を実施します： - 先に挙げた項目の観点で業務を整理する（11月中）。 - 自分がやる必要のない業務は外注し、外注先の選定や生成AIの活用を行う（12月中）。 - 改めて自社の強みと弱みを明文化して、Notionに書き起こす（12月中）。

データ収集の視点は？ これまで、自身の仮説を実証するためにデータ収集に終始していたことを痛感しました。仮説以外の視点でどのようにデータを集めるべきかが分かっていなかったため、今回「仮説を考えるためのフレームワーク」を学び、今後のデータ分析に活用できると感じました。また、ある仮説に対して別の仮説が成立する可能性への反論を防ぐため、複数の仮説を異なる切り口で立てることの重要性を再認識しました。たとえば、■３C（Customer＝市場・顧客、Competitor＝競合、Company＝自社）や、■４P（Product＝製品、Price＝価格、Place＝場所、Promotion＝プロモーション）を利用する考え方は、データ収集の際に既存データのみならず、新たなアンケートやインタビューを通じた情報獲得にも役立ち、説得力のあるデータを生み出すための行動力が養われたと感じています。 社内参加の課題は？ また、社内で実施している任意参加のセミナーや施策について、毎回参加する社員と全く参加しない社員の二極化が進んでいる現状を踏まえ、より多くの社員の参加を促すために、３Cや４Pの視点で検討を行いたいと考えています。具体的には、■３Cでは、Customer（市場・顧客）として社員、Competitor（競合）として同時開催予定のイベントの有無、Company（自社）として社員のニーズが満たされているかを検討し、■４Pでは、Product（コンテンツが社員のニーズを満たすか）、Price（参加に見合う価値があるか）、Place（開催方法が参加しやすいか）、Promotion（社内への情報周知が十分か）といった観点で施策の企画を進めます。 意見共有はどう？ まずは、今回の学びを一緒に企画・運営するメンバーと共有した上でディスカッションの場を設け、これまでの検証に不足していた視点やデータを補完します。特に、本社以外の全国の拠点の社員にとっては日々のコミュニケーションが行き届いていないため、インタビューなどを通じて意見を聴く機会を設け、次年度に向けた施策の改善に努めたいと思います。

数値は何を示す？ 日々、売上データや研修テスト成績のローデータを確認していますが、ただ眺めているだけでは具体的な課題や改善点が浮かび上がりませんでした。項目ごとに分け、平均や合計を算出することで、個々の強みや弱点が明確になり、そこから戦略を立てる流れが実感できました。特に、項目分けをする際は、MECE（漏れなく、ダブりなく）を意識する必要があると感じました。また、研修テスト成績については、単に点数で判断するのではなく、どの問題で多くの誤答が見られるのか、どの傾向の問題で苦戦しているのかを明らかにし、今後の研修内容にどのように活かすかを考える重要性を実感しました。 テスト成績で分かる？ 私は、製薬会社に派遣されたMRとして、同社で研修や人材育成に携わっています。今週は、研修中のテスト成績の分析に多くの学びがありました。ローデータの平均や合格点以下の数値だけでなく、「どの部分で間違いが生じやすいのか」「合否にかかわらず苦戦している問題、不合格者に特有の傾向はどこか」といった点を抽出し、研修内容の改善や補講の検討、さらには合格者によるメンタリングといった対策の幅を広げることができると感じました。同時に、MRとしての経験年数やその製品に対する経験など、さまざまな視点で項目分けができる可能性にも気づかされました。 MECEで突破できる？ 今後もMECEを意識し、漏れや重複がない分類方法を追求していきたいと思います。 会議で迷う理由は？ 今回の課題を通じて、「どのような項目分けがMECEに適っているのか」「他にどのような分類方法が考えられるのか」をじっくり検討する機会となりました。しかし、実務で会議中に提示されるデータを前に、瞬時に「この分類方法は適切か？」「他の方法はないか？」「前提自体は正しいか？」と判断し意見を求めるのは非常に難しいものです。そのため、データを確認しながらも、もやもやとした不明瞭な状態に陥ることが少なくありません。今後、訓練を重ねる中で、初めて目にするデータからも適切な項目分けの問題点を即座に把握できるようになることを期待しています。

どの価値を見つける？ バリュープロポジションの考え方が特に印象に残りました。自社が提供する価値、競合他社との違い、そして顧客が真に求める価値の重なりに着目することで、独自性の高い提案が可能になります。ただし、あまりにもニッチになり過ぎないよう、顧客ニーズとのバランスを保つ点に注意が必要です。 発想をどう広げる？ また、発想においては「量を出すこと」や「視覚的な刺激」、「多様なチームでの取り組み」が効果的だと感じました。初めて学んだSCAMPER法では、代用、組み合わせ、応用、修正、転用、そぎ落とし、再構成というそれぞれの視点からアイディアを出すことで、次々と新たな発見につなげることができます。 チームの強みは何？ デザイン思考は、チームワークを前提とした技法です。メンバー各々の背景や立場を組み合わせることで、より豊かな発想が生まれます。アイディア出しの過程では、まず否定せずに視覚化（付箋などに書き留めるなど）することで、それぞれの意見を基に新たなアイディアを創出していくことが重要です。 解決策はどう絞る？ ダブルダイヤモンドのプロセス―問題の洗い出し、問題の絞り込み、解決策の洗い出し、そして解決策の絞り込み―を何度も繰り返すことで、解決策の精度を高めることができる点も大変魅力的です。 実務で何を実現する？ 実務面では、高校現場の指導実態を把握し、現状の課題を解消するための商品改定や新たなサービスの立案が求められています。来年度からは、入試指導を中心としたプロジェクトに参画し、営業側と商品側が混在する中で、事務局としてチームの取りまとめ役を担う予定です。発散と収束のタイミングをチーム全体でしっかり共有しながら、デザイン思考の考え方を実務に活かしていきたいと考えています。 学びをどう活かす？ 今回の学びを通して、デザイン思考や価値設計の基本概念、そしてダブルダイヤモンドの手法の理解が深まりました。これらの考え方を実務で具体的に応用するため、チーム全体で意識を高めながら、柔軟かつ具体的なアクションプランを策定していく所存です。

方向性はどう決める？ 現場の課題改善のため、日々ブレインストーミングを実施しているものの、方向性が定まらず意見が偏ったり、アイデアがなかなか出にくい状況に陥ることがありました。そこで、今回、SCAMPER法をはじめ、シナリオ法やペーパープロトタイピングを用いて、カスタマージャーニーマップを想定しながらアイデアを考える手法を学びました。単に感覚任せでアイデアを募るのではなく、明確な視点を示しながら進めることで、より多様で有効なアイデアを導き出せることを実感しました。 実践はどう活かす？ 実践演習では、まずSCAMPER法により概念的・多角的な視点からアイデアを出し、その後、技術的な実現可能性に着目したアイデア出し、最後に実現方法に焦点を当てたアイデア出しという流れで進めました。SCAMPER法は、直接的なアイデアが引き出しにくい場合でも、さまざまな視点を提供することで、思わぬアイデアを引き出すきっかけになると学びました。また、この方法により、メンバー間のバイアスによる意見の偏りも低減できる点が大きな収穫でした。 実現法はどう見える？ 技術面で「どのように実現できるか」を考える過程では、SCAMPER法だけでは出なかった具体的なアイデアが登場し、視点の転換がアイデアの幅を広げる効果を実感しました。この視点の変化が、より実現性のあるアイデアを導く鍵であると感じました。 他部門との協力は？ さらに、実現方法の検討段階では、他部門や他社との協力を視野に入れることで、課題を再確認し、より適切なアプローチが可能になると学びました。これにより、議論の幅が広がり、現状の課題に対して新たな解決策を見出す手法として非常に有意義であると感じました。 製品開発の秘訣は？ また、製品コンセプトを考える際には、バリュープロポジションの明確化が不可欠であると再認識しました。万人にウケるものづくりは難しいかもしれませんが、企業の理念を大切にし、ターゲットを明確にすることで、より良い製品開発が実現できると学び、今後の実務に積極的に活かしていきたいと考えています。

自分をどう理解する？ 自身の行動や仕事の背景を振り返る中で、ワクワクする一面と同時にどこか不安を感じる瞬間がありました。しかし、まずは自分自身を深く理解することが、メンバーを知る前提として非常に大切であると実感しました。自分は、常に自信よりも全体や他人に貢献する喜びを感じていますが、その裏では自分自身の感情や欲求も大切にしたいという考えに至りました。今後は、メンバーそれぞれのわかりやすく具体的な欲求や、ふとした瞬間に現れる気持ちに敏感に寄り添っていきたいと考えています。 組織との向き合い方は？ これまで、組織が自分に求めるものについて深く考えることなく、ただ与えられた場所で何とかしようとしてきた自分に気づかされました。管理職を担うようになってからは、やらねばならないことが増える中で、できることと足りないことを棚卸しし、明確に言葉にすることで以前の曖昧な部分が減っていくのを感じました。どのようなキャリアであっても、自分自身のこととして真摯に向き合い、希望に必ずしも即していなくても、しっかりと捉えるよう努めたいと思います。 メンバーをどう支える？ 今後は、1on1のテーマとしてメンバーのキャリアアンカーを理解することにより、各自が持つ個性や強みを把握し、何ができるか、またどの部分を変えるべきかのきっかけをつくっていきたいと考えています。その際には、自身の考えや経験についても率直に開示し、普段からコミュニケーションの機会を増やすとともに、非公式な場面での何気ないつぶやきにも注意を払い、柔軟な姿勢で接していくことを意識したいと思います。 キャリアとは何か？ また、自社の文化として、上司から部下に対して期待や思いを明確に伝える場面が少ない現状を踏まえ、当たり前と受け止めるのではなく、自身のキャリアに対する考えを積極的に伝える機会を設けたいと考えています。さらに、キャリアアンカーと現在の業務内容がどれほどマッチしているのか、不一致がある場合にはどのようにメンタルを保ち補完していくかについても、今後の課題として真摯に向き合っていきたいと思います。

全体の学びは何？ 本講座を通じて得た学びは、大きく2点あります。ひとつは「思考は技術で伸ばせる」ということで、もうひとつは「学んだ技術を意識して使わなければ、すぐに従来の思考習慣に戻ってしまう」という点です。 技術で思考はどう？ 前者については、クリティカルシンキングの基礎となる三つの視点や、具体と抽象を往復させる方法、そして第三者視点の重要性を体系的に学びました。また、情報を分解・加工して意味を組み立てる手法や、相手に伝わる文章の作成、可視化の技術も習得できました。これらの技術を活用する中で、自分の思考の幅や深みが広がっているのを実感する一方で、どこにイシュー（本質的な課題）を設定すべきかについては悩むことも多く、成長の過程での痛みも感じています。 実務時の課題は？ 一方、後者の学びとして、実務の忙しさに追われると、つい「とりあえず解決策を考える」という従来のモードに戻ってしまい、イシューを十分に検討せずに議論を進めたために失敗した経験があります。技術を自分の血肉にするためには、知識として持っているだけでなく、日々の業務の中で意識的に活用することが不可欠であると痛感しています。 記録の役割は何？ また、講座を通して、理解した内容、疑問に感じた点、演習の検討過程や実務との結びつきなど、一連の思考プロセスをその都度メモに残すことも効果的でした。メモ化することで、自分の思考を視覚的にチェックし、広げるための材料として活用できました。学習後、実務に落とし込む際も、後からメモを見返すことで記憶の引き出しがスムーズになり、学んだ時の熱量や違和感をそのまま保存できたため、思い出す内容の質も向上したと感じています。 今後の実践は？ 今後は、今回習得した技術をしっかりと自分のものにし、課題であった思考の瞬発力を高めるために、思考の視覚化を実践し続けたいと思います。実務においては、忙しさに流されて従来の思考に戻ってしまうこともあるため、イシューを立てる習慣をどのように維持していくか、具体的な工夫や実践例があれば知りたいです。

計画と実績はどう違う？ 年間利益構造の表を見ていると、大きな数字や計画にない項目に目がいきがちですが、計画値と実績値のギャップに注目し、どの項目がどれだけ影響しているのかを把握することが重要だと感じました。 何を見落としている？ また、これまで主体的にHowばかりを考えていた自分に気づかされました。さまざまなアイディアが出やすいからこそ、関係者全員が納得するHowを見出すためには、最初に【What】問題の明確化、次に【Where】問題箇所の特定、そして【Why】原因の分析、最後に【How】解決策の立案というステップを確実に踏むことが大切だと理解しました。 理想と現実は何が違う？ さらに、業務でKPIを設定する際に、全国平均に頼るだけでなく、「あるべき姿」と「ありたい姿」という二つの視点の違いに気づく機会がありました。現状の分析で「あるべき姿」に留まるだけではなく、自分自身が描く理想の「ありたい姿」まで意識してKPIに反映させたいと強く感じました。 KPI改善は何から？ 健康経営やエンゲージメント向上、女性活躍推進、男性育休推進といった分野では、現状分析、KPI設定、課題解決、施策の立案・実行を数値に基づいて進めることが求められます。いずれの場面でも、【What】、【Where】、【Why】の各視点で問題を正確に捉えた上で、【How】の提案を行うことが不可欠と実感しています。 具体的には、健康経営におけるKPIの見直しとして、まず現在設定しているKPIの現状を確認し、数値やグラフでギャップを明らかにしました。次に、相関するKPIの状況を把握し、どの指標が課題となっているかを明確にしました。加えて、多くのKPIの中から、進捗が思うように進んでいないものや他の進捗を阻むものを特定し、専門家の視点を参考にしながら原因を分析しました。その上で、現行のKPIが適切かどうかを再検証し、「あるべき姿」と「ありたい姿」を改めて確認しました。最後に、課題の原因に対して具体的な解決策を検討し、実行可能な施策へと落とし込むプロセスを実践しました。

AIとの向き合い方は？ 今週は、AIとどう向き合うか、そしてそれに対する動機付けを見直す良い機会となりました。特に、会議の音声をそのまま議事録化するなど、実務にどのようにAIを組み込むかという点と、AIが生成する文章によって生じる人格の乖離という課題が非常に印象に残りました。効率化の恩恵を受けながらも、対面での体温や信頼感が大切であること、また、利便性に流されずに「人間にしかできない価値」をどのように際立たせるかについて、皆で考えを深める必要性を感じました。 実務適用で何を得る？ まず、実務への適用については、AI翻訳の活用により業務効率と精度の向上を図れる点に期待が持てます。さらに、会社のPCに導入されている法人契約のAIソフトを基盤とすることで、セキュリティを保ちつつ実践的なアウトプットが可能になると感じました。 計画はどう立てる？ 次に、学習・行動計画としては、中期的な視点で3月までの大まかな学習スケジュールを定め、仕事とプライベートのバランスを明確に管理する点が印象的でした。また、平日の夜間に確保した時間で「積み上げ」を継続し、自律的な振り返りや次への準備を通じた成長サイクルを実現する意志が感じられ、学びを着実に深めることができると感じています。 スキル共有は可能か？ さらに、共創したいスキルとして、AIから理想のアウトプットを引き出す鍵となる「言語化の精度」やプロンプトの工夫が挙げられます。自分が試してうまくいったプロンプトの工夫や、頭の中にある曖昧なイメージを具体的な言葉に落とし込むテクニックを、メンバー全員で共有することで、AIを使いこなす知恵を蓄積していけると考えています。 探究のカギは何か？ 最後に、実践的な探究として、「このデータから何が導き出せるか」という問いに対し、試行錯誤を重ねることの重要性を感じました。特定のデータから意外なインサイトを得たり、AIによる分析結果を仲間と共有したりすることで、一人では気がつかなかった新たな活かし方をみつけ出す過程が、今後の成長につながると期待しています。