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課題 ✕ 出す

に関する学び

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どんな発見があった？ デザインシンキングを学ぶ中で、私たちがこれまでの「あとおし」の活動で実践してきたことに気づくことができました。特に、デザインシンキングのプロセスが、地域づくりや課題解決に直結しているという点に印象を受けました。例えば「共感」のフェーズでは、地域の声を直接聴き、住民の思いを尊重してきた経験があります。また「問題定義」では、単に課題を洗い出すのではなく、本当に解決すべきことは何かを改めて考える機会となりました。さらに「アイデア創出」では、ワークショップや対話を通じて新しい発想が生まれ、また「プロトタイピング」では、小さな試みを重ねながら改善していく方法が、イベントづくりなどに活かされると感じました。 どう変わる未来？ 今回の学びを通して、デザインシンキングという概念が、これまでの活動の意義をより明確にしてくれたと実感しています。今後は、意識的にこのプロセスを取り入れることで、地域が持つ可能性をさらに広げていきたいと思います。 住民とどうつながる？ また、デザインシンキングの考え方は、地域の課題を整理し、住民と共に解決策を考える際に非常に効果的です。振興計画の策定やマルシェの企画では、住民の声を丁寧に拾いながら、試行錯誤を重ねるプロセスが役立っています。加えて、移住者と地元住民の交流や自治体との協働において、双方の立場を理解しながら進めることで、より良い関係の構築が可能だと感じました。さらに、SNSで活動のプロセスや工夫を伝えることで、共感を呼び、より多くの人々とのつながりを生む工夫ができると実感しています。 実践策はどう？ 具体的には、地域振興計画の策定時には、住民の意見を深く聴くための対話の場を増やし、課題整理を丁寧に行うことが大切です。マルシェでは、新しい企画を小規模に試し、参加者の反応を見ながら改善を重ねる取り組みが効果を発揮します。移住者と地元住民の交流においては、双方のニーズを事前に把握した上で、無理なく関われる場を設計することが求められます。自治体との協働では、関係者との対話を重ね、共通の目的を明確にする努力が必要です。そして、SNS発信においては、単なる活動報告ではなく、プロセスや工夫を伝えることで、共感を誘うストーリー作りが重要だと感じました。

なぜ問題は起こる？ まず、問題が発生した際にすぐ解決策（HOW）を考えるのではなく、「なぜこの問題が起きたのか（WHY）」に立ち返る姿勢が大切だと学びました。たとえば、ある教育機関のケースでは、一見複数の悪い数字が散見されたものの、詳しく分解すると根本原因が一つに絞れるという発見がありました。表面的な現象だけでは的確な対策が打てないため、まず原因の深掘りが必要だと痛感しました。 ロジックで整理？ また、ロジックツリーやMECEといったフレームワークを活用することで、論点整理に漏れや重複がなくなり、複雑な課題もシンプルな要素に整理できる点が印象的でした。これにより、解決すべき具体的な課題が明確になり、自分がリソースを注ぐべき事柄に優先順位を付けやすくなります。 既存施策の強みは？ さらに、課題を因数分解することで、単に解決すべき問題だけでなく、既存の施策から成果が出ている部分を見出すこともできると感じました。これは、改善活動のみならず、自分たちの強みを再確認する良い機会となります。加えて、自らの打ち手がどの部分にどのように影響を及ぼすかを理解することで、効果測定が容易になり、施策の評価や次のアクションの決定に大いに役立つと実感しました。 業務標準化の秘訣は？ 来季、部署内で進める「各拠点の業務標準化」においては、まず運用の差異がなぜ生じるのかを徹底的に分析し、表面的な違いではなく根本的な要因（たとえばシステム設定やスタッフ教育、地域ごとの慣行など）を明確にすることがポイントです。さらに、標準化が進まない理由を大項目、中項目、小項目という階層構造で整理し、プロセス、人材、システム、ガバナンスといった視点から抜け漏れなく検討することで、優先的に取り組むべき課題が見える化されます。また、標準業務の順守率やエラー率など、具体的な効果指標を設定することで、改善のインパクトを把握しやすくなると考えています。 優先順位は何故？ 実践の際は、課題の重要度や緊急度だけでなく、実現のしやすさという観点も加えて優先順位を決めることが不可欠です。現場で課題に取り組む際、皆さんはどのような基準やプロセスを用いているでしょうか。ぜひ、具体的な事例や経験をもとに意見を共有していただければと思います。

アイデアはどう生まれる？ 講義の最後に提示された手法に沿い、現在の業務上の課題である「当グループの中核人材育成研修見直しの方向性」についてアイデア出しを試みました。具体的には、既存のEラーニングを代用する(substitute)、研修の成績と人事考課を組み合わせる(combine)、AI技術を応用して上司と部下のロールプレイを実施する(adapt)、ケースメソッド講義で扱う事例を再整備する(modify)、課題解決プロジェクトに転用する(put to other uses)、標準カリキュラムの日数を削減しその代わりにフォロー研修を強化する(eliminate)、研修の目的自体を再考する(reverse/rearrange)といったアイデアが浮かびました。 SCAMPER法の魅力は？ SCAMPER法は、一定の縛りの中でアイデアを出すことで、自分でも予想しなかった斬新な発想が得られる点が魅力的だと感じました。一方で、既に議論が進んでいる分野にこの手法を適用する場合、既存の意見に引っ張られてしまうこともあり、アイデア創出の観点では注意が必要だと実感しました。 ブレインストーミングはどう？ また、ブレインストーミングについては、短時間で多くの新しいアイデアを生み出すための集団発想法として、その手法や効果を再認識しました。紙やホワイトボードに思い浮かんだアイデアを書き出すこと、グループで進める際には自由な雰囲気を保ちながらも、質より量を重視することが大切であると感じました。 アイデア整理はどう？ さらに、ブレインストーミングで出たアイデアを系統ごとに整理・分類するKJ法や、ユーザーの行動をストーリー化し各シーンごとの感情や潜在的ニーズを検証するシナリオ法、サービスの原型を紙に落とし込むペーパープロトタイピング、そして顧客に提供する価値の明確化を目的としたバリュープロポジションやコンセプト設定についての学びも得ました。 今日の学びをどう活かす？ 今日の学びとして、アイデア出しに制約を設けることで新たな切り口が生まれること、一見突飛に感じるアイデアも数多く出すことで真に有効な発想にたどり着けること、そしてそれらのアイデアを明文化・可視化して整理することの重要性を再確認しました。

共感と課題は何？ 今回の学びを通して、問題解決のプロセスにおいて「共感」「課題定義」「発想」「試作」「テスト」の各段階が重要であると実感しました。最初の共感の段階では、単に相手の声を聞くのではなく、その背景にある本当の課題を深堀りすることが必要だと感じました。続いて、課題定義では、表面的な問題にとらわれず、本質的に解決すべきポイントを明確にすることの大切さを学びました。 アイデアはどう生まれる？ 発想の段階では、固定観念にとらわれず自由な視点でアイデアを広げることが、新たな解決策を生み出す鍵であると印象に残りました。試作では、完璧を求めるのではなく、まず形にすることで実際の課題を発見しやすくなるという点が重要です。そして、テストを通じて想定と現実のズレを把握し、より実用的な形へと改善できると実感しました。これらの考え方は、バックパックの開発だけでなく、地域づくりやイベント企画にも応用できると感じています。 地域の課題は何？ 地域づくりに活かすためには、まず共感のステップを大切にし、住民の声を丁寧に拾い、その背景や本当に求められているものを深掘りすることが重要です。単なる意見収集に留まらず、本質的な課題が見えてくることで、地域の長期的な発展に必要なポイントを明確にできます。 イベント対策はどう？ さらに、具体的な事例として、イベントの参加者減少に直面した際は、単に告知方法の改善だけでなく、イベント自体の内容を見直すなど根本的な原因にアプローチする必要があると感じました。アイデア創出の段階では、地域の異なる世代や職種の人々を巻き込み、ブレインストーミングなどを活用して多様な視点から新たな取り組みの方向性を探ることが効果的です。 実践から何学ぶ？ その後、小規模な試作を実施し、住民の反応や参加率を観察しながらイベントや施策を改善していくのが望ましいです。最後に、テストを繰り返しながら、参加者のフィードバックを基に内容を調整し、持続可能な形にブラッシュアップしていくことが求められます。こうしたプロセスを継続的に振り返り、地域の変化に応じた柔軟な対応を心がけることで、住民が主体的に関われる仕組みを作り、地域づくりの可能性を広げていきたいと思います。

事業の価値は何？ 事業活動は業種によって異なるものの、「顧客の視点で価値を提供するために活動する」や「リソース調達のための資金調達」という基本的な考え方はどの事業にも共通していると学びました。また、事業が順調に運んでいるかどうかは、会社の数値を多角的に見ることで判断できると感じました。成長性、生産性、将来性といった指標に加え、従業員のエンゲージメントが数値に間接的に影響するため、企業の状況を正確に把握するためには重要な要素となります。 数値はどう見極める？ PLでは収益と費用のバランス、BSでは資金の調達状況、CFでは一定期間のお金の増減状況が重要視されます。これら３つの指標が揃うことで、事業の生産性や安定性、将来性を網羅的に理解でき、それぞれの情報が互いに補完し合うことも納得できました。また、利益余剰金が純資産に組み込まれることで事業が拡大し、資産が企業の安定性を示す指標となる点も印象に残りました。 知識はどう広がる？ 部下への研修の際には、アカウンティング用語を噛み砕いて説明できるように意識する必要があると感じています。具体的には、PLやBSのどの部分を見て何を把握すべきか、そこからどう業務改善に結びつけるかまで提案できるようにすることが求められます。会社の数値を年単位、月単位、日単位と幅広く把握し、必要な要素を抽出、継続的に情報をチェックすることで、上司や部下と数値を通じた対話が可能になると考えています。さらに、自身の資産、収入、支出を数値化し、課題を明確にして家計をマネージメントする力も養いたいです。 課題はどこに？ 現状の知識でPLの理解を深めるため、まずは自社のPLを用いて違和感のある数値を洗い出し、現時点で考えられる課題を書き出すことが第一歩です。その上で、分からない用語や不明点を整理し、アカウンティングの講義を受講して疑問を解消していくことが重要だと思います。また、部下への教育の際には、自分が分かりやすいと感じた用語の解釈や表現をメモしておき、積極的に活用するよう心がけます。さらに、私生活でも家計簿をつけて収入や支出を把握し、数値に基づく管理方法を実践することで、数字に対する苦手意識を改善し、事業活動に対する感覚を養っていきたいと考えています。

言葉の重要性に気づく 今回大事だと感じたポイントは以下の四点です。 まず、自分の言葉により相手の負担度が変わってしまうこと。これは、サボってはいけないということを意味します。次に、「誰がどうしたか」を明確に伝わりやすい文章にすることが重要です。さらに、結論を支える根拠を複数出すことが求められます。そして、理解を得たい相手が何を気にするかを考え、そのポイントを押さえた根拠を提示することが重要です。 説得力を増すには？ また、説得力を増す手法として以下の点を学びました。主語、述語を正しく使うこと、短文で分かりやすくすること、結論を先に述べ根拠をあとにすること、根拠の観点が何であるかを意識すること、そして思いついた根拠の対となるものを考えることです。さらに、根拠を具体化することも重要です。 一方で、自分が根拠として具体化して出した例は根拠として弱いものでした。模範解答のような強い根拠を出すためにはどうすれば良いのかを学ぶ必要があると感じました。 学びをどう活かす？ 自分自身の思考の整理やそれを伝える必要がある場合に今回の学びを活用できると思いました。具体的には、上司や部下、関係部署への説明、メールやチャットでの投稿、アプリ開発や販売施策における優先順位決めや実施判断、会議の内容整理などです。 また、具体的な手法をいくつか学べましたので、後輩指導時にも活用していきたいと考えています。 効果的な手法とは？ 例えば、検討や整理の際にはピラミッドストラクチャーを作ること、根拠の観点が何かを考えること、また他の強い根拠となる事例がないかを検討することが有効です。説明や伝達の際には、伝えたい内容を最初に述べること、そして主語述語を正しく使うことが効果的です。 実践の大切さを学ぶ 今回の学習については、自分自身でも落とし込めていない点が多く、グループワーク課題を行う前に振り返りが必要だと感じました。実際に行ってみることで根拠の観点がずれていたり、自分の考えを文章にすることで異なる結論が導かれることもありました。これにより実践することの大事さを改めて感じました。そのため、WEEK1の復習として考えたことを文章化し、WEEK3のスキル定着を図りたいと思います。

分析前に何を考える？ 分析を始める前に、目的や仮説を明確に設定することが基本です。その上で初めて実際の分析に着手できます。データの加工については、AIの活用が効果的ですが、なぜそれを行うのか、また結果がどうであるのかという点については、人の意見が重要だと感じています。これまでの業務では、見やすさやわかりやすさに時間をかけすぎ、本質的な問いに対する回答が十分でなかったと実感しています。 定量データの違いは？ 定量データには様々な種類があり、平均値を算出することが有意義な場合とそうでない場合とがあります。直感的には理解できるものの、理由を問われると具体的な説明が難しいこともあります。質的なデータか量的なデータかという違いよりも、それぞれの特徴をしっかりと認識しておくことが大切です。 条件比較、何を見る？ データの比較を行う際は、本当に同じ条件で比較できているかどうかを確認する癖を身につける必要があります。なぜ複数のデータを比較するのか、比較から何が読み取れるのかを常に考えることが求められます。例えば、既存店舗における業績、顧客属性、サービス満足度のデータを用いる場合、その店舗の改善ポイントや、他店舗で活用できる内容を明らかにすることが重要です。また、将来予測に際しては、既存店舗のデータ分析が正しく目的を果たし、正確な判断につながることが、1年先の店舗運営における仮説や予測の精度向上、そしてリスクヘッジに直結すると考えています。 会議で何を共有？ 会議や立ち話などの中で分析に関する話題が上がった際も、まずは紙一枚に目的、期間、どのようなデータが必要か、既存のデータなのか、どの部分から入手可能かをまとめることが大切です。その上で、依頼者と意見をすり合わせながら進めることが効果的です。 定性データは役立つ？ また、定性データの活用についても重要な視点です。仮説設定の根拠や課題確認のため、まずは定性データに目を通す機会を十分に設けることが求められます。 AI活用の注意点は？ 現時点では、AIの活用は基本的に注意が必要ですが、関係のない自作データなどを用い、どのようなデータの見せ方が効果的かを試行するなど、活用の視点から取り組んでみると良いと感じています。

新たな支援策とは？ 営業力を支援するため、従来の販売視点ではなく、顧客のインサイトや潜在的な課題発掘に焦点をあてた営業活動のプロセスについて考察しました。まず、顧客が知りたいと思う情報提供として、営業が把握している各顧客の業務や作業の顕在課題に対し、公開情報ではたどり着かない新たな解決策を提案します。たとえば、ある企業が進めるデジタル化では、従来の方式に潜む無駄を見出すといった視点です。 解決方法に疑問は？ 次に、顧客が固執している解決方法に疑問を投げかけ、従来とは別のアプローチを示すことで共感を得る試みがあります。実際の現場では、必ずしも全面的なシステム導入に固執せず、コミュニケーションの改善による生産性向上といった選択肢も提示されています。 効果はどう現れる？ また、共感が得られた段階では、提案した解決策のROIなど具体的な実施効果を明確にし、実際にその方法がもたらす成果を数字や事例で示すことが求められます。その上で、解決策を自社の状況に置き換えてイメージできるよう、具体的なストーリーテリングを用い、顧客自身の課題として捉えてもらう工夫がなされています。 合意形成はどう？ そして、最終的には提示した解決方法について、顧客と合意形成を図ることが重要です。この時点では自社の製品やサービス導入は必ずしも前提とせず、まずは解決策そのものへの合意が得られることが目的となります。 顧客関係の維持は？ また、実践には至っていないものの、販売商品の訴求以前に、顧客との関係性を維持し、課題に寄り添う姿勢が重要であると考えます。こうした取り組みにより、営業は顧客に新たな気づきを提供できると同時に、営業自身の心理的安全性も担保されると感じます。実際、営業職はプレッシャーに強いという固定観念がある一方で、日々の業務の中で自省や試行錯誤を行っているのが現実です。 検証プロセスは？ さらに、プロトタイプ作成の際には、ユーザーの本質的な課題を解決することが最も重要です。対象者が共感を失わない課題設定に基づき、実際のユーザーの声を取り入れて改善を繰り返すことで、限られたスケジュール内においても効率的な検証プロセスが実現できると感じました。

自社魅力をどう分析？ 既存のリソースを活用して新しいビジネス展開に取り組む力が求められます。その際、まずは顧客視点から自社の魅力を分析し、ライバル企業を狭い業種ではなく、広い服飾業界全体として捉えることが大切です。 製品方針は決まった？ また、時代の変化に対応した製品開発と、要件定義を明確にした上での開発方針の策定が不可欠です。これにより、より実用的な解決策が生まれる環境が整います。 潜在ニーズを発見？ さらに、顧客自身が気づいていないニーズを掘り下げる手法として、行動観察や個人インタビューを実施することが有効です。潜在的なニーズを把握することで、本当に必要とされるサービスや製品の開発が可能になります。 製品名はどう選ぶ？ 製品名については、親しみやすく覚えやすい上、製品との整合性がありユニークな語感を持つ名前が望ましいと考えます。名称がユーザーに与える印象も、製品の魅力を左右する重要な要素です。 顧客課題は明確？ ペインポイント、つまりお金をかけてでも解決したい課題を見つけ出すことも重要です。単に「あればいいな」というニーズではなく、実際に顧客が投資を惜しまない課題に焦点をあて、機械に限らず工場全体の課題として捉え、顧客への訪問インタビューを通じて具体的な問題点を明らかにする必要があります。 数値で説得できる？ 実際、課題の中には費用をかけて解決したいものと、そうでないものが混在しています。例えば、工場向けの大型機械の場合、金銭や時間、人手という具体的な数値で示される課題は、比較的解決に向けた投資が行いやすいですが、中小企業の場合、得られる利益を正確に算出するのが難しいこともあります。そのため、例えば古い機械を更新する際に新製品の処理速度が2倍になるという具体例を用い、1時間あたりの利益や4年間での費用回収シミュレーションを示すなど、数値で分かりやすく説明する工夫が求められます。 担当部門を再考？ 最後に、製品名の決定については、どの部門が担当するかも再考の余地があります。従来は機械開発担当が決めるケースが多いですが、ユーザーと近い部門が名称選定に関わることで、よりユーザーに響く名前が付けられるのではないかと感じています。

ブレインストーミングのコツは？ これまで店舗オペレーションの課題解決に取り組む際、ブレインストーミングやカスタマージャーニーを用いていましたが、今回学んだポイントやSCAMPER法を取り入れてみたいと考えています。まずブレインストーミングでは「質より量」を意識し、リラックスできる環境で自由にアイディアを出すことを大切にしました。アイディアをグループ化することで関連性を明確にし、次のアクションに繋げられる点が印象的でした。自分だけでなく、他部署のメンバーも巻き込むことでより多角的な視点で解決策を導き出すことができると感じています。 シナリオはどう捉える？ また、シナリオ法ではユーザーの行動をストーリー化し、各シーンでの感情や潜在的なニーズを掘り下げることが重要と理解しました。テキストだけでなく、絵や図を使って視覚化することで、ユーザーの思考や感情をより具体的に捉えられるため、他の視点からの意見も取り入れやすくなると実感しています。 SCAMPER法の利点は？ さらに、SCAMPER法はSubstitute（代用）、Combine（組み合わせ）、Adapt（応用）、Modify（修正）、Put to other uses（転用）、Eliminate（削ぎ落とす）、Reverse/Rearrange（再構成）の7つの視点からアイディアを検討するフレームワークです。実際に店舗オペレーションの改善において、コストやスペースの制約から新たな解決策を模索する上で、これらの視点が非常に参考になりました。今週「バックパックを軽くする」という課題に取り組んだ際は、なかなかアイディアが出なかったものの、日頃からさまざまなシチュエーションでこの視点を意識することの重要性を再認識しました。 発想力を高める秘訣は？ 発想フェーズにおいては、質よりも量を意識して多様な視点からアイディアを出すことがカギであると感じます。視覚的な刺激や多様なチームでの取り組みによって、新たな発見やアイディアの具体化が促されるため、今後もブレインストーミング、シナリオ法、KJ法、ペーパープロトタイピング、SCAMPER法など、さまざまな手法を積極的に取り入れていきたいと思います。

仲間との振り返りの効果は？ 毎週行われた仲間との振り返りが、最も効果的だと感じました。「自分の言葉にしましょう」との指摘の意味が、今になってようやく理解でき、自分自身の考えとして落とし込む重要性を実感しました。これまでの学びを一文にまとめると、戦略検討においては、現状把握から課題の細分化、目標の明確化を通じ、ゴールに至る道筋を描きながら、競合との差別化や取捨選択を行い迅速に成果を生み出すことが最低限必要だと考えるようになりました。言葉にするのは簡単でも、実践の難しさはこの6週間で痛感しました。 戦略実行の難しさは？ 研修開始と同時に新規事業の戦略検討に携わる機会があり、学びの内容が業務で直接活かせると感じる場面が多々ありました。しかし、頭では理解しているつもりでも上手く実行できず、特にニーズ検討時に差別化や自社のメリットを重視するあまり、最も大切な顧客への価値提供が疎かになることが何度もありました。自社のメリットを追求すると顧客価値が低下し、逆に顧客を優先すると自社への利益が薄くなるというジレンマに悩まされた経験もありました。 本質はどう見直す？ そうした状況に直面したとき、研修で学んだ視点が本質を見直すきっかけとなりました。結果として、顧客への価値提供を最優先すべきだと再認識しながらも、他事業との連携によって自社の利益も確保するというバランスを模索するようになりました。今もその視点を取り入れ、提案活動を進めています。 本質はどう深堀？ とはいえ、本質を見抜き、明確化し、深堀する力はまだ十分とは言えません。これからも似たような局面に直面するでしょうし、自分が理解できたつもりの本質も、さらに深い視点が求められると感じています。そのため、何度も挑戦し、挫折を乗り越えながら成長していかなければならないと実感しています。今後は、単なる根性論に頼るのではなく、研修で培った知識を土台に建設的に取り組むつもりです。また、さらなる成長が必要だと感じた時には、再度単科研修を受講する予定です。 成長実感の瞬間は？ これまで学んだ内容を一つひとつ実践に移していく中で、自身の成長を実感できると信じています。本当に受講してよかったです。

顧客の悩みは何？ 業務でサービス開発に取り組む中、ターゲットとなる顧客にインタビューを実施し、悩みや課題を洗い出しながら、そこから得られるインサイトや示唆を導き出しています。これまでは感覚的に共通項や心理を見出していたものの、以下の問いを設定して進めることで、思考が一層明確になると感じました。 ・顧客が感じている悩みは何か？ ・その背景にある思考や本能は何か？ ・この思考に至る組織的な制約条件（評価や文化など）は何か？ ・最終的に、根本課題や真因は何か？ AIはどう評価？ AIコーチングからは、顧客インタビューを通じて課題やインサイトを探るアプローチに対して高い評価が寄せられています。明確な問いかけを用いることで思考が深まった点は大いに評価できる一方、さらに具体的な顧客事例や背景を考察することで、理解がより深まる可能性が示されています。 解決策は何？ また、以下のような問いも提示されました。 ・インタビューで見つけた顧客の悩みの根本原因に対して、どのような解決策が考えられるか？ ・提示された「課題定義」の5つのポイントはどのように活用されているか？ このような追加の問いかけを通して、顧客理解をさらに深めるために、さまざまな視点でのアプローチを試みることが大切であると感じます. 今回、提示された4つの問いで思考を巡らせた結果、提供価値に直結する良い結論（真因）を導き出すことができました。ただし、試行は一度に留まっているため、今後はさらなる改善を図っていきたいと考えています。背景にある思考や本能、さらには組織的な制約条件を探ることが「共感」に繋がるのではないかと感じています。 分析方法は？ また、定量分析と定性分析についても再認識する機会となりました。課題定義フェーズでは定性分析を重視し、定量は仮説の立証に活用するという考え方です。「根本課題・真因」を考える際には、背景にある思考や本能、そしてそれに影響を与えた組織的な制約条件（評価や文化など）を深く掘り下げることが、インサイトの導出に繋がると感じます。言うは易く行うは難しいですが、意識的に構造化して思考を働かせ、今後も実践していきたいと考えています。