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非常

に関する学び

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デザイン思考の学びとは？ 今回の授業を通じて、デザイン思考のステップを学ぶことができ、ワークを通じてその理解を実践的に深めることができました。特に印象的だったのは、「自分の気分を色で表現する」というアプローチです。この手法は非常に斬新であり、言葉では伝えづらい感情や思考を視覚的に捉えられる点が非常に興味深かったです。 CXやEX向上への活用法とは？ デザイン思考の考え方は、普段の業務で扱う顧客体験（CX）や従業員体験（EX）の向上に直接活用できると感じました。例えば、ホテル業界のクライアントが抱える「オンライン上の旅行代理店の評価向上」や「レビュー分析の効率化」といった課題には、ただアンケート結果を分析するだけでなく、実際の宿泊客がどのような体験をしているのかをきちんと理解する必要があります。デザイン思考を応用し、宿泊客のペルソナを作成し、彼らの視点から課題を捉えることが重要です。これには、既存のフィードバックに加え、インタビューや観察を通じた定性的な情報を収集し、体験の課題を明確に定義して創造的なソリューションを検討するアプローチが有効です。これにより、より本質的な改善策を提案できる可能性があると考えています。 ペルソナ作成の重要性とは？ デザイン思考のフレームに沿ったソリューション提案を試みたいと思います。まず、顧客のペルソナを作成する段階では、クライアントの現状を整理し、ターゲットとなる顧客層である宿泊客や従業員の特徴を明確にします。そして、過去のアンケートデータやレビューを分析し、代表的なペルソナを作成します。このペルソナをクライアントと共有し、実態とのズレがないか確認します。 定性的情報の収集方法は？ 次に、定性的な情報を収集する段階では、クライアントに宿泊客や従業員へのインタビューを提案し、必要ならホテル現場を見学して宿泊客の行動やスタッフの対応を観察します。また、オンラインの口コミやレビューを詳しく調べ、テキスト分析を使ってパターンを把握します。 課題の定義と可視化の仕方は？ 顧客体験の課題を明確に定義する段階では、収集した定量データと定性データをもとに、顧客の不満や期待値とのギャップを整理します。課題を「宿泊前」「滞在中」「宿泊後」に分けて可視化し、クライアントと共有します。そして、影響度と実現可能性を基に、クライアントが優先して取り組むべき課題を整理します。 創造的な改善策の検討方法は？ 最後に、創造的なソリューションを検討する段階では、他業界の成功事例やデザイン思考のフレームワークを活用し、新しい施策を考案します。クライアントとワークショップを実施し、改善策を一緒にブレインストーミングし、小規模なテスト運用を提案して、データをもとに改善を重ねるアプローチを取ります。 これらのプロセスを通じて、デザイン思考の視点を活かしてクライアントにとってより価値のあるソリューションを提供できるようになりたいと考えています。

分析の基本は？ 分析は比較と捉え、どのようなデータを使い、どのように加工し、何を明らかにするかを明確にすることが大切です。さらに、データ分析に入る前には、目的や仮説をしっかり定める必要があります。基礎として、データの種類、統計手法、可視化などの基本概念を学び、ビジネスにおける意思決定や課題発見のためのデータ活用について理解を深めることが求められます。また、実践的な分析手法やケーススタディを通じ、具体的な応用方法を身につけることも重要です。 学びの全体像は？ 全体的に、学習の振り返りは非常に明確で体系的でした。データ分析の基本から実践まで幅広く理解されている点は印象的で、今後は具体的な状況での活用例を考えることで、さらに効果的な応用ができると感じます。 活用のヒントは？ さらに思考を深めるため、ご自身の業務や日常生活において、今回学んだデータ分析の知識をどのように活用できるか、具体的な場面を想定してみてください。また、データ分析における仮説の立て方について、どのように仮説を形成すると効果的か、具体的に検討してみることをお勧めします。 適用場面って何？ 最後に、データを活用する場面を具体的にイメージし、その適用方法を探求してみてください。今後のさらなる飛躍に向けて、引き続き努力を重ねてください。 仮説検証の流れは？ たとえば、仮説思考を鍛えるために、ビジネス課題に対して「仮説➣検証➣改善策」というフレームワークを活用することで、原因分析や改善策の構築がスムーズに進むでしょう。また、過去のデータと比較しながらKPIの設定や顧客データの活用を検討し、現在の状況の妥当性を検証することも大切です。 スキル向上は？ 今後強化したいスキルとしては、まず論理的思考力を向上させるため、データリテラシーを高め、データの種類や特性を理解して適切な活用方法を判断することが挙げられます。さらに、批判的思考力を養い、データの信頼性やバイアスを見極めながら、より効果的な意思決定を目指してください。また、仮説思考を活用してビジネス課題に対する仮説を立て、実際のデータ分析で検証する実践力も重要です。 フレーム活用は？ ビジネス・フレームワークの理解も不可欠です。データをもとに最適なKPIを設計し、事業の進捗を正確に測定・評価すること、そして構造的なフレームワークを実践することで、より整理された分析が可能になります。市場や競合、自社の状況を把握するため、さまざまな分析手法を積極的に活用していきましょう。 伝え方はどう？ また、ヒューマンスキルの向上も重要です。データストーリーテリングによって、分析結果をメンバーにわかりやすく伝え、意思決定に繋げる技術を磨くとともに、組織全体でデータに基づいた意思決定ができる文化の醸成に努めることが求められます。

多様な視点は？ 受講生の皆さまの多様なアイディアや着眼点に触れることで、自身の課題への向き合い方を改める大きなきっかけとなりました。生成AIの活用事例からは、自らの業務に活かすヒントも得られ、非常に刺激を受けました。また、デザイン思考のプロセスでは、各段階での発散と収束のバランスが最終的な施策やテスト段階に大きく影響するという点が印象的でした。 課題の改善方法は？ 自身の課題に対する取り組み方を見直し、ほかの受講生からの多彩なアイディアを学ぶ姿勢は非常に有益です。さらに、生成AIの業務への応用意欲や、デザイン思考の各プロセスの深い理解が、今後の成長につながると感じています。 思索の問いは？ 以下の問いを自分自身に問いかけ、さらに思考を深めたいと思います. ・デザイン思考のプロセスで、効果的な発散と収束を実現するためにはどのような手法が考えられるでしょうか？ ・ほかの受講生から得た学びを、具体的にどのように自身の業務に応用できますか？ 他者の意見は？ 他者のアイディアを参考にしながら、自分の業務にどのように反映させるか具体策を考えることが重要だと感じました。 授業の学びは？ 講義を通して、以下の５点を特に意識したいと考えるようになりました。 重要な意識点は？ ①　顧客のニーズや課題を深く理解するため、学んだインタビュー手法を活用し、顧客の立場から感情や期待を把握することで、解決すべきペルソナの解像度を高める。 ②　チームでの業務において、ブレーンストーミングなどを積極的に取り入れ、自由な発散により多角的な解決策を模索する。 ③　提案するアイディアを簡易的に形にまとめ、実際に試してみることで、より良いブラッシュアップの機会を確保する。 ④　ダブルダイヤモンドの考え方をもとに、継続的な改善・改良を繰り返し、顧客の反応や市場の変化に柔軟に対応する。 ⑤　自身で商品を開発する立場ではないからこそ、異なる部門とのクロスファンクショナルな連携を重視し、情報共有を通じてより良い企画創出を目指す。 企画の目的は？ 現在、志望理由書作成に関する指導提案のイベント企画に取り組んでおり、特に高等学校３年生を対象とした指導提案を予定しています。この企画では、高３生をはじめ、保護者や教員の行動や感情を詳細に把握するため、担任、生徒、保護者へのインタビューやアンケート調査などを実施する予定です。 今後の提案は？ ヒアリングで得た情報は、イベントの目的やテーマを明確にした上で整理し、企画の焦点を固める材料とします。そして、解決策のアイディアはイベント企画チームでブレーンストーミングやＫＪ法、その他フレームワークを活用しながら、より効果的な提案へと昇華していく方針です。

顧客利便性をどう高める？ ＜やらない、を選択する戦略＞ ①捨てる方が顧客の利便性を増す １勝９敗。うまくいかないことは早々にやめ、成功する1割にフォーカスすることが重要です。選択と集中ができることで、自社サービスを磨き上げることができ、品質が上がり顧客にも好影響をもたらします。 惰性を打破するには？ ②昔からの惰性に流されない 何が惰性なのかを知るには、新入社員などの客観的な視点が役立ちます。また、トラブルを通じて必要不要を精査するタイミングを持つとよいでしょう。 専門家の活用を考える ③餅は餅屋に任せる 自社で行う必要がないことは、専門家に任せる勇気を持ちましょう。 トレードオフをどう乗り越える？ ＜優先順位の立て方＞ ◆◆トレードオフ 複数の要素がトレードオフの関係にある場合、全てを同時に達成することはできません。そのため、何かを捨てる必要があります。これは日常や仕事でも常に発生します。 効用を最大化する方法は？ ①効用の最大化 効用の無差別曲線の考え方を用いて、トレードオフ関係にある要素のバランスをとり、効用が最大化するポイントを見つけることが重要です。 優先順位の明確化をどう進める？ ②方向性の明確化 自分たちが何を優先し、何を犠牲にするかを明確にし、重視する要素に全力を傾けることが大切です。 ブレークスルーの道は？ ③ブレークスルー トレードオフにある複数の要素を同時に実現できる方法を探ることも必要です。 優先順位の付け方に苦手意識を持っていましたが、今回のワークを通じて、まず情報を整理し、ROIの観点で見ることの重要性を感じました。曖昧ではなく、明確な判断基準を持つことが求められます。また、判断に必要な情報が全て揃わない場面もありますが、その場合には仮説思考を持つことが大切です。思考強化のために、クリティカルシンキングの講座も受けたいと思いました。 撤退の難しさとは？ 「当たらない事業はさっさと辞め、成功する1割にフォーカスする」という例がありましたが、やめどきの見極めは非常に難しいと感じました。以前新規事業を進めた際、結局撤退しましたが、もっと早く辞める決断ができたのではないかと考えています。 成果に基づく優先順位設定 施策に対する優先順位をつけるためには、売上や利益などを定期的に振り返る習慣をつけることが重要です。その際、会社として何を重視するか、会社のありたい姿までを考慮し、コミュニケーションを取りながら優先順位を決めていきたいです。例えば、広告におけるブランディングと新規顧客の獲得はトレードオフですが、現在の会社の注力点を踏まえてROIの視点とともに意思決定していくべきだと感じています。

戦略的行動をどう実現する？ 戦略的な行動をとるためには、古くから存在しビジネスの定石とされる様々な法則やフレームワークを知り、それらの原理や前提条件、例外パターンを含めた本質をきちんと理解し、適切に用いることが必須であるということを学びました。 ビジネスの定石を再確認 WEEK5で取り上げられた「事業経済性」というメカニズムを例に、自らを振り返ると、規模の経済性がそもそも効かない場合や、効くとしても非常に限定的であることに気づきました。そのため、ターゲットを絞りサービスの価値を高めることでネットワークの経済性を活かし、そこで浮いた経営資源を集中投下して経験曲線を活かす。このように、範囲の経済性へつなげることでコスト低減が実現できそうだと感じました。しかし、これまで私はビジネスの定石を「感覚的」に理解していただけだったことに気づきました。 中期経営計画の重要性 変化の激しい時代と業界において、中期経営計画を立てる意味と重要性を再認識しています。次期中期事業計画の策定に向けて、ビジネスの定石を本質的に理解・整理し直し、一年近くの時間を有効に活用したいと思います。 視座と視野を意識した仮説思考 周囲の協力を得ながら、「高い視座と広い視野」「一貫性と整合性」を意識しつつ、不確実な情報の中でもハイサイクルで仮説検証を行う仮説思考でビジネスの定石を適用します。また、実際に適用した結果について関係者と共有し、複数の視点を基に明確な判断基準を持って投資対効果を意識し、比較検討・取捨選択を行っていきます。 事業計画策定の精査ポイント 事業計画の策定にあたり、次のポイントを精査します： - 目指すべきゴールは何か - 現経営資源に何があるのか - 省エネはどこまで追求するのか - ゴールに到達するために「やるべきこと」「やらないこと」は何か - ターゲット顧客は誰か - 自社はターゲット顧客にどのような価値を提供するか - それは本当に顧客が求めているものか - 独自性（強み、差別化ポイント）は何か - 独自性で本当に差別化できているか - 独自性は実現可能か、長期的に競争優位性を持続可能か - 事業経済性で効くものは何か、なぜ効くのか - 他社事例で適用できるものはないか 定石を駆使した事業計画 今回の講座を通じて、3C分析、SWOT分析、バリューチェーン分析、PEST分析、5Forces分析、ポーターの基本戦略、シナリオ・プランニング、VRIO分析、ジョン・コッターの8段階のプロセス、事業経済性など、10個以上の定石を学びました。事業計画を策定するにあたっては、これらの定石を意識しながら一つずつ理解し直し、他社事例を集めて研究しながら適用を進めていきたいと思います。

なぜ共感が大切？ 「共感ステップ」では、単なる情報収集にとどまらず、ユーザーの課題や背景を深く理解し、求める解決策を的確に見極めることが重要であると学びました。現在取り組んでいるワークショップ形式の研修デザインにおいても、受講者の視点に立ち、彼らが何を感じ、何を求めているのかを探るプロセスに重点を置く必要があると考えます。例えば、研修設計の段階で自ら受講者となって演習を体験し、ショートケースの妥当性や適切な所要時間を確認すること、また事前アンケートにより受講の狙いや期待を把握することで、表面的なニーズだけでなく本質的な課題も見極めることができると実感しました。 どう適用する？ 共感ステップについて、具体的な研修デザインへの適用方法をよく考えられている点は非常に印象的です。より多くの受講者の視点やニーズを探るアプローチを試みることで、さらに多面的な理解が得られると感じます。 どの調査が有効？ また、受講者の背景や課題を深く理解するために、どのような追加の調査手法が有効か、そしてワークショップデザインで共感をさらに深めるためにどのような方法を試すべきかを考えることも有意義だと思います。 どう設計すべき？ 事前アンケートの実施や自身での演習を通じて、以下の点が重要であると改めて認識しました。まず、受講者のペルソナに応じた研修の難易度設定とシナリオ作成です。受講者の職種、経験年数、課題意識を踏まえ、適切なレベル感で研修を設計し、理解しやすいストーリー展開を意識することが求められます。次に、説明資料の粒度と所要時間のバランス調整が重要です。受講者の集中力や理解度を考慮し、必要な情報を適切なボリュームで提供するとともに、講義とワークの時間配分を最適化する工夫が必要です。さらに、ワークの難易度設定と題材設計については、受講者が主体的に考え、実践的なスキルを習得できるよう、初心者でも取り組みやすく、発展的な応用が可能な内容を用意することが大切です。 どう改善する？ 今後も、受講者の視点に立ち、実際の学びにつながる研修デザインを追求していきたいと考えています。今週は、共感ステップの実践を通じて、ユーザー理解の深め方について学びました。現場に足を運び、ユーザーの行動や発言を客観的に捉える「現場観察」と、自らが取り組む中で感じる感情や視点を体験する「参与観察」との違いが印象に残り、これらの手法を組み合わせることで、ユーザーの潜在的なニーズや課題の本質を見極めるための深い分析が可能になると感じました。今後は、実践の場を通じて共感ステップをより意識的に活用し、受講者視点の学びを深めながら、研修デザインやサービスの改善につなげていきたいと思います。

フレームワークの使い方は？ 今週の講義は、具体的なフレームワークや分析手法を紹介するものではなかったものの、複数の視点を取り入れて考察する過程が印象的でした。仮説の立案や必要なデータの検討にあたってフレームワークを用いた結果、回答がしやすく感じられ、今後も折に触れて活用していきたいと思います。 データ活用はどう？ また、ある指導者の思考方法に沿って考えることで、データ活用の体系的な流れが見えてきました。A/Bテストについては、アンケート作成のしやすさやデータ収集の容易さから非常に便利なツールだと感じました。先週のホテル宿泊客向けの設問、たとえば「食事か部屋か」という内容は、A/Bテストに最適な例だと思います。以前に似た分析を行った経験もあり、体系的に学んだことで活用の幅が広がったと実感しました。調査対象以外の条件を統一するという基本的な考え方も、以前学んだ内容を思い出させるもので、理解しやすかったです。さらに、同じ環境や条件下でランダム化を行うことで、精度の高いデータが得られる点にはしっかりと納得できました。 PDCAで進める秘訣は？ A/Bテストは実施が簡単で、所定の時間内に複数回行えるため、PDCAサイクルを迅速に回しながら正解に近づける点が魅力的です。日常生活や業務での応用については現段階では明確ではありませんが、来月から本格的に業務が始まれば、積極的に活用していきたいと考えています。日常への適用はやや難しいと感じるものの、A/Bテストに類する試みが可能であれば、試してみたいと思います。また、今週はストーリー形式で原因追及を行う講義であったため、新しい手法としてのA/Bテストを講義内容に当てはめるのは少し難しく感じましたが、今後も機会があればどんどん利用していきたいです。 小さな失敗の学びは？ 次回の業務では、ぜひA/Bテストを活用してみたいと思います。ある書籍で、成功の本質は致命的でない小さな失敗を積み重ね、そこから成功のカギを見出すことだと学んだこともあり、PDCAサイクルをより迅速に回すために、この手法を取り入れていくつもりです。今週の講義内容については、統計の視点からも改めて振り返り、深く学んでみたいと考えています。先週と今週のマーケティングに関連する講義や、過去に読んだ書籍を踏まえると、再び深く学んでみたい部分もありますが、やるべきことが増えているため、優先順位をつけながら学習していくつもりです。 AIに見抜かれた理由は？ なお、Q1の回答で少し手を抜いたところ、すぐにAIに気付かれてしまい、驚きました。来週は引越しのためバタバタしそうですが、グループワークの課題がなかったのはありがたかったです。

データ分析における意思決定とは？ ビジネスにおける意思決定において、データ分析は非常に重要な役割を果たします。数値を可視化することで先入観にとらわれずに合理的な判断が可能となります。また、比較の際には、条件を揃えた上での分析が重要です。目的を明確にすることで、何を明らかにしたいのかという背景を理解し、分析の効果を最大化することができます。 失敗をどう教訓に活かすか？ 日々の業務ではこれらの点を意識してデータ分析を行っているつもりでしたが、振り返ってみるとできていないことも多く、過去には目的を明確にしないまま分析に臨んだ結果、時間を無駄にして失敗に終わった経験もあります。しかし、この失敗を教訓に、分析の依頼者に対して背景や目的を確認することで、効率的なデータ抽出と適切な要因分析ができ、最終的には施策の成功に貢献することができました。この経験を通じて、分析の初期段階で目的を明確にすることの重要性を再認識しました。 今後の分析に向けた意識改革 現在の分析経験はまだ少ないと感じており、依頼されたものだけでなく自ら事業の課題に対してデータ分析を行い、積極的に提案していきたいと考えています。ウェブサイトの行動履歴ログを基にした流入、離脱、コンバージョンの分析を通じて、カスタマーの動きを把握し、学んだ知識を活かす場面は増えそうです。 依頼者とのコミュニケーションの重要性 過去には依頼者とのコミュニケーション不足で目的が不明確なまま進め、失敗した経験もありました。今後は、何を明らかにするための分析なのかを明確にし、依頼者と密にコミュニケーションを図ることで認識のすり合わせを心掛けます。また、データ抽出の間違いで時間を無駄にした経験から、目的達成のために必要な情報を収集し続ける努力を欠かさないようにします。さらに、分析結果を言語化する際には、簡潔かつ構造的にまとめることを目指します。 スキルの向上と今後の展望 これからは、データ分析に必要な情報を依頼者とのコミュニケーションを通じて収集し、過去の失敗や学んだ知識を活かして、目的の明確化、仮説の設定、納期、データ抽出の定義など、依頼者とすり合わせを行い、認識の齟齬をなくすよう努めます。依頼者が求める分析の目的を見失わないように、すり合わせた内容を基にして、全体像を把握するデータ抽出から始めるつもりです。分析結果は言語化し、依頼者と密にコミュニケーションをとり、振り返りを行います。 学んだ知識をもとに行動を重ね、情報収集やデータ抽出方法のツール、プログラムの習得などのスキルを磨きつつ、事業の課題に対して正確なデータ分析レポートを提供できるよう努力を続けていきます。

物事の理解を深めるには？ 物事や起きている事象を正しく理解するためには、様々な切り口で分解し、特徴的な傾向を見つけ出すことが重要だと実感しました。 MECEな切り口を考える意味は？ まず、切り口はできるだけ多く考えることが大切です。物事の特徴を見つけ出すためには、様々な切り口での分解が必要です。これを効率良く進めるためには、MECEな切り口を考えることが重要です。もし切り口にモレやダブりがあると、要素同士が重複してしまい、分解しても特徴をうまく捉えられません。MECEであれば要素同士が独立しており、特徴を特定しやすくなります（原因解析であればうまく原因を特定できる）。 どのような切り口が効果的？ MECEな切り口には、主に3パターンあります。「層別分解」、「変数分解」、そして「プロセス分解」です。全体を定義したうえで、これらを入口に考えていくと効率良くMECEな切り口を見つけられます。 分解結果をどう活用する？ また、物事に影響を与えそうな原因の仮説を持ち、どのような単位で分解すると意味がありそうか考えることも重要です。目的に沿う切り口だけを仕分けて選別します。数値から特徴を見つけるには、分解した結果をグラフによって視覚化することが有効です。視覚化することで、全体を俯瞰し傾向を見つけやすくなり、効率化にも非常に有効です。 エンジニアに必要なスキルは？ 数値を分析して物事を正しく捉えるという仕事は、開発業務に従事するエンジニアとして機会があります。今回の学習を踏まえて振り返ってみると、「変数分解」というアプローチを良く取っていたように感じます。この他にも「層別分解」や「プロセス分解」といったアプローチがあることを学んだので、これらのアプローチから新しい切り口を考えるのは有効だと思います。 プロジェクト運営での活かし方は？ また、数値分析というわけではありませんが、物事をMECEな切り口で分解して捉えるということ自体が、自身の仕事で役立つと感じています。今では開発業務における数値分析という仕事は減り、プロジェクト運営の仕事が増えています。プロジェクトの方針・方向性を示し運営していくことが必要とされており、MECEな切り口で物事を捉えて説明するということは有効だと考えます。 実践すべきステップは何か？ プロジェクトが担当する範囲を明確にし、その中でやるべきことをさらに分解して示していく必要があるので、MECEな切り口で分解していくことを意識したいと思います。MECEの3つのアプローチを入口に、切り口を出していくことを意識して実践していこうと思います。

モチベーション理論の活用は？ モチベーション理論を振り返ると、仕事や身近な人々のモチベーションに当てはめたとき、多くの納得できる点がありました。目に見えないモチベーションですが、理論をフレームワークとして活用することで、次に取る行動のヒントとなると感じました。今後、日常業務でもこの理論を積極的に取り入れていきたいと思います。 仕事の振り返りはどのように？ 仕事の振り返りについては、これまで自身の経験をもとに教訓を話すことが多かったため、今後は若手自身の言葉で考えを語ってもらえるよう意識していく必要があると感じました。 リーダーは何をすべき？ また、チーム全体で大きな成果を出すためには、各メンバーのモチベーションが非常に重要です。ただし、リーダーが「あなたのモチベーションを上げようとする」と伝えると、必ずしも良い反応を得られるとは限りません。モチベーションの向上はあくまでも成果として現れるものであり、リーダーとしては業務上の障壁を取り除くことに力を入れるべきだと考えています。ここでいう障壁は、ある理論で指摘される衛生要因や動機付け要因に関するものです。 効果的な対応方法は？ 日常的なコミュニケーションを通じて、各人のモチベーションの源泉を把握した上で、プロジェクトの進行中に発生する課題やトラブル、節目の際にタイムリーかつ迅速に対応していきたいと考えています。対象者ごとの接し方は以下の通りです。 まず、ベテランには感謝と労いの言葉を中心に伝え、相手の自尊心を満たすことを重要視します。困難や不満を感じている場合は、率直な意見を聞き、その声に寄り添う姿勢を示すことが大切です。また、年齢差を考慮し、過度なアドバイスは控えて尊重と傾聴を優先します。 中堅層に対しても同様に感謝と労いを伝え、今回学んだ振り返りのテンプレートを基に、相手の反応を見ながら次回に活かせるようなアドバイスを心がけます。本人のやり方を尊重しつつ、改善の余地がある点については成長の機会として積極的に指摘していきます。 ほぼ新人の若手には、感謝と労いの言葉を十分に伝えた上で、学んだテンプレートに沿ったフィードバックを実施し、成長を促すよう努めます。新人は基本の習得が中心となるため、基本に忠実な対応が求められます。 フィードバックのポイントは？ 仕事の振り返りは、業務の流れの中で自然に伝えられるよう、できるだけタイムリーかつ迅速に実施したいと考えています。業務の一区切り前から「良かった点」や「改善点」を意識することで、あえて改まった場を設ける必要がなくなり、効果的なフィードバックが可能になると感じました。

会話分析で隠れたニーズは？ 定性分析について学んだ中で、CRMの管理者として、営業担当が顧客との面談で交わした会話内容をテキスト分析することで、隠れたニーズを発掘できるのではないかと考えました。一人ひとりの顧客に対し、営業担当自身がそのニーズに気づけるCRMシステムが理想です。しかし、そのシステムが効果を発揮するためには、まず営業担当のインタビュー能力を高め、会話内容を漏れなくテキストとして記録する仕組みが必要だと感じました。 研修でどう均てんする？ インタビュー能力の均てん化は研修を通じて改善できると考え、記録については音声入力などのテクノロジーが一定の解決策を提供してくれるのではないかと思います。 セグメントの切り口は何？ また、顧客のセグメンテーションは売上などの定量的な視点からだけでなく、定性分析を通じてこれまでとは異なる切り口で行える可能性があり、その各セグメントに対する最適な解決策を考えることができると感じました。このため、膨大なテキストデータのコーディング作業が非常に重要だと考え、AIの活用により効率的に対応できるのではないかと期待しています。 システム改善をどう確認する？ システム導入については、すぐに実施するのは難しい状況ですが、リニューアルされた別のシステムが以前より使いやすくなったかどうかをチャットベースでのインタビューを通して確認する取り組みも行っています。ただし、単に「使いやすくなった」といった安易な回答に終始せず、具体的にどの点が改善され、どこに課題があるのかを掘り下げる質問をしていくことが重要だと考えています。たとえば、普段どのページにアクセスしているのか、そのページやデータへのアクセスが容易になったかを確認するなど、具体的な視点から質問を設定しています。 利用意義をどう問う？ また、システム利用によって本来的に実現したいことに焦点を当てる必要性も感じました。問題点を問うのではなく、見たいデータへのアクセス手順が改善されたか、データがインサイトを得られるように可視化されているか、といった具体的な問いを設定するべきです。ざっくばらんに意見を募ると、後々コーディングして集約する際に混乱が生じる恐れがあります。 仮説構築の秘訣は何？ 定量分析が仮説の検証を目的とするのに対し、定性分析は新たな仮説構築を目的とします。コーディングを通じてプロセスやフレームワークを構築することで、これまで想定しなかった要素も明らかになるでしょう。デザイン思考においては、仮説が広範囲になりすぎず、解決策ありきの課題設定を避けることが肝要だと感じました。

試作で既視感感じる？ 試作は、プロダクトデザインや建築プロジェクトで通常実施される工程であるため、どこか既視感を覚えました。また、WEBのインターフェイスデザインに見られる機械のスイッチパネルといったメタファーは、自身の専門分野に近いこともあり、非常に理解しやすいと感じました。 WEB手法は建築に合う？ WEBデザインと同様のプロセスが、建築や施設管理運営のデザインにどのように応用できるのか、非常に興味深いと感じています。これまでの事例に照らし合わせ、応用の可能性を検討してみるとともに、自身の事務所のホームページのリニューアルにも活用する予定です。 建築手法は信頼できる？ 建築業界で活用される開発手法は、長い歴史と多くの実践に裏打ちされているため、精度が高く実務にも適していると実感します。しかし、似た考えを持つ人々によって運用されるため、気づかぬうちに独自の進化を遂げる場合もあります。また、竣工後のオペレーションや保守管理におけるプロトタイピングについては、まだ標準化された手法が確立されていないのが現状です。 デジタル手法は革新的？ 一方、デジタル分野ではアジャイルなど、他分野にも影響を与える新たな開発手法が続々と生まれており、今回学んだフレームワークも積極的に研究し、応用してみたいと思います。機会があれば、実際にデジタル業界で活躍されている方のお話も伺いたいと考えています。 評価の落とし穴は？ プロトタイピングの課題として、専門家でないユーザーが成果物の内容よりも表現技術の巧拙に左右されやすい点が挙げられます。上手な絵、最新の機材を活用した表現、巧みな言葉遣い、さらにはアイデアの発案者の知名度や地位によって、ユーザーの評価が影響を受けることがあるのです。優れたプロダクトを生み出すためには、制作者自身も厳しい目線を持つユーザーとの協働が必要だと感じています。 プロトタイプの役割は？ また、プロトタイプは単なる開発工程の一部に留まらず、ユーザーとの対話のためのメディアとして機能すること、さらには開発チーム内のコミュニケーションツールにもなることを改めて確認できました。 意味の共有はどう？ こうしたポイントは理解しているつもりでも、実際の開発後半では、開発者のアイデアを強調するためのプレゼンテーションツールとして利用され、ユーザーや他のメンバーが十分に参画できなくなるケースも少なくありません。今後の開発プロセスでは、プロトタイプの本来の意味をチーム全体で共有し、全員が対話できる環境作りに注力したいと考えています。