戦略思考入門

顧客目線で差別化を進める新戦略

顧客目線はどう考える? 差別化を考える際には、まず顧客視点から捉えることが重要であると学びました。これには、実現可能性や競合が真似しにくいこと、そして持続性も考慮する必要があります。ワークを通じて、顧客目線での視点が不足しがちであったことに気づきました。具体的には、競合は必ずしも同じ業界に限らず、施策にかかるコストも無視できません。 自社の強みは何か? 私は現在、施設管理の業務に携わっていますが、これまで会社全体として自社の強みを言語化したことがありませんでした。このため、VRIO分析を用いて、会社全体および所属部門の強みを整理することにしました。また、同一業界で似たような事業を展開する企業は競合として認識していましたが、顧客視点で自社の競合を見直す必要があると感じました。そのため、競合が展開するサービスを分析し、自社の差別化や新規サービスの開発に役立てようとしています。 新戦略はどう描く? 現在展開しているサービスについて、完全に新しい打開策が求められる状況です。このため、顧客目線を重視した視点で、競合調査やサービス分析に取り組むことが急務です。来週には社員を集めて重点課題のアイデア出しを行う場を設けています。その前に、顧客が誰で、顧客目線で競合がどこにあるのかを明確にした資料を作成し、社員の共通認識を整えた上でアイデアを出す予定です。

データ・アナリティクス入門

根本原因を見抜く実学の知恵

本質はどう見る? 問題の本質を把握するためには、何が、どこで、なぜ問題が発生しているのかを正確に見極めることが不可欠です。特に忙しい時は、その場しのぎの対処に終わりがちですが、まず問題の根本原因を意識しながら解決策を検討することが重要です。 現状と理想はどう違う? また、理想の状態と現状のギャップを定量的に示すことで問題を明確化し、具体的な改善策を導き出すことが求められます。そのため、MECEなどのフレームワークを活用して、アウトプットの質を担保したいと考えています。現時点では知識はあるものの、実際の活用が十分でないため、より説得力のある分析を心がける必要があります。 データはどう活かす? さらに、データを作成する際には「なぜそれが必要で、結果として何を動かすのか」という点を徹底的に詰めてから着手することが大切です。そうすることで、必要性の判断や別の手法の提案ができ、期待通りの数字に至らなかった場合の手戻りを防ぐ効果も期待できます。業務が立て込んでいる中、お互いのコミュニケーションをより深く行うためにも、データ分析の正しい知識の習得を続けていきたいと思います。 忙しさの理由は? 最後に、なぜ忙しくなっているのか、どこに時間が取られているのかを自分自身や部署全体で見直すことも、業務改善の良い機会になると感じました。

データ・アナリティクス入門

プロセス分解で業務改善の新たな一歩

プロセス分解の重要性とは? 問題の原因を探る方法として、プロセス分解が非常に有効である。例えば、広告であれば表示からクリック、クリックから申し込み(コンバージョン)といった形で細かく分解することができる。また、解決法(HOW)を検討する際にはA/Bテストが有効である。この方法では、比較対象以外の条件を揃え、目的を明確にすることが重要である。 数字だけではわからないことは? 現在の企画管理業務では、出てきた数字だけで分析や判断をしてしまうことが多い。しかし、出てきた数字の要因がどこにあるのかを探るためには、細かいプロセス分解ができなくても、大枠でのプロセスに分けて見ることができるのではないかと考えた。今回の講義を通して、A/Bテストの有効性を学べたが、A/Bテストの範疇を超えた検証(生産プロセスの改善や販売における改善検証)のやり方についても学びたいと思った。 データ分析の効率化をどう進める? 講義では、身近なデータを使ってプロセス分解を行う方法について触れられた。日々の業務におけるデータ分析のスピードアップや、分析に十分な時間を確保できているかを検証する必要を感じた。具体的には、データ収集、データ加工、分析、共有にそれぞれどれくらいの工数がかかっているのかを明確にし、さらに効率化して、より早く深い分析と共有を実践できる方法を探りたい。

デザイン思考入門

実践体感で学ぶイノベーション

プレゼンは納得できる? プロトタイプの説明については、完成されたプレゼンシートにて発表する方が納得感が得られると感じました。そのため、プロトタイプ作成や報告の優先事項は、スピード、実際に体感・体験できること、そして低コストであると考え、報告もこれらを重視しています。 体感をどう見直す? また、これらの優先事項を活かすためには、人間が直接体感・体験した感想を重要な情報として捉え、AIを活用して視覚化する方法が有効であると学びました。 データ収集の極意は? 業務におけるプロトタイプやテストは、図面やCGでの可視化に加え、実際に試作された空間として創出されています。これらに対して、顧客の反応を定性的なデータのみならず定量的なデータとしても捉え、比較できるようにすることが求められます。そのため、どのようなデータを収集し、何を提示するか、また提示することでどのような課題解決やニーズの充足につながるかを事前に検討する必要があります。 クライアントの声は? さらに、コミュニケーションの活性化を求めるクライアントに対しては、彼らが何を求めているのかを十分に確認しながら試作アイデアを実際の空間に反映させ、図面化します。そして、アンケートによる定性調査と、図面や空間に対するドット投票による定量調査の両軸で評価を行う取り組みが重要だと考えています。

マーケティング入門

顧客視点で購買業務を再発見!

マーケティングの理解とは? マーケティングとは、常に顧客の視点で考えることが重要であると理解しました。マーケティングは、製品やサービスを売るのではなく、顧客にそれを買ってもらうための仕組みを作り、安定して価値を供給し続けることです。顧客に魅力を感じてもらうためには、常に製品の価値を高め続けなければなりません。そのためには、市場や顧客のニーズを製品に反映させるためのOODAやPDCAサイクルを回すことが重要です。 購買業務にお客様視点を? 私が担当している購買業務は、通常、顧客から遠い位置にあると感じていました。しかし、「お客様は後工程」という考えを取り入れ、製造部門を最初の顧客と捉えることで、マーケティングの視点を取り入れられると考えました。製造部門がどのような調達を求めているかを理解し、効果的な購買業務を行うことが、マーケティングの第一歩だと理解しています。この考えを基に、今後の学習に取り組んでいきたいと思います。 客観的視点の重要性は? まず、業務を主観的に捉えるのではなく、定期的に客観的な視点で見直すことを目標とします。日常業務にマーケティング的思考を取り入れ、顧客、つまり後工程の人たちが「買いたい」と感じる購買業務を目指します。その結果、最終的には、自社製品が魅力的に感じられるような生産活動につなげていくことを目指します。

データ・アナリティクス入門

問題解決への新しいアプローチを発見

問題解決の第一歩はどこ? 問題解決の4つのプロセスを学びました。起きたことをwhat・where・why・howに分けて考えると、普段ではwhereやwhyについては何となく意識しているものの、その「何となく」から思いつきでhowに至ってしまうことが多いと感じました。whatについてはほとんど考えられていないように思います。また、現状とあるべき姿のギャップを言葉にしようとしても、うまく出てこないことに気づかされました。これは自分がいかに漠然とした考えで問題に向き合っていたかの証拠だと感じました。 定量的分析を習慣化すべき? 目の前のことに一喜一憂せず、日々の問題には定量的な分析を行うことを習慣づけたいと思います。たとえば、キャンペーンの商品分析やチームメンバーの業務量の適正化なども、定量的に分解して考えると有効です。私たちの基本業務である当事者トラブルの解決にも、この方法が応用できるかもしれません。 ギャップをどう埋める? 最初に取り組むべきは、現状とあるべき姿、またはありたい姿が個々人で漠然としてまとまっていない点の改善です。そのギャップを埋めることが大切です。問題解決の話し合いの場ではまずwhatを意識し、周囲との合意を図ることが重要です。ここを丁寧に行った後に、物事の分解・整理を学んだ通りに進めていきたいと思います。

戦略思考入門

生産性向上のための取捨選択の極意

事実と推計の評価は? 取捨選択を考える際は、多角的に評価することが重要であり、それに対する重みづけも大切です。評価を行う際には、実際の事実を集めることが最も効果的ですが、信頼できる推計を利用することも有効な手段です。経験を積むことで、適切な生産性の判断ができるようになりたいと考えています。また、定量的な視点に限定されず、経緯など定性的な視点からの補足も有効です。捨てるためには、事前の準備が重要であると感じました。最終的には「判断」であり、学びをいかに使いこなすかは自分次第です。 不要業務の見極めは? 我々の組織においては、「やらなくていいこと」はあまり多くないと気付かされました。つまり、IT部門が行わず他部署や社外に引き渡すことが「やらなくていいこと」に該当すると考えられます。突発案件も含め、必要に応じて業務を放棄するという選択肢を用いて、現場の負荷を一定範囲内でコントロールしたいと思います。 優先順位はどう決める? 業務の優先順位を評価するために、いくつかの基準を定めることが必要です。まず、現状の業務を重要性、領域、役割などで大まかに層別します。そして、層別したグループごとに評価し、優先順位をつけます。この際、優先度の低いグループについては、廃止やアウトソース、他部署への引き渡しといった方針を立てておくことも考えに入れます。

クリティカルシンキング入門

問題解決に導く情報分解の極意

イシューって何? イシューとは何か、またそれを設定して考えることの重要性について、改めて学ぶ機会となりました。まず、問題を解決するための方向性を決めるために、情報を分解していく手法や、グラフを用いた視覚化、さらに表を加工するなど、これまで学んできたことを実践的に振り返ることができたように思います。しかし、情報を細分化することに関しては、まだ苦手だと感じました。これを克服するために、実際の業務を通じて追体験を重ねていきたいと考えています。 課題の捉え方は? 日々の提案資料を作成する際には、その提案が本当に重要な課題を特定できているかどうかを自問自答しながら、資料作成に取り組むことを心がけています。会議に参加すると、イシューがずれていると感じることや、時には自分がずらしてしまったかもと思うことがあります。そのため、適切な課題を捉えるという大前提を忘れないようにしたいと考えています。 PPTの下準備は? また、PPTを作成する際には、最初からPPTに向き合うのではなく、Miroなどのツールを活用してラフスケッチから始めることを心がけたいです。その際には、問題を分解し、グラフを用いて視覚化し、一手間かけて表を加工することを意識します。そして、イシューを特定した状態で会議に参加できるよう、事前準備をしっかりと行うことを目標にしています。

クリティカルシンキング入門

三つの視で見える新たな自分

思考のクセって何? だれもが、それぞれの思考のクセを持っており、そのクセから情報が発信されます。思考のクセとは、自分が考えたいことをそのまま想起してしまう傾向のことで、たとえば、ある商品やサービスを連想するとき、頭の中にその対象の特徴があらかじめイメージされる状況に例えることができます。 三つの視の意味は? このような思考のクセに気づくために、「三つの視」を活用することが推奨されます。具体的には、視点、視座、視野という三つの異なる角度から物事を捉え、さらに「具体」と「抽象」の両面から考えることで、思考の偏りに気づく助けとなります。 課題解決はどうする? 私は業務上、課題解決を行う中で、さまざまな会話や質問を通じて相手の要求を引き出す必要があります。そのため、「三つの視」の考え方を、会話の構築や適切な問いかけに活かすことを意識しています。常に疑問を持ち、考え続けることで、自分の思考の偏りに気づく機会が訪れるはずです。 対話で気づく理由は? たとえば、ある会話やメール、チャットの中で「なぜこの話題に偏っているのか」「背景にある意図は何なのか」と自問することにより、他の視点からのアプローチが見えてくるでしょう。このように、「三つの視」と「具体と抽象」の視点を活用しながら、自分の思考のクセを意識することが大切だと感じています。

クリティカルシンキング入門

伝わる工夫で魅せる資料術

資料の視覚化は? 伝えたい内容は、単なる言葉だけでなく、視覚的に表現することでより効果的に伝わることを実感しました。テキストや色の使い方、資料上での順序、グラフの種類、そしてメッセージとグラフとの関連性など、工夫する要素が多々あります。これらは、単に思いつきで作成するのではなく、受け手を意識して選び抜く必要があると感じました。さらに、資料を作る際は、どの場面で誰に見せるのか、作成の目的を明確にすることが大切です。 部内外の説明は? 自分が所属する部署では、部内外に業務プロセスの改善や新規プロジェクトの導入を説明するとき、過去のデータと現状の推移を図示するなどして、なぜその取り組みが必要なのかを明確に伝えています。こうした手法は、今回学んだ内容を活かすのに非常に役立っています。また、部下の資料チェックを行う際も、相手に伝わりやすい工夫がされているか、ポイントが正確に押さえられているかを意識するように心がけています。 今後の資料作りは? 今後は、資料作成や確認の際、今回の学びがしっかりと反映され、受け手に必要な情報が探さずとも見つかるような工夫がなされているかを常にチェックする習慣を続けたいと思います。また、表やグラフの種類ごとにその効果を最大限に発揮する使い方をさらに学び、より具体的で理解しやすい資料作りに挑戦していきます。

生成AI時代のビジネス実践入門

具体性で開くAIの扉

生成AIの活用シーンは? 生成AIを活用できる場面やツールについて改めて認識することができました。また、あいまいな問いに対しても、一般論として整理された回答が得られる点が印象的でした。(これまで、私はこの使い方を主にしていたと感じています。) 指示の具体性は? 生成AIを効果的に活用するためには、問いや指示を具体的に設定することが重要であると認識しました。具体的には、役割、背景、目的、条件を明確に伝えることや、一度の指示で完璧な答えを求めず、得られた回答に対して追加入力を行う姿勢が求められると感じます。要するに、AIを使いこなすためには背景や目的を言語化し、理想のアウトプットをイメージできる能力が必要です。 業務にAI利用の秘訣は? 仕事においては、社内で議事録作成、資料の要約、提案資料のアウトライン設計など、AIを様々な場面で活用しています。今後は、顧客情報のリサーチにも積極的に利用し、その際には目的を明確にすることを心がけたいと思います。また、こうした過程やアウトプットを社内で共有することで、AIに対する関心をさらに広げていきたいと考えています。 最新ツールをどう捉える? ツールごとの特徴や得意分野の違いが次々と更新される中、皆さんがどのように情報を取得し、実際に試しているのかを知ることにも大変興味があります。

クリティカルシンキング入門

データで伝える!効果的なコミュニケーションの秘訣

効果的な伝え方とは? 学びになったと感じたことは、相手に伝えたいことを意識して、それに合わせたグラフや文章、イメージを使用することです。 具体的には、比較を行う際には棒グラフを、継続したものを示す場合には折れ線グラフを使用します。また、文章を印象に残りやすくするために、斜体や下線、色をつけたり、フォントを変えたりといった工夫を行います。さらに、捉え方や考え方に合わせたアイコンを表示して、イメージを掴みやすくすることも有効です。 読者を引きつけるには? 文章を書く際には、読んでもらうことを意識します。アイキャッチや興味を引く冒頭を用意し、全体のバランスや体裁を整えることが重要です。また、相手に合わせて文章の硬軟を調整します。これらのテクニックは、業務の様々な場面で役立ちます。指示を受けた業務の報告、顧客への提案、取引関係先への説明、社内への告知などで、相手に合わせて表示や文章を調整することで、伝えたいことを効果的に伝えることができます。 相手のニーズに応える表現 最後に、相手の価値感や状況に合った内容、表現を心がけます。何を達成したいのか、どんなことを望んでいるのか、相手がどの程度の知識を持っているのかを考慮し、関係性に合わせた表現をすることが大切です。これらを意識して、伝えたいことをしっかりと伝えていきたいと思います。
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