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に関する学び

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問題解決の基礎を学ぶ 今週は、問題解決の４ステップ（What→Where→Why→How）のうち、What（問題の明確化）について学びました。目的を見失わないために、あるべき姿と現状のギャップを数値や定量的に示すことが重要です。そのため、MECEを使い、漏れなく重複なく分解して考えると良いということを再認識しました。 分解の難しさをどう克服する？ 過去にロジックツリーを学んだことがありますが、MECEを意識しながら何で分解すべきかを羅列するのは難しいと感じています。多くの場合、目の前の情報や限られた知識だけで分解した気になってしまうことが多いです。この課題を解決するために、最近は生成AIを活用し、プロトコルやフレームワークを使って客観的な情報を得る機会が増えています。これにより、自分でロジックツリーを使って分析しつつ、他者やAIから得られる情報を組み合わせて問題を明確化していきたいと考えています。 学びを日常でどう活かす？ 毎月の会議資料や日常の部門の問題解決手段を検討する際に、この学びを活用します。ステップを踏んで考え、MECEを意識しながら、広く情報収集し、ロジックツリーを使って情報を分解することで、まずは問題を明確にすることから始めたいです。

データ分析の効果的な手法とは？ データ分析を効果的に行うには、仮説を持って実際にデータを操作し、その結果を視覚化することが重要です。分析の切り口を考える際には、概念（例えばWhen、Who、Howなど）を意識して、網羅的に考える必要があります。一見、経時変化がないように見える場合でも、その内訳を確認し、本当に変化がないのかを疑ってみるべきです。 業績分析と来年度対策に必要なことは？ 年度末に向けては、今年度の業績分析と来年度の計画策定が求められます。そのために、明確な切り口を持ち、業績に関する分析をさらに深化させることが大切です。これまでは一度分析を行うとそれに満足して終わってしまいがちでしたが、今後は他の視点や可能性を常に探求する姿勢を持とうと思います。 多角的視点で分析するには？ 業績に関連する分析には通常ストラック図を用いますが、組織全体で集約するだけでなく、四半期別、顧客別、担当者別、契約形態別など、様々な切り口から分析を試みると、従来見えなかった特徴や課題を明確にすることができるかもしれません。また、EXCELのPivotテーブルやPivotグラフを使いこなすことで、自分の意図するデータの可視化ができるよう、積極的に手を動かしていきます。

顧客価値はどう変化？ デジタル時代の顧客価値は、もはや商品を単品購入するだけでなく、購入後もアップデートやパーソナライズが施され、継続的にその価値が向上していく点に重きが置かれています。さらに、モノとしての側面だけでなく、体験やサービス（コト）の充実も非常に重要視されています。これに加え、高性能なセンサー技術の進化により、さまざまな製品に小型センサーが組み込まれ、AIによるデータ処理がサービスの質向上に活用されています。 AI活用の課題は？ 一方、生成AIをビジネスに応用する際、製品や仕組みの本質を抽出するのはAIだけでは難しく、人間による検証が求められます。こうした障壁を克服するためには、細かな事象を省いて重要な価値に注力すること、また情報を図式化することで全体を整理する手法が鍵となります。 新製品開発はどう見据える？ 生成AIの活用によって、自分だけでは見落としがちな視点やアイデアを取り入れることができました。これにより、より高い視座で評価者としての役割を果たしつつ、スピード感を持って開発を進めることが可能になりました。今後は、新製品の共同開発において、センサーとAIの導入を視野に入れながら、さまざまな可能性を探求していきたいと考えています。

分析の基本とは？ 「分析とは比較である」という教えについて学びました。これは、課題を要素に分解して整理し、個人や会社の状況に応じた基準（目的）を設けて、その要素と基準を比較することを意味しています。基準を「達成すべき目的」とすると、各要素の優先順位や捨てるべきところが明確になってくると感じました。逆に、基準に満たない要素は改善策の検討対象として捉えることができることも学びました。 物流業界での分析方法は？ 私は物流会社で働いており、2024年問題の一つとして「待機料」の明確化が挙げられます。待機という問題を要素（要因）に分解し、それらを自社都合と輸送会社都合にグループ化することで、分析の対象が明確になると考えました。 データ活用で何が変わる？ 現在、導入済みのアプリから取得できるデータを使い、要素を整理して分析対象を決定する予定です。本講座を通じて、適切な分析方法を理解していこうと考えています。 待機料と時間の相関は？ 具体的には、待機料の標準偏差値を算出することで支払い金額の正常範囲を決定し、異常値はチェックする体制を構築します。また、待機料の発生要因と待機時間の相関関係を数値化し、どの要素に対して改善策を打つべきかを社内で共有します。

生成AIの進化はどう？ ライブ授業を通じ、生成AIがどのように進化してきたか、その背景やヒトとの比較における強みについて学びました。その中で、生成AIを活用する楽しさや、必要性が一層強く感じられるようになりました。また、動画学習では、さまざまなAIの中から目的に応じた最適なツールを選び、適切なプロンプトを入力することの重要性を実感しました。 投資判断はどう考える？ さらに、さまざまな起業家のピッチを聞き、オンライン面談を通じて投資判断に必要な視点について学びました。AIを活用することで、ビジネス戦略、市場性、競争優位性、収益性、資本政策などの分析に役立てたいと考えています。しかし、あくまでAIはツールの一つであり、自分自身のビジネスフレームワークや本質的な課題に向き合う思考力の向上も同時に目指していきたいと思いました。 会議内容はどう記録する？ また、動画学習で「会議議事録を瞬時に作成し、途中参加者も過去の議事録を確認できる仕組み」が紹介された際は、大変興味を引かれ、詳細を知りたくなりました。ほかの受講生の方々も、さまざまな場面でAIを活用されていると思いますので、それぞれが抱える課題や理想の使用目的について、ぜひ意見交換してみたいと感じました。

振り返りの意義は何？ 今までの経験や、自分自身や他人の思考の癖を踏まえ、立ち止まって物事を整理する習慣の大切さを再認識しました。見落としている点がないか振り返ることにより、新たな機会や潜在的な脅威に気付く可能性があると感じています。 活用シーンはどう選ぶ？ また、クライアントや社内での打ち合わせ、提案シーンでこの考え方を活用できると考えています。まずは、課題が本当に適切なのか、解決が必要なのか、解決することでどのような効果が得られるのか、そして見落としている点はないかと自問しながら、他者との意見交換に臨むことが大切だと思います。 質問で返す意義は？ しかし、すぐに意見が求められる状況下で、立ち止まって深く問い続ける「更に質問で返す」というアプローチができるかどうかに不安を感じています。日頃から思考のトレーニングを積み、スピード感の中でも質の高い問いを立てる力を養いたいと思います。 会話整理のコツは？ また、具体的な進め方に先行して話が進みすぎると、本来の目的が不明確になってしまうことがあります。そのような場合には、相手の説明を尊重しつつも、角を立てずに一度会話を整理し、本来の目的を再確認するための切り出し方について悩んでいます。

イシューの意味は？ 課題を単に見つけるだけでなく、「イシュー」を正しく理解し、それに基づいて行動することの重要性を痛感しました。マクドナルドの例では、たった1年でもイシューが誤っていた場合、状況がさらに悪化していた可能性があるという話があり、本質を捉える責任の重さを実感しました。 演習の意図は？ また、今週の最後の演習では、受講前なら演習問題を読んだ後、原因調査や分解をせずに「SNSでインフルエンサーに紹介してもらう」や「情報番組の特集に組んで認知させる」といった手段をすぐに考えていただろうと感じました。何をするかではなく、なぜそれをするのかを常に考えることが大切であり、この姿勢を忘れずに振り返りたいと思います。 順位付けの理由は？ 私自身は開発エンジニアですが、開発業務に加えて、セキュリティ、負荷、品質といった運用面にも日々対応しています。やるべきことや考えることが多く、頭の整理が十分にできていないと感じることも多々あります。しかし、今回のイシューを理解するという考え方を優先順位の付け方に活かすことで、なぜ今その作業を行う必要があるのかという理由を明確にでき、結果として自分ごととして必要な選択をしながら業務を進めることができると考えています。

アイキャッチとメッセージ性の重要性は？ 資料作成やレビューにおいて感じた課題として、アイキャッチやメッセージの整合性に注意が必要だと実感しました。特に、冒頭に読み手の興味を引くためのアイキャッチを置くことや、わかりやすいメッセージを伝えることが重要です。 上司からのフィードバックをどう活かす？ 自分が資料を作成する際、上司から「メッセージ性が弱い」と指摘を受ける場面がありました。上司が説明する資料であるため、自分の意図をどこまで含めてよいのか悩みました。また、資料レビューの際には基本的なフォントや色、グラフの作成に関する指摘を何度も行っているにも関わらず、なかなか改善されないことがあり、指摘理由が伝わっていないのではないかと思いました。 効果的な指摘方法とは？ 今後は、資料レビューの際には、フォントや色、アイキャッチ、グラフの指摘とともにその理由を伝えるように心掛けます。また、自分自身が資料を作成する際には、単なる実況中継に終始せず、示唆や意図を含め、そもそも何を伝えたいのかを明確にしてから上司とすり合わせるようにします。 資料作成のゴールは？ これらの改善を通じて、より伝わりやすく効果的な資料作成を目指していきたいと思います。

イシューを特定する重要性とは？ イシューを特定することの重要性を、学習を通じて実感することができた。と同時に、適切なイシューの捉え方の難しさも感じるようになった。本質を捉える「問い」にたどり着くまでの時間や準備も重要だが、自分一人で解決するという意識が強かった。しかし、「問いを残す」「問いを共有する」など、メンバーと一緒に考え、悩むことでも良いと感じるようになった。また、イシューを特定することで論理的な枠組みや適切な根拠を導きだすことも学んだ。 進捗遅れを解消するには？ 所属する部署で進捗が遅れている営業課題を解決するためのイシューを特定し、幹部と共に論議した。その結果、やるべき活動や期間、到達目標、活動の見える化の手法などを整理した。幹部と共同で考えることでイシューを共有し、一体感をもって取り組むことができると感じた。 課題と解決策をどう共有する？ 具体的には、現状結果から課題とあるべき姿とのギャップを分析し、そのギャップを解消する課題を幹部と共有した。部署としてのイシューを特定し、相互に論議して解決策と優先順位を決定した。さらに、定期的なミーティングを計画し、イシューから離れたり方向性が分散しないように継続して取り組むことが重要だと学んだ。

学んだ知識は有効？ 7月にマーケティング入門と戦略思考入門を受講した経験があり、今回のGAiLの課題ではこれまで学んだ内容とデータ・アナリティクス入門で学んだことが融合し、スムーズに取り組むことができました。 旅行商品の問題点は？ 私の所属する訪日旅行のチームでは、アメリカの旅行会社と協力して訪日旅行商品を企画開発し、仕入れや手配、受客対応を行っています。しかし、現状の訪日旅行商品は基本的に東京・京都・大阪の周遊ツアーに偏っていて、旅行者にも受入先にもあまりメリットがないオーバーツーリズムの問題が深刻化しています。この現状をどうにか打破し、解決策を導くために「3W1H」を活用して考察していきたいと思います。 観察の視点は何？ まず、日常で目にする商品やサービスを観察するときに、それがなぜヒットしているのか、その背景を考えることを心掛けています。具体的には、商品やサービスが誰に向けられているのか、どのようなニーズを満たしているのか、セールスポイントは何か、という要素を分析します。また、日本人が感じる日本の魅力と外国人が感じる魅力にはしばしば隔たりがあるため、日本政府観光局のデータと海外メディアのデータを比較分析し、観光素材の調査を進めています。

問い設定はどうすべき？ 問題が発生した場合、まずは適切な「問い」を設定することが重要だと実感しました。この「問い」を立てる際は、単に現状の問題に対処するだけでなく、その問題がそもそも発生しないよう何ができるかという視点で考えることが効果的です。また、以前に学んだ数値の細分化や合計といった手法を用いることで、問題の本質を正確に捉える必要があると感じました。 改善策はどう検討する？ 設定した「問い」に基づき改善策を検討する際も、タイミングや手法を慎重に考慮しなければなりません。たとえば、単価と客数の両面に課題がある場合、単に単価を引き上げると、価格に対するイメージから客数が減少してしまう危険があることを学びました。対策のタイミングを見誤ると、かえって悪影響を及ぼす可能性があるのです。 利益拡大はどう実現する？ 利益の最大化を検討する際には、問題の原因を多角的に分析し、適切な対策を講じることが大切です。例えば、稼働率に課題がある場合、単に販路を拡大したり単価を下げるだけでは、需要が低下しているシーズンにおいては安売りと見なされ、思わぬ逆効果を招く可能性があります。原因をさまざまな角度から検証し、本当に有効な手段を選ぶことが求められると実感しました。

仮説の組み立てはどう？ 仮説の立て方が十分でないと痛感しました。対概念の考え方を徹底し、マーケティングのフレームワークも活用すれば、仮説の質を向上させられると感じます。実際、知識としては持っているものの、業務で使う機会が少ない現状を改めて意識しました。 研修成果をどう見る？ 今週の学びでは、研修やワークショップの設計・効果検証に役立つ視点を得ました。受講者アンケートや研修課題の結果は、全体平均だけでなく、職種、役職、経験年数、所属部門などの切り口で分解することが大切だと実感しました。感覚や経験に頼らず、データに基づいて仮説を立て、施策改善につなげる行動を今後も意識していきたいと思います。受講者の反応やアンケート結果を丁寧に読み解くことで、対象者に合った学びの場づくりにも役立てたいと考えています。 データ分析の本質は？ 今後は、定量データと定性データを組み合わせ、課題の背景まで捉える分析力を高める必要があると感じています。また、研修が期待通りに機能していない場合、すぐに「受講者の意欲が低い」と捉えるのではなく、案内、事前課題、参加、理解、実践、継続といったプロセスごとに分解し、どこに課題があるのかを確認していくことが求められると考えています。