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検討 ✕ 方法

に関する学び

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学びの要点は何？ 今回の講座で得た最も大きな学びは、「顧客視点で考えること」と「構造的に整理すること」の重要性でした。これまで私は経験や感覚に頼って考えることが多かったですが、3Cなどのフレームワークを活用することで、徐々に論理的に思考を整理できるようになっていると感じています。 全体視点の意義は？ また、物事を俯瞰して全体を見渡すことで、打ち手の質が変わることも実感しました。単に施策を検討するのではなく、「誰にとっての価値か」という問いを常に意識する姿勢が重要だと強く感じました。 計画的進捗とは？ 学び方の面では、自分のペースで計画的に進められたことが大きな収穫です。今後は、これまで場当たり的に進めていた仕事や勉強の方法を見直し、計画性を持って取り組むことを意識したいと思います。 業務適用の進め方は？ 講座で得た知識は、日々の業務や部門運営にすぐ活かせると感じています。課題が出た際には、まず「これは誰にとっての課題か」「構造はどうなっているのか」「他にどんな打ち手があるのか」を整理し、感覚に頼らず構造化して再現性のある方法で対応することを心がけたいです。 振り返りの向上策は？ また、実行して終わるのではなく、振り返りをセットにしてブラッシュアップを続けることが大切だと思います。学びは一過性のものにせず、e-learningなども活用しながら、「知っている」で終わらず「使える」状態にすることを目標に取り組んでいきたいです。

価値提供の明確化が重要 事業を進める上での目的や価値提供の具体的な内容を明確にし、それを維持するための施策を考えることは重要です。特に高い利益率の追求ばかりに目が行くと、提供する価値を削ることになりかねません。そのため、常に「提供したい価値とは何か」を明確にし、ぶれないように心がけることが求められます。 コスト削減と品質の両立は可能か？ 現在、自動車部品の購買担当として、使用する部品や材料のコストをどれだけ抑えられるかが、自社の収益に大きく影響します。しかし、ただ安価なものを追い求めることは、サービスの質の低下につながる可能性があります。安価な調達方法を検討する際には、その選択が提供価値の低下につながっていないかも視点に加えて、慎重に検討する必要があります。 日本製と中国製の選択基準は？ 例えば、ある商材において、質の高い日本製の材料と同一素材の廉価版である中国製の材料の適用を検討することがあります。価格面で中国材が有利であっても、『耐久性』やその他製品の品質が損なわれないかどうかを、十分に検討しなければなりません。 提供価値と価格のバランスをどう考える？ 顧客に対して提供したい「価値」を明確にすることの重要性に気づき、それを深堀り検討してみます。それに対し、自社目線とサプライヤー目線の双方から考えることが必要です。さらに、自社や関連するサプライヤー、競合他社との価格と価値のバランスを考慮しつつ検討してみることが大切です。

本質はどう考える？ 今週は、「課題は何かを考える」という視点から、自身や組織の問題解決に必要なアプローチを学びました。通常、目の前に浮かぶ課題や思いついたままの問題に飛びついてしまいがちですが、今回の学びでは、根本的な課題を考えることが問題解決に直結するという点に気づかされました。 課題の具体化とは？ 特に、課題を「問い」の形に具体化し、常にその課題にしっかりと向き合う重要性を理解しました。思いつく課題をまずは全て書き出すという方法は、後の検討に向けた良いスタートになると感じています。 問題をどう共有する？ 組織内で課題について議論する際、まだまだすべての問題を洗い出しきれていないと実感しています。そこで、①考えられる全ての課題を列挙し、②どの課題を優先的に解決すべきかを明確にし、③その上で具体的な対策を検討するというプロセスを、メンバーにも広く共有していきたいと考えています。 リーダーはどう考える？ また、現在自分がオーナーとして管理しているプロジェクトと、リーダーとして関わるプロジェクトの両方において、メンバーから出された課題やその解決策に対して、なぜその考えに至ったのか、他にどんな問題を見つけたのかといった背景をしっかりと確認する声掛けを心がけたいです。リーダーとしては、全ての課題をリストアップし、その意図や理由を自ら明確にしながら、他者と共有して、本当に解決すべき課題かどうかを特定してプロジェクトを進めていこうと思います。

自分の魅力は伝わる？ 自身のPRポイントを伝える機会は普段なかなかないため、難しさを感じました。しかし、自己マーケティングができるということを、この講座を通じての目標のひとつとしたいと考えています。「相手に伝わること」や「相手が魅力的に感じること」を基準に、うまくいったと判断できるよう努力したいと感じました。 なぜヒットする？ ヒット商品について考えたとき、グループワークでその理由を議論しました。私の仕事ではヒット商品に注意を払うことが多いですが、その理由について深く掘り下げることは少なかったため、他の受講生の意見を聞くことができたのは良い経験でした。このように「考える癖」をつけることは重要であり、自身が今後マーケティングを行う際の参考にしたいと感じました。 販路拡大はどのように？ 具体的な活用シーンとしては、以下のようにマーケティングに役立てたいです。自社商品の販路拡大のために、自社商品や競合情報の把握、専門知識の習得、業界知識の熟知、ターゲット層の検討、販売チャネルの選定、パッケージの検討、PR方法の検討が挙げられます。 知識は深められていますか？ また、商品について学ぶために、自社商品だけでなく他社商品についても勉強し、それらを実際に使用することで、強みと弱みの把握に努めます。さらに、商品に関連する専門知識や業界知識を習得し、ターゲットや販売チャネルの選定、パッケージの作成、効果的なPR方法を検討していきたいと考えています。

データの意外な発見は？ 数字を分析する際、単に数値を眺めるだけでなく、以下のような手法を用いることで新しい発見があることを理解しました。まず、グラフ化したりパーセントに変換することが有効です。また、データのグルーピングも年齢帯を変えるなどの工夫が必要です。さらに、複数の切り口から分析し、結果を疑いながら挑み続けることが重要です。 新たな視点は現実？ このようなマインドを持つことで、特徴が見えなかったということ自体が「新しい発見」であると理解することができます。そして、新たな切り口が必要だと気づくこともできます。したがって、様々な方法でデータを分解し、分析していくことが脳の考え方をポジティブに変える重要なポイントだと学びました。 数の理由は何だ？ 具体的には、「数」を扱う場面が多いため、データを様々な方法で分解し、それぞれの要因を特定していきたいと考えています。例えば、来場者が増えた原因や、顧客が不満を持つプロセス、売上向上の要因を詳細に分析したいと思っています。 多角的視点は十分？ 今週中に、現在行っている来場者数の分析を一度見直し、見えているものだけで十分なのか、または他に見えてくるものがあるのかを検討したいと考えています。現時点では、業種や職種、来場日時といった切り口で分析していますが、事前登録の時期やセミナーの申し込み状況、WEBアクセスの頻度など、他にも試すべき切り口が思い浮かぶので、それらを用いて分析を試みる予定です。

フレームワークの活用法を学ぶ 3C分析とPEST分析は事業の成功を導くための有力なフレームワークです。3C分析では競合、市場、自社の顧客ニーズを整理し、自社の強みを明確にします。さらにSWOT分析を組み合わせることで、弱みや脅威を発見し、それを強みや機会に転換する方法を学びました。これにより、どの場面でどのフレームワークを活用するべきかを理解でき、特にビジネスの比較が具体的にイメージできるようになりました。特徴の理解は強みの発見につながります。 事例を通じた深い理解とは？ 特に、実際の事例を通じてフレームワークがどのように適用されるのかを考えることで、理解がより一層深まりました。具体的には、3C分析によって市場や顧客のニーズを把握し、自社の独自性を明確にした後、SWOT分析でその独自性が真の強みであるかを検証することができます。また、バリューチェーン分析を通じて店舗の業務フローを整理し、貢献度の高い部分を特定することの重要性を学びました。 効果的な人材教育を怎麼考える？ 業務の効率化に向けて、長期的には設備の導入といった機械化を検討し、短期的には貢献度が高い業務を担う人材の育成に注力します。これには、他部署との連携や市場調査による情報収集が不可欠です。また、人材教育では、資格や等級に応じた研修を実施し、効果的な教育スケジュールを組むことが求められます。こういった要素をフレームワークを駆使して分析し、具体的な戦略を立案することが肝要です。

ゴール設定はどう？ ゴールを設定し、そこへ向かう道のりを決めるという戦略思考においては、各工程での重要なポイントを学ぶことができました。ゴール設定では視野を広げ、大局観をもって考え、そこからKSF（重要成功要因）を見出します。その助けとして、さまざまなフレームワークが存在します。 現状分析は何？ ゴールに向かう道のりを決める際には、まず現状分析（内部分析）を行い、競争優位性の確保（差別化）と選択と集中（資源活用効率の最大化）について考えます。また、対象としているもののメカニズム、例えばコストに関しては事業の経済性を押さえる必要があります。これらを理解するためのフレームワークも用意されています。 製品開発の進め方は？ 戦略思考の一連の流れを実践することで、どのような製品を作るべきか、またそれをどのように実現していくかを検討する際に大いに役立ちます。顧客に求められる製品は何かを考え、それを実現するために自分たちの現在の開発能力では不足している場合、どのように能力を向上させ目標達成を目指すかといった具体的な行動を考えることが大切です。 実践で未来は見える？ 製品企画の機会はなかなか訪れないかもしれませんが、仮に新しい製品を開発するという仮定のもとで、戦略策定の実践を試みるのが良いと考えます。実践を通じて、戦略思考のトレーニングになるだけでなく、環境分析を通じて広く調査することで、新たな発見の機会となるのではないかと思います。

問題解決の4ステップとは？ 問題解決の4ステップについて確認しました。これらのステップは、問題の明確化、問題箇所の特定、原因の分析、そして解決策の立案です。問題が発生した際には、このフレームワークに従って課題の本質と原因を十分に把握し、それを踏まえた解決策を検討することが重要です。ビジネスではスピード感が求められることが多いですが、原因分析を急いでしまうと誤った解決策に至る可能性があるため、注意が必要です。 仮説設定のポイントは？ また、仮説を考える際のポイントには、複数の仮説を立てることや、仮説同士の網羅性を持たせることがあります。決めうちせずに、異なる切り口で仮説を立てることが大切です。仮説は他の可能性を排除した先にあるため、データによる裏付けも重要です。特に社会課題を扱う際には、原因の仮説が「分かりやすい」ものに走りがちですが、常に複数の可能性を視野に入れてデータを検討することが必要です。 フレームワークをどう活用するか？ 提案やブレストの際には、今回のフレームワークを取り入れたいと考えています。また、チーム内で問題解決の4ステップを共有し、データの取得方法を数字だけでなく、アンケートや口頭での情報収集など選択肢を広げて検討することも重要です。 仮説設定が重要な理由は？ 特にデータ分析では「仮説設定」が最も重要であり、クリエイティブが求められる分野だと感じています。今後、この点を重点的に取り組みたいと思います。

寄与度はどう評価？ 各要素が結果―計画と実績のギャップ（増加・減少）の中でそれぞれどの程度寄与しているかを算出し、その割合に基づいて対策の優先順位を検討する点に大変学びがありました。ギャップへの寄与度を明確にすることで、プラス・マイナスに関わらず項目同士の比較が容易になると実感しました。 分析の流れはどうなってる？ 実際の分析作業では、次のステップを経ると効果的だと理解しました。まずは、MECEを意識して可能性のある切り口を複数挙げ、問題の原因に関する仮説をいくつか立てます。その後、手持ちのデータでそれらの仮説を検証し、どの切り口が最も問題に影響を及ぼしているかを見極めるという流れです。この際、定性的な情報も加味し、全体の優先順位を整理してからデータ分析に取り掛かることが重要だと感じました。 データ集計はどう見直す？ また、現時点で隔週配信されるデータについては、分析というより単なる集計作業にとどまっている印象を受けます。定例ミーティングでも、主にデータの紹介が中心となり、個人の推測に基づいたコメントで終わってしまっている点が課題です。今後は、まず各データの変化（増減）に着目し、MECEを意識した複数の切り口と仮説を立てる作業を進めていきたいと考えています。 AI活用のコツは何だろ？ さらに、切り口や仮説を出す際に社内で利用している生成AIの活用方法や、留意すべきポイント、コツなどがあればぜひ共有していただきたいと思います。

数字はどう活かす？ まず、表に示された数字は単に眺めるだけではなく、適切に加工や分解をしてから分析することが大切です。そうすることで、問題箇所の特定や原因追究がしやすくなります。ただし、分解の方法によって読み取れる内容が変わるため、工夫が必要です。 分解の切り口はどう？ 「分解」の過程では、「モレなくダブりなく」を原則とし、層別、変数、プロセスのいずれか、またはそれらを組み合わせたパターンを用いると効果的です。たとえ分解しても結果がすぐに見えてこなくても、それは失敗ではなく、他の切り口が存在することの証です。迷った場合は、別の視点からの切り口を検討し、複数のアプローチで分析することが重要です。 経理の分析はどう？ 業績の集計や分析においては、一部で層別や変数分解が既に行われているケースも見受けられます。しかし、具体的な対策に落とし込めていない事例もあるため、経理担当者としては、損益に影響を及ぼす要因をより細かく分解することで、例えば売上における維持費や償却額の割合を算出し、経営への影響を明確にする材料を提案できると感じました。 結果が出ないときは？ また、いかなる方法で分析を進めてもすぐに結果が得られない場合においても、それは失敗ではなく、別の切り口を見つける機会と捉えるべきです。繰り返しさまざまな視点からの分析に取り組むためには、まず自分自身のインプット（土台）を広げ充実させることが必要であると改めて感じました。

フレームワークをどう活用する？ what-where-why-howのフレームワークで考えることが非常に印象に残りました。これを会社でよく言われるPDCAサイクルに当てはめて考えてみました。P&Cの部分はwhat-where-why-howに、D&Aの部分は施策と解決策の実行に相当します。 仮説思考の真価は？ 特に仮説思考はwhere→why→howの部分に適用できると思います。仮説と結論をセットで考えることで、無秩序な分析を防ぎ、限られた時間と資源で施策を考える際に有効だと感じました。 更に、単なるデータ集計とデータ分析は異なるという点についても再認識しました。 データ分析をどう実践する？ 私は現在、メーカーの物流子会社で働いており、様々なシステムから日々多くのデータが蓄積されています。しかし、DXを推進すると言いつつも事なかれ主義が根強く、なかなか進展しないのが現状です。今回学んだwhat-where-why-howの流れでデータを分析し、グラフ化して社内で共有することで、的を絞った改善策の検討に役立てることができると思います。 目標達成に向けた分析とは？ 具体的には、何を達成したいのかを明確にし、日々蓄積されるデータから目的に合ったデータを選定して分析し、情報として活用します。その結果を「わかりやすく伝える」ことを念頭に置き、周囲に共有して活動に巻き込み、活動の方向性を決める役割を担いたいと考えています。

AI学びの意義は？ AI演習を通して、「ありたい姿」などをじっくり考える機会となりました。最後に、具体的な言語化を行うことが、この6週間の学びを無駄にしないための第一歩だと感じ、自分への約束として実行に移していこうと思います。 目指す姿は何？ 【ありたい姿】 複数の事業を横断する立場として、AIツールを適切に使い分け、意思決定に必要な情報収集や企画の進行スピードを現在の2倍にし、各事業のスピードアップを実現する状態を目指します. 何を身につける？ 【身につけたいもの】 まずは、各AIツールの特性を十分に理解することを大前提とし、その上で以下の点を身につけたいと考えています. ① 各AIツールのセキュリティの厳格さを見極める判断力 ② セキュリティを保ちながら、機密漏洩を防ぐための効率的な変換作業の方法や仕組み 行動計画はどう？ 業界が多岐に渡るため一概にはまとめにくいですが、以下の行動計画を実行していきたいと思います. 具体行動はどうする？ 【具体的な行動】 ■ 特性理解を深めるために ・8月からAIツールのサブスクリプション講座を受講し、受講後は実務での活用を試みる. ・利用を検討する際は、まず「使える」かどうかを判断し、次に「セキュア」であるかを2段階でチェックする. 変換作業の工夫は？ ■ 変換作業の効率化のために ・AIに相談して、効率化の方法を探り、実際に試して改善を図る.