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本 ✕ 方法

に関する学び

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誰に売るのかをどう明確化する？ 「誰に売るのか」を明確にし、適切なプロモーションを展開することの重要性を理解しました。今回の演習を通じて、例えばワークマンのマーケティング戦略に見られるような、新たな顧客層の獲得の可能性を感じることができました。また、強みを複数組み合わせて差別化できる領域を探るという戦略は、単一では解決できないジレンマを解消するための糸口になると学びました。 セグメンテーションの切り口を見直す理由は？ まず、セグメンテーションの切り口が単調になっていないかを振り返ることから始めました。これまで、自身の業務を営業店からバックオフィス業務へと移行する中で、単一の変数で業務を分けてしまっていないかを反省する機会としました。今後も、既存業務が多くある中で、「スピード×正確性」や「コスト削減×利便性」といった軸で社内サービスの価値を整理し、最適な業務プロセスを設計することを考えています。 本当に求められている価値とは？ 「誰にどのような価値を提供するのか」を明確にするため、現在の業務をセグメンテーションの切り口から振り返ることが必要です。単一の視点に偏らず、業務プロセスを複数の軸で整理することが求められています。また、バックオフィス業務のターゲティングとして、社内で優先すべき課題や影響度の高い業務を最適に配分しつつ、営業店とのコミュニケーションを強化して「本当に求められている業務価値」を把握することが大切です。 ポジショニングでどんな改善が可能？ さらに、ポジショニングの考え方を活用して、業務改善の提案や効率化を推進することです。既存業務の見直しに加え、新たな視点をもって業務を見直し、組み合わせによる差別化でジレンマを解消する方法を模索していきたいと考えています。

問題解決の基本ステップは？ 問題解決は段階的に考えることが重要です。まずは「What」として、何が問題なのかを明確にし、あるべき姿と現状を把握し、これについて周囲と合意を取ります。「Where」では問題がどこにあるのかを特定し、「Why」ではなぜその問題が起きているのかを分析します。そして「How」では、問題をどのように解決するかを考えます。 ロジックツリーで何が変わる？ ロジックツリー（MECE：もれなく・だぶりなく）は、問題を解決する際のWhere、Why、Howの各段階で有効に活用できることがわかりました。これを様々なシーンで使えるように、もっと積極的に取り入れていきたいと考えています。 問題をどう分解するか？ 問題を分解する方法には、層別分解と変数分解（掛け算）の2つがあります。これまで意識して使っていなかったので、状況に応じてこれらの方法をうまく引き出せるようにしたいです。 共通認識をどう持つ？ 計画やあるべき姿が明示されていないケースが多くあります。このため、まずロジックツリーを使って問題を以下のように切り分け、可視化し共通認識を持つことが大切です。解決策を提案する際にも、すぐに実現可能なことだけでなく、様々な解決案を考慮し、長期的に良い方向に進むための基礎となる資料を作成していきたいです。 MECEをどう活用する？ また、数値データでない分析においてはMECEを意識し、作業に取り掛かる前にWhatやWhereに時間をかけることが重要です。変数分解も選択肢として考慮し、「分析の本質は比較であり、意思決定のためのものである」という点を忘れずに実践していきます。今後は部下に教えることも視野に入れ、データを整理しながら作業するように心がけたいと思います。

アンケート変更の必要は？ 自社サービスのユーザー向けに定期的に開催しているイベントでのアンケートについては、これまで項目を変更せずに実施してきました。項目変更を行うと比較が難しくなると考えたためです。今後は、アンケート内容に本当に変更の必要があるのか、改めて問い直しながら検討していきたいと思います。 インタビュー内容は羅列になる？ ユーザーインタビューでは、インタビュー後の記事化において、質問内容と返答が単なる羅列になりがちな点を改善する必要を感じました。コーディングを実施することで、情報の分析がしやすくなるとともに、他者へ伝わりやすいアウトプットにつながると考えています。まだ試行段階ですが、各担当者と意見交換の場を設け、特にインタビューに関しては、こちらが意識してヒアリングしないと暗黙知を引き出せないため、事前に質問項目に組み込むか、必須項目としてルールを決めることにしています。 定性定量の違いは何？ また、今回の取り組みで、解決策を前提に課題を定義しないという考え方や、分析データの収集方法には定量分析と定性分析の2種類があることを認識しました。定性分析は、感情など数値化や可視化が難しい情報の解析に適しており、暗黙知と形式知の両面を理解することが大切です。暗黙知については、こちらから意識して引き出す必要があると感じています。 課題設定はどう見直す？ これまで、課題は解決策をあらかじめ想定したうえで捉えていたため、今回の「解決策ありきで課題を定義しない」という視点は大きな気づきとなりました。定性分析の難しさを実感しているため、まずは自分自身のナノ単科におけるカスタマージャーニーを作成し、感情の可視化の練習からアプローチのコツをつかめるよう挑戦していきたいと思います。

どうしてイシューを選ぶ？ 課題に向き合う際、まずはイシュー（最優先課題）を特定し、その対策に取り組み、対策後に次のイシューへと順次対応していくという繰り返しで、効果的な課題解決が可能であると学びました。 客観的視点の意義は？ イシューを特定するためには、起こっている事象について客観的かつ多角的に事実を把握し、分析する必要があります。主観や偏ったバイアスにとらわれると、すべての課題を洗い出すことが難しくなるため、あくまで客観的な視点を維持することが重要だと再認識しました。 優先順位はどう決める？ また、洗い出した事実や課題を分解し、分析して優先順位をつける際にも、主観やバイアスを排除した客観的・多角的な判断が求められます。この点が最も難しい取り組みであると感じました。 計画管理の秘訣は？ 私の職務においては、事業計画を策定し、その計画通り、あるいは逸脱した状況を補完しながらプロジェクトの管理を行い、計画の達成を目標として部署のマネジメントを実施しています。計画と実績の差異に対処し、次期の計画を策定する流れの中で、客観的かつ多角的に事実分析を行い、優先課題を特定して対策を講じる一連のプロセスに、今回の研修で学んだ方法や意識すべき点が大いに役立つと感じました。 実績乖離をどう乗り越える？ 今後、計画と実績の乖離に直面した際には、以下の３点を意識して取り組んでいきたいと思います。 問題の根源を探る？ １．事象や問題を洗い出す際には、主観や無意識のバイアスを排除して、客観的かつ多角的に見直すこと。 ２．洗い出した事象や問題の原因を分解・分析し、本質的な起因を探ること。 ３．多数の問題や課題の中からイシュー（最優先課題）を特定し、その対策を実施すること。

イシューの意味は？ 「イシュー」とは、今ここで問い直すべき核心の問題を意味し、これまで学んだ分解やロジックツリーの考え方を活用できることを実感しました。その上、手順を踏んで伝える言語化や視覚的に示す方法との連動が重要であると認識しました。 事例から何を学ぶ？ ファストフード店の事例では、客の立場では実感していたものの、経営者の視点から内外環境に応じたイシューの抽出やそれに基づく施策の検討が難しく感じられました。特に、売上の分解において、平日と休日、ハンバーガーとサイド、若者とシニアといった切り口は、自分の発想にはなかったため、新たな気づきを得ることができました。 売上戦略はどう練る？ この考え方は、自身が担当する売上拡大策にも活用できそうです。売上を分解し、点数や単価、カテゴリーなど、どの切り口や問題があるのかを明確にした上で、適切な打ち手を講じていくことが必要だと感じています。また、取引先の食品小売店の売上に対しても、数字の内訳をしっかりと把握し、的確な施策を提案することが求められるでしょう。 日々のスキル向上は？ 分解のスキルや経験が必要だと実感しているため、日常のニュース（決算関連やキャンペーンなど）の背景を分解・整理することを意識しています。さらに、社内や取引先への売上確認や報告が月次単位で行われることから、定期的にOutlookのスケジュールにリマインダー（毎月25日朝8時）を設定するなど、日々の業務で経験値を積む計画です。 理論の実践はどうなる？ 「分解（階層、変数、プロセス）、ロジックツリー（インパクトの大きいものから）、MECE（漏れやダブりなく）」といった考え方を常に意識し、業務改善に努めていきたいと考えています。

仮説思考の基本を理解？ 今週は、仮説思考の本質と実践について学びました。仮説とは「論点に対する仮の答え」を示すもので、結論の仮説（答えはこれ）と問題解決の仮説（What・Where・Why・How）の2種類があると理解しました。 なぜ仮説が必要？ 特に印象に残ったのは、データ分析の手法に入る前に仮説を立てる重要性です。仮説がなければ、データ分析はまるで地図のない旅のようになってしまいます。仮説があることで、何を検証すべきかが明確になり、データ収集の目的や比較指標の選択にも意図が持てるようになります。また、自分に都合の良いデータだけではなく、反論を排除するデータも収集することで、確証バイアスの防止にもつながることを学びました。 仮説の見直しは確か？ さらに、今回の学びを通じて、自身が取り組んでいる業務プロセスの費用対効果分析において、仮説を立てる前にデータ収集を始めていた点に気づきました。そこで改めて仮説を見直すと、「このプロセスはスポット売上だけでなく、継続売上も評価に含めるべき」という考えに至りました。今後は、継続売上を含めたデータ収集方法の検討と、正しい比較指標の設定を行った上で再度分析を進める予定です。加えて、データに含まれるノイズ（定義のぶれ）や異常値・外れ値の扱いについても明確にする必要があると認識しました。 あなたの手法は何？ 実務では、「データを見てから仮説を立てる」という順序になりがちですが、どの業務においても、まず仮説を立てることの重要性を再確認しています。皆さんの業務では、仮説を先に立ててからデータ収集や分析を行っているでしょうか。もし仮説なしでデータを扱ってしまった場合、どのようにして立て直しをしているのか、お聞かせいただければと思います。

課題定義はどうする？ 課題を正しく定義し、データをMECEに分解して本質的なイシューを見極め、論理構造や表現設計を工夫することで、相手に伝わり行動につながる提案が可能になるという学びを得ました。今後もこの振り返りを重ね、更に学びを深めていきたいと感じています。 学びをどうまとめ？ これまでの学びをまとめると、カスタマーサクセス業務における本質は以下の5点に集約されます。 事実をどう捉える？ まず「クリティカルシンキング」では、事実に基づいて論理的に考えることの重要性が強調されました。また、「わかる」と「できる」は異なることであり、アウトプットを中心とした思考法が鍛錬の鍵となります。 データをどう活かす？ 次に「MECE×データ活用」では、ログイン率、投稿率、コメント率、頻度などの各プロセスを細かく分解し、偏りや変化、セグメントごとにデータを分析することで、ボトルネックを特定し、具体的な打ち手につなげる方法を学びました。 結論はどう伝える？ 「コミュニケーション設計」では、ピラミッドストラクチャーを用いて結論から伝える技法が重視されました。正しい日本語と簡潔な構造を意識することで誤解を防ぎ、相手に具体的な行動を促すことが求められています。 資料作りはどう？ さらに「資料・文章設計」においては、タイトルやグラフ、色の使い方、配置といった視覚的要素が理解度に大きく影響するため、リード文で目的を明確にし、視覚的に一瞬で伝わる資料作りの工夫が重要であると学びました。 課題を絞るには？ 最後に「イシュー思考」では、すべての問題に手を広げるのではなく、本当に価値のある課題に絞り、優先順位を明確にしてリソースを集中する戦略が大切であると理解しました。

リーダーの役割とは？ WEEK01〜05を通して学んだことについて。 私にとって不足していた視点は、リーダーとしての人材育成の観点でしたが、本講座を受講することで大きな収穫がありました。これまでは、人材育成とは仕事の方法を教えることだと誤解していましたが、変化や競争が激しい現代においては、部下が自ら考え行動できるように促すことが重要であると学びました。その手法としてエンパワメントがあることも理解しました。 フィードバックの役割を知る ライブ授業で学んだ評価のフィードバックの目的も同様に、会社が期待する役割を伝えることで、メンバーのモチベーションを向上させ、自己成長を促すことにあります。これにより、会社に貢献し、成果を上げるチームを作ることがゴールとされています。 モチベーションを高めるには？ 能力があるにもかかわらずモチベーションの低いメンバーや、チームの成果に十分貢献できていないメンバーが一定数存在しています。そのような人々に対して、どうアプローチし、チーム全体のレベルを上げていくかについて、これまでの学びを活かしながら考えたいと思います。 適切な仕事の振り方を考える メンバー全体のパワーをフル稼働させるためには、頼りがちなメンバーにばかり仕事を任せるのではなく、敢えて機動力が低いと捉えられているメンバーにも適切な仕事を振ることが重要です。その際、環境要因と適合要因を考慮し、本人にとって少し難易度の高いレベルの仕事を任せてみます。それでも仕事の進捗が期待通りでない場合は、その人が抱えている障害やモチベーションを下げる要因を冷静に分析し、適切なアプローチを取りたいと思います。現在任されている大きなプロジェクトを推進しながら、これらのことを実践してみます。

比較対象を誤解することの影響は？ 分析の基本は比較にあります。特に、比較する対象が「類似性の高いもの同士（Apple to Apple）」であることを意識する必要があります。これまで自身で行ってきたデータ分析において、その認識が誤っていたと感じました。しばしば「異なるもの同士（Apple to Orange）」を比較しようとしていたことに気づいたのです。 データ作成の目的を明確にするには？ また、データ作成の際には、まず「目的」を明確にすることが重要であると学びました。ライブ授業で問題に取り組んだ際、大切なポイントを見落としていたことがありました。今後、データ分析を行う際には、まずその分析の目的を再確認し、その上で分析を進めていきたいと思います。 仮説を線で考えることの重要性 さらに、仮説立てに関しても、全体像を広く理解し、点ではなく線で考えることが重要です。これにより、いくつかの仮説をより具体的に報告できるよう努めたいと思います。特に、SEOに関わる数値分析や会員登録までのユーザー動線の見直しに活用できると感じています。 効果的なデータ分析方法とは？ データ分析の目的としては、以下の点に注意したいと考えています。 ・さまざまなタイプのデータの特性と、陥りがちな分析の落とし穴に注意する。 ・定量データを用いた分析の重要性を認識し、その活用を図る。 比較と改善のためのディスカッションの重要性 最近は、コンペティターのメディアとの比較や、ユーザー登録導線の参考メディアやランディングページと自社サービスの比較を十分に行えていませんでした。これを改善するため、チームメンバー全員でグループディスカッションを行い、検証結果を導き出す方法を取りたいと思います。

自律行動はなぜ大切？ エンパワメントとは、目標達成のためにメンバーが自律的に行動できる力を引き出すリーダーシップの一手法であり、目標は明示しつつも遂行方法は各自の自主判断に任せる点が特徴だと感じました。同時に、活動を円滑に進めるための環境整備や必要な支援が大切であり、最終的な責任はリーダーが持つという基本姿勢も理解できました。 エンパワメントの適否は？ また、エンパワメントが適する業務と不向きな業務があることも印象に残りました。緊急性が高くミスが許されない業務は、柔軟な自主判断を求めるエンパワメントの手法には向かないと感じました。一方で、適用する際には質の担保や時間のリスクもあるため、その点を十分に考慮する必要があると学びました。 主体性はどう引き出す？ さらに、エンパワメントを実践するためには、メンバーに主導権を委ねることが重要です。具体的には、能力を少し上回る難易度の目標を設定し、計画策定から本人に任せることで、主体性を引き出す工夫が求められます。こうしたアプローチを取る際には、余裕をもって相手をよく理解し、柔らかい雰囲気を作ることもポイントだと感じました。 対話でどんな成果が？ 普段のコーチングにおいては、ティーチング要素に偏りがちですが、相手が自ら考え実行することでどのような成果が得られるのかを意識させ、具体的な目標を共有する対話が大切であると再認識しました。相手の状況や価値観に合わせた会話を心がけることで、業務の必要性や目標への共感をより引き出すことができると感じます。 納得感はどう生まれる？ この学びを通して、今後はエンパワメントの手法を活用しつつ、目標に対する納得感を醸成するための具体的な対話や支援を実践していきたいと考えています。

問題解決の新しいアプローチとは？ 「What」「Where」「Why」「How」のステップについて、私はこれまで問題解決を漠然とした情報から考えていました。しかし、本講座でこの方法を学んだことで、漏れなく深く考えることができると感じ、印象に残りました。 問題解決には「あるべき姿」と「現状」のギャップを考えるアプローチが効果的です。私にはこの考え方があまり馴染みがなかったのですが、このように捉えると急に思考がスッと整理され、考えやすくなりました。これは非常に印象的でした。 新たに学んだ「MECE」の重要性 今週の学習では、新しいことが多く、一つとして「MECE」という言葉を初めて知りました。データの切り分け方の基本として非常に重要であり、生きたデータを整備する上で欠かせないと理解しました。実務での適用はまだこれからですが、曖昧さを排除するために「その他」を効果的に使うコツを学び、使える時が来たら活用していきたいと思います。 ギャップ分析をM&Aにどう活かす？ 「あるべき姿」と「現状」のギャップを考えるアプローチを、私の仕事である事業承継型M&Aコンサルティングにどう生かせるか検討しています。例えば、買い手候補の選定においてシナジー効果を考慮しながら、売り手会社が目指す「ありたい姿」とのギャップを埋めるような選定を進めることが可能だと感じています。 データ分析での工夫はある？ ロジックツリーやMECEについては、私の現職ではデータ分析で具体的に使用する場面が少ないと感じました。ただし、M&A後の支援においては、各事業ごとのデータを分析する際、上司から指示を受けてロジックツリーを活用した経験があります。今後も内部プロジェクトや会議で役立てたいと考えています。

どんな仮説が必要？ 仮説とは「ある論点に対する仮の答え」であり、答えである以上、いい加減な内容では通用しないと実感しました。どのような仮説を立てるかが極めて重要であり、良い仮説を構築する方法について疑問が生じました。 原因をどう究明？ また、課題解決の仮説は、単に「どこに問題があるか」と考えるだけでなく、問題箇所が特定できた場合でも、その原因を十分に掘り下げるプロセスが不可欠であると感じました。徹底した分析によって、問題の本質に迫ることが大切だと思います。 反論はどう除外？ さらに、仮説はそれ自体以外の反論を排除しながら構築すべきだと考えます。まずは対象となる事象（What）を明確にしたうえで、問題の所在（Where）を適切に分解し、抜け漏れのない形で仮説を立てないと、説得力を持った論点整理は難しいのではないかと感じました。 対応をどう構築？ 加えて、ある事象に対して対応時間が長期化しているという問題を例に考えると、What自体は把握できているものの、問題の具体的な所在（Where）に対する仮説が立てられていない現状があります。問題点をMECEに分解しながら仮説を検証するためにも、現場の実情を踏まえてまずは動いてみるというアプローチも一つの方法ではないかと思います。 試行で見える答え？ こうした見解から、動きながら仮説を立ててみる方法が有効なのか、またその過程で優れたインタビューの実施にも注力する必要があるのではないかと考えています。同じように、受講している皆さんもどこに問題があるのか（Where）の見極めに悩まれているのではないでしょうか。まずは実際に動きながら仮説を試してみることが、より良い解決策へとつながると感じました。