(10ページ目)

本 ✕ 利用

に関する学び

---

戦略はどう進める？ 事業戦略において、差別化の有効性は非常によく理解できました。しかし、差別化を進める際に適切な戦略が伴わなければ、その効果は全く発揮されない危険性も十分に感じられます。つまり、ただ単に違いを打ち出すだけではなく、正確なフレームワークを活用してアイデアを整理し、抜け漏れがないか慎重に検討することが不可欠です。ブレーンストーミングで自由に意見を出し、その後、フレームワークに沿って理論的に構成することで、初めて実践的な戦略が構築できると考えています。 資源課題の解決は？ 一例として、クリティカルミネラルの問題が挙げられます。現状では、特定の二大勢力の対立に左右される状況にありますが、この課題に対しては、例えば自国で資源権益を確保する、外部依存を避けた技術の構築、リサイクル推進といった独自のアプローチが考えられます。さらに、バリューチェーン分析を通じてボトルネックを明確にし、投資対象を特定するという手法も有効だと考えられます。 市場競争の本質は？ また、差別化とは別に、多くの業態が激しい競争を繰り広げるレッドオーシャン市場にも注目が必要です。例えば、クラウド分野では複数のシステムが存在し、最終的には価格競争に収束する傾向が見受けられます。主要なプラットフォームに利用が偏る一方で、その他のシステムがどのように市場で生き残っているのか、その事業戦略を改めて考察してみる価値があると感じました。

分析の意味は何？ 「分析は比較なり」という言葉は、普段何気なく耳にするものですが、今回改めてその意味を強く感じました。データ分析において、必要な情報を集めることに注力し過ぎるあまり、単にデータを並べただけで満足してしまい、見る人によっては分析結果の捉え方に差が生じる場面があったと実感しています。動画学習では、適切な比較対象を選ぶことの重要性にも触れ、データを揃える行為は無駄ではないものの、分析の目的や見せ方を意識しなければ本来の意味での分析にならないということを認識しました。 物流の選定はどう見直す？ この考え方は、物流部門における利用業者の選定や見直しにも応用できると感じます。たとえば、ある条件がある場合とない場合で、一律運賃が設定される荷主とそうでない荷主の運賃総額を比較する手法が考えられます。 大手と中小の差は？ また、単純に大手業者と中小業者を料金面で比較するのではなく、企業の規模や対応する配送範囲が同様である業者同士で運賃を比較することが、より適切な分析につながると理解しました。 比較対象の妥当性は？ さらに、自分が揃えたデータが本当に比較に適したものかどうか、常に振り返りを行うことが大切です。普段利用している輸送業者に注目し、過去の実績が明確な業者だけを比較対象にしている現状を見直し、新たな業者や新しい地区の業者も検討することで、より多角的な視点を持つことができると感じました。

コスト削減の学びは？ 儲けを出すための基本はコスト削減ですが、今回の学びでその具体的な方法を体系的に理解することができました。 生産性向上のカギは？ 特に、生産性については普段から意識している点であり、新規業務の場合は経験曲線により数ヶ月で生産性が向上する傾向にあるものの、一定以上向上するとその後の改善は緩やかになり、事務作業ではミスが増える可能性があるという現実を再確認しました。 範囲の経済性はどう見る？ また、コスト削減の手法として範囲の経済性にも着目しました。従来は大規模な分野でしか効果を感じられなかったイメージでしたが、人員配置なども十分に効果を発揮することに気づき、私自身の多くの異動経験から、有形無形の両面で考慮する必要性を感じました。 ネットワークの魅力は？ さらに、ネットワークの経済性についても非常に興味深く学びました。魅力的なサービスはまずユーザーを増やし、一定数に達すると更なる利用者の拡大が促進される仕組みには大きなインパクトを受けました。 実践で活かす工夫は？ 現職では、複数部署での経験を活かして、システムや方法などの有形なリソースを現部署で活用できないか検討する機会がありました。また、新規受託のオファーがある一方で人員が不足している現状を踏まえ、業務を細分化して他の業務と組み合わせるなどの工夫により、限られた人員でも対応を可能にする方法を模索しています。

お買い物体験をどう感じる？ ユーザに提供する価値を考えるとき、たとえば「お菓子」と「おやつ」の違いのように、微妙な表現の差が差別化の要素となることがよく理解できました。振り返ると、スーパーマーケットでキャラクターグッズを見かけてもあまり手に取らなかったのに、専門のブランドショップに行くと思わず購入したくなる経験があります。陳列やBGMといった環境づくり、そして購入後の従業員とのやり取りなど、さまざまな要素が購買意欲を刺激していました。この体験は、BtoCだけでなく、BtoBの場面でも大切な要素であると実感しました。 なぜシステムが選ばれる？ 一方、システム単体で見ると、類似する商品がすでに数多く存在する中で、なぜ自社のシステムを強くアピールできるのか自問していました。機能面で大きな違いがなくとも、ユーザに新たな体験を提供することで、他との差別化が図れるのではないかと考えています。 どんな体験を追求する？ そのため、提供するシステムを実際に利用するユーザの日常の流れを徹底的に観察することが必要だと感じています。自社の商品は業務中に利用されることが多く、無意識のうちに「業務用途だから感情は関係ない」という認識に陥りがちです。しかし、本当にそうなのでしょうか。ユーザの感情の変化に注目し、機能面以外でもプラスの体験を提供できる方法はないか、再検討することの重要性を感じています。

イシューの本質は？ まず、データに飛びつく前に、何に対して答えを出すのかという根本的な課題―イシュー―を明確に整理することが大切です。イシューは、Yes/Noといった二つの選択肢程度に絞ることで、分析がしやすくなります。 数値比較の意味は？ 次に、単一の数値だけでは状況が判断しにくいため、2つ以上の数値を用いた比較分析の重要性が浮き彫りになります。この手法により、数値同士の関係を明確に理解し、正しい判断を導き出すことができます。 業務シーンはどう見る？ 業務シーンでは、キャパシティプランニング、リリース影響の判定、障害対応時の原因切り分けなど、様々な場面でこの考え方が活用されています。特にキャパシティプランニングの場合、ただ「リソースは足りているか？」と漠然と問いかけるのではなく、「現在の増加ペースが続いたとして、3ヶ月後にもリソースが十分確保できるか？（Yes/No）」と問いを明確にすることが求められます。 予測と対策はどうする？ 具体的な取り組みとしては、過去のトレンドから3ヶ月後の予測使用量を算出し、実際に利用可能な物理的リソースの上限値と比較します。もし予測値が上限に近づく、または超える場合はリソースの増強が必要であると判断し、迅速な対応を実行していくこととなります。このプロセスを繰り返し実践することで、業務全体の質の向上につながっています。

マーケの本質に迫る？ これまでの学びを振り返り、ナノ単科で習得したマーケティングの全体像を再確認しました。マーケティングを単に「買ってもらえる仕組み作り」と捉えがちでしたが、本質は「何を、誰に、どのように魅せ、体験させるか」という顧客視点の深化にあると実感しています。特に、実体験に基づく顧客理解の重要性を強く感じ、顧客の真の気持ちを把握するためには自らも体験を積む必要があると考えています。ターゲット層が利用するサービスや商品を実際に体験することで、その感情をより深く理解できると感じています。 業務委託で何に気付く？ また、内部業務の集約から外部委託への移行期において、顧客インサイトとウォンツの的確な把握は戦略立案の要となります。特に未経験の業務を請け負う際には、ネット情報に頼るだけでなく、実体験に基づいた深い理解が不可欠です。自ら業務を体験し、徹底したヒアリングを通して顧客の真の課題を明らかにし、さらに＋αの提案力を磨くことで、信頼されるパートナーを目指していきたいと思います。 生の声をどう活かす？ 顧客視点の深化に向け、週次で業界トレンドや顧客ニーズの調査を実施し、月次で顧客インタビューを行って生の声からインサイトを抽出します。また、部署内での情報共有や意見交換を密に行うことで、多角的な視点から戦略の立案につなげていきたいと考えています。

データ分析の目的を明確に データ分析は、目的を持たずに取り扱うと、ただの意味のない数字でしかありません。そのことを今回の学習で目の当たりにすることができました。データ分析を行うにあたっても、なぜその分析をするのかという背景が見えなければ、同じ数字でも全く違った見え方をしてしまいます。そこで重要なのは、何を目的として分析を行うのかを明確にすることです。目的意識を持ち、定量的にデータを取り扱うことの重要性を学びました。 データで組織をどう活性化？ 施策推進について考えると、個々の受付完了指標から組織や部単位での比較まで、データの切り口は多岐にわたります。組織が正常に稼働しているか、個人については「自分は頑張れているか」を評価することができます。さらには、何をもっと伸ばし、何を改善すべきか、メンバーのモチベーションの維持・向上のためにデータを利用したいと考えています。 データの伝達手段は？ データを出すタイミングについては、デイリーにするか毎月末にするかなど様々な選択肢があります。組織やプロジェクトチームが活性化するための指標として、データを積極的に活用していきたいと考えています。データの伝達手段もまた多様で、メールや対面、ミーティングなどがあります。伝えたい内容、そのボリュームや重要度に応じて手段を使い分け、効果的に展開していきたいと思います。

数値分解の意義は？ 数値を細かく分解・加工することで、見落としがちな示唆を得る可能性があります。また、数値はグラフ化することで、より分かりやすく伝えることができます。分析の際は、「誰が」「いつ」「どのように」という多角的な切り口を用意しておくと効果的です。 分解作業の狙いは？ 今回のワークは、与えられた数値をどのように分解するかに焦点を当てました。アンケートの設計・配信・分析といったタスクにおいては、どの切り口でどのような分析を進めるか全体像を押さえつつ、選択肢を適切に分解しておかなければ、いくらデータを集めても活用できないリスクがあります。 仮説検証はどう？ また、新しい発見がなくても、今回の分解作業で得られなかった知見を学びとして前向きに捉えることが大切です。単にアンケートを配信するのではなく、小さな仮説検証を重ねることで、より精度の高い内容にブラッシュアップしていくことが求められます。 生成AIの使い方は？ まず、全体像を明確に定義した上で、生成AIを活用しながらアイデアを整理します。その後、専門知識を有する関係者と確認を行い、情報が重複せず整理されているかをレビューしていきます。 基本属性の整備は？ さらに、顧客の基本属性については、共通の型として整備し、自分だけでなく部署全体で再利用できるように準備を進めています。

デザイン思考とは何か？ 講義を受講して特に学びになった点は、デザイン思考が「協働」と「共感」から始まるプロセスであることです。また、「万人受け」を目指すと、結果として誰にも響かないということを理解しました。ユーザーを観察し共感することによって潜在的な問題を可視化し、真の課題を解決する力があると感じました。 誰にアプローチすべきか？ 業務において、ターゲットが顧客であったり従業員であったりすることがありますが、どの層にアプローチするかを明確にする必要があると感じました。ユーザーとはどのような人々なのかを詳しく推察することが重要です。サービスの改善においても、どのようなお客様にどのように利用していただくのか、困っている点はどこか、どうすれば利用しやすくなるのかを考えます。 効果的なオペレーション改善法は？ オペレーション改善においては、どの層の従業員に効果をもたらしたいのか、その従業員はどのように働いているのか、そしてどの点で困っているのかを考える必要があります。 どのように潜在ニーズを特定するか？ 現在進行中のチームやプロジェクトに対しては、以下のように行動したいと思っています。まず、ターゲットを具体的に特定し、その潜在的なニーズが何であるのかをブレインストーミングや観察、ヒアリングなどを通じて洗い出していく方針です。

従来製品の可能性は？ 既存の製品やサービスを新たな市場セグメントに向けて価値を伝えることで、需要の創造が可能であることを、実際の事例から実感しました。そのような事例は他にも多く存在し、自社製品においても似た現象を確認しました。たとえば、ある立て型のペンケースを販売したところ、女性ユーザーの間で購入が多く、筆記具としてではなく化粧品の筆やアイラインなどを収納するケースとして利用されていたという事例がありました。大きな市場シェアを獲得するに至らなかったものの、普段は見逃しがちな商品の潜在的価値を再認識することができました。 技術と用途のギャップは？ また、日本では技術面で多くのSeedsが存在する一方、用途開発に苦戦しているとの話を聞いたことがあります。常識を見直すことで、新たな提供価値を発見できる点を学びました。 自社強みの再考は？ これまで自社の強みに注目してきましたが、今後は自社製品それぞれの強みについてもより深く考察したいと考えています。さらに、セグメンテーションについては、別の切り口が見つかる可能性もあるため、改めて見直す必要があると感じました。ターゲティングに関しては、製品ラインナップが豊富であるため、売上構成比の高いものから検証し、整理し直す予定です。その際には、6Rのフレームワークも意識して活用していきたいと思います。

正しく伝えるにはどうする？ 日本語を正しく使うことの重要性に気づきました。特に、主語や述語を明確にすることで、相手に文章を効果的に理解してもらえることを学びました。さらに、ピラミッドストラクチャーを利用して手順を踏みながら書くことが、伝えたい内容を相手に直感的に理解してもらうために有効であることがわかりました。動画学習を通じて、自らの準備不足が相手への負担となることも実感し、心に残っています。 どんな場面で活かす？ 私は部門の企画と広報を担当しており、文章を通じて情報を伝達する機会が多くあります。そのため、これらの学びは多くの場面で活用できると感じています。たとえば、施策の進捗をマネジメントに対してプレゼン資料で報告する際や、イベントの趣旨説明、報告を参加者にメールで送る際、そして週一回のチーム会議で業務の進捗を上司に報告する時などです。また、会社案内や統合報告書で部門の状況や方向性を対外的に伝える際にも有用です。 下準備は十分ですか？ 文章作成においては、言いたいこととその理由を事前にノートなどにメモしてから取り組むようにしています。特に、ピラミッドストラクチャーを活用し、論理の妥当性を確認することが肝要です。最終確認では、日本語が正しく使われているかを、主語と述語に注意を払いつつ確認しています。

定性分析の意義は何？ 定性分析という言葉は以前から耳にしていましたが、具体的な内容についてはあまり理解していなかったため、普段使っている手法ということもあり、大まかなイメージは持っていました。日常的に顧客と会話する中で、提供しているサービスに対する意見や不満を雑談の中からヒアリングし、複数の顧客の声を集めることで共通の改善ポイントを見つけ出してきました。フレームワーク化はしていなかったため、これを機に試してみることにしました。 顧客の反応はどう？ また、ある顧客で認識した課題を、別の顧客にも「こういった課題はありませんか」と確認することがあります。その結果、多くの方から「あ、そうだね」と言われ、潜在的な問題を掘り起こせたような気がする反面、半ば無理やりに認識させたのではないかと感じることもあり、共感フェーズの難しさを改めて実感しました。 対応策は進むか？ さらに、特定の条件下にある利用者の特定シチュエーションでの課題に焦点を当てる重要性は理解しているものの、実際にその課題に対して具体的な対応策を講じるまでには至っていません。対象となるケースが想定以上に少ないため、コストメリット的にも実施判断にまで至らないのが現状です。今後は、次のフェーズで小規模なテストなどを通じ、解決策を模索していければと考えています。