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残り

に関する学び

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多角的視点は有効か？ フレームワークの各視点を取り入れることで、仮説の幅を広げることができるとの示唆が非常に印象に残りました。たとえば、問題解決の4つのステップや、事業戦略の分析で利用される3C、サービス検討の4Pといった多角的視点を活用することで、より網羅的な分析が可能になります。 仮説の見直しは必要？ 一方で、これまでキャンペーンの仮説を立てる際には、十分な視点を持たずに取り組んでいた自分に気付かされました。今後は、複数のフレームワークを意識的に取り入れ、仮説同士に網羅性を持たせることを心がけたいと思います。 継続検証で進化できる？ また、複数の仮説を立て、継続的に検証を繰り返すことで、ABテストにおいて有意な差を見出せると期待しています。自分が企画するキャンペーンの成功に向けて、どのフレームワークが活用できるかを検討することが、今後の課題となるでしょう。

変化の中の何を考える？ 変化の激しい現状においては、問題に対して仮説を立て、検証を繰り返すことで進むべき方向を調整できる点が印象に残りました。また、方向性だけでなく、距離感や形状といった要素も重要であるという視点には新たな気づきを得ました。 プロトタイプは有益？ ソフトウェア開発においては、これまで要求仕様をもとに画面設計や機能設計、ドキュメント作成を経てプログラミングを行う流れが一般的でした。しかし、実際に動く画面が完成して動作させると、仕様通りでも使いにくいケースが多々見受けられます。そのため、プロトタイプ開発を活用し、事前に画面のイメージや操作感を確認できる点は非常に魅力的であり、積極的に取り入れていきたいと感じました。大規模な開発プロジェクトでは、すべての画面をプロトタイプで作成することは難しいため、共通部分や特に複雑な箇所に限定して活用する工夫が必要だと考えます。

目指す姿は何ですか？ リーダーには、ポジションや地位は関係なく、目指す姿をしっかり描くことがリーダーへの第一歩だという考えが強く印象に残りました。また、「行動＝能力×意識」という考え方を初めて知り、行動する上でこのバランスが必要であると実感しました。 行動と意識の関係は？ 日々の業務やワークの場面では、意識が抜けがちであるため、まずは自分自身が意識を持って行動に移すことが重要だと感じています。法人化に向けた研修体制の作成においても、意識と能力の両面をしっかり整え、実際の行動に反映させる必要があると考えています。また、育成の観点から、能力は十分にあるものの意識がもう少し必要だと感じる方へのアプローチ方法としても、この考え方が役立つと感じました。 成果にどう結びつける？ 今後は、「行動＝能力×意識」という考え方を、具体的な成果にどのように結びつけるかが課題となるでしょう。

講座で何を学んだ？ 今週は、戦略思考の講座全体で学んだ内容を振り返る週でした。初めて受講しましたが、動画での知識インプットとグループワークの両面で、多くの学びを得る貴重な機会となりました。 実践で深まった？ ただ聞くだけの机上の勉強では内容が頭に残りにくいですが、実際に手を動かし、議論を交わすことで多様な視点を取り入れられたのが非常に実り深かったです。ここで得た学びを忘れないよう、今後も日常の中で少しずつ思考と実践に活かしていきたいと思います。 グループの効果は？ また、この講座での経験は、クライアントへのプロジェクト進行提案や自社の今後の展開を議論する際にも役立つと感じています。社内でグループワークを通じて意見交換をすることで、多角的な視野が養われ、目先の提案にとどまらず、本当に顧客のビジネスが成長する視点を意識したアウトプットができると期待しています。

ファネル分析の新たな視点 最後に学んだファネル／ダブルファネル分析は、とても印象に残りました。感覚的にファネル分析は理解しており、業務で使っていたのですが、購入後の顧客の動きを分析するためにダブルファネル分析が効果的であることが、新たな知識となりました。 卒業生追跡の重要性とは？ 私は大学職員として、在学生の動きを分析することがまず重要ですが、卒業後の卒業生の動きを追いかけることも同様に重要だと感じました。大学の評価を高めるためには、卒業生が社会で自分の大学をどのようにアピールしてくれるかが今後の鍵となるのです。 意見収集体制の構築方法 在学生だけでなく、卒業生の連絡先もストックしておき、大学に対する意見やフィードバックを常に受け取れる関係を築いていきたいと思います。また、大学内だけでなく、外部の意見も蓄積してデータ化する体制を構築する必要があると考えています。

定量分析の見どころは？ 定量分析において、5つの視点から目の付け所について示唆を得ました。特に、分析が最終結果に及ぼす影響度をインパクトとして考える重要性が印象に残りました。 代表値の疑問は？ また、代表値として平均値や中央値を用いることが多い中、加重平均や幾何平均の算出方法を学び、数値の意味を改めて理解することができました。研究時には正規分布でない場合には中央値を使用していましたが、ビジネスにおける成長率などを示す際には、加重平均や幾何平均が有用であると感じました。さらに、ヒストグラムの活用が少なかった分布表示の必要性を再確認し、研修アンケートの結果でも単純平均ではなく加重平均を採用し、分布を示す手法の有効性を感じています。 他領域活用はどう？ 今後は、人事や教育の現場以外で、加重平均や幾何平均がどのように活用されるのか、具体的に調査してみたいと考えています。

損益計算書の意義は？ 損益計算書は、事実を整理した一覧表であると同時に、企業の経営状況を反映しています。年度ごとの推移やさまざまな比率を確認することで、経営の実態が浮かび上がると感じました。ニュースや企業からの発信でも経営状況が語られますが、実際に決算書を見ながらどのような視点で内容をとらえるべきかを理解する手助けとなりました。 数値解析で何が見える？ 具体的には、以下の3点が印象に残りました。 ① 自社や同業他社の経営状況を把握し、ニュースで語られる内容について各種数値からその実態を確認する。その上で、業務に反映させる。 ② ニュースと決算書を同時に確認し、自分自身で理解を深める。 ③ 決算関連のニュースに触れた際には、決算書を直接見てみる。 規模と業種の違いは？ 今後は、企業の規模や業種の違いによる特色についても理解を広げていきたいと思います。

どんな学びがあった？ 講義やAIとの対話を通じ、AI活用において自分が何を大切にすべきか、また理想とする姿が一目瞭然となった点が非常に印象に残りました。 実践がもたらす効果は？ 「やってみなければ身につかない」という実感は日々強く感じており、今回具体的に何をどのように実行するのかを明確にできたため、学びの時間が非常に価値あるものとなりました。 具体策はどう実行する？ テーマは「まずは使ってみること！」です。まずは、毎日一回AIを使うことで指示の仕方を身につけること。次に、思いついたときには必ず「なぜ？」を3回繰り返し、仮説を立てながらメモを取ること。そして、実務でのデータ分析をAIに任せ、実践してみることです。 未来への取り組みは？ 年度末を迎え、来期からAIを活用した業務が自然に浸透するよう、日々の業務に組み込んでいくことを目指しています。

論理的思考をどう極める？ 今週は、「空・雨・傘」のフレームワークを活用した論理的思考について学びました。まず、事実（空）、解釈（雨）、判断（傘）をそれぞれ明確に区別することで、主観に頼らない意思決定が可能になる点が特に印象に残りました。自分自身、事実確認が不十分なまま判断に飛びついてしまう傾向があると実感し、他者に伝える際もこの３つのステップを意識すれば、説得力が格段に向上すると感じています。 定例報告で何を伝える？ 来週火曜日の定例進捗報告では、トラブルの報告にこのフレームワークを活用する予定です。単に「遅れています」と伝えるのではなく、「現状の進捗（事実）」「このままでは納期に間に合わないリスク（解釈）」「人員の追加投入の提案（判断）」という構成で資料を作成し、上司に報告するつもりです。これにより、感情的な議論を避け、建設的な解決策を導き出せるよう努めます。

隠れたニーズをどう探す？ 顧客自身が気づいていないニーズを引き出すことで、信頼関係の構築やリピーターの獲得につながると感じました。実際、ある有名な事例では、覚えやすい名前や動きやすい素材、魅力的なデザインなど、ヒット商品の条件が複数備わっていたことから、ブランディングの重要性を改めて実感しました。 医薬品の挑戦は何？ 一方、医薬品の場合、薬はまさにペインポイントに応える存在ですが、患者自身はどの薬を選べばよいか把握しづらく、その選択は医師に委ねられている現状があります。したがって、患者と医師の双方の真のニーズに応える提案が求められます。製薬業界では、専門家への深堀インタビューを重ねた上で製品化されるまでに長い年月がかかり、発売後のマーケティングも限定された患者層に情報が届くかどうかが焦点となるため、派手なブランディングはなかなか行われないという点も印象に残りました。

なぜ計画的分析が必要？ 「やみくもに分析しない」という考え方が特に印象に残りました。アウトプットのイメージは人それぞれ異なるため、事前にすり合わせを行うことは、自身の経験からも非常に重要だと実感しています。実際に、プロセスを「what」「where」「why」「how」に分けて見える化することで、優先順位をつけて整理しながら分析を進めることができたため、この手法を今後も続けていきたいと考えています。 どう使うと効果的？ また、分析の際に習った複数のフレームワークを活用することは、とても有効でした。特に、複数人で作業を行う場合、様々な切り口からのアイデアを出し合い、一度収束させることで、抜け漏れを防ぎながら優先順位を明確にできたという実感があります。さらに、バイアスに関しても事前に目線を合わせることができたため、今後もこの方法を積極的に取り入れていきたいと思います。

自社データの秘密は？ 自社のデータだけでも分析できる内容が多いことに驚きました。他社の情報がなければ分析は困難だと考えていたため、非常に勉強になりました。例えば、売上に関しても年齢、クラス、担当講師ごとなど様々な側面から検討できる点は、とても実践的だと感じました。 実績差異の原因は？ また、事業計画を策定し実行した際、計画と実績の差異が発生した場合、その原因分析にこの手法が役立つと感じました。定期的に前年対比の試算表をお客様に説明する中で、もし売上が落ちた場合、原因を既にご理解いただいているケースなら問題ないものの、原因が不明な場合には有用だと思いました。ただし、分析作業は無料では行えず、既に報酬を頂いている以上、結果をしっかりと提供する必要があるため、商売に結びつくまでには時間がかかる点や、通常の顧問料に加えて追加で費用をいただけるかどうかは疑問が残ります。