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考え ✕ 思い

に関する学び

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カーナビと戦略は？ 戦略思考を考える際に、普段車を運転する際に使うカーナビを思い浮かべます。カーナビでは、目的地が決まり、最短ルートで辿り着くことが理想ですが、現実はそう単純ではないと感じます。 ゴール設定はどうする？ その理由として、まずゴールの設定が容易ではないこと、さらに最良の道を選ぶことも難しいと感じます。どのようにゴールを設定し、最適な道を選べばよいのか、その思考力をこの講習を通じて養っていきたいと考えています。 部署で何を感じる？ 私の所属する部署ではDX推進の一環として、新しいチャレンジが多いため、戦略思考を学び、その成果を最大限に生かすために実践を重ねていきたいと考えています。業務を5W1Hで考えてはいるものの、計画性に課題を感じることがあります。そのため、まずゴールを明確に設定することを重要視しています。 正しい計画はどう立てる？ 正しいゴールを設定するには、まず現状を整理することから始めます。会社や課、そして個人の目標が一致しているか再確認した上で、計画を立てます。また、「やること」を考える際には、それが本当に必要なことなのか、そして何のために行うのかをしっかりと考え、目的に沿ったクリティカルな視点を持つ習慣を身につけたいと願っています。

問題解決に必要な視点とは？ 問題を解決しようと考えるとき、解決策から始めがちですが、「そもそも問題が何なのか？」や「それを問題と捉えることが正しいのか？」という点から考えることが大切だと思います。MECEに分解する際、これまでは層別分解に頼りがちでしたが、今後は変数分解の観点も意識していきたいと感じました。 日々の業務での手法活用法 日々の業務は「問題を特定して解決していくこと」の連続です。そのため、この手法は様々な場面で活用できると感じました。短期的な業務では、毎月の売上向上や自社サービスの利用率向上のための課題や解決策を考える際に役立ちます。また、長期的な視点でビジョンやミッションの実現を考える際にも、このフレームワークは効果的だと感じます。 効果的に習慣化する方法は？ 問題に直面した際には、「1.『What』『Where』『Why』『How』の順番で考えること」と「2. MECEに分解（層別分解と変数分解）」を意識せずとも実践できるように、日々見返すメモに記載するなどして、記憶に刷り込んでいきたいです。また、チームメンバーにも学んだことを伝え、自分が意識できていないときもメンバーが意識できるようにすることで、チームとして実践できるようになりたいと考えています。

仮説の重要性は？ 学習前は、仮説を立てることに対して、恣意的または無意識に寄せたデータを収集してしまうのではないかという懸念がありました。しかし、今週の学習で、複数の仮説を立てることの重要性を理解できました。仮説はある程度の網羅性を持つべきであり、３Cや４Pといったフレームワークがその考え方を支えていることに納得しました。 仮説と行動の速さは？ また、仮説を立てることが物事のスピードに直結するという新たな視点も得られました。これまで、仮説が誤っていた場合はすべてをやり直すゼロスタートになると思い込んでいたのは、仮説を決め打ちにして一つだけ持っていたからだと、自分の在り方から理解しました。 多様性と仮説の関係は？ 担当しているダイバーシティ推進の取り組みにおいて、複数の仮説を活用することは、多様な在り方に対する効果的な施策の切り口が一つではないことと合致すると感じます。一方で、大きな方向性や目的の核がなければ、アイディアが散らばってしまうため、その点は常に意識しておきたいと思います。 検証の進め方はどう？ 仮説の検証過程では、恣意的な判断を防ぐためにフレームワークに立ち返り、複数の仮説について必ず他者と対話し第三者の視点も取り入れるよう努めています。

現在の状況はどう評価？ 問題解決には、まず最初に現在の状況と理想とのギャップ、つまり「あるべき姿」と「現状」の差を明確にすることが必要です。このギャップは、分析の際に数値化することで、問題の規模や深刻度が具体的に把握できます。 問題発生の場所は？ 次に、問題が具体的にどこで発生しているのかを検証します。問題を細かい要素に分け、見なくてもよい部分を除外することで、焦点を絞りやすくなります。 原因は何だろう？ その後、なぜ問題が発生しているのか、その根本原因を徹底的に分析します。そして、最後のステップとして、どのように解決策を実行していくかを具体的に考えます。ここでは、ロジックツリーやMECEの考え方を活用することで、多角的な視点から検討し、説得力のある解決策をまとめることができます。 解決策はどこから？ この問題解決の手法は、売上の予算と実績の差異を説明し、対策を検討する際に非常に有効です。問題解決のステップを意識することで、効率よく課題に取り組むことができると感じています。また、これまであまり活用してこなかったロジックツリーやMECEの手法も、論理的な考え方を鍛えるために必要であり、簡単な分析にも応用することで、次第に使いこなせるようになりたいと思います。

仮説設定の意義は？ 講座を受講して、データ分析のテクニックを学ぶことができました。しかし、分析そのものはAIに任せることが可能であり、本当に人間に必要とされるのは、データ分析の目的を明確にし、適切な仮説を設定する能力だと実感しました。正解に飛びついてしまいがちな思考停止の傾向を反省し、より良い仮説を見出すために、あきらめずトライ＆エラーを重ねていきたいと考えています。また、当たり前を疑う力や、本質的な課題を見極める力、さらには分類のスキルを養うことの重要性も感じました。これらは次週以降や実践の場で活用していきたいと思います。 内部監査の視点はどう？ 私は内部監査を担当しており、より鋭く価値ある提案ができるよう、今後はさらに良い仮説を立てる努力を重ねるつもりです。自分の考えや視点の狭さに日々反省しながら、「この事実から何が言えるのか」という問いに徹底して向き合っています。 現場改善はどうする？ また、狭い視点に陥らないために、マネジメント視点やクリティカルシンキングを意識するとともに、現場の状況を十分に踏まえた提案ができるよう努めています。具体的には、何が問題なのか、どうすれば現場が改善されるのかをデータを裏付けに、しっかりと整理して提案していきたいと考えています。

なぜまずヒアリング？ 企業向け研修を手がけた経験から、まず顧客が抱える問題や困難をしっかりとヒアリングすることが重要だと実感しました。その上で、プロトタイプの研修やワークを作成し、実際に体験してもらいながら具体的なアドバイスやフィードバックを得ることで、完成度を高められると思います。既存の研修においても、常に試作品と考え、実施の際に意見を取り入れていくことで、時代に合った育成施策を継続的に実施できるはずです。 現場の視点は大切？ また、顧客の組織に入り込み、現場での観察やインタビューを通して、どのような課題が存在するのかを把握することが大切だと感じました。多くのプロトタイプを作成し、幅広いアイデアを出す過程で、発散と収束のプロセスが充分でないと感じる場面がありました。今後は、このプロセスをより徹底することで、より効果的な解決策を生み出すことが求められると考えています。 プロセス振り返りは？ 一連のデザイン思考プロセスを自分の業務に適用してみると、どのプロセスが十分にできているか、またどの部分が改善の余地があるのかが明確になりました。今後は、アイデアの発散と収束のための時間と機会をさらに増やして、より質の高い取り組みができるよう努めていきたいと思います。

A/Bテストの魅力は？ A/Bテストについて初めて知り、その有用性を実感しました。特にキャンペーンやPR施策の効果検証において、どの広告媒体が最も有効か、施策の目的を達成できるかを検証するのに非常に役立つと感じました。目的と仮説を明確にすることが重要であると同時に、関係者間で共通認識を持つ機会にもなると学びました。また、季節や傾向の変動を避けるため、同時期に実施することや、1要素ずつテストすることが必須であると理解しました。 広告パターンの効果は？ シンプルで運用しやすく、低コストでリスクも少ないA/Bテストは、現在実施中の交通系ICカードを活用した各種キャンペーンのPR施策に早速活用したいと考えています。具体的には、広告内容を3パターン程度用意し、どのパターンが利用者に最も訴求するのか、現状とテスト後のクリック数を確認して効果を見極めたいと思います。 投稿時間はどう検証？ また、広告を投稿する時間帯についても現状はほぼ午前に固定しているため、午後に投稿した場合のクリック数や、電子マネー決済金額の変化などを検証したいと考えています。さらに、ターゲットを絞り、例えば会社帰りの会社員を意識して午後（夕方）の投稿に変更するなど、仮説を立てた上で効果検証を進める予定です。

思考はどう深まる？ 毎回、自分の思考が浅く、もっと広い視野を持つ必要性を痛感しています。かつて学んだ３Cや４Pのフレームワークは、今回は思うように活用できませんでしたが、仮説思考はデータ分析に限らず、経営戦略やマーケティングなど、様々な分野で常に求められる大切なスキルだと感じています。 偏りをどう避ける？ また、データ分析において外部データを活用する際は、あらかじめ結論を決めて自分に都合の良いデータだけに偏らないよう、常に注意する必要があります。複数の仮説を立て、網羅的な視点を持つことが求められる一方で、これまでの自分の取り組みには網羅性が不足していたのではないかと感じています。今後、販売戦略や方針策定の際には、網羅性やデータの客観性・妥当性、すなわち根拠の質を向上させることで、提案の説得力を高めていきたいと思います。 結果の根拠は？ データ分析にあたっては、まず仮説の網羅性を重視し、文字や図表などを用いて過不足を冷静に判断できるよう努めます。こうした仮説思考は問題解決の場面で非常に有用であり、社内でのディスカッションにも積極的に活かしていきたいと考えています。また、データ分析結果をアウトプットする際は、その目的や使用したデータの根拠を明確に示すことを心がけます。

物事の本質をどう捉える？ 物事の本質は目に見えるものだけではないと認識しました。重要なのは、分解を通じて物事の本質に迫り、事実を正しく把握することです。また、人それぞれの考え方の違いによって視点が異なるため、それが正しいのかどうかには明確な答えがないかもしれません。しかし、傾向を捉えるという点において、多くの人が目指す方向性を見極めることが重要であり、これが会話において必要な学びであると理解しています。 分析をどう進めるべき？ 普段からの分析実施においては、その分析の深度や結果の利用意図、求めている情報のターゲットを意識することが必要だと考えています。よく言われる「モレなくダブりなく」という考え方は、テスト計画の際にも必須で、現在のテスト計画では全体を見据えた適切な視点からテストを行い、抜け漏れがないように進めていきたいと思います。 継続的な努力はどう続ける？ 考えることをやめずに、引き続き分析能力と処理速度を向上させるために脳を活性化させ、様々なものを分解して物事の本質を捉えていきたいと考えています。また、習慣は身についていると感じていますが、さらに処理スピードを上げ、人に合わせた最適な結果を出せるよう、正確な情報の提供を心掛け、日々努力を続けていきます。

体験価値って何？ モノと体験が提供する価値の違いについて学びました。特に、お菓子をサブスクリプションで届けるサービスを取り上げ、「お菓子」を「おやつ」という体験に変えたことで成功した理由を考察しました。このサービスは、ただお菓子を提供するだけでなく、食べることでどのような感情を引き出すかに焦点を当てた新規性ある事業です。個々の好みに合わせたパーソナライズされたお菓子を毎週届けることで、開封や間食の時間を特別なものとし、ワクワク感や期待感を生んでいます。さらに、味は良くても見た目が悪い食材や流通がない食品を活用しつつ、余ったお菓子を返却できる仕組みによって、サステナブルな社会貢献も実現し、体験の価値を高めました。 自社サービスはどう？ 自社のサービスに当てはめて考えると、単に映像コンテンツを提供するだけでなく、感想を語り合ったり体験を共有するコミュニティを形成することで、コンテンツ鑑賞に付加価値を与えられるのではないかと思います。具体的には、マーケティング施策を考える部署と協力し、ソーシャルメディアの活用やイベントの企画を進めてみたいと考えています。事前に公開する予告が「楽しみ」という期待感を生む一方で、公開後の「体験」にも付加価値を加える施策が重要であると学びました。

振り返りで学んだ重要性とは？ クリティカル・シンキング講座で学んだ内容を振り返った際、特に以下の3点の重要性を再認識しました。それは、自他の思考のクセを意識すること、イシューや問いを設定すること、そしてそれを問い続けることです。 思考のクセが議論に与える影響 また、実務で実践してみると、自分にも他人にも思考のクセがあることから、最適な問いと解を得るための議論の価値を改めて感じました。今後はこれまでよりも議論の場を積極的に活用していきたいと考えています。 ミーティングで得られた成果は？ 他部署やメンバーとのミーティングにおいては、自他の思考のクセを意識して問いと答えのコミュニケーションを取ることができました。これは大きな成果です。相手の価値観やバックボーン、経験を理解し、寄り添ったコミュニケーションを行うことで、ビジネスの成果に繋げられるようにしていきたいです。 ビジネス課題をどう言語化する？ ビジネス課題については、問いと答え（主張と根拠）を常に自分の中で言語化できる状態がベストだと思います。そのために、思考の幅を広げることを意識し、自分ならどう問いを立て、答えを用意するか、自分以外の立場の人ならどうするか、といった視点を持ち、メモにまとめていきたいです。

分析の本質を学ぶ意義とは？ 講義開始直後から、分析の本質について明確に示されるので、動画の解説が頭にスラスラと入りました。まず、分析の本質は「比較」であり、適切な対象を比較することが重要です。迷ったときは、分析の目的に立ち返ることが大切で、その際にはデータに偏りがないかどうか、「生存者バイアス」に注意することが求められます。このように、6週間の講座を通じて、最も重要な「心得」を学ぶことができました。 仮説設定の流れをどう進める？ 私は、社会課題に対する「仮説」をもとに、行政などのオープンデータを分析し、数字的な事実を裏付ける仕事をしています。今回は、体系的にデータアナリティクスを学ぶことで、仮説設定や分析対象の選定をスムーズに行いたいと思いました。 データ分析の実践ステップとは？ 具体的には、以下のアクションを実行しようと考えています： - データ分析について、チーム内に基礎的な知識を共有する。 - チームメンバーが取り組んでいる社会課題に関連するオープンデータを収集する。 - 仮説を洗い出し、それを裏付けるための数字を設定する。 - 適切な比較対象をピックアップする。 このような手順を通じて、社会課題の解決に向けた効果的なデータ分析を進めていきたいと思います。