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行い

に関する学び

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クリティカル・シンキングとは？ クリティカル・シンキングとは、自分を批判的に見つめる思考法であると認識しています。思考は容易に変えられないため、繰り返しトレーニングが必要です。このトレーニングでは、「目的は何か」「思考のクセに引きずられていないか」「適切に繰り返し考えているか」を意識することが重要です。 質を高めるための工夫は？ 質を追求するよりも、まずは数を増やすことを心掛けることも大切です。自分だけで質を高めるのには難しさが伴いますが、他者への説明やコミュニケーションからフィードバックを得ることで、質を向上させることができます。そのためにも、必ず文字にしてアウトプットすることを実践します。 マーケティング調査での思考法 マーケティング調査の際、思考のクセが邪魔をして堂々巡りすることがあります。そのような状況に陥らないためには、クリティカル・シンキングが必要だと思います。まずは自分の思考のクセを把握し、上司や同僚からの意見も取り入れながら、目的に沿った調査を行います。深入りしすぎないように、小さなサイクルをたくさん回し、軌道修正しながら思考を深めることを心掛けます。 フィードバックの重要性とは？ 自分を見つめ直し、思考のクセを把握すること。それを他者からのフィードバックで明確にすることも重要です。 思考を明文化するポイント クリティカル・シンキングを行う際には、目的や思考のクセ、スモールゴールを最初に明文化し、注意しながら実践します。結果は必ず文字に残し、時間をかけすぎないようにすることも心掛けます。

ロジックで課題は見える？ ロジックツリーを用いることで、曖昧だった課題や問題が階層分解や変数の使用を通じて、より明確に整理できると実感しました。また、ZoomなどのWeb会議の場で、ロジックツリーを活用しながら板書を行うことで、参加者が意見を出しやすい環境を作り出せることに気づきました。 損切りはどうすべき？ サンクコストに関しては、新しい投資手段において、損失が出た場合の「損をしたくない」という心理的なバイアスが損切りを遅らせることがあると感じました。投資した株が収益性を見込めないのであれば、速やかに損切りを行い、収益性が期待できる他の株式に投資することの重要性を再認識しました。 データ選びの秘訣は？ 以前、あるAI専業企業の方とお話しした際に「AIに入力するデータが現場の課題に適していないと、どれほど優れたAIであっても成果は上がらない。データ選定には全体の7割ほどの時間が必要」との意見を伺いました。この時、授業で学んだMECEや定量分析、ロジックツリーの重要性を実感しました。今後、工場内での課題解決を目指すAIのデータ選定にも、この知識を活用したいと思います。また、工場での品質管理の発表においても、ロジックツリーやMECEの考え方を活用して資料を作成したいと考えています。 競馬・テニスはどう活かす？ また、競馬の予想にもロジックツリーや定量分析を活用したいと思っています。さらに、趣味の硬式テニスの大会後には、クラブの反省会でMECEなどの手法を取り入れられたら効果的だと感じています。

2分類と欲求の真意は？ 私が学んだモチベーション理論の中で、2分類の理論と5段階の欲求理論が特にしっくりと腑に落ちました。2分類では「動機付け」と「衛星理論」により、私たちが動く理由の違いや背景を整理できる点に納得感を覚えました。また、5段階の欲求理論は、基礎となる生理的欲求から安全・安定性、社会的欲求までの低次の欲求、そして承認・尊厳、自己実現の高次欲求へと段階的に進むプロセスが、個人の成長や組織運営に新たな視点を提供してくれました。 信頼構築はどう考える？ さらに、何よりもコミュニケーションの重要性について深く実感しました。相手をしっかりと認め、リスペクトの心で向き合うことが、信頼関係の構築にとても有効であると感じています。具体的には、チームメンバーとの1on1対話を通して、問いかけ、反省、改善、実行のサイクルを生み出し、各自が自律的にPDCAサイクルを回せるようサポートする取り組みが効果的だと実感しました。 どこを改善すべき？ また、プロジェクトやイベント、タスクの振り返りの場で、個々やチーム単位で良い点と改善点を整理することの重要性も学びました。日々の声がけによって小さな変化に気づき、相手の状況や気持ちをフレームワークで考えることで、原因を明らかにし、組織全体としてどのような対処が効果的かを見極めることができると感じました。こうしたプロセスを通じ、決めた対処の実践と振り返りを行い、チーム全員がフラットに称賛し合いながら改善していく環境づくりが、より活発なチームビルディングにつながると確信しています。

キャリア形成の本質は？ キャリア形成において、個人が優先する価値観を８つのカテゴリーに分類することで、その結果を人員配置に活用できると考えます。また、リーダー自身の行動や意識がメンバーに大きく影響するという点も重要だと感じました。 変化はどう捉える？ さらに、キャリアサバイバルの考え方は今の若い世代にとって非常に大切です。転職や転属、転勤といった変化を前向きに受け入れる姿勢は、たとえ自分のキャリアに無駄や非効率に感じられる部分があっても、組織に属している間は自分を組織に合わせる作業が必要であると理解できるでしょう。 キャリアアンカー活用は？ 現状のメンバーに対しては、キャリアアンカーに関する質問を行い、それぞれのタイプを把握したいと考えています。また、新たに採用する際にもキャリアアンカーを活用し、欲しい人材の適正を確認することで、適材適所に必要な人数を効率的に配置できるのではないかと思います。 勉強会で何が生まれる？ 若手勉強会ではキャリアアンカーの質問票を配布し、調査結果をメンバー間で共有することにより、相互理解が深まり、協力しあえる関係性を築く狙いです。さらに、その結果をもとに、今後の活動にどのように活かしていくかを全員で考え、中期的な行動目標を設定する予定です。 四半期の成果はどう評価？ 最後に、四半期ごとにフォローアップを行い、成果を承認すると共に、目標と計画と結果の間に生じたギャップを洗い出し、修正すべき点を明確にして次の課題に取り組んでいくことが重要だと感じました。

比較方法って何だろ？ 「比較」の方法には、代表値を使って比べる方法や、グラフなどで視覚的に情報を整理して見比べる方法があります。 目的は明確か？ 定量分析の中で最も重要なのは、まず目的や問いを明確にすることです。目的達成に関連する要素を考えて仮説を立て、その仮説を検証するために必要なデータを集めます。そのデータを基に、インパクトやギャップ、トレンド、ばらつき、パターンといった視点から分析を行います。 手法はどう？ 分析のアプローチにはさまざまな手法があります。例えば、ギャップを示すには横棒グラフを、トレンドを示すには折れ線グラフを、分布を示すにはヒストグラムや円グラフを、パターンを示すには散布図を用います。また、数字としては単純平均や加重平均、幾何平均、中央値を用います。データの散らばりを見る際には、分散や標準偏差を参照します。回帰分析やモデル化を用いることで、データの関係性を数式化することも可能です。 因果はどう考える？ 重要なのは、相関と因果を混同しないことで、データに基づく正確な分析を行うことです。学校の成績向上や遅刻削減、大学進学実績向上といった課題も、思い込みではなくデータを活用することで、より効果的かつ効率的に解決策を見つけられます。教育関連の文献やデータから情報を読み解く能力を養い、勤務先の学校の課題に対してロジックツリーを用い、仮説を立て、データを集めてグラフ化し、仮説を検証していくことが求められます。特に、度数分布と散布図は非常に有用ですので、積極的に活用していきたいと思います。

学びの貢献をどう考える？ 勉強を継続的かつ効率的に進めるためには、学びが自分や他人にどのように貢献できるかを考えることが大切です。他人へのコミットメントや学んだことのアウトプットを行い、憧れを定めることでモチベーションの維持が図れます。これにより、学びがマンネリ化しないように日々の意識を高めることができます。 本質を見極める視点とは？ 物事を本質的にとらえるためには、行き当たりばったりではなく、大局的かつ多面的な視点を持つことが重要です。経営者の視点から見ると、ジレンマを過度に恐れず、ベターな選択をすることが求められます。意見の衝突があっても安易に妥協せず、高い視点での妥結点を探ることが大事です。また、他人の意見に耳を傾ける姿勢が大切です。 フレームワークの活用法は？ フレームワークは偏りをなくし、視座を高くするために効果的です。3C分析は事業機会の発見や成功のカギを見つけるのに役立ちます。SWOT分析を通じて、自社の強みや弱み、機会、脅威を把握し、必要に応じてPEST分析で外部要因を特定することも有効です。さらに、バリューチェーン分析を用いることで、事業活動の中でどの部分が価値を生んでいるのかを理解し、自社の優位性を探ることができます。 学んだことを日常に？ これらの学びを日常に活かすためには、自分なりの問いに対する答えを常に意識し、視点を広げることが重要です。そして、交渉や戦略策定の際にはフレームワークを活用し、モチベーション低下時には自己の学びの意義を見直すことで、継続的な成長を図ることができます。

分析の基本とは？ 分析とは、比較を通じて事象を理解することです。分析には、数値を基にした定量分析と、事象の背景や流れを検討する定性分析があります。これらの分析は、対象となる要素を分解し、様々な視点から詳細に検討する作業です。重要なのは、データを扱う際に注意が必要であり、異なるものを比較しないようにすることです。すなわち、「Apple to Orange」ではなく、「Apple to Apple」を意識し、見えているものだけでなく、見えていないものも視野に入れながら比較することが求められます。 リゾートホテルの価格戦略 例えば、リゾートホテルにおける宿泊価格の変動を分析する場合、グループ内の直営16施設の過去10年間の売上データを活用することが考えられます。また、旅行サイトの口コミも分析の参考にできます。これらのデータは、特に需要が高まる週末や祝日の売上を最大化するための社内向け資料として活用されます。近年の旅行者数の増加に伴い、これらの変化をデータとして捉えることで、より効果的な意思決定が可能となります。 ダイナミックプライシングの活用 具体的な販売戦略としては、客室は56日前から販売設定されており、分析した資料を元に販売時の価格を提案します。予約の受注数と周辺ホテルの料金を毎週比較し、価格設定の見直しを行います。また、過去10年間の売上データを基に、ダイナミックプライシングを活用して売上が最大化できたかどうかを分析します。このようにして、データ分析を通じて戦略的な価格設定を行うことで、売上の最大化を目指します。

経営の違いをP/Lでどう見る？ アキコのカフェのP/Lを見た後、再度アキコのカフェの事例を基に、コンセプトから各項目を確認すると、ミノルとの違いが明確にわかり、経営の違いやP/L上の各利益の見え方の違いが理解できました。今まで苦手意識を持っていたP/Lですが、読み解きポイントとして「全体をわしづかみ」「売上高をみる」「各利益をみる」「分析（傾向、相違点）」などの説明を通じて、少しずつ理解が深まりました。また、コンセプトが経営に与えるインパクトの大きさや「付加価値」の重要性も再認識しました。 P/Lの理解度をどう確認した？ まず、P/Lを定着させるために、自社または他社のP/Lを読んでみる必要があります。今回学んだことの理解度をチェックするために、社内の専門部門（経理）に説明し、答え合わせを行いました。最終的には、自部門（部品調達）に関係する社外のP/Lを読み解き、相手方の経営状況を把握する予定です。 自社・他社のP/Lをどう活用する？ 実際に自社または他社（業種問わず）のP/Lを入手して読み解き、そこから何が見えるかを整理してみました。私の場合、繰り返し実践しなければ知識が定着しないため、何度も試みました。結果を専門部門に説明し、理解度をチェックしたところ、認識違いがなかったため、特に問題ありませんでした。ただし、P/Lを作成する側の目線で細かい部分についてはアドバイスをもらいましたが、その部分までの理解はまだ不十分です。上記が完了した後には、自部門に関係する社外情報を入手して確認していきたいと考えています。

誰に売るのかを考える重要性 企業の実例から、「誰に売るのか？」をまず考えることの重要性が理解できました。その切り口として、①セグメント設定、②ターゲット設定、③ポジション設定を行うことが必要だと感じました。このプロセスで特に重要なのは、顧客を理解することです。ポジショニングマップとパーセプションマップの違いなども含め、誰に売るのかを決めた後、市場での変化や新たなオケージョンの開拓を進めながら、顧客が何を感じ取っているのかを常に意識することがヒット商品の事例から理解できました。つまり、まずは設計を顧客視点で行い、環境や購買要素から再度①②③の軸でアジャストしていくことが重要だと考えます。 ターゲット設定は見直すべき？ 自社ブランドにはしっかりとしたブランドの目的や取り決めが施されています。しかし、ターゲット、セグメント、ポジションについての見直しが十分に行われておらず、迅速に顧客の満足度に対応できていないように見えます。また、ECショップの設定も曖昧であると感じます。常に基本として、誰に何をしているのか、顧客がそれをどう感じているのかを意識しつつ業務を遂行していく必要があります。 フレーム化の優位性は？ ターゲット、セグメント、ポジションをフレーム化して業務を進める際には、セグメンテーションの切り口として単なるデモグラフィックだけでなく、心理的変数も取り入れて設計してみるのも有効です。また、6Rなどの学びを取り入れ、基礎資料としてECショップやSNSアカウントなどと紐づけてチームにも共有し、議論を行っていきます。

イノベーションの普及要件とは？ これまで、顧客視点で魅力を追求する重要性を学んできましたが、物が売れるためにはイノベーションの普及要件も重要であることが印象的でした。 イノベーションの普及要件には以下の五つがあります。まず、比較優位性とは従来のアイデアや技術と比較した際の優位性を指します。次に、適合性は生活に大きな変化を強いるものは採用されにくいことを意味します。さらに、わかりやすさは使い手にとって理解しやすく、使いやすいことが重要です。また、試用可能性は実験的な使用が可能であることを意味し、可視性は新しいアイデアや技術を採用していることが周囲から観察されやすいことを指します。 マーケット分析での注意点は？ マーケットを年齢や性別のみで捉えるのは危険です。心理的変数や行動変数、成長性、そして競合商品も考慮する必要があります。 提案書改善のために何を意識する？ 自社のサービスはBtoBであるため、すべての要件が当てはまるわけではありませんが、比較優位性やわかりやすさ、可視性を意識した見せ方をすることで、提案書の改善が期待できると思います。現在作成中の提案書について、これらの普及要件に当てはめられるか、チームで話し合いたいと思います。 学んだことをどう活用する？ 先週、セグメンテーションやポジショニングマップの説明をチームで行い、イノベーションの普及要件についての学びを共有しました。新規案件の提案書作成において、この学びを活用し、提案書のブラッシュアップができるよう、チームでミーティングを行いました。

抽象と具体はどう？ 定量・定性分析に加え、コーディング分析で述べられた「抽象度と具体化」の相互プロセスが非常に重要だと実感しました。私が実践した活動は、一般募集で参加者を募り「未来デザイン教室」を開催することから始まりました。その後、複数人を対象にマンツーマン・コーチングを実施し、事前のヒアリングシート（属性情報）、ワークシート（ありたい理想図）、オンライン対話の三種類の情報を活用して潜在的な問題点を明らかにし、今後の課題についてアドバイスを行いました。 問題の要点は何？ これらの活動では、対話の中で抽象的な表現と具体的な表現を行き来させ、参加者が抱える問題や課題の全体像を共有するよう努めました。具体的な事象や数字に踏み込んで話す人、抽象的にしか表現できない人、あるいは言葉が体言止めに終始して動きのない人など、参加者それぞれの癖が見えてきました。そのため、具体的な発言が多い方には「つまり、要点は？」と問いかけ、抽象的な方には「結局、どんな意味になるの？」と解像度を上げるよう心がけました。この対話の往復により、全体像を俯瞰する視点が得られることが大きな気づきとなりました。 構図をどう捉える？ また、定量・定性分析、コーディング、そしてフレームワークやプロセスを通じて「仮説の構図」を把握することができれば、隠れた領域や既存概念の硬直した部分を明確に特定しやすくなると感じました。アイデアが行き詰まった場面でも、課題の構図が見えることで、その構図自体を再構築でき、結果として新たな方向性が見えてくると考えています。

問題の絞り込み方法は？ 問題の箇所を明確にするためには、まず分析対象を絞り、原因を考えやすくします。また根本的な原因の仮説を立てる際には、3C（市場、競合、自社）や4P（製品、価格、場所、プロモーション）のフレームワークを活用します。そして、仮説に基づいてデータを集めます。この過程では、必要なデータが何かを見極めることが重要です。 仮説構築の多様性は重要？ 仮説は複数立てるべきで、決め打ちにしないよう注意します。また、異なる切り口で網羅的な仮説を立てることも大切です。データ収集は、自分で取りに行ったり、誰かに聞いたりして行います。また、比較のためのデータも集めます。さらに、反論を排除するためのデータを集めることも重要です。自分に都合の良い情報だけを集めるのではなく、説得力のある分析を目指します。 データ分析のポイントは？ データを見る際には、意図を持って分析します。例えば、問題箇所を絞り込み、フレームワークを活用して根本的な原因の仮説を立てます。その際、異なる切り口から多角的に仮説を立てるよう心がけます。そして、データを集めて比較し、反論を排除するための情報まで踏み込んで確認します。この一連のステップを可視化し、習慣化することが重要です。 どのフレームワークが適切？ 仮説を立てるためのフレームワークについては、自分の業務に適したものを探し、過去の事例から有効なフレームワークを検証します。反論を排除する情報を集めるためには、周りのメンバーの協力を得て壁打ちを行い、反論点を意識的に探るようにします。