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行い

に関する学び

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自社状況はどう把握する？ 差別化を検討する場面では、自社の現状を正確に把握することが不可欠です。これを実現するために、フレームワークを活用することで、見落としなく効率的に分析が行えます。 差別化の基準は何？ 「良い差別化」を考える際には、次の点を確認する必要があります。まず、顧客が求めているものかどうか。そして、その差別化の実現性や持続可能性はあるのか。他社が容易に追随できないかどうかも重要な視点です。 独自視点はどう活かす？ さらに「ユニークな差別化」を図るためには、他業界を参考にしたり、集合知を活用したり、必要に応じて外部の力を借りたりすることが求められます。また、ライバルを過度に意識しすぎないことも大切です。 施策成果はどう確認？ 現在、ペーパーレスの推進に向けた様々な施策を進めていますが、それが自社の強みに繋がるよう差別化できているか検討したいと考えています。また、業務改善の際には、差別化に繋がるかを再評価する観点で進めてみる予定です。そして、業務削減やコスト削減の場面では、VRIO分析を通じて自社の経営資源を明確にし、強みを活かせるようメリハリのある予算削減を行いたいと考えています。 具体策はどう選ぶ？ 私は、すぐに具体的なアイディアに飛びつく傾向がありますので、一度はフレームワークを使って俯瞰的に物事をとらえ、自社の強みを生かした手法を選びたいと考えています。自分の部署において何が差別化につながるのか、VRIOを用いて分析を進めてみるつもりです。

分解の切り口は？ 先週までの学びで、分解することの重要性については理解が深まりましたが、どのような切り口で分解すれば良いのか疑問にも感じていました。今週の学習で、分解の際に使える代表的な切り口について理解できたことは大きな収穫です。 どの手法を試す？ まず、層別分解では、全体を定義した上で「～である／～でない」や年齢、性別、地域などの基準で部分集合に分類します。次に、変数分解では、売上を「単価×販売数量」、利益率を「利益÷売上」といったように、ある事象を構成する変数で分解して考えます。そして、ある事象に至るプロセスごとに分け、その中でいずれの段階に問題があるのかを明確にする方法もあります。 ユーザー離脱の理由は？ 現在、会社の採用サイトではユーザーの離脱が多く、目的のエントリーに至らないという課題があります。そこで、ユーザーがどの段階で離脱しているのかを把握し、改善策を検討するために、プロセスの分解を用いてユーザー行動を細分化し、どのフェーズにボトルネックが発生しているか、また何が離脱の原因となっているのかを明らかにしようと考えています。 どの改善策が効果的？ 具体的には、ゴールデンウィーク明けに課題に取り組む予定です。まずはプロセスを分解し、各段階で確認できる数字を抽出します。数字に極端な変動がある部分を特定し、そこから仮説を立て、問題の洗い出しを行います。私は、頭を整理するために紙やノートに図を書きながら進める方が分かりやすいため、その方法で取り組むつもりです。

リサーチの必要性は？ ある企業の開発事例から、まずリサーチ段階で潜在的なニーズを見つけることの重要性を学びました。真のニーズを引き出すためには、デプスインタビューやカスタマージャーニーの詳細な分析など、緻密な作業が必要であることが印象に残りました。 ニーズと強みはどう？ 商品開発の段階では、潜在ニーズと自社の強みを掛け合わせることで相乗効果が期待できると感じました。同時に、消費者がどのようなブランドイメージを期待しているのかという視点を取り入れる必要があると気づかされました。特にネーミングに関しては、開発側が届けたいイメージよりも、消費者が直感的にイメージできる言葉が求められると考えました。 調査手法はどう？ さらに、カスタマージャーニーのリサーチをより丁寧に行う必要性も感じました。過去のユーザーを数名ピックアップし、デプスインタビューを実施して真のニーズを明らかにすることや、業界サービスにおけるクライアントのペインポイントを探すことで他社との差別化を図ることが今後の課題です。 行動計画はどうする？ 具体的なアクションプランとしては、まず過去ユーザーの中から年齢層や職種ごとに3名のデプスインタビューを設定し（初めは5名から8名程度に声をかける）、次にデプスインタビューを通して転職活動に至るまでの行動背景やペインポイントについて再調査を行います。さらに、登録者が約2000名いるインスタアカウントを活用してインスタライブを実施し、ユーザーの生の声を収集していく予定です。

分析で重要なアプローチとは？ 物事を分析する際に、売上高や入場者数の分解を行いました。この際、ただ機械的に分解するのではなく、仮説を持ち、短絡的に考えずに試行錯誤することの重要性を感じました。また、問題解決のステップとして「①問題の明確化」「②問題個所の特定」「③原因の究明」「④解決策の立案」があることを改めて認識しました。MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）は特に②③④の解決ツールとして有効です。MECEのアプローチには、層別分解、変数分解、プロセス分解があり、それらを自然に思い浮かべられるように意識しています。 上位層に報告する際のポイントは？ プロジェクトで問題が発生した際、現場以外の社内の上位層に報告するときに、全体を俯瞰した整理が求められます。現場の部門は実情を把握しているため、自分の見えている範囲の細かい部分を報告しがちですが、これでは上位層が判断や解決策の妥当性を審議できません。全体を俯瞰して説明する上で、MECEのフレームワークは重要だと感じます。普段から業務全体を見渡す習慣をつけておかないと、問題解決のステップに進むことができない危険性を感じています。 作業見積工数の妥当性をどう示すか？ 現在、顧客からプロジェクトの作業見積工数の妥当性を問われており、MECEで説明が求められています。通常作業と特別作業の区分、お互いの作業に重複がないかを確認するために、MECEの層別分解を実施してみています。

データ分析の目的を見直す データ分析の手法として、データの収集、加工、そして発見に焦点が当たりがちですが、何のためにデータ分析を行うのか、その目的が最も重要だと認識しました。そのために必要なデータ項目を選定し、それに基づいてデータを収集する習慣や仕組みを作る必要があります。ただ業務をこなすだけでは、将来に向けた効果的な分析ができず、特に自社の業務データはインターネットで入手できないため、自社内での心がけが欠かせません。 本当の売上分析とは？ 私の業務では、データを集計して資料に記載することで終わることが多く、本来の意味での分析に至っていないと感じました。自部門の売上高を集計することが多いのですが、他部門との比較を通じて本当の意味での売上分析を行う必要があり、もっとオープンな視点での比較を考える必要があります。また、落札情報などを蓄積し、市場の相場観も併せて分析することが求められています。 有用なデータの収集方法とは？ 現在、社内では中期経営計画の策定時期が来ており、過去の売上や競合他社の状況、他部門との比較を行いながら、データ分析を活用したいと考えています。しかし、データが社内に散在しており、有用なデータが収集しにくいという課題があります。そのため、将来を見据えてどのようなデータが必要かを社内で議論し、データ分析がしっかりと根付く職場環境を作りたいと思います。データを蓄積するためのフォーマットを作成し、社内メンバーがそれを保管・活用できる仕組み作りも進めていきたいです。

何を大切に感じた？ 過去の仕事を振り返ることで、自分が何を大事にし、価値を感じているのかを言葉にすることができました。私は、自分が関わることで他者が能力を発揮し、周囲から認められるような成果や成長が見られることに価値を感じていると気づきました。ただ能力を活用するだけでなく、社会的評価を得ることも重要視しているというのは、自分では気づいていなかった点で、良い発見となりました。 部下の成果はどう？ 部下が成果を出し、成長することで会社や周囲から認められるようにサポートすることが、私にとって価値のあることです。店舗としての成果が求められていますが、その中でも部下が成果を出せるようにしたいと考えています。来店客の担当をある程度私が決められるため、部下が成果を出しやすい仕事の割り振りを行い、仕事を進める中でより良い成果を出すための方法を一緒に考えていきたいと思っています。 進捗はどう確認？ 定期的な進捗確認の打ち合わせを設ける予定で、頻度は2週間に1回を考えています。部下本人は数字目標を掲げていますが、それ以外の目標がイメージしにくいようなので、まずは数字目標にどれだけ近づいているか、また、そのための行動ができているかを確認していきたいです。想定している部下は、他人の行動を真似るのは得意ですが、自分で考えたり新しい発想をするのは苦手だと見ています。そのため、打ち合わせの中でその苦手部分を強化するか、もしくはロールモデルを広く探し、糧にできるように働きかけていきたいと考えています。

どこに集中すべき？ リソースには限りがあるため、どこに集中し、どこにエネルギーを注ぐのかを選択する必要があります。そのための選択ポイントとして、まずは明確なゴールを設定しましょう。これにより、何を選び、何を捨てるべきかの指針が得られます。次に、数値的根拠を示すことで、判断を主観や経験則に頼らず、客観的に評価することができます。加えて、成果を定量的に測定することで、継続的な取捨選択が可能になります。最後に、ゴールと数値的根拠に基づき優先順位を明確にすることが重要です。この「選択と集中」によって、限られたリソースを最大限に活用できるのです。 自動化はどう進化？ 選択の結果が正解かどうかは未来にしか分かりませんが、「自分なりの判断基準を持って選択すること」が大切です。本来、「時間」と「品質」はトレードオフの関係にあると言われますが、バックオフィス業務の自動化はこれを克服する可能性を秘めています。自動化により、業務の効率化による時間短縮、人的エラーの軽減での高品質化、さらには成果物の品質の均一化が可能になります。 業務整理で変化は？ 優先順位の高いものにリソースを集中させるためには、まずは現在の業務を圧縮する必要があります。これにより、業務の増加に対応するためにも、業務整理を行い、何を優先すべきかを再確認することが重要です。時間というリソースを有効活用するためにも、生成AIや自動化ツールに関する知識を深め、その活用を通じて、重要な業務に集中できる環境を整えたいと考えています。

エンパワメントとは？ 今回の講座を通じ、エンパワメントについて深く学ぶことができました。エンパワメントは、目標を明確に伝える一方で、メンバー自身に遂行方法の選択を委ねることで、自律性を促進し、育成を図るリーダーシップ技法であると感じました。環境整備や必要な支援を行いながら、メンバーに権限と責任が与えられる仕組みは、業務の質を向上させるために非常に有用です。 どこまで介入すべき？ また、エンパワメントを実践する際には、リーダー自身も一歩引かず、必要に応じてしっかりと介入する覚悟が求められる点が印象的でした。向いている仕事と向かない仕事を見極め、ミスが許されない業務や緊急性の高い業務には慎重に対応する必要があることを学び、リスク管理の重要性を実感しました。 目標はどう決める？ さらに、目標設定と共有のプロセスにおいては、メンバーが納得し主体的に取り組めるよう、背景や意義を十分に伝えることが不可欠だと感じました。成功基準を具体的に示し、誰が何をいつまでにどのように行うのか、6W1Hの視点で計画を立てることで、各自の役割が明確になり、業務全体への理解が深まると考えます。 リーダーはどう在る？ 今回の学びは、メンバーの自主性を引き出すと同時に、必要なフォローや支援を欠かさないリーダーシップのあり方を再認識させるものでした。今後は、これらのポイントを実際の業務に活かし、メンバーが主体的にタスクに取り組みながら互いに成長していける環境作りに努めていきたいと思います。

全体像をどう掴む？ まず、全体像を明確にし、その上でMECEの観点から各要素を分けてみることが大切だと感じました。分析の際には、When、Who、Whatといった切り口を用いることで、気づかなかった本質や特徴が見えてくることが実感できます。たとえ分割したときに特徴があまり現れなくても、それ自体が一つの成功といえ、他の切り口での再分析に向けた前進となります。 数字から何が分かる？ 次に、プロダクト営業が主な業務となる中で、8期の販売実績を業界別、企業別、新規と既存、リードタイム、職種、引き合い額、受注額、受注率、失注額、失注率、商談からのリードタイム、プロダクト別という多角的な尺度で分析する意義を実感しています。こういった多角的なアプローチにより、見落としがちな側面や新たな効果的手法を発見することができるでしょう。 リソースはどう使う？ また、限られた人数でプロダクト販売に取り組む現状を踏まえ、業務分析によってどの部分にリソースを重点的に投下すべきか、あるいは外注した方が効果的かを数字に基づいて判断することが重要です。具体的には、販売実績の分析だけではなく、営業活動自体の業務分析を行い、目標達成のための仮説を立てる取り組みが求められます。 議論のポイントは？ 最後に、これらの分析や仮説は常にアップデートし、得られたインサイトをチーム内で議論する機会を積極的に創出することを意識しています。こうした取り組みが、今後の行動計画や業務効率の向上につながると信じています。

利益と費用の違いは？ カフェのケーススタディを通して、費用がP/Lのどの科目に該当するかや、売上総利益、営業利益、経常利益、税前当期純利益、当期純利益といった５つの利益の違いが明確になりました。 事業準備はどう進む？ 事業を始める際は、まずどのようなコンセプトで展開するか、ターゲットとなる顧客を明確にすることが大切です。その上で、どんな準備を行い、どの程度の費用をかけるかというストーリーをしっかり作り込むことが、利益を生み出し事業継続に寄与するという視点を得ました。 価値本質はどう捉える？ また、事業の価値の本質を見失わず、同業他社との比較を通じて自分の事業を客観的に把握することの重要性も感じました。これにより、コスト削減などの具体的な改善策を検討する必要性が理解できました。 施設比較はどんな結果？ 今後のアプローチとしては、まず複数の施設がある場合、各施設のP/Lを並べて比較し、施設ごとの特徴を把握する方法を取ります。全体的な課題と各施設ごとの課題を抽出し、それぞれに対応するコスト削減案を策定することで、利益改善を目指していきたいと考えています。 どの課題に注目？ 具体的には、先月の月次P/Lを確認し、赤字部門の課題を洗い出して対応策を講じるとともに、前年度同月との比較を行い、黒字部門でも利益が低下している理由を分析して改善策を考えました。これらの検討結果を基に、収支改善に向けた次月の行動計画を作成し、メンバーと共有の上、実際に動いていく所存です。

クリティカルシンキングの鍵は？ クリティカルシンキングでは、まずイシューを明確にすることが重要です。イシューは「今ここで答えを出すべき問い」であり、「問い」の形にする必要があります。問いによって、その後の考え方の方向性が大きく変わります。そして、組織やメンバーが「問い」を共有することで、方向性の一致が図れます。常に問いを意識し続け、勘所を鍛えることが求められます。 プロジェクトを進めるために何が大切？ ベンダー主導のプロジェクトでは、毎回のワークショップでベンダーの提案について議論する場面があります。プロジェクト全体の方向性はキックオフ時にしっかりと頭に入れたつもりでも、議論が進むにつれて目の前のさまざまな課題が気になり、議論が発散することがしばしばあります。「誰がそれをやるのか」「今の体制では無理だ」といった話も出ることがあります。目的達成のためには、現状にとらわれず、その業務が本当に必要なのかといった捉え方をすることが重要です。 真の目的を見つける方法は？ 自身が運営するプロジェクトでは、企画から運営まで一貫性を持つことが大切です。本質的な目的の設定を行いたいと考えています。例えば、「業務削減のためにこのシステムを導入したい」というように表面的な理由ではなく、「何のためにその業務の削減が必要なのか」や「業務削減することで何が得られるのか」といった問いを掘り下げていく必要があります。そして、本当の目的を見つけ出し、それを解決するための運営内容を考えたいと思います。

データ収集の手法は何？ まず、データの収集方法について整理します。既存のデータを確認する場合は、手持ちの情報や一般に公開されているデータ、あるいはパートナー企業が保有しているデータを活用します。一方で、新たにデータを集める手段としては、アンケート調査やインタビューが挙げられます。特にインタビューは、背景を丁寧に確認できる反面、拘束時間や費用がかかる点に注意が必要です。 仮説設定はどう考える？ 次に、仮説について考えます。仮説とは、ある論点に対して立てる仮の答えや、まだ明確でない事項についての一時的な見解を指します。たとえば、ある事業の成功は難しいとする結論の仮説と、具体的な問題点を洗い出して解決策を検討する問題解決の仮説があります。結論の仮説は、計画やプロジェクトを始める際に初めに立て、それが思うように進まなかった場合に問題解決の仮説を用いることで軌道修正を行います。 仮説検証はどのように？ また、仮説は検証マインドの向上や説得力を強める上で重要です。日常的に市場や競合などの状況証拠を集め、論理的に分析することで、より精度の高い仮説が立てられます。こうしたプロセスは、計画のスピードアップや行動の精度向上にも寄与します。 情報の言語化はなぜ大切？ 最後に、普段から問題意識を持って状況を把握し、得た情報を具体的かつ明瞭に言語化することが大切です。興味を持った点にアンテナを張り、現象の背景を分析する習慣は、論理的な思考力とコミュニケーション能力の向上に役立ちます。