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行い

に関する学び

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顧客意図は何？ 顧客のニーズを徹底的に掘り下げるため、まずはカスタマージャーニーを活用した行動観察やデプスインタビューを実施し、顧客の真意を探ります。これにより、自社の強みを的確に理解し、効果的に生かすことが可能となります。なお、解消すべき不便や嫌な点、すなわちペインポイントは、お金を払ってでも解決したいと考える課題であり、その解消によって得られる利益をゲインポイントと呼びます。 市場調査はどう？ 市場調査では、まずカスタマージャーニーマップを作成して、各フェーズにおける顧客の課題とそれに対する自社のアクションを整理します。その上で、デプスインタビューを行い、顧客のより深いニーズを把握します。 効果測定はどうする？ プロモーションにおいては、自社のアクションがどのように顧客エンゲージメントを高めるかを念頭に計画し、実施後には効果測定を行い、その成果を検証します。 常に改善できる？ また、定期的にカスタマージャーニーマップを更新し、営業同行や顧客との面談を通じて行動観察やデプスインタビューを実施することで、顧客自身が気づいていない欲求も掘り下げます。これにより、現在のプロモーションやアクションが顧客のペインポイントを的確に捉えているかどうかを検証し、改善に努めることができます。

現場で何が起きる？ 平均値などの代表値を把握するだけではなく、現場で実際に何が起きているかを想像しながらデータに向き合うことが大切です。そのため、自分自身で仮説を立て、仮説検証型で分析を進めることが求められます。分析の目的に応じて比較する対象も変わるため、たとえば「夏の気温は本当に上昇しているのか」という問いに対して、単純に1年前のデータや他の地点のデータと比較するだけでは、十分な答えは得られにくいでしょう。 ビジュアルで何が分かる？ また、代表値の理解をより精緻なものにするために、データのビジュアル化を試みることが重要です。第三者に伝えるときだけでなく、自分自身で数値を分析する際にも、数字だけでは見逃しがちな現場の情報に焦点を当てるため、ビジュアル化の活用を心がけましょう。 AI活用はどう役立つ？ さらに、医療施設ごとの売上や従業員ごとの活動履歴など、大量かつ複雑なデータに関しては、定型的な加工に陥りやすい傾向があります。まずはデータの分布を把握するためのビジュアル化を行い、分析の目的に合ったデータの特徴を考察する時間を確保することが推奨されます。このプロセスにはAIの活用が有効であるため、迅速に作業に取り掛かれるよう、使用するプロンプトをあらかじめ保存しておくと便利です。

規模経済性の検証方法は？ 規模、習熟、範囲の経済性は感覚的には理解できるが、実際にそれが本当に発生しているかをしっかりと検証する必要があると感じた。それには、多角的な視点と現状を把握する力が必要である。また、最近のネットワーク経済性についても、自分が使用しているサービスがニーズにマッチするように働いていることを改めて考えるきっかけになった。 人体のメカニズムとは何か？ ふと、人間の体がいかに効率的にできているかについても改めて考えた。必要な時に神経経路を切り替え、食事をすれば消化酵素が出やすい副交感神経が働き、ここぞというときには交感神経が働いて活動に必要なものを動かす。この体のメカニズムは非常によくできていて、もし何か症状があればそれには原因があるという点で、戦略思考に似ている。このメカニズムを理解した上で自分の体に向き合うことができれば、健康感も一気に上がるのではないかと考え、これを健康支援に活かせそうだとも思った。 戦略思考をどう生かす？ 上記の考えから、もう一度体の仕組みの基本を学習し直そうと思う。業務で新体制を作っているところだが、そこに戦略思考を取り入れて、まずはゴール設定と仲間との整合を優先的に行い、力を入れて進めていく。成功の姿を一致させることが重要だと感じる。

どうやって解答導く？ グループワークで問題が提示された際、限られた時間の中でどの視点からアプローチすれば、求められる答えにたどり着けるのかを考えながら取り組みました。この経験は、戦略的な思考のシミュレーションとして振り返ることができます。 意見は均等か？ ショートワークでは、全員が均等に意見を述べることが求められました。また、短い時間でチーム全体の意見をまとめ、発表できる人材の役割分担も行われました。このプロセスは、自分自身に何ができるのかを客観的に見つめ直す貴重な機会となりました。 チームリーダーの役割は？ 私は対内外でファシリテーションの役割を担うことが多いため、相手の立場や能力を明確にするためのコミュニケーションを大切にしています。その上で、まずは全員が目指すべきゴールやその道のりを、どの立場のメンバーにも理解できるように発信し、情報共有を徹底していくことを意識します。そして、必要な時に軌道修正を行い、最適な時間と手段で目標達成に向けてチームを導いていきたいと考えています。 資源管理の秘訣は？ また、人的資源、物的資源、そして時間をバランスよく管理する視点も重要です。そのため、これらの要素をどのように切り口として捉えるか、そのコツを学び、実践していきたいと思います。

会計の新たな視点は？ アカウンティングというと、これまで単に「経理・会計」を連想していました。しかし、その本質には会社の活動を数字で分かりやすく伝えるという「説明する」側面があることに気付かされました。また、過去のデータを丹念に積み上げる几帳面な作業という印象が強かったものの、実はクリエイティブな一面も持ち合わせており、予算や数値計画の策定といった取り組みも広い意味ではアカウンティングに含まれると再認識しました。会社全体が意識して関わるべき活動であると感じています。 経営と数字はどう関わる？ 起業後の自社では、経営と経理の双方に関わることになるため、財務諸表の各項目についての理解を深め、自社の現状を正確に把握できるよう努めたいと考えています。また、財務情報をもとに競合他社の分析を行い、参考にできる点を見つけ出すことも今後の目標です。大企業とスタートアップでは直接比較できない部分もあるかもしれませんが、成功している企業の構造を想像しながら学んでいきたいと思います。 新たな発見はどこに？ 現時点では具体的なアイデアは浮かんでいませんが、グループワークを通じて異なるバックグラウンドを持つ仲間と議論を重ね、新たな気づきや知識を深めていきたいと考えています。どうぞよろしくお願いいたします。

従来のやり方は変わる？ 従来のやり方やこれまでの経験が通用しにくくなっている現状では、まず新たなチャレンジを行い、試行錯誤を重ねることの重要性を痛感しています。行動に移す際、過去の経験や先入観にとらわれず、ゼロベースで目の前の課題を捉え直すことで、新たな価値観や考え方を見出すことが求められます。生成AIは、こうした環境下でのツールとして非常に有効であり、常用ツールとして日常的に活用し、仮説検証の習慣化に注力する意義が大きいと考えています。 AI活用の具体例は？ まずは、自身の業務の中で生成AIを活用できる具体的な場面を洗い出すところから始めます。メールや文章の校正、要約といった基本的なタスクだけでなく、これまでにないアプローチを探るため、より一歩踏み込んだ活用方法を模索したいと思います。目的を明確に定め、小さな成功体験を重ねながら、徐々に活用の幅を広げていくことが、このツールを最大限に活用するための鍵となります。 課題をどう乗り越える？ また、生成AIの活用を広げる際には、意識不足、知識不足、環境の整備など、さまざまなハードルが存在する可能性があります。こうした課題に対する解決策や、具体的な活用方法の共有が進むことで、業務全体の効率化や新たな価値創造に繋がると確信しています。

原因究明はどう進める？ 原因究明のプロセスに関しては、分析のアプローチと同様に、分解して比べることが基本であると再認識できました。分析では物事を分けて比較する点が重要とされるため、原因究明においても同じく対象を細かく分解することが効果的だと感じます。 A/Bテストは何が新しい？ A/Bテストについては、新たな発見がありました。これまで、テスト時期を変更しながら実施するのみだと考えていましたが、サンプルをランダムに振り分け、検証したい一点のみを変更する方法なら、大きな変動要素がなく、どちらの効果が高いかを明確に検証できるというメリットを見出しました。 小規模検証の難しさは？ ただし、私の職種では大規模な検証が行いにくいため、A/Bテストの活用法にはまだ悩みが残ります。今後、周囲の方々がどのようにこの手法を活用しているのか、意見を伺ってみたいと考えています。 対概念の試みとは？ また、対概念については、自身の仮説が固定されてしまう傾向がある中で、全く反対の視点から物事を検討する試みの重要性を実感しました。具体的には、他者との会話で、ある意見（A）が優れているとされる場合に、「Aに対して対になる別の視点（B）はどうか」と問いかけ、対概念を実体験する機会を設けたいと思います。

なぜ具体指示が重要？ 生成AIの特性や業務への活用方法について学びました。特に印象に残ったのは、AIへの指示に具体的な項目名を設定することで、回答の質が向上する点です。曖昧な表現ではなく明確な指示を与えることが、AIの正確な処理に直結するという理解が深まりました。また、AIは単なる情報検索ツールに留まらず、キャリア相談や文章作成の壁打ち相手として、体系的なアドバイスや下書きの作成に長けている点も魅力的でした。 どんな場面で活用？ 私の業務においては、作成した知識を積極的に活用し、メールの作成や会議の要約といった場面で生成AIを利用していく予定です。 実行策はどう決める？ 具体的な行動計画は、まずメール代筆の効率化を図ることです。外部への依頼メール作成時には、目的だけでなく相手への敬意や具体的な事務条件（5W1H）をセットで指示することで、修正の手間を最小限に抑えます。次に、長文の議事録を要約する際は、単に「まとめて」と依頼するのではなく、特定のプロジェクトに関する決定事項と期限の記述に限定して要約させることで、精度の向上を目指します。最後に、新たな施策のアイデア出しにおいては、各案のメリットとデメリットを整理させる対話を行い、意思決定のスピードアップを図ります。

なぜ問いが大切？ まず、「問いから始める」ことの大切さについて学びました。講義中の演習では、分け方や分析方法を検討しましたが、分析や区分けにとらわれると、分析の本質が見失われがちです。最初に問いを立てることで、何のための分析なのかを明確にする必要性を再認識しました。これはイシュー設定においても同様で、まずは問いかけから始めることが重要だと感じました。 アウトプットは大丈夫？ また、アウトプットの重要性についても実感しました。講座を通してロジックツリー、MECE、ピラミッドストラクチャーといった考え方を学んだ一方で、実際に活用できているかはまだ課題です。今後は、知識のインプットだけでなく、アウトプットを意識し、適切な脳の切り替えを行いながら実践していきたいと思います。 イシューの本質は？ さらに、会議や企画立案の際に、イシューを明確にすることの重要性を学びました。業務に追われる中で、イシューが適切でないと、伝えたい主張が十分に伝わらないことを実感しました。そのため、事前にイシュー設定が正しいか、明確かどうかを確認し、しっかりと検討する姿勢が必要だと感じています。これからは、クリティカルシンキングの各種スキルを活用し、より良い判断ができるよう取り組んでいきたいと思います。

直感は信頼できる？ 普段の仕事やデータを扱う際、経験や直感に頼った仮説が基本であったことを改めて実感しました。データ分析そのものではなく、むしろデータ収集の段階で不足している点が原因だったと考えています。この経験が、部門費などの予算策定時における変化の捉え方を再見直すきっかけとなりました。 予算根拠は正確か？ 部門費の策定根拠や、今後の設備投資に関する理由付けについては、未来を見据えた考察が十分でなかったと感じています。何か異変があった場合の修理費用が予算に計上されず、過去の事例や頻度を確認することで、適正な管理につながる一手段としたいと思います。 委託実態はどうだ？ 請負会社に業務を委託している現状では、作業の安定性はもちろん、雇用期間が短期に終わる点にも課題を感じています。労働内容に加え、職場環境も影響していると考え、既に委託から10年が経過している案件も多いことから、改めて状況把握から始めたいと思います。 記録整備は必要？ 具体的には、請負会社で働く方々の実務経験年数や年齢層などの基本情報の収集を行い、当社を離れる理由なども可能な限り情報として集める予定です。また、設備投資に関しては、過去の作業記録のデータベース化が未実施であるため、そこから着手する方針です。

なぜ仮説が必要なの？ 分析においては、単にデータを整理して新しい気づきを提供するだけではなく、自分自身で仮説を立て、その仮説に基づいてどのような分析を行いたいか、また必要なデータは何かを考えることが重要だと学びました。以前は無意識に必要なデータを集めていたこともありましたが、目的を明確にすると分析のアプローチが大きく変わると感じます。同時に、立てた仮説に囚われることなく、他の可能性も公平に検討するスキルを身に付ける必要があると認識しました。 市場と売上の本質は？ また、毎日の売上実績の確認は、単純に前年との比較やKPIの向上を狙うだけでなく、競合他社のマーケット動向や顧客へのアプローチについても視野を広げることが求められます。一社だけではなく、３Cの観点から広く分析することで、データが十分でなくても次の一手を打つための新たな視点が得られると考えています。 データ活用の秘訣は？ 日々の実績やKPIのチェックに加えて、整理したデータをどう活用するか、チャレンジ精神を促す分析やその見せ方を意識することが必要です。競合の市場シェアデータなどを随時入手し、自分の活動が先月や過去と比べてどのように変化しているのかを具体的に確認できると、より実践的な行動変化にもつながると期待しています。

問題解決の鍵は何か？ 問題解決を行う際には、物事を分解することが重要です。分解する際は、まず全体を定義し、漏れや重複がないように意識することが求められます。 分解方法のバリエーション 分解の方法には、層別分解（例えば、「○○」と「○○以外」）、変数分解（「売上＝単価×客数」）、プロセス分解（「入店前、入店後」など）といった切り口があります。もし分解の方向性に迷ったら、「いつ」「だれが」「どのように」といった視点から考えてみることが効果的です。 クライアント課題の深掘り法 また、クライアントの課題の根本原因を探る際には、MECEで分解を行い、特に重要なポイントを追求することが役立ちます。さらに、クライアントに提供している制作物を目標にさらに近づけるため、改善のポイントを洗い出すことも重要だと感じます。 データ加工へのチャレンジ 私はデータの加工が得意ではないため、仮説の幅を広げる練習をしているところです。３つの分解方法を利用して目の前の課題を分解してみても、選択肢がMECEに則っておらず、苦戦しています。しかし、一人で煮詰まってしまった時には、ChatGPTを活用しながら、反復練習を繰り返し続けています。