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考える ✕ 活用

に関する学び

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プレッシャーにはどう対処する？ 経営者としての視点に立つと、プレッシャーが非常に大きいことを実感しました。ここで、よりクリティカルな思考が必要だと感じました。 「イシュー」とは何を意味する？ 今週、主に学んだのは「イシュー」についてです。イシューとは、今ここで答えを出すべき問いのことを指し、ブレずに意識し続けるために疑問文の形を取ります。長期間の目標とは異なり、「今」答えを出さなければならない問いを具体的に考える必要があります。 どう具体策を決める？ この考え方は、特定の業務だけでなく、さまざまな意思決定の場面で活用できると感じました。特に私は業務運用の監督をしているため、システムや社内ルールの変更に対応する際、具体的な案を短期間で決定する必要があります。その際、短期的に素早く回答を見出し、周囲を巻き込むためにも、疑問文の形で一つ一つのイシューに向き合いたいと思います。 どのように行動計画を描く？ 学んだことを実際に活かしていくために、まず「イシュー」を意識的に捉え、それを継続的に意識し、関係者と共有しながら全体の方向性を考えたいと思います。周囲をうまく巻き込むためには、関連動画で学んだことが非常に役立ちました。身近な例に置き換えることで関係者も納得し、共に同じ目標に向かえるよう促したいです。

問題解決の難しさに気づく 実践演習を通じて、私は問題特定の際に表面上の情報だけを処理しがちで、問題解決のステップを踏むことが難しいと理解しました。これにより、課題を適切に提起できることが限られていることにも気づかされました。MECEやロジックツリーという言葉は知識として持っていましたが、具体的に活用したことはありませんでした。しかし、MECEはデータを重複なく、漏れなく整理する考え方で、実務でも非常に有効であると感じ、直ちに活用したいと思いました。 新視点での顧客セグメンテーション 実務において、顧客セグメンテーションを考える際、これまでは年齢、性別、居住地などの従来の基準に頼っていました。しかし、MECEの考え方を用いることで、新しい視点からセグメンテーションを検討し、より優れた分析ができる可能性を探りたいと考えています。 新手法の有効性は？ 新たな顧客セグメンテーションの手法として、まず取引頻度と勤務先の業種という二つの基準を用いて分析を進めてみます。この二つでセグメンテーションを行い、既存の分析手法と比較することで、その有効性を検証したいと考えています。現時点では、取引頻度や業種に関するデータの分布を十分に把握していないため、まずはどの基準で分類を行うのか、データを確認していきたいと思います。

戦略構築で見落としは？ 戦略を構築する際に、フレームワークを活用することで見落としを減らせると感じています。代表的なフレームワークとして、3C分析、SWOT分析、バリューチェーン分析などがあります。分析が終わった後は、「整合」を重視して戦略を立てることが重要です。全社的に考えることが求められ、一部門のみで整合がとれているだけでは必ずしも良い戦略とは言えないことがあります。また、短期的に成果を上げても、中期的には見直しが必要な場合もあるため、短期的施策として実施期間を設定したり、見直しの指標を設けたりすることが大切です。 会社状況をどう整理？ これまで、自分で会社全体の状況を整理する機会がなかったため、まずは3CとSWOT分析から始めてみたいと考えています。その際、各部門ごとに発表される戦略や目標に関する資料を活用し、それを元に自分なりに1つの資料としてまとめて分析します。この全体像の中から、自分のチームとして何ができるかを考える予定です。 チーム貢献、どう考える？ 会社全体および各部門の戦略を分析し、自分のチームがどのように貢献できるかを考えています。再来週には社員全体で今期の中間報告会が予定されているため、それまでに分析を完了し、チームとして事業に貢献できる部分を明確にしたいと考えています。

生成AIはどんな利点がある？ 生成AIの得意分野について、一般相談や文書の要約、文書作成といった各業務で優れている点や注意点が具体的に理解できました。状況に応じて必要な情報を提供し、改善指示を出すことの重要性や、生成AIが実際にできること・できないことを把握する必要性を実感しました。また、さまざまな種類の生成AIが存在し、それぞれに得意分野があることに驚き、今後積極的に活用していきたいと考えるようになりました。 BPOはどんな影響を及ぼす？ 一方、当社では損害保険会社向けのBPOを行っており、相手先がAI活用に積極的であるため、業務が逼迫した際にはBPOではなくAIによる効率化が選ばれる可能性が高い状況です。こうした流れに対抗するため、当社としてもAIを活用したBPOが可能であることを示す必要があります。そのため、まずは既存のBPO現場で損害保険会社と協力し、AI活用の実績を作るステップが求められています。 社内AI活用の課題は何？ また、社内でのAI活用状況はまだ十分とは言えず、活用のばらつきが見受けられます。現在、情報漏洩リスクが課題であるため、業務と直接関係のない領域でまずはAIを試してみるよう推奨する必要があります。そして、合わせて生成AIの活用ガイドラインを社内に周知することも重要です。

原因はどう捉える？ 問題の原因を明らかにするためには、原因に至るまでのプロセスをしっかり捉え、一つ一つ分解する方法が有効です。同様に、解決策の立案では決め打ちにせず、複数の選択肢を洗い出し、各判断基準の重要度に基づいて評価・選択することが求められます。 A/Bテストの条件は？ また、本質的なアプローチ方法としてA/Bテストが挙げられますが、使用する際には条件をできるだけ揃えることが大切です。しかし、ここまでの内容をなんとなく理解しているだけでは、実践に対する自信はまったく得られません。日々の業務の中でこれらの手法をどのように活用できるかを強く考える必要があると感じています。 解決策の進め方は？ 例えば、業務DX活動の分析では、問題解決の４つのステップを意識して進めることが提案されています。現在、必要なデータは取得しているものの、再考の結果データが不足している場合は、追加データの取得も検討し、最終的には上司に説得力のある解決策を報告できるよう努めるべきです。 行動が進まない理由は？ 一方で、業務で分析を行う方々は、自分なりの「型」を持っているのかもしれません。私自身は、分析に取り組もうとするとなかなか前に進めず、いざ行動に移す際に「今何をやっているんだっけ？」と戸惑ってしまうことが多いです。

ツール利用、どう変化する？ 当社では、セキュリティ上の理由から生成AIツールの利用が厳しく制限されており、これまで用途に応じたツールの使い分けを行うことはありませんでした。しかし、最近になって、ツールを切り替えると答えや完成度が変わることを知りました。今後は、オープンソースを含む一般的な検索、アイデア出し、画像作成など、状況に応じたツールの活用を試みたいと考えています。ただし、最終的な判断は人間が下すため、検証できるようにAIには根拠を示すよう指示することが大切だと学びました。 文章作成のチェックは？ また、企画書や報告書の作成においては、文章の構成や誤字脱字のチェックに留意しています。普段からラフな事実メモを記録し、後で内容のファクトチェックを十分に行うことが重要だと実感しています。 研修企画はどう工夫する？ さらに、人事研修の企画案作成においては、研修コンサルのリサーチや特徴の比較、自前の研修と外部講師による研修の違いを検討しています。対象者にどのようにアプローチすべきかを考える過程で、壁打ちを行いながら意見をまとめています。できれば、そのままパワーポイントに反映したいところですが、AIらしさが出てしまう点を工夫し、ツールを適切に使い分けながら求める成果物に近づけていきたいと考えています。

プロセス分解って何？ プロセスを分解するという観点を学びました。3Cや4Pのフレームワークを用いて、どの切り口で分析するかまでは考えることができたものの、その視点から仮説を立てる際に、設問の誘導がなければ行き詰まる可能性があると感じました。最終的には、4Pでプロモーション方法に着目し、3Cで顧客視点から行動パターンやプロセスを考えるという方法を組み合わせるアプローチを理解しました。 学びは販促にどう活かす？ マーケティングの面では、従来の主要な事業である顧客設計品の生産・販売に加え、近年では新商品の市場投入が進んでいるため、学んだ考え方を販促活動に活用できると感じました。どの業界のどの顧客にどのようにアプローチし、望ましい結果を得るかを考える際に、今回の手法が大いに役立つと思います。 計画検証はどうすべき？ また、投資検討の面でも、現状は確定した案件に基づいて投資判断がなされていますが、今後は未確定案件に対する投資検討にも学んだ手法を生かし、効果やリスクの検証を行っていけると考えています。さらに、担当者との定期的な打ち合わせで共有された活動計画について、計画が効果的に進んでいるか、もし計画通りに進んでいなければその原因や改善策を検討する際にも、今回学んだアプローチを活用していきたいと思います。

思考のクセ気付いてる？ 人にはそれぞれ独自の「思考のクセ」があると言われます。私自身も、会社でその点を指摘されたことがあり、非常に印象に残っています。この経験を通じて、誰しもが持つ思考のクセを意識しながら、他者に分かりやすく伝える必要があると改めて感じました。特に考え続けることの重要性が指摘され、私は早く仕事を進めることを優先するあまり、考えることを疎かにしていたのではないかと反省しました。 企画説明どう進める？ 私の役割は、企画を検討し、上司に説明して納得を得た上で承認を得るということです。その際、自分の思考のクセに基づいたアイデアだけでなく、他の視点も包含して練り上げた結果を論理的に説明することで、企画から承認までのプロセスを迅速化できると信じています。 企画の目的は明確？ まず、進める企画の目的を徹底的に考え、明確化します。そして、すぐにアイデアを深掘りしてしまう自分の癖を意識します。その後、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）などのフレームワークを活用し、問題の所在や可能な対策を短時間で探る作業を繰り返します。このようにして企画の内容や資料を固め、論理的に説明して納得を得て承認されるというプロセスを実行します。

戦略軸とVRIOはどうする？ 差別化戦略を考える際の集中、差別化、コストリーダーシップといった軸について、以前はあまり意識していませんでした。今後はこれらの軸をしっかりと意識し、無駄のないよう整理しながら戦略を進めていきたいと思っています。また、VRIO分析では、経済価値、希少性、模倣困難性、優位性の観点から施策やサービスの妥当性を精査するということを初めて知り、今後の検討に際してこの軸を用いてしっかりと分析を行っていきたいと考えています。 差別化戦略はどう進める？ 現在の業務においては差別化戦略を活用する機会が少ないと感じていますが、自分自身の立ち位置を社内で高めるには、特定の分野に集中して取り組むことが役立つのではないかと考えました。また、営業向けの研修を多く行っている中で、クライアント向けに提案や戦略を考える際、このVRIOフレームワークを活用することで、より価値の高い提案が可能になると感じています。ぜひ試してみたいと思います。 商談研修はどう見直す？ 現在、商談のための営業研修プログラムの見直しを進めています。商談での提案内容を考える際に、クライアントに対してどの施策がVRIOフレームで見て価値があるものかをきちんと検証できるようなステップを組み入れていきたいと考えています。

結論仮説の根拠は？ 仮説には「結論の仮説」と「問題解決の仮説（What/Where/Why/How）」があることを理解しました。結論の仮説に求められるフレームワークは多岐にわたると感じ、例えば4Pや3Cといった手法もその一例であると捉えました。ミュージックスクールの事例からは、結論の仮説を明確に導き出すプロセスが示されていたと理解しています。 データ収集の意図は？ また、これまで目の前や世の中にある既存のデータを活用して分析する習慣がありましたが、今回新たにアンケートなどでデータを収集する視点も得ることができました。今後は、どちらの仮説を導くのか、結論の仮説か問題解決の仮説かを意識することから始めていこうと考えています。 結論強化はどうする？ 直近では問題解決の仮説を考える機会は多かったものの、結論の仮説を出す場面が少なかったため、あえてフレームワークを意識して結論の仮説を構築する取り組みを強化したいと思います。 事例から何を学ぶ？ 企画の提案に際しては、過去のデータのみから示唆を得るのではなく、競合や他社の事例などもフレームワークを活用し、結論の仮説を導き出せるよう努めます。まずは３C分析を意識して活用し、自社だけでなく市場や競合の動向も幅広くインプットすることを目指しています。

方向性はどう決める？ 来年度に向けた部としての1年間の方向性とTODOを検討する合宿で、今回学んだ内容を活かすことができると感じました。合宿では、現状できていることとできていないこと、そして今後必要なソリューションについて話し合いました。具体的には、今後重要になると予想される広告指標について、各ソリューションごとの導入実績を比較し、2024年の傾向を把握することが求められると認識しました。また、現状のホットなマーケティングトピックから、今後伸びるであろうKPIを仮定し、その上でどのようなソリューションを開発すべきかを検討しました。 情報はどう集める？ さらに、分析においては、情報やデータの収集方法が非常に重要であると感じました。普段あまり活用していなかった社内のポータルや事例集なども積極的に利用し、必要な情報が何か、足りない情報はないかを意識しながら、学んだプロセスに沿って分析に取り組んでいくつもりです。 分析の進め方は？ また、データ分析の基本として、目的を明確にし、仮説思考でアプローチすること、比較を重視すること、そしてwhat→where→why→howというプロセスで考えることの重要性を再確認しました。これらの考え方を実践することで、より具体的な分析結果が得られると実感しています。

比較と目的はどう考える？ 分析において、「比較」と「目的への立ち返り」の大切さを改めて感じました。何かしらの数値をグラフ化して報告するだけでは、かえって分析した気分になってしまい、実際は単なる数字の結果報告に過ぎなかったと認識しています。今後は、目の前の数字だけではなく、適切な比較対象を設定し、分析結果としてしっかり報告できるよう努めたいと考えています。 上司の反応はなぜ？ 直近の業務では、状況報告を上司に行った際、好意的な反応を得られず、簡単に取得できる情報だけに依存し、見栄えの良いグラフや表を作成するだけの報告になっていたことを痛感しました。単に数値を並べるだけでなく、それぞれの情報をきちんと比較し、その内容から次の対応や施策を検討できるような報告に改善する必要性を感じています。 次の一手はどうする？ そのため、今後の取り組みとして以下の点を意識していきます。 まず、分析の目的を再度明確にすること。 次に、比較する項目や内容について、上司の意見や生成AIのサポートを活用しながら見直しを行うこと。 さらに、定量的な分析だけでなく、定性的な分析も取り入れられるよう検討を進めること。 そして、最終的には目的に沿った次の対応策が検討できるような報告をまとめることを目標とします。