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重要 ✕ 業務

に関する学び

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ドラッガー理論の妥当性は？ 「マーケティングの役割は販売の必要性をなくすこと」というドラッガーの理論を学んだことがあります。しかし、実際には企業に営業部門は依然として存在し、マーケティング部門のみの会社はあまり聞いたことがないため、この理論の妥当性に疑問を持っていました。今回の授業で、自社の商品の良さを顧客に伝えることがマーケティングの本質である、という気づきを得ることができました。これまで普通に考えていた会社や商品の良さを見直し、再評価する機会となったことを感じています。この6週間の学びを通じて、マーケティングの本質をより深く理解したいと思います。 マーケティングは社内外で？ 私は経営企画担当として全社業務を把握するポジションにいますが、マーケティングは社外・社内の両方で応用可能であると考えています。社外では既存顧客への対応や新規開拓営業、社内では人事業務、職場環境、福利厚生、情報システムなどのバックオフィス業務においても、社員を顧客と見立てることで、サービス向上の可能性があります。本講座での学びを社内にフィードバックし、実践に結びつけたいと思います。 営業戦略視点をどう活用？ 営業担当部門やバックオフィス部門には、マーケティングの必要性と重要性を伝えていきたいと考えています。また、経営企画担当として、マーケティングの視点を取り入れた事業戦略立案を目指したいです。「誰に、何を、どのように提供するのか」という問いを常に自分に問いかけ、営業戦略的な視点を持ち続けたいと思います。

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。

グラフの基本って？ 今回の学びで最も印象に残ったのは、表をグラフ化するだけで情報が格段にわかりやすくなるという基本の重要性を再認識できた点です。グラフを活用した資料作成では、タイトルを明確に設け、説明の流れに沿った構成にすることで、読み手の理解が促進されることが分かりました。 グラフ選びはどう？ また、グラフ選択においては、何を伝えたいかを明確にし、それに適した種類を使用することが重要だと感じました。場合によっては、複数のデータを一つのグラフにまとめることで、価値の高い資料を作成できるという新たな気付きも得ました。 文章作りはどう？ 文章作成については、単なる情報の列挙ではなく、興味を引くタイトルを設定し、結論や伝えたいポイントを冒頭に置くことで、読み手の関心を引きつけ本文へスムーズに導く工夫が効果的であると実感しました。 内部メールの課題は？ 私の業務では、社内向けメールの作成が多く、これまで「伝えたい思いが先走り長文になってしまう」や「案内内容を理解してもらえず後から質問が出る」といった課題に直面していました。今回の学びを通じ、以下の点を徹底することにします。 改善策は何？ まず、興味を引くタイトルの設定です。次に、要点を冒頭に明記し、読みやすい体裁を整えること。そして、相手に応じた表現を選び、確実に伝わるメールを心がけることです。さらに、必要に応じて図や簡単なグラフを添えることで、情報を視覚的に理解しやすい資料作りにも取り組んでいきたいと考えています。

仮説の意味は？ 仮説について、「結論の仮説」と「問題解決の仮説」という2つの種類があることを学びました。普段何気なく使っていた「仮説」という言葉について、自分はどちらの立場で話していたのだろうかと振り返る貴重な機会となりました。また、仮説を考える際には、決め打ちせず複数の可能性を探ることや、さまざまな切り口から網羅的に考えることの重要性を再認識しました。さらに、データ収集においては、必要なデータだけでなく、仮説に対する反論を排除するために比較対象となるデータも意識的に集めるべきであるという点が印象に残りました。 3Cと4Pの使い分けは？ 業務では、Customer/Competitor/Companyの3C分析を中心に行っていましたが、細かいサービス検討の場面では、Product/Price/Place/Promotionの4Pも活用していく必要性を感じました。特に新規事業の商品検討にあたっては、4Pの視点からより具体的な検討を進めたいと思います。 問題解決の手順は？ また、問題解決のプロセスとして、What、Where、Why、Howの順で考えることの重要性を学びました。これまでどうしてもHowから着手してしまう癖があったため、今後の学習期間内に、残りのプロセスもしっかり取り入れるようにしていきたいと考えています。 検証との連携は？ 最後に、仮説と検証はセットで考え、事前の準備や仕込みを徹底し、比較データなどを用いた適切なデータ収集ができるよう努めたいと思います。

日常業務で活かす学びとは？ 本講座を通じて学んだ内容を振り返り、次の4点を日常業務で意識する必要性を改めて感じました。①目的意識を持つこと、②自己対話を育むこと、③問いを中心に考えること、そして④分かりやすく伝えることです。 クリティカルシンキングの活用法 企画業務においては、施策を考える際や全店展開する際に、クリティカルシンキングを意識したいと思います。役員や上司、部下だけでなく、全社的に情報を伝える場面も多いため、考えるだけでなく、受け手の視点を重視した伝え方も身につけたいです。 論理的な伝え方をどう身につける？ 具体的には、頭の中で考えたことを箇条書きにするだけでなく、ピラミッドストラクチャーを用いて主張とその理由、根拠を論理的に整理し、書き出す習慣をつけたいです。これにより、自分の考えの妥当性を自己チェックしながら進めることができ、他人に伝える際や質問された際の論理整理が容易になります。併せて、根拠を多岐にわたって考えておくことで、想定外の質問にも対応できるようになるでしょう。 上司へのアウトプット機会を創出 さらに、学んだことを上司へのアウトプット機会に活用することが重要だと感じています。日常業務の中でじっくり考える時間を作ることが難しいため、過去の経緯を踏まえた難しい問題に対してクリティカルシンキングを用いる課題を設定し、定期的に上司と共有しながら解決を目指す場を持ちたいと思います。このように、学んだことを実践に活かすことで、さらなる成長を目指します。

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。

捨てることの重要性とは？ 捨てることの重要性を再認識しました。何かを始めるよりも、何かを捨てることのほうが難しいということは理解していますが、それを実践するには大きな苦労が伴います。利害関係を持つ人や変化を嫌う人たちの反対に直面することが考えられますが、それに対しては利益や会社の戦略の方向性を明確に打ち出し、論理的に説得することが必要です。 展示会の出展は本当に必要か？ 例えば、展示会への出展について考えてみます。現在の市場シェアにおいて、展示会に出る意味があるのか、必要最小限の出展で十分なのではないかと再検討する必要があります。また、代理店への年末記念品の配布についても、果たしてそれがサービス向上につながるのか、本来の業務での関係構築のほうが適切なのではないかと疑問を持ちます。 見落としがちな優先順位設定 意外にも見落としがちなことに気付きました。まずは自分の中で各部署ごとに優先順位をつけることが重要です。各部署の業務分掌を基にして、どれが本当に必要な業務なのか、捨てられるものはないのか、捨てた場合のデメリットを補えるのか、アウトソース可能なものはあるのか、細かな点でも捨てられる部分はないのかを洗い出します。 戦略構築に必要な要素は？ そのためには、会社の戦略・方向性と一致しているかどうか、論理的に矛盾がないか、全員に自信を持って説明できるか、組織構造に変化が必要か、リソースはどのように確保するか、代替手段はないかなどを考慮して戦略を組み立てる必要があります。

日本語で伝える難しさとは？ 日本語は、主語を省略したり曖昧な表現を用いても比較的意味が伝わる言語です。しかし、そうした表現は相手の理解力に依存することが多く、意図が正確に伝わるとは限りません。そのため、主語や述語を省略せずに書き、全体を俯瞰して確認し、手順を明確にして書くことが重要です。 書くことが思考力にどう貢献する？ 文章を書くには、言葉を選び、概念を整理し、順序を考え、根拠を示すというステップが必要です。書くことが思考力の向上につながるため、書く習慣をつけることが大切です。 業務での考え方の活用法は？ 私は普段の業務で、説明資料の作成や上司への報連相、メールのやりとりなどが多くあります。しかし、思いつきで話したり、考えながら口に出して説明することが多々あります。そこで、業務中は学んだ内容を常に意識して活用したいと考えています。 口頭伝達や資料作成の最適なステップとは？ 考えが整理されていないまま口に出したり、すぐに資料を作成し始めないように、一度立ち止まることが重要です。口頭での伝達やメール、資料作成においても、最初にメモ帳などを使ってピラミッドストラクチャーで整理し、論理の妥当性を確認してから取り掛かる習慣をつけたいと思います。 他者の振り返りをどう取り入れる？ この文章も再度推敲し、多様な立場の人に伝わるように書き直したいと考えています。私は平易な言葉に頼りがちだと感じているので、他の方の振り返りを参考にしながら、書き方を学んでいきたいです。

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。

仮説をどう言語化する？ データを見る前に「こうなりそう」と感じるのは、すでに仮説を持っている証拠だと感じます。経験や直感から「この傾向があるかも」と思うことが、後に重要な指標を絞り込むための手がかりとなります。そのため、仮説をしっかりと言語化し明示することはとても大切です。 仮説検証の効果は？ 仮説が明確であれば、どの指標に重点的に注目すべきかが分かり、仮説が外れた場合でも「なぜ違ったのか？」という質問が自然に浮かび、スムーズに分析の焦点を絞ることができます。こうした仮説検証のサイクルを回すことこそが、データ分析の醍醐味であり、成果につながると考えています。 設備トラブルの影響は？ 実際、稼働分析を日常的に行う中で、「おそらく設備トラブルの影響で停止が増えたのではないか」という仮説を立て、その検証に利用するデータを慎重に選定しながら、表面的な課題ではなく本質的な改善ポイントにたどり着こうとしています。 なぜをどう掘り下げる？ また、分析業務において「なぜ？」と問いを繰り返すことを意識しているものの、これまで1～2回の掘り下げで思考を止め、表面的な原因に留まってしまうことが多かったと自覚しています。しかし、データ分析は正解のない問いに対して行うものであり、仮説や着眼点の精度が成果を大きく左右します。そのため、日常業務や分析の過程で「なぜを5回」繰り返すことを意識し、仮説が外れたときもすぐに切り替えず、なぜ違ったのかを徹底的に深掘りすることが重要だと感じています。

なぜ実践が苦手？ この講座では「戦略における捨てるを身につける」という内容が特に印象に残りました。以前からその考え方に触れていたものの、講座を通じて実際の場面でこの手法を適用する必要性を改めて実感し、自分自身がその実践を苦手だと感じていた理由にも気づかされました。 批判とデータの意義は？ 「捨てる」という行動は周囲からの批判を恐れるケースが多く、自分がこれまで培ってきたものを変えるリスクと捉え、避けたくなる部分があると感じていました。しかし、グループディスカッションでは「捨てる」の代わりに、定量的なデータに基づいて選択するというアプローチが紹介され、トレードオフの視点を取り入れることで、これまでの取り組みを付け加える形で活かす方法もあるのではないかと学ぶことができました。 職場での製品挑戦は？ 自身の職場では、従来の製品とは異なる新たな製品開発が求められており、「新しいことを行う＝変化する」がしばしば批判の対象となる状況があります。そこで、まずは客観的なデータに基づいた判断が重要だと感じています。今後は、常にデータで分析できる体制を整え、メンバーにその意識を共有して、定量的な視点から取捨選択を行いながら業務を進めていきたいと思います。 連携の必要性は何？ 仕事は一人で完結するものではないため、日常的なコミュニケーションの重要性を実感しています。皆さんも、周囲との連携を図るために日頃からどのような工夫をされているのか、ぜひ教えていただきたいです。