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に関する学び

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どうやって本質を見抜く？ 業務でデータ活用を推進する中、ユーザーの困りごとをヒアリングする機会がありました。慣れ親しんだ業務に没頭していると、ユーザー自身が困りごとに気づいていない場合があるため、共感をもって話を聞くことで本質的な課題を浮き彫りにすることができました。 なぜ議論は広がる？ 共感を通じて相手が話しやすくなると、本来の課題を見出すことができる一方で、深く話を聞けば聞くほどさまざまな課題が表面化し、議論が広がりすぎることもありました。この経験から、目的を常に明確にしながら、ユーザーの「困りごと」を丁寧に整理していくことの重要性を痛感しました。単に話を聞くだけでなく、どこに本当に困っているのかを正しく理解し、課題を構造的にまとめるスキルが求められると感じています。 今後の対策は何？ 今後は、共感と整理の両輪を意識し、言葉を丁寧に整えることで、相手の気づきを引き出し、より良い解決につなげたいと思います。 何を学び実践？ 今日の学びは、「共感」と「整理」のバランスが重要であるということです。相手の話に耳を傾け信頼関係を築くと同時に、目的を見失わずに情報を整理する視点を持つことで、ユーザーの困りごとを深く理解し、言語化および構造化する力をさらに磨いていきたいと考えています。

経済効果をどう活用する？ 規模の経済や習熟効果、範囲の経済性について、今まで理論としては知らなかったものの、実感としては効果があると感じていました。今回、それが具体的な言葉として明確になったことで理解が深まりました。しかし、これらの効果を自分たちの事業に適用する際には、慎重に吟味して使わなければなりません。そうでなければ、逆効果になる可能性もあることを学びました。 習熟効果を最大限に生かすには？ 自分の仕事に置き換えてみると、習熟効果が効果的に活用できるのではないかと思います。各営業パーソンが経験を積むことで、同じ成果を出すまでの効率が向上します。しかし、ある程度経験を積むと習熟曲線が緩やかになるため、経験の浅い人に早く経験を積ませるデザインが必要だと感じました。 実践的経験を得る方法は？ 相談のトレーニングは多く行えますが、実際の顧客対応は別の経験です。経験が浅い人が一人で対応するのは難しいことが多いです。そのため、私自身の顧客との相談に同席させたり、経験豊富な人材と共に相談の場に入る機会を増やすことが有効だと考えています。最終的には本人が主導で相談を進めてもらうことが理想ですが、それだけでは習熟効果を高めるには不十分と思われるため、より実践に近い形での経験を積ませたいと思います。

仮説立てのヒントは？ 課題に対して仮説を立てる際は、単に漠然とアイデアを出すのではなく、4Pや3Cといったフレームワークを活用することで、課題を整理して考える助けになると実感しています。また、具体的な問題解決に向けては、何が問題なのかという複数の仮説を立て、「どこに、なぜ、どうすべきか」という各段階を順に確認することで、より深く掘り下げた対策を見出しやすくなると考えています。 戦略の裏側は？ 自身の業務を振り返ると、これまでは業務課題に対して仮説を立て、深堀りして解決策を導くというプロセスが不足していたと感じています。課題を分解して深く検討するステップを踏まず、思いついた打ち手に頼ることが多かったと思います。今回の学びを通じて、今後は課題に対して複数の仮説を立て、どの対策を実行するのが最適かを十分に検討する習慣を身につけ、より深い洞察に基づいた戦略立案を目指したいと考えています。 次は何を選ぶ？ さらに、解決すべき課題に対して複数の仮説を立て、それぞれの対策を検討し、最終的に比較検討して選択する業務の流れが重要だと認識しました。今後、事業戦略の立案を進める中では、仮説立てや深掘り、そして対策の選択というステップを必ず踏むことで、より質の高い戦略を策定していきたいと思います。

どう達成感を感じた？ 一連のフレームワークの基礎を包括的に学べたことにより、大きな達成感を得ることができました。まず、目標を明確に設定し、現状とのギャップを正確に把握すること。そして、その達成のために複数の選択肢を用意し、吟味した上で最適なものを選び出す考え方が非常に勉強になりました。 外部環境はどう影響する？ また、不要な情報を削ぎ落とすことで結果的に顧客の利便性を向上させるという発想が印象に残りました。眼前の顧客だけに固執せず、外部環境の変化も経営判断に取り入れる重要性を再認識することができました。 企業の判断はどう変わる？ 従来の経験や勘に頼るのではなく、フレームワークを企業の意思決定の基盤とする必要性を強く感じています。今回学んだ内容を活用し、上場企業の中期経営計画やIR資料、統合報告書などをもとに生成AIによるPEST分析に取り組むことで、より具体的な戦略策定を目指したいと考えています。 AI連携はどう進む？ さらに、自社の過去の経営戦略資料を活用し、生成AIと連携することで迅速な意思決定を実現する試みにも挑戦していきます。今後は、マーケティング、バリューチェーン分析、ファイナンスといった分野についてもより深く学び、経営判断力の向上につなげていきたいと思います。

目的意識はどうする？ 常に目的を意識することが大切です。ありたい姿を明確にし、現在地を把握した上で、そこからのギャップを見出すことが出発点となります。その差分に対して必要な課題を洗い出し、解消のための具体的な打ち手を決定し、実行計画を立てて自律的に取り組むプロセスは、学習や自己成長の場面でもシンプルに機能します。 アウトプットの考察は？ また、様々なアウトプットに触れる際には、どのデータがどのような目的で、どのように加工されているのかを考えることが重要です。これにより、他者のアウトプットから自分なりの工夫やアイデアを吸収し、活かすことができます。 顧客提案をどう見る？ 顧客提案の際には、次のシナリオ設定のフレームを基本として実施します。まず、目標や目的の目線を合わせ、現在地を確認し、目指すゴールを共有します。次に、課題を共有し、解決手法の提案とその効果検証方法を確定させ、具体的な打ち手を実施します。最後に、全体を振り返ることが、次への改善につながります。 自己評価は何が肝心？ さらに、期ごとの自己の振り返りや査定評価資料の作成にも、同じフレームワークが生かせると考えられます。日々の努力の積み重ねが明るい評価へとつながることを意識し、着実に成果を上げることを目指しましょう。

問題解決の4ステップは？ 問題解決には、what（何）、where（どこ）、why（なぜ）、how（どのように）の4ステップがあります。経験や勘に頼らず、まずは事象をMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）に分解することが根本的な解決につながります。 分析のストーリーは重要？ データを目の前にして即座にグラフ化したり、平均値や割合を出すのではなく、「なぜそうなったのか？」というストーリーを持って分析することが重要です。 データ取得の企画段階とは？ 今後進行する実証実験の検証項目を明確にするため、企画段階からデータ取得方法を組み込む必要があります。また、マーケティングインテリジェンスのグループに異動するにあたり、ネット上のデータを鵜呑みにせず、なぜそうなっているのかの背景をシステマチックに考えることが大事だと感じました。 実証実験のゴールは？ 現段階で検証項目の洗い出しは終わっているため、最終的な実証実験のゴールと、理想的なデータを意識しながら、今月中に取得方法を検討します。また、市場調査ではデータだけでなく、なぜそのようなデータが集まったのかについて、社会動向をチームメンバーとディスカッションする機会を設けます。

プロトタイピングって何？ プロトタイピングでは、①目的を明確にする、②適切な要求を抽出する、③適切な時間を投入するという点を学びました。大学の授業は１科目が15回で構成されているため、毎回がプロトタイピングの検証の繰り返しといえます。大幅な修正を毎回行うと、逆に学生の混乱を招く恐れがありますが、これまで以上に学生の反応に敏感になり、改善を重ねられると感じました。 なぜ凝りすぎる？ プロトタイプの作成過程では、どうしても機能を増やしたり、完成品に近づけたいという衝動に駆られます。しかし、ユーザーからフィードバックを得るという本来の目的を考えると、あまり凝りすぎないことが大切だと思いました。実際、下手な漫画を用いたところ、その下手さが逆に興味を引き、フィードバックを得る結果となった経験があります。講座で紹介されていたように、本質的な機能に絞り、“Simple is best”の姿勢で臨むことが重要だと感じます。 本音を出す環境は？ また、プロトタイプによる検証は、自分のアイデアが外部の批判にさらされるという意味でも、デザイン思考の醍醐味を味わえるプロセスだと思います。ただし、場合によっては意見を控えるユーザーも存在するため、誰もが本音で意見を言える環境作りが必要だと強く感じました。

ブレインで発想はどう？ 私は、ブレインストーミングを主にアイデア出しの手法として活用しています。たとえば、顧客課題の把握や、販売戦略の検討など、さまざまなテーマに対して意見を出しています。リモートでのミーティングが中心なため、付箋よりもエクセルやテキストを用いて情報をまとめることが多いです。また、SCAMPERについてはこれまで意識して取り組んでこなかったものの、今後は意見を出す一手法として実践してみたいと考えています。 少人数で意見はどう出る？ ブレインストーミングでは「否定しない」や「何でも言っていい」という基本ルールをみんなが理解して取り組んでいるものの、参加人数が多いと、どうしてもある一定レベル以上の意見でなければ雰囲気が微妙になってしまうことがあります。さまざまな意見を出し合うことは大切ですが、私は3～4人といった少人数で行うほうが、気軽に意見が言えてまとめやすいと感じています。 アイデア整理の秘訣は？ まずは、アイデアをたくさん出すことが重要です。その際、ひとつのアイデアに変更を加えたり、具体的なペルソナやシチュエーションを想定して出してみると効果的です。そして、出されたアイデアを最終的に整理し、言語化して説明できる状態にまとめることが大切だと考えています。

VRIO分析のメリットは？ VRIO分析というフレームを初めて学ぶことができました。これは3Cに近い概念で、自社、競合、顧客の視点を持ちながら、さらに差別化ポイントや機会を整理するのに役立ちます。「戦略」を打ち出すために非常に有用であると感じました。 オフライン戦略はどう？ 最近では、展示会やウェビナー、リアルセミナーなどのオフラインのマーケティング活動において、他社がさまざまな方法を試しながら顧客を獲得しています。自社は他社と比較して、開始のスピード感で遅れをとっている現状です。しかし、他社が必ずしも費用対効果を上げて成功しているわけではなく、試行錯誤の段階にあるようです。自社がこれを始める際には、成功のための方法や自社らしさの差別化を図り、どのように収益を生むかという視点を重視したいと考えています。 ターゲット設定の意義は？ まず、施策ありきではなく、ターゲットを明確にすることが重要です。つまり、WHO、WHATを明瞭に定義した上で、HOWの整合性を整理したいと考えています。その上で、競合との差別化や自社の強みを活かした業務を展開していきます。まずは経営陣とともに、ターゲットの定義や自社の特徴、差別化ポイントを可視化し、目線を合わせて戦略と戦術を考えていきたいと思います.

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。

顧客の真のニーズとは？ 顧客の真のニーズを探り出す方法を学べてよかった。新事業において仮説を検証するためにヒアリングなどはよく実施するが、質問項目や聞き方によっては答えを誘導してしまい、真のニーズを引き出すことは中々難しいと感じている。また、現在携わっている新規事業のプロジェクトが、顧客の立場や視点に立って考えることができていないことに改めて気づいた。今後は、カスタマージャーニーを実践し、本当に価値のある事業作りを目指していきたい。 行動観察で何が見える？ 行動観察やデプスインタビューは、実際に価値検証を行う際に有効であると感じた。自分が顧客として考えたときに、どのような企画・事業であればビジネスとして成立するかを改めてチームメンバー全員で考えていく必要があると感じたため、これを実践していこうと思う。 今後の具体的な行動は？ 具体的な行動としては以下の3つを考えている： 1. チーム内でディスカッション時間が明らかに少ないため、上司に相談して改善を図る。 2. 顧客のペインポイントが何であるのかを改めて議論し、現在の方向性が正しいかを確認する。 3. 新規の顧客に対するヒアリングを実施する。 これらの取り組みを通じて、真に価値のある新規事業を作り上げることを目指していく。

視点で課題を探る？ 現状を分析する際、what、Where、why、howの視点に沿って整理することで、取り組むべき課題が明確になります。このアプローチにより、現実の問題点が見えやすくなり、解決すべきポイントを正確に把握できます。 手法で何が見える？ また、ロジックツリーやMECEの手法を活用する際は、単に細分化することにこだわるのではなく、課題解決に有用な切り口になっているかどうかを検討することが重要です。具体的な視点でアプローチすることで、効率的な分析が可能となります。 計画とのギャップは？ さらに、売上要因の分析においては、まず課題が計画との乖離から生じているのか、あるいは目指すべき姿とのギャップから発生しているのかを明確にする必要があります。その上で、ロジックツリーやMECEを活用し、分析すべき要素を網羅的に洗い出すことで、後戻りのリスクを低減できると感じました。 次の一手は何か？ これまでの分析は、小さな仮説を立てながら進め、随時追加の仮説と分析を行ってきました。今後は、分析に着手する前にロジックツリーとMECEを用い、what、Where、why、howというステップに沿ってしっかりと検討することで、より効率的かつ効果的なアプローチを目指していきます。