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認識 ✕ 差

に関する学び

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ポジショニングの新たな理解 ポジショニングについて、私はポジショニングマップを見たことはありましたが、価値の掛け合わせによって優位性が導き出されることを新たに整理しました。また、市場に顧客が存在し、認めてもらえるかという視点や調査も必要であり、ポジショニングは非常に難しい舵取りだと感じました。 ターゲット理解の難しさ ターゲットを理解する点についても、理論的にはわかっていても実践できていないことが多いと気づきました。例えば、商品に関して「にごり」などと表現されてもピンとこない場合があります。そのため、どうすれば適切に伝わるか、最適な手段を選ぶ必要があると理解しました。 自社ポジショニングの再考 次に、弊社のポジショニング（SES）の考察についてです。まず、業界内で自社がどういうポジショニングを取っているのかを考える必要があります。特に、営業担当者とのコミュニケーションが重要です。「顧客とのやり取り」を知らないので、営業担当者との対話を通じて顧客要望を聞き出したいと思います。また、自身の業務上のポジショニングについても考えるべきです。 社員間での理解とコミュニケーション 社員間で自社ポジショニングの理解と今後について話し合う場も必要です。現在の自社のポジショニングがSES（開発）✖️IT教育のような事業的特徴の掛け合わせであると認識していますが、その優位性と差別化が弱まっていると感じています。そのため、企業の現状と将来性を理解するためのコミュニケーションの場を設けることが重要です。 個人としての価値の評価 最後に、自分自身がどのような価値（できることや経験、スキル感）の掛け合わせができるのかを考える必要があります。もし企業としての差別化が難しい場合、一社員としてどのような価値提供ができるかを棚卸しし、優位性や差別化を出す方法を模索します。至らない場合は、「今後どういった価値の掛け合わせができればよいか」をイメージしてみることも有効です。

戦略の本質は何？ 戦略とは何か、そしてなぜ戦略を考える必要があるのかを振り返ることで、現時点から最短最速で目標を達成するためのフレームワークや差別化、無駄を省くという考え方をしっかりと認識することができました。 視点をどう広げる？ 様々な学びを得ても、まだ自分の視座が低くて俯瞰できていないことに気づきます。どうしても目先のことだけにとらわれてしまう自分に対して、「そういうところあるよね、私って」と余裕を持って思い返せるよう心掛けたいです。 共通言語は何だろう？ フレームワークは、整理する際に便利な共通言語だと認識しています。まだ自分にとっては当てはめ方が曖昧で、上手に活用できていないのですが、個人的な内容で試してみて慣れていき、いつかは誰かとの共通言語として使えるようにしたいです。 リソース配分は適切？ 自分の限られたリソースをどこに配分するかを考え、自分の価値に見合った仕事をするために無駄がないかどうかを点検することが重要です。実際に自分の仕事においては、無駄を点検し、現在の課題が何であるか、最短での課題解決が可能か、自分の価値に見合った仕事ができているかを意識することで、大きく変わると感じ、早速実践しています。 会社の動向はどう？ また、会社で今何が起きているのか観察し、自分が今できることを俯瞰して考える癖をつけることも重要です。直感だけで乗り切ってきた時代は終わりを迎えたと感じているので、新しい挑戦に向けて準備を整えたいと思います。 生存戦略は何だろう？ 差別化を図るためには、自分が会社で生き残るために何ができるのかを検討し、実践することが求められます。さらに、足りない部分を補うためには、スキルやリソースを外部から取り入れることも考えていきます。 本質の仕事とは？ 無駄を省き、自分の価値に見合った仕事をするためには、オートで行える仕事は人の力を借りて達成し、自分が本当に必要とされる仕事に集中することが大切です。

機能と体験の違いは？ 商品には「機能的価値」と「経験的価値」があり、経験的価値を高めた商品は顧客の感情に訴えるため、リピーター獲得につながりやすいと学びました。経験的価値を重視した商品やサービスは、価格、ロケーション、パッケージ、空間などの組み合わせにより特徴づけることができ、差別化もしやすく、価格競争の回避にも寄与します。機能的価値だけでなく、商品の選択、開封、使用時における顧客の感情に着目した商品開発が重要であり、顧客目線のマーケティング活動の大切さを再認識しました。 体験のリスクは何？ ただし、体験に重きを置く場合、商品のメリットとして価値を理解してもらいやすく、愛着が形成されやすい一方で、悪い点も目立ちやすく、飽きられるリスクがあるというデメリットも存在します。商品の価値を損なわないためには、顧客の声に敏感になり、競合の動向を把握・分析し、常に工夫と改善を続けることが不可欠だと感じました。 大学業界の変化は？ 大学業界に目を向けると、大学は学部教育・研究活動だけでなく、課外活動やキャンパス環境、さらには就職サポートや学生カウンセリングといった生活支援など、さまざまな要素が複合的に絡み合っています。各大学は学部ごとに授業料を設定しており、その金額は類似学部を有する他大学の動向を踏まえて決められています。しかし、近年、特定地域の私立大学では奨学金制度の充実や検定料の割引措置などにより価格競争が激化している様子も見受けられます。そのため、授業料の安さだけで勝負するのではなく、オンリーワンの大学づくりが求められると感じます。 学びをどのように活かす？ 今回の学びを自身の知識として定着させるため、日常的に利用しているモノやサービスを例に、機能的価値と経験的価値をさらに深く考察していこうと思います。特に、リピート利用している店舗やサービスにおいては、自身が心地よいと感じる要素がきっと存在するはずなので、丁寧に分析していきたいと考えています。

グラフ活用法ってどうする？ 今週は、グラフの活用方法について学びました。データのばらつきを視覚的に把握するために、ヒストグラムが有用であると理解しました。たとえば、生徒の年齢のばらつきを見る際には、割合ではなく実数の分布に注目すべきだという点が印象的でした。 どの数値がポイント？ また、分析でよく使われる代表的な数値についても復習しました。単純平均・加重平均・幾何平均・中央値など、それぞれの計算方法と用途を確認し、特に平均値は外れ値の影響を受けやすいことに注意が必要だと実感しました。 現場の指摘はどう読む？ 現場でDX担当としてデータ分析に取り組む中、先日、部署ごとの退職率を比較して報告した際、経営層から数値の重み付けを考慮するよう指摘を受けました。当初はその意図が分からず戸惑いましたが、加重平均の考え方に近いのではないかと理解し始めています。ランキングだけで示すのではなく、ヒストグラムなどのグラフを用いて視覚的に説明できるよう工夫したいと思います。 数学の基礎は何が大切？ 一方で、数学の基礎の重要性を再認識しました。平方根や標準偏差、正規分布と2SDなどの数式が全く理解できず、焦りを感じています。まずは基本を押さえ、Excelの関数でどのように表現できるのか試してみるとともに、ピボットテーブルの復習にも取り組む予定です。 具体例の探し方は？ 今回の分析では、どの指標を使うべきか具体例がすぐに思い浮かばなかったため、今後はより多くの具体例を調べるとともに、実際に手を動かして理解を深めるつもりです。遠回りになるかもしれませんが、様々な切り口で数値を検討していきたいと思います。 専門用語、理解できる？ また、専門用語の理解もまだ十分ではないと感じており、関連するデータの傾向把握についても、ひとつひとつ学んでいく必要があると実感しました。これからも引き続き、知識を着実に身につけていきたいです。

どんな学びを得た？ これまでの学びを振り返りつつ、実際にケーススタディを通じて手を動かし、ライブ授業での対話を通じて、ビジネスから私生活にまで役立つ考え方を再確認することができました。 目標設定の意義は？ 特に重要だと感じたのは、明確な目標設定です。何事にもゴールが見えない状態で始めてしまうと、最短・最速での到達が難しく、結果的に限りあるリソースを無駄にしてしまうことを再認識しました。 どのポイントが大切？ 学習を整理すると、以下の５つのポイントが挙げられます。 1. 明確なゴールの設定：目標や得たい結果を明確にし、それに基づいて進む道のりを計画することが必要です. 2. 視野を広げ整合性を取る：ビジネスフレームワークを活用することで、視野狭窄を防ぎ、経営者の視点で物事を俯瞰することが重要です。思考には無意識のバイアスがかかりやすいため、広い視野と整合性を保つ努力が求められます. 3. 差別化：自分や自社だけのコアコンピタンスを育てることが重要です。同じことをしていると埋もれてしまいますので、独自性を伸ばして価値を高める努力が必要です. 4. 選択と捨てること：限りある資源を有効に活用するためには、費用対効果の高い選択をし、不必要なものは思い切って捨てることが重要です. 5. 本質の理解と思考：経済のメカニズムを理解し、指数関数的な考え方を取り入れることが求められます. 実践へどのように動く？ これらを実践するためには、分析力、フレームワークの活用、コミュニケーション能力、そして情報収集能力の向上が必要です。特に、フレームワークを使いこなすためには、実践を重ね、必要に応じて新しいフレームワークを模索することが効果的です。また、コミュニケーションにおいては、相手の言葉をきちんと聞き、返報性を意識して行動することで、より良い関係を築くことができます。情報収集においては、新しい情報に敏感であることが求められます。

基本思考をどう整える? 今回の動画や演習を通して、従来は何となく基本的な見方でデータを眺めていた自分に対し、根本的な考え方の基礎を再認識することができました。表面的な比較だけでなく、意図的にデータを加工して比較することの重要性を実感しました。 数字と視覚、どっちが正しい? また、他のデータと比べる際には「数字に集約して捉える」ことや「目で見て捉える」視点が必要だと認識しました。一目で把握できる程度のデータ数であれば十分ですが、ある程度の規模がなければデータの価値は向上せず、大量のデータを扱う際には加工する手順が不可欠だと理解しました。単純に平均値を見るのではなく、値の分布やばらつきに注目することも大切です。 仮説とデータの整合は? さらに、平均値やばらつきを基に、大量のデータを加工し、ビジュアル化・グラフ化を行うことで仮説と照らし合わせ全体を俯瞰する手法の重要性を再確認しました。分析のプロセスでは、まず目的や仮説を明確にした上でデータの収集が行われ、その後、仮説の検証や分析を繰り返すことが意義のあるものだと改めて理解しました。 各種平均の使い分けは? また、データの捉え方においては、代表値としての単純平均、加重平均、幾何平均、中央値や、散らばりとしての標準偏差があり、それぞれを目的に応じて適切に使い分けることが重要であると感じました。まずは自分なりの仮説やストーリーを意識し、必要なデータを整理してから分析に取り組むことが大切です。さらに、データのビジュアル化にも注力し、目で見て整理する方法にチャレンジしていきたいと思います。 未来のデータ戦略はどう? 今後は平均値やばらつきという視点を重視しつつ、加重平均や幾何平均も意識的に活用していきたいと考えています。また、標準偏差については、効果的に使用できる場面を見極め、業務の中での活用を目指すとともに、ツールの扱いについても理解を深める必要があると感じました。

生産性の向上は？ 生産性の向上と効率化を目指す中で、費用対効果や稼働対効果を意識することが売上と利益に直結するという認識を新たにしました。 規模経済はどう？ 規模の経済について、コスト削減のために発注量を増やすだけではなく、需要と供給のバランスや物理的なリソースの確保など、総合的な影響を見極めた上での判断が重要です。 範囲経済を理解？ 範囲の経済については、関連や類似の業務を統合またはカスタマイズすることで、ゼロからではなく既存の知見や資源を有効に活用して改善を図ることができるという点に注目しました。 経済の意味は？ 「経済」という用語自体は馴染みがありませんでしたが、実際の事例を用いた説明により、その意味を改めて理解することができました。 論理構築のコツは？ 総合演習を通じて、与えられた情報に安易に頼るのではなく、必要な情報を収集して自らの論理で結論を導き出すことが、仮説の精度を上げることに繋がると感じました。他者と意見の相違が生じた際には、その差分を明確にし、次のステップに活かすことが重要です。 業務効率を改善？ 現在、BtoB向けの新規顧客獲得業務を担当しており、ターゲットによる組織内でのセミナーが重複しているため、効率的ではありません。今後、業務役割に基づく組織統合を進め、固定費やコミュニケーションコストの見直しを図ります。 一体化の道は？ 総合演習を通じて、多面的な視点での論理構築と、自身の考え方をしっかり持つことを意識していきます。2025年3月までに、類似する業務を持つ組織との統合を調整し、分断されていた役割やコミュニケーションコストを改善し、一体化した業務運営を目指します。 将来の決断は？ 次期中期計画では、●●の経済の考え方を認識しつつ、目先の改善に飛びつくことなく、潜在的な影響までを考慮した高い意思決定を目指していきたいと思います。

どう市場を分類？ 市場を理解するための基本戦略は、まずセグメンテーションから始まります。地理的要因、人口特性、心理的要素、そして消費者の行動パターンなど、さまざまな変数をもとに市場を細かく分類します。 判断基準は何？ 次に、ターゲティングでは、６Rの判断基準を活用して自社に最適な市場を見極めます。特に、市場規模、成長性、競合状況の３点が重要なポイントとなり、これらを基にどの市場に注力すべきかを決定します。 どう差別化する？ ポジショニングでは、自社の売りたい製品やサービスの特徴を踏まえ、顧客の共感を得るための２軸を設定し、競合との差別化を図ります。その際、作成したポジショニングマップと実際の顧客認識を反映するパーセプションマップとのズレがないかを常に検証し、現場や顧客の意見を大切にしながら改善に努めることが求められます。また、常に新たな差別化の可能性についても検討する必要があります。 戦略の実践は？ さらに、これらの戦略は業務において具体的な行動計画として実践されます。市場参入や新製品導入の戦略立案、そして「誰に何をどのように売るか」を明確にするための検証が不可欠です。プロモーション活動においては、販促資材のメッセージ作成において先述のポジショニングマップを参考とし、効果測定を通じて顧客認識の変化を追い、必要に応じて地図の修正を検討します。 新市場の可能性は？ また、新たな市場への可能性を探るために、常に既存製品に加えた新たな差別化軸の構築を試みます。実際、戦略の実行は初月から開始され、プロモーション効果の測定時にはポジショニングマップとパーセプションマップの整合性をチェック。さらに現場への同行や顧客行動の詳細な観察を通じて、より実態に即した戦略の修正を行っています。各製品ごとに異なる差別化軸を整理することで、将来的な市場拡大へとつながる可能性を常に模索しています。

戦略の違いは？ 他社に対する競争優位性を築くために、差別化について学びました。競争優位性を築くための戦略には、主に3つの基本戦略があります。1つ目はコスト・リーダーシップ戦略、2つ目は差別化戦略、3つ目は集中戦略です。多くのリーダー企業はコスト・リーダーシップ戦略を採用することが多いですが、それが難しい場合は差別化戦略や集中戦略を選ぶ必要があります。実際には、コスト・リーダーシップ戦略と差別化戦略の両立を目指す企業も多いように感じています。 顧客重視はどう？ 差別化の目的は、顧客に自社製品と他社製品との違いを認識してもらい、それが顧客にとってのユニークな価値として認められることです。これは購買行動につながるため、自社の視点のみで考えるのではなく、常に顧客視点で考えることが重要です。そのためには、環境分析を通じて外部環境（顧客と競合）と内部環境（自社の強みと弱み）を分析し、ターゲット顧客を明確にした上で、VRIOフレームワークなどの視点から差別化の戦略を考える必要があります。特に競合分析においては、自社業界内に限定することなく、打ち手の競合は誰かを考える視点も重要です。 今後の方向は？ 今回の学びは、製品や技術開発の方向性を決める際に大いに活かせると感じました。他社に競争優位性を築くためには、製品や技術の正常進化やコストダウンに加えて、差別化も必要であると理解しました。従来は目の前のことに集中しがちで、正常進化やコストダウンにもっぱら注力していましたが、今後は差別化も意識していきたいと思います。 実践の工夫は？ 今後は、今回学んだフレームワークを基に差別化を考えていく予定です。差別化に取り組む際には、自社視点に偏らず、常に顧客視点で考えることを実践していきたいと考えています。また、環境分析においては先週学んだ内容も活かせるので、その実践にも取り組んでいきます。

戦略の基礎をどう活かす？ 今週は、差別化の重要性とそれに基づく戦略について深く学ぶことができました。ポーターの3つの基本戦略については、それが戦略の方向性を決定するためのフレームワークであることを理解しました。戦略の方向性を定める際には、コスト・リーダーシップ戦略、差別化戦略、集中戦略の3つを考慮し、競争優位性や戦略ターゲット層の広さを整理します。しかし、競争優位性は常に続くわけではないため、環境の変化に敏感になる必要もあると学びました。 VRIO分析の重要性は？ また、VRIO分析では経営資源の評価において、経済価値、希少性、模倣困難性、組織の4つの要素が重要であると教わりました。その中でも、特に組織が競争優位を築くのに重要であることを理解しました。経営資源を持っているだけでなく、その活かし方も考えるべきであり、ビジネスを展開する上でこの視点を忘れないようにすることの大切さを再認識しました。 新たな手法をどう実践する？ ポーターの3つの基本戦略やVRIO分析を、自分の所属する会社やプロジェクトで実践的に活用したいと考えています。特に、ポーターの3つの基本戦略は新規プロジェクトで用いることで、基本的な方向性をしっかり定めていきたいと思います。そして、実際の企業事例についても調査し、業界をリードする企業がどのようにコスト・リーダーシップ戦略を機能させているのかを分析したいと考えています。 過去の手法はどう活用する？ これまで、3C分析やSWOT分析をよく活用してきましたが、今週学んだ分析手法は新しく、まだ十分には活用できていません。まずは自社のサービスに当てはめて使ってみることで、実践に移していこうと思います。そして、戦略立案の際には、商品の差別化ポイントを明確にし、今回学んだ分析手法を活かして戦略を練っていきたいと考えています。

どうやって特徴を捉える？ 大量データを比較する方法として、まずデータの特徴をひとつの数字に集約し、グラフ化して視覚的に把握する手法を学びました。これにより、数値としての評価だけでなく、データの散らばりや傾向も同時に捉えることが可能になります。 平均値の違いを知る？ 平均値や中央値を確認するために、単純平均、加重平均、幾何平均、そして中央値の各手法を比較しました。今まで単純平均や加重平均を主に用いていたため、このうち幾何平均と中央値の手順が分かっていなかったために、業務上物足りなさを感じていた点に気づくことができました。 分布の形はどう判断？ また、データの平均的な分布をグラフ化することで、これまで感覚的に捉えていたデータの散らばりを、標準偏差などの具体的な数字として表現する必要性を認識しました。こうした数値化は、データのばらつきが大きいのか小さいのかを明確に捉える上で非常に有効です。 利用状況をどう見る？ さらに、提供しているサービスの利用状況を単なる数の集計として週次報告している現状に対して、まだ活用できていないデータの中に、利用者の属性や利用時間帯などの詳細な情報が含まれているのではないかと考えるようになりました。これらを分析することで、サービスの改善点や利用者の利便性向上につながる提案が可能になると感じています。同様に、ライセンスやクラウドの予算についても、感覚的な予測に頼らずデータに基づいた数値をフィードバックすることで、より説得力のある結果に結びつくと考えています。 予測結果は合致？ また、1年前に作成した将来のクラウド利用予測と現状を比較するタイミングを迎えたことから、その分析を活用し、利用していなかったデータも含めてさらに掘り下げていこうと考えています。あわせて、学習用の動画を見直すことで、自分自身の理解をより一層深める予定です。

代表値で全体像は？ データをどのように加工して把握しやすくするかを学びました。まず、代表値を求めることで全体像をシンプルに掴む方法を理解しました。代表値としてよく使われる平均値は、データ全体の傾向を捉える上で便利ですが、ばらつきを反映しにくいという欠点があります。そのため、目的に応じて加重平均、幾何平均、中央値などの手法を使い分ける必要があると感じました。 偏りはどう捉える？ また、データの偏りを把握するために標準偏差が有効であることを学びました。標準偏差は、複数のデータが平均値からどれほど離れているかを示し、ばらつきを具体的に表現する指標として役立ちます。 グラフと予測は？ さらに、グラフ化されたデータにアプローチする方法も学習しました。グラフ上の特徴的な部分に着目することで、問題点を深堀りしやすくなるという点や、グラフを見る前に予測を立て、その予測と実際のデータを比較する方法が、分析の深化に効果的だと感じました。データ同士を比較し、仮説を立てることで、次に分析すべき方向性が明確になるのだと実感しました。 代表値の使い分けは？ 代表値の選び方についても触れました。たとえば、年度ごとの収益を分析する際、単に平均の粗利額を示すのではなく、プロジェクトごとに異なる売上金額を加味して加重平均を採用することで、より適切な表現が可能になると考えました。また、ばらつきの表現に標準偏差を用いることについては、これまであまり意識していなかったため、今後は積極的に活用していきたいと感じました。 学びをどう活かす？ 今回の学びを通じて、データを多角的に把握することの重要性を再認識しました。今後は、常に自分の予測と実際のデータとのギャップに注目し、過去のデータや他のプロジェクトのデータとも比較しながら、具体的な仮説を立てて深堀りを進めていきたいと思います。