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に関する学び

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顧客視点の見つけ方は？ 「売れる」商品・サービスの見出し方・作り出し方について、3つの角度から考えることを学びました。 まず、顧客視点を理解することが重要です。顧客目線に立ち、彼らが本当に求めているニーズを考察します。顕在化しているウォンツを越え、顧客も気づいていないニーズを炙り出すには、カスタマージャーニー、行動観察調査、デプスインタビューが有効です。グループインタビューとは異なり、インタビュイーとの関係構築が必要です。 自社の強みをどう活かす？ 次に、自社や自分の強みを理解することも欠かせません。自社の技術やブランド価値をしっかりと踏まえることが大切です。 心に残るネーミングとは？ 最後に、ネーミングも重要です。覚えやすくユニークで、用途を連想しやすい名前が求められます。 振り返ると、顧客視点を持っていると自負していましたが、実際は自分の強みを出発点としていたことに気付きました。 1. 想定顧客層をいくつか仮説で洗い出してみます。 2. それぞれが求めていることを考え、顧客になりきってカスタマージャーニーを脳内で展開してみます。 3. 接点のあるお客様と直接お話しする機会を設け、深層まで話す時間を検討します。 4. 同業者や仲間と率直にニーズを共有し、得た情報からヒントを探ります。 5. 最後に、自身の強みやブランド価値を再度見直し、顧客ニーズとの交差を見つけます。 顧客ニーズとの交差を探るには？ これらのステップを時間をかけてじっくり考え、可能な限り多くを書き出すことが課題です。お客様との直接の対話や、SNSでの意見収集も適宜活用します。同業者との対話では仮説を元に情報を裏付け、確信が得られない場合はそのまま保留にします。

問題解決プロセスの重要性は？ 問題解決のプロセスについて学んだ内容を振り返ります。 まず、問題解決のプロセスには、以下の4つのステップがあります：What（何が問題か）、Where（どこに問題があるか）、Why（なぜ問題が起きているのか）、How（どうするのか）。この順序を守りつつ、ステップを踏んでアプローチすることが大切です。ただし、このステップは必ずしも順番通りに進むわけではなく、行ったり来たりすることがあります。 問題を定める方法とは？ 最初にすべきことは、問題を定めることです。あるべき姿と現状とのギャップを把握し、数字を使って売上と予測を比較することで具体的にギャップを捉えます。そのギャップの間で現場で何が起きたのかを確認することも重要です。 フレームワークの活用法を知る 次に、問題がどこにあるのかを整理する際には、ロジックツリーやMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）などのフレームワークを使うと、漏れなく検討するのに有効です。 問題解決の優先順位をどうつける？ 現在、サービスに対するアンケート分析を行っていますが、対象が広範囲であるために論点がバラバラになり、打ち手も行き当たりばったりになっていました。今回学んだ方法を使い、まず問題を複数洗い出し、その中で本当に解くべき問題に優先順位をつけ、チーム内で合意を得ることが必要です。そして、解くべき問題について、学んだ各ステップを踏んで考えます。 MECEとロジックツリーの実践 考える際には、MECEとロジックツリーを使ってみましょう。まず手を動かして使ってみることで、理解を進めることができるでしょう。

クリティカルシンキングの重要性とは？ クリティカルシンキングとは、自分自身の考えを批判的に捉え、判断する能力を指すことを学びました。これまでは自分の経験ややり方に固執していた部分がありましたが、視座、視野、視点といった様々な角度から客観的に物事を考えることの重要性を理解しました。 思考の癖に気づくことの意義 特に印象に残ったのは、自分の思考の癖に気づいたことです。私はこれまで非常に限られた範囲で思考していたことに気づき、思考の使い方を学び、それを自身にしっかりと定着させる必要性を感じました。 人事でのスキル活用法は？ 現在、人事の仕事をしており、このスキルを活用できる場面はいくつかあります。例えば、人事企画や制度立案では、視野、視座、視点を意識して客観的に判断することで、考え方の偏りや漏れをなくし、従業員への説明責任を果たすことができます。また、組織や個人の課題解決においても、客観的な視点を持つことは、本質的な課題を発見し、解決策を立てる際に説得力のある説明が可能になると考えています。さらに、マネジメントにおいては、説明責任を果たすことが重要であり、テクニカルシンキングを身につけることで、より納得度の高い伝え方ができると思います。 日常における思考改善の実践法 具体的な思考の改善策として、毎日一度、その日に考えたことをロジックツリーとして書き出すことがあります。そして、不足や異なる視点、視座、視野で再考し、情報を追加します。これによって、自分の思考の偏りや癖を見つけ出し、次の日に思考を巡らせる際に意識することができます。このサイクルを日々繰り返すことで、思考の幅が広がり、ロジックツリーを使った思考方法が定着するのではと考えています。

データ加工の秘訣は？ データの加工においては、分布の見え方が刻み幅によって大きく変わることを実感しました。一部の刻みやすい部分だけに頼らず、あらかじめ仮説を立てた上で様々な試行錯誤を行いながら加工することが重要だと感じています。また、加工結果を伝える際には、グラフなど視覚的な資料を用いて相手の注意を引く工夫が必要だと学びました。さらに、MECEの手法として、層別、変数、プロセス分解という大きく3つの方法があることも新たな発見でした。 プラン策定の視点は？ ビジネスプランの策定にあたっては、まず対象期間を明確に定義し、その期間内に成長する領域をあらゆる角度からMECEの観点で分解することが効果的だと考えます。仮説を基に分析を進めると、具体的なポイントが見えてくるでしょう。特に、層別の分解では、単に分かりやすい切り口を選ぶのではなく、意図を持った切り口にすることで、伝えたい内容をより明確に伝えることができ、相手に納得してもらいやすくなります。また、会社から得られる数字だけに頼らず、必要な要素を漏らさず情報を収集する姿勢も重要だと感じました。 レポート作成の狙いは？ 日々のレポート作成や本質を押さえたアクションを行う際には、まず要素を思い描き、書き出すこと。そして、分解し、他の切り口がないかを常に考え直すことで、ポイントを簡潔かつ分かりやすく伝えることができると実感しました。 工夫の実践例は？ 加工や切り口の工夫は、経験や場数、センスが求められるものです。実際の業務でどのように活かされているのか、または自分自身や家族における意思決定の場面で役立っている事例についても知ることができれば、さらなる学びにつながると感じています。

日本語の仕組みを確認するには？ 日本語は主語が省略されたり、文の順番が変わっても、ある程度内容を理解できます。しかし、正確に伝わる日本語を目指すために、正しい日本語の仕組みを再確認していきたいと考えています。 納得を生む文章構成法は？ 結論を導き出すためには、根拠となる理由があると納得しやすくなります。ピラミッドストラクチャーを活用することで、考えやすく整理できます。また、主観的な意見と客観的な意見の両方を持つことで、物事をより客観的に判断しやすくなります。 説得力のある書き方は？ 伝えたい相手の立場に立ち、気になる観点から結論と理由を探していくことが重要です。根拠が複数あると、説得力が増します。 効果的なアウトプットの方法 自分ひとりで完結させてしまうと、伝わりやすさや妥当性の判断が難しいため、文章を書いたり、話したりするアウトプットの機会を持ち、「相手に伝わる」ことを意識することが大切です。 会議などでは、結論を先に伝えることで、相手が意思決定しやすい状態を作ります。「相手が知りたいことはどこなのか」を意識してまとめ、自信が持てない場合は、展開前に同僚に確認してもらい、フィードバックを受けます。 説明するときは、1から10までの時系列に沿うのではなく、相手が知りたい情報を意識します。自分用のメモでも、後から見返したときに誰が見ても理解できるように心がけることが重要です。また、「話が上手い」「議事録が得意」といったアウトプットが上手い人を観察し、実践での使い方を学びます。そして、自分の書いた文章を声に出して確認し、違和感がないか確かめてから公開することも重要です。大小問わずアウトプットの数をこなすことが、上達に繋がります。

分析手法とは何か？ 分析とは比較を通じて行われ、仮説を立てた後にデータを収集・加工することで得られる気付きが重要なプロセスです。定量分析の視点としては、インパクトの大きさ、ギャップ（差異）、トレンド（変化）やばらつき（分布）、パターン（法則）を考えることが重要です。データの代表値として単純平均、加重平均、幾何平均などを使い、ばらつきを見るためには標準偏差をとらえる方法が有効であることが分かりました。また、データを扱う際には、加工してビジュアル化することで一目で理解できるグラフを作成することも重要なプロセスです。 データの特異点をどう見つける？ データ分析ではまず平均値を考えがちですが、データの散らばりから特異点を見つけることも重要だと分かりました。そのため、業務（調査系）で平均値のデータを参照する際は、背景に注意し、表面上の見栄えに騙されないよう気を付けたいと思います。また、実証実験で扱うデータについても、属性ごとのデータを無作為に取って平均値を出すのではなく、何と比較するのかを念頭に置き、そのデータで何を伝えたいのかを考慮してデータ分析の設計を進めたいです。今週のGailで学んだように、グラフには特性があり、自分の伝えたいデータをどのようなグラフを使って表現するかを慎重に検討することが重要です。 幾何平均やグラフをどう活用する？ 今回学んだ幾何平均は耳慣れない単語だったので、自分でもう少し調べてみたいと思います。また、エクセルなどでよく使うグラフごとの特性について詳しく調べ、どんな場面でそのグラフを使用すべきかを理解できるようにしたいです。今回の学びを定着させるために、実証実験でデータ取得を検討しているメンバーに共有する予定です。

状況整理はどうする？ 問題解決の基本アプローチとして、まず「What」の段階で直面している状況を整理することが大切です。現状と「あるべき姿」とのギャップを把握し、単に「出願数が少ない」といった表面的な指摘に留まらず、より深い原因を明確にする必要があります。その際、状況の詳細な把握により「Where」を特定し、分析対象を絞り込むことで、無駄な検討範囲を排除していきます。 原因究明はどうする？ また、次のステップとして、WhyやHowといった視点から問題の原因やその解決策にアプローチします。事業成長に直結する知財戦略の立案では、現状認識が不十分な段階で安易な解決策に至ってしまわないよう、各ステップを徹底的に深堀りすることが求められます。そうすることで、問題の核心に迫り、より的確な対策を打ち出すことが可能になります。 ロジックはどう活かす？ さらに、ロジックツリーの活用により、問題を階層的かつ体系的に分解する手法も重要です。複数の視点から課題を整理し、解決策を絞り込む際には、「もれなく、ダブり無く（MECE）」を意識しながらも、実践では過度にならないよう適度に活用することがポイントとなります。多様な切り口を持つことで、問題の傾向や根本原因が見えにくくなるリスクを回避し、よりバランスの取れた分析が可能となります。 出願戦略はどう進む？ 例えば、出願のためのアイディア発掘や出願計画においても、上記の手法を取り入れることで、各ステップの整理が不足している現状を改善する狙いがあります。現状のプロジェクトでは、主に主観が判断に影響しているため、まずは問題の状況整理に取り組み、ロジックツリーを活用した細分化を進めることが効果的だと感じています。

戦略と戦術の違いは？ 戦略と戦術を意識的に分けて実践する大切さを再認識しました。特に戦略においては、明確なゴール設定が必要であり、現状分析、現状とゴールの差分を埋める過程の描き方、それぞれの能力向上が求められると感じました。また、時間と労力が有限である中で、同じ時間で最大限のアウトプットを出すために、「選択と集中」のもとで現状から道筋、そしてゴールを明確に捉え続ける必要があると思います。 組織の拡大は順調？ 現在、新規事業のマーケティングからインサイドセールスを一人で立ち上げ、徐々に採用を行ってメンバーを拡大し、組織と体制を構築している段階です。短期的な数字の目標を追いながら、中長期的な組織の戦略・予算を策定し、メンバーの育成や組織作りを行う必要がありますが、現状では優先順位や行動指針がぼやけています。この学びを通して、それらは個別のミッションではなく、一つのゴールに向けて考え行動していることであると再確認できました。改めて最終ゴールを捉え直し、それぞれの領域ごとの現状を見直し可視化することで、根拠を持った行動や方向性の打ち出しを進めていきたいと考えています。 現状整理は進んでる？ まずは、担当している領域はもちろん、関連する領域も含めて現状を整理します。その上で、現状を可視化し、周囲のメンバーとの認識のズレを埋めます。事業のゴールを明確にし、上司を含めた捉え直しを行い、ズレがないか確認をします。ToDoを立てる際にも、それが本当に必要なものか、目的とゴールは何であるかを常に考える癖をつけます。市場としては後発のプロダクトを新規事業として扱っているため、今まで市場を拡大してきた他社の戦略や戦術についても再評価を行います。

代表値の意味は何？ データを理解するためには、代表値と散らばりに注目することが大切だと学びました。代表値については、これまで単純平均や中央値が中心だと思っていましたが、加重平均（重みづけを行う）や幾何平均（売上成長率の計算などに用いる）もあることを知りました。 散らばりの特徴は？ また、データの散らばりを把握するためには標準偏差が有効です。標準偏差の値が大きいほどデータのばらつきが大きいことが示され、散らばりをグラフにすると中央が高い釣り鐘型になるのが一般的です。大部分の値は標準偏差の2倍以内に収まるとされ、これを2SDルールと呼びます。この考え方は、日本人男性の平均身長とそのばらつきを求める具体例で非常に分かりやすかったです。 業務で活かすポイントは？ 業務面では、意識調査で入社年次のデータが取得できた際に、標準偏差を使ってデータのばらつきを確認してみたいと考えています。社内教育の理解度確認にも、標準偏差が有用であると思いました。 他部署での応用は？ さらに、別部署で実施している顧客アンケートの分析においても、今回学んだ知識が応用できそうです。たとえば、寄せられた意見をカテゴライズして、売上に応じた加重平均を算出することで優先すべき意見を抽出できると感じました。また、幾何平均を用いることで、翌年度の予測も立てられるのではないかと考えています。 今後の展開はどう？ 今後、6月末に予定している社内教育のアンケート分析では、理解度の散らばりを明らかにするために標準偏差を調べるつもりです。そして、業務分担の変更が見込まれる中で、顧客アンケートの分析にも加重平均や幾何平均を活用し、前年度データとの比較検証を行う予定です。

どんな問いを見つける？ どのような問いを立てるかが、その後の課題設定や解決策の方向性を決定づけるため、非常に重要なポイントと感じています。問いの立て方ひとつで、取り組むべき課題や解決方法が大きく変わることを実感しています。 本質の問いは何？ また、本質を捉えた問いとは、なんとなく考え始めるのではなく、常に問いを意識し、組織全体で共有されるべきものです。かつては「問い」がうまく立てられないと感じていましたが、どの問いも「不正解」であるわけではなく、より最適な問いを見つけるプロセスの一環であると理解するようになりました。人は無意識のうちに考えを進め、問いの本質を見失いがちである点にも気づきました。 仕事ではどう問いかける？ 実際の仕事では、抽象的な目標が示される中で自分の課題ややるべきこと、解決方法を見つける過程で、まずは課題の整理、原因分析、そして「なぜなぜ」のアプローチを実践するようになりました。こうしたプロセスを通じて、解決策や具体的な打ち手が見えてくると感じています。 問いにじっくり向き合う？ 問いに向き合う際は、すぐに「これだ！」という結論に飛びつくのではなく、じっくりと時間をかけて向き合うことが大切だと実感しています。また、問いかけ形式で具体的に考えることや、グラフや視覚化、表の加工といった手法を用いて、根拠をしっかりと押さえながら解決策を見出すよう努めています。 評価で問いは正しい？ たとえば、人事考課の時期に自己評価や上司からの評価を考える際、期初の目標設定の段階で正しい問いがすでに組み込まれていることに気づきました。この経験から、正しい問いの設定が評価にも大きく影響するという点を再確認しています。

顧客理解を深める方法は？ ターゲットとなる顧客の設定について、従来の捉え方は表面的で単純な販売先としての関係性にとどまっていた。しかし、事業によって顧客が利益を得られるような関係性を築くことで、分析の視点も変わってくるのではないだろうか。 視野を広げた競合分析の重要性 競合については必ずしも同業者だけに限らない。自社の業界内だけでなく、広い視野で競合を見つけることが重要であり、それにより事業展開の領域も広がるだろう。 実現可能性のある差別化とは？ 差別化には「実現可能性」と「持続可能性」が必要である。施策を検討する際、その場での案を採用しがちだが、より深く考えることが重要だと感じた。この姿勢は自社のチーム内にも浸透させたい。 VRIO分析で価値を再発見する VRIO分析はぜひやってみたい。中期経営計画策定時に新しい収益の柱として新規参入する業界について設定したが、事業計画を練る際にも特にValue（価値）とRarity（他で実施されていないか）は明確に設定すべきだ。従来は新商品開発などで似たような案が多かったが、事業の本当の価値を見つけ、差別化施策を展開したいと考えている。ストーリーに依存せず、分析と思考を積み重ねた上で結論を導き出す取り組みを進めたい。 新規事業計画のための分析ツールは？ 社内の新規事業計画提出の際には、まず現事業をVRIO分析で見つめ直す計画だ。フレームワークは実践することで習熟度が上がる。身の回りの業務でも3CやSWOT分析を活用して分析スキルを向上させ、自分の中の引き出しを増やしていきたい。行った作業後にはフレームワークのポイントが抑えられているか振り返り確認を行うことが重要である。

なぜ分析は重要？ 分析とは、単にデータを分類し比較するだけでなく、目的に沿った深い理解を得る手法です。基本となる4つのステップ―目的の明確化、仮説の立案、データ収集、結論付け―を踏むことで、より有意義な結果を導き出すことができます。 比較対象はどう決定？ 分析を行う際は、比較対象の選定が重要です。分析したい要素以外の条件を揃えるとともに、目的に合った比較対象を選ぶことで、情報が正確かつ具体的に浮かび上がります。 受動から能動へは？ これまで、航空会社での営業活動において、社内の分析チームから共有されたデータやコメントを受動的に読み取っていました。しかし今後は、共有された情報に頼るだけでなく、自ら積極的に情報を集め、複数の視点から状況を把握できるよう努めたいと考えています。 予約状況はどう見る？ 例えば、週間予約動向の分析では、毎週発表されるどの便・クラスの予約状況が一定の割合で埋まっているというデータを参照するだけでなく、先週との比較や他社の状況との違いを検討し、より広い視野で状況を評価していきたいと思っています。 売上分析の切り口は？ また、売上実績の分析においては、単に他社や昨年度同月との比較にとどまらず、国籍、性別、年齢別のデータも取り入れ、顧客のニーズをより深く探る視点を持ちたいと考えています。 仮説設定はどうする？ このような分析を行う際には、まず「何を知りたいのか」という目的を明確にし、データを眺める前に自分なりの仮説を立てることが大切です。数値をただ確認するのではなく、自身の考えを持ってさらに深堀りし、既存のコメントに影響されすぎず、自らの視点でデータを解釈する姿勢が求められています。