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に関する学び

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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。

従来のやり方は変わる？ 従来のやり方やこれまでの経験が通用しにくくなっている現状では、まず新たなチャレンジを行い、試行錯誤を重ねることの重要性を痛感しています。行動に移す際、過去の経験や先入観にとらわれず、ゼロベースで目の前の課題を捉え直すことで、新たな価値観や考え方を見出すことが求められます。生成AIは、こうした環境下でのツールとして非常に有効であり、常用ツールとして日常的に活用し、仮説検証の習慣化に注力する意義が大きいと考えています。 AI活用の具体例は？ まずは、自身の業務の中で生成AIを活用できる具体的な場面を洗い出すところから始めます。メールや文章の校正、要約といった基本的なタスクだけでなく、これまでにないアプローチを探るため、より一歩踏み込んだ活用方法を模索したいと思います。目的を明確に定め、小さな成功体験を重ねながら、徐々に活用の幅を広げていくことが、このツールを最大限に活用するための鍵となります。 課題をどう乗り越える？ また、生成AIの活用を広げる際には、意識不足、知識不足、環境の整備など、さまざまなハードルが存在する可能性があります。こうした課題に対する解決策や、具体的な活用方法の共有が進むことで、業務全体の効率化や新たな価値創造に繋がると確信しています。

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。

顧客の本音に迫る？ IoTやAIなどの先端技術が進化し、時代や環境が大きく変わる中で、表面的なニーズだけを追う事業は失敗しやすいという事実を学びました。重要なのは、たとえ費用をかけても解決すべき「不便・不満＝ペインポイント」を見つけ出すことです。そのためには、提供者の視点ではなく顧客の視点に立ち、購買から使用に至るまでの行動や感情を観察し、顧客の本音や潜在的なニーズを深く掘り下げる必要があると感じました。「顧客になりきって観察する」「疑似体験をする」といった考え方が特に印象に残っています。ニーズは話を聞くだけでは把握できず、日常生活の中で感じる違和感や長期的な観察から徐々に見えてくるのだと実感しました。 隠れた不満を掘り下げる？ また、営業職としては、顧客の要望をそのまま受け取るのではなく、背景にある不便や不満といったペインポイントを見つけることが不可欠だと考えています。本講義で学んだように、顧客視点に立って行動や感情を細かく観察し、ヒアリングを進めることで、顧客自身も気づいていない潜在的なニーズを引き出すことができると思います。こうしたアプローチは、単に価格や条件だけに頼ることなく、真に価値のある提案を行うことに繋がり、自然な信頼関係の構築を実現する営業手法だと確信しています。

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。

借金はどう捉える？ 財務諸表が人間の体格になぞらえられているというアナロジーは、とても分かりやすく感じました。借金を脂肪に例える表現も印象的で、これが必ずしも悪いものではなく、銀行から資金調達できるということは一つのステータスであり、信頼性の証ともなり得ると理解しました。重要なのは、提供したい価値を生み出すために必要な投資規模を把握し、その資金調達手段として借金を活用すること、そして返済計画を明確にすることで無理のない資金運用を実現する点だと思います。 循環の仕組みは？ また、社内研修を企画する際には、ビジネスモデルとバランスシートの特徴を関連付け、損益計算書の利益が純資産にどのように組み入れられているかという循環を整理することが効果的だと感じました。さらに、その循環を実感できるよう、経年変化を踏まえた説明を加えることや、競合のデータとも比較することで、資料全体の説得力を高める手法が有用だと考えます。 銀行選びの視点は？ 先日、ある新聞で地方銀行が都市部での融資を増やしているとの記事を拝見しました。これは、本拠地での魅力的な融資案件が少ないことへの対応策と捉えられますが、一方で、融資を受ける企業がどのような観点で銀行を選んでいるのかという点にも大変興味をそそられました。

問いの重要性は？ どのような問いを立てるかが非常に重要です。まず、問いから始め、何が問われているのかを意識することが必要です。そして、その問いを持ち続け、組織全体で共有することで、方向性を一致させることができます。 イシューはどう考える？ また、イシューに関しては、問いの形にすること、具体的に考えること、一貫してその問いを押さえ続けることが留意点となります。 課題にどう向き合う？ 顧客との打合せや要件定義の中では、議論が発散することも少なくありません。しかし、今回の課題で本質をずらすことなく、今答えを出すべき問いに意識を集中させ、一貫してその問いを押さえ続けることが大切だと感じています。さらに、課題対応においても、具体的な問題点を明確にしながら、問いは何かを常に意識していきたいと思います。 会議の目的は何？ 会議の冒頭では、参加者全体で問いを共有するために、会議の目的を最初にしっかりと話すことが重要です。たとえ議論が脱線することがあったとしても、この会議で何を話し、何を決めるべきかを明確に意識するよう努めたいと考えています。個々の作業においても、目先の問題だけに留まらず、その問題の本質や根本原因を探るために、常に自分自身に問い続けることが求められると感じました。

仮説設定の意義は？ 講座を受講して、データ分析のテクニックを学ぶことができました。しかし、分析そのものはAIに任せることが可能であり、本当に人間に必要とされるのは、データ分析の目的を明確にし、適切な仮説を設定する能力だと実感しました。正解に飛びついてしまいがちな思考停止の傾向を反省し、より良い仮説を見出すために、あきらめずトライ＆エラーを重ねていきたいと考えています。また、当たり前を疑う力や、本質的な課題を見極める力、さらには分類のスキルを養うことの重要性も感じました。これらは次週以降や実践の場で活用していきたいと思います。 内部監査の視点はどう？ 私は内部監査を担当しており、より鋭く価値ある提案ができるよう、今後はさらに良い仮説を立てる努力を重ねるつもりです。自分の考えや視点の狭さに日々反省しながら、「この事実から何が言えるのか」という問いに徹底して向き合っています。 現場改善はどうする？ また、狭い視点に陥らないために、マネジメント視点やクリティカルシンキングを意識するとともに、現場の状況を十分に踏まえた提案ができるよう努めています。具体的には、何が問題なのか、どうすれば現場が改善されるのかをデータを裏付けに、しっかりと整理して提案していきたいと考えています。

統計でどう比較する？ 分析は、単なる数値の羅列からその違いを見出すだけではなく、統計的な手法を用いて比較することが大切です。たとえば、平均は代表的な統計手法ですが、平均値だけではデータの全体像を正確に把握できない場合があります。そこで、最大値、最小値、中央値、最頻値などの複数の指標を合わせて用いることで、より明確な違いが見えてきます。また、数値だけでは分かりにくい部分はグラフなどのビジュアルツールを活用することで、視覚的に比較しやすくなります。 仮説は信頼できる？ 現状のデータ分析では、まず仮説を立て、その仮説に基づいた統計的手法やグラフを用いて分かりやすい資料作成に努めています。しかし、仮説が常に正しいとは限らないため、偏ることなく中立的な立場でデータを検証し、仮説に反する結果があれば素直に認めて正確に分析することが求められます。 方法はどう変える？ また、現行の分析手法や視点を根本から見直すことで、データの収集方法や指標の選定、解釈の仕方まで再検討し、実態に即した新たな気づきを得ることが重要です。その上で、得られた新たな視点をもとに具体的な改善策や施策を立案し、現場での運用につなげることで、分析結果を実効的に活用するサイクルを確立していきたいと考えています。

貸借対照表の基本を理解 貸借対照表について、以下の点を理解しました。左側の「資産」は「お金の使い方」を示し、右側の「負債」は「お金の集め方」を表しています。また、左側と右側の大きさは一致しており、事業によって資産と負債の内容は異なることも学びました。 競合他社の分析方法は？ まず、活用の場面として、自社の貸借対照表（B/S）の確認を行い、資産と負債の内訳を理解することが挙げられます。さらに、競合他社のB/Sを確認し分析することで、その企業の事業活動の全体像を把握することも重要です。 自社の課題を抽出するには？ 次に、学びを活用する方法として、自社の課題を抽出することができます。具体的には、流動・固定負債と純資産のバランスの経年変化から問題点を見つけ出すことです。また、他社動向の分析においても、他社の資金調達や資産のバランスを経年変化から調査し、どのような投資をしているのかを分析することが有効です。 過去3年間の傾向を分析 自社については、過去3年間の貸借対照表を整理し、負債については純資産と流動・固定負債のバランスを確認します。他社については、競合他社の貸借対照表が公開されていれば、その過去3年分を整理し、負債と資産のバランスの変化を確認します。

人は本当に理解できる？ 「結局のところ、人のことはわからない」という言葉を胸に、各々のモチベーションの違いに寄り添う必要性を実感しています。動機付けの要因とそれに伴う衛星的な要因を整理し、マズローの5段階欲求を意識することで、相手の主観に合ったアプローチを図っています。 本音を引き出せる？ フィードバックについては、相手から得られる本音を引き出すことに重きを置き、こちらが過剰に話さない姿勢が大切であると再認識しました。相手の意見を尊重し、自然な流れで対話を進めることを心がけています。 アンケート結果はどう？ また、フレームワークをサポートするツールとして、過去のアンケート結果を活用しています。具体的には、定性面や定量面の結果を参考にしながら、マズローの欲求段階と照らし合わせた仮説を立て、訂正面と定評面の両面からスタッフへのアプローチを試みています。 面談で何を確認する？ 普段は各拠点で異なるワークスタイルで業務を進めているため、次回招集日（2月25日）に面談を設定し、現状の個々の業務状況や目標達成度、さらには来期に向けた期待と不安について意見交換する予定です。事前に各スタッフごとに仮説を立て、それを基に対話から必要な情報を引き出す取り組みを進めています。