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施策

に関する学び

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良い問いをどう立てる？ 的確な回答をするには、良い問いを立てられるかが重要です。問題点を明確にし、解決方法を見つけていくことはシンプルですが、日々の仕事の中で意外とできていないことが分かりました。具体例として、ある企業の事例がありました。この企業では売上減少の原因を客数の減少と捉え、まず顧客数の回復を目指しました。そして、顧客の信頼を取り戻す施策を打ち、顧客数が戻ったところで、顧客あたりの単価を戻すための施策を実施しました。このように、段階的に順序立てて問題を解決していくことが重要だと学びました。 問題認識のズレを防ぐには？ また、日々の業務や会議で上手く嚙み合わない原因が「問題認識」のズレにあることが分かりました。同じ議題について考えているのにもかかわらず、問題点を共有できていないために論点がズレ、話がそれて結論が出ない会議が多々あります。問題点の共有化が重要で、その意識を持ち続けることが大切だと感じました。 解決すべき問題の特定法 あらゆる場面において、何が今解決すべき問題なのかを問いを立ててから考え始めることが重要です。漠然と考え始めてしまうことが多いので、考え始める前に問いを明確にし、出た答えがその問いに合っているのかを確認することが必要です。会議でもチームと問題意識を共有し、論点がズレていないか確認しながら進めていくことが求められます。

仮説の切り口はどう？ 原因の仮説を洗い出す際は、フレームワークなどを活用しながら大きく２つに分け、対概念の視点を取り入れて考えることが有用です。その後、問題の原因を明確にするために、ステップを踏んでデータを分析することで精度を高められます。 解決策はどう選ぶ？ また、解決策を立案する際には、複数の選択肢をまず洗い出し、しっかりとした判断基準と重み付けを設定した上で、定量的な根拠により絞り込むことが重要です。 アンケートの見方は？ アンケートの分析においては、満足度や推奨度などの数値から問題点を見つけ出し、フレームワークを用いてMECE（漏れなく・ダブりなく）を意識しながら原因を掘り下げることが考えられます。対応策を検討する際には、現状設定している軸に加え、コスト、スピード、対象範囲、実現可能性などの評価項目に対して重み付けを行いながら施策を選択していくことが求められると感じました。 分析の盲点はどこ？ これまでのアンケート分析では、満足度、推奨度、理解度などを全体の平均値で評価する手法が主流でした。しかし、全体の数値は悪くなくとも狙い通りの結果が得られなかった場合や、自由記述回答の中に不満やクレームが見受けられた際には、回答者の属性ごとに分析を行うことで、これまで気づかなかった傾向や問題点を発見できる可能性があると捉えています。

伝えたいメッセージは？ 「相手に何を伝えたいのか」を明確に決め、その目的や内容に合わせたメッセージを考えることが重要であると学びました。これにより、スライドの構成やデザイン、いわゆる「How」の部分を工夫することが求められます。これまでは、このような手順を意識せずにスライドを作っていたため、相手に伝わりにくい資料になっていたことを痛感しました。今後はこの学びを実践し、より分かりやすく、効果的な資料作成を心がけたいと思います。 効果的な資料とは？ 資料作成においては積極的に改善していきたいです。特に人事という職種では、会社の施策を幹部や従業員に説明・周知する機会が多く、受け手が理解しやすい構成と明確な意図が求められます。その際、適切な表現や強調ポイントの正確な表現、情報量の適正化を常に自己検証しながら作成することが重要だと感じました。今後はこれらを意識し、より効果的でわかりやすい資料の作成を目指します。 アウトラインを見直す？ 資料作成時には、まず「伝えたい目的」と「受け手の視点」を明確にします。そして、資料のアウトラインを作成し、色分けやフォントサイズの調整といった方法で強調すべきポイントを視覚的に目立たせる工夫を施します。最終的には、発信前に受け手の視点で「伝えたい意図が正しく伝わるか」「表現が適切か」を確認し、必要に応じて修正を行います。

MECEの難しさと挑戦 MECEを意識しすぎるあまり、本質的なロジックツリーを作れていないことがあるのは、本当にその通りだと思いました。漏れなく整理するために「その他」を多用している自分を容易に想像でき、今回の講座内容は非常に自分事として受け止めることができました。 良質な示唆を得るには？ MECEは重要ですが、あくまでフレームワークの一つであり、問題解決に繋がる良質な示唆を提供できる分け方が求められます。現状の自分の役割としては、営業戦略の策定と売上増加のための施策検討があり、常に課題解決に取り組む状況です。Week 01から学んでいる内容は、まさに今の業務に直結するものです。 定量的な分析を目指して WhatやWhereを置き去りにせず、現状の分析とありたい姿やあるべき姿をしっかり定義し、どこにギャップがあるのかを定量的に、そしてMECEに整理できるようにしたいです。前提となる「現状分析やありたい姿の定義」は、頭の中でわかった気で終わるのではなく、しっかりと言語化することを意識します。 フィードバックの活かし方 MECEのアプローチは、一人でアウトプットを出したうえで、同僚や上司からフィードバックをもらい、自分では気付けない「漏れやダブり」を見つけることが大切です。そのためのブラッシュアップを行い、練習を重ねていきたいと思います。

データ分析の目的を明確に データ分析は、目的を持たずに取り扱うと、ただの意味のない数字でしかありません。そのことを今回の学習で目の当たりにすることができました。データ分析を行うにあたっても、なぜその分析をするのかという背景が見えなければ、同じ数字でも全く違った見え方をしてしまいます。そこで重要なのは、何を目的として分析を行うのかを明確にすることです。目的意識を持ち、定量的にデータを取り扱うことの重要性を学びました。 データで組織をどう活性化？ 施策推進について考えると、個々の受付完了指標から組織や部単位での比較まで、データの切り口は多岐にわたります。組織が正常に稼働しているか、個人については「自分は頑張れているか」を評価することができます。さらには、何をもっと伸ばし、何を改善すべきか、メンバーのモチベーションの維持・向上のためにデータを利用したいと考えています。 データの伝達手段は？ データを出すタイミングについては、デイリーにするか毎月末にするかなど様々な選択肢があります。組織やプロジェクトチームが活性化するための指標として、データを積極的に活用していきたいと考えています。データの伝達手段もまた多様で、メールや対面、ミーティングなどがあります。伝えたい内容、そのボリュームや重要度に応じて手段を使い分け、効果的に展開していきたいと思います。

どこで差別化が足りる？ 私は、日常業務において差別化を意識して取り組んできましたが、その中で場当たり的な意見に左右されがちであったことを今回の学習を通じて実感しました。VRIOフレームワークを活用し、情報を抜けもれなく整理することで、場当たり的でない継続的な施策を考えることができると理解しました。 事例と現実のギャップは？ 明確な事例であれば、VRIOでの情報整理はスムーズに進むでしょう。しかし、ビジネスの種類や状況によっては必ずしもそう簡単にはいかないと感じます。例えば、「顧客にとっての価値」という観点では、BtoBよりBtoCの方が分かりやすくまとめられるかもしれません。また、「Yes」「No」の判断には、VRIO以外のフレームワークを組み合わせる必要があるかもしれません。実際のビジネスは複雑であるため、分析する際にはいくつかのフレームワークを組み合せることが求められる、とハードルの高さを感じています。 広報での活用法は？ それでも、VRIOの活用は私の従事する広報業務において非常に有効だと考えています。できるだけ早く実行に移したいと考えつつも、現実的には一筋縄ではいかないと感じています。まずは、日々の企画業務に少しずつ取り入れ、周囲のメンバーからのフィードバックを受けつつ、多様な視点を吸収し、判断軸を精緻化していきたいと思っています。

顧客目線はどう考える？ 差別化を考える際には、まず顧客視点から捉えることが重要であると学びました。これには、実現可能性や競合が真似しにくいこと、そして持続性も考慮する必要があります。ワークを通じて、顧客目線での視点が不足しがちであったことに気づきました。具体的には、競合は必ずしも同じ業界に限らず、施策にかかるコストも無視できません。 自社の強みは何か？ 私は現在、施設管理の業務に携わっていますが、これまで会社全体として自社の強みを言語化したことがありませんでした。このため、VRIO分析を用いて、会社全体および所属部門の強みを整理することにしました。また、同一業界で似たような事業を展開する企業は競合として認識していましたが、顧客視点で自社の競合を見直す必要があると感じました。そのため、競合が展開するサービスを分析し、自社の差別化や新規サービスの開発に役立てようとしています。 新戦略はどう描く？ 現在展開しているサービスについて、完全に新しい打開策が求められる状況です。このため、顧客目線を重視した視点で、競合調査やサービス分析に取り組むことが急務です。来週には社員を集めて重点課題のアイデア出しを行う場を設けています。その前に、顧客が誰で、顧客目線で競合がどこにあるのかを明確にした資料を作成し、社員の共通認識を整えた上でアイデアを出す予定です。

差別化のポイントをどう理解する？ 今週は差別化のポイントについて学びました。自社がどの戦略を取るべきかを決定するために、次の4つの視点を重視すべきだと理解しました。1つ目はターゲット顧客の設定、2つ目は顧客ニーズの把握、3つ目は競合他社の施策の理解、そして4つ目が実現可能性と継続性です。 経験から学んだこととは？ 実践演習では、製品やサービス、チャネルなどの項目で情報を分けることで、自社や競合、顧客層、顧客ニーズを整理しやすくなりました。しかし、私自身の切り口が細かすぎたため、切り口の工夫が必要であると感じました。 顧客視点を業務にどう活用するか？ 私の業務では競合との差別化を考える機会は少ないのですが、「顧客にとって価値があるのか」「実現可能性や持続可能性について検討したか」といった視点は、自らの業務に活用できると確信しています。この考え方を取り入れることで、常に顧客やトレンドを見直しつつ、他者にも説得力のある施策を決定できると考えています。 改善策をどう進める？ また、中期プランおよびコールセンターの満足度改善計画を立てており、出てきた改善策に対して、「顧客を誰とするのか」「顧客にとって価値があるのか」「実現可能性や持続可能性について検討したか」を自分自身やメンバーに問いかけ、言語化および視覚化を進めていきたいと考えています。

どんな人物を目指す？ まず、自分が何を学ぶかという内容よりも、どのような人物になりたいか、その「ありたい姿」を明確に描くことの大切さを改めて実感しました。講座を進める中で、演習に没頭していた自分がいましたが、その過程で「ありたい姿」に向けては、学習習慣を確立しながら、同時にコンセプチュアル・スキルを身につける必要性を感じるようになりました。 どんな体験を届ける？ また、ただ単に数値を改善するのではなく、ユーザーにどのような体験を届けたいのかという「ありたい姿」から物事をスタートすることで、ぶれのない方向性が保てると感じました。具体的には、何をいつまでに行うかという計画だけでなく、チーム全体で「私たちはどのような存在になりたいか」を共有し、そのビジョンに基づいて戦略を立てることで、メンバーの主体性が高まり、プロジェクトがスムーズに進行することを学びました。 なぜ数字が気になる？ さらに、データに注目する際は「なぜこの数字になったのか」という仮説を立て、チーム内で共有することの重要性を知りました。月初には、プロジェクトを通じた「ありたい姿」を簡潔に1～2行でまとめ、企画立案や施策レビューの際には、3Cや4Pなどのフレームワークを活用して情報を構造化することで、現状のチェックと翌月に意識すべきスキルの選定が可能になると感じています.

イノベーションで何が変わる？ 商品の売れる・売れないを考える際に、イノベーションの普及要件というマーケティングフレームワークを学びました。このフレームワークは、比較優位、適合性、わかりやすさ、使用可能性、可視性の5つの視点で商品を分析するものです。ある成功事例から、わかりやすいキャッチコピーや効果的なネーミングが、実際の商品価値を届ける上で非常に重要であると実感しました。 競合の罠はどう防ぐ？ また、競合ばかりに意識を向けすぎる差別化の罠にも注意する必要があると学びました。万人向けの商品展開に固執せず、市場を細分化し、ニーズを深掘りすることで、顧客の価値観に沿った商品の提供が実現できると考えています。 どう伝えれば響く？ さらに、イベントのタイトルやキャッチコピー、内容を企画する際には、イノベーションの普及要件を意識し、ターゲットにしっかりと伝えたい価値や訴求点が届くよう工夫していきたいと感じました。特に、比較優位性や分かりやすさの点については、直近のイベントで課題を実感したばかりなので、検証を重ねながらより魅力的に伝わる方法を追求したいと思います。 改善策はどう見つかる？ 施策ごとにこのフレームワークを振り返り、学んだ視点を活かしながら、ネット販売などにおいて売れていない原因を分析し、改善策を考察していくつもりです。

イシューは何だろう？ 今回の学びは、「イシュー」がいまここで答えを出すべき問いであるという点にあります。改善や成長のためには、この問いをしっかりと特定することが重要であり、特定したイシューを出発点に課題の因数分解を始めることで、具体的な改善策が見えてきます。 論点ずれはなぜ？ また、会議などで論点がずれてしまうケースの原因として、イシューが特定できていなかったり、共通認識が持てていなかったりする可能性に気づきました。 部下の意見はどう捉える？ マネジメントの現場では、部下からの提案や課題提起があった際に、まずはイシューが何であるかを明確にし、その上でフィードバックを行うことが大切だと実感しています。 全体で認識を合わせる？ チームで施策の検討をする際にも、まず全体のイシューを特定し、全員が共通認識を持つことが基本です。その後、担当ごとにイシューを出発点とした施策検討を進めることで、より効果的な対策が打てると考えています。 議論開始はどう進む？ さらに、話を聞く際には相手のイシューが明確になっているかに注意を払い、自分が話すときにはそのイシューをはっきりと伝えて話を始めるように努めています。複数人で議論を始める場合は、まずイシューを特定する議論から入ることで、思い込みや決めつけを避けることができると感じました。

フレームワークの総合的活用法は？ フレームワークを用いることで、自分や関係者だけの限られた情報に縛られず、ビジネスにおいて必要な要素を総合的に考えることが求められます。手に入れられるデータは現時点のものに限られ、未来のデータは推測に依存せざるを得ません。しかし、重要なのは未来に基づいた施策であり、この未来に対する包括的な検討方法をどうするかが鍵となるでしょう。 AIはどこまで活用できる？ 一般的なビジネスフレームワークは理解しやすく、人間同士の議論には適しているものの、過度に単純化されている部分もあります。現代ではAIの存在があるため、現時点での事実は人間が収集し、チェック、設定する必要がありますが、未来への影響、特に複雑な交互作用の部分はAIにシミュレーションを任せるといった取り組みが求められるでしょう。 AIを用いた未来予測の具体策は？ 使い慣れたビジネスフレームワークに基づいてAIに未来を予測させるためのテンプレートを、DifyやExcelで考案しています。すでに「ゴールデンサークル」や「バリュープロポジション」、「ビジネスモデルキャンバス」、そして「機械学習プロジェクトキャンバス」の素案を作るためのテンプレートが存在しています。これらを活用し、交互作用をも含む未来の予測にAIを利用できないか、o1に相談してみます。