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施策

に関する学び

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クリティカルシンキングの基礎を学ぶ Week1のライブ授業では、クリティカルシンキングについての基礎的な考え方を学びました。グループワークでのアウトプットを通じて、自分の思考の偏りを確認することができました。話を聞くだけでなく、実際にアウトプットすることで、無意識に持っていた思考の偏りやクセに気づくことができたと思っています。今後の6週間で、より多角的な考え方を身につけ、業務に取り組めるようになりたいです。 意見整理の重要性とは？ 上長や先輩とのミーティングでは、自分の考えや論点、思考について整理して話すことで、要領を得ない意見を述べることを減らしたいと考えています。また、対顧客に対するマーケティング施策の企画がいくつか進行中なので、思考を制限せず、さまざまな角度からコンバージョンにつながる切り口を探求していきたいと思います。 目標設定と優先順位付け 業務に取りかかる際には、優先すべきことや目指すべきゴールを明確にし、言語化してから作業を行います。また、経験則で結論を出さず、自身の考えを一度疑い、別の方向から整理する時間を作るよう心がけます。さらに、自分の考えを職場の上司や先輩に伝え、フィードバックをもらって思考の偏りを矯正していきます。

デザイン思考はどう働く？ 私は、自社の業務効率や生産性を向上させるために、デザイン思考のアプローチを取り入れようとしています。施策を検討する際、共感は非常に重要なステップであり、実際、経験や知識のない分野でも観察やヒアリングを通じてエンドユーザーの立場から業務を理解することが、より適切な対策を生み出す基盤になると考えています。 急ぎすぎるリスクは何？ ただし、私の事例では、エンドユーザーが既に理解している業務の振り返りにとどまってしまい、次の具体的な検討段階へ早く進んでしまう危険性を感じています。そこで、共感プロセスをしっかり進めるためには、エンドユーザー自身にも共感の重要性を認識してもらい、具体的なメリット（例えば、既存業務の棚卸しなど）を実感させる工夫が必要だと思いました。 なぜ事前準備が必要？ また、観察やヒアリングを通じてユーザーの深層ニーズや課題を把握することは、デザイン思考の基盤を築くうえで欠かせないプロセスです。しかし、単に行動を追うだけであれば表面的な理解にとどまる危険があるため、事前の情報収集と明確な問いの設定が重要であると考えています。今後のコース受講を通じて、その下準備の進め方についてさらにヒントを得たいと思います。

文章を書いて気づいたことは？ 今回の授業を通じて、以下の点を感じました。 まず、私はこれまで主語や述語を意識せずに文章を書いていたことに気付きました。次に、伝えたいことを効果的に伝えるためには、文章を整理し、構造化することが重要であることを学びました。そして、相手の立場を想像し、相手が求めていることや納得することを意識して理由づけを行うことの大切さを感じました。 学びを週報作成にどう生かす？ 今回の学びを活かせる場面として、週報の作成が挙げられます。毎週提出する週報において、読み手に対して情報が的確に伝わるような文章作成を目指します。次に、上司に対して施策の実行に対する承認を求める際、伝えたいこととその根拠を明確に伝え、実現に繋げることを目指します。さらに、将来的に他社に自社の事業についてプレゼンを行い、商談を成立させることも視野に入れています。 計画を持って実現するには？ これらを実現するための計画としては、まず次週の週報作成から、正しく伝わる文章を意識して作成します。そして、部課長の承認を得たい場面では、プレゼン資料作成時に伝えたいこととその理由や根拠を明確にします。また、社内のプレゼンでも商談をイメージしながら進行します。

問題解決プロセスの理解を深めるには？ 問題解決のプロセスについて理解が深まりました。解決策の立案である「how」を先に考えてしまいがちですが、4つのステップに沿って進める習慣をつけたいと感じました。 ロジックツリー活用の可能性とは？ フレームワークのロジックツリーやMECEはこれまで使ったことがなかったため、仕事で活用してみたいと思いました。層別分解や変数分解は初めて耳にしましたが、分析手法を学ぶことで今後の業務に非常に役立つと感じました。 新規事業に必要な問題解決プロセス 実証実験で行うインセンティブ設計などにロジックツリーやMECEを利用できると感じます。また、問題解決のプロセス自体も、新規事業を作る上で非常に有効だと考えています。解決策にばかり目が行きがちですが、問題の本質や発生原因を改めて考えることが重要だと認識しました。 事業モデルをどう整理し直す？ まずは、現在の事業モデルを整理し直すことから始めようと思います。そして、あるべき姿と現状とのギャップを埋める施策になっているかどうかを見直します。また、ロジックツリーやMECEは日常でも応用できるため、日頃から積極的に使用し、業務でも自然に活用できるようになりたいです。

フレームワーク活用のコツは？ 課題を考える際、初めから新たに考えるのではなく、まず適切なフレームワークに当てはめることで、情報の漏れなく抜け漏れを防ぎ、新たな観点を追加することが可能です。フレームワークを活用することで、論点の整理がしやすくなります。 仮説はどんな視点で？ 仮説を立てるときは、単一の固定観念にとらわれず、複数の仮説をさまざまな切り口から整理することが求められます。こうした多角的な視点から検討することで、仮説の網羅性が向上し、より効果的な対策が検討可能となります。 情報収集の手順は？ データ収集のプロセスでは、誰にどのように情報を求めるかが非常に重要です。単に各種資料に頼るのではなく、実際に知識を有する人を特定し、確認の方法を明確にすることで、比較や反論の排除にも努めるとよいでしょう。 施策実践の始め方は？ 施策を検討する際は、目的に適したフレームワークを調べること（例としてChatGPTへの問い合わせ）から始め、複数の角度で仮説を定義する必要があります。また、データ収集においては、各種資料の作成者を特定し、作成の意図や補足情報、意見などアドバイスを求めながら取り組むことで、より充実した施策の策定が期待できます。

問題発見はどう進める？ 問題の原因を探るため、まずプロセスごとにアプローチする手法を学びました。その中で、A/Bテストを活用し、仮説を立てた上で実際に検証を重ねる方法が効果的であると理解できました。また、総合演習を通して、これまでの学習内容を振り返り、自分の知識を整理する貴重な機会となりました。 仮説検証は効果的？ データ分析においては、目的を明確にし、分析に入る前に仮説をもつことの重要性を再認識しました。分析プロセスを着実に進めるとともに、効果的な切り口でデータを把握することが求められると感じています。取り組んでいるサービスのユーザ活用場面を拡充するためには、利用シーンをプロセスに分解し、それぞれを検証した上で改善策を策定することが必要です。 分析の進め方は？ 具体的には、各プロセスに対して適切なデータを条件を揃えて抽出し、抜け漏れなく検証を進めることが求められます。改善策を検討する際には、複数の選択肢を根拠に基づいて検討し、基準を設けることで効果的な施策に絞り込むことが重要です。また、分析作業は複数のメンバーで進めるため、作業開始前に目的や意味合いを共有し、各メンバーが同じ認識で取り組むことにも留意すべきだと実感しました。

伝える目的は何？ 「伝える」という点において、目的の重要性を再確認しました。前回と同様に、「誰に対して、どのようなことを求めているのか」を明確にすることが、伝達行動の鍵であると感じました。今週の学習では、視覚化によってどのように伝わりやすくなるかについて、多くの気づきを得ることができました。資料を作成する際、「これくらいわかるだろう」と思い込みがちですが、読み手の負担を軽減することが重要であると意識します。 資料作成の工夫は？ アンケートや施策効果検証においてグラフや資料の作成を行う機会が頻繁にあります。最近ではCM効果検証の報告資料をまとめましたが、グラフの作成方法や強調すべきポイント、そして見やすさの追求において不足している部分が多いと感じました。資料を見返すと、多くの学びがあり、次回の資料作成に活かしたいと思います。 説明方法はどう？ 週明けには、施策の打合せで概要を説明する機会があります。その際に、誰に伝えるのか、どのポイントが重要なのか、そして伝えたいことは何かを整理したいと思います。これを視覚化（文章に起こすこと、比較表やフロー図を作成すること）を通じて、初見でも理解しやすい説明をできるよう準備を進めたいと考えています。

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では、多角的な視点で問題を見つけ出し、イシューを明確化することが重要です。次に、数字で分解し、グラフなどを用いて視覚化することで理解しやすくなります。また、ピラミッドストラクチャーを使って適切に言語化することも大切だと感じました。 集客や求人における応用法は？ 以前にも書きましたが、集客や求人に関する問題提起や、スタッフに技術や会社の思いを伝える際にクリティカルシンキングは効果的だと思います。主観的に考えるのではなく、異なる立場や切り口から問題を見ることで、冷静な判断ができるようになります。 経営と求人改善のポイント 例えば、集客では経営コストとのバランスを考え、ターゲット顧客が普段どの予約ツールや媒体を利用しているかを把握し、その改善方向を決めて運用します。求人でも同様に、媒体を把握し運用することが重要です。また、顧客や求職者に対して主観的なメリットだけでなく、他の視点から見たメリットやサービスを考え、提供することが求められます。 実施施策の効果測定は？ さらに、実施した施策がどのように数字に現れているかを把握し、それを基に改善策を出して実行していきます。

どうして仮説思考？ データ分析においては、目的を明確にし、仮説思考で取り組むことが重要だと再認識しました。問題解決のステップを復習・整理する良い機会となり、筋の通った仮説を立てるためには、多面的な視点からロジックツリーを活用することが有効であると実感しました。一方で、可能性のある原因を網羅的に洗い出すという点ではまだ苦手意識があるため、今後も意識的に仮説思考の習慣を身につける必要があると感じました。 離脱上昇の背景は？ 自社のSaaSプロダクトの中では、あるものについて利用者の離脱率が上昇している現状を踏まえ、本講座で学んだ問題解決のステップを振り返りながら検討を進めています。複数の解決策を洗い出すことができたら、それを今期の重点施策として実施し、PDCAサイクルを回す計画です。 論理思考がなぜ大切？ これまでの取り組みでは、なんとなくデータを眺め、漠然とした仮説に基づいて解決策を考えてきました。しかし、本講座を通じて、論理的な思考と筋の通った仮説検証こそが、問題解決に直結する重要なプロセスであることを学びました。また、取り組みの中でミーティングを通じてチームメンバーとアウトプットや意見交換を行うことの大切さも実感しました。

分析本質はどう捉える？ 「分析の本質は比較」というテーマから、これまで漠然と捉えていた「分析」が、実は「比較」を前提として成り立っていることを再認識しました。比較対象が存在しなければ、意味のある分析は行えないという考え方に気づかされました。 課題整理はできてる？ 現状の課題として、収集したデータがそのままに放置され、分析に必要な比較対象が適切に選定されていない点、そして分析の目的が明確になっていない点が挙げられます。これらの課題を意識し、今後の業務改善に活かしていきたいと思います。 数値の変化はどうなってる？ コミュニティ運営では、入会や退会の集計を実施していますが、リソースの問題から、十分な分析には至っていませんでした。しかし、年単位の集計により、昨年や一昨年と比較してどのような数値になっているのか、またその数値に影響している要因は何かといった点を把握できると実感しています。 改善策は何だろう？ 今後は、分析の目的を明確にし、必要なデータ収集に努めるとともに、入会時および退会時のアンケート項目の見直しを実施します。そして、毎月の施策と入退会の関連性を紐付けることで、より実践的な分析を展開していきたいと考えています。

なぜ仮説は大切？ 「良い仮説」という言葉が非常に印象に残りました。これまで、問題が発生した際には、過去の経験や思い込みに基づいた一方的な判断に頼っていた部分があったと感じています。今後は、問題に対して複数の仮説を立て、それぞれを検証していくことが大切であると考えています。 売上課題の原因は？ 私の担当している製品販売では、代理店を通じた受注や売上に関する問題が頻繁に生じます。こうした課題に対しては、さまざまな仮説を立て、検証を進めることで問題解決を図る必要があります。特に、施策と受注売上の関係性を十分に考慮して対応することが重要だと思います。 セミナーの現状は？ まずは、施策に関する問題点を整理することから始めます。長年、定期的にセミナーなどを実施してきましたが、必ずしも思うような成果に結びついていない現状があります。今後は、まず顧客のニーズを正確に把握し、現行のセミナー内容が実際に顧客の要望に合致しているのか、改めて検証する必要があると考えます。 3C分析で状況は？ そして、まずは3C分析を通じて状況を明確に把握した上で、複数の仮説を立て、順次検証を行っていくことで、今後の改善策を模索していきたいと思います。

どうして失敗を重視？ 規模の経済や多角化について、成功例だけではなく失敗例も学びました。「なんとなくよさそう」という選択肢に飛びつかず、「うまくいかないケースはないか？」を意識して確認する必要があると感じました。 補足はどう工夫？ 総合演習では、情報が足りない時にどのように補うかを考えながら取り組みました。日常生活でも、安易に選択してしまうことがあるのかもしれないと感じました。選択するかしないかを広い視野でとらえ、その背景を分析し、メリットとデメリットを正確に把握する必要があります。 どう差別化実現？ 現在取り組んでいるペーパーレス推進の中では、「捨てる」ことと「他社との差別化」を両立する施策を意識しています。業界内の動向だけでなく、他業界での先行事例も注視しています。「なんとなくよさそう」で判断せず、定量的データを用いて根拠のある提案を行うよう努めています。 何を見極める？ 定量的データを活用し、同業界だけでなく他業界の事例も広く集め、自社に活用できる部分がないかを検討しています。その際、自社の差別化につながるかどうかという視点を重視しています。また、ペーパーレス実現後の影響も考慮した施策を構築しています。