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施策

に関する学び

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プロセスはどう区別？ 今週は、問題解決のプロセスにおいて、仮説を立てて検証し、解決策を考えるための考え方を学びました。まず、WHYの段階では、各プロセスを分けて考える手法の重要性を再認識しました。プロセスごとに名称や意味合いを設定し、母数や基準が異なる場合には「率」といった数値化の視点を取り入れることで、どの段階で数値が少なく、全体の推移がどうなっているかをバランス良く把握することが大切だと感じました。 対概念の効果は？ また、原因の仮説を立てる際には、「対概念」という方法を用いることで、問題に関わりのある要素を洗い出し、それらを2つの対に分けることで、より幅広い視点から原因の可能性を探るアプローチの有効性を学びました。 A/Bテストの意味は？ さらに、HOWの段階では、A/Bテストを通して仮説を実際に試し、データを集計しながら解決策へと繋げる方法について学びました。A/Bテストを行う際は、①目的と仮説を明確にすること、②一度に一要素ずつ検証すること、③条件（時間や期間など）を揃えることの3点が重要であり、これによりリスクを抑えつつ効果的な施策の検証が可能となります。 知識集約はどう進め？ また、今回の学びを通じて、これまでの知識を集約し、プロセスを意識して丁寧に分析する重要性を再認識できました。仮説設定の根拠を明確にし、必要なデータを整理することで、より高度な分析に繋げるための前提意識を持つことが求められると感じました。 薬剤師業務の改善は？ 一方、薬剤師業務のボトルネックの分析においては、業務を細かいプロセスに分解し、どの段階で時間と労力がかかっているかを明確にすることが、従業員の残業時間や患者の待ち時間短縮に直結する重要なポイントであると学びました。こうした検証を通して、設備の導入などの改善策の効果を試験的に確かめ、必要に応じて他の現場にも展開する判断材料とする考え方は、非常に実践的だと感じました。 A/B分析で見直す？ さらに、部内でA/B分析を活用して、例えば店舗の処方箋枚数の伸び悩みという問題に対して、複数の要因を一つずつ検討し、原因を絞り込んだ上で対策を考える手法も学びました。これにより、問題の背景にある具体的な要因を多面的に理解し、適切な対策立案へとつなげることができると実感しました。

体験価値はどう変化？ IT業界に身を置いているため、単に高品質な製品やサービスを提供するだけではなく、顧客にどのような体験価値を提供できるかが重要であるという認識は持っていました。しかし、工業社会では「売り切り型」が中心であったのに対し、デジタル社会では継続課金型へと利益構造が変化している点については、十分に意識できていなかったため大きな気づきを得ることができました。 連携で広がる視野は？ また、自社でもオープンプラットフォーム化を進め、業界全体の活性化を目指している中、建設現場で同様の取り組みが行われているという事例を知ることができました。今回の講座を通して、他業種におけるデジタル活用やプラットフォーム戦略にも視野を広げる必要性を強く感じました。 未来戦略を考える？ 今後は、自社の取り組みをIT業界内に留めるのではなく、異業種の事例からも学び、顧客に継続的な価値を提供できる仕組み作りを進めていきたいと考えています。特に、メディア、店舗、ECなどをつなげ、お客様に一貫した美容体験を届けることの重要性を再認識しました。 統合施策は可能？ 自社では既に、データを活用した企業向け支援や、ブランド・店舗をまたいだカウンセリング情報の活用、オンライン・オフラインをつなぐ取り組みなど多岐にわたる施策を進めています。しかし、これらの取り組みを個別の施策として終わらせるのではなく、お客様にとって「継続的な美容体験」として一体化させる視点が必要だと感じました。 スマート活用で変化？ 例えば、スマートウォッチは、購入後も日々のデータを記録し、その人に合わせた気づきやアドバイスを提供することで価値が高まっています。美容分野においても、商品との出会い、カウンセリング、購入、使用、感想のフィードバック、次回の提案といった一連の流れを、AIなどの技術を用いてお客様一人一人の悩みや関心に合わせ、精度高く繋げることができれば、単なる商品紹介や購入支援を超えた、顧客に寄り添うサービスに近づくと感じました。 中長期戦略はどう？ そして、このような取り組みを進めるためには、現場での目先のKPIに捉われることなく、「お客様にどのような体験を届けたいのか」という視点で施策を整理し、中長期的な視点で進めていく体制づくりが不可欠であると改めて実感しました。

施策の視点は何？ まず、Product、Price、Place、Promotionの4つの視点で施策を考察することで、学生における時間帯、価格、訴求チャネルのミスマッチという論点が整理しやすくなります。この手法は、自部門での施策レビューでも有効に活用されています。 広告評価はどう？ 次に、広告メディアの選定では、「費用 ÷ 表示回数」という単純な指標を用いて、CPM換算で最適な媒体を選びました。これにより、感覚ではなくデータに基づいて判断する重要性を再確認することができました。 離脱原因は何？ また、SNS広告管理画面の年齢属性データやUTM付きの流入計測、学内アンケートなど複数の手法を組み合わせることで、認知から興味、そして来校までの各段階で、どのタイミングで学生が離脱しているのかを具体的に特定できる仕組みが整えられています。 各要素のギャップは？ 新規キャンペーンを企画する際には、Product（訴求内容）、Price（学割の有無）、Place（曜日・時間帯）、Promotion（SNSや学内媒体）の4象限マトリクスを必ず作成し、意思決定会議で各要素間のギャップを洗い出すルーチンを実施しています。 ファネルの進捗は？ さらに、UTMパラメータを用いて大学生セグメントの流入を追跡し、表示、クリック、資料請求、来校の各ファネル段階での歩留まりを計測しています。歩留まりが低い段階に絞ってクリエイティブのABテストを回すことで、改善に必要なリソースを効率的に投入しています。 損益突破の条件は？ また、価格施策においては、固定費と変動費の合計を目標生徒数で割るという式を参考に、学割導入によって必要な生徒数がどれだけ増加すれば損益分岐点を超えるかをシミュレーションしました。テスト導入後は、割引適用者のライフタイムバリュー（LTV）を計測し、キャンペーンの継続を判断しています。 スケジュールは如何？ 施策の実施スケジュールとしては、初月にKPI分布の可視化テンプレート構築、2月目に要因分解ダッシュボードとアラート実装、3月目に大学生向けSNS広告のABテスト、4月目に学割と夜間枠の検証、5月目に成果共有会を開催し、6月目に効果を総括して次期OKRを設定するという計画です。これら全てを半年以内で実施する予定です。

初めての学びは？ Week1からの学びを振り返り、重要と感じた項目を整理しました。これを同僚に伝えるべきだと考えています。 問いをどう継続？ まず、「問いを意識し続ける」ことが大切だと感じました。問いの意識を緩めてしまうと、物事を漠然と受け入れてしまうリスクがありますので、常に問いを意識し続ける習慣が必要です。また、経営者などの上位層の視点で問いの意味を考えることも重要です。現在のポジションの考え方では上位層の課題を理解するのは困難ですので、上位層の視座、視野、視点で問いを考え、課題を具体化する必要があります。 常識に挑む理由は？ さらに、「そもそも」を意識し続けることが大切です。人は現在の業務を素直に受け止め、変えたくないと思う傾向があります。しかし、常識やルールに対しても常に疑問を持つことが求められます。資料作成も軽視せず、理解を早めるためのひと手間を惜しまないことが重要です。打ち合わせを口頭のみで行うのは相手に失礼であり、時間を浪費する行為ですので、資料を前提として、効果的に理解を得るための工夫を心がけるべきです。 経営層の視点は？ 経営企画を担当している立場としては、様々な問いを持ち、課題や施策を検討していきたいと考えています。例えば、「全社の売上・利益を最大化するには？」といった問いに対する解答を見出すため、経営層・上司の視点を意識し、必要な情報を捉えることが重要です。また、根拠となるデータ収集・分析も重要なプロセスであり、そのための環境整備にも取り組んでいきたいと考えています。 報告の意義は？ 業務上、毎月定例の業績報告があり、課題や施策の検討機会を得ることができます。この報告準備を課題・施策を考える契機とし、報告対象である経営層が必要とする情報を仮説しながら組み立てることを継続的に実施したいと思います。 研鑽の成果は？ 自己研鑽の一環として、同僚や部下へのレクチャーを行うことで、自分のスキルアップにも繋がると考え、社内で勉強会を開催していきたいと思っています。勉強会の内容は、業務上でのクリティカルシンキングや戦略的思考を取り入れたものにし、業務と関連させることで理解を深めてもらいたいと考えています。開催後には、内容が本当に役立ったかを問い続け、常に反省し、内省する意識を持ち続けたいと思います。

視点のズレは何故？ ケーススタディを通じて、同じ議論をしているつもりでも、各人が自社、競合、顧客という異なる視点から物事を見ていると、意見が噛み合わないことを学びました。ゴールや判断基準を揃えずに意見だけを出し合っても、統一された方針には結びつかないという気づきは、日々の会議にも活かすことができると感じました。 理論を活かせてる？ また、「3C・PEST・SWOT・バリューチェーン」といった基本フレームワークのアウトプットを通じ、自社のバリューチェーンを実際に描き、優位性の源泉を言語化する作業を行いました。普段は感覚的に「強み」と感じていたものを、構造的に説明できることに気づき、理論では理解していても実務では十分に活かし切れていなかった点に改めて気づかされました。今後は、このプロセスを意識して自分の武器として定着させたいと思います。 話し始めの基準は？ 特に、これまでの競合プレゼンの準備段階では、各自が自社の強み、競合の動き、顧客のニーズのどれを起点に話しているかを最初に整理することが重要だと感じました。そうしなければ、アイデア出しの段階で議論がまとまらず、提案が分散してしまうリスクがあります。 全体をどう捉える？ さらに、広告領域を超えた事業支援の場面でも、今回学んだバリューチェーン分析は非常に有効な武器となります。クライアントの事業を全体的に俯瞰し、広告や販促の枠を越えて付加価値の伸びしろを見極めるために、3CやPESTのフレームワークは、クライアント経営者が実際に用いている思考方法そのものです。これらを使いこなすことで、クライアントと同じ土俵で事業全体を議論できるパートナーに近づけると感じています。 行動はどう始める？ 具体的な行動としては、まず案件提案の初期段階で、3CとPESTを用いて約30分程度、自分なりの仮説を書き出す時間を設けます。その後、新規・既存を問わずクライアント案件では、クライアントのバリューチェーンを描き、優位性の源泉とボトルネックを可視化し、広告施策に限定しない提案の切り口を検討します。さらに、日々のクライアント対応では「もし自分がこの会社の経営者だったら」という視点を持ち、社内の事業戦略の議論にも積極的に参加することで、実行者から事業パートナーへと役割を広げていきたいと考えています。

データ分析における比較の重要性とは？ データを比較することは、他のデータと比較することでその意味合いを読み取ることにあります。繰り返しになりますが、「分析は比較なり」が重要です。単純な平均では見落としやすい情報を把握するために、データのビジュアル化を駆使し、バラつきを視覚的に理解することが求められます。比較を行い、グラフを解釈することで仮説を立て、その結果として次に分析すべきデータや分析の深掘りの方向性が明確になります。 代表値だけで十分か？アプローチを考える 大量のデータを比較するアプローチについて考える際、代表値の使用だけではデータの分布状況がわかりません。データの分布を考慮するために、標準偏差を併用します。標準偏差が大きければバラつきが大きく、小さければデータが集約していることを意味します。また、データをビジュアル化することも重要です。実際の業務では、加重平均とデータのビジュアル化が主に行われています。 代表的な数値には以下のものがあります： **代表値** 1. 単純平均 2. 加重平均 3. 幾加平均 4. 中央値 **散らばりを表す数値** - 標準偏差：標準偏差が大きいとデータがばらつき、小さいとデータが集約している。正規分布と2SDルールも考慮します。「起こりにくいことが起こっている」という実感値は5%です。 分析の深化にはどのプロセスが必要？ 分析の内容に応じた代表値を使い、内容に応じたビジュアル化の方法を考えることが大切です。案件の特徴を「プロセス×視点×アプローチ」で分析することに重きを置くと良いでしょう。会社の施策展開にあたっても、目的に応じた比較を行い、ビジュアル化し、そこから仮説を立てて分析を深めていくサイクルを徹底していきます。過去の導入事例から仮説検証を行い、どの層にヒットしているかをビジュアル化し、現在進めているターゲティングの選定を進めていくことが求められます。 学びの共有はどのように行う？ まず、メンバーにWEEK3の学びを共有し、現在取り組んでいる施策のターゲティングに役立てたいと考えています。根拠のあるデータを作成し、より良い意思決定に繋げることが目標です。代表値と標準偏差の仕組みを理解し、必要に応じて使い分けるために、日常の業務に取り入れてみることから始めましょう。

未来予測への疑問は？ AIによるデータ分析で未来を予測できるという点に、今まで気付かなかった可能性を感じました。これまでは基本的なデータ分析を用いてトレンドを把握し、自ら戦略を立ててきましたが、さらに踏み込んで分析結果から未来を予測できるなら、事業戦略の幅が広がり、さまざまなシナリオを描けると実感しました。 AI資料進化の秘密は？ また、これまで利用経験のなかったAI資料生成ツールが、動画でこれほど進化していることを知り、すぐにでも活用してみたいと感じました。 レイアウト改善の意図は？ たとえば、毎月のレポート作成においてこのツールを活用すれば、効率良く美しいレイアウトのスライドを作成でき、作業時間の大幅な短縮が期待できます。さらに、最新の技術がWebマーケティング業界に大きな変化をもたらす中、特定の検索キーワードのトレンドや検索者の行動変化といった未来予測をAIに頼ることで、より戦略的な対応が可能になると考えています。 日本市場対策はなぜ？ また、海外本社では日本市場の独自性が十分に理解されないことが多い現状を踏まえ、なぜ日本向けには他国とは異なる施策が必要なのかを分かりやすくまとめた社内資料を効率的に作成できる点も魅力です。さらに、日本向けWebページの作成企画に際して、社内デザイナー向けのデザインブリーフを迅速に作成することで、円滑な業務推進が見込まれます。 ワークフロー変化は？ 現在、AIツールの導入に伴い、社内のワークフローが日々大きく変化しており、その都度更新した内容を迅速に関係者間で共有する必要があります。こうした点でも、AIを活用して何度でも簡単に資料作成できるのは大変有用だと感じています。 ツール名称に疑問？ なお、動画内で紹介されたAI資料生成ツールの具体的な名称についても知りたいと思っています。 効率化の壁は何？ 一方、上層部からはAIを駆使して業務を大幅にスピードアップさせるという期待が寄せられており、人員削減も進む中で業務量が増加する状況です。しかし、現場ではその効率化がまだ十分に追いついていないため、AIの導入によって逆に忙しさが増していると感じています。他社では同様の問題に直面しているのか、またどのような解決策があるのか、ぜひ意見交換をしてみたいと考えています。

どんな視点が必要？ まず、思考の癖について気づきを得ました。相手にどのような景色が見えるか、だれのために、どの立場から、どこまでの範囲を考慮するのかといった視点が、グループワークや解説の中で発想を超える議論へとつながっていました。 どうして動くの？ また、「メンバーに動いてもらうため」という視点や目的が強く心に響きました。そのためには、現場・現物・現実をしっかりと把握することが重要であると改めて感じました。 どの価値観を共有？ 親会社の機能分担子会社として、ある業務における親会社との関係性を明確にする際には、価値観をもって行動するという事象が見受けられ、こうした状況下で価値観を明確にしていく必要性も感じられました。 議論の焦点は？ また、役員やメンバーとの意見交換の場では、「想いの確認」「現実と想いとのギャップ」「業務の必然性」「課題の浮彫」「現場・現物・現実の確認方法」「実行の是非や可能性」「適切な時期」といったテーマを中心に議論が交わされました。 なぜ問い続ける？ オフサイトの際、ある参加者からは対メンバーとのコミュニケーションにおいて「なぜ」を使わない考え方が示され、確かにそのアプローチにも一定の意味があると感じました。一方で、業務の目的や属人化の是正、標準化に取り組む場合は、根本原因に迫るためにも「なぜ」を問う必要があるのではないかと考えます。 本当の原因は？ さらに、事象への気づきから「なぜ」を追求するのは容易ではないと感じました。たとえば、①繁忙期に人手が不足し、業務量が増える現象については、一見、特定の時期の影響と捉えがちですが、本当の原因は何かと深堀りする必要があります。直感的には業務量の平準化や増員の施策が思い浮かびますが、原因を深く理解した上での施策立案が求められます。 逸脱の理由は？ また、②イレギュラーな依頼が増え、それに対応する中で顧客から支持を得る状況もありました。この場合、通常の業務の拠り所となるマニュアルや手順、方針から逸脱する行動をとることで理解や合意を得る必要が生じます。一般的にはイレギュラーな状態を正常に戻す、もしくは異常を正常に変える施策が直感的に考えられますが、「なぜ」という問いを軸に結びつけるのは難しいと感じました。

どう進める？ 問題解決のプロセスでは、ステップごとに考慮し、解決の基準を言語化し、数値化して、関係者内で合意を得ることが重要です。具体的には、問題の明確化（What）、問題箇所の特定（Where）、原因の分析（Why）、施策の立案（How）という流れで進める必要があります。あるべき姿と現状のギャップを定量化することも求められます。このギャップには、正しい状態に戻すための問題解決と、ありたい姿に到達するための問題解決の2種類があります。 どう区別する？ また、MECE（もれなくダブりなく）に基づいた分け方での問題の区別が重要です。施策の検討においては、ロジックツリーを用い、施策案を作成し、ファクトに基づく評価基準で絞り込むことが必要です。さらに、複数の切り口を検討する準備をすることが大切です。 分析はどう？ 定量分析には5つの視点があります。具体的には「インパクト（全体への影響度合い）」、「ギャップ（目標との比較）」、「トレンド（時間軸での把握）」、「ばらつき（集中、均一）」、「パターン（外れ値や変曲点の活用）」があります。特に外れ値については、積極的にビジネスに活用する視点が新しい考え方です。 数値はどう見る？ 案①「正しい状態に戻すための問題解決」では、年度目標未達が具体的な問題であり、KGI（人数・収入・営業利益）やKPI（Web流入数、CVR、CTR）が定量化されています。やるべきことは、販売チャネル別の数値把握、変数分解の可視化、定量分析の5つの視点で再検証を行うことです。具体的には、販売チャネル別の人数・収入・利益を再検証し、優先順位を設計し、施策を可視化します。 組織はどう整える？ 案②「ありたい姿に到達するための問題解決」では、来年度の組織編制が具体的な問題として挙げられています。計画人員やグループ数が具体的に定量化されており、現状の可視化、中長期的なトレンド把握、目標設定が必要です。具体的には、各課の強みや啓発点の洗い出しを行い、組織の現状の業務が将来の目標に向けて十分であるかを評価し、不足もしくは不要な業務を見定めます。 まとめはどうする？ このように、問題解決のステップとMECEなどの手法を用いて、具体的な解決策を導き出すためには、論理的で整理されたアプローチが不可欠です。

イシュー設定の真意は？ 今週の学びで特に印象に残ったのは、まず「イシューの設定」が重要であるという点でした。単にデータを分析するのではなく、何が本質的な課題なのかを特定することで、分析の方向性や具体的な打ち手が大きく変わると実感しました。 冬季観光の示唆は？ 今回のケースでは、月別の観光客数という表面的なデータをもとに、グラフの見せ方や期間の整理方法を工夫することで、冬季（12月から2月）に観光客が減少しているという課題が明確になりました。また、目的別のデータと組み合わせることで、冬季に特に癒しを求める観光客が多いという傾向も浮かび上がりました。データをそのまま捉えるのではなく、分解・再構成することで本質に近づく手法は非常に有意義でした。 情報加工の効果は？ さらに、Week2で学んだ「ひと手間かけて情報を加工する」姿勢も大きな収穫でした。グラフの種類を変えたり、期間を再整理したり、強調する部分を明確に示したりすることで、同じデータからでも異なる示唆が得られることを実感しました。分析は単なる数値の処理ではなく、意思決定につながる形で情報を伝えることが求められていると感じました。 人材施策の本質は？ 人材育成の施策についても、これまでの抽象的な課題設定に加え、まずは課題を的確に分解して本質を捉えることの重要性が見えてきました。たとえば、研修改善の取り組みでは、「研修満足度が低い」という一律の課題ではなく、どの時期にどの内容でどの層が感じているのかを具体的に掘り下げることで、より効果的な施策を立案できると考えています。 施策検討の進め方は？ 今後は、施策検討の際にまずイシューを明確化し、データを分解して構造を理解しながら、グラフや資料の見せ方の工夫を通じて意思決定に結びつけるというプロセスを意識していきたいと思います。特に、どの粒度で課題を設定すればよいかという点は今後の課題であり、細かすぎても大雑把すぎても全体像が見えなくなるため、適切なバランスを探ることが求められます。 分析力向上の鍵は？ 最後に、実務においてどのように「適切なイシューの粒度」を見極め、どの段階で仮説を意思決定に結びつけるかについて、他の受講生の経験や工夫も参考にしながら、今後の分析力向上に努めていきたいと考えています。

なぜ問題は起こる？ まず、問題が発生した際にすぐ解決策（HOW）を考えるのではなく、「なぜこの問題が起きたのか（WHY）」に立ち返る姿勢が大切だと学びました。たとえば、ある教育機関のケースでは、一見複数の悪い数字が散見されたものの、詳しく分解すると根本原因が一つに絞れるという発見がありました。表面的な現象だけでは的確な対策が打てないため、まず原因の深掘りが必要だと痛感しました。 ロジックで整理？ また、ロジックツリーやMECEといったフレームワークを活用することで、論点整理に漏れや重複がなくなり、複雑な課題もシンプルな要素に整理できる点が印象的でした。これにより、解決すべき具体的な課題が明確になり、自分がリソースを注ぐべき事柄に優先順位を付けやすくなります。 既存施策の強みは？ さらに、課題を因数分解することで、単に解決すべき問題だけでなく、既存の施策から成果が出ている部分を見出すこともできると感じました。これは、改善活動のみならず、自分たちの強みを再確認する良い機会となります。加えて、自らの打ち手がどの部分にどのように影響を及ぼすかを理解することで、効果測定が容易になり、施策の評価や次のアクションの決定に大いに役立つと実感しました。 業務標準化の秘訣は？ 来季、部署内で進める「各拠点の業務標準化」においては、まず運用の差異がなぜ生じるのかを徹底的に分析し、表面的な違いではなく根本的な要因（たとえばシステム設定やスタッフ教育、地域ごとの慣行など）を明確にすることがポイントです。さらに、標準化が進まない理由を大項目、中項目、小項目という階層構造で整理し、プロセス、人材、システム、ガバナンスといった視点から抜け漏れなく検討することで、優先的に取り組むべき課題が見える化されます。また、標準業務の順守率やエラー率など、具体的な効果指標を設定することで、改善のインパクトを把握しやすくなると考えています。 優先順位は何故？ 実践の際は、課題の重要度や緊急度だけでなく、実現のしやすさという観点も加えて優先順位を決めることが不可欠です。現場で課題に取り組む際、皆さんはどのような基準やプロセスを用いているでしょうか。ぜひ、具体的な事例や経験をもとに意見を共有していただければと思います。

ターゲットは何を見直す？ 今回の学習を通じて、差別化について理解を深めました。差別化の戦略を立てる上で最も重要なことは、「ターゲットの明確化」であることがわかりました。 顧客視点で何を考える？ まず、顧客にとって価値ある内容であるかどうかを考えることが重要です。そして、自社の業界だけに縛られず、顧客の視点から競合を考慮する必要があります。また、実現可能性や持続可能性についても検討が求められます。 競争の中でどう優位に立つ？ 市場には必ず競合が存在し、争いは避けられません。体力勝負では効率が悪く、強者しか生き残れないことが前提です。そこで差別化を図ることにより、他社との違いを生み出し、自社の強みを活かして有利に戦い続ける可能性が高まります。 分析のポイントはどこか？ 差別化のポイントとしては、情報や状況を整理し、不足のないように分析することが挙げられます。その際、フレームワークを活用して各種要素を整理することが推奨されます。 顧客需要はどう把握する？ また、差別化を考案する際には、想定する顧客の需要を理解することが重要です。顧客像が明確でなければ、多様な意見に流され、決定的な戦略を欠いてしまいます。ターゲットを決定した後、競合を設定する際には自社の業界内だけでなく、広い視野で他業界も考慮することが重要です。このようにして、顧客視点でどの業界が競合になるのかを見極めることが求められます。 実現可能性はどう検証する？ その上で、提案した施策が実現可能であり、持続可能かどうかも重要なポイントになります。特に、投資を継続できる内容であるかを考える必要があります。 強みにどう取り組む？ 私は、今回の学びを活かして、まずはVRIO分析を活用し、自分の職場の強みを明確にしたいと考えています。具体的な強みを見出し、自分自身がどの方向に力を入れるべきかを見定め、職場内で意見を共有し、戦略を立てることに繋げたいと思います。 どのような訓練が必要？ また、個人レベルでの考える訓練を続け、学んだフレームワークに慣れることを目指します。VRIO分析を通じて職場を分析しつつ、施策や行動計画を描く際に差別化のポイントを意識し、自分の中で確実に定着させるよう努めたいと思います。