(16ページ目)

理解 ✕ 関係

に関する学び

---

仕掛けってどう作る？ 計画の実行に際して、日々の行動を習慣化することができる人は「仕掛け」を上手に作っていると感じました。これまでの自分は目標を立てることに専念しすぎて、実際にどう実行していくかについてのプランが十分ではなかったと痛感しています。他の人がどのように仕掛けを作り、それを取り入れているのかを知りたいと思いました。 目標設定で仕掛けは？ 今後は、期初の目標設定時に仕掛けも併せて考えたいと考えています。ゲーミフィケーションとまでは言わなくても、日々の業務に楽しく取り入れることができれば、それは自分だけでなくメンバー全体が一緒に行動でき、各自のスキル向上のみならず、組織全体の底上げにもつながると考えています。 動機付けはどうする？ そこで、目標設定のシートに「仕掛け」という項目を追加することを考えています。一般的に目標設定では「何を成し遂げたいのか」に終始しがちですが、チェックリストでの現実的な観点から、実行の障壁を検討することが抜けがちです。自分をどう動機付けるか、目標に向かって自然に日々の業務を進める状況を作り出すことが、恐らく目標設定で最も楽しいことのはずです（これは自分自身をよく理解していないと難しいかもしれません）。自分自身もメンバーに対しても、一緒に楽しく目標達成に向けて頑張れる関係を築いていきたいと考えています。

関係者間のゴール共有は必要か？ ひとつの課題に対しても、関係者それぞれがスタートの時点でゴールやプロセスを共有しておくことによって、方向性を見失わずに戦略を立案できます。しかし、経験値が高い人や声が大きい人に引っ張られることはよくあります。そのため、フレームワークを使って課題や情報を分析し、優先順位や重要度を整理することが重要だと思いました。 業務でフレームワークは活用できてる？ 現在の業務では、中期計画を策定する際にSWOT分析やPEST分析を使用していますが、実際に課題を十分に理解し洗い出せているか自信がありません。上司の出す結果をそのまま受け止める傾向があります。今回の学習で得た具体的な事例を参考に、業務に落とし込んでみたいです。特にカスタマーサービスにおいては、商品や営業に直接関与していないため、サービス業におけるフレームワークの効果的な活用法について考えていきたいです。 業界分析は計画にどう結びつく？ 業界の分析や自社の強み・弱みを踏まえて、優先的に強化すべき領域や必要な対応を整理し、進めてみます。既存の計画についてもフレームワークを適用し、具体的な改善点を見つけ出し、現在の計画にどのように結びつくかを確認して、理解を深めていきたいと思います。また、本講座を通じて他の業界の視点を学び、自分の視野を広げたいと考えています。

日本語表現の見直しは？ 日本語を正しく使うことの大切さを見直す機会となりました。主語や述語の関係を意識し、隠れた主語を明確にすることで、読み手に分かりやすく伝える文章作りに努めています。不要な語句を省くとともに、適切な表現や用語選びに注意を払っています。 正確な伝え方って？ 口頭およびメールでのコミュニケーションにおいては、短時間で正確なやり取りを実現するため、主語の省略を避けるよう心がけています。これにより、相手に誤解を与えず、話の意図が明確に伝わるようになると実感しています。 説明資料はどう作成？ また、説明資料の作成時には、全体の構造と流れ、具体性に重点を置いています。まず全体像を整理し、論理的な順序で情報を提示することで、読み手が内容を理解しやすくなるよう努めています。さらに、説明する理由や根拠を複数挙げることで、提案の実行容易性や得られる効用まで具体的に示すよう工夫しています。 伝え方の問題点は？ 振り返ると、自分のコミュニケーションでは、話の主張がぼやけたり、主語の省略によって伝わりにくい部分があったことに気づきました。今後は、口頭での会話はもちろん、文章作成においても、事前に根拠や理由を整理し、論理的かつわかりやすい表現を心がけることで、より効果的なコミュニケーションを実現していきたいと考えています。

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。

顧客価値の定義とは？ ビジネスにおいて顧客に対してどのような価値を提供するかを明確にするためには、対象となる顧客（ペルソナ）をしっかりと定義することが重要だと学びました。顧客ペルソナが不明確だと、ビジネスを構築するのに必要な要素や資金の計画が立てられません。また、ビジネスの成果は損益計算書（P/L）で大まかに計算できますが、利益が出ていない場合の修正プランも検討する必要があります。この際、ビジネスが提供する基本的な価値は不変とすべきで、そこがぶれると「なぜこのビジネスを始めたのか？」という根本的な問題に直面する恐れがあります。そのため、修正プランについても価値への影響を考慮しながら検討することが不可欠です。 自社サービスの価値を再確認するには？ 現在の業務においても、自社のサービスや自分の組織・チームがどのような価値を提供しているのかを再確認します。その価値が実際に提供できているかどうかを測定する基準としてKPI（重要業績評価指標）が定義されているので、その関係を正しく理解することが必要です。 まずは社内情報を含めて、自社製品が提供する価値や関連サービスの価値の認識が、自分の理解と合致しているかを確認します。もし差異がある場合は、その部分を修正します。また、KPIについてもその設定背景を正しく理解し、同様に確認を進めていきます。

リスクと魅力は何？ みのるさんカフェの事例では、客の回転数が多く、立地にかかる地代が高いなど、固定費や材料費の面でリスクがあると感じられました。しかし、その一方で、顧客が提供される価値に満足し、客単価が上昇。さらに、滞在時間が延びることがフード売上の増加につながり、コーヒー店においてフードが重要な収益源となる可能性を示しています。 顧客信頼はどう育つ？ この事例を通して、販管費の使い方が単なるコストではなく、顧客への価値提供や満足度向上につながる戦略的な投資であるという視点を学びました。特に、顧客目線での投資が信頼やリピート購買を促進し、最終的に売上増加に結びついている点が印象的でした。今後、どのような支出が顧客価値に寄与するのかを意識していきたいと思います。 実務分析の秘訣は？ 販管費を戦略的に活用するための力を養うには、実際の企業の決算書を定期的に分析し、販管費と売上との関係を考察する習慣が重要だと考えます。また、授業内容を復習しながら、日常生活で広告やサービスの質と価格のバランス、そして費用対効果に注目することで、理解を深めるとともに実践的な視点を養いたいです。さらに、仮想のビジネスプランを作成し、どこに販管費を投入すべきかをシミュレーションすることで、実務に即した洞察を得ることができると感じています。

捨てる選択の価値は？ 捨てる選択が顧客の利便性を向上させる点や、惰性で物事を進めないこと、さらには専門家に任せる判断も時には必要だという視点は、とても印象深かったです。また、定量的な指標だけでなく、数字では表しきれない顧客との関係性などの判断基準も併せ持つことで、より良い「捨てる」選択ができると感じました。さらに、トレードオフが発生する要因として、資源の制約（人・もの・お金）と、相反する性質を持つ要素（例：筋力とスピード）の両面が影響していることに新たな学びを得ました。 数字だけで判断できる？ 一方で、定量的な指標だけで判断が難しい業務においては、組織に与えるインパクトを示す基準（影響を受ける人数、エンゲージメント、理解度など）を設け、時間の制約がある中で優先順位を決める際に活用することが重要だと感じました。たとえば、営業活動では顧客にとっての売上や利益、自社商品のパフォーマンス、そして時間あたりの生産性などを考慮し、何を実施し、何を見送るべきかを判断する手助けとなるでしょう。今年度の業務においても、組織に与える影響度（影響を受ける人数や影響の持続性など）の観点から整理し、雑務的な作業が惰性によるものになっていないか、また新たな取り組みを始める際には既存の何かを削減するという視点も持って活動していきたいと考えています。

講義の要点は見えてる？ 今回の講義を通じ、問題解決プロセスにおいて重要なポイントを再認識しました。特に、あるべき姿と現状の間にあるギャップを具体的な数字で示し、関係者全員で合意を取る必要性を強く感じました。定量的に現状とあるべき姿を比較することで、解決策の効果を明確に把握することができると実感しました。 MECEの意味って何？ また、MECEのとらえ方についても改めて考える機会となりました。意味のある分類方法を意識し、意図しない「その他」に頼らず、明確な目的意識を持って分類することの重要性を学びました。これにより、情報の整理がより具体的で理解しやすくなると感じています。 分類にはどんな工夫？ さらに、自社サービスのポジションや方針を決める際、特にB2B2Cの業務モデルにおいては、顧客自身とエンドユーザーの双方をMECEに基づいて分類する必要があると再認識しました。具体的には、顧客規模や産業、予算状況といった基準で顧客を分類し、エンドユーザーについては年齢、性別、アプリの利用状況などを考慮することが大切です。 投資の判断はどうする？ 以上の学びをもとに、現状とあるべき姿のギャップを明確にし、自社のリソースが十分に機能しているか、あるいはどの程度の投資が必要かを判断するための貴重な材料としたいと考えています。

仮説と枠組みはどうなる？ 仮説の立て方や具体的なフレームワークについての説明があり、現在取り組んでいる業務とも密接に関係していたため、大変参考になった週でした。 知識はどう耕す？ 備忘の意味も含め、仮説構築のためのメモとして、まずは「知識を耕す」ことの重要性が挙げられます。なぜを繰り返し問うこと、別の観点や視点で事象を捉えること、時系列や将来予測を意識すること、そして類似や反対の事象をセットで考えることが効果的だと感じました。 創造的な仮説は？ また、ラフな仮説を立てる段階では、常識にとらわれず新しい情報と組み合わせることで、発想を絶やさず創造的な仮説を生み出す姿勢が大切であると理解しました。 仮説の検証はどう？ さらに、仮説の検証については、必要な検証の程度を見極め、情報収集と分析を通して仮説に具体性を加え、再構築していくプロセスが重要であると認識しました。 今後の見直しは？ 現在、事業計画の策定や顧客に対するプラン作成に活かすため、仮説構築を意識して取り組んでいます。しかし、現状では仮説の立て方が自己流であり、検証も十分ではないと感じています。今後は、前述した「知識を耕す」という視点を基に、数字的根拠をうまく活用した報告や、仮説の肉付け・再構築にも注力していく必要があると実感しています。

目標設定はどう考える？ 目標設定に関して、これまでの経験を振り返ると、目標面談で何にチャレンジしたいかをまず聞かれることが多かったと思い出します。もし一方的に全く関係のないことを伝えられていたら、モチベーションを維持するのは難しかったでしょう。以前の職務では権限委譲、つまりエンパワメントが当たり前でしたが、今回の経験を通じてオフィスワークにおけるエンパワメントについて新たに学ぶことができました。 部署間の連携はどう？ 有志プロジェクトメンバーの中では、役割や任せたいことは伝えられていましたが、それぞれの部署が異なり顔を合わせる機会もほとんどありませんでした。しかし、新入社員や若手メンバーがいない状況で進めることができると思っていました。任せた仕事が完了しているか、お困りごとはないか、といった進捗状況の確認を積極的に行う必要があります（若手ではないため、伝え方には配慮が必要だと思います）。 やる気をどう引き出す？ 今後は思い込みを排除し、それぞれのメンバーのやる気を引き出す声かけや仕事の割り振りを意識して行っていこうと思います。自分の感情を基に仕事をする「気難しいメンバー」という色眼鏡を外し、一人ひとりがどんなことにやる気を見出すのかをまっさらな気持ちで理解し、伝えていくことを心掛けたいと思います。

思考の基盤はどうなる？ クリティカルシンキングは、ビジネスの基盤となる思考法であり、知識を実務に活かすための重要なスキルです。自分自身の思考を客観的に問い直す「もう一人の自分」として、この手法は、自らの制約や偏りに気づき、改善するための「頭の使い方」を定着させることを目指します。そのため、「3つの視」や「具体と抽象」といったフレームワークを活用し、思考の幅を広げることが求められます。 面会で何を確認する？ 顧客との面会においては、現状の治療状況や関係するデータから得られる洞察を基に、未充足のニーズの把握やエビデンスの創出に努めています。こうした過程で、顧客との信頼関係が深まれば、真のニーズを的確に把握でき、結果としてチーム全体の活動にも良い影響を与えると考えています。信頼関係を築くためには、円滑なコミュニケーションに加え、顧客に新たな気づきを提供するスキルが不可欠です。そのため、面会に際しては「頭の使い方」を正しく理解し、より効果的な対話を目指しています。 議論でどの視点を問う？ ディスカッションの場では、考えに偏りがないか常に意識することが重要です。視点、視座、視野といった多角的な観点から課題にアプローチし、自分自身を問いながら積極的に質問や発言を行うことで、問題点の正しい理解と方向性の明確化を図ります。

さまざまな受講生の特徴は？ 多様な職業や経歴を持つ受講生が集まっている点が、まず印象に残っています。講座で学ぶデザイン思考は、システマチックかつ洗練されたアプローチに見えながらも、その実践過程は人間中心であり、実際の現場で必要な泥臭い努力が感じられるのが魅力的です。今後6週間のカリキュラムを通じて、社会問題への取り組みなど様々な課題意識を持った方々との交流や議論から、新たな視点と学びを得ることを楽しみにしています。 デジタル活用の進め方は？ 自身の業務では、最新のデジタルやAI技術関連の施策を実際の業務に落とし込む際に、デザイン思考のアプローチを活用していこうと考えています。技術の利用自体が目的とならないよう注意しつつ、各社員の業務の生産性や効率性向上を主眼に、利用者である社員を中心に据えたプロセス作りができると期待しています。 現場との連携はどう？ また、単にデジタルやAI関連施策を実装するのではなく、実際に業務を担当する社員と積極的にコミュニケーションをとりながら進めることが重要だと考えます。現状の業務プロセスについての課題インタビューや一緒に業務を進める取り組みを通じて、業務理解と担当社員の課題意識をより深く共有することで、施策の価値や利益を関係者に適切に伝えられるようになると確信しています。