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自分 ✕ 課題

に関する学び

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マーケ視点は偏ってる？ 6週間の学びを振り返る中で、自分のマーケティング視点が偏っていたことに気づきました。従来、単に「いいものを作ればよい」という考えにとらわれていた自分が、無意識のうちにそのような固定観念に陥っていたことを実感できました。また、グループワークで出会った仲間たちとの時間に改めて感謝の念を抱き、マーケティング思考の幅を広げる重要性を感じています。 情緒価値を考える？ Q1に関連して、今後は機能的価値だけでなく、自社商品やサービスが提供する情緒的な価値についても、さまざまな視点から考えてみたいと思います。どのような直接的および間接的な価値を提供できるのか、また利用者がどのような感情を抱くのかを洗い出し、良い面や課題点を明確にして施策に反映させることが目標です。 課題解決の道は？ さらに、課題解決に向けた施策を継続的に立案し、取り組んでいく状況にあります。まずは、Q2に記載した内容を実践しながら改善に努めたいと考えています。また、6月から新しいプロジェクトに参画する予定であるため、WEEK2～5までに学んだことを積極的に実践し、今後の成長につなげていきたいと思います。

シンプルな検証方法は？ テストを行う際は、コストや実現性に関するハードルに注目し、まずコアとなる機能に絞ったシンプルなサービスやプロダクトを試す方法が有効です。試した結果が芳しくなかった場合でも、顧客の視点に立って、何が良かったのか、何が課題だったのかをしっかりと振り返り、それを知見として共有しながら、何度も改善していくことが大切です。 基本姿勢は整っていますか？ フィジビリティスタディを重ねる中で、テストに対する基本的なスタンスが自分に不足していたと感じています。まずは、仮説としてのコア価値を定義し、確認したい観点にあったテスト形式を作成することが重要です。加えて、何度も振り返って改善を重ねることで、サービス全体の向上を図っていきたいと考えています。 離脱防止の秘訣は？ また、総合演習でも触れたように、顧客の離脱防止のために有効な打ち手を数多くテストしていく必要があります。そのためには、まず課題定義をしっかりと行い、振り返りの基盤となる先を作ることが前提となります。さらに、明らかにしたいポイントに応じてテスト方法を工夫することで、より具体的な改善策を見出していきたいと思います。

自己改革の秘訣は？ 自己の概念をリセットし、まず自分自身の枠に囚われず、柔軟な視点を持つことを心がけています。同時に、メンバーの意見を積極的に取り入れることで、視点・視座・視野という３つの視を意識し、具体的な事実と抽象的な考え方のバランスをとるよう努めています。また、目的を常に明確に保ち、ロジカルな思考とクリティカルな視点を融合させながら、客観的な判断を大切にしています。 現実的な解決はどう？ 自部門の課題設定や各種ワーキングの際は、複数の意見を反映させることで、より現実に即した問題解決を図っています。プレゼンテーション資料作成においては、相手に分かりやすく伝えることを重視し、簡潔で論理的に整理された内容を心がけています。論文作成時にも、目的を見失わず、広い視野で情報を整理し、論理的な構成を追求しています。 意見交換は上手くいく？ また、ワーキングとプロジェクトの事務局として活動する中で、自己の考えを示しつつも、積極的にメンバーの意見を引き出し、課題解決に結びつける努力を続けています。各種資料作成の際は、様々な立場の人々が理解しやすいように工夫し、伝わる情報提供を心がけています。

自分の思考をどう？ クリティカルシンキングを学ぶとは、自分の思考をチェックする「もう一人の自分」を育てることです。直感や経験則に頼った偏った思考ではなく、客観的に物事を捉えるために、頭の使い方そのものを学ぶ必要があります。 問いを立てるには？ この手法は、「問い」を立て、その問いに対して自分の主張と根拠を整理しながら答えを導くプロセスです。特にお客様からの要望に対しては、課題の本質を正確に捉えるためにクリティカルシンキングが欠かせません。適切な問いを設定し、明確な主張と理由を持ってアプローチすることで、より最適な提案が可能となります。 チームでどう共有？ また、チームでこのアプローチを共有し、共通の「問い」を持つことにより、全体の方向性が一致し、効率的なチームビルディングが実現できます。一人一人が直感的に安易な答えを出すのではなく、まずは問いを立て、ピラミッドストラクチャーを活用して論理的に組み立てることが重要です。 本当に正しいの？ さらに、その立てた問いが本当に正しいのかを常に自問自答する癖をつけ、必ずアウトプットとして形にし、チーム内で共有することが求められます。

どんな日常の気づきがある？ 生成AIの活用はソフト面だけでなく、スマートフォンなどのハードとの連携によって人々の利便性、特に「コトづくり」に大きく貢献できると実感しました。しかし、そのような成果を出すためには、日常生活の中で「こんな機能があればいいな」という小さな気づきを敏感に察知して記憶・記録しておくことが重要です。生成AIやIoTの知識、デジタルスキルを持っているだけでは不十分で、日々気づいた点を生成AIと共有することで、自分の想像を超えるアイデアが生み出される可能性があると学びました。 最新情報はどう管理する？ また、従業員用パソコン上で生成AIが秘書的な役割を担い、案件やプロジェクトの情報、進捗、課題を一元管理できればと考えます。現代はクラウドが発達しているにもかかわらず、個人端末への保存やメール添付での資料共有が今なお行われているため、最新の情報を把握するのが難しい場面が多く存在します。さらに、用語の略し方や文調の不統一が原因で、資料の完成度や伝達力が低下してしまうこともあります。生成AIが情報管理や表現の標準化を補正し続けることで、組織全体の品質平準化が進むと考えています。

グラフの理解は難しい？ 「何をすべきか考える」のゲイルでは、グラフが示す内容は理解できたものの、回答例と比べると自分の課題解決力の向上が必要だと実感しました。 会議の進行は大丈夫？ また、issue特定において「一貫してissueを抑え続けることが大事」との指摘がありましたが、実際に参加する会議では、論点がずれて別のissueが議論され、結果として会議時間が延長される場面が見受けられます。今後は、発表者やファシリテーターとしてこの点に一層注意し、会議の効率化を図っていきたいと考えています。 近未来の問いは？ さらに、遠い将来の問いではなく、近い未来に実現可能な具体的な問いを立てることが、業務だけでなく自分の思考整理にも役立つと学びました。同時に、自分で設定した課題を他者と共有し、同じ目線で課題解決に取り組む重要性も再認識しました。 目標設定はどう？ 例えば、自分の業界や部門の課題を明確に問い、組織内で共有して同じゴールを目指す業務遂行や、業務プロセス上のissueとその解決策を、事例を収集しながら具体的な期限と共に関連部門に共有する方法を実践していきたいと考えています。

仮説構築はどう始める？ 仮説を立てる際には、3Cや4Pといった切り口を活用し、情報を整理することで仮説ストーリーを構築しやすくなります。仮説は結論仮説と問題解決のための仮説に分かれ、検証にはデータ収集が不可欠です。その際、誰にどのように聞くかを工夫することで、仮説に沿ったデータが得られると感じました。 計画検討は何を確認？ お客様の活用コミュニケーションの計画を検討する場合、これまでの施策結果の課題、どの部分で課題が生じているのか、その原因、そして施策変更による改善策について、段階的に細分化して考える必要があると認識しました。仮説の流れは「What → Where → Why → How」という順序で検討することで、論理的に整理されやすいと感じています。 検証実施はどう進む？ 一方で、自分の組み立てた仮説が正しいかどうかについて、常に不安を感じることがあります。授業では、仮説に疑問があってもまずは早く検証を回すことが大切であると指導いただきました。しかし、実際にその検証を迅速に進めるためには、どのようなアプローチが最適なのか、今後も試行錯誤しながら検討していきたいと思います。

分析って何を探す？ 分析とは、物事を比較しながら目的意識を明確にし、仮説を立てつつ進めるプロセスです。分析を効果的に進めるためには、「What（何を）」「Where（どこで）」「Why（なぜ）」「How（どのように）」という手順に沿うと良い成果が得られる可能性があります。 フレームをどう活かす？ 特に「Why」の段階では、ケースに応じて既存のフレームワークを活用することで、より深い洞察が得られるでしょう。また、分析結果をグラフなどで見える化することにより、その説得力は一層増します。 障害の本質は何？ 障害分析においては、過去の事例を参考にしながら、現時点では見えていない問題点を抽出することが重要です。これまでは既存の数字を並べるだけで手探りだった部分も、今後は「何を明らかにするか」という目的意識を持って進めたいと考えています。 データ活用はどう？ まずは、障害発生件数の減少を目指すために、どのようなデータが必要かを検討し、過去の事例から現在の課題を洗い出すことから始めます。その上で、得られた情報をもとに自分なりの仮説を立て、分析作業を着実に進めていきたいと思います。

なぜ偏った視点に気づく？ 物事を考える際、人間はつねに偏った見方をしてしまうという現実を意識しています。その偏りこそが「ほかには何があるのだろうか」と自分に問いかけるきっかけとなり、課題に取り組む前にまず問いを立て、その答えを導き出すプロセスが大切だと学びました。また、相手に伝えるときは正しい日本語を使い、伝える手順を踏んで具体的な理由を添えることが必要だということも理解しています。 どう伝えると分かりやすい？ 顧客との会議や提案の場面では、まず問いを明確にし、事前に参加者と共有することが重要と感じています。その結果、伝わりやすい資料作りや話し方を工夫することで、常に重要なポイントに焦点をあてたブレのない進め方が可能になると考えています。 何を合わせるべきか？ さらに、自分の常識は会議参加者の常識と必ずしも一致しないことを認識し、まずは前提条件を合わせる姿勢が求められます。その上で、議題となる問いを全員で共有し、話が脱線しそうな場合には常に問いに立ち返って軌道修正を図ります。そして、情報を収集しデータを分解することで、相手に伝わりやすい形の資料を作成する努力を続けています。

グラフだけで十分？ これまで、単にグラフを用いて数値を視覚的に比較する方法に頼っていました。しかし、代表値に着目した比較はほとんど行っておらず、今回、加重平均、幾何平均、中央値、標準偏差といった比較に有用な数値があることを学びました。 業務への活用は？ この学びを自分の業務にどう活かすかが、今後の課題だと感じています。手元にある数字の代表値を用いることで、どのような比較ができるのかを明確にすることが、新たな発見につながるデータ分析のカギになると考えています。 他地域比較は？ 特に、前年や他地域との比較において、データを代表値に置き換えて検証することで、新たな示唆が得られるかもしれません。現状、扱っているデータはシンプルですが、代表値を取り入れることで比較分析がより効率的になる可能性を感じました。 数値分析を実践？ まずは、現時点でのデータの代表値を算出することから始め、加重平均、幾何平均、中央値、標準偏差を用いた分析にチャレンジしてみたいと思います。これによって、短時間で効果的な比較が実現できるか、または新たな発見があるのかを検証していきたいです。

プロジェクトでの挑戦は？ これから複数のプロジェクトを立ち上げる中で、エンパワメントの考え方を実践してみたいと考えています。動画で学んできた知識に加え、今回のAI演習を通じて、自分自身の不足点がより明確になりました。 押し付けに気づいた？ 演習はパソコンでの作業という特性上、普段の会話以上に意識を向けましたが、それでもなお、会話が押し付けがましくなってしまい、相手の不安をうまく汲み取れなかったという結果になりました。この経験から、普段のやり取りでもつい自分の意見を強く押し付けてしまっているのだと実感しました。 成長機会はどうなる？ その結果、メンバーが自ら成長する機会を失い、マネージャー自身も時間に追われる状況が生まれてしまう恐れがあります。そこで、まずは今回学んだことをプロジェクトに反映させ、実践していくことに挑戦したいと思います。 会話のバランスはどう？ また、押し付けずに問いかけ中心の会話を試みると、逆に話がだらだらと続いて終着が見えなくなるという課題も浮き彫りになりました。今後はその適切なバランスを見いだせるよう、日々の業務で試行錯誤を続けていく所存です。

ロジックツリーで学んだことは？ 売上や経営課題をロジックツリーのフレームワークに当てはめ、各要素を分解して検討する考え方を実際に体験できたことは、大きな学びとなりました。 設問のコツは何？ 設問１では、問題点を洗い出す際に案がなかなか浮かばず苦戦しましたが、What／Where／Why／Howの視点から考えるというコツを掴むことができました。このアプローチは、ロジックツリーの活用とあわせて、今週の課題における大きなポイントとなりました。 分析の偏りはどう？ また、生徒の傾向把握のための分析項目を検討する際、定性的な項目に偏ってしまったことが反省点です。今後は、まず定量的な視点から傾向を捉えることを意識する必要があると感じました。 関係構築のヒントは？ さらに、クライアントから寄せられるマーケティング課題は、仮説をもとにお話をいただくことが多いですが、自分なりに要因を検討し、第三者として意見を述べることで、クライアントとの関係構築や提案の検討に役立つと実感しました。MECEの考え方も、実際には十分に実践できていない点があると感じ、重要性を再認識する機会となりました。