リーダーシップ・キャリアビジョン入門

自分再発見!キャリア棚卸し

キャリアの価値観を再確認? キャリアアンカー理論を通して、自分自身の仕事に対する価値観や仕事観を考え、キャリアのあり方について見直す重要性を学びました。自分の内面と向き合いながら、現在の仕事における自分の位置や将来の展望を客観的に捉えることが大切だと感じています。 環境変化はどう捉える? また、仕事の棚卸しや環境変化の認識、そして定期的な見直しを通して、キャリアを段階的にデザインしていく方法についても学びました。新しい発想や行動を取り入れ、生き抜くためのキャリアサバイバルの手法は、変化の激しい現代において非常に有用であると実感しました。 自分の未来はどう描く? この学びを活かし、まず自分自身のキャリアを確固たるものに再構築したいと考えています。そして、自分の根底にある願望や価値観を理解しないままリーダーシップを発揮することは、部下にとっても不安要素となるため、リーダーとして自らのキャリアを明確にし、それを部下にも伝えていきたいと思います。 皆さまは、どのようにご自身のキャリアを考え、デザインされているでしょうか。ぜひ参考としてお聞かせいただければと思います。

マーケティング入門

将来を拓く逆算マーケの極意

深い消費者理解はどうなる? マーケティングの考え方として、まず消費者を顕在ニーズ(表面レベル)ではなく、潜在ニーズ(本能レベル)で深く理解することが基本です。その上で、自社が提供できる消費者価値を見つけ、最後にネーミングなどを活用してどのように認知され、物理的に届けるかを考えるという順番で取り組む必要があると感じました。多くの場合、まず「どうやって売るか」や「何を売るか」を考えがちですが、この順番で考えると効果が上がるように思います。 未来をどう描く? また、過去の業績推移などから将来を予測するフォアキャスティングだけでは、顕在しているニーズの範囲を超えた発展は難しいと感じました。将来の姿を描いてそこから現在を逆算するバックキャスティングの視点を持つことで、より潜在的なニーズを探ることができるのではないかと思います。 自社の変革はどう? 今後は、過去の実績のみにとらわれず、将来のビジョンについて取引先とディスカッションすることの重要性を営業現場に徹底していき、その上で自社のリソースの中で何ができるのかを考える行動様式への変革に取り組んでいきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

現状分析で課題解決のアイデア発見!

データの見える化で何が得られる? 常にデータを見える化することで、問題解決のアイディアが生まれやすくなると感じました。例えば、業績の課題に対して財務諸表を見て問題点を見つけたり、ロジックツリーを書いて選択肢を並べてみることは効果的だと思います。 損益以外の問題も解ける? 私は業績管理の部署にいますが、損益に問題があればその問題点の把握の仕方はある程度定型化されてできるのではないかと思っています。しかし、損益以外の業務における問題の把握や発見は難しく、挑戦してみたいと考えています。 まず、あるべき姿の候補をいくつか出し、それに対してギャップがある部分を洗い出します。そして、その要因となるものをロジックツリーにして書き出します。 ギャップをどう埋める? あるべき姿の列挙として、他の事業やプロジェクトから現在の部署に足りていない問題を見つけてみます。次に、ロジックツリーを使って現状とのギャップを可視化し、見えていない部分を明確にします。最後に、定量化を行い、どの項目についてギャップが大きいのか、どの項目に取り組むとあるべき姿に達成しやすいのかを整理します。

クリティカルシンキング入門

問いを中心に思考する学びの実践

問いを中心に考える学び 常に問いを中心に考えるという点を強く意識する学びがありました。 具体的な事例は非常にわかりやすく、表面的な情報からイシューを間違えてしまうと、全く異なる行動や結果を導いてしまうと感じました。 何を考えるべきか? 重要なのは、何を考えるべきかを考えることです。問いの形にする、具体的に考える、一貫して押さえ続けるという3点を意識して、本質的な課題を捉えるようにしていきます。 課題をどう特定する? これまで課題としていたことが本当に課題なのかを考え直す機会が増えました。今、事業部を取り巻く課題の中からイシューを特定し、それをピラミッドストラクチャーを活用して構造的に理解することができれば、社内の様々なシーンで応用できます。 今期の振り返りと戦略作成 まずは現在取り組んでいる課題に対して、課題の深掘りとイシューの特定を進めます。来期の目標を達成するために今期の振り返りを行っているタイミングなので、今回学んだことをすべて活用し、社内共有用のアウトプット資料を作成するつもりです。これにより、振り返りと目標達成の戦略を作成します。

データ・アナリティクス入門

平均だけじゃないデータの真実

データ比較は何が目的? データ分析において、比較は重要な手法です。たとえば、単純平均は代表的な指標ですが、これだけでは散らばりの情報が反映されず、重要なデータが見逃される危険性があります。そこで、標準偏差や中央値など、状況に応じたさまざまな指標を併用することで、より正確な分析が可能となります。また、グラフ化することにより、傾向を把握しやすくなり、新たな仮説を立てやすくなるという利点もあります。 サイト指標をどう考える? Webサイトにおける各種指標の検討でも、従来の単純平均だけでなく、データのばらつきを反映させる標準偏差の計算や、グラフを用いたビジュアル化が重要であると考えられます。こうした手法によって、これまで気付かなかった仮説を発見する可能性が広がります。 仮説検証はどう進む? 現在実施しているWebサイトのデータ分析についても、今回学んだ各種指標を活用し、改めて平均値の計算やヒストグラムによる可視化を行います。その上で、従来の仮説が成立しているかどうか、また新たな仮説が導き出されるかを検討し、反復的な検証により、より多角的な分析を進めていく予定です。

クリティカルシンキング入門

伝わる!分かりやすい資料作成の秘訣

相手への伝え方は? 相手に伝えるためには、文章や日本語だけでなく視覚的な情報の見せ方も非常に重要だと実感しました。自分の伝えたい内容を明確に把握した上で、その意図に沿った文章と資料を作成することが、正しく情報を伝える鍵だと感じます。 視覚表現の工夫は? また、情報を詰め込みすぎず、簡潔に伝えるために色やフォントなどの視覚的要素にも気を配る必要があります。分かりやすい資料作りを心掛け、無駄な装飾を避けながら、伝えたいことが明確に伝わるような工夫を続けたいと思います。 計画策定の流れは? 現在、8月末までに、他部書向けの中長期利益計画の策定に伴う説明資料を用意する必要があります。その際は、順序立てた説明の流れと、伝えたい内容やコンセプトが相手にしっかり伝わるように、構成を意識して進めていきたいと考えています。 資料作りのポイントは? さらに、自分が理解しやすい資料作りの工夫について、どのような点に注意しているのか、他の方の意見も伺いたいです。資料作成時に、例えば1ページあたりの伝えたい情報の数など、具体的な工夫があればぜひ教えていただけると助かります。

マーケティング入門

既存商品の魅力を再発見する方法

感情を込める理由は? 商品を購入する際には、単なるモノとしてではなく、そこに感情を込めることで、より身近に感じ、継続的に購入したいと考えることがあります。このことは、今回学んだ事例を通じて新たに理解しました。同じ商品でも、その雰囲気や他との差別化、商品のこだわりなど、どのような付加価値を付けるかによって、大手にはできない独自の方法で戦えることが新しい発見でした。 どの商品で勝負する? 現在、既存商品の中からどれを選んで世間に認識してもらうか、そして購入を促すための宣伝方法を模索しています。今回の学びを生かし、既存商品にどのような独自の付加価値を付けられるかを考えるのは良い方法だと感じました。次回の議論の場で、これを提案してみようと思います。 唯一無二をどう伝える? また、自社の商品がお客様にとって唯一無二だと感じてもらうためにはどうすればよいのか、どのように伝えるべきかという視点も重要だと感じました。この視点で見直すことに今回の学習で気づきを得ました。さらに、別の事例を参考にしながら、これまでと異なる視点で商品の発信方法を考えていきたいと思います。

戦略思考入門

未来を見据えた環境ビジネス戦略の重要性

学習から得た変化とは? 学習動画の最後で言われていたように、今回の学習で得た体系的な考え方を理解し、会社の全体戦略、事業戦略、部門戦略、自身の仕事のしかたについて、上司や経営陣と議論することが楽しいと感じられるようになりたいと思いました。引き続き理解を深めていきたいです。 環境分野での戦略立案の重要性 自社が携わる環境分野は、環境の変化に応じてニーズが変化しているため、将来を踏まえた分析に基づく戦略立案が重要です。テクノロジーや人口減少といった外部要因が事業に大きく関係するため、これらの外部要因と多角化した自社の既存事業の関係性を分析する必要があります。 正しいプロセスで中計案の再検討 現在、会社が策定している中計案について、今回学んだ「正しいプロセス」を踏んで自分なりに再検討しています。フレームワークによる分析を行い、それをツールとして使いこなせるように使いどころを把握していきたいと思います。全社戦略から他部署を含む既存事業について分析することに加えて、現在取り組んでいる自部署の新規事業の妥当性についても基本に則って分析し、メンバーと議論していきます。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

自分らしいリーダーシップの発見!

リーダー論の本質は? マネジリアルグリッドを意識することで、自分に欠けている視点に気づくことができました。また、必ずしもスーパーマンのようなリーダーが良い成果を出すわけではなく、メンバーの構成によって結果が異なること、そして違いがあるからこそ発揮されるものもあるという点は非常に納得できました。 状況でリーダー像変わる? パスゴール理論からは、同じ人物でも置かれた環境によって必要なリーダーシップのあり方が異なることを学びました。「どのような仕事をどのような相手に」提供するのかを意識することが重要で、現在関わっている風土改革プロジェクトでも、イベントや課題に応じて自分のリーダーシップスタイルを変化させることが有効だとわかり、非常にすっきりしました。 適切な指示は何? メンバーに応じたアプローチ方法についても考察しました。指示型で対応すべきメンバーがいる一方で、参加型で接することが適しているメンバーもいます。チーム内でどのように接するべきかを整理し、指示型で接するメンバーにはどの程度の具体的な指示が必要かを考え、周囲を巻き込みながら進めていきたいと思います。

デザイン思考入門

小さな挑戦が未来を拓く

ミニマムスタートは? とにかくまずはミニマムスタートを実践し、アイデアを形にすることの大切さを実感しました。何かを始めるときは、まず手を動かしてみることで、フットワークの軽さやアイデアの価値を見出せると考えています。 業務効率化はどう? 業務効率化が現在のテーマです。まず自分自身で試し、効果があれば注意点を整理した上で、チーム全体に波及させるという流れを重視しています。実際、類似業務を集中して行うことで、逐次実施していた無駄を減らすことができました。また、チームで実行することでお互いの業務内容を認識し、相互支援の体制が整いつつあります。これまでECRSの視点で整理してきましたが、今後はSCAMPERの手法を取り入れ、さらに付加価値のある業務へと進化させたいと考えています。 アイデアの見せ方は? アイデアは見える形にしなければ、その価値に気づかれません。絵に描いたモックアップや実際の試行は、デザイン制作の基本的な工程であり、何かを作ろうとする際に多くの人がまず取り組む作業です。こうした学びが、従来は手を出しにくかった他の業務へも応用できると感じました。

クリティカルシンキング入門

多角視点で見つける解決のヒント

課題分解は難しい? 現状の課題に対する対策を検討する際、まずは課題を複数の客観的な観点から分解することが有効であると気付きました。これまで自己の経験則や伝聞に頼ったために、対策が偏っているという自覚が生まれたのです。 事業検討のコツは? 自部門で新たな事業を考えるにあたり、自社の強みと弱みをさらに細かく因数分解することで、強みを活かす事業や弱みを補強する事業の検討に役立てられると感じました。また、現在の能力を十分に活かしていない業務についても、同様の視点で他の業界や分野に適用できる可能性があると考えています。 課題整理の秘訣は? さらに、課題の整理を進める際には、正しい日本語とわかりやすい可視化の手法を心掛け、上司や部下に対して明確に説明できるよう努めようと思います。具体的なアプローチとして、まず現状の問題点を洗い出し、複数ある課題に優先順位をつけながら浮き彫りにしていきます。その上で、仮説を立てながら対策案を文章化し、必要であれば数値やグラフを用いて示す方法を採っています。最終的には、これらの内容を上司にプレゼンテーションする形で共有する予定です。

データ・アナリティクス入門

分析の力で新規事業を成功へ導く

分析とは何かを考える 今週、私が学んだ点は以下の2つです。 1つ目は、「分析とは比較すること」です。比較しなければ、その数字から何が言えるのかわからず、数字を出すだけではあまり意味がありません。 分析目的の明確化が重要 2つ目は、「分析の目的を明確にすること」です。何のためにデータ分析を行うのか、それを行うことで自分は何を成し遂げたいのかを明確にしなければ、データの整理や加工の方法もわかりません。 実証実験の進め方と意義 私の部門では新規事業開発を担当しており、日本各地で実証実験を行っています。実証目的に紐づいたデータ取得の設計と分析・評価を行い、実証結果を基に次の方向性を探る際には、数字を用いて周囲に納得感のある説明を行うことが求められます。 データ分析のスキルをどう向上させるか 現在の業務の方向性を整理し、実証実験の意義と目的を改めて明確にすることが重要です。また、データ分析を専門とする教授とディスカッションしながら実証実験のデータ取得方法を設計し、実証後のタイミングで有効なデータを用いて自身で結果を評価できるようにすることが目標です。

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