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考える ✕ 検討

に関する学び

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どうして分解が必要？ 問題が起きたとき、まずは「どうすれば」という視点から考えるのではなく、問題を細かく分解して捉えることが重要です。具体的には、まず現状を把握し（What）、その問題がどこで発生しているかを認識し（Where）、なぜ起こったのかを明らかにし（Why）、その上でどのように解決すべきか（How）を検討する流れが求められます。 どのパターンが有効？ また、問題解決のパターンは大きく2つに分けられます。一つは、あるべき姿に対して過去の実績が届いていなかった場合、もう一つは、未来の理想と現状との間にギャップがある場合です。これらの状況を整理するためには、ロジックツリーを活用し、「What」「Where」「Why」「How」の観点から一つひとつ問題を解明していくことが効果的です。さらに、情報を漏れなくダブりなく整理するMECEの視点も大切です。 何が運用の障害？ 今、営業から導入プロセスに至るまでのオペレーション検討を進めていますが、まだ実際には運用が始まっていないため、各段階で運用面の不備が見えてきています。そこで、まずは現状のフローにおいて何が問題なのか、理想の状態はどのようなものかを洗い出します。その上で、問題箇所を特定し、最適な解決策を考案していく必要があります。 どうやって整理する？ 各検討箇所ではロジックツリーを用い、「What」「Where」「Why」「How」の視点で分析を繰り返していくことで、問題を一つずつ確実に解決していく姿勢が大切です。頭の中で漠然と把握しているだけでなく、明確に言語化して整理することで、問題解決への道筋がはっきりと見えてきます。

実際の本質は？ マーケティングを学ぶ前は、フレームワークや知識をたくさん習得することが全てだと思っていました。しかし、実際には、顧客に商品の良さを伝え、魅力を感じてもらい、行動の変容を促すことが本質だと理解しました。その結果、自分の知識不足を痛感するとともに、すぐにでも訓練を始めたいという意欲が湧きました。 売れた理由は？ 特に、なぜある商品が売れたのかを徹底的に考えるワークは、新鮮な驚きでした。自分が既に知っている商品を題材に実践しながら、世の中で売れている他の商品にも興味・関心が広がりました。 どう売り込む？ 作った商品をどのように売り込むかを考えることは、私の業務の一つです。今後は出発点を顧客や市場に置き、誰にどのように満足してもらえるかを何度も検討した上で、何を作り出すかを決定していく考えに変えていきたいと思います。 知識不足は補えた？ また、世の中についての知識不足を補うため、マーケティング脳を鍛える切り口として、以下の３つの視点を実践しています。 興味の源は何？ １．自分が興味・関心を持つ分野で、売れている商品は何か、なぜ売れているのかを考える 同世代はどう？ ２．自分と同世代や同業種など、共通点のある分野で、売れている商品は何か、なぜ売れているのかを探る 異分野の秘密は？ ３．自分と直接の共通点が見られない分野で、売れている商品は何か、なぜ売れているのか分析する 意見はどう活かす？ 各視点から、毎日最低１つずつ事例を挙げ、なぜ売れているのかについては身近な人にも意見を聞くことで多角的な視点を取り入れるよう努めています。

顧客視点は十分？ これまでは自社や自部門の強みと弱みだけに着目して差別化戦略を考えてきたと感じます。しかし、事例で示されたように、施策が本当に顧客に求められる価値となっているか、顧客視点での競合―すなわち差別化の相手が誰で、どのようなアプローチをとっているのか―を把握することが必要です。また、その施策が実現可能であり、継続性があるかを吟味しなければなりません。どれだけコストや工数をかけても、持続できなければ意味がありません。 戦略実行は可能？ 差別化戦略を検討する際には、ポーターの３つの基本戦略やVRIO分析といったツールを活用することが有効です。これらの分析手法を用いながら、段階的に検討を進めることで、戦略の実行可能性を高められると感じます。 採用戦略は効果的？ また、競合他社の採用戦略を分析することで、どのように求職者の注目を集め、定着率を向上させるかを考える機会が得られるでしょう。更に、日々のオペレーションにおいて、他社と異なる運用上の優位性を意識的に追求することが大切です。 キャリア差別化は？ メンバーのキャリアについても、人材育成の過程で他にはない差別化を意識したキャリア形成をサポートすることが求められています。新卒採用やキャリア採用においても、独自の差別化戦略を企画し、実行に移すことが重要だと感じます。 業務向上は順調？ 業務の品質やスピード向上のための勉強会も有効な取り組みです。さらに、メンバー各自のスキルマップやこれまでの経験を整理し、独自のキャリア形成につなげるために共に考える姿勢が、今後の成長につながると実感しました。

社会的責任を問う理由とは？ 企業のマーケティング活動は、非常に複雑な社会の中で行われています。世界的なファーストフードチェーンの例を通して、購買行動プロセスやこれからのマーケティング手法についての基礎的なフレームワークを学び、社会的責任（CSR）やSDGsへの取り組みが注目されています。企業は消費者の個人的なニーズだけでなく、社会全体のニーズにも応えることが期待されるようになっており、ますます企業としての存在意義を問われる場面が増えていると感じました。 介護業界での売上アップの方法は？ 介護業界においては、利用者の獲得や人材確保が重要であり、相談員のスタッフと連携して売上アップを目指すことが求められます。そのため、企業サービスの見せ方を改めたり、過去の業績を再評価することが必要だと考えます。 PDCAで何が変わる？ 直接的にマーケティング手法を当てはめるのは難しいですが、研修資料を作成したり社内で問題が発生した際には、５W1HやPDCAサイクルを意識して対応することが役立ちます。また、GAIQ認定という無料で受講できる試験があるので、それについても調べてみる価値があると思います。 各業界の戦略に学ぶ 流通や観光、エンターテイメントの分野にも興味があるので、それぞれの業界でどのようなマーケティング戦略が使われているのかを考えることは、非常に興味深いです。毎日の空き時間を活用して復習し、講義で学んだことを自分のキャリアにどのように役立てるか検討しています。ケーススタディを通して印象に残ったところとまだ明確でないところは、質問できるように準備しておくことも大切です。

仮説とは何か？ 仮説とは、論点に対する一時的な答えを意味します。仮説を立てる際には、決め打ちせず複数の可能性を検討することが重要です。フレームワークを活用して、どの指標を基準に、何と比較するか、またそのためにどのようなデータを集計し、どのように見せるかを考える必要があります。 データはどう取る？ また、着目する指標や比較対象のデータを収集する際には、「誰に、どのように聴くのか」という点が大切です。都合の良いデータだけに頼ると、誤った仮説を前提にしてしまうリスクがあります。他の可能性を十分に考慮することで、不要な仮説を排除し、より正確な情報に基づいた議論につなげることができます。 議論はどう進む？ 日常の業務においても、仮説をもとに論点を提示し、議論を重ねる場面が多いです。これまで経験や肌感覚から決め打ちしていた仮説も、複数の視点で検討することで、より網羅的かつ具体的な検証が可能になります。仮説を裏付けるデータの示し方や、どのように比較し、提示するかという方法も試行錯誤の対象です。 人事事例はどう見る？ 人事領域の取り組みとしては、スタッフが出会い採用内定、入社からその後の活躍、さらには休職や退職に至るまでのジャーニーマップを構築した事例が挙げられます。まずこれまでの経験や収集できるデータをもとにストーリーとしてのジャーニーを描き出し、その後、ヒアリングや不足しているデータの補完によって仮説を検証・肉付けしていくという方法です。このとき、現状の仮説が網羅的かどうか、また他の切り口がないかを再確認し、データの取り方や示し方を見直すことが大切です。

数字をどう見捉える？ 具体的なケーススタディを通じて、数字の分解やイシューの設定、メッセージの伝え方について学びました。数字を分解する際、特定の実例に引っ張られると、考えの幅が狭まることに気付きました。特に「観光」のイメージに縛られると、抽象度を上げる思考が難しくなりがちです。紙に書き出して共通点を探るなど、可視化する方法で考えるのが有効だと感じました。 見直しは本当に必要？ また、イシューの設定では、他の数字を何度も確認しないと安心できない点が学びとして大きかったです。ひとつのイシューを見つけたとしても、「本当にそれで大丈夫か」「見落としていることはないか」を考え、数字の分解を見直すことを習慣にしたいと思いました。 チーム戦略はどうする？ 現在リーダー役を務めているので、チームのメンバーや組織課題に向き合う際にこの知識を活用したいです。特に次年度のチーム戦略や目標を立てる際には、現状の組織課題をしっかりと把握し、イシューとして捉えた上で解決策を考えていくことが重要です。 抽象化の秘訣は？ 抽象度を上げる思考は、身近な課題にも当てはまります。組織課題に取り組む際、他者から聞くチームのイメージや現在の業務に影響されて、思考の抽象度が上がりにくいことがあります。紙に書き出して抽象化する努力をしてみようと思います。また、イシュー設定に関しては、実務では分かりやすいイシューを見つけた時点で他の可能性を除外し、解決策を考えることが多いです。思考のプロセスを意識し、イシューを見つけた後にはそのイシューを再検討し、他の分解方法も試してみることを習慣化したいと考えています。

数字の意味は何か？ 数字が持つ意味をより深く理解するためには、まず情報を分解して、その解像度を上げることが重要です。一つの視点だけでなく、複数の切り口から現象を分析することで、より正確な現状把握に繋がります。 結論前の検証は？ 具体的には、一つの傾向に満足するのではなく、さらに他の可能性を探る意識を持つことや、得られた分析結果からすぐに結論を出すのではなく「本当にそうなのか」を丁寧に検証する姿勢が求められます。また、頭で考えるだけでなく実際に手を動かし、様々な視点からデータを見直すプロセスも大切です。 MECE活用で分析は？ さらに、分析を行う際にはMECEの考え方を取り入れることが有効です。具体的には、階層、変数、プロセスという視点から、物事を漏れなく、重複なく整理していく手法が挙げられます。たとえば、プログラムの参加者数の伸びを検討する場合、年齢だけでなく居住エリアや参加プログラムの種別といった観点から属性を分析することで、より多角的な理解が可能になります。 課題整理はどう進む？ また、自身の業務上の課題を明確化するためにも、評価の視点が抜けや重複なく組み込まれるよう、MECEを活用して細分化し、その対応力を数値化する手法は効果的です。担当している事業プログラムの認知度についても、過去数年間のデータを大学別、学部別、学年別、応募種別などの切り口で集計し、グラフ化することで、現状と改善点を明確にできます。もし、最初の分析で十分な結論が得られなかった場合には、別の切り口から再度分析を行い、想定される課題について漏れや重複がないよう整理することが大切です。

経済性の理解は十分？ 規模の経済や不経済、範囲の経済、ネットワーク効果といった概念を正しく理解することは、事業経済性のメカニズムやビジネス法則を誤らないために必要です。特に、指数関数的に変化する現代では、テクノロジーがキーワードとなり、迅速な対応が競争の基盤となっています。 シナジーは本当に有効？ 学んだことの一つに、「シナジーは本当にあるのか」という点があります。既存の資源を活用して効率的にビジネス展開を行うことが一般的ですが、その方法が本当に効果的なのか、既存資源が競争優位性として本当に機能しているのかを慎重に分析する必要があります。シナジーが逆に非効率的になることもあるからです。 部署異動は効果ある？ 自社業務に当てはめて考えると、社内異動が範囲の経済に関連するのかという疑問が生じます。現在所属している技術部から、将来的にマーケティングや営業など他の部署への異動を考慮していますが、過去の知見や経験を新しい部署に活かすことでシナジー効果が本当に生まれるかという点について考えたいです。これをどのように分析し、判断すべきなのかを検討しています。 兼任制は効率化？ また、組織内で兼任制を採用しており、ISO監査やプロジェクト管理、営業活動を行っていますが、規模の経済性から見るとこの方針が適切かどうかも重要な検討事項です。このようなことも鵜呑みにせず、メリットとデメリットをしっかり整理し、分析する習慣を持つことが大切です。指数関数的に変化する時代において、判断に迷う場合はまず行動を起こし、やりながら調整しつつスピードを出すことも求められていると感じます。

経緯と意見をどう文章化する？ 実践演習では、経緯や意見が文章化されているため、より俯瞰的に考えやすくなったと感じました。リアルな状況ではなかなか難しいことです。 視座を高く保つ重要性 まず、視座を高く持ち、全体的に見て価値が生み出せるかを考えることが重要です。また、他の人の意見を聞き、抜け漏れなく情報を整理すること。そして、情報整理にはどれかのフレームワークを活用することが大切です。この3点は普段意識が薄れてしまうことがあるので、これからは意識的に取り入れ、業務の中で自然に活用できるようにしていきたいと思います。 フレームワークをどう使うべきか？ 私の所属するグループでは、「フレームワークを活用しろ」という指示が度々あります。しかし、よくある問題として、前後の情報の繋がりもなく、フォーマットを埋めただけで満足してしまうことがあります。今回の学習で、フレームワークの使用目的や、整理された情報をどう繋げるのかを学んだため、まずは基本の3Cに立ち返って取り組んでいきたいと思います。 不足情報はどう補う？ 新規事業領域に携わっている特性上、市場形成が未成熟だったり、自社が初めて参入を検討する領域であったりするため、情報蓄積が不足しています。まずは現在持っている市場環境や競合、見込み顧客へのヒアリング結果を集約し、それを3CとSWOTのフレームワークに当てはめて、不足している分析を整理しようと思います。整理した内容については、メンバーと共有し、過不足を確認した上で、現在の事業計画と比較。根拠の薄い要素や計画に修正が必要な点を洗い出して進めていこうと思います。

競合整理はどう進む？ 競合の特徴を細かく整理することは、自社の立ち位置を正確に把握するための基本です。単なる業種の違いだけでなく、顧客のニーズも含めて幅広く捉えることで、より実情に即した分析が可能となります。 施策選びはどこに？ 施策を選定する際は、コストと利益のバランス、持続可能性、顧客への訴求力、そして自社の強みとの整合性を評価軸として意識することが重要です。このような基準をもとに判断することで、単なる思いつきに流されずに、意味のある選択を行う姿勢が育まれます。 差別化の鍵はどこ？ また、差別化戦略を考えるときは、ありふれたアイデアに走るのではなく、他業界の事例などを参考にしながら、あえて新しいポジションを追求することが求められます。ライバルにとらわれすぎず、自社ならではの魅力を創出する視点が大切です。 改善案の優先は？ さらに、インフラ改善案や運用改修案が複数ある場合、コストに見合うか、持続的な効果が期待できるか、一時的な施策にならないか、そしてチームや組織文化との整合性を考慮して優先順位を付けることが実践的だと感じました。こうした評価軸があれば、迅速かつ効果的な施策の実行が可能です。 提案のポイントは？ 具体的には、課題や改善の話が出た際に、即座に複数の案を検討する習慣を身につけ、上司やチームへ提案する際にはコスト、効果、整合性について一言添えるような姿勢が重要です。自分で出したアイデアや改善施策に対して後から振り返りを行い、他の提案も「コスト、持続性、整合性」の観点で評価することで、日々の業務改善に繋げていきたいと考えています。

視点を変えると何が見える？ 私は、視点、視野、視座を変えて考えることで、考えが広がることを実体験を通じて理解しました。自分の思考が同じ場所で堂々巡りしてしまい、時間がかかる理由の一つは、これらの3つの視点を意識して物事を考えられていないことだと感じました。 視座の高さを調整するには？ 視座を上げることは意識したことがあったものの、視座を下げることは試したことがなかったと気づきました。例えば、自分の部下やそのさらに部下であったらどのように見えるか、という観点を持って考えてみることを心がけたいと思います。 思考を深めるトレーニング法 同じところで思考がループする場合には、具体と抽象の間を行き来しながら「つまり？」や「他には？」と考え、頭の使い方をトレーニングしていきたいと思います。これは、事業の改善案を検討する際にも役立てたいと考えています。 広い視野で課題を発見する 私は自分やステークホルダーの視点に偏りがちですが、実務を遂行するメンバーやそれ以外の従業員の視点も取り入れてみようと思います。そして、改善案を検討する際には、課題を洗い出す必要があるため、具体と抽象を行き来して「つまりこれです」を見つけ出したいです。 仕事に役立つメモ法とは？ 考えに没頭してしまうことがあるので、意識を戻すために、仕事用のPCやノートケースに以下のようなメモを貼っておくことにしました： - 3つの視 - 「つまり？」「他には？」 - 批判的なもう一人の自分 頭の中を整理するためには、アウトプット（紙に書く、PC上のツールを使うなど）も活用していきます。

リソースの投入はどう？ リソースは限られているため、最も効果的な場所にリソースを投入する必要があります。そのためには、優先順位を明確にし、判断基準をしっかり持つことが重要です。事例で学んだROI（投資した資本に対して得られる利益の割合）は非常に参考になりました。また、手元に判断材料がない場合には、仮説思考を活用して検討を進めることも有効です。異なるパターンを考慮し、ポジティブ、ネガティブの両面から設定を検討するのもよい方法です。複数の視点を持って考えることは、ビジネスの複雑な状況において必要不可欠です。 ROI評価、改善は？ 判断過程でROIが低い業務は、思い切って見直すべきです。戦略においてはメリハリをつけて判断し、数値に基づいて決断することが求められます。 業務の見直しは？ 自身の業務を見直す際、費用対効果を考えてみます。時給9千円に見合っているかどうかも考慮します。 業務改善の具体策は？ - **帳票管理** 帳票の整合性確認に時間がかかっているため、これを自動化することを検討します。 - **報告資料** 報告内容が多く、時間がかかるため、上司が使わないであろう報告内容は簡略化します。 - **新規顧客獲得活動** マッチングプラットフォームを用いた活動で受注率が低いため、自組織の強みを活かした案件にシフトし、紹介活動に力を入れます。 - **活動行動ログ** より良い目標に向かうために活動の目標を明確にし、それに基づくデータを再確認します。正しい分析を行うために、ゴミデータの除去も意識します。