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新た

に関する学び

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ビジネスモデルの理解を深めるには？ ビジネスモデルによって提供される価値が異なるため、どこに費用がかかり、どのように利益を生み出すかを理解することができました。他社のP/Lを見比べることで、その特徴や費用のかけ方がわかり、彼らの戦略を想像する手がかりになると感じました。 自社の毎月のP/Lをどう読み解く？ まず、自社の状況や自分が関わる事業の状態を、毎月のP/Lをしっかりと読み込むことで理解していきたいと思います。そして、単に計画と実績を把握するだけでなく、なぜそのような結果になったのかを検証し、今後の対策に何が必要かを自分の課題として業務に活かしたいと考えています。 直近と過去のP/Lをどう比較する？ さらに、直近のP/Lと過去のP/Lを比較して、どの数字がどのように変化しているのかを分析し、現在の自部門の問題点や必要な対策を明確にして、自分のアクションプランに取り入れていくつもりです。

正しい問いは何？ 「問い」を誤ると、その後の努力が無駄になる可能性があると感じました。そこで、常に「問い」から始め、本当に正しい問いであるかを考えることの重要性を学びました。また、そのプロセスを共有し、確認し続けることも大切だと認識しています。 会議で問いは必要？ IT業界においても、そもそもの「問い」が誤っていたり、思い込みにより不要な作業が生じている場合があります。したがって、会議や議論の場で「問い」を意識的に共有することで、無駄を省き生産性を向上させられるのではないかと考えています。 導く問いは何？ 今後も常に「問い」から出発し、その正しさを確認・共有する姿勢を業務に取り入れていきたいと思います。また、クリティカルシンキング研修で学んだ自分の思考の偏りに気づいた経験を踏まえ、学んだ手法や考え方を活用しながら論理的な分析やグラフ作成など、客観的な判断ができるよう努めたいと考えています。

顧客視点で改善は？ 自社サービスを顧客目線で改善するため、まずグループメンバーと顧客の体験を一緒に追体験しました。その中で、どのような改善が実現できるかをブレーンストーミングし、全員が活発にアイディアを出せるよう工夫しました。最終的にはKJ法を用いて、具体的なアイディアと検証ステップへと落とし込みました。 発想法はどう広がる？ 一方で、発想法を一人で試みるのはなかなか難しいと感じました。だからこそ、同僚や家族など身近な人と対話することで、視野が広がることを実感しました。また、スキャンパー法やオズボーンのチェックリストなど、複数の観点から考える手法を取り入れると、発想の幅が広がり、さまざまなアイディアが生まれることが分かりました。発想は制約を設けすぎず、多様な観点や対話を通じて数を出すことが大切です。特に、既存の技術や考えを組み合わせることで、新たな解決策へとつながる可能性があると感じました。

整理の成果は？ ピラミッドストラクチャーを活用して自分の考えを整理することで、新たな発見があることを実感しています。考えを深掘りすることにより、自分が設定した仮説が正しいかどうかを再確認することが可能です。また、伝え方の組み立てとしても非常に有効で、これまでの意思決定がより明確に見える学習となりました。 構成の見直しは？ 例えば、ポイントを作成する際には段階を踏んで進めていましたが、自分の考えを同じように組み立てることができていないことに気づきました。プロジェクトが進行している現場でも、もう一度自分の考えをピラミッドストラクチャーを使って見直したいと思います。 プロジェクトで何が？ まずは、現在進行中のプロジェクトを題材にして学んでいきたいと考えています。深掘りすることで新しい考えが生まれるかもしれませんし、どのように伝えたらよいかをさらにわかりやすくできるのではないかと思います。

どう変わる営業アプローチは？ 従来の営業では、顧客一人ひとりのニーズを探るために、いわばパズルのようなアプローチを取っていました。しかし今後は、アンケート調査や顧客訪問で得た意見をもとに、セグメントごとにニーズを把握し、そこで収集した情報にもうひとつの価値を加えてプロモーションを行うという、新たなマーケティングの視点を取り入れていきたいと考えています。 既存と新たな価値は？ また、医療機器においては保険適用などの制約があるためターゲットの大幅な見直しは難しいものの、既存の製品価値に加え新たな価値提供が可能であると感じました。この取り組みによって、顕在化しているニーズのみならず潜在的なニーズにも応えることができるため、より真の顧客ニーズを掴むことにつながると期待しています。今後は、表面的なニーズだけでなく、潜在的なニーズにも着目しながら、効果的なプロモーションを展開していきたいと思います。

データ比較の留意点は？ データの比較アプローチには、大きく分けて2つの方法がある。1つは、1つの数字に集約して評価する方法、もう1つはデータをグラフ化して視覚的に捉える方法である。 数字集約の意義は？ 数字に集約する方法に関しては、加重平均、幾何平均、標準偏差といった手法があり、今回初めて耳にしたため、新たな数値の捉え方を学べたのが印象的だった。 採用分布は何が見える？ また、採用が決定した方と不採用となった方の現年収およびオファー年収の分布を可視化することで、採用決定や辞退に関する傾向が明確になる可能性を感じた。 今後のヒアリングはどう？ 今後の選考では、現年収、希望年収、最低希望年収についてヒアリングを実施し、データを着実に蓄積していく。また、他社で採用が決定しながら辞退に至った方からも決定年収についてヒアリングを行い、自社のオファー年収との比較ができるように進めていきたい。

制約はどう役立つ？ 思考には、あらかじめ制約を設けることで考えやすくなると実感しました。自分の考えやすい方向に偏りがちで、整理せずにいきなり思考を始めてしまう癖があるため、最初に戦略的な整理を行うことの大切さを認識できました。理解している内容と実践できる内容には大きな差があるため、今後は意識して取り組む必要があると感じています。特に、職場ではこうした思考法の活用が求められているため、注意深く実践していきたいです。 整理はどう効果的？ また、思考する前にしっかりと整理し、戦略を立てることが重要だと感じました。考えを段階的に分解し、体系的に整理することで、無駄を省いた論理的なアプローチが可能になります。その結果、施策を立案する際に必要な思考過程を明確にできると考えています。今後は、この整理された思考法を実践しながら、自分自身の思考プロセスをさらに発展させる方法について議論していきたいと思います。

なぜ参考になったの？ 「売れない理由」や、物事をネガティブな面から観察する手法は大変参考になりました。また、「差別化の罠」という言葉が非常に印象に残り、心に深く響きました。社内では、どのメーカーのどの商品をターゲットとして新たな商品を開発するという話が日常的に飛び交っていますが、その際、肝心な顧客の視点が見落とされていないかと改めて考える必要性を感じました。 どう伝え方を考える？ さらに、顧客視点を再確認しながら、既存の商品をどのように魅力的に伝え、効果的な結果を引き出すかという問いを持ちながら日々の営業活動に取り組む意識が芽生えました。具体的には、商品の特徴を顧客の状況に合わせて強調するポイントを変える工夫が必要です。B2Bのビジネスにおいては、単なるネーミングではなく、企業全体としての期待と商品の個々の機能や特徴をどのように紐づけるかを、メンバーと議論しながら確立していきたいと感じています.

数値の背景はどう？ 与えられた表の数値をそのまま眺めるのではなく、背景で何が起きているのかを正しく把握するために、一手間かけて加工・分析することが大切です。具体的には、When（いつ）、Who（誰が）、How（どのように）といった視点を意識し、複数の切り口から数値を分解していきます。 分解作業で何が見える？ こうした分解作業を繰り返すことで、単なる数値の羅列からは見えてこなかった特徴的な傾向や課題が徐々に明確になっていきます。また、各切り口がMECE（漏れなく、重複なく）となっているかどうかを常に確認することで、偏りや見落としのない分析が可能となります。 新たな発見に迫る？ 業務においては、既にMECEに分解された売上データを用いて分析を行っています。今後は、自身でも複数のMECEな切り口を試すことで、従来見えていなかった新たな発見につながる可能性を実践してみたいと考えています。

財務状況はどう把握？ オリエンタルランドの財務表をもとに、企業の財務状況について理解を深めることができました。自社の経費が原価となるか販管費となるかは、その提供価値によって変わるという点も学び、大変参考になりました。 各業界で何が違う？ また、カフェ、鉄道、クラウドサービス、航空、小売り、ビジネスツール、映像配信など、さまざまな事業の財務諸表を調査することで、損益計算書や貸借対照表の構造や特徴を把握することができました。事業ごとに大きく異なる点が明確になり、理解が深まりました。 投資効果はどう検証？ さらに、予算構成を考える際には、自社の提供価値をしっかりと見極め、なぜその投資が必要なのかを論理的に説明することが重要であると実感しました。提案の中で投資効果を具体的に示し、その投資が将来の売上や純資産の向上にどのように寄与するのかを明確にすることが、説得力ある提案につながると感じました。

どんな多角視点を持つ？ 今週は、データを分析する際に、一つの側面だけで判断するのではなく、さまざまな切り口から分解・分析することの重要性を学びました。グラフや図表を別の指標で捉え直すだけで、情報の見え方が大きく変化する経験を通し、すぐに結論を出すのではなく、「本当にそうか？」と一度立ち止まって考える必要性を実感しました。 分析の深さはどうなる？ また、「複数の切り口からデータを分析する」という視点は、新たな施策や社内企画を立案する際に大いに役立つと感じました。これまで、人事施策の設計では課題を出発点としてデータを根拠に説明する場面で、集めたデータの分析が浅いために説得力に欠けるという課題がありました。今後は、まず「目的は何か」を明確にし、どのデータが必要か、どんな切り口で分析すべきか、また抜け漏れがないかを確認しながら、複数の仮説のもとで進めていくことに努めていきたいと考えます。

生成AIで視点は変わる？ 生成AIは、相談、要約、文章作成など多方面で活用できるツールです。特に相談の際には、自分では気づかなかった視点や観点からの意見を得ることができ、新たな発見や広い視野をもたらしてくれます。 正確さはどう保証する？ また、要約や文章作成においては、あくまで「それっぽい」結果を出力するため、内容の正確性や表現の適切性については自ら判断する必要があります。現状の生成AIは、正解を必ずしも求めなくてもよいシーンでは非常に役立ちますが、正確な答えが求められる場合には、AIのアウトプットをそのまま使用するのは危険であると学びました。 議事要約の魅力は何か？ さらに、議事の要約に関しては、1対1で行ったフリーな会話の記録などを後から振り返る際に非常に役立ちます。文章作成においても、校正の道具として活用することで、自分自身の気付きやチェックの補助として有効であると感じています。