(29ページ目)

新た

に関する学び

---

講義の振り返りは？ 今週は講義や演習を通じて、学びの振り返りや反復を重点的に行いました。忘れていた学習内容やキーワードも再確認し、改めて重要なポイントを点検できました。クリティカルシンキングの学習では、単に思考を鍛えるだけでなく、社会人として効果的に学ぶためのポイントも確認できたと感じています。それには、ルーティンの構築、反復、他者との共有、実践での活用が含まれます。 会議準備はどうだった？ 様々な会議に向けた準備では、資料と発表シナリオを作成する際、イシューの設定と論理構造の構築を実践しました。具体的には、人材戦略検討会の資料作成とファシリテーション、労使協議の資料作成と説明、社内研修の講義資料作成と説明に取り組みました。 チームで何を学ぶ？ チームメンバーとの打ち合わせの際には、問題解決のための打ち合わせやファシリテーションを行い、若手メンバーの育成や指導に力を入れました。課題解決の際は、まずメンバーとイシューをしっかり把握し、すぐに解決策には飛びつかず、課題の本質に向き合うような問いかけを心がけています。メンバー育成においても、直接解決策を示すのではなく、できるだけ本人が自らの言葉で考えを導き出せるようなコーチングを実践しています。 資料作成は順調？ また、資料作成の際には下書きを欠かさず、論理的に構成する作業を行っています。これにより、説明時のシナリオも作りやすくなります。新たな知識やスキルの習得時（資格取得等）にも、学習の仕掛けづくりを意識し、朝の決まった時間にルーティンを形成し、自分の言葉での言語化などを心がけています。

多部署で意見交換は？ ブレインストーミングやKJ法を活用して、四半期に一度、他部署との間で自由な意見交換の場を設けています。この取り組みにより、異なる視点が交わり、業務に新しい刺激を与えることができました。 紙で具体化してみる？ サイトデザインの見直しやメールの構成を考える際には、ペーパープロトタイピングを取り入れています。紙に概念を落とし込むことで、イメージが掴みやすく、関係者からの意見も自然と集まりやすくなると実感しています。 実践で何が変わる？ また、業務ではブレインストーミングとKJ法を積極的に実践しており、出された意見が新たなコラボレーションの機会につながることも多くあります。これまでは、意見が思うように出せずに気後れしてしまう場面もありましたが、再学習することで、発言しやすくなったと感じています。 視覚共有のメリットは？ さらに、ペーパープロトタイピングは視覚的に内容を共有できるため、具体的なフィードバックを得やすい手法であると感じています。一見シンプルながら、イメージを共有する効果は抜群でした。 多手法に挑戦してどう？ 加えて、ブレインストーミングには多様な手法が存在することを実感しています。今回初めてSCAMPER法を試み、応用や転用の面で難しさを感じる部分もありましたが、試行錯誤の中で新しいアイデアの可能性を見出せました。さらに、最近ではAIを活用して自動でカテゴリ分けを行うブレインストーミング用ツールも存在し、工数の負担が軽減されながら、効果的にアイデアを発散・収束させることが可能になっていると感じています。

データ分析の進歩を実感 これまでの実践演習のおかげか、ライブ授業の例題の際、自分が受講以前よりデータの着目ポイントがわかるようになったこと、仮説を複数出すことが怖くなくなっていたことに気付きました。また、ライブ授業の中で出てきた「やみくもに分析しない」という点も、性格上ハマりやすい沼だと思うので、優先順位を考えつつリソース配分を意識しながら分析したいと思います。 ディスカッションでの学び方とは？ ディスカッション形式で例題を解くことで、人によってデータの見方や感じ方が違って面白かったです。一人でこっそり分析するよりも、複数人で話し合いながら進める重要性を感じ、実務でも活かそうと思いました。 新規事業におけるフレームワーク活用 新規事業を担当しており、これから多くの施策や企画を立ち上げる機会が増えると思うので、その際には効果的な施策を打ち出すために、問題解決のフレームワークを使って体系的に進めていきたいです。今回の講座で学んだ大きな収穫の一つは「振り返ることの重要性」です。グループワークを通して意見を交換し、その際に振り返りとして自分の考えをまとめる時間があったことが学びに繋がりました。施策を打った後も、その振り返りを必ず行い、次に活かせるようにしたいと考えています。 データをどのように活用すべき？ 今後も引き続きデータ分析の講座や研修を積極的に受けたいです。実務レベルでは、常に仮説を持ち、複数の切り口からデータを分析・比較し、結果の検証を行うという順番を意識しています。一部のデータだけを見てすぐに判断しないように気を付けたいと思います。

商品に新たな用途を見つけるには？ 今週の事例では、既存の商品に新たな用途を見つけることで新しい市場を開拓したことが印象的でした。また、別の事例ではポジショニングの軸を巧みに設定し、新市場を発見したことに学びがありました。これにより、既存の商品でもポジショニング・ターゲティングを変えることで、新たな顧客層や市場に参入できることを理解しました。 自社での新価値創出の難しさとは？ しかし、これを自社に置き換えて考えると、他社には真似できない複数の強みから新たな価値を生み出し、新市場に参入することの難しさを実感します。ターゲティングに成功したY社や、手軽に挽きたて珈琲を購入できるポジショニングでヒットしたS社の事例を通じて、ポジショニングとターゲティングの重要性がさらに理解できました。 差別化と新用途のチャンス 多くの競合が存在する中で、自社の商品は異なり差別化はできているものの、その競合と同じポジショニングをとっています。差別化ができているからこそ、新しい用途を生み出し、新しい価値でこれまでにない市場に参入するチャンスがあると感じました。このため、ポジショニングマップと訴求ポイントを深堀し、まずはテスト的に自分の顧客を対象に実践してみたいと思います。 どんなターゲット層を狙うべき？ 具体的には、大手コンビニから地域のコンビニ、都市部や田舎のコンビニまで、どのような商品陳列でどのターゲット層を重視しているかを確認する必要があります。そして、自社商品の新たな用途がないか？そのターゲット層に向けたリーチ方法が本当に適切か？を深く議論していきます。

自問自答の意味は？ 人にはそれぞれ「思考の癖」があることを知り、とても勉強になりました。この前提を理解することで、自分自身を疑い、自問自答を繰り返す作業が思考力の向上に繋がると感じました。また、重要なのは目的を把握するだけではなく、それを「押さえ続けること」だと思いました。時折できる瞬間とできない瞬間があるため、なぜできなかったのか、単に意識が不足していただけなのかを分析し、客観的な視点を持つことを習慣化していきたいです。 業務整理のコツは？ 業務への活用については、現在取り組んでいる売上などの社内データの統合・管理運用プロジェクトに役立てたいと考えています。このプロジェクトでは、情報が散乱しており、様々なツールが存在する中でどのように整理するかを考える必要があります。また、各部署の意向が混在している状況において、調整は重要ですが、その前にプロジェクトの目的や理想の状態を常に念頭に置いて議論を進める必要があると感じました。他部署の人たちにも納得してもらうために、わかりやすい論理構成や伝え方にも活用できると思います。 客観視点の意義は？ まずは常に客観的視点を持ち続けることが大切です。アイデアや結論が出た際には、「本当にそうなのか」「抜け落ちはないのか」「そもそもどのような目的だったか」と自問自答し続けることが重要です。 会議をどう活かす？ また、客観的な視点を持てない瞬間もあるため、その後に会議を振り返り、「もしその場で客観的な視点を持てたらどうなったか、目的に立ち返ったらどうなるか」と想像し、常に客観的視点を維持したいと思います。

数字分析の本質は？ 数字を分析するとき、一つの要素だけでなく、複数の要素を組み合わせて分解することで、新たな視点が得られることがわかりました。分解することで初めて見えるものがあり、実際にデータを操作してみることの重要性を感じました。エクセルで表をダウンロードし、関数や条件付き書式を使って分析することで、数字に隠れた情報も明らかになりました。また、どの要素をどのように分解すればどんな結果が出るのかを予測しながら作業することが、分析の精度向上に繋がると実感しました。 工数分析の効果は？ 具体的には、コールセンターの効率化にこの分析手法を活用したいと思います。応答時間、後処理時間、入電内容、お客様の待ち時間などの観点から、それぞれの業務にかかる工数を数値化できます。これにより、どの業務に多くの工数を費やしているのかを可視化し、効率化の余地がある業務を特定することが可能です。 多角度分析のヒントは？ さらに、コールセンターでは顧客から情報を得るだけでなく、それを様々な角度で分析して新たな顧客獲得のヒントを見つけることができると感じました。こうした情報は営業やマーケティング部門でも必要とされるでしょう。どんな情報が役立つかを部署間で話し合い、共有することが重要です。 新たな要素を探す？ 今後、毎月集計しているお問い合わせ内容や顧客情報を新しい要素で分析してみたいと考えています。これまではカスタマーセンターの視点で集計を行っていましたが、マーケティング部門の視点でどのように数字を分解できるかを検討し、目的に応じた分析を進めていきたいと思います。

仕事にどう生かす？ バリュープロポジションと3つの合致、ラピッドプロトタイピング思考は、日常業務にも活かせそうな考え方だと感じました。経営・組織戦略の分野では、必ずしも「もののプロトタイピング」を行うわけではありませんが、「作りながら考える」姿勢が非常に重要であると実感しました。 試作で何を知る？ デザイン思考が一般教養に近づいている現状からも、プロトタイピングを単に「物」に限定するのは難しいと考えます。ビジネスモデル、カスタマージャーニー、架空のセールスレター、商品チラシなど、試作できる分野が多く存在し、「アウトプットしながら考える」癖をつけることが大切だと思います。 アイデアはどう伝える？ 今回の取り組みでは、プロダクトイメージ、サービス構想、拡張機能のアイデアを絵や図にしながら考えるプロセスに取り組みました。実際にアウトプットすることで、無理なアイデアや、他の分野に拡張した方がユーザーにとってメリットが大きいという視点が多く見えてきました。 戦略転換の理由は？ また、本来はあらかじめ経営戦略上で決めるべき事項も存在すると思います。激しい競争の中で従来の領域に挑むのか、あるいは新たな価値を生み出す領域にシフトするのか、いずれも議論すべきポイントです。例えるなら、100m走で新記録を狙うのか、障害物競走で柔軟に戦うのかという違いに似ています。私自身は、初めから障害物競走のアプローチを選びました。今後は、デザイン思考にとどまらず、こうしたワークが経営戦略上どのように位置づけられるのか、包括的に捉える視点がさらに必要だと感じています。

情報はどう整理する？ データを分析する際には、まず与えられた情報をそのまま受け取るのではなく、必要に応じて自分で欄を増やし、追加の情報を作成することが重要です。そして、その情報を視覚化し、絶対値だけでなく相対値も考慮しながらデータを評価することを心がけるべきです。 区切り方はどう決める？ 次に、データを視覚化する際には、データの区切り方によって見える情報が異なることを認識し、自分の仮説が事実かどうかを確認するためにどの単位でデータを区切るかを慎重に考える必要があります。一番重要なのは、データをさまざまな切り口から分解し、単純に受け入れるのではなく、再度丁寧に考え直す姿勢です。 分解精度はどう向上？ 業務においては、改善提案資料の根拠を示す際、日常的に発生する内容に対して、前回よりも今回、今回よりも次回と、分解の精度が向上していることを自分で確認しながら取り組むことが求められます。また、新しい運用の実施可否を判断してもらう際や、イベントのアンケート結果を分析する際、応対品質評価結果を分析する際にも、しっかりとしたデータの準備と分析が必要です。 事実確認は万全か？ 確かな事実を分析するには、必要なデータが揃っているか、十分に分解されているかを事前に確認し、その上でデータ分析を開始するようにします。これにより、ただ手元にあるデータをそのまま見るのではなく、一時停止してデータを視覚化し、仮説が事実であるかを確認することを意識します。そして、MECEなどのフレームワークを活用し、抜け漏れがないかを確認した上で結論を導き出すことを心がけます。

分析の前提は合ってる？ 「分析とは」「データについて」「ビジネスにおける分析」についての解説を通じて、日常の業務における暗黙の前提が見直される機会となりました。データ分析には、それぞれの経験により前提や基盤となる考え方にバラツキがあることが分かり、データを比較する目的を意識する大切さを学びました。ワーキンググループでは、積極的に意見交換を行い、メンバーからの多くの意見を参考にしつつ、自らの意見も発信できたことに感謝しています。 未来予測をどう図る？ 普段の業務では、「分析とは」「データについて」「ビジネスにおける分析」についての振り返りを行い、業務の流れを見直すことができました。社内のKPI達成のために、次月に向けた改善計画を策定していますが、過去の実績結果をもとにした流れだけでは未来予測が考慮されていないことに気づきました。そのため、未来予測をデータとして仮想化し、改善計画に組み込むことで、より効果的なアクションを起こしていきたいと考えています。 改善策はどう統一？ 現状では、分析後の改善アクションが各メンバーの個人裁量に委ねられていることに気づきました。この活動を通じて得たデータを元に、ベースラインを見つけることで、他の拠点や部署にも均質な業務品質を展開できる可能性があると感じています。 新たな発見はある？ 一方、メタ思考的な視点から、社内に未分析の領域があることも考えられます。これらを確認し、分析する価値が見出された場合には、新たなデータ取得の検討や仮説構築を通じて、具体的な成果を導き出す道筋を考えたいと思います。

どうしてペルソナが鍵？ 生成AIのビジネス活用支援の立場から、生成AIの利用方法について考えました。自ら生成AIをどのように活用するかを検討し、実際の運用で示された課題を把握することは可能です。しかし、利用するお客様ごとに使用シーンや前提知識、目的が異なるため、彼らに共感し課題を正しく理解するには、ペルソナをしっかり定義し、その前提条件や目的、状況を想像して整理する必要があります。 顧客役割シミュレーションは？ また、生成AIに顧客の役割を模倣してシミュレーションしてもらう手法も有効だと考えます。ペルソナで定義したユーザーとして課題を提示してもらうことで、要件定義のプロセスに新たな視点を加えることができるため、実践的な検討に大変役立ちました。 利用後の効果は何？ 実際に利用してみると、生成AIからユーザー役として現実に即した質問が提起され、単なる想像にとどまらない網羅的な事前検討ができることが確認されました。従来、ユーザーを実際に巻き込む場合、コストがかかるという課題がありましたが、生成AIを用いることで低コストで実務に近いシミュレーションが可能となり、非常に参考になりました。 今後の展望はどう？ 今後は、生成AIを活用してより具体的なユーザー視点からの課題提起やシミュレーションを実践し、顧客との共感を深める戦略に活かしていきたいと考えています。さらに、生成AIを使うことでペルソナの理解がどのように進むか、またそのシミュレーション結果をどのようにビジネス戦略に反映させるかについても、今後の課題として具体的に検討していく所存です。

仮説の意義って何？ この教材では、仮説の基本的な意義とその分類について学びました。結論の仮説と、問題解決の仮説に分かれており、特に後者は「What?→Where?→Why?→How?」というプロセスで問題にアプローチする点が印象的でした。 検証マインドは必要？ また、検証マインドの重要性や、説得力の向上、関心・問題意識の向上、スピードアップ、そして行動の精度向上といった効果も理解でき、実務における検証のプロセスがいかに大切かを再認識することができました。 SNSで成果は出る？ 実際のSNSキャンペーンでの活用例として、たとえば「ソーシャルメディアAが最も広告費対効果に優れているのでは？」という仮説を立てる方法が紹介されていました。過去の広告データを徹底的に分析し、どのプラットフォームが最もコスト効率が良いかを比較。その後、小規模なA/Bテストを実施して実際のパフォーマンスを検証し、最も成果が出たプラットフォームに予算を集中させるという具体的な手順です。 フレームワークは有効？ さらに、仮説のフレームワークを実業務に当てはめるための補助ツールとして、4P（Product, Price, Place, Promotion）や3C（Company, Customer, Competitor）、そして問題の本質に迫るための5Why（なぜ？を5回繰り返す）といった手法が紹介され、実践的な視点が取り入れられていました。これらのフレームワークは、課題の分析や市場での自社のポジションの確認、そして問題の根本原因の探求に大いに役立つと感じました。

分解手順を学ぶ意義は？ 分解の手順について学んだことで、ビジネスモデルの検討やプレゼン資料の作成が大いに改善されました。 効果的なビジネスモデル検討法 まず、ビジネスモデルの検討では、これまでは漠然とサプライチェーンやバリューチェーンの軸で考えていましたが、層別分解を導入することでより具体的に検討できるようになりました。この方法では全体を定義し、それをMECEに分解して視覚的に図示することで、漏れや重複が無いか確認します。具体的には、層別分解、変数分解、プロセス分解という手法を用い、それぞれの分解結果を俯瞰することで新たな発見が得られることが多々ありました。 プレゼン資料改善の鍵は？ 次に、プレゼン資料の作成についてです。全体像を定義し、それを具体的な内容に落とし込む際に、MECEの考え方をしっかりと取り入れました。その結果、伝えるべきポイントをより明確に整理することができ、聞き手にとって理解しやすいプレゼンテーションになったと感じています。 日常での分解思考の鍛え方 また、日常の中でも分解思考のクセをつけるために、通勤中に目に入る店を様々な観点で分解する練習を行っています。業態やターゲット層、営業時間、品揃えの重点など、仕事とは関係ない対象で練習することで、分解するスキルが向上しました。 分解がビジネスに与える影響とは？ 全体像を言語化し、その後視覚的に分解項目を視える化する過程を実践することで、物事を多角的に捉える力が養われました。結果として、ビジネスにおける課題解決の精度が向上したと実感しています。