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新た

に関する学び

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どうして差別化に注目するの？ 差別化の概念を新たに理解することができました。これまで、わが社の強みを「売れている商品」や「受け入れられているメンバー」と捉えていましたが、差別化が持続可能かどうか、施策の実現可能性があるのか、そしてみんながそれを実行できるのか、といった視点で考えることの重要性を学びました。 なぜVRIO分析が初めての発見なの？ また、VRIO分析についても初めて知りました。自社の組織マネジメントを独立して分析することは新たな視点であり、大変勉強になりました。さらに、顧客視点の大切さを改めて強く感じています。 どのような分析で今後を見直す？ 今後は、自社がうまくいっている理由をVRIO分析で分解し、営業の強みが何であるのかを考慮に入れて分析を進めたいと思います。商品、人材、経営を包括的に分析し、顧客が当社に何を求めているかを理解し、自社が今後育成すべき商品や技術、人材を特定していきたいと考えています。 企画立案に合わせて、早速分析を始めたいと思います。特に自社を十分に分析し切れていないことに気づいたので、学んだ5フォースとVRIO分析を活用して、まず自社の強みを把握したいと思います。その上で、人材育成に本当に必要な能力を明確にし、経営層にも迅速に承認が得られる計画を立てたいと考えています。

目標設定はどう考える？ 目標設定に関して、これまでの経験を振り返ると、目標面談で何にチャレンジしたいかをまず聞かれることが多かったと思い出します。もし一方的に全く関係のないことを伝えられていたら、モチベーションを維持するのは難しかったでしょう。以前の職務では権限委譲、つまりエンパワメントが当たり前でしたが、今回の経験を通じてオフィスワークにおけるエンパワメントについて新たに学ぶことができました。 部署間の連携はどう？ 有志プロジェクトメンバーの中では、役割や任せたいことは伝えられていましたが、それぞれの部署が異なり顔を合わせる機会もほとんどありませんでした。しかし、新入社員や若手メンバーがいない状況で進めることができると思っていました。任せた仕事が完了しているか、お困りごとはないか、といった進捗状況の確認を積極的に行う必要があります（若手ではないため、伝え方には配慮が必要だと思います）。 やる気をどう引き出す？ 今後は思い込みを排除し、それぞれのメンバーのやる気を引き出す声かけや仕事の割り振りを意識して行っていこうと思います。自分の感情を基に仕事をする「気難しいメンバー」という色眼鏡を外し、一人ひとりがどんなことにやる気を見出すのかをまっさらな気持ちで理解し、伝えていくことを心掛けたいと思います。

仮説と枠組みはどうなる？ 仮説の立て方や具体的なフレームワークについての説明があり、現在取り組んでいる業務とも密接に関係していたため、大変参考になった週でした。 知識はどう耕す？ 備忘の意味も含め、仮説構築のためのメモとして、まずは「知識を耕す」ことの重要性が挙げられます。なぜを繰り返し問うこと、別の観点や視点で事象を捉えること、時系列や将来予測を意識すること、そして類似や反対の事象をセットで考えることが効果的だと感じました。 創造的な仮説は？ また、ラフな仮説を立てる段階では、常識にとらわれず新しい情報と組み合わせることで、発想を絶やさず創造的な仮説を生み出す姿勢が大切であると理解しました。 仮説の検証はどう？ さらに、仮説の検証については、必要な検証の程度を見極め、情報収集と分析を通して仮説に具体性を加え、再構築していくプロセスが重要であると認識しました。 今後の見直しは？ 現在、事業計画の策定や顧客に対するプラン作成に活かすため、仮説構築を意識して取り組んでいます。しかし、現状では仮説の立て方が自己流であり、検証も十分ではないと感じています。今後は、前述した「知識を耕す」という視点を基に、数字的根拠をうまく活用した報告や、仮説の肉付け・再構築にも注力していく必要があると実感しています。

さまざまな受講生の特徴は？ 多様な職業や経歴を持つ受講生が集まっている点が、まず印象に残っています。講座で学ぶデザイン思考は、システマチックかつ洗練されたアプローチに見えながらも、その実践過程は人間中心であり、実際の現場で必要な泥臭い努力が感じられるのが魅力的です。今後6週間のカリキュラムを通じて、社会問題への取り組みなど様々な課題意識を持った方々との交流や議論から、新たな視点と学びを得ることを楽しみにしています。 デジタル活用の進め方は？ 自身の業務では、最新のデジタルやAI技術関連の施策を実際の業務に落とし込む際に、デザイン思考のアプローチを活用していこうと考えています。技術の利用自体が目的とならないよう注意しつつ、各社員の業務の生産性や効率性向上を主眼に、利用者である社員を中心に据えたプロセス作りができると期待しています。 現場との連携はどう？ また、単にデジタルやAI関連施策を実装するのではなく、実際に業務を担当する社員と積極的にコミュニケーションをとりながら進めることが重要だと考えます。現状の業務プロセスについての課題インタビューや一緒に業務を進める取り組みを通じて、業務理解と担当社員の課題意識をより深く共有することで、施策の価値や利益を関係者に適切に伝えられるようになると確信しています。

データ比較で新たな発見をどうする？ 他のデータと比較することで、新たな洞察を見出すことが重要です。分析のプロセスとしては、まず目的を明確にし、次に問いに対する仮説を立て、その後データを収集し、最終的に分析によって仮説（ストーリー）を検証します。 どの分析視点が有効か？ 分析における視点としては、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンを見ることが大切です。具体的なアプローチとして、代表値（単純平均、加重平均、幾何平均、中央値）やばらつき（標準偏差）を使うことで、データの特徴を理解します。 仮説検証で気づく新たな問題は？ 提案する際に、自分の仮説を立証するためのツールとして、これらの手法を使いたいです。仮説には正解がないことから、むしろ仮説が間違っている場合は、実際の状況とのギャップに気づきやすくなり、新たな問題発見につながります。ですので、間違った仮説を立てることも恐れず、仮説の幅を広げたいと思います。 勘と経験を超えて新たな仮説を 長年、勘と経験で仮説を立てていましたが、自分の思考範囲を超えた仮説を立てることで、マーケットの状況を広く知り、新たな問題点に気づけるようになります。また、いろいろなグラフを作成し、自分の仮説に対して一番説得力があるものを比較してみたいと考えています。

解決策をどう選ぶ？ 適切な解決策を決定する際には、決め打ちせずに他の仮説から導き出されるHowも考慮することが重要だと感じました。自社が現状で何を優先すべきかを考え、解決策同士を比較しながら適切な選択をする必要があります。そのためには、常に目的と優先事項を意識し、立ち戻って再考することが必要だと思います。 行動が生む成果とは？ 完璧を求めすぎるあまり、仮説の検証ができない、考えすぎて動けなくなることもあります。ある程度の目途がついた時点でまず行動することが、結果的に良い仮説を生むことになります。 データ整理の新たな切り口 データを切り口を変えて整理する方法について述べます。物流会社で専用アプリを使用してトラックの待機時間を集計していますが、単なる集計だけでは不十分です。時間帯別や事業所別など切り口を変えてデータを整理し、今後の活用方法を示す必要があります。 業務プロセス改善の手順 問題箇所を特定し、各事業所の業務プロセスのどこに起因しているかをグループ内で議論したいと考えています。最終的には、待機時間の集計作業から業務プロセス改善まで話をつなげたいと考えています。そのために、本講座で学んだ「客観的にわかりやすく数値化して説明する」ことを意識しながら、メンバーと議論を続けていこうと思います。

VRIO分析で競争優位をどう築く？ VRIO分析は、差別化のポイントを見つけるフレームワークとして有効です。この分析は以下の4つの視点から施策を評価します。 - 経済価値（Value）：顧客にとって価値があるか。 - 希少性（Rarity）：その要素がどれだけ希少か。 - 模倣困難性（Imitability）：模倣するためのコストが高いか。 - 組織（Organization）：組織体制が適切に整備されているか。 経済価値を再考する方法 自社が保有する優れた経営資源を明確にすると、競争優位性を構築できる組み合わせを考えることが重要だと学びました。 経済価値について考えることで、私は自身の業務に対して新たな視点を持つことができました。課題に集中するあまり、本当に求められているものを見落としがちになります。これを機に、顧客のニーズをより把握することを再検討したいと考えています。具体的には、どのようなコンテンツが求められているかアンケートを実施し、施策の妥当性を確認します。 SNS活用とアンケートの重要性 広報活動においては、今後SNSなどを活用してアンケートをとり、求められているコンテンツが何かを明らかにします。得た回答から経済価値を見つけ出し、実現可能なものを具体化して広報活動に活かしていく予定です。

A/Bテストは何が見える？ A/Bテストは、2つの施策を比較し、どちらがより適しているのかを実際のユーザー行動に基づいて判断する有効な手法です。アメリカ大統領選などの大規模な事例でも用いられている点が印象的で、仮説だけでなく実績に裏打ちされた評価がとても参考になりました。 演習で何を実感した？ また、演習を通じて、問題の各要素をステップごとに分解することで、どのデータを抽出すればよいかが具体的に見えてきます。こうしたプロセスは、原因の特定を容易にし、問題解決に向けた新たな視点を提供してくれました。 業務再構築はどう進める？ 社内業務の再構築にあたっては、まず課題を洗い出し分類した上で、それぞれの課題のどこに原因があるのかを要素ごとに分解して検証する方法が効果的だと感じました。Howに飛びつく前に、What、Where、Whyの各段階を踏むことで、より論理的に解決策を見いだすことができると思います。 原因探しで見つけたヒントは？ さらに、課題に対する取り組みでは、要素を段階ごとに書き出す過程が、問題自体の理解を深め、原因の特定に大いに役立ちました。その後、適切なフレームワークを用いて目的に沿った仮説を立て、多角的な視点から検討することで、より実践的な解析が可能になると実感しました。

予測を立てる重要性は？ グラフなどの資料を見る際、自分なりの予測を立て、仮説を立てて実態との違いを確認することは重要です。このプロセスでは、仮説の誤りをマイナスに捉えず、新たな課題や問題に気づく機会として扱うことが求められます。 分析のサイクルをどう回す？ 分析の基本である「目的・仮説・データ収集・仮説検証」のサイクルを回すことについては、業務で分析を行う際に疎かになっていたと反省しました。数字に集約した分析を学ぶなかで、代表値（単純平均、加重平均、幾何平均、中央値）や散らばり（標準偏差）のそれぞれが適した状況で使い分けることが重要であると再認識しました。 患者数低下の原因とは？ 紹介患者数の低下対策を立案する際、まず分析のプロセスをしっかりと踏むことが大切です。特に目的を明確にすることで、求めたい結果を得るためのポイントとなります。次に、どの視点で分析を進めるかを判断し、グラフや数字を用いて実行していきます。 具体的には、紹介患者数低下の分析では、近隣医療機関からの紹介の減少が課題（目的・問い）となります。減少の要因について仮説を立て、その後、取るべき分析の視点（インパクト・ギャップ・トレンド等）を考慮してデータを収集し、グラフ化・数値化します。最後に、分析結果と仮説を検証し、対策を立案します。

問題解決の難しさに気づく 実践演習を通じて、私は問題特定の際に表面上の情報だけを処理しがちで、問題解決のステップを踏むことが難しいと理解しました。これにより、課題を適切に提起できることが限られていることにも気づかされました。MECEやロジックツリーという言葉は知識として持っていましたが、具体的に活用したことはありませんでした。しかし、MECEはデータを重複なく、漏れなく整理する考え方で、実務でも非常に有効であると感じ、直ちに活用したいと思いました。 新視点での顧客セグメンテーション 実務において、顧客セグメンテーションを考える際、これまでは年齢、性別、居住地などの従来の基準に頼っていました。しかし、MECEの考え方を用いることで、新しい視点からセグメンテーションを検討し、より優れた分析ができる可能性を探りたいと考えています。 新手法の有効性は？ 新たな顧客セグメンテーションの手法として、まず取引頻度と勤務先の業種という二つの基準を用いて分析を進めてみます。この二つでセグメンテーションを行い、既存の分析手法と比較することで、その有効性を検証したいと考えています。現時点では、取引頻度や業種に関するデータの分布を十分に把握していないため、まずはどの基準で分類を行うのか、データを確認していきたいと思います。

データをどう視覚化する？ データを分析する際には、今ある数字に一手間かけることが重要です。ただ数字を並べるだけでなく、グラフや表に変換すると新しい発見が生まれます。また、比率に変換することで別の角度からデータを見ることができ、さらなる洞察が得られます。 分解の基準は何が有効？ データを分解する際には、人、時間、手段などの基準で区切ると分かりやすくなります。例えば、月次や年次の売上分析、SNSのインサイト分析など、数字が明確に示されるものだけでなく、業務の効率化や成果が出なかった場合の原因分析にも役立ちます。 問題の特定と解決策のステップ まず、起きた問題に対して「もれなくダブりなく」を意識し、全体を大きく分けて定義します。その際には、層別分解、因数分解、プロセス分解を用いることが有効です。次に、出てきた項目をさらに分解し、どこが問題点なのかを数字や表で明確にします。そうすることで、問題の箇所を特定しやすくなります。問題が特定できたら、なぜそうなっているのかを考えます。そして、どう解決すれば良いのかを分析から導き出し、仮説を立ててトライアンドエラーを繰り返し、最適な解決策を見つけます。 これらの手法を念頭に置くことで、データ分析がより効果的になり、業務の改善や効率化にもつながると感じました。

比較基準はなぜ？ 率の比較を行うことで、比較の基準を統一できることが分かりました。実践におけるクリック率やコンバージョン率の違いを、単に数値だけで良し悪しを判断するのではなく、プロセスを分解して問題点を洗い出す視点が重要だと感じました。その結果、新たな気づきや解釈が生まれる可能性があることも実感しました。 幅広い思考はどう？ また、原因を探る際には「思考の幅を広げる」ことが大切であると分かりました。抽象的な要素を積極的に取り入れ、そこから掘り下げる手法が効果的であるという点も大きな収穫です。 集計活用はどうする？ 実際の業務でどこまで活かせるかは未知数ですが、今回の経験を基に、依頼されたデータの集計を活用して分析に取り組んでみようと考えています。職場の方からもアドバイスをいただき、お支払いされた方の年代や件数などから比率を算出し、それらを抽象的な観点で分析することで、販売活動に活用できるデータへと繋げられないか検討していきたいと思います。 分布の謎は何？ まずは抽出したデータから比率を計算し、年齢などの属性が支払いにどのように影響しているのか、その際の母数の設定についても検討していきます。その後、なぜこのような分布になるのか、概念的な原因を考え、さらに深く掘り下げてみたいと考えています。