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新た

に関する学び

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問題解決で大切な視点は？ 問題解決のプロセスにおいて、重要なのは「あるべき姿」と「現状」のギャップを意識し、その上で優先度や重要度に基づいて取り組むか否かを選択することです。このステップは一方通行ではなく、行き来することもあります。定量的な評価を行う際は、単に数値の変化に注目するだけでなく、現場で何が実際に起きているのかを確認することも大切です。また、人に説明する際にはビジュアル化が有用です。 課題設定でのポイントは？ 問題解決の際には、課題の設定で「あるべき姿」が明確にされているかを確認します。実務に取り組みながら、今行っている作業が問題解決のどのステップに当たるのかを常に意識することが求められます。定量情報に偏ることなく、現場の状況や定性情報も取り入れ、適切な切り口や仮説を設定します。 分析計画で留意すべきは？ 分析に先立って行う分析計画表には、「あるべき姿」とそのギャップ、各問題解決ステップにおける具体的な作業を記載します。多面的なデータ分析を行い、状況に応じて計画の修正を柔軟に行うことが求められます。また、MECE（漏れなく重複なく）にあまりにもこだわるよりは、意味のある切り口や仮説を意識しながらデータに向き合うことが重要です。

場合に応じたゴール設定の重要性 業務において、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）の原則は理解していたが、実際にはゴールを重視し過ぎていたことに気づかされました。また、What Where Why Howといったフレームワークも頭では理解していたものの、実際の活用がうまくできていなかったと反省しました。これにより、もれなく分析する難しさを改めて認識しました。 漏れのない分析方法とは？ 私は業務プロセスの変革や改善のアセスメント、プロジェクト推進を担当しています。そのため、網羅的な影響の確認と、漏れのない分析が重要です。特に抽出する方法については慎重に整理し、誤ったアウトプットを防ぐことが必要であると再認識しました。 ヒアリングシートをどう改善する？ ヒアリングシートについては、ロジックツリー化してテンプレートとして使用していましたが、これを見直すことにしました。具体的には、粒度の確認を行いながら、シートを整理することが重要だと考えています。そして、現状、あるべき姿、理想とする姿を正確に区分けすることで、段階的なスケジュールの精度を高め、プロジェクト推進につなげたいと思います。

商品に対する受け入れ先をどう定義する？ どんなに優れた技術を持っていても、その商品の受け入れ先が定義されていなければ、それは「絵に描いた餅」に過ぎません。「誰に売るか」を明確にするためには、顧客を多様な視点でセグメンテーションし、ターゲティングを行うことで差別化したポジションを確立することが重要です。これにより、売上の最大化につながることがよく理解できました。 ターゲット層をどう絞るべきか？ 私たちの自社商品はヘルスケア関連であるため、健康に関心が高い一定の年齢層をセグメント化することが求められます。そのターゲティングを行うには、さらなる切り口が必要です。たとえば、健康に興味を持ち、お金を投じる傾向のある高所得層や、特定のライフスタイルを持つ層に焦点を当てるという仮説が考えられます。 データ分析で見えるギャップは？ 過去の自社ソリューションの購買データを分析し、イメージしたターゲットとのずれがないかを確認します。もし乖離が見られる場合、その原因を追求しなければなりません。また、「健康への関心✖️高所得」以外の新たな訴求ポイントを会議で洗い出し、自社のポジショニングマップを作成します。これをもとに、来年度の営業戦略の立案に活用します。

疑問で変わる？ 思考のクセに気づき、それが経験の延長線上での議論に繋がることを意識しました。これを打破するためには、「本当にそうなのか」「他の見方はないのか」と問い続ける姿勢が必要だと理解しました。同様の気持ちを抱くメンバーとのディスカッションを通じて考えを深め、新たな気づきを得られたことは、今後の前向きな取り組みへの大きなきっかけとなりました。 真の課題は？ ペインポイントに対して、安直に方法論を議論する傾向があると感じます。本質的な課題について議論を深め、効果的な対策を講じるためには、従来よりも問題の本質に目を向けることが重要です。また、説明の場面では、自分の視点だけでなく、相手の視点に合わせて情報を整理し、必要に応じたレベル感で伝える力を磨いていきます。 どうして急がない？ さらに、安易に結論を急ぐことなく、ロジックツリーなどを使って思考を可視化することが大切です。その可視化された情報について、視点が足りていないことはないか、本当に正しいのか、他に考えられることはないかを客観的に精査します。説明の際には、「つまりどういうこと？」「なぜそうなるのか？」と問い直し、相手が求める抽象的または具体的なレベルで説明を行うことを心がけます。

原因分解はどうする？ 問題の原因を明らかにするためには、まずプロセスに分解することが重要です。また、解決策を検討する際は、複数の選択肢を洗い出し、根拠をもって絞り込むことが求められます。 テスト実施はどう？ ABテストは、条件をできるだけ揃えて比較する有効な手法です。実施する際は、まず目的や仮説を明確にし、検証項目をしっかり設定することが大切です。さらに、テストは1要素ずつ行い、複数の要素を同時に検証する際は他の手法の検討が必要です。加えて、同一期間で実施することでテスト要素以外の環境要因の影響を最小限に抑えることが可能となります。 検証法はどう考える？ 広告効果の検証においては、CVポイントやKPIに応じて適切な検証方法が変わります。実際にABテストを実施する場合もあるため、どのポイントを検証するかという仮説設定が非常に重要です。 効果はどこで現れる？ 現在、広告効果の検証と分析に活用しているソリューションがあり、さらに新たなソリューションの開発も進めています。両方のソリューションを同時に走らせることで、どのKPIやCVポイントで新しいソリューションの効果が発揮されるかをABテストによって検証する絶好の機会だと考えています。

具体と抽象のキャッチボールとは？ 具体的な事例を多く挙げ、そこから抽象的な考察を導き出すことが必要です。その上で、再び具体的な方法を考えるという「具体と抽象のキャッチボール」を意識することが大切です。私自身、偏った視点を持っていると感じるため、常に視点、視座、視野を広げ、「もう一人の自分」を意識するようにしています。 業務改革での新たな取り組みとは？ 現在、業務改革プロジェクトとして、業務の効率化や省人化に取り組んでいます。業務の見直しに際しては、一つの観点だけでなく、多角的な視点からアプローチするよう心掛けています。ブレインストーミング、抽象化、さらに具体的な解決策の提案といった過程を繰り返すことで、より本質的な改善点や改善方法を見つけ出せると考えています。 小さな点を見逃さずにメモする習慣 日々のルーチンワークの中でも、以前は特に気に留めていなかった小さな点をメモとして残す習慣をつけました。また、異動してきた人にレクチャーをする際に出てくる質問は、単に受け流すのではなく、業務改善のヒントとして意識するようにしています。気になった点や挙がった疑義は、他人と共有して議論することで、新たな視点を取り入れることができると感じています。

体験型価値観とは何か？ 商品そのモノだけでなく体験型の＋αの価値観を提供することで、顧客の満足度を向上させることを学びました。商品を理解してもらう機会になる一方で、一度離れてしまうと戻ってこないリスクもあるという話がありましたが、それでも顧客に商品の価値を伝えることは販売者にとっても良い機会だと思います。リスクを恐れずにアプローチすることで、双方の満足感に繋がり、より良い商品が生まれるきっかけになるのではないかと感じました。 包材の新たな可能性？ 日々の不便さを包材の視点で解決するだけでも、顧客にとっては一種の体験価値に繋がる可能性があります。そのため、「包材による体験価値の提供としてどんなことができるか？」という視点で物事を考えると、新たな容器の開発や調達に繋がる可能性があるかもしれません。 日常に潜む体験価値に気づくには？ 「カフェでケーキを食べる」という行為が一種の体験価値になっているという考え方は、これまで持っていませんでした。しかし、日々の生活の中で思っている以上に体験価値を提供されていることに気付きました。そこで、自分や周囲が「嬉しく感じたこと」や「リラックスできた瞬間」を意識的に感じ取るようにしたいと思います。

顧客視点はどうですか？ 自社サービスの継続利用のための課題設定に際して、定性分析の手法を用いることにしました。顧客からの意見とともに、顧客接点に立つ営業部門からの声も取り入れ、複数の視点から情報を収集しています。また、暗黙知にも着目し、背景にある顧客倫理や潜在的ニーズを明らかにすることを重視しました。 迅速な設定はどう？ 当初、一から定性データを収集する案も検討しましたが、社内で声がけを行ったところ、既存のインタビューやアンケートが意外にも多く集まりました。今回、迅速に課題設定を進める必要があったため、既存の定性分析結果に加え、定量分析や営業組織からのヒアリング結果をもとに課題設定を行う予定です。 分析手法は信頼できる？ 定性分析は、質そのものに着目して行うコーディング手法など、すでに学術的に信頼されている手法がいくつか存在します。これらの分析から導かれたデータをロジックやプロセスに基づいて構造化することで、仮説を見出すことが可能です。一方、定量分析は仮説を磨き上げることが目的ですが、定性分析は新たな仮説の発見を主眼としています。ユーザーが抱える課題を的確に特定するためには、具体的な視点からのアプローチが不可欠です。

理想と現状の違いは？ 問題解決では、まず理想の状態と現状のギャップを定量的に把握することが重要だと再認識しました。現状を正常な状態に戻す対策と、ありたい未来の実現に向けた解決策の2つの視点が必要であることを確認しました。 ロジックとMECEはどう？ 今回の学習でロジックツリーとMECEの考え方について改めて学ぶ機会を得ました。これまで自己流になっていたロジックツリーを正しく再理解できたのは大変有意義でした。また、MECEの手法により、漏れや重複を防ぐことの大切さを実感しました。普段の業務では口頭だけで場合分けを行い、チーム内に認識のズレが生じることもあるため、今後はロジックツリーを活用し視覚的に共有するよう努めたいと思います。 分析の壁はどう？ 一方、日常の業務においては、数字を追いかけ原因を探る分析作業が少ないため、新たに異動してくるメンバーが「分析」という言葉に戸惑うケースも見受けられます。演習問題の形式では対処できても、実際の業務課題にこの手法を効果的に結びつけるのは難しいかもしれません。そのため、全体像を把握しながら論理的思考を実践し、可能な限り定量化して原因を追究する問題解決のプロセスを指導していく必要性を感じました。

営業利益と当期純利益の重要性とは？ 営業利益は本業から得られる利益であり、経常利益は財務活動を含んだ利益、当期純利益は最終的な利益です。この3つの利益の区別が明確になりました。当社では営業利益と当期純利益の2つが特に重要です。というのも、当社の事業には財務活動がほとんどないからです。 損益計算書の分析で得られた新たな理解 自社の損益計算書（P/L）を分析し、昨年度の利益がどれくらいあったのかを改めて確認しました。その中で、現金との差異がなぜ生じるのかについて、以前よりも明確に理解できるようになりました。具体的には、販管費の中に含まれる原価償却費や繰延資産償却費が影響していることがわかってきました。 今後の経営にどう活かす？ これにより、今年度や来年度の経営についての見通しが立ち、適切な対策を考えられるようになりました。損益計算書からは、1年間でどんな事にどれだけの費用がかかっているかが読み取れます。これまで税理士に依頼していた決算書をじっくり分析する余裕はありませんでしたが、グロービスでの学びを通じて、自社のP/Lをしっかりと分析するようになりました。また、会計ソフトの操作にも慣れるために、できるだけ毎日ソフトを操作しています。

グラフを使い分けるには？ データの多さや少なさを確認したいときは縦棒グラフ、比較を行いたいときは横棒グラフ、割合を示したい場合は円グラフを使うのが効果的です。用途に応じてこれらのグラフを使い分けることが重要です。目的を明確にした上で分析を行い、最終的に作成する資料が社内外のステークホルダーに感謝されるようなものになると理想的です。 どのグラフが最適ですか？ たとえば、担当先ごとの売上や営業所間のメンバーの実績達成率を比較する際には横棒グラフが適しており、担当先のマーケットシェアを示したいときには円グラフが便利です。会議での効果的なアウトプットを意識して、適切なグラフを作成していくことが求められます。また、縦軸と横軸に何を選ぶかによってアウトプットの見方が変わることがあるので、様々な試行を行いたいと思います。 実績分析に時間を割くべき？ 毎朝、実績を見る際に、自分だけでなく営業所メンバーの実績もExcelで分析しています。従来のやり方に加えて、グラフ作成にも挑戦しています。縦軸と横軸を従来とは異なる項目にしてみるなど、工夫を凝らしています。この作業にはかなりの時間を要するため、毎日1時間は数字分析の時間を確保しています。

問題の実数把握の重要性を再認識 問題や現状を実数で把握することの重要性を再認識しました。現状の問題を理解した後、アイディアを整理する手法としてロジックツリーとMECEを学びました。以前からロジックツリーの存在は知っていましたが、2つの種類があることは新たな発見でした。また、MECEについては、社内での係数の分類方法を見ると、元々MECEを意識して分析目的で分類が形成されていると感じ、既存の分類の意義を再確認できました。 数字化の意識をどう高める？ 現状や問題を日常的に数字にしていますが、今後はさらに意識的に行おうと思います。MECEについては、大項目で終わらせることがあるので、階層を意識する必要があると考えています。この分野において、AIも進化してきているので、検討するべき項目の洗い出しにおいて、効率的かつ網羅的であることを意識したいと思います。 ロジックツリーとAIの活用 問題の数字化や目標達成までの数字化、対策に対する数値的感覚の共有が重要です。ロジックツリーの階層を意識し、さらなる分類方法の可能性を追求し（「このポイントを分類する方法はあるか？」という問いを持つ）、AIを活用して網羅性の向上を効率化させたいと思います。