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必要 ✕ 可能

に関する学び

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カフェ経営から学ぶ原価管理のヒント 今回のストーリーがカフェ経営に基づいていたため、私の仕事とは異なる分野でしたが、原価に何が含まれるのかをイメージするのに大変刺激的でした。 調達原価高騰の中での費用見直し 最近では、調達原価の高騰が問題となり、私の業務でも費用削減の圧力が強くなっています。しかし、ただ削減すればよいというものではなく、提供するサービスのコンセプトに立ち戻り、削減すべきものや売価の見直しが必要であることを、今週の学習を通じて改めて感じました。 サービスの基本コンセプトへの回帰 これまでは、各サービスの採算を確認し、採算が悪い場合はまず原価削減の可能性を調べていました。しかし、今後はサービスの基本コンセプトに立ち返る姿勢を重視したいと思います。事業判断を行う際には、それぞれのサービスのコンセプトを自分自身で明確に提示することから始めることが重要です。 サービス価値と顧客ニーズの調査方法 そのため、まずは自分が担当している各サービスのコンセプトやアピールポイントを整理しようと思います。そして、それに基づいた提供価値がサービス内容に反映され、顧客のニーズに合致しているかを確認するために、さらなる調査を進めていきたいと考えています。

データ分析の効果的な手法とは？ データ分析を効果的に行うには、仮説を持って実際にデータを操作し、その結果を視覚化することが重要です。分析の切り口を考える際には、概念（例えばWhen、Who、Howなど）を意識して、網羅的に考える必要があります。一見、経時変化がないように見える場合でも、その内訳を確認し、本当に変化がないのかを疑ってみるべきです。 業績分析と来年度対策に必要なことは？ 年度末に向けては、今年度の業績分析と来年度の計画策定が求められます。そのために、明確な切り口を持ち、業績に関する分析をさらに深化させることが大切です。これまでは一度分析を行うとそれに満足して終わってしまいがちでしたが、今後は他の視点や可能性を常に探求する姿勢を持とうと思います。 多角的視点で分析するには？ 業績に関連する分析には通常ストラック図を用いますが、組織全体で集約するだけでなく、四半期別、顧客別、担当者別、契約形態別など、様々な切り口から分析を試みると、従来見えなかった特徴や課題を明確にすることができるかもしれません。また、EXCELのPivotテーブルやPivotグラフを使いこなすことで、自分の意図するデータの可視化ができるよう、積極的に手を動かしていきます。

精神論は成果に繋がる？ 私は精神論に偏り、あれもこれもすべてやってみようという気概で取り組んでいましたが、その結果として実際に習得できた実感は得られませんでした。講義で強調されていた「選択と集中」の視点を大切にし、広く浅く学ぶのではなく、理解から実践へと移行できるよう、繰り返し学び、アウトプットと思考の整理に努めていきます。 転換期の戦略はどのように？ 100年に一度と言われる転換期の業界において、社内戦略や将来予測を共有する際、顧客や自社、他社、さらには潜在的な競合の可能性も客観的に把握し、それを基に論理的なプレゼンテーションで上層部を動かしていくことが必要です。具体的には、将来的に自部門のメンバーをどのように活躍させるか、またその活躍が社会や会社にどのように貢献し、お客様へどのような価値を提供するのかを徹底して追求していきます。 戦略実行は効果ある？ PEST分析や業界内外の動向に敏感にアンテナを張りつつ、各課題に対して2週間単位で戦略を立案し、それを実践していきます。その戦略を第三者に説明し、改善点についてフィードバックを受けることでさらに向上を図ります。また、各テーマごとに日程を設定し、限られた時間内で一つひとつを丁寧に検討していきます。

優先順位をつけるためには？ 捨てるという行為は、優先順位をつけることを意味します。そのためには、現状を分析し、コスト対効果をデータとして明確に可視化することの重要性を学びました。しかし、売上や利益、品質など、具体的に何を目的や目標とするかを決定するノウハウは、別途必要だと感じました。 SES案件営業の新戦略とは？ まず、SES案件の営業戦略についてです。売上や利益の拡大、技術的な成長が期待できる顧客をターゲットにした営業活動や社員の採用、育成を行います。具体的には、既存の顧客に対して、企業の売上や成長率、自社の売上、人件費、利益額、それに要員一人当たりの売上や人件費、利益額を算出し、費用対効果を明確にします。そのうえで、営業活動やリソースの投入戦略を策定します。 エンジニアの生産性をどう向上？ 次に、エンジニアの生産性向上についてです。残業が多い社員やチームに対して、どのような作業に時間を注いでいるのかを可視化し、各作業の効果を確認します。そして、時間をかけるべき作業であるかを判断し、削減可能かどうかを検討しながら対策を考えることが重要です。このアプローチにより、無駄な作業を削減し、作業の優先順位を適切に設定することで、生産性の向上を図ります。

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。

正しい問いは何？ 問いから始めることの大切さを学びました。問いの内容によってその後の考え方は大きく異なるため、正しい問いを設定することが非常に重要です。また、設定した問いが後で忘れられがちであるため、常に問いを意識し続ける必要があります。問いを共有しなければ、議論がうまくまとまらないという点も意識しなければなりません。 どうやって問いを共有する？ たとえば、マーケティングでは、まず何を問いとするのかを明確に設定し、メンバーとその問いを共有することが大切です。こうすることで、問いを忘れずに一貫した内容で実践することが可能になります。同様に、会議をファシリテートする際も問いを意識することで、議論が脱線した場合に素早く軌道修正できると感じました。 思考の偏りにどう向き合う？ また、今回の学びを通じて、仕事でクリティカルシンキングを意識的に使用し、身につけることの重要性を再認識しました。日本語を正しく使い、データを分かりやすく伝えるとともに、問いから始める姿勢を業務に積極的に活用するよう努めています。そして、自分の思考が偏っている可能性を常に認識し、特に問いの設定についてさまざまな視点から考えられるよう心がけることが今後の課題だと感じました。

どうして仮説思考？ データ分析においては、目的を明確にし、仮説思考で取り組むことが重要だと再認識しました。問題解決のステップを復習・整理する良い機会となり、筋の通った仮説を立てるためには、多面的な視点からロジックツリーを活用することが有効であると実感しました。一方で、可能性のある原因を網羅的に洗い出すという点ではまだ苦手意識があるため、今後も意識的に仮説思考の習慣を身につける必要があると感じました。 離脱上昇の背景は？ 自社のSaaSプロダクトの中では、あるものについて利用者の離脱率が上昇している現状を踏まえ、本講座で学んだ問題解決のステップを振り返りながら検討を進めています。複数の解決策を洗い出すことができたら、それを今期の重点施策として実施し、PDCAサイクルを回す計画です。 論理思考がなぜ大切？ これまでの取り組みでは、なんとなくデータを眺め、漠然とした仮説に基づいて解決策を考えてきました。しかし、本講座を通じて、論理的な思考と筋の通った仮説検証こそが、問題解決に直結する重要なプロセスであることを学びました。また、取り組みの中でミーティングを通じてチームメンバーとアウトプットや意見交換を行うことの大切さも実感しました。

ポジショニングの重要性を学ぶには？ 学習の中で取り上げられていた事例を通して、ポジショニングの重要性を学びました。たとえ商品としての品質（味、機能性など）が同じでも、売り出すターゲットを変えるだけで市場価値が大幅に変わることが印象的でした。ポジショニングやターゲッティングを変えるには、まずその製品自体および競合商品がどのような特徴を持っているのかを分析する必要があります。ただし、主観的な意見にならないように、顧客がその製品をどう感じているのかを的確に捉える必要があると感じました。 自社製品をどう分析する？ 自社製品においてもポジショニングやターゲッティングが理解できていない部分があるので、まずは自社製品で分析してみたいと思います。自社製品の理解が深まることで、サプライヤーにそのターゲットに合った包材の提案を促す可能性があるのではないかと感じました。 競合との差別化戦略は何がある？ まずは自社製品と競合製品のポジショニングやターゲッティングについて考えてみたいと思います。他にも市場に大量に売られている商品（例：お茶、洗剤など）については、競合との違いを見つけ出すことが難しそうですが、それぞれの戦略を調べてみたいと考えています。

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。

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。

商品魅力を伝える工夫とは？ 伝え方によって同じ商品でもその魅力度が変わることを実例を通じて学びました。特に、顧客が商品やサービスに触れた時に、「自分にとってどんなメリットがあるのか」を瞬時に伝える工夫が重要であると感じました。また、顧客の声をそのまま反映するのではなく、その背後にある顧客の心理を理解することが、魅力を伝える際のポイントだと思いました。 ターゲティングの重要性は？ バックオフィス業務で培ったスキルや能力を他社や外部に販売する際には、セグメンテーションとターゲティングによって的を絞ることが重要です。その上で、自社コンテンツの魅力を「どのように伝えるか」をセットで考えることが必要です。顧客に対して、自分にとってのメリットをわかりやすく端的に伝えないと、多くの競合の中に埋もれてしまう可能性があります。 マーケティング思考の活用法 伝える工夫はマーケティング業務だけでなく、さまざまな場面で活かせると考えています。バックオフィス業務で社内の人たちに伝える際の手法や、日常生活でもマーケティング思考力を高める工夫を行うことができます。例えば、趣味のコミュニティ空間での発言の場面でも、この工夫を活かして伝えていきたいと思います。

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。