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必要 ✕ 効果

に関する学び

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共感の価値は？ デザイン思考における「共感・課題定義・発想・試作・テスト」の5つのステップについて、2点の学びがありました。まず、共感の重要性です。共感とは単に同意することではなく、お互いが認識できる共通の「何か」を見出すことだと感じました。 非線形の魅力とは？ 次に、これらのステップは非線形に繋がっているという点です。特定の順序にこだわるより、行きつ戻りつのプロセスを経ることが、各ステップが互いに影響し合い、より良い思考とプロダクトにつながると実感しました。 意見共有は難しい？ また、システム開発の上流工程では、プロジェクトメンバー間でどのように意見を交わし、定義を共有するかが非常に重要です。システム思考がその施策として大きな役割を果たす可能性はあるものの、実際にどの程度効果を発揮するかはまだ未知数です。一方で、プロジェクトメンバー間で「共感」がどこまで実現できるのか不安に感じることもあります。これまでの経験から、どうしても「同感」に偏ってしまい、ほぼ100%の合意が必要とされる傾向があるように思えるからです。すなわち、MUSTとWANTの区別なく、すべてが必要とされる状況が根付いているのではないかと考えています。 今後の課題は？ この点については、今後学びながら整理し、業務に活かしていきたいと考えています。具体的には、まずは受講生の仲間に「共感」についてヒアリングを行い、意見を共有してみたいと思います。ワークは課題中心であるため、私個人の興味本位で話を進めるのではなく、オフ会や自主的な懇親会などの機会を利用して課題提起を試みるつもりです。また、実際の仕事の中で共感と同感の線引きがどのように行われているのかも観察しながら検証していきたいと考えています。

自問自答する意味は？ クリティカルシンキングでは、知識を実務に活かすための思考力を磨くことが重視されています。瞬発力と持久力を合わせ持つ必要があり、自分の考えには必ず偏りが生じ、無意識のうちに制約を設けてしまうため、常に自問自答する姿勢が求められます。 思考の幅を広げる秘訣は？ また、視点、視座、視野という３つのアプローチを通じて思考の幅を広げることが重要だと学びました。頭の中でロジックツリーを効果的に活用し、MECEの原則に基づいて情報を整理する方法も実践しました。帰納と演繹を用いることで、抽象的な概念と具体的な事例を行き来するトレーニングが、主観から客観へとシフトするきっかけとなります。 動画学習の問いかけは？ さらに、動画学習では３つの基本姿勢が紹介されました。常に目的を意識すること、誰にでも思考のクセが存在するという前提を持つこと、そして絶えず問い続けることです。「だから何？」「なぜ？」「本当に？」と自分に問いかけ、思考を言語化し、経験を教訓へと変えるプロセスが、基礎となるコミュニケーション力と問題解決力を養うと理解しました。 論理表現をどう磨くか？ 実践面では、経営会議でのプレゼンテーションや、上司との議論、部門・部下への意見のブレークダウンの際に、瞬発力と持久力を兼ね備えた論理的な表現が求められています。そのため、日々、自分の考えに偏りがあることを認識し、自己批判の視点を持って反復トレーニングに取り組む必要性を感じています。 仲間と意見交換は？ しかし、持久力や論理展開力を瞬発的に実践する感覚や、成長を実感する体験は、まだ十分に得られていません。この点について、同じ課題に取り組む仲間たちと意見交換ができればと考えています。

仮説はどこから始まる？ ■仮説を立てる 仮説を立てる際には、まず3C分析や4P分析などのフレームワークを活用し、幅広い視点で考えることが効果的です。複数の仮説を挙げ、これらの中から絞り込むことで、反論や別の可能性を排除できるように意識することが大切です。また、意図的に役割や網羅性を持たせることもポイントとなります。 検証はどう行う？ ■仮説を検証する 仮説を検証する際は、比較の指標として平均や標準偏差などのデータ評価の手法を選ぶとよいでしょう。加えて、データ収集の際には「誰に」「どのように聞くか」に十分注意し、有力な仮説の検証に加えて、他の仮説が成立しないことを示すデータも集める必要があります。 仮説の違いは何？ ■仮説の分類と意義 仮説には「結論の仮説」と「問題の仮説」の2種類があります。複数の仮説を立てることで、検証マインドや説得力が向上し、関心や問題意識が高まるだけでなく、物事のスピードや行動の精度も向上することが期待されます。 最初は何から進める？ 仮説が求められた場合、最初にどこから取り組めばよいかわからなくなることがありますが、その際はフレームワークを活用するのが良いと考えています。実際、過去には「クロスセルで自社商品と相性のよい商品は何か？」や「価格変更による影響」を検討した経験があります。似たような課題に対しても、あらゆる仮説を立てたうえでロジックツリーに当てはめ、優先度を決めながら、時間をかけて分析すべき事項を整理していきたいと思います。 有力仮説はどう選ぶ？ どのように客観的な仮説を複数挙げるか、また有力な仮説に偏りが生じた場合にはどのように対応すればよいかについて、具体的な方法を検討したいと考えています。

ターゲットは誰？ 差別化を考える際に重要なのは、ターゲットを明確にすることです。これは、誰に向けたものなのかをはっきりさせることで、非常に有益な学びとなりました。差別化をするためには、広い視点で情報を整理することが前提条件となります。たとえば、フレームワークを使って対象をもれなく整理することが効果的です。 顧客視点はどう？ また、顧客視点で誰が競合となりうるのかを把握し、価値あるアプローチを模索することも重要です。焼肉店の競合が回転寿司であるように、同業界に限らず、異なるものが顧客に価値を提供し、競合の一部となり得る場合もあります。そのため、施策を立案する際には実現可能性と持続可能性、すなわち簡単に真似されない工夫が必要です。 両軸の価値は？ 私たちのサービスはToBとToCの両軸にまたがるため、それぞれの軸でターゲットが誰であるか、どのような価値を提供できるかを考えることが求められます。そして、その上で具体的な施策を検討する必要があります。自部署にこれを当てはめる際には、企業を顧客としてターゲットが価値を感じるかを深掘りし、差別化を進める方法を模索します。 競合の広さは？ 競合に関しては通常、同業他社に注目しがちですが、それだけでなく、広い視野で把握することも欠かせません。差別化を行う前に、VRIO分析を通じて自部署にどのような強みがあるかを確認し、それがどのように差別化につながるかを整理します。 自部署の強みは？ 自部署のVRIO分析に基づき、提供できる価値を明確化し、差別化戦略を検討します。また、これを自部署内でアウトプットする機会を設け、積極的に意見を集めることで、さらなる深掘りを進めていきたいと考えています。

平均値だけで判断？ 平均値は、データのばらつきを反映しないため、平均値近辺に多くの数値が存在するとは限らず、両極端な数値が混在している場合もあります。そのため、平均値だけに頼ると正確な分析が難しくなることがあります。 標準偏差はどう見る？ 標準偏差を加えることで、数値の分布やばらつきを把握することができ、平均値と合わせてデータの傾向を見極めるのに有用です。実際、ある施策の効果検証で前後の数値を単に比較した際には、有意な変化や傾向が見受けられず困惑した経験があります。しかし、標準偏差を算出して分布図に落とし込めば、より明確な傾向が掴めたかもしれないと感じました。 代表値の使い分けは？ また、代表値の使い分けにも工夫が必要です。単純平均の他に、値ごとに重みを付けた加重平均、成長率や比率を評価する際に有効な幾何平均、そして外れ値の影響を受けにくい中央値を適宜使い分けることで、より正確な傾向分析が可能となります。 具体例はどう見る？ たとえば、男性の育児休業取得日数については、年間の平均値だけでなく、外れ値として極端な値が含まれる場合には中央値を用いて経年の傾向を把握します。さらに、法改正の影響で急増している取得率の増加率を幾何平均で算出し、次年度以降の予測やＫＰＩの設定に活かすといった工夫が重要です。 現業務を再確認？ 現在の担当業務においては、従業員の健康診断データ、施策実施前後の変化、女性管理職比率の推移、男性育休取得率の推移など、今回学んだインパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンといった視点およびグラフ、数字、数式といったアプローチを用いることで、見落としがちな傾向や変化を改めて確認することが求められます。

今週は何を学んだ？ 今週の学びについて、以下のように感じました。 ビジネスはゲームか？ まず、資本主義社会におけるビジネスは一種の「ゲーム」であり、そこで戦うためには「ルール」である「メカニズム」を学ぶことが重要です。どんな戦略も基本的な原理原則から外れていては意味がないため、このメカニズムを理解することが大切です。例えば、星野リゾートの星野社長が教科書通りの経営を重視されていることにその点が表れています。 変化に対応するには？ 次に、時代やビジネス環境の変化によりメカニズムも変わるため、これに対応できる姿勢が求められます。「守」「破」「離」という取り組み姿勢やマインドセットが重要であり、自分で手を動かして試すこと、自ら調べ分析することも必要です。データや街を歩いて集めた情報を把握し、時代や環境変化を考慮し、指数関数的な急激な変化に対応することが競争の基盤となります。 基本をどう生かす？ また、過去の知識を有効に活用することが重要です。業務に取り組む際、小難しい手法に飛びつくのではなく、まずは基本を大切にし、先人の知恵に基づいて基本を理解してから行動すべきです。 スピード重視の理由は？ スピードを意識することも大切です。「スピードこそが競争のベースになる」と学びました。「スピード感」を持つことが業務改善に役立ちますが、その速度が何のために必要なのかという本質を見失わず、変化に対応しPDCAを回すために用いるべきです。 実践で何を得る？ 最後に、自分で手を動かし経験を積むこと、規模の経済性と習熟効果の観点で業務を分析することが今回学んだ重要なポイントです。これらのメカニズムをしっかり理解し、戦略を立てることが求められると思います。

問題発見に必要な分析とは？ ビジネス上の問題や課題を発見するためには、影響の大きい部分から分析を始めることが重要です。そのため、現状を可能な限りヌケなくモレなく構成要素に分解する必要があります。特に事業収益を分析する際には、損益計算書が優れた例となり、経費がMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）に分解されています。 顧客属性分析で成功するには？ 私の業務であるプロモーションにおいても、顧客属性や売上の構成を分析し、ターゲットとすべき顧客セグメントを抽出するのに役立ちます。売上や利益を伸ばすためにどのセグメントに焦点を当てるべきかという課題に対して、この方法は非常に有効です。しかし、広告媒体の効果検証には、ユーザーのタッチポイントが単一媒体に留まらないことから、複雑な分析が必要であるため、必ずしも適しているわけではありません。 ターゲティングの優先順位は？ 具体的な分析手法としては次のようなものがあります。まず、店舗単位で顧客と問い合わせユーザーの住所や所属の件数を割り出し、ギャップが多いほど見込み顧客が多いと考えられるため、これを検証します。また、顧客の所属数と自社客のシェア率を把握し、優先的に取り組むべき所属を抽出します。ただし、店舗からの距離、競合の立地、ターゲット層の志向などにより、シェア率が低いセグメントが必ずしも優先順位が高いとは限らない点に注意が必要です。 Webと商品の相性をどう見るか？ さらに、Web上での申し込み傾向を分析し、特定のカテゴリーで商品とWebの相性が良いかを分析することも重要です。これにより、より効果的なプロモーション戦略を立てることが可能になります。

データ分析の手法とは？ データを見る際には、単に与えられた数字を眺めるだけでなく、自らデータに触れて比率などの必要な情報を引き出し、グラフ化することで、複数の視点から分析することが重要です。こうしたアプローチにより、データを多角的に捉えることができます。 MECEで現状を把握するには？ データを分解する際は、MECE（Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive）を意識することが大切です。同じ内容を繰り返すことなく、全体を漏れなくカバーすることで、現状を正確に把握できます。 具体的な分析の例は？ システムや業務の分析では、具体的な例として航空券の購入フローや空港での搭乗フロー、整備フローなどを分解して考えることが挙げられます。また、売り上げ分析では、路線別や年齢別、搭乗回数別に分解してみることも効果的です。 業務に応用できるか？ これらの手法は日常業務でも活用可能です。例えば、システム障害発生時の対応やアクセス数のデータ分析、WEBサイトへの攻撃分析といった場面でも役立ちます。 テンプレート活用の効果は？ さらに、切り口のテンプレートを作成すると便利です。例としては、航空券購入から搭乗後までのプロセスを旅客の視点や業務の視点で分類することが考えられます。また、研修アンケートの分析にもこの方法を応用できます。受講前には思いもよらなかった角度からデータを切り分け、Tableauといったツールの活用も視野に入れると良いでしょう。 新たな視点が発見を生む？ 日常業務においては、失敗を恐れずにデータを分解し、新たな視点で見ることがスタート地点です。こうした姿勢が新たな発見につながります。

リーダーシップの要素は何か？ リーダーシップは主に行動、能力、意識の3つのカテゴリから成り立っています。特に行動は外部から見えやすく、フォロワーはリーダーの行動をよく観察します。一方で、能力や意識は直接的にはリーダーシップの評価対象にはなりにくいです。 リーダーシップはどう模倣する？ リーダーシップは模倣可能です。他のリーダーの行動を参考にし、それを自身のリーダーシップに取り入れることができます。また、リーダーが配下メンバーを導くだけでなく、その配下メンバーが将来的にリーダーになることを導く視点も重要です。特にシニアメンバーに対しては敬意を持って接することが求められます。 若手に対するリーダーシップの接し方は？ 若手メンバーに対しては、彼らの世代特有の価値観や労働の重視度がシニア世代とは異なるため、丁寧にヒアリングし、適切な接し方をすることが大切です。リーダーシップを高めるためには、常に能力の研鑽や意識の変化に取り組むことが必要です。 業務でのリーダーシップ発揮法は？ 具体的なリーダーシップの発揮方法としては、お願いした業務においてリーダーシップを示すアドバイスや自身の考え方を共有する方法があります。また、上司が行っているリーダーシップ行動を観察し、それを自身で真似することも効果的です。 専門領域の学びをどう深める？ 専門領域とポータブルスキルの学習を深めることは引き続き重要です。特に新しいプロジェクトやワーキンググループ（WG）では、上位ポジションの振る舞いを注意深く観察し、真似できるポイントを探すことが求められます。これは次回の資材改版とりまとめ整理業務においても、リーダー役にリーダーシップの考え方を共有することで役立ちます。

経営視点の意義は？ 戦略的に物事を見ていくことについて、特に「経営者の視点で見る」ことが大切だと感じました。動画で説明されたこの視点は、大局的かつ総合的な視野を持つことに繋がります。しかし、具体的な行動に結びつけるには深い理解と多次元的な分析が必要です。今回の学びを通じて、極めて重要なこの視点に基づく実践を意識していきたいです。 目的設定のコツは？ 目的と目標を的確に設定するためには、幅広い視点で情報を集めることが重要です。さらに、分析では偏見を排し、客観的に数値や事実に基づいて進めたいと思います。特に、分析の目的を見失わず、問いを持ち続けることが肝要です。PEST分析の活用も意識しています。 本質をどう把握？ 本質を見極めることは難しいと感じますが、これを日々の実践に取り入れることで、最終的な目的や目標が正確に設定できると信じています。 リーダーの心得は？ 続いて、優れたリーダーの思考法について考えました。「過度にジレンマを恐れない」という考え方は、現在の環境において非常に重要だと実感します。特に、短期と中長期の効果を考慮しながら部内外で議論を進める際に、相手の判断軸を理解し、集合知へと導く努力をしたいと思います。 バリューチェーン利用は？ また、バリューチェーンの活用については、自社内の分析や自部署の方向性を考える際の有力なフレームワークとして大いに役立つと感じました。新たな業務の提案や、業務集約を検討する際、この考え方を用いて実践していこうと考えています。 今後の戦略はどう？ 最後に、今後の業務や部署の方向性を見定める際に、社内外の評価をバリューチェーンを活用して行うことで、より効果的な戦略を策定したいと思います。

問題解決ステップの理解をどう深める？ 問題解決の４つのステップについて学んだ中で、特にWhy（原因分析）とHow（解決方法の立案）、そしてその手法としてABテストについて理解が深まった。ABテストはシンプルで運用や判断がしやすく、低コスト・低工数・低リスクで実行可能なため、非常に活用しやすい。実施の際には、目的設定、改善ポイントの仮説設計（何でも変えるのではなく、意図を持って比較しやすくする）、実行（十分なデータ量を確保）、結果検証の流れが効果的である。ただし、Web広告の場合には時間帯や曜日、プラットフォームなど他の条件が異ならないように注意が必要だ。 ABテストで問題解決の精度を高めるには？ さらに、ABテストは「データ分析を通じて問題解決の精度を高める（Check）」と「仮説を試しながらデータを収集し、よりよい問題解決につなげる（Act）」を迅速に行うことができるため、非常に効率的だ。 例えば、メルマガでイベント告知を行う際にABテストを活用すれば、それぞれ訴求する内容を変えて、どの訴求ポイントが効果的かを検証することができる。しかし、解決案をひとつに絞るのは良くないので、SNS投稿など別のアプローチも併用して検証する必要があるだろう。 問題解決の全体像を把握するには？ これまで、ランディングページ（LP）作成や広告を打つ際、一度行ったABテストの結果に満足して長期間使用していたことを反省。常に仮説を持ち、様々な角度から検証して改善していくことが必要だと感じた。また、問題解決の４つのステップ（What→Where→Why→How）の順番を意識し、単に解決策を考えるだけでなく、その全体像を把握することにリソースを費やすことを心がけたい。

データ加工の秘訣は？ データの加工においては、分布の見え方が刻み幅によって大きく変わることを実感しました。一部の刻みやすい部分だけに頼らず、あらかじめ仮説を立てた上で様々な試行錯誤を行いながら加工することが重要だと感じています。また、加工結果を伝える際には、グラフなど視覚的な資料を用いて相手の注意を引く工夫が必要だと学びました。さらに、MECEの手法として、層別、変数、プロセス分解という大きく3つの方法があることも新たな発見でした。 プラン策定の視点は？ ビジネスプランの策定にあたっては、まず対象期間を明確に定義し、その期間内に成長する領域をあらゆる角度からMECEの観点で分解することが効果的だと考えます。仮説を基に分析を進めると、具体的なポイントが見えてくるでしょう。特に、層別の分解では、単に分かりやすい切り口を選ぶのではなく、意図を持った切り口にすることで、伝えたい内容をより明確に伝えることができ、相手に納得してもらいやすくなります。また、会社から得られる数字だけに頼らず、必要な要素を漏らさず情報を収集する姿勢も重要だと感じました。 レポート作成の狙いは？ 日々のレポート作成や本質を押さえたアクションを行う際には、まず要素を思い描き、書き出すこと。そして、分解し、他の切り口がないかを常に考え直すことで、ポイントを簡潔かつ分かりやすく伝えることができると実感しました。 工夫の実践例は？ 加工や切り口の工夫は、経験や場数、センスが求められるものです。実際の業務でどのように活かされているのか、または自分自身や家族における意思決定の場面で役立っている事例についても知ることができれば、さらなる学びにつながると感じています。