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学び ✕ ポイント

に関する学び

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学びはどんな内容？ WEEK1の学びを整理してみて、以下のような重要なポイントに気づきました。 批判的思考って何？ まず、「もう1人の自分を持つ批判的思考」が重要です。思考には偏りがあり、ついつい自分が考えやすい方に流されがちです。しかし、みんなが同じように考えているとは限らないことを意識すべきです。そのため、主観的ではなく、客観的に考える姿勢が必要です。思いつきで判断するのではなく、説明責任を果たすために3つの「視」（視点、視座、視野）を使って視野を広げることが求められます。 現状分析はどう？ ケースワークを通じて学んだこととして、現状を細かく分析し、理想的な姿をしっかりと見据えることが大切だと感じました。「問い」を意識し、今何を課題にするべきかを見極めることを忘れてはいけません。フレームワークを活用することはもちろん重要ですが、それに固執しすぎない柔軟な姿勢も必要です。 他者の意見はどう？ グループワークを通じては、客観的に物事を考えるために他者の意見を聞くことが近道であると感じました。相手がその考えに至った理由を聞くことで、今後自分が客観的に考えるためのヒントになります。 営業会議はどう進む？ 営業会議においては、数値目標達成に向けて行動を決める際、過去の経験に頼りすぎると、やるべきことが毎回同じになってしまう傾向があると気づきました。このため、課題を特定する際には、まず要因分析を丁寧に行い、1枚の紙に簡潔にまとめて、伝えるべきことを結論から述べ、その後に根拠を伝える姿勢が効果的です。 書類作成ってどう？ 提案書や報告書においては、短くまとめることが重要です。提案書はワンペーパーにまとめ、視覚的に認識しやすいよう工夫します。報告書も同様に、ワンペーパーで読み手の立場に立って、文章やグラフを工夫することが望ましいです。 メールは要点ある？ 最後に、メール発信時は、指示が長くなりがちなので、簡潔に結論を先に述べ、理由は3点以内にまとめることを心掛けます。

代表値や散らばりは？ 今回の学びでは、データ分析における重要なポイントを整理しました。まず、定量分析を行う際には、「代表値」と「ちらばり」の両方を把握することが重要です。代表値には、単純平均や加重平均、幾何平均、中央値があり、それぞれの特徴を理解することでデータの中心を捉える手助けになります。また、平均値を算出する際には、外れ値の確認が不可欠です。ちらばりには、標準偏差や正規分布があり、それらを活用してデータの散らばり具合を把握します。さらに、データをビジュアル化することで、特徴的な傾向が捉えやすくなりますが、その際には正しいグラフを選択することが求められます。 相関か因果か？ 次に、相関関係と因果関係の分析についてです。相関とは二つの要素がどのように関連しているかを示すものであり、因果関係とは原因と結果の関係です。これらをセットで分析し、次の打ち手を考察することが重要です。しかし、因果関係は誤認しがちであるため、自分の都合の良い分析結果に偏らないよう、常に意識して考えることが必要です。 分析は比較ですか？ 今回の復習では、分析とは比較であることを再確認しました。問から仮説を立て、データ収集を経て、それを検証するというプロセスを繰り返すことが基本です。インパクトやギャップ、トレンドなど様々な視点からデータを分析し、グラフや数値、数式を使うことが有効です。 ツール選択はどう？ 現状では、時系列分析を多用しており、分析ツールとしてTableauやSPSSを利用しています。これにより、顧客データや売上データ、プロモーション費用などを扱っています。具体的な分析例として、まず相関関係の分析においては、売上とプロモーション費用との関連を見て、どのプロモーションが効果的であるかを判断することを目的としています。また、パレート分析では、顧客をグルーピングし、どの顧客が優良であるかを可視化しています。これにより、優良顧客の特徴を把握し、効果的な販促やプロモーション計画の立案に活かしていきます。

プロセス分解はどう？ 原因の分析では、プロセスに分解することが重要です。商品が購入される際には、生活者は多様なプロセスを経ており、これらのプロセスには様々なパターンがあります。まず、これらのパターンを分類し、さらにプロセスごとに分けて考えると良いでしょう。候補を絞り込む際には、まず広い視点で選択肢を洗い出し、その上で排除する根拠を準備します。 仮説はどう立てる？ 原因仮説を立てるときは、思考の範囲を広げることがポイントです。ここで役立つのがフレームワークと対概念の活用です。例えば、3Cフレームワークは自社、競合、顧客の観点から分析します。一方、対概念では競合を超えた広い範囲、例えばカテゴリ市場などで仮説を立てることができます。複数の案を比較・検証する際には、条件を揃えて判断することが求められます。 購入プロセスは？ 商品が購入されるプロセスとしては、ブランド力がある場合を除けば、次のような流れがあります。まず、商品が目に留まり（パッケージの印象）、次に興味を引き（パッケージ表面の文言）、さらに商品説明を読んで納得し（手に取る）、最後に購入される（かごに入れる）。購入後、消費者に良い商品体験を提供することでブランドイメージが形成され、繰り返しの購入につながります。リピーターが少ない場合には、この商品体験がプラスイメージでない可能性が考えられます。一方で、販売場所が十分にあるのに新規顧客が増えない場合には、このプロセスに分解して原因を特定すべきです。仮説は3Cに加え、それ以外の視点からも考えることが大事です。 魅力の伝え方は？ また、どのような商品が消費者の目に留まるのか、どのようなキャッチコピーが購買意欲を刺激するのか、一般の消費者と商品ターゲットの購買プロセスについて理解を深める必要があります。そのためには、まず自身が商品を購入する際に何を基準に判断しているのかを考えることを心掛けると良いでしょう。さらに、店頭観察やアンケート調査を実施することもおすすめです。

学びの流れをどう掴む？ Week.01から始まった学びの流れとして、「何を売るか？」から「誰に売るか？」、そして「どうやって売るか？」という一連の流れを掴むことができました。まずはニーズを正しく捉え、何を売るかを明確にすることが重要です。この際、提供する価値を創造し、競争が可能な市場で「何を売るか」を明らかにすることが求められます。 分析のポイントは？ 次に、「何を売るか？」や「誰に売るか？」について、きめ細かく論理的に分析することが必須です。顧客の視点を拾い続け、自らも顧客の立場に立ち続け、ソフトとハード両面で多角的に捉え、活路を見出すことが重要です。さらに、これを高速に回転させることも求められました。 魅せ方で成否が決まる？ しかしながら、「何を売るか？」「誰に売るか？」が的確に導かれていても、『魅せ方』次第で提供価値が下がってしまう可能性があります。そのため、細部にわたって取りこぼしなく追求することが重要です。また、「どうしたら売れないか？」といった逆の角度から考えることも必要です。顧客が躊躇する理由や選択しない理由を考察し、イメージできるネーミングや魅せ方を提供することが求められます。 売れない理由を見つけるには？ さらに、日常の製品やサービスにおいて「売れない理由」を考える習慣が役立ちます。差別化のワナにも注意を払い、顧客を忘れて競合ばかりを見ることがないよう心掛けることも学びました。 4Pでプロモーションを見直す イノベーションの普及要件やマーケティングミックスの4Pのフレームワークは、これらの気づきを整理するのに非常に有用であると感じました。営業でプロモーションを行う際に、魅せ方と4Pのプロモーションを適切に活用することが可能です。習慣や惰性で行ってしまいがちなプロモーションについて改めて設計し、理にかなっているかを再確認する際に非常に役立つと感じました。こうして学んだことを活かし、具体的な業務提案に適用していく予定です。

自己紹介で伝えるのは？ ライブ授業の初めの自己紹介では、「誰に対して」アピールするのかを意識せず、「自分が伝えたいこと」に偏りがちだったと思います。この経験を通じて、「顧客志向」は意識して慣れることが重要だと実感しました。 ヒット商品はどう捉える？ さらに、ヒット商品を列挙し、ディスカッションする活動では、すぐに3つの商品を思い浮かべることができませんでした。しかし、ヒット商品を掘り下げるプロセスで、身の回りには「顧客視点」の伝えるヒントが多くあることに気づきました。 誰を主語にしてる？ まず、マーケティングチームとしてコンテンツや企画を考える際、「伝えたいこと」や「達成したいこと」が前面に出ることが多いと感じています。アウトプットする際は常に「誰を主語にしているか」を見直す習慣をつけたいと思います。 どう顧客を理解する？ 次に、顧客志向を磨くためには、顧客を等身大で理解することが大切だと再確認しました。自分の業務では、自社プロダクト導入前の企業と関わることが多いですが、導入後の企業の意見を聞くことは少ないです。顧客を正しく理解しないと偏った見方になってしまう恐れがあるため、導入いただいた企業についても理解を深めたいです。 顧客の声をどう届け？ 現在、SaaSプロダクトベンダーに所属し、営業時に得た顧客の声を開発にフィードバックできる環境です。その行動が、より良いマーケティング活動につながると学びました。顧客の声を社内にどのようにとどけるのかを意識していきたいです。 魅力はどう伝え直す？ 「顧客」と「扱っている事業・プロダクトの魅力」を両面から整理したいです。その際、常に整理した内容を言語化し、特に「魅力」の面では顧客目線で他の表現や訴求ポイントに置き換えられないかを内省していきたいです。また、顧客の声を社内に積極的にフィードバックすることで、表面的なニーズではなく根本的なニーズを捉え、そこから惹きつける材料に考えを巡らせていきたいです。

共感アプローチはどう？ 高専教員として「山と道」の共感型アプローチを試みるなら、以下の点に注力できると感じました。まず、学生と同じ環境で課題に取り組み、実際にどの部分でつまずくのか体感することです。数学の実習において、自ら問題を解くことで理解しづらい概念や使いにくいツールを発見できます。また、企業との連携を通じ、実際の現場で求められるスキルを観察し、カリキュラムに反映することも有意義だと考えます。 学習旅路をどう観察？ さらに、入学から卒業までの学生の学習旅路を詳細に観察し、挫折しやすいポイントや学習意欲が高まる瞬間を記録することで、教育改善に役立てることができるでしょう。そして、教えた知識が実際の課題解決に使えるかを検証するため、実践問題を通して理解を深めることや、授業後のフィードバックをすぐに反映する仕組みを取り入れることも大切だと思います。 初見で問題はどう解く？ また、本校の数学授業に取り入れている習熟度別の授業を通し、学生目線で問題に初見で取り組む経験はとても効果的でした。自分自身が問題に取り組み、どの部分で混乱するかを記録することで、異なる解法の試行やつまずきやすいステップを明確にできました。さらに、各レベルの学生グループに実際に関わることで、基礎では計算ミスや概念理解の困難さ、応用では発想の転換が難しい点など、学生の理解度や阻害要因を具体的に把握できたと実感しています。 デザイン思考の本質は？ これまでの学びを整理すると、まず「山と道」の事例からは、デザイン思考の本質として以下の点が浮き彫りになりました。ユーザー体験の重要性、見た目だけでなく実用性を重視する機能美の追求、そして製作者自身が使用者となり体験を重ねる共感的アプローチです。これらの考え方は、高専教育、特に数学教育においても非常に参考になると感じました。教員が学生の視点で学習過程を体験し、各レベルに合わせた指導方法を模索することで、より効果的な教育が実現できると確信しました。

マーケティングの基礎はどう？ 今回の学習を通して、「何を売るか」「誰に売るか」「どう魅せるか」というマーケティングの基本要素を体系的に理解しました。単なる商品の提供ではなく、顧客の潜在ニーズを引き出し、価値ある体験を提供することが成功のカギであると再確認できました。 戦略の絞り込みは？ また、ターゲットの絞り込みや差別化戦略の重要性、そしてペインポイントの解消による新たな価値創造の視点を得ることができました。実際の事例からは、体験価値を重視したアプローチが顧客の共感や支持を得る強力な手法であると学びました。 社員視点の改善は？ さらに、今回の学びはバックオフィス業務にも応用できると感じました。社内業務の効率化や社員満足度向上を図る際、単にサポート業務として扱うのではなく、「顧客視点＝社員視点」という観点から、社員がどのように感じ、どのように利便性が向上するかを意識する体験価値を考慮することが大切です。 業務工夫はどうする？ 例えば、社内の申請フローを利用する人を意識してわかりやすく簡略化したり、社内イベントを体験価値として演出するなど、日常業務をより魅力的なものに変える工夫が考えられます。 業務効率を数値化？ また、業務効率を数値化し、ペインポイントを明確にするためには、アンケートやヒアリングを通じて潜在ニーズを見極めることが有効です。現状の業務プロセスに対し、「誰のために、何を改善するか」という視点で再設計を行い、体験価値を高める工夫をすることの重要性を実感しました。 情報発信はどう魅せる？ 情報発信においても、社内の情報共有や業務通知などは「どう魅せるか」を意識し、相手の立場に立った親しみやすいデザインと言葉選びを心がける必要があると感じました。そして、取り組み後には定期的なフィードバックを実施し、必要に応じた軌道修正を行うことで、PDCAサイクルを回し続け、継続的な改善を図ることができると学びました。

要素の重要性は何？ 分析に必要な要素としては、プロセス、視点、アプローチの3つがあると学びました。前回はプロセスについて掘り下げた講義でしたが、今回は視点とアプローチに重点を置いて進められ、その重要性を実感しました。 視点の捉え方はどう？ 講義では、まず視点としてデータを俯瞰的に捉えることの大切さが強調されました。一つのデータ情報に固執すると、全体のインパクトを見逃し、局部的な視点ではトレンドやパターンを捉え損ねる可能性があると感じました。そのため、まず広い視野で全体を把握し、どこを掘り下げるかを判断しながらスコープを徐々に絞っていくことが、目的達成のためには必須であると言えます。 視点の基本はどこ？ 視点に関して、講義では以下の観点が挙げられました： 　・インパクト 　・ギャップ 　・トレンド 　・ばらつき 　・パターン 数値と図で説得できる？ また、アプローチについてはグラフ、数字、数式を用いる方法が効果的であり、具体的な数値や図を使った分析が理解を深めるポイントとして紹介されました。 インパクトをどう捉える？ 顧客のサービス利用データを検証する際には、どのセグメントが最も大きなインパクトを持っているか、また長期的な視点での変化を確認することが重要だと再認識しました。こうした視点から、インパクトの大きいセグメントに対して営業リソースを集中させたり、コンテンツマーケティングを推進する戦略も考えられます。 セグメント分析は十分？ さらに、顧客セグメントの検証をより深堀りする必要性も感じました。導入ユーザーのセグメント検証においては、単に導入社数が多いセグメントだけでなく、導入社数は少ないもののインパクトが大きいセグメントが存在しないかを検討することが求められます。また、単なる属性データの比較に留まらず、実際の顧客行動をイメージしながらデータと照らし合わせて検証を進めることで、より実践的な洞察が得られると感じました。

相手を知る重要性とは？ WEEK1～WEEK6の学習を通じて、仕事を任せる上で「相手を知る（適正、経験、モチベーション等）」ことの重要性を改めて学びました。そして、相手を知る上で尊重し、相手の言葉で話を引き出すことが自分には不足しているポイントであることにも気づきました。 ロールプレイでわかったことは？ WEEK6のライブ授業ではロールプレイを行い、学びを活かせた部分もありましたが、活かしきれなかった部分もありました。それは、「相手の成長を考え、導く」という視点が必要だったと感じます。 仕事を任せる効果的な方法は？ 例えば、仕事を任せる機会の多いアシスタントスタッフに対しては、以下のようなアプローチが効果的です。 エンパワメントをどう図る？ まず、仕事を任せる際には、相手の適正、経験、モチベーション等を考慮し、適切な任せ方を見つけるための時間を設けることが重要です。また、エンパワメントを図るためには、初めから答えを教えるのではなく、「どうしたらいいと思う？」という問いかけを行い、相手の理解度を確認します。仕事のゴールについての理解が間違っている場合には、その都度丁寧に説明し修正します。こうした行動により、相手が成長し、自発的に行動することを期待できます。 さらなる成長を促すには？ さらに、自分に余裕があるときには、よりエンパワメントを意識して仕事の理解を問う質問をするようにします。具体的には、「どうしたらいいと思う？」などの問いかけを通じて、相手の言葉で仕事の進め方を話してもらい、ゴールがずれている場合には、仕事の意義や役に立つ要素を丁寧に説明します。 チャレンジを与える意義は？ 最後に、相手を尊重し成長を促すためには、現在より少し難易度が高くなるような仕事を任せることも忘れずに行います。そうすることで、相手がキャリアアンカーとして求める「奉仕・社会貢献」の要素を満たしつつ、成長を促すことができると考えています。

グラフ活用法ってどうする？ 今週は、グラフの活用方法について学びました。データのばらつきを視覚的に把握するために、ヒストグラムが有用であると理解しました。たとえば、生徒の年齢のばらつきを見る際には、割合ではなく実数の分布に注目すべきだという点が印象的でした。 どの数値がポイント？ また、分析でよく使われる代表的な数値についても復習しました。単純平均・加重平均・幾何平均・中央値など、それぞれの計算方法と用途を確認し、特に平均値は外れ値の影響を受けやすいことに注意が必要だと実感しました。 現場の指摘はどう読む？ 現場でDX担当としてデータ分析に取り組む中、先日、部署ごとの退職率を比較して報告した際、経営層から数値の重み付けを考慮するよう指摘を受けました。当初はその意図が分からず戸惑いましたが、加重平均の考え方に近いのではないかと理解し始めています。ランキングだけで示すのではなく、ヒストグラムなどのグラフを用いて視覚的に説明できるよう工夫したいと思います。 数学の基礎は何が大切？ 一方で、数学の基礎の重要性を再認識しました。平方根や標準偏差、正規分布と2SDなどの数式が全く理解できず、焦りを感じています。まずは基本を押さえ、Excelの関数でどのように表現できるのか試してみるとともに、ピボットテーブルの復習にも取り組む予定です。 具体例の探し方は？ 今回の分析では、どの指標を使うべきか具体例がすぐに思い浮かばなかったため、今後はより多くの具体例を調べるとともに、実際に手を動かして理解を深めるつもりです。遠回りになるかもしれませんが、様々な切り口で数値を検討していきたいと思います。 専門用語、理解できる？ また、専門用語の理解もまだ十分ではないと感じており、関連するデータの傾向把握についても、ひとつひとつ学んでいく必要があると実感しました。これからも引き続き、知識を着実に身につけていきたいです。

どんな学びを得た？ これまでの学びを振り返りつつ、実際にケーススタディを通じて手を動かし、ライブ授業での対話を通じて、ビジネスから私生活にまで役立つ考え方を再確認することができました。 目標設定の意義は？ 特に重要だと感じたのは、明確な目標設定です。何事にもゴールが見えない状態で始めてしまうと、最短・最速での到達が難しく、結果的に限りあるリソースを無駄にしてしまうことを再認識しました。 どのポイントが大切？ 学習を整理すると、以下の５つのポイントが挙げられます。 1. 明確なゴールの設定：目標や得たい結果を明確にし、それに基づいて進む道のりを計画することが必要です. 2. 視野を広げ整合性を取る：ビジネスフレームワークを活用することで、視野狭窄を防ぎ、経営者の視点で物事を俯瞰することが重要です。思考には無意識のバイアスがかかりやすいため、広い視野と整合性を保つ努力が求められます. 3. 差別化：自分や自社だけのコアコンピタンスを育てることが重要です。同じことをしていると埋もれてしまいますので、独自性を伸ばして価値を高める努力が必要です. 4. 選択と捨てること：限りある資源を有効に活用するためには、費用対効果の高い選択をし、不必要なものは思い切って捨てることが重要です. 5. 本質の理解と思考：経済のメカニズムを理解し、指数関数的な考え方を取り入れることが求められます. 実践へどのように動く？ これらを実践するためには、分析力、フレームワークの活用、コミュニケーション能力、そして情報収集能力の向上が必要です。特に、フレームワークを使いこなすためには、実践を重ね、必要に応じて新しいフレームワークを模索することが効果的です。また、コミュニケーションにおいては、相手の言葉をきちんと聞き、返報性を意識して行動することで、より良い関係を築くことができます。情報収集においては、新しい情報に敏感であることが求められます。

グラフ化はどう効果的？ 数字をグラフ化することによって、新たな発見が得られることがあります。また、比率の計算を通じて、全体に占める割合を分かりやすく理解できます。これまであまりグラフ化を行ってこなかったので、これからは積極的に取り組んでいきたいと思います。反対に、「データを加工しないままだと、重要な点を見落とす可能性がある」ということも意識して注意を払いたいと思っています。 分解方法をどう見直す？ データの分解の仕方についても、自分が考えていたもの以外にさまざまなアプローチがあることに気づかされました。「データの分け方を工夫する」という段では、二つの分け方から「大学生に集中している」という点を見落としていました。無意識のうちに「同じ年数の幅で比較する」という方法に固執していたようです。また、「分解をする際の留意点を知る」では、解釈の仕方の誤りに気がつきました。一度解釈をした後でも、もう一度立ち止まって「本当にそうか？」と再考する必要性を改めて認識しました。 分解の意義は何？ 講義を通じて、「分解してみても何も見えてこないことは失敗ではない」「迷ったときはまず分解を試みる」「分けていくことが理解を深めるための手段」であるという、データを分解して解釈する際のポイントを学ぶことができました。 POSデータの活用は？ 私が従事している小売業においては、業務で頻繁にPOSデータを扱います。顧客の動向を把握するために非常に有効なので、POSデータを分析するときにはこの学びを実践していきたいです。特に、グラフ化を意識して視覚的に理解することに重点を置いています。 グラフ化の効果は？ 具体的には、POSデータを週ごとにExcelで表にして、グラフ化を通じて視覚的に把握します。そこから見えてきた変化をもとに、今後の方向性を決定し、業務に生かしていきます。毎週さまざまな切り口を試し、効果的な加工の方法を探っていく予定です。