クリティカルシンキング入門

チームが一つに!新プロジェクト成功の鍵とは

本質をどう捉える? 考えには様々な癖があると認識することの重要性を学びました。特に現在のプロジェクトにおいて、それを深く理解できました。私たちは全員が初めての経験となるプロジェクトをクライアントに提案する場面に直面しています。その際、どこがクライアントにとっての利点となるのかを議論するためには、各自の考えや方向性をしっかりと設定しておく必要があります。 提案はどこから始まる? 今取り組んでいる仕事では、誰も経験のない内容を提案しなくてはなりません。この状況では、クライアントが何をメリットと感じるか、提案をどう承諾してもらうかをもっと深く議論するべきだと感じました。そのためには、チーム全員の考え方や方向性をきちんと決めてからスタートするほうが良いと考えています。 どの方向で進む? 本日、そのプロジェクトについて実際に話し合いを行いましたが、多くの点で意見が平行線を辿りました。そこで、まずはどの方向で考えて進めるべきか、もう一度確認する必要があると感じています。来週には、チーム全体で再び意識を一つにし、再来週には効果的な提案ができるようにスケジュールを組み立てていきたいと思います。

戦略思考入門

多様な視点を武器に!意見を活かす力

多角的視点で何を捉える? 本質を見失わず、多角的な視点で広い視野から分析することの重要性を実感しています。フレームワークのような戦術は、知識として知っただけで満足せず、実際に活用して初めて効果的な武器になると考えています。また、自分の意見に固執するのではなく、多くの人の意見を取り入れることを意識したいと思います。 悩みはどう生じる? 働く中で、自分一人で悩みがちで、他者が理解してくれないと感じることがあります。これにより、悩みを抱え込み、人に打ち明けずフィードバックを受け入れられないという悪循環に陥っていました。しかし、学習を通じてフィードバックを得ないことが最も危険であると実感しました。納得できない意見に直面したとしても、他の人の意見を聞くことをあきらめないで、多様な視点を得るようにしたいです。 意見共有はどう進む? 企画や戦略を立てる際には、自分だけで完璧を目指すのではなく、早い段階でチームメンバーから意見をもらうことを心がけます。そして、その意見をもとに内容をさらに高めていき、上司の意見を取り入れる過程を習慣化したいです。このようにして、より良い成果を生み出すことを目指します。

データ・アナリティクス入門

数字で見つける仮説と検証の旅

データ検証の重要性は? 総合的な演習を通じて、データをもとに仮説を立て、その後検証する一連のループを体験できました。単に数字を見るだけでなく、What、Where、Why、Howといった視点を意識してストーリーを組み立てる重要性を実感しました。 A/Bテストのポイントは? また、A/Bテストにおいては、比較対象以外のすべての条件をそろえることが非常に重要であると学びました。この考え方は、売上が変化した原因や理由を、経験則ではなくデータに基づいて示す際に大変役立つと感じました。 仮説検証の飛躍は? さらに、仮説から検証への流れを飛ばして結論に至ってしまう傾向があるため、他の可能性や選択肢がないかどうかも十分に検討する必要があると気づかされました。同時に、キャンペーンや広告の有効度を測る際には、測定したい内容以外の条件を同一にすることの徹底が求められるという点も大切だと感じました。 論理構築はどう? 最後に、分析やストーリー作成においては、What、Where、Why、Howを明確にすることで、より論理的で理解しやすい内容にまとめることが可能になると学びました。

アカウンティング入門

数字が明かす経営の真実

大きな数値の秘密は? P/Lを読み解く際は、まず大きな数字に注目することが基本だと実感しました。売上総利益、営業利益、経常利益、税金等調整前当期純利益、そして当期純利益といった各項目の構造をしっかりと整理することで、全体のビジネスの流れや収益性の全容が見えてきます。 費用内訳はどう考える? また、売上原価率の違いや販管費、一般管理費の内容についても学び、単なる数字の比較ではなく、各費用の内訳から企業がどのようなポリシーでビジネスを展開しているのかを考察する重要性を感じました。特に、業界ごとに異なる費用構成は、それぞれのビジネスモデルの特徴を反映している点に着目することで、より具体的な分析が可能となります。 共通点はどこにある? さらに、同業者や異業種のP/L構造を比較検討し、自社やグループ企業の収益構造とはどのような共通点や相違点があるのかを探ることが、経営戦略の充実につながると実感しました。これに加え、新たなビジネスモデルやそれに伴う技術開発の場合、どのような収益構造が想定されるか、様々な視点から考察するディスカッションは非常に実践的であり、幅広い視野を養う良い機会となりました。

マーケティング入門

戦略を練る!マーケティングの新発見

マーケティングの基本とは? マーケティングとは、相手に価値や魅力を伝えることを通じて、顧客にその魅力を感じてもらい、商品を購入してもらうための仕組みやプロセスを作ることです。自分自身をPRするワークでは、自身の価値ではなく、思いや感想ばかりを伝えてしまい、主旨から外れた回答をしてしまいました。この経験から、まず何を伝えたいのか、そしてどのように伝えるのかという軸をしっかり持つ必要性を強く感じました。 営業戦略に必要な「軸」とは? 本社や支社の方針に基づいて自身の営業活動の戦略を組み立てる際や、商品プロジェクトの方針作成、販売方法の立案を進めるうえでも、この軸は重要です。顧客に新商品や既存商品を提案する際、あるいはキャンペーンを立案・提案する場合にも、明確に何を伝えるべきかを考えることが求められます。 ライブ授業の経験から学ぶこと ライブ授業での経験を活かし、自分が一番伝えたいことをどのように表現するかを常に考える癖をつけることが大切です。また、マーケティングとセリングの違いを意識し、戦略を立てる際には、4Pや3Cを踏まえ、明確な差別化を定義して提案内容を練り上げることが重要です。

データ・アナリティクス入門

問題解決を極める!広告業での実践ノウハウ

プロセス分解が鍵となる? 原因の探求について学びました。特に、問題の原因を探る方法としてプロセス分解が有効であることを知りました。問題の箇所を絞るためには、プロセスを詳しく分析し、仮説を立て、その仮説を検証することが重要です。このプロセスには、文データ分析や仮説の検証などのステップが含まれます。 広告の効果検証とは? 広告業に携わる私にとって、こうした方法論は日常的に行っていることですが、改めて体系的に学ぶことの意義を感じました。特に、広告の効果検証においてはPDCAサイクルを用い、データ分析を通じて仮説を立て、その仮説を検証するプロセスが連続的に行われます。この週に学んだ内容は、日々の業務におけるステップのヌケモレの確認に活用していきたいと思います。 仮説の重要性を再確認? データに触れることを日常的に行い、データを一度集めただけで満足せず、常に仮説をブラッシュアップし続けることが必要です。同時に、データを継続的に収集し、これらを繰り返し行うことで課題解決ソリューションに繋げることができます。また、A/Bテストも広告業務で実施しており、学んだ内容を実践に活かしていくつもりです。

マーケティング入門

偏りからの脱却:広がる学びの世界

マーケ視点は偏ってる? 6週間の学びを振り返る中で、自分のマーケティング視点が偏っていたことに気づきました。従来、単に「いいものを作ればよい」という考えにとらわれていた自分が、無意識のうちにそのような固定観念に陥っていたことを実感できました。また、グループワークで出会った仲間たちとの時間に改めて感謝の念を抱き、マーケティング思考の幅を広げる重要性を感じています。 情緒価値を考える? Q1に関連して、今後は機能的価値だけでなく、自社商品やサービスが提供する情緒的な価値についても、さまざまな視点から考えてみたいと思います。どのような直接的および間接的な価値を提供できるのか、また利用者がどのような感情を抱くのかを洗い出し、良い面や課題点を明確にして施策に反映させることが目標です。 課題解決の道は? さらに、課題解決に向けた施策を継続的に立案し、取り組んでいく状況にあります。まずは、Q2に記載した内容を実践しながら改善に努めたいと考えています。また、6月から新しいプロジェクトに参画する予定であるため、WEEK2~5までに学んだことを積極的に実践し、今後の成長につなげていきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

問いで磨く成長の軌跡

なぜ問いを重ねる? まず、すぐに行動に移るのではなく、まず問いを立て、周囲と共有することが大切です。その上で、その問いをしっかりと保ちつづけ、広い視点で捉えることで、自他ともに陥りがちな偏った思考を克服していくことが求められます。問いをストック化することで、自身の感度を上げ、より高い解像度で物事を捉える力を養いたいと感じました。 計画に盲点はある? また、製品開発から拡販までの計画立案や各顧客に対する対応方針を、個人またはグループ内で協議する際にも、常に問いに着目することが重要です。正しいイシューが十分に押さえられないまま、実現性の高いアイディアに逃げがちになることがあるため、自分や周囲に問いを意識させながらリードしていく姿勢が大切だと実感しました。 成長へ何が必要? さらに、提案内容の検討時にはピラミッドストラクチャを用いて可視化し、各顧客ごとに適切なイシューを設定することが役立ちます。年度末のレビューや次年度の戦略立案にもこのアプローチを取り入れ、業務に限らず週に一つの問いを自らに投げかけること、そして毎日一定の思考時間を確保する取り組みが、自身の成長につながると感じました。

データ・アナリティクス入門

平均と中央値が紡ぐ成長ストーリー

なぜルールが必要? データを取り扱う際は、一定のルールに則り全体の目線をそろえることで、伝えたい内容が明確になります。そのため、データからメッセージや仮説を引き出す際には、適切な代表値を選択することが重要です。たとえば、平均値については、単純平均や幾何平均など計算法の違いを意識し、正確な表現を心がける必要があります。 どんな手法が有効? また、データのばらつきを示すには、関数的な手法を用いてビジュアル化する方法が効果的です。舞台の単月入場率を年間の数字に換算する場合、各月の値を単純に平均するのではなく、正確な情報を伝えるために公演数で重みづけした加重平均を用いると良いでしょう。さらに、チケット単価のばらつきにより生じる外れ値の可能性を考慮し、中央値も併せて検討することが求められます。 分析に新たな示唆は? 日々の分析においては、平均値だけに頼らず中央値の視点も取り入れることで、その乖離から新たな示唆が得られるかを考えることが大切です。数字の集計表としてまとめるだけでなく、ビジュアル化によって情報の具体性と理解しやすさを高め、平均という言葉の使い方にも注意を払う必要があります。

クリティカルシンキング入門

学びを深める振り返りの重要性を実感

学びを忘れないためには? 初めに学んだことは、時間が経つにつれて忘れてしまうことが多いです。そこで、定期的に振り返りを行い、自身の目標や理想の姿と照らし合わせることが重要だと感じました。今回の講座でも、学んだ内容を目標から逆算してどれだけ意識できているかを確認することが求められました。6週間の講座で学び、理解したつもりになっていたことも、実際にはまだ不十分な点があったと実感しました。 商談でのコミュニケーションの工夫 電話商談やWEB商談など、情報量が限られたコミュニケーションでは、対面と比べて言葉のニュアンスや感情の熱量が伝わりにくい点があります。これからは、自分が伝えたいことを前提にするのではなく、相手にどうすれば納得してもらえるかを考えながら、思考を整理し共有していきたいと思います。 商談に備えるためのポイント 商談準備時には、どの商品で提案するかや値段設定よりも、相手にどう伝えるか、どの点で疑問が生じそうかを意識することが重要です。また、他者に対して今回学んだことをアウトプットすることも有効です。具体と抽象を繰り返しながら理解を深めるプロセスを大切にしたいと思います。

クリティカルシンキング入門

誰に伝えるかで変わる提案の魔法

提案の根拠は何? 学びになったこととして、提案の根拠を誰に伝えるかによって適切な内容にすることの重要性を感じました。メッセージを受け取る側の視点に立ち、伝わりやすい事象を選択することが大切です。 整理で何が違う? ピラミッドストラクチャーの動画では、整理される前の話し方でも何を伝えたいのか理解できましたが、整理された後の方が聞き手にはるかに分かりやすいと感じました。同じ内容でも、整理によって受け取る印象が変わることは非常に良い事例です。 企画提案の応用は? 社内では、企画の提案を目上の方に伝える際にこの手法を応用できると考えます。社外では、顧客へのコンサルレポートで単に情報を伝えるだけでなく、報告を根拠に次のアクションや検討事項を主張することで、議論が深まると感じました。 対話でどう進める? 内部では、それぞれの役職者が重要と考える点を踏まえ、しっかりと主張と根拠を組み立てることを意識したいと思います。顧客に対しては、各企業の状況を理解し、顧客が何を解決したいと考えているのか、どのように助力できるのかを想像しながら対話を進めることを実践したいです。

データ・アナリティクス入門

SNS分析で得た新たな学びとテクニック

代表値の使い分けは必要? 代表値と散らばりの両方を意識する必要があることを学びました。代表値には単純平均、加重平均、幾何平均、中央値があり、特に平均値に3つの種類があるため、使い分けが重要です。 ビジュアル化の選び方は? また、ビジュアル化の重要性についても考えさせられました。どのようなグラフを使うかは分析したい内容に依存し、この点は経験から学んだつもりでしたが、実際には正確な知識が不足していたことを改めて認識しました。 各種データの分析に標準偏差を使おう これまでは単純平均しか算出したことがなかったため、今後は必要に応じて3種類の平均値を意識して使い分けるようにします。SNS投稿の反応を分析する際もばらつきを考慮せず、平均値だけで傾向を把握していましたが、標準偏差も用いることでより正確な把握・報告ができそうです。 例えば、SNS投稿に関する実績報告時には、エンゲージメント率などを平均だけでなく標準偏差も使用して分析しようと思います。投稿の種類や内容のカテゴリーによって差があるのかどうかも検討しつつ、ビジュアル化する際は適したグラフを選ぶことも重要だと考えます。

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