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重要 ✕ 大切

に関する学び

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売れた秘訣は何？ 顧客のニーズや企業の強みについて考えるために、ある企業のコロナ禍で売れた商品事例を深掘りしました。特にパジャマスーツのヒット理由の一つとして、ネーミングの重要性を学びました。このことから、興味を引く商品名がいかに大切かを再認識しました。 本音はどう見抜く？ また、顧客の真のニーズを知ることの重要性を感じ、今後はそれを意識して仕事に取り組んでみようと考えています。具体的には、クライアントに対して自社商品や業界に関するアンケート調査を実施しようと思います。調査の内容としては、自社商品を選んでもらっている理由や、他社商品から切り替える前の評価、さらに望ましいサービス、困っている点などをヒアリングします。 情報収集はどう進む？ これらのヒアリング項目をよく考えたうえで、資料に落とし込み、打ち合わせを通じて、またはメールを通して情報を収集する予定です。このプロセスを通じて、顧客のニーズをより深く理解し、ビジネスに役立てたいと思っています。

課題の意識とは？ 課題を意識し、情報を捉えていくことで、問題点を素早く明確にとらえたことが印象に残っている。 今週までに学んだ内容を一つ一つ実行することで、何が問題かを具体的に把握し、その結果具体的な解決策に辿り着くことができた。 課題解決のステップ 現状を認識し、課題を設定して解決することができる。例えば、売上を増やすためや、業界の傾向を把握するために必要な情報を正確に把握し、不足している情報を見つけることができた。また、仮説を立てやすくなり、素早い調査や解決策に到達する助けとなった。 多面的に問題を捉える方法 課題に取り組む際には、関係する相手の捉え方を意識し、ズレが無いよう確認して進めていきたい。課題を達成するためには、多面的に問題を捉え、解決策を考えていくことが重要だと感じた。 また、情報を新たに調べる際には、目的を意識し、逸れないように気をつける必要がある。手段を考える時には、その手段が目的に適っているかを常に意識することが大切だ。

経営解決策は何？ ファストフード店の事例をもとに、答えを出すべき問い＝イシューに対する経営目線の解決策を検討しました。途中、どの解決策を採用すべきか迷いが生じる場面もありましたが、多くの学びを得ることができたと感じています。また、解決策を考える過程で、他の回答とぶれてしまう部分があったため、一貫性を保つ重要性を再認識しました。 一貫性はどうする？ 業務上、先方の採用計画に対して提案を行う際にも、一貫性の維持が非常に大切であると実感しています。改善策や今後の提案内容が矛盾しないよう、常に一貫した視点を持ち続ける必要があると感じています。 切り口はどう整理？ 提案資料を作成する際には、まず提示された課題に対してどのような切り口があるかを整理し、各切り口に一貫性があるかを確認してから、実際の作業に取りかかるという手順を踏んでいます。こうしたプロセスを繰り返すことで、自然と一貫性のある多角的な提案ができるようになると確信しています。

新たな視点の重要性は？ 一度一見納得のいく答えにたどり着いた後でも、その答えが本当に正しいのかを疑う視点を持つことが重要だと思います。ほかの視点から再度考えることで、これまで気づかなかった事実に気付く可能性が高まります。また、要素を分解する際には、MECEの考え方に基づいてデータを重複なく漏れなく整理することが大切だと感じました。 どうすればリソース確保できる？ また、サーバ保守業務に従事している私にとって、ユーザから届くリクエストの分析は日常的な作業です。一定時間ごとのリクエスト数を見ることで、日中と夜間で訪問者数の違いを把握でき、サーバの応答時間の計測を通じてシステムへの負荷状況を確認することが可能です。リクエストのトレンド分析により、将来的に必要となるサーバ台数の予測が行え、適切なリソース確保につながります。また、応答速度の追跡を通じて、サーバが限界を超えるリスクを事前に察知し、システムダウンを防止するための対応策を講じることができると感じました。

経営層とのズレは？ 総務の分野では、明確なゴールや課題意識が設定された状態で業務が依頼されることが多く、経営層と現場の考え方のズレを常に意識しながら問題解決に取り組む重要性を感じました。経営側が示すのは課題定義までであるため、実際に試作品を作る過程で予期せぬ問題が発生することを体験し、学びが深まりました。 AIデザインはどう？ 生成AIを活用してデザインを作成する試みは、予想以上に難しいと感じました。自分のイメージを正確に反映させるためには、プロンプトの使い方をさらに工夫していく必要があると感じています。また、思いもよらない結果が得られることもあり、試行回数を意識することが大切だと思いました。 試作の修正ポイントは？ 加えて、生成AIの利用はもっと意識的な操作が求められる点、試作後に自ら修正箇所を見出す経験が得られる点、そしてデザイン思考入門で学んだ手法が、自分の予想を超える、または改善された成果を生み出す可能性があることを実感しました。

データ収集と分析の重要性は？ 日頃からデータ収集、分析、仮説設定、実行サイクルのスピード感を大切にしていました。しかし、「MECEを意識し過ぎず、時間をかけすぎないこと」を講義で聞いて、今後の業務においてもこの点を意識し、実践していきたいと考えました。 効率的な仮説設定と実行方法は？ 特に、MECEや分析そのものに過度な労力を費やすのではなく、分析結果を基にした仮説設定、そして何より迅速な解決策の実行と行動に焦点を当てたいと思います。このようにして得られた新たなデータの収集→分析→仮説設定→実行のサイクルをより早く回していくことに注力したいと考えています。 MECE活用術と業務への応用法は？ さらに、MECEについては、大項目から小項目へとプロセスを意識して分析項目を洗い出す習慣を、明日から日々の業務の中で身につけていきたいと思います。また、分析にかける時間を事前に設定し、それをもとに効率的に進めていくことも、明日から実施していきたいと考えています。

ゴール設定は正しい？ 戦略思考とは、まず適切なゴールを設定し、現在地からゴールまでの道筋を描くことです。そして、一度ゴールを定めたら、可能な限り最短最速でゴールに到達することを目指します。特に、むやみに困難に立ち向かわないルート選びが重要であり、時間とコストを抑える観点からも最短最速を推奨します。 具体策はどうする？ 自分自身やチーム全体の業務に対して、具体的にゴールを明確にし、言語化しておくことが大切です。また、現在地からゴールまでの他の可能なルートをリストアップし、必要なリソースを明確化することも欠かせません。さらに、対立を避けるルートについても考えを巡らせるべきですが、これについては具体的なイメージがまだつかめていない状態です。 今の選択は最適？ 今期の目標に対する中間の見直しが予定されており、その中でチーム全体の業務や自分の業務に対するゴールを再度明確化します。そして、現在のルート以外にも候補があるのか、今の選択で問題ないかを見直す予定です。

新たな視点って何？ 短い期間ではありましたが、今まで知らなかった新たな視点と、分析の基礎的な部分に取り組む機会を得ることができました。この経験により、従来エクセルでグラフを作成することだけが分析だと思っていた意識を改める大切なきっかけにもなりました。 切り口をどう見る？ また、改めて切り口や最終的に求める結果を明確に認識する重要性を実感しました。言われたことをこなすのは当然ですが、それだけでなく、どのような追加の分析が可能か、現在の活動がフレームワーク上で重複していないかを考えるようになりました。 未来の分析はどう？ さらに、サイトなどを通じて他の場所での売り上げ分析の出し方を学び、今後自分が目指すべき方向性を掴む機会にもなりました。分析は過去のデータを用いることが一般的ですが、未来を見据える分野での活用を考える際、歴史上の革命と呼ばれるタイミングで起きた出来事を参考にすることで、役立つ知見を得られるのではないかという考えに至りました。

仕事のゴールを確認する理由は？ 仕事を任されたときは、まず相手が考えるゴールが自分の認識と一致しているかを確認することが重要です。また、自分が上司であった場合、部下に仕事を依頼する際に、逆の立場でどう感じるかを想像することが大切だと感じました。 依頼された仕事はどう慎重に取り扱う？ 現在、部下を持たない私にとっては、周囲から依頼された仕事に対して、そのゴールが正しいかを確認する必要があります。仕事の意義についても、日々の業務が会社の目的とどのように結びついているのかを理解することが重要です。それを怠った場合、周囲にどのような影響を及ぼすのかを考える習慣を持つことが求められます。 仕事の最終目的は何かを理解するには？ したがって、仕事を依頼された際には、その内容が適切かどうかを必ず確認する癖をつけることに努めます。そして、今の仕事が最終的に何につながっているのかを考え、それをスキップした場合に周囲にどのような影響があるのかを想像していくようにします。

データ分析の目的は何か？ これまでの学習を振り返り、データ分析において目的が重要であることを再認識しました。自分がどうありたいのか、そのためになぜデータ分析を学ぶのかをしっかりと言葉にすることが大切だと感じました。振り返りの中で、学習した内容を理解したつもりでも、言葉にできなかったり、理解が定着していないことがあると気付きました。 学んだことを実務にどう活かす？ 講座全体を通じて学んだデータ分析のプロセスを、実際のお客さまアンケートや業務指標の分析に活用しています。サービス品質向上のために、問題点や原因を見つけ、それに対してどう対策するのかを具体的に見出していきます。 データ分析の具体的な手順は？ まずは9月末までに、上半期の各種データの大きな傾向を洗い出し、仮説構築まで行います。その後、10月に入ったら上半期全体のデータを当てはめ、より詳細な分析を進めます。データのビジュアル化も必要なため、Tableauに新たなダッシュボードを作成します。

イシューを考えていますか？ 課題解決の手法を学ぶだけでなく、そもそもの課題である「イシュー」を考えることの重要性を学びました。特にチームで取り組む場合、イシューについての共通認識がないと、話がどんどん発散してしまうことが多いです。 プロジェクトの目的は明確？ プロジェクトをまとめたり、ミーティングのファシリテーションをする際にもイシューを明確にすることが大切です。何のためのプロジェクトか、何を決めるためのミーティングかをしっかり把握することで、議論が散漫になるのを防ぐことができます。自由に議論しながらも、このポイントを押さえることが効果的です。 長期プロジェクトで大切なのは？ 特に長期のプロジェクトにおいては、問いを常に意識することが最も重要だと考えます。「そういえば何のプロジェクトだっけ？」とならないように、プロジェクトのミーティングでは前回のミーティングで決めたことをおさらいする前に、まず問いの確認から始めることを取り入れてみようと思います。

わかった気になることのリスクは？ わかった気にならないことが大事だと学びました。上辺だけの数字に惑わされず、数字の分解、それらをしっかり可視化し、解像度を上げることが重要です。数字だけを見てわかった気になるのは仕事でも陥りやすいことだと思うので、日々の仕事でも意識したいと考えています。 意思決定に必要な定量的根拠とは？ 仕事の立場上、フラットに俯瞰的な目で意思決定をする場面があります。誰もがその意思決定に納得できる形にするためには、定量的な根拠が必須です。物事を分解し要所を理解することで、説得力が向上すると思います。早速実践に移したいと考えています。 数字を分解するためのステップ 数字の分解はまず場数を踏むことが大切です。さらに、分解した内容を他の人にも見てもらいフィードバックをもらうことを意識したいです。そのうえで、数字の分解だけにこだわるのではなく、可視化や図式化などビジュアル化して、今以上のアウトプットを出せるようチャレンジしたいと思います。