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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。

基礎知識はなぜ大切？ 改めて、毎週の学びを振り返る中で、単に思考プロセスを習得するだけではなく、ビジネスで活用される各種フレームワークや前提となる基礎知識が不可欠であると実感しました。これらの土台がなければ、質の高いイシュー設定は困難であり、解決を焦らずに設定に十分な時間をかけることの重要性を改めて感じました。イシュー設定を誤ると、最終目標自体が大きくずれてしまい、誰にとっても望ましくない結果に繋がるため、今後も丁寧かつ適切な設定を心がけたいと思います。 イシュー設定はどうする？ また、日々直面するさまざまな課題の中で、そもそものイシュー設定がなされていない、あるいは適切でない例が散見される現状があります。そのため、自分自身だけでなく周囲も無駄な努力に終わらないよう、常に正しいイシュー設定を意識する必要があると感じました。さらに、論点の洗い出しに手を抜かず、出し切った上で重要な見逃しを防ぎ、常に適切な解決策へと繋げられるよう努めていきたいと思います。

仕事の価値観はどう？ キャリアアンカーという考え方に基づき、仕事を進める上で大切な価値観や姿勢が、リーダーとしての在り方やメンバーへの影響に大きく関わることを学びました。これまでに取り組んできた目標設定、エンパワメント、振り返り、フィードバックといった手法とも密接に関連しており、会議や目的を重視する姿勢の重要性を再認識する良い機会となりました。また、自分自身や他者のキャリアを考える上で、人生の目的や仕事に求める価値観を明確にすることの大切さも痛感しました。 チームで未来を描く？ まずは、キャリアアンカーやキャリアサバイバルの視点をもとに、自身の在り方を深く掘り下げます。その上で、チームメンバーにも同様の考え方や手法を共有し、現在所属する業界内で主体的なキャリア形成が進みにくい現状に変化をもたらしたいと考えています。特に若手スタッフを中心に、このアプローチを伝えることで、自身のキャリアを自分でデザインし、キャリア全体のイメージを描く手助けができればと思います。

デザインは何を象徴？ 私の所属する業界では、近年デザインが重視される傾向にありますが、今回の学びを通じて、単に見た目を追求するだけでなく、ユーザーが快適かつ気持ちよく使える機能美を追求する重要性に気づかされました。 外観だけで満足か？ 従来は、外側に魅力的なカバーを取り付けるなど、デザイン性に重点を置く考え方が主流でした。しかし、実際にユーザーとして体験することにより、外観の良さはあくまで手段であり、最終的なゴールは使い心地の良さであるという本質に気づくことができました。 共感はどう実現？ また、観察やヒアリング、現場での体験を通して共感することの大切さも実感しました。ユーザーのプラスの感情だけでなく、マイナスの感情にもしっかりと向き合うことで、潜在的なニーズや真の課題が見えてくると感じています。 両立は可能なの？ これらの経験から、製品づくりにおいてはデザイン単体ではなく、機能美と気持ちよく使えることの両立を目指すべきだと強く理解しました。

仮説検証はどう進む？ 問題解決に取り組むためには、複数の仮説を立て、それぞれを短いスパンで検証することが大切です。仮説設定の際には、3Cや4Pといったフレームワークを活用することで、より多角的かつ論理的にアプローチできると感じました。 固執をどう克服する？ 私自身の業務では、課題に直面すると日々の経験に左右され、一つの可能性に固執してしまう傾向がありました。仮説はあくまで出発点であるため、複数の視点から検討する姿勢が重要だと学びました。今後は、対策を立案する前に一度立ち止まり、慎重に仮説を設定することで、論理の偏りや抜けを防ぎ、より精度の高い対策に結びつけたいと思います。 書き出す仮説の意義は？ また、分析の材料となるデータ収集に先立ち、まずは課題に対する仮説を書き出すことが基本であると感じました。3Pや4Cのフレームワークを利用し、俯瞰的に課題を捉えることで、決めつけに陥らずに検証・結果のプロセスを慎重に実行する姿勢が大切だと再認識しました。

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。

なぜ比較が大切？ 今回の授業で改めて学んだのは、「分析は比較なり」という考え方と、目的や仮説を持って取り組む姿勢の重要性です。データ分析の根幹となるこの考え方は、今後の講義や業務の現場で常に意識して取り入れるべきだと感じました。 意見交換で何を得る？ また、授業中にパソコンを購入する際の調査項目や、自身が望む条件について話し合った際、他の受講生の様々なアイデアが非常に参考になりました。この経験から、自分の考えに固執せず、複数の視点から意見交換を行うことのメリットを実感しました。 業務で分析のコツは？ さらに、データ分析の考え方は業務においても広く応用できると考えています。例えば、ある業務プロセスにおいて不具合の解決を目的としてデータやプロセスを分析する際、目的や仮説を明確にすることが問題解決への近道になると感じています。 普段からデータ分析に携わっている方には、業務で分析を進める中で直面する課題や、その解決方法についてぜひお伺いしたいと思います。