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重要 ✕ 要素

に関する学び

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デザイン思考の3つの特徴とは？ 難波先生が紹介されたデザイン思考の3つの特徴は非常に示唆に富んでいました。具体的には、「どこまでも顧客を分かろうとする」「それを効果的に伝える」「共感の連鎖（異分野メンバーの連携、ステークホルダーとの協調）」の3点です。これに加えて、私は「考えてつくるのではなく、つくりながら考える」のも重要だと考えています。 デザインの誤解をどう減らす？ 「デザイン」という言葉は、人によって様々に解釈されるため、デザイン思考の理解を妨げていると感じています。ある人は「奇抜な意匠」と捉えていたり、別の人は「設計」と見ていたり、またある人は「経営にも応用できる思考法」と考えています。その結果、「デザイン」という言葉が曖昧になり、理解しにくいと感じることがあります。まずは、こうした誤解を減らしていくことから始めたいと思います。 デザイン思考を日常にどう活かす？ どのような業務にもデザイン思考に関わる要素があると感じました。日々のタスクや課題を進める中で、「どこまでも顧客を分かろうとする」ことや「効果的に伝える」ことを意識的に強化したいと考えています。また、これらの問題発見の思考法は、仕事だけでなく人生全般にも活用できると考えています。

問題解決の第一歩は？ 優先度や重要度が高い問題を選び、結果から要因を抑えることが重要です。以下のプロセスに沿って進めます。 まず、現状把握です。直面している課題や状況を明確にします。次に、原因の特定を行い、問題箇所を絞り込み、その原因を分析します。最後に、原因に対する有効な解決策を考えます。 多様な視点を持つ意義とは？ この一連の流れをスムーズに行うためには、もれなくダブりなく、意味のある分け方が必要です。そのためには、多様な視点や切り口を持つことが重要です。 経験に頼る危険性は？ 長い間仕事をしていると、経験や勘に頼りがちですが、ここでは必ずしもそれが最善策とは限りません。プロセスを再確認し、思い込みを排除するために要素を分解し、状態を把握して、問題を多く出すことが求められます。 ロジックツリーの活用法は？ そのために、ロジックツリーを使用する機会を増やしていくことが有効です。実際の職場で何が起きているのかを確認するためには、課題をロジックツリーを用いて整理し、自分が把握できていない部分を確認することが重要です。 問題の優先順位をどうつける？ その上で、優先度や重要度が高い問題を明確にして対策を立てることが必要になります。

説明の根拠はどう確認する？ ピラミッドストラクチャーを用いることで、説明の際にその根拠に共通する要素を確認し、文章の構造を理解する学びを得ました。共通要素を言葉で表現するのは難しく、また、説明の正しさは相手によって変える必要があると感じました。例えば、勉強会を実施する際、上司を説得する場合は、勉強会によって社員の負荷が増えないことを強調することが重要です。一方で、同僚を説得する際には、スキルアップなどのメリットを提示することが効果的です。これは、相手の課題を解決する要素を説得に使用する例です。 会話でどう説明すべき？ 日々のミーティングでは、相手の前提を理解し、どのようなアプローチで説明すれば納得感を得られるかを考えながら会話を進めたいと思います。また、上司への提案時には、ピラミッドストラクチャーを使って根拠を明確に伝えることが重要です。 変革の価値は何？ 他部署への方針変更の説明においては、変更の理由をしっかり伝え、どのような価値が相手に提供されるか、またどのようなメリットがあるかを示すことが大切です。新たなシステム導入時には、必ずオペレーションの変更が伴うため、その際の相手へのメリットを具体的な根拠を示して理解してもらうことが必要です。

図式の効果は？ PL、BS、CSをつなぐ図式は非常に参考になりました。各要素の関係がわかりやすく示されており、文字情報だけでは得にくい理解が深まりました。テキスト情報も大切ですが、図式を効果的に用いることで、知識の習得が一層進むと感じました。今後は、すべての要素を図式化できるよう、各要素のつながりを意識して学習していきたいと思います。 知識活用はどう？ 知識そのものは、事業構造や実態の把握に基づいた戦略の提言や予算策定などに活かしていきたいと考えています。その際、利害関係者に分かりやすく伝えることが重要だと感じています。また、部下のレベルアップのために、自分自身が良き指導者となり、効果的な教え方の方法論を身につけていくことも目標です。 議論の進め方は？ さらに、業務上で体験した新たな知識を、AIを利用して検証することが好きです。物事の本質を把握し、その意味をAIとのディスカッションで深めることは非常に有効であり、楽しい取り組みです。知らないことや本質、定義が曖昧な知識に気づいた際は、すぐに議論を行うようにしています。これまでは単発的な知識に焦点を当てていましたが、今後は体系化や方法論についても積極的に取り組んでいきたいと思います。

原因分解はどうする？ 問題の原因を明らかにするためには、まずプロセスに分解することが重要です。また、解決策を検討する際は、複数の選択肢を洗い出し、根拠をもって絞り込むことが求められます。 テスト実施はどう？ ABテストは、条件をできるだけ揃えて比較する有効な手法です。実施する際は、まず目的や仮説を明確にし、検証項目をしっかり設定することが大切です。さらに、テストは1要素ずつ行い、複数の要素を同時に検証する際は他の手法の検討が必要です。加えて、同一期間で実施することでテスト要素以外の環境要因の影響を最小限に抑えることが可能となります。 検証法はどう考える？ 広告効果の検証においては、CVポイントやKPIに応じて適切な検証方法が変わります。実際にABテストを実施する場合もあるため、どのポイントを検証するかという仮説設定が非常に重要です。 効果はどこで現れる？ 現在、広告効果の検証と分析に活用しているソリューションがあり、さらに新たなソリューションの開発も進めています。両方のソリューションを同時に走らせることで、どのKPIやCVポイントで新しいソリューションの効果が発揮されるかをABテストによって検証する絶好の機会だと考えています。

ケーススタディの理解を深めるには？ ケーススタディで仮説を立てる際には、講義動画に加えて初回に紹介された本を参考にすると、理解が深まります。例えば、今回のケースでは、アキコのお店が利益を生み出す仕組みを考える際に、コストを販売原価と販管費に分けて考えることができます。そして、販管費には人件費、広告宣伝費、研究開発費、減価償却費、地代家賃、リース料、通信費、消耗品費などが含まれると理解することで、それぞれの要素に関する仮説を考える際のヒントになります。今後もナノ単科の講義と併せて、本を読み進め、知識の定着に努めます。 数字に基づく投資提案とは？ また、セキュリティなどのIT投資は、P/Lでは販管費に含まれます。必要な投資を提案する際には、数字的に現実感や納得感のあるものを考えられるようになりたいです。そのためにも、まずは自社の財務状況をしっかりと理解していくことが重要だと考えています。 経理部門との協力体制を築くには？ week2での行動計画と同様の内容になりますが、経営を支える投資を提案するには、自社の財務状況をより理解し進めたいと考えています。そのために、経理部門と協力し、必要なことを共有していく関係性を築いていきたいと思います。

データの相関性とは？ メッセージと図、グラフなどのデータの相関性について考える際には、まず伝えたい内容と誰に伝えるかを明確にすることが重要です。これにより、作成にかける時間の効率も向上します。 スライド作成の工夫は？ スライドの補足的な要素として、矢印、フォント、配置などを有効に活用することは大切です。特に、新入社員向けに年間予算作成方法をレクチャーする際には、図や一般的な用語を使い、文字数を増やさずに分かりやすい資料を作成することを心がけています。 初心者の視点を忘れない 自分が慣れてしまっている内容でも、毎年のレクチャー中に思わぬ質問が出ることがあります。これは、私にとっては当たり前でも、初めての人にはわかりにくい部分があるためです。そうしたフィードバックを忘れずに、資料を日々校正し直していきたいと思います。 スムーズなスライドチェック スライドが完成した後には、必ず読み手の視点で見直し、スムーズに読み取れるかを確認します。もし読み取りづらい場合は、矢印、配色、メッセージ、配置などを再検討します。また、社内外問わず良いプレゼン資料に触れる機会を活かし、コツを学んで自分のプレゼンのバリエーションを増やしていきたいです。

なぜ目的を決めるのか？ 「分析とは比較なり」という言葉が分析の基本を表しています。まず、比較を行うための目的をしっかりと決定し、その目的に合った適切な比較対象を選ぶことが重要です。そして、得られた比較結果をどのように視覚化・言語化して伝えるかも、分析の重要な要素です。これらが全体的に連携し、一つの体系としてまとまっていることで、分析は効果的に行われます。各ステップで適切な判断を行うことにより、データ分析は精度を上げることができます。 有効なデータの活用法とは？ プロジェクトの進捗状況の把握や遅れの可視化と原因分析、製品の製造データの分析、それを基にした工程改善案の提案、さらに最終製品の性能・品質データの分析とそのトレンドの原因の把握など、それぞれの場面で明確な目的と最終的な活用イメージを持って分析を行うことが重要です。これによって、効果的なデータ分析の結果を示すことができるでしょう。 データ収集から始めるには？ 特に最終製品の性能・品質データの分析には豊富なデータがあり、因子もある程度特定されています。自らがデータを入手しやすい立場にあるため、早速データを集めて分析を進めていこうと思います。まずはデータの収集から始めてみます。

伝わりやすさを重視してみると？ 日本語では、言葉を発する際に主語や述語が抜けがちであることから、伝わりやすい言葉を組み立てることの重要性を意識しました。相手に明確に伝えるためには、「言語選択」「概念」「順序立て」そして「根拠づけ」が必要です。これには、ピラミッドストラクチャーを活用して、伝えたい要素を事前に整理することが効果的であると学びました。 会議やメールでの活用法は？ 日々の業務、特に会議での発言やメールなどで、相手に結論を伝えたり、結論を求める際にこれらの技法を活用できると思いました。業務報告をする際には、最初に相手が知りたいポイントを考えてから話を始めることで、より効果的になります。伝達を簡潔にし、話が長くなりすぎないようにすることで、自分も相手も論点を見失わずに済むでしょう。 議論で結果を出すためには？ 議論の場ではまず結論を提示し、その後に根拠を説明します。こうすることで、何を求めているのかを明確に示せます。自分が伝える立場に立ち、どのように聞いたり見たりすれば相手が納得するかを考えることが大切です。そのために、根拠を複数準備しておく必要があります。さらに、内容は思いつきで作らないことも心掛けるべきです。

ミュージックスクール問題解決の手法は？ 実際にミュージックスクールの課題をデータを用いて分析し、解決策を検討したところ、リアルな問題を考えることで、自分に置き換えリアルにイメージできるようになってきたと感じています。問題を問題解決ステップのWhat、Where、Whyまでを整理する習慣を身につけたいです。 WEBメディア運用でのベストプラクティスは？ 私は自社WEBメディアの運用に従事しているため、以下のアプローチを取りたいと思います。まず、現状における問題を特定し、What、Where、Why、Howの各要素に分けて進めます。そして、A/Bテストやサイト上でのサムネイルの策定に時間をかけ、広告でのABテストにも時間をかけることで、効果を出していきたいです。 課題解決のプロセスで重要なことは？ 原因をプロセス分解し、ボトルネックをきちんと把握することが課題解決の近道だと思いました。また、正解がない場合も広い視野を持ち、トライアンドエラーの精神で複数の選択肢を視野に入れて構築していくことが重要だと考えます。短期・長期のモデルを検討しながら、結果をしっかり分析し、最大限の効果が現れるように見極められるようになりたいです。

強みはどう活かす？ ある事例を通して、自社の強みをいかに活かし、顧客が潜在的に求めるものを的確に捉え、製品として届ける一連の流れを構築することが、売れる商品の基盤になっていると考えます。また、優れた商品が届くだけでなく、迅速かつ高品質に提供するだけでなく、店舗のみならずオンラインチャネルを活用し、親しみやすいネーミングの商品を展開することで、購買意欲を刺激していると感じました。 制御すべき領域は？ 強みや既存のアセットを再認識することの大切さを改めて実感します。課題や弱みに目が行きがちですが、どの領域を自社でしっかりとコントロールすべきかを見極めることが不可欠です。アセットが存在しない部分については、創出する努力や、パートナーシップを通じたサービスの協業も重要ですが、最終的には自社のコントロール下にある部分に注力する必要があると考えます。 具体策は何が鍵？ 具体的には、自社のアセットである要素を言語化し、その解像度を高めること、社内の他部署との連携を深め信頼関係を構築すること、そして、ネーミングなどのひらめきが生まれる場を設計することが求められます。これらの取り組みが、貴重な市場での競争力の源泉となると感じました。

データ加工とMECEは？ データの加工や分け方、そしてフレームワークについて学びました。提示された情報をただ受け入れるのではなく、その背後に隠された情報を見抜く重要性を認識しました。特にMECEの活用方法について考える機会がありましたが、必ずしもMECEにこだわる必要があるのかという疑問も感じました。MECEが手段であり目的でないことを意識することが大切です。 戦略調査の目的は？ マーケティング戦略の策定では、現在のサイトへの流入経路や登録経路を様々な角度から調査しました。特に、業歴が長い会社の場合、リピーター率が高いのではないかという仮説を立てて調査し、既存顧客からのフィードバックにどのような特徴があるのかも分析しました。また、成果を上げた新人の要素を細分化して理解を深めました。 連携の秘訣を探る？ 最初に関係各所と連携して分析プロジェクトを立ち上げました。プロジェクトに興味や共感を持った人々から順に説明の時間を頂いてミーティングを行い、データ分析によってどのような示唆が得られるかについて話し合いました。その過程でスモールウィンを設定し、うまくいった内容を共有してより多くの人々を巻き込んで進展を図りました。