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具体 ✕ 意思

に関する学び

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差別化の学びは何？ 差別化を考える際に特に印象に残った学びを紹介します。 フレームワークは何で？ まず、フレームワークを用いることの重要性を挙げます。マクロからミクロまでの広い視野で細かく分析するには、フレームワークが欠かせません。フレームワークを使用することで、見落としを防ぎ、思考のバイアスを取り除き、新たな気づきを得ることができます。 顧客視点はどう？ 次に、顧客視点で考えることの重要性です。競合が行っていないことに目を向けがちですが、顧客が喜ぶような差別化をしなければ成功しません。顧客のニーズを何度も考え抜く粘り強さが必要です。 模倣防止は可能？ さらに、他社に模倣されない施策を講じることが求められます。すぐに模倣されてしまう施策は、あっという間にコモディティ化してしまい意味がありません。自社独自かつ模倣が困難で、長期的な継続が可能な施策を打ち出すことが重要です。 過去とどう向き合う？ バックオフィスにおいては、競合との差別化ではなく、自分たちの過去との差別化を考える必要があります。業務効率や業務品質、過去のクレームなどを分析して課題や実績を洗い出します。顧客から直接ニーズを得たり、現状のリソースから実現可能な施策を考えたりします。そして、その実現に向け、皆で話し合いながら意思決定を行い、実施内容を検討します。集合知の活用が鍵となります。 実践はどう進める？ 具体的な実践例としては、業務上フレームワークを使う機会が少ない場合でも、適切な場面では必ずフレームワークを活用し、自己の視座を広げる努力をします。また、同じ部署の仲間を競合と捉え、自分にしかできないことで自身を差別化することも一つの方法です。

データ加工の秘訣は？ データの加工においては、分布の見え方が刻み幅によって大きく変わることを実感しました。一部の刻みやすい部分だけに頼らず、あらかじめ仮説を立てた上で様々な試行錯誤を行いながら加工することが重要だと感じています。また、加工結果を伝える際には、グラフなど視覚的な資料を用いて相手の注意を引く工夫が必要だと学びました。さらに、MECEの手法として、層別、変数、プロセス分解という大きく3つの方法があることも新たな発見でした。 プラン策定の視点は？ ビジネスプランの策定にあたっては、まず対象期間を明確に定義し、その期間内に成長する領域をあらゆる角度からMECEの観点で分解することが効果的だと考えます。仮説を基に分析を進めると、具体的なポイントが見えてくるでしょう。特に、層別の分解では、単に分かりやすい切り口を選ぶのではなく、意図を持った切り口にすることで、伝えたい内容をより明確に伝えることができ、相手に納得してもらいやすくなります。また、会社から得られる数字だけに頼らず、必要な要素を漏らさず情報を収集する姿勢も重要だと感じました。 レポート作成の狙いは？ 日々のレポート作成や本質を押さえたアクションを行う際には、まず要素を思い描き、書き出すこと。そして、分解し、他の切り口がないかを常に考え直すことで、ポイントを簡潔かつ分かりやすく伝えることができると実感しました。 工夫の実践例は？ 加工や切り口の工夫は、経験や場数、センスが求められるものです。実際の業務でどのように活かされているのか、または自分自身や家族における意思決定の場面で役立っている事例についても知ることができれば、さらなる学びにつながると感じています。

自社の強みはどう活かす？ ある企業の事例と富士フィルムの事例から、自社の既存の強みをいかにターゲットに届けるかというマーケティング手法の有効性を学びました。他社のサービスをどの程度意識し、意思決定に反映するかも重要なポイントです。機能比較のためにまるばつ表を作成し、改善点を洗い出す手法には一定の効果があると感じる一方、プロダクトの機能が他社と類似し、手数料による差別化が進むケースもあるため、実行のスピード感も求められていると実感しました。 どの軸で攻める？ 経営層の直感的な意思決定によって各種プロダクトが立ち上がり、顧客層が中小企業向けから大企業向けに拡大する中で、今後どの軸で攻めるかを議論する段階にあると感じています。プロモーション手法に先立ち、まずは各プロダクトがどの伸び代に位置しているかを明確にし、戦略を立案することが最優先事項だと思います。経営陣へのインプットも含め、各種マーケティングフレームワークを用いて、伸び代の定義やデータ分析の結果を踏まえた戦略作りを進める必要があります。 戦略検証はどう進む？ また、既存顧客の属性をデータで分析し、ユーザーインタビューなどを通じた現プロダクトの価値検証によるメンタルモデルの分析が欠かせません。海外サービスを視野に入れた競合分析やポジションマップの作成、事業戦略とのストーリーラインの接続、さらに市場規模（TAM、SAM、SOM）の試算など、各種分析を通して具体的な全体戦略を描くべきだと考えています。加えて、既知の要望の深掘りをプロダクトロードマップに反映するとともに、エンジニアとの密なコミュニケーションや開発リソース確保のための内部稟議も重要な要素となると感じました。

クリティカル・シンキングとは？ クリティカル・シンキングとは、主観にとらわれず客観的に考える力のことを指します。この力を得るためには、「言われてみれば当たり前」のことを愚直に実行することが重要です。また、クリティカル・シンキングは全ての土台になる思考力であり、本を読んでも簡単には身につかないとされています。 仕事のシーンで活かすには？ 仕事のほとんどは、「誰かに何かを伝えること」、そして「課題解決や意思決定」に関連しています。具体的な例としては、顧客対応の場面で顧客がなぜその問い合わせをしてきたのかを理解することが挙げられます。また、数字分析と解決策の策定においては、想定される解決策が本当に他にないのか、またそれが最適なのか振り返って考察することが求められます。 採用面接で深掘りするには？ 採用面接では、用意された回答の裏にある本音を「なぜ」と問いかけて深堀りすることが重要です。また、業務効率化においては、その業務が必要な理由や他に方法がないかを検討します。1on1のメンバーコーチングでは、メンバーがそう考える理由を理解し、無意識的に可能性を絞っていないかを確認します。ファシリテーションにおいては、有意義な議論ができるよう問いかけを設計することが求められます。 日々の習慣として振り返る 日々、「本当にそれが最適解か」「他にも方法はないか」という振り返りを習慣化することが大切です。また、リソース、コスト、社内、業界など無意識に作り上げてしまうかもしれない制限がなければ、他に何ができるかと想像を巡らせることも役立ちます。さらに、先回りして相手の意図を汲み取るのではなく、改めて「なぜ」と問いかける姿勢を持つことも重要です。

データにコメントを加えるべき理由は？ 対面で説明をしていたため、分析データ（数値やグラフ）にコメントを入れることができなかった部分がありました。しかし、その場にいない人や聞いていない人もいることを考えると、文章を加えることは重要です。 グラフ選びのポイントは？ 誰が見てもわかりやすいデータを提供するために、大きな数値には％を、シェアを見るためには円グラフを、上がり下がりを示すには縦棒グラフを、差を示すには横棒グラフを適切に使い分けることが大切です。 効果的な意思決定のためには？ 「意思決定を行う」ための分析には、比較対象を明確にし、その基準を設けることが重要です。基準が人によって異なると、決定が難しくなります。そのため、上司や同僚との確認やコミュニケーションをしっかりと行うことが必要です。 計画作りで考慮すべき点は？ 分析に取り掛かる前には、ヒアリングや過去資料を確認し、仮説を立ててから分析を進めることが重要です。計画は大まかでなく、他人も理解しやすいように具体的に作成し、次に生かせる内容にすることを心掛けたいと思います。資料のページ数は増えてしまうかもしれませんが、「意思決定を行う」という目的を意識しながら簡潔にまとめる努力が必要です。 定量・定性分析の進め方は？ 過去に事例がなく、基準や要素、軸なども整備されていない状態ではありますが、データを活用して定量・定性分析を進め、今後共通する基準を元に意思決定ができる土台を築いていく必要があります。中期的な目標としては、PDCAを回せるようにすることを掲げています。そして、短期的には基準の作成という要修正項目を念頭に置きながら分析を進めていきます。

規模の経済ってどう考える？ 「規模の経済性」という言葉は知っているものの、自社の状況に合わせて具体的に説明するのは難しく、正しい理解が必要だと感じました。生産量を増やすことで必ずしもコストが下がるわけではなく、需要、設備能力、在庫管理、資金繰りなど、さまざまな制約条件を考慮しなければならないと分かりました。また、原材料を大量に発注してコスト削減を狙っても、市場環境や仕入先の状況によっては効果が限定される場合があり、単に数量を増やすだけでは交渉力に繋がらないことも理解しました。 戦略原理は実践できてる？ さらに、戦略の原理やフレームワークは知識として持つだけでは不十分で、数字やデータ、自社の実情に照らして活用することが重要だと感じました。自社の商品やサービスの理解を深め、業務フローや収益構造を把握することで、提案や意思決定の説得力が向上することにも気付かされました。 生成AIの変化はどう捉える？ また、生成AIの登場により、従来の開発者が習熟していく過程が変わりつつある現状もあり、この変化は「習熟効果」が技術革新によって無効化される例ともいえ、イノベーションが既存の競争原理を覆す瞬間だと感じました。 多領域スキルはどう磨く？ このような状況に対する打開策として、単一の専門スキルに依存するのではなく、複数の領域にまたがる知識や経験を横断的に活用できる体制を築くことが有効だと考えます。具体的には、開発者としてのコーディング能力だけでなく、要件定義、UX設計、ビジネスモデルの構築、データ分析など、隣接する領域のスキルを組み合わせることで、AIツールを前提にした新たな付加価値の創出が期待できると感じました。

利益構造はどう見える？ 今週は、損益計算書から企業や店舗の利益構造を読み解く力を養う学びを得ました。売上や費用の数値の背後には、ビジネスモデル、顧客ターゲット、コスト構造など、戦略的な意思決定の結果が反映されていることに気づきました。同じ業種内でも、提供する価値やコンセプトの違いにより、利益を上げる方法が大きく異なる点が印象的でした。結果だけでなく、その仕組みに注目する姿勢を、今後も意識していきたいと思います。 業務改善はどう進む？ 現在の業務では予算策定や業務改善に関わる機会が多いため、今回の学びをコスト分析や投資判断に活かしていくつもりです。具体的には、各支出項目の構成比を分析し、売上に対する影響度の大きい要素を特定して、改善の優先順位を決める方法を検討しています。また、資料作成時には「なぜこの数値になるのか」「どのような仕組みで利益が生まれているのか」といった視点を意識し、経営層にも伝わる論理的な説明を心掛けたいと考えています。そのため、まずは月次レポートのフォーマットを見直し、損益計算書の視点を取り入れるところから始める予定です。 売上と利益の謎は？ さらに、P/Lを学ぶ中で「売上が伸びているのに利益が減る理由は何か」という疑問が浮かびました。成長戦略に伴い販管費や設備投資が先行しているのか、または売上自体が薄利多売の構造なのかといった見方が必要ではないかと考えています。このような状況を正確に把握するためには、損益計算書だけでなく、キャッシュフローや貸借対照表との連動性にも注目することが重要だと感じました。今後の学習では、これらの視点も取り入れながら理解を深めていきたいと思います。

分析プロセスの目的は？ 分析は、目的に基づいて要素を分けて整理し、意思決定に活かすためのプロセスです。重要なのは、分析が迷子にならないようにすることです。目的を持ってデータを収集し、それに基づいて加工・分析を行うことが求められます。分析は比較となり、データの種類に応じた適切な加工法を使って意味を明確にすることが重要です。 視覚化手法をどう活用する？ 視覚化の工夫も、分析の際には非常に役立ちます。例えば、n択の選択人数を割合で見る、全体に対する比率や割合を円グラフで表現するといった工夫が考えられます。推移の比較には縦棒グラフが適しており、要素間の比較には横棒グラフが効果的です。 仮説設定がなぜ鍵となる？ 分析のプロセスで大切なのは、目的や仮説を明確にすることです。仮説をもってデータを収集し、加工して結果を導き出す過程で、なぜその分析を行うのか（背景）、そしてそのデータから何が言いたいのか（主訴）を明確にすることが鍵となります。また、仮説が誤っていると判明した場合は、分析の進め方や視点を見直し、正しい結論に導くことが必要です。 学んだことをどう実務に活かす？ さらに、ライブ授業で学んだTIPSを実務に活かし、具体的なデータの可視化手法に取り組んでみることで、理解が深まります。質的データに関しても、名義尺度や順序尺度といった基本を学び、さらなる分析力を身につけてください。 このように、分析の目的やデータの加工法についてしっかり理解し、視覚化手法を活用することで、効果的な分析が可能になるでしょう。学んだことを実際のデータに適用し、実践を通じて、さらなるスキル向上を目指してください。

WhatとWhereを問いかけると何が見える？ What、Where、Why、Howのステップを通じて全体像を分析することの重要性を学びました。これまでは問題解決方法（How）だけに焦点を当てていましたが、WhatやWhere、Whyを問いかけることで、これまで気付かなかった不明確な点が見えてくる過程がとても楽しいと感じています。 ロジックツリーで視点をどう拡げる？ また、ロジックツリー（MECE）を活用することで、「もれなく、だぶりなく」分類整理や、層別分解、変数分解が可能になり、とても興味深く学びになりました。物事を分解し、細分化することで新しい視点が得られ、それが意思決定や問題解決に役立つと感じています。 日々の業務にロジックツリーを応用するには？ 日々の業務を管理する際に、上記のロジックを応用していきたいと思います。まだ具体的にどのキャリアに進むかわからないものの、ロジックツリーを活用することで、課題を整理し、聞き手にとってわかりやすい説明ができるだけでなく、周囲の同意や協力を得やすくなります。プロジェクトマネージメントの仕事では、know-howやプロセスの整理ができていたものの、周囲の理解を求める際の論理的な説明スキルには不足を感じていたため、これを改善していきたいと考えています。 ロジックツリーを習得する方法は？ ロジックツリーを日常的に活用し、自分のものとして習得したいです。具体的には、MECEを用いてAIに壁打ちし、アイデアの整理を行います。さらに、メモに書き出し、図にすることで頭の中を整理し、スキルアップのHowツリーを更新していこうと考えています。

経済性理論の適用に注意 規模の経済性、習熟効果、範囲の経済性について学び、それぞれの理論を理解しました。しかし、自組織にこれらを取り入れる際に、適切で効果的かを判断するのは難しいと感じています。今週の学習で強調されたように、安易な理論の適用は逆効果を招くかもしれないことを念頭に置きたいと思います。私自身、感覚に頼って意思決定をしてしまうことが多いので、費用対効果を定量的に説明できるかどうか、しっかりと根拠を持つことを考える習慣を身につけたいです。 部署統合によるスケールメリット 今年度は、複数の部署を機能的に統合し、スケールメリットを最大限に活用することを目指しています。繁閑対策や管理の一本化で規模の経済性を活かせているかもしれませんが、更なる効果がないかと考えました。また、新たに増えた要員を活用し、研修体制を見直すことで習熟効果を引き出せないかと模索しています。社員が定期的に異動する中で、範囲の経済性を活用するためには、どのような役割付与や育成支援が必要かについても考えました。また、範囲の経済性については、自社だけでなく、グループ会社を持つ場合には、グループ会社間での資源活用の可能性もあると気付きました。 次年度方針と経済性活用の検証 自組織が規模の経済性を最大限に活用できるように進めているため、実行が正しい方向へ向かっているかどうかを検証し、更に効果を引き出すための方法を次年度の方針と合わせて確認したいと考えています。範囲の経済性については、異なる部門やグループ会社間で同じ課題を抱えているケースが多いため、相互に資源を活用しながら改善や課題解決を図る具体策を考えます。

数値と定性の評価はどれ？ デザイン変更の方法案を、コスト、スピード、意思疎通などの各観点から数値で比較する手法は、とても効果的だと感じました。しかし、実際には数値化が難しい場面も多いため、例えば「大中小」や「◎〇△×」といった定性的な評価方法も有効だと思います。実際、イベントのプランニング月間である6月には、MECEに基づいて項目を洗い出し、これらの評価方法を用いて各案を総合的に比較したいと考えています。 A/Bテストの理解は進んでる？ A/Bテストについては、これまで学んできた知識を活かし、解説通りの考え方で演習に取り組むことができました。その後の動画で、ポイントを絞って比較するという視点が紹介され、非常に納得のいく気づきを得ました。以前から社内ではA/Bテストの必要性は認識していたものの、コストを抑えながら迅速に実施する方法が見出せずにいました。今後、部内でのリサーチや議論を重ね、具体的な手法が確立できた際には、今回の学びを活かしていきたいと思います。 行動と分析のバランスは？ 最も印象に残ったのは、原因の特定に時間をかけすぎず、実際に行動を起こし、仮説検証のサイクルを早期に回すという考え方でした。これまで、分析にもっと力を入れるべきだと考えていた自分が、ビジネスのスピードとのバランスを重視する必要性に気付かされました。もちろん、分析と実証の双方に適切な時間とエネルギーを割くことが重要だと感じています。具体的には、先輩社員の意見を聞いたり、必要に応じて外部の知見も取り入れながら、約半分の比率で分析を進める方法を模索し、明日から日々意識して取り組んでいきたいと考えています。

動画から何を感じる？ ピラミッドストラクチャーの動画を見たことで、これまでのGAILのワークがすべてつながった気がします。特に、チームで意思決定を行う際に、自分がなぜこのプロセスが苦手なのかがよく理解できました。 総評で何が分かる？ 総評として、ピラミッドストラクチャーが過去の学びと結びついたことは非常に素晴らしいと感じています。チーム意思決定における課題についての意識も具体的であり、今後さらなる理解を深めるためには、具体的な事例を交えて考察してみると良いでしょう。 具体例はどうかな？ 例えば、チームで施策を決定し、合意を得て部下に伝える場面や、リーダー会で素早く意思決定を行う際にこのストラクチャーは役立つでしょう。また、相手のニーズを理解しながらロジックツリーを丁寧に作成し、応募を迷っている候補者に対するアプローチにも活用できると感じました。スカウトメールでも、応募を促すための決定的なスキルになると思います。 実践で何が証明？ 具体的な実践例としては、スカウトメール作成に生成AIを使用する際や、リーダー会で施策の合意を得るとき、メンバーの評価・任命時、問題解決の際に議論を効率的に進める場面が挙げられます。また、クライアントに推薦文を書くときには、期待される成果に対して明確な貢献を示すロジックツリーを用いることで、面接セット率が向上します。候補者へのクロージングでも非常に役立ちます。 今後はどう進む？ この学んだことを活かし、実際のチーム活動において積極的にピラミッドストラクチャーを試していきたいと思います。引き続き頑張っていきます。