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検討

に関する学び

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学びの関係は？ Week1からWeek5で学んだ内容の関係性を整理することができました。適切なゴール設定のもと、全体像を把握し、整合性を確保するプロセスの中で、最短・最速でゴールへ到達するためのアプローチ（差別化、不要なものを捨てる、経営メカニズムなど）を理解し、これまでの学びを体系化できたと感じています。 業務にどう活かす？ 今回の学びが一過性のものにならないよう、日々の業務にどう落とし込むかを常に考え、実行に移していく所存です。 10年後の理想は？ また、10年後の理想像を明確に描き、その実現のために現時点で何をすべきか検討しています。理想像の設定、その妥当性の検証、関係部署・関係者との連携やスケジュールの策定といった点について、今回のフレームワークを活用しながら議論を進めていきます。 戦略をどう決定？ さらに、25年12月までに戦略（方向性）を決定し、全体に発信する計画です。これに向け、具体的な期限と実施内容、関係者を明確にした上でチームで進め、26年からは大きな戦略の中で、短期・中期それぞれの取り組みについて議論を重ねていきたいと考えています。

フレームワーク活用の効果は？ 3C、SWOT、PESTのフレームワークを活用することで、戦略の検討を網羅的に進められることが分かりました。これらの分析結果を基に、自社のリソース状況や競合の動向を考慮し、優先順位をつける重要性を認識しました。この優先順位付けは会社ごとの特性や経営陣の考えが反映されやすく、企業の特徴を示す部分でもあるため、今後の企業分析において注目していきたいと感じました。 営業戦略には何を意識する？ 私はインドネシアで営業責任者を務めており、営業戦略を立案する機会が多いです。その際、上記のフレームワークを活用して事業環境や経営戦略を整理し、説得力のある営業戦略を立案したいと考えています。また、顧客ごとのアカウントプラン作成時にも3Cを意識し、戦略的に営業を進めていくつもりです。 会議に向けた準備とは？ 来月末の戦略会議に向けて、3C、SWOT、PESTを利用した環境分析を自分なりに行い、それを資料にまとめたいと思います。さらに、営業メンバーとのミーティングでは、3Cを意識して顧客開拓の方向性を示す会話を心掛けていきたいと思います。

チーム信頼はどう築く？ まずは、チームメンバーとの信頼関係を構築することが最も大切であると感じています。そのため、面談などの形式ばった場だけでなく、食事など仕事以外のコミュニケーションの機会を設け、よりリラックスした状態で話しやすい環境を作ることを心がけたいと思います。 失敗から何を学ぶ？ また、月次面談などでメンバーの失敗や反省を聞く際には、自らの経験談をすぐに話すのではなく、まずはメンバーに内省してもらい、そこから具体的に何を学んだのか、今後どのように取り組むべきかという気づきを促すよう努めます。 モチベ向上の秘訣は？ さらに、学んだ各種モチベーションのフレームワーク―マズローの欲求の五段階説、X理論・Y理論、ハーズバーグの動機付け・衛生理論―を用いて、各メンバーがモチベーションを下げてしまう原因やそれぞれに適した向上方法を体系的に検討していきたいと考えています。 実践で何が変わる？ 以上の取り組みを通じて、まずは信頼関係の構築を確かなものにし、次に各メンバーの内面的な動機を理解しながら、個々に合ったモチベーション向上を目指していきたいと思います。

仮説をどう整理する？ 今回の講義では、複数の仮説を立て、その網羅性に注目する視点が非常に印象的でした。これまで仮説検証に取り組む際、十分に意識していなかった点も改めて考える良いきっかけとなりました。特に、結論を導くための仮説と問題解決に向けた仮説を、過去・現在・将来の軸で整理して考える手法は、新たな学びとして大変有意義でした。また、仮説を証明するために必要なデータの収集方法や、データを加工する際の視点についても、今後さらに知識を深めるべきと感じました。 データで何を探る？ さらに、Google Analytics以外の情報源、例えば売上データや顧客データ、購買データなどから顧客の傾向や購買パターンを把握し、適切な施策へと結びつける重要性を再認識しました。仮説検討時には3Cや4Pの視点を意識し、より具体的な改善策に取り組んでいきたいと考えています。担当クライアントのデータを活用しながら、どの組み合わせの商品が選ばれるのか、また一回あたりの購入金額をいかに向上させるかなど、具体的な戦略を検討し、常に新たな課題や仮説に向き合う姿勢を持ち続けることが大切だと実感しました。

フレームワークはどう役立つ？ 従来、3Cや4Pといったフレームワークは、見せ方や伝え方の整理学として活用されることが多かったです。しかし今週の学習では、仮説設定においてもフレームワークを用いることで、一度幅広く発散しやすいことが分かりました。 どのシーンで学ぶ？ この学習を通して、以下のような具体的なシーンで仮説検証の重要性を感じました。 要因分析は何が必要？ まず、セールスにおいては失注やペンディングとなった際の要因を分析すること、次に採用活動で辞退が発生した場合、原因を明確にしKGI/KPIを計測しながら軌道修正を行うこと、そして配下メンバーの育成やモチベーション管理について考えることです。 検証の視点は変わる？ 既に一部の分野では仮説検証や打ち手の実行に取り組んでいるものの、改めて「0ベースで課題に対する要因を検討する」という姿勢を強化したいと思います。従来は、成功体験や失敗の再発防止といったステレオタイプ的な視点で要因を捉える傾向がありましたが、今後はフレームワークを活用して、より多角的かつ広い視野で検証に取り組む意識を持ちたいと考えています。

分解手順の重要性とは？ 分解の手順として、まず全体を定義することが重要です。分解する際には一つの切り口ではなく、多くの切り口を考える必要があり、モレやダブりがないかMECEを意識しなければなりません。分解の切り口としては、層別分解、変数分解、プロセスでの分解がありますが、どの分解が適しているかを検討することが重要です。 マーケティング戦略にMECEを活用？ 自社のサービスのマーケティング戦略を考える際には、改めてMECEを活用してターゲットなどの要素を検討していきたいです。普段の業務においても、一つの事に捉われず、全体像を把握することが重要だと改めて感じました。例えば、部署内の売り上げだけでなく、会社全体の状況を把握することが大切です。 チーム内での議論法は？ また、チーム内の打ち合わせの際にはMECEなどのフレームワークを活用して議論することも検討しています。資料作成においても偏った意見にならないよう、確認作業を欠かさず行うことが求められます。常に多くの切り口から物事を見ることを意識し、他の人の意見を積極的に聞くことで、視野を広げる努力を続けたいと思います。

クリティカルシンキングの重要性とは？ クリティカルシンキングの土台である多角的なものの見方は、非常に重要です。常に自分の思考と向き合うことが求められ、これを通じて一つの要素でも多角的に考えることができ、アイディアがたくさん生まれると感じました。出てきた考えや要素をどのようにまとめるかについても考えていきたいです。 提案をどう効果的に検討する？ お客様への提案を考える際、どのような内容で考えるべきかを検討します。考えすぎて回答に詰まるため、整理の方法を工夫する必要があります。アイディアを洗い出し、提案を考える過程で、日々の業務の振り返りを怠らず、得意なパターンを見つけたり、工夫の余地を発見する努力が必要です。 提案内容の可視化はなぜ重要？ 提案内容の可視化が重要です。要素を洗い出し、ストーリーを立てて説明することが求められます。パターン化と工夫を考慮し、ワクワクを優先することも大切です。テンプレートを加工して利用し、提案を一から考えるのは難しいため、何かヒントを組み合わせることが有効です。また、自分だけの勝ち筋や特徴を強調できるようにすることも心がけています。

イシューはなぜ大切？ 大きな経営課題でも小さな問題でも、イシューを基盤に事実の整理とデータ解析を行い、判断することの重要性を学びました。適切なイシュー設定ができていないと、課題が誤った方向に進むことが多々あります。そのため、基盤となる情報の整理が重要であると感じました。これにより、物事を多面的に捉える力を養うべきだと強く思いました。 採用課題の見方は？ 採用の課題に対しては、一つの側面だけでなく多面的に見て、どのような打ち手を講じるべきかをイシューやツリーを活用して検討しています。議論を行う際には、現状と課題を整理し、イシューを明確にすることで論点がぶれずに進められるよう意識したいです。さらに、イシューを資料に落とし込むことで、定期的に振り返りを行い、ぶれないよう工夫することの重要性も感じました。 新たな挑戦はなぜ？ 新たな取り組みを行う際、なぜその結論に至ったのかを説明するために、ツリーとイシューを活用してわかりやすい資料を作成します。また、ミーティングの開始時には、イシューとなる内容をチャットに投下し、常に全員が意識できるようにすることも心がけています。

データ分析の仮説作りとは？ 仮説を立てたうえでデータを収集し分析しなければ、分析結果を施策につなげることはできません。3C分析や4Pの視点を取り入れることで、仮説の軸を整え、仮説の幅を広げることが可能です。仮説をもとにどのデータを分析するかを検討しますが、データは「すでにあるもの」と「新たに取得するもの」に大別されます。 アクセスデータをどう活用する？ 例えば、WEBのアクセスデータなどは、以前はあまり意識することなく仮説に基づいてデータを考慮するという手順で分析していました。しかし、分析に重きを置きすぎると、仮説の軸や幅について十分に考えることができません。まずは仮説を立てることに重点を置いて分析を進めたいと思います。 思考の幅を広げるには？ アクセスデータを見る際には、仮説を検証する意識で分析を進めます。SNSやWEB広告の各指標も多くが既に用意されているため、つい既存のデータだけで考えがちですが、その結果として「良かった」「悪かった」という結論に終わりがちです。施策を行う前に仮説を立て、その仮説に対する結果という視点で分析・報告を行いたいと思います。

データ比較は何が目的？ データ分析において、比較は重要な手法です。たとえば、単純平均は代表的な指標ですが、これだけでは散らばりの情報が反映されず、重要なデータが見逃される危険性があります。そこで、標準偏差や中央値など、状況に応じたさまざまな指標を併用することで、より正確な分析が可能となります。また、グラフ化することにより、傾向を把握しやすくなり、新たな仮説を立てやすくなるという利点もあります。 サイト指標をどう考える？ Webサイトにおける各種指標の検討でも、従来の単純平均だけでなく、データのばらつきを反映させる標準偏差の計算や、グラフを用いたビジュアル化が重要であると考えられます。こうした手法によって、これまで気付かなかった仮説を発見する可能性が広がります。 仮説検証はどう進む？ 現在実施しているWebサイトのデータ分析についても、今回学んだ各種指標を活用し、改めて平均値の計算やヒストグラムによる可視化を行います。その上で、従来の仮説が成立しているかどうか、また新たな仮説が導き出されるかを検討し、反復的な検証により、より多角的な分析を進めていく予定です。

どうやって主張する？ 自身の主張を説明するときには、相手が関心を持ちそうな話題に繋げて理由を説明することが重要です。文章を書きながら理由を整理することもよくありますが、まずはピラミッドストラクチャーを用いて、主張したいこと（結論）、その理由、そのさらに具体的な根拠といった順で考えを進めることが大切です。 結論、先に伝えてる？ 例えば、相手を説得するときやメールを書くとき、問題解決を図る際、あるいは決済申請を行うとき、そしてチャットで何かを伝えるときには、まず最初に結論を述べ、続けてその理由を説明します。伝えたい「結論」を一番初めに伝えることが重要です。 チャットで伝えるなら？ 特に、チャットで連絡を取る際には、伝えたい内容を最初に示すことで理解が進みます。例えば、「◽️報告」や「◽️相談」といった見出しを活用することも検討に値します。 論理展開、見直してる？ 論理的に理由を付ける際は、必ずピラミッドストラクチャーを用いるようにしましょう。この方法を使えば、どういった論理に基づいて結論を導いたのかを視覚的に確認し、思考の妥当性を高めることができます。

誰に伝えるべき？ 1つ目のポイントは、誰に何を伝えたいのかを明確にすることで、具体的な問いやイシューを立てることです。2つ目は、その内容を見やすく工夫した資料やメールで伝えることです。最後に、孔子の言葉が示すように、「知識」を単に知っているだけでは価値を生み出せません。学んだ知識を活用するためには、それを考え実行することが求められます。ここにこそ、知識を学ぶ価値と本質があるのです。 目的は何でしょう？ さらに、常に目的を意識することが大切です。自分のタスクや上司からの依頼、他部署からの連絡に対して、目的やゴールは何かと常に考える習慣を持ちましょう。加えて、批判的思考も意識する必要があります。自身の思考にバイアスがあることを認識し、「本当にそうなのか」「本質は何か」といった視点から物事を多角的に捉えることが重要です。 知識はどう活かす？ 「知っている」や「理解している」状態から、「知識を実践で使えるようにする」ためには、まず6週間の学びをノートにまとめてアウトプットすることが必要です。そして次の学習計画を検討し、申し込みを実施することが求められます。