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人 ✕ 利用

に関する学び

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対概念で何が変わる？ 「手順を踏んで書く」というポイントで、対になる概念を下層に進める方法について学びました。これまでは、主題に対して思いつくまま事象を書き連ねたり、相手に刺さりそうな内容を並べたりしていました。しかし、対になる概念を並べることにより、より網羅的に整理することができると感じました。また、具体性を持たせるため、さらに一層具体的に記述するなど、どの程度具体に落とし込めば分かりやすくなるのか、ロジックツリーの構築で多くを学びました。 連絡時は何に注意？ 社外の人と連絡を取る際、基本的な要素として、主語が抜けていないか、主語と述語が対応しているかを確認することが重要です。これは、相手が話すことを理解する際にも、頭の中でピラミッドストラクチャーを描くことで役立ちます。理解が追いつかない場合には、その場でメモを取ることを心がけています。 AIでどう確認する？ また、手元の文章を他人に見せる前に、生成AIを利用して確認するようにしています。AIが提示する誤りについても解説を求めることで、自分の書いた文章の改善につなげます。一通りの話を聞いた後には、頭の中で描いたピラミッドを基に「この理解で正しいか？」と確認を入れるようにしています。これにより、意思疎通の精度が上がることを実感しています。

なぜ分解で傾向は見える？ データを分解する際には、あらかじめ「この分け方をすれば傾向が見出せるのではないか」という仮説を立てながら進めることが大切だと学びました。たとえ分解した結果、はっきりとした傾向が見出せなかった場合でも、それは失敗ではなく有意義な仮説検証の一部と捉え、失敗を恐れずにさまざまな切り口でトライ＆エラーを繰り返し、分け方のポイントを掴んでいきたいと思います。 どうして誤認識に陥る？ また、ある演習では、「大人が100人減少しているから、個人客も同じだけ減るのではないか」という結論に近づいてしまい、自分の思考の浅さを痛感しました。分析の目的に照らし合わせながら、常に「この分け方で良いのか」「MECEに分けられているか」「この結論で良いのか」と自問することで、誤った認識に基づく結論を導かないように努めたいと考えています。 需要層はどこにある？ さらに、新規事業のサービスについて大まかな方向性をつかむためのニーズ調査（WEBアンケート）を行う際、従来は「～という意見が多い」という結論に終始していました。今後はアンケートの目的を踏まえ、顧客属性やサービス利用の想定場所・時間などさまざまな切り口でデータを分解し、「この層に需要がありそうか／なさそうか」という傾向を探っていきたいと思います。

AI支援は成果の秘訣？ AIは、人間にかわって物事を行うのではなく、より良い成果に向かうためのサポートをしてくれる存在であると改めて実感しました。事象の背景や、その瞬間に感じた微妙な感情は人にしか捉えられず、そうした要素をいかに的確に言語化してAIに伝えるかが重要となります。そのため、今まで以上にアウトプット能力が求められる時代に突入しており、この能力を鍛える必要があると感じています。また、個々のAIリテラシーが向上すれば、結果としてコミュニケーション能力の向上にも繋がるのではないかという考えに至りました。 業務効率改善のヒントは？ 日常業務の中で、工数増加の原因となるボトルネックを洗い出し、それに対する改善策をAIに問いかけることで、具体的な案を得ることができました。その後、自分自身でさらにブラッシュアップし、再びAIに意見を求めるといったやり取りを繰り返すことで、より効果的な改善策を見出すに至りました。このプロセスで得た有益な提案は、チーム内で共有し、業務の質の向上に活かしていきたいと考えています。 有料版で何が変わる？ また、AIの有料版を利用する前と後では、大きな変化があると感じています。具体的な例を挙げながら、その飛躍的な改善点について教えていただけるとありがたいです。

切り口はどう考える？ 学習を通して、分解の切り口として層別分解、変数分解、プロセス分解という多角的なアプローチを学びました。これまでは無意識のうちに層別分解を利用することが多かったものの、特に「When/Who/How」という視点を取り入れることで、さらに選択肢が広がり、得たい結果から逆算して適切な切り口を選ぶ重要性を改めて実感しました。 人事分析の視点は？ また、人事領域で従業員データを分析する際にも、学んだ考え方が幅広く応用できることを感じました。入社者・退職者の動向や部署ごとの人数推移の分析において、年齢層、入社区分、性別、入社年度、居住地エリアなど「When/Who/How」の各視点でデータを整理することで、より具体的な傾向が見えてくると考えています。さらに、情報を収集する際には、過去の履歴の蓄積がいかに重要かを再認識し、全社的な情報収集の体制の見直しが必要だという点も学びました。 退職率の焦点は？ 加えて、近年増加傾向にある退職者についても、特に若年層の離職率の高さという課題に着目し、年代別のデータ比較や、離職率が高いとされる入社3年目までという特定期間を切り口に、多角的な分析を実施していく方針です。これにより、より精緻な人事戦略の立案に役立てていきたいと考えています。

問題解決の鍵は何か？ 問題解決を行う際には、物事を分解することが重要です。分解する際は、まず全体を定義し、漏れや重複がないように意識することが求められます。 分解方法のバリエーション 分解の方法には、層別分解（例えば、「○○」と「○○以外」）、変数分解（「売上＝単価×客数」）、プロセス分解（「入店前、入店後」など）といった切り口があります。もし分解の方向性に迷ったら、「いつ」「だれが」「どのように」といった視点から考えてみることが効果的です。 クライアント課題の深掘り法 また、クライアントの課題の根本原因を探る際には、MECEで分解を行い、特に重要なポイントを追求することが役立ちます。さらに、クライアントに提供している制作物を目標にさらに近づけるため、改善のポイントを洗い出すことも重要だと感じます。 データ加工へのチャレンジ 私はデータの加工が得意ではないため、仮説の幅を広げる練習をしているところです。３つの分解方法を利用して目の前の課題を分解してみても、選択肢がMECEに則っておらず、苦戦しています。しかし、一人で煮詰まってしまった時には、ChatGPTを活用しながら、反復練習を繰り返し続けています。

価値づくりはどう変化？ AIとデータ時代の価値づくりの要点は、①顧客中心の価値設計、②ネットワーク経済性の活用、③データ×AIの予測による体験の個別化、④外部知による体験の拡張の4点です。顧客の現状に合わせて新たな体験を提供することで、体験の個別化が可能となります。また、利用者が増えると供給者も増え、データの蓄積がさらなる個別化につながる好循環が生まれ、自社のサービスにとどまらず外部サービスとのAPI連携を活用することで、体験はさらに拡張されます。 従来の制約は何？ これまで、人間が認識できる範囲で問題を処理する前提のもと、扱う変数を絞り込み、解ける問題に限定するなどの制約がありました。しかし、AIの登場により、人間では認識しきれない変数を含む問題にも対応できるようになってきています。 サービスはどう差別化？ 以前の業種では、既存のサービスを画一的に提供することが基本でしたが、顧客個々のニーズは異なるため、サービスの最適化には各顧客のデータを収集し、より個別化された提供が求められます。 AI予測で未来は？ AI時代の問題解決アプローチにおいては、人が仮説を立案する点は変わらないものの、AIが何を予測できるか、そして必要なデータは何かという視点を持つことが重要です。

簿記学習のポイントを振り返る 今回の内容は、以前から簿記で学習していたことと重なっていたため、理解するのは比較的容易でした。固定負債と流動負債の違いを理解するのには最初苦労しましたが、学んでおいて良かったと思います。また、1年以上の負債でも通常の営業サイクルに含まれるのであれば流動負債とするという例外ケースは見分けるのが難しいかもしれません。ただし、今のところはそのようなケースにはまだ出会ったことがありません。 自店舗の資産を深く考えてみる 自分の店舗の資産と負債について考えてみました。これまで店舗の資産について深く考えたことがなかったので、良い機会になりました。私の店舗は賃借であり、大部分のPCやシステムもリースや利用料を払って使用しています。顧客データや人材などのソフトな部分は資産と言えますが、基本的にはBSには表記しません。具体的に考えると、資産の特定は難しいものです。 おおよそのBSを作成してみる 次に、自店舗のBSをざっくり作ってみました。正確なものではなく、おおよその仮定で考えられる項目に置き換えてみました。さらに、自社全店舗を合わせたものが会社全体のおおよそのBSになると考えると、若干大雑把な数字になりますが、それでも考えてみる価値はあると思います。

物事の本質をどう捉える？ 物事の本質は目に見えるものだけではないと認識しました。重要なのは、分解を通じて物事の本質に迫り、事実を正しく把握することです。また、人それぞれの考え方の違いによって視点が異なるため、それが正しいのかどうかには明確な答えがないかもしれません。しかし、傾向を捉えるという点において、多くの人が目指す方向性を見極めることが重要であり、これが会話において必要な学びであると理解しています。 分析をどう進めるべき？ 普段からの分析実施においては、その分析の深度や結果の利用意図、求めている情報のターゲットを意識することが必要だと考えています。よく言われる「モレなくダブりなく」という考え方は、テスト計画の際にも必須で、現在のテスト計画では全体を見据えた適切な視点からテストを行い、抜け漏れがないように進めていきたいと思います。 継続的な努力はどう続ける？ 考えることをやめずに、引き続き分析能力と処理速度を向上させるために脳を活性化させ、様々なものを分解して物事の本質を捉えていきたいと考えています。また、習慣は身についていると感じていますが、さらに処理スピードを上げ、人に合わせた最適な結果を出せるよう、正確な情報の提供を心掛け、日々努力を続けていきます。

人間中心の考え方とは？ WEEK1のライブ授業で特に印象に残った点として、共感から始まる人間中心の考え方がありました。また、「万人受けするものは売れない」という教訓から、常に「誰のために作るのか」を念頭に置くことの重要さを学びました。さらに、相手の気持ちなど目に見えない部分まで含めて考える必要があることが強調されていました。そして、自分の感情を色で表現し、それを伝えることの難しさも実感しました。 デザイン思考に潜む魅力 デザイン思考において、優しさや愛情がその根底にあるのではないかと感じ、より興味が湧いてきました。普段、私はtoCの業務に携わっており、満足度や継続利用率の向上に向けたコミュニケーションを行っています。これまではなるべく全員が満足できるものを提供しようと考えていましたが、今後は誰に届けたいのかを意識していきたいと思います。 ３月のイベントに向けた準備 ３月のイベント開催に向けては、次のステップを考えています。前回の参加者データを確認し、目的に合ったターゲットの再設定を行います。また、データの整理やその理由付けを行い、社内で相談の上最終決定をします。そして、訴求内容を変更し（サムネイルや文言の調整）、開催後には前回との比較や効果検証を行う予定です。

戦略にユニークさをどう加える？ 「フレームワークの利用だけでは、ユニークな戦略は描けない」という言葉が最も印象に残りました。型にはめた思考は効率的ですが、一方でユニークさを失うことにもつながりかねません。そのため、常にユニークさとワクワク感を意識して戦略を描いていきたいと思います。事業戦略は社員の生活を背負うものであり、共感を生み出すためには独自性も必要です。 フレームワークはどんな場面で活用できるのか？ また、フレームワークは事業計画策定だけでなく、営業戦略やマーケティング戦略といった機能戦略策定にも活用できます。自社だけでなく他社に当てはめて考えることで、他社を知ることにもつながり、業務だけでなく日常生活や人生設計、子供の進学などにも役立てることができるでしょう。 次に目指すべき学びの道は？ 私はビジネス書などを通じて営業戦略やマーケティング戦略を学んできたつもりでしたが、今回の講座でフレームワークを断片的にしか理解していなかったことに気づきました。そのため、ナノ単科の「マーケティング入門」を受講予定です。営業力が十分ではない我が社のために、今回学んだ戦略的思考とマーケティングの知識を活かし、営業戦略やマーケティング戦略の策定に努めていきたいと思います。

問題はどこに？ 分析においては、比較の重要性を学びました。具体的には、問題箇所をプロセスごとに分解し、その中でどこが課題となっているのかを明確にする方法です。業務内容によっては、顧客数や単価、さらには年齢層や競合の視点なども考慮する必要があります。これまでは感覚的に分析していたため、今後はストーリー性を持たせた見通しの立て方が有効だと感じています。 利用動向はどう？ たとえば、コロナ前後でサービス利用が減少しているという現状について、一人当たりの利用量が下がっているだけでなく、利用者全体の数や競合の動向も踏まえて比較検討することで、新たな発見が得られる可能性があります。各要素を分解して分析することで、より明確な課題の特定が進むと考えています。 データはどう整理？ そのため、まずは現在あるデータをプロセスごとに整理し、「サービス料」と「サービス利用者数」の比較からアプローチを始めます。仮説としては、サービス料に何らかの課題が存在するはずなので、一人あたりのサービス料、最大値と最小値、中央値といった指標を調査し、問題がどこにあるのかを絞り込んでいきたいと思います。さらに、競合するサービスの状況も合わせて検証することで、より具体的な分析が可能になると考えています。

非利用者の声は本当に大事？ 利用者のデータだけに頼らず、非利用者の声を拾い上げることの重要性を改めて実感しました。非利用者の意見はクレームのような強い反応がなければ表に出ないことが多いため、顧客インタビューや知人への聞き込み、掲示板、SNSでのエゴサーチなど、さまざまな方法を活用して本音を引き出す工夫が必要です。 KPIとKGIの違いは何？ また、KPIが達成されている状況でも、目標（KGI）に直結していない場合があると感じます。外部要因など読み切れない複雑な要素が絡むため、実績や自身の勘を基に、総合的な結果を見極める判断力が求められると感じました。 AI時代で自己価値はどう表す？ さらに、AIの脅威が広がる中で、自分自身の価値をどう伝えるかが課題です。「この人に任せたい」という信頼感を得るには、説得力と人間力を磨く必要があると実感し、そのためにも日々多くの業務をこなすことの重要性を再認識しています。 モチベ維持の秘訣は何だろう？ 加えて、モチベーションを維持するためには、SNSなどを活用して目標や実績をシェアし、周囲の反応から刺激を受ける環境が効果的だと感じました。各種の取り組みを通じて、自分自身の成長とチームの目標達成に繋げていきたいと思います。