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同じ ✕ 方法

に関する学び

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数字の見せ方はどう？ グラフや比率などの数字の表示方法を変えることで、印象が異なり、最初の情報だけでは気づかない傾向や特徴を発見できることを学びました。グラフ化する際も、分類の仕方によって見えてくるものが変わります。まずはRaw Dataを確認して全体を把握し、その上で何を伝えたいのか整理して数字を整理する必要があると実感しました。 切り口は何で違う？ また、数字の切り口によっては本質を見誤ることがあります。そのため、常に複数の切り口を持ち、一つの見方だけではなく、様々な切り口で数字を分析することが重要です。これまで経験に頼っていた切り口も、When、Who、Howを意識することで幅広く持てるようになると気づきました。 データの視点はどう？ 私の仕事では日常的にデータに触れ、それを解釈しています。同じ現象の分析にも異なる視点を持つことを心がけています。具体的には、宿泊予約数の動向をデイリーのデータで見ていましたが、週次や月次で見るとどのような違いがあるのかを早速試してみたいと思います。また、他の切り口での分析も手間はかかりますが、視野を広げるために取り組んでいきたいです。 行動する意義は？ 自分の思考の癖から抜け出すには、まず行動することが大切です。ひと手間、ふた手間加えて、複数の視点で分析することを心がけます。その際、これまでの分析結果や結論を再評価し、本当に正しいのか疑う姿勢を持ち続けたいです。また、MECE（漏れがなく、ダブリがない）の意識を持ち、ロジックツリーを活用していくことで、このフレームワークに対する苦手意識を克服していきたいと思います。

体験価値って何故？ モノを売るのではなく、体験を売るという考え方は以前から理解していましたが、ディズニーランドの具体例が示されたことで、より一層納得することができました。個々の要素がただ優れているのではなく、全体でストーリーを描いている点が強みであり、機能的な価値以上に情緒的な価値が高く評価されていることがよくわかります。 商品選択はなぜ？ また、たとえば一部の家電においては、ダイソンを選ばない理由や、パナソニックの商品を実際に使った経験が影響しているという事実も、興味深い示唆を与えてくれました。同じ種類の家電を購入する際、まずはパナソニックが選ばれる傾向があるのは、企業側が直接経験を作り出すことは難しいものの、顧客に良い体験を提供できれば長期的な関係性にもつながるという証左です。 未来はどう感じる？ さらに、パーパスやミッションの実現方法についても考察を深めました。商品を通じて顧客が体験する「先にあるもの」を具体化することがゴールであり、ただ単に業務改善を目指すだけでは大手企業に太刀打ちできないという厳しい現実も見えてきます。いかにその先の明るい未来を体験させ、想起させるかが大きな課題であり、そのためにも改めてパーパスの再構築が求められています。 戦略は見直す？ 来期のスタートが目前に迫る中で、今期は曖昧な状態のまま積み上げてきた戦略に限界を感じています。自社の商品の魅力を誰に、どのように伝えるか、そしてその結果としてどのような未来を望むのかを明確にするため、これまで学んだことを活かし、前段階の整理を早急に進める必要があると感じています。

ロジックツリーって何？ ロジックツリーの使用方法について新しい発見がありました。ロジックツリーには、変数分解に加えて「層別分解」という使い方があるのです。層別分解は、全体を複数の部分に分けて同じ次元で揃える方法で、それぞれの階層の下には同じ要素が並ぶイメージです。一方で変数分解は、要素の掛け算を分解し、原因を特定するのに役立ちます。これらの手法を試行することにより、より包括的で明確な分析が可能になります。 営業支援機能はどう？ R&D部門における営業支援機能のひとつとして、顧客向けPoCの作成や自社商材のクロスセル・アップセルの立案があります。しかし、これらの活動においてチームのKPI進捗率に大きな差が見られます。そこで、KPI管理している指標の前段にある要素のKPI設定に漏れがないかを確認することが重要です。一連の要素には、要素A→B→C→PoC作成→D→E→クロスセルなどがあります。 KPI設定は見直す？ 目的は、KPI管理している指標の前段にある要素のKPI設定に漏れがないかを確認することです。このために、まず関係者とブレストを行い、現在の管理状況に関わらず関連しそうな要素のアイデア出しを行います。その後、出てきたアイデアを元に、現在のKPI設定が定量的かどうか、またMECE（Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive）であるかを検討します。このプロセスの中でロジックツリーを使用し、特に不慣れな現在は層別分解と変数分解の両方を試し、それぞれの使用感をメモしておくことが有効です。

商品に新たな用途を見つけるには？ 今週の事例では、既存の商品に新たな用途を見つけることで新しい市場を開拓したことが印象的でした。また、別の事例ではポジショニングの軸を巧みに設定し、新市場を発見したことに学びがありました。これにより、既存の商品でもポジショニング・ターゲティングを変えることで、新たな顧客層や市場に参入できることを理解しました。 自社での新価値創出の難しさとは？ しかし、これを自社に置き換えて考えると、他社には真似できない複数の強みから新たな価値を生み出し、新市場に参入することの難しさを実感します。ターゲティングに成功したY社や、手軽に挽きたて珈琲を購入できるポジショニングでヒットしたS社の事例を通じて、ポジショニングとターゲティングの重要性がさらに理解できました。 差別化と新用途のチャンス 多くの競合が存在する中で、自社の商品は異なり差別化はできているものの、その競合と同じポジショニングをとっています。差別化ができているからこそ、新しい用途を生み出し、新しい価値でこれまでにない市場に参入するチャンスがあると感じました。このため、ポジショニングマップと訴求ポイントを深堀し、まずはテスト的に自分の顧客を対象に実践してみたいと思います。 どんなターゲット層を狙うべき？ 具体的には、大手コンビニから地域のコンビニ、都市部や田舎のコンビニまで、どのような商品陳列でどのターゲット層を重視しているかを確認する必要があります。そして、自社商品の新たな用途がないか？そのターゲット層に向けたリーチ方法が本当に適切か？を深く議論していきます。

効果的な内容伝達法を考える 相手の理解を促進させるためには、自分が伝えたい内容を明確にし、その内容をシンプルに伝えることが重要です。文字のサイズやフォント、色使い、グラフなどを工夫することで、見やすくなります。 読んでもらうための工夫とは？ 文章を「読んでもらう」ためには、まずキャッチフレーズで関心を引くことが大切です。その上で、相手に合わせた硬軟の調整や、読みやすい体裁を整える必要があります。同じ内容の文章でも、これらのポイントを意識して作成することで、短時間で読んでもらえる文章になると改めて実感しました。 スキルの活用方法は？ これらのスキルは、チームメンバーへの情報共有や業務連絡、業績報告の際に活用できます。興味を持ってもらい、読んでもらえる内容を意識して書くことで、より効果的なコミュニケーションが可能です。 グラフ作成がもたらす効果は？ また、視覚的にポイントを理解できるグラフ作成を取り入れることで、コンサルティングにも活用できます。これにより、目標設定が明確になり、マインドセットの形成にも貢献します。会議資料を作成する際にも、この方法は役立ちます。 伝えたい内容を明確にするプロセスは？ まず、「何を伝えたいのか」を明確にします。その上で、伝えたい内容をどのようにグラフで視覚化するかを考え、グラフを作成します。次に、興味を引くキャッチフレーズを相手に合わせて考え、読んでもらえる文章を作成します。最後に、作成した文章を読んでもらい、フィードバックを受けて、自身の狙い通りだったかを確認し、次の学びに繋げます。

なぜ業務量に差が生じた？ 現在の業務は減少せず、同じ部署内で担当する業務量に大きな差があるという課題を感じています。この状況について、なぜそのような事態になっているのかを定性分析を用いて仮説を立て、解決に向かわせる方法を考えました。インタビューなどを通じ、単なる業務量だけでなく、その背後にある問題点を明らかにする必要があると考えています。 アンケートから何が分かる？ 今回の演習で気づいたのは、アンケートの結果から、経験や年代にかかわらず共通の課題が存在することが分かった点です。この結果は、データをコーディングすることで抽出されたものです。しかし、実際に対処するデータは今回のものよりも複雑で量も多くなるため、分析の難易度は大幅に上がると感じました。また、課題設定において、単に現状の課題を把握するだけでなく、その課題があることによってユーザーがどのような回避行動をとるのかという視点を加えるという新たな発想も得られました。回避行動も一つの課題として捉え、解決策を検討することが求められると学びました。 定性分析で何が見えた？ さらに、分析手法として定量分析と定性分析が存在し、特に仮説の構築が重要であることを再認識しました。定性分析は仮説構築に大いに役立つという新たな気づきも得られました。分析結果から浮かび上がった問題について、もし解決が進まなかった場合の条件を設定し、さらに課題を掘り下げる手法も有効であると感じました。なお、解決策を前提にして課題を定義しないという点についても、常に意識して取り組む必要があると理解しました。

目的を明確にする重要性は？ 私が一番重要だと感じたことは、「目的を明確にすること」です。次に大切なのは、その目的に沿った表現方法になっているかどうか、さらに読み手に伝わりやすい適切な表現方法が使われているか、という点です。 読んでもらえる文とは？ これはポスター制作時の構成を練る際と同じような感覚でした。つまり、一番伝えたいことは何か、色やフォントは適切に使われているか、タイトルとメッセージの整合性があるかといった、読み手を意識した表現が重要だということです。これをスライド作成やビジネスライティングの際にも再認識しました。どれだけ丁寧に表現しても、「読んでもらえる文」でなければ意味がないので、わかりやすいセンテンスを意識したいと思います。 プレゼンテーションで重要なことは？ 普段の業務引き継ぎや社内外のプレゼンテーション、各業者様へのメール対応でも同様です。スライド作成時にはタイトルとグラフの整合性を取り、わかりやすいアイコンの使用を意識して作成していきたいと思います。 どのように目的と内容を整合させる？ また、着手する前には、まず目的、伝えたい内容の優先順位、読み手が誰であるかをあらかじめ考えた上で取り組むことが重要です。そして作成後には、目的と内容に整合性があり、読み手に不快感を与えない体裁で、さらに読んでもらえるセンテンスかどうかをチェックすることが必要です。これらを日常的に意識し、特に文字ベースでの情報のやり取りが多いことから、1～2ヶ月後には習慣化されるよう努めていきたいと思います。

どう仮説を組み立てる？ 仮説を立てる際、3Cや4Pなどのフレームワークを活用することで、単なる直感に頼った場合に陥りがちな同じ発想の偏りを防ぐことができると学びました。フレームワークを用いることで、さまざまな角度から検討し、網羅的かつ説得力のある仮説を導き出すことが可能です。 逆の視点も意識する？ また、仮説作成時には逆の視点から検証することが重要であると実感しました。反証のプロセスを取り入れることで仮説の信頼性が高まり、より客観的な判断ができると感じています。普段は「顧客の課題を定義し、その解決策を考える」というアプローチを実践していますが、解決策を検討する前に仮説を明確にすることの大切さを再認識しました。 今後の戦略をどうする？ 今後は、解決策を検討する前に必ず仮説を立て、その検証を意識した取り組みを強化していきたいと考えています。「課題定義 → 仮説立案 → 解決策の検討 → 仮説の検証」というプロセスを意識することで、より論理的で根拠に基づいたアプローチが可能になると期待しています。 各部署で実践できる？ 例えば、新たに導入した業務用Webアプリが期待通りに活用されていない場合、まずは「What（問題）」「Where（問題の所在）」「Why（原因）」「How（対策）」の流れで現状を分析し、各部署における利用状況や課題を明確にします。その上で、使っていない部署ごとにアプリのメリットを整理して伝えるとともに、各部署の業務にあった具体的な活用方法を提案することで、問題解決を目指します。

目的は何を求める？ データ分析において、まず目的を明確にすることが重要です。比較対象や基準を設けて仮説を立て、分析を進めることで、確実な意思決定につなげることができます。また個人的に、円グラフと棒グラフ（縦横）の使い分けが参考になりました。これまでは棒グラフの方向についてあまり意識していませんでしたが、今後は意識的に使い分けていきたいと考えています。 業務はどう進める？ 現在、私はR＆D部門で営業支援機能の一環として、顧客向けPoC作成や自社商材のクロスセル・アップセル立案を行っています。この中で、KPIの進捗率が良いチームと悪いチームが存在します。進捗率の悪いチームに対し、原因を分析してどのような支援が必要かを検討するための材料とする予定です。講義を受け、現在の業務の大半が定性的な要素に支配されていることに気づきましたが、これらも定量的なデータとして取得可能であることに今後注力していきたいと考えています。 指標はどこを確認？ 具体的には、目的を「進捗率の良いチームと悪いチームの差分を捉え、悪いチームのパフォーマンス改善につなげる」と設定しました。KPI管理している指標の前段階にある要素をロジックツリーで再度分解し、KPI設定に漏れがないか確認します。この過程で、数値データを得るための手法を考え、進捗率の良いチームと悪いチームへ調査を行って数値を取得します。同じ条件のデータ同士で比較して差分を捉え、数値的な差異からどのポイントで躓いているかを特定し、支援方法の検討につなげます。

ロジックツリーとMECEの限界は？ ロジックツリーやMECEを使って考えると、一人での作業では思考に癖が出て、洗い出しが不十分だったり、偏った視点になりがちです。しかし、CHATGPTを活用することで、自分とは異なる視点から「漏れなく」洗い出せる可能性が高まることを実感しました。実際、学習の際にCHATGPTを利用した結果、より早く自分なりの答えに近づくことができました。 定量分析の視点の活用法は？ 定量分析の５つの視点については、普段何気なく行っていたことが体系化されていることに気づきました。データ分析を行う際には、どの視点が最適か常に立ち止まって考えるようにしたいと思います。 CHATGPTの効率的な利用方法は？ また、問題を洗い出す際にCHATGPTを活用することで、様々な視点から効率的に問題点をリストアップできるようになりました。以前はこの作業に多くの時間を費やしていましたが、CHATGPTの登場により時間的コストが大幅に削減されました。学習ではコストと見合った洗い出しが重要だと教えられましたが、短時間で漏れなく洗い出すことを優先すべきだと感じています。 独自プロンプトの効果は？ さらに、問題の洗い出しをスムーズに行うために、自分独自のプロンプトを考案しました。問題洗い出しの場面では、そのプロンプトを使って多様な視点から問題をリストアップすることを徹底しています。また、このプロンプトは従業員にも共有し、同じような場面で活用してもらうようにしています。

慣例を捨てる視点とは？ 戦略を考える際に重要なのは、昔からの慣例や惰性で行っていることを見直し、捨てる視点を持つことです。しかし、長く同じ部署や会社にいると気づかないことも多いので、新参者の目を活用するのが有効です。 判断基準をどう明確化する？ 何を優先するかの判断基準を明確にすることで、捨てる判断を容易にし、関係者の納得感や後からの振り返りも可能になります。また、トレードオフでどちらかを選ぶだけでなく、両方の良いとこ取りをして効果を最大化することも考えられます。 自発的行動をどう引き出す？ 変革の8ステップの5番目である「自発的な行動を生み出す」場合には、「次は何をする？」と問いかけることで、相手に考えさせ、指示して動かすことから脱却させます。 課題解決での優先順位は？ 現在の業務である課題解決の方針検討では、いくつかの対策方向性を考えても完璧な案は存在せず、トレードオフが発生しています。そもそものイシューに立ち返り、物事の優先順位を考えた上で総合的に判断し、選択する必要があります。他者との合意形成では、この優先順位が一致するかどうかが重要です。 部下の成長をどう促進する？ 次にどうすれば良いのか部下に聞かれた際には、逆に「どうする？」と問い返し、自発的な行動を促します。それにより、部下と上司の時間を節約し、業務のスピードも向上し、部下の成長を促進できます。ただし、間違った方向に進まないよう、これまで以上の頻度で状況確認が必要です。

リーダーシップの4つのスタイルとは？ 効果的なリーダーシップ行動について学びました。リーダーシップのスタイルとして、指示型、参加型、支援型、達成志向型の4つがあります。この4つのスタイルについては、どのような仕事や相手に対しても、それぞれ使い分けることが必要です。しかし、スタイルを意識しすぎるのではなく、仕事や相手に注目して、その状況に適したリーダーシップの行動を自分なりにイメージすることが重要です。このイメージを繰り返すことで、自分なりのリーダーシップの型を形成していくことが大切です。 行動を振り返る意義は？ それぞれの仕事や相手に応じて、状況をよく考えた上で行動を決定し、実際に試みてみることをお勧めします。そして、しばらくの間は意識的にその行動を振り返ることが求められます。 具体的な仕事ごとの対応方法は？ 具体的な仕事についてですが、採用、研修、運営に関しては現時点では支援型で対応を進め、企画については参加型を、DXやFSには指示型を採用しています。特に、DXと採用に関して同じ相手とのコミュニケーションが今週予定されているため、自分の中で意識的に違いを持ちながら物事を進めてみたいと思います。 自己分析で何が変わる？ スタッフと対話する際には、どんな相手で、どんな仕事を行うのかを意識し、行動を変えていくことが重要です。また、これまでの自分の行動からどのように変わったのかを自己分析することも含まれます。