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本 ✕ 基本

に関する学び

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会議で気づくポイントは？ 物事の本質を見極め、目標達成に必要な打ち手をシステマティックに考える大局観とバランスの重要性を改めて実感しました。会議の場面では、誰が何に対して語っているかを明確にし、抜け落ちる観点がないかを俯瞰する意識が大切です。 分析して何を得る？ また、マーケティングの基本フレームワークである３C分析、SWOT分析、PEST分析、バリューチェーン分析を活用し、自社の課題を多角的かつ具体的に洗い出すことの必要性を認識しました。短期的な成果と長期的なプラス効果とのトレードオフを踏まえ、ベターな選択肢を見極める姿勢が求められます。 分析比較の見どころは？ 具体的な３C分析では、【顧客】としては従業員規模が小さく、特定の施策が十分に取り入れられていない点、【競合】としては戦略コンサルタントや大手金融チームの存在を踏まえ、【自社】では高価格帯でフルカバレッジを実現し、内定決定率が高い点が挙げられます。一方、SWOT分析においては、高価格帯や専門性、内定決定率、育成力が強みとされる一方、マッチングの効率性やスピード、自社採用のプロセス管理、マネジャーのスキルに改善の余地があることが示されています。機会としては人材の流動性やダイレクトリクルーティング、世界経済の変化、生成AIの進展が考えられ、脅威としては生成AIやAIを活用したエージェントの台頭が挙げられます。 未来予測の鍵は？ さらに、上場している大手エージェントの中期経営計画や統合報告書などを生成AIで分析し、どのような３C分析やSWOT分析、バリューチェーン分析が行われているかを検証することが、今後の自社の取り組むべき課題を明確にする上で有益です。特に、ダイレクトリクルーティングや大手企業による社内転職が台頭した場合、５年後にどのような影響が生じるかを具体的に分析し、今後のプランニングに活かす必要があります。 計画の着実性は？ このように、今後も全体を俯瞰しながら、具体的なアクションプランを策定して着実に実行していくことが重要だと感じています。

分析とは何を指す？ 分析とは「比較」のことを指します。現状を詳細に比較したり、物事を比較することで、解像度の高い理解や把握が得られます。 グラフや数値の算出方法を理解 今回の学習を通じて、具体的な分析アプローチとしてグラフや数値の算出方法について理解しました。データを算出する際には、代表的な数値（代表値）とデータの散らばり（分布）に分け、それぞれに具体的な手法が用いられます。代表値の例としては、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値がありますが、特に幾何平均を用いた売り上げ予測の立て方が印象に残りました。また、分布の例としては2SDルールが紹介され、大枠の範囲を考慮した上で平均値を予想する方法が理解できました。 仕事における分析意識の向上をどう図る？ ①分析のアプローチに対する仕事の意識 「分析 = プロセス × 視点 × アプローチ」という基本的な考え方を念頭に置き、これらに漏れがないように資料を作成したり、発言するといった意識を持ち続けます。 ②分析のアプローチに対する業務の行動 現状では単純平均を用いて比較することが多いですが、今後は分布やグラフを用いることで新たな気づきを得られるように努めます。 アプローチ方法をどう定着させる？ ⓪分析全体の把握およびアプローチ方法の定着化 学習した「分析 = プロセス × 視点 × アプローチ」について、自分の言葉でまとめました。まずは用語や算出方法を含めて暗記し、アプローチ方法を定着させます。 SNS戦略での分析の改善策は？ ①SNS戦略での分析の実施 現状では数値を取って把握することが主体で、十分な分析ができていません。今後は、定義に基づいた分析を実施し、比較が必要な場合には代表値や分布を用いて進めます。 データ分析の評価をどう行う？ ②データ分析に関する評価 業務上、データから戦略や仮説を立てることが多いため、データに対して視点を持ったりアプローチを探したりすることで、新たな気づきを見つけ、それを共有します。

顧客の視点はどう？ 商売の基本は、常に顧客の視点に立ち、ニーズに応えることだと改めて感じました。一般的なニーズはどこにでもあるため、競合他社との差別化が難しい面があります。しかし、潜在的なニーズをしっかりと追及し、そこに応えることで、競合が少なく大きな成果につながる可能性が広がります。つまり、「潜在的ニーズを探る」という姿勢を意識的に持つことが重要です。 自社の強みは何？ また、自社の強みと顧客の潜在的ニーズを掛け合わせることが、最も効果的な戦略だと考えています。自社の強みが何であるかを見極めた上で、それを活かした施策を考えることで、より大きな成果を上げることができるでしょう。そして、顧客が抱える「痛み」や「困りごと」に対して具体的な価値（ゲイン）を提供することも不可欠です。これは、顧客だけでなく自分自身の体験を振り返り、課題解決のヒントを得るための大切な視点です。 現場のニーズは？ 現場においては、最も顧客に近い位置で、彼らの潜在的なニーズを把握することが必要です。たとえば、売上対策としては、レジや売場、実際の問い合わせやクレームの中から隠れた要求を見出すことが挙げられます。一方で経費対策としては、従業員の抱える問題や困りごとをヒアリングし、大局的な解決策に結びつけることが求められます。私自身、以前から顧客の潜在的な要求について記録し、対応策を考えてきましたが、本部へ伝える際のハードルが高いと感じることもしばしばありました。新入社員でも顧客目線で提案や企画ができる仕組みを整えることは、皆にとって貴重な訓練となり、後の展開に大きな意味を持つと確信しています。 従業員の課題は？ 今後、従業員の問題を把握する際には、表面的な課題だけでなく、潜在的なニーズにも目を向けるようにしたいと感じています。皆さんは潜在的なニーズを探るために、どのような調査や取り組みを行っていますか？私の現場では外部との連携が少なく、視点が一方に偏りがちであることもあるため、他の事例やアイデアを参考にしていきたいと思っています。

ビジネス原理は何？ 事業を成功させるために、まずはビジネスのメカニズムや法則をしっかりと理解することが重要です。事業経済性のメカニズムを理解する際には、前提条件を明確にし、それに基づいて計画を立てることが求められます。ビジネスは先人の知恵の集積であり、そこから多くを学ぶことが可能です。 返報性の意義は？ 返報性の法則は、ビジネスにおいて非常に重要な心理効果です。何かを受け取るとお返しをしたいと感じるこの感情は、良好な対人関係を築く基本的な要素です。ビジネスの場面でも、これを意識しながら進めることが大切です。相手に恩を売る機会があれば積極的にそれを活用し、顧客との信頼関係を強化することが求められます。 実践と変化はどう？ ビジネスの法則としては、大きく三つの要素があります。まず、自分自身で手を動かしながらの実践が欠かせません。実際に行動することで得られる学びは多く、ここでの気付きがさらなる成長につながります。次に、時代やビジネス環境の変化に対応すること。特に、テクノロジーの進化が指数関数的なペースで進んでいる現代では、こうした変化を見据え、常に最新の情報を収集し続ける必要があります。そして、ビジネスを効果的に進めるための法則を理解し、それに基づいた戦略を練ることも重要になります。 経済概念とは何？ また、ビジネスには規模の経済や習熟効果、範囲の経済性、規模の不経済、そしてネットワークの経済性といった様々な概念があります。これらの概念を適切に理解し、実践することで、事業の成功確率を高めることができます。特にネットワークの経済性では、多くの参加者を得ることで競争優位を確立することが可能となりますが、代替品の脅威にも注意が必要です。 成功体制はどう築く？ このように、ビジネスの成功には様々な法則やメカニズムの理解が土台となります。最新のテクノロジーを取り入れ、常に情報を収集し、変化に対応できる柔軟な体制を構築することで、生産性を高める仕組みを作り上げていくことが求められます。

問題へのアプローチは？ 問題解決は、解決策を先に考えるのではなく、問題の明確化から始まり、問題箇所の特定、原因の分析、そして解決策の立案というステップを経て進めることが重要です。問題の明確化は、現状と理想とのギャップから始まります。問題箇所の特定や原因分析、解決策の立案は、ロジックツリーなどを活用して可視化し、丁寧に整理することで、順調に進めることができると考えられます。 手順の確認は？ 問題解決のプロセスでは、まず問題を明確にし、その後、問題箇所を特定し、原因を分析し、解決策を立案します。この順番に従うことが基本ですが、次のステップに進んでうまくいかなければ、前のステップに戻ることや、ある程度方向性が見えたら解決策を試して原因を再度探るといった柔軟な方法もあります。 現実と理想は？ 現状と理想のギャップから問題を明確化する際には、二つの形態があります。一つは、正常な状態から低下している現状を正しい状態に戻すための問題解決です。もう一つは、現状が正常であるにもかかわらず、理想に到達するために取り組むべき問題解決です。 ロジックツリーは？ 問題の特定、原因の分析、解決策の立案の各ステップでは、ロジックツリーを活用することで、問題を要素に分け、どこに問題があるか特定します。最初に設定した問題を中心に、要素をツリー状に分けることで、MECE（もれなくダブりなく）の原則に従い、効率的に問題を抽出し、原因を把握し、解決に寄与することができます。 計画と実績は？ 業績計画と実績の差異を分析する際には、計画（理想）と実績（現状）の違いを明確にすることが重要です。これまでは問題を明確にした段階で対策を考えていましたが、ロジックツリーを用いて構造化することで、問題箇所の特定や深い原因分析が可能となり、より効果的な解決策を実施できます。10月の業績に関するレビューが11月中旬に予定されているため、この方法を活用して問題箇所を特定し、原因を分析し、効果的な解決策を講じたいと考えています。

繰り返しの学びって？ 全体を振り返ると、何度も同じ内容について整理し、記述を繰り返すことが学習において非常に重要であると実感しました。このプロセスの意味を学習テーマとは別に考えることで、新たな学びを得る機会となりました。 仮説疑問はどう？ コースの初めに、「仮説とは何か」という疑問を持ち、データ分析のアプローチが状況により異なることを知りました。すでにデータが存在する場合と、データが無い場合では、分析に至る過程や組み立て方が大きく異なります。 既存データの活用は？ 先にデータが用意されている場合は、目的を明確にした上で、データの特徴を探り、どの要素を比較するか、どのような傾向や動きを把握するかを平均、標準偏差、相関などの分析手法を活用して明らかにしていきます。その結果、見えてきた情報を体系的に整理することが可能となります。 無データの場合は？ 一方、データが先に存在しない場合は、まず解決すべき課題や手がかりを見つけ、その観点に沿ったデータを収集します。具体的には、What-Where-When-Howという視点を順に確認し、マーケティングの基本的な枠組みを参考にしながら、適切なデータを取得し、課題を明確化するプロセスを進めます。その際、解決策や成功の可能性も同時に検討していきます。 記述重ねる理由は？ また、同じ質問に何度も答え、記述を重ねる過程の意義についても改めて考えさせられました。学んだ内容が蓄積される中で、実際の業務にどのように適用できるかを具体的にブラッシュアップする必要があると感じました。 分析手法の見直しは？ Q1では、分析に対する取り組み方を整理することができました。特にデータが既にある場合は、データを加工するための手法と知識が不可欠であることを再認識しました。しかし、今回のコースではその実践的な部分までは触れていなかったため、過去の振り返りと同様の記述となりました。今後は、実際に手を動かしてデータを扱う内容を学ぶ必要があると感じました。

グラフ作成で気をつけることとは？ 相手の立場に立ってグラフやスライドを作成することが重要です。以下が学んだポイントのまとめです。 まず、グラフに関して以下の点を注意しました。 1. グラフには慣例があるため、基本的なルールに従うことが重要です。突飛な見せ方よりも、一般的な方法をベースにすることが大切です。 2. 相手が見たときに、「違い」や「強調したい部分」が直感的に理解できるかどうかを確認することが必要です。 スライド作成の効果的な方法は？ 次に、スライドについては以下の点に注意しました。 1. 端的に伝えたいことが伝わるかどうかを重視しました。文字の大きさや色の使い方も重要です。 2. 文字の色には連想される色があるため、意図がしっかり伝わる色を選ぶことが大切です。 文章力向上のための工夫は？ さらに、文章力に関しては以下を学びました。 1. 文章には目的があり、その目的を明確にすることが重要です。 2. 読み手を意識して、誰に対して書いているのかを考える必要があります。 3. 内容自体も重要で、読んでもらえるかどうかを常に意識することが大切です。 特に、読んでもらうための工夫として以下の点に注意しました。 1. タイトルのアイキャッチは非常に大切です。 2. 読み手がイメージしやすい構成や言葉遣いを工夫することが重要です。 成果をどのように活かすか？ また、学びを活かして社内報告用のプレゼン資料や、新幹部向けの研修プログラム作成に取り組みました。報告資料は多数の人が見るものですので、フィードバックを元に改良を繰り返していきます。 軸は「読み手が面白く、学びを行動に移したいと思える」ことを目指して、以下のことを行いました。 1. 実際に研修を実施して、5段階アンケートをMicrosoftフォームスで実施する。 2. その結果を定量的にデータ化し、フィードバックとして活用する。 以上のポイントを踏まえて、自分の仕事に役立つスライドや文章構成を意識して取り組んでいきます。

プロトタイプは何故有効？ プロトタイプを作成することで、イメージがより具体化され、テストの段階で得られるフィードバックが非常に有益であると実感しました。性格や背景の異なる第三者に評価していただくことで、自分では気づかなかった改善点が明らかになり、製品やサービスのブラッシュアップに大いに役立つと感じました。 テストの流れはどう？ また、テストのプロセスは、普段実施しているレビュー作業に似た面がありました。レビューでは、作成した提案書や設計書に対して指摘を受けつつ改善を重ねるため、限られた目的や範囲の中で行われる点が共通しています。一方、デザイン思考における「共感」「課題定義」「発想」「試作」「テスト」の各プロセスは、業務で何気なく行っている点とも重なっており、日常の仕事に応用できる部分が多いと改めて認識できました。 デザイン思考の柔軟性は？ デザイン思考では、基本のプロセスの流れがあるものの、非線形に繰り返す柔軟性が大きな魅力だと感じました。議論が行き詰まってしまうリスクもありますが、「共感」や「協働」を重視することで、しっかりとコンセプトを捉え、効果的にアイデアを育てることが可能です。人間中心のアプローチやビジュアライズ・プロトタイピング、そして共感の連鎖といった視点が、より良い成果につながると理解しました。 多様な意見はどう？ さらに、他の受講生が作成したプロトタイプを通じて、多様な背景を持つ人々の意外なアイデアに触れることができたのは、大変参考になりました。一人では気づけなかった発想が生まれ、異なる視点を取り入れてアイデアを育てることが、新たな解決策へとつながると実感しました。 新ビジネスは何故大切？ 新たなビジネスプランを検討する際、リーダーシップやチームビルディング、経営戦略、マーケティングなど現実的な調整が必要となる中で、まずはアイデアの創出が何より重要であると再認識できました。デザイン思考で学んだ手法は、普段の業務においてもそのまま活用できる貴重なものだと感じています。

数字で全体像を？ まず、業務やレポート作成において、まずは数字を俯瞰して全体像を掴むことが大切です。比較しながらどの部分に差があるのかを見極め、その差が良いのか悪いのかを判断する、この基本的な現状把握のプロセスは非常に重要です。その際、大切なのは数字を正しく読み取り、自分の固定概念や先入観にとらわれずに客観的な視点を保つことです。 改善策は何故必要？ 次に、改善策を検討する時は、原因についてできるだけ多角的に洗い出すことが求められます。さまざまな角度から原因や背景に目を向け、徹底的に分析することが、より実効性のある対策につながります。そして、対策を決める際には、目指す「あるべき姿」を明確にする必要があります。一見抽象的に聞こえるこの目標ですが、具体的な数字や例を挙げることで、現状とのギャップや将来への差異がより分かりやすくなると思います。たとえば、ある地域で学生数がトップになる学校を目標とする場合、現状との違いを具体的に示すことで、方針書や会計資料にも説得力が生まれるでしょう。 情報伝達はどうして？ また、日常の業務報告資料や案件ディスカッションの際には、相手に理解してもらうための工夫が必要です。例えば、MICEの視点やロジックツリーといった手法は、情報を論理的かつ整理された形で伝えるのに役立ちます。社内で進めている施策の背後には、必ずあるべき姿とのギャップが存在しており、そのギャップを埋めるための取り組みであると考えながら、経営層の視点も取り入れて検討することが重要です。 なぜ意識して整理？ 普段の業務—電話、メール、立ち話など—においても、意識して考えを整理する習慣が役立ちます。私自身は、考えを紙に書き出して見える化し、その内容を仲間と共有することで、抜け漏れや重複をチェックしています。一人で行動する限界を感じるときは、複数の視点や他のメンバーからの意見を取り入れることを忘れません。こうすることで、自分の考えに固執せず、より広い視野で状況を捉えることができると実感しています。

分解で見える真実は？ 分解を行うことで、従来の全体からは見えなかった事実を得ることができると実感しました。例えば、年齢などの区分を均等に分けるのではなく、生データの特徴に合わせた切り口で分解することが重要であると知り、自分自身も改善すべき点だと思いました。実際、いくつかの切り方を試して分析を重ねることで、より適切な理解が深まると感じています。 切り口は何が違う？ また、従来は層別分解が得意でしたが、変数分解やプロセスごとの分解など、異なる切り口も学ぶことができました。分解を始める前に全体像を明確に定義すること、すなわち目的を明確にするというクリティカルシンキングの基本が、データ分析においても非常に重要であることを再認識しました。 ウェブの解析はどう？ 私の業務では、ウェブシステムのパフォーマンス分析や運用業務の効率化に取り組んでいます。パフォーマンス分析では、レスポンスタイムやエラー率など、様々な指標を機能別、リクエスト別、時間帯別に分解して検証することで、新たな知見を得る可能性が広がっていると感じています。 業務効率の見直しは？ また、運用業務の効率化においても、単に忙しさを感じるのではなく、実際に業務に費やす時間を計測し、プロセスや対応内容ごとに分解することで、根本的な原因や改善ポイントが見えてくると実感しています。 ラベリングはどう大切？ さらに、データを正確に分解して活用するためには、収集や計測の段階で最小単位までしっかりとラベリングすることが不可欠だと感じました。全体の傾向は平均や合計から把握できるものの、細分化したデータを分析するには、各サンプルがどのグループに属するのかが明確でなければなりません。 知見の信頼はどう生む？ そのため、今後も日常的にデータを分解して分析することを念頭に置き、様々な切り口から知見を得られるよう努めたいと思います。いかなる知見が得られても、それが確かなものであるか否かを常に疑い、裏付けを求める姿勢を維持していきたいと考えています。

なぜ量が質を生む？ 今週は、アイディア出しと収束のプロセスについて多角的に学びました。scamper法、kj法、ブレーンストーミング、シナリオ法、ペーパープロトタイピングなど、さまざまな手法がある中で、とにかく量を揃えることが質に結びつくという基本原則を再確認しました。また、製品コンセプトの策定にはバリュープロポジションの考え方が重要であり、具体と抽象の往復を繰り返す過程自体が、開発や事業設計に通じる基礎であるとの気付きがありました。 多視点で選ぶ理由は？ 実践面では、生成ＡＩを活用した業務サポートに関するブレーンストーミングの際に、様々な視点からの可能性を踏まえた議論に努めました。scamper法やオズボーンのチェックリストに基づく複数のチェックポイントや質問をすべて網羅するのは難しかったものの、議論を重ねる中で、費用対効果や実現可能性など、判断基準の多角的な整理ができたと感じています。意見を収束させる過程で、再度アンケートを実施することで前向きな意見が多いことが確認でき、説得力のある選択を導き出すことにつながりました。 なぜ視覚化が不可欠？ さらに、アイディアをただ出すだけでなく、それを整理し視覚化することの重要性を実感しました。物理的な集まりはできなかったものの、図解したスケジュールやアイディア共有、問題点の明確化を通じてチーム内の意思統一が進み、納得感のあるプロジェクト推進が可能になりました。この方法は、組織内の調整や他の業務にも応用できると感じ、今後も「拡張と収束」を意識して取り組んでいきたいと思います。 具体化のプロセスは？ 最終的に、具体的なコンセプトに落とし込むには、拡張と収束、具体と抽象のプロセスを繰り返しながらブラッシュアップすることが不可欠だと確認しました。その時々の状況や課題を見直しながら、「正解に近い」答えを模索する作業は、得られた情報を柔軟に適用するリサーチのアプローチと似ていると感じました。今後もこの手法を意識して、問題解決に取り組んでいきたいと思います。

仮説思考は何のため？ 仮説思考は、効率的な分析を行うために欠かせない手法です。基本的なステップは、目的（問い）の把握、問いに対する仮説の設定、データの収集、そしてそのデータをもとに仮説を検証する、という四段階で構成されます。 どのデータを集める？ データ収集の方法は大きく二つに分かれます。まず、既存のデータを集める方法として、検索エンジンや各種リサーチサイトを活用します。次に、まだ存在していないデータについては、実際に観察したり、有識者へのヒアリングやアンケートといった方法で収集を行います。 五視点はどう活かす？ また、仮説思考を実施する際には、以下の五つの視点が重要です。インパクトではその影響力の大きさを、ギャップでは何がどのように異なるのかを捉えます。トレンドでは時間的な変化や変曲点、外れ値に注目し、ばらつきではデータの分布が偏っていないかを確認します。最後に、パターンの視点からは、法則性があるかどうかを見極めます。 グラフ化の手順は？ グラフ化を行う場合には、次の三つのステップが有効です。まず、仮説や伝えたいメッセージを明確にし、次に比較対象を設定、そして適切なグラフを選んで情報を整理します。 経験が必要な理由は？ 仮説思考については、これまでチームでの実践経験がないため、上司に相談しながら取り組むことが望まれます。一方、データ収集に関しては、企業独自の情報をうまく活用することで、新商品の開発に役立つ可能性があります。また、来月更新される免税施策に関しても、その対応方法を検討していく必要があります。 新規取り組みの課題は？ 組織の一員として新たな取り組みを始めるのは容易ではありませんし、チーム全体が仮説思考の本質を正しく理解しているかどうかも不透明です。来週から開始されるデジタルのショッピングクーポンの運用にあたっては、まずデータ収集を行い、半年先や来年度の数字を分析する可能性を模索するものの、まずはデータ収集自体に時間を要する点が懸念されます。