デザイン思考入門

量から質へ!アイディア革新の軌跡

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。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

リーダーシップを再定義する方法

リーダーシップは誰でも発揮できるのか? 今週の学びを振り返って、リーダーシップは役職や地位に関係なく、誰もが発揮できるものだと感じました。具体的には、会議の進行役を務めたり、懇親会の日程を調整したりと、さまざまな場面でリーダーシップの発揮が求められます。 理想のリーダー像をどう描く? 自身が目指すリーダー像を描くことも大切です。例えば、「散歩のつもりが富士山に登ってしまった」ということはないように、なりたいリーダー像を具体的に思い描き、目標として設定することが必要です。実際にリーダー像を紙に書き出し、明確化することが重要でしょう。 リーダーに必要な三要素とは? リーダーとは、行動、能力、意識の3つの要素で構成されています。氷山に例えると、水面に出ている行動が見える部分であり、水中にある能力と意識が土台となっています。これらの要素のバランスが重要で、状況によって偏りが生じることがありますが、リーダーシップを狭く捉えないよう意識しましょう。 仕事現場でのスキルギャップの影響は? 仕事の現場を振り返ると、スキルギャップが自信のなさを生み、行動を鈍らせることがあります。また、能力に自信があるときには意識を疎かにし、相手への配慮が不足することがあると気づきました。この反省を踏まえ、リーダーシップを発揮する際には、バランスの取れた氷山の絵を描けているか考えてみたいと思います。改善を進める際は、なぜ現状を続けているのかを理解し、相手の意見をヒアリングすることが重要です。 今取り組むべき具体的な行動は? 具体的に今から取り組むべき行動は、以下の3つです。まず、周囲の協力が必要な場面では、業務全体の背景や目的を整理し、理解してからコミュニケーションを始めます。次に、一方的に自分の考えを押し付けず、相手の疑問や不安を聞き出し、障壁を一つずつ取り除く姿勢を持ちます。最後に、自分の能力不足を認めつつスキルを高め、必要に応じて周囲の協力を求める勇気を持ちます。見栄やプライドは必要ありません。

クリティカルシンキング入門

問いの力で生産性アップと新ビジネスアイデア創出

問いの形にする重要性とは? イシュー特定のためのポイントとして、「問いの形にする」ことの重要性を具体例を交えて理解することができた。自身の業務で問題解決や新たな取り組みに向けた課題設定の場面で考えが滞るのは、問いの形にできていない場合が多いと感じた。問いの形にすることで具体的に考えることができ、仮説が導き出せる。この仮説を検証し、その結果を評価・解析することで、PDCAを確実に回すことができるようになる。 ピラミッドストラクチャーの活用法は? また、ピラミッドストラクチャーを用いた論理構成の組み立て方や、「SO WHAT」「WHY SO」の視点で自身の論理構成をチェックする方法を型として理解できた。これにより、これまで何となくやっていた内容を整理し、他者への説明や資料作成の場面で仕事の生産性を向上させることができると感じた。 フレームワーク活用で何が変わる? さらに、新たなビジネスアイデアを考える際には、これまで活用してきたフレームワーク(P.E.S.T、3C、5フォースなど)から導出した事実や結論をビジネスアイデアの論拠として説明するため、ピラミッドストラクチャーを用いて論理を構成する。それをもとに、「MECEになっているか」や「さらに考える余地はないか」などを検討し、結論―根拠―それを支える事実という構成で相手に伝わる資料・話し方を組み立てる。 イシューの適切性をどう確認する? 表出している問題の解決や新たなことを考える際の課題設定の各場面においては、常に「今解くべき問いは合っているか」を自問する。また、適切でないイシューから出したアウトプットは、報告を受ける相手にとって価値のないものであることを肝に銘じる。 部下と共にイシューを磨くには? 最後に、自身のイシュー設定力を向上させるために、部下との対話の中で相手が「イシューを捉えているか」を確認する。捉えられていない場合には、全体課題の中のどの部分を捉えて話しているのかを常に考え、自身として考える機会を増やすよう心掛ける。

クリティカルシンキング入門

数字の力を引き出す分析の秘訣

データ分析の重要性とは? データに基づいて原因を突き詰めていく際、数値を分解しグラフなどに視覚化することで、傾向が見えてくることがあります。さらに、その数値を分解していくことで、他者に説明する資料としても、表よりもグラフの方が一目瞭然です。 効果的な分解方法を探る 分解の方法としては、"いつ(when)"、"誰が(who)"、"どのように(how)"などがあります。博物館のワークでは外的要因に注目しましたが、そのものの数値自体も分解することが大切です。 発見を得るための試行錯誤が不可欠 切り口や切り方を変えて、いろいろ試してみると違った発見があるかもしれません。キリの良い数字でまとめるのではなく細かく刻むことで、見えてくることがあります。また、段階的に切り口を広げて掘り下げていくことで、新たな発見ができることもあります。様々なアプローチを用いて分析をする結果、データに説得力が生まれます。 分析のプロセスから何を学ぶか? 分析を進める中で、切り口や刻み方によって何も見えてこないこともありますが、それもまた意味のある結果だと言えます。このように色々な方法を試すことが重要です。 実際のデータで見る数字の力 私はあまり数字を扱う業務はありませんが、数字を分析することで見えてくるものがあります。例えば、製品群ごとの売上金額や粗利金額の月別、前年比の比較、契約件数と売上金額の関係性、契約金額と粗利益率の関係などを調べることができます。 優先すべき分析視点とは? これらのデータから、売上低調製品の原因や高粗利商品などの理由を探ることができます。月に一度、売上データを集計し分析を行い、そのデータを基にプレゼン資料を作成します。資料作成の際には、ファクターに基づき数字を視覚化することで説得力のある資料を作成します。 営業活動におけるデータ活用 また、自分の営業活動においてもアポイント数や進捗などを視覚化し、得意先や物件ごとの売上金額、粗利金額などをまとめています。

データ・アナリティクス入門

仮説思考が拓く学びの扉

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。

データ・アナリティクス入門

プロセスで発見!学びの秘密

原因はどこにある? 問題の原因を探るためには、まずプロセスを細かく分解し、各段階でどこに問題が潜んでいるかを仮説検証する手法が重要です。複数の選択肢を洗い出し、根拠に基づいて適切な判断を下す点にも着目しています。また、A/Bテストを実施する際は、できるだけ条件を整えた上で比較することが求められます。 効果的な分析法は? 具体的なデータ分析の方法としては、まずステップを踏みながら問題の精度を高めるアプローチと、仮説をもとにデータを収集し、より良い解決策に結び付ける手法が組み合わされています。これにより、最適な解決策の検出が可能となります。 分解とテストの極意は? プロセスを分解する方法とA/Bテストのポイントを組み合わせることで、より高度なデータ分析が実現されます。仮説検証と条件を揃えた比較の両面からアプローチすることで、実際の検証結果に基づいた改善が期待されます。 実例から学ぶには? 実際の事例としては、ポイント会員向け利用促進キャンペーンにおいて、若年層の反応を探るために、若者が関心を持つジャンルの店舗を複数選定し、クリエイティブのA/Bテストを実施する計画が挙げられています。過去のキャンペーンデータを活用し、ポイント付与がどの層の購買に影響しているかを機械学習を用いてアプローチする手法も取り入れられています。 次回でどう活かす? 次回のキャンペーンでは、会員データからターゲットとなる層の購買パターンを複数洗い出し、ロイヤルカスタマー化につながる経路を明らかにすることが目標です。洗い出されたカスタマージャーニーに基づき見込み客にアプローチし、その反応をPDCAサイクルで検証・改善していく計画です。 全体をどう見る? 全体として、プロセスの分解とA/Bテストの方法を的確に押さえたアプローチが示されており、仮説検証を実際のデータに基づいて試すことで理解が一層深まる内容になっています。今回学んだ内容を次のプロジェクトでどのように活かせるか、引き続き考えていきましょう。

データ・アナリティクス入門

標準偏差と仮説思考で業務改善を実感

標準偏差をどう使う? 分布やばらつきに気をつけることは、これまでの業務でも意識していましたが、標準偏差という形で数値化できる点は新しい発見でした。これまでグラフなどで傾向やトレンドを可視化する手法は行ってきましたが、標準偏差を用いて数値で比較することは新しい視点でした。これを身につけるために、現在の業務の実例に落とし込み、実践していきたいと考えています。 仮説思考をどう改善する? 仮説思考について、常に意識はしているものの、今週の学習を通じて、自分に仮説の引き出しが少ないことや、自分に都合の良い仮説を作りがちであることを実感しました。これらを改善する方法として、同じ事象を分析する際も常に2つ以上の仮説を立てることをマイルールとし、少なくとも当講座期間中は意識していきたいと考えています。 予測に役立つプロセスは? 四半期ごとの目標を追いかけている環境にあり、週次や月次での予約動向、今後の動向予測などに触れる中で、週次の動向分析時に数値が良い(または悪い)理由を考える際には、Week2で学んだWhat,Where,Why,Howのプロセスを踏んで複数の仮説を持つことを意識していきます。例えば、直近の予約動向が落ち込んだ場合には、「仮説1: 地震の影響」、「仮説2: 地震の影響ではないかも?」というように、あえて真逆の仮説も立ててみるなど、自分の経験や感覚に寄らない形での複数の仮説出しを行っていきたいです。 新しい視点をどう取り入れる? 以上の点を意識していく具体的な方法としては、以下の点があります。 - **複数の仮説出し**:同類の仮説のほか、あえて逆の仮説も立ててみる。 - **標準偏差の活用**:数値化の感覚がないため、これまでに利用してきた分布図などを用いて数値化するとどう見えるかを実践してみる。複数の事例で行い、数値の見え方を感覚的に掴み、実戦で利用できるようにする。 これらを日々の業務で実践し、新しい視点や考え方を自分のスキルとして取り入れていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

思考を深める分析スキルの実践

ロジックツリーの見直しは? 私はこれまでにロジックツリーを用いてメモを取っていたものの、情報に漏れや重複があると感じていました。分析には多様なフレームワークや考え方があるため、正しく使用しないと適切な結果を得られないことを再認識しました。特に、MECE(Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)については軽視していましたが、集団を正確に切り分けることが重要であることを学びました。 感度の良い切り口を取り入れるには? 課題の分析においては、提示された回答と異なる視点で取り組むことがありました。これは必ずしも悪いことではありませんが、今回の回答の方がより優れた切り口であるように思いました。「感度の良い切り口」を意識することが今後の分析への貴重な教訓となりました。層別分解と変数分解についても、これまでは曖昧な使い方をしていたと感じています。どちらを用いるべきかを意識することで、より効果的に分析できると考えています。 さらに、「感度の良い切り口」と「意味のある分け方」という概念は、忘れがちなものの、非常に重要であると感じました。 新たな職場での挑戦とは? 来期には新しい職に就く予定ですが、具体的なイメージはまだ掴めていません。今までの経理財務の経験を活かしながら、売上や費用の分析にロジックツリーやMECE、層別や変数での分解を活用したいと思っています。「感度の良い切り口」や「意味のある分け方」を意識しつつ、分析に取り組んでいくつもりです。 ロジックツリーやMECEを利用する際には、頭の中だけで考えず、図示することによって理解を深めたいと思います。図示した内容は資料として保存し、後からの利用やプレゼンテーション用に加工する際にも役立つでしょう。簡単な方法として、エクセルで図示を試みたり、以前使った「Xmind」というアプリを利用してロジックツリーを描いてみたりすることも考えています。これを機会に、ロジックツリーに挑戦してみようと思います。

データ・アナリティクス入門

仮説構築で新たな視点を得る方法

仮説構築の秘訣は? 仮説を構築し、データを活用して問題解決を進めるためには、いくつかのステップが重要です。まず、問題の発生箇所を明確にすることが必要です。具体的には、問題の所在を深掘りするために、原因仮説を立て、検証のためのデータを集めます。仮説を効果的に立てるためには、フレームワークの活用が有用です。 4Pのポイントは? マーケティングの視点では、4Pフレームワークを使って事業展開を整理することができます。製品、価格、場所、プロモーションの各要素が顧客のニーズや適正かどうかを評価します。適切なデータを集める方法としては、既存データの活用やアンケート、インタビューが挙げられます。各手法の長所と短所を理解して、目的に応じた選択が求められます。 多角的検証は? 仮説を立てる際には複数の仮説を用意し、異なる視点から網羅的に検討することが大切です。仮説の検証に際しては、比較の指標を意識的に選択することが必要です。具体的には、データを収集・分析し、仮説に説得力を持たせるためには、反論を排除する情報まで検討することが重要です。 意義はどこに? 仮説設定の意義としては、検証マインドや問題意識の向上、迅速な対応が可能となる点が挙げられます。こうしたプロセスを経ることで、自分の業務に対する関心を高めることにつながります。 販促の効果は? 販促企画の効果検証や販売目標達成の実績を見る際には、売り上げが伸び悩んでいる商材を特定し、どの要素に問題があったのかを4Pを用いて検証することが求められます。これを元に具体的な施策の効果を評価し、次の糧とすることが重要です。 実績比較はどう? 販売実績を基に、商品ごとの実績を昨年と比較し、価格変動の影響や来客数の動向、プロモーションの効果を定量的に評価すべきです。それにより、次年度の方針を検討することが可能となります。このように、精緻な分析を通じて課題を明確にし、解決策を打ち立てるための指針とすることが重要です。

クリティカルシンキング入門

学びの振り返りで成長実感!

どうすれば伝わる文章を書ける? 文章を書く際や口頭で伝えるときに大切なのは、「相手に分かりやすく伝えること」です。具体的には、主語と述語をきちんと書き、文章全体を俯瞰して見渡し、トップダウン方式で手順を踏んで書くことが重要です。「相手に分かりやすく」という配慮は、誤解を防ぐ効果もあります。 ピラミッドストラクチャーは活用すべき? ピラミッドストラクチャーを用いた構造化は、相手に伝わりやすいだけでなく、自分自身の文章チェックにも役立ちます。私は業務連絡以外の文章を書くことに苦手意識があり、一度書いてから時間を置いて読み返し、修正を繰り返すことで確実に伝えられるよう努めています。普段から5W1Hを意識して情報を伝えていますが、毎週400文字の文章を書くことに自信はまだありません。それでも、学んだ方法を活用して文章を書いてみようと思っています。 振り返りをどう活用する? 振り返り作業については、昨年行ったことをまだ振り返っていません。まずは振り返りを上司に提出する際のメール(資料含む)で、今回学んだことを生かし、伝える目的を最初に考えてからトップダウンで文章を構成します。また、ピラミッドストラクチャーを積極的に活用します。 取引先への提案はどう改善する? メールでの連絡は今後も主語と述語を省略しないように気を付けます。取引先への提案においては、マニュアルや業務手順の変更が手間となるため、私から提案しても対応が後回しになることが多いです。相手が望むものを再度考え、適切な理由を選択する必要があります。 苦手意識をどう克服する? 考えを言葉にするために、手を動かして文字として書いたり言葉として発したりすることで、理解がさらに深まると感じます。また、長めの文章を書くことに苦手意識がありますので、月に2回程度は文章を書く機会を持つように心がけます。スピードが求められる状況でも効果的なアプローチをするために、まずは目的を確認し、構成を考えることを常に意識するようにしています。

マーケティング入門

営業店の心を掴むバックオフィス戦略

マーケティングの本質とは? マーケティングの基礎的な役割について学び、特に「マーケティングの役割は販売の必要性をなくすこと」という考え方が印象に残りました。これは、顧客が自然と商品やサービスを選びたくなる仕組みを作ることがマーケティングの本質であり、単なる営業活動の補助ではなく、顧客との信頼や価値提供を通じて成り立つものだと理解しました。また、「マーケティングとは顧客に買ってもらえる仕組みを作ること」という視点も重要で、単純な売上増加ではなく、顧客が求める価値を見極め、それをいかに提供するかが鍵であると感じました。 バックオフィス業務の新たな視点 私は現在バックオフィス業務を担当しており、営業店のフォローや業務効率化、工数削減を主な役割としています。そこで学んだマーケティングの考え方に基づいて、バックオフィス業務も営業店に「選ばれる存在」になることが重要だと気づきました。具体的には、営業店にとって我々のサポートが単なる補助ではなく、「これがあるから安心して営業活動に集中できる」と思ってもらえる仕組みを作ることを目指したいと考えています。そのためには、営業店が抱える課題やニーズを深く理解し、業務の「良さ」や価値を適切に伝える方法を考える必要があります。 知識をどう実践に活かす? マーケティングの知識を実践に活かすためには、まず仲間との反復的な共有を行うことが有効です。例えば、学んだことを週次で共有するミーティングやディスカッションを通じて、自分の業務にマーケティングの考え方を落とし込む練習をしています。また、6週間という限られた期間で「予習」と「復習」のサイクルを構築し、学んだ単語や知識を確実に定着させることを意識しています。さらに、具体的な行動として営業店とのコミュニケーションを増やし、現場で必要とされるものをヒアリングする機会を設けたいと考えています。その情報を基に、魅力を感じてもらえるような提案や支援を行い、バックオフィスの存在価値を高めていきたいと思っています。

データ・アナリティクス入門

問題解決のプロセスを極めた学び

どうやって問題を整理? 問題解決の第一歩は「何が問題ないのか」を具体的に整理することです。この際、関係者間で「あるべき姿」と「現状」に対する共通認識を持つことが重要です。基本的な流れは、①「何が問題か?」②「どこに問題があるか」③「なぜ、問題が起きているか」④「どうするか」ですが、必ずしもこの順序に縛られる必要はなく、各ステップを行き来することが求められます。 ロジックツリーは有効? ロジックツリーの活用により、全体像を意識しやすくなります。MECE(Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)の考え方に基づいて、意味のある方法で問題を分けることが肝要です。 売上回復の道は? 売上が低迷している商品のリニューアルを考える際には、売上を回復させる目標を新規購入者の獲得なのか、離脱者の呼び戻しなのかによってターゲットやパッケージの方向性が変わってきます。関係者間で売上回復の基準を共通認識として持っていることが必要です。提案を説得力あるものにするためには、MECEを活用して効果的な方向性や代替案を提示します。 市場分析は足りる? プロダクトアウトの新商品の方向性を検討する場合には、市場分析が不足している段階で商品化が決定されたケースもあります。例えば、コンセプト調査を行ったものの生活者の反応が芳しくない場合、ロジックツリーを通じて問題の仮説を立て、検証し、解決策を模索します。 選択肢は適切? アンケート調査では、選択肢設定にMECEを用いることで効果的な結果を得ることが可能です。 プロセスの流れは? 商品化作業に取り組む際のプロセスは以下の通りです。まず、問題の共通認識を揃えるためにデータ収集を行い、関係者間で問題認識を共有します。次に、チームでロジックツリーを用いて網羅的に「Where」「Why」「How」の案を出し、それに基づいて方向性の第一候補と代替案に絞り込みます。その後、経営陣にこれを共有します。

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