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に関する学び

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解くべき問いを見つけるには？ テーマが決定すればそれが解くべき課題だと考えていましたが、実際にはそのテーマを細分化し、本当に解くべき問いを見つけ出すことが重要だと気付きました。細分化する際には、解決したい姿や仮説を立て、それをもとに細分化していくと効果的だとも感じました。 理想の姿をどう描く？ プロジェクトで計画を立てる際には、ただタスクを洗い出すのではなく、理想の姿を思い浮かべ、それを実現するための実現要件を意識しながら分解していきたいと思います。これにより、一つ一つのタスクの実行結果が仮説検証のためのインプットとなり、より早く正確に目標を達成できると感じます。 実現要件の整備方法は？ まずは考えるテーマを決定し、その後、実現方法を考えるのではなく、実現要件を考え、それぞれの要件に対して現状を整理します。そして、解消すべき課題の特定とその解決策を考えることを習慣化したいと思います。

イシューって何？ イシュー（最優先課題）の特定と、その課題に対する対策から次のイシューを明らかにし、順次対策するというプロセスを学びました。この方法により、効率的かつ効果的な課題解決が可能であることを理解しました。 優先順位はどうなる？ 一方で、事実を多角的に捉え課題を洗い出す際に、何を最優先に解決すべきか見極めるのは容易ではないと感じました。 目標達成の秘訣は？ たとえば、担当部署の予算目標に対して実績が追いつかない状況では、様々な要因が絡み合っている中で、目標達成のためにまず最優先すべき課題を明確にすることが、効果的な対策の立案につながると実感しました。 次は何をすべき？ 今後は、課題の洗い出し、詳細な分析、優先順位の整理を常に意識しながら、優先度の高いイシューから順に対策を講じ、その結果をもとに次の課題を把握し対処するというサイクルを継続していきたいと考えます。

仮説はどう生まれる？ まずは、3Cや4Pといったフレームワークを仮説の軸として活用することで、仮説をスムーズに構築できます。この方法により、偏った仮説や考慮漏れを防ぎ、網羅的かつ精度の高い分析が行えると感じています。 私の仮説偏りはなぜ？ また、私自身、問題解決のための仮説設定が思いつきやすいものに偏りがちであることを実感しています。そこで、今後はまず3Cや4Pなどの軸に基づいて仮説を網羅的に洗い出す手順に見直すことにしました。これにより、より体系的かつ客観的なアプローチが可能になり、問題解決の効率も向上すると考えています。 実践はどう進む？ 具体的には、最初に3Cや4Pを活用して課題に対する多角的な視点を整理し、次に各軸に沿って仮説をリストアップ、優先順位を付けながら検証を進めます。最後に、検証結果をフィードバックし、再度仮説を見直していくプロセスを実践していく予定です。

３C・４Pの活用法は？ ３C・４Pなどのフレームワークを活用して仮説を立てる重要性を改めて実感しました。なんとなく思いついた仮説では、他に考えられる可能性を見逃してしまう恐れがあります。一方で、フレームワークを用いることで、仮説の検証に必要な分析も効率よく進められるようになりました。 株式事務の仮説立案は？ また、株式関連の事務においては、過去の経験や従来の分析結果に捉われず、さまざまな視点から仮説を立て、検証していくことが大切だと感じています。そのため、３C・４Pを活用し、複数の仮説を意識しながら業務に取り組むよう努めています。 実務検証の流れは？ さらに、実際の業務では４P・３Cのフレームワークを使って分析を行い、課題に対して複数の仮説を出すことを徹底しています。そして、仮説の検証に必要なデータの抽出や分析も合わせて行うことを意識して作業を進めています。

ブレインストーミングはどう？ ブレインストーミングは、取り組みやすい手法だと感じました。個人でも実践できるとのことで、日々の業務のなかから一つ以上の要素を抽出し、それに対して自分なりの改善点をたくさん考えてみることができそうだと思いました。 SCAMPER法はどう？ また、実践演習ではSCAMPER法を用い、普段意識しない視点から物事を考える機会が得られました。十分に洗練された状態のものに対しても、「もっと削れないか」や「代わるアイデアはないか」といった異なる視点から検討することで、さらに良い結果が生まれる可能性を実感しました。 どうやって大量発想する？ 単純なアイデア出しであっても、やみくもに考えるのではなく、さまざまな手法があることを学びました。いずれにしても、最初はアイデアの量を重視し、まずはたくさんの考えを出すことに専念しようと思います。

比較の重要性を再考する 分析の本質は比較であることを学びました。これまで、比較対象の選定や要素の統一が不十分だったため、正確な分析ができていなかったと感じます。特に、生存者バイアスがかかってしまうことが多かったことを反省しています。 実証実験で得る結果は？ 新規事業を創出する部門に所属しているため、秋から行う実証実験ではデータの適切な分析と比較対象の正確な選定を心掛け、意味のある結果を得たいと考えています。また、取得したいデータの設計も行い、目的に合った実証実験を行いたいと思います。 適切なデータ設計とは？ 実証実験の目的を再確認し、成功と見なされるために必要な情報を考えます。どのようなデータを取得すればよいかを設計し、それを企画に反映させます。分析の本質は比較にあることを常に念頭に置き、適切な比較対象を設定することを意識して進めていきたいです。

分解法は正しい？ 分解することで原因の特定が容易になることを学びました。しかし、分解の過程では、常にその手法が正しいか自問することが重要です。そうしないと、分解したデータに誤った解釈をしてしまい、思い込みによる原因の特定につながる可能性があります。 売上の分析はどう？ 売上を算出する際には、その目的を明確にしたうえで、効果的な視点からアプローチすることが大切です。これを意識せずに進めると、成果に結びつかないことがあると学びました。したがって、意識的に効果的な算出を心がけます。 報告の伝わり方は？ また、売上算出にはデータ抽出の明確な目的を持ち、その目的に沿った効果的な切り分けを実施します。さらに、その算出結果を上司に確認してもらい、伝えたい内容が明確に伝わっているかを検証します。わかりにくい点があれば、その都度改善を行っていきます。

イシュー特定の重要性とは？ イシューの特定においては、正確に特定することの重要性と、問いを押さえ続けることの重要性を学びました。特に、考えるうちに問いから逸れていく経験は誰にでもあり、それが本質をぼかしてしまうことにつながることがわかりました。 問題解決に求められる姿勢とは？ 状況整理や問題解決においても、イシューの特定は重要です。特定したイシューを整理し書き出すプロセスも効果的であると感じました。また、イシューの特定は経験や知識に左右されることがあり、同僚などの助けを借りることでより良い結果が得られることを実感しました。 他人の意見はどう活かすべき？ さらに、他人の意見を取り入れることで新たな気づきが得られると感じました。何かを考える際には、本来の問いから離れないように問いを意識して考えることが大切だと学びました。

顧客要望の収集が鍵？ 商品販売を行う会社の強みを考える際、顧客の要望を収集し分析することから始めることが重要です。会社と顧客の両者が抱える問題点を深く考察し、その結果、新たなビジネスの可能性を見出すことができます。 方針は再構築すべき？ 私たちの新規事業は開始から1年が経過しましたが、まだ明確な製品販売方針が決まっていません。また、顧客ターゲットも曖昧なままです。この状況ではマーケティング戦略を確立できませんので、方針を再構築する必要があると強く感じています。 新旧事業の優先順位は？ 今後の方向性として、新規事業販売の促進か、既存企業サポートの強化のどちらを優先するかを計画し、意見を交換しながら明確な道筋を立てていきたいと考えています。両者の必要性を認識しつつ、優先順位をつけて取組むべきです。

製品価値の最大化方法は？ 製品の特長を掛け合わせることで唯一無二の価値を生み出すことが、事例を通じてよく理解できました。しかし、製品のポジショニングを考える際には、特長を増やしすぎず、二軸で顧客ニーズに沿った差別化が必要だと理解しました。 どう顧客ニーズを捉える？ まず、自社の製品の特長を具体的にいくつか書き出してみます。次に、顧客ニーズを理解するためのリサーチを行い、その結果を基に二軸を定めて、プロモーション活動に繋げていきたいと思います。 キーメッセージはどう伝える？ そのうえで、担当する顧客に対して、自社製品を二軸で捉えたキーメッセージを用いて、徹底的にプロモーションを試みたいと思います。その結果を踏まえて、設定した二軸が適正か再検討し、新たなキーメッセージを考えたいと思います。

現状の課題は何？ 現状の業務はマンパワーに依存しており、その結果としてメンバーが常に疲弊していると感じています。これまでいろいろ検討してきましたが、改めて状況を客観的に把握するため、今回学んだロジックツリーを用いて現状の課題を書き出そうと思いました。また、問題点が十分に認識されず、日々のルーチン業務に流されがちなため、what/where/why/howを意識し、積極的に問題提起を行いたいと考えています。 解決策はどう考える？ すぐに業務に結び付けるためには訓練が必要だと感じています。そのため、教材で示されたコツや留意点を参考に、身近な問題解決にロジックツリーを活用する取り組みを始めます。さらに、解決の切り口となる項目をできるだけ多く洗い出すよう努めていきたいと思います。

データはどう活かす？ データは単にビジュアル化すれば良いわけではなく、用途に応じて適切に使わなければなりません。また、単にグラフに表現された情報だけでなく、その背後や空白の部分からも情報を見つけ出すことができます。さらに、TPOに合わせて代表値の取り方や計算方法が変わりますが、その結果だけで仮説を導き出すことはできません。 難業務の可視化方法は？ 現状、私が携わっている業務ではデータを利用したり、数値化・グラフ化する機会があまりないため、自分の業務に適用するのが非常に難しいと感じています。反対に、数値化やグラフ化が難しい業務をどのように工夫して視覚的に示すことができるのか、そうした方法について学びたいと考えています。