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視点 ✕ 観点

に関する学び

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３Ｃの本質って？ フレームワークは、ビジネスで課題に直面したときに思考を整理し、抜け漏れなく考えるためのツールです。中でも「３Ｃ」は、事業戦略を分析する際に用いられ、各観点から問いを立てて仮説を広げる役割を持ちます。具体的には、①カスタマー（市場・顧客）として「顧客は誰か、どのような市場か」を、②コンペティター（競合）として「どのような競合が存在するか」を、③カンパニー（自社）として「自社の強みや顧客ニーズへの適合性」を検討します。 ４Ｐで検証すべき？ また、３Ｃで自社を分析した結果をより精緻に検証するために「４Ｐ」のフレームワークが活用されます。これは、①プロダクト（製品）が顧客ニーズに合致しているか、②プライス（価格）が適正か、③プレイス（場所）が適切な手法やサービス提供場所か、そして④プロモーションが最適な方法で販売促進されているかに焦点を当てます。 アプローチの広がりは？ フレームワークを広げる際には、主語を変えてみたり、時間軸を広げたり、定量的な要素と定性的な要素の両方を意識することがコツです。 仮説思考って何？ 一方、仮説思考とは、結論に先立って仮の答えを設定することや、具体的な問題解決に向けてプロセスを考えることを指します。すでに答えがある状況に対して「もしAならばBも考えられるのではないか」と仮説を加えるとともに、実際にその仮説が妥当か検証することが重要です。 仮説と検証を学ぶ？ 仮説と検証は常にセットで行い、仮説があれば必ず検証する意識が求められます。これにより、問題意識が高まり、分析のスピードや行動の精度も向上します。さらに、複数の異なる視点から仮説を出し、まずは多角的に考えた上で絞り込むことがポイントです。立証には、既存のデータを利用する方法と新たにデータを収集する方法がありますが、反論を排除するためのデータも忘れずに収集するようにしましょう。 実務活用のヒントは？ 業務においては、フレームワークと仮説思考を実践的に活用することが大切です。顧客データの確認では、まず目的と仮説を明確にし、顧客、商品、プロセスの視点から内容を整理して分析することが有効です。また、数値だけでは把握しきれない現実の状況も念頭に置き、「なぜ」という問いを繰り返すことで、課題の本質に迫る力を養っていきたいと思います。

魚屋の多様性ってどう？ ライブ授業でのグループワークでは、「魚屋」という業態でも、扱う魚の種類、販売方法、さらには店舗運営の形態によって、必要な準備や資格、仕入れの方法が大きく異なることに気づきました。事業活動の形態が変われば、揃えるべき物や意識すべき数値も違ってくるため、視点、視座、視野を意識して考える重要性を実感しました。 ３視点をどう捉える？ 私は現在、人事採用や人材開発、労務に携わるポジションで働いています。今回、３つの観点―「視点」「視座」「視野」―から、事業活動にどう活かすかを考えてみました。 現場での視点は？ まず、「視点」については、現場レベルで目の前の事象に注目し、売上や労働生産性、スタッフの稼働率など具体的な数字に焦点を当てることが重要だと思いました。これにより、現状や課題が見える化され、次期の採用においてどのような人材を求めるべきか、具体的な判断基準を導き出すことができると感じました。 経営の視座はどう？ 次に「視座」ですが、マネジメントの立場から経営全体を俯瞰して、営業利益率や限界利益率、損益分岐点などの経営指標を確認することで、事業の収益・コスト構造を理解できます。こうした視点を持つことで、今後の経営方針や戦略的な意思決定に役立てることができると考えました。 市場の視野は何？ そして「視野」については、外部環境や将来を見据え、市場規模や成長率、競合シェア、顧客生涯価値、新規顧客比率などのデータに基づいて、市場動向や顧客ニーズの変化を把握することが求められます。これにより、長期的な戦略や組織づくりに役立つ判断材料が得られると考えました。 ３視点の統合は？ これら３つの観点を組み合わせることで、数字から現場の動き、構造、そして未来の判断材料を導き出す整理ができたと感じています。 経営体験にワクワク？ また、グループワークを通じて、経営者の立場に立って会社運営の疑似体験ができるアカウンティングの授業に大きな魅力を感じました。資金調達や設備投資、人員採用、研究開発、リスクマネジメントなど、実際の経営で必要とされる意思決定のプロセスを学べる点は、売上や利益の仕組み、コストや利益の構造を体系的に理解しながら戦略的な経営判断力と分析スキルを養う大きな機会だと感じ、非常にワクワクしました。

目標はどう決める？ 戦略志向とは、適切なゴールを定め、現状からそのゴールまでの最速かつ最短の道筋を描くことだと改めて実感しました。また、バリューチェーンの視点をより深く理解することで、生産性向上のヒントが得られることを痛感しました。今まで「分かったつもり」で進めていた部分を改め、指数関数的な変化に対して敏感に反応する必要性を感じました。 返報性を活かすには？ さらに、返報性の原則を戦略的に活用する重要性にも気づきました。本質を見抜き、仕組みを捉えるためには、とにかく実践して自社の３C分析を試みることが大切だと感じています。同時に、最新のテクノロジーや新たな知識を継続的に学び続ける必要性も強く感じました。 規模調整はどうする？ 規模の経済性については、コンサルタントの数が増えることで、一人当たりの固定費を下げる可能性があると理解しました。しかし、社員を増やしすぎるとコミュニケーションや各種管理コストが増大するため、フロントの生産性を最大化できる最適な規模を見極めることが非常に重要であると考えました。また、習熟効果においては、入社後の成長過程や、先輩の知見を若手に効率よく移転する仕組みを再評価すべきだと感じました。 AIで採用は変わる？ ネットワークの経済性の観点から、金融業界以外でも適切なコンセプトを設定することで採用決定にかかるコストを削減できる点は大いに示唆に富んでいました。目の前のお客様への対応に加え、外部環境そのものの変化、特に生成AIの進展によるリクルーティングビジネスへの影響を、より深く分析する必要性があると痛感しました。指数関数的に進化する技術に遅れをとらないため、自社でもその活用方法を積極的に模索していく所存です。 採用戦略はどう進化？ 最後に、データに基づいた人材発掘や自動化された評価・選考、企業ニーズの高度な分析、最適なマッチング、リモート面接・契約支援、さらには入社後のパフォーマンス追跡といった、一連のリクルーティングビジネスのバリューチェーンについて学ぶ機会は非常に有意義でした。また、自社のビジネスプロセスの本質を見極め、２フロア分の家賃負担と８割の在宅勤務という現状を踏まえ、社員の最適な増員シミュレーションを行うことで、固定費の軽減と利益率の向上を図る重要性を再認識しました。

数字を分解し要素を見極めるには？ 数字を分解し要素に分けることで、どこに差分があるのかを明確にすることが重要です。数字そのものではなく、割合や順番でとらえることで、差異が見えやすくなります。そのためには、割合や順番をグラフなどで視覚化すると効果的です。 多様な観点からの切り分け方は？ 分解の切り口には様々な方法があります。多様な観点から切り分けることで、特徴や差分を特定していきます。特徴がある要素を見つけた場合、他に差異がないかを引き続き分解して検証します。本当にそう言い切れるかという視点で深掘りすることが必要です。 もし分解して特徴が見つからなくても、それ自体が間違いではなく、差分がないことがわかるという成果となります。切り分け方に固執せず、実際に手を動かしてみることが大切です。MECEに基づく切り分けには、層別、変数、プロセスがあります。MECEを適用する際には、最初に「全体」とは何かを定義し、全体の範囲を決めることが肝心です。 分解が市場調査にどう役立つ？ これらの方法は、市場調査や競合他社の分析に役立ちます。例えば、同じ商品やサービスでも各社がどのように成り立たせているかを要素に分解し、差異性を探ることで、仮説を立てることにもつながります。また、業務システムの改善案件でも、どのプロセスにどれくらいの時間や人手がかかっているのかを分解することで、改善策を見つける手助けとなります。 プレゼン資料をより説得力のあるものにするには？ データを加工する際には、クライアントへの資料をより伝わりやすく、説得力のあるものにすることが求められます。数字そのものではなく、割合や順位といった形で意味を視覚化し、要素ごとに差異性や特徴を明らかにすることで、しっかりと説得力のあるプレゼンが可能となります。 全体の定義はなぜ重要？ まずは全体の定義から始め、チームで共有することが重要です。全体の定義ができたら、次は分解の切り口について皆でアイデアを出し合います。それを元に切り口ごとで差異や特徴を分析し、必要があれば更に深掘りします。特徴や差異が出ない場合でも、その事実を記録として残すことが重要です。数字はそのまま使わず、全体の中の位置づけやインパクトのある要素を際立たせるなど、ビジュアル化して関係者の共通認識とすることです。

なぜ問題は起こる？ まず、問題が発生した際にすぐ解決策（HOW）を考えるのではなく、「なぜこの問題が起きたのか（WHY）」に立ち返る姿勢が大切だと学びました。たとえば、ある教育機関のケースでは、一見複数の悪い数字が散見されたものの、詳しく分解すると根本原因が一つに絞れるという発見がありました。表面的な現象だけでは的確な対策が打てないため、まず原因の深掘りが必要だと痛感しました。 ロジックで整理？ また、ロジックツリーやMECEといったフレームワークを活用することで、論点整理に漏れや重複がなくなり、複雑な課題もシンプルな要素に整理できる点が印象的でした。これにより、解決すべき具体的な課題が明確になり、自分がリソースを注ぐべき事柄に優先順位を付けやすくなります。 既存施策の強みは？ さらに、課題を因数分解することで、単に解決すべき問題だけでなく、既存の施策から成果が出ている部分を見出すこともできると感じました。これは、改善活動のみならず、自分たちの強みを再確認する良い機会となります。加えて、自らの打ち手がどの部分にどのように影響を及ぼすかを理解することで、効果測定が容易になり、施策の評価や次のアクションの決定に大いに役立つと実感しました。 業務標準化の秘訣は？ 来季、部署内で進める「各拠点の業務標準化」においては、まず運用の差異がなぜ生じるのかを徹底的に分析し、表面的な違いではなく根本的な要因（たとえばシステム設定やスタッフ教育、地域ごとの慣行など）を明確にすることがポイントです。さらに、標準化が進まない理由を大項目、中項目、小項目という階層構造で整理し、プロセス、人材、システム、ガバナンスといった視点から抜け漏れなく検討することで、優先的に取り組むべき課題が見える化されます。また、標準業務の順守率やエラー率など、具体的な効果指標を設定することで、改善のインパクトを把握しやすくなると考えています。 優先順位は何故？ 実践の際は、課題の重要度や緊急度だけでなく、実現のしやすさという観点も加えて優先順位を決めることが不可欠です。現場で課題に取り組む際、皆さんはどのような基準やプロセスを用いているでしょうか。ぜひ、具体的な事例や経験をもとに意見を共有していただければと思います。

問題解決の本質は？ ストーリー設計は、問題解決に向けた重要な要素です。分析に取り組む前に、解決したい問題を明確にし、結論のイメージを持つことが必要です。これにより、分析のプロセスが円滑に進められます。 仮説思考で何を見る？ 分析のプロセスには、仮説思考のステップがあります。まず目的を設定し、仮説を立て（多少外れても問題ありません）、データを収集して検証します。また、5つの視点を持つことが重要です。インパクト（どれだけ影響を与えるか）、ギャップ（違いを見つける）、トレンド（時間の中での変化）、ばらつき（分布を見極める）、パターン（法則性の有無）を確認します。アプローチは、グラフや数値、数式を活用して進めます。 学びの次の一歩は？ 今後の学習においては、考えを言葉にする「言語化」や本質を見抜く力、自分ごと化が重要です。また、「ありたい姿」に向けてのチェックポイントとして、具体性や意義、挑戦性、現実性を考慮し、モチベーションを維持する仕組みを構築する必要があります。 役割と判断の秘訣は？ 私に求められている役割は、販売全体の動向を注視し、適切な配分調整で営業利益を達成することです。さらに、働きやすい環境作りや各自が能力を向上できる環境整備を推進します。そして、上司や部下、社外の方々と積極的にコミュニケーションを取り、一方的に考えを固執せず、全体最適な観点で判断を行います。大局的な会社の方針や戦略、動向を踏まえた部門運営を明確に提示し、決断します。 現状改善の策は？ 会社のDX推進プログラムにエントリーし、具体的な課題解決に取り組んでいます。例えば、Web関連の各種KPIを全社の目標と関連づけ、可視化することが求められています。これは、WebのKPIが達成されても営業利益が未達成となる現状を改善するための施策です。また、プロモーションを投資対効果で判断する仕組みが必要とされています。さらに、データを活用できる人材の育成も重要課題です。専門的な分析を行う人材と、日々の判断を容易にするためにデータを活用する人材を育成する方針です。 今後の学びはどう？ 以上の取り組みを通じて、今後も必要なスキルの向上や新しい学びを続けていきます。

思考の偏りはなぜ？ 人の思考には偏りがあり、自由に発想できる状況下でも無意識に制約を設けてしまうことが多いと感じています。クリティカル・シンキングは、物事を適切な方法で、適切なレベルまで考える思考法であり、コミュニケーションや問題解決の基盤となると実感しています。 視点の整理って？ 例えば、物事を見る際には「視点」「視座」「視野」という3つの切り口を用い、MECE（漏れなくダブりなく）に整理することで、思考の偏りを防ぎ、全体像を的確に捉えることが可能です。日常の問題をこうした方法で整理すれば、論点の見落としや前提の違いに気づくことができ、他者と共有しやすい形にまとめられます。 業務改善の視点は？ また、業務フローの見直しの場面では、「現状に問題はない」という意見があっても、その背景や前提条件を丁寧に掘り下げることで、より効率的で本質的な改善策にたどり着けると感じています。自身の考えを伝える際にも、根拠や構造を意識して説明することで、伝わりやすさが格段に向上すると思います。 育成の多角的視点は？ チームメンバーの育成においても、単に答えを示すのではなく、問いかけや多角的な視点を提供することで、メンバー自身が主体的に考えを深められるよう努めたいと考えています。物事を鵜呑みにせず、構造的かつ多面的に捉える力を身につけることで、納得感のある判断や建設的なフィードバックが可能になるでしょう。 要素分解の大切さは？ 具体的には、思考を要素分解して整理する力をさらに強化する必要があると実感しています。自分が把握している範囲で要素を洗い出すことは得意ですが、偏りや盲点があるため、より幅広い観点からの検証が求められると感じています。そこで、分解する際の観点や情報の調べ方を習得することで、日々の実践力を向上させられると考えています。 生成AI活用の効果は？ 直近の取り組みとしては、生成AIを活用して要素の抜け漏れがないかをチェックする運用を取り入れる予定です。業務設計の初期段階では、まず自分が洗い出した要素をAIに入力し、出てきた情報を元に再検討することで、最終的に関係者に納得してもらえる形に整理していきたいと考えています。

仮説の意義をどう捉える？ ビジネスにおける仮説は、結論に対する仮の答えや具体的な問題解決のための仮説を含み、過去、現在、未来の視点から分析します。仮説の意義は、次のような点で明確です。まず、検証する姿勢が向上し、その結果として意思決定の精度や説得力が増します。また、関心や問題意識が高まるため、仮説形成には不可欠です。そのほか、スピードアップにつながり、行動の精度も上がります。 仮説の立て方はどう？ 仮説を立てる際には、知識の幅を広げ、「耕す」アプローチが重要です。ここでは、なぜ5回も別の観点や時系列、将来予測、類似・反対事象とセットで考えます。また、ラフな仮説を作るために常識を疑い、新たな情報との組み合わせや発想を止めない工夫が役立ちます。極端な仮定の質問や一見ばかばかしい質問、否定形を作ることによって常識をリセットし、価値ある組み合わせを見つけます。さらに、「だから何が言える？」「他に何があるか？」といった継続的な発想が重要です。 仮説検証のポイントは？ 仮説の検証においては、必要な検証の程度を見極めた上で、フレームワークの活用と情報収集を行い、分析します。また、仮説の肉付けや方向転換も検討します。仮説思考をリードするリーダーとしては、率先して行動し、質問を投げ、チームで役割を分担することが求められます。さらに、自分の生きがいやパフォーマンスを再確認するリーダーシップも重要です。 購買の実態をどう見る？ 購買プロセスとしての5Aカスタマージャーニーでは、認知、訴求、調査、行動、推奨の各ステップを踏みます。購買が必ずしも目標ではなく、SNSなどでの愛着共有や拡散が重要視されます。企業発信よりも、顧客からの発信が心に響くため、その点を重視します。 募集戦略はどう練る？ 教育カリキュラムの構築と生徒募集活動の二つの側面で仮説思考と検証を行います。特に生徒募集活動に関しては、5Aカスタマージャーニーを考慮し、広報活動に活かします。知識を「耕す」ためには、ノートにまとめ、実践し結果を記録していくことが大切です。さらにフレームワークを積極的に活用し、チームと共有することや、リーダーとして建設的な質問を投げることが求められます。

どんな姿勢を学んだ？ 今日の講義では、「ありたい姿」と「あるべき姿」という言葉について学び、これまで抱いていた違和感が解消されるとともに、それぞれの考え方の意味合いを深く理解することができました。従来は「あるべき姿」が義務感に基づいてマイナスな感情を呼び起こすのに対し、「ありたい姿」は前向きでプラスの感情を生み出すと感じていましたが、講義ではどちらも問題解決につながる点が強調されました。具体的には、あるべき姿はマイナス視点から目標に対処する解決策であり、ありたい姿は現状を肯定する0視点からの解決策であるという考え方でした。 数値が示す意味は？ また、目標と現在の間に生じるギャップを数値化することの重要性にも気づかされました。今回の事例では、売上にギャップが見られたことから、目標そのものがどれほど精緻に設定され、何のために存在するのかを問い直す必要性を実感しました。数字による分析を通じ、抽象的に捉えがちな現状を具体的に把握する手法が、分かりやすい課題伝達につながると感じています。 問題をどう具体化？ さらに、ロジックツリーを活用して問題を具体化し、各変数を特定するプロセスの重要性も学びました。これまで漠然と理解していた内容を明確に分解し、比較検討することで最終的な解決策を導くための土台が整うと実感しました。実際の分析は、具体化・分類・比較を意識することで効果的に進められることが分かりました。 顧客への提案は？ お客様の問題解決に向けた提案においては、彼らが目指す姿勢が「ありたい」か「あるべき」かを正確に把握しながら対話することが大切であると感じました。企業の場合、あるべき姿の実現は緊急度や優先度が高く、迅速な対応が求められる一方で、ありたい姿の実現は長期間にわたる質の高い取り組みが必要な場合が多いです。そのため、状況に応じたアプローチの使い分けが鍵となります。 戦略の視点は？ 最後に、営業戦略を策定する際の分析の切り口についても考えさせられました。企業規模や自社シェア、業界内での立ち位置といった観点から仮説を立て、良い切り口と悪い切り口の違いを見極める方法について、今後さらに検討していきたいと思います。

全体の学びは何？ 今回の講義では、主に以下の３つの学びを得ることができました。 論理的思考はどう育つ？ まず、論理的思考力についてです。これまでは抽象的あるいは曖昧な言葉で自分の意見を伝えてしまうことがあったと気づきました。論理的思考力とは、誰に対しても納得してもらえる発想や発言のことであり、意図をもって具体的に言葉を選ぶ必要があると改めて認識しました。 考えの偏りはなぜ？ 次に、人の思考には偏りがあるという点です。ドラックストアの演習では、商品を物として並べるという視点からしか考えられず、目の前にあるものだけに意識が向いてしまっていたことを実感しました。これまでは批判的に物事に向き合うとき、自分の思考や前提にまで目を向けることが少なかったため、自分自身の考え方にも偏りがあると学び直す機会となりました。 ３つの視の本質は？ 最後に、視点・視座・視野という「３つの視」についてです。目の前の問題にばかりとらわれがちな自分に対し、さらに広い視野で物事を捉える必要性を感じました。視点は目の前の問題、視座は自分自身、そして視野は短期的・部分的なものに限定されがちなため、この３つの視を意識することで、より広く深い視野で問題解決に取り組むことが大切だと学びました。 実践でどう活かす？ 今後は、ビジネスシーンでは人事施策の企画などの場面で、「３つの視」やMECE、具体と抽象の考え方を用いて、問題を広く深く捉え、よりインパクトのある提案を目指していきます。また、プライベートシーンでも、友人や家族などとのコミュニケーションの中で自分の考えを正しく伝え、相手の意図を正確に汲み取ることに努めたいと考えています。そのためにも、自分や他者の前提や思考の偏りを理解し、適切にコミュニケーションができるよう日々意識を向上させていきます。 具体策は何か？ 具体的には、企画業務やチームとのコミュニケーションにおいて、まず自分の考えやアイディアに対して本当にほかの選択肢はないかと批判的に問い、３つの視の観点から確認します。また、目の前の問題についてはMECEの考え方を用いて細分化し、より明確に捉えられるよう努めていきます。

セグメントの見方は？ マーケティングのフレームワークでは、セグメンテーションとしてジオグラフィック、デモグラフィック、サイコグラフィック、ビヘイビアの４つの観点から対象を区分しています。 ターゲットはどう選ぶ？ ターゲッティングでは、realistic scale、rate of growth、rival、rank、reach、responseの6Rの視点を用いて優先順位を設定していきます。 ポジショニングで悩む？ ポジショニングに関しては、伝えたいポイントを列挙し、二軸のマトリクスで対象の特徴が分かりやすく伝えられるよう整理する方法が有効です。もちろん、いくら整理しても相手に魅力を感じてもらえなければ、行動につながらないため、ポジショニングから逆引きするような開発も検討すべきだと感じました。 大規模研修の整理は？ 現在、数万の社員に対する教育研修の実施が検討されています。規模が大きいため、デモグラフィックやジオグラフィックの観点で社員を区分した上で、rate of growthやrivalといった視点から優先順位を導く必要があると考えます。 実施時期の謎は？ 今回の研修は名指しで行うため、ポジショニングの詳細な提示は必須ではありません。しかし、「なぜこのタイミングで実施するのか」「なぜこの対象なのか」という説明を行う際、ポジショニングマトリクスを用いると理解が得やすいかもしれません。 狙いはどう伝える？ また、研修や人材開発の現場では、主催側の意図が内部で盛り上がる一方で、社員側に狙いや意図が十分伝わらないケースが少なくありません。ポジショニングを意識して明確に伝えることで、双方の合意形成が促され、研修効果の向上につながると考えています。 収集方法の工夫は？ 最後に、セグメンテーションのサイコグラフィックやビヘイビアのデータ収集方法については、具体的にどのような手法が適しているのかが気になります。また、ターゲッティングの6Rの中でrankに関して、優先順位を付けるフレーム内で繰り返し強調される印象を受けたため、この点の整理も必要かと感じています。

解像度の高い情報化方法は？ 単なる数値データを解像度高く意味のある情報にするための方法について考えました。まず、データの加工では、比率を見たり加算したりとひと手間加えることで、情報を活用できる状態にします。また、グラフ化することで、数字では見えづらかった傾向を視覚化し、理解を深めることができます。 データ分解のポイントは？ データの分け方については、グラフ化した後にどの粒度で分けるかが重要です。機械的に分けるのではなく、仮説を持って複数のパターンを試行錯誤することで、有意義なデータを導き出すことができると考えています。分解のポイントとしては、事柄を「いつ、誰が、どのように」といった複数の視点から見ることが重要です。分解した結果、傾向が見えない場合でも、その視点では傾向が見られないという意義のある結果になります。さまざまな切り口で分解し、一度立ち止まって本当に正しいのかを考えることも大切です。 MECEに基づく問題解決とは？ 問題解決のステップを踏む上では、MECE（モレなく、ダブりなく）を意識します。MECEの切り口には、全体を定義して部分に分ける層別分解、事象を変数で分ける変数分解、ある事象に至るプロセスで分けるプロセス分解などがあります。これにより、モレなく網羅的な分析が可能になります。 フィードバックの重要性 最後に、物事をMECEを軸に分解して考える際、考え方の偏りによってモレなくという部分が満たせなくなることがあるため、自身の考えの癖を常に意識し、他者からのフィードバックを受けて手法の精度を高める必要があります。また、分析結果が仮定と近い場合でも、すぐに結論付けず、一歩踏み止まって再考する習慣を大切にしたいと考えます。 システム運用の問題予防はどうする？ システム運用における問題予防の観点では、膨大な数値データの中から意味を見つけ出し、データを扱う方法を変えていくことが重要です。H/W、M/W、NWの性能レポートや監視ツールのデータから、予防保守という視点で今後起こり得る問題の傾向を掴むようにデータを活用していきたいと思います。