戦略思考入門

スキル共有で広がる効率化の未来

経済性って何だろ? 「規模の経済性」と「範囲の経済性」について学びました。 規模経済はどう働く? まず、規模の経済性とは、大量生産によりコストを削減することです。具体的には、1製品あたりの固定費が下がり生産効率が向上し、原材料の大量仕入れで購買力が強化されコスト削減が交渉しやすくなります。このメリットとしては、利益率の向上や価格競争での優位性向上が挙げられますが、一方で、生産量の変動が大きい製品やサービスではコストが増える恐れがあります。 範囲経済はどう実現? 次に、範囲の経済性は、複数の製品やサービスを生産することでコスト削減を図るものです。製造体制や原材料を共有することで生産性が向上し、スキルやノウハウなど無形資産をも共有できます。これにより、ブランドの知名度を高めたり、副産物から新たな需要を創造することが可能ですが、関連性の低い製品やサービスの場合は訴求効果が乏しく、技術や知識が活用できずに逆にコストが増すリスクもあります。 部署での活用はどう? 私の部署は直接コスト削減に取り組むわけではないため、すぐに業務に適用することは難しいと感じました。特に、規模の経済性については自社の製品特性上、適用が難しいと思います。しかし、範囲の経済性については、社内で内製化しているシステムを他の業務でも使えるようにすることでリソースを削減できると考えます。 学びをどう生かす? 今回学んだ中で最も業務に役立てられるのは、フレームワークや原理原則の理解を深めることです。名前を聞いたことがある概念でも、実際に学ぶことで理解が曖昧であったことを痛感しました。また、デメリットについて解像度を上げて考える必要性も感じました。これから業務にこれらの思考を用いる際には、まず正確な知識を得て、曖昧な状態で取り入れないようにしたいです。 生成AIはどう活用? 現在、各部署で生成AIを用いた業務効率化が進められています。自部署でのプロンプト生成が独自に行われていますが、その使用方法やプロンプトは他の部署の業務にも活用できる可能性を感じています。そのため、AIスキルを共有する場を設け、業務効率化を広く行いたいと考えます。直接的には売上や利益にはつながらないかもしれませんが、作業時間が削減され各部署で対応できる業務が増えることで、「範囲の経済性」にかなっているのではないかと思います。

クリティカルシンキング入門

理論を実践に転換する新たな視点

理論と実践の進め方は? これまでの学習を総括すると、理論的な理解から実践へのステップをどのように進めるかを考える重要な期間でした。Week0-6を通じて、思考のステップや方法について、理論的には知識を深めましたが、実際の実践に移すためには、今後の自分自身の行動を見直す必要があると感じています。 学び活用のポイントは? 以下は、これまでの学びを最大限に活用するためのポイントです。 どんな姿勢が必要? まず、3つの姿勢です。「目的を常に意識する」「自他の思考のクセを前提に考える」「問いを持ち続ける」の3つの姿勢を常に持ち続けることが重要です。これにより、思考力が向上し、継続的なトレーニングが肝になります。 相手をどう理解? 次に、相手の視点に立ち、他者を理解することが欠かせません。相手目線での「考える」「書く」「話す」「見せる」といったスキルを磨くことで、相手の思考のクセを理解するようにし、それが伝達の工夫につながり、業務を効果的に進めるために役立つと学びました。 長期策は何が必要? 今後の長期的な活用として、改善策の検討が挙げられます。日常の業務では、人事領域で改善策を考える場面が多くあります。そこで、学んだ思考のプロセスを用いて、具体的な形にすることが重要です。相手目線で伝えることで、他部署からの早期承認を得ることもできます。 来期プランはどう? 直近の業務における活用ポイントとしては、来期プランの策定があります。採用や研修などに関する来期プランの検討には、現状の分析をもとにイシューを特定し、具体的な策を考えていくことが求められます。注意点としては、手段ありきで進めないことです。 質向上の秘訣は? さらに、日々のメールや資料作成、会議のファシリテーションにおいても、質を高めることで業務遂行能力を向上させることを目指しています。 プラン策定の進め方は? 現在進行中の来期プラン策定の過程では、講座で得た学びを実践する良い機会です。この過程を通して、自身の学習の不足点も見えてくると思います。そのため、実践を重ねるとともに、さらなる学びを進めていきたいと思います。 今期施策の具体策は? 具体的には、今期のデータを分析し、各会議の目的を明確化して参加型の会議を実現することや、新たな施策をデータから抽出すること、相手目線を考慮した資料作成を行う予定です。

データ・アナリティクス入門

データ分析の成功術を学ぶ旅

目的はどう設定する? データ分析を効果的に行うためには、いくつかの重要なポイントを押さえる必要があります。まず、データ分析に取り掛かる前に、目的や仮説を具体的に設定しておくことが重要です。これにより、分析がスムーズに進むだけでなく、目標に対して効果的な手法を選ぶための指針となります。 切り口はどう選ぶ? 次に、分析のステップとして、問題解決のプロセスには「what, where, why, how」といった段階を経ることが挙げられます。特に、データをどの切り口で見るかを判断する際は、その切り口が解決に役立つかどうかや、データが入手可能かどうかを考慮しなければなりません。また、平均値を用いる際には、データのばらつきも確認することが不可欠です。代表値を選ぶ場合も、元データの傾向を理解しておくことが必要です。 数値の意味はどう見る? 実数と率を確認することも重要です。たとえ割合が大きく見えたとしても、実数が少なければ優先度は高くないかもしれません。分析はただ闇雲に行うのではなく、数字の根拠に基づいたストーリーを描くことが求められます。そのためには、データの傾向をつかみ、特に見るべきポイントを明確にする必要があります。データは伝えたいことが分かりやすい形に加工することが望ましいです。 解決策はどう選ぶ? 解決策を選定する際には、得た知見をもとに複数の選択肢を洗い出し、判断基準を持って選定することが求められます。例えば、販促施策の振り返りでは、単に目標に対する数値を比較するのではなく、何が成功したのか、どんな改善が必要か、そしてその理由を深掘りすることが重要です。 SNS戦略は見直す? さらに、自社のSNS運営方針の再検討においては、現状の方針が適切かを評価し、必要であれば異なる方向性を検討することも考慮すべきです。インプレッションやコンバージョン率などのデータを参考にすることで、同じ目標に対しても新しいアプローチを見つけることが可能です。 検証はどのように進む? 仮説を立てた後、その検証を進める際には、結論に飛びつかず、複数の視点から考慮することが重要です。これにより、示唆の幅を広げることができ、問題解決に向けたステップを適切に踏むことができます。分析を行う際に少しでも学んだことを次に活かし、適切な場面で適切な手法を用いることが、成功の鍵となります。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

学びを深める振り返りの力

どうやって任せる? 仕事を任せる際は、まずメンバーに自覚を持たせ、必要以上の干渉を避けることが大切です。プロセスが予定通りに進んでいるか、定期的にフォローする場を設けることで、状況変化に応じたサポートが可能となります。一方で、不測の事態が発生した場合は、リーダーとして責任を持ち事態の収拾に努め、その後で今後の改善策を具体的に検討することが求められます。このとき、リーダー自身の見落としを認め、個人の責任追及に偏るのではなく、構造的問題を把握することが重要です。 なぜ振り返り習慣に? また、振り返りの習慣化も不可欠です。忙しさを理由にせず、日々の業務において自分の非を認め、次につなげる姿勢を持ちたいと感じました。反省だけでなく、できたことにも十分な注目をすることで、自己成長およびチーム全体の向上が期待できます。 どうフィードバックする? フィードバックの実践にも力を入れるべきです。まずは、メンバー本人による自己評価や学びを言語化する場を設け、具体的な事実に基づいた評価を行うことが望ましいと感じました。この際、評価基準を明確にし、良い点と改善点の両面を伝え、改善に向けた具体的な行動計画を一緒に考えることが効果的です。 報告後、何を感じる? さらに、自分たちの仕事では定期的に成果報告を行ってきたものの、これまで報告終了後にそのまま「お疲れ様」で終わるケースが多くありました。今後は、報告後できるだけ早い段階、具体的には半日以内、または翌日の午前中に振り返りの場を設けることで、各メンバーが達成度や課題を具体的に認識できるようにしたいと考えています。例えば、同じミスを繰り返すメンバーには、成功と失敗をしっかり振り返ることで改善のきっかけを与え、淡々と業務をこなすメンバーには、できたことを中心に振り返り次回への期待を共有することで、モチベーションを維持しつつ業務の定型化を防ぐ取り組みが有効だと思います。また、ある程度リーダーシップを担うメンバーには、自身の振り返りとともに他メンバーの振り返りにも参加してもらい、多角的な視点からの学びを深めることができると考えています。 どう成長を共有? これらの取り組みを通じて、各自の動機づけや衛生要因を再整理し、定期的な1on1で得られた情報を踏まえた上で、現状の期待を具体的な数字や目標として共有することで組織全体の成長に繋げたいと思います。

データ・アナリティクス入門

データ分析で成果を引き出す方法

CTRとCVRはどう分析? プロセスを段階的に考えることは、データ分析において非常に重要です。例えば、CTR(クリック率)やCVR(購入率)を比較することで、プロモーションの効果を測定します。この段階で、CTRが高い場合はターゲットユーザーに適した場所でプロモーションが行われているか、または掲載しているクリエイティブがユーザーに合致していることが考えられます。同様に、CVRが高い場合は購入を促すことができていたり、サイトのUI/UXが優れている、商品そのものが魅力的であるという理由が考えられます。これらの指標を基に課題を抽出し、改善策を講じることが必要です。 仮説はどう作る? 原因を仮説立てる際には、思考の範囲を広げることが求められます。具体的には、フレームワークを利用したり、反対概念を活用することが有効です。最適な解を見つけるためには、初めに適切な判断基準を考え、それに基づいて評価を進めます。判断基準に重要度の違いがある場合は、重み付けを行い、比較検討を通じて最適な解を選びます。 費用対効果はどう判断? プロモーションの費用配分を検討する際には、有料広告のCTRやCVR、各コストを再度検証し、費用対効果の観点から最終的には投資対効果への移行を考えます。また、メールマーケティングにおいては、ターゲットに適したバナーを見つけるために、ビジュアル、テキスト、クリエイティブの観点からABテストを実施します。 意思決定は合理的? 中長期的には、会社全体で「勘と経験に頼る意思決定」を「データ分析を用いた合理的な意思決定」へ移行することを目指します。このためには、誰でも気軽に分析ができる環境を整え、学びとモチベーションを高め、業務効率化により時間を確保することが重要です。 効果検証はどう実施? 投資対効果を考える上で、判断基準の検討、検証方法の確立、経営層への効果的なアプローチが求められます。メールマーケティングにおけるバナーのABテストの実施例として、秋の行楽シーズンを訴求する際に、ビジュアル面では人物の有無やテーマ、テキスト面では金額や特典、クリエイティブ面では静止画や動画を考慮に入れることが挙げられます。 人材育成はどう進む? また、データ分析における人材を育成するために、社内の教育プログラムを活用し、DX変革を推進するための環境作りも必要です。

クリティカルシンキング入門

目的を明確に!効率的な問題解決法とは?

学びを日常にどう活かす? これまで学んできた内容を全体的に復習しました。その中で、改めて「目的を明確にすること」と「問いを立てること」の重要性を再認識しました。人間の思考は主観に偏りがちで、そのために本質からそれた部分に焦点を当ててしまうことがあるという前提を持ちました。自分の思考が偏らないようにするためには、まず物事の全体像を把握し、イシュー(課題)を特定することが大切です。そのためには具体と抽象を繰り返し、様々な角度から物事を見る必要があります。この過程でイシューを特定し問題の本質を明確に捉えることが、効率的な情報処理に繋がると改めて感じました。 情報処理の効率化とは? この学びは日常の様々な場面で活用できると思います。たとえば、報告・連絡・相談(報連相)、プレゼンテーション、社内外の会議、問題定義や課題解決時などです。自分の主観で物事を進めていないか、イシューを特定できているかを常に確認していきたいと思います。また、人との業務上の会話の中でも相手がイシューを特定できていない場合に、自分からイシューを明確にすることで会話がスムーズに進むので、この点を意識していきたいです。 効果的な問題解決法は? 何事も着手する前に立ち止まり、「目的を明確にすること」「全体像を把握しイシューを特定すること」「伝える内容と目的を明確にすること」を実践していきます。具体的には次のような場面・行動を考えています。 1. **データ分析の際に仮説を立てる** - 行動: データを単純に見るのではなく、まず全体像を把握し、問いを立ててから分析を行います。問いに基づき、どのデータが重要かを判断し、結果を検証するプロセスを経て分析の精度を高めます。 - 理由: 問いを立て、分解し、結果を検証することで、より深い洞察を得ることができます。 2. **プロジェクトやタスクの問題解決における代替案の評価** - 行動: 問題が発生した際、単一の解決策に飛びつくのではなく、複数の代替案を出し、それぞれのメリットとデメリットを比較検討します。そして最も効果的な方法を選択します。 - 理由: クリティカルシンキングを活用することで、短期的な解決策ではなく、長期的に効果的な解決策を見つけることができます。 これらの行動を日常の仕事に取り入れることで、より効果的で効率的な業務遂行を目指していきます。

戦略思考入門

選択と集中による戦略的な成長の鍵

戦略的な選択の意義とは? 今週の講座では、選択と集中の重要性を学びました。特に、何を選び、何を捨てるかの判断には複数の視点が必要であり、その決断がブレークスルーを生む可能性があることを理解しました。限られたリソース(ヒト・モノ・カネ)を最大限に活用し、ROIを最大化するために、優先順位付けが重要であると再認識しました。マイケル・ポーターの言葉を引用し、戦略的な選択の重要性が強調されました。また、VUCAの時代におけるプランBやプランCの用意の必要性も学びました。さらに、外部委託と内製化の判断基準について深く考察し、コストとクオリティのバランスをどう取るかが課題であると感じました。 学んだ知識の実践方法は? 私は現在、事業戦略企画部に所属しています。この講座で学んだ知識は、ROIの最大化や優先順位付け、外部リソースの活用において非常に有用です。また、リソース配分の最適化や外部委託と内製化の判断に大いに役立つと感じました。戦略的な意思決定やリスク管理と柔軟性の向上に貢献し、これにより効果的な戦略立案と実行が期待されます。 コンタクトセンターでの改善点は? コンタクトセンターの運営においては、以下の点を捨てる(選択する)ことが重要です。 ①非効率な業務プロセスの削減 手作業の削減:手作業で行っている業務プロセスを見直し、自動化できる部分を自動化します。 重複業務の排除:重複している業務プロセスを排除し、シンプルで効率的なプロセスに再設計します。 ②低価値な問い合わせ対応の削減 FAQの充実:よくある質問や簡単な問い合わせに対しては、顧客が自己解決できるようにします。 セルフサービスの推進:顧客が自分で問題を解決できるセルフサービスツールを提供します。 ③過剰なマイクロマネジメントの削減 スタッフの自主性を尊重:過剰なマイクロマネジメントを避け、スタッフの自主性を尊重します。スタッフが自分で考え、行動できる環境を整えます。 信頼とサポートのバランス:スタッフを信頼しつつ、必要なサポートを提供するバランスを取ります。これによりスタッフのモチベーションとパフォーマンスが向上します。 ④過度なコスト削減の削減 必要な投資の確保:スタッフのトレーニングやテクノロジーの導入には適切な投資が必要です。 長期的な視点でのコスト管理:短期的なコスト削減にとらわれず、長期的な視点でのコスト管理を行います。

クリティカルシンキング入門

問いで拓く未来への一歩

問いの立て方は? 適切な課題をとらえるためには、どのような「問い」を立てるかが非常に重要であり、その問いの立て方ひとつで思考の方向性が大きく変わることを学びました。経営、現場、マーケティングといった多角的な視点を意識し、視点・視座・視野を広く持つことが、本質的かつ柔軟な問題解決につながると実感しています。 問いに戻る理由は? 一方で、考えているうちに話が脱線したり、そもそもの問い自体を忘れてしまうことがあるため、常に「問い」に立ち返る姿勢が必要だと感じました。現在、すぐに答えを出すべき問い(=イシュー)を特定することが、問題解決の出発点であり最も重要なステップであると改めて気づかされました。 会議の脱線はどう? また、会議中に本題とは関係のない話題に脱線し、結論が出ない状況があったことを反省しています。今後は、会議に参加する前に必ずイシューを明確にし、結論を出すための軸を持って臨むことを意識していきたいと思います。 新人採用は何を目指す? さらに、下期から新しいスタッフを迎える予定もあり、採用活動にも力を入れています。人事担当者と連携し、会社の目的や目標を再確認したうえで、どのような人材が必要かを整理していくことが大切だと考えています。たとえば、特定の知識や経験、あるいはマネジメント力など、求める人材像を明確にしていく必要があります。 採用戦略の進め方は? 今後は、大手求人サイトへの再掲載、新卒採用に向けた展示会への出展、自社採用サイトでの情報発信など、採用活動を戦略的に進めるための取り組みも実施していく予定です。ターゲット層に合わせたペルソナや理想の人材像をスタッフ間で共有しながら、戦略的な採用活動を推進していこうと思います。 横の連携はどう広げる? さらに、部署ごとに接点が少ないスタッフ同士の横のつながりを生み出すため、コミュニティや勉強会、イベントの企画などを通じて、交流の場を設ける取り組みも進めたいと考えています。会社が大切にしている価値観や方向性を共有しながら、スタッフ一人ひとりの将来や可能性に目を向けた支援をしていくことが目標です。 キャリア形成はどう? そのためにも、スキルアップやキャリア形成、個々の才能や強みを見出す仕組みづくりにおいて、常に本質的な問い(イシュー)を意識し、より良い環境づくりを実現していく所存です。

マーケティング入門

新しい職への挑戦と学びの旅

定義はどう変わる? GLOBISのマーケティングの定義は、顧客に「買ってもらえる仕組み」を作ることとしています。従来の「売れる仕組み」という表現が売る側の視点であるため、これを顧客の視点に変えたのです。 魅力はどう伝える? 商品と顧客の関係では、商品の良さを顧客に伝えること、そして顧客がその魅力を感じることが重要です。これは自分と相手の関係にも似ています。自分の良さを相手に伝えるとともに、相手が自分を魅力的に感じられるようにすることです。 反応はどう把握する? この考え方を自社商品に当てはめると、商品の良さをしっかりと伝え、相手が魅力を感じてくれるように努めることが求められます。しかし、相手にどのように感じてもらうかを自分が把握することが課題となります。このため、相手の反応をしっかり確認し、フィードバックを受ける方法を模索し続けることが必要だと感じています。 新たな職への挑戦は? 現在、私はリスキリングしながらハローワークに通う生活を送っています。マーケティングは経営の要であると理解しており、これを学ぶことでマーケティングスキルを持つ社会人へと変わり、新たな職に就くことを目指しています。転職コンサルタントによれば、マーケティングスキルの高い人材は非常に重宝されるとのことです。これまでの約35年間、機械設計エンジニアとしてBtoBの世界におり、マーケティングを考える機会はほとんどありませんでした。しかし、現在は新しい職種に挑戦したいと考えており、再就職活動に取り組んでいます。 生活でどう活かす? 日常生活でも、マーケティングの考え方は非常に役立ちます。例えば、私がイベントを企画する際には、マーケティングの知識が欠かせません。様々なイベントで参加者を集め、楽しませるために、マーケティングの視点を活用しています。具体的には、イベントの開催日時や場所の設定、参加者の募集方法、またイベント進行など、全てをマーケティングの視点から検討します。ターゲットを明確にし、それに合った告知方法を選ぶことで、多くの参加者を募ることが可能です。そして、イベントの内容を魅力的にすることで参加者の満足度を高められます. 目標はどう定める? 行動計画では、「SMART」フレームワークを意識して実践する必要を感じています。そのため、2024年末までに再就職先を決定する目標を設定しました.

データ・アナリティクス入門

数字から見える問題の本質と解決策への道程

分析の本質とは何か? Week1のポイントを復習しました。分析の本質は比較であり、比較する際に注意すべき点は、比較対象を揃えることです。問題解決のプロセスには、What、Where、Why、Howの4つがあります。 問題解決の4ステップとは? まずWhatでは、何が問題なのかを定めます。次にWhereで、問題がどこにあるのかを特定し、あるべき姿と現状のギャップを数字を用いて比較します。この段階ではフレームワークが有効です。Whyでは、なぜ問題が発生しているのかを探ります。そしてHowでは、どのように対処するかを考えますが、すぐにHowに飛びつかないことが重要です。 データ分析の注意点は? さらに、単純な平均値に惑わされず、データのばらつきに留意することが必要です。代表値として平均値、中央値、最頻値をチェックし、ヒストグラムを用いてデータにばらつきがないかを確認します。 仮説の検証方法は? 仮説を立て、その仮説が成り立つかを検証するためにデータを集めます。問題の原因を明らかにするためには、プロセスに分解する方法が有効です。解決策を見つける際には、複数の選択肢を洗い出し、それぞれの根拠をもとに絞り込みます。 チームでのデータ分析をどう進める? こうした復習を行った上で、実践問題に取り組んだところ、数値を見ることや問題の箇所を特定することがかなりスムーズになったと感じました。しかし、複数の回答を絞り出そうとすると視野が狭くなることがありました。データ分析を行う上では、一人で考えるだけでなく、チームメンバーの多角的な視点が必要であると感じました。そのためには、チームメンバーにもデータ分析の考え方を共有し、共通のプロセスを踏むことが必要だと感じました。 お客さまアンケートの分析は? 現在、上半期の施策などの振り返りを行っています。その中で、お客さまアンケートの分析業務が現在のメインの仕事となっています。この分析を通じて、お客さまからの評価のボトルネックとなっている部分を発見し、対策を講じる必要があります。 問題発見と仮説の共有方法は? まずは、問題がどこにあるのかを明らかにするために、関連するデータをビジネスプロセスごとに並べてチーム全員で意見交換を行います。問題の所在が見えてきたら、その原因について仮説を立て、チームメンバーでその仮説を共通認識にします。

クリティカルシンキング入門

分解で拓く学びのヒント

分解方法はどう選ぶ? 分解して考える方法について学ぶ中で、層別分解(部分ごとや性年代別など)、変数分解(売上=単価×数量など)、プロセスによる分解というさまざまな切り口があることを再認識しました。実際に経験を重ねる中、分解することで新しい事実が見えてくると感じる一方、切り口や分け方によって事実の見え方が変わるため、十分な確認が必要であると実感しました。特に、常に「MECE」の概念を意識して切り口を選び、数字の漏れや重複がないかを確認することが大切だと思います。 ロジックは何が新鮮? ロジックツリーに関する学習では、MECEの切り口を組み合わせることで、全体像から個別の要素に至るまで論理的に整理できる点が非常に新鮮でした。動画での解説を通して、この考え方は便利だと感じた一方、実際に自分で応用しながら考えると難しさもありました。しかし、学習を進めるうちに、重要なポイントや具体例を通じて、影響を与えうる要素に対して仮説を立て、インパクトの大きい要因を組み合わせて考察する方法を習得できました。 実績分析のコツは? 得意先となる食品スーパーなどの実績分析においては、全体実績から店舗別やカテゴリー別に分解し、どの要因が結果に影響を及ぼしているのかを的確に抽出するためにロジックツリーの活用が効果的だと感じました。 仕入分析は何重視? また、仕入先商品の分析においては、商品の供給が最終的に販売店や消費者に届き、どのように売れているのかを詳細に検証する際にも、分解する考え方が役立つと考えます。表面的な数字だけでなく、どのような顧客層にどの時間帯や曜日に支持されているのかを把握することで、提案方法や販売店へのアプローチがより具体的になると感じました。 自社提案の秘訣は? 自社提案および実績の分析では、取り扱う商品が複数に及ぶため、単品での販売ではなく「商品群」としての提案が求められることから、売上という表面的な数字だけでなく、分解方法を駆使して細かい部分まで検証・提案に活かしていく必要があると認識しました。 数字確認はどうする? 日常的に数字の確認を行うため、基本の考え方を忘れないようにする目的で、手帳と勉強ノートに「分解方法」「MECE」「ロジックツリー」の内容や重要なポイントをメモしています。これにより、目に触れる機会を増やし、反射的に活用できるように心がけています。

デザイン思考入門

デザイン思考で生まれる祭りの奇跡

なぜ夏祭りに魅かれる? 私が参加している地域活動の中で、毎年9月に自治会主催で開催される公園での夏祭りに、デザイン思考の手法を応用できる可能性を感じました。地域住民が自ら作り上げ、参加する祭りは、住民間の一体感を醸成し、地域コミュニティの維持に大変意義があると考えています。 情報の集め方は? まずは、地域の動態データや歴史、地形・自然環境といった定量情報の収集に加え、住民の意識や興味を探るため、街並みの観察や各種団体、学校、飲食店での会話など、幅広い交流を実施しました。そして、夏祭りに特化し、過去の祭りの感想やアイデア、場合によってはネット上のコメントなどを収集し、さらには他地域の事例も参考にすることで、多角的な視点から祭りのあり方を見直しました。 住民の反応は? 収集した情報をもとに、地域住民をいくつかのパターンに分類し、ペルソナを設定して共感マップを作成しました。参加意欲の高い層、興味はあるが一歩踏み出せない層、自分には関係ないと感じる層など、複数の視点からユーザー体験を明確にし、夏祭りへの参加インサイトを浮き彫りに、カスタマージャーニーを設計しました。 意見のまとめ方は? その後、地域住民を対象としたワークショップを複数回開催し、参加者全員でビジョンやミッションを共有しながら、様々な課題の抽出とアイデア出しを行いました。実行グループには自治会の担当者も加わり、ブレインストーミングやシミュレーションを経て、評価を得ながら具体的な実施計画を策定しました。全員で高め合うために、意見の偏りが生じないよう付箋などを用いてアイデアを平等に扱う工夫も取り入れました。 計画実行の秘訣は? 実行計画は、予算やスケジュール、人的資源、リスクなどの各要素を評価し、必要なパフォーマンスの確保方法も検討しながら、効率的に進めるためのプロジェクトマネジメント手法を取り入れました。基本的にはウォーターフォール方式を採用しつつ、進捗に合わせて新たなアイデアも取り入れ、柔軟に対応しました。 デザイン思考の本質は? この一連のプロセスを通して、デザイン思考は単なる定型のプロセス消化ではなく、課題を深く掘り下げ、考え、アイデアを創出する反復作業であることを実感しました。各分野の知見や専門家の協働、また異なる視点を持つ作業者同士の意見調整が、最終的な成果に大きく影響すると感じています。

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