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必要

に関する学び

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仮説の意義は何？ 普段は無意識に仮説を活用していましたが、今回改めて仮説について深く考える機会となりました。問題点に対してフレームワークを用いて仮説を立てることで、対応が迅速になるという認識はこれまであまり持っていなかったため、今後はより丁寧に仮説を構築し、その正しさを確認しながら業務に取り組んでいきたいと考えています。 仮説の落とし穴は？ 実際に仮説を立てる際、つい思い込みに基づいた仮説になってしまうことが印象に残りました。そのため、クリティカルシンキングを意識し、より網羅的に状況を確認するよう努めます。また、困りごとが発生した場合、ユーザーが直面している問題をフレームワークを活用して洗い出すことも重要だと感じています。特に4Cの視点はこれからも大切にしていきたいです。 施策はどう進める？ 新しい施策を検討する際には、4Cを活用して仮説を構築し、その仮説に基づいて必要なデータを収集し、提案へと繋げていくつもりです。データを集める際は、自分のバイアスに左右されず、幅広い視点で情報を整理するよう心がけたいと思います。

目的意識はどう考える？ クリティカルシンキングとは、物事を適切な方法で、適切なレベルまで考え抜くことを指します。この考え方を実践するためには、以下の三つの姿勢が重要です。まず第一に、「目的は何か」を常に意識すること。次に、自分や他人に「思考のクセ」があることを前提に考えること。そして、問い続けることが求められます。 提案書で問いを深める？ 例えば、提案書を作成する際には、「なぜこの提案が必要なのか？」「他の提案が考えられないか？」「その提案のエビデンスは何か？」や「優先順位はどうなっているのか？」といった質問を自問自答することが重要です。このプロセスを通じて、提案の構成を論理的に整理し、納得できる形にまとめます。 メールの意図は伝わる？ また、他部門に依頼する際のメールを作成する際には、「誰でもわかる文章になっているか？」や「一文が短いか？」などを意識することが大切です。送信前には、必ずこれらのポイントをチェックするようにします。これにより、メールが相手にとってわかりやすく伝わり、スムーズなコミュニケーションが可能になります。

どうして優先順位大事？ 何事にも優先順位をつけることの重要性を実感しています。時間は人にとって有限であり、無限ではありません。そのため、場合によっては選択と集中を行わないと、成果が得られない可能性もあります。優先順位は、分析とゴールを明確化することで決まります。具体的なゴールを設定し、それに基づいて分析を行い、優先順位をつけ、必要に応じて取捨選択を行います。 領域分けの考え方は？ 現場で働いていた頃、やることは膨大で、常に時間管理のマトリックスを考え業務を領域分けしていました。まず第一領域の業務を優先し、第二領域については忘れないように注意を払い、第三領域は再考して取捨選択を行っていました。第四領域に関しては、しない決断をして捨てることを心掛けていました。 なぜ集中が必要？ 今こそ、時間管理のマトリックスを再考し、改めて取捨選択と集中を考えたいと思います。かつては自分の固定観念で決断していましたが、振り返ると領域分け（分析）がゴールに沿っていなかったこともあったかと思います。これからは常にゴールに沿った決断を心掛けていきます。

どうして比較が鍵？ 分析は比較です。判断基準には、Aがある場合と無い場合を比較することが重要です。適切な比較対象を選ぶことが鍵であり、特に分析する要素以外の条件を揃えること（Apple to Apple）が必要です。分析の目的に応じて比較対象を選定します。 実務でどう活かす？ 実務では、委託業者の選定などにおいて、この知識が非常に役立つことがわかりました。データ分析は比較が基本ですので、何のためにどのようなデータが必要なのかを明確にし、仮説を立てることが重要です。これにより、データ分析の目的をはっきりさせ、早速実践に移したいと思います。 コンテンツをどう提案？ ラーニングイベントのサーベイ結果をもとに、今後提供可能なコンテンツをいくつか提案する予定です。実践プロセスとして、まずはデータ分析の目的を仮説に基づいて明確化し、次に判断基準を具体化します。具体化のステップとしては、Aがある場合と無い場合を比較し、適切な比較対象を選ぶこと、また分析したい要素以外の条件を揃えて（Apple to Apple）、目的に沿った比較を行います。

ミッションと利益の均衡は？ 営業利益や特別利益・損失についての意味を再確認し、ビジネスにおけるミッションと利益のバランスの重要性を学びました。これにより、自分の業務におけるミッションとアウトプット（利益）拡大の必要性について考える機会を得ました。 連携研究の価値はどう？ 私は製薬企業の研究者として、創薬研究の一部を担当しています。創薬研究は薬理研究者、化学研究者、安全性研究者など多くの専門家が連携して進められ、各部署がタイムリーに成果を出すことが求められます。そのため、一定の経費を活用しつつ、迅速にアウトプットを出す方法を模索しています。 外部協力と効率化は？ 一人でできる作業には限りがあるため、CROなどの外部リソースを積極的に活用して効率的にアウトプットを出すことが重要です。また、時間のかかる業務の効率化にも取り組んでいます。例えば、子会社の研究員に頼める業務は依頼し、その分の時間を他の重要なタスクに振り向けるようにしています。さらに、定型業務についてはテンプレートファイルや簡単なマニュアルを作成し、効率化を図っています。

全体像を掴めた？ 今週は、これまで学んできた内容の総括を行い、全体像を整理することができました。特に、さまざまなフレームワークを学ぶ中で、データ分析への応用という視点が十分に考慮されていなかったと感じ、その応用方法を学べたことは大きな成果となりました。 解決プロセスは？ 問題解決のステップや、各ステップにおけるプロセスの分解など、これらのフレームワークがMECEの実践には欠かせない要素であることを実感しました。今後は、これらの点を念頭に置いて取り組んでいきたいと考えています。また、仮説設定については、あくまで切り口として捉え、仮説の実証に固執しない姿勢を大切にしていく所存です。 データ活用はどう？ さらに、日常的に触れるデータを活用し、各フレームワークを自分の中に定着させるためには、意識的な実践の場が必要であると感じました。そのため、普段の業務はもとより、オープンデータを活用して実践できる環境づくりに取り組むつもりです。具体的には、新たな講座への受講や社内での勉強会の企画などを通じて、さらなるスキルの向上を目指します。

共感ってどう大切？ 共感の大切さが一番印象に残りました。ユーザーの動作や発言に注目し、彼らの立場から本質的な課題を捉える観察力が必要だと感じました。また、誰がどのような状況でどんな課題に直面しているのかを明確にし、仮説に基づいた解決策を提供することの重要性も実感しました。 営業はどう変わる？ BtoB向けの営業プロセスでは、自社商品やサービスの提供に留まらず、まずユーザーの課題を把握することが基本です。ユーザーの課題を観察し、仮説を立てながら顧客との検証を繰り返すことで、まだ気づかれていない本質的な問題にも気付くことができ、その結果、より効果的な営業活動（インサイト営業）につなげることができると感じました。 課題共有は必要？ また、商談前に課題を共有する活動の重要性も印象に残りました。普段の業務においては、顧客サーベイやチームでのブレインストーミングを通じ、ユーザー視点の仮説を多々収集しています。その後、実際の検証結果をもとに、各メンバーが顧客との面談時の特性や仮説の内容を共有し、より質の高い対応策の検討へとつなげています。

論点と根拠の関係は？ 論点から結論、そしてその根拠を整理して伝える方法について学びました。相手に「Yes」と言ってもらえるためには、まず悩みや不安といった切り口を提示し、それに対する解消策を根拠として示すことが重要だと感じます。 伝達のギャップはなぜ？ GAiLを利用する中で、会議や打合せで口頭で伝えたつもりの内容が、実際には伝わっていなかったことを再認識しました。そのため、日常的な実践が必要だと感じ、まずは文章でのトレーニングに取り組むべきだと思います。 簡潔文章の作成法は？ メールや報告書、説明資料など、短く分かりやすい文章を作成する際には、論点、結論、根拠という構成が非常に有効です。相手の立場に立った根拠を示すことで、説得力を持ったコミュニケーションが可能になると感じました。 会話にも活かすコツは？ 日常の会話やメールでも、何が論点で、どのような結論を導き、その根拠が何かを意識することが大切です。また、他者の文章や資料を読む際にも、同じ視点で内容を確認することで、自分自身の文章力も向上していくと実感しています。

何を明らかに？ まずは、最初のステップとして「何を明らかにしたいか」を再認識しました。what‐where‐why‐howの視点で、どの問題にどう向き合うかを意識する必要があると感じました。 ロジックの使い方は？ また、whereを検討する際、単に箇条書きで列挙するのではなく、ロジックツリーなどを活用することで、漏れなく観点を広げられることが重要だと認識しました。 実践はどう進める？ すぐに実践できるイメージはまだ固まっていませんが、まずは身近な問題を洗い出し、関連するデータを収集しながら、常に何を知りたいのかを考えていこうと思います。実務への落とし込みはまだ模索段階ですが、具体的な数字を使いながら学んだ内容を繰り返し適用することで、定着を図りたいと考えています。 業務整理はどうする？ 改めて、自身の業務における問題点や知りたい情報を明確にするため、業務内容の整理が必要だと感じました。また、仮説を設定する際には、フレームワークだけでなく思考プロセスも磨く必要があると実感し、積極的にスキルを向上させていこうと思います。

イシューの問いはどう？ イシューを特定するための問いの立て方を学びました。問いは具体的な行動に落とし込むことが重要であり、イシューは一貫して追い続ける必要があります。そのため、定期的に立ち返って方針にブレがないかを確認することが大切です。 問いの背景はどう？ この手法は、社内のサポート対応にも活用できると感じています。問い合わせ内容をそのまま受け取るのではなく、なぜ問い合わせがあったのかを問い立て、本当に解決すべき課題を掘り下げることで、イシューを明確にし、結果としてサービスレベルの向上に繋がると考えています。 会議で問い直す？ また、問い合わせに対して問いを設けた上で、社員とのコミュニケーションを通じて情報収集し、イシューを明確にすることが必要です。メンバーごとに対応内容に違いが出ないようチーム内で共有し、長期間にわたり課題解決が進まない場合は、会議でイシューに立ち返り、問い自体が正しかったのかを含めて検討していくことが求められます。こうした流れを定例会議に組み込むことで、より効果的な対応が実現できると考えています。

計算方法で何が変わる？ 動画を通じて、平均値と言っても採用する計算方法によって分析結果が大きく異なることを実感しました。これまで数値のばらつきや外れ値についてあまり意識していなかった自分にとって、正確な分析を行うためにはこれらの点をしっかり捉える必要があると感じました。平均、加重平均、中央値の使い分けについては理解していたものの、幾何平均や標準偏差という手法は新たな気づきとなりました。 例外ケースはどう捉える？ また、契約顧客に関して解約率やアップセル率を分析する際、まれに契約金額が大きく、どうしようもない理由で解約となる場合や、一時的にアップセルが成立する場合があります。そのような際には、これらのケースを外れ値（ばらつき）として扱うことにより、より現実に即した数値で分析できると感じました。 手法の選び方はどう？ 今後、定量的なデータ分析を行う際には今回の学びを活かし、初めは単純平均や加重平均など、さまざまな手法で計算結果を出してみることで、それぞれの数値の違いを実感しながら、より精度の高い分析を心がけていきたいと思います。

どんな価値を提供？ 価値とは、単に商品を提供するのではなく、関連した体験を一緒に売り出すことにより生み出されるものです。こうしたアプローチは他社との差別化につながり、似通った商品が溢れる現代において競争力を高める大きな要因となります。 記憶に残る体験は？ 1990年代に用いられたある自動車のキャッチコピー「モノより、思い出。」を思い返すと、物そのものの魅力よりも、消費者の記憶に残る体験を重視する姿勢がうかがえます。しかし、消費者自身が気づきにくい体験を提案するのは難しいため、十分なリサーチが不可欠だと感じます。 自社の体験の可能性は？ 自身の業務はバックオフィスと言われる部門に属しているため、直接「体験」を売るのは一見難しいように思えます。しかし、業界や自社の特性を踏まえると、十分に「体験」を提供できる可能性があると考えます。まず、自社の強みとなるポイントを見出し、その魅力に付加価値としての体験を組み合わせたアピールが必要です。そして、誰に対してどのような体験を提供するのかを明確にし、効果的に展開していくことが求められます。