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自身 ✕ 情報

に関する学び

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フレームワーク活用の意義とは？ 戦略のフレームワークに関する知識を整理し、それを活用することで視野狭窄を避けるとともに、分析視点の抜け漏れを防げることが理解できました。また、戦略が自身の業務だけでなく人生設計にも応用できることを学びました。ただし、フレームワークの活用は戦略の第一歩に過ぎず、ユニークな戦略を立案するためには地道に考え抜くしかないことも再認識しました。 教授の意見をどう活かす？ 自社の医療機器の新製品に対する教授からの評価を本国に伝える際には、教授のコメントをそのまま伝えるのではなく、戦略的に分析してから伝えることが重要です。教授の影響力や専門、属性情報に基づいてフィードバックの重要性を正当化し、指摘された改善ポイントを重要度と難度の二軸で分類し、優先順位を付けることが求められます。また、40名のドクターに新製品を使用してもらい、アンケートを集めましたが、ミクロな情報をマクロな視点で整理するために、戦略的な思考で分析していきたいと思います。 新製品評価の次のステップは？ 新製品の評価については、まず社内のメンバーと方向性を決定し、その後、教授からのフィードバックを9月中旬までに分析し、本国と今後のアクションについて合意を得る予定です。さらに、40名の先生から得られたアンケート回答に基づき、ポジショニング戦略を立案します。

講義の要点は見えてる？ 今回の講義を通じ、問題解決プロセスにおいて重要なポイントを再認識しました。特に、あるべき姿と現状の間にあるギャップを具体的な数字で示し、関係者全員で合意を取る必要性を強く感じました。定量的に現状とあるべき姿を比較することで、解決策の効果を明確に把握することができると実感しました。 MECEの意味って何？ また、MECEのとらえ方についても改めて考える機会となりました。意味のある分類方法を意識し、意図しない「その他」に頼らず、明確な目的意識を持って分類することの重要性を学びました。これにより、情報の整理がより具体的で理解しやすくなると感じています。 分類にはどんな工夫？ さらに、自社サービスのポジションや方針を決める際、特にB2B2Cの業務モデルにおいては、顧客自身とエンドユーザーの双方をMECEに基づいて分類する必要があると再認識しました。具体的には、顧客規模や産業、予算状況といった基準で顧客を分類し、エンドユーザーについては年齢、性別、アプリの利用状況などを考慮することが大切です。 投資の判断はどうする？ 以上の学びをもとに、現状とあるべき姿のギャップを明確にし、自社のリソースが十分に機能しているか、あるいはどの程度の投資が必要かを判断するための貴重な材料としたいと考えています。

なぜ顧客目線で考える？ 私自身、まずは顧客の視点で物事を考える習慣を身に着けることが最初の一歩であると実感しました。マーケティングにおいては、「自社の良さを伝えること」と「相手がその魅力を感じ取ること」、この両輪をバランスよく回すことが重要です。何かを売ったりPRしたりする際に、つい自分目線になりがちですが、まずは相手を深く理解する力や、相手の立場に立って考える力の育成が必要であると学びました。 高校生への認知をどう広げる？ また、私の業務は顧客である高校生との接触機会を創出し、魅力発信を通じて認知度を高めることにあります。そのため、特設サイトやパンフレットなどの広報媒体の制作、WEB広告やダイレクトメール（DM）等の検討と実施、さらにはオープンキャンパスなどのイベント企画など、さまざまな場面で学びを活かしていきたいと考えています。 市場環境をどう捉える？ 具体的には、まず高校生のトレンドやニーズを捉えるため、SNSやテレビ、新聞といった多様なメディアからの情報収集を行います。さらに、昨年度までの受講者を中心にヒアリングを実施し、生の声を業務に反映させることが大切だと感じています。加えて、公式サイトやSNSを通じて競合校の動向を把握し、全体の市場環境を理解することも欠かせません。

データ分析の基本を押さえるには？ データを分析する際には、全体を定義し、MECE（漏れなく、重複のない）を意識した仮説を立てることが重要です。これにより、さまざまな切り口でデータを見ることができ、効果的な分析が可能となります。 また、データをグラフ化することで、視覚的に分かりやすくなり、判断基準を明確にすることができます。ただし、与えられたデータだけで結論を出すのではなく、自分自身で手を動かして深く分析し、異なるデータから他の現象が存在しないか確認することも重要です。 新たな分析法をどう模索するか？ 販売データの分析においては、毎月同じ切り口でデータを出している現状があるため、新たな切り口を検討し、どのようにMECEで考えていくべきかを模索したいです。提供された資料の確認の際にも、仮説を持ち、さらに分析を深めることで、他にない切り口を模索していきたいと考えています。 データに接するたびに、MECEが適切にできているか、他にどのような分析の切り口が考えられるのかをしっかり考えたいと思います。また、数字をグラフ化することで、よりわかりやすく情報を整理することの重要性を学びました。これにより、固定概念に囚われず、批判的な視点を持ちつつ柔軟なアプローチでデータに向き合っていきたいと感じています。

現場で何が起きる？ 平均値などの代表値を把握するだけではなく、現場で実際に何が起きているかを想像しながらデータに向き合うことが大切です。そのため、自分自身で仮説を立て、仮説検証型で分析を進めることが求められます。分析の目的に応じて比較する対象も変わるため、たとえば「夏の気温は本当に上昇しているのか」という問いに対して、単純に1年前のデータや他の地点のデータと比較するだけでは、十分な答えは得られにくいでしょう。 ビジュアルで何が分かる？ また、代表値の理解をより精緻なものにするために、データのビジュアル化を試みることが重要です。第三者に伝えるときだけでなく、自分自身で数値を分析する際にも、数字だけでは見逃しがちな現場の情報に焦点を当てるため、ビジュアル化の活用を心がけましょう。 AI活用はどう役立つ？ さらに、医療施設ごとの売上や従業員ごとの活動履歴など、大量かつ複雑なデータに関しては、定型的な加工に陥りやすい傾向があります。まずはデータの分布を把握するためのビジュアル化を行い、分析の目的に合ったデータの特徴を考察する時間を確保することが推奨されます。このプロセスにはAIの活用が有効であるため、迅速に作業に取り掛かれるよう、使用するプロンプトをあらかじめ保存しておくと便利です。

視覚化のコツは何？ 今回の講座を通じて、視覚的に分かりやすい図表の作成や、元データを複数の視点で分解してグラフ化する手法を学びました。情報を可視化することで、データの本質に迫ることができ、分析の精度が高まる点が非常に印象的でした。 分解視点はどう活かす？ また、データの分解方法として、When（時間）、WHO（人）、HOW（手段）の視点を活用し、仮説を立てながらデータを読み解くアプローチは、理論と実践をうまく結びつけると感じました。こうした手法により、伝えたい内容を論理的に整理し、より明確に説明できるようになると思います。 情報分解の秘訣は？ さらに、MECEの考え方を用いて情報を漏れなく、ダブりなく分解する技術についても学びました。層別分解、変数分解、プロセス分解といった具体的な切り口を通して、第三者にも分析の背景や意図を的確に伝える方法を身につけることができました。 課題抽出はどう確認？ 最後に、アンケート結果や経費使用の分析を通じて、課題の抽出と適正な施策検討につなげる事例は、実務における分析の重要性を改めて認識させられる内容でした。自分自身でデータを作成する際や、他者のデータを検討する際に、適切な分解と背景の説明が説得力を高めるポイントであると感じました。

イシューはどう特定？ イシューの特定は容易ではなく、常に分解を行わなければ混乱に陥りやすいと感じています。常に「イシューとは何か」を意識し、その切り口となる仮説を用意しつつ、多角的に検証する必要があります。実際、以前は思い込みで打ち手を考えていたときに比べ、約30倍もの時間を必要とすることを実感しました。 打ち手は何が有効？ クライアントの現状に対し、どの打ち手が有効かを検討する際、これまで見慣れたSNSや特定のプラットフォームだけに頼るのではなく、リアルな情報も加味しながら、あらゆる角度からイシューを特定する重要性を改めて認識しました。 仮説の検証はどう？ イシュー特定のためには、直感に頼らず、常に仮説を立てた上でデータを分析することが欠かせません。仮説の検証が十分に進まない場合は、別の仮説を設定し、さまざまな視点から考察する習慣を身につけることが大切だと感じています。 構造再考はどうすか？ 自身の業務に照らし合わせると、クライアントの課題特定についてはまだ不十分だと感じました。ピラミッドストラクチャーを用いた際に根拠が不安定になる場合は、根拠を補足するための情報を集める必要があるか、もしくは一度構造を解体して再考する選択肢も考えるべきだと思います。

情報伝達の極意は？ 文章やスライドを通じて情報を他人に伝える際には、「情報を探させないこと」と「読んでもらえる工夫をすること」が重要であると印象に残りました。普段、読みやすいドキュメントの作成を心掛けてはいますが、今回のGAiLではグラフやスライドの改善点について模範解答と異なる部分が何度かありました。この経験から、同じ情報でも読み手によって理解が異なることに改めて気づかされました。 ドキュメントはどう完成する？ 私は日常的に社内向けの企画提案書や報告書作成、全社への周知文の作成を行っています。今回学んだ内容を意識して、よりわかりやすいドキュメントの作成に取り組みたいと考えています。スライドや周知文に必要な事項は記載しているものの、社員が理解できていないケースもあるため、このような問題を解消できるよう今回の学びを活用していきます。 レビューのポイントは何？ また、自身や部下が作成した文章をレビューする際には、アイキャッチ、文章の硬軟、そして読みやすい体裁を重視し、「情報を探させない」ようになっているかを確認するようにしています。さらに、部下には、この内容を自己レビュー時のチェックポイントとして活用するよう指示しています。時間が許す限り、手を抜かずに丁寧に作成したいと思います。

なぜ分解して考える？ プロセスを分解して問題の本質に迫る手法について、非常に分かりやすい事例から学ぶことができました。特に、採用プロセスの一部である中途採用面談や、顧客への提案における在庫差異の問題解決に、このアプローチを活用できると感じています。また、ABテストにおいては、条件をできる限り同一とし、検証範囲を絞るための仮説設定が重要である点も再認識しました。 採用面談、何が問題？ まず、中途採用面談に関しては、自身が関与する採用活動において、プロセスのどの部分で問題が発生しているのかを明確にするため、面談調整に要する日数と採用結果の情報を人事部から収集することを検討しています。この情報をもとに、面談調整に時間がかかる原因を特定し、改善策を提言することで、採用率の向上を図ることができると考えています。 在庫の差異、どう解決？ 次に、顧客への提案、特にシステム間の在庫差異に関する課題解決では、既に現状の業務プロセス分析は実施していますが、課題が発生しているプロセスの粒度が細かすぎるため、より単純化した形で説明する必要性を感じました。問題となりうる箇所を明示した上で、システム改善または運用プロセスの変更のいずれかを提案し、顧客にとって最適な解決策を提示していく考えです。

顧客のニーズを把握する方法は？ 「何を売るか」について非常に面白い講義だったと思う。顧客の潜在的あるいは真のニーズを売る側が事前に把握し、具体的に提示することが、多様なサービスにおいても活用できると感じた。例えば、スーツの事例において、コロナ禍での必需品であるマスクを早めに市場に投入したことが、顧客のニーズに合致して成功に繋がったのではないかと考える。また、私自身ビジネスを進める上で、事前のヒアリングを通じて必要な情報を収集し、顧客や潜在顧客に合った商品やサービスを提供することが、顧客満足度の向上に寄与すると感じている。 業務改善で考えるべきことは？ 社内の業務改善の観点から見ても、医療や介護業界ではDX化が遅れている。しかし、顧客や従業員にとって無駄な業務を減らし、効率的に業務に専念できるようにすることは、ペインポイントの解消に繋がるのではないかと考える。 自分の強みをどう活かす？ また、業務効率化を年単位で行っているが、できれば四半期ごとに各部署の管理職と議論し、より良いサービスの提供に専念できるようにスタッフへのヒアリングを強化したい。そして、自分自身の強みを整理し、世の中に貢献できるサービスを見つけ、将来的な起業の指針として知識を活用していきたいと考えている。

実体験はなぜ必要？ ユーザー視点で課題の本質や解決策の価値を理解するためには、単に「ユーザーの気持ちで考える」だけではなく、「実際に自分で体験する」か「体験者に話を聞く」ことが大切だと感じました。多くの人の声を聴くことで、課題解決を重ね、より質の高いソリューションを提供できると実感しています。日々の業務においても、特定の意見だけでなく、多くの声を取り入れるとともに、自分自身が体験して共感する姿勢を心がけたいと思います。 登山体験はどう？ 普段あまり登山をしない自分ですが、ネットで調べたり経験者の話を聞くことで、これまで感じながらも言語化できなかった点や新たな発想に気づかされ、大変学びになりました。ユーザーの行動を知るための具体的なアクションについて、これまで十分に調べることができていなかったため、今後はさらに積極的に参考にしていきたいと考えています。 共感はどう活かす？ 「共感」フェーズにおいては、ユーザーの気持ちを単にイメージするだけでなく、自分自身がユーザーになりきったり、幅広く情報を得ることが重要だと感じました。ユーザーが何に価値を感じ、どのような課題や障壁が存在するのかを正確に捉えなければ、その後に提供するソリューションが的外れになってしまうと考えています。

顧客の声をどう活かす？ 顧客の声から差別化商品を生み出すというプロセスが、大手の競合企業によりすぐに無効化されるという事実がとても印象的でした。その結果、顧客ではなく競合に意識が向いてしまうこともしばしばあります。しかし、大切なのはお客様の声を聴き、彼らの価値観や対象のイメージについて仮説を立て、確認することです。私自身もつい競合に目を向けてしまうことがありますが、顧客の中に答えがあるという視点を忘れずに、戦略を立てていきたいと考えています。 どの提案が信頼される？ 顧客のインサイトや思考、評価を重視した提案ができるようになるためには、接客業においてお客様の声を大事にすることがよく求められています。その理由をぶれずに伝えられる責任者でありたいです。同時に、ブランドエクイティのような定量化できないが重要な要素についても、しっかり可視化し、戦略提案に生かせるように考えていきます。 AIを駆使して何を目指す？ 現在では、口コミやインターネット情報から顧客の心理を読み取る機会がたくさんあります。そうした膨大な情報を活用するために、AIやGPTも駆使しながら、効率的に情報を取得し、納得感を持つ戦略提案や定量的なプレゼンテーションができるようにしていきたいと思っています。