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思い

に関する学び

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クリティカルシンキングの基礎を学ぶ Week1のライブ授業では、クリティカルシンキングについての基礎的な考え方を学びました。グループワークでのアウトプットを通じて、自分の思考の偏りを確認することができました。話を聞くだけでなく、実際にアウトプットすることで、無意識に持っていた思考の偏りやクセに気づくことができたと思っています。今後の6週間で、より多角的な考え方を身につけ、業務に取り組めるようになりたいです。 意見整理の重要性とは？ 上長や先輩とのミーティングでは、自分の考えや論点、思考について整理して話すことで、要領を得ない意見を述べることを減らしたいと考えています。また、対顧客に対するマーケティング施策の企画がいくつか進行中なので、思考を制限せず、さまざまな角度からコンバージョンにつながる切り口を探求していきたいと思います。 目標設定と優先順位付け 業務に取りかかる際には、優先すべきことや目指すべきゴールを明確にし、言語化してから作業を行います。また、経験則で結論を出さず、自身の考えを一度疑い、別の方向から整理する時間を作るよう心がけます。さらに、自分の考えを職場の上司や先輩に伝え、フィードバックをもらって思考の偏りを矯正していきます。

キャリアアンカーとは何か？ キャリアアンカーとキャリアサバイバルという二つの理論は、私にとって新しいものでした。講義を通じて学んだ結果、キャリアアンカーはこれまでの経験から似たフレームワークでマネジメントをしていたこともあり、馴染み深いものでした。一方、キャリアサバイバルについては、その目的とゴールの重要性は理解できたものの、提示された進め方に時間がかかると感じました。メンバーが自意識を持って取り組むためには、やり方に工夫が必要だと感じました。 キャリア相談での応用方法は？ キャリアアンカーは、現在メンバーと実践しているキャリア相談の一環として活用できそうです。まずは、自身のキャリアフレームワークとキャリアアンカーの8つの累計を照らし合わせて、自分やメンバーのキャリアの方針を明確にしてみるつもりです。 キャリアゴールの設定方法は？ メンバーとの目標設定の一部にはキャリアゴールの設定も含まれることから、自身のフレームワークとキャリアアンカーを組み合わせて、メンバー一人ひとりのキャリア目標のタイプを明らかにしてみようと思います。また、自分自身のキャリアアンカーを再認識することで、今後のキャリアプランの見直しもしてみたいと考えています。

魅せ方で何が変わる？ 他社商品の販売不振の原因を振り返る中で、魅せ方の工夫が顧客に与える具体的なメリットの表現がとても印象的でした。この体験は既存商品を見直す良いきっかけとなりました。 他社との違いはどこ？ さらに、他社との比較において「比較優位」や「可視性」、「わかりやすさ」などの商品企画上の基本視点は従来から意識していました。しかし、使用可能性についてはあまり考えたことがなかったため、今後は自分の分析ツールとして重視していきたいと思います。 プロモーションはどう調整？ また、商品企画とプロモーションは一連の流れとして実施されることが多いため、企画段階で意識するポイントに加え、市場導入時の適合性や試用可能性にも配慮して、最終的なブラッシュアップを図ることが重要だと感じました。これにより、より販売力の高い商品企画が実現できると考えています。 口コミの広がりは？ そして、商品としての価値を重視して企画開発を進める一方で、口コミがどのように広がるかという視点から、商品が認知されていく過程をストーリーとして描くことも大切だと気付きました。目の前の担当商品のストーリーについて改めて考え、具体的で魅力的な企画を目指していきたいと思います。

図式の効果は？ PL、BS、CSをつなぐ図式は非常に参考になりました。各要素の関係がわかりやすく示されており、文字情報だけでは得にくい理解が深まりました。テキスト情報も大切ですが、図式を効果的に用いることで、知識の習得が一層進むと感じました。今後は、すべての要素を図式化できるよう、各要素のつながりを意識して学習していきたいと思います。 知識活用はどう？ 知識そのものは、事業構造や実態の把握に基づいた戦略の提言や予算策定などに活かしていきたいと考えています。その際、利害関係者に分かりやすく伝えることが重要だと感じています。また、部下のレベルアップのために、自分自身が良き指導者となり、効果的な教え方の方法論を身につけていくことも目標です。 議論の進め方は？ さらに、業務上で体験した新たな知識を、AIを利用して検証することが好きです。物事の本質を把握し、その意味をAIとのディスカッションで深めることは非常に有効であり、楽しい取り組みです。知らないことや本質、定義が曖昧な知識に気づいた際は、すぐに議論を行うようにしています。これまでは単発的な知識に焦点を当てていましたが、今後は体系化や方法論についても積極的に取り組んでいきたいと思います。

場合に応じたゴール設定の重要性 業務において、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）の原則は理解していたが、実際にはゴールを重視し過ぎていたことに気づかされました。また、What Where Why Howといったフレームワークも頭では理解していたものの、実際の活用がうまくできていなかったと反省しました。これにより、もれなく分析する難しさを改めて認識しました。 漏れのない分析方法とは？ 私は業務プロセスの変革や改善のアセスメント、プロジェクト推進を担当しています。そのため、網羅的な影響の確認と、漏れのない分析が重要です。特に抽出する方法については慎重に整理し、誤ったアウトプットを防ぐことが必要であると再認識しました。 ヒアリングシートをどう改善する？ ヒアリングシートについては、ロジックツリー化してテンプレートとして使用していましたが、これを見直すことにしました。具体的には、粒度の確認を行いながら、シートを整理することが重要だと考えています。そして、現状、あるべき姿、理想とする姿を正確に区分けすることで、段階的なスケジュールの精度を高め、プロジェクト推進につなげたいと思います。

グラフの使い方は？ わかりやすい資料を作成するために気を付けるべきポイントを学びました。具体的には、グラフを使用する際は、文章の流れと同じ順番で配置し、伝えたいメッセージに合わせたグラフを選ぶことが大切だと感じました。また、テキストメッセージの場合も、フォントや色、アイコンの選び方が持つ印象を損なわないようにする必要があると理解しました。 文章作成の極意は？ さらに、良い文章を作るには目的をしっかり把握し、読み手を意識した工夫が必要であることも学びました。資料作成と文章作成はどちらも、受け手に負担をかけずに情報を伝えることを目指すべきだと思います。 社内案内文の工夫は？ この学びは、社内への案内文作成にも活かせると考えています。今まであまり意識していなかったアイキャッチの工夫を取り入れることで、従業員に読み進めてもらえる文章作りに挑戦したいと思います。 改善行動を促す方法は？ また、改善を促す内容については、実績をもとにしたスライド資料を作成するなど、具体的な数値や根拠を示すことで状況を共有し、改善行動を促す資料と案内文を合わせて展開していく予定です。毎月の案内文も、アイキャッチを意識した内容に改善していきたいと考えています。

仮説構築の重要性を学ぶ 今週は仮説構築の方法を学びました。仮説を立てる際には、複数の仮説を立て、その仮説同士に網羅性を持たせることが重要だと感じました。特に印象に残ったのは、仮説を立案しても都合の良い情報だけに頼らないことです。この点で、チームメンバーにも受講してもらいたいと強く思います。 ミニマム検証の重要性 仮説を立てた後、ヒアリングやアンケートなどを通じてミニマムに検証を行い、そのプロセスを繰り返すことが新規事業の場でも求められます。このことを再確認できました。 検証結果報告の注意点 現在、10月の実証実験に向けて、検証目的や結果の仮説を立案しています。検証結果を報告する際には、都合の良いデータだけを取得し、反論を排除することは絶対に避けたいと感じています。そのため、３C分析や４P分析といったフレームワークを活用し、再度検証結果の仮説立案を試みる予定です。 仮説立案を継続する意義 日々の業務においては、改めて仮説立案を実行し、問題解決の仮説について考えていきたいと思います。具体的には、what、where、why、howといった視点から仮説を再度見直すことで、自分の業務に対する関心や問題意識を向上させようと考えています。

問題解決プロセスの理解を深めるには？ 問題解決のプロセスについて理解が深まりました。解決策の立案である「how」を先に考えてしまいがちですが、4つのステップに沿って進める習慣をつけたいと感じました。 ロジックツリー活用の可能性とは？ フレームワークのロジックツリーやMECEはこれまで使ったことがなかったため、仕事で活用してみたいと思いました。層別分解や変数分解は初めて耳にしましたが、分析手法を学ぶことで今後の業務に非常に役立つと感じました。 新規事業に必要な問題解決プロセス 実証実験で行うインセンティブ設計などにロジックツリーやMECEを利用できると感じます。また、問題解決のプロセス自体も、新規事業を作る上で非常に有効だと考えています。解決策にばかり目が行きがちですが、問題の本質や発生原因を改めて考えることが重要だと認識しました。 事業モデルをどう整理し直す？ まずは、現在の事業モデルを整理し直すことから始めようと思います。そして、あるべき姿と現状とのギャップを埋める施策になっているかどうかを見直します。また、ロジックツリーやMECEは日常でも応用できるため、日頃から積極的に使用し、業務でも自然に活用できるようになりたいです。

学びの流れはどう？ week01からweek05までの学びを改めて振り返る形式で講座が進められたため、全体の流れがつながり、知識の定着に大いに役立ちました。各週では、week01の「戦略的思考とは」、week02の「整合性をとる」、week03の「差別化する」、week04の「捨てる（選択する）」、そしてweek05の「本質・メカニズムをとらえる」といったテーマに沿って学ぶことができました。 最短到達の意義は？ 今回の講座で学んだことは、ルーチン作業以外のあらゆる業務に当てはまると実感しています。ゴールを明確にすることはもちろん意識してきましたが、これまで可能な限り最速・最短で到達するという視点が不足していたと感じます。そのため、今後はこの考え方を常に念頭に置き、すべての仕事に活かしていきたいと思います。 戦略思考は本質か？ また、戦略的思考の一手法として「可能な限り最速・最短距離で到達する」ことに特に注目したいと考えています。偶然にも、弊社のスローガンに同様の趣旨が込められており、スクリーンセーバーにそのメッセージが表示されることから、見るたびに自らがその意識を持って業務に取り組んでいるかを常に自問自答するようにしています。

ケーススタディの理解を深めるには？ ケーススタディで仮説を立てる際には、講義動画に加えて初回に紹介された本を参考にすると、理解が深まります。例えば、今回のケースでは、アキコのお店が利益を生み出す仕組みを考える際に、コストを販売原価と販管費に分けて考えることができます。そして、販管費には人件費、広告宣伝費、研究開発費、減価償却費、地代家賃、リース料、通信費、消耗品費などが含まれると理解することで、それぞれの要素に関する仮説を考える際のヒントになります。今後もナノ単科の講義と併せて、本を読み進め、知識の定着に努めます。 数字に基づく投資提案とは？ また、セキュリティなどのIT投資は、P/Lでは販管費に含まれます。必要な投資を提案する際には、数字的に現実感や納得感のあるものを考えられるようになりたいです。そのためにも、まずは自社の財務状況をしっかりと理解していくことが重要だと考えています。 経理部門との協力体制を築くには？ week2での行動計画と同様の内容になりますが、経営を支える投資を提案するには、自社の財務状況をより理解し進めたいと考えています。そのために、経理部門と協力し、必要なことを共有していく関係性を築いていきたいと思います。

伝える目的は何？ 「伝える」という点において、目的の重要性を再確認しました。前回と同様に、「誰に対して、どのようなことを求めているのか」を明確にすることが、伝達行動の鍵であると感じました。今週の学習では、視覚化によってどのように伝わりやすくなるかについて、多くの気づきを得ることができました。資料を作成する際、「これくらいわかるだろう」と思い込みがちですが、読み手の負担を軽減することが重要であると意識します。 資料作成の工夫は？ アンケートや施策効果検証においてグラフや資料の作成を行う機会が頻繁にあります。最近ではCM効果検証の報告資料をまとめましたが、グラフの作成方法や強調すべきポイント、そして見やすさの追求において不足している部分が多いと感じました。資料を見返すと、多くの学びがあり、次回の資料作成に活かしたいと思います。 説明方法はどう？ 週明けには、施策の打合せで概要を説明する機会があります。その際に、誰に伝えるのか、どのポイントが重要なのか、そして伝えたいことは何かを整理したいと思います。これを視覚化（文章に起こすこと、比較表やフロー図を作成すること）を通じて、初見でも理解しやすい説明をできるよう準備を進めたいと考えています。

結論は本当に正しい？ データを扱う際には、まず計算して情報を加工し、複数の視点から分解し、得られた結論が本当に正しいかどうかを疑うことが重要だと学びました。表や数字を眺めて悩むよりも、実際に手を動かして考える方が効果的であると感じています。 調査結果をどう見る？ これからは、マーケティング調査の結果を見て、どのようなニーズが存在するのかを理解するために使おうと思っています。これまでは、マーケティング部から提供された考察を読み、データに違和感がなければ納得していました。しかし、今後は得られたデータを自分で加工および分解し、その上で考察してみようと思います。そして、共有された考察が本当に正しいのかについても疑いの目を持つことを心がけたいと思っています。 自分で検証してみる？ 今後、調査結果が共有された際には、自分でもデータを一度加工・分解してみるようにします。MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を意識しつつ、まずは手を動かして、加工や分解に慣れることを目標とします。そして、得られた考察には常に疑問を持ち、自分の意見を形成したら、他の人にもそれを共有するように心がけます。