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思い

に関する学び

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キャリアアンカーの探求 8つのキャリアアンカーを学びました。自分のタイプを考えたところ、挑戦や起業家的創造が向いていると感じています。もちろん、自分のキャリアを理解することは重要ですが、他者のキャリアについても考えることの大切さに気付きました。例えば、自分が挑戦タイプで一緒に仕事をしている人が挑戦しないことでイライラすることがありますが、人それぞれに違ったキャリアタイプがあり、そのタイプによって目指す方向性も異なるのです。リーダーとしては他者のキャリアを理解し、それぞれの人にとって最適な選択肢を考える習慣が必要なのだと感じました。 管理職へのステップアップ 自分のキャリアや特性を把握し、それを将来のためのツールとして活用していきたいと思います。特に5年後や10年後には、多くの人の成長に関わる管理職になりたいです。そのためには、自分のキャリアや方向性が常に正しいとは限らないと認識し、各々にとって最適な将来を一緒に考え、支援できる人になれるよう努めます。また「総合演習」で学んだ部下への指導支援も、彼らの状況や仕事の難易度に応じて適切に行っていきたいと思います。 面談の重要性とは？ 今ちょうど年に一度の部下面談を実施しており、本人のキャリアについて確認を行っています。働く目的や目標、ストレスを感じること、喜びを感じることは人それぞれ異なりますが、「自分だったらどうか」と考えるのではなく、本人のキャリアタイプや特性、能力に沿って目標を確認し、その方向性に合った支援を考えていきます。さらに、これまで年1回の面談だけでしたが、今後は振り返りを小まめに実施し、成長目標への通過点も作りながら確認していきます。

みんなの意見はどう？ 「新しいまな板をデザインする」というテーマのもと、グループで作業工程のステップについて話し合った際、各チームが全く異なるまとめ方をしていた点が印象に残りました。テーマの広さから、各々の解釈や考え方にバリエーションが生まれ、それが新たなヒントになっていると実感しました。 誰に響くデザイン？ また、「万人受けに作ったものは誰にも刺さらない」という言葉も心に留め、売れるためではなく、たったひとりのためにデザインするという視点こそが今回の講義の肝であると感じました。一人に向けたアプローチが共感を生む一方で、多くの人に届けたいという気持ちがぶれやすいという自分自身の気付きにも繋がりました。この受講を通して、最終的にはその視点をしっかり意識していきたいと思います。 ペルソナはどう映る？ さらに、ブランディングやマーケティングにおけるペルソナ設定のプロセスで、顧客から「ここまで詳しく考えるんですね」と言われることもありますが、実際にはもっと深堀りできる可能性があると感じています。SNS発信でも、届けたい一人の人のためにアカウント設計を見直す意欲が湧きました。 次の一歩は？ 今後の課題として、以下の点に取り組みたいと考えています。まず、SNSのアカウント設計をし直すこと。次に、会社のホームページにおいても、講義内容を復習しながらデザイン思考をどのように組み込むかを実践的に検討すること。また、これまでのお客様アンケートの見直しを通じて顧客目線を再確認し、自身が顧客である立場になって、どのような要素に引き込まれたのかを具体的に解像度を上げることを意識していきたいと思います。

グラフの特徴は？ グラフに関して、以前は感覚的に理解していたつもりでしたが、今回の学びを通じてその理解がより明確になりました。例えば、帯グラフと円グラフの違いを再確認しました。円グラフは数値の大きさを強調する一方で、帯グラフは要素間の比較がしやすいという特徴があります。また、棒グラフと折れ線グラフについても理解を深めました。棒グラフは推移を強調し、折れ線グラフは変化や傾向を捉えやすくする役割があります。 分析手法は何？ スライド作成における学びとして、データの解釈を示す際には基礎データを加工し、図表を用いて分析結果を表現するプロセスが重要です。しかし、その前にキーメッセージを仮説として立て、それに基づいたひと手間を加えることが大切であると理解しました。特にサンプル数が多い場合、このプロセスは複雑になることがあります。 業務にどう応用？ この学びを業務にどう活かすかについても考えました。リサーチ業務では、統計データや一般公開データからリサーチペーパーを作成する際に、適切な分析視覚を導き、適切な図やグラフを選択するスキルを磨きたいと思います。企画立案業務やプロジェクトの計画・遂行においては、質的情報を効率よく示すための工夫が求められます。特に分かりづらい内容を文章で表現する際には、フォントの選択や文章の配置、配色などを意識して、効果的に伝えるよう心掛けたいと考えています。 資料提案の工夫は？ 業務においては、現在取り組んでいるプロジェクトの提案資料作成において、学んだことを応用する予定です。スライドを用いる際には、「メッセージ」や「見せ方」に注意し、情報を盛り込みすぎないよう意識します。

自分の思考を見直す？ クリティカル・シンキングとは、他者ではなく自分自身に対して批判的な視点を持つことであり、自分の思考パターンをチェックするために学ぶものです。人は、考えやすいものを無意識に選びがちなため、頭の使い方を意識することで新たな視点や気づきを得ることができると感じています。 目的をどう考える？ 重要なポイントとして、まず「目的は何か」を常に意識することが挙げられます。指示や取り組みの背景にある目的を明確にすることで、判断や意見交換が円滑になると考えます。業務だけでなく、相談を受けた際にも何を目指しているのか、どんなゴールに向かっているのかを共有することが大切です。 思考のクセを探る？ また、自分や他人にはそれぞれ特有の思考のクセがあることを前提に、客観的に自分を眺める姿勢が必要だと思います。そして、「だから、何？」「なぜ？本当に？」という問いを立て続けることで、見落としていたチャンスや視点に気づくことが可能になると考えています。 新業務にどう挑む？ 私自身、最近異動を経験し、未経験の業務のマネジメントに携わることになりました。経験豊富なメンバーの意見をそのまま受け入れがちでしたが、本当に正しい方向かどうか、一度立ち止まって考える習慣が重要だと実感しています。新しい業務に取り組む際には、何のために行っているのかを確認し、目的を意識する努力を続けていきたいと感じています。 意見をどう吟味？ このように、安易に意見を受け入れるのではなく、常に問いを立てながら、さまざまな立場の意見に耳を傾け、総合的に判断することが、今後の業務やプロジェクトの成功に繋がると信じています。

顧客のペインポイントをどう探る？ 顧客の「ペインポイント」が新規事業やビジネスの種になることを実感しました。また、ペインポイントを探るためのフレームワークや手法が存在することを初めて知りました。自分自身が顧客になり得るという視点を持つことも、ニーズやウォンツ、ペインポイントを探し出す仮説の一部になり得ると感じました。顧客へのフィールド調査は重要ですが、仮説をもって取り組むことで、より効果的かつ効率的に進められるのではないかと思います。一方で、バイアスが困難を引き起こすことがある点も注意しなければなりません。 IT企業の将来展望は？ 私の会社はシステム開発を手掛けるIT企業で、主にB2Bをビジネスとしていますが、将来的にはB2Cの視点も求められるのではないかと感じます。大型システム開発が減少し、SaaS形式のサービスが主流となる中で、既存のビジネスに固執することは衰退を意味します。お客様の業務において、まだ気づかれていない課題や問題、不便さを見つけ出し、それに対するサービス提供を行う能力が必要です。経営企画として事業戦略を策定する際には、マーケティングの観点を取り入れていきたいと考えています。 マーケティングの現場重視の取り組みは？ マーケティングはフレームワークや手法が発展した領域ですが、お客様のニーズやウォンツは現場にあると考えています。会議室やオフィスでの議論だけでなく、実際の現場を確認する意識でマーケティングに取り組みたいです。顧客訪問ができない場合は、現場担当者との密なコミュニケーションも効果的ではないかと考えます。定期的に現場のニーズを収集できる仕組みを考えていきたいと思います。

「3つの視」で何を感じる？ 今週の学習で特に印象に残ったことがあります。それは、「3つの視」、常に目的を意識すること、そして自他に思考の癖があることです。普段からロジカルに物事を考えるよう心がけていますが、時には直感で判断することもあります。直感が間違っているわけではありませんが、自分自身の経験に基づいて判断していることは確かです。しかし、新しい立場や状況では過去の経験が生かせない場合もあり、そうした指摘を受けることが増えてきました。このため、改めて「3つの視」を意識することが重要だと感じました。 整理不足はどこだ？ 自分が直感的に考え、整理ができていない箇所がないか確認すること。そして、整理する目的を明確にしたり、相手の言動の背景を考えたりすることで、思考の枠を取り外すことができます。それにより、より幅広くクリティカルな提案が可能になると考えています。 分析の視点は何？ 事業企画として部門の将来計画を立てる際、まずは既存事業の強みや弱みの分析が必要です。この分析にあたっては、フレームワークを活用し、「視点・視座・視野」が網羅されているかを意識したいと思います。各事業部長とディスカッションを行う際は、彼らの経験豊富な議論をどう位置付けるかを意識し、相手の考えを整理し理解するのに役立てたいです。 将来計画はどうする？ まずは、自分自身が事業分析を行う際に「3つの視」をしっかりと意識したいと思います。今月中に部門の将来計画のプロットを作成する必要がありますが、これをフレームワークを使って抜け漏れのないように作成し、議論のたたき台として使えるレベルまで高めていきたいです。

目的意識の重要性を再認識 目的意識を持って何事にもあたることの重要性を再認識しました。フレームワークや学んだ理論はあくまで手段であり、目的意識を持って本質を捉える視点が重要です。ただやみくもにフレームワークを活用するのではなく、答えのない今のような時代だからこそ、仮説思考・仮説検証の位置づけで、今後も戦略的な思考を活用したいと考えています。 サプライヤー戦略に活用できる？ 自らの業務においては、例えばサプライヤー戦略にフレームワークを活用することが考えられます。今後、どのようなサプライヤーと開発していくかという課題に対しては、SWOT分析を用いて強みを活かし、弱みを相互補完し合えるサプライヤーと共同開発するべきです。このような視点で、サプライヤーの強み弱みも仮説を持って進めることが重要です。 キャリアビジョンはどう更新？ さらに、自らのキャリアビジョンの更新にもフレームワークを活用できると学びました。社会から需要のある状態を維持するためには、自分の強み・弱みを再検討し、今後どのようなスキルを身につけるべきかを考えていきたいと思います。 具体的な取り組みは？ 具体的には、以下のような取り組みを行いたいです。 ・技術戦略やサプライヤー戦略など、自らの業務の中でフレームワークを活用する。 ・テーマの開発において、1〜2年ごとに振り返りを行い、辿った道が正しかったのか、どのような障害があったのかを考える。 ・思考を書き出し、言語化・可視化してアウトプットする。 ・これらをチームや上司に提案し、フィードバックをもらってブラッシュアップする。 ・学んだことを意識して定期的に振り返る。

差別化戦略の基本プロセスは？ 今週の学習では、差別化の戦略を立案するための基本的なプロセスと、分析に必要なフレームワークを学びました。しかし、深いPEST分析を一昼夜で行うことは難しく、日頃からマクロな動向を把握することの重要性を再認識しました。また、SWOTなどで市場と競合分析を行う際も、マクロな視点で考えなければ実効性のある戦略は立案できないと感じました。自社の資源は社内にいると客観的に把握しづらいため、VRIO分析を使えば抜け漏れなく検討できると思います。 マクロ視点が重要な理由とは？ 通常、現場レベルでは目の前の競合やお客様の声しか見えていないことが多く、有効的な議論をすることは意外と難しいと感じます。混沌とした環境の中で有効な差別化戦略を立案するためにも、マーケティング担当者として分析能力を磨きたいと考えています。そのためには、フレームワークを使った抜け漏れのない市場分析やシナリオプランニングのスキルを学び、実務に落とし込む必要があります。また、日頃からマクロな視点で市場を分析し、自社製品の強みを的確に把握しておくことが大切です。現場の営業員が顧客に差別化を意識した営業活動ができるよう、マーケティング資料を提供したいと考えています。 代替品への対策はどうする？ 最近、日本市場に強力な代替品が現れ、大学病院を中心に普及が広がっています。9月にこの状況を本国に伝え、対策としての差別化戦略を提案する予定です。8月は提案準備のため、PEST、SWOT、VRIO分析に必要な情報を収集し始めます。提案の際には、代替品への対策を行わなかった場合のシナリオも本国に提示したいと考えています。

自分の行動、どう見直す？ メンバーの状況に応じて自身の行動を見直す大切さを学びました。私はもともと消極的で人とのコミュニケーションが苦手でしたが、マネージャーとしてチームを任されている以上、リーダーとして良い成果を出す必要があると感じています。これまで良い結果は業績で示されると考えていましたが、現在はメンバー一人ひとりの状況を把握し、その上で適切な行動をとることが重要だと実感しています。まず自らの行動に注力し、状況を把握した上で相手に合わせた指示を行うことに努めようと考えています。 初対面でどう会話する？ 今年5月、年度が始まったばかりのタイミングで初めて一緒に仕事をするメンバーと向き合う中、まずは会話やコミュニケーションを積極的に図ることが重要だと感じました。今まで先入観だけでメンバーを把握していたため、これからは実際に意見交換を重ねながら、業務を任せるタイミングや指示の仕方という4つのスタイルをバランスよく取り入れて、チームづくりに努めていきます。 リーダーは何を目指す？ 従来は自ら率先して仕事に取り組み「俺の背中を見ろ」というマネジメントスタイルを取っていましたが、今後はより多くの業務をメンバーに任せる方針です。マネージャーでありながらリーダーとして、各メンバーの個性や得手・不得手を理解し、チーム全体が成長できる環境を作りたいと考えます。 意見交換はどう進む？ 具体的には、1日10分の会話、週1回の軽い個人面談、そして月1回の業務進捗ミーティングを実施し、ただの報告会や愚痴の場に終わらせることなく、意見が活発に交わされ前向きなチーム運営につながるよう心がけたいと思います。

キャリアの本質は何？ キャリアアンカーでは、自分が仕事で何を一番大切にしているかを振り返る機会になりました。人に感謝されたり誰かの役に立っている時に大きな喜びを感じることから、奉仕や社会貢献に強く共感しました。これまでは、自分の大切な価値観を仕事に結びつけることが重視すべきだと考えていましたが、同じ業務の中でも感じ方は個々に異なると実感しました。自分自身の価値観を理解することが、他者の考えに気づく第一歩だと感じました。 変化の意義を探す？ キャリアサバイバルでは、激しい環境変化や複雑な人間関係の中で、自分に求められる役割がどのように変わるのかを戦略的に考える重要性に気づかされました。組織が自分に期待しているものを把握するためには、「今の仕事はこれから数年でどう変化するか」という問いに真剣に向き合う必要があります。わからないからと手を出さないのではなく、とにかく行動に移すことが大切だと感じました。 価値提供は誰へ？ この学びを実務で活かすため、普段の業務においては「誰のために、どんな価値を提供しているのか」を意識しながら取り組むことが有効だと考えます。また、キャリアサバイバルの視点は、休憩時間や休日といった落ち着いた時間に、自分の職務や役割を深く掘り下げることで理解を深めるのに役立つと思いました。 未来への舵取りは？ そのため、私自身は業務中に「この仕事の先には何があるのか」「誰の役に立っているのか」という問いを自分に投げかけながら取り組み、休憩時間や休日には「今の仕事はこれからどう変わっていくのか」をじっくり考える時間を設ける行動計画を実施していこうと思います。

問題解決のプロセスは？ 解決策を導くためには、まず原因を洗い出し、プロセスに分解して問題に至るまでの過程を確認することが重要です。その過程で、どの部分で問題が発生しているのかを把握します。また、複数の選択肢を設け、その選択肢を根拠を持って絞り込むことが求められます。この際、決め打ちしないように心がけます。 判断基準とデータ収集のポイントは？ 次に、判断基準を設け、重要度に基づいて順位づけを行います。分析と合わせ、仮説を立てながらデータを収集し、ABテストなどで仮説検証を並行して実施します。使われなければ知識は忘れてしまいますので、日常的に課題を捉え、原因を探索し、仮説を立てて解決策を考えることを意識することが大切です。 また、日々シミュレーションを意識的に行い、データをどうやって収集するかを考える癖をつけることも重要です。複雑なステップが関係する業務の改善策立案においては、プロセスを分解し、問題に至るまでの過程を丁寧に見直すことから始めるべきです。 複数解決策の評価方法は？ 私自身、答えが一つに絞りがちな癖がありますが、複数の解決策を立て、それを判断基準に基づいて評価するステップを実行しようと思います。実行を急ぐあまり、ベターな一つの解決策で進めがちですが、その癖を直すことを目標に業務に当たります。 日常のシミュレーションをどう工夫する？ 日々意識的に課題を発見し、シミュレーションを行うことを心がけ、有効なデータとデータ収集方法を考える癖をつけていきます。課題をプロセスに分解することで、本質的な課題へのアプローチに努め、仮説を実際にABテストなどで試すことを実施していきます。

数字を味方にするには？ 数字を味方にするには「分解」が必要であることを学びました。また、分解には複数の切り口で行うことが大切です。単純に機械的な切り口では、本当に欲しい結果が得られにくいため、定性的な仮説を持ちながら視点を変えつつ切り口を探すことが重要です。 手を動かすことの意義とは？ 特に「まずは手を動かす」という点は感銘を受けました。やってうまくいかなければ、それは失敗ではなく有効ではなかったことがわかるというパラダイムは新鮮であり、大きな学びとなりました。 MECE手法で得られるものは？ 手法としてMECEを活用することで、適切な分解に繋がることも学びました。「分解する」と一言で言っても、最低限の分解方法の知識がないと意味がありません。MECEの手法を学び、仮説を立てながら実践に移したいと思います。 キッチンカー分析にどう活かす？ 現在、自社の敷地内に出店しているキッチンカーの売上傾向の分析を行っていますが、この分析に今回学んだことが役立つと考えています。今まではデータを機械的に分解し、データを集めて傾向を調べ、次の仮説を立てていましたが、そもそもの分解が正しいか疑問を持つところから始める必要があります。異なる切り口によって、より効果的な分解と分析に繋がるので、その方法を実践してみます。 AIとの協働で得られる発見は？ 上記の集計しているデータを見直し、自分で立てた仮説とAI分析による切り口の提案を比較してみるつもりです。切り口や分け方を自分で考えると同時に、AIでもうまく提案させるようなプロンプトを工夫し、斬新な発見ができる方法を模索したいと思います。