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課題

に関する学び

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どうしてデザイン思考？ ライブ授業の録画を視聴して感じたのは、従来のロジカルシンキングだけでは達成し得なかったイノベーションを、デザイン思考で実現できるのではないかという期待です。特に、ユーザーが抱える潜在的な課題を見える化することで、本質的な課題が明確になるという点に大きな意義を感じました。 どうして顧客不在？ また、結果を出せない組織には「顧客（ユーザー）不在」という共通点があると感じています。私の職場では、新しい企画を提案すると「予算は？」「担当は誰が？」、「上層部が賛同しない」といった否定的な意見が次々と出され、そのために改革が進んでいない現状です。厳しい状況下で経営層を巻き込むのは難しいですが、自らの業務の中で「ユーザーは誰か」「どのような喜びを提供できるか」「どんな困りごとがあるのか」を常に意識することが、デザイン思考を活かす第一歩だと考えています。 プロトタイプの効果は？ 当面は、自分の担当業務の範囲内でデザイン思考のプロセスを実践していこうと思います。特に、プロトタイプを用いた検証プロセスは、試行錯誤を通じて小さな失敗から学ぶ大きな醍醐味だと感じており、これを繰り返すことで改善を図っていく所存です。

分析はどのプロセスから始める？ ＜印象に残った内容＞ ・プロセスに分解し、各プロセス毎に数値を見る ・A/Bテストの前に目的と仮説を明確にする ・データ分析はまず身近な課題から着手する A/Bテストの代替案は？ ＜感想＞ A/Bテストはオンラインサービスとの相性が非常に良いが、対面サービスやコストの問題で簡単に実施できない場合の代替案が気になりました。 残業時間削減へのアプローチ ①社内で使用しているSFA（営業支援システム）の切り替えに伴い、入力画面のインターフェース検討においてFigma等のツールを使ってA/Bテストを実施し、手戻りが無いようにする。 ②今後の人員削減に伴い、業務の棚卸しを行う。 この切り替えは少し先になるため、思考訓練として自分の残業時間を減らすための施策を考えました。 まず、業務の洗い出しと各業務のプロセスの分析を行います。そして、以下の代案を検討します。 外注や自動化は可能？ ・外注の可能性を探る 　・無料の外注が可能か 　・有料の外注が利用できるか ・自動化を進める ・不要なプロセスを廃止する 以上のステップを踏み、効率的かつ効果的な業務運営を目指したいと考えています。

イシューの意義は何？ イシューから始める重要性を学びました。ビジネスのあらゆるシーンで、まず問いを立て、問いを残し、共有するという3つのステップを実践していきたいと感じました。会議や相談、報告の場面では、何がイシューなのかを明確にしながら議論を進めることを心がけたいです。 上司との報告はどうする？ 上司への報告や相談の際、また部下からの声にも意識的にこの視点を取り入れていきます。事業の未来像を描くときや市場環境を踏まえた打ち手を考える際、まずはイシューを特定することが基本であると認識しています。顧客課題の解決においても、打ち手の提案を受けたときには「そもそも解決したいイシューは何か？」と問い直す勇気を持つことが必要だと感じました。 業務の進め方はどうすべき？ 日々の業務においては、朝の計画段階でその日に直面するイシューを具体的に描き、どの段階まで分解し答えにたどり着くかを明確にしてから取り組むつもりです。また、業務終了後の振り返りでは、定量的に自分や周囲の仕事の状況を把握し、イシュードリブンなアプローチを徹底して活かしていきたいと思います。特に、自己内省の際にこの考え方を利用し、より実践的な業務遂行を目指します。

誕生日入力で苦戦？ アンケート調査で、「誕生日（年月日）の入力がしづらい」という利用者の意見が挙がっていました。実際に操作する様子を観察したところ、iOSもAndroidも年月日入力用のユーザーインターフェースが分かりにくく、そのために多くの時間を費やしていることが明らかになりました。これにより、利用者は行政手続きの電子申請時に、UIの不便さによって入力作業に余計な時間がかかり、ストレスを感じていると考えられます。 観察で本質は？ また、アンケートやヒアリングでは表面上の意見しか把握できない場合がありますが、実際に操作を観察することで、より根本的な課題に気づくことができました。たとえ利用者自身が直接的に不満を述べなくても、操作に無駄な時間を要している実態から、誰もがある程度のストレスを感じていると推測されます。 今後の対策は？ 電子申請サービスの大きなメリットは、いつでもどこでも簡単に行政手続きができる点です。今回の観察を通して、利用者が実際に抱える不便さに対するニーズを捉える重要性を改めて実感しました。今後は、長期にわたる観察を重ね、真に解決すべき課題に対して適切な改善策を講じることが求められると感じています。

フレームワークはどう？ 3C、SWOT、VCフレームワークについて深く理解しました。これらのフレームワークはどの業界にも適用可能であり、分析に非常に役立ちます。しかし、実際にしっかりと分析を進めようとすると、情報が十分でない場合や分析力の不足が課題となることもあると感じました。 競合戦略は何？ そこで、競合分析に挑戦してみることにしました。具体的には、ウェブ上での調査やIR資料の確認、および転職者からのヒアリングを通して、競合他社が実現を目指していることや、そのための戦略を探りました。その中で学んだことは自社に取り入れ、どのような影響があるのかを理解することを心がけました。 自組織の分析は？ さらに、3C、SWOT、VCフレームワークを用いて自組織を一度分析してみることを考えました。外部環境の理解にはPEST分析を用い、得られた内容を3Cの外部環境部分や競合分析、SWOT分析の強みと弱みの項目に活用しました。SWOT分析では、PEST分析から得た機会と脅威に焦点を当て、VCフレームワークでは営業活動から最終顧客へのシステムリリースに至るまでのプロセスを機能分割し、その中での強みを詳細に分析することを目指しました。

フレームワークの活用法をどう高める？ コンサルティング業務全般で役立つ3Cや4Pのフレームワークは、日々の業務で活用しています。しかし、反論を排除するデータまで踏み込めていない場面があるのが現状です。現状の問題や課題を批判的に捉える視点を持ち続け、本質的な課題や仮説・回答を考え抜くことを諦めない姿勢が重要です。 データソリューションの資料作りにおけるポイントは？ 現在作成中のデータソリューションサービスの営業資料には、データ分析の手法やその需要性を盛り込みます。フレームワークは組み合わせて使うことで本質に近づくことができるため、シャープな推論ができる頭の使い方が求められます。そのため、フレームワークを複数組み合わせて使う力を向上させることが重要です。 フレームワークの判断力をどう養う？ 具体的には、以下を実行します。まずは分析でよく使うフレームワークを単体で使いこなせるようにします。その上で、単体で使いこなせるフレームワークの数を増やします。そして、組み合わせることによって効果を増幅させるパターンを覚えます。常にどのフレームワークを組み合わせるのが最適かを考え、最適なパターンを選べるよう、判断力を養っていきます。

比較の基本を理解するには？ 分析の基本は、比較です。また、その比較対象を適切に選ぶこと（Apple to Apple）が重要です。本講義とは直接関係ありませんが、ライブ授業と動画学習では問いの立て方が全く異なると感じました。特に、自分は具体的な問いの立て方ばかりをしていたため、久しぶりに抽象的な問いをグループワークで考えることが新鮮な学びとなりました。これは非常に良い機会だったと感じています。 日々の分析で意識すべき点 日々さまざまな分析を実施していますが、比較対象を慎重に選ぶことを実践していきます。その実践の中で課題に感じたことを、常に解決していく姿勢を持ち続けます。具体的な場面が浮かばないこともありますが、これも基本的なこととして心に留めておきます。 多様な問いの立て方が必要？ Q2の通り、分析は日々実践しています。そして、その中で本講義で学んだことを実践しながら課題に対する行動計画を常に考えます。Q1の通り、今回は「問いの立て方」に気づきがありました。特に、日常的に従業員に対する問いが具体的なものばかりに偏っていたことを反省しています。これを是正し、従業員に多様な学びを提供できるようになりたいと思います。

正確さの意義は？ 文章を書く正確さの重要性を実感し、その考え方を学ぶことができました。主語や述語の大切さ、さらには説明の際に要素を分解して考える方法も理解でき、これらは反復練習でしっかり身につけたいと思います。 分解法は役立つ？ また、分解して考えることは、営業報告においてどこに問題があり、なぜその問題が起こっているのかを分かりやすく伝える上で非常に役立つと感じました。今後、実戦でこの手法を積極的に活用していきたいです。 戦略策定はどうする？ 今回の学びは、来期に向けた戦略策定の際、現状の課題整理や問題点の把握に大いに活かせそうです。たとえば、売上分析から伸びている事業とそうでない事業が明確になったことを受け、伸びている事業の人材を強化する方針について、今回の学びをもとに説明文を作成していくつもりです。 報告会に向け準備は？ また、6月に控えた来期報告会に向けて、まず今月は数字をまとめ、1週間で分析を行い、課題を見える化する準備を進めます。さらに次の一週間で必要な施策を検討し、文章にまとめる予定です。最終的には、その文章の内容が正しいかどうかを今回の学びを振り返りながら確認していきたいと考えています。

フレームワーク活用は？ 課題に対して仮説を立てる際、4Pや3Cなどのフレームワークを活用することで、これまでの漠然としたアプローチから、より効率的かつ効果的な方法へと進化できることを実感しました。従来の方法と比べ、論理的に整理された仮説構築が可能になり、今後の取り組みに大きな期待を持っています。 客観データで見直す？ また、仮説思考においては、反論を排除せずに客観的なデータ収集を行い、都合の良い解釈にとらわれないことが重要だと学びました。仮説が間違っている可能性を認め、検証に基づいた見直しを行う姿勢が、正確な結論に繋がると感じています。 問題解決の切り口は？ 今後は、問題解決に向けて複数の仮説を立てる際、フレームワークを活用しながら様々な切り口で検討していきたいと思います。これまで何となく仮説を立てていた点を改め、より具体的かつ体系的なアプローチを心掛けるつもりです。 進行中の分析は？ 現在進行中のデータ分析に関しても、今回の学びを活かし、もう一度仮説を立て直して検証を行います。日々の業務において常に仮説と検証のプロセスを意識し、フレームワークの活用に習熟することで、より確かな成果を目指していきます。

体験から何を感じた？ 実際に体験することで、ユーザーの気持ちに気づく大切さを学びました。調査実施時、直接体験できない場合でも、身近な人々の行動を想像し、その視点から課題やニーズを探ることが重要であると感じています。さらに、可能な範囲でインタビューを実施し、具体的な問題点や求められているものを丁寧に理解するよう心がけています。 体験が生む共感とは？ また、実際に体験しなければ気づけない部分が多いことを改めて実感しました。ユーザーが体験している状況を自らも体験することで、共感の場が生まれ、より深くユーザーの視点を理解できると感じています。 商品開発のヒントは？ 一例として、キリンの第3のビール『本麒麟』の開発プロセスが紹介されました。まず定量調査で過去の失敗を洗い出し、その結果を踏まえて定性調査を実施することで、ユーザーニーズ（インサイト）を具体的に把握。このプロセスは、社内メンバーを説得する際の根拠となり、商品開発への示唆にもつながると学びました。 体験で共感深まる？ さらに、バックパックに関する事例では、ユーザーと同じ体験をすることで得られた気づきが、より深い共感へと結びついたことも印象に残りました。

データ分析で大切な視点とは？ データ分析における比較の重要性を学びました。特に、比較対象をゴールに対して適切に選定することの重要性を実感しました。また、目の前にあるデータだけで判断することの危うさも理解しました。これは生存者バイアスの影響です。存在しないデータを考慮することが大切であり、今目の前にあるデータだけで課題解決になるのか、一度立ち止まって考えることの重要性を感じました。 仕事の中でのデータ活用法 私の仕事は、様々な事業部門からのデータ分析依頼に対応することです。その際、依頼されたデータそのままに100%応えるのではなく、そのデータで本質的な課題が解決されるのか、他の視点から分析する余地がないか、など多方面の視点を持つことが求められます。また、新たなデータ取得も視野に入れ、依頼主とともに問題解決に向けて進めていきます。 視点を広げる提案の予定は？ 現在対応中の案件では、特定のデータソースを特定の視点から可視化していますが、これは単なる時短や作業効率改善だけではありません。事業部門の本質的な課題である収益性向上や利益改善に向けて、8月内に依頼元にヒアリングし、別の視点からのデータ活用を提案する予定です。

解像度向上の手法とは？ データの解像度を上げる手法をいくつか学びました。「全体像をとらえる」ことで近視眼的な視点から脱却し、「分解」を積極的に取り入れることで、課題や問題をより具体的に抽出することが可能です。漏れや抜けをなくすことが、一見遠回りのように見えても、結果的には最も効率的な方法であると感じています。 異なる視点での分析の重要性 売上分析や時間帯分析などを行う際には、ただ数字を並べるのではなく、違う角度からの見え方を取り入れることで、見落としや抜けを防ぐことができると考えています。プレゼンの機会があった際も、通り一遍の見方ではない切り口を提案することで、新たな課題を抽出することができるのではないかと感じています。 数値報告での注意点は？ 月例のミーティング用に数値報告の素材を提供する際は、以下の点に注意しています： - 並べた数字を別の視点で並べ替える。 - 補完できる部分がないか同僚に相談し、思考や見方の偏りに気付く。 - すでにグラフ化されているものについては、異なる切り口で見せ方を検討し、恣意性がないか確認する。 これらの工夫により、より具体的で効果的なデータ分析が可能になると実感しています。