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30代

の受講生の学び

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どんなシーンが大切？ 商品の機能そのものだけに注目するのではなく、どのような場面で顧客が求めるかを起点に考える重要性を実感しました。同じ防水性能であっても、現場での使用と雨天時の対策では、求められる価値や伝え方が大きく異なります。ターゲットを変えることで、同一商品でも別の価値を再定義できるのだと感じました。 どう企画を実現する？ また、セグメンテーションや6Ｒ、ポジショニングといったマーケティングのフレームワークを確立し、自社の新しい価値をしっかりと打ち出す必要性があると学びました。これらの手法を活用することで、従来の属性別アプローチにとらわれず、行動や価値観、具体的なシーンに基づいた提案が可能となり、新たな顧客層へアプローチすることができると考えています。同時に、取引先に対しても市場性や費用対効果をロジカルに説明することで、企画提案や商談の成功につなげるための提案力と説得力が向上する点も印象に残りました。

思考の癖をどう認識する？ 人は考えるとき、自分でも気づかないうちに癖が表れてしまいます。どんなに客観的に考えようとしても、偏りが発生することは避けられません。しかし、仕事の場で自分の考えや意見を表現する際には、客観性が非常に重要です。このジレンマを解消するためには、まず自分の癖を認識することが第一歩です。 提案内容が繰り返す理由は？ 顧客への提案においても、同じような内容になりがちです。これは、思考に癖があったり、固定化された型に頼りすぎてしまうことが原因と考えられます。こうした癖や固まった思考パターンを打開するための新しい習慣を身につける必要があります。 新しい思考パターンを始めよう まずは、普段の思考を可視化し、書き起こしてみることから始めましょう。各思考のステップで、なぜその結論に至ったのか、共通点を見つけ出すことで、自分の癖を把握できます。その後、それらを一つ一つ克服していくことが重要です。

表現の工夫で印象はどう変わる？ 表現の工夫によって、相手に与える印象は大きく変わることを学びました。まずは基本を理解し、様々なグラフのタイプが持つ理由を踏まえた上で応用するかどうかを判断することが重要です。デザインに意識を向けすぎると中身のないデータ資料になってしまうため、本質を理解し、資料をまとめた上で批判的思考と他者目線を意識して取り組みます。 資料作成のポイントとは？ これを元に、フォントや色合い、グラフなどが見やすくまとめられた資料を作成することを心がけます。過度に凝るのではなく、必要な内容に集中し、感覚的にわかりやすく、好印象を与える資料作成のヒントを得ることができました。 GPTを活用すべき理由 今後はGPTなどを活用し、グラフやフォントの適切さを確認しながら、より分かりやすい資料を作成していきます。読む相手が辛くならないように配慮し、他者目線を考慮した文章や資料を作成するよう努めます。

実践と学びはどう違う？ 都合が合わずライブ授業に参加できなかったため、ロールプレイングで実践する機会を得ました。その中で、学びと実践の間には大きな乖離があること、また実践する際には事前にしっかりと考えることが重要であると実感しました。さらに、これまで学んだ内容が有機的に繋がるように振り返ることで、理解が一層深まったと感じています。 連携の行動はどうする？ 今後、関連組織との連携が増える業務にあたっては、相手の状況や考えを十分に把握した上でどのように行動すべきかを慎重に考え、適切なリーダーシップを発揮することを心がけたいと思います。フォロワーが生まれるような発信を意識するとともに、相手の感情や思いに対する配慮もこれまで以上に大切にしていきます。 面談の伝え方は？ また、フィードバック面談においては、結果を先に伝えるのが適切か、あるいはまずヒアリングを行うべきかについて、改めて考える機会となりました。

自ら問いはどう始める？ 適切な課題を捉えるには、まず自ら「問い」を立てることが大切だと実感しました。ケーススタディを通じて、数字やデータを分解する手法を学び、分解することで問題点が明確になり、解決策を具体的に構築できることを実感しました。 チームの伝え方はどうする？ また、チームの課題を正確に把握するためには、理想とのギャップ、すなわち「問題」を捉え、その内容を的確に相手に伝えることが重要だと感じています。これによって、課題解決へとつながるトレーニングを外部から受けるための土台が築かれると思います。 データ分解で何が見える？ さらに、得たデータを細かく分解し、いろいろと試してみることで、新たな「イシュー」を特定できる可能性があると考えています。以前学んだ内容も踏まえ、遠回りでも実際に手を動かして検証することが重要です。具体と抽象を繰り返すことで、より深い理解と着実な進歩を遂げられると感じています。

本当に伝わる？ 普段の文章作成において、主語や述語の使い方が不十分であることに気づきました。そのため、何よりもまず、相手に正しく伝えることを意識し、文章を構成する必要があると再認識しました。意図が誤解されないよう、伝達内容を明確にする努力が大切だと感じています。 論理は伝わる？ また、プロジェクトにおいて上位者に提案や判断を説明する立場上、論理的な理由付けが不可欠であると実感しました。自分自身に「本当にそうか？」と問いながら、チーム内で議論を重ね、円滑に意思決定を進められるよう努めていきたいと思います。 主張の整理できてる？ さらに、ピラミッドストラクチャーを活用してチームの主張を整理し、話の飛躍がないか、理由付けが状況にふさわしいかどうかを事前に確認することの重要性を実感しました。たとえメール一通であっても、主張と理由が相手にわかりやすく伝わるよう心がけ、常に内容を見直すようにしています。

実務分析の感想は？ 今回の演習では、多くのデータや豊富な情報を基に、実務に即した分析を体験できました。仮説を立てる重要性を実感し、検証の目的を明確にすることの大切さを再確認しました。一方で、考えやすい仮説もあれば、内容によっては仮説の設定に苦慮する面もありました。今後は経験を積み、自然に仮説を立てられるようになることを目指したいと思います。 比較で何が見える？ また、最初の講義で学んだ「分析は比較である」という考え方を再認識しました。検証項目をしっかりと揃えることが、正確な判断に繋がると感じました。自分の業務では自らデータを取得する機会が少ないため、実際に活かせるシーンは限られるかもしれませんが、常に比較項目を揃える意識を持って仕事に取り組みたいと考えています。今回の内容は情報量が多く、フレームワークの理解が十分とは言えなかったため、書籍の読解や講義の再視聴などで定着を図り、理解を深めたいと思います。

文章の組み立てはどう？ ピラミッドストラクチャーを意識して話を組み立てたり資料を作成したりしているつもりでしたが、日常のメールでは相手への配慮が欠けた文章を書いていたと感じました。特に、「日本語を正しく使うこと」や「自身の文章を評価すること」を怠っていました。 伝わる文章はどう？ 上司や部下に対する説明や説得、PLやBSの評価作成、プロジェクトの起案、そして日々のメールでのコミュニケーションが必要です。文章にするのが苦手だとわかったので、口頭や資料に頼らず、積極的に文章を書く習慣を身につけていきたいと考えています。 図解で伝えるのは？ ピラミッドストラクチャーで考えることを意識し、頭の中で組み立てるだけでなく、時には図解して頭の整理や説明に役立てたいと思います。また、メールの文面については「文章を評価する」ことを怠らず、相手の立場を考えてしっかりとチェックする習慣をつけたいと心がけています。

スライドのポイントは何？ スライドを作成する際、まず何を伝えたいのか明確にしてから、適切なグラフや表の形式を選びましょう。スライドを見る人が馴染みのない形式のグラフや表は避け、左から右、上から下の順に配置します。これにより、メッセージが伝わりやすくなります。 資料作成で意識すべきことは？ また、資料を作成する場面では、クライアントとの検討会資料や中間・最終報告資料、自社向け案件事例共有会の資料など、視覚化を意識することが大切です。同様に、社内向けの文書でも読んでもらうための努力が必要です。 文字コミュニケーションの工夫点は？ 文章を書く際は、「読む人はこの表現や構成で読んでくれるか」を考えて推敲することが大切です。特に社内向けのメール通知や作業依頼文、例えばアンケート回答やテスト協力のお願いなどでは、この点を意識しましょう。広告や雑誌を参考にして、どのように読者の目を引くかを学ぶことも有効です。

何故問いが大切なの？ 起こった問題に直面した際、まずはどのような「問い」を立てるかが非常に重要です。この問いの立て方によって、今後の課題解決の方向性が大きく変わっていくと感じました。 どう柔軟に考える？ また、自分の過去の経験だけに頼って「考えたい」「考えやすい」方法で解決策を導き出すのではなく、より本質を見極めるための柔軟な視点が求められると思います。特に、お客さまからの悩みや課題に対しても、安易なアプローチに流れることなく、核心を捉える問いを設定することが大切です。 相談はどう進める？ さらに、問いを導き出した際には、その目的を明確にするために上司に相談し、意見を仰ぐことが効果的です。解決策を提示する場合は、相手の立場に立ち、数値や見やすい資料を使って分かりやすく説明することを意識しています。そして、相談の際には、設定した問いから離れた議論を避け、常に本質に焦点を合わせるよう努めています。

データ分析はどう始める？ 分析は、比較から始まります。問題の定義やデータ分析の目的を明確にし、データの切り口や分析方法、データの効果的な見せ方、さらには仮説を立てる際に有効なビジネスフレームワークを学びました。 手続きの問題はどう捉える？ 手続きのデジタル化率を向上させるためのプロモーション施策を考えることを目指し、どこに問題があるのか、どのように解決するのかを段階的に考えていきます。特に、どの手続きでデジタル化の進行が遅れているのかを把握し、その手続きを行った人のデータを深掘りします。 分析で何が分かる？ 具体的なステップとしては、最初に手続きが紙ベースかデジタルかを確認し、次に属性データや過去にデジタル手続きを利用した履歴で分類します。それらのデータを用いて、なぜその手続きが利用されたのか、またはなぜ利用されなかったのかを分析することで、より深い理解や示唆を得ることができるでしょう。

最適な分解の方法は？ 分解の切り口によって異なる視点が得られることを実感しました。MECEには主に3つの種類があり、無駄と重複を避けるためにはいきなり細かく分けずに進めることが有効であると学びました。階層別、変数分解、プロセス分解を試し、それぞれの分析の対象に合わせた適切な方法を選ぶことが重要です。 医薬品の使われ方は？ 自社が取り扱う医薬品の使用傾向を把握する際にも応用できると感じました。患者層の理解に加えて、別の薬剤を選択する医師の傾向も調査すると、効果的な対策が立てやすくなるのではないかと思います。 データ検証はどうする？ また、毎週の社内ミーティングでは、それまで試したことのない切り口でデータを分析してみます。これまでのデータも同じ切り口で分析可能かを検討し、社内メンバーと重複なく実行できているか確認します。得られた結果から仮説を立て、それに基づいた活動を行い、次週に検証していきます。