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20代の女性

受講生の学び

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全体の学びは何？ 今回の講義では、主に以下の３つの学びを得ることができました。 論理的思考はどう育つ？ まず、論理的思考力についてです。これまでは抽象的あるいは曖昧な言葉で自分の意見を伝えてしまうことがあったと気づきました。論理的思考力とは、誰に対しても納得してもらえる発想や発言のことであり、意図をもって具体的に言葉を選ぶ必要があると改めて認識しました。 考えの偏りはなぜ？ 次に、人の思考には偏りがあるという点です。ドラックストアの演習では、商品を物として並べるという視点からしか考えられず、目の前にあるものだけに意識が向いてしまっていたことを実感しました。これまでは批判的に物事に向き合うとき、自分の思考や前提にまで目を向けることが少なかったため、自分自身の考え方にも偏りがあると学び直す機会となりました。 ３つの視の本質は？ 最後に、視点・視座・視野という「３つの視」についてです。目の前の問題にばかりとらわれがちな自分に対し、さらに広い視野で物事を捉える必要性を感じました。視点は目の前の問題、視座は自分自身、そして視野は短期的・部分的なものに限定されがちなため、この３つの視を意識することで、より広く深い視野で問題解決に取り組むことが大切だと学びました。 実践でどう活かす？ 今後は、ビジネスシーンでは人事施策の企画などの場面で、「３つの視」やMECE、具体と抽象の考え方を用いて、問題を広く深く捉え、よりインパクトのある提案を目指していきます。また、プライベートシーンでも、友人や家族などとのコミュニケーションの中で自分の考えを正しく伝え、相手の意図を正確に汲み取ることに努めたいと考えています。そのためにも、自分や他者の前提や思考の偏りを理解し、適切にコミュニケーションができるよう日々意識を向上させていきます。 具体策は何か？ 具体的には、企画業務やチームとのコミュニケーションにおいて、まず自分の考えやアイディアに対して本当にほかの選択肢はないかと批判的に問い、３つの視の観点から確認します。また、目の前の問題についてはMECEの考え方を用いて細分化し、より明確に捉えられるよう努めていきます。

どう学ぶべき？ 不確実性の高い環境では、正解を探し続けるのではなく、まず動きながら学び、仮説を立て実行し、確かめることが大切だと学びました。まずは現状を観察し、仮説を立てた上で実際に行動し、その結果から次のステップへと進むというプロセスが、さまざまな業務場面で役立つと感じています。 課題は何だろ？ 自分の業務においては、単なる作業の実行に留まらず、常に課題意識を持ちISSUEを見つけて取り組むことの大切さを実感しています。今は日々の業務に追われる中で、仮説を意識して行動する機会が十分ではないため、今回の学びを整理し、実践に活かしていく必要性を感じました。特に、営業、カスタマーサポート、経理など、各業務での活用可能性を実感しています。 商談は上手？ 営業では、お客様の現状が不明なまま商談が進むことが多いため、まず事前に仮説を立て、対話を通して状況を検証しながら進める姿勢が求められます。商談を始める際には、まずお客様の課題を明確にし、そこから適切な提案につなげる方法を意識したいと考えています。 問題の原因は？ カスタマーサポートの現場では、不具合の検証やお客様からの問い合わせに対して、事象を整理し仮説を立て原因の絞り込みを行うことで、より的確な対応が可能になると期待しています。同様に、経理業務においても、仕訳や処理の判断など、状況に応じた柔軟な対応が求められる場面で仮説思考が活かせると考えています。 状況はどう？ また、社内の他の業務においても、VUCAのような不確実な状態は存在します。そのため、まず状況を観察し判断してから行動するという考え方を、今後はさらに意識して実践していくつもりです。 従来と何が違う？ これまで私は、業務において「正確さ」や「ミスをしないこと」を最重視してきました。特に経理や顧客対応に関しては慎重さが求められるため、「まず動く」というアプローチと従来の価値観との間にギャップを感じています。今後は、リスクを抑えながら小さな実践を積む方法や、より高い精度で検証を行う具体策についても学び、両立させていきたいと思います。

解決策を考える際の注意点は？ 課題を与えられた際には、まずどのように解決するかに意識が向きがちです。その結果、【what】や【where】の考察が後回しになってしまうことがあります。この講義を通じて、現状と理想の姿とのギャップを定量的に把握する重要性を学びました。具体的な数値が示されているにもかかわらず、それを使わずに仮説を立て、解決策を考えていた自分に気づくことができ、とても良かったです。 新たな思考法は役立つのか？ さらに、ロジックツリーの活用方法についても新たな知見を得ました。通常、条件を先に考え、その条件に合うアイデアを生み出そうとする方法を取ることが多いですが、具体的な打ち手を先に考え、その後条件に当てはまるものを選ぶアプローチが新鮮でした。このような思考法があると知り、非常に役立ちました。 理想と現状のギャップを埋めるには？ 顧客との対話においても、理想の姿やあるべき姿の合意を得て、現状とのギャップを埋めていくことが重要です。【what】や【where】を考える前に、まずあるべき姿や望む姿を明確にする必要があります。採用活動においては、人材とのマッチングを図るために具体的な数値に落とし込むことが少ないですが、目標を見失わないように定量データでコンセンサスを取ることを忘れないようにしたいです。また、大きな目標の上にKPIとしての数値目標を立てることも重要だと感じました。 どのようにアイデアを整理する？ さらに、用件定義を行った上で解決策を考える際に行き詰まった時には、先にロジックツリーを用いて要素を分解し、その後要件に当てはまるものを選ぶという方法も有効だと分かりました。 1. 顧客との会話の中で都度目標の確認を行う。 2. KPIを設定する。 3. 必ず現状とのギャップを考える。 4. ギャップの原因やボトルネックを調べるために定量データを活用する。 5. アイデア出しで行き詰まったら、ロジックツリーを使ってアイデアを並べ、要件に当てはまるものを選定する。 これらのポイントを念頭に置き、今後の業務に活かしていきたいと考えています。

仮説構築のポイントとは？ 仮説を立てる際のポイントとして、以下の二点が重要であると学びました。 まず、複数の仮説を立て、そこから絞り込むことが大切です。最初から決め打ちにせず、他の可能性を探ることで幅広い視点を持つことができます。また、仮説同士に網羅性を持たせ、異なる切り口で考えることも必要です。具体的には、3Cや4Pなどのフレームワークを活用することで、多様な視点から仮説を構築することができます。 データ評価の重要性を理解する 次に、仮説を検証する際のデータ評価についてです。単に目の前の数字を比べるのではなく、平均値や割合など、どの指標を比較するかを慎重に選ぶことが重要です。データの取り扱いについても、自分に都合の良いデータだけを集めるのではなく、必要なデータを自ら取りに行く姿勢を持つことが求められます。これにより、仮説はより説得力のあるものとなります。 実証実験の成功をどうつなげる？ 今週の学習では、「複数の仮説を立てる必要性」や「自分の都合の良いデータだけをとらない」といった点の重要性について改めて学ぶことができました。実証実験においては、これらのポイントが本来最も重要であるにもかかわらず、見落とされがちです。新規事業においては、実証実験の成功要因や失敗要因を特定し、次へと繋げるためにも、責任を持って仮説検証を行う必要があります。 目標達成のための仮説設定 私の担当フィールドでは、目標達成に向けたキーファクターを見定めるために、複数の仮説を自分なりに設定したいと考えています。具体的には、以下のステップを意識して進めていきたいと思います。 - 実証実験の検証目的を見直す（現地側と調整可能な範囲で行う） - 検証目的に沿って仮説を洗い出す（いくつかピックアップし、検証項目を絞る） - 実証実験の目標値を先方と合意する これらを進めるにあたり、今週の学習で特に印象に残った「複数の仮説を立てること」や「自分の都合の良いデータだけをとらない姿勢」を常に意識して実行していきたいと考えています。

仮説を立てる重要性とは？ 仮説を立てる際には、「複数の仮説を立てること」と「仮説の網羅性」が重要です。まず、仮説の立て方のポイントとして、「知識の幅を広げ、耕しておく」「ラフな仮説を作る」ことが挙げられます。知識の幅を広げるためには、「なぜ」を5回繰り返したり、別の観点や視点から見ることが重要です。これにより、あらゆる切り口での仮説立てができ、「複数の仮説を立てること」に繋がります。一見関係ない情報や常識はずれな仮説であっても、新しい事柄が見えてくる可能性があるため、発想を止めないことが大事です。 仮説検証の効果的な方法は？ 次に、仮説を検証するポイントとして、「必要な検証の程度を見極める」「枠組みを考え、情報を集めて、分析する」「仮説を肉付けする、または再構築する」があります。例えば、3Cや4P、5つの力といったフレームワークを使い、必要な検証の程度を見極めます。その後、情報を集め、分析を行い、仮説と実際の結果が一致するかどうかを確認します。予想通りの結果でなければ、仮説の再構築を行います。 ターゲットを定めた企画立案のポイント 次に、キャンペーンの企画立案に関してです。現状としては、売上向上が目標ですが、ターゲットを定めずに漠然と企画立案を行っている状態です。これを改善するためには、ターゲティングを適切に行い、自社の強みを活かすような企画を実施することが重要です。また、プロモーションもターゲットに合わせて変化させる必要があります。 新規事業のターゲット特定はどう進める？ 新規事業を行う際のターゲットの特定については、自社で持っているデータと一般的にオープンなデータを組み合わせることが有効です。さらに、アンケートなども活用して仮説を立てることが求められます。具体的なプロセスとしては、①顧客ニーズの推測と自社の課題の明確化、②仮説を立てる、③実際のデータを基にした分析やフレームワークの活用、④仮説が正しいか確認し再構築、⑤実運用、⑥立てた仮説が正しかったか効果検証、の順に進めていきます。

複数の価値が生む魅力とは？ 一つの価値だけでは魅力的に映らない商品も、複数の価値を組み合わせることで、他社商品よりも魅力的に感じられることがあります。こうした強みの組み合わせによって、差別化できる領域を見つけ出すことが重要です。 マーケティングの基礎を理解するには？ マーケティングの基礎には「セグメンテーション」「ターゲティング」「ポジショニング」があります。セグメンテーションとは、人々を同じニーズや性質を持つ固まりに分けることです。これには、人口動態、地理的、心理的、行動的などの変数を用いて、商品特性に合わせて適切に分けることが求められます。 ターゲティングは、セグメンテーションで分けた集団の中から、具体的に標的とする固まりを選ぶプロセスです。市場規模、成長性、競合状況、優先順位、到達可能性、反応の測定可能性の6つの基準から評価します。これにより、経営資源を効果的に配分し、費用対効果を高めることができます。 自社製品の優位性をどう築く？ ポジショニングでは、自社製品をターゲット顧客に好ましい形で認知してもらうための計画を立てます。ポジショニングマップを使用し、顧客ニーズに合わせた訴求ポイントを2つの軸により表現して、自社製品を優位な位置に置きます。これにより、製品の魅力を一目で理解させることが可能です。 広告施策を立案する際は、ターゲティング、セグメンテーション、ポジショニングを考慮し、マーケティングの方向性に沿った内容であることを確認します。プロモーションに当たっては、顧客の共感を得つつ、差別化できる訴求ポイントを意識することが大切です。 差別化が機能しない時は？ 商品の差別化については、どのような競合が存在するか、そしてその商品がどのように競合との差別化を図るのかについて、ポジショニングマップを活用して考えることが求められます。ターゲティングやセグメンテーションがうまく機能しない場合は、商品の特徴、顧客のニーズ、利用シーンを見直し、戦略を改めて考える必要があります。

顧客視点が差別化の鍵？ 差別化戦略を考える上で、どの顧客に届けたいかを決めることが重要だとわかりました。顧客にとって価値が訴求できるか、固定観念に縛られず顧客視点で競合を意識することが、施策を考える上での重要なポイントです。また、模倣困難性の構築には歴史条件や因果関係の不明性、社会的な複雑性が絡んできて、単なる技術力だけでなく自社独自の顧客との関係性も含まれることが理解できました。どのようにそのネットワークをビジネスの中で活かしていけるか、今後考えていきたいです。 新規事業において別物を考え続ける理由は？ 特に印象に残ったのは、動画の中の「ちょっとした差異ではなく、全く別物を考える」という言葉です。新規事業を考える上で、既存の仕組みの中にアイデアを無理やり入れ込もうとするのではなく、新しい仕組みを考え続けたいと思います。 ビジネスモデルの検討に重要な視点とは？ 自身の業務は新規事業開発であり、自社の強みや独自性を入れ込みながらどのようなビジネスモデルが考えられるか検討する必要があります。まず、誰に対して価値を提供するのかを考え、3CでいうCompanyの分析をしっかり行うことが大切です。ただ、自社の独自性を活かしたモデルを意識して考えるのは非常に難しいと感じました。 フレームワークの実践で得られる効果は？ また、差別化戦略では今後のビジネスプランの立案において、どのような施策を打ち出していくかが重要です。VRIO分析を用いて説明することで、より納得感のあるものができると感じました。 テクノロジーで可能にする新しいビジネスとは？ 学んだフレームワークを身近な企業で実践し、チームメンバーに共有することも考えています。例えば、SWOT分析やバリューチェーン、VRIO分析を既存の事業で行ってみることです。現在の業務においては、自社の強みや独自性を考えるのは難しいので、「テクノロジーで可能になるビジネスは何か」という観点で間口を広げて考えてみたいと思います。

AI発展の背景は？ AIの発展背景について問われた際、これまで小手先な知識で使っていた自分に気づかされました。歴史的に発展したビッグデータやアルゴリズムが現在の生成AIを形作っていると理解すると、生成AIが掛け算の一要素としてさらに進化し、今後信じられないスピードと規模で変化していくのだろうと感じます。 初期AIの限界は？ 例えば、2019年ごろに登場したある初期の生成AIでは、短文の処理はできても、前文を考慮した返答やリアルタイムな情報のアウトプットは不可能でした。しかし、そこから十年も経たずに、現在では莫大なデータ処理や画像映像処理など、複雑で高度なタスクに対応できるようになった点に改めて驚かされます。ただし、ハルシネーションが発生することもあるため、AIの出力を鵜呑みにせず、常に人間の判断が求められます。また、各エージェントには得意・不得意があるため、「どの場面でどのAIを使うのが適切か」を見極める力が重要だと感じました。 AI活用の違いは？ 現状、メール作成、議事録やスライド資料の作成、リサーチ、議論の壁打ちなど、さまざまな場面でAIを活用していますが、「文章生成領域」「推論領域」「画像映像処理」といった各領域でAIのアウトプットが異なります。これらの違いをしっかり認識せずに使用すると、結果が期待通りにならないこともあるため、各AIの用途を明確にする必要性を感じています。 Gammaの特徴は？ また、今回の交流でスライド作成が得意なAI「Gamma」を初めて知りました。より効果的かつ効率的にAIを活用するため、どのようなAIが存在し、その特徴が何かを整理していこうと思います。 授業での課題は？ 授業内では、ハルシネーションやセキュリティ問題、求める回答を得る難しさといった課題が挙げられており、多くの点で共感する意見がありました。こうした問題に対して、どのように対処しているのか、コツやノウハウがあればぜひ知りたいと感じました。

プロセス分解はどう？ 原因の分析では、プロセスに分解することが重要です。商品が購入される際には、生活者は多様なプロセスを経ており、これらのプロセスには様々なパターンがあります。まず、これらのパターンを分類し、さらにプロセスごとに分けて考えると良いでしょう。候補を絞り込む際には、まず広い視点で選択肢を洗い出し、その上で排除する根拠を準備します。 仮説はどう立てる？ 原因仮説を立てるときは、思考の範囲を広げることがポイントです。ここで役立つのがフレームワークと対概念の活用です。例えば、3Cフレームワークは自社、競合、顧客の観点から分析します。一方、対概念では競合を超えた広い範囲、例えばカテゴリ市場などで仮説を立てることができます。複数の案を比較・検証する際には、条件を揃えて判断することが求められます。 購入プロセスは？ 商品が購入されるプロセスとしては、ブランド力がある場合を除けば、次のような流れがあります。まず、商品が目に留まり（パッケージの印象）、次に興味を引き（パッケージ表面の文言）、さらに商品説明を読んで納得し（手に取る）、最後に購入される（かごに入れる）。購入後、消費者に良い商品体験を提供することでブランドイメージが形成され、繰り返しの購入につながります。リピーターが少ない場合には、この商品体験がプラスイメージでない可能性が考えられます。一方で、販売場所が十分にあるのに新規顧客が増えない場合には、このプロセスに分解して原因を特定すべきです。仮説は3Cに加え、それ以外の視点からも考えることが大事です。 魅力の伝え方は？ また、どのような商品が消費者の目に留まるのか、どのようなキャッチコピーが購買意欲を刺激するのか、一般の消費者と商品ターゲットの購買プロセスについて理解を深める必要があります。そのためには、まず自身が商品を購入する際に何を基準に判断しているのかを考えることを心掛けると良いでしょう。さらに、店頭観察やアンケート調査を実施することもおすすめです。

どうやって問題を整理？ 問題解決の第一歩は「何が問題ないのか」を具体的に整理することです。この際、関係者間で「あるべき姿」と「現状」に対する共通認識を持つことが重要です。基本的な流れは、①「何が問題か？」②「どこに問題があるか」③「なぜ、問題が起きているか」④「どうするか」ですが、必ずしもこの順序に縛られる必要はなく、各ステップを行き来することが求められます。 ロジックツリーは有効？ ロジックツリーの活用により、全体像を意識しやすくなります。MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）の考え方に基づいて、意味のある方法で問題を分けることが肝要です。 売上回復の道は？ 売上が低迷している商品のリニューアルを考える際には、売上を回復させる目標を新規購入者の獲得なのか、離脱者の呼び戻しなのかによってターゲットやパッケージの方向性が変わってきます。関係者間で売上回復の基準を共通認識として持っていることが必要です。提案を説得力あるものにするためには、MECEを活用して効果的な方向性や代替案を提示します。 市場分析は足りる？ プロダクトアウトの新商品の方向性を検討する場合には、市場分析が不足している段階で商品化が決定されたケースもあります。例えば、コンセプト調査を行ったものの生活者の反応が芳しくない場合、ロジックツリーを通じて問題の仮説を立て、検証し、解決策を模索します。 選択肢は適切？ アンケート調査では、選択肢設定にMECEを用いることで効果的な結果を得ることが可能です。 プロセスの流れは？ 商品化作業に取り組む際のプロセスは以下の通りです。まず、問題の共通認識を揃えるためにデータ収集を行い、関係者間で問題認識を共有します。次に、チームでロジックツリーを用いて網羅的に「Where」「Why」「How」の案を出し、それに基づいて方向性の第一候補と代替案に絞り込みます。その後、経営陣にこれを共有します。

数字の裏に何がある？ 数字の裏に経営戦略や会社が力を入れている部分が見えることが興味深かったです。また、数字の裏にはさまざまな情報が隠れていることも学びました。例えば、材料の原価が低いからといって必ずしも販売原価率が低くなるわけではないなど、その理解には他の部署の知見や情報が非常に助けになることがわかりました。 会社の健康状態をどう理解する？ 具体的には、会社のビジネスモデルや経営状況を理解するために、日常的に決算短信などを通して会社の健康状態をチェックするのはもちろん、経営会議や取締役会などに出席してトップがどのような判断をしているのか理解したいと思います。例えば、経常利益率から負債の返済状況を踏まえた健全性のチェックなどです。 海外拠点で何を学ぶ？ また、海外拠点のマネジメント業務においては、経常利益率から税率や負債返済状況、販売状況の伸び方などを理解することが重要です。市場で競合他者がどのような戦略で営業活動を行っているのかも把握したいと思います。 競合他社との違いは？ 実際に、自社と同じ業界の競合他社のPLを見比べてみました。自社と比べると、売上総利益は競合他社の方が高かったものの、経常利益率は自社の方が高いことがわかりました。これは、国内の親会社の生産・販売規模は競合他社の方が大きいが、当社は海外拠点での売上が大きいためで、営業外収益に持ち株会社の収益が加算されているためです。また、競合他社の製品単価は低いのに売上原価率は高いことも発見しました。これは販売価格が低いため原価率が高くなるということです。 誰から学ぶべきか？ 営業の同期に話を聞くことで、競合他社の販売戦略や生産効率性などのリアルな情景を想像することができ、数字と実際のビジネスモデルのイメージがより分かりやすくなりました。また、他の部署や経験豊富な上司に聞くことで理解を深めていきたいと思います。距離の近さや聞きやすさも、改めて会社を見直して良い点の一つだと思いました。

プロトタイプの意義は？ 今週の学びは、プロトタイプを作り共有する力を実感した点にあります。頭の中で考えているだけでは見えてこなかった課題や視点も、形にして見せることで他者からのフィードバックが得られ、自分ひとりでは気づけなかった点や改善につながる方向性が浮かび上がりました。特に、「完成していなくてもいい」、「とにかく見せて意見をもらう」というスタンスが、新しい価値や学びを生み出すことに大きく寄与していると感じました。デザイン思考の「つくって考える、対話して深める」姿勢は、変化が激しく正解が一概に決まらない現代の仕事において、大きな武器になると実感しています。 提案の伝え方は？ 私の仕事では、データ活用やDXを推進する中で、提案内容の伝え方が常に課題となっています。例えば、勉強会の構成やダッシュボードの設計、展示会のコンテンツなどを一人で考え抜くのではなく、早い段階で仮の構成やプロトタイプをチームや対象者に見せ、反応を確認することで、よりニーズに沿った形に近づけることができると感じました。このプロセスは、関係者との共創を促すきっかけともなり、プロトタイピングが単なる手法以上の意味を持つことを教えてくれました。 改善の具体策は？ 今後は、以下の3点を意識して実践していきたいと思います。まず①「たたき台」を意図的に作ることです。提案資料やイベント構成は、一人で完成させる前にドラフトを共有し、意見を募る仕組みを取り入れます。次に②フィードバックをもらう文化を育てる点。同僚や他部署とプロトタイプを見せ合い、意見交換をすることで、互いにアイデアを磨き合う習慣を作りたいです。そして③受けた反応をもとに柔軟に変更すること。まず出してから修正するといった循環を業務の進め方に定着させ、迅速な改善を図ります。 これらの取り組みを通じ、完璧なものを最初から求めるのではなく、共により良いものにしていくというマインドセットをチーム全体に広げていきたいと考えています。