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女性

受講生の学び

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なぜ目的意識を持つ？ 私は、目的意識を明確にし、客観的に状況を見ること、そして常に「なぜ？」と問い続ける姿勢の大切さを学びました。自分の見える範囲だけで考えがちですが、視点や視野、視座を変えることで、全く異なる捉え方が可能になると実感しています。また、ロジックツリーなどのツールを活用することで、情報を漏れなく整理し、深堀りができる点も非常に有用だと感じました。ただし、こうしたツールも、自然に活用できるよう日々の訓練が必要だということを痛感しています。 企画業務の魅力は？ 普段は事務作業に従事していますが、今月から企画業務も兼務することになりました。既に動いている業務に参画するにあたり、まずは目的を明確にし、どのようなアウトプットを求められているのか、また相手がどのように受け止めるかを意識しながら進めていきたいと考えています。 日々の実践はどう？ これからは、毎日目に触れるあらゆる事象に対して「なぜ？どうして？」と問いかける癖をつけ、ロジックツリーを自然に使いこなせるようにしたいと思います。具体的には、毎日一定の時間を確保し、実践を通じてこれらの手法をすぐに使える道具として活用できるように努めていきます。

リソース投資の重要性とは？ 仕事の優先順位を決める際、時間や労力といった個人のリソースに対する投資対効果を考慮することが重要です。特に、個々の業務や顧客への投資対効果が低い場合、対応を中止する決断も必要であることを学びました。リソースの数値化は難しいですが、スケジュールに記録することで可視化できます。 会議参加の優先順位のつけ方 現在、私は企画の業務として、研究部隊の様々な会議に招集されています。しかし、全てに参加する必要はなく、研究部隊が十分に対応できることも多いです。企画側から依頼する研究テーマや、研究進捗報告の会議は今後の重要な方向性を決める場であるため、必ず参加します。そのため、会議への参加は能動的に優先順位をつけたいと思っています。 講演会やセミナー参加時の判断基準 会議に出席するかどうかをまず検討し、優先度の高い業務があればそれを優先する意向を上司に報告します。また、個人で調査業務を行うため、講演会やセミナーに参加することも多いです。その際、聞きたい内容があるか、講師の専門性によって自分の検証事項に関連する情報が得られるかどうかを考慮して投資対効果を見積もり、参加を検討したいと考えています。

顧客ペインポイントを探るには？ あいまいな顧客ニーズである「あると便利」という程度では不十分であり、顧客がお金を払ってでも解決したいと感じるペインポイントを解決することが重要であると学びました。ペインポイントを見つけるためには、顧客の徹底的な分析が必要です。 食品業界の顧客分析の難しさとは？ 特に食品業界では、顧客の潜在意識やペインポイントを探るのが難しいと感じました。なぜなら、消費者は目的を持って購入するというより、その場の気分で選択することが多いからです。それでもヒット商品と呼ばれるものは存在するので、それらをさらに分析していきたいと考えました。今後、新しい商品を企画・開発する際には、消費者の具体的な喫食シーンを考慮しながら、よりニーズを満たすものを作りたいと思います。 本当の顧客ニーズを読む訓練をしよう また、顧客の本当の気持ちを捉えられるように訓練したいと考えています。具体的には、講義で言及された「コンビニで新商品を見て、その商品がどのような顧客のどんなニーズを満たすために発売されたのか」を考える練習を日常的に行いたいです。こうした気づきを自分なりにまとめて商品企画に活用したいと思います。

実践で成長するのか？ 学んだ知識を頭で考えるだけではなく、実際にロールプレイングなどで実践することが成長には欠かせないと感じました。私の上司も指摘していましたが、マネジメントにおいても筋力トレーニングと同様に、勉強と実践の両方が必要であるといえます。何度もトライアンドエラーを繰り返しながら成長していくことが肝心です。 イベントで何が変わる？ 今後、時折小さなイベントを提案し、その企画を若手社員に任せていきたいと考えています。自分はサポート役に回り、リーダーシップのトレーニングとして見守るつもりです。これにより、普段は関わる機会の少ない社員とも交流が生まれ、帰属意識が強化されるのではないかと期待しています。 リーダーシップはどう活かす？ 年末に向けたイベントでは、新入社員のサポート役を任されました。この機会を通じて、これまで学んだことを実践に移したいと思います。まず、月曜日にはメンバーのヒアリングを行い、各自の得意不得意を確認します。その上で、どのリーダーシップ行動を取るべきか考え、メンバー主体でイベントに向けたサポートを行っていくつもりです。自分が中心になりすぎないよう注意しながら進めていきます。

問題原因の探求方法は？ 問題の原因を探るためのポイントには、プロセスに分解するアプローチがあります。また、解決策を検討する際には、複数の選択肢を洗い出し、根拠を持って絞り込むことが重要です。例えば、クリック率やコンバージョン率の数値の原因を会社の戦略とそれ以外の要因（プラットフォームに起因するものなど）に分けて考えることが参考になります。 A/Bテストの効果は？ A/Bテストについては、1要素ずつ比較し、なるべく同じ期間でテストを行うことが推奨されます。同じ期間で行わなければ、季節や曜日、時間といった細かい違いによって比較が難しくなります。A/Bテストは広告キャンペーンでの活用が考えられ、広告のビジュアルを変えて検証することや、掲載場所を変えてコンバージョン率を比較することで、不要な場所への広告掲示を避け、コストカットにつなげることができます。 A/Bテストを今後活用するには？ 現在のところ、実際の仕事でA/Bテストを活用できる機会はありませんが、問題解決の方法として非常に効果的な検証方法であると感じています。今後、適用できる場面を見つけ出しながら、他の検証フレームワークも学んでいきたいと考えています。

問題解決のプロセスとは？ 問題解決には明確なプロセスがあります。具体的には、What、Where、Why、Howの6つのステップがあり、この順番を守ることが重要です。まずは、なりたい姿と現状のギャップを把握することが分析の第一歩です。そして、解決方法を考える前に、現状で起きている問題の状況や原因を見つけることに時間をかける必要があります。 自分の思考の癖をどう活かす？ 私の場合、すぐに解決方法（How）に飛びがちです。しかし、自分の考え方の癖を知ることも問題解決において重要です。オープンデータから社会課題を洗い出すのが現在の業務ですが、仮説に対して問題を絞り込む際にロジックツリーが役立ちます。基本的にはチームで取り組むため、思考のプロセスを視覚化・言語化することで、情報共有を齟齬なく行えるようにしています。 データ分析で何を学びたい？ データ分析を体系的に学ぶことで、ロジカルに再現性のあるデータ分析に取り組みたいと思っています。特に、ロジックツリーを作る際には「手書き」を心がけたいと思います。紙に書くことで思考が整理され、重要事項には丸をつけたり矢印を使ったりすることで、優先順位を決めるのに役立ちます。

分析手法のポイントは？ 3C分析やSWOT分析、バリューチェーンなどを用い、自社の状況を客観的に見直すことができました。この結果をもとに、すぐにミーティングで議論できる材料を整えました。 案件とバリューチェーンの実態は？ これまで当社はソフトウェア開発を中心に案件を手がけてきました。しかし、バリューチェーンの観点から見ると、インフラ関連の大型案件は大手建設コンサルタントが上流工程の要件定義から管理し、開発やリリース、保守に至るまで一元管理されていることが明らかになりました。そのため、開発業務は置かれている環境において、代替可能な部分に過ぎないという認識に至りました。 自社戦略をどう見据える？ また、競合他社が多い状況や、顧客が建設コンサルタントという市場に所属する理念を踏まえた上でも、最も重要なのは「バリューチェーン全体を自社で一貫して担うこと」であるという結論に至りました。さらに、AIの脅威がある中で、当社の強みである技術力にAIを積極的に取り入れることで、人的リソースや時間の不足という弱点を補い、AIを活用した新たなプログラムを直接顧客に提供できる市場を見つけ、組織の能力を集中させていく方針です。

AI得意と不得意は？ この講座を通じて、様々なシーンにおいてAIの得意分野と不得意分野を理解し、使いこなすことの大切さを学びました。非常に便利で有能なツールである反面、情報を正確にインプットするスキルが結果に大きく影響することも痛感しました。 AI過信のリスクは？ また、AIに頼り過ぎると、自身の読む力や評価する力といった基本的なスキルが低下する危険性があると感じました。最終的には、自分自身で読み、改善することが求められるため、AIとの付き合い方をよく考える必要があると実感しました。将来、AIに全てが置き換わってしまうという危機感に直面しつつも、人間ならではの重要性を再認識でき、少し安心した気持ちにもなりました。 具体的活用事例は？ さらに、相談や要約、文章作成など多様な場面でAIツールが活用できる可能性を感じました。今回の動画では各ツールに得意不得意があることを知り、状況に応じて使い分けることで、より精度の高いアウトプットが得られる可能性があると感じました。実際の業務においては、言語の壁に苦労する場面が多い中、AIツールを活用して説明資料を作成することなど、具体的な活用法を試してみたいと思いました。

どうすればやる気が？ 仮説と仕事への関心や問題意識の向上が関連するという視点は初めて知り、非常に学びがありました。業務の性質上、どうしても外部の都合に左右されがちで、戦略や仮説をもって進む意味を見失いがちです。そのため、こうした環境下でもどのように考え行動すればモチベーションにつながるのか、管理側として改めて検討する必要があると感じました。 現場でどう適用？ また、例題で扱った仮説立てのフレームワーク（3Cや4Pなど）については、知識としては把握しているものの、実際にどの場面で適用すべきかが不透明でした。実戦形式で考える機会を通じ、知識を実践に結びつける重要性を実感できました。 議論はどのように？ さらに、営業活動におけるモチベーション維持のため、仮説をもつことやその活用法について、マネジメント側で一度議論する機会を設けたいと考えています。 仮説のスキル向上は？ 加えて、仮説立てのスキルを向上させることは、今後のマーケティング活動やリサーチ提案において最も習得すべき点と捉えています。まずは基礎的な考え方を実践し、過去の案件などに当てはめることで、確実にスキルを磨いていきたいと思います。

生徒数未達の原因は？ 最初に、生徒数が計画通り集まらなかったという点に着目し、問題の特定が「生徒数が計画通り集まらなかったこと」であると明確にすべきだと理解しました。費用が多いという回答もありましたが、シンプルに整理するためには、問題に対する回答もロジックツリーやMECEの考えに基づいて、焦点を絞ることが重要だと感じました。 問題解決はどう進む？ また、問題解決には「正しい状態に戻す方法」と「ありたい姿に到達する方法」の２種類があること、そのためには関係者全員で合意形成を図ることが必要だと思いました。特に社内での打ち合わせにおいて、その前提がずれると会議や資料の内容にも影響が出る点を実感しました。 チーム目標はどう決まる？ 一人駐在員としてチームを率いる中で、今年の営業戦略が細かくMECEできていなかったために、チーム員の目標設定が曖昧になっていることに気づきました。そこでまずチーム全体の目標を定め、問題解決の４つのステップ（What、Where、Why、How）を用いて自分なりに分析し、優先順位を決めた上で目標を共有しました。これにより、各個人の目標もより明確に設定できると考えています。

分析の目的は何？ 分析とは、比較によって本質を浮き彫りにする作業であると再認識しました。分析の目的を明確にし、適切な比較対象を選ぶことが、納得感のある結果を導くための基本であると感じています。また、目的に応じた情報の見せ方が存在するという理解も深まりました。 情報整理の必要性は？ ダイバーシティ推進の担当として、社内の属性割合や勤務実態の定量データ、そしてアンケート結果といった定性データを扱う機会が多い中で、まずは情報の用途や目的を明確にすることの重要性を改めて認識しました。必要な情報をより深く掘り下げ、検討していくことが今後の課題です。 多角的視点はどう？ また、自分だけの視点に偏らず、他者の意見を取り入れることで、多角的な視点から情報を集約したいと考えています。こうすることで、より客観性の高い分析が可能になると実感しています。 透明な分析方法は？ 一方で、分析の目的に応じた仮説設定が、恣意的に都合の良い情報操作につながるのではないかという懸念も感じています。今後の学びを通じて、この疑問に対する気づきを得るとともに、より透明性のある分析手法の習得を目指していきたいと思います。

カフェで何を学んだ？ 先日の授業では、別の事例紹介に続いて、カフェを例にとってPL構造の復習を行いました。 数字で何が見える？ PLを理解する上で、大きな数値をもとに全体概要を把握し、各項目を比較することが重要であると実感しました。また、事業が提供する価値と照らし合わせる視点も非常に印象的でした。 シンプルな構造は？ カフェという事例は、売上、原価、販管費といった要素がわかりやすく、単店舗飲食業というシンプルなビジネスモデルであるため、提供価値の違いによるPL構造の変化が理解しやすかったです。 今後の取り組みは？ 今後は、以下の点に注力したいと考えています。 ① 今期の予実分析時にPL構造を再確認する。 ② 担当事業のPLについて、提供価値との整合性を再検証する。 ③ 現業界内での競合企業や、将来のターゲット市場の企業を複数社分析し、比較対照する。 業界特性はどう？ また、業界ごとにPLの構造特性がある中で、業界全体の傾向から大きく逸脱する例が存在するのか、さらに提供価値とコストのバランスを評価するための普遍的なKPIがあるのかについても、今後の検証課題として気になりました。