戦略思考入門

捨てる勇気が戦略を進化させる

戦略における「捨てる」とは? 今週は、戦略における「捨てる」ことについて学びました。実践課題を通じて、ROIを用いて優先順位を決定する判断軸が存在することを理解し、自分の1時間あたりの利益を意識して仕事に取り組むべきだと感じました。また、顧客の会社や市場の成長度合い、当社への貢献度など、さまざまな判断基準があることも改めて学びました。 「捨てる」ことで何が変わる? 「捨てる」ための意識として、いくつかのポイントを強調したいと思います。まず、捨てることで顧客の利便性が向上することがあります。また、昔からの惰性で行動しないことや、専門的なことは専門家に任せることも重要です。これらの意識を持つことで、効果的な戦略を立てることができるでしょう。 トレードオフをどう決断する? 戦略を立てていく中で、トレードオフが発生する場合があります。その際、何を「捨てる」か決断し、意思決定を行うことが必要です。私は営業部署に所属しているため、案件対応を進める際に、これらの判断基準を念頭に置いて工数を決めていきたいと思います。判断が難しい場合は、上司と相談しながら、判断の根拠となる材料(ROIや顧客の貢献度)をもとに決定していきます。 プロジェクトでの「捨てる」選択 現在携わっている新規プロジェクトでは、トレードオフが生じていないか分析中です。トレードオフ状態にある場合は、プロジェクトメンバーと共に何を「捨てる」かを決め、意思統一を図っていきます。業務においては、重要な判断基準をデータとして手元にまとめておくことが有用です。新しいプロジェクトを進める際にも、必要に応じて「捨てる」選択を行い、方向性をメンバーと共に決定していくことを意識するようにします。

クリティカルシンキング入門

ピラミッドストラクチャーで問題解決!自分も挑戦してみたくなる学び

イシューの明確化とは? 問題に対してイシューを明確に定めることが問題解決の鍵となります。与えられた数字にひと手間加えて、さらに深堀りして解決策を導き出すことが重要です。この「ひと手間加える」という行為は、発想の転換や疑問を持つこと、つまりクリティカルシンキングに繋がります。 復習で得られるものは? これまで学んできた内容が詰まった例題でしたが、自分の中でまだ完全に落としきれていない箇所もありました。そのため、学んだ内容を改めて復習しようと考えています。 イシュー設定の三つの留意点 イシューの留意点として、「①問いの形にする」、「②具体的に考える」、「③一貫して押さえ続ける」が挙げられます。この中で「③」に関しては話が外れてしまう経験があります。したがって、今後イシューを考える際にはこれら三つの留意点をしっかり意識します。 問題解決における協力の意義 会議のファシリテーターや解決策を話し合う会議、そして後輩からの業務相談や自分自身の仕事の悩み解決など、解決策が必要な場面では、相手と一緒にイシューを明確化する作業を行うよう心掛けます。自分の問題解決においてはピラミッドストラクチャーを意識して考えるようにします。 スキル向上への努力方法は? 適切なイシューの設定と深堀りは、何度も実践することで身に付く技術だと思います。まずは自身の仕事の悩みや課題を題材に取り組んでみます。 会議を成功させるには? これまで解決策が出せず会議が脱線して終わることが多々ありました。今後は適切なイシューの設定と深堀りを行い、イシューの留意点「①問いの形にする」「②具体的に考える」「③一貫して押さえ続ける」を押えて進めていきます。

データ・アナリティクス入門

データ分析の本質を学ぶ喜び

分析手法とは何か? 分析とは比較を通じて行われ、仮説を立てた後にデータを収集・加工することで得られる気付きが重要なプロセスです。定量分析の視点としては、インパクトの大きさ、ギャップ(差異)、トレンド(変化)やばらつき(分布)、パターン(法則)を考えることが重要です。データの代表値として単純平均、加重平均、幾何平均などを使い、ばらつきを見るためには標準偏差をとらえる方法が有効であることが分かりました。また、データを扱う際には、加工してビジュアル化することで一目で理解できるグラフを作成することも重要なプロセスです。 データの特異点をどう見つける? データ分析ではまず平均値を考えがちですが、データの散らばりから特異点を見つけることも重要だと分かりました。そのため、業務(調査系)で平均値のデータを参照する際は、背景に注意し、表面上の見栄えに騙されないよう気を付けたいと思います。また、実証実験で扱うデータについても、属性ごとのデータを無作為に取って平均値を出すのではなく、何と比較するのかを念頭に置き、そのデータで何を伝えたいのかを考慮してデータ分析の設計を進めたいです。今週のGailで学んだように、グラフには特性があり、自分の伝えたいデータをどのようなグラフを使って表現するかを慎重に検討することが重要です。 幾何平均やグラフをどう活用する? 今回学んだ幾何平均は耳慣れない単語だったので、自分でもう少し調べてみたいと思います。また、エクセルなどでよく使うグラフごとの特性について詳しく調べ、どんな場面でそのグラフを使用すべきかを理解できるようにしたいです。今回の学びを定着させるために、実証実験でデータ取得を検討しているメンバーに共有する予定です。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

日々の振り返りで磨くリーダー像

リーダーの意識は? リーダーシップにおいては、行動や能力だけでなく、潜在的な意識も大切だと感じています。理想のリーダー像を考えるとき、つい行動や能力に目が行きがちですが、意識を深めることでより良いリーダーになれると実感しています。 日々の行動は? 誰にでもリーダーシップは備わっており、日々の当たり前の行動を積み重ねることで信頼関係が築かれていくものです。自身のリーダーシップ像を明確にするため、この講座で学んだ内容を言語化し、目標を設定することで、着実に前進していきたいと考えています。 対話のコツは? また、初めの指示出しや業務の背景説明、メンバーのサポートのためには、彼らの経験や能力を正しく把握し、強みだけでなく苦手な部分を見つめなおすことも重要だと気づきました。一方的な一方通行ではなく、対話を重ね、相手の反応に合わせたコミュニケーションが業務を円滑に進める鍵となります。 具体質問は? 実際の業務では、メンバーが不安を感じたときに、一度全体を見渡すのではなく、「ここはどうだろう?」「必要な情報は何か?」と具体的な質問を重ねて、相手が自分の考えを言語化しやすい環境を作る工夫をしています。さらに、自分の伝え方が速過ぎたり、前提や過程の説明が不足してしまうことを反省し、相手に合った説明方法を常に意識するよう努めています。 意識の振り返りは? そして、行動や能力だけでなく、日々の振り返りを通して自身の意識も醸成していくことが重要です。帰宅中や寝る前に一行でも良いので、その日の気づきを振り返る習慣を取り入れています。しかし、具体的な行動計画の定着はなかなか難しいため、ほかの方々の工夫や知恵も参考にさせていただければと思います。

デザイン思考入門

受講生のプロト挑戦と成長記

ユーザーの反応はどう? ユーザーからのフィードバックをもとに改良を重ねることが、成果向上の鍵だと実感しました。そこで、ユーザーの反応をスピーディーに得る手法を検討する必要性を感じています。具体的には、デザイン画や模型など、素早く形にできるプロトタイプの作り方が効果的です。フィードバックは、見た目、機能、使用感という3つの観点で捉えることができ、何を試したいのか、何を確かめたいのかを明確にして適切な手法を選ぶことが重要と感じました。 生成AIの可能性は? また、多くの受講生が生成AIを活用していることにも驚きました。ビジュアル化の面で、今後は私自身もこの技術を積極的に活用していきたいと思っています。 プロトタイプの意義は? 私自身の業務に当てはめると、扱う教材をどのように現場で使っていただくかを検討する役割があります。例えば、現場の指導提案を行う際、いきなり詳細な資料を持ち込むのではなく、まずはプロトタイプとして提案内容を形にし、意見を求めたり実際に使用してもらったりすることで、改善の余地を探ろうとしています。 プロトタイプの罠は? ただし、プロトタイプにこだわりすぎるとスピード感を失い、作成したものに固執してしまうリスクもあります。私自身は、商品開発の立場ではないからこそ、営業、マーケティング、開発といった異なる部門と連携し、情報を共有することが、よりよい企画へとつながると考えています。 十分な準備はどう? 今回の課題に取り組む中で、これまでの積み重ねがプロトタイプの精度を大きく左右することを痛感しました。自分なりに検討はしたものの、他の受講生に比べると十分な準備ができておらず、反省すべき結果となりました。

データ・アナリティクス入門

未来を切り拓く!仮説思考の力

仮説はどう整理する? 複数の仮説を立てる際には、その網羅性と分類が重要です。過去の失敗を分析する場合や、将来の事業の成功を予測する場合には、3Cや4P分析を活用して仮説を立ててみると良いでしょう。 データ収集はどうする? 仮説を裏付けるためのデータは常に存在するわけではありません。必要な情報を収集する場合、誰に何をどのように聞くべきかを慎重に考える必要があります。都合の良い情報だけを集め、他の可能性を排除しないようにする意識も大切です。この姿勢は「関心や問題意識のないところに仮説は生まれない」というマインドセットにも通じています。 市場特性の見極めは? 3Cや4Pの視点で現在のビジネス状況を正しく理解することが不可欠です。しかし、市場や業界、製品が特殊な場合には注意が必要です。例えば、医療業界ではエンドユーザーが患者であり、購入決定権を持つのは医療者であるケースがあります。広告制限のある製品については、適切な顧客設定と検証が必要です。自社だけでなく、関わるグループ施設市場を含めた3C、4P分析も有効です。 3W1Hで速さは向上? 仮説の3W1Hを繰り返すことでビジネススピードが向上します。過去と未来の仮説を分けて分析し、サイクルを回すことが必要です。たとえば、大型コンペの参加が有効だったか、その前後の効果や成功の分析、次回の見込みや採用率の変化が周囲に与える影響の予測を行います。 Excel作業改善のコツは? データの比較基準が異なる場合、データの取得、加工、単位や見え方の統一が課題になります。実際の分析開始前の準備段階でのExcel作業に多くの時間を費やすことが課題となっているため、この点のスキルアップが必要です。

戦略思考入門

戦略的ゴール設定で未来を切り拓く

戦略と戦術の違いは? 戦略と戦術を意識的に分けて実践する大切さを再認識しました。特に戦略においては、明確なゴール設定が必要であり、現状分析、現状とゴールの差分を埋める過程の描き方、それぞれの能力向上が求められると感じました。また、時間と労力が有限である中で、同じ時間で最大限のアウトプットを出すために、「選択と集中」のもとで現状から道筋、そしてゴールを明確に捉え続ける必要があると思います。 組織の拡大は順調? 現在、新規事業のマーケティングからインサイドセールスを一人で立ち上げ、徐々に採用を行ってメンバーを拡大し、組織と体制を構築している段階です。短期的な数字の目標を追いながら、中長期的な組織の戦略・予算を策定し、メンバーの育成や組織作りを行う必要がありますが、現状では優先順位や行動指針がぼやけています。この学びを通して、それらは個別のミッションではなく、一つのゴールに向けて考え行動していることであると再確認できました。改めて最終ゴールを捉え直し、それぞれの領域ごとの現状を見直し可視化することで、根拠を持った行動や方向性の打ち出しを進めていきたいと考えています。 現状整理は進んでる? まずは、担当している領域はもちろん、関連する領域も含めて現状を整理します。その上で、現状を可視化し、周囲のメンバーとの認識のズレを埋めます。事業のゴールを明確にし、上司を含めた捉え直しを行い、ズレがないか確認をします。ToDoを立てる際にも、それが本当に必要なものか、目的とゴールは何であるかを常に考える癖をつけます。市場としては後発のプロダクトを新規事業として扱っているため、今まで市場を拡大してきた他社の戦略や戦術についても再評価を行います。

生成AI時代のビジネス実践入門

仮説で切り拓く挑戦の道

仮説検証の効果は? 今週の学習を通じて、仮説を立て検証することの重要性を改めて実感しました。まず、ISSUEを設定し、その仮説が正しいかどうかを多角的な視点から検証する思考プロセスが有益であると学びました。 文脈理解はどうなってる? また、生成AIの文脈理解にも印象を受けました。たとえ同じ言葉でも、状況によって意味が変わるため、文脈に基づいた判断が不可欠だと感じました。以前、生成AIに質問した際、期待する回答が得られなかった理由は、十分な文脈が伝わっていなかったからだと考えています。 背景情報はどう伝える? 今後は、指示を出す前に背景情報や前提条件、具体的な要望を明確に伝えることが大切だと感じています。また、日々の業務においても、仮説を意識し生成AIを活用して検証を繰り返すことで、より良い判断と行動へとつなげていきたいと思います。 社内勉強会は効果的? さらに、社内の勉強会を通じて、仮説を立てることの重要性を再確認しました。当社の飲食経営管理システムでは、お客様の環境における費用と売上のデータ連携が必要です。データ連携が十分に行われていない場合は、仮説を設定して原因を掘り下げ、問題解決までの時間を短縮することが求められます。この取り組みは、自分自身の課題解決力向上にも寄与しています。 商談準備はどうする? 営業の現場でも、商談前にお客様の課題について仮説を立て、それに応じた提案を準備することが、商談をスムーズかつ効果的に進める鍵だと感じました。 継続実践の意味は何? 今後も、日々の業務で仮説思考を意識し、継続的に実践していくとともに、仮説を立てる方法について他の受講生と意見交換をしていきたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

データ分析で未来を切り拓く学び

なぜ情報を分解するのか? 状況を解像度よく理解するためには、情報を分解することが重要です。特に、数字はグラフ化が可能なため、非常に有効な手段となります。分解を行う際にはいくつかの注意点があります。まず、加工の仕方としては、表に追加する欄を考えたり、相対値を計算したりするなどです。また、グラフを作成することで視覚を働かせることも効果的です。 多角的に見るための視点とは? 次に、情報の分け方についてですが、単に機械的に分けるのではなく、仮説を立てて特に影響力の大きい要素を優先して分解します。また、同じ状況に対して複数の観点から分解することも重要です。ある一つの視点だけでは状況を完全に把握できないことがあるため、他の視点も試すことが肝要です。 問題箇所を特定する方法は? さらに、MECE(Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)を意識して分解することで、問題箇所の特定を助けます。目的を明確にし、わかりやすい形で層別、変数、プロセスに分解すると良いでしょう。また、ロジックツリーを使って、仮説を立てた上でインパクトの大きい要因から切り口を考えます。この過程でアイデアを広げる際にもロジックツリーは有用です。 入学者分析で何が得られる? 具体的な応用として、入学生徒の性別、学力、地域、求めるものなどの傾向を分析することが挙げられます。これにより、入試広報活動を改善し、学校が求める生徒像に合致する生徒を獲得することができます。また、普段から数字をグラフ化する習慣をつけ、ロジックツリーなどを利用して考えを図式化することも有効で、完璧さを追い求めるよりも、実践と反復練習を重視することが大切です。

データ・アナリティクス入門

データ分析の魅力に気付く学びの旅

データ分析の目的と仮説設定 データ分析においては、「目的」や「仮説」の設定が極めて重要です。解決したい問題を明確にし、まず結論のイメージを持つことが大切です。問題解決のステップをたどる際には、何が問題で、どこで問題が発生しているのか、なぜ問題が発生しているのか、そしてどのように解決策を実行するのかを考えます。そのため、データ分析は比較対象を明確にし、もし検証データがなければ用意する必要があります。 データ収集と加工の要点は? データを収集する際には、検証に不要な情報を極力除くことが重要です。集めたデータを元に、明らかにしたいことを基にデータを加工します。この際、実数と率の両方を確認することが必要です。また、やみくもに分析するのではなく、ストーリー性を持たせ、傾向を把握し、特に注目すべき箇所を明確にすることが求められます。 仮説検証で注意すべきポイント 仮説検証においては、可能性のある原因を網羅的に仮説として挙げ、そのうち原因である可能性が高い仮説を検証します。解決したい問題を明確にし、結論のイメージを持つことが再度重要になります。検証するためのデータがない場合は、担当部署に協力を求め、データを用意することが求められます。用意したデータは実数と率のグラフで表現し、新たな発見を見つけることを目指します。ただし、やみくもな分析は避けるようにしましょう。 視覚的表現の重要性とは 常に実数と率のグラフを頭の中で描くように心がけ、色々なグラフでデータを視覚的に表現することで、新たな気付きがあるかもしれません。このようにデータ分析においては、明確な目的と仮説、適切なデータの収集と加工、そしてストーリー性を重視することが重要です。

データ・アナリティクス入門

統計で読み解く学びの軌跡

代表値の意味は何? データを理解するためには、代表値と散らばりに注目することが大切だと学びました。代表値については、これまで単純平均や中央値が中心だと思っていましたが、加重平均(重みづけを行う)や幾何平均(売上成長率の計算などに用いる)もあることを知りました。 散らばりの特徴は? また、データの散らばりを把握するためには標準偏差が有効です。標準偏差の値が大きいほどデータのばらつきが大きいことが示され、散らばりをグラフにすると中央が高い釣り鐘型になるのが一般的です。大部分の値は標準偏差の2倍以内に収まるとされ、これを2SDルールと呼びます。この考え方は、日本人男性の平均身長とそのばらつきを求める具体例で非常に分かりやすかったです。 業務で活かすポイントは? 業務面では、意識調査で入社年次のデータが取得できた際に、標準偏差を使ってデータのばらつきを確認してみたいと考えています。社内教育の理解度確認にも、標準偏差が有用であると思いました。 他部署での応用は? さらに、別部署で実施している顧客アンケートの分析においても、今回学んだ知識が応用できそうです。たとえば、寄せられた意見をカテゴライズして、売上に応じた加重平均を算出することで優先すべき意見を抽出できると感じました。また、幾何平均を用いることで、翌年度の予測も立てられるのではないかと考えています。 今後の展開はどう? 今後、6月末に予定している社内教育のアンケート分析では、理解度の散らばりを明らかにするために標準偏差を調べるつもりです。そして、業務分担の変更が見込まれる中で、顧客アンケートの分析にも加重平均や幾何平均を活用し、前年度データとの比較検証を行う予定です。

戦略思考入門

気づきと戦略で切り拓く新たな一歩

戦略思考はどう感じた? 今週は都合によりグループワークに参加できなかったのが残念でしたが、本講座を通じて戦略的思考の重要性と、その実践が仕事やプライベートの両面で効果を発揮することを学びました。講座を進める中で、これまで上司の言葉や行動に見えていなかった背景が理解できたのも、大きな収穫でした。特にグループワークでは、異なる業界の事例に触れながら、参加者の意見やアドバイスを聞くことで、理解をさらに深める機会となりました。 受け身からどう脱却? 学んだことを実践するにはまだスキルが不足していると感じていますが、常に一歩踏み込んで考え、できるだけ自分の言葉で説明する習慣を身につけたいと思います。また、自身の業務について振り返った際、自発的な取り組みだけでなく、やるべき業務や決まった方針に対しても無意識に受け身になっていたことを反省し、今後は自分の思いを込めたゴール設定と実現に向けた道筋作りに注力していきたいと考えています。 競争力はどう分析? さらに、業務を進める中で、他社に追いつくことに重きを置いていた部分があったと気づきました。今後は、自社ならではの優位性や競争力をしっかりと分析し、優先順位を明確にすることで、より効果的な取り組みを進めていく所存です。 次に向けた一歩は? 今年度の振り返りでは、戦略やゴール設定、課題に対する打ち手が十分に効果を発揮していたかを検証し、次年度に向けた課題と取組みの方向性を明確にする予定です。フレームワークを用いた分析や、競争力・優位性の観点での優先的な項目の整理、さらには顧客への新たな価値提供を目指した目標設定に取り組むとともに、学んだ知識をメンバーと共有していきたいと考えています。
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