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職種が「コンサルティング」

の受講生の学び

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論理的思考とは何か？ ビジネスにおける「論理的思考」とは、相手に対してわかりやすく、簡潔に伝えることを指します。どんなに素晴らしい提案でも、相手に伝わらなければ意味がありません。この点を再確認することができました。 どう制約を超えるのか？ 人間は無意識のうちに考えを制約しています。これは自覚しにくいものですが、「3つの視」などの考え方を持ち、それを活用していくことが重要です。目の前の問題に対して正しいアプローチで取り組むことが大事であり、この姿勢が一見遠回りに見えたとしても、それが実は最速の方法であることも学びました。 商談で「3つの視」を活用？ 顧客との商談や提案においては、「3つの視」で顧客を理解することが、彼らの課題を正しく把握する助けになります。提案内容を検討する際には、「目的は何か」「思考の癖はないか」「問い続けること」を繰り返し考えることで、本質的な提案へとつなげることができます。そして、相手に伝える際には、内容を理解してもらい、行動を引き出すことができるかを考慮しながら資料を作成することが大切です。 クリティカル・シンキングをどう実践？ クリティカル・シンキングの3つの姿勢を常に可視化することも重要です。PCやタスク管理ツールなど、常に目に入る場所に掲示することで、自分がクリティカル・シンキングを実践できているかを振り返る環境を整えます。 「3つの視」を書き出す効果は？ また、「3つの視」を紙に書き出すことも有効です。頭の中で考えるのではなく、常に紙とペンを用意して、整理できる環境を整えます。物事を考えるときに「3つの視」で書き出すことを習慣づけることが、おすすめの方法です。

標準偏差をどう理解したか？ データを分析する際に使用する数値（平均値、中央値、標準偏差）について、特に標準偏差については名前を聞いたことがあってもよく理解していなかったが、今回の学習でよく理解できた。2SDルールを使うと、大体の平均値が分かることも印象的だった。また幾何平均についても学べてよかった。恥ずかしながら、これまで売上の成長率をデータを目で見た大体の数で算出していたため、売上予測を立てるのに幾何平均が大いに役立つと実感した。調べたところ、エクセルでは標準偏差はSTDEV.P関数、幾何平均はGEOMEAN関数を使うと算出できるようだ。 より的確な売上予測を立てるには？ まず、目標設定のために売上予測を立てること。また、各製品のポテンシャル予測にも活用できそうだ。さらに、自社サイト会員数の分布を散布図を使って確認することができると思った。ニッチな業界のためこれまで分布を確認したことがなかったが、年齢や勤務地等でデータを分析してみると面白そうだ。 各製品の成長率を比較する方法は？ 次に、扱う製品と市場の性質上、月毎の売上に大きなばらつきがあるため、年ごとにまとめるのでは効果的な数字が得られないと考える。そのため、各製品の月毎の売上を、過去の3-4年と比較することで成長率や今後の伸び率が確認できそうだ。また、例えば月1以上ログインしている会員の年齢を5年くらいごとに区切ってヒストグラムに示す、あるいは企画ごとに図式化することで、どの企画がどの年代に刺さっているのかが分かりそうだ。 有用なデータ分析を期待するには？ これらの手法を取り入れることで、より具体的で有用なデータ分析ができると期待している。

問いを立てる重要性とは？ 問題解決においては、まず問いを立てることが大切です。なぜなら、問いを立てることで答えやゴールが明確になり、進むべき方向性が定まるからです。たとえ問いが間違っていたとしても、見直しをして再度問いを立てれば解決できます。 客観性をどう確認する？ 物事を進めるには、自分の意見や考えが客観的であるかを問い直すことが必要です。人間は主観的な考えに流れがちなので、自分自身で客観性を確認する意識を持つことが重要です。これは日々の反復トレーニングが不可欠です。 視覚化はなぜ効果的？ 視覚化の力は非常に有用です。伝えたい内容を適切なグラフにすると、相手に伝わりやすくなります。ポイントは、内容を選び、それに合ったグラフを選択することです。 クリティカルシンキングをどう活かす？ コンサルタントという職業柄、クリティカルシンキングの思考やフレームワークを駆使する場面が多くあります。特に以下の四つを意識して実践しています。 まず一つ目は、日々の定型作業の改善意識です。なぜ必要か、もっと良い方法はないかを自問し、考えを周囲に話すことで賛同者を集め、改善案をまとめます。 二つ目は、資料作成力の向上です。問いを設定し、背景・課題・目的・対応策をグラフやエビデンスを用いてまとめます。 三つ目は、会議開始時の方向性合わせです。問いや目的、その日のゴールを全員で共有してから会議を始めます。 最後に四つ目は、会話を対話にする意識です。自己中心的にならず、相手の考えを汲み取りながらキャッチボールをするよう心がけます。 これらの意識を持ち続けることで、自分自身の成長と業務の効率化を図っています。

みんなの意見はどう？ 「新しいまな板をデザインする」というテーマのもと、グループで作業工程のステップについて話し合った際、各チームが全く異なるまとめ方をしていた点が印象に残りました。テーマの広さから、各々の解釈や考え方にバリエーションが生まれ、それが新たなヒントになっていると実感しました。 誰に響くデザイン？ また、「万人受けに作ったものは誰にも刺さらない」という言葉も心に留め、売れるためではなく、たったひとりのためにデザインするという視点こそが今回の講義の肝であると感じました。一人に向けたアプローチが共感を生む一方で、多くの人に届けたいという気持ちがぶれやすいという自分自身の気付きにも繋がりました。この受講を通して、最終的にはその視点をしっかり意識していきたいと思います。 ペルソナはどう映る？ さらに、ブランディングやマーケティングにおけるペルソナ設定のプロセスで、顧客から「ここまで詳しく考えるんですね」と言われることもありますが、実際にはもっと深堀りできる可能性があると感じています。SNS発信でも、届けたい一人の人のためにアカウント設計を見直す意欲が湧きました。 次の一歩は？ 今後の課題として、以下の点に取り組みたいと考えています。まず、SNSのアカウント設計をし直すこと。次に、会社のホームページにおいても、講義内容を復習しながらデザイン思考をどのように組み込むかを実践的に検討すること。また、これまでのお客様アンケートの見直しを通じて顧客目線を再確認し、自身が顧客である立場になって、どのような要素に引き込まれたのかを具体的に解像度を上げることを意識していきたいと思います。

キャリアアンカーって何？ キャリアアンカーの重要性について学びました。人それぞれ持つ価値観は個別であり、軽率に決めつけることは危険だと感じます。 支援実感ってどう？ 自分自身の経験では、コロナ禍において支援金の業務を担当しました。パソコンを使う作業であったため、同世代からは簡単な業務だと見なされがちでしたが、一方で高齢の方々から依頼が相次ぎ、報酬以外にくだものやお菓子を頂くこともありました。その際に「本当にありがとうございました」という言葉を頂いたことが非常に印象に残っています。パソコンの使い方すらわからなかった高齢者の方々に対して、支援が的確に届いた実感がありました。この経験は、社会の困りごとと自分の提供するサービスが見事にマッチした瞬間でした。そして、今回の受講を通じて、自分が大切にしてきた「感謝」の価値観を改めて考える機会となりました。 価値観をどう聞く？ 面談時や1on1、個別相談では、相手の大切にしている価値観を引き出すよう努めています。まずは、会社での価値観をしっかりと聞き出し、現行の業務とのマッチ度を確認します。また、配置転換や適性の見極めも含めて、双方が納得できる形を目指しています。 許認可と展望は？ さらに、相談の際には、業務上必要な許認可の取得について、なぜその業務を始めたのか、現状はどうなっているのか、そして未来の展望や必要性について、相手と共に頭の中を整理しています。相手の発言の背景を深堀したうえで、すぐには結論に至らず、さまざまなツールを活用して議論を進めたいと考えています。まずは利用可能なツールについて調べるところから始める予定です。

モチベーションってどうして？ 今回学んだ内容は大きく２点あります。まず、モチベーションについてです。モチベーションは個々に異なるものですが、マズローの5段階欲求や動機付け・衛生理論などを通して、自身の現状を把握する方法を学びました。特に、なぜ働くのかという動機付けの本質を理解することが、効果的なインセンティブの活用に繋がると感じました。また、モチベーションが低い場合には、その理由を明確にし、どのように向上させられるかを検証する必要があると実感しました。一方で、モチベーションが高い場合においては、現状で十分なのか、あるいはさらに高い目標があるのかを確認していくことが大切だと思いました。 振り返りはどう機能する？ 次にフィードバックについてです。振り返りの大切さを再確認するとともに、振り返りの環境整備や質問力の向上が不可欠であることを学びました。数字だけの確認に留まらず、本人がどのように考え、どこで迷い、何がうまくいったのかといった具体的な点を掘り下げる質問が重要だと気づきました。これにより、課題の発見や他部門への展開が可能になると考えています。 1on1ミーティングでどうする？ また、14日に予定されている1on1ミーティングに向けて、今回学んだ内容を復習し、先月の振り返りのための具体的な質問事項を事前に作成する予定です。数字的な成果について、できたこととできなかったこと、そしてその理由を整理し、モチベーションのフレームワークを実際に活用してみたいと思います。さらに、効果的なコミュニケーションを実現するために、聞き出す環境や信頼関係の構築も意識して取り組んでいきます。

仕事の優先度をどう決める？ 仕事の優先度を決めることは非常に重要であり、優先度が低いものはやらないという決断が必要です。日本では「お客様は神様だ」という考えが広く浸透していますが、手間がかかる割に利益に繋がらない顧客に対応することが多くあります。その結果、良い顧客にもコスト負担を強いてしまい、顧客サービスの低下を招くことがあります。また、リスク回避志向が強く、あらゆる対策を講じようとする傾向もありますが、全体を見て切り捨てるべき部分は切り捨てる必要があると考えます。 日本と海外でのプロジェクト運営の違いは？ 海外のITプロジェクトでは、半数以上が途中で中止になるとされていますが、日本では一度始まったプロジェクトは、関係者の多くが無意味だと感じていても、中止になることがほとんどありません。私の経験でも、不具合対応の際に優先度を確認すると、日本の顧客や上司からはすべて重要だと言われることが多いです。一方で、海外では必ず優先度をつけてくれます。このような姿勢の違いが、生産性の差に結びついているのではないかと思います。少なくとも自分が意思決定者である場合は、明確に優先度を決め、取捨選択を行うことを心がけたいです。 管理職としての決裁権行使 管理職として、ある程度の決裁権があります。これまでにも意識していましたが、今後はさらに強く優先度を決めて、やらない決断もできるようにしたいと思っています。また、AI系のサービスを多く契約していますが、中には利用頻度が低いものもあります。そのため、クレジットカードの支払いと利用状況を確認し、一部のサービスを解約することを検討しています。

どんな進化のヒント？ SCAMPER法は、私が関わるまちづくり団体での事業アイデアのブラッシュアップに有用だと感じています。今後、マルシェの開催を予定しており、例えばSCAMPER法を活用してマルシェ自体を進化させるという視点が生まれました。 具体策はどう？ 具体的には、C（組み合わせ）の視点では、地域の歴史ツアーと組み合わせることで訪問者の増加が期待でき、E（削減）の視点では、出店ブースの数を減らすことで少数精鋭のブランド戦略を実現できます。また、R（逆転）の視点を取り入れることで、来場者が出店者に直接体験を提供する「逆マルシェ」の開催も検討しています。こうしたアイデアの検討には、ブレインストーミングやKJ法を併用する予定です。 視点選びはどう？ また、SCAMPER法では必ずしも全ての7つの視点を使わなくても良いと気づきました。テーマや状況に応じて、使いやすい視点を選ぶことが重要です。特に、組み合わせ（C）や削減（E）は実践しやすく、新たな発想を引き出すのに有効でした。一方、逆転（R）や代替（S）は発想の転換を促すため、柔軟な思考が求められると感じました。 どう学び直す？ 今日の学びは、アイデア発想の手法を状況に合わせて柔軟に使い分けることの重要性です。SCAMPER法では無理に全ての視点を適用する必要はなく、適材適所で活用することで、より実践的なアイデアが生まれると実感しました。さらに、ブレーンストーミングで発散的に考え、KJ法で整理するプロセスを繰り返すことで、地域づくりやイベント企画の精度を高めることができると確信しました。

データ分析の進歩を実感 これまでの実践演習のおかげか、ライブ授業の例題の際、自分が受講以前よりデータの着目ポイントがわかるようになったこと、仮説を複数出すことが怖くなくなっていたことに気付きました。また、ライブ授業の中で出てきた「やみくもに分析しない」という点も、性格上ハマりやすい沼だと思うので、優先順位を考えつつリソース配分を意識しながら分析したいと思います。 ディスカッションでの学び方とは？ ディスカッション形式で例題を解くことで、人によってデータの見方や感じ方が違って面白かったです。一人でこっそり分析するよりも、複数人で話し合いながら進める重要性を感じ、実務でも活かそうと思いました。 新規事業におけるフレームワーク活用 新規事業を担当しており、これから多くの施策や企画を立ち上げる機会が増えると思うので、その際には効果的な施策を打ち出すために、問題解決のフレームワークを使って体系的に進めていきたいです。今回の講座で学んだ大きな収穫の一つは「振り返ることの重要性」です。グループワークを通して意見を交換し、その際に振り返りとして自分の考えをまとめる時間があったことが学びに繋がりました。施策を打った後も、その振り返りを必ず行い、次に活かせるようにしたいと考えています。 データをどのように活用すべき？ 今後も引き続きデータ分析の講座や研修を積極的に受けたいです。実務レベルでは、常に仮説を持ち、複数の切り口からデータを分析・比較し、結果の検証を行うという順番を意識しています。一部のデータだけを見てすぐに判断しないように気を付けたいと思います。

クリティカルシンキングの重要性を再確認 クリティカルシンキングはビジネスにおける重要な土台です。人間は「考えやすいこと」や「考えたいこと」を考えてしまう傾向があり、その結果、無意識のうちに考えが制約されてしまいます。重要なのは、主観的な思いつきや直観、経験に頼るのではなく、客観的に説明責任を持って考え話すことです。これを実現するためには、まず頭の使い方を知り、他者とディスカッションし、反復トレーニングすることが必要です。 思考停止をどう克服する？ 現在の自分の思考は主観的であり、自身に経験のない事を考えるときに思考停止に陥ることを改めて実感しました。これまでの経歴上、答えがある事に対して取り組むことが多かったため、答えのない事について深く考えることは少なかったです。しかし、これからは悩むことを楽しもうと思います。 会話での問題抽出の重要性 また、会話のキャッチボールにおいて、会話や会議の中で論点や趣旨からずれた発言をしてしまうことがあると感じました。問題の原因を深く探り、表面的な問題だけでなく水面下にある問題を会話や洞察の中からあぶり出すことが重要です。相手にわかりやすく伝えるためには、自分自身が深く内容を考え、整理している必要があります。 無意識の行動を記録する利点とは？ 常に自分を俯瞰して無意識のうちに行動することを意識すること、５W１Hを意識すること、直観的な対応を取ろうとしている時にどんな状況でそうなったかを記録することを心掛けています。抽象的な言葉を出さず、具体的に伝えることを意識するようこれからも努めます。

仕事にどう生かす？ バリュープロポジションと3つの合致、ラピッドプロトタイピング思考は、日常業務にも活かせそうな考え方だと感じました。経営・組織戦略の分野では、必ずしも「もののプロトタイピング」を行うわけではありませんが、「作りながら考える」姿勢が非常に重要であると実感しました。 試作で何を知る？ デザイン思考が一般教養に近づいている現状からも、プロトタイピングを単に「物」に限定するのは難しいと考えます。ビジネスモデル、カスタマージャーニー、架空のセールスレター、商品チラシなど、試作できる分野が多く存在し、「アウトプットしながら考える」癖をつけることが大切だと思います。 アイデアはどう伝える？ 今回の取り組みでは、プロダクトイメージ、サービス構想、拡張機能のアイデアを絵や図にしながら考えるプロセスに取り組みました。実際にアウトプットすることで、無理なアイデアや、他の分野に拡張した方がユーザーにとってメリットが大きいという視点が多く見えてきました。 戦略転換の理由は？ また、本来はあらかじめ経営戦略上で決めるべき事項も存在すると思います。激しい競争の中で従来の領域に挑むのか、あるいは新たな価値を生み出す領域にシフトするのか、いずれも議論すべきポイントです。例えるなら、100m走で新記録を狙うのか、障害物競走で柔軟に戦うのかという違いに似ています。私自身は、初めから障害物競走のアプローチを選びました。今後は、デザイン思考にとどまらず、こうしたワークが経営戦略上どのように位置づけられるのか、包括的に捉える視点がさらに必要だと感じています。

どうしてペルソナが鍵？ 生成AIのビジネス活用支援の立場から、生成AIの利用方法について考えました。自ら生成AIをどのように活用するかを検討し、実際の運用で示された課題を把握することは可能です。しかし、利用するお客様ごとに使用シーンや前提知識、目的が異なるため、彼らに共感し課題を正しく理解するには、ペルソナをしっかり定義し、その前提条件や目的、状況を想像して整理する必要があります。 顧客役割シミュレーションは？ また、生成AIに顧客の役割を模倣してシミュレーションしてもらう手法も有効だと考えます。ペルソナで定義したユーザーとして課題を提示してもらうことで、要件定義のプロセスに新たな視点を加えることができるため、実践的な検討に大変役立ちました。 利用後の効果は何？ 実際に利用してみると、生成AIからユーザー役として現実に即した質問が提起され、単なる想像にとどまらない網羅的な事前検討ができることが確認されました。従来、ユーザーを実際に巻き込む場合、コストがかかるという課題がありましたが、生成AIを用いることで低コストで実務に近いシミュレーションが可能となり、非常に参考になりました。 今後の展望はどう？ 今後は、生成AIを活用してより具体的なユーザー視点からの課題提起やシミュレーションを実践し、顧客との共感を深める戦略に活かしていきたいと考えています。さらに、生成AIを使うことでペルソナの理解がどのように進むか、またそのシミュレーション結果をどのようにビジネス戦略に反映させるかについても、今後の課題として具体的に検討していく所存です。