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職種が「技術職（IT・通信）」

の受講生の学び

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ゴールは明確？ 戦略思考のプロセスは、まず「ゴールの明確化」、次に「やるべきことの選択」、そして「独自性の構築」という三段階で進めます。最初のステップでは、PESTや3Cを用いて外部環境を整理し、SWOT分析やバリューチェーンの検討を通して内部環境を把握します。これにより、長期的かつ整合性のある方向性を設定することができます。 施策選択はどうする？ 次に、施策選択の段階では、規模・範囲の経済性や習熟効果、ネットワーク効果などのメカニズムを理解し、規模、優位性、成長性の観点から施策の優先順位を決定します。これを基に、資源配分を最適化することが求められます。最後の独自性の構築においては、顧客に提供する価値、実現可能性、持続可能性を踏まえた差別化を設計し、模倣困難な競争優位を確立します。 意思決定の判断は？ また、業務における意思決定では、外部環境による前提条件の整理、価値を生む要素の特定、そして数値を基にした取捨選択という三つの視点を重視しています。例えば、私の実務では、テストが品質に直結する一方で時間がかかるため自動化を検討しました。しかし、自動化がセキュリティリスクを増すことも考慮し、「安全性を下げない」という基本方針のもと、個人情報などリスクの高い領域は慎重に確認し、反復作業など低リスクな部分は自動化することで、納期と品質のバランスをリスクごとに整理して関係者に説明しやすい体制を整えました。 計画の進め方は？ これからも施策は思いつきで実行するのではなく、前提条件の整理、構造の検討、そしてKPIの設定という順序で計画を立てることを実務で徹底していきたいと考えています。

実際の本質は？ マーケティングを学ぶ前は、フレームワークや知識をたくさん習得することが全てだと思っていました。しかし、実際には、顧客に商品の良さを伝え、魅力を感じてもらい、行動の変容を促すことが本質だと理解しました。その結果、自分の知識不足を痛感するとともに、すぐにでも訓練を始めたいという意欲が湧きました。 売れた理由は？ 特に、なぜある商品が売れたのかを徹底的に考えるワークは、新鮮な驚きでした。自分が既に知っている商品を題材に実践しながら、世の中で売れている他の商品にも興味・関心が広がりました。 どう売り込む？ 作った商品をどのように売り込むかを考えることは、私の業務の一つです。今後は出発点を顧客や市場に置き、誰にどのように満足してもらえるかを何度も検討した上で、何を作り出すかを決定していく考えに変えていきたいと思います。 知識不足は補えた？ また、世の中についての知識不足を補うため、マーケティング脳を鍛える切り口として、以下の３つの視点を実践しています。 興味の源は何？ １．自分が興味・関心を持つ分野で、売れている商品は何か、なぜ売れているのかを考える 同世代はどう？ ２．自分と同世代や同業種など、共通点のある分野で、売れている商品は何か、なぜ売れているのかを探る 異分野の秘密は？ ３．自分と直接の共通点が見られない分野で、売れている商品は何か、なぜ売れているのか分析する 意見はどう活かす？ 各視点から、毎日最低１つずつ事例を挙げ、なぜ売れているのかについては身近な人にも意見を聞くことで多角的な視点を取り入れるよう努めています。

失敗から見える可能性は？ 今回の講義で学んだ「分解する」という考え方は、シンプルな言葉の裏に深い意味があると実感しました。最初は「分解を正しく行えず失敗した場合、どうすればよいのか」と不安に感じながら進めていました。しかし、講師の「失敗することで別の切り口に気づくことができる」という言葉とそのタイミングが非常に印象に残りました。自分一人で考えるとすでに複数の分解の切り口が浮かびましたが、解説を聞くことで新たな視点にも気づくことができ、複数人で検討することでさらに分解が進み、より正確な判断ができると感じました。 エンジニアの現場はどう？ 私は普段、エンジニアとしてデータを集める仕組みの構築に携わっています。業務上、「ログを取得してほしい」「アンケート結果を分析してほしい」「各種ツールと連携してほしい」「アクティビティを取得してほしい」といった依頼が多く寄せられます。当初は、システム自体の機能や操作性を向上させたいと思いつつも、正直なところ手間だなと感じていました。しかし、今回の講義を通じて、なぜ多方面からデータを集める必要があるのか理解が深まりました。多種多様なデータを集計できることは、顧客にとって大きな強みとなり、導入の決め手や売上の向上につながる可能性があると考えています。営業からの声を基に、どのような機能が求められているのかをしっかりと分解し、今後の開発計画に繋げていきたいと思います。 必要なデータは何？ 皆さんは普段、どのようなデータや数値をもとに業務をされていますか。また、ご自身の仕事や生活で、分解を行って正しい切り口を見出すためにどのようなデータが必要だと感じますか.

正しい日本語は何？ 正しい日本語を使うことは、文章の基本です。例えば、演習においては主語と述語、また「～させる」といった受け方に注意しなければなりません。不適切な日本語が使われると、読み手に誤解を与える恐れがあります。 言語化はどうすべき？ また、言語化を怠ると、相手に負担をかけることになります。これまで自分本位に書いていたため耳が痛いですが、自分の知識にない単語や概念で文章を整理するのは難しいと感じています。たとえば、勉強会開催を題材にした演習で、「朝にやることで負担を減らす」や「輪番制で負担を減らす」という主張があり、その共通点を「実現容易性」という言葉でまとめられていました。しかし、その単語が思い浮かばなかったため、整理することができませんでした。言われてみれば理屈は理解できるものの、ボキャブラリーの不足と、具体的な言葉で共通点をまとめる訓練が必要だと感じました。 文章作成の共通点は？ これらは業務上のあらゆる文章や会話に共通して求められる事項だと思います。ボキャブラリーと言語化能力を向上させるため、以下の訓練を実施します。 語彙力向上の秘訣は？ まず、ボキャブラリー不足の改善のため、日経新聞の社説を週末に読むことにしました。複数の文章の共通点を一つ以上見出すことで、言葉の幅を広げる狙いです。 実践訓練で何を得る？ 次に、言語化の訓練として、週に一度400字以上の文章を書くことにします。その際、まず主張と根拠をメモ書きし、ピラミッドストラクチャーを用いて考えを整理します。そして、文章を書くときは、具体的に読み手（例：上司）を意識して書くように心がけます。

サンクコストの影響とは？ 今回の事例は、私自身が過去に似たケースを経験し、共感と学びを得たものでした。定量的に見れば捨てるべきプロジェクトであったにも関わらず、サンクコストが捨てる決断を鈍らせたという経験があります。過去の実績や関係、そこに込めた想いは人として大切にしたいものですが、それだけでは生き残れない現実もあります。 選択が事業に及ぼす影響 この学習を通じ、当時もっと定量的に説明できていれば、組織全体が共感し「捨てる」決断ができたのではないかと後悔しています。現在事業企画としての選択を迫られており、その選択は事業に大きく影響するため、多くの人から注目されています。今週の学びと過去の経験を踏まえ、関係するステークホルダーの合意を得て、事業成長につながる選択をしなければなりません。 目標達成に必要な要素 そのためには、これまでの学びを活用し、俯瞰的な視野や明確な目標、戦略、そして優先順位付けを明確化することが求められます。業務においては、上司とともに以下の観点を明文化し情報収集を進めてきました。 3Cを用いた強みの分析 まず、実現したい目標とそのための具体的施策を立て、3Cを用いた分析から自社が推進すべき強みとなる要素を洗い出しました。これを基にステークホルダーと協議し、不足している観点を確認してきました。 戦略的選択の手順とは？ 来週は、複数の実施案を洗い出し、優先順位を付け、その判断根拠を定量的、または定性的に明確化してステークホルダーを納得させる指標を設定します。指標が合意された時点で必要なデータや情報を収集し、優先順位に基づいて取捨選択を行います。

なぜ自己反省が大切？ クリティカルシンキングの本質は、他者や提案を否定することではなく、自分自身の思考プロセスを客観的に振り返ることにあります。たとえば、「なぜ私はこの選択肢を良いと判断したのか」「どのような経験や価値観がこの結論に影響しているのか」といった自問を通じて、自身の思考の偏りや前提に気づくことが重要です。また、「自分の考えが絶対に正しい」という固定観念を避け、他者の異なる視点や経験から謙虚に学ぶ姿勢も求められます。チームメンバーや関係者との対話を通じて、自分が気づかなかった新たな視点を積極的に取り入れることで、より深い理解と柔軟な思考を育むことが可能になります。 どうして質問が大事？ クライアントワークで先方とコミュニケーションを取る際にも、相手の言葉をそのまま受け入れるのではなく、「なぜ必要なのか？」といった疑問を深堀りすることを心がけています。実際の会話では、「その機能が必要な理由は何ですか？」「それによってどのような効果を期待されていますか？」といった質問を通じて、目的や背景を掘り下げ、より深い理解を得ることを意識しています。 なぜ市場を選ぶ？ 新規事業の戦略を練る際も同様に、市場調査とターゲット層の明確化を行い、「なぜこの市場なのか」「なぜこのタイミングなのか」という視点で検証を重ねます。分析業務のレポート作成においては、単なるデータの羅列ではなく、「なぜこの結果になったのか」「どのような施策が有効か」といった要素まで考慮し、具体的なアクションにつながる提案を含めます。これにより、情報がより具体的で理解しやすくなり、実用的な価値を提供することができます。

どうして図が必要？ メッセージを伝える際、言葉だけでなく適切な図を活用し、視覚に訴えることの重要性を実感しました。これまで、昇格レポートや地域活動のパンフレットといった限定的な用途で「読んでもらえる」文章について意識していましたが、通常の業務でもこのアプローチが有効であると気づきました。 上級へ伝える秘訣は？ 今後、管理職として上級管理職に提言する機会が増える中、手短に要点を伝えることで次回もスムーズに話が聞いてもらえる可能性が高まります。単純接触の回数が増えることにより、好印象を与える効果も期待できると考えています。 どう作ると飽きさせない？ 従来の一方通行で多くの情報を伝える資料では、聞き手が飽きてしまうことが懸念されていました。興味を引く要素を盛り込む工夫は行われていましたが、本講座を通じて、表面的な手法ではなく、根本的に聞き手の関心を引く資料作成が可能だという自信がつきました。 プレゼン資料の秘訣は？ プレゼン資料に関しては、フォントや図表について以下の手順でチェックを行っています。まず、目的を明確にし、読み手のことを理解します。その上で、内容がしっかりしているかを確認し、最終的には実際に読んでもらえる工夫ができているかを重視しています。 読みやすいメールとは？ また、メール作成では、形式ばった表現で相手を圧倒するのではなく、実際に読んでもらえる文章を目指して工夫を凝らしています。具体的には、冒頭にアイキャッチを配置し、タイトルに工夫を凝らすほか、文章の表現の硬軟を読み手に合わせ、同じ内容でも体裁次第で読みやすさが大きく変わる点に配慮しています。

どうイシューを見極める？ イシューを定めることで、問題や課題の範囲を限定し、要素ごとに分解する感覚が身につきました。日々現実で発生する問題に対して、漠然と向き合うとどこから手を付ければ良いか分からなくなりがちですが、まずイシューを特定して問題の粒度を細かくすることで、解決に向かいやすくなると実感しています。 なぜ目的を見失う？ 業務では、いつの間にか手段が目的化してしまうことがよくあります。だからこそ、最初に何のために考えているのかを意識し続けることが大切だと再認識しました。以前、クラスメートから教わった「A00」という言葉を思い出します。これはある企業の共通認識に基づくもので、何のために行っているのかを問い直すためのものです。私自身は別の会社に所属していますが、迷ったときにはこの言葉を頭に置き、初志に立ち返るよう心がけたいと思います。 どう方針を決める？ 今年度も終盤に差し掛かり、振り返りと来期の方針策定の時期となりました。今期の振り返りでは、組織のイシューを特定し、メンバーと共有することが必要だと感じています。また、来年度の方針作りにあたっては、上位方針を基に自組織の目標を明確にするとともに、「A00」を意識して本来達成すべきことに立ち返りながら進めていきたいと考えています。 どう直感を疑う？ 日常業務においては、問題が発生するとつい直感で対策を決定してしまう癖があります。過去の経験に基づく判断で大きく外れることは少ないものの、改めて問題や課題が何であるかを言語化するプロセスを踏むことで、解決すべきポイントをより明確に見極める努力をしていきたいと思います。

技術限界は本当？ 多くの人は、現行の技術限界をある意味で勝手に想定していると感じます。たとえば、「こんなことができたら良いのに」という空想を基にサービス開発が進められる一方、企業では単独で取り組むよりも同業他社と協力することで、業界全体でより良い顧客体験を提供しようとする動きが見受けられます。 企業連携は有効？ ある先進的な企業の事例では、協力体制が自社や顧客だけでなく、働く人々の生産性向上に寄与している点が注目されます。また、夜間に行われるメンテナンスの時間を活用することで、より健康的な生活維持にもつながっています。このような背景から、センサーの活用に留まらず、ビジネスモデルの構築や新規事業へのチャレンジを積極的に受け入れる企業文化の形成が求められていると感じます。 データ活用で改善？ さらに、経験に頼らずにデータの取得と利用を徹底することで、予想外のトラブルの発生を未然に防げるという考え方も有効です。データの可視化により作業遅延が認識できる一方、過度な通知が作業者の負担となる点は改善すべき課題です。通信業界に身を置く者として、安定した通信サービスの提供が社会的使命であるのはもちろんですが、既存技術の提供と新技術・サービスの高度化を両立させながら、従業員の育成に取り組む必要性も強く感じます。 方針転換の実例は？ また、競合に先んじてGPSで重機の位置情報を把握していたある企業では、自前主義からオープンプラットフォームへの転換が進められました。社内でその方針をどのように説得し、実現していったのか、そのプロセスには大変興味を抱かざるを得ません。

数字をどう見捉える？ 具体的なケーススタディを通じて、数字の分解やイシューの設定、メッセージの伝え方について学びました。数字を分解する際、特定の実例に引っ張られると、考えの幅が狭まることに気付きました。特に「観光」のイメージに縛られると、抽象度を上げる思考が難しくなりがちです。紙に書き出して共通点を探るなど、可視化する方法で考えるのが有効だと感じました。 見直しは本当に必要？ また、イシューの設定では、他の数字を何度も確認しないと安心できない点が学びとして大きかったです。ひとつのイシューを見つけたとしても、「本当にそれで大丈夫か」「見落としていることはないか」を考え、数字の分解を見直すことを習慣にしたいと思いました。 チーム戦略はどうする？ 現在リーダー役を務めているので、チームのメンバーや組織課題に向き合う際にこの知識を活用したいです。特に次年度のチーム戦略や目標を立てる際には、現状の組織課題をしっかりと把握し、イシューとして捉えた上で解決策を考えていくことが重要です。 抽象化の秘訣は？ 抽象度を上げる思考は、身近な課題にも当てはまります。組織課題に取り組む際、他者から聞くチームのイメージや現在の業務に影響されて、思考の抽象度が上がりにくいことがあります。紙に書き出して抽象化する努力をしてみようと思います。また、イシュー設定に関しては、実務では分かりやすいイシューを見つけた時点で他の可能性を除外し、解決策を考えることが多いです。思考のプロセスを意識し、イシューを見つけた後にはそのイシューを再検討し、他の分解方法も試してみることを習慣化したいと考えています。

分解苦手の原因は？ 課題や演習を通じて、自分はまだ分解が苦手であると改めて認識しました。たとえば、ある課題で来場者数の分解を試みた際、先入観にとらわれ「このデータはこうだろう」という決めつけから、全体像を捉える前に細かい部分に飛びついてしまったことが原因でした。今後は今回学んだことを活かし、全体を俯瞰した上でデータを細分化する必要があると痛感しました。 MECEは何が難しい？ また、MECEの考え方はこれまで意識していなかったため、非常に難しく感じました。これまでの思考では、漏れをなくそうとするあまり重複が発生し、その事実に気付かないことも多かったのです。実生活や業務、特にサービス企画における業界分析や案件分析の場面で、これまで無意識に作り上げていた都合のよいデータに頼るのではなく、全体の構造を俯瞰して正確なデータ作りを意識して取り組んでいきたいと考えています。 分解判断は難しい？ さらに、問1と問2の課題についても、普段から意識して活用しなければならないと感じていますが、初めは的外れになってしまうのではないかという不安があります。講義で「失敗することでその分解の傾向が分かる」という話を聞きましたが、現在の自分の理解力では、どの分解が適切でどれが誤っているのかを十分に判断できるかどうかに悩んでいます。 グループの学びはどう？ グループワークでは他の受講生の皆さんが、しっかりと分解やMECEを身に付け、面白く興味深い意見を出しているのを感じました。今後は、どのようなトレーニングや意識を持ってこの考え方に取り組んでいるのか、引き続き学んでいきたいと思います。

仮説の重要性は？ 今回の学習で最も印象に残ったのは、「問題解決は仮説の立て方で8割が決まる」という考え方です。What〜Howの4ステップを通じて、まず問題を正しく定義することの重要性を実感しました。また、仮説は一つに固定せず、複数の切り口から検討することで思い込みを防げる点も大変参考になりました。データ収集においては、誰にどのように聞くかが分析の質を左右するため、都合の良いデータだけでなく反証のための情報も意識的に集める姿勢が必要だと学びました。今後は、3Cや4Pといったフレームワークを活用しながら、仮説思考をもとに論理的な問題解決に取り組んでいきたいと考えています。 業務での応用は？ また、SIerの業務においては、今回学んだ考え方が「障害対応」、「業務改善提案」、「要件定義」の各場面で役立つと感じました。例えば障害対応では、現象に対する即時対応に加え、Whatで問題を整理し、Whereで影響範囲や発生箇所を特定、Whyで複数の原因仮説を立て、ログや関係者へのヒアリングを通じて検証を進めるやり方に変えることが求められます。業務改善においては、3Cや4Pを活用して顧客課題を構造的に捉え、直感ではなく仮説とデータに基づいた提案を行いたいと考えています。今後は、会議前に最低3つの仮説を用意し、データ収集の際にも反対意見の情報を集めるなど、具体的な行動レベルで実践していく予定です。 今後の展望は？ 今後は、仮説をいつ確定させるかの判断基準や、少ないデータでの分析における工夫、さらにはフレームワークの使い分け方のコツについても、さらに深く検討していきたいと思います。