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役職が「一般社員／職員」

の受講生の学び

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モノと体験の違いは？ 今週は、「モノ」と「体験」の違いについて学びました。競合他社との差別化を図るためには、オンリーワンの存在になることが重要です。そのためには、商品やサービスを単に売るだけでなく、体験を通じて差別化することが必要だと理解しました。 商品の価値は何か？ 商品の価値には、機能的な価値だけでなく、情緒的な価値も含まれます。リラックスできる、楽しい、テンションが上がるといった顧客の感情に影響を与えることが大切です。ポジティブな体験を通して顧客をファンにすることで、関係を強固なものにしていけるのが理想だと感じました。 体験はどう変わる？ また、体験は繰り返すことでその価値が減少することも学びました。この点については確かにそうだと思いますが、常に新しい体験価値を提供し続けるのは大変だとも感じます。 顧客体験設計とは？ 一方、Webの世界では、新しいサイトやアプリを構築する際に「顧客体験設計」を重視します。私の業界では、商品の開発よりも、それを売ったり利用するためのWebアプリを作ることが主な仕事です。購入までの導線やビジュアル、色調、マイクロコピーに気を配り、わかりやすさやスムーズさ、便利さを提供することを心がけています。しかし、ユーザーとの感情を結びつける体験ができていないことに気づきました。 新サービスの感情は？ 金融という特性上、これまでは情緒的な価値に目を向けたことがなかったため、自社開発の新サービスに対して、どんな感情を持ってもらいたいのかを考え、開発チームと話し合いをしたいと思います。競合他社との差別化では、機能面だけで勝負するのが難しいと感じていたので、これからは体験という広い視点で考えていきたいです。

多角的な分析って？ 数字やデータの分析においては、多様な視点での切り口が重要です。どのように分けるべきか迷うこともあるかもしれませんが、迷うよりもまずは様々な方法で分けて可視化してみることが大切です。特徴が見えない場合もありますが、それはその分け方が適していないと学ぶ機会です。特に、MECE（漏れなくダブりなく）を意識して切り分けることで、より正確な分析が可能になります。まず全体像を把握し、MECEを意識した分解を行うことが効果的です。 次回の展開はどう？ 現在はコンテンツ開発の時期ではないため、データ分析の機会は少ないですが、次回のコンテンツ開発時には過去のアンケート結果を様々な角度からMECEを意識して可視化することで、新しいコンテンツ開発に役立てたいと思います。また、別の企画での社内研修を考えており、参加者のアンケート結果を活用して次年度の研修内容をどのように改善するかを考える際にこの方法を活用したいと考えています。さらに、アンケート作成時に何を質問すべきか考える際にも役立つと感じています。 可視化の工夫は？ 具体的には、以下の方法を試みようと思います。まず、様々なデータを見つけられる限りの切り口で分けて可視化すること。そして、データをエクセルに取り込み、パーセンテージ表示やグラフ化を行い可視化して確認する習慣を身につけることです。さらに、常にMECEを意識し、モレやダブリがないか確認しながら進めることが必要です。 振り返りの学びは？ 過去に分析したアンケートデータをもう一度見直し、得た知識をもとに新たな視点で見てみることも重要です。こうした取り組みを通じて、データの見え方の違いを体感し、今後の分析に活かしていくつもりです。

数字分解で見える問題解決策 目で見た情報をそのまま鵜呑みにするのではなく、内訳の計算やグラフ化などの加工をすることで、その数値を見て問題解決のための分析を行うことが重要です。数字を分解することで、問題の要因や発生箇所を特定できます。この際、「MECE」を意識して分解を行うことで、効果的な分析が可能となります。どこからどこまでが「全体」なのかをしっかり定義し、目的に応じた分け方をすることがこの分析の鍵です。 複数の視点で数字を分析する 数字を分析する際には、一つの切り口だけでなく複数の切り口から見て比べることが大切です。そうすることで、一見正しそうな仮説の間違いに気づいたり、本質的な情報の傾向を掴むことができます。数字を分ける際は、機械的に分けるのではなく、「問題は個々にあるのではないか」と仮説を立て、それを確かめるような切り方を試みることが有効です。 採用戦略の数値で見える傾向 採用戦略を立案する際には、クライアント企業の採用プロセス（求職者への求人リーチ～応募喚起、書類選考通過率、面接合格率、内定後の意思決定率など）ごとに数値を分析します。これにより、どこでスタックしているのかを明確にし、それに応じた打ち手を考案し、実行できます。そして、それが自分で解決できる問題なのか、クライアントに動いてもらうべき問題なのかを切り分け、自身の行動を決定していきます。 戦略改良のための比較分析とは？ クライアント企業の求人閲覧者を全体として捉え、どれくらいが応募し、そのうちどれくらいの人数が書類選考を通過したかを明確にしてクライアントに提示します。他社や市況感全体と比較することで、どのような傾向にあるのかを伝え、戦略を練っていくことが重要です。

思考のクセをどう捉える？ 複数名でディスカッションを行う中で、自分自身と他人との思考のクセを明確に感じることができました。今まであまり意識していなかったのですが、「病院は〇〇するところ」とのテーマを通じて、自分の考えがいかに浅く、経験にのみ基づいた想像しかできていないかを痛感しました。私は経験からの想像を重視する傾向があることが明確になり、対照的に、グループワークのメンバーには理論的思考から発想を広げる方もいて、思考のクセが人それぞれであることを実感しました。 クリティカルな視点は？ また、クリティカル・シンキングについては、「批判的なものの見方」と認識していましたが、実際には自分を批判的に見つめ、客観的に観察することであるとわかり、もう一人の自分を斜め上に置いてみることに対して頼もしさも感じています。コミュニケーションの中で、すぐに答えを出さずに考えを温め、自分の答えの反対側を考えてみることを意識したいと思っています。 研修講師の心構えは？ 私は、新人や既存メンバーへの知識の伝達や品質向上を目的に、研修講師を行っています。外部委託のメンバーにも、金銭面以外での仕事へのやりがいや、在宅で孤立しがちな環境でのつながりを感じてもらえる研修を目指しています。今回の学びを活かし、今までにない視点で相手の気持ちに沿った企画を立てたいと考えています。 人との関わりはどう見る？ 現在の活動に対して常に疑問を持ち、自分の思考にはクセがあることを意識し、反対の発想を試みること。職場でも人と話す機会を増やし、自分を客観的に見つめ直すことが大切だと感じています。講座でのグループワークを通じて、参加者全員で学びを深め、ヒントを得ることを目指しています。

成功のための顧客理解とは？ 今週の事例では、顧客の隠れた真のニーズを深堀し、自社の強みを活かした製品を製造・販売することがヒット商品の成功要因だと実感しました。キャッチーなネーミングも販売を後押しする重要な要素です。また、最後の動画で「ビジネスチャンスのタネがなくなっている」や「今後AIが進化し、仕事がなくなるのでは？」といった懸念についても触れられていました。私も同様の懸念を抱いていましたが、動画を通じて、環境が変化すれば人々のニーズも変化し、そこにビジネスチャンスが生まれることを知りました。今後、顧客視点に立ち、敏感にニーズを察知し、深堀することの重要性を改めて感じました。 顧客のニーズをどう捉える？ 「顧客自身が欲求に気付いていないため、単純な質問ではうまくいかない」という点は特に印象に残りました。実際にツール開発のための要望アンケートを提案していましたが、うまくいかない理由が手法の誤りにあると気付きました。顧客のニーズをヒアリングやアンケート、グループインタビューだけでなく、行動観察といった多角的な視点から捉えることが重要だと感じました。 次のステップで何をすべき？ 今後取り組みたい具体的なアクションとしては、以下の点に重点を置きます。 - 常に「なぜそのように思うのか？」や「本当にそれが物事の本質なのか？」を考える癖をつける - 会社が提示する自社の強みについて、他にもないかを考える - 社内で議論し、新しい付加価値を顧客に提案する - 自社商品のカスタマージャーニーを実践する - 他業種のニーズを考え、自分自身で分析する癖をつける 以上のアクションを通じて、顧客視点を持ちつつ、自らの分析力を高めていきたいと思います。

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。

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。

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。

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。

規模と範囲の違いは？ 規模の経済性と範囲の経済性について学びました。規模の経済性は、現在の業務においても馴染み深いものであり、生産を拡大してコストを削減し、生産効率を向上させる手法です。一方で、範囲の経済性は複数の製品やサービスを同時に生産することでコストを低減する方法です。そのコストダウンのアプローチにはデメリットもあるため、目的に応じた選択が重要です。 演習で何を実感？ また、最後の演習では、与えられた数値や資料を基に仮説を立て、その仮説の正しさを検証することから始めました。この過程で、粒を出すことまではできても、それを整理するためのフレームワークの活用がまだまだ不十分であると感じたため、分析能力の向上が必要だと痛感しました。 中長期戦略はどう？ 今後の中長期的な視点としては、新規事業への挑戦時に学んだ内容を活用します。新たにBPO・BPR事業に参入する際には、3C分析、SWOT分析、PEST分析を活用し、目的に合わせた組織形成や業務設計を提案することを目指します。 課内改革は何から？ 短期的には、課内の組織編制の検討に学んだフレームワークを活用します。現在の業務における課題を明確にし、その課題解決のために適切な組織形態を提案できるようにしていきます。 分析の始め方は？ 分析においては、定量的なデータが多いほど効果的であるため、定性的なデータも可能な限り定量化していくところから開始します。また、定性的なデータにおいても進捗が確認できる指標を検討し、目的やKPIを設定します。この設定に当たっては、現状把握を正確に行い、そのための課題や解決策を設計するために学んだフレームワークを活用していきます。

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。

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。