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役職が「一般社員／職員」

の受講生の学び

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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。

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。

フレームワークは何？ 講義全体を通して、フレームワークはゴール設定の補助ツールであり、決して万能ではないと学びました。一方で、漠然とした問いに対しては、観点や仮説の解像度を高めるのに有効だと感じました。実践を通じて身につけるため、業務内で必要な場面を意識的に作り、実際に使ってみることを試みています。 優先順位はどう？ また、ありたい姿として「優先順位の判断が的確な人」を目指しています。仕事もプライベートも、限られたリソースの中で成果を上げるためには、現状を客観的に把握することが不可欠だと考えています。 使い方は合ってる？ フレームワークを有効に使うためには、まずは実際に使ってみることが重要だと思います。先輩の業務姿勢を見ると、直接の業務に結びつかない知識も広く浅く習得しており、自分も情報収集をより効率的に行える方法を模索していきたいと考えています。 戦略と経営知識は？ さらに、優先順位の判断が的確な人になるためには、戦略思考に加えて経営の基礎知識も必要です。特に、他社との協業施策検討では戦略レベルの分析が求められるため、今後はアカウンティング分野の強化にも力を入れていくつもりです。 現状把握はどう？ まずは、現状とゴールを大まかにイメージし、その上で現状をより明確に把握するためにフレームワークを用いて分析を行ってみます。業務に活用する前に、自分自身のキャリアのためにどのような分析が可能か、じっくりと時間をかけて考える予定です。 学びは伝わってる？ 今後は、書籍を活用してアカウンティングの知識習得を進め、学んだ内容を周囲に共有することで自分のモチベーションを上げ、学びの定着にも努めていきたいと考えています。

材料費はどう見直す？ 規模の経済性について、自社の商品製造におけるコスト削減が課題として浮上しました。材料費を削減するためには、大量の材料を購入しなければならず、その量は50年分にまで及びます。もし使い切れなければ廃棄することになり、また使用可能でも品質のために独自の基準で支障が出るという話を、学習の当日に自社内で聞き、大変驚きました。購入時のコストのみに目を向けるのではなく、材料の保管や廃棄にかかるコストもトータルで判断する必要性を強く感じました。 多角化は収益貢献？ また、範囲の経済性に関しては、多角化を進めるにあたって本当に収益に貢献するのかを考慮する視点が大切であることを再確認しました。 実践はどう進む？ 総合演習では、全体的な視野で事例を検討する機会がありました。これまで学んだ知識を活かしつつ、足りない情報も収集し予測を立てるという、実践的な演習となりました。特に人件費や燃料費、現在の人口動態など多岐にわたる情報を取り入れた視点で学ぶことができました。 最適策は見つかる？ 収益向上の観点から見ると、材料の購入方法や発注単位についても、他部門のことであっても自分のこととして考えられるようになった気がします。効率的に業務を進めるための最適なアプローチを発見する視点を持つことができたと思います。 業務判断は合ってる？ 自分の部署では業務管理を通じて収益アップを目指しています。そのため、一つ一つの業務判断が本当に効率化と収益につながるのかを精査していきたいと思っています。こうした視点を持つには経験が必要かもしれませんが、見るべきポイントを自分なりに絞って、業務の見直しを図りたいと考えました。

図面と場はなぜ違う？ 自身の業務においてプロトタイプは、図面やCG、タイムライン、進行資料といったデータベースで存在しています。しかし、空間づくりや場づくりといった実際の形にする過程は容易ではありません。図面やCGは多くの人に見せ、説明し、フィードバックを得やすいのに対し、イベントや勉強会などの場づくりは、実際に進行を試みる必要があり、時間や場所、参加者の制約が大きなハードルとなります。 短縮実施はどう？ こうした中で、短時間の部分的な実施や動画、音声による確認といった方法を取り入れることで、柔軟に対応する必要があると感じました。多くのフィードバックをもらうことでプロトタイプをブラッシュアップできると同時に、その場で迅速に修正を加えるスピードも重要だと認識しています。 実働視点はどう捉える？ また、図面やCGによるプロトタイプはメタ認知的な視点に偏りがちで、実際に働く人々の目線や感じ方を捉えるのが難しいという課題があります。そこで、模型を作成し、カメラを使って目線を合わせる工夫が求められます。実際に進行を試みる方法は「アクティング」とも言え、図面やCGを元に働く人たちの視点を再現することで、より具体的な感覚や意見を引き出せるのではないかと考えました。 体験からは何得る？ 結局、アイデアだけではなく、実際に触れ、観察し、体験できるプロトタイプが不可欠です。そして、そのフィードバックをどのように共感、課題の抽出、発想、試作に結びつけるかが重要であり、かける時間や労力の配分も検討すべき点です。さらに、得たいフィードバックに合わせて、まだ詰め切れていない部分を強調したプロトタイプを作成する方法も効果的だと捉えています。

デザイン思考をどう活かす？ デザイン思考には、共感、課題設定、発想、試作、テストのステップがあり、これを非線形に繰り返すことが重要だと学びました。この思考をビジネスに活かすためには、顧客やユーザーの行動を観察し、彼らの体験価値を最大化することが大切です。最近学んだカスタマージャーニーでも、ペルソナを細かく設定することが、サービスやプロダクト、戦略を考える上で重要だとされており、これがデザイン思考と通じると感じました。 学びを深めるステップは？ 学びにおいて大切なこととして、1.言語化、2.教訓化、3.自分化が挙げられ、これが特に印象に残りました。私は考えを言葉にするのが苦手なので、まず書いてみて、次に発言し、さらに伝わりやすくするステップを踏んでいければ良いと思っています。 システム開発の目的を再確認 現在、私は営業系のシステムを開発・管理・運用する部署に所属しており、社内の営業部門がメインの顧客です。これまで、ITやシステムに慣れていないユーザーをターゲットに、使いやすさを重視した設計を行ってきました。しかし、講義を通じて、システム開発の本来の目的は効率化や売上向上を図ることにあると考え直しました。ターゲット設定を見直し、本来の目的達成のための設計をもっと重視すべきかもしれないと感じました。 顧客理解に基づく設計とは？ システム開発においては、インターフェイスの使いやすさに過度に拘らず、データの意味を可視化し、顧客理解や戦略策定を実現するための設計に焦点を当てる必要があります。既存のシステムについても、ユーザー目線でその利用価値を最大化できるかを考え、ユーザーからのフィードバックを積極的に取り入れる姿勢が大切です。