(89ページ目)

役職が「一般社員／職員」

の受講生の学び

---

情報整理はどう進む？ 5週間にわたる学びを振り返ると、自分に足りないフレームワークを活用できるようになったことが、情報整理と環境理解に繋がったと実感しています。また、「捨てる」ことに対する後ろめたさを感じていましたが、実際には顧客に判断しやすさを提供することに繋がるという、新たな考え方に衝撃を受けました。さらに、差別化に関しては、単に他がやっていないことをするのではなく、模倣が難しく継続可能なものかを見極めることが重要だと再確認しました。 業務の本質は何か？ 多くの新たな業務を引き継ぐにあたり、これまでの方法を単に踏襲するのではなく、なぜその業務をするのか、その本質を理解し、自分自身で一から考え直す姿勢を持ちたいと思います。この理解を深めるために、情報を整理・分析し、「この状況だからこそ必要だ」と周囲に納得してもらえる説明を心掛け、同じ目標に向かって業務を進めたいと考えています。 信頼関係はどう築く？ 事業収益管理という業務の特性上、さまざまな部署と関係を築きながら業務を遂行する必要があります。関係構築においては、相手が納得できる話をすることが大切です。そして、その方法が効率的であるとお互いに認識し、実際の行動に結びつけられるように努めていきたいと思います。

思考の制限に気づくには？ ワークを通じて、自分の思考がいかに制限されているか、偏っているかを体験できたことが印象的でした。頭の使い方（「3つの視」：視点・視座・視野）を身につけることの重要性は理解できた一方で、思考が固定化されているため、理解と実践には大きな壁があるとも感じました。意識することから始め、徐々に体験を積むことでトレーニングしていきたいと思います。 業務フロー改善に不可欠な視点は？ 例えば、新規の業務フローを作成するときや既存の業務フローを見直すとき、新たな業務の提案や成果物の振り返り、課内のタスクで使用する資料作成時、さらには課内の定期ミーティングや他部門とのZOOMミーティング、職場での上司・同僚との対話時に活用したいです。 ミーティングで得られる学びとは？ 業務フローにおいては、従来の慣習に縛られている部分が大きいため、目的を明確にし、「3つの視」から見直しを図りたいと思います。それにより、新たな気付きや発想を得て、業務の効率化・高品質化につなげたいと考えています。 ミーティングや対話においては、自分と他者は異なるという前提を持ち、相手の視点や切り口に注視します。そして、相手の考えを深掘りすることで、自分の学びにつなげたいと願っています。

情報はどう補う？ 総合演習を通じて感じたことは、設問の情報だけでは答えられない問題がいくつかあり、不足している情報を取得する必要があるということです。それでも情報が不足する場合があり、その際はある程度仮説を立てて物事を考える必要があります。この点は今回の事例に限らず、実際の業務でも同様だと思いました。100%の情報が揃うことはまずなく、不足する情報は自分で調査をし、または人から聞いて知識を埋めなければならないと感じました。それでもなお未知の部分は、仮説を立てて結論を導き出す力が求められます。 新部署で挑戦する？ 10月からDX推進部に異動しました。ここでは、従来の定型業務がなく、正解のない課題に取り組む必要があります。新しいプロジェクトの一つひとつにおいて、今回の学びを活かせると確信しています。特に、フレームワークを活用した現状の整理や仮説思考が重要です。 e-learningで学ぶ？ まずは、ある程度答えがある事柄、つまり前提知識については、会社のe-learningを活用して知識を深めたいと思います。そして、新しいことの効果を検証する際には必ず仮説思考が必要であり、100点満点ではないにせよ、今ある情報をもとに効果を試算することに挑戦していきたいです。

STPの理解を深める重要性 STPは理解していたつもりだったが、STとPを切り分けて考える重要性を今まで理解していなかった。マーケティング戦略をしっかりと練ることで、同じ商品でも提供価値が変わり、結果として業績も変わっていくことが分かった。 ターゲティングにおける新たな視点 重要になるのは切り口の提示とその解釈であり、切り分けることができる軸や意外性のあるものが鍵となる。ターゲティングにおける6Rの観点は初めて知ったが、これは汎用性の高い切り口として用いることができそうだ。 差別化要素をどう見つける？ クライアントのマーケティング戦略への転用も可能である。しかし、ある程度KBFが見えていて、商材が定数と化している中で、新しいポジション設定は難しい部分がある。一方で、だからこそ差別化要素となりうる。他社がやっていないものだからこそ、価値がある。しかし、その際の切り口の提示はまだまだ明確ではない。 デジタルマーケティングの現状と課題 現在支援している先では、ちょうどデジタルマーケティングのサポートを行っているが、広告の運用に終始しているのが現状だ。改めてSTP戦略を練り、自社のポジショニングを踏まえた広告運用戦略を構築していく必要があることを認識した。

経験に頼りすぎてない？ 自分がいかに短絡的に、自分の経験に頼って物事を考えているかを改めて認識しました。物事を考える際には、多くの「切り方」から考え、偏りがないかを常にチェックしていきたいと思います。 具体的には、次のような点に役立てたいと考えています： - 商談獲得数減少の分析と対策 - インサイドセールスの売上貢献が可視化されていない課題の原因洗い出しと対策の発案 - インサイドセールス組織のターゲット顧客や対象プロダクトのフォーカス方針の策定 - 個々のプロダクトの「勝てる市場」を定義するための活用 広い視野を持つには？ まず、社内の様々な視点と視座（各関連部署や役職、ジュニアからシニアまで）、さらには社外や市場の視野を広げて思考する習慣をつけていきたいと思います。また、課題の洗い出しにおいては、５Ｗ１Ｈといった複数の切り口を考え、できるだけ多くの項目を洗い出すための反復訓練を行っていきます。 フィードバックをどう活かす？ 次に、洗い出した課題を上司や同僚に説明し、フィードバックをもらうことで、伝える力と傾聴力を養っていきたいと思います。毎週1回は課題提起を行い、FY24中に一つ、組織内の大きな課題に対する対策を提案することを目標にします。

弾痕が少ない理由は？ 今回の研修で最も印象に残ったのは、戦闘機の補強に関する話でした。弾痕が多く残っている部分ではなく、むしろ弾痕が少ない部分を補強すべきという考え方に驚かされました。この事例は「生存者バイアス」と呼ばれ、帰還できなかった機体の状況を無視すると正しい判断ができないという重要な教訓を示していました。 比較対象の選び方は？ また、分析の基本は「比較」というシンプルな考え方に基づいているものの、適切な比較対象を選ぶことや、見えにくいデータに注目することの難しさと大切さを改めて実感しました。 データ比較で改善策は？ 私が担当しているシステム開発プロジェクトにおいては、テスト工程でのバグ検出率向上が課題です。そこで、研修で学んだ比較の考え方を活用し、成功事例と失敗事例のデータ、たとえばテスト時間やレビュー時間を比較することで、より効果的な改善策を見出していきたいと考えています。 比較難点をどう乗り越える？ ただし、比較対象の条件が必ずしも揃っていないケースや、対照となる対象そのものが存在しない場合など、現実のデータ分析では困難な点もあります。こうした状況では、新しいデータの収集や、比較方法の検討をさらに深掘りしていく必要があると感じました。

どうやって価値を伝える？ 「何を売るか＝何が求められているか」という視点を常に念頭に置くことが大切だと感じています。相手が自覚していない潜在的な欲求を引き出し、具体的に示すことで、その価値を実感してもらいやすくなると思います。また、相手のニーズを把握するには、本音が言いやすい信頼関係や環境（ラポール）が不可欠です。さらに、ネーミングが与える印象が売上に大きな影響を及ぼすことや、自社の強みを効果的に活用することも重要なポイントです。 訪問者の意図は？ 自社サイトの改修作業においては、訪問者が求める情報や、抱えている悩み、目的を考慮しています。サイト内で紹介しているサービスを利用することで得られるメリットや変化、そして自社の強みがどのようにサービスに反映されているのかを具体的に提示するよう努めています。 ラポール形成の壁は？ 一方で、会議やユーザーインタビューの際の最初の雑談など、限られた時間内で信頼関係を築くラポール形成には苦手意識があります。伝えるべきことやヒアリングすべき内容が決まっていると、少しでも早く必須タスクを終わらせたいという焦りが生じてしまいます。もし、周囲にラポール形成が得意な方がいらっしゃれば、そのコツを教えていただきたいと考えています。

事業価値はどう感じた？ ライブ授業では、事業価値をまず自分で考え、その後にP/LやB/Sの数字や構成の仮説を立てるというアプローチを実践しました。数字を見る前に事業の本質を理解しようとすることで、数字に対する驚きが生まれ、理解が深まったと感じています。今後も、まず自分なりに事業価値や仮説を考える姿勢を大切にしていきたいと思います。 原価計算って理解できた？ また、売上原価においては、販売に直接関係する支出には人件費も含まれるという考え方が印象的でした。これまで十分に理解していなかったため、今回の講座で新たな視点が得られたと実感しています。さらに、減価償却費が大きな割合を占める点についても、普段は忘れがちな部分ですが、その影響の大きさを改めて認識する機会となりました。 決算理解は深まった？ 日々の業務や会議でP/LやB/Sに関連する用語が出る中、今回学んだことを踏まえて自分なりの意見を述べるよう努めています。自社の決算に関しても、単に数字を覚えるのではなく、重要なポイントをストーリーとして理解し、他者に説明できることを目指しています。決算時期には新聞記事を通して同業他社の業績についても理解を深めるよう、今回の知識を活かして情報収集に取り組んでいます。

復習はどう進める？ これまでの学びを振り返り、今後のありたい姿と具体的な取り組みを体系的に整理できました。振り返りを進める中で、全ての内容を完全に洗い出せたわけではなく、すでに忘れてしまっている部分も多いことに気づきました。そのため、何度も繰り返し復習し、実践の中で活用することが大切だと感じています。 管理とサポートの課題は？ 私の業務は、製品の管理とサポートに関わるものです。サポート内容に対する不満と製品そのものへの不満があり、それぞれ解決すべき課題が異なります。また、即座に対処できるものと、投資や時間を要するものも混在しています。相関分析を活用して、不満の原因となる主要項目を特定し、優先順位をつけた上で対応していく意向です。 方向性のズレはなぜ？ これまでの学びの中で、方向性を見誤ったり着眼点がずれてしまうことがありました。そのズレが生じた原因を、経験や定性的なデータをもとに検証し確認する必要性を感じています。さまざまなフレームワークを活用し、仮説を立てたり目的を明確にすることが、今後の正確な分析に欠かせないと考えています。ただし、数値だけに頼ると誤った解釈につながる恐れがあるため、解説書や事例を通じて知識をさらに深めるよう努めたいと思います。

データ分析の基礎を理解するには？ データ分析を始めるにあたり、まずはデータの形式を理解し、その違いを把握することが重要だと感じました。分析に必要なデータを集め、形式に合わせた加工を施し、さらに可視化することで示唆を得る流れを認識しました。特に、データの性質をしっかり理解しないままでは、可視化しても意味がないことを学びました。 どう業務課題を探索する？ 例えば、各店舗での様々な商品の契約状況から、それぞれの商品の契約者に共通する特徴を可視化したり、取引履歴と商品の契約状況の関連性を探るといった作業は、まずデータの性質を把握することから始まります。データを比較し、その特徴を掴むことで、業務課題に関連するデータが何であるかを見極めることができます。 他社事例をどう活かす？ また、他社のデータ活用事例を知ることで、自社の業務に置き換えて考え、業務上の課題を発見する手がかりとすることができました。社内においても、各種システムで収集・蓄積されているデータの内容を把握し、それを整理して業務課題を解決するための手法を模索することが大切です。こうしたプロセスを経て、データの性質を十分に理解し、適切に可視化し比較することで、より良い業務改善に繋げることができると感じました。

判断基準の選定に迷う時は？ 業務において、プロセスごとに整理して効果を考えることは普段から行っているが、最適な案を選ぶための判断基準については意識が足りていなかったことに気づいた。判断基準の選定に迷うことが多かったが、今後は意識的に取り組みたい。また、思考を広げることは自分一人では難しいことがあると実感している。これまで、ABテストを意識して使ったことがなかったので、何か2つ以上のものの効果を検証したいときには、これを思い出したい。 広告提案時の改善策は？ 広告提案時には、これまでの「広告を試してみないか」という提案方法を見直し、「効果がある広告を検証してみないか」と伝えることで改善が図れると思った。広告1種類のみで出稿が停止されるリスクも防ぐことができるだろう。 プロセスの解像度を上げるには？ さらに、プロセスを意識して考えることは、現在取り組んでいる範囲だけでなく、自身の営業計画などにおいても有効な切り口となる。実例として、広告提案時に2つの効果があると考えられる施策を提案する際は、ABテストでの実施を打診してみることを考えたい。また、営業計画を立案する際には、プロセスの解像度を上げることが重要であり、そのために上長と壁打ちをすることを実践したい。

グラフは何が魅力？ データを単に羅列するだけでは、その特徴を十分に捉えにくいと感じます。グラフや数字を積極的に利用することで、情報がより具体的に伝わります。グラフは目的に合わせた種類を選択することが重要です。 代表値とばらつきは？ 数字を扱う際は、代表値とばらつきの両面でデータを確認する必要があります。代表値としては、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、ばらつきは標準偏差によって把握できます。 平均値だけで良い？ 業務においては、これまで平均値のみで物事を理解したつもりになってしまうことがありました。今後は、ばらつきも合わせて確認することで、データの持つ本質をより正確に捉えるよう意識したいと思います。 NPSは評価できる？ また、各ブランドごとに算出したNPSについても、単に数値のみを評価するのではなく、回答の分布にも目を向けることが大切です。 グラフで見える？ ユーザー調査では、各回答を平均値で報告するケースが多いですが、ばらつきに着目することで、各データの特徴がより明確になります。一方で、標準偏差を数字だけで示すと直感的に理解しにくい部分があるため、グラフを効果的に活用することで改善できると感じます。