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役職が「係長／主任」

の受講生の学び

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レベルアップの理由は？ オンライン学習の中で、講師の誘導を受けながら対象ターゲットや商品の機能的・情緒的価値について考察する機会があり、確実にレベルアップできたと実感しています。しかし、実際の業務に応用する場合、担当学部の広報戦略を再整理するためには、リサーチに必要な分析力、高校生という顧客層から本音を引き出すインタビュー力、企画書をまとめ上司を説得するプレゼンテーション能力、さらには周囲を巻き込んで企画を遂行する力など、各場面で求められる知識やスキルが不足していると感じています。より解像度高く顧客を理解し、良い提案を行うために、マーケティング的思考力を磨くとともに、周辺領域の学びを深めたいと考えています。 広報戦略で悩むのは？ 広報戦略の見直しにあたっては、まず高校生が大学に求めるもの、各学部の学びに対する印象、学部選択や大学選択の決め手、重視するポイントなどのインサイトを把握し、市場全体を見渡した上でSTP分析を丁寧に進める必要があります。私は、４PのうちPromotionを担当しているため、イベントでは参加者が思わず情報を共有したくなる仕掛けを考え、自らの学びを活かしてメディアに広がりやすいコンテンツを発掘し、自然な波及効果によって志願者の増加につなげていきたいと考えています。 他者の視点は必要？ また、企画書を作成する際に自分一人で思考を深めることは可能ですが、より質の高い提案を実現するためには他者の視点が不可欠です。まずは部内のキーマンと積極的にコミュニケーションを図り、各学部ごとに必要な分析を進められる体制を整えたいと思います。学んだ内容は単なる知識にとどまらず、実践を重ねることで使えるスキルへと昇華させることが肝心です。今後は、日常生活の中で気になる商品やサービスを題材に、学んだフレームワークを応用しながら自分自身の勉強を積み重ねていきたいと考えています。

比較による効果測定とは？ 分析とは、比較することである。まず、分析する項目を整理し、各要素の性質や構造をはっきりさせることが重要だ。何かの効果を測りたい場合、「ある」場合と「ない」場合で比較を行い、分析対象以外の条件も整える必要がある（これは「Apple to Apple」と呼ばれる）。 データ分析の目的と仮説 データ分析を行う際には、まず目的と仮説を立てる。例えば、データ分析の目的は何で、その結果どのような状態を目指すのかを明確にすること。そして、どの項目を分析すれば目的を果たせるのか、その項目をどのようにデータ加工すれば良いのかを考え、具体的な仮説を立てることが大切だ。 適切なデータ加工と表現法 データにはその種類に応じた加工法やグラフの見せ方が必要である。割合で表現するのが適切な場合と、実数（本来の値）で表現するのが適切な場合がある。また、質的データ（数値の大小に意味がないもの）と量的データ（数値に意味があるもの）の違いを見極める必要がある。 人事部門のデータ活用法 人事部門では、健康経営やエンゲージメントに関するデータを扱い、改善に向けた施策を企画することが多い。このため、データを活用して課題解決や目標達成のためのPDCAサイクルを効果的に回せるようにすることが求められる。これまでの施策参加者がどれだけ改善したか、「参加した人の中で●●をした人はより■■だった」といった分析を行うが、このためには、参加者と不参加者の間での比較を行うことが重要だと感じている。 目的設定と議論の重要性 まずは、目的を明確にし、自分自身の思い込みや仮説に偏らず、上司やメンバーと徹底的に議論することが必要だ。次に、課題に対して目指す姿を定量的にKPIとして設定し、現状を把握する。算出するデータに定義と根拠を持ち、それを分かりやすく伝えるスキルを身に付けることも重要である。

全体像を再確認？ これまでの学習内容を振り返る中で、全体像を再確認できたと感じています。毎週の講義では、個々の演習を通じて内容を確認する機会がありましたが、連続性が不足していたため、先週と今週の学習でその点が整理された印象を受けました。また、従来のやり方や考え方にとらわれがちであることを学びの中で指摘され、再度学び直す必要性を実感しました。 特許情報の活用は？ 環境分析においては、特許情報と非特許情報を組み合わせた手法のニーズが高まっていることから、今回の学習で得た知識や手法を取り入れていきたいと考えています。特に、分析は比較が前提であることや、「目的」の重要性について、チーム内での認識が揺らがないよう常に確認する点、そして仮説志向で同じパターンに偏りがないか、使用するデータが適切かを検証すること、さらにWhat-Where-When-Howの観点から確認と検証を行うことが必要です。 データ分析の課題は？ これまでの業務を振り返ると、部署や立場が異なるチームでデータ分析に基づく活動を進める際、結果を重視した分析や、データから無理に仮説を導いたり、エイヤーで問題設定を行ったりしていたことに気付きました。今後は今回学習した流れをもとに、自らの手でハンドリングできるよう、実践の機会を積み重ねたいと思います。 問題解決の手順は？ また、データ分析に限らず「問題解決のSTEP」を意識して業務に取り組むようになりました。分析を進める過程で、常に「目的」の認識に相違がないか確認し、スケールの大きい要求に対しては漠然とした要求を細分化し、より適切なデータ分析とアウトプットが実現できるよう努めたいと考えています。まずは、自分が担当するチームの開発テーマや製品の規模に合わせたデータ分析を実施し、その結果を第三者であるチームに説明することで、考え方や手順の定着を図っていきたいです。

なぜ問いを重視する？ 今回の講座で学んだ「問いから始める思考」の大切さが、非常に印象に残りました。なぜ物事がうまくいかないのか、何が本当の問題なのかと自分自身に問いかけることで、行うべきことが明確になり、行動に移しやすくなると実感しました。たとえば、先日の会議では「この会議で一番決めたいことは何か」を最初にみんなで確認したおかげで、議論がスムーズに進みました。 共有の効果は何？ かつては、ゴールが定まらないまま話を進めて失敗した経験があったため、「問いを立てること」や「仲間と共有すること」の重要性を強く感じるようになりました。自分ひとりだけでなく、チーム全員で問いを共有し、共に考えながら進むことで、より良い結果に繋がると確信しています。 現場で問いはどう役立つ？ また、この「問いから始める思考」は現場の様々な状況で応用できると感じます。たとえば、アルバイトの方との関わりでは「なぜ辞めたいと思ったのか」「どのような働き方を望んでいるのか」と問いかけることで、本音に近い原因を掴むことができ、お客様のクレーム対応においても「何が一番不満だったのか」「どこに問題があったのか」を整理することで、再発防止につながる改善が実現します。さらに、社員や外国人スタッフの育成、上司への報告の際にも、問題点や伝えたいことを整理することで、単なる情報共有を超えた次のアクションへと結び付けることが可能です。 チームの問いはどう進む？ これからは、まずチームで「どこに困っているのか」を一緒に考える時間を大切にし、会議や話し合いの冒頭で「今日何を決めるのか」を確認するよう努めたいと思います。自分の意見や考えを大切にしつつ、相手の気持ちを想像しながら、やさしく伝えることを心がけます。そして、話し合いや行動のあとには「これでよかったのだろうか」とふり返り、次に活かせる学びとしたいと考えています。

主張の根拠をどう変える？ 講義で最も印象に残ったのは、相手の興味・関心に合わせて主張の根拠を変えるという考え方でした。これまでの自分は、自分自身が一番納得できる材料を根拠として示すことに重きを置いており、自己中心的だったと反省しています。 事前把握はなぜ大切？ 一方で、相手の興味・関心を事前に把握しておくことの重要性も痛感しました。日々のコミュニケーションや限られた出席者が集まる会議の内容を理解することが、大前提であり必須だと再認識しています。今後は、どんな場面でも相手の関心を意識したコミュニケーションを心掛けたいと思います。 提案・報告はどう伝える？ また、上席への提案や報告の機会が多い職場において、今回学んだスキルを積極的に活用し、説得力のある説明を心がけたいと考えています。業務内外、あるいは業界を問わず役立つスキルであり、特に報告や相談の際には相手にしっかりと内容が伝わる効果が期待できると思います。 報告内容はどう整理？ 実際、部下からの報告や相談で、何を伝えたいのか分かりにくかったり、主張の根拠が弱いと感じることがあるため、日頃から上席の考えを読み取る力を養う必要性を感じています。自分自身も、上席に説明する際に同じことを考えられている可能性を踏まえ、コミュニケーションを怠らずにスキルを磨いていきたいと思います。 思考整理の秘訣は？ さらに、論理的に思考を整理する技術として、並列型と解説型というアプローチがあることに気づきました。これらを講義に取り入れることで、さらなるスキルアップが図れるのではないかと期待しています。 相手理解はどうする？ 最後に、他の受講生の皆さんには、どのようにして相手の興味・関心を理解しているのか、また、メールでのやり取りがかみ合わずラリー状態になった際にどのように対応しているのかをお聞きしたいです。

問題解決の考え方は？ 『問題解決』を考える際は、まず4つのステップ（What・Where・Why・How）に沿って整理します。Whatは問題を明確化し、問題解決には「正しい状態に戻すもの」と「ありたい姿に到達するもの」があると考えます。どちらの場合も、理想の状態と現状とのギャップを定量的に捉え、何をあるべき姿とするのか関係者間で合意することが重要です。 ロジックで何が分かる？ また、ロジックツリーは、KPIロジックツリー作成時のみならず、物事を分類して考える際にも活用できます。例えばミュージックスクールの問題解決設問では、B校の収支見積もりから「生徒数を増やすには広告宣伝費が必要で、そこは大きく支出しても良いのでは」といった意見や、講師外の人件費について「A校と兼ねられる業務は1つにしては？」といった考察が見られました。こうした議論を通じ、問題を考える際の順序や段階ごとの整理方法に対する興味が湧いたという点が印象的です。 ギャップの定量化は？ 協議の場では、あるべき・ありたい姿を明確に描き、そのギャップを定量化することが重要です。KGI設定の際にはMECE発想を用いて実効性のあるKPIを設定し、定期的に現状との乖離を把握する必要があります。プロモーション施策やイベント出展の際も、まずありたい姿を示すことを基本方針とするべきです。 協議で一致できる？ さらに、打ち合わせの冒頭で協議の目線を合わせ、どちらのタイプのギャップを埋めるのか、参加者全員で共通認識を持つことが大切です。従来は「どうしたいか」と上から問いかけても十分な回答が得られなかったが、これからは自らありたい姿を描き、そのギャップと解決策を自ら提案していく必要があります。多方面で考えすぎて結論に至らないこともあるため、ロジックツリーを活用して見える化しながらPDCAサイクルを回すことが推奨されます。

データ分析の基本を理解する 目的を明確にすること、要素を整理すること、そして比較することがデータ分析の基本だと学びました。特に、分析は比較であるという点が印象に残っています。しかし最も重要なのは、データ分析が「何のため」に行われるのか、その目的を明確にすることだと改めて感じました。ケーススタディではデータ分析が上手くいかなかった例もあり、要因に期間や項目の一般的な回答だけでなく、上司と部下のコミュニケーションについても意見が挙げられていました。そのため、基本に立ち返る必要性を再確認しました。 具体的な要素整理のポイントは？ 具体的な要素の整理を心掛けました。例題で行ったPC購入に関するディスカッションでは、メーカー、金額、スペック、OSなど具体化することで、共通認識が得られやすいと感じました。また、分析の際には定量データ同士、定性データ同士を比較することの重要性も理解しました。平均値についての説明は分かりづらい部分もありましたが、先生が示してくれたビジュアルを通じて少しずつ理解が進みました。 退職分析における「目的」の重要性 私は人事部でDX担当をしており、退職分析を行っています。職種、年齢、勤続年数といった要素を洗い出し、比較をしていますが、「目的」を見失いがちです。退職率を下げるだけでなく、「若手の」離職率、「技能職の」離職率といった具体的な目的を持ち、分析を続けていきたいと思いました。また、グラフを作成して終わるのではなく、伝えたい「メッセージ」をしっかり伝えるための改善も進めたいです。 データ分析で立ち止まる瞬間 データ分析を実践することは重要ですが、一度立ち止まって「目的」を考えること、また定期的にその目的に立ち返り確認することも必要だと感じました。私自身、考えすぎる傾向があるため、要素の整理においては柔軟な思考を持つように心がけていきたいです。

顧客層候補をどう絞り込む？ 「誰に売るか」というテーマのもと、私は次の二つの方法を学びました。 まず①、広大な市場から感度を持って「顧客層候補」を絞り込む方法です。これはSTP分析のST（セグメンテーション・ターゲティング）のプロセスに該当します。市場を感度良く分類し、特に市場規模、成長性、ライバルの状況の6R観点から絞り込むことが重要です。 競合とどう差別化する？ 次に②、その顧客層候補を狙うライバルたちと差別化する方法についてです。これはSTP分析のP（ポジショニング）に該当し、競合との差別化を図るために自社の特徴を洗い出し、顧客ニーズに合う訴求ポイントを二つ選びます。これによって、自社とライバルの特徴をマッピングし、優位性を明確にします。 家業での具体策は？ これらは論理的に整理された手順とフレームワークなので、一つ一つのステップに沿って、分析を進めていきたいと考えています。 具体的には、家業である寺や観光業の側面からこれをイメージしています。今年実施予定のイベントに関して、居住地域、年齢層、趣味嗜好などさまざまな切り口で市場をセグメント化し、6Rを用いて絞り込みます。そのうえで、差別化可能な優位性を選び出し、イベントのテーマをより明確にすることを目指したいです。 地域全体をどう活用する？ ただ、観光客を呼び込むという観点で、寺にのみ焦点を絞るとパイが狭くなるため、地域全体を対象として検討するのが良いと考えています。飲食店や雑貨屋、他の寺院も仲間として取り組むような発想が大切だと感じています。 企画の基本動作とは？ 具体的なアクションプランとしては、まず自分で時間をとって考え、次に周囲の人々、特に妻や地域の人々に意見を聞くというプロセスを繰り返します。この作業を通じて、企画を行う際の基本動作として定着させることを目指しています。

データ分析はなぜ有用？ データ分析は、問題解決を確実に進めるために非常に有用であると理解しました。ライブ授業では、前提条件が整理されていたため、問題解決のステップである問題箇所の特定や絞り込みが比較的容易でしたが、実際のビジネス現場では、これらのステップが難しく、訓練が必要だと強く感じました。 売上減少はどう解決？ 今回のライブ授業では、事業運営における売上減少という問題をデータ分析で解決する演習を行いました。その際の問題解決のステップは、1. Whatで問題を明確にし、2. Whereで問題箇所を絞り込み、3. Whyで原因を分析し、4. Howで解決策を考えるという流れです。 具体分析の進め方は？ 具体的には、売上減少という問題を特定し（What）、売上を構成する客単価や客数のデータ分析を通じて問題の所在（Where）を特定しました。その要因を仮説・検証により原因分析（Why）し、次に打ち手を判断・評価する（How）という手順です。分析においては、データに基づいたストーリーを構築することが重要です。比較対象を明確にし、データを加工して必要な情報を可視化することがポイントです。 差異の原因は何？ 日常業務でも計画と実績との差異分析を行っていますが、浅はかな要因分析に留まらないように、原因分析を網羅的に行うことが重要だと考えます。また、問題を明確にし、問題箇所を特定し、原因分析し、打ち手を考える一連の手順によって、データ分析が目的化せず、何を主張するための分析なのかを振り返ることができます。 定着はどのように？ これらの問題解決のステップを習得し、データ分析を取り入れた一連の流れを月に2回以上実施することで、手法の定着化を図りたいです。特に、問題箇所の特定（Where）に苦手意識がありますが、事例を積み重ねることで対応時間の削減にも取り組みます。

商品の体験価値とは何か？ 価格や機能面だけでなく、商品に関連した体験価値を提供することによる差別化は非常に難しいと感じた。しかし、ビジネスにおいて勝敗を左右するのは「顧客に支持されるかどうか」という点であり、今回学んだ「商品そのもの＋αの体験価値」はその通りだと実感している。企画した側の「こう感じてほしい」という狙いに顧客が必ずしも合致するとは限らないが、うまく合致したときの面白さもまた感じ取れた。ポイントは、「商品そのもの＋αの体験価値」が顧客にとってどれだけ自分事化できるかにある。 無料の体験価値は実現可能か？ また、「商品そのもの＋αの体験価値」がうまくいけば、企業にとってロイヤルカスタマーの創出にも繋がるだろう。 旅行業界の場合、旅行そのものが「体験」であるため、さらに＋αの体験価値を提供する場合、以下のようなサービスが考えられる： - 旅先のガイドブック - Wi-Fiやスーツケース、通訳機などの旅行必需品のレンタルサービス - お土産の配送サービス しかし、これらはすべて有料サービスとなっているため、＋αの体験価値にはならないかもしれない。無料・無償で提供できる＋αの体験価値としては説明会への招待が考えられるが、それが顧客が求める価値なのか、ワクワクさせられるのかは疑問である。また、「商品そのもの＋αの体験価値」が必ずしも無料・無償である必要があるのかも問うべきだろう。 顧客分析の重要性 具体的な方法としては、カスタマージャーニーや購買決定プロセスモデル（AIDMAやAISASなど）を踏まえ、顧客が旅行商品を購入・体験するまでのポイントや感情を把握することが重要だ。さらに、顧客によって「旅行」に求めるものは異なり、それによって求める体験価値も異なるため、ターゲットを明確にし、そのターゲットがどのようなペルソナであるかを分析することが求められる。

振り返りの大切さは？ 今回の学びでは、実際の経験をもとに成長を促す方法やモチベーションの維持・向上について理解を深めることができました。経験から学ぶプロセスでは、まず振り返りを習慣化することが重要であると実感しました。実際に取り組んだタスクを振り返ることで、目指すべき姿とのギャップを確認し、メンバー自身が課題を認識する土台を整えることができるためです。事実に基づいた評価や、明確な基準に沿った成功事例と改善点の双方を伝えるアプローチが、より実践的な学びにつながると思います。 仕事任せは効果的？ また、メンバーに仕事を任せる際には、執行責任を持たせリーダーによる干渉を最小限に抑えることで、成長の機会を十分に提供できると感じました。不測の事態への迅速な対応と、組織全体での改善策の検討も重要なポイントです。こうした経験を通して、メンバーが自らの力で気づきを得て、主体的な行動へとつなげる環境作りの大切さを学びました。 モチベーションの鍵は？ さらに、モチベーションに関しては、働く理由と働く環境の両面から考えることが必要だと実感しました。金銭的報酬や社会的評価、自己実現の場の提供など、多角的な視点が組み合わさることで、より一人ひとりに適した動機づけが可能になります。理論として取り上げられる各モデルを参考にしながら、相手を尊重し、適正な目標設定や信頼関係の構築を継続的に行うことの重要性を再確認しました。 タスク運用の実感は？ 実際のタスク運用では、まずタスクの背景、目的、期限、サポート範囲を明確にし、初めての経験を積む機会として具体的な行動を促すステップを実践しました。タスクの進行状況を確認しながら、適宜振り返りの機会を設け、メンバーが自らの言葉で気づきを表現できるよう導いた結果、若手社員が一人称で考え、主体的な学びを得るプロセスがよりスムーズに進むと感じています。

どんな学びがあった？ week1からweek5までの学びを振り返り、有限な資源を効果的に活用するためには、まず情報を収集・整理し、自分の判断軸に基づいて本質を見極めた上で優先順位をつけることが有効だと理解しました。今回の学びは、仕事以外にも応用できる点が特に印象に残りました。これまで分けて考えていた部分が、ライブ授業を通してプライベートの目標や趣味にも活かせることに気づき、限られた時間内で計画を立て、実行に落とし込めると感じました。 情報整理はうまくいっている？ 日頃から情報収集や整理を行う際には、有限なリソースを意識し、時間をかけすぎないようアンテナを張っておくことが大切です。また、専門の取引先に情報提供を依頼するなど、工数管理を徹底する姿勢も必要だと考えています。 新制度の判断はどうする？ 自社では捨てる・辞めるという行為について比較的寛容な面があるため、新しい制度を導入する際には試験導入を行い、実際に期待する効果が得られるかどうかを慎重に判断することが望まれます。判断軸としては、会社の方向性をしっかり把握し、経験則に頼りすぎないことが重要です。不明な点があれば相手と対話し、真意を確認するように努めたいと思います。 ニュースや情報はどう活かす？ また、日常的にニュースや他社情報にアンテナを張るとともに、他社の財務諸表の分析を行うことで、内容によっては定点観測し派生する影響も把握できると感じました。さらに、専門知識を持つ取引先との接点を日頃から持つことも、情報の更新に役立つと考えています。 チームの連携はどう取る？ 実行後には、捨てる・辞めるという判断もあらかじめ決めておくことで、スピード感を持って取り組むことができると実感しました。さらに、業務開始時にチームメンバーと判断軸を共有し、認識を統一することが円滑な業務遂行に繋がると感じています。