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ステークホルダー分析キャンバス

Martin Szugat

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なぜ使う?

ワークショップの候補参加者を特定し、実際の参加者を決定します。

いつ使う?

ワークショップの前に、ステークホルダー分析キャンバスを使って、参加できる人・できない人、参加すべき人・参加すべきでない人を特定します。

成功するデータ&AI デザイン思考ワークショップのためには、多様なメンバーでチームを構成することが重要です:

  • 意思決定者、実行者、情報提供者

  • Data & AI プロダクトのユーザー、所有者、実装担当者

  • ビジネス、データ、アナリティクス、IT、法務のエキスパート

Tip: T字型の人材を探しましょう:ある分野に深い専門性があり、隣接する分野の基礎知識を持つ人です。

使い方

I. 準備

① キャンバスのヘッダーとフッターを記入します:

a) ヘッダー: キャンバスのヘッダーに白い付箋で "ワークショップ参加者" とラベル付けします。

b) フッター: 対応する色の付箋で凡例を追加します:

  • 緑色の付箋: "参加する"

  • 黄色の付箋: "参加する可能性がある"

  • 赤色の付箋: "参加しない"

  • 青色の付箋: "参加候補"

  • 白い付箋: "質問 / 仮定 / 洞察 / 決定 / タスク"

II. ブレインストーミング

ブレインストーミングで潜在的なワークショップ参加者を検討する前に、ワークショップの目的と主要成果を思い出してください。例:Data & AI Strategy Framework キャンバス(赤い付箋:目標と主要成果)および/または Data & AI Design Thinking Workshop キャンバス(青い付箋:目標と主要成果)を確認してください。

ブレインストーミング中は、以下の質問に答え、役割と(可能であれば)参加候補者の名前を青い付箋に記入して、キャンバス上の該当するボックスに貼ってください:

② ワークショップ中、またはワークショップ後にデータ/AI 製品や主要イニシアチブに関して重要な決定を行うのは誰ですか? ➡️ 意思決定者

③ データ / AI 製品や TOP 施策を購入またはスポンサーするのは誰ですか? ➡️ 購買者 / スポンサー

④ データ / AI 製品を使用し、または恩恵を受けるのは誰ですか? ➡️ エンドユーザー

⑤ データ / AI 製品や TOP 施策に反対し、ワークショップやその後のプロジェクトを妨害する可能性があるのは誰ですか? ➡️ 妨害者

⑥ データ / AI 製品や TOP 施策を支持し、意思決定者、購買者、エンドユーザーに良い影響を与えるのは誰ですか? ➡️ インフルエンサー

⑦ データ / AI 製品や TOP 施策について意思決定者、購買者、エンドユーザーを支援または助言するのは誰ですか? ➡️ 推奨者

⑧ データ / AI 製品を実装し、TOP 施策を実行するのは誰ですか? ➡️ 実装者

ヒント:ある人物や機能が複数の役割(例:意思決定者と購買者)を兼ねる場合は、付箋を該当する2つの枠の境界に置くか、付箋を複製してください。

参考資料

A: 以前にData & AI 戦略フレームワークキャンバスを使って関係者を特定し、ステークホルダー分析キャンバスの左側にある「Sort in」ボックスに青い付箋で関係者を配置している場合は、上記のガイドとなる質問に従って、青い付箋をそれぞれ該当するボックスへ移動してください.

III. 議論と決定

ステークホルダー分析キャンバス上の各候補参加者について、その関係者がワークショップに参加するべきか(すべきでないか)および参加できるか(できないか)を利点・欠点に基づいて議論し、決定したら付箋の色をそれに応じて変更してください:

  • 関係者が参加すべきで、かつ参加可能かつ参加の意思がある場合は、緑色の付箋。

  • 関係者が参加すべきでない、または参加できない/参加の意思がない場合は、赤色の付箋。

  • 関係者が参加すべきか、参加可能か、参加の意思があるかについて合意が得られていない場合は、黄色の付箋。

ヒント:効率的なワークショップは約5〜10名の参加者で構成されます。少ない場合は重要な意思決定者、情報提供者、実行者が不足している可能性があります。不足しているメンバーを見直し、II. ブレインストーミングを再度実施してください。10名を超える場合は、議論が長引きすぎたり、一部の参加者が積極的に参加できなかったりする可能性があります。必要なメンバーを見直し、III. 議論と意思決定を再度実施してください。

さらに詳しく

Datentreiber はこの Miroverse テンプレートだけでなく、次のものも提供しています:

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ご興味がある方、またはご質問やフィードバックがある場合は、次の連絡先までお問い合わせください: info@datentreiber.de

Copyright: 全著作権は Datentreiber GmbH に帰属します。

Martin Szugat

Data & AI Business Catalyst @ Datentreiber

To help companies to transform into data-driven, AI-powered businesses and innovate data & AI products, I've invented the Data & AI Business Design Method and our company Datentreiber open sourced the Data & AI Business Design Kit. I'm a Miro MVP and a Miro Solution Partner.


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