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課題 ✕ 整理

に関する学び

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対話で課題は明確？ 事業開発や組織開発のコンサルティングを通じ、クライアントとの対話を重ねながら課題整理と解決策の提案に取り組んでいます。クライアント自身が認識している課題の背後にある本質的な問題を引き出す点について、まだ改善の余地があると感じています。表面的な言葉に頼りすぎると根本的な課題が見落とされることや、既存のフレームワークに依存することで柔軟な思考が制約される場合もあると実感しました。また、クライアントの独自の組織文化や意思決定の仕組みにより、提案した施策が実行に移されにくいという状況も認識しています。 新たなアプローチは？ 対話を通して課題を整理し、本質に迫ろうとする姿勢は評価に値します。今後は、既存の枠組みから一歩踏み出し、自由な発想を取り入れることで、より深い洞察を得るための新たなアプローチや質問方法を模索したいと考えています。クライアントの組織文化に合わせた提案を行うには、状況に応じた工夫が一層重要となると感じます。 実行策はどう進む？ 理想的な状態として、クライアントの表面的な課題だけでなく、その背景にある本質的な問題を整理し、実行しやすい施策を提示することの大切さを再認識しました。デザイン思考の「共感」を深めるとともに、クライアントの視点で課題を定義する力を高めることを目指すとともに、柔軟な思考を実現するために、状況に応じたフレームワークも効果的に活用できるよう努めたいと考えています。 何が本当の問題？ 課題定義のプロセスにおいて、何が本当の問題なのかを見極めることの重要性を改めて実感しました。クライアントの発言をそのまま整理するのではなく、その背景にある思考や感情、組織の制約を深く理解しながら、適切な問いを立てることこそが真の課題解決につながると感じています。今後もこれらの視点を大切にし、より本質的な課題解決を目指して取り組んでいきたいです。

どうして思考法を学ぶ？ クリティカルシンキングについて学んだ際に、印象的だったのは「問題の本質を見極める力」と「適切な問いを立てる重要性」です。これらを意識して、他者にもわかりやすく伝えることを心がけています。 本当の問題は何？ まず、「問題の本質を見極める力」についてです。表面的な問題に流されず、本当に解決すべき課題を特定することの重要性を学びました。例えば、MRI検査の予約が遅れる問題では、「なぜ遅延が発生しているのか？」や「業務フローのボトルネックはどこか？」と探ることで、真の原因を明らかにできます。この力を身につけることで、根本的な解決策を見つけるアプローチが可能になります。 問いの意義は何？ 次に、「適切な問いを立てる重要性」です。クリティカルシンキングでは、「問い」が思考の出発点となります。これにより、課題が明確化し、解決への道筋が見えてきます。例えば、患者さんに負担の少ない検査を行うためには、「どうすれば患者さんが安心して検査を受けられるか？」といった問いが必要です。適切な問いを立てることで、自分の考えを整理し、意見を共有しやすくなります。 共感と論理はどうなる？ 最後に、「共感力と論理的思考のバランス」も重要です。クリティカルシンキングは、論理だけでなく、相手の気持ちにも寄り添う共感力と組み合わせて初めて力を発揮します。特に医療現場では、患者さんの不安に寄り添いながら、根拠に基づいて最適な判断を行うことが求められます。 学びの成果は？ このように、クリティカルシンキングを学ぶことで、表面的な問題に惑わされず、根本的な解決を目指す視点を持つことができました。「適切な問いを立てること」と「共感と論理のバランスをとること」が、最適な医療提供につながると感じています。この考え方を日々の業務に取り入れ、医療現場での課題解決に貢献していきたいと思います。

原因をどのように探る？ 原因を探究することについて学びました。問題の原因を明らかにするためには、その問題に至るまでのプロセスを分解して考えるアプローチがあります。複数の解決策を用意し、それらを判断基準の重要度に基づいて根拠をもって絞り込むことが重要です。 データ分析の精度を高める方法は？ 具体的なステップを踏んでデータを分析し、問題解決の精度を高める方法や、仮説を試しながらデータを収集し、より良い解決策に繋げる方法を学びました。これら両方のアプローチを組み合わせることで、データ分析の精度を一層高めることができます。例えば、「自分の残業時間」について考えてみると良い練習になります。 A/Bテストはどのように進める？ 【A/Bテストについて】 A/Bテストとは、二つの施策を試し、比較するテストです。目標の設定から始まり、改善ポイントの仮説設計、実行までのステップを踏みます。優位なデータ数が集まるまで行い、その期間内で検証を行うことが重要です。目的と仮説を明確にし、シンプルで低コストかつ少ないリスクで運用できるようにすることが求められます。 残業問題をどのように解決する？ 試しに「自身の残業時間」の多さについて考えてみました。棚卸できる業務をその場しのぎで抱えていたり、時間割やスケジュールの把握が疎かになっていたりと、整理すべき項目はいくつか見つかりました。複数の解決策を導くためには、まだ整理しなければならない複合的な原因が残っていますが、「有耶無耶」な部分を明確にすることで解決策が見えてきました。 今後の課題解決のステップは？ 今後は、メンバー個別の面談や少人数のミーティングを通じて、現在の課題を一緒に洗い出し、原因を突き止めてみることを実践したいと考えています。そして、仮説を立て、複数の解決案をもって組織としての意思決定や問題解決に繋げていきます。

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。

データはどう見切る？ データの切り方によって、同じ数字でも見える課題や傾向が大きく変わることを実感しました。目的を明確にして「何を見たいのか」を意識した切り分けを行うことで、漠然と眺めるだけでは気づけなかった本質が浮かび上がり、無駄を省いた的確な分析が可能になると感じています。 MECE活用は有効？ また、MECEの考え方を取り入れて整理することで、重複や見落としを防ぎ、全体像を正確に把握できるようになりました。その結果、何が起こっているのか、どこに手を打つべきかを論理的に説明でき、相手にも納得してもらいやすくなると学びました。 支援でどう効果発現？ たとえば、新規事業の構想支援では、顧客層、提供価値、チャネル、収益構造などの視点で情報を整理することで、情報の抜けや重複を防ぎ、相手の納得感を得て意思決定をスムーズにする効果を実感しました。 組織開発の整理法は？ また、組織開発の現場では、ヒアリングした内容を「構造」「風土」「スキル」「制度」といった切り口で整理することにより、課題の全体像や優先順位が明確になり、具体的な施策立案につながっています。 研修・講演はどう整理？ さらに、研修や講演の場面でも、参加者にとって複雑なテーマを目的に沿って段階的に分解して提示することで、理解と納得を引き出す効果がありました。オンラインでのクライアントとの対話やレビューの際にも、現在の視点や抜け漏れ、そして本質を可視化することで、共通理解と納得感のある議論が進められると感じています。 学びを今後どう活かす？ 今回学んだ「切り口の工夫」や「MECEの視点」は、事業開発や組織開発の現場で、初期の仮説立てからヒアリング結果の整理まで非常に役立つと実感しています。今後はこれらの手法を意識的に活用し、ツールを組み合わせながら日常業務に継続的に取り入れていきたいと思います。

捨てる理由は何だろう？ 今回のWEEKで学んだことは、「捨てる」という行為の重要性でした。特に、目的と数値的根拠（特に利益）を持って選別することが重要だと感じました。WEEKを通して感じたのは、物事の整理・分析をし、大局的な視点で差別化した戦略を立てることで、目的をもって選択（捨てる）するサイクルが大切だということです。 効果をどう見極める？ ビジネスでは、投資対効果の高いものだけを選び続けるのが理想です。しかし、最初からすべて効果の高いものを作り出すのは難しいと実感しています。限られたリソースの中で新しい施策を試しながら、投資対効果の低いものを捨て、高いものを残すというサイクルを繰り返すべきだと明確になりました。何を目的に捨てるのかをしっかり考え、一度選択したことでも目的をもってやめることが重要だと感じました。 選別基準は何だろう？ WEEK内の課題では、実際に企業へのアプローチ方法を考える設問を通じて、何を基準に取捨選択するかを理解しました。これまでは漠然とした時間や工数で判断していましたが、利益率で優先順位を判断することが重要だと学びました. 集約のポイントは？ 仕事の集約に際しては、効率性の高い内容を優先的に集約していきたいと思います。また、実行して非効率だと判断した場合は、捨てる選択をする勇気を持つことも心掛けます。さらに、多回数の会議や定例業務を見直し、品質を上げたい業務に集中できるように整えたいと考えています. 効率向上の戦略は？ まずは目の前の問題に取り組み、課題解決に活かしていきたいです。高品質化と効率化を実現するため、現時点での課題であるリソース不足に対処します。費用対効果の悪い業務を洗い出し、捨てるかどうかをリストアップし、その上で新たに生み出したリソースをどの業務に集中させるかを選択していきたいと思います.

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。

リーダーの目標は何？ リーダーや上司が自分のキャリアにおいて明確な目標を持っていると、人は自然とその姿勢に引かれるという考えに大いに共感しました。また、キャリア形成は決して一直線ではなく、さまざまな経験や試練を経て形作られていくものだという「キャリアサバイバル」の考え方も納得できるものでした。この学びを通じて、自分自身のキャリアについて再考し、今後の方向性をより具体的に描いていこうという意識が強まりました。 演習で何を感じた？ 総合演習では、これまでに学んだ内容の中で忘れていた項目を思い出すことができ、知識の整理に役立ちました。演習を進める中で、キャリアは紆余曲折を経ながらも形成されていくと実感し、そのことを部下や後輩に伝えていきたいと思いました。実際、かつての上司からは、最初から今のポジションを目指していたわけではなく、経験を積み重ねた結果として現状に辿り着いたという話を聞いており、その事実が自分自身の考え方にも影響を与えています。 大切な価値観は何？ 私自身は現時点で具体的なキャリアゴールを持っているわけではなく、漠然とした目標を意識している程度ですが、今回の演習を通じて、自分の大事にしている価値観を確認することができました。この価値観は、社会人になってから大きく変わっていないと実感しており、今後のキャリア形成の基盤として活かしていきたいと考えています。やるべきことや求められる役割が変化していく中で、自分の強みや信念をしっかりと見極め、その上で最終的なキャリアの形を描いていくことが今の課題だと思いました。 キャリアアンカーの割合は？ また、部下を持たれている方の中で、明確なキャリアアンカーを持っている割合がどの程度なのかについても非常に興味があります。今後の学びを通して、より具体的な状況や事例について知り、自分の考えをさらに深めていければと思います。

戦略的思考が持つ要素とは？ 今週の学びを通じて、「戦略的思考」とは単に漠然とした理解ではなく、以下のように明確な要素を持つことを理解しました。第一に、広い視野で今後の動きを見据えつつ、目指すべきゴールを設定すること。第二に、ゴールに向けて「やるべきこと」と「やらなくていいこと」を明確にすること。そして第三に、他にはない独自性を持つことです。特に私にとって、重要な学びであったのは第二の点で、これまで戦略的思考として考えていたことは主に第一と第三の点に集中していたからです。 プライベートでも役立つ戦略的思考 また、実務の場面だけでなく、プライベートでも戦略的思考が役立つことに気づきました。現在多くのスキルを習得したいと考えていますが、一度に多くのことを学ぶと時間の制限があり、どれも中途半端になる可能性があります。そのため、最も必要なスキルと優先事項を整理することが重要だと感じました。 戦略立案のプロセスと課題 現在、私はチームの2025年に向けた戦略立案を行っています。この中で考えを巡らせ、整理する際に、今回の学びが非常に役立っています。これまでは思いつく限りのアイデアを洗い出していたのですが、それをすべて実行するのは現実的ではなく、ゴールに本当に繋がるかも不明確です。そこで、今回の学びを基に、もう一度計画を整理し直します。 効率的な戦略計画の実施方法 具体的には、次の手順で取り組んでいます。まず、最重要目標（目指すべきゴール）を明確にします。次に、大枠の戦略方針を3つに絞って定め、それに関連する具体的なアクションを判断していきます。このプロセスに基づいて、「やるべきこと」と「やらなくていいこと」を明確にし、効率的に組み立てていきます。ただし、完璧にはできないかもしれないので、一度作成した計画を上司に相談し、不足している視点がないか確認してもらう予定です。

なぜ言葉で整理？ 日常生活でクリティカルシンキングを習得するためには、ただ自己の経験に頼るのではなく、「なぜその考えに至ったのか」「どの目的で主張しているのか」を具体的に言語化することが大切です。問いや課題に対して何度も自問することで、思考の過程を整理し、より明確なアウトプットを目指す必要があります。 本当に客観的？ また、自分の思考の癖に気づき、思い込みや直感だけに頼らず、周囲の意見も客観的に捉えることが求められます。常に「本当にそうなのか？」と自問自答し、書き出す反復練習を続けることで、ディスカッションやフィードバックを通じたブラッシュアップが可能となります。 どうやって深掘り？ 今週は、表面的な情報や過去の経験に縛られることなく、顧客の動向、市場の状況、そして現状の課題を深く掘り下げることで、物事の本質を見極め、最適な提案や判断ができる思考力を磨くことを目標としています。 隠れた真意は？ 所属する部署では、まずお客様が表向きに「必要ない」と示す行動や言葉の背後にある真のニーズや本質的な課題に目を向け、具体的な戦術に落とし込む行動を強化します。次に、常に「なぜ？」と問い、表面的には見えにくい問題を洗い出し、根本原因の追及を行いながら、説得力ある提案をすることを目指します。そして、情報を客観的・論理的に分析し「本当にそれで正しいのか？」を問い続けることで、誤った判断や思考の偏りを防ぐ訓練を重ねます。 前提を再確認？ さらに、多様な顧客ニーズや市場変化に対して、過去の成功体験に固執せず、前提条件を再確認する柔軟な考え方と提案力を養うことも重要だと考えています。 何を継続すべき？ 最後に、クリティカルシンキングを磨くための日常的な反復練習において、無理なく継続できる具体的なアイディアや実践方法があれば、ぜひ教えていただきたいと思います。

意思決定はどのように？ ジレンマに直面した際の意思決定プロセスについて、具体的な手順を学びました。仮説を立て、その仮説に基づいてデータを収集し、最終的な結論につなげる基本的なプロセスが身についてきたと実感しています。特に、ある教育機関で見られた事例―忙しさから採用候補者の面接時間が確保できない一方で、面接を行わなければ生徒からの不満が蓄積し、経営に悪影響を及ぼす可能性がある―は、自分がスケジュールを詰め込みすぎている点に気づかされる貴重な経験となりました。講義の冒頭で「データ分析においては、何を目的とするかが極めて重要である」という話を聞いて、改めてその本質に立ち返る機会となりました。 人口減少策をどう見る？ 人口減少対策においては、何をもって効果とするか判断するのが難しく、一見、あらゆる施策を試すような印象を受けますが、実際にはリソースが限られているため、何を課題として捉えるかが大切です。今一度、どのような仮説を立て、どんな事業を展開し、結果をどのように検証するかという一連のプロセスについて考え直す必要があると感じています。最近、ある地域の各自治体が実施する政策の一部を説明変数として、UIJターンに影響を与える要因を分析した論文に触れる機会がありました。施策分野ごとに縦割りで考えがちな現状に対して、異なる組み合わせが流入人口に与える影響を示すデータに、非常に新たな視点を得ることができました。 データ調査の下準備は？ 自力で高度な分析を行うには限界があるものの、まずは地域内の市町村が実施している政策を類型化し、その一覧を作成するなど、データによる調査の下準備が可能だと考えています。具体的には、関係人口や交流人口を創出する施策、雇用創出に関する施策、住居に関する施策、さらに子どもや子育て支援に関する施策について整理し、評価データをまとめていく予定です。