(24ページ目)

課題 ✕ 整理

に関する学び

---

平均値の使い方は？ 普段は代表値や単純平均を活用して概ねの状況把握に努めています。加重平均や中央値も業務の中で用いられている印象ですが、幾何平均や標準偏差に関しては、知識としてはあるものの実践する場面が少なく、具体的な事例を通じて使いこなす機会が今後の課題だと感じています。 ばらつきの見える化は？ 特にばらつきに関しては、標準偏差の数値だけでは理解しにくいため、ビジュアル化して整理することが重要だと思います。ビジュアルで示すことで、各切り口からトレンドを読み取りやすくなり、自身だけでなく他者にも理解してもらいやすくなると感じます。 幾何平均はどう活かす？ また、幾何平均については、実践での理解を深める努力が必要だと感じます。理解が進めば、標準偏差と組み合わせて顧客分析などの業務において有効な手段になると考えています。 分析に挑戦するには？ まずは、苦手意識のある分析手法や未経験の手法に挑戦し、自分自身で試してみることが理解への早道だと思います。職業柄、大規模なデータに触れることもあるため、今回学んだ知識を実務にうまく活かしていきたいと考えています。

フレームワークはどう役立つ？ 従来、3Cや4Pといったフレームワークは、見せ方や伝え方の整理学として活用されることが多かったです。しかし今週の学習では、仮説設定においてもフレームワークを用いることで、一度幅広く発散しやすいことが分かりました。 どのシーンで学ぶ？ この学習を通して、以下のような具体的なシーンで仮説検証の重要性を感じました。 要因分析は何が必要？ まず、セールスにおいては失注やペンディングとなった際の要因を分析すること、次に採用活動で辞退が発生した場合、原因を明確にしKGI/KPIを計測しながら軌道修正を行うこと、そして配下メンバーの育成やモチベーション管理について考えることです。 検証の視点は変わる？ 既に一部の分野では仮説検証や打ち手の実行に取り組んでいるものの、改めて「0ベースで課題に対する要因を検討する」という姿勢を強化したいと思います。従来は、成功体験や失敗の再発防止といったステレオタイプ的な視点で要因を捉える傾向がありましたが、今後はフレームワークを活用して、より多角的かつ広い視野で検証に取り組む意識を持ちたいと考えています。

データの見える化で何が得られる？ 常にデータを見える化することで、問題解決のアイディアが生まれやすくなると感じました。例えば、業績の課題に対して財務諸表を見て問題点を見つけたり、ロジックツリーを書いて選択肢を並べてみることは効果的だと思います。 損益以外の問題も解ける？ 私は業績管理の部署にいますが、損益に問題があればその問題点の把握の仕方はある程度定型化されてできるのではないかと思っています。しかし、損益以外の業務における問題の把握や発見は難しく、挑戦してみたいと考えています。 まず、あるべき姿の候補をいくつか出し、それに対してギャップがある部分を洗い出します。そして、その要因となるものをロジックツリーにして書き出します。 ギャップをどう埋める？ あるべき姿の列挙として、他の事業やプロジェクトから現在の部署に足りていない問題を見つけてみます。次に、ロジックツリーを使って現状とのギャップを可視化し、見えていない部分を明確にします。最後に、定量化を行い、どの項目についてギャップが大きいのか、どの項目に取り組むとあるべき姿に達成しやすいのかを整理します。

イシューはなぜ大切？ 大きな経営課題でも小さな問題でも、イシューを基盤に事実の整理とデータ解析を行い、判断することの重要性を学びました。適切なイシュー設定ができていないと、課題が誤った方向に進むことが多々あります。そのため、基盤となる情報の整理が重要であると感じました。これにより、物事を多面的に捉える力を養うべきだと強く思いました。 採用課題の見方は？ 採用の課題に対しては、一つの側面だけでなく多面的に見て、どのような打ち手を講じるべきかをイシューやツリーを活用して検討しています。議論を行う際には、現状と課題を整理し、イシューを明確にすることで論点がぶれずに進められるよう意識したいです。さらに、イシューを資料に落とし込むことで、定期的に振り返りを行い、ぶれないよう工夫することの重要性も感じました。 新たな挑戦はなぜ？ 新たな取り組みを行う際、なぜその結論に至ったのかを説明するために、ツリーとイシューを活用してわかりやすい資料を作成します。また、ミーティングの開始時には、イシューとなる内容をチャットに投下し、常に全員が意識できるようにすることも心がけています。

フレームワークの効果的な活用法とは？ 今回の学びの中で、フレームワークのツールとしてロジックツリーとMECEが紹介されました。ロジックツリーは課題を細分化し、発見しやすくするための手法であり、MECEは問題をもれなく、ダブりなく整理するために必要な概念です。それぞれは様々な場面での分析に利用されますが、今回の復習を通じて今後の活用に向けた理解を深める機会となりました。 営業予測の新アプローチを試すには？ 営業予測を行う際には、これまで直感に頼った予測を立ててしまいがちでしたが、今後は課題を分類し、分析した上で予測を立てることを心掛けたいと考えています。この新しいアプローチにより、異なる視点での分析が可能となり、より精度の高い営業予測が期待されます。 MECEを使った分析で得られるものは？ これまでは同じ視点でデータを取り出して分析を行っていましたが、今後は課題を洗い直し、顧客の職種や規模、場所など、さまざまな角度からMECEを意識した分析を進めていきます。これにより、売り上げを伸ばすための施策のヒントを得られ、より具体的な情報収集と活用が期待されます。

リーダー論の本質は？ マネジリアルグリッドを意識することで、自分に欠けている視点に気づくことができました。また、必ずしもスーパーマンのようなリーダーが良い成果を出すわけではなく、メンバーの構成によって結果が異なること、そして違いがあるからこそ発揮されるものもあるという点は非常に納得できました。 状況でリーダー像変わる？ パスゴール理論からは、同じ人物でも置かれた環境によって必要なリーダーシップのあり方が異なることを学びました。「どのような仕事をどのような相手に」提供するのかを意識することが重要で、現在関わっている風土改革プロジェクトでも、イベントや課題に応じて自分のリーダーシップスタイルを変化させることが有効だとわかり、非常にすっきりしました。 適切な指示は何？ メンバーに応じたアプローチ方法についても考察しました。指示型で対応すべきメンバーがいる一方で、参加型で接することが適しているメンバーもいます。チーム内でどのように接するべきかを整理し、指示型で接するメンバーにはどの程度の具体的な指示が必要かを考え、周囲を巻き込みながら進めていきたいと思います。

課題分解は難しい？ 現状の課題に対する対策を検討する際、まずは課題を複数の客観的な観点から分解することが有効であると気付きました。これまで自己の経験則や伝聞に頼ったために、対策が偏っているという自覚が生まれたのです。 事業検討のコツは？ 自部門で新たな事業を考えるにあたり、自社の強みと弱みをさらに細かく因数分解することで、強みを活かす事業や弱みを補強する事業の検討に役立てられると感じました。また、現在の能力を十分に活かしていない業務についても、同様の視点で他の業界や分野に適用できる可能性があると考えています。 課題整理の秘訣は？ さらに、課題の整理を進める際には、正しい日本語とわかりやすい可視化の手法を心掛け、上司や部下に対して明確に説明できるよう努めようと思います。具体的なアプローチとして、まず現状の問題点を洗い出し、複数ある課題に優先順位をつけながら浮き彫りにしていきます。その上で、仮説を立てながら対策案を文章化し、必要であれば数値やグラフを用いて示す方法を採っています。最終的には、これらの内容を上司にプレゼンテーションする形で共有する予定です。

制約が生む思考の深さとは？ 私は、思考において制約があるほうが解答を導きやすく、制約がない場合の方がかえって困難な思考になりがちであることに気づきました。人間は、簡単に考えたことよりも、少し深く考え、もうワンステップ努力することで、より良い答えを得られると感じました。 顧客の本質をどう捉える？ IT業界で営業職をしている私は、顧客の問題や課題を聞き出し、システム化のニーズや条件を理解した上で、顧客要件に合ったシステムを提案する機会が多くあります。この際に、顧客が何を求めているのかを正確に聞き取り、それに対する提案を行う場面で今回学んだ考え方を活用できればと思っています。また、社内での受注審議における説明など、多くの人に物事を説明する場面での事前準備にも応用できそうです。 効果的な提案の準備法 具体的には、顧客要件をなるべくシンプルに書き出し、提案ポイントを整理してそれがマッチしているのかを検討します。さらに、自作の説明資料に対して他者から質問を想定し（自分ならどこを質問するか）、その想定問答を資料のブラッシュアップ時に活用していきたいと思います。

データ分析で重要なのは？ 現在、実務の初歩的なデータ分析に触れる機会はあるものの、改めて分析手法を体系的に理解することができました。特に、データ分析においては課題設定と仮説が極めて重要です。ただ単に分析手法の知識を持つだけでなく、領域知識も必要となるため、日常業務では特に業務理解を深めることを意識していきたいと思います。 業務改革で何が求められる？ 業務改革の根拠としてデータ分析を利用することが多いですが、第1週の学習を通じて、私が現在取り組んでいるのは、分析というよりもむしろ集計や可視化に近いことを理解しました。したがって、まず課題の設定や仮説に基づいてどのようなデータで比較するかを慎重に検討し、情報を収集することから始めるべきだと考えています。 領域知識を高めるには？ また、課題設定や仮説を立てるための領域知識が不足しています。そこで、領域知識の向上を目指しながらも、分析を進めるためには周囲の協力を仰ぐことも重要だと感じています。データが複数のシステムにまたがって保存されているため、一度どのようなデータが存在するのかを整理することが重要です。

財務状況はどう整理？ 企業の事業活動の全体像を把握した上で、損益計算書や貸借対照表を確認することが重要だと感じました。なぜそのような財務構成になっているのかを考察することで、理解が深まります。もし自分のイメージと異なる点があれば、その理由を検討することが大切です。 競合分析で何が見える？ また、競合他社の財務諸表を見て、どこにコストをかけているのかや資産の状況を分析することで、今後の動向を予測する手がかりを得たいと思います。 自社課題はどこだろう？ 自社においても、事業をさらに良くするために、どこに課題があるのかを明確にし、解決策を講じることで、事業成長に結びつけることができると考えています。 仮説は正しいの？ 競合他社については、まず仮説を立て、自分の持つイメージを基に各社の財務諸表を確認します。イメージと一致している部分や異なる部分を分析することで、他社の動向をより具体的に掴むことができます。 キャッシュ状況はどう？ さらに、キャッシュフローに関する理解を深めることで、経営状況や事業の進展をより正確に把握できると学びました。

正しい手順はどう？ 問題解決の4つのステップは基本的に「What→Where→Why→How」の順で進みます。このプロセスを通じて、あるべき姿と現状のギャップを数値で示すことが重要です。日常の課題解決にはロジックツリーを活用することが一つの手段として有効です。その際のコツとして、過度にMECEを意識するのではなく、感度の良い切り口を見つけることが肝心です。 保険業界の課題は？ 具体的な課題として、保険業界でのデジタル化に関連する多くのデータが整理されていない点が挙げられます。この場合、どのようなデータが収集されており、またどのデータが不足しているのかを把握するために、ロジックツリーを用いて整理することが有用です。 施策立案はうまく？ データを活用してデジタル化推進の施策やプロモーション案を策定するためにも、まず現状のデータを整理することから始めたいと思います。ロジックツリーを用いることで、デジタル利用率を手続き別や代理店の種別といった切り口で整理し、分析を進めます。これにより、より具体的で効果的な施策につなげることが期待できるでしょう。

データ分析の重要性とは？ データ分析において重要なのは比較することです。データは分かりやすく加工して活用する必要があります。また、私自身が特に気をつけたいのは、目的を決めてから行動することです。課題がどこにあるのか、なぜそうなっているのかを考え、選択肢を出してから仮説を立てて進めることが大切です。 売上向上に必要な行動は？ クライアントの課題解決に際しては、大きな目的である売上向上に対して、小さな目的を設定してから行動する必要があります。どこに課題があるのか、仮説を持ってヒアリングを行いたいと思っています。また、自身の営業計画立案においても、既存の課題や理由だけでは向上しないため、繰り返し検証して精度を高めていきたいです。 ヒアリングの視点はどうする？ 具体的には、クライアントヒアリング時において、「What」「Where」「Why」「How」という観点から文章を用意し、必要に応じて「あるべき姿」とのギャップについて整理していきたいと考えています。自身の営業計画についても、現時点で考えている課題と理由を再検討し、改善を図りたいと思っています。