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課題 ✕ 整理

に関する学び

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復習は本当に効果的？ 今まで学んだ動画や講義メモを総復習する機会となりました。記憶が薄れていた部分もあったため、まとめ動画がとても参考になりました。学習中には気づけなかった点も、再度動画を視聴することで明確になり、実際に手を動かして自分で考えることで、気づきの視点が一層深まったと感じました。 視点の切り替えはどう？ また、アウトプットの見せ方についても、自分の業務の打ち合わせなどで活かせると実感しました。全体を俯瞰して何を話しているのかを他者に伝えることが難しいと感じていたため、今回の学びが自分の課題解決のヒントとなりました。 新環境でどう活かす？ 今後は、４月頃までは学んだことを整理しながら自分の業務にどう適用できるかを考え、５月からの新しい環境でもクリティカルシンキングを共通言語として実践し、即戦力として貢献していきたいと思います。

課題の本質は何？ 問題が発生した際、どこに課題が潜んでいるのかを冷静に考える習慣が身につく点を実感しました。複雑な状況においても、何が本質の問題なのかを明確にすることで、解決への第一歩を踏み出すことができると感じています。 視点を変える意義は？ また、視点を変えることで解答や結果が大きく異なるという実感から、論点の整理が非常に重要だと感じました。イシューを共有し、明確なゴールを設定することで、問題解決が加速し、無限に議論が続く事態を防ぐ効果があると考えています。 会議で何を決める？ さらに、社内の会議では、あらかじめ議題となるイシューを提案し、その上で解決策や決めるべきことを明確にして臨む工夫が有効でした。加えて、自らが抱える課題についても、一旦立ち止まり、それが本当に解決すべき問題であるかどうかを再確認する姿勢が重要だと感じました。

戦わず選ぶ意味は？ 印象に残ったのは、「むやみに戦わず、敵のいないルート選びも重要」という事例を通じたミニ演習大学受験でした。限られたリソースを無駄にせず、本当にやるべきことに集中することの重要性を再認識しました。 戦略の進め方は？ これから部門戦略を半年間にわたって実行していきますが、部門全員がどのように進めていくべきかが課題となっています。戦略企画のチームリーダーとしては、やらなくてもよいことをしっかりと峻別し、皆で本当に取り組まなければならないことにリソースを集中させたいと思います。 優先順位はどう？ そのために、部門戦略をチームメンバーや上司と共にもう一度レビューし、優先順位をつけていきます。まずは不要なことを削り、本当に取り組むべきことにリソースが割かれているか確認し、不足している場合には適切な対応策を考えていくつもりです。

なぜ根本原因を追究？ 課題解決にあたって、「なぜ？」と問い続けることにより、真の原因にたどり着けるという学びを改めて実感しました。表面的な数字だけに頼るのではなく、深く掘り下げることで問題の核心が明らかになり、解決までのスピードが大きく変わることを感じています。 数字だけで把握できる？ 生産ラインの稼働率については、数字だけでは原因を十分に把握できない点が問題でした。そこで、MECEの考え方を取り入れ、品種別や曜日別といった多角的な視点から分析することで、従来は見落とされがちだった問題点を浮き彫りにできると考えています。 どうやって協力体制を作る？ このような分析手法をもとに、自身の意見を整理して製造現場に提案し、全員で協力して稼働率向上を図りたいと思います。より具体的な視点で原因に迫ることで、現場全体の改善へと繋げていきたいです。

仮説とフレームワークはどう使う？ 今週の学習では、仮説を立てる際に、４Pや３C分析といったフレームワークを活用し、多角的な視点で課題にアプローチする方法を学びました。目的に応じて、結論に関する仮説と、問題解決に向けた仮説に分け、時間軸に沿った内容の整理が可能になることを理解しました。正しいフレームワークの適用は、仕事に対する検証マインドを向上させ、アウトプットの説得力を高め、行動の精度とスピードの向上にもつながると感じました。 問題点はどのように見える？ また、プロジェクトの進行状況が順調に見える場合でも、現状の分析結果から問題点を把握し、将来的にどのような課題が発生する可能性があるかを立ち止まって検討することの重要性を再認識しました。都度このような振り返りの時間を設けることで、継続的な改善とリスクの早期発見が期待できると実感しました。

直感と客観視とは？ 改めて、物事を客観的に捉える重要性を実感しました。自分の感覚に頼るだけでは思考の癖に陥りやすく、解くべき課題の本質を見誤るリスクがあると感じました。そのため、直感や経験だけではなく、冷静な客観視を意識することが重要です。 限られた情報でどう考える？ また、正解が用意されていない問いに対して、限られた情報から最適解を導き出す思考力と、それに基づく意思決定力は、AIが普及した現代において非常に求められるスキルだと考えています。 意思決定の秘訣は何か？ 普段の業務では、自らイシューを設定し、限られた情報の中で果断に意思決定を行う経験を積んでいきたいと思います。その際、どのような理由で判断を下したのかを、他者に明確に伝えられるよう、主張と根拠をセットで整理しておくことの必要性を改めて認識しました。

どう原因を見極める？ 課題解決においては、まず対象の業務プロセスを細分化し、どの段階が問題の原因となっているかを明確にすることが重要です。自分の感覚だけで原因を決定するのではなく、有識者へのヒアリングなどを通じてプロセス全体を整理し、どの部分に注力するかを正しく見極める必要があります。どのプロセスを改善すれば、課題解決に大きな効果が期待できるかをしっかり検討することが求められます。 何をテストするの？ また、改善案の効果を正確に判断するためには、A/Bテストの導入が有効です。改善前後の両方のパターンを同じ条件下でランダムにテストすることで、施策の効果を客観的に評価できます。さらに、システム導入のトライアルにおいては、現行システムと新システムを同時に使用することで、正確な効果測定が可能となるよう進めることが望まれます。

３C／４Pの意義は？ 別講座で学んだ３C／４Pといった基本的なフレームワークが、さまざまな場面で十分に活用できることを実感しました。まず、データをざっくりと切り出してから眺めることで、課題をもとに仮説立案がしやすくなる点が非常に有効であると学びました。また、３Cに関しては、多少の変形を加えて３つの象限を定義することが重要だと感じています。 仮説はどう構築する？ 対応ケースの増減について仮説を立てる場合には、３Cを変形し、関連する要素に置き換えてデータを俯瞰的に分析する手法が考えられます。その視点としては、C:Customer、C:Contact（ケースをあげる人）、C:Customer Engineer（ケース対応する人）といった切り口でデータを整理することにより、具体的な洞察が得られるのではないかと考えています.

どうして差別化が必要？ 差別化とは、単に他社と違うだけでなく、顧客に選ばれるために、顧客、競合、自社を徹底的に理解することだと感じました。特に、ターゲットとなる顧客が誰であるか、またその顧客にどのような価値を提供できるかを正確に捉えることが重要です。加えて、実現可能性、持続可能性、模倣困難性なども念頭に置いた施策を検討する必要があると理解しました。 顧客視点はどう活かす？ また、昨年度末に自社の事業方向性を検討する機会がありましたが、その際には自社自身に焦点を当てすぎた結果、顧客視点が希薄になっていたと反省しています。今後はまず「顧客にとっての価値は何か」を追求し、その上で、自社の強みや弱み、保有する経営資源を整理し、課題を明確にすることで、実現可能かつ持続可能な差別化を実現していきたいと考えています。

どの指標で問題解決？ 顧客の行動をクリック率やコンバージョン率などの定量的指標で捉えることで、どのステップに主な問題があるかを把握できる点が非常に参考になりました。このアプローチにより、各プロセスのボトルネックを明確にし、改善点を正確に捉えることが可能となります。 点数化と離脱はどう？ また、各項目を点数化して意思決定を行う方法は大変勉強になりました。各指標にはそれぞれ長所と短所があるものの、複合的に判断することで、優先事項の認識を合わせ、定量的な基準を共有できると感じました。さらに、顧客がどのステップで離脱しているのかをファネルの視点から整理する手法は、成果に結び付けるための具体的なアクションプランを立てる上で非常に有用であり、今後の分析や社内での課題解決の手法として周知したいと考えています。

どうして情報整理が難しい？ 現場での課題や未来に向けての可能性のある課題を常に考慮しながら行動することの難しさを理解しました。この難しさがあるため、一度立ち止まって考える必要があると感じました。しかし、その際に情報量が不足していることが多く、どのように整理していくのかが非常に勉強になりました。 現状改善はどうする？ 現実の場面に当てはめて考えることができ、今の状況が非常に困難であると改めて理解しました。どうやって改善していくのかをもう一度考える良い機会になったと思っています。 どうやって実践に移す？ 実践できることが多かったため、現状からすべて改めていく必要があると感じました。すぐに変わることは難しいかもしれませんが、次の行動に対してアクションを起こせるようにしていきたいと思います。

仮説はどう整理する？ 今まで学んだ内容をもとに、課題全体を通して「どうありたいか」や「何を解決したいのか」という視点から仮説を立てる過程を振り返ることができました。どのデータを、どう活用するかを考えながら、仮説を検証し精緻化していくストーリーは非常に有意義でした。また、目の前の問題にすぐに飛びつく癖を見直し、一旦判断を保留することで、どの判断を支える根拠が必要か改めて考える大切さを実感しました。 データはどう伝える？ さらに、メンバーや上司への働きかけにおいては、自分がどうありたいかを明確に示し、その意図を支える根拠としてデータに基づいた事実を示すことで共感を得たいと考えています。今回の学びを活かし、限られた人員で10%の作業増に応えるための具体的な施策に取り組んでいきたいと思います。