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なぜ

に関する学び

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なぜ報酬だけじゃない？ モチベーションを上げるためには、まず相手のやる気スイッチがどこにあるのか把握することが大切だと感じました。そのため、衛生理論、動機付け要因、欲求五段階説といったフレームワークを意識し、相手が何を求め、不足しているのかを見極めるよう努めたいと思います。報酬（金銭的インセンティブ）についても、一定の効果はあるものの、一定以上ではモチベーションに大きな影響を及ぼさないことから、称賛や承認など、すぐに始められる方法の重要性にも気づきました。 どうして振り返る？ また、仕事の振り返りに関しては、業務が終わったらそのままにしてしまうことが多かったですが、リーダーとしてメンバーの振り返りをサポートするために、より良い仕組み作りを目指したいと考えています。まずは自ら率先して良い面を伝え、相手に自分の言葉で語らせて気づきを促すことの重要性を改めて認識しました。 どうして記録が役立つ？ 9名のチームメンバー各々のモチベーションの違いを踏まえ、日々観察してそれぞれの特徴をカルテのように記録することに努めます。フィードバックの場面は半期に一度にとどまらず、月1回のミーティングなど、相手の言葉を引き出す機会を増やしていく予定です。 自分自身の経験やアドバイスの欲を控え、メンバーが何にモチベーションを感じるのか、やる気の源泉はどこにあるのかを深く考えることが、チーム運営において最も重要だと思います。日々の業務のなかでメンバーをよく観察し、フィードバックに役立つ記録をつける習慣を作ります。プロジェクト終了後はまず称賛やねぎらいの言葉をかけ、その後で気づいたポイントや改善点を、メンバー自身の言葉で語らせるようにします。相手から話を引き出すための根気強さが大切であると常に意識していきます。

目的意識はどう考える？ 講義を通して、まず「戦略は目指すべきゴール（目的）ありき」という基本理念を改めて実感しました。その上で、現在の状況から目的地までのルートを明確に描くこと、そして有限なリソースを踏まえた上で戦略を立てる必要性を感じました。また、リソースが限られている分、競合との差が生じるため、独自性を持つことがより一層重要であると考えました。 独自路線は本当に？ 最短・最速のルートは誰もが求めるものですが、実際に実行に移すことは容易ではありません。自社の保有するリソースや競合とのリソース差といったさまざまな要因を鑑みると、単に最速のルートを目指すのではなく、「自社にしかとれないルート」を構築して実際に実行することが戦略として意義があると感じました。ウェブ上でそのようなルートの事例を見ることも多いですが、背後にある「目的」と「独自性」に改めて目を向け、業務に活かす姿勢が求められると実感しました。 施策はなぜ必要？ 私はクライアント支援の業務に携わっており、施策の提案や実行において、なぜその施策を行うのかという目的を見失わないよう、常に立ち返る必要があると感じています。施策が目的を達成できるか、そしてその過程で独自性が発揮されているかを再検討しながら業務を進めることが重要です。今後、施策実行前のブリーフィングを徹底し、チーム全体で目的を共有できるように資料化することで、目標達成に向けた意識を高めたいと考えています。 競合状況は理解済み？ また、独自性を追求するためには、市場構造や競合状況を常に把握し、情報をアップデートする仕組みが必要だと感じました。支援する側として一つの市場に偏らず、幅広い業界の情報にアンテナを張り、バランスの取れた視野を保つことが重要だと考えています。

ロジカルシンキングの重要性は？ ロジカルシンキングが必要な理由の一つに、思考に癖や無意識においてしまう前提があることが挙げられます。自分の思考の癖を認識することで、なぜそう考えるのか、他に考えることはないのかと問い続けることが可能です。これにより、相手が本当に言いたいことを理解し、客観性のある意思決定へとつなげることができます。 どうやって目的意識を保つ？ また、常に目的を意識することが重要です。目指すゴールを意識することで、無駄な思考を排除し、論理的に整理して考える力が向上します。 クリティカルシンキングの実践法は？ 業務効率化の計画や施策の立案、要件定義においては、クリティカルシンキングが大いに役立ちます。この思考法は、デスクトップ調査やディスカッション、ドキュメント作成など、さまざまな場面で活用可能です。あるべき状態とのギャップを見極め、その状態にするために必要な行動を具体的に考え、それが本当にゴールに繋がっているのかを確認するためのベースとして、共通認識や合意形成を進める助けとなります。 エクセル作業の注意点は？ エクセルなどでの作業においても、目的とゴールを意識することが大切です。何のために、どのようなことを、いつまでにどの程度まで仕上げるのかを考えた上で、作業に取り組むべきです。作業そのものがゴールではないことを忘れないようにしましょう。 日常での思考の問答は？ 日常の中で、経験則に頼って簡単に答えを出そうとしていないか、常に自分に問いかけるように心がけます。自分自身の無意識の前提や思考の癖を認識し、納得感や客観性を得られるまで「なぜ」を問い続けることが大切です。そして、感情論やパワープレーに逃げ込むことなく、論理的に考え続ける姿勢を保ちましょう。

質問は本当に伝わる？ 振り返りの中で「質問に学ぶ」というテーマについて、まだ十分に消化しきれていないと感じています。プロセス自体は理解しているものの、実際の行動と言葉が一致せず、あいまいな質問になってしまっている点が課題です。 課題解決の流れは？ 具体的には、以下のステップを意識しています。まず、①何が課題・問題なのか、その問題が本当に問題なのかを見極めます。次に、②どこが悪いのか、何が問題なのかを明確にします。さらに、③なぜそうなったのか、本質的な原因を追求します。続いて、④どうするのか、解決策を考え、⑤どうやってやるのか、具体的な実施時期や手順を検討します。 業務の進行はどう？ 現業務ではシステム開発に従事しており、4月の本番稼働に向けて、日々残タスクの進捗や新たな課題の発生状況をフォローしています。しかし、限られた時間の中で相手としっかり共感し、次のアクションにつなげられているのかどうかは悩ましい点です。 対処はなぜ進まない？ 特に、残タスクが即日対応されず、翌日も状況が変わっていない点は大きな問題です。できない理由を明確にしてほしいという思いもあります。また、新たな課題が発生した場合、影響の有無や影響がある場合の回避策、制約事項、解消時期など、具体的な情報が全く出てこないことにも困っています。 習慣はどう定着する？ こうした状況を踏まえ、定型質問のように毎回同じ質問をすることで、双方が習慣として身につけられるように努めています。また、今のフェーズで求められているアクションについて、日々積極的に声掛けやフォローアップを実施しています。たとえおせっかいと思われるとしても、コミュニケーションを通じてしっかりフォローする姿勢を持ち続けることが重要だと考えています。

戦略活用の難しさは？ 戦略に関する知識を得ることは簡単ですが、それを実際に活用する際には多くの困難が伴います。ただ単に表面的な発想に頼らず、しつこく考え抜くことが重要です。また、なぜ大企業がその案をこれまで実施しなかったのかを理解することも、戦略策定には欠かせません。自分が最初に思い付くものは稀で、多くの場合、大手や競合も同じアイデアに至ったものの何らかの理由で実現していない可能性があります。自社でできる理由を見つけ、それを基に差別化を図ることが重要だと感じました。 提案の根拠は何だろう？ 施策を提案する際は、自社がそれを実施できる根拠をしっかりとつなげる必要があります。現代においては、リソースが限られ、従来のように市場の先を行くリーダー戦略を活用するのは難しいです。初期投資や損益分岐点をしっかりと試算し、どのタイミングでどうであれば成功か失敗かの基準を定めることが大事です。これらの基準を前もって設定しておけば、冷静な判断軸を持てます。そのため、これを意識していくことが必要だと考えます。 徹底調査の意義は？ また、妥協せず徹底的に調査する姿勢を持つことも重要です。今後、業務において提案する機会がありますが、その際には自分のアイデアに対して常に批判的な視点を持つよう意識するべきです。「なぜ」を繰り返し問い、批判的に思考することで、より正しい提案を進めていくことができます。 成功基準の決め方は？ このプロセスには、以下のステップが重要です。 1. 仮説が論理的に固まるまでしっかりと調査・分析を続ける。 2. 批判的思考を用いて、反対意見に対する答えを十分に検討する。 3. 競合や大手企業に対する対策や、それができない理由を考える。 4. 実施前に成功と失敗の指標を設定する.

問題解決の基本ステップは？ 問題解決は段階的に考えることが重要です。まずは「What」として、何が問題なのかを明確にし、あるべき姿と現状を把握し、これについて周囲と合意を取ります。「Where」では問題がどこにあるのかを特定し、「Why」ではなぜその問題が起きているのかを分析します。そして「How」では、問題をどのように解決するかを考えます。 ロジックツリーで何が変わる？ ロジックツリー（MECE：もれなく・だぶりなく）は、問題を解決する際のWhere、Why、Howの各段階で有効に活用できることがわかりました。これを様々なシーンで使えるように、もっと積極的に取り入れていきたいと考えています。 問題をどう分解するか？ 問題を分解する方法には、層別分解と変数分解（掛け算）の2つがあります。これまで意識して使っていなかったので、状況に応じてこれらの方法をうまく引き出せるようにしたいです。 共通認識をどう持つ？ 計画やあるべき姿が明示されていないケースが多くあります。このため、まずロジックツリーを使って問題を以下のように切り分け、可視化し共通認識を持つことが大切です。解決策を提案する際にも、すぐに実現可能なことだけでなく、様々な解決案を考慮し、長期的に良い方向に進むための基礎となる資料を作成していきたいです。 MECEをどう活用する？ また、数値データでない分析においてはMECEを意識し、作業に取り掛かる前にWhatやWhereに時間をかけることが重要です。変数分解も選択肢として考慮し、「分析の本質は比較であり、意思決定のためのものである」という点を忘れずに実践していきます。今後は部下に教えることも視野に入れ、データを整理しながら作業するように心がけたいと思います。

仮説はなぜ重要？ データ分析は、ただ数字を羅列するだけではなく、自分なりの仮説を立て、その仮説を検証するための手段であると再認識しました。数字を見てもただの数字遊びになってしまうため、最初に明確な仮説を設定し、その仮説に基づいて分析を進めることが大切だと感じています。 過去比較はどう読み解く？ また、分析においては過去のデータとの比較が非常に重要です。たとえば、あるプロダクトの売れ行きが明確な季節変動を示している場合、過去の同時期や前年のデータと比較することで、その背景にある傾向に気づくことが可能になります。このような比較を通じて、何が影響しているのかを客観的に把握する意義を実感しました。 利用状況はどう見極め？ 自社プロダクトの販売実績や機能の利用状況の可視化にも、こうしたデータ分析の手法を取り入れています。毎月、売れ行きや利用状況を分析し自分なりの考察をまとめていますが、最近は単調になりがちで、より深い洞察が求められていると感じています。たとえば、「なぜ売れているのか、なぜ売れていないのか」、「なぜ機能が使われているのか、使われていないのか」といった真因を把握するために、属性や業界別の利用状況・売上トレンドを過去データと比較して分析できるスキルを身に着けていきたいと思います。 仮説検証で何が変わる？ さらに、データ分析を行う際は、まず自分なりの仮説を必ず設定することが基本です。たとえば、ある規模以上のお客様では機能利用率が高いが、規模が小さいお客様では逆の傾向があるといった仮説を最初に立てることで、その後の検証や分析がスムーズに進み、より多くの気づきを得ることができると考えています。これまで学んだ分析スキルを活用し、今後も実践的に取り組んでいきたいと思います。

仮説はどう捉える？ これまでの演習よりも多くのデータに触れる機会があったため、ただデータを見るだけではなく、まず「こういう仮説があるのではないか？」という視点を持って取り組むことが重要だと実感しました。また、仮説は一つに固執せず、他の可能性も網羅的に考えることで、思いつきに頼らないアプローチができると感じました。 PDF加工の落とし穴は？ 一方で、PDFデータの加工には非常に頼りになる一面があるものの、誤認識により表の数字が間違うケースもあったため、過信せずに慎重に取り扱う必要があると痛感しました。 数字整理はどうする？ ファネル分析とABテストは、どちらもすぐに実践できる手法として役立つと感じました。ファネル分析では、業務フローの数字が断片的にしか取得されていない現状を踏まえて、業務フローを整理し、必要なデータを集めてファネル化することが求められます。 仮説検証は進んでる？ また、ABテストでは、うまくいっていない点に対して仮説を立て、比べるべき内容を明確にして、結果が確認できるデータを準備することが大切です。これらの手法を同時期にテストし、比較検証することで、より精度の高い分析が可能になると感じました。 分析の意義は何？ さらに、なぜファネル分析やABテストが必要なのか、その意義を自分なりに言語化することも重要です。今週学んだ内容を整理し、データアナリティクスの重要性を前提として、具体的な提案にまとめる作業は大変有意義でした。 実践の意味は何？ 最後に、実データに毎日触れてトライアンドエラーを重ねることが、さらなる改善点の発見につながると実感しました。これからも、日々の実践を通じて知見を深めていきたいと思います。

自問自答する意味は？ クリティカルシンキングでは、知識を実務に活かすための思考力を磨くことが重視されています。瞬発力と持久力を合わせ持つ必要があり、自分の考えには必ず偏りが生じ、無意識のうちに制約を設けてしまうため、常に自問自答する姿勢が求められます。 思考の幅を広げる秘訣は？ また、視点、視座、視野という３つのアプローチを通じて思考の幅を広げることが重要だと学びました。頭の中でロジックツリーを効果的に活用し、MECEの原則に基づいて情報を整理する方法も実践しました。帰納と演繹を用いることで、抽象的な概念と具体的な事例を行き来するトレーニングが、主観から客観へとシフトするきっかけとなります。 動画学習の問いかけは？ さらに、動画学習では３つの基本姿勢が紹介されました。常に目的を意識すること、誰にでも思考のクセが存在するという前提を持つこと、そして絶えず問い続けることです。「だから何？」「なぜ？」「本当に？」と自分に問いかけ、思考を言語化し、経験を教訓へと変えるプロセスが、基礎となるコミュニケーション力と問題解決力を養うと理解しました。 論理表現をどう磨くか？ 実践面では、経営会議でのプレゼンテーションや、上司との議論、部門・部下への意見のブレークダウンの際に、瞬発力と持久力を兼ね備えた論理的な表現が求められています。そのため、日々、自分の考えに偏りがあることを認識し、自己批判の視点を持って反復トレーニングに取り組む必要性を感じています。 仲間と意見交換は？ しかし、持久力や論理展開力を瞬発的に実践する感覚や、成長を実感する体験は、まだ十分に得られていません。この点について、同じ課題に取り組む仲間たちと意見交換ができればと考えています。

なぜ納得できない？ これまでのGAiLでは、解説を読むたびに納得感を得られる部分が多かったのですが、今週はどうしても納得できない点がありました。設問3のデザイン変更の方法案について、解説では「コスト」「スピード」「意思疎通」に点数を付け、その結果として最適なものは「案3」とされていました。しかし、私が認識していた各指標の点数が異なっていたため、別の案を回答してしまいました。 共通認識は必要？ この経験から、意思決定支援を行う際には、分析結果に基づいて「How」を考える前提として、共通認識（認知の歪みがない状態）を持つことが非常に重要だと感じました。たとえ分析結果から具体的な手法が導かれたとしても、共通認識が欠けていれば相手に納得感を与えるのは難しく、実際の実行段階で問題が生じる可能性があります。そうした意味で、仮説をしっかりと研ぎ澄ますことが大切だと理解しました。 A/Bテストはどう見る？ A/Bテストについては、ダイレクトリクルーティングにおけるスカウト送付の場面で有用と考えています。たとえば、①スカウトメールの件名、②本文、③添付の求人票といった要素で比較検証を行う方法が挙げられます。一方で、各グループ間の介入の違いはできるだけ絞る必要があるため、比較対象が不必要に増えないよう、明確な仮説に基づいて取り組むことが求められます。 どう候補者を絞る？ また、ほとんどの場合、データサイエンティストという職種名で求人票が作成され、スカウトメールが送付されているため、まずは候補者を①データサイエンティストとしての経験の有無と、②データサイエンティストを希望しているかどうかの2点で分類し、返信率への影響を検証していきたいと考えています。

講座受講の本当の意味は？ 今回の講座を受講する理由は、経営戦略の学びが自身の業務にも深く関係している点です。特に、顧客にとって価値があり、選ばれるための差別化が重要な視点だと感じています。 差別化の本質は何？ これまで「差別化をしたい、考えたい」とよく思っていましたが、具体的に深掘りする方法が分からず、また「真似されるな」と主張していたものの、真似されるものはそもそも差別化とは呼べないと気付きました。加えて、差別化を実現するにあたり自社の強みを意識する中で、真似できないソフト面が今の組織の大きな強みであると認識し、これを大切にしていきたいと考えています。 VRIOを活かす秘訣は？ また、VRIOの考え方が非常にわかりやすかったため、さっそく現業務に活用したいと思います。自分の事業内容の見直しの際に、特に情報配信やイベントでの差別化の方向性を模索していたため、学んだ内容が具体的なヒントとなります。さらに、女性対象に情報配信や起業家支援を行う事業でも、企画から実施、告知、集客に至る各段階で役立つと感じました。 集客はどう取り戻す？ 近年、SNSの台頭などで仕事の依頼が減少し、売上が低下しているため、改めてフレームワークを活用し、独自のサービスを打ち出す必要性を感じています。そこで、まずスタッフミーティングで集客に関する概要を伝え、各自に「なぜ集客が必要か、どのような手段が考えられるか」を宿題として考えてもらいます。 実践後に何を考える？ その後、スタッフ全員で実際のワークを行い、まとめた内容を可視化して、とりあえず実践に移します。実践した後は反省点を振り返り、改善に努める予定です。具体的なテーマとしては、夏休みイベントを取り上げています。

何が問題の始まり？ 問題解決には、まず「何が問題か」「どこに問題があるのか」「なぜ問題が生じたのか」「どのように対応するか」というプロセスがあることを学びました。最初に、直面している課題や状況から現状とあるべき姿のギャップを把握し、次に客観的なデータを用いて問題箇所を詳細に特定します。この際、MECEやロジックツリーの手法を用いることで、抜けや重複なく整理することが重要です。さらに、問題の背景にある原因を細かく分解し、真の原因に迫る作業が求められます。最後に、さまざまな案を検討し、現状と理想を照らし合わせながら、適切な対策を導き出していきます。 なぜデータが重複？ また、phaseごとに製造原価の算出を実施しており、算出データの取り込みとその活用が行われています。しかし、各phaseで実施している業務自体はほぼ同じ内容でありながら、同一データの取り込みなど、重複して実施している作業が存在しています。理想的には、データベースにphaseごとのデータが一元管理され、必要な時に迅速に利用できる体制が整っているべきです。しかし、現状では必要な時に都度データを作成し、同じ内容を複数回取り込むなど、業務に無駄が生じています。 原因はどう分解？ このギャップの原因を明確にするためには、実際の業務フローや工数、業務のインプットとアウトプットの詳細、さらにはシステム上の問題点など、ファクトに基づいた確認が不可欠です。定量的なデータを捉えた上で仮説を立て、MECEやロジックツリーといった手法を活用して問題点を細かく洗い出します。こうした手法により、データの切り口を複数持ち、各要素の影響度を把握してプライオリティを付け、効率的に問題解決へと導くことができます。