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なぜ

に関する学び

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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。

状況把握はなぜ大切？ 適切な問いを立てるには、状況やタイミングを正確に把握することが大切です。事前に週次、月次、四半期など、どのタイミングで問いを確認するのが最適かを想定し、社会情勢や同業他社、自社、部署、チームといった複数の視点から状況を観察することが求められます。 記録はどう活かす？ 問いは疑問文の形で設定し、具体的かつ一貫性を持った内容にすることが重要です。一度問いを立てたら、記録に残しておくことで、記憶が薄れたり問いの内容が変わってしまうのを防ぐ効果が期待できます。 属人化防止はどうする？ 部署やチーム内の課題は、個人で問いを立てて解決に当たるのが難しい場合が多いため、まずは属人化を防ぐために、メンバーの適切な活用やスキル向上、マニュアル整備などの基盤作りを進めることが必要です。その後に問いを共有し、複数の視点から解決策を検討することで、メンバー全員の責任感ややりがいの向上にもつながります。 共有はどうすべき？ 現在は週次や月次のタイミングで目標設定や振り返りを実施しており、その際に業務上の課題に対する問いを立てるようにしています。ただし、上位者が下位者に問いを押し付けると、強制感が生じる可能性があるため、全体ミーティングや少人数での検討など、状況に応じた共有方法を工夫しています。 GAP分析の意義は？ また、GAP分析を活用して理想の状態と現状の差を明確にし、「なぜこのギャップが生じているのか」を問いの形で具体的に検討する手法は非常に有効です。こうした問いを通じて、問題点を繰り返し立ち返りながら業務改善につなげる実践例を、特にマネジメントや部署・チーム単位でのケーススタディとして共有いただけると、さらなる学びにつながると考えています。

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。

自律行動はなぜ大切？ エンパワメントとは、目標達成のためにメンバーが自律的に行動できる力を引き出すリーダーシップの一手法であり、目標は明示しつつも遂行方法は各自の自主判断に任せる点が特徴だと感じました。同時に、活動を円滑に進めるための環境整備や必要な支援が大切であり、最終的な責任はリーダーが持つという基本姿勢も理解できました。 エンパワメントの適否は？ また、エンパワメントが適する業務と不向きな業務があることも印象に残りました。緊急性が高くミスが許されない業務は、柔軟な自主判断を求めるエンパワメントの手法には向かないと感じました。一方で、適用する際には質の担保や時間のリスクもあるため、その点を十分に考慮する必要があると学びました。 主体性はどう引き出す？ さらに、エンパワメントを実践するためには、メンバーに主導権を委ねることが重要です。具体的には、能力を少し上回る難易度の目標を設定し、計画策定から本人に任せることで、主体性を引き出す工夫が求められます。こうしたアプローチを取る際には、余裕をもって相手をよく理解し、柔らかい雰囲気を作ることもポイントだと感じました。 対話でどんな成果が？ 普段のコーチングにおいては、ティーチング要素に偏りがちですが、相手が自ら考え実行することでどのような成果が得られるのかを意識させ、具体的な目標を共有する対話が大切であると再認識しました。相手の状況や価値観に合わせた会話を心がけることで、業務の必要性や目標への共感をより引き出すことができると感じます。 納得感はどう生まれる？ この学びを通して、今後はエンパワメントの手法を活用しつつ、目標に対する納得感を醸成するための具体的な対話や支援を実践していきたいと考えています。

なぜ分解して把握する？ 物事を分解して状況の解像度を上げることの重要性を学びました。特にデータ分析の視点から、①加工の仕方、②分け方の工夫、③分解時の留意点という３つのポイントに着目して学習を進めました。 加工手法ってどう？ まず、データ加工については、意味合いを分かりやすくするために基準を設け、グラフ化する手法に注目しました。与えられた票をそのまま見るのではなく、自ら欄を追加して全体を俯瞰することで、絶対値や比率などの数値から隠れた傾向を明確にする―いわゆる「可視化」が鍵となります。 どう分けると良い？ 次に、データの分け方の工夫では、手元のデータをもとに状況を捉えるため、単に機械的な10刻みで区切るのではなく、試行錯誤を繰り返しながら意味のある切り口を見つけ出すことの大切さを実感しました。場合によっては、元のデータに立ち返って再検証する方法も有効です。 分解の注意点は？ また、実際に分解する際は、When（いつ）、Who（誰が）、How（どのように）の観点を持って整理し、自分自身に本当にそうかと問いながら、複数の切り口から検証していく姿勢が求められると理解しました。こうした実践を通じ、たとえ一度で完璧な結果が得られなくとも、傾向が見えてくること自体に大きな価値があると感じます。 分析結果をどう活かす？ これらを踏まえ、まずは自分の部門での最近の取り組みを題材に、発生件数や予測される件数、台数などを定量的に観測し、事象の強弱からリスクの高低を分類する（いわばクラスタリングする）というアイデアが浮かびました。加工方法や分類の工夫は、実践経験を重ねる中で深まるものだと考えていますし、他にも有効なアプローチがあれば議論を通じて共有できればと思います.

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。