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課題 ✕ 認識

に関する学び

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どのようにギャップ認識？ 問題解決のプロセスについて学んだことで、現状と理想（あるべき姿、ありたい姿）のギャップを明確に把握する重要性を実感しました。現状が理想に達していない場合はまず「あるべき姿」を定め、さらに改善を目指す際には「ありたい姿」を設定するという考え方は、今後の業務に大いに役立つと感じています。 どう分類を柔軟に？ また、ギャップを特定する際には、MECE（漏れなく、ダブりなく）を意識することが推奨される一方で、状況に応じて「その他」の分類も柔軟に取り入れることが大切だと学びました。単なる分類に終始するのではなく、実際に意味のある分別ができるよう努める必要があると考えます。 何故課題整理が必要？ この学びは、データ分析の課題設定において非常に有効です。分析に取り組む前に、まず現状と理想のギャップを整理することで、的確な課題設定と見落としの防止が図れます。さらに、他の人が設定した課題についても、自分なりの視点で再考し、改善点を見つける習慣を身につけることが重要だと感じました。 どのような目標管理？ 実際の業務だけでなく、目標設定やソフトウェア導入の検討プロセスにも応用できるこのスキルは、定期的な進捗確認や必要な修正を行うことで、最適な状態を維持するのに役立ちます。自分で設定する課題や目標だけでなく、チーム全体で意見を共有し、ディスカッションすることで、より本質的な問題解決へとつながると期待しています。

問題解決ステップの重要性とは？ 問題解決には、「What」「Where」「Why」「How」の4つのステップがあります。これらのステップを順番に進める必要はなく、行き来しながら取り組むのが良いでしょう。特に問題に直面した際、いきなり「How」から始めてしまうことが多いですが、まず「What」で問題の特定に取り組むことが重要だと感じました。「What」を明確にすることで、その後の「How」のステップが実態に沿わなくなることを防ぐことができると考えます。 ロジックツリーで会議問題を解決？ 私は数値を用いた分析を行う機会はほとんどありませんが、職場には多くの課題が存在します。定性的な問題でも、問題解決のステップを活用して、問題の明確化、原因の特定、なぜそうなってしまっているのか、どう解決できるかを考えることができます。 具体的な課題の一つとして、時間内に終了しない会議や目的がはっきりしない会議が頻発する点があります。これをロジックツリーを使用して分解し、原因を探り、対策を立てることができると考えます。 「あるべき姿」を常に意識する これらの課題については、現在の職場に来てからの半年間、自分なりに分析し改善に取り組んできました。しかし、周囲がその課題を認識しておらず、そのため私自身も徐々に違和感を感じなくなってきています。今後は「あるべき姿」と「What（何が問題なのか）」を常に意識することを心掛けていきたいと思います。

データ利用の意味は？ データを用いる際には、何を表しているのかが明確であり、求める情報を把握できることが重要であると再認識しました。データを全体的に理解し、必要な情報が簡単に見つけられるように工夫を凝らすことも大切です。 目的設定はどうする？ データを分析や検証に活用するには、明確な目的を持つことが欠かせません。また、データを分解する際にはMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を意識し、様々な観点から分解を試みることが重要であると学びました。 決算分析の秘訣は？ 私の会社での月次・年次決算や予実乖離分析にもこの手法を活用できると考えています。これまでの分析では、売上や利益などの主要な数字の推移に依存しており、MECEを用いた分解を行わなかったため、説明できない誤差が残ることがありました。しかし、このスキルを活用することで、予実乖離分析をより正確に行えると感じています。全体の財務諸表を、顧客別や顧客売上別、利益別、部品別といった様々な視点で分解し、正確な分析に結びつけたいと考えています。 コスト要求はどう対処？ また、不定期に発生する顧客からのコストダウン要求に対して、社内のコスト把握と顧客要望との比較分析を行うことも目指しています。そして、24年度の予実乖離分析を行ったうえで、25年度の予算作成に反映させ、より正確な計画を作成したいと考えています。

実践で感じた課題とは？ あるべき姿と現状を比較することを心がけてきたが、いざ実施しようとするとできていないと感じることがあります。そのため、まずはWhat（問題を定める）を意識することが重要だと感じています。課題を考える際は、マーケティングの課題なのか、人材の課題なのかといったように、区分分けをすることが有効です。 ロジックツリーは効果的？ 数字はロジックツリーのように因数分解することで、どの要素がどのように貢献しているのか（正負を含めて）を把握できることを初めて知り、これはぜひ身に着けたい知識です。 現状把握と意識共有の方法 まずは状態を確認し、たとえ当たり前のことでも言語化することで現状を把握し、チームでの共通認識を持つことが大切です。その後、原因となる事象を特定し、解決策の検討に進みます。ユーザアンケートをデザインする際には、仮説をもって因数分解ができるように、クロス集計も意識します。 新人教育でのロジックツリーの活用 新人教育ではロジックツリーやMECEを活用して、アンケートデザインにおける考え方の方針をチームで共有し、どんな分析ができるのか、また何をしたいのかを実際に仮レポートを作成してみることも大切です。 フレームワークの選択と目標 あるべき姿と現状を整理するために、優れたフレームワークを見つけ、それを習得することが目標です。また、教えられるように資料に整理することも心がけていきます。

講義で何を学んだ？ 今週はライブクラスに参加できなかったため、動画で講義を視聴しました。講義では、データ分析を進めるにあたって、解決すべき問題を明確にすることの重要性が説かれていました。また、売上低下の原因を複数の視点から分解し、掘り下げた情報の中から解決につながる要素を見出す手法について学びました。 比較で見る視点は？ 具体的には、客層やばらつき、年齢層、客単価といった各要素を前年のデータと比較することで、売上低下の原因を浮かび上がらせる方法が紹介されました。比較の過程では、どのグラフを用いて示すのが適切かは一つに限らず、さまざまな手法が存在する点も興味深かったです。 偏りを防ぐには？ また、自分の考えに偏りがかからないよう、誰にでも納得してもらえる解決策を導くためには、内容をしっかり分解しデータ分析することが不可欠であると再認識しました。これまでの経験や業種に頼らない、異なるアプローチや視点で物事を見る意識を持つことの大切さを改めて感じました。 論理的思考は？ データ分析の学習を通じて、より論理的な思考と仮説検証の実践が重要であることを学びました。情報整理やパターンの発見、適切な結論の導出には、さまざまなフレームワークや手法の活用が役立つと感じ、これを習慣化することが今後の課題と考えています。また、不得意なエクセルでのグラフ作成についても、試行錯誤を重ねながらスキル向上に努めていきたいと思います。

基礎知識の学びと課題発見は？ ここまでに基礎知識やデータの読み解き、思考方法を学びました。課題としてイシューを特定するためには、問いから始めることが重要だと認識しましたが、まだ経験から来る判断をしているとも感じました。これを改善するために、常に意識し振り返りを行うことで、習慣化を目指します。 目的とゴールの意識が業務を変える？ まず、イシューを特定し、目的とゴールを意識することが重要です。具体的には以下の点で活用範囲があります。 1. **業務の設計** - 目的とゴール、そしてあるべき姿を常に意識します。問いから始めることで、すぐに要点だけに意識を向けるのではなく、全体を俯瞰して考えることが大切です。 2. **人的なミス** - 仕組みや設計に問題がないのか、そもそも対策が必要かなど、広い視野で本質的な原因を考えるようにします。 3. **会議** - 何を決定する会議かを明確にし、イシューが何であるか、本質と内容がずれていないかを意識し続けます。 4. **資料作成** - イシューが何か、無駄な項目がないかを意識し、前提→結論→具体例がぶれていないかを確認しながら作成します。相手にとってのイシューや疑問をくみ取れる内容にすることが求められます。 問いから始めると否定的に捉えられる可能性もありますので、伝え方や日々の信頼残高を貯める意識を持ち続けることが重要です。

何を達成する？ これまでの学習を振り返る演習を行いました。この機会に、これからの自分の理想像を改めて描き直し、その中でシンプルで一貫性のあるリーダーを目指したいと思いました。戦略思考の基礎を再度学び直し、目的を明確にして、それを達成するための最短ルートを設計することの重要性を再認識しました。特に「何を達成したいのか」、「いつまでに達成したいのか」、「なぜそれが必要なのか」といった目的を具体的に言語化することが重要だと実感しました。また、利用可能なリソース、特に人材を最大限に活用することの必要性も理解を深めました。効率的なルートを設計して、より効果的に目標達成を目指したいと考えています。 戦略はどう見極める？ 問題を俯瞰し、深掘りを繰り返して分析する意識を持ち続けたいと思います。全体の流れを確認し、そこからイシューを特定し、攻略法を戦略的に立てることを心がけています。イシューの解決から全体の解決に繋げる部分を構築し、その過程で戦略思考を活用していきたいと考えています。また、学んだフレームワークも活用し、規模の経済性を最大限活かせる方法を模索し続けたいです。 学びをどう実践する？ フレームワーク活用の習慣化を進め、分析に必要な要素を素早くカテゴライズし、様々な課題に応用する技術を磨いていくつもりです。また、朝礼で学んだことを発表する場を活用し、学習内容のアウトプットを繰り返すことで、理解を深めたいと思っています。

捨てる判断の本質は？ 実践演習で最も印象に残ったのは、「捨てる判断」を明確化することでした。目的や指標、課題、そして自身がかけた工数など、さまざまな視点から判断をする重要性を学びました。これまでは工数ばかりが判断基準でしたが、工数がかかっても必要なこと、逆にかからなくても不要なことを見極める必要性を認識しました。この理解が不十分だったので、大変勉強になりました。また、不要なものを捨てることがかえって顧客の利便性につながることも参考になりました。過去の惰性で物事を増やすのではなく、根拠を持って捨てることの重要性を学んだのです。 定量行動の意味は？ 今後の企画立案では、この学びを特に意識して取り組んでいきます。特に、定性ではなく定量を意識して行動することが重要です。効率的・効果的に目的を達成するためには、定量的な判断が不可欠です。この判断は、さらに投資をする価値があるのか、あるいは捨てるべきか、方法を変えるべきかという貴重な基準になります。これを意識しながら行動していきます。 効果的実践のステップは？ 実践に向けたステップとして、目的や方針の確認、情報の掘り下げ、定性的内容を定量化すること、現状の成果と課題の把握、時間軸をベースとした成果の評価、そして課題解決に向けた優先順位付けを行っていきます。さまざまな選択肢が出てくることも予想されますが、周りの意見も参考にしながら計画を策定していきます。

データの説得力は？ データに基づいて論理的に導き出された方策には、数ある手法の中でも特に説得力があり、実践する際に効果が期待できると感じました。 本質はどこにある？ チームで分析を進める際、議論が拡散して本来の問いを見失わないよう、得られた事実に対して丁寧に目を向けることが重要だと実感しました。実際の業務では、頭の中にある既定の原因や方策にとらわれず、フラットな姿勢でデータと向き合う意識を持つ必要があると感じています。 仮説の進め方は？ また、全ての要素を網羅的に分析し、一つひとつ順番に確認する方法は非効率であるため、仮説を立てた上で優先順位を意識しながら進める手法の重要性を改めて認識しました。 満足度の裏側は？ 年に一度、事務局を務める競技会の満足度アンケートを通じ、数値では明確に分解できないフリーコメントを整理・分類することで、参加者の満足や不満を体系的に把握することに努めています。その結果からイシューを特定し、真の原因へアプローチする方策を検討する意識が養われました。 チーム視点は整う？ さらに、日常業務においても、チームメンバーとイシューに対する視点を合わせ、要素を丁寧に分解することが大切だと考えています。問いかけを通してメンバーの意見を引き出し、原因や方策を決めつけることなく、常にフラットな視点で課題に向き合う姿勢を心がけたいと思います。

何故手順を明確に？ これまで「何となく」で進めていた問題解決のステップについて、今回あらためて「What, Where, Why, How」を意識する重要性を実感しました。手順を明確にすることで、全体の流れが整理され、取り組みがより効果的になったと感じます。 現状のギャップは？ また、日常業務においてしばしば指摘されるように、「あるべき姿（目標）」と「現状」とのギャップが課題であるという考え方は、自分自身の問題発見力の不足を強く意識させる要因となっています。全体的な視点で課題を捉えたつもりでも、見えていない問題が存在する可能性があるため、ロジックツリーやMECEといったフレームワークの有用性を改めて認識しました。 遅れはどう取り戻す？ 実際、現状では採用目標（ありたい姿）に対して採用実績が未達の状況です。今月である第3四半期が締まり、来月から第4四半期に入るため、これまでの遅れをどのように取り戻すかについて、ロジックツリーやMECEを活用して具体的な施策の検討に結びつけたいと考えています。 どんな課題に挑む？ 具体的には、以下の点について課題を追求していきます。 ・母集団形成がうまくいっていないため、応募を阻害している要因や、求人票を見ても応募に至らない理由の究明 ・先月と比べて書類選考通過率が大幅に低下しているため、不合格となる要因の分析 ・面接実施率を向上させるための施策の検討

最初から完璧でいいか？ 自身の業務を通じて、最初から完璧を求めすぎると時間をかけすぎるという課題に気づきました。自分一人で100％だと考えて作成しても、周囲からのフィードバックにより改善点が明らかになることが分かりました。そのため、最初から完成形を目指すのではなく、施策を実施しフィードバックを受けるサイクルを取り入れることでスピードを重視することの大切さを実感しました。 意見共有で成長する？ また、皆で意見を出し合いながら改善を重ねる方法が、より良い成果や組織の育成につながると気付きました。反対に、対応が遅れると他者が先にアイデアを提示してしまったり、完成形に対する認識のズレが生じるリスクがあることも理解しました。 生成AIの活用ってどう？ さらに、デザイン思考はモノ作りに限定されるものではなく、サービスや組織づくりにも応用できるという新たな視点を得ました。最近では生成AIが手軽に利用できる環境が整っており、未経験の分野でもアイデア出しやイメージの作成、迅速な改善が可能になっているため、この技術も積極的に活用していきたいと考えています。 正解は一つならない？ デザイン思考は正解が一つではない分野です。誰に届けたいのか、相手にとって何が最善かという人間中心の視点を忘れずに、押し付けがましくならないように心掛けることの大切さを、アウトプットの際に改めて認識できた良い学びとなりました。

どう分析すべき？ データの分け方に工夫を凝らすことで、その背景にあるビジネス状況をより的確に表現できることを学びました。単に漫然と分析するのではなく、まずはビジネス自体を深く理解し、その特性を把握した上で適切な仮説を立てるアプローチが重要だと感じました。 プロセスは必要？ また、これまで「MECE＝層別分解・変数分解」という理解でありましたが、今回、プロセス分解の視点にも改めて注目することになりました。問題が生じる「場所」を特定する際、この新たな視点が非常に有効だと実感しています。 保険契約の見方は？ グループ会社の保険契約状況の見える化においては、同一保険の加入状況を売上金額、保険料、人員数、事業セグメントといった切り口で層別分解し、また対象資産と保険料率による変数分解を行うことが考えられます。同様に、業務効率化を図る際も、まずは業務プロセス自体を検証し、プロセス分解を通じて効率向上の余地がある部分を明確にすることが求められると感じました。 全体はどう見える？ 今後は、入手した対象データに対して様々な切り口での見える化を実施し、そこから読み解かれる課題や方向性を対話を通して共通認識にまとめ、実際の行動に結びつけていきたいと考えています。場当たり的な改善ではなく、全体プロセスをMECEの視点で分解して俯瞰的に分析することで、より効果的な取り組みを優先的に進めていく所存です。