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課題 ✕ 認識

に関する学び

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適切な問いはなぜ？ 今週の学びを通じて、問題解決における「適切な問いの設定」の重要性を改めて認識しました。明確に定義された「解決すべき課題」が、効果的な分析と解決策の導出につながることを学びました。また、データの適切な加工と分析によって情報を構造化し、視覚的に明確な形で提示する手法の有用性を実感しました。さらに、データの図表化が分析の精度向上に寄与することを体感し、実務での具体的な活用方法を見出すことができました。 現職での実践は？ 「問いを立てる力」と「データの分析手法」を現職の業務改善プロジェクトで実践していきます。業務フローの課題特定に際しては、チームメンバーと「本質的な課題」を共有し、分析を深めるプロセスを確立しようと考えています。また、提案資料作成においてはデータの視覚化を通じて説得力を高め、経営層の的確な意思決定をサポートしたいと思います。 解決力高める秘訣は？ 課題解決力を高めるため、以下の取り組みを実践します。毎週の振り返りで課題を整理し、本質的な問いを設定し、分析結果を図表化してチームで共有し、活発な意見交換を行います。わかりやすく論理的な資料作成を心がけ、改善を重ねます。また、学んだ内容を繰り返し実践し、定期的な振り返りで成長を目指します。これらの取り組みを通じて、実務での課題解決力を高めていきたいと考えています。

イシューは何だろう？ 今回の学びは、「イシュー」がいまここで答えを出すべき問いであるという点にあります。改善や成長のためには、この問いをしっかりと特定することが重要であり、特定したイシューを出発点に課題の因数分解を始めることで、具体的な改善策が見えてきます。 論点ずれはなぜ？ また、会議などで論点がずれてしまうケースの原因として、イシューが特定できていなかったり、共通認識が持てていなかったりする可能性に気づきました。 部下の意見はどう捉える？ マネジメントの現場では、部下からの提案や課題提起があった際に、まずはイシューが何であるかを明確にし、その上でフィードバックを行うことが大切だと実感しています。 全体で認識を合わせる？ チームで施策の検討をする際にも、まず全体のイシューを特定し、全員が共通認識を持つことが基本です。その後、担当ごとにイシューを出発点とした施策検討を進めることで、より効果的な対策が打てると考えています。 議論開始はどう進む？ さらに、話を聞く際には相手のイシューが明確になっているかに注意を払い、自分が話すときにはそのイシューをはっきりと伝えて話を始めるように努めています。複数人で議論を始める場合は、まずイシューを特定する議論から入ることで、思い込みや決めつけを避けることができると感じました。

思考の偏りをどう克服する？ 思考の偏りや質問の誘導を意識しながら物事を捉えるトレーニングが必要だと感じました。ひとつのテーマに対しても個人の属性や立場によって様々な意見や視点が出てくることを再認識し、自分一人で同じように抽出するためには何ができるのかを考えました。 まず、自身に偏りがあり、考えが誘導される要素があることを認識することが重要です。それを自覚した上で、物事を捉えることで思考の幅と高さが広がると思います。 問い掛けの精度をどう向上？ 骨子作成の段階で目的に対する問い掛けの精度を向上させることが必要です。取引先や関連部署のニーズ把握と、具体的なソリューション提供にこれを活用できると考えています。何をどうしたいのかをセットし、それに対してどの視点で切り口を設けるのか、現状把握が正しく行われているのかを明確に論理的にすることで、自身や自社の成果に繋げられると思います。 現状分析と課題抽出のポイント 具体的には以下の2点が挙げられます。 1. 現状分析の質の向上：意図的に通常費やしている工数を倍に設け、目的に対しての分解につながっているかを確認する。 2. 課題抽出の広がりの意識：MECEフレームワークの意識と徹底を行い、余裕を持った上司や同僚からの意見抽出の場を設定する。他者の視点の重要性を再認識したためです。

どんな問いが大切？ クリティカルシンキングの講義を通じて、問いの重要性を再認識しました。自分や他者の考えを鵜呑みにせず、常に「本当か」と問い続けることで、従来の経験や考え方の偏りを避け、より広い視点から物事を考える必要性を感じました。 どの問いに向き合う？ また、ものごとを深く考える際は、まず「今、どの問いに向き合うべきか」を明確にすることが大切だということが印象に残りました。答えや解決策に飛びつく前に、問題や課題の本質をじっくり捉えることで、正しい判断や効果的な解決策に繋げられると理解しています。 チーム作りで気づいたことは？ 私は、チームの管理職として、4月以降の体制構築に取り組んでいます。各管理職やメンバーの意見や課題を参考にしながら、チームの体制作りを進める中で、表面的な意見だけではなく、その背景にある真の課題を捉えることの重要性に気づきました。対症療法に終始せず、根本的な解決へと導くためにも、問い続ける姿勢が不可欠だと考えています。 背景をどう探る？ 今後は、各管理職やメンバーの意見に対して「なぜそうなのか」を問い、様々な立場から背景や潜在する課題を分析していく予定です。その上で、分析した課題をイシューとして整理し、管理職間で共有しながら議論を進め、体制構築に活かしていきたいと思います。

定性分析の意義は何？ 定性分析という言葉は以前から耳にしていましたが、具体的な内容についてはあまり理解していなかったため、普段使っている手法ということもあり、大まかなイメージは持っていました。日常的に顧客と会話する中で、提供しているサービスに対する意見や不満を雑談の中からヒアリングし、複数の顧客の声を集めることで共通の改善ポイントを見つけ出してきました。フレームワーク化はしていなかったため、これを機に試してみることにしました。 顧客の反応はどう？ また、ある顧客で認識した課題を、別の顧客にも「こういった課題はありませんか」と確認することがあります。その結果、多くの方から「あ、そうだね」と言われ、潜在的な問題を掘り起こせたような気がする反面、半ば無理やりに認識させたのではないかと感じることもあり、共感フェーズの難しさを改めて実感しました。 対応策は進むか？ さらに、特定の条件下にある利用者の特定シチュエーションでの課題に焦点を当てる重要性は理解しているものの、実際にその課題に対して具体的な対応策を講じるまでには至っていません。対象となるケースが想定以上に少ないため、コストメリット的にも実施判断にまで至らないのが現状です。今後は、次のフェーズで小規模なテストなどを通じ、解決策を模索していければと考えています。

仮説検証ってどう進める？ 仮説には、結論を導くための仮説と課題解決を目指すための仮説の２種類があります。これらの仮説を検証するためには、まず誰に、どのようにデータを収集するかを明確にし、収集作業に入ることが必要です。一方的な観点に偏らず、反論を排除できる十分な異なる視点からデータを集めることで、仮説の検証はより説得力を増します。日々の業務の中で仮説を持つことにより、課題意識が向上し、目的が明確になるため、進むべき道に迷いが生じにくくなります。 大企画はどう進める？ また、時間外労働の削減だけでなく、育児などで定時退勤が求められるメンバーもいるため、特に大きな企画や業務においては、仮説を立てた上でクリティカルに仕事を進める必要性を再認識しました。同時進行している別の案件の仮説に影響を受けることもありますが、データ収集と検証によってその関連性を明確にし、業務を円滑に進めていきたいと考えています。 調査票はどう作る？ 現在取り組んでいるアンケート調査では、調査票設計の際に各項目についての観点や視点を検討しました。時間が限られていたため、場合分けが十分でなかった可能性もありますが、調査票は既に完成しており、明日から調査を実施する予定です。今回のアンケート調査の関連証拠として、データの特定を進めていきます。

分析の丁寧さは？ 教材の事例を通して、分析の丁寧さがいかに現状把握に直結するかを痛感しました。細かな分析を怠ると、本来のイシューを見誤ってしまい、解決策も誤ったものになってしまう可能性があると理解しました。また、施策のタイミングが効果に大きく影響するため、現状分析に再度立ち戻る重要性を感じました。提示された数字から更に見えにくい指標を導きだし、その裏に隠れた課題を発見することも大切だと学びました。 数字は何を語る？ 数字を分解し、それぞれの数値が持つメッセージや背景を考える作業は、普段あまり扱わない分野であったため難しさを感じました。しかし、新聞やニュースで見かける数字を自分なりに解釈し、分析することができるのではないかという自信にもつながりました。さらに、グラフの種類や見せ方の工夫の大切さについても演習を通して再認識しました。 数字に慣れるコツは？ とにかく、数字に慣れ、しっかりとした分析を行うことが重要だと感じました。苦手意識にとらわれず、興味のある分野から取り組んでいくことで、数字を楽しむことができるのではないかと思います。ビジネスの現場では、感覚的な判断ではなく、数字を用いて現状を明確に把握し分析することが必須だと改めて実感し、この講座を受講した初心を取り戻す良い機会となりました。

予測を立てる重要性は？ グラフなどの資料を見る際、自分なりの予測を立て、仮説を立てて実態との違いを確認することは重要です。このプロセスでは、仮説の誤りをマイナスに捉えず、新たな課題や問題に気づく機会として扱うことが求められます。 分析のサイクルをどう回す？ 分析の基本である「目的・仮説・データ収集・仮説検証」のサイクルを回すことについては、業務で分析を行う際に疎かになっていたと反省しました。数字に集約した分析を学ぶなかで、代表値（単純平均、加重平均、幾何平均、中央値）や散らばり（標準偏差）のそれぞれが適した状況で使い分けることが重要であると再認識しました。 患者数低下の原因とは？ 紹介患者数の低下対策を立案する際、まず分析のプロセスをしっかりと踏むことが大切です。特に目的を明確にすることで、求めたい結果を得るためのポイントとなります。次に、どの視点で分析を進めるかを判断し、グラフや数字を用いて実行していきます。 具体的には、紹介患者数低下の分析では、近隣医療機関からの紹介の減少が課題（目的・問い）となります。減少の要因について仮説を立て、その後、取るべき分析の視点（インパクト・ギャップ・トレンド等）を考慮してデータを収集し、グラフ化・数値化します。最後に、分析結果と仮説を検証し、対策を立案します。

キャリアをどう理解する？ 「キャリア」や「リーダー」とは何か、という疑問が本講座を通じて少しずつ解明されてきました。 ロールプレイからの学びとは？ LIVE授業でのロールプレイでは、上司役としてフィードバックを行う際、相手にとって望ましくない結果をどう伝えるかが課題となりました。仕事は常に「対:人」であり、相手の価値観、得手・不得手、仕事の仕方はすべて一人ひとり違います。そのため、相手をよく知り、よく見ることが重要だと実感しました。今後も相手に応じた適切な支援を心がけていきたいと思います。 エンゲージメント向上の手法は？ 私は、メンバーとの日常的な関わりだけでなく、全社的なエンゲージメント向上プロジェクトにも参加しています。そのため、リーダーの関わりがどのようにメンバーのモチベーションに影響するか、日々のコミュニケーションがいかに重要かを強く認識しています。これらの気づきを社内で共有し、組織の活性化に貢献していきたいと考えています。 メンバーの対話をどう促進する？ 関わるメンバー（上司も含めて）と対話し、互いの価値観をオープンにできる機会と雰囲気を創ることが重要です。メンバーの経験や価値観に応じて適切な支援ができるよう、今回の学びを振り返りながらリーダーシップを実践していきたいと思います。

学びの意義は？ WEEK1からの学びを通じて、自分にとって何が重要なのかを再確認できました。特に、思考の抽象度を操作することや、イシューの再検証に関しては、苦手としていた部分を具体的なアクションプランに落とし込むことができたのが良かったです。 リーダーで何する？ 現在、チームのリーダーを務めていることから、チームのメンバーや組織の課題に取り組む際にこの学びを活用したいと考えています。特に来年度のチーム戦略や目標を立てる際には、現状の組織課題をきちんとイシューとして認識し、その上で解決策を策定していくことが必要です。 抽象思考はどう？ 抽象度を上げる思考がしにくい点は、日常的な課題にも当てはまります。例えば、組織の課題に向き合う際には、周囲からのチームに対するイメージや現在の業務内容に引っ張られ、思考の抽象度が上がりにくいこともあります。これを改善するために、紙に書き出して思考の抽象度を上げる訓練をしてみようと思います。 イシュー評価はどう？ イシューの設定に関しては、実務において分かりやすいイシューが見つかると、それに集中して他の可能性を排除しがちです。これを改善するためには、思考のプロセスを意識し、発見したイシューが最適かどうかを何度か他の分解方法を試してみる習慣をつけたいと考えています。

問いをどう理解する？ 「問いを立てる」という言葉について、普段の言い回しとは異なり、初めはピンと来なかったものの、ライブ授業の具体例を通じて理解が深まりました。YESかNOで答えられる問いを設定することで、その答えに対する論拠や分析が求められ、論理的な説明が自然と身につくと実感しています。これまでの日々の業務にも通じる部分があり、改めてその意義を認識することができました。 フレームワークの再確認は？ また、これまでシステム開発の現場で漠然と使っていた思考のフレームワークが、今回の学習を通じて再確認できた点も大きな収穫です。部署内で複数のシステム開発案件のレビューを行った際に、報告内容が論理的でない場面に直面することがあり、状況を整理するためにこのフレームワークを意識的に活用できそうだと感じました。さらに、事業計画の立案や部下のサポートにも、今までの経験にとらわれない新たな視点を加える上で大いに役立ちそうです。 イシューリストをどう見る？ ライブ講義で紹介されたイシューリストの作成方法も非常に印象的でした。日常業務では緊急度の高いものが優先され、本来注目すべき課題が見落とされがちですが、イシューリストを作成し定期的に見直すことで、重要な問題点を把握し、対処策を検討する体制を整えられると感じました。

切り口はどう考える？ 学習を通して、分解の切り口として層別分解、変数分解、プロセス分解という多角的なアプローチを学びました。これまでは無意識のうちに層別分解を利用することが多かったものの、特に「When/Who/How」という視点を取り入れることで、さらに選択肢が広がり、得たい結果から逆算して適切な切り口を選ぶ重要性を改めて実感しました。 人事分析の視点は？ また、人事領域で従業員データを分析する際にも、学んだ考え方が幅広く応用できることを感じました。入社者・退職者の動向や部署ごとの人数推移の分析において、年齢層、入社区分、性別、入社年度、居住地エリアなど「When/Who/How」の各視点でデータを整理することで、より具体的な傾向が見えてくると考えています。さらに、情報を収集する際には、過去の履歴の蓄積がいかに重要かを再認識し、全社的な情報収集の体制の見直しが必要だという点も学びました。 退職率の焦点は？ 加えて、近年増加傾向にある退職者についても、特に若年層の離職率の高さという課題に着目し、年代別のデータ比較や、離職率が高いとされる入社3年目までという特定期間を切り口に、多角的な分析を実施していく方針です。これにより、より精緻な人事戦略の立案に役立てていきたいと考えています。