(24ページ目)

課題 ✕ 改善

に関する学び

---

技術限界は本当？ 多くの人は、現行の技術限界をある意味で勝手に想定していると感じます。たとえば、「こんなことができたら良いのに」という空想を基にサービス開発が進められる一方、企業では単独で取り組むよりも同業他社と協力することで、業界全体でより良い顧客体験を提供しようとする動きが見受けられます。 企業連携は有効？ ある先進的な企業の事例では、協力体制が自社や顧客だけでなく、働く人々の生産性向上に寄与している点が注目されます。また、夜間に行われるメンテナンスの時間を活用することで、より健康的な生活維持にもつながっています。このような背景から、センサーの活用に留まらず、ビジネスモデルの構築や新規事業へのチャレンジを積極的に受け入れる企業文化の形成が求められていると感じます。 データ活用で改善？ さらに、経験に頼らずにデータの取得と利用を徹底することで、予想外のトラブルの発生を未然に防げるという考え方も有効です。データの可視化により作業遅延が認識できる一方、過度な通知が作業者の負担となる点は改善すべき課題です。通信業界に身を置く者として、安定した通信サービスの提供が社会的使命であるのはもちろんですが、既存技術の提供と新技術・サービスの高度化を両立させながら、従業員の育成に取り組む必要性も強く感じます。 方針転換の実例は？ また、競合に先んじてGPSで重機の位置情報を把握していたある企業では、自前主義からオープンプラットフォームへの転換が進められました。社内でその方針をどのように説得し、実現していったのか、そのプロセスには大変興味を抱かざるを得ません。

講義内容はどう感じた？ ライブ講義を拝聴しながら、ポイントを迅速に判断し整理する力がまだ十分でないと感じました。どのデータセットを扱う際にも、何を明らかにしたいのかという目的意識をしっかり持ち、ロジカルシンキングや仮説立案のスピードを高める必要があると痛感しました。大量のデータを扱う中で、解決策の発見に注力するあまり、次第に目的から逸れてしまうことが実務上でも生じるため、その兆候を早期に掴むことが重要であると改めて認識しました。 営業戦略はどんな課題？ 営業データを活用した営業戦略の立案においては、成約率向上という課題に対して、これまでの商談データを基に再検証を行う必要があります。過去にはあまり意識されなかったデータの粒度の粗さや、文章化およびビジュアル化の不足が、組織全体の納得感に影響していたと感じます。具体的には、なぜ成約率が低いのか、セグメントごとや担当者ごと、そして営業ステップごとの課題を明確にし、それぞれの原因を検証した上で、効果的な解決策を導き出したいと考えています。 UX改善は何が必要？ サービス利用データを活用したUX向上施策の立案では、SaaSサービスのアクセスログをもとに、どの機能が利用され、どの機能が利用されていないかを明確に分類することが求められます。使われていない機能については、導入時からの利用状況や徐々に利用が減少しているのかなど、その背景を整理しながら原因分析を行います。さらに、仮説を立てた上で改善策を検討し、場合によっては機能の廃止も含めた対応を実施するために、顧客へのインタビューなども通じて検証を進めていきたいと考えています。

客観的視点は重要？ 自分で作成したデータでは、どうしても見落としてしまう視点がありますが、他者が作ったデータを参照することで、欠落している点に気づきやすいと実感しました。これは、自分自身の思考枠に囚われがちであるためと感じ、課題設定の段階から客観的な視点を持つことの重要性を学びました。 本質を問いかける理由は？ 具体的には、MECE（漏れなく・ダブりなく）を意識して要素を分解し、書き出して可視化する作業を通じて、思考の抜けや偏りを減らすことが有効であると理解しました。今後は「なぜその分析を行うのか」「何を明らかにしたいのか」という問いを繰り返し立てることで、本質的な課題に近づけるように意識していきたいと考えています。 実務でどう活かす？ また、今週学んだ「本質的な課題を捉える問いの立て方」は、日常業務、特にデータ分析や支援活動の現場で活かせると感じました。例えば、売上や廃棄データの分析において、単に「なぜ数字が下がったのか」という疑問に留まらず、「本当に解決すべき課題は何か」「改善に直結する要因はどこか」といった問いを立てることで、より効果的な対策を導くことが可能となると考えています。 提案に説得力はある？ 具体的な行動としては、データ分析業務でMECEを活用して要因を分解し、課題を構造的に捉えること、そして提案活動では、相手の立場に立って本質的な課題を整理し、想定される反論や疑問を洗い出してから議論に臨む姿勢を大切にしていきます。問いの立て方をしっかり意識することで、思考の抜けや思い込みを減らし、説得力のある分析と提案につなげていきたいと思います。

どう問いを意識する？ 仕事を進める上で、まず常に「問い」を意識することの大切さを再認識しました。今回学んだ「問い」とは、「今ここで考えるべき問い」のことであり、クリティカルシンキングにおいてイシューと呼ばれる考え方に通じています。現状把握で得た事実から課題を的確に捉えるためには、まず問いを立て、イシューを明確にすることが重要です。さらに、問いを忘れずに一貫して意識し、共有しながら進めることが効果的な議論の土台となります。 仮説は何故大切？ 演習では、課題をうまく捉えるために、さまざまな視点で事実を分解し、仮説を立てる手法の重要性を学びました。仮説を踏まえた上で問いを設定することで、具体的で実効性のある施策が立てやすくなります。ただし、業務の課題は複数の要因が絡んでいるため、一つの事例に対して複数のイシューが特定される場合が多い点も注意が必要です。 学びはどこで生かす？ これらの学びは、個人だけでなく、プロジェクトや小集団での改善活動など、さまざまなシーンで活かすことができます。日常生活の中で、歯を磨くやごはんを食べるのと同じように、自然に「問い」を立てる習慣を身につけたいと感じました。 どう実践する？ 実践のポイントとしては、まず課題に取り組む際に必ず問いを立てること、そしてその問いから逸れないよう意識することです。メンバーと共に課題に取り組む場合は、何の議論をしているのか見失わないよう、随時問いを確認していくことが求められます。また、問いをすぐに立てるのが難しい場合には、現状把握をより深め、仮説構築を精緻にしていくことで、問いの質を高める努力が必要です。

数字の意味は何か？ 数字が持つ意味をより深く理解するためには、まず情報を分解して、その解像度を上げることが重要です。一つの視点だけでなく、複数の切り口から現象を分析することで、より正確な現状把握に繋がります。 結論前の検証は？ 具体的には、一つの傾向に満足するのではなく、さらに他の可能性を探る意識を持つことや、得られた分析結果からすぐに結論を出すのではなく「本当にそうなのか」を丁寧に検証する姿勢が求められます。また、頭で考えるだけでなく実際に手を動かし、様々な視点からデータを見直すプロセスも大切です。 MECE活用で分析は？ さらに、分析を行う際にはMECEの考え方を取り入れることが有効です。具体的には、階層、変数、プロセスという視点から、物事を漏れなく、重複なく整理していく手法が挙げられます。たとえば、プログラムの参加者数の伸びを検討する場合、年齢だけでなく居住エリアや参加プログラムの種別といった観点から属性を分析することで、より多角的な理解が可能になります。 課題整理はどう進む？ また、自身の業務上の課題を明確化するためにも、評価の視点が抜けや重複なく組み込まれるよう、MECEを活用して細分化し、その対応力を数値化する手法は効果的です。担当している事業プログラムの認知度についても、過去数年間のデータを大学別、学部別、学年別、応募種別などの切り口で集計し、グラフ化することで、現状と改善点を明確にできます。もし、最初の分析で十分な結論が得られなかった場合には、別の切り口から再度分析を行い、想定される課題について漏れや重複がないよう整理することが大切です。

仮説の重要性は？ 今回の学習で最も印象に残ったのは、「問題解決は仮説の立て方で8割が決まる」という考え方です。What〜Howの4ステップを通じて、まず問題を正しく定義することの重要性を実感しました。また、仮説は一つに固定せず、複数の切り口から検討することで思い込みを防げる点も大変参考になりました。データ収集においては、誰にどのように聞くかが分析の質を左右するため、都合の良いデータだけでなく反証のための情報も意識的に集める姿勢が必要だと学びました。今後は、3Cや4Pといったフレームワークを活用しながら、仮説思考をもとに論理的な問題解決に取り組んでいきたいと考えています。 業務での応用は？ また、SIerの業務においては、今回学んだ考え方が「障害対応」、「業務改善提案」、「要件定義」の各場面で役立つと感じました。例えば障害対応では、現象に対する即時対応に加え、Whatで問題を整理し、Whereで影響範囲や発生箇所を特定、Whyで複数の原因仮説を立て、ログや関係者へのヒアリングを通じて検証を進めるやり方に変えることが求められます。業務改善においては、3Cや4Pを活用して顧客課題を構造的に捉え、直感ではなく仮説とデータに基づいた提案を行いたいと考えています。今後は、会議前に最低3つの仮説を用意し、データ収集の際にも反対意見の情報を集めるなど、具体的な行動レベルで実践していく予定です。 今後の展望は？ 今後は、仮説をいつ確定させるかの判断基準や、少ないデータでの分析における工夫、さらにはフレームワークの使い分け方のコツについても、さらに深く検討していきたいと思います。

多角的な視点は？ クリティカル・シンキングの授業で「３つの視」という考え方が印象に残りました。普段の診療現場では、他の職種との連携が求められるため、多角的な視点の重要性は常に意識していました。しかし、課題解決や組織を動かすためには、視点だけでなく視座や視野も欠かせないと改めて実感しました。自分の考え方には、これまでの経験や立場の影響が強く働いていることを学び、同じ職種内でも経験や教育環境の違いによって物事の捉え方が大きく異なるため、意見に固執せずに他者とディスカッションできるようになりたいと考えるようになりました。 協力と自己改善は？ より良い医療・看護を実現するためには、個人で提供できる医療サービスと、同職種や他職種との協力に分けて考える必要があります。個人でのスキルアップは自己学習で可能ですが、他者の協力を得るためには、まず相手に納得してもらうことが不可欠です。場合によっては、既存のマニュアルや取り決めを見直す必要もあります。そのため、まず自分が何を課題と認識しているのか、どのように改善しようとしているのか、行動過程でどのような障壁があるのか、そして望む結果は何かを明確に言語化し、相手に伝えることが重要だと考えます。 伝える相手は？ また、伝える相手ごとに課題の捉え方は異なるため、「３つの視」を踏まえた上で、様々な意見を取り入れ、より現実的な課題解決のための行動計画を立てることが大切だと思います。 MECEの実践は？ MECEの考え方については参考になりましたが、実践するのは個人では難しいと感じました。皆さんはどのように捉えたでしょうか。

競合整理はどう進む？ 競合の特徴を細かく整理することは、自社の立ち位置を正確に把握するための基本です。単なる業種の違いだけでなく、顧客のニーズも含めて幅広く捉えることで、より実情に即した分析が可能となります。 施策選びはどこに？ 施策を選定する際は、コストと利益のバランス、持続可能性、顧客への訴求力、そして自社の強みとの整合性を評価軸として意識することが重要です。このような基準をもとに判断することで、単なる思いつきに流されずに、意味のある選択を行う姿勢が育まれます。 差別化の鍵はどこ？ また、差別化戦略を考えるときは、ありふれたアイデアに走るのではなく、他業界の事例などを参考にしながら、あえて新しいポジションを追求することが求められます。ライバルにとらわれすぎず、自社ならではの魅力を創出する視点が大切です。 改善案の優先は？ さらに、インフラ改善案や運用改修案が複数ある場合、コストに見合うか、持続的な効果が期待できるか、一時的な施策にならないか、そしてチームや組織文化との整合性を考慮して優先順位を付けることが実践的だと感じました。こうした評価軸があれば、迅速かつ効果的な施策の実行が可能です。 提案のポイントは？ 具体的には、課題や改善の話が出た際に、即座に複数の案を検討する習慣を身につけ、上司やチームへ提案する際にはコスト、効果、整合性について一言添えるような姿勢が重要です。自分で出したアイデアや改善施策に対して後から振り返りを行い、他の提案も「コスト、持続性、整合性」の観点で評価することで、日々の業務改善に繋げていきたいと考えています。

動画紹介の課題は？ 様々な用途に特化したAIが存在することは分かりました。しかし、動画形式で紹介されると、閲覧時には良いものの、後で見返したり記録として残すには不便だと感じました。 URL送付は問題？ そこで、学習動画のURLをChatGPTに送り「紹介されているAIサービスを一覧化してほしい」と依頼したところ、ログインが必要との理由で何も出力されませんでした（予想通りでした）。 AI切替は大変？ ユーザーの立場からすると、目的に応じて毎回AIを切り替えるのは手間がかかります。そこで、フロントAIとしてユーザーとの窓口になり、裏側で最適なAIを選定して出力する仕組みがあればよいと考えました。 既存の仕組みは？ 調べてみると、そのような仕組みは既に存在しており、一般的には「AIルーター」や「AIオーケストレーター」、「マルチLLMプラットフォーム」などと呼ばれる領域に含まれています。 自動振り分けの秘訣は？ たとえば、ユーザーはひとつのAIに話しかけるだけで、裏側では文章生成はあるモデル系、コーディングは別のモデル系、検索や画像生成、社内検索、音声認識といった各タスクに最適なモデルへと自動的に振り分けられる仕組みです。 UI改善で差別化は？ 現在、特定のユーザーやシーンに適した使い方ができるAIの開発が進んでいます。UI部分は自社のAIやアバターが担当し、コミュニケーションの質を向上させることで差別化を図り、裏側でフロントAIが再度最適なモデルに振り分ける仕組みを採用するのが効果的ではないかと考えています。

ライブ授業で何を学んだ？ この6週間のライブ授業や実践演習を通して、学んだことを振り返るとともに、自分自身のクセに再び気づく機会となりました。目の前の情報や課題に追われるあまり、早々に考え始める習慣があるため、以下の手順を繰り返しながらそのクセを改善することに努めています。 どう目的を定めた？ まずは、①目的を明確に定め、自分が何を達成したいのかを認識することから始めます。次に、②現状や情報を適切なフレームワークを用いて整理し、全体像を把握します。そして、③考える際に時間をかけすぎず、まずはアウトプットしてからフィードバックをもらうという流れで進めるようにしています。 どの癖を振り返る？ 自身の学びから癖を再認識し、改善のための具体的な手順を考え出せたことは、良い習慣形成に向けた一歩だと感じています。さらに、どのフレームワークが特に役立ったのか、また目的を定める際にどのようなポイントや工夫を行ったのかを具体的に振り返ると、今後の学びにさらに活かせるのではないでしょうか。 どの業務を見直す？ また、現状の仕事の状況を変えるためには、やるべきこととやらなくてもよいことを明確に選択する必要があります。まず、①現在行なっている業務と、それにかかる時間や効果を洗い出します。次に、②洗い出した業務について、自分が必ず行う必要があるのか、または他の人に任せられるかどうかを判断します。最後に、①②で整理した内容を見直し、優先順位をつけた上で具体的な対処方法をまとめ、チームメンバーに移管が必要な業務については、その考え方も丁寧に説明しながら移管を進めていきます。

視点を変えると何が見える？ 私は、視点、視野、視座を変えて考えることで、考えが広がることを実体験を通じて理解しました。自分の思考が同じ場所で堂々巡りしてしまい、時間がかかる理由の一つは、これらの3つの視点を意識して物事を考えられていないことだと感じました。 視座の高さを調整するには？ 視座を上げることは意識したことがあったものの、視座を下げることは試したことがなかったと気づきました。例えば、自分の部下やそのさらに部下であったらどのように見えるか、という観点を持って考えてみることを心がけたいと思います。 思考を深めるトレーニング法 同じところで思考がループする場合には、具体と抽象の間を行き来しながら「つまり？」や「他には？」と考え、頭の使い方をトレーニングしていきたいと思います。これは、事業の改善案を検討する際にも役立てたいと考えています。 広い視野で課題を発見する 私は自分やステークホルダーの視点に偏りがちですが、実務を遂行するメンバーやそれ以外の従業員の視点も取り入れてみようと思います。そして、改善案を検討する際には、課題を洗い出す必要があるため、具体と抽象を行き来して「つまりこれです」を見つけ出したいです。 仕事に役立つメモ法とは？ 考えに没頭してしまうことがあるので、意識を戻すために、仕事用のPCやノートケースに以下のようなメモを貼っておくことにしました： - 3つの視 - 「つまり？」「他には？」 - 批判的なもう一人の自分 頭の中を整理するためには、アウトプット（紙に書く、PC上のツールを使うなど）も活用していきます。

体験価値って何故？ モノを売るのではなく、体験を売るという考え方は以前から理解していましたが、ディズニーランドの具体例が示されたことで、より一層納得することができました。個々の要素がただ優れているのではなく、全体でストーリーを描いている点が強みであり、機能的な価値以上に情緒的な価値が高く評価されていることがよくわかります。 商品選択はなぜ？ また、たとえば一部の家電においては、ダイソンを選ばない理由や、パナソニックの商品を実際に使った経験が影響しているという事実も、興味深い示唆を与えてくれました。同じ種類の家電を購入する際、まずはパナソニックが選ばれる傾向があるのは、企業側が直接経験を作り出すことは難しいものの、顧客に良い体験を提供できれば長期的な関係性にもつながるという証左です。 未来はどう感じる？ さらに、パーパスやミッションの実現方法についても考察を深めました。商品を通じて顧客が体験する「先にあるもの」を具体化することがゴールであり、ただ単に業務改善を目指すだけでは大手企業に太刀打ちできないという厳しい現実も見えてきます。いかにその先の明るい未来を体験させ、想起させるかが大きな課題であり、そのためにも改めてパーパスの再構築が求められています。 戦略は見直す？ 来期のスタートが目前に迫る中で、今期は曖昧な状態のまま積み上げてきた戦略に限界を感じています。自社の商品の魅力を誰に、どのように伝えるか、そしてその結果としてどのような未来を望むのかを明確にするため、これまで学んだことを活かし、前段階の整理を早急に進める必要があると感じています。