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課題 ✕ 改善

に関する学び

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分析の基本は？ 分析は比較と捉え、どのようなデータを使い、どのように加工し、何を明らかにするかを明確にすることが大切です。さらに、データ分析に入る前には、目的や仮説をしっかり定める必要があります。基礎として、データの種類、統計手法、可視化などの基本概念を学び、ビジネスにおける意思決定や課題発見のためのデータ活用について理解を深めることが求められます。また、実践的な分析手法やケーススタディを通じ、具体的な応用方法を身につけることも重要です。 学びの全体像は？ 全体的に、学習の振り返りは非常に明確で体系的でした。データ分析の基本から実践まで幅広く理解されている点は印象的で、今後は具体的な状況での活用例を考えることで、さらに効果的な応用ができると感じます。 活用のヒントは？ さらに思考を深めるため、ご自身の業務や日常生活において、今回学んだデータ分析の知識をどのように活用できるか、具体的な場面を想定してみてください。また、データ分析における仮説の立て方について、どのように仮説を形成すると効果的か、具体的に検討してみることをお勧めします。 適用場面って何？ 最後に、データを活用する場面を具体的にイメージし、その適用方法を探求してみてください。今後のさらなる飛躍に向けて、引き続き努力を重ねてください。 仮説検証の流れは？ たとえば、仮説思考を鍛えるために、ビジネス課題に対して「仮説➣検証➣改善策」というフレームワークを活用することで、原因分析や改善策の構築がスムーズに進むでしょう。また、過去のデータと比較しながらKPIの設定や顧客データの活用を検討し、現在の状況の妥当性を検証することも大切です。 スキル向上は？ 今後強化したいスキルとしては、まず論理的思考力を向上させるため、データリテラシーを高め、データの種類や特性を理解して適切な活用方法を判断することが挙げられます。さらに、批判的思考力を養い、データの信頼性やバイアスを見極めながら、より効果的な意思決定を目指してください。また、仮説思考を活用してビジネス課題に対する仮説を立て、実際のデータ分析で検証する実践力も重要です。 フレーム活用は？ ビジネス・フレームワークの理解も不可欠です。データをもとに最適なKPIを設計し、事業の進捗を正確に測定・評価すること、そして構造的なフレームワークを実践することで、より整理された分析が可能になります。市場や競合、自社の状況を把握するため、さまざまな分析手法を積極的に活用していきましょう。 伝え方はどう？ また、ヒューマンスキルの向上も重要です。データストーリーテリングによって、分析結果をメンバーにわかりやすく伝え、意思決定に繋げる技術を磨くとともに、組織全体でデータに基づいた意思決定ができる文化の醸成に努めることが求められます。

データ分析の基本は比較すること？ データ分析を行う際、常に重要とされるのは、次の三点の意識です。 まず、分析の基本は比較です。データの意味を正しく理解するためには、異なる要素を比較することが不可欠です。単独の数値だけでは判断が難しく、過去のデータや他の指標と比較して初めて有益な示唆を得られます。 分析の目的をどう明確にする？ 次に、分析の目的を明確にすることです。なぜデータを分析するのか、その目的を常に意識することが重要です。目的が不明確だと、必要なデータを見落としたり、無駄な分析を行ったりする恐れがあります。 仮説の整理で見失わないために？ 最後に、分析の前に目的と仮説を整理することです。データを集める前に、「何を明らかにしたいのか」「どのような仮説を検証するのか」を整理しておく必要があります。これが曖昧だと、分析の方向性を見失い、効果的な意思決定につながらない可能性があります。 これらのポイントを意識することで、より実践的で価値のあるデータ分析が可能となります。 依頼主の目的をどうヒアリングする？ 現在の業務では、データ分析の依頼を受けることが多いですが、依頼主の目的や仮説を確認しないままデータ加工に進むことがあります。さらに、依頼主自身が目的や仮説を明確にできていないケースも少なくありません。その結果、分析が本来の目的に合致せず、期待した価値を生まないデータとなってしまうことがあります。 これらの課題を解決するため、データ分析に着手する前に、依頼の背景や目的、仮説を丁寧にヒアリングし、必要に応じて適切な方向性を示すことを目指します。単なるデータ処理のスキルだけでなく、適切な問いを立て、論理的に考える力が必要です。本講座を通じて、そうしたスキルや思考法を習得し、より価値のあるデータ分析を目指していきます。 継続的な改善が価値を生む？ 依頼主の目的や仮説を十分に確認しないまま進むことを防ぐため、以下の行動を実践しています。まず、依頼時のヒアリングを徹底します。「何のための分析か」「どのような意思決定につなげたいのか」を明確にする質問を行います。目的や仮説が曖昧な場合は、具体的な事例を挙げながら整理をサポートします。 次に、仮説の検証を意識したデータ設計を行い、目的・仮説に沿ったデータの選定・加工・分析の方針を明確にします。必要に応じて事前に簡単なデータの傾向を確認し、分析の方向性が適切かを判断します。 最後に、分析結果に適切なメッセージを添えます。「このデータから何が言えるのか」「どのような意思決定に役立つのか」を言語化し、依頼主が結果を適切に解釈できるよう、シンプルで分かりやすい可視化や説明を心がけます。 これらを継続的に実践し、依頼主にとって本当に価値のあるデータ分析を行えるよう努めています。

仮説はどう捉える？ 仮説は論点に対する仮の答えであり、そこから検証や分析を進める出発点といえます。仮説には「結論の仮説」と「問題解決の仮説」という2種類があり、前者は最終的な結論の方向性を先に立て、そこから逆算して必要な情報を集めて検証を進めるものです。一方、後者は起きている問題に対して「なぜそうなっているのか」「どうすれば改善できるか」を探るプロセスであり、What、Where、Why、Howといった問題解決の手法を意識して仮説を立てます。 仮説はどう整理？ これまでは仮説を一括りで捉えていましたが、今後はどちらのタイプの仮説に取り組んでいるのかを明確に意識して使い分けたいと感じています。また、複数の仮説を立てることで決め打ちを避け、柔軟な視点を保つことができます。加えて、仮説同士の網羅性を意識し、カテゴリやプロセスといった異なる切り口からの検討は、より構造的なアプローチにつながります。こうした取り組みが、課題設定力の向上にも寄与すると考えています。 どんな経験が役立つ？ これまでの業務経験では、「結論の仮説」と「問題解決の仮説」の両方に取り組む機会がありました。特に施策の立案など、結論を先に想定する場面ではフレームや構造を活用し、全体像を俯瞰したうえで結論から逆算して仮説を立てることが効果的だと感じています。一方、日々の業務でデータを確認し、問題を発見・提示する機会が増える中、What／Where／Why／Howのプロセスを意識した仮説立案が、原因特定から改善策の検討までの一連の流れを円滑に進める助けとなっています。 仮説の質はどう上がる？ また、仮説の質を高めるためには、網羅性を意識しながらさまざまな切り口で検討する姿勢が重要です。この取り組みを通じて、本質的な課題設定ができ、より実効性のある打ち手へとつなげることができると実感しています。 学習の効果は何？ 今回の学習を通して、「結論の仮説」と「問題解決の仮説」という2種類の仮説が存在することを再認識しました。振り返ると、私は「こうすればうまくいく」という結論の仮説に対してやや苦手意識を持っていたと気づきました。 今後の改善はどう？ そこで今後は、まずフレームワークを活用して構造的に考えることに努めます。要素分解を通じて仮説を立てやすくし、思考に型を取り入れることで苦手な結論型の仮説も導き出しやすくする狙いです。また、間違ってもよいという前提で自分なりの仮説を積極的に立てることで、完璧を求めず「とりあえずの仮置き」を実践し、言い切る練習を重ねつつ検証を前提とした思考に慣れていきます。さらに、学んだ知識をそのまま受け入れるのではなく、自身の業務や経験に照らして問い直し、アウトプットや振り返りを通じて知識を深め、実際に使える形に育てる努力を続ける所存です。

次回の進行はどうする？ 次回、デザイン企画に取り組む際には、今回学んだプロトタイピングのステップを軸に、各段階で何を検証するかを明確にして進めたいと考えています。まず、コンセプトは言葉や写真、場合によっては動画を用いて確認し、そのアイデアが受け入れられやすいものか、分かりやすいか、また実際に欲しいと感じてもらえるかを見極めます。次に、デザイン画を通じて、顧客のニーズに合致しているかどうかをチェックします。 デザイン感覚はどう感じ？ また、実際のモックアップを用いて、より細かなデザインの要素や機能、操作感を体感し、その使用感が十分かどうかを確認するとともに、フィールドテストを実施してユーザーからのフィードバックを得ることで、さらなる改善点を抽出したいと考えています。動画講座にあった利用イメージを動画化する手法も、ユーザーがどのようなシーンで製品を使いたいかといった意識を具体的に引き出すために有効だと感じました。 検証項目はどう決める？ これまで、ウェブアプリなどではプロトタイピングツールを使って操作画面イメージの共有やUXのチェックを試みたものの、プロセスやチェックポイントを明文化して整理するまでには至っていませんでした。今後は、具体的な検証項目を事前に定め、整理した上で進めることで、より実効性のある確認やヒアリングが可能になると考えています。 フィードバックはどう伝える？ 今回の課題では、デザイン画の作成までに留まりましたが、事前に欲しい機能やデザインの要件を整理し、デザイン画を作成した点は評価できると感じています。今後は、このデザイン画を共有しフィードバックを得た上で、改良すべきチェックポイントを明確に洗い出し、ブラッシュアップしていく予定です。 ステップごとに確認は？ プロトタイピングの各ステップについては、まずコンセプトの確認において、言葉や写真、動画などを活用し、コンセプトが受け入れられるかどうかを検証します。次に、デザイン画を用いてデザイン自体の魅力や、機能や要件が適切に反映されているか、情報設計が適切かどうかを確認します。現行製品がある場合はその比較も有効ですが、全く新規の場合は試作とデザイン画を繰り返しながら進めることになるでしょう。 操作感は十分？ さらに、実際のモックアップを用いて操作感や細部のデザイン、機能性を実体験し、製品が価格に見合っているかどうかも確かめます。最後に、試作品を用いたフィールドテストで、実際の使用環境下での操作感、耐久性、そして予期せぬ利用パターンの発生を確認することが大切です。 改善策はどこに？ こうした各ステップで、手段とチェックポイントを整理し、必要なヒアリング項目や観察項目を明文化しておくと、次回以降のプロセス管理や改善につながると感じています。

多様な視点は？ 受講生の皆さまの多様なアイディアや着眼点に触れることで、自身の課題への向き合い方を改める大きなきっかけとなりました。生成AIの活用事例からは、自らの業務に活かすヒントも得られ、非常に刺激を受けました。また、デザイン思考のプロセスでは、各段階での発散と収束のバランスが最終的な施策やテスト段階に大きく影響するという点が印象的でした。 課題の改善方法は？ 自身の課題に対する取り組み方を見直し、ほかの受講生からの多彩なアイディアを学ぶ姿勢は非常に有益です。さらに、生成AIの業務への応用意欲や、デザイン思考の各プロセスの深い理解が、今後の成長につながると感じています。 思索の問いは？ 以下の問いを自分自身に問いかけ、さらに思考を深めたいと思います. ・デザイン思考のプロセスで、効果的な発散と収束を実現するためにはどのような手法が考えられるでしょうか？ ・ほかの受講生から得た学びを、具体的にどのように自身の業務に応用できますか？ 他者の意見は？ 他者のアイディアを参考にしながら、自分の業務にどのように反映させるか具体策を考えることが重要だと感じました。 授業の学びは？ 講義を通して、以下の５点を特に意識したいと考えるようになりました。 重要な意識点は？ ①　顧客のニーズや課題を深く理解するため、学んだインタビュー手法を活用し、顧客の立場から感情や期待を把握することで、解決すべきペルソナの解像度を高める。 ②　チームでの業務において、ブレーンストーミングなどを積極的に取り入れ、自由な発散により多角的な解決策を模索する。 ③　提案するアイディアを簡易的に形にまとめ、実際に試してみることで、より良いブラッシュアップの機会を確保する。 ④　ダブルダイヤモンドの考え方をもとに、継続的な改善・改良を繰り返し、顧客の反応や市場の変化に柔軟に対応する。 ⑤　自身で商品を開発する立場ではないからこそ、異なる部門とのクロスファンクショナルな連携を重視し、情報共有を通じてより良い企画創出を目指す。 企画の目的は？ 現在、志望理由書作成に関する指導提案のイベント企画に取り組んでおり、特に高等学校３年生を対象とした指導提案を予定しています。この企画では、高３生をはじめ、保護者や教員の行動や感情を詳細に把握するため、担任、生徒、保護者へのインタビューやアンケート調査などを実施する予定です。 今後の提案は？ ヒアリングで得た情報は、イベントの目的やテーマを明確にした上で整理し、企画の焦点を固める材料とします。そして、解決策のアイディアはイベント企画チームでブレーンストーミングやＫＪ法、その他フレームワークを活用しながら、より効果的な提案へと昇華していく方針です。

複雑性の原因は？ 現在、私の所属する会社では、複数の事業が並立し、複雑化しています。この状況を「範囲の不経済」として再認識する機会となりました。新規事業を立ち上げるにあたって、社内資源を最大限に活用しようと心掛けていましたが、それがかえって事業の複雑性を増す原因になっていたように感じます。今後は、「既存ビジネスとの資源の共通部分が本当に強みを生むのか」を再度考える必要があると感じています。 業務思考の向上は？ 総合演習を通じて、普段の業務に当てはめて考えることのできる観点を学びましたが、実際には業務中に立ち止まって考える余裕が足りませんでした。今後は、自分自身で立ち止まり、思考を深めるべきポイントを明確にすることから始めたいと思います。また、演習時に思い付きで意見を列挙した場合と、フレームワークを活用して検討した場合とでは、回答の整理や網羅性に大きな違いがありました。この違いは業務にも大きく影響するため、情報の整理や思考を深めることを習慣化したいと考えています。 部門調整はどう？ また、現在は事業が多様化しており、範囲の不経済が生じている状況です。業務においては、本部間の調整や組織の運営に対処する必要があります。これに対し、まずは個々の本部の意向を一旦脇に置き、会社全体のあるべき姿を客観的に見据えて、他部門との対話や調整を進めていきたいと思います。 ターゲット明確化は？ 演習を通じて、ターゲットの明確化が不可欠であることを改めて認識しました。現在、事業全体で共通のターゲット像が描けていないことが課題です。これまでこの問題に対して提言できずにいましたが、学習によって外部環境や内部環境の整理が不足していたことが原因であると理解しました。今後は、行動計画に従って具体的な対策を講じたいと思います。 資源活用を見直す？ まず、自部門に限らず他部門も含めたバリューチェーン分析やVRIO分析を行い、会社全体の構造と資源を再評価したいと考えています。これまでの「自社資源を何が何でも活用する」という考えを見直し、共通の資源が本当に強みとなるかを検討することで、真にシナジーが期待できる部分のみを利用するようにして、経済的な効果を生み出す状態を目指します. 議論で成長できる？ 加えて、3C分析やSWOT分析を用いて一切の漏れがないよう情報を整理し、ターゲットをどこに設定すべきか、自分の言葉で繰り返し言語化していきます。この学び全体を通じて、言語化の重要性とそれに伴う能力の鍛錬が必要であることに気づきました。したがって、今後のアウトプットについては、必ず上司や同僚と議論し、終わりではなく改善を繰り返す姿勢で取り組んでいきたいと思っています。

面談の具体は？ ロールプレイを通して、効果的な面談に必要な留意点を学びました。面談では、抽象的な印象ではなく具体的な事実に基づいて伝えることが信頼関係の土台となります。また、メンバーが直面している困難や苦労に共感することで、心理的安全性を保つことが大切だと感じました。自分自身や環境の不足については、素直に非を認め、誠実に対応する姿勢も重要です。 どんなフィードバック？ フィードバックの際は、良かった点と改善が必要な点を具体例とともに明確に伝えることで、建設的な対話が生まれます。一方的に指示を伝えるのではなく、相手自身が気づきを得られるような質問を取り入れることで、自発的な振り返りと成長支援につながると理解しました。 成長支援の鍵は？ 部下や同僚との1on1では、相手の課題に共感し、具体的な事実をもとにフィードバックを行うことで、効果的な成長支援が可能だと考えます。また、プロジェクト進行中に障害が発生した際は、自身の責任を認めた上で解決策を提示することが信頼を生み出します。会議においても、「どうすれば改善できるか」といった質問を通じ、参加者の当事者意識を高めることができると実感しました。 信頼感はどう築く？ これらのコミュニケーションスキルは、チーム内の心理的安全性向上と業務効率化の両面に貢献すると考えています。 日常の準備は？ まず第1段階として、日常的な関係構築から準備を始めます。チームメンバーとのカジュアルな会話を通じて、各々の価値観や性格を理解することが基盤となります。また、定期的な1on1面談の時間を確保し、フィードバック時に具体的な事実を記録する習慣をつけることも有効です。さらに、自己の感情や反応パターンを認識し、冷静に対応できる自己調整能力を養うことが必要です。 対話実践の秘訣は？ 次に第2段階として、実践とスキルの適用に取り組みます。実際の対話の場では、まず相手の話にしっかりと耳を傾け、「〜と感じているのですね」といった言葉で共感を示します。その上で、具体的な事実や観察に基づいたフィードバックを「〜という場面で、〜という行動がありました」と伝えます。問題が発生した場合には、「私の〜という点が至らず」と率直に責任を認めた上で、建設的な解決策を提案する姿勢が求められます。 振り返りと改善は？ 最後に第3段階として、対話後の振り返りと継続的な改善を行います。各対話後に、相手がどのように受け止めたか、効果的だった点や改善すべき点を自己評価し、相手からのフィードバックも積極的に取り入れます。成功体験を記録して自信につなげるとともに、定期的に関連書籍やトレーニングで知識をアップデートし、長期的なスキル向上を目指していきます。

なぜ共感が大切？ 「共感ステップ」では、単なる情報収集にとどまらず、ユーザーの課題や背景を深く理解し、求める解決策を的確に見極めることが重要であると学びました。現在取り組んでいるワークショップ形式の研修デザインにおいても、受講者の視点に立ち、彼らが何を感じ、何を求めているのかを探るプロセスに重点を置く必要があると考えます。例えば、研修設計の段階で自ら受講者となって演習を体験し、ショートケースの妥当性や適切な所要時間を確認すること、また事前アンケートにより受講の狙いや期待を把握することで、表面的なニーズだけでなく本質的な課題も見極めることができると実感しました。 どう適用する？ 共感ステップについて、具体的な研修デザインへの適用方法をよく考えられている点は非常に印象的です。より多くの受講者の視点やニーズを探るアプローチを試みることで、さらに多面的な理解が得られると感じます。 どの調査が有効？ また、受講者の背景や課題を深く理解するために、どのような追加の調査手法が有効か、そしてワークショップデザインで共感をさらに深めるためにどのような方法を試すべきかを考えることも有意義だと思います。 どう設計すべき？ 事前アンケートの実施や自身での演習を通じて、以下の点が重要であると改めて認識しました。まず、受講者のペルソナに応じた研修の難易度設定とシナリオ作成です。受講者の職種、経験年数、課題意識を踏まえ、適切なレベル感で研修を設計し、理解しやすいストーリー展開を意識することが求められます。次に、説明資料の粒度と所要時間のバランス調整が重要です。受講者の集中力や理解度を考慮し、必要な情報を適切なボリュームで提供するとともに、講義とワークの時間配分を最適化する工夫が必要です。さらに、ワークの難易度設定と題材設計については、受講者が主体的に考え、実践的なスキルを習得できるよう、初心者でも取り組みやすく、発展的な応用が可能な内容を用意することが大切です。 どう改善する？ 今後も、受講者の視点に立ち、実際の学びにつながる研修デザインを追求していきたいと考えています。今週は、共感ステップの実践を通じて、ユーザー理解の深め方について学びました。現場に足を運び、ユーザーの行動や発言を客観的に捉える「現場観察」と、自らが取り組む中で感じる感情や視点を体験する「参与観察」との違いが印象に残り、これらの手法を組み合わせることで、ユーザーの潜在的なニーズや課題の本質を見極めるための深い分析が可能になると感じました。今後は、実践の場を通じて共感ステップをより意識的に活用し、受講者視点の学びを深めながら、研修デザインやサービスの改善につなげていきたいと思います。

GAiLで何を学んだ？ GAiLと動画学習を通じて、多くの学びがありました。過去に実践していたこともありましたが、うまく活用できず、深く掘り下げることができていなかったため、事実をつかみ切れていないことに気づきました。 顧客ニーズはどう捉える？ 顧客のニーズを深堀し、真のニーズを捉えることは重要ですが難しいと感じています。顧客自身が欲求に気づいていないため、単純な質問では引き出せないのです。しかし、真のニーズを探り出す手法について学ぶことで、その意図をよく理解できました。 行動観察の効果は？ まず、エスノグラフィー（行動観察調査）は、消費者の潜在ニーズや課題を発見するために有効であり、言葉以外の情報が主な分析対象であることが分かりました。そして、デプスインタビューでは、報酬の影響で真のニーズが引き出しにくくなる点を知り、これを避けるためにラポール形成が有効だと理解しました。 ウォンツ追求に落とし穴は？ 真のニーズをつかめないままウォンツを追求すると、価格競争に巻き込まれたり、的外れな商品開発に繋がる恐れがあります。アンケートや顧客購買データの分析、インタビューだけでは真のニーズを捉えきれないと、改めて認識しました。 経験から何を学ぶ？ 特に、サービスを提供する立場として、顧客のウォンツに過度にフォーカスしていたことに気づきました。過去の業務改革プロジェクトでも、潜在ニーズの抽出が不十分だったことを反省しています。今後は、深堀りできる質問を通して真のニーズに到達することを目指します。 手法をどう実践する？ さらに、実務の流れを理解し、エスノグラフィーをより効果的に活用したいと思います。ウォンツの裏にある潜在ニーズや課題を発見するため、これまで学んだ手法をどんどん活用することで、より良いサービスの提供や提案を可能にするつもりです。 新たな挑戦は何？ まずは手法に慣れることから始め、さまざまな場面で活用できるように努めます。具体的には、以下の点に取り組んでいきます: 1. 身近な商品やサービスについて、真のニーズを想像し実践に活用する。 2. 社内提案時に顧客（上司）の真のニーズを捉えるため、エスノグラフィーを導入し実践する。 3. 状況に応じて質問リストを準備し、相手の返答を具体的にイメージして備える。 4. 顧客先ではラポール形成をして顧客ニーズを探り、具体的な質問で深堀する。 成功と失敗の振り返りは？ これらの取り組みを通じて、成功と失敗の経験を纏め、成功した点は今後も継続し、問題点は振り返り次回に向けて改善します。

モチベーション理論の活用は？ モチベーション理論を振り返ると、仕事や身近な人々のモチベーションに当てはめたとき、多くの納得できる点がありました。目に見えないモチベーションですが、理論をフレームワークとして活用することで、次に取る行動のヒントとなると感じました。今後、日常業務でもこの理論を積極的に取り入れていきたいと思います。 仕事の振り返りはどのように？ 仕事の振り返りについては、これまで自身の経験をもとに教訓を話すことが多かったため、今後は若手自身の言葉で考えを語ってもらえるよう意識していく必要があると感じました。 リーダーは何をすべき？ また、チーム全体で大きな成果を出すためには、各メンバーのモチベーションが非常に重要です。ただし、リーダーが「あなたのモチベーションを上げようとする」と伝えると、必ずしも良い反応を得られるとは限りません。モチベーションの向上はあくまでも成果として現れるものであり、リーダーとしては業務上の障壁を取り除くことに力を入れるべきだと考えています。ここでいう障壁は、ある理論で指摘される衛生要因や動機付け要因に関するものです。 効果的な対応方法は？ 日常的なコミュニケーションを通じて、各人のモチベーションの源泉を把握した上で、プロジェクトの進行中に発生する課題やトラブル、節目の際にタイムリーかつ迅速に対応していきたいと考えています。対象者ごとの接し方は以下の通りです。 まず、ベテランには感謝と労いの言葉を中心に伝え、相手の自尊心を満たすことを重要視します。困難や不満を感じている場合は、率直な意見を聞き、その声に寄り添う姿勢を示すことが大切です。また、年齢差を考慮し、過度なアドバイスは控えて尊重と傾聴を優先します。 中堅層に対しても同様に感謝と労いを伝え、今回学んだ振り返りのテンプレートを基に、相手の反応を見ながら次回に活かせるようなアドバイスを心がけます。本人のやり方を尊重しつつ、改善の余地がある点については成長の機会として積極的に指摘していきます。 ほぼ新人の若手には、感謝と労いの言葉を十分に伝えた上で、学んだテンプレートに沿ったフィードバックを実施し、成長を促すよう努めます。新人は基本の習得が中心となるため、基本に忠実な対応が求められます。 フィードバックのポイントは？ 仕事の振り返りは、業務の流れの中で自然に伝えられるよう、できるだけタイムリーかつ迅速に実施したいと考えています。業務の一区切り前から「良かった点」や「改善点」を意識することで、あえて改まった場を設ける必要がなくなり、効果的なフィードバックが可能になると感じました。

会話分析で隠れたニーズは？ 定性分析について学んだ中で、CRMの管理者として、営業担当が顧客との面談で交わした会話内容をテキスト分析することで、隠れたニーズを発掘できるのではないかと考えました。一人ひとりの顧客に対し、営業担当自身がそのニーズに気づけるCRMシステムが理想です。しかし、そのシステムが効果を発揮するためには、まず営業担当のインタビュー能力を高め、会話内容を漏れなくテキストとして記録する仕組みが必要だと感じました。 研修でどう均てんする？ インタビュー能力の均てん化は研修を通じて改善できると考え、記録については音声入力などのテクノロジーが一定の解決策を提供してくれるのではないかと思います。 セグメントの切り口は何？ また、顧客のセグメンテーションは売上などの定量的な視点からだけでなく、定性分析を通じてこれまでとは異なる切り口で行える可能性があり、その各セグメントに対する最適な解決策を考えることができると感じました。このため、膨大なテキストデータのコーディング作業が非常に重要だと考え、AIの活用により効率的に対応できるのではないかと期待しています。 システム改善をどう確認する？ システム導入については、すぐに実施するのは難しい状況ですが、リニューアルされた別のシステムが以前より使いやすくなったかどうかをチャットベースでのインタビューを通して確認する取り組みも行っています。ただし、単に「使いやすくなった」といった安易な回答に終始せず、具体的にどの点が改善され、どこに課題があるのかを掘り下げる質問をしていくことが重要だと考えています。たとえば、普段どのページにアクセスしているのか、そのページやデータへのアクセスが容易になったかを確認するなど、具体的な視点から質問を設定しています。 利用意義をどう問う？ また、システム利用によって本来的に実現したいことに焦点を当てる必要性も感じました。問題点を問うのではなく、見たいデータへのアクセス手順が改善されたか、データがインサイトを得られるように可視化されているか、といった具体的な問いを設定するべきです。ざっくばらんに意見を募ると、後々コーディングして集約する際に混乱が生じる恐れがあります。 仮説構築の秘訣は何？ 定量分析が仮説の検証を目的とするのに対し、定性分析は新たな仮説構築を目的とします。コーディングを通じてプロセスやフレームワークを構築することで、これまで想定しなかった要素も明らかになるでしょう。デザイン思考においては、仮説が広範囲になりすぎず、解決策ありきの課題設定を避けることが肝要だと感じました。

エンパワメントは何が肝心？ ■エンパワメント・マネジメントについて エンパワメント・マネジメントは、リーダーシップの技法のひとつです。目標は明示しながらも、実行方法はメンバー自身の判断に任せることで自律性を促進します。また、メンバーが活動しやすい環境を整える支援が重要となります。実行プロセスにおいては権限と責任を譲渡し、育成に努めるエンパワメント型と、すべての命令を管理する命令管理型とがあります。 どう実践すべきか？ ■エンパワメントの実践ステップ エンパワメントの実践には、以下のステップがあります。すべてのプロセスでは、双方のコミュニケーションを重ねることが自立を促すために必要です。 ① 目的やビジョンの共有 ② 対象者の把握 ③ 適切な仕事の割り当て ④ コーチングによる動機付け ⑤ 実行支援 注意すべき点は？ ■実践時の留意点 ・各メンバーに適した仕事、あるいは不向きな仕事を見極めること ・部下の持つ権限が十分に機能していない状況を避けること ・リスクを想定し、対策を事前に準備しておくこと 現状の課題は？ ■直近の業務と発生している課題 私が直近で担当しているシステム開発におけるテストでは、複数のシステム連携テストを実施するため、以下の作業を行っています。 ① システムテストの計画作成 ② テストシナリオの作成 ③ システムテストの実行および推進 しかし、現状ではテスト対象や関係するシステムの内容が十分に共有されていない課題が発生しています。直接の原因として、以下の3点が挙げられます。 ・ドキュメントによる情報共有がなされていない ・情報が日本語で記述されていない ・イメージ図が用いられていない どのように対応？ ■対応策と運用方法 対象は課題が発生している各担当者です。これまでは目標は明示し、遂行方法はメンバーの自主判断に任せるエンパワメント・マネジメントで進めていましたが、現状を改善するため命令型に一部切り替え、フォローアップを強化する方針です。 具体的には、発生している各課題に対して、私自身が実際に動いて一つ一つ内容を整理していきます。また、ゴール達成のために必要なタスクをより細かい粒度で言語化し、メンバーとともにタスクを解消していく形で進めます。再度、以下の課題点について検討・改善していきます。 ・ドキュメントでの情報共有の不備 ・日本語での記述不足 ・イメージ図の欠如