(4ページ目)

検証

に関する学び

---

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。

振り返りで何を学んだか？ Week1からWeek6までの講義や演習を振り返り、私の中では「つい決め打ちしてしまう」という考えが消え、多くの仮説を立てられるようになりました。これにより、今後の仕事における課題解決や成果につながると感じています。特に、今回のライブ授業での陶芸体験の演習では、様々な仮説や解決策が瞬時に思い浮かび、考えることに対して柔軟になったと感じました。 少しずつ成長していることを実感し、自分が勉強や学ぶことが好きだということを改めて思い出しました。 オウンドメディアでの検証方法は？ 弊社のオウンドメディアにおける検証については、まずSEO数値分析やユーザー導線の見直し、SEOコラムのオーガニック増加をMECEで分類し、細かく分析しました。影響力の大きい分類だけでなく、%が少なくても重要視すべき分類もあるかもしれないので、細分化しました。6つくらいの大分類に分けてリライトの優先順位を決めました。 新規ユーザー獲得への取り組み 自社のWebサービスについても、以下のように活用しています。 1. 新規ユーザー獲得導線の増強に活用（Google広告のKWD分析など）。 2. 現在のユーザーに関しても分析し、新規獲得に活用。 まずは、自分のマーケティング、メディア制作、CS効率化などのタスクを明確化し、最終ゴールである新規会員登録増加と正しいKWと属性のユーザー獲得の仮説を検討しました。その後、スケジュールを立ててチームに共有。これにより、新たな発見や課題が出ることを期待しています。 3Cと4Pフレームワークの活用 また、オウンドメディアからの新規ユーザー獲得について、メディアの3Cの内「市場」と「競合」を4P（商品、価格、場所、プロモーション）フレームワークを活用して網羅的に検証しました。既存ユーザーに対しても同様に4Pフレームワークを活用し、ゴールまでの仮説を立てました。 Webメディア運用での問題特定法 自社Webメディアの運用では、現状の問題を特定し、What、Where、Why、Howの各要素に分けて進めました。また、A/Bテストやサイト上でのサムネイル策定、広告でのABテストに時間をかけ、効果を出していきたいと考えています。 原因をプロセス分解し、ボトルネックをきちんと把握することが課題解決の近道です。正解はないので、広く視野を持ちトライアンドエラーの精神で、複数の選択肢を視野に入れサイクルを構築。短期・長期のモデルを検討しながら結果をしっかり分析し、最大限の効果が現れるように、その見極めができるようになりたいと考えています。

どうして客観的に考える? クリティカルシンキングは、客観的思考を持つもう一人の自分を育て、ビジネスにおいてリスクを回避するための基盤となります。頭の使い方を理解し、自分の考えを客観的かつ論理的に検証することで、状況を多角的に捉えられるようになるのです。 どうして視点を広げる? また、文章では「視点」「視座」「視野」の３つの視を意識することが強調されています。無意識のうちに制約を設けてしまうことがあるため、現状の考え方に制限がかかっていないかを点検しながら、思考の枠を広げていくことが求められています。 ロジックツリーは有効? 思考の偏りに対処するには、ロジックツリーなどのツールを活用し、全体を部分の集合に分解する手法が有効です。これにより、情報をもれなくダブりなく整理するMECEの原則にも沿った考察が可能となり、主観的な直感や経験だけではなく、客観的な説明責任を果たすための表現や方法が身につきます。 どうやって効果的に伝える? 実際の業務では、データ分析やデジタルマーケティング、カスタマーエクスペリエンスなど、分析結果を伝える機会が多くあります。社内はもちろん、一般の方向けにもわかりやすく説明できるよう、客観的な視点をもとに筋道を立てた情報伝達を実践することが重要です。自分自身の思考や表現のクセを可視化し、書き起こすことで新たな発見や柔軟な考え方を身につけることが期待されます。 人間らしさはどう守る? さらに、デジタル化の波が進む中でも、人間らしさは大切にすべき要素です。新技術を取り入れると同時に、感情や言葉を使って相手の心に響くコミュニケーションを磨くことが、これからのイノベーションにとっても重要なアプローチとなります。 振り返りで何を発見? 講座を振り返る際は、学んだ基礎を業務の前後で意識し、実際にどのように活かせたかをシミュレーションしてみるとよいでしょう。普段無意識に行っている前提について自分で気づくとともに、実践の中でその濃度を計測し、改善のポイントを見つけ出す取り組みが効果的です。 誰に、どう伝えるのか? また、説明する際は、誰に伝えるのかを意識し、限られた時間内に要点を詰めて述べる練習が推奨されます。場合によっては自分の説明を動画で確認することも、自己評価や改善に役立ちます。 書く力はどう伸ばす? 最後に、書くことも重要な学びの一環です。文章による要約や表現のクセをチェックしながら、論理性と客観性を深堀するトレーニングを継続することで、自分の伝える力が着実に向上することを実感できるでしょう。

結果から問題設定は？ 問題や課題を解決するには、ただ漠然と分析するのではなく、まず結果から逆算して問題を設定し、その根本原因を把握することが重要だと学びました。表で示されたデータを図に起こすことで、全体像を俯瞰しやすくなり、どこに課題が潜んでいるかを明確にできると感じました。 数字の裏側は？ また、計画値と実績値のギャップが全体にどの程度影響しているかをパーセンテージで示すことは、単なる数字の大小だけでなく、その背後にある要因を突き止め、分析の精度を高める上で有効です。単に数字が大きいという事実に注目するだけでなく、継続して損失が出ている状況など、現場での定性的な情報も加味し、何を最優先で分析すべきかを決めることが大切であると感じました。 分析の切り口は？ さらに、すべてのデータが整っているわけではないため、まずはどの切り口でデータ分析を行うか、仮説を立てた上で手元のデータを整理、収集する姿勢が求められます。データに向かう前に、視野を広げ多角的に問題を捉える体制を整えることが鍵となります。 現状と理想は？ また、現状（as is）と理想（to be）のギャップを明確にすることが重要です。何を理想とするのか、どこにギャップがあるのかという点を関係者全員で合意することが、問題解決のスタート地点になると理解しました。 解決策の整理は？ 問題解決には、改善を目的とするアプローチと、さらなる向上を目指すアプローチの2つがあり、ロジックツリーのような思考整理のツールは、全体を複数の要素に分けて検証する際に非常に役立つと感じました。具体的には、層別分析や変数分析などを駆使して、細部にわたる解決策を検討することが効果的です。 その他の注意点は？ 加えて、全体の中で『その他』に分類される割合が大きくなる場合は、データの切り分け方が適切かどうかの見直しも必要です。数値上は少数であっても、影響力が大きい要素には十分な注意を払うことが重要だと思いました。 戦略分析はどう？ 広報戦略や施策の検討においても、ロジックツリーなどを活用し、どの視点からデータを分析すべきかを考えることが有効だと感じています。また、ウェブから得たデータを単に眺めるのではなく、具体的な問題や課題を設定し、何を知りたいのかを明確にすることで、分析の精度を大いに高めることができると思いました。 定性情報は何？ こうした定量的な分析に加え、定性的な情報も取り入れる事例を学ぶことで、納得感を持ちながら現場の試行錯誤をより深く理解できるようになったと実感しました。

なぜ全体では見えない？ 今週のケーススタディでは、データ分析における分解とプロセスのステップ化の重要性を学びました。最初は全体の満足度を確認したときは横ばいで問題がないように見えたものの、クラス別に分解すると上級クラスでのみ満足度の低下が見受けられ、全体の数字だけでは特定の条件下で発生する問題を見逃す危険性があると実感しました。 コメントと数字の関係は？ また、定量データと定性データの組み合わせによって数字の背景にある理由が明らかになる手法も印象的でした。充足率や苦情件数といった数字と生徒のコメントを照らし合わせることで、数字が示す事実に対するより深い理解が得られると感じました。 業務改善の分解法は？ さらに、採用プロセスをステップごとに分解してボトルネックを把握する手法は、自分の業務に応用可能であると感じました。業務フローの各ステップの所要時間を可視化することで、改善が必要なポイントを明確にできると考えています。 仮説検証の効果は？ 最後に、複数の仮説を立ててからデータで検証するアプローチが、問題解決の際に重要であると再認識しました。原因を一つに決めつけず、多角的に検討する姿勢は日々の業務においても活かしていきたいと思います。 エンジニア視点で何を学ぶ？ 私はWebサービスの安定運用を担当するエンジニアとして働いています。今回学んだことは、システム障害の原因分析と業務プロセス改善の二つの場面で活用できると考えています。 障害原因はどこにある？ まず、システム障害が発生した際には、全体のエラー率だけを確認するのではなく、機能別、時間帯別、利用者別など、複数の切り口でデータを分解して問題の発生箇所を特定することが重要です。また、利用者からの問い合わせ内容と数字を組み合わせることで、障害の背景にある理由を明確にすることができると実感しました。具体的には、障害時のチェックリストに分解の切り口を追加し、チーム全体で共有することで対応の質を向上させたいと考えています。 対応時間短縮は可能？ 次に、障害対応にかかる時間短縮という課題に対しては、原因検知から初動対応、原因特定、復旧作業、再発防止策の検討といったステップに分解し、各プロセスの所要時間を記録してボトルネックを特定する手法が有効だと感じました。例えば、原因特定に時間がかかる場合は、調査情報の整理や手順書の見直しが必要であると考え、障害対応の記録フォーマットに各ステップの所要時間を記入する欄を追加し、データを蓄積して分析することで改善に役立てたいと思います。

思考の癖をどう克服する？ 印象に残ったこと、また学びとして感じたことは三つあります。 まず一つ目は、「自他の思考には癖がある」という点です。人間の脳は経験や知識を基に、自分の考えやすいことを考える癖があります。これを解消するために必要なのがクリティカル・シンキングやロジカル・シンキングです。この思考の癖を修正するためには、深く考えることが重要です。「なぜやるのか？」「目的は何か？」といった問いを繰り返すことで物事の解像度が上がり、不確実性の高い状況でも正しい意思決定ができるようになります。 短期と長期のロジカルシンキングの違いは？ 二つ目は、「ロジカルシンキングには短期と長期の2つの観点がある」ということです。短期的なロジカルシンキングは、会議やチャットでのコミュニケーションなど即時の対応が必要な場面で求められます。一方で、長期的には課題検証や市場調査のように時間をかけて取り組む事例があります。それぞれの性質に応じた思考の型を考慮する必要があります。 思考を行動に移す意味とは？ 三つ目は、「考えるだけでなく行動しないと、ロジカルシンキングは身につかない」ということです。どれだけクリティカルな思考をしていても、それを他者と議論しなければ思考力は育ちません。議論を通して、自分の思考がどの程度正確か評価されます。また、多様な視点を持つためにも、他人のフィードバックを受けてさらに深めるプロセスが重要なのです。 思考法をどう実践で活用する？ これらの思考法は様々な場面で活用できると感じています。例えば会議においては、参加者として会議のゴールや議論の意図を確認し、目的に沿った意見を発言することでより良い意思決定が可能になります。ファシリテーターの場合は、他の人の意見を深掘りし、整理することで、全員が納得する結論に導けると思います。 また、課題検証の場面でも役立ちます。クリティカルシンキングを身につけることで、与えられた課題を深く考え、その目的を明確にする行動が取れるようになります。そうすることで、課題を解いた時のインパクトを最大化することが可能です。 私自身も会議の場面では積極的に意見を述べることから始めていこうと思っています。幸いなことに、チームメンバーはフラットな議論を歓迎してくれるので、この環境を利用して思考を深めていくことを目指します。 課題検証の場面では、なぜ課題に取り組むのかをメンバーとすり合わせる作業を必ず実施したいです。課題の緊急性や重要度を明確にすることが、結果的に顧客の価値に繋がると信じています。

何を学んだ？ 今回特に学んだことは以下の3点です。 全体定義はなぜ？ まず、問題に取り掛かる際は全体を定義することが重要です。いきなり分解や分析に入るのではなく、どのような回答となりそうかを想像し、仮説を立てることから始めます。その後、その仮説を検証するための分析方法を実施します。 MECEって何？ 次に、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を意識することです。データを分析する際、漏れなくダブりがないかをチェックします。MECEが守られていない場合、分析結果が正しく事象を表していないことになり、本質を理解するためにこの考え方は重要です。 疑問で深掘りする？ 最後に、結果が出ても「なぜ？本当に？」と繰り返すことです。分析結果が出た際に、それが正しく事象を表せているのか、なぜそのような結果になるのかを2～3回と深掘りして追求します。この過程で、異なる切り口での分析や、データ自体の見直しを行うことで、深い理解につながり、正しい答えにたどり着けるものと考えます。 現場で生かせる？ 私は他部署で発生した事象について報告する業務が多いため、そこで学びを活用したいと思っています。たとえば、事業会社の売上実績を自部署内の会議で報告する際や、サプライチェーンの原材料調達コストの分析、新規プロジェクト立ち上げ時の計画立案などです。それぞれの場面で、様々な切り口で考え、MECEに基づいた分析を行い、結果を深掘るといったサイクルが非常に有効であると考えています。 データ報告の秘訣？ 具体的な業務の中で、事業会社の毎月の売上実績を自部署内で共有する場面があります。ここでは、以下のように進めています： 定義の要点は？ まず全体を定義します。事業会社から提供されるデータをもとに、いきなり売上や利益、単価の推移などを見るのではなく、何を部署内で共有するべきか、ポイントは何かを意識して仮説を立ててから分析に入ります。 分析は整ってる？ 次に、MECEを意識します。その月の重点事項を決めたら、売上や利益、エリアや商品といった切り口で漏れなくダブりのない分析を進め、重点事項が正しいかどうか検証します。 結果の真意は？ 最後に、結果が出ても「なぜ？本当に？」と繰り返します。もし仮説通りの検証結果が得られた場合でも、それが本当か確認します。異なる切り口からの確認も行い、事業会社から提供されたデータの数値を元に読み解くことを続けていきます。

デザイン思考の目的は？ デザイン思考とは、人間中心設計のアプローチを体系化し、どのようなステップを踏んで実践していくかを示すプロセスです。まず、ユーザーの行動や感情を観察し、実際に体験するなどして、彼らが抱える課題やニーズに共感し、本質的な問題を明らかにすることが重要です。その上で、数ある課題の中から、イノベーションに結びつく本質的な問題を見出すことがポイントとなります。 なぜ解決策が重要？ また、解決策のためには、アイディアを幅広く発散した後、最適なものを選別、具体化し、ユーザーからのフィードバックを受けながら改善を重ねるプロセスが求められます。こうした試行錯誤や開発者とユーザーとのインタラクションにより、単なる技術やプロダクトアウトの発想ではなく、顧客体験から新しいイノベーションを創出することが可能となります。 調査の本質は何？ 私が現在関わっている調査研究業務の支援では、直近で手がける調査企画において、本質的な課題が何かを再確認することが大切だと感じています。関係者へのヒアリングや検証方法の検討を通じ、解決策がどのように次の施策へと反映されるのかを、常に意識しながら作業を進めています。 議論はどこで迷う？ 講義を受けた後の振り返りでは、現場で本質的な課題について合意を形成することが難しく、「とりあえず手がけられる解決策」へと流れてしまうことが多いと実感しました。誰に向けた施策を，どのタイムラインで求めるのかによってゴールが大きく変わるため、解決すべき対象を明確にし、本質を見失わないように議論を深めていく難しさを感じています。 行動促進の鍵は？ 直近では、勤務している大学の研究室で実施しているプロジェクトに関連し、ある行為を習慣化してもらうための要因や、心情的なプラス効果がどう特定の行動促進につながるかを、デザイン思考の視点で分析することを模索しています。調査企画を進めるにあたり、仮説、調査設計、調査票設計の各段階で、本質的な課題がしっかりと捉えられているか再度検討したいと思います。 知識整理の実践は？ さらに、デザイン思考について他書籍や学んだ内容を資料や文章としてアウトプットしながら、知識を整理・定着させたいと考えています。将来的には、医療現場でのインタビューや現場調査の際に、広く不満やニーズを収集し、そこから本質的な課題や心理的なインパクト、行動への制約を理解するためのプロセスにデザイン思考の要素を取り入れることが目標です。

分析を成功させるためには？ ライブ授業を通して、次の3点を改めて整理できました。 まず、分析は比較によって成り立つということです。目的とアウトプットを明確にしてから分析に取り組むことで、闇雲な作業を避けることができます。 問題解決のステップをどう活用する？ 次に、問題解決のステップ（What-Where-Why-How）の重要性についてです。当日の演習を通じて、これを実際に活用するイメージがつかめました。各ステップでは、目的を明確にし、ロジックツリーの活用や仮説設定、データ収集方法、データの見せ方などのポイントを整理しました。 データ分析から得た新たな発見とは？ 最後に、分析のステップとして、検証したいことを具体的にし、仮説を立て、何と比較するかを意識しながらデータを集め、加工してビジュアル化することで、新たな発見が得られることを再確認しました。 また、データ分析の活用については以下の3点が挙げられます。 1. 企画立案時のマーケティングプロセスにおけるデータ活用 現状では、企画立案が現場の勘や経験に偏りがちですが、データを用いることで、より良い意思決定や施策運営につなげたいと考えています。さらに、他の施策との比較や過去のデータ分析を通じて課題点を洗い出し、マーケティングプロセスを改善していきます。 2. 施策振り返り時の検証 施策を振り返る際には、実績に対する問題や課題を明確にし、次の意思決定のために仮説を立てて検証することが重要です。 3. 課題解決に向けた活用 具体的な課題が提示されたときは、問題解決のステップと仮説検証の考え方を用いて取り組んでいきます。 学習方法の見直しがもたらした効果 これらの活用方法を通じて、アウトプットを進めていきたいと考えています。 さらに、本講座の復習をしっかり行い、学んだことを言語化しアウトプットできるようにし、問題解決ステップや仮説思考、フレームワークを実務に取り入れて練習します。自然に使いこなせるようになることを目指します。また、周辺知識の学習も継続的に進めていきます。データ活用にはクリティカルシンキングや伝える力、マーケティングに関する知識が必要で、今回自分に合った学習方法が見えたのも大きな収穫です。 今年度の目標達成に向けた取り組み 今年度は、施策の乱立を防ぎ、効率的な施策運営のために可視化データを作成し、リソースを他の業務に割けるようにしていきたいと思います。そして、掲げた目標に向けて努力を続けます。

分析はどう進める？ 演習を通じて、実際のビジネスにおける分析思考を実践することができました。目的を明確にした分析や比較対象の明示、仮説を網羅的に洗い出し、可能性の高いものを検証していくプロセスを学びました。また、数値のばらつきを意識し、代表値に惑わされず、データの適切な見せ方についても考えることができました。 割合の見方は？ 実数と割合の両方を把握することの重要性を理解しました。変化が現れる割合の内訳や、それが分析に値するかどうかを見極めることが求められますが、そこに対応が不十分な点に気付きました。無視してもよい場合は早めに切り捨てることで、分析の効率化につながることを学びました。 実績はどう比べる？ 実績を比較する際には、既存データの見え方に惑わされないようにし、元データをしっかり把握することが重要です。逆に社内での説明時には、平均や代表値を用いつつ、その根拠となるデータもグラフで示し、データの精度を納得させるように努めたいと思います。平均、中央値、最頻値のどれを用いるか、慎重に考える必要があります。 不要データは除く？ 効率化のために、不要な情報を最初に除外する判断が求められます。データの予測精度を上げるために複数の方法を試し、正確性に欠けるものを排除することが必要です。具体的には、当年実績予測を立てる際に、どの予測方法を採用するかを検討します。いくつかの手法を出し、例年の傾向を踏まえて選ぶといった作業が重要です。 課題は何でしょう？ 分析における「比較」「目的」「課題」を明確にし続けることが重要であり、学びやインプットの時間を意識的に捻出することを続けたいと思います。特にExcelの実践スキルを高めることが課題であり、データ分析の本質や考え方についての理解を深めることができましたが、実践がまだ不足しています。業務の中でも学びの時間を作り、スキルを磨いていかなければなりません。 効率はどう上げる？ データ分析を行う中で、「もっと効率的に行う方法や関数があるだろう」と感じながらも、業務の中では時間がとれないことがあります。学びの時間を構築し、最初は大変でも一度挑戦することが重要です。それを繰り返すことで、最終的な作業の効率化や精度の向上につながります。 多角的視点は？ 最後のライブ講義で提示されたクリティカルシンキングのポイントを忘れずに意識しておきたいと思います。多面的に考えることを意識し、様々な人と話し、インプットを続けることが大切です。

分析の基本は何？ 本資料は、分析を比較の視点から行い、仮説思考を持って問題に取り組むための考え方と手法を示しています。分析の要点として、プロセス、視点、アプローチの三つの軸が必要とされ、各軸が互いに補完しながら、より深い理解を促すことを意図しています。 プロセスをどう考える？ プロセスでは、まず目的や問いを明確にし、その問いに対する仮説を立てます。次いで、データを収集し、分析によって仮説を検証するという流れが求められます。 視点と工夫は？ 視点については、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンといった観点からデータを捉え、それぞれの側面から情報を整理していきます。一方、アプローチでは、グラフ、数字、数式などを用いて、情報を視覚的かつ計量的に表現することで、理解しやすくする工夫が大切です。 可視化はどう？ 比較のための可視化手法としては、データの特徴を一つの数字に集約する方法、グラフ化して目で捉える方法、そして数式に集約するアプローチがあります。これにより、データの持つ意味がより明確になります。 代表値は何？ また、データを見やすくするためには、代表値と分布の確認が有効とされています。代表値としては、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、一方、ばらつきを見るためには標準偏差が活用されます。特に、95％のデータが含まれるという2SDルールは、分布の確認において重要な指標となります。 契約単価の意味は？ 具体例として、【１】の契約単価の場面では、相加平均を用いた結果、受注率などの違いが十分に反映されず、平均値が大きく見えてしまうという事実が挙げられます。そのため、加重平均を用いることで、感覚に近い平均単価が算出できる可能性が示唆されます。 成長率はどう考える？ また、【２】の成長率の場面では、合計の成長率を足して年数で割る方法が用いられていましたが、こちらは幾何平均を利用するアプローチが適切です。具体的には、(1+x)^2＝◯年後の売上／スタート年の売上という考え方に基づく計算が求められます。 計算見直しは？ これらの考え方を踏まえ、Q2では【１】と【２】の実際の計算を見直し、過去に作成したデータを再評価する行動を取る必要があります。また、平均値の計算方法一覧を見える場所に保存し、必要な際にすぐに確認できるようにすることで、定着した学習行動が実現されることが期待されます。

問題解決の手順は？ 「問題解決の４ステップ」と「ロジックツリーを使った分解思考」が今週の学びの中で特に印象に残りました。まず「問題解決の４ステップ」では、「何が問題か？（What）」を明確にし、「どこに問題があるか？（Where）」でその範囲を絞り込みます。さらに、「なぜ起きているのか？（Why）」で原因を深堀りし、「どうするか？（How）」で具体的な対策を検討する流れを学びました。このフレームワークを用いることで、感覚や経験だけに頼らず、論理的に課題を捉えられると実感しました。 ロジックの整理は？ また、ロジックツリーの手法では「モレなく・ダブリなく（MECE）」を意識しながら、問題やテーマを枝分かれさせ、整理する方法が紹介されました。例えば、現場で発生する遅延という問題に対して「人」「資材」「天候」などのカテゴリーに分解し、それぞれを詳細に検討することで、原因の見落としを防ぐことが可能となります。さらに、各要素を深掘りすることで、より具体的な解決策に結び付けられる点が非常に実践的だと感じました。 再現性は保たれる？ これらの思考法を現場の課題整理に活用することで、感覚や経験に頼らず、再現性のある改善が実現できると考えています。たとえば、工期が予定よりも遅れている場合には、まず「What：何が問題か？」で遅延の事実を明確にし、「Where：どこに問題があるか？」で特定の工程に絞ります。そして、「Why：なぜ起きているのか？」で人員不足や資材納品の遅れ、天候の影響など原因をロジックツリーで分解し、それぞれに対して「How：どうするか？」の具体策を検討します。 トラブル対応は？ 実際に現場で問題やトラブルが発生した際には、まず「何が問題か？」を関係者と共有し、事実を明確にします。その上で、問題のある工程や範囲を「どこに問題があるか？」の観点から洗い出し、ロジックツリーを活用して「なぜ起きているか？」を検証します。原因が複数考えられる場合には、MECEを意識して整理し、各要素に対して「どう対応するか？」という具体策を検討することが重要です。 習慣化は可能？ 今後は、毎日の朝礼後など短いミーティングを通してこの４ステップを活用し、現場の問題を見える化・言語化する習慣を身につけたいと考えています。個人としても、業務日報にこのフレームワークを取り入れることで、思考力と実践力をさらに高めていきたいと思います。