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考える ✕ 時間

に関する学び

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雑談で混乱する？ 会議中、時間の経過とともに雑談が増えると、どこに向かっているのか分からなくなることがあります。そのため、皆でイシューをしっかり共有し、「今考えるべきこと」を常に意識することで、会議の混乱を防ぎ、スムーズな議論の進行が期待できると感じました。 無駄な業務を省ける？ また、イシューを常に意識することにより、本来やる必要のない業務を回避できる点も大きなメリットです。具体的な問いの形でイシューを表現し、その問いを軸にピラミッドストラクチャーで論点を整理する手法は、実際の課題解決に非常に役立つと実感しています。 経験以外の有効策は？ さらに、イシューを適切に瞬時に把握できるようになるためには、経験を積み場数をこなすことが重要だと考えています。しかし、それ以外にどのような方法が有効なのか、今後も模索していく必要があると感じています。

差別化で見える強みは？ 事業戦略を考える上で、さまざまなフレームワークを活用すると、新たな視点が得られると感じています。しかし、すべてのフレームワークを常に実践するのは難しく、戦略の中で差別化について検討することで、自社の強みが見えてくることを実感しています。 計画作成の難しさは？ 現在、中期事業計画を作成中であり、リアルタイムで学んだ内容をもとにフレームワークを活用し、普段は使わない頭脳を働かせて考えをまとめています。一方で、フレームワークによっては、自社だけでなく部署や顧客、さらには市場全体に及ぶ広範な情報を扱う必要があり、その点で困惑する場面も見受けられます。 管理職は現実的か？ 多くのフレームワークを取り入れるには、時間と労力がかかると感じています。また、この考え方をすべての管理職が実施するのは現実的ではないのではないかと思います。

何から手をつける？ たくさんの問題に直面した場合、何から手をつけるべきか悩むことがよくあります。そのような状況で、今回学習した「問題解決のステップ」がとても印象に残りました。具体的には、「what」で直面している課題や状況を明確にし、「where」で問題の個所を絞り込み、「why」で原因をしっかり分析し、最後に「how」で原因に応じた有効な解決策を考えるという流れです。 どう整理して進む？ このステップを活用することで、目についた情報に振り回されて時間がかかってしまったり、都合の良い情報ばかりを集めて「決め打ち」に陥ったりするリスクを回避できると感じました。今後、問題に直面したときは、まず「what」で問題の本質を把握し、次に「where」「why」「how」の順で整理していくことで、よりロジカルに問題解決に取り組んでいきたいと思います。

どうして情報が伝わる？ 情報がどのように伝わるかは、使用するデータの種類や視認性の工夫、そして文字の大きさや太さ、色といった強調方法に大きく左右されます。どの情報をどう使うか、またどのようにメッセージを添えるかで、受け手に与える印象が大きく変わるのだと感じました。 どうして伝え方にリスク？ また、伝えやすさだけでなく、意図的にメッセージの伝わり方をコントロールすることには、逆効果になってしまうリスクも伴います。単に情報を詰め込むのではなく、何をどのように伝えるかを慎重に考える必要があると実感しました。 どうして情報を絞る？ 依頼や相談をする際には、まず網羅的に情報を集めることが前提です。その上で、短い時間で相手に納得してもらい、効果的なアクションへと結びつけるために、情報を意図的に絞り、わかりやすく可視化することが重要だと考えます。

考え方から視覚化へ進化 Week01からWeek04までの学びを通じて、「考え方」や「文章化」から「視覚化」へと自らの理解が深まってきました。相手に何を伝えたいかを「視覚」的に表現することが重要で、学んだことが線として繋がる感覚を得ています。 最適なグラフ選びの重要性 「視覚化」の過程で、適切なグラフを選択することが大切です。データが時系列の場合は縦の棒グラフ、経緯や変化を伝えたい場合には折れ線グラフが推奨されます。特に、普段の仕事では「帯グラフ」を使う機会が少ないことに気づきました。 読んでもらえる文章を目指して 良い文章には目的性、読者理解、しっかりした内容、読んでもらえる要素が必要です。特に、タイトルやリード文に工夫を凝らすことで、興味を持たせることがポイントです。キャッチーなタイトルとアイキャッチを意識して作成します。

現状の問題確認は？ 問題を特定する際は、What、Where、Why、Howの観点から確認する重要性を改めて感じ、ABテストの存在も初めて認識しました。また、分析を進める中で「このくらいでいいや」という気持ちを捨て、徹底的に考え抜くことの大切さを実感しました。 企画実行はどう？ 自ら企画を立案する際も、同じ観点で問題を明確にし、仮説を立て、データに基づいた検証を徹底することが必要だと考えます。そうすることで、企画の実行可能性が高まり、周囲からの賛同も得られると感じています。 学びをどう活かす？ これまで学んだ内容を丁寧に振り返り、積極的な実践を心がけたいと思います。業務が繁忙になると学んだことをおろそかにしがちですが、本講義で得た知識を振り返り、日々の業務にどのように適用できるかを考える時間を常に確保していきたいです。

ROIはどう機能する？ 掛けた時間に対して算出した数字をもとにROI（費用対効果）を求め、優先順位を決める手法について学ぶことができました。これまで忘れがちだった視点を改める良い機会になりました。 結果は何が違う？ 実践練習では、従来は利益の順序を自分なりに判断した場合、売上ではA＞B＞C＞D＞E＞Fという順になりましたが、ROIで見るとまた異なる結果になることを実感しました。具体的には、利益ではA＞C＞E＞B＞D＝Fであったのに対し、ROIではD＝F＞A＝C＞E＞Bという順位となり、両者の違いがはっきりと分かりました。 説得材料は増えた？ また、ToBe（あるべき姿）とAsIs（現状の姿）を分析し、その差を埋めるための施策を考える際に、ROIの視点を取り入れることで、意思決定者に対する説得材料が増えると感じました。

顧客理解はどう進む？ 顧客志向の重要性を改めて認識する機会となりました。利用者と意思決定者が異なる場合でも、実際に購入するお客様の意図を正しく理解することが、効果的なマーケティング戦略の構築に不可欠だと感じました。 価値は何で感じる？ また、顧客が感じる価値には、機能的価値、情緒的価値、体験価値の三つがあると学びました。これらの観点は、サービスや製品の提供方法を見直す上で、多角的なアプローチの必要性を示しています。 自社価値はどう映る？ さらに、自社が提供しているサービスや従業員向けマニュアルがどのような価値を生み出しているのかを再確認すること、そしてSNSなどを通じて自社の取り組みが世間でどのように受け止められているかをリサーチすることにより、自社が今後提供したい価値について深く考える大切な時間となりました。

数字の背景は？ 損益計算書と照らし合わせながら全体像を捉えるストーリーを構築することが大変意義深いと感じました。なぜそのような数字が出るのかという疑問を持つことで、業務の背景や要因を深く考えるきっかけとなりました。 視野を広げると？ また、文章の読み取りにおいて、自分の視野が狭くなっているように感じたため、今後は全体を俯瞰しながら理解を深められるよう努めていきたいと思います。 具体的取り組みは？ 具体的には、以下の点を重視して取り組んでいきます。 ① 損益計算書を確認する際、自分が実施している業務との関連性を意識しながらストーリーとして捉える。 ② 数字を読み解くのに時間がかかることを承知の上で、少しずつでも理解を進めていく。 ③ 他人事としてではなく、自分事として積極的に学びの時間を確保する.

どう考えて選ぶ？ 相手にメッセージを伝えるためには、何をどのようにすべきかを明確にすることが重要であると学びました。また、課題を的確に特定することが、すべての基本になると思います。今後は、明確に課題を特定し、自分が直面している問題をしっかり考える習慣をつけたいと思います。 なぜすり合わせる？ 毎日多くの業務をこなす中で、深く考える時間が取れていないのが現状です。このままでは、さらに仕事が増えてしまうと感じています。そこで、ミーティングでは課題解決や共有すべき内容をしっかりすり合わせたいと思います。 どの議題を用意？ 毎週行われるミーティングでは、事前にどのようにディスカッションを進めるか、何を課題として捉えるかを準備しておこうと考えています。適切な議題設定とその活用を通じて、実践していきたいと思います。

どうして数字の意図は伝わらない？ 数字だけのデータは、生の状態では情報の意図が十分に伝わらないことがあります。少し手を加えるだけで、見やすさが向上し、「何をどうすればいいのか」が明確になります。 手間を加える意味は何？ ひと手間をかけることで、その後の作業時間を大幅に短縮でき、目的に合わせた行動を起こしやすくなります。 どのようにデータを分析する？ コンテンツの企画、視聴状況の分析、ユーザー満足度の調査といった分野においても、このアプローチは有用です。どの業務においても、現在あるデータをどのように分析し、他にどのような数字が必要かを常に考える姿勢が大切です。 補完情報は必要？ また、目の前の数字だけで十分なのか、それとも他に補完すべき情報があるのかを冷静に検討することが求められます。

どのように分解する？ 分解作業において、要素を漏れなく洗い出すのが自分には苦手であると気付きました。ダブりなく整理する点は、既に出した切り口を見直すことで対処できるものの、漏れを防ぐには全体を捉え、どのように分解すればMECEになるのかを常に意識する必要があると感じました。また、分解の結果、明確な傾向が見えなくても、それ自体が一つのデータであり、次の考察に役立つという考え方にも納得しました。 労務データの新視点は？ 労務問題を考える際、組織ごとの残業時間やエンゲージメントサーベイといった複数のデータは活用してきましたが、データの加工や組み合わせによる新たな切り口で分析する経験は少なかったです。今後は、サーベイの種類を分類し、データを整理・集計することで、より新鮮な視点から組織を見据えていきたいと思います。