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業務 ✕ 評価

に関する学び

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目標は何になる？ まず、以下の3点を目標にする必要があります。第一に、物事の本質を捉え、目標達成に効果的な手段をシステマチックに考えること。次に、大局観を持ってバランスよく情報を収集・分析し、適切に考察すること。そして、フレームワークなどの型を習得することです。 どう分析する？ 分析にあたっては、3C、SWOT、クロスSWOT、バリューチェーンなど、案件に応じた手法を選ぶと同時に、特定のフレームワークに固執しすぎない柔軟さも求められます。また、常に経営者の視点を持ち、ジレンマを恐れずに他社の意見に耳を傾ける姿勢が重要です。 どう機能を活かす？ 製品開発においては、自分の担当機能に偏りがちな傾向を意識する必要があります。たとえば、機能テストではテスト内容に気を取られがちですが、本当に提供したい機能で何が求められているのかを見極めることが大切です。また、他機能との干渉が発生した場合、自己の機能を守るだけでなく、相手とのより良い落としどころを探ることが求められます。自分の機能のメリットを強調する際も、全体最適の視点で何が必要とされているのかを考えることが重要です。さらに、自グループの改善・発展のみに目を向けるのではなく、経営者の視点でそのグループに求められる役割を見定めること、そして、現状の取り組みに意義を見出せなくなったときには、チーム、会社、グループ、業界全体の視点で再評価することが求められます。 役割を再考すか？ また、現在、関連企業に出向している中で、業務委託先という意識から自らの存在意義を否定的に捉えるメンバーが多い現状があります。そのため、会社単体で考えるのではなく、グループ全体や業界全体、さらには世界規模の視野で自分たちの役割がどのような影響を及ぼし、結果的に何を求められているのかについて、定期的にメンバーで話し合う機会を設けることが重要だと考えています。

エンパワメントって何？ エンパワメントとは、リーダーが目標達成を促すため、組織のメンバーに自律的に行動する力を与える手法です。命令管理型とは異なり、エンパワメント型では目標の明示と必要な支援をもって各人に権限を委ねることで、組織全体のパフォーマンス向上を狙います。 6W1H視点は必要？ 目標設定においては、計画が具体的で「6W1H」の視点が揃っていることが重要です。良い目標には、意義・具体性・定量性・挑戦の要素が備わっており、設定プロセスに本人が参加することで、より納得感のあるものになります。 仕事委任の注意は？ 仕事を任せる際の注意点としては、期待する成果やアウトプットのイメージを明確に伝えること、そして目的達成に向けた具体的な工程やマイルストーンを確認することが挙げられます。さらに、各メンバーがその業務に必要なスキルや時間、意欲を持っているかを把握し、問いかけを通じて自ら決断し発言できるよう促すことが、コミットメントの向上につながります。 目標意義は再確認？ また、目標の捉え方はメンバーごとに異なる可能性があるため、チーム内で改めて目標の意義を問い直すことが必要です。自分たちの業務を怠った場合に誰にどのような影響が出るのか、またチーム目標が事業全体のゴールにどう結びついているのかといった点を再確認し、定期的な振り返りの機会を設けることで、常に目の前のアクションが目標に沿っているかをチェックするとよいでしょう。 定例会議は何を？ 次回のチーム定例では、期初に設定したチーム目標の意義を再確認し、事業目標との関連を明確にする予定です。さらに、月次の振り返りの中で目標の達成度や事業貢献度を評価し、今後の意識と行動を最適化していく取り組みを行います。目標設定の際には、私がすべて決めるのではなく、メンバー自身が考え、決定できるよう問いかけを重視しています。

データ分析はなぜ有用？ データ分析は、問題解決を確実に進めるために非常に有用であると理解しました。ライブ授業では、前提条件が整理されていたため、問題解決のステップである問題箇所の特定や絞り込みが比較的容易でしたが、実際のビジネス現場では、これらのステップが難しく、訓練が必要だと強く感じました。 売上減少はどう解決？ 今回のライブ授業では、事業運営における売上減少という問題をデータ分析で解決する演習を行いました。その際の問題解決のステップは、1. Whatで問題を明確にし、2. Whereで問題箇所を絞り込み、3. Whyで原因を分析し、4. Howで解決策を考えるという流れです。 具体分析の進め方は？ 具体的には、売上減少という問題を特定し（What）、売上を構成する客単価や客数のデータ分析を通じて問題の所在（Where）を特定しました。その要因を仮説・検証により原因分析（Why）し、次に打ち手を判断・評価する（How）という手順です。分析においては、データに基づいたストーリーを構築することが重要です。比較対象を明確にし、データを加工して必要な情報を可視化することがポイントです。 差異の原因は何？ 日常業務でも計画と実績との差異分析を行っていますが、浅はかな要因分析に留まらないように、原因分析を網羅的に行うことが重要だと考えます。また、問題を明確にし、問題箇所を特定し、原因分析し、打ち手を考える一連の手順によって、データ分析が目的化せず、何を主張するための分析なのかを振り返ることができます。 定着はどのように？ これらの問題解決のステップを習得し、データ分析を取り入れた一連の流れを月に2回以上実施することで、手法の定着化を図りたいです。特に、問題箇所の特定（Where）に苦手意識がありますが、事例を積み重ねることで対応時間の削減にも取り組みます。

どうやって特徴を捉える？ 大量データを比較する方法として、まずデータの特徴をひとつの数字に集約し、グラフ化して視覚的に把握する手法を学びました。これにより、数値としての評価だけでなく、データの散らばりや傾向も同時に捉えることが可能になります。 平均値の違いを知る？ 平均値や中央値を確認するために、単純平均、加重平均、幾何平均、そして中央値の各手法を比較しました。今まで単純平均や加重平均を主に用いていたため、このうち幾何平均と中央値の手順が分かっていなかったために、業務上物足りなさを感じていた点に気づくことができました。 分布の形はどう判断？ また、データの平均的な分布をグラフ化することで、これまで感覚的に捉えていたデータの散らばりを、標準偏差などの具体的な数字として表現する必要性を認識しました。こうした数値化は、データのばらつきが大きいのか小さいのかを明確に捉える上で非常に有効です。 利用状況をどう見る？ さらに、提供しているサービスの利用状況を単なる数の集計として週次報告している現状に対して、まだ活用できていないデータの中に、利用者の属性や利用時間帯などの詳細な情報が含まれているのではないかと考えるようになりました。これらを分析することで、サービスの改善点や利用者の利便性向上につながる提案が可能になると感じています。同様に、ライセンスやクラウドの予算についても、感覚的な予測に頼らずデータに基づいた数値をフィードバックすることで、より説得力のある結果に結びつくと考えています。 予測結果は合致？ また、1年前に作成した将来のクラウド利用予測と現状を比較するタイミングを迎えたことから、その分析を活用し、利用していなかったデータも含めてさらに掘り下げていこうと考えています。あわせて、学習用の動画を見直すことで、自分自身の理解をより一層深める予定です。

戦略思考の重要性とは？ 「戦略とは何か」「戦略的に考えることで何が得られるのか」という問いを深く考える機会を持てたことは、私にとって大きな学びでした。それまでは戦略思考を漠然と身につけたいと思っていましたが、戦略思考がどのような要素から成り立っているのか、なぜ自分がそれを重要視するのかを言語化する中で、自分は特に「目指すべき適切なゴールを定める」ことが苦手であると気づきました。この気づきにより、今後の学習を通じて「適切なゴール設定」を向上させることを目指すべきだと明確になりました。 戦略思考を業務でどう活かす？ 現在、製薬会社の社内外の問い合わせや製品資材作成を担う組織を統括する立場である私は、日々の業務に戦略的思考を活かせると考えています。具体的には、コールセンターの顧客満足度評価に基づく改善計画の策定と実行、新製品の上市に備えた新しい組織体制の準備とリソースの最適配分、生成AIなど新システムの導入、メンバーとの目標設定や日常業務の相談などが挙げられます。 目的を見失わないためには？ しかし、議論が進むにつれ、目的を見失いがちになることがあります。なぜそれを行う必要があるのか、何をやるべきか、その決定は本当に達成可能なのか、それは顧客が求めているのか、費用対効果や将来的な影響はどうか、最短・最速で達成できるのかといった問いを常に持ちながら、適切なゴールを定めることが、これらの問いを考える手助けになると考えています。 思考を視覚化する利点は？ また、多角的に考えるため、影響を与える要因を思考の中だけでなく書き出して言語化することを徹底しています。視覚化することで自分自身の考えも整理されやすくなり、相手との議論の際にも議論がスムーズに進むと実感しています。こうして影響を与える要因について考えると、どこが抜けているのかにも気づきやすくなると思います。

深く考える習慣をどう養う？ 物事を深く考える習慣を身につけることが大切だと感じました。表面的な情報にとどまらず、本質や意図を常に考える姿勢を保ちながら、鋭敏な感性を持つことが重要です。物の見方も偏らず、多様な視点で捉える姿勢が大事です。新しい発見や視点から考えることで、これまで気づかなかった発見に出会えるのではないかと思います。また、感情に流されることなく、感情的にならずに判断することが求められます。これらのプロセスを経て、質問する力がつき、自信も生まれるでしょう。こうした過程が、正解に至るためのプロセスであり、それこそがクリティカルシンキングだと感じています。 IT業界での活用法は？ 私はIT業界に従事していますが、問題解決やトラブルシューティングの場面でこの考え方が役立ちそうです。エラーが発生した際にはまず「その本質は何か？」と考えることから始めます。また、要件定義や仕様書作成の際にも、顧客の要件や要望を本質から理解することで、顧客要望の実現度に比例した品質を追求できます。プロジェクトの意思決定でも、複数の選択肢からベストなものを判断する助けとなるでしょう。具体的な例では、コードレビューが挙げられ、そのロジックが何を実現しようとしているのかを把握するのに有効です。リスク評価やセキュリティ対策など、ほぼすべての場面でこの考え方が役立つと感じています。 具体的なスキル向上法は？ まず、明確な目標を設定し、どの業務や場面に適用するか課題を設定します。次に情報収集を行い、報告する情報や受け取る情報の正確性を確認します。その際、情報を疑ってみたり、批判的に見る癖をつけます。話をする際には複数の視点を持ち、問題を小さな単位に分解して考える習慣をつけます。また、感情的になるのを避け、感情と事実を分けます。これらを習得し続けてスキルを磨くよう努力を続けます。

専門家に任せるの？ 今回の学びを通して、顧客メリットを最大化するためには、あえて不要なものを「捨てる」選択が有効であるという考え方に気付かされました。自社で多機能を抱え込むとコストが増大する場合も多く、「餅は餅屋」の精神で専門家に任せる選択肢を検討することが重要だと感じました。 どの価値を優先する？ また、何かを追求すれば別の何かを失うトレードオフの問題についても深く考えさせられました。高品質な商品と低価格な商品を同時に提供するのは困難なため、効用の最大化を狙い、両者のバランスが取れるポイントを見極める必要があります。さらに、どの要素に注力するか明確な方向付けを行い、メリハリのある資源配分を心がけるべきだと学びました。 業務の棚卸しは？ また、「やらなくてもいい」業務の棚卸しの重要性も理解しました。大量のドキュメントや、念のため作成された監視設定をリストアップし、現状の業務内容を見える化することで、不要な作業を見極め、業務効率の向上に繋げることができると感じました。 捨てる基準は？ さらに、何を捨てるかの基準を自分なりに設定することの大切さを実感しました。「本当に必要か」「ないと困るか」「頻度はどの程度か」といった基準に基づき、不要なものを削除し、トレードオフの課題に対しては、どちらの要素を優先するか、またはどのようなバランスが理想かを考えるプロセスが重要だと考えています。 実践の手順は？ 最後に、具体的なアイデアの出し方とその評価にも取り組むことが必要だと感じました。設定した基準に沿って不要なドキュメントや監視設定の整理を進め、コスト削減とセキュリティ維持、または性能とのバランスをとるための施策を複数検討しました。その中から現実的で効果の高い方法を選び、具体的な実行手順を考えることで、より実践的な取り組みができると感じました。

データと本気で向き合う？ データの用い方や見せ方について再確認でき、また新たな発見を得ることができました。従来は説得力や妥当性を高めるためにデータを利用してきましたが、今回の講習では「データとの向き合い方」自体に踏み込むことで、さらに可能性が広がると感じました。踏み込むというのは、データを分解・分析し新たな発見につなげることを意味します。これまでは、一定の目的が達成できればそれ以上深堀りしなかった自分を反省し、今後は偏りを減らしてより深く分析することで、発見の数や他者への探求の深さ、そして説得力の向上につなげたいと思います。単に表面的な理解で終わるのではなく、データから何が見えているのかを追求していく姿勢が大切だと感じました。 業務で分析は活きる？ また、業務においては分類・分解・分析が多くの場面で役立つと実感しました。たとえば、目標設定では、市況や需要予測に基づいてシェアや販売量を設定し、その根拠となるデータや分析結果をもとに説明することで、計画の信頼性が高まります。実施計画においては、マーケティング戦略や営業活動の手段、ターゲット、期待できる効果、効果が現れるまでの時間などを細かく整理し、実行者、評価者、受益者それぞれとの連携を明確にすることが可能です。さらに、効果測定では、シェアや販売量・金額と実施計画との因果関係を明確にして、次のアクションの策定や判断につなげることができます。 分析手法を検討する？ こうした業務プロセス全般において、データの分類・分解・分析は有効な手法です。具体的には、説明が必要な場面で、利用可能なデータや参考になる情報がないかを常に意識し、検討することが大切です。たとえば需要予測においては、単に過去の推移を見るだけでなく、季節要因や提供者ごとの特徴も踏まえて分析することで、より実効性のある判断が下せると感じました。

仮説はどう活かす？ スピードや精度を向上させるためには、分析の初期段階で仮説を立てることが重要だと学びました。結論に向けた仮説と問題解決のための仮説という二種類の仮説があり、それぞれ目的や時間軸に合わせて使い分けることが求められます。 フレームワークってどう活かす？ また、3Cや4Pなどのフレームワークを活用することで、思考が整理され、仮説形成が容易になると感じました。仮説に沿って必要なデータを抽出し、場合によっては新たにデータを取得するプロセスは、効果的な分析の基本と言えます。数字で見えにくい効果も、可能な限り数値として示すことで説得力が増し、合理的な判断材料となります。 数字で信頼はどう？ 具体的には、コンバージョンレートなどの数値計算により、直感だけに頼らず理論的な判断が可能となります。フレームワークを用いることで、業務のスピード感と精度が向上した経験もあり、反対意見を含めた多面的な情報収集が仮説検証の信頼性を高めると実感しました。 新機能はどう検証する？ さらに、新機能をリリースする際には、3Cの観点から分析して優先度を明確化したり、施策ごとの「影響度×実行難易度」を評価することで、迅速な判断を下しています。ユーザーインタビューにおいては、どの層のユーザーがどのフェーズで不満を感じているかを仮説から検証し、具体的なデータに基づいて問題点を抽出する工夫も行っています。 仮説と判断はどう連携する？ 週に一度、仮説をもとに業務課題を整理し、必要なデータを洗い出すワークシートを作成するなど、日常的な業務の中でも「仮説→データ→判断」の流れを徹底しています。毎月、ユーザーアンケートやインタビュー結果の分析から改善案を提案し、社内でのレビューにてその流れを共有することで、施策の精度や実行力の向上に努めています。

仮説実践の難しさは？ ライブ授業では、複数の仮説を立てるという基本的な部分が十分に実践できなかった点が痛恨でした。一つの仮説に固執せず、他の可能性も探る姿勢が足りなかったと感じています。また、MECEの視点で仮説を整理することも十分にできていなかったため、異なる切り口からの検証が不十分でした。 どう多角的に考えた？ 仮説を立てる際には、まず複数の仮説を提示し、その中から最適なものを選び抜くことが大切です。一つの見方に偏らず、様々な要因を網羅することで仮説同士の整合性と広がりを持たせることが求められます。例えば、仮説の検討時には「ヒト」「モノ」「カネ」などの多角的な視点を意識することで、より具体的かつ網羅的なアプローチが可能になると感じています。 整理と評価はどう？ 全体としては、仮説を立てるポイントが明確に整理されており、その点は非常に評価できると感じています。今後は、具体例を積極的に取り入れながら、仮説の網羅性や検証方法をさらに深めると、理解もより一層深まるでしょう。 検証法をどう考える？ また、仮説を立てた後にその妥当性をどのように検証するかも重要なテーマです。MECEを実践した具体例について自分の言葉で説明できるようになると、思考の質はさらに向上します。日常の小さな問題にも仮説を導入して検証することで、実務における分析力や判断力の強化に繋がります。 チーム成果はどう見る？ さらに、データ分析チームのマネージャーとして、自分自身で分析計画を立てるとともに、チームメンバーへの具体的なアドバイスや指摘ができる状態を目指すことが求められます。今回学んだ仮説思考を活用し、チーム成果を資料やグラフでわかりやすく可視化する取り組みは、今後のマネジメント業務においても大いに役立つと感じています。

どこに問題潜む？ 問題の原因を探るためには、まずプロセスを段階ごとに分解するアプローチが有効です。これにより、どの段階に問題が潜んでいるのかを明確にできます。同時に、解決策を検討する際は、複数の選択肢を洗い出し、根拠をもって絞り込むことが重要です。決め打ちせず、判断基準の重要度に基づく重み付けを行いながら評価する方法がおすすめです。 条件は整ってる？ A/Bテストにおいては、それぞれの施策を比較・評価する際、できる限り条件を揃えることが求められます。 どうやって精度向上？ また、ステップを踏んでデータ分析を行うことで、問題解決の精度を高めることができます。ある程度有望な仮説が立てられたら、まずは実行し、実際の市場や顧客の反応をもとにデータを収集して検証を重ねる方法が効果的です。 どこで・なぜ・どうやる？ 自分の身の周りでデータ分析のトレーニングをする際は、まず「どこで（Where）」問題が発生しているのか把握し、次に「なぜ（Why）」その仮説が成り立つのかを立て、最後に「どのように（How）」打ち手の有効性を検証するプロセスが役立ちます。 どちらが響く？ プロモーション活動のマネジメント業務において、インターネットを介した施策が難しい場合でも、どのパッケージが顧客に響くのかを検証する観点で実施することが可能です。例えば、協調すべき訴求ポイントをAパターンとBパターンで打ち出し、どちらがより顧客の反応を捉えられるかを分析・検証します。まずは、AパターンとBパターンそれぞれのアクションプランを策定しチームで共有し、条件をできる限り揃えられるよう協議します。その上で、予測されるボトルネックを洗い出し検証を進め、アクションが決まれば早速実行し、仮説検証を繰り返すことで問題解決へと結び付けていきます。

戦略で捨てるのは？ 戦略において、捨てることが重要な場合があります。そのポイントは以下の3つです。 利便性の真意は？ 1つ目は、捨てることが顧客の利便性を向上させる場合があるということです。これは、自社のコア事業に全力を注ぎ、高い品質を追求することで実現します。頭では理解できても、実行するには勇気が必要な戦略とも言えます。 営業投資はどう見る？ 営業に関しては、投資対効果が高いものから始めることが重要です。評価基準を数値化することで、判断がより明確になると感じました。 今の業務はどう？ 現在の業務において、これらのポイントを振り返ってみました。 問い合わせ対応は？ 1. 顧客の利便性を増すために捨てることについては、問い合わせ対応に多くの時間が割かれているため、これを既存の問い合わせ窓口に集約できないか検討しています。 委託業務は見直す？ 2. 惰性に流されないためには、委託している業務の見直しが必要です。より専門性の高い業者に業務を任せるか、専門性が求められる部分を切り出して他の業者を検討することを考えます。 専門分野は任せる？ 3. 専門的なことは専門家に任せるという考え方ですが、私はこの考えをかなり実践できていると思います。会社内でもこの考え方が浸透しており、自社内だけで問題を解決しようとしない姿勢が取られています。 改善策は何かな？ 問い合わせ内容の分類を行い、既存窓口で対応可能なものについては問い合わせ先を変更することを考えています。また、業務委託内容を詳細に見直し、専門性が必要なものと一般的に行える作業を分類します。複数の派遣会社に求められるサービスの構築を相談し、見積を取得して現行の業務委託費用と比較可能な資料を作成します。