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時間 ✕ 解決

に関する学び

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クリティカルシンキングとは？ クリティカルシンキングの講座で何を学んだのか。クリティカルシンキングの「クリティカル」とは批判を意味し、自分に対して批判的な視点を持つことです。直観的、主観的、経験値に基づいて発想し判断することはスピーディーで簡単ですが、客観的、論理的に考えることで、相手に伝わりやすく説得力のある答えを導き出すことができます。この講座で学んだ頭の使い方を身につけるには、反復が必要であり、習得までには時間がかかります。グループワークなどのアウトプットもとても良い場でした。 問題解決の新たな視点 ある具体的な事例を見て、課題解決のために段階的に問題を解決していく経営的な視点に気づきを得ました。現状に対する問いを立てることが重要であり、良い結果を出すためには良い問いを立てることが必須です。また、イシューを共有化し、それを意識し続けることも大切です。 効果的なコミュニケーション方法は？ 営業部門から製造部門への申し伝えの際には、販売実績の根拠を示したうえで生産の見込みを立ててもらうようにお願いしました。また、製品プレゼン資料の作成時には、項目を分類し何を伝えたいのか分かりやすい資料を作成しました。さらに、グラフを用いて視覚的に分かりやすい資料づくりを心掛けました。チームミーティングでは、イシューを共有化し論点をずらさず、ゴールを共有しました。 学びの習慣をどう続ける？ この6週間の学びの習慣を継続するため、通勤時間の他にも時間を作り、学習する時間を設けるようにしています。現状の自分に必要な課題を見つめ直し、考えるべきことを考えます。私は直観的、主観的に考え、発言してしまうことが多いので、クリティカルシンキングの講座で学んだピラミッドストラクチャーやロジカルツリーといった手法を踏まえて、考えたうえでアウトプットする習慣をつけています。また、ディスカッションを通して他者の意見を聞き、自分の考えに広がりを持たせていきます。

問題発見にどのフレームワークを適用すべき？ 問題発見のステップとして、まずWhereのフェーズでどこに問題があるかを考えます。この際、仮説を立て、その仮説が成り立つのかを検証するためにデータを集めます。仮説を立てるときには、フレームワークも有効です。代表的なフレームワークとして、3Cや4Pがあります。 3Cは「顧客」「競合」「自社」の三要素、4Pは「Product（製品）」「Price（価格）」「Place（流通）」「Promotion（広告・販売促進）」を指します。これらのフレームワークを使って仮説を立てると、どこに問題があるのかが明確に見えやすくなります。 4Pを用いた仮説とは？ 例えば、今回学んだ例では4Pを使いました。製品については「大学生にとって魅力的な講座ではないのでは？」、価格については「大学生にとって高すぎるのでは？」、流通については「立地が悪いのでは？」、広告については「大学生に認知されていないのでは？」と考えることができました。 仮説検証に必要なデータの収集方法 仮説には結論の仮説と問題解決の仮説があります。これらを過去、現在、将来の時間軸で考えることも重要です。仮説を検証するためのデータの集め方として、現存するデータでの検証方法や新しいデータを集める方法も考慮します。 見逃しやすい観点を見直すには？ 現在、分析を行いながら、起こっている現象に対して、いくつかの仮説を立てています。しかし、振り返ると今回学んだフレームワークに当てはめた場合、観点が漏れていることに気づきました。今回学んだことを活用して改めて考えてみたいと思います。 問題の仮説を具体的に書き出し、その際にはフレームワークを適用します。仮説には必要なデータもセットで書き出し、最低でも四つの仮説を立てます。そして、その仮説が正しいのかを来週までに仮の結論を出しておきます。この仮説と検証のプロセスを他人に説明し、共有していく予定です。

優先順位はどう決める？ 限りある資源、特に時間をどのように活用するかを考える際には、優先順位を定めて取捨選択を行うことの重要性を再認識しました。これは常に上司からも指摘されることであり、またその上司もさらに上から同じことを指摘されています。「言うは易し行うは難し」と感じる瞬間です。実践演習でも、重要な要素を感じ取ることはできても、実際に各社へのアプローチ方法を考える際にどの切り口が効果的かを考えるのは難しかったです。動画学習で「効用が最大化するポイントを見つける」「重視するスタンスを考える」と説明があったように、模範解答を追求するだけでなく、まずは切り口を決めて考えてみて、そこから修正を繰り返す「トライ＆エラー」の方が良いのではないかと感じました。 研修企画はどう活かす？ この学びを研修体系の企画業務に活用したいと思います。研修企画では、教育目的、内容、コスト、運用方法など、さまざまな要素があります。事業や職種、拠点によって考え方や優先事項が異なるため、どこを落としどころにするかを考える際に活用できると感じました。例えば、事業別に検討する際、「教育目的・内容・コスト・運用方法」の要素ごとに各事業が何を優先するかをまとめ、全体最適となる案を導き出すことができるのではと考えます。しかし、事業によって考え方が正反対になる場合もあるため、一つの解に限定せず、複数の解決策を模索することも重要だと感じました。 企画はどう進める？ 企画を検討する際には、懸念される要素を漏れなく抜き出し、要素ごとに整理する必要があります。まとめた情報をもとに、全体に共通する優先度の高い要素を軸に施策を考えていきます。一方で、優先する要素がまとまらない場合もあるため、検討の際には「妥協できるポイント」を整理することも重要です。譲れない点と、重要だが柔軟に考えられる点を整理しておけば、解が一つにまとまらなくても、より絞り込んだ選択が可能になります。

データ分解で何が見える？ 与えられたデータをどのように分解するかによって、見えてくるものが大きく変わることを体感しました。また、グラフに可視化することで、数字だけでは見えない傾向が明確に浮き彫りになることも理解できました。 思考癖に気づく理由は？ データを要素別に分解した際、関連しそうなものを安易に結びつけて一つの傾向として捉えてしまう自分の思考の癖に気づきました。本当にその傾向が正しいのかを確認せず、安直に結論を出して解決策を立てるのではなく、その仮説をもとにさらに分解し、複数の切り口から丁寧に検討することが必要だと感じました。具体的には、「who」「when」「where」「how」といった視点から考えることを学びました。 ターゲット分析はどう進む？ また、あるホテルでの活動において、ゲストが楽しみながら地球環境や社会に貢献できるようなサービスを考案する際には、ターゲットを定めるだけでなく、既存の客を分析するために今回学んだ切り口が役立つと感じました。例えば、「who」年代別、属性、「where」出身国、「what」目的、「when」時間帯、「why」選択理由、「how」交通手段や情報源などです。 サービス評価のタイミングは？ さらに、カスタマーサービスを分析する際にはプロセスの分解を行い、滞在のどのタイミングで満足度が高いのか、また低いのかを理解し、サービス改善に努めたいと思いました。 根拠をもとに提案は？ このような視点から考慮することで、事象の解像度が上がり、思いつきでなく根拠をもとにアイディアを提案できると感じます。日々の業務でアイディアを提案する際には、データをどのように分解して仮説を立てたかを説明することが重要だと思いました。また、「事象分解」「変数分解」「プロセス分解」のいずれかの方法が適しているのか、また切り口を5W1Hから考慮するなど、丁寧に思考する癖をつけることが大切だと考えます。

ABテストはどう実践？ ABテストの存在を初めて知ったとき、施策を同時進行で実施しながらも、60～70％程度の成功を見込んで行動し、その結果をもとに対策を絞り込むという考え方に納得しました。職種上、普段は使う機会がないものの、今後の選択肢として意識しておきたいと思います。ただし、ABテストを実施する前には、しっかりとした検証のステップを踏む必要があることは言うまでもありません。 論理検証はどう？ また、分析においては、クイズのような抜けや漏れを防ぐために、段階を追って論理的に検証を進めることが重要だと感じました。 試行で得た自信は？ 実際に、昨年のこの時期、自身の残業対応策を試行し、修正が必要だと感じた箇所を2、3ピックアップして対応を行いました。具体的には、チェックリストの活用や同一項目の一連化（モジュール化）を実施し、もやもやとしていた問題を解消することができました。これにより、自分でもできるという自信がついたのは、ある意味でABテスト的な試みだったと思います。問題解決は原因と結果の因果関係を追及することが重要ですが、定石通りの対応も身につけつつ、今回の成功例を対策の一つとして活かしていきたいと考えています。 実践は何に効く？ いずれにしても、実践することの大切さを改めて実感しました。残業時間の短縮に成功した経験をもとに、他の改善点にも同様のアプローチを適用してみたいです。実践を通じて、得たノウハウや注意点を蓄積しながら、さらなる改善を目指す所存です。 問題はどう解決？ 何を改善し、どの問題を解決するのかというテーマ設定自体も重要なカギです。以前、他者からの問いかけがきっかけで、これまで諦めていた問題に挑戦し、結果的に成果を得た経験があります。この経験から、まずは取り組みやすく成果が出やすい問題を選び、ステップを踏んで実験・検証を繰り返すことが、問題解決への確実な道であると感じました。

リーダーの姿勢は？ 実行した結果を振り返るにあたり、メンバーへの仕事の委任ではリーダーのスタンスが重要です。プロセスが正しいか、状況が変わっているか、当初の想定通りの結果が出ているか、また不測の事態に備えられているかを確認することが大切です。 評価のポイントは？ フィードバックにおける効果的なポイントは、自己評価や言語化、事実に基づく評価の明確化です。良い点と悪い点の両方をセットで振り返ることが重要です。また、X理論では人は責任を回避したがるため、ノルマやペナルティで対応しますが、Y理論では責任をとろうとするため、高い目標や称賛、報酬での対応が求められます。動機付けと衛生理論を用いてエンゲージメントを向上させることが重要です。 フィードバックのタイミングは？ モチベーションのスイッチは一人ひとり異なるため、その時のその人を良く観察し、相手に応じたフィードバックや励ましが必要です。時間がない中でもこまめにフィードバックを行うことが次の仕事での改善やミスの減少にもつながります。その場その場でのフィードバックを通じて、相手をよく見て実践していきたいと考えています。 エンゲージメント対策は？ 特に弊社の過酷な営業現場でのエンゲージメント向上が議論になるなか、動機付けと衛生理論を用いて対応を整理することが重要です。どちらか一方の改善では解決しない現状では、両面での対応策の検討が必要です。モチベーションの高い人とそうでない人では効果を発揮する方法が全く異なるため、バランスの取れた対応策を再整理したいと思います。 すぐに実施すべきは？ 現在、自チームではミスが発生しているため、今回学んだことを活かし、フィードバックを後回しにせずにすぐに実施したいと考えています。営業現場でのエンゲージメント向上について議論が進む中で、動機付け・衛生理論に基づき、バランスの良い対応策が考えられているかを再確認したいです。

仮説構築で何を優先すべき？ 仮説構築のポイントについて学んだことは、以下の通りです。 まず、仮説構築では複数の仮説を出すことが重要です。3Cや4Pといったフレームワークを活用し、網羅性を持たせることが求められます。決め打ちにしない姿勢も大切です。 次に、仮説を絞り込むための基準としては、具体的なデータや根拠が必要です。たとえば、SNSのプロモーションが弱いと判断する場合、その根拠を明確にする必要があります。 どのデータを用いるべき？ データ取得や計測前には、指標の絞り込みが重要です。何を比較すれば仮説が立証されるのかを確認します。例えば、故障件数ではなく、1件あたりの対応時間を指標とすることが有効です。 また、比較対象のデータも集める必要があります。Aが正しいというだけでなく、BやCを否定するデータも必要です。これにより、より説得力が増します。 仮説検証の鍵とは？ 仮説には「結論の仮説」と「問題解決の仮説」があり、それぞれの使い分けと違いを意識することが重要です。問題解決の仮説では、社内のシステム切り替えにおいて複数の製品候補の中から1つを選ぶ際、網羅性のある原因究明と問題箇所の特定が求められます。A製品が良いというデータだけでなく、他の製品（B, C）がダメというデータも揃えることで、Aの比較優位性を証明することができます。 フレームワーク選択の重要性 仮説検証のシミュレーションでは、まず仮説の洗い出しを行います。3Cや4Pのフレームワークが適用できるかどうかを検証し、適していない場合は他のフレームワークを検討します。 最後に、データ検証の洗い出しでは、取得可能なデータの確認と、どの指標が計測・取得すべきデータなのかを特定します。これにより、仮説の検証がスムーズに進むでしょう。 以上のポイントを踏まえて、仮説構築と検証のプロセスを実践していくことが大切だと感じました。

伝達はどう改善すべき？ 自分が「任せたつもり」でも、実際には伝わっておらず、期待した成果に結び付かなかった経験があります。その原因は自分自身にあり、任せ方やフォローアップの方法に問題があったと痛感しました。 動機づけはどう感じる？ 大切なポイントとして、まず動機付けが挙げられます。やる気や意義、納得感を醸成するために、問いかけの工夫が必要だと感じています。また、６W１Hという具体的な視点を取り入れることで、会話をより明確に進めることができると実感しました。さらに、ゴールや期待値を定量的に設定し、認識を合わせることも重要な要素です。 課題はどこにある？ 経営層から降りてきた課題や、日々の業務で発生する問題に対して、対象のメンバーへエンパワメントを行う考え方も再度学びました。これまでエンパワメントに努めてきたつもりでしたが、具体的な進め方や定量的なゴール設定が十分ではなかったと気づかされました。特に一年を通じたゴール設定は意義深く、具体的かつ定量的に行っているものの、日々の業務においては「忙しさ」を理由に十分な議論ができていなかった点が反省点です。 対話で何を引き出す？ 今後は、１on１の時間を有効に活用し、相手に問いかけながらコミュニケーションを図りたいと考えています。具体的には、「どうしたらより良くなるか」「解決すべき課題は何か」「業務上の問題点はないか」といった質問を通じて、メンバーの意見やアイデアを引き出すことに注力します。同じく、６W１Hや定量的なゴールを意識しながら、進め方や完了の目安についてお互いにすり合わせを行う予定です。 称賛でどう盛り上がる？ また、週一回のチームミーティングの中で、各メンバーの取り組みを称賛し合う時間を意図的に設けることも大切だと感じました。行動を皆で称えることで、目標達成時の満足感が向上し、次のチャレンジへの自信を深めてもらえると考えています。

客観データで説得？ 今週の学習では、課題解決において感情論ではなく、客観的なデータに基づく論理的な分析と、それを「人に伝わるように」表現することの重要性を実感しました。タクシー業界のデータ分析を通じ、漠然とした問題を具体的な数値で把握し、多角的に解決策を検討するプロセスを学び、複雑な状況下でも本質を見抜き、説得力ある提案につなげる力が不可欠であると再認識しました。 外食業界で活かす？ さらに、今回の学びは外食業態での仕事に直結すると感じています。従来は感覚に頼っていた新メニュー開発や既存メニューの見直しを、POSデータや顧客アンケートを活用して売上低迷の原因と潜在ニーズを客観的に特定するアプローチに変えます。たとえば、特定の時間帯に売れ行きが低迷しているメニューがあれば、その原因を徹底的に追求し、価格や食材、提供方法の見直しなど、多角的な対策を講じることで収益性向上を目指します。 集客戦略はどう？ また、店舗の集客戦略にも学んだ手法を応用できます。近隣の人口構成や競合店の情報を分析することで、ターゲット顧客を明確にし、若年層にはSNSプロモーション、高齢者層にはデリバリーサービスといった、ニーズに即した戦略的な広告・宣伝活動を展開することが可能となります。 実践計画の工夫は？ これらの学びを実践するため、以下の具体的な行動を計画しています。まず、毎日終業後にPOSデータをメニュー別、時間帯別、客層別に分析し、特に大きな差異が見られる点についてその原因を徹底的に追究する習慣をつけます。次に、週に一度、近隣の競合店のメニュー構成や価格、プロモーション情報をオンライン等で確認して、自店との比較分析を行います。さらに、月に一度、主要メンバーと共に売上データや競合情報を共有し、論理的な意見交換を通じてデータに基づく課題解決策を議論する「課題解決ランチミーティング」を実施します。

仮説のメリットは何ですか？ 「仮説」とは、ある論点に対する仮の答えのことです。この仮説を用いることで、説得力の向上、問題意識の高まり、スピードアップ、行動の精度向上といったメリットがあります。仮説は目的に応じて分類され、さらに時間の経過を考慮して整理されます。例えば、過去の問題を解決する方法として仮説を立てることができます。 正しい仮説の見方は？ 仮説を立てる際は、目の前の数字だけにとらわれずに俯瞰してみることが重要です。複数の仮説を決め打ちせずに立て、網羅性を持たせるためにさまざまな切り口を考慮します。また、都合のよいデータだけに頼らず、反論を排除するまでの検証が求められます。 仮説技法のコツは？ 仮説を立てるテクニックとして、「なぜ」を繰り返して知識を広めたり、別の視点や時系列で考えることが挙げられます。また、ラフな仮説を作る際には、常識を疑い、新しい情報と組み合わせ、発想を止めないことが大切です。 リーダーはどう実践すべき？ リーダーの役割として、仮説を検証するプロセスを習慣化するためには、率先垂範し、仮説と検証方法を常に考えることが重要です。また、質問を使ってコーチングを行い、チーム内での役割分担によるブレインストーミングやディスカッションを推進します。 新仮説はどう生まれる？ 創造的な仮説を考えるためには、ビジネス内外の組み合わせや否定的な問いを投げかけると良いでしょう。そして、仮説、データ分析、検証方法をセットで考え、それをチームで共有することが求められます。 どう自己を再確認？ 最後に、パッションを高めるための自問を言語化し、自分の生きがいやパフォーマンスを再確認することも重要です。これには、自分の目標を再確認し、現在の状況に対する考えを深めることが含まれます。こうしたプロセスを通じて、自身の成長とチームの成功を目指します。

仮説の見方は？ ビジネスにおける仮説思考について、まず複数の仮説を同時に考え、それぞれに網羅性を持たせることが重要だと学びました。仮説を検証するためには、適切なデータを取得して比較する必要があり、その際には何を比較指標とするのかを意図的に選ぶことが求められます。たとえば、残業時間の増加要因として故障対応の増加が疑われる場合、単に故障件数だけでなく、1件あたりの対応時間も合わせて評価することが必要です。 情報収集の意図は？ また、データ収集では意味のある対象から意見を聴取し、反論を排除するために必要な情報まで踏み込むことが重要です。さらに、実際のビジネス現場では、3Cや4Pといった分析の枠組みを活用して具体的な仮説を立てることで、解像度が高まり、個々の仕事に対する検証マインドや説得力が向上するほか、ビジネスのスピードや行動の制度が改善されることが分かりました。 過疎地域の課題は？ 一方、過疎地域への移住促進においては、雇用の創出が鍵となります。人口が5000人以下の市町村では、産業の集積が不十分なため、相応の所得を得られる雇用を生み出すには、行政が主導して仕事づくりを進める必要があります。こうした雇用創出の一策として、総務省が制度化した仕組みがありますが、現状では本県で十分な成果が上がっていません。 事業展開のヒントは？ この原因を明らかにするために、どのような業務に何人派遣しているか、また仕事の切り出し方についてデータを収集し、市町村担当者と情報を共有することが今後の事業展開のヒントになると感じました。現在、管内の1市町村で既に事業が展開されており、協力体制の可能性を検討しています。また、他の市町村でも類似の事業設立が検討されているため、たとえば損益分岐点を意識した事業計画の作成方法をケーススタディとして示し、過疎地域の課題解決につなげる取り組みを進めたいと考えています。

インタビュー設計はなぜ？ 顧客のニーズを発掘するため、「参加型デザイン」「インタビュー設計」「ワークショップ設計」を学びましたが、現状の業務では時間やリソースの制約があるため、「インタビュー設計」が最も適していると感じました。イシューを明確にした上で、そのイシューに基づいた質問を作成するために労力をかける必要がありますが、顧客に過度な負荷をかけずに実践できる手法だと思います。 どうして質問を工夫？ また、質問を検討する際には、オープンエンド形式で詳細な問いを投げ、回答に影響を与えることなく実情を引き出す工夫が必要です。そのため、現行のサービスに関する質問だけでなく、そのサービスが使われる状況や日々の業務の流れまで把握できるような質問項目を作りたいと考えています。 なぜ非機能要件に注目？ さらに、インタビューの準備を進める中で、機能要件だけでなく非機能要件にも焦点を当てることで、潜在的な問題を掘り下げられる可能性に気づきました。たとえば、ある業務において印刷が必要な場合、ありがちな解決策は印刷スピードを上げたり、印刷枚数を減らすといった機能的な対策ですが、本質的な問いとして、そもそもその印刷が必要なのかという疑問を持つことも大切だと感じました。このように、インタビューを通じて共感を得るためには、しっかりとした準備と工夫が不可欠です。 ヒト中心の考えはどう？ 最後に、私が重要だと感じたのは、物事を「ヒト」を中心に捉え、絶対的な正解がないこと、ルールに縛られすぎずに柔軟に考える姿勢が必要だという点です。システム全体に目を向けると、その枠組み内でしか考えられない恐れがあります。そこで、「ヒト」の行動に注目することにより、問題の本質に近づける可能性があると感じました。ただし、その視点も自分のバイアスに偏らないよう、常に疑問を持ち、広い視野で捉えていくことが大切だと思います。