(77ページ目)

経験

に関する学び

---

自分自身の思考を問い直す 人は思考に偏りがあり、経験に基づいた発想に寄りがちな習性があることに気づきました。そのため、自分自身の思考の偏りを自覚し、「3つの視」を活用して違う見方がないか問い続けることが重要だと感じました。また、瞬発力が求められる場面と持久力が求められる場面のそれぞれに応じた対応力を身に着ける必要があると理解しました。 課題解決に役立つ気づきとは？ 業務の改善や改革を企画・検討する際には、課題の本質を見極めるためにこの気づきを活用したいと考えています。日々の会議でも、自分の意見に偏りがあることを意識し、広い視点を持って他の見方がないか探りながら発言をブラッシュアップしていきたいと思います。 ロジックツリーで見解を深める 企画検討の際には、ステークホルダーごとの視点から物事を多角的に見ることを意識的に行い、ロジックツリーを使って分解し整理します。また、会議では経験に基づく反射的な回答は避け、問いかけの本質を見極めた上で、意見を出すことを心がけます。

なぜ行動が大切？ 振り返ることの大切さを改めて実感しました。リーダーシップやキャリアビジョンの講義では、単に知識を得るだけでなく、実際に行動に移すことの重要性を学びました。講義の内容を覚えているだけでは、せっかくの学びが無駄になってしまうと感じました。 どう原則を実践？ また、リーダーシップやキャリアビジョン自体は、シンプルな原則に基づいたものだと実感しました。その原則を日々の業務に継続して落とし込むことが、最も大きな課題だと思います。たとえ部下を持っていなくても、業務上の困難に直面した際には、今回の講座で得た学びを思い出すことで、解決へのヒントが見つかるのではないかと考えています。 何故記録するのか？ この学びを忘れないために、普段持ち歩く手帳に講座で学んだ内容や気付きを記録することにしました。業務でうまくいかなかった経験や、現状の課題に直面した際、当時何を学んだのか、そこから今に繋がるアイデアがないかを自分に問いかけるようにしていこうと思います。

個々に合わせた指導は？ 若手の人材育成に、これまでの一律なアプローチではなく、個々に合わせた目標設定が必要だと感じています。これまでは同じ話やワークを提供していたため、ゴールまでの道筋が曖昧になっていました。今後は、各自が目指す人物像や理想の姿を明確にし、その実現のために個別の指導を行いたいと考えています。また、前提となる環境要因に基づく情報提供が、やる気の向上にもつながると期待しています。 支援手法はどう変わる？ さらに、メンバーに合わせた指示型、参加型、支援型、達成志向型のワークを取り入れ、全体ミーティングで共有することで、メンバー間の相互理解を深める計画です。異なるアプローチを柔軟に使い分けることで、それぞれの適性や経験を活かした支援が可能になると考えています。 業務配分のコツは？ また、日常業務においては、どの業務内容をどのレベルのメンバーに割り当てるかを検討し、各自の目標達成への道筋を具体的に示すことで、メンバーの自立を促していきたいと思います。

体系的学習の成果は？ 実践演習では、当初自分が考えていた解答がフレームワークの4Pに沿っていることに気づき、初めてフレームワークを意識する機会となりました。自然と頭の中でまとめていた内容が、体系的に整理されていることを実感し、非常に印象的でした。今後は、本日学んだ3Cや4Pに加え、これまで知っている他のフレームワークも積極的に活用し、網羅的な仮説構築に努めたいと考えています。 仮説と反論の重要点は？ また、データ収集において自分が立てた仮説に対して反論を想定する意識がなかったことに気づかされました。この視点を取り入れることで、説得力を大いに高めることができると実感しました。マーケットリサーチに取り組む際には、まず市場の動向を踏まえ仮説を構築し、反論も視野に入れたデータ収集を心掛けたいです。過去の案件でガラス業界のリサーチを行い、代替素材への移行が売上に与える影響を数値で示した経験を活かし、今後はクライアントに対しても納得感のある提案ができるよう努めていきます。

分析の見極めポイントは？ Week1を振り返って、「分析は比較なり」という言葉が強く印象に残りました。正確な分析を行うために守るべき要点を改めて認識するとともに、仮説と検証を繰り返すことの重要さを実感しました。 業務での分析とは？ 実際の業務シーンでは、以下のような場面でデータ分析の手法を活用しています。病院のデジタル推進におけるデータ分析、サーバ性能やトラブル発生時の問題解決、新サービス導入時のサーバ負荷試験に関する見解、また、LINEや無呼吸ラボ、近隣検索、PCPへのファネル分析、アクセス数やページビューの分析など、さまざまな事例に取り組んでいます。 分析習慣の秘訣は？ 日々の業務においては、勘や経験則だけに頼ることなく、データ分析に基づいた意思決定を行う習慣を身につけることが重要だと感じています。問題が発生した際には、What、Where、Why、Howの視点で現状を整理し、的確な対策を講じるために、仮説と検証を繰り返す姿勢を大切にしていきたいです。

AIの癖ってどう理解？ AIには独自の癖があるため、プロンプトを工夫し補正する必要があると実感しています。重要なのは、AIを使う際にも自分自身の最終的な判断が残るよう、しっかりとした判断軸を持つことです。これにより、「AIで仕事が奪われる」のではなく、AIがもたらす新たな価値発揮のエリアに前向きに取り組むことができると考えています。 業務でのAI活用はどう変わる？ これまで、業務におけるAIの活用は、文章のプロンプトから文章の成果物を生み出すという形が主流でした。しかし、最近では画像生成にも一定のクオリティが認められることを再認識し、パワーポイントでの報告書作成などにおいて、AIを用いた画像（イメージ）の活用にもチャレンジしたいと考えるようになりました。 未来のツール選びはどう進める？ 普段の業務では、CopilotやChatGPTを活用してきた経験を生かしつつ、今後はさまざまなAIツールを試しながら、業務に最適なツールを選別して使っていきたいと思います。

目的を考える重要性とは？ 今までグラフを用いた文章を作る経験が少なかったので、今回の学びはとても有益でした。「目的」を考えることが重要であり、目的に沿ったメッセージを表現するための最適な方法を検討する必要があると感じました。特に伝えたいメッセージは、フォントを変えたり色をつけたりするなどの工夫が必要です。 図解の新たな活用法とは？ このスキルは、可視化のシステムを作るときにも活用できると思います。また、経営に予算を取得する際や、今までの仕事の効果を示す場面でも役立つと感じました。これまではほとんど数字や表ばかりで説明していましたが、図を使う場面をもっと考えてみようと思います。 効果的な資料作成の構想 伝えるべき相手の目的を考え、正しく伝えるための資料の作り方の構想をまず描くことが大切だと思います。部下に仕事を説明する際には、イメージしやすいようにグラフやチャートを使うことを試してみようと考えています。どのような場面でこれを活用できるかをまずは考えてみます。

代表値の使い方は？ 代表値の計算方法として、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値のアプローチがあることを再確認しました。日常の業務では状況に応じて使い分けているものの、特に幾何平均は実際に計算する経験がなく、大変勉強になりました。また、データのばらつきを捉えるための標準偏差を使った比較も初めて試み、今後の分析に役立てたいと感じました。 分析結果はどう活かす？ 研修成績やサーベイ結果の推移やばらつきを把握し、傾向や特徴を見出すために、今回学んだ代表値の計算方法やビジュアライゼーションが非常に有効だと考えます。まずは、データを確認する前に、点数が上昇している場合と下降している場合の仮説を立て、その上で属性ごとに単純平均を用いて比較を行います。さらに、人事制度などとの関連付けを行う際には、特定の部署の比重を増やす加重平均や、前々回分のデータを反映した幾何平均を導入することで、目的に合った多角的なアプローチを実現し、仮説の検証や次の分析ステップへとつなげていきます。

任せ方はどう見直す？ これまでは、仕事を任せた相手のモチベーションやキャリアパスを具体的に考慮する機会があまりありませんでした。今後は、自分の考えに取り入れるとともに、人事部などと連携し、会社全体の体制に反映させていきたいと考えています。 依頼の先はどう広がる？ また、同僚や若手に資料作成などのタスクを依頼し、アドバイスを行う際には、単に仕事を円滑に進めるだけではなく、その先のキャリアパスも意識して取り組むことが重要だと感じています。このように相手の将来を見据えて支援することで、組織全体が活性化し、自分自身の評価も向上するのではないかと思います。 経験が未来を作る？ さらに、日頃から同僚や若手のバックグラウンドを把握するよう努めており、依頼した仕事の完遂が相手の経験としてプラスに働くと考えています。これにより、自然と次のステップとしてどのような選択肢があるのかが見えてくるでしょう。こうしたプロセスを会社の体制に組み込むことも視野に入れていきたいと思います。

原因は何でしょう？ 問題を解決するためには、原因をプロセスごとに分解して明らかにする方法が効果的だと実感しました。広告にかかる費用と表示回数だけで費用対効果を計算しても、課題解決には至りません。しかし、クリック数や申し込み数といったデータを加えて各割合を算出することで、具体的な解決策のヒントを得ることができました。 A/Bテストはどう？ また、業務では主に定量分析や可視化を中心に行っているため、これまで触れる機会の少なかったwebマーケティングで活用されるA/Bテストについて学べたことは非常に新鮮でした。 仮説、どう作る？ さらに、日々の業務でデータ分析や問題解決を行う際、どうしても過去の経験や周囲の意見に基づくストーリーに頼ってしまい、データ活用が十分にできていなかったことに気付きました。今後は、「What」「Where」「Why」「How」の各ステップや様々なフレームワークを活用した仮説の立案を取り入れ、より効果的な解決策を模索していきたいと思います。

学びはどこまで届いた？ 振り返ると、これまでの学びが身についていると実感しています。学んだ様々なフレームワークは今後も活用していきたいですし、必要なときには別の手法も調べて使ってみるつもりです。また、講義で強調された「言語化」「教訓化」「自分事化」という考え方はとても印象的でした。心に響いた一方で、実践できておらず面倒だと感じ、避けがちだったことを反省しています。 今後の方向はどうする？ 同じ時期に、ある国での技術開発を目の当たりにした経験から、自社がこれからどのような方向に進むべきかという疑問が自然と湧いてきました。これを機に、自分なりに戦略を考えてみて、今まで十分に理解していなかった会社の方向性と照らし合わせ、答え合わせをしてみたいと思っています。 実践するための工夫は？ 今後は、「言語化」「教訓化」「自分事化」を意識し、日々の業務の中で少しずつ実践できるよう努めたいです。これらの取り組みが、自分自身の判断基準を形成する大切な軸になると信じています。

パス・ゴール理論を活かす？ パス・ゴール理論は初めて学んだものでしたが、この理論を用いて「どんな仕事をどんな相手に任せるのか」をきちんと整理し、自分の行動を決める際のポイントを押さえたいと思いました。このプロセスを意識せずに行えるようになるまで繰り返し実践することも重要だと考えています。 部下対応は合ってる？ また、部下に応じて関わる態度や使用する言葉を変える必要性を強く感じました。特に、能力の高いスタッフには指示型よりも参加型で関わることが有効です。リーダーになりたての部下には支持型アプローチを、ある程度経験を積んだリーダーには支援型や達成型のアプローチで接する方針です。 実践の効果は？ 来週からは、SNS運用が苦手なスタッフには支持型アプローチを試みます。逆に、営業に関しては支援型アプローチで関わり、その効果を観察して評価したいと考えています。他の新人リーダーには、指示型で関わりつつ、今回学んだパス・ゴール理論も紹介しながら関わってみようと思います。