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考える

に関する学び

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数字分解の大切さは？ 今回の講義では、数字を分解して考える方法や、さまざまな切り口を試し、定義を明確にしてMECEの考え方を適用する手法を学びました。普段あまり意識してこなかった視点から、改めてデータを多角的に検討することの大切さを実感し、新たな気づきを得ることができました。特に、数字に苦手意識があった私にとって、グラフに少し足して割合を示すなどの工夫が、問題点の発見を助けてくれると感じました。 採用データは何見る？ また、採用に関する応募者のデータを、自身で分解し、多角的に検討する重要性にも気づかされました。これまでは、採用媒体の営業担当からの数字の共有を受けるだけでしたが、自分でデータを操作し、さまざまな属性からボトルネックを見つけていく試みは非常に有意義でした。今後は、これまでの採用データを自分なりに細かく分解し、現状の強みや弱みを洗い出して、次の募集掲載の対策に生かしていきたいと考えています。 継続的な対策は？ 一度の検討に留まらず、継続的にデータを分解し、数字に基づいた対策を立案できるよう努めていきたいと思います。

現状はどう整理する？ 戦略を考える出発点は、まず内部と外部の現状を俯瞰して整理し、正しく把握することにあります。実際の事例から、私たちは目の前の出来事や直近の経験に影響され、偏った見方をしてしまうリスクがあると実感しました。そのため、フレームワークを活用して抜けや漏れなく現状分析を行う重要性を再認識しました。 業界状況をどう見る？ また、PEST分析を用いて業界全体が直面する状況を整理し、その上で3C分析を通じて今後の勝ち筋を見出すことに大きな可能性を感じました。中長期的な戦略を立案する過程では、バリューチェーン分析を活用し、自身が所属する製造部門が提供しているユニークな価値について深く考える機会となりました。 分析実践はどう進む？ 具体的には、PEST分析を実施して税制の変化などの業界に影響を及ぼす要因を整理し、その影響を製造部門における各プロセスに反映させる方法を検討します。また、バリューチェーン分析の実践例を参考にしながら、どのような付加価値が生み出されているのかを体系的にまとめることで、今後の戦略立案に役立てたいと考えています。

知識だけでは足りない？ ライブ授業の録画を見て、改めて学びが深まったと感じました。特に最後に先生が言った、「知識を得るだけでは駄目で、自分の頭で考えなければ身につかない。とはいえ、学びを止めてしまうと独断に陥る」という言葉が印象的でした。忙しさを理由に学ぶ機会を持たなければ、自分の経験だけでしか考えられなくなるのではないかと、少し不安を感じました。 本当の学びは何？ 改めて学ぶことの重要性を考える機会となりました。 問いは何で始める？ 課題の改善策を考える際には、まず問いを立て、問いを忘れないように広い視野を持って検討することが大切だと考えます。対象によって検討内容は変わるかもしれませんが、問いや軸を忘れずに思考することが重要です。 チーム方針はどう？ 来年度のチームの基本方針を検討しています。再来年度の変革に向けて、何を変え、何を変えないかを精査する必要があります。よりモチベーション高く取り組めるよう、目標設定や教育機会（研修など）についても今までのやり方を踏襲するだけでなく、広い視野で多角的に検討していきたいと考えています。

基本的な考え方を学ぶ 本講座を通じて、考え方の基本や手法を学びました。特に重要だと感じたことは以下の3点です。 第一に、考え方は偏りが出やすいということ。次に、考え方を広げるためにツール（ピラミッドストラクチャーやMECEなど）を使用すること。そして第三に、客観的に見て本当に正しいかを確認することです。 直感よりも分析を重視 これからも忘れないでいたい点は、直感ですぐに動くのではなく、きちんと立ち止まり、分解して考えることです。これは特に、同僚や上司、取引先への企画や提案、ディスカッションやコミュニケーションツールでのやり取り、そして抽象的な問題が発生したときに意識して行動していきます。人に正しく伝えることが最も重要だと考えています。 クリティカルシンキングの実践 今後始めたいこととしては、クリティカルシンキングのインプットを継続することです。逆に、何事もいきなり清書から始めることを止めたいと思います。そして、クリティカルシンキングのアウトプットを続けていきたいです。 これらを引き続き実施することで、効果的に活用していきます。

「分析は比較なり」とは？ 「分析は比較なり」という言葉が強く印象に残りました。これまで、分析を行う際にはひとつの情報やデータから何かを導き出そうとすることに注力しがちでした。しかし、適切な対象と比較を行うことが重要であることに改めて気づかされました。データ加工が目的化し、肝心な分析がおろそかにならないよう、「何のための分析なのか」を明確にすることが大切だと学びました。 採用戦略にデータ分析をどう活かす？ また、この知見は顧客企業の採用戦略を考える際にも活用できると感じました。顧客が抱える採用課題を解決するためには、現状データ（求職者の動向や志向性など）をもとにボトルネックを分析する必要があります。目標と現状の差を正確に把握するために、今回の学びを活かしてデータ分析を行いたいです。 自分なりの仮説が鍵？ さらに、顧客の課題に対して自分なりの仮説を立てること、分析の目的を明確にすることを意識していきたいです。採用市場は日々変化していますが、その変化を「仕方がないこと」と捉えるのではなく、変化の原因や市場の動きを常に考えていくことが重要です。

学びをどう活かす？ 実際にロールプレイを経験する中で、学んだ知識をどのように活かしていくかについて改めて考えることができました。人は多様な価値観を持ち、感情も変動するため、どんな知識や接し方にも限界があると実感しています。しかし、日常から信頼関係を築いている相手や、同じ知識を共有している相手との関わりは、お互いにより良い関係を育むために重要だと感じました。 支援型営業とは？ リーダーとしてだけでなく、営業としての場面でも、この学びは非常に実践的だと思います。営業の基本は支援型のアプローチであると考えており、エンパワメントの考え方を取り入れることで、相手自身が自らの判断で製品を選び、活用する環境を作ることが可能になると感じています。理想的ではありますが、今後も目指すべき姿だと考えております。 多職種交流の効果は？ また、さまざまな職種や立場の方々と意見を交わすことで、学びがより一層深まり、効率的に知識を吸収できたと実感しています。次にどのような視点で、どのような学びに取り組むのか、具体的な考えがあればぜひとも検討していきたいと思います。

何故課題意識は必要？ 分析の目的や課題意識を明確にすることで、日常の業務だけでなく、普段目にする分析データについても「なぜ？」と考える習慣が身につきました。例えば、ニュース記事で医師不足が取り上げられる場合、その背後にある分析の意図や解決すべき課題を自分なりに考察するきっかけとなりました。 施策評価はどう？ また、業務で複数の施策を企画・実行する中で、効果を評価するための分析が重要だと感じています。中長期的な戦略の実行に際し、連続性のある施策を実施するためにも、小さな施策のブラッシュアップを繰り返す必要があると考えています。たとえば、アプリへのログインプロセスを細かく分解し、特に初回ログイン率の向上に向けた分析を進めています。 情報取得は万全？ さらに、戦略立案の段階から必要な情報やデータが適切に取得できているかを精査し、取得できていないデータにはタグ付けなどの対応を実施して、常に分析が可能な状態を作り上げています。同じ条件で定期的にログの確認やレポート作成を行う仕組みを整備することで、継続的な定点観測が可能になりました。

基本と実践の関係は？ 財務諸表について学ぶ中で、新鮮に感じたのは、その内容が一方で教科書的な基本を持ちながら、ケースバイケースでの解釈が求められる点です。これまでは決まったルールを覚えることが主だったように思いますが、財務諸表を深く理解し、その意味を自分自身で考えて最適な解釈を導き出すことが学びとなりました。 どこに配置すべき？ 具体的には、各勘定科目をB/S（貸借対照表）やP/L（損益計算書）のどこに配置するのか、その理由を常に考えるようにしています。また、財務諸表の構造と自社事業や市場との共通点を意識して関連性を探ることも大切です。さらに、事業を顧客、提供する価値、価値の提供方法、資源という観点からも捉えてみたいと思っています。 戦略はどう組み立て？ 決算が近づく中で、社内で目標利益を達成するためにどのような戦略が立てられているかを、財務諸表の視点から理解しようとしています。私の部署は支出を伴う部門ですが、コストセンターとしての役割とプロフィットセンターとしての立場を意識し、業績への影響を考えていきたいと考えています。

問題解決のプロセスとは？ 問題解決のプロセス、What、Where、Why、Howについて学びました。私は前職でQC的な問題解決を学び、問題やボトルネックの特定、「なぜなぜ分析」、計画、アクションのような手法で考える癖があり、今回学んだ内容と似ている部分が多いと感じました。しかし、元の思考フレームワークに戻りがちな自分を再認識しました。 フラストレーションを解消するには？ データ分析や見える化は行っているものの、仮説の検証や具体的なアクションを自発的に行っていない部署の現状にフラストレーションを感じています。おそらく、具体的なアクション（How）を実行できないと諦めているために、根本原因（Why）の追求が疎かになっているのではないかと考えています。 新たなシナリオ作成と実践法 今回学んだことを基に、「How」を実行できると仮定してシナリオを作成し、実践してみたいと思います。また、一連のプロセスを効率的に進められるよう、自身をトレーニングし、さらにBIツールやPythonを活用して知見やスピードを向上させる手法を学びたいと考えています。

規模経済を探るのは？ 本講座を通じて、まず「規模の経済性」について学びました。固定費と変動費の分析を正確に行わないと不経済に陥る可能性があるため、コスト構造の把握が非常に重要であると実感しました。 習熟進展はどう考える？ 次に「習熟効果」に関して、累積的な生産性の向上がコスト削減に寄与する一方、経験や知見が一定の段階に達すると効果が薄れる可能性があるという点を学び、業務改善のタイミングを見極める大切さを感じました。 範囲効果は何か？ また「範囲の経済性」では、既存の資源を他の事業にも活用することで、個別に行う場合よりも効率的にコストを削減できることに気づかされました。技術投資のシナジーを活かし、新規事業の検討につなげる視点が印象に残りました。 ネット未来はどう？ 最後に、「ネットワークの経済性」については、参加者が増加するほど利便性が向上し、実際のフィードバックが大きな効果を生む仕組みがあることを学びました。現状、SNSなどの活用が十分でないため、今後の展開に向けてネットワーク利用の検討が必要だと感じました。

フレームワークの効果は？ ゼロベースで仮説を立てるより、フレームワークを用いることで視点が広がり、仮説の網羅性が向上すると感じました。これまでは感覚に頼ってひとつの答えに固執することが多く、思考が止まる場面もありました。しかし、実践演習では３C４Pを活用することで、問題に対して一歩踏み込んだ考察ができるようになりました。 データ収集の意義は？ また、仮説検証においては、自分に都合の良いデータだけでなく、比較のための情報を収集する重要性を学びました。反対意見を含む情報をも集めることで、仮説の説得性が高まりました。提案する側とされる側では視点や優先順位が異なるため、複数の仮説を持つことが必要だという考えにも納得できました。 目的と結論の整理は？ さらに、仮説には問題解決だけでなく、目的や時制で整理される結論の仮説があることを知りました。問題解決のプロセスであるWhat、Where、Why、Howという問いは、日々の目標設定において部下との面談で活かされ、お互いに何が問題で何に取り組むかを具体的にすり合わせることができたと実感しています。

目標意義はどう伝える？ 目標を設定する際は、成功基準を明確にするだけでなく、その目標に込められた意義についても自分自身で納得することが重要です。達成しなかった場合には誰が困るのか、あるいはどのように会社や社会に貢献できるのかを考えることで、目標への意欲が高まります。また、計画策定の際には6W1Hの視点を取り入れ、これをチェック項目として活用することで、論理的かつ具体的な計画を立てることが可能になります。 依頼内容は伝わる？ 仕事を依頼する際は、依頼された本人が内容や目的を十分に理解し、わかった、できる、やりたいという状態になっているかを確認することが大切です。特に、複数のタスクを同時に抱えている場合は、新たな仕事に対して「できる」というイメージが持ちにくくなります。そのような場合には、タスクを分解し、他の人に委譲できる部分を整理することで、作業の遂行がしやすくなります。さらに、期初に共有した目標については、具体的な達成基準に加え、その意義をメンバーの成長や会社への貢献と関連づけて改めて説明することが、全体のパフォーマンス向上につながります。