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理解 ✕ 認識

に関する学び

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分析のストーリーは？ 分析にはストーリーがあるという考えを強く認識しました。自分の分析では、What‐Where‐Why‐Howの各段階で一連のストーリーを明確に把握することが大切だと感じています。各段階のタスクが直前の段階とのつながりを持っているかどうかを振り返ることで、無駄がなく論理的な飛躍も防げるという点を、例題を通じて実践することで実感しました。 依頼対応のポイントは？ また、急な分析依頼に対応する場面でも、提供された情報だけでは問題本質（What）が十分に理解できないと感じた場合は、依頼者に直接確認するなど、問題の明確化に努めたいと思います。こうした確認を徹底すれば、Where以降の作業は自分の担当領域で適切に対処でき、正しい分析ストーリーに沿った有意義な解決策を導き出すことができると考えています。 今後の管理方法は？ 今後は、すべての作業においてWhat‐Where‐Why‐Howを軸に管理していきたいと思います。次に何をすべきかを判断する際、その選択肢についてじっくり立ち止まり、同じ段階の他の可能性がないか検討します。また、実施前にも一つ前の段階とのストーリーを再確認しながら、常に論理的で一貫性のある分析作業に努めていきます。

キャリアアンカーとは何か？ キャリアアンカーとキャリアサバイバルという二つの理論は、私にとって新しいものでした。講義を通じて学んだ結果、キャリアアンカーはこれまでの経験から似たフレームワークでマネジメントをしていたこともあり、馴染み深いものでした。一方、キャリアサバイバルについては、その目的とゴールの重要性は理解できたものの、提示された進め方に時間がかかると感じました。メンバーが自意識を持って取り組むためには、やり方に工夫が必要だと感じました。 キャリア相談での応用方法は？ キャリアアンカーは、現在メンバーと実践しているキャリア相談の一環として活用できそうです。まずは、自身のキャリアフレームワークとキャリアアンカーの8つの累計を照らし合わせて、自分やメンバーのキャリアの方針を明確にしてみるつもりです。 キャリアゴールの設定方法は？ メンバーとの目標設定の一部にはキャリアゴールの設定も含まれることから、自身のフレームワークとキャリアアンカーを組み合わせて、メンバー一人ひとりのキャリア目標のタイプを明らかにしてみようと思います。また、自分自身のキャリアアンカーを再認識することで、今後のキャリアプランの見直しもしてみたいと考えています。

デザイン思考はどう働く？ 私は、自社の業務効率や生産性を向上させるために、デザイン思考のアプローチを取り入れようとしています。施策を検討する際、共感は非常に重要なステップであり、実際、経験や知識のない分野でも観察やヒアリングを通じてエンドユーザーの立場から業務を理解することが、より適切な対策を生み出す基盤になると考えています。 急ぎすぎるリスクは何？ ただし、私の事例では、エンドユーザーが既に理解している業務の振り返りにとどまってしまい、次の具体的な検討段階へ早く進んでしまう危険性を感じています。そこで、共感プロセスをしっかり進めるためには、エンドユーザー自身にも共感の重要性を認識してもらい、具体的なメリット（例えば、既存業務の棚卸しなど）を実感させる工夫が必要だと思いました。 なぜ事前準備が必要？ また、観察やヒアリングを通じてユーザーの深層ニーズや課題を把握することは、デザイン思考の基盤を築くうえで欠かせないプロセスです。しかし、単に行動を追うだけであれば表面的な理解にとどまる危険があるため、事前の情報収集と明確な問いの設定が重要であると考えています。今後のコース受講を通じて、その下準備の進め方についてさらにヒントを得たいと思います。

場合に応じたゴール設定の重要性 業務において、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）の原則は理解していたが、実際にはゴールを重視し過ぎていたことに気づかされました。また、What Where Why Howといったフレームワークも頭では理解していたものの、実際の活用がうまくできていなかったと反省しました。これにより、もれなく分析する難しさを改めて認識しました。 漏れのない分析方法とは？ 私は業務プロセスの変革や改善のアセスメント、プロジェクト推進を担当しています。そのため、網羅的な影響の確認と、漏れのない分析が重要です。特に抽出する方法については慎重に整理し、誤ったアウトプットを防ぐことが必要であると再認識しました。 ヒアリングシートをどう改善する？ ヒアリングシートについては、ロジックツリー化してテンプレートとして使用していましたが、これを見直すことにしました。具体的には、粒度の確認を行いながら、シートを整理することが重要だと考えています。そして、現状、あるべき姿、理想とする姿を正確に区分けすることで、段階的なスケジュールの精度を高め、プロジェクト推進につなげたいと思います。

イノベーション普及の理由は？ 今回の学びでは、イノベーションが普及するための要因について理解を深めました。具体的には、従来のアイデアや技術に対する比較優位性、生活環境に無理なく馴染む適合性、利用者にとって理解しやすいわかりやすさが重要であると感じました。また、実際に試すことができる試用可能性や、採用されていることが周囲に明示される可視性も大きな要因だと実感しました。 バックオフィス業務効率は？ 現在の主たる業務は、バックオフィス業務の効率化と品質向上に注力しています。実際、実店舗や間接部門との連携においては、全社的な業務変革に対する抵抗感がある中、わかりやすさや適合性、試用可能性を意識したコミュニケーションが、業務の円滑な遂行に直結していると感じています。 部署移管の説明は？ また、既存業務を自部署へ移管する際には、新しい書式や使用方法についての説明が多く求められます。決まりごとや全社的な流れを伝えるだけでなく、相手が理解し納得するまで丁寧に説明責任を果たすことが、信頼関係の構築に不可欠だと再認識しました。 顧客志向はどうする？ 今後は、顧客志向の目線を重視し、相手が把握しやすい資料作成や説明会の実施に努めたいと考えています。

問題解決プロセスの理解を深めるには？ 問題解決のプロセスについて理解が深まりました。解決策の立案である「how」を先に考えてしまいがちですが、4つのステップに沿って進める習慣をつけたいと感じました。 ロジックツリー活用の可能性とは？ フレームワークのロジックツリーやMECEはこれまで使ったことがなかったため、仕事で活用してみたいと思いました。層別分解や変数分解は初めて耳にしましたが、分析手法を学ぶことで今後の業務に非常に役立つと感じました。 新規事業に必要な問題解決プロセス 実証実験で行うインセンティブ設計などにロジックツリーやMECEを利用できると感じます。また、問題解決のプロセス自体も、新規事業を作る上で非常に有効だと考えています。解決策にばかり目が行きがちですが、問題の本質や発生原因を改めて考えることが重要だと認識しました。 事業モデルをどう整理し直す？ まずは、現在の事業モデルを整理し直すことから始めようと思います。そして、あるべき姿と現状とのギャップを埋める施策になっているかどうかを見直します。また、ロジックツリーやMECEは日常でも応用できるため、日頃から積極的に使用し、業務でも自然に活用できるようになりたいです。

問題発見はどう進める？ 問題の原因を探るため、まずプロセスごとにアプローチする手法を学びました。その中で、A/Bテストを活用し、仮説を立てた上で実際に検証を重ねる方法が効果的であると理解できました。また、総合演習を通して、これまでの学習内容を振り返り、自分の知識を整理する貴重な機会となりました。 仮説検証は効果的？ データ分析においては、目的を明確にし、分析に入る前に仮説をもつことの重要性を再認識しました。分析プロセスを着実に進めるとともに、効果的な切り口でデータを把握することが求められると感じています。取り組んでいるサービスのユーザ活用場面を拡充するためには、利用シーンをプロセスに分解し、それぞれを検証した上で改善策を策定することが必要です。 分析の進め方は？ 具体的には、各プロセスに対して適切なデータを条件を揃えて抽出し、抜け漏れなく検証を進めることが求められます。改善策を検討する際には、複数の選択肢を根拠に基づいて検討し、基準を設けることで効果的な施策に絞り込むことが重要です。また、分析作業は複数のメンバーで進めるため、作業開始前に目的や意味合いを共有し、各メンバーが同じ認識で取り組むことにも留意すべきだと実感しました。

マーケティングとは何か？ 顧客に対して何を伝え、相手の立場に立ってどのように提案するかについては意識していましたが、改めて「マーケティングとは何か」という定義から学ぶことで、私の考えがまだ狭かったことを認識しました。魅力を伝える際には、その魅力を正しく相手に認識してもらえるようなサイクルを作ることが重要です。そのためには、自分の価値観だけでなく、相手にも理解してもらえる共通の定義や認識を持つことが大切だと再認識しました。 学びをどう生かす？ この学びを生かせる場面としては、組織内での課題解決への提案や、組織外に向けた企画立案が挙げられます。自分の考えと相手がいる中で、どのように進めれば良いのかを考える際に、自分の考えやビジョンを提案するためには、相手に正しく共感してもらうことが大切です。今回のマーケティングのスキルは、そのような場面で活用できると感じました。 イシューの特定と課題設計 具体的には、まずイシューを特定します。現在の現状がどうで、課題は何か、そしてその課題が存在する際にはどのような状態を目指すべきかを設計します。誰に、何を、どのように伝えていくべきかを考え、必要に応じて絞り込みを行いながら全体図を描いていきます。

理想と現状の違いは？ 問題解決では、まず理想の状態と現状のギャップを定量的に把握することが重要だと再認識しました。現状を正常な状態に戻す対策と、ありたい未来の実現に向けた解決策の2つの視点が必要であることを確認しました。 ロジックとMECEはどう？ 今回の学習でロジックツリーとMECEの考え方について改めて学ぶ機会を得ました。これまで自己流になっていたロジックツリーを正しく再理解できたのは大変有意義でした。また、MECEの手法により、漏れや重複を防ぐことの大切さを実感しました。普段の業務では口頭だけで場合分けを行い、チーム内に認識のズレが生じることもあるため、今後はロジックツリーを活用し視覚的に共有するよう努めたいと思います。 分析の壁はどう？ 一方、日常の業務においては、数字を追いかけ原因を探る分析作業が少ないため、新たに異動してくるメンバーが「分析」という言葉に戸惑うケースも見受けられます。演習問題の形式では対処できても、実際の業務課題にこの手法を効果的に結びつけるのは難しいかもしれません。そのため、全体像を把握しながら論理的思考を実践し、可能な限り定量化して原因を追究する問題解決のプロセスを指導していく必要性を感じました。

問題の実数把握の重要性を再認識 問題や現状を実数で把握することの重要性を再認識しました。現状の問題を理解した後、アイディアを整理する手法としてロジックツリーとMECEを学びました。以前からロジックツリーの存在は知っていましたが、2つの種類があることは新たな発見でした。また、MECEについては、社内での係数の分類方法を見ると、元々MECEを意識して分析目的で分類が形成されていると感じ、既存の分類の意義を再確認できました。 数字化の意識をどう高める？ 現状や問題を日常的に数字にしていますが、今後はさらに意識的に行おうと思います。MECEについては、大項目で終わらせることがあるので、階層を意識する必要があると考えています。この分野において、AIも進化してきているので、検討するべき項目の洗い出しにおいて、効率的かつ網羅的であることを意識したいと思います。 ロジックツリーとAIの活用 問題の数字化や目標達成までの数字化、対策に対する数値的感覚の共有が重要です。ロジックツリーの階層を意識し、さらなる分類方法の可能性を追求し（「このポイントを分類する方法はあるか？」という問いを持つ）、AIを活用して網羅性の向上を効率化させたいと思います。

決算書から何を分析？ 今回の学習を通して、決算書から企業の資金調達方法、コスト構造、利益の拡大メカニズム、そして固定費の大きさなど、経営戦略や特徴が多角的に読み取れることを改めて実感しました。単なる数字の羅列ではなく、その背後にあるビジネスモデルや企業の価値観を想像しながら分析する力が非常に重要であると感じました。決算書は、企業経営の実態を「見える化」する基礎資料であり、企業理解の土台だと再認識しました。 企業情報をどう活かす？ 今後は、新聞や業界紙などの情報源に積極的に接し、さまざまな企業の経営情報に触れる機会を増やしていきたいと考えています。さらに、興味を持った企業の決算書を自ら確認し、分析することで、競合他社の財務状況や市場全体の動向を客観的に把握し、企業の立ち位置や戦略策定に役立てることを目指します。 財務分析のコツは？ また、企業の決算書を取り寄せ、財務数値や構造を比較・分析するプロセスから学びを深め、得られた結果をもとに上司や経営層に提案できるような準備を整えたいと思います。継続して分析に取り組むため、毎月新たに一社以上の企業資料を読み込み、実務に結びつける努力を重ねながら、経営視点を確実に養っていく所存です。

ライブやグループの難点は？ WEEK６のライブ授業では、WEEK１からの振り返りができたものの、まだ基本的な知識が十分に定着していないと感じました。グループワークで自分の意見を述べる際、思いついたことをうまく言葉にできず苦労した場面もありました。「分析は比較なり」や「視覚的にデータの効果的な見せ方」といった考え方の重要性を再認識し、基本的な知識の定着と実務での活用を継続して、熟練度を高めていきたいと思います。 分析と戦略はどう？ 私は現在、グループ全体および各店舗のデータ分析や戦略策定を担当しており、来年度の計画立案の時期に入っています。今回の学びを最大限に活用し、戦略立案や目標設定に反映させるとともに、各店舗でのデータ収集、分析、そしてそのデータに基づく戦略立案に生かしていく所存です。 次の学びはどう進む？ 今後は、データアナリティクス入門で学んだ知識をしっかり定着させるため、「定量分析の教科書」を活用して理解を深め、実務での活用を通じて実践力を向上させていきます。また、4月から受講するクリティカルシンキング入門を通して、客観的かつ多角的、論理的な思考力を養い、データ分析や戦略立案に役立てたいと考えています。