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考える ✕ 方法

に関する学び

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文章構成での重要なポイントは？ 文章構成の難しさを改めて学びました。以下の4点を今後の文章作成の際に注意したいと思います。 まず、①文章作成の際には、主語と述語を明確にすることが重要です。日本語では主語を省略しがちですが、明確にすることで読みやすくなります。次に、②一文を長くしすぎないように心がけます。一文は1行以内に収めることで、読みやすさが向上します。また、③ひとつの言いたいことに対して複数の理由づけを考えます。話を伝える相手にとってどの理由を伝えることが効果的かを考え、文章を構成します。最後に、④文章をいきなり書き出すのではなく、言いたいことの全体像をまず考えることが大切です。結論を支える要素を複数考え、文章化します。 実践するための具体的な場面は？ これらのポイントを特に以下の場面で意識します。例えば、先輩社員や上司への相談では、自分の主張とその根拠を論理だてて説明できるようにします。また、メール作成時には、一文を長く書きすぎないようにし、主語と述語を意識しながら、文章をコンパクトにまとめることを心がけます。カウンセリングにおいては、相談者が迷っているポイントを考え、こちらが伝えたいこととその根拠を複数考えた上で、相手に合った内容を文章にして伝えるようにします。 継続的な学びの方法は？ 今回の学びを改めてノートにまとめ、職場で確認できる状態にしておきます。また、先輩や上司への相談の前には、ピラミッドストラクチャーを利用し、主張したいこととその根拠を図式化してから話す順序を考えます。さらに、メールを作成した後に一度客観的に見て、長すぎる文章がないか、主語と述語が繋がっていないか、相手目線に立ってチェックすることを習慣にしたいと思います。 以上が今回の学びと今後の実践方法です。

なぜ報酬だけじゃない？ モチベーションを上げるためには、まず相手のやる気スイッチがどこにあるのか把握することが大切だと感じました。そのため、衛生理論、動機付け要因、欲求五段階説といったフレームワークを意識し、相手が何を求め、不足しているのかを見極めるよう努めたいと思います。報酬（金銭的インセンティブ）についても、一定の効果はあるものの、一定以上ではモチベーションに大きな影響を及ぼさないことから、称賛や承認など、すぐに始められる方法の重要性にも気づきました。 どうして振り返る？ また、仕事の振り返りに関しては、業務が終わったらそのままにしてしまうことが多かったですが、リーダーとしてメンバーの振り返りをサポートするために、より良い仕組み作りを目指したいと考えています。まずは自ら率先して良い面を伝え、相手に自分の言葉で語らせて気づきを促すことの重要性を改めて認識しました。 どうして記録が役立つ？ 9名のチームメンバー各々のモチベーションの違いを踏まえ、日々観察してそれぞれの特徴をカルテのように記録することに努めます。フィードバックの場面は半期に一度にとどまらず、月1回のミーティングなど、相手の言葉を引き出す機会を増やしていく予定です。 自分自身の経験やアドバイスの欲を控え、メンバーが何にモチベーションを感じるのか、やる気の源泉はどこにあるのかを深く考えることが、チーム運営において最も重要だと思います。日々の業務のなかでメンバーをよく観察し、フィードバックに役立つ記録をつける習慣を作ります。プロジェクト終了後はまず称賛やねぎらいの言葉をかけ、その後で気づいたポイントや改善点を、メンバー自身の言葉で語らせるようにします。相手から話を引き出すための根気強さが大切であると常に意識していきます。

数字の意義は何？ 数字にただの数値以上の意味を持たせるための第一歩として、数字を分解して理解する方法を学びました。最初に全体像を捉え、その後に複数の切り口で分解することで、数字の意義や解像度を高めることができるという点がとても印象的でした。 実践で何を感じた？ 実際に手を動かして作業を進める中で、たとえ重要な意味が見いだせなかった場合でも、「意味が見いだせなかった」という結果自体が大切な情報となることに気づきました。こうしたプロセスを通じて、思考の過程を明確にすることの意義が強調されていました。 フレームワークはどう？ また、MECE（もれなくダブりなく）のフレームワークが、層別分解（足し算の考え方）、変数分解（掛け算の考え方）、フロー分解という3つの視点で数字を整理する際に非常に参考になると感じました。このフレームワークを実践することで、より明確に数字の背後にある意味を読み解くことができました。 業務での成果は？ 業務面では、事業目標達成に向けたKPI設計やPDCAサイクルのチェックにおいて、数字の分解が役立っています。日々の進捗確認やボトルネックの特定にこの手法を活用することで、マネージャーとしての視座を高め、部下に新たな気づきを提供する場面が増えました。 顧客の課題は？ さらに、顧客のニーズや課題の解像度を上げる際にも、数字や状況を複数の切り口で分解して考えることで、問題の原因や改善策を明確にすることができます。例えば、直近の目標に対してKPIがもれなくダブりなく設定されているかのチェックや、カスタマーサクセスプランの再設計、個人目標の複数の切り口でのアクションプランの検討、そして部下のレビュー時に異なる視点を提供することなど、具体的な取り組みが挙げられます。

数字を視覚化するポイント 数字の分解について、私は4つの大きな学びがありました。 第一に、数字を目で見るだけではその差が分かりづらいという点です。グラフにして視覚的に確認することで、数字の差や傾向が見えてきます。また、複数のデータをグラフ化して掛け合わせて見ることにより、それまで見えていなかった部分も知ることができます。 グラフ作成のコツは？ 第二に、グラフを作成する際に機械的に5や10で刻んでしまいがちですが、そのグラフの目的に合わせて刻み幅を考えることが重要です。顧客層であれば、学生と社会人を意識した年代で分けるなどの工夫が必要です。 多様な切り口で分析するには？ 第三に、数字を様々な切り口で分解することで傾向をより詳しく知ることができます。逆に、細かく分解しないまま分析を行うとミスリードにつながる可能性があります。 MECEの活用法を知る 最後に、MECEを使って漏れなくダブりなく分解することが大切だということです。まず全体を定義してから、目的に合わせた分解方法を考えることが必要です。 さらに、留学プログラムの参加者の分析（地域別、性別、年齢別、分野別など）や助成金の配分、アンケートや提出物の回収の際の分析（期日までに全員回収するのは難しいため、回答期日の分布を分析して効果的なリマインドタイミングを導き出す）にも、今回学んだ数字の分解方法が活用できると感じました。 学びを実践でどう活かす？ 今週学んだ内容を改めてノートに書き起こし、職場で確認できるように目に見えるところに置く。実際に数字を分析する機会はなかったが、1つの留学プログラムで複数の切り口を考えて分解し、得られた結果を同僚と共有することで、実践的なスキルアップにつなげることができると思いました。

具体的な意図は？ 最近、仕事関係の方からいきなり「上手くなったよね」と言われたとき、何が上手くなったのか具体的な説明がなく、私自身「誰が？何が上手くなったんですか？」と問い返すことがありました。普段、友人や知人との会話ではこのようなやりとりも楽しめるかもしれませんが、忙しい仕事の現場では、意図が一度で伝わる具体的な質問が求められると実感しました。会話は前後の流れや状況の中で成り立つため、言葉だけでなくその背景や前提条件を含めて伝えることが、相手の理解を助ける上で重要だと感じました。 客観性を保つには？ また、設問に対する結果と自分の答えがまったく真逆であった経験から、どうしても自分の立場や視点に偏って物事を見てしまう傾向に気付かされました。相手が何を求め、どのような状況でどうあるべきかを考える必要があると痛感しています。 要点はどう伝える？ さらに、見たことや聞いたことをそのまま描写してしまうと、経緯ばかりを説明してしまい、「話しが長い」「何が言いたいのか分からない」という印象を与えてしまうことに気付きました。だからこそ、説明する前に「相手は何を知りたいのか」を考え、描写にとどまらず端的に要点を伝えるよう努める必要があると感じています。また、ピラミッドストラクチャーを用いることで、情報を理論的に整理できるため、受け手のストレスを軽減し、誤解が生じにくくなるのも大きなメリットです。 さらに、「結論」と「根拠」をセットで伝えることで、相手に納得感を与えることができると感じたため、今後のミーティングではこの点を意識して話を進めていきたいと思います。毎日のミーティングを通じてこの方法を実践し、数字を加えることでさらに説得力のある資料作成やプレゼンテーションにつなげていくつもりです。

問題解決の基本ステップは？ 問題解決は段階的に考えることが重要です。まずは「What」として、何が問題なのかを明確にし、あるべき姿と現状を把握し、これについて周囲と合意を取ります。「Where」では問題がどこにあるのかを特定し、「Why」ではなぜその問題が起きているのかを分析します。そして「How」では、問題をどのように解決するかを考えます。 ロジックツリーで何が変わる？ ロジックツリー（MECE：もれなく・だぶりなく）は、問題を解決する際のWhere、Why、Howの各段階で有効に活用できることがわかりました。これを様々なシーンで使えるように、もっと積極的に取り入れていきたいと考えています。 問題をどう分解するか？ 問題を分解する方法には、層別分解と変数分解（掛け算）の2つがあります。これまで意識して使っていなかったので、状況に応じてこれらの方法をうまく引き出せるようにしたいです。 共通認識をどう持つ？ 計画やあるべき姿が明示されていないケースが多くあります。このため、まずロジックツリーを使って問題を以下のように切り分け、可視化し共通認識を持つことが大切です。解決策を提案する際にも、すぐに実現可能なことだけでなく、様々な解決案を考慮し、長期的に良い方向に進むための基礎となる資料を作成していきたいです。 MECEをどう活用する？ また、数値データでない分析においてはMECEを意識し、作業に取り掛かる前にWhatやWhereに時間をかけることが重要です。変数分解も選択肢として考慮し、「分析の本質は比較であり、意思決定のためのものである」という点を忘れずに実践していきます。今後は部下に教えることも視野に入れ、データを整理しながら作業するように心がけたいと思います。

戦略的思考の本質は？ 「戦略的思考」とは、適切なゴールを定め、そのゴールに向かって最速かつ最短のルートを描いて到達することを目的としています。これは仕事や日常生活においても自然と実践されていることであり、そのような例を考えることで経営戦略がより身近なものと感じられます。この手法は社内でも効果的に利用できるでしょう。 演習で気付いた点は？ 実践演習での設問1について、考えたつもりでしたが、「再考した方が良い」というAIからのメッセージがありました。この経験を通じて、今後の学習においてどのように改善できるかを考えていきたいと思います。 目標の具体化は？ まず、目指すべきゴールを明確にすることが重要です。例えば、将来どのような組織にしたいのかを明確にし、それを来年の組織目標に反映させます。これは現在の組織に課せられた役割を理解し、将来の組織像と結びつけた目標を策定し、社内で共有することから始まります。 やるべきことは何？ 次に、何を行うべきか（やるべきこと）と何をしなくて良いか（やらなくて良いこと）を明確に選択します。自組織の業務内容を正確に設定し、必要なタスクのみを選択し、顧客対応や製品開発においてもその意義と方法を整備し、業務の効率化を目指します。 独自性をどう発揮？ さらに、他社が真似できない独自性を持つことも重要です。例えば、顧客の声を効果的に収集し、常に顧客の意見を反映させる仕組みを整備することで、製品開発や顧客対応において独自の強みを発揮します。そして、その強みを社外にも積極的に情報発信し、社会貢献の一環として市場の活性化に努めます。 このような取り組みを通じて、自組織および顧客を巻き込んだ社会貢献活動を推進し、国内市場において更なる成長を目指します。

P/LとB/Sの違いは？ P/Lは売上と利益を把握するためのものである一方、B/Sは会社の状態を把握するものだと理解しました。P/Lの当期純利益はB/Sの純資産となり、それが資産の安定性に寄与します。そのため、当期純利益が赤字の場合、資産の減少や負債の増加が見込まれることになります。また、負債や純資産はお金の集め方であり、資産はお金の使い方であることも学びました。 お金の使い方はどう？ 具体的な例では、コンセプトの実現というお金の使い方を考える際、返済可能範囲を含めたお金の集め方の現実性を想像することができます。これにより、B/Sの構造を理解できるようになりました。 利益と体質の関係は？ 次に、自社や他社のB/Sを確認し、その企業の体質について想像してみる課題がありました。P/Lで黒字、または赤字だった場合にB/Sにどのような影響が出るのか、また、大きな固定資産を抱えた場合の資金調達方法を事業体質をもとに考察することが求められます。さらに、ベンチャー企業が特定の機関から資金調達を行った際に、これがB/Sにどのように反映されるのかという点についても考えるようになりました。 返済と投資はどうなる？ また、自社のB/Sが事業コンセプト通りになっているかを確認したり、1年以内に返済が必要なものと現金化が可能なものを見比べ、企業の健全性を確認することが重要です。さらに、大規模な投資や損失がB/Sにどのように影響し、P/Lにどのように記載されるかを確認することが推奨されています。 資金の動向をどう見る？ 最後に、固定資産と流動資産を比較し、資金の動きが激しいのか少ないのかを確認することも学びます。これにより、企業の財務状態をより深く理解することが可能になります。

現金の動き、どう感じる？ 「現金として出入りしやすい順」に並んでいるという視点を知ることができたのは、大きな発見でした。現金の出入りがしやすい（1年以内）ものを「流動」、出入りがしにくい（1年以上）ものを「固定」と考えるのも、個人的には非常に共感できるポイントでした。 企業のB/Sはどう？ 事例として紹介されていた具体的な企業名を挙げることは避けますが、固定資産の多い企業において、事業の特徴がその企業のB/Sから読み取れるのは興味深かったです。特に、鉄道会社や不動産会社の固定資産が大きな割合を占めることを考えると、他の同業他社と比較してみたくなります。 流動計上、納得できる？ また、買掛金など営業サイクルに含まれる資産・負債を流動とする考え方も、1年以内に現金として出入りするものとして理解しやすく納得しました。 B/S活用場面は？ ①B/Sを現実の場面で活用するイメージがまだ明確にできずにいます。例えば、M&Aのニュースがあった際、買われる企業のB/Sを見て、純資産とのれんの程度を確認し、その買収額が妥当かどうかを掴むのに使えるかもしれません。 買収の価値は？ ②また、買収先を検討する際、その企業の価値やシナジーを考える上で、妥当な買収額をイメージするための参考にしたいです。 業界分析、進む？ 11月中に、人材業界の競合他社のB/Sを5社確認し、各社の資産・負債における流動・固定、純資産の割合の違いを比較してみる予定です。さらに、建設業界とエネルギー業界についても、それぞれ5社の特徴を調べてみようと思います。仮説としては、人材業界は、特定の企業と純資産の割合が近いとされ、建設・エネルギー業界は、特定の企業と固定資産の割合が似ていると考えています。

比較対象を誤解することの影響は？ 分析の基本は比較にあります。特に、比較する対象が「類似性の高いもの同士（Apple to Apple）」であることを意識する必要があります。これまで自身で行ってきたデータ分析において、その認識が誤っていたと感じました。しばしば「異なるもの同士（Apple to Orange）」を比較しようとしていたことに気づいたのです。 データ作成の目的を明確にするには？ また、データ作成の際には、まず「目的」を明確にすることが重要であると学びました。ライブ授業で問題に取り組んだ際、大切なポイントを見落としていたことがありました。今後、データ分析を行う際には、まずその分析の目的を再確認し、その上で分析を進めていきたいと思います。 仮説を線で考えることの重要性 さらに、仮説立てに関しても、全体像を広く理解し、点ではなく線で考えることが重要です。これにより、いくつかの仮説をより具体的に報告できるよう努めたいと思います。特に、SEOに関わる数値分析や会員登録までのユーザー動線の見直しに活用できると感じています。 効果的なデータ分析方法とは？ データ分析の目的としては、以下の点に注意したいと考えています。 ・さまざまなタイプのデータの特性と、陥りがちな分析の落とし穴に注意する。 ・定量データを用いた分析の重要性を認識し、その活用を図る。 比較と改善のためのディスカッションの重要性 最近は、コンペティターのメディアとの比較や、ユーザー登録導線の参考メディアやランディングページと自社サービスの比較を十分に行えていませんでした。これを改善するため、チームメンバー全員でグループディスカッションを行い、検証結果を導き出す方法を取りたいと思います。

どんな仮説が必要？ 仮説とは「ある論点に対する仮の答え」であり、答えである以上、いい加減な内容では通用しないと実感しました。どのような仮説を立てるかが極めて重要であり、良い仮説を構築する方法について疑問が生じました。 原因をどう究明？ また、課題解決の仮説は、単に「どこに問題があるか」と考えるだけでなく、問題箇所が特定できた場合でも、その原因を十分に掘り下げるプロセスが不可欠であると感じました。徹底した分析によって、問題の本質に迫ることが大切だと思います。 反論はどう除外？ さらに、仮説はそれ自体以外の反論を排除しながら構築すべきだと考えます。まずは対象となる事象（What）を明確にしたうえで、問題の所在（Where）を適切に分解し、抜け漏れのない形で仮説を立てないと、説得力を持った論点整理は難しいのではないかと感じました。 対応をどう構築？ 加えて、ある事象に対して対応時間が長期化しているという問題を例に考えると、What自体は把握できているものの、問題の具体的な所在（Where）に対する仮説が立てられていない現状があります。問題点をMECEに分解しながら仮説を検証するためにも、現場の実情を踏まえてまずは動いてみるというアプローチも一つの方法ではないかと思います。 試行で見える答え？ こうした見解から、動きながら仮説を立ててみる方法が有効なのか、またその過程で優れたインタビューの実施にも注力する必要があるのではないかと考えています。同じように、受講している皆さんもどこに問題があるのか（Where）の見極めに悩まれているのではないでしょうか。まずは実際に動きながら仮説を試してみることが、より良い解決策へとつながると感じました。

問題解決の新しいアプローチとは？ 「What」「Where」「Why」「How」のステップについて、私はこれまで問題解決を漠然とした情報から考えていました。しかし、本講座でこの方法を学んだことで、漏れなく深く考えることができると感じ、印象に残りました。 問題解決には「あるべき姿」と「現状」のギャップを考えるアプローチが効果的です。私にはこの考え方があまり馴染みがなかったのですが、このように捉えると急に思考がスッと整理され、考えやすくなりました。これは非常に印象的でした。 新たに学んだ「MECE」の重要性 今週の学習では、新しいことが多く、一つとして「MECE」という言葉を初めて知りました。データの切り分け方の基本として非常に重要であり、生きたデータを整備する上で欠かせないと理解しました。実務での適用はまだこれからですが、曖昧さを排除するために「その他」を効果的に使うコツを学び、使える時が来たら活用していきたいと思います。 ギャップ分析をM&Aにどう活かす？ 「あるべき姿」と「現状」のギャップを考えるアプローチを、私の仕事である事業承継型M&Aコンサルティングにどう生かせるか検討しています。例えば、買い手候補の選定においてシナジー効果を考慮しながら、売り手会社が目指す「ありたい姿」とのギャップを埋めるような選定を進めることが可能だと感じています。 データ分析での工夫はある？ ロジックツリーやMECEについては、私の現職ではデータ分析で具体的に使用する場面が少ないと感じました。ただし、M&A後の支援においては、各事業ごとのデータを分析する際、上司から指示を受けてロジックツリーを活用した経験があります。今後も内部プロジェクトや会議で役立てたいと考えています。