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分析 ✕ 業務

に関する学び

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本質はどこにあるの？ 問題解決に取り組むにあたり、どこに問題の根源があるかを明らかにすることの重要性を学びました。たとえば「売上が上がっているのはなぜか」という問いから出発することで、課題の本質に迫る第一歩となると理解しました。 問いはどう変わる？ また、最初に設定した問いが業務を進めるうちにぼやけたりずれたりするリスクがあるため、常に問い直す意識が必要であることも印象に残りました。この点は、今後の実務における課題解決に直結する重要なポイントです。 論理の骨組みは？ さらに、「イシューを特定する」「論理の枠組みを構築する」「自らの主張を適切な根拠で支える」というピラミッドストラクチャーのステップを徹底することが、クリティカルシンキングの実践につながると感じました。 評価制度の課題は？ 実務現場では問題を特定し、改善に結びつける場面が多々あります。現在の課題の一例として、評価制度の運用が挙げられます。昨年４月に人事制度を改定し、公平かつ公正な評価を目指して設計・運用を始めたものの、現場からは十分な納得感が得られていません。原因としては、以下のような点が考えられます。 ・評価制度の設計そのものに問題がある ・評価者のスキル不足 ・被評価者の制度に対する理解不足 ・制度説明の不足 具体策はどう組み立てる？ この中から最も効果的な改善案を見出す必要があります。今回学んだ「本質的な課題を捉える問いの立て方」を活かし、まずは上期の評価フィードバックアンケートの結果を分析します。「なぜ納得感が得られないのか」という問いを軸にイシューを特定し、その後、ピラミッドストラクチャーを応用して論点を整理します。具体的な行動計画としては、次回の評価制度会議までにアンケート結果を分類し、主要な３つのイシューを抽出、並びに改善案の骨子を作成する予定です。

原因をどのように探る？ 原因を探究することについて学びました。問題の原因を明らかにするためには、その問題に至るまでのプロセスを分解して考えるアプローチがあります。複数の解決策を用意し、それらを判断基準の重要度に基づいて根拠をもって絞り込むことが重要です。 データ分析の精度を高める方法は？ 具体的なステップを踏んでデータを分析し、問題解決の精度を高める方法や、仮説を試しながらデータを収集し、より良い解決策に繋げる方法を学びました。これら両方のアプローチを組み合わせることで、データ分析の精度を一層高めることができます。例えば、「自分の残業時間」について考えてみると良い練習になります。 A/Bテストはどのように進める？ 【A/Bテストについて】 A/Bテストとは、二つの施策を試し、比較するテストです。目標の設定から始まり、改善ポイントの仮説設計、実行までのステップを踏みます。優位なデータ数が集まるまで行い、その期間内で検証を行うことが重要です。目的と仮説を明確にし、シンプルで低コストかつ少ないリスクで運用できるようにすることが求められます。 残業問題をどのように解決する？ 試しに「自身の残業時間」の多さについて考えてみました。棚卸できる業務をその場しのぎで抱えていたり、時間割やスケジュールの把握が疎かになっていたりと、整理すべき項目はいくつか見つかりました。複数の解決策を導くためには、まだ整理しなければならない複合的な原因が残っていますが、「有耶無耶」な部分を明確にすることで解決策が見えてきました。 今後の課題解決のステップは？ 今後は、メンバー個別の面談や少人数のミーティングを通じて、現在の課題を一緒に洗い出し、原因を突き止めてみることを実践したいと考えています。そして、仮説を立て、複数の解決案をもって組織としての意思決定や問題解決に繋げていきます。

柔軟性の捉え方は？ 最初は、VUCAの時代に必要なものとして「柔軟性」だけを漠然と捉えていました。しかし、今週改めて不確実性にどう対峙すべきかを学ぶ中で、これまでぼんやりしていたVUCAの概念が少し具体的に感じられるようになりました。特に「仮説、実行と検証、回転数」という考え方に気づいたことは、大きな発見でした。また、「プロトタイピング」という言葉に初めて触れたとき、ほぼ完成された資料を共有した後に大幅な修正が入る経験と自分の考えを照らし合わせることで、初期段階から意見を募った方が、時間の節約につながり、内容の質も向上するのではないかと実感しました。この気づきが、今後の業務の質向上につながることを確信しています。 会議運営の悩みは？ さらに、5月末に開催される社内大会の国内選考会に所属部署が出場することになり、私がそのリーダーを務めています。昨年の7月から月一回のミーティングの準備やファシリテーションを担当しており、今まで皆をまとめる経験がなかったため、自己成長の大きな機会と捉えています。一方で、毎回次のミーティングの進め方やまとめ方を工夫するのには、頭を悩ませる日々です。しかし、「仮説、実行と検証、回転数」という考え方を取り入れることで、従来の分析や結果、予定の管理の枠を超え、ミーティングでは自分の考えを覆す意見やアイデアが多数出ることを実感しました。これらの意見を良い仮説として次のステップへ反映するため、ミーティングまでに何度か内容を発信し、意見を取り入れて手直しすることで、本番は結論を出すための有効な時間にできると感じています。 行動と仮説の実例は？ また、仮説を立てるためには、まず行動することが不可欠だと学びました。もし、既に何らかの行動を起こされている方がいれば、どのような取り組みでどのような結果につながったのか、具体的な実例をお聞きして参考にしたいと思います。

目標は何になる？ まず、以下の3点を目標にする必要があります。第一に、物事の本質を捉え、目標達成に効果的な手段をシステマチックに考えること。次に、大局観を持ってバランスよく情報を収集・分析し、適切に考察すること。そして、フレームワークなどの型を習得することです。 どう分析する？ 分析にあたっては、3C、SWOT、クロスSWOT、バリューチェーンなど、案件に応じた手法を選ぶと同時に、特定のフレームワークに固執しすぎない柔軟さも求められます。また、常に経営者の視点を持ち、ジレンマを恐れずに他社の意見に耳を傾ける姿勢が重要です。 どう機能を活かす？ 製品開発においては、自分の担当機能に偏りがちな傾向を意識する必要があります。たとえば、機能テストではテスト内容に気を取られがちですが、本当に提供したい機能で何が求められているのかを見極めることが大切です。また、他機能との干渉が発生した場合、自己の機能を守るだけでなく、相手とのより良い落としどころを探ることが求められます。自分の機能のメリットを強調する際も、全体最適の視点で何が必要とされているのかを考えることが重要です。さらに、自グループの改善・発展のみに目を向けるのではなく、経営者の視点でそのグループに求められる役割を見定めること、そして、現状の取り組みに意義を見出せなくなったときには、チーム、会社、グループ、業界全体の視点で再評価することが求められます。 役割を再考すか？ また、現在、関連企業に出向している中で、業務委託先という意識から自らの存在意義を否定的に捉えるメンバーが多い現状があります。そのため、会社単体で考えるのではなく、グループ全体や業界全体、さらには世界規模の視野で自分たちの役割がどのような影響を及ぼし、結果的に何を求められているのかについて、定期的にメンバーで話し合う機会を設けることが重要だと考えています。

レベルアップの理由は？ オンライン学習の中で、講師の誘導を受けながら対象ターゲットや商品の機能的・情緒的価値について考察する機会があり、確実にレベルアップできたと実感しています。しかし、実際の業務に応用する場合、担当学部の広報戦略を再整理するためには、リサーチに必要な分析力、高校生という顧客層から本音を引き出すインタビュー力、企画書をまとめ上司を説得するプレゼンテーション能力、さらには周囲を巻き込んで企画を遂行する力など、各場面で求められる知識やスキルが不足していると感じています。より解像度高く顧客を理解し、良い提案を行うために、マーケティング的思考力を磨くとともに、周辺領域の学びを深めたいと考えています。 広報戦略で悩むのは？ 広報戦略の見直しにあたっては、まず高校生が大学に求めるもの、各学部の学びに対する印象、学部選択や大学選択の決め手、重視するポイントなどのインサイトを把握し、市場全体を見渡した上でSTP分析を丁寧に進める必要があります。私は、４PのうちPromotionを担当しているため、イベントでは参加者が思わず情報を共有したくなる仕掛けを考え、自らの学びを活かしてメディアに広がりやすいコンテンツを発掘し、自然な波及効果によって志願者の増加につなげていきたいと考えています。 他者の視点は必要？ また、企画書を作成する際に自分一人で思考を深めることは可能ですが、より質の高い提案を実現するためには他者の視点が不可欠です。まずは部内のキーマンと積極的にコミュニケーションを図り、各学部ごとに必要な分析を進められる体制を整えたいと思います。学んだ内容は単なる知識にとどまらず、実践を重ねることで使えるスキルへと昇華させることが肝心です。今後は、日常生活の中で気になる商品やサービスを題材に、学んだフレームワークを応用しながら自分自身の勉強を積み重ねていきたいと考えています。

データはどう見切る？ データの切り方によって、同じ数字でも見える課題や傾向が大きく変わることを実感しました。目的を明確にして「何を見たいのか」を意識した切り分けを行うことで、漠然と眺めるだけでは気づけなかった本質が浮かび上がり、無駄を省いた的確な分析が可能になると感じています。 MECE活用は有効？ また、MECEの考え方を取り入れて整理することで、重複や見落としを防ぎ、全体像を正確に把握できるようになりました。その結果、何が起こっているのか、どこに手を打つべきかを論理的に説明でき、相手にも納得してもらいやすくなると学びました。 支援でどう効果発現？ たとえば、新規事業の構想支援では、顧客層、提供価値、チャネル、収益構造などの視点で情報を整理することで、情報の抜けや重複を防ぎ、相手の納得感を得て意思決定をスムーズにする効果を実感しました。 組織開発の整理法は？ また、組織開発の現場では、ヒアリングした内容を「構造」「風土」「スキル」「制度」といった切り口で整理することにより、課題の全体像や優先順位が明確になり、具体的な施策立案につながっています。 研修・講演はどう整理？ さらに、研修や講演の場面でも、参加者にとって複雑なテーマを目的に沿って段階的に分解して提示することで、理解と納得を引き出す効果がありました。オンラインでのクライアントとの対話やレビューの際にも、現在の視点や抜け漏れ、そして本質を可視化することで、共通理解と納得感のある議論が進められると感じています。 学びを今後どう活かす？ 今回学んだ「切り口の工夫」や「MECEの視点」は、事業開発や組織開発の現場で、初期の仮説立てからヒアリング結果の整理まで非常に役立つと実感しています。今後はこれらの手法を意識的に活用し、ツールを組み合わせながら日常業務に継続的に取り入れていきたいと思います。

全体像を再確認？ これまでの学習内容を振り返る中で、全体像を再確認できたと感じています。毎週の講義では、個々の演習を通じて内容を確認する機会がありましたが、連続性が不足していたため、先週と今週の学習でその点が整理された印象を受けました。また、従来のやり方や考え方にとらわれがちであることを学びの中で指摘され、再度学び直す必要性を実感しました。 特許情報の活用は？ 環境分析においては、特許情報と非特許情報を組み合わせた手法のニーズが高まっていることから、今回の学習で得た知識や手法を取り入れていきたいと考えています。特に、分析は比較が前提であることや、「目的」の重要性について、チーム内での認識が揺らがないよう常に確認する点、そして仮説志向で同じパターンに偏りがないか、使用するデータが適切かを検証すること、さらにWhat-Where-When-Howの観点から確認と検証を行うことが必要です。 データ分析の課題は？ これまでの業務を振り返ると、部署や立場が異なるチームでデータ分析に基づく活動を進める際、結果を重視した分析や、データから無理に仮説を導いたり、エイヤーで問題設定を行ったりしていたことに気付きました。今後は今回学習した流れをもとに、自らの手でハンドリングできるよう、実践の機会を積み重ねたいと思います。 問題解決の手順は？ また、データ分析に限らず「問題解決のSTEP」を意識して業務に取り組むようになりました。分析を進める過程で、常に「目的」の認識に相違がないか確認し、スケールの大きい要求に対しては漠然とした要求を細分化し、より適切なデータ分析とアウトプットが実現できるよう努めたいと考えています。まずは、自分が担当するチームの開発テーマや製品の規模に合わせたデータ分析を実施し、その結果を第三者であるチームに説明することで、考え方や手順の定着を図っていきたいです。

捨てる理由は何だろう？ 今回のWEEKで学んだことは、「捨てる」という行為の重要性でした。特に、目的と数値的根拠（特に利益）を持って選別することが重要だと感じました。WEEKを通して感じたのは、物事の整理・分析をし、大局的な視点で差別化した戦略を立てることで、目的をもって選択（捨てる）するサイクルが大切だということです。 効果をどう見極める？ ビジネスでは、投資対効果の高いものだけを選び続けるのが理想です。しかし、最初からすべて効果の高いものを作り出すのは難しいと実感しています。限られたリソースの中で新しい施策を試しながら、投資対効果の低いものを捨て、高いものを残すというサイクルを繰り返すべきだと明確になりました。何を目的に捨てるのかをしっかり考え、一度選択したことでも目的をもってやめることが重要だと感じました。 選別基準は何だろう？ WEEK内の課題では、実際に企業へのアプローチ方法を考える設問を通じて、何を基準に取捨選択するかを理解しました。これまでは漠然とした時間や工数で判断していましたが、利益率で優先順位を判断することが重要だと学びました. 集約のポイントは？ 仕事の集約に際しては、効率性の高い内容を優先的に集約していきたいと思います。また、実行して非効率だと判断した場合は、捨てる選択をする勇気を持つことも心掛けます。さらに、多回数の会議や定例業務を見直し、品質を上げたい業務に集中できるように整えたいと考えています. 効率向上の戦略は？ まずは目の前の問題に取り組み、課題解決に活かしていきたいです。高品質化と効率化を実現するため、現時点での課題であるリソース不足に対処します。費用対効果の悪い業務を洗い出し、捨てるかどうかをリストアップし、その上で新たに生み出したリソースをどの業務に集中させるかを選択していきたいと思います.

分析の目的は？ 定量分析においては、常にインパクトを意識しています。無駄な作業や手戻りを避けるため、作業に取り掛かる前に「どのような情報が必要か」を依頼主としっかり確認しています。もし依頼主の仮説に反する新たな気づきや視点がデータ分析から得られれば、それは非常に嬉しい成果となるでしょう。そのため、今回学んだ代表値、加重平均、幾何平均といった手法を積極的に活用していきたいと考えています。 多面評価の視点は？ 具体的な業務では、個々人のスキルを解析する必要があります。例えば、対象が同じ電気分野であっても、弱電と強電が存在し、経験年数や保有資格、さらには資格の種類（法的なものから社内認定まで）など、切り口は多岐にわたります。たとえ豊富なデータと多様な切り口があっても、そこから適切な示唆を導き出す自信があります。代表値や実数、比率を駆使して、多面的に物事を捉えられると信じています。 可視化はどう克服？ 一方で、データをビジュアル化してアウトプットする部分は苦手です。色のセンスにも自信がなく、先天的なものか努力不足かは定かではありません。しかし、これからの時代はAIなどがその部分を補完してくれるとはいえ、基本的なフレームワークやパターンはしっかり頭に入れておく必要があると感じました。 ニッチ戦略はどう？ また、インパクトは非常に重要ですが、必ずしも大衆向けのアプローチが最適とは限らないと思います。ニッチな領域にこそ注目すべき可能性があるからです。過去には、メジャーな技術が失速したり、逆に一度は廃れたと見なされた技術が再度注目を浴びたりする事例が少なくありません。歴史的な技術の流れや、新たな技術の実用化の過程からも、王道を意識しながらも逆張りの視点を持っていることの大切さを学びました。皆さんの所属する分野でも、こうした視点があればぜひ共有していただきたいと感じています。

数字の背景を見た？ 今週の学習で特に印象に残ったのは、財務数値の見方が「数字そのもの」ではなく、その背景や因果関係に着目することの重要性です。P/Lについては、売上や利益額だけでなく、利益率やコスト構造を確認することで、どこで利益が発生し、どこに改善の余地があるのかを探る視点を学びました。一方、B/Sでは、負債と資本という資金調達方法と、資産としての活用先を対比することで、資金繰りや経営の安定性を判断する手法を理解しました。さらに、P/LとB/Sを関連づけて分析することで、企業の全体像を立体的に把握できる点も大変有意義でした。今後は、こうした視点を業務改善に活かし、改善策が利益率や資金繰りにどのような影響を与えるかを明確に示せるよう努めたいと考えています。 活かす場面は何？ ① 活用したい場面 請求・入金フローの改善やコスト削減の提案の際に、学んだ視点を活用したいと考えています。たとえば、請求処理の誤り削減や入金遅延の改善に取り組む際、P/Lの視点では改善による利益率向上、B/Sの視点では資金繰りや運転資本の改善効果を具体的な数値で示すことが可能です。 提案は伝わる？ ② 学びを活用している姿 実際に改善案を経営層や関係部署に提示する際には、売上総利益率や回収サイトの短縮日数など、具体的な数値を用いて説明しています。その結果、「この改善により年間○○円のコスト削減や資金回収の短縮が見込まれます」と示すことで、提案の根拠が明確になり、納得感が高まっています。 改善行動は具体的？ ③ 具体的な行動 月に一度、自部署のP/L・B/S指標（利益率や運転資本）を確認し、改善余地を探る習慣を取り入れています。また、各業務改善案ごとに数値効果を試算するフォーマットを作成し、改善施策の実施前後で数値を記録・比較することで、効果を可視化できる体制を整えています。

データ分析はなぜ有用？ データ分析は、問題解決を確実に進めるために非常に有用であると理解しました。ライブ授業では、前提条件が整理されていたため、問題解決のステップである問題箇所の特定や絞り込みが比較的容易でしたが、実際のビジネス現場では、これらのステップが難しく、訓練が必要だと強く感じました。 売上減少はどう解決？ 今回のライブ授業では、事業運営における売上減少という問題をデータ分析で解決する演習を行いました。その際の問題解決のステップは、1. Whatで問題を明確にし、2. Whereで問題箇所を絞り込み、3. Whyで原因を分析し、4. Howで解決策を考えるという流れです。 具体分析の進め方は？ 具体的には、売上減少という問題を特定し（What）、売上を構成する客単価や客数のデータ分析を通じて問題の所在（Where）を特定しました。その要因を仮説・検証により原因分析（Why）し、次に打ち手を判断・評価する（How）という手順です。分析においては、データに基づいたストーリーを構築することが重要です。比較対象を明確にし、データを加工して必要な情報を可視化することがポイントです。 差異の原因は何？ 日常業務でも計画と実績との差異分析を行っていますが、浅はかな要因分析に留まらないように、原因分析を網羅的に行うことが重要だと考えます。また、問題を明確にし、問題箇所を特定し、原因分析し、打ち手を考える一連の手順によって、データ分析が目的化せず、何を主張するための分析なのかを振り返ることができます。 定着はどのように？ これらの問題解決のステップを習得し、データ分析を取り入れた一連の流れを月に2回以上実施することで、手法の定着化を図りたいです。特に、問題箇所の特定（Where）に苦手意識がありますが、事例を積み重ねることで対応時間の削減にも取り組みます。

ゴールはどう捉える？ 様々な手法や考え方で課題解決に取り組む中で、最終的なゴールは共通していました。それは、ユーザーの本質的な課題を捉え、解決策を提示して共感を生むプロトタイプを作り上げることです。発表時にはいくつかの質問を受け、まだ足りない部分や改善点を発見できた点が印象的でした。これは普段の業務でも同様の流れであり、プロトタイプ作成時に浮かんだ疑問点などを次の機会に備えて蓄積しておくことが大切だと感じました。 行動で変化起こす？ また、課題の『重さ』に対して、それぞれ異なるアプローチがあったことも印象に残りました。受講している皆さんは自ら行動し、周囲を動かす力を持っていると感じます。各自が現場に戻り活躍される姿が目に浮かび、私もその一員となるべく努力しようと思いました。 新プロジェクトの意図は？ 来月から2月にかけて、新たなプロジェクトに取り組む予定です。アンケート調査はすでに完了し、現在は集計と分析を進めている段階です。今まで学んだ手法を活かして、根本的な課題を見出し、クライアントが望むものとユーザーが求めるものがフィットする提案を目指します。まずは『パリュー・プロポジション・キャンバス』を個人で試行し、ファシリテーションができるよう準備を進め、チームでの課題解決に繋げたいと考えています。 デザイン思考の軌道は？ 直近では、今回のプロジェクトにおいて『デザイン思考』を取り入れます。12月はアンケート調査の分析を行い、KJ法で分類した内容をバリュー・プロポジション・キャンバスで整理し、ワイヤーフレームを作成します。1月には情報設計を経てプレゼンテーション用の資料を作成し、修正を重ねながらプロトタイプを完成させ、改善を続けます。2月にはプロトタイプを基にデザイン作業に移り、月末には承認を得るためのプレゼンテーションを実施し、3月の公開を目指す流れです。