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意識 ✕ 認識

に関する学び

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分解という手法を学ぶ 与えられたデータをどのように活用するか、数字を味方にする「分解」という手法を学びました。情報を鵜吞みにするのではなく、手を動かしグラフ化するなどの簡単な工夫で、新たな分析・類推の元となることを再認識できました。 分解のポイントとは？ 分解の方法にはいくつかのポイントがあります。基本として、MECE（モレなく、ダブりなく）を目指すこと。そして全体の範囲を明確に定義することで、精度が増すと感じました。層別分解（例：年代別）、変数分解（例：売上＝単価×個数、どこが増減したか）、プロセス分解（例：入店⇒退店のプロセスで分ける）などの手法が紹介されましたが、感覚ではなく一つ一つ丁寧に試行錯誤することで、結果に繋がる可能性が広がります。仮に結果が出なかったとしても、その切り口に変化がないという情報が成果としてあり、失敗ではないと認識を新たに持つことができました。 MECEと分解方法の実務応用 業務上、様々な数値を取り扱う機会があります。新規業務のフロー作成時や集計業務、既存のルーティン業務に関しても、MECEや分解方法を意識することで、データの抽出方法が変わると感じました。 ミーティングでの分解活用法 新規業務フローのデータや数値取り纏め方法をMECE、分解方法を意識しながら切り口に変化をつけて分解を繰り返し、現状気付けていない数値の傾向や改善策を用意し、関係各署に意見具申していきます。ミーティングの機会も多いため、事前に議題を確認し自身の提案パートに関してはMECE・分解方法を意識し、他に懸念材料や他の提案方法がないかを模索する癖をつけます。 ルーティン化するための工夫 癖付けを具体的に行うため、項目ごとに分解方法をルーティン化します。まず全体の範囲を定義し、5W1Hで問題点を明文化し、分解方法と切り口を選定、MECEを意識して内容を再確認します。これを最低2往復行います。 方法の変化と学習の進捗 最適解とは思いませんが、反復トレーニングの一環として上記手法を学習期間中に実施し、途中で方法も変えていく予定です。

分解ってどう使う？ データ分析を行う際、「分解」の重要性とその手法について新たな知識を得ることができました。単に数字を切りの良いポイントで区切るのではなく、まず全体を適切に定義し、必要な情報を明確にした上で、どこで分解すれば全体像が把握できるのかを試行錯誤することが重要であると演習を通して理解しました。 数字の見える化ってどう？ さらに、数字をグラフ化して視覚的に表現したり、比率に変換して加工することで、数字だけでは発見しづらかった情報が明らかになることを学びました。分析の初めには、全体を定義して目的を設定し、MECEを意識しながら抜け漏れなく分析を進めることが、業務の効率的な進行に寄与することを認識しました。どのような結果になっても、価値や発見があり、それらはすべて自らの成長に繋がるものだと考え、ポイントを押さえて思考を続けていきたいです。 目的設定ってどうする？ 売上やWebページのアクセス数を分析する際に、今までは表面的な数字を追うだけで、原因や改善点が明確になりませんでした。しかし、まず全体を定義して目的の方向性を決めることから始め、MECEを活用しながら漏れや重複を避けつつ課題を分解して解決を図りたいと考えています。分解後には、グラフや比率といったさまざまな視覚化方法を用いて、最適な分析手法を見つけ出し、短期・中期・長期目標の達成に必要なアプローチを定期的に戦略的に見直していきたいと思います。 毎月どうチェックする？ 売上やWebページのアクセス数の分析を日々確認し、毎月、前月との比較を行いレポートを作成したいと考えています。基本的には、最初に決めたMECEを活用した分解で分析を進めていきますが、毎月自身の分析方法で問題が解決できているかを見直し、分類についても考え続けたいです。 PDCAをどう進める？ 単一の仮説ではなく、2～3つの仮説を立て、その中から最も信頼性があり改善しやすいものを選び、行動に移していきます。2週間から1ヶ月試行し、うまくいかない場合は次の仮説で改善するというPDCAサイクルを実行していきたいと思います。

どうして問いは大切？ 上長が6月に交代して以来、「問いは？」と常に問われる機会が増えました。なぜ「問い」が重視されるのか当初は理解できなかったのですが、クリティカルシンキングがその背景にあることを講義を通じて理解しました。この講義を受けることで、クリティカルシンキングを身につけ、事業、ビジネス、私生活全般で活用していくために、特に「3つの姿勢」を意識することが重要であると認識しました。 どうして姿勢が大事？ まず、一つ目は「目的は何かを常に意識する」ことです。次に、「自他に“思考のクセ”があることを前提に考える」こと。特にこの二点目は、慣れや習慣も影響していると考え、常に意識して取り組む必要があります。そして最後に「問い続ける」ことです。 なぜ経営で問う？ 私は経営企画の仕事でクリティカルシンキングが必須のスキルであると感じています。業務の中で、事業環境や3C分析といったフレームワークを用いた調査・分析においても、クリティカルシンキングを用いることで、内容に深みを持たせることが可能です。また、経営層への提案や承認を得るための資料作成においても、短時間で理解と納得を得るためにロジカルシンキングやクリティカルシンキングを活用できると考えます。特に経営層は費用対効果や投資対効果に注目する傾向があるため、その効果を問い続けるストーリーを論理的に構築することで、納得を得られるのではないかと思います。 どんな問いが響く？ 日常業務の提案書や稟議書の作成においても「3つの姿勢」を意識し、思考力を高めることが可能です。また、私生活でも「なぜこの商品が売れているのか？」「なぜこの店が人気なのか？」といった問いを持ち続けることが思考力を高めるきっかけになります。加えて、思考のクセが年齢とともに固定化していると自覚する部分もあるため、社員や知人、友人とコミュニケーションを取り、広くアイデアや情報を集めることを心がけたいと思います。そして、上長からの業務依頼に対しても、その背景や目的を常に問いかけ、業務を効率的に進める意識と姿勢を持ち続けたいと考えています。

業務に手法を活かすには？ これまでの学びを通じて、「これは使える」という手法を早速業務に活用してみました。しかし、総合演習では「どれを選択するのか」を考えたとき、これまでの学びがまだ身についていないことを実感しました。また、分析に際してクロス集計に依存している自分の癖にも気づきました。他の手法は示唆されれば思いつくものの、依然としてクロス集計に頼ってしまいます。せっかく学んだものを生かし切れていないと感じ、今後は意識していろいろな分析手法を活用する必要があると痛感しました。数をこなすことでしか選択肢の幅を広げることは難しいと学べたことも良かったと思います。 プロセス分解で何が変わる？ 問題の原因を明らかにする際にはプロセスに分解することが重要であると気づきました。当たり前のことですが、自分ではそれができていないという発見がありました。また、経験に基づいた仮説を決め打ちしてしまう癖があることにも気づかされました。プロセスに分解する利便性と、その方法が他者への説得力につながるメリットを業務における実績分析でも生かしていきたいと考えています。具体的な手法として紹介されたA/B分析は既に使用していたものの、それをA/B分析と認識していなかったため、目的や仮説設定、検証の項目が曖昧でせっかくの検証結果を生かし切れていなかったと思います。 需要縮小期にどう対応する？ 私の扱う製品は急激な需要縮小期を迎えています。そのため、よく「時代の流れ」として片づけられることが多く、そこで分析が止まってしまっていました。しかし、本当にそれだけが原因なのでしょうか。私は「なぜそうなったのか」をプロセスに分解し、正しく理解することが解決策を得るうえで重要な鍵であると考えるようになりました。幸い、過去の業界・当社の実績データはあるので、まずはそれを改めて分析しようと思います。「時代の流れ」以外の要因がないかを探し、その要因に対処することで売上に貢献できるのではないかと考えています。決め打ちせず、様々な選択肢を探ることで、今よりも良い施策を打てるかもしれないと希望を持っています。

分かるってどう感じる？ 「分かる」という言葉は、物事を分けることで理解に近づく手段として捉えられると感じました。実際の語源は分かりませんが、納得感があり、たとえ分解しても答えが出なくても「わからない」ことが認識できるのは、前進であり失敗ではないという点に励まされました。結局、分解するかどうかに迷う必要はない、まずは行動することが大切だと理解しました。 大人客減少の理由は？ また、ある分析ツールを通じて、個人客と大人の客数の減少が一致した際に、大人の個人客の減少が原因だという仮説が、疑問を持たずに受け入れられる可能性に気付かされました。このような現象を見過ごさないためにも、分析の際は常に「本当にそうなのか？」と問いかける姿勢が必要であると実感しました。この経験から、自分の思考のクセを見直すと同時に、第２の自分を育てる意識が生まれました。 議論で何を疑う？ 今週は、数字を扱う中でも特にクリティカルな思考法を学びました。会議や日常の分析現場では、相手の議論の前提部分まで掘り下げ、常に「本当にそうなのか？」と疑問を呈することを意識しようと思います。会議で発言する際も、自分が第２の自分として疑問を持ち込みながら議論を進めるのは、非常に意義深いと感じました。 数字の動向は？ 私は金融業界で働いており、日々数字と向き合いながら、なぜこのような動きになるのか、算出根拠や定義がどうなっているのかを考えています。毎週の会議では、提示された数字から自分なりの仮説を立て、皆で議論を深めるとともに、再発防止策についても意見を出し合っています。 解釈は正しい？ 今回の学びは、分析や仮説構築の際の基本的な態度、つまり「本当にその解釈でよいのか？」と自問することの重要性を改めて認識するきっかけとなりました。これからも疑問を持ち続け、分析を分解しながら第２の自分の視点で仮説を立てることを実践していきたいと考えています。 話し合いで解決？ 分析で行き詰まったと感じたときは、自分の考えを数人に投げかけて対話することで、新たな気づきや視点が得られることが多いです。

既存商品の強みは？ 教材で紹介されたある企業の事例を通して、既存商品の強みを活かしながら新規顧客獲得を図る手法を学びました。具体的には、自社商品の特徴の中から2つの軸を設定し、その軸に基づいてポジショニングマップを作成することで、競合との差別化ポイントを明確にできる点が効果的であると感じました。また、「S（セグメンテーション）、T（ターゲティング）、P（ポジショニング）分析」のうち、SとTは受講前から理解しており、従来の業務でも活用してきたため、本講義でPの重要性を再認識できたことは大きな収穫です。 ペルソナの再評価は？ これまでは、狙いたい層から逆算してペルソナを構築し、市場のセグメンテーション、ターゲティング、さらに広報施策へと展開する流れで進めていました。しかし、定期的なポジショニング分析を取り入れることで、ペルソナを再評価し、複数のペルソナやポジショニングマップを保有できることが分かりました。それぞれのターゲットに応じた訴求ポイントを明確にすることで、同一商品から多様な顧客の獲得につながる可能性があると考えています。 学生募集の戦略は？ また、学生募集の広報活動における一例では、近年新設された学部を含む、さまざまな学部での募集戦略が検討されています。従来は、情報系志望者や理系学生をターゲットとし、WEB広告やDM施策を中心に実施していました。しかし、競合と比較した場合、自学における「少人数指導」や「統計学・経営系科目の充実」といった強みを活かすことで、理系や情報系に興味はあるものの理数科目に苦手意識を持つ文系学生にも響く広報が可能になると考えています。 競合校調査はどう？ まずは、ポジショニングマップを作成するために丁寧な競合校調査を行い、その仮定を裏付けるデータを確認することが重要です。これが実現すれば、ターゲット別の媒体制作の提案がよりスムーズに進むと考えます。また、情報学部だけでなく、経営、国際、看護など他の学部においても同様に競合校調査を実施することで、自学全体のターゲット層をより広げていくことができると期待しています。

理論の変化はどう捉える？ モチベーション理論は元々知識として持っていたものの、古い理論であるためか、解説によって解釈に多少のばらつきがある点に気付きました。理論自体は維持されているものの、時代に合わせた解釈への変化が印象的でした。 実践で迷う理由は？ また、理論として理解していたものでも、実際に演習に取り組む際には考え込んでしまう場面があり、実践的に使いこなす必要性を強く感じました。 任せ方の境界は？ 仕事の任せ方に関しては、以前経験した「やり方を握ったのにあれこれ口を出す」といったやり方が良くない例として挙げられており、想定内の状況であればそのまま任せるという判断と、必要な場合に意見を述べる線引きを意識することが大切だと改めて認識しました。 フィードバックはどう？ また、提示された「モチベーションは主観である。だからこそ、寄り添うことが重要」という考えに共感し、フィードバック時にはメンバーに他の可能性を考える機会を十分に提供するよう努めたいと感じました。これまで自分から代案や最適解を提示してしまった点を反省し、今後はメンバー自身が考える場面を設けることを意識します。 直感と理論はどう比較？ さらに、モチベーションに関しては、理論を頭に浮かべながら現状の分析や対策を練り、直感的な対応との違いを確認することで、より適切なアプローチを模索していきたいと思います。何よりも、過干渉にならずにメンバーの考えに耳を傾け、共感する姿勢を大切にする必要があると感じました。 毎日振り返る意味は？ 日々の活動の中で、実践すべき行動が不足していると感じる瞬間があるため、毎朝この振り返りを確認し、昨日の行動と今日の目標を意識するよう心がけます。メンバーの数が限られているため、特別な実践の場を設けることなく、日常の中で継続的に取り組む考えです。 他リーダーの学びは？ 最後に、他のリーダーの行動を観察し、感心する点があればその理由や自分でも実践可能な内容かを整理していくよう努め、より良いリーダーシップの実践を目指していきたいと思います。

選択と集中、どう活かす？ 「選択と集中」という言葉を聞くと、私たちはしばしば「最適な方法を選ぶ」ことだけに注目しがちです。しかし、選択肢が多ければ多いほど、最適な方法の選出にも多くの時間がかかってしまいます。そこでまずは不要なものを省き、選択肢を絞り、その道筋をよりクリアにすることが重要だと再認識しました。 無意識の選択能力を仕事にどう活かす？ とはいえ、これは日常生活でも常に実践していることではないでしょうか。例えば、飲食店でメニューを眺めるとき、最初に決定するのは食べたくないものを避けることです。このような無意識の選択能力を仕事に活かせば、選択肢を減らしフォーカスすることは比較的容易なはずです。 組織での無駄をどう排除する？ しかし、現実には、慣習や惰性で続けている業務が多く存在します。一人で行っている業務ならば整理もしやすいですが、組織全体となると意見が衝突し、事なかれ主義に陥ることも少なくありません。定期的に見直しを行う仕組みが必要だと感じました。動画で紹介されたように、新参者の意見を反映させるのも一つの手段です。 私自身、現在の部署に移ってから1年が経ちますが、慣習や忖度で行われている業務に対して、批評的な意見を述べる立場にあります。限られたリソースを最大限有効活用するため、無駄を排し、経営効率の改善を図ることが求められています。 目的達成のための共有は必要？ しかし、忘れてはならないのは、無駄を省くことが目的ではないということです。これは、事業や組織として目標を達成するための手段に過ぎないのです。目的の明確化が重要です。既存のやり方や業務、取引など、良いものも当然ありますが、多くは思考停止状態で繰り返されています。それが「仕事」として共通認識になり、無駄に時間を埋めてしまうのです。 目的の共有を頻繁に行い、組織全体の方向性を合わせることが重要です。そうすることで、「捨てる」も「選択」も個々の意見や主張に偏らず、共通の判断が下せるようになります。目的達成のために、不要なものを捨てるという共通認識を持つことが必要です。

なぜデータ分析の目的が重要？ 今回の講座を通して、データ分析の方法について新たな視点を得ることができました。これまでは、やみくもにデータ分析に取り掛かりがちで、HOWにばかり目を向けていましたが、まずは目的や問題点を特定し、そのうえで分析を進める重要性を認識しました。また、複数の仮説を持ち、それを検証するプロセスも新たな学びとなりました。この講座を通じて、アウトプットの重要性も改めて実感しました。インプットしたことはすぐに忘れてしまうため、学んだことを自分の言葉にする時間を確保し、習慣化することが大切だと感じました。 データ分析のステップとは？ 現業務においては、データ分析をプロセスに分けて取り組みたいと思います。具体的には、目的の設定、問題点の特定、原因の分析、解決策の検討というステップを踏むことで、自分の行うデータ分析の目的を明確にし、どのような視点で仮説を考えるべきかをシャープにしていきたいと考えています。 データ分析の型をどう身につける？ また、データ分析の型を身につけたいと思います。特定の分析を行う際の型が身についていれば、データ分析の実行が容易になると感じました。例えば、特定の状況で使う分析手法をあらかじめ知っておくことで、効率的に進められるでしょう。 学びを習慣化する方法は？ さらに、自身の成長のためにも学びやアウトプットを習慣化したいと考えています。講座を通じて行った振り返りやグループワークでの意見交換は、知識や思考を深める助けとなりました。これを続けて習慣にしたいと思います。 実践知識をどう高める？ データ分析の実践知識についてもさらに勉強を進めたいです。他社事例などを参考にしながら、より鋭い経営分析や戦略検討ができる基盤を築けるよう努力します。 BS項目の分析はどう進む？ 特に、まだ分析が進んでいないBS項目については、プロセスに則って分析し、課題解決に取り組む予定です。また、週に1度はアウトプットの日を意識的に作り、学んだことを整理し、反省点や来週の目標設定を行う時間を確保したいと思います。

エンパワメントの学び方 エンパワメントに関する学びを通じて、各段階での問いかけや考慮すべきポイントが明確になり、大変勉強になりました。まず、仕事を任せる際には、相手が「できそうか」を見極めるための問いかけが必要です。そして、進行中の仕事がこのまま任せられるか、手助けが必要かを判断するためにも問いかけが重要です。さらに、目標設定における本人の参加を促進するための問いかけも必要です。良い目標設定には、具体性、定量、意義、そして挑戦の要素が必要であることを学びました。 仕事への問いかけをどう活用する？ これまで、仕事を任せる際の問いかけは意識していましたが、それ以外についてはあまり意識できていませんでした。今後は、仕事の進行や目標設定におけるモチベーションを高めるために、これらの問いかけを意識的に活用していきます。良い目標設定を行うためには、相手をよく理解した上で、適切な内容を的確に伝える必要があります。これは一人ひとりに対して行うには大変ですが、経験を積んで少しずつ身につけていきたいと考えています。 メンバーの自律性を引き出すには？ 具体的な実践として、ジュニアメンバーが新しいプロジェクトに取り組む際、本人がゴールを正しく認識できているか確認し、参加を促すようにしたいです。この問いかけにより、メンバーが自律的に目標達成に向けて行動する姿勢を引き出せると考えています。また、目標設定の際には、具体性や意義などの要素を含めるように会話を通じてサポートします。こうして、メンバーが目標に納得し、無理なく実行に移せるようにします。自分自身の目標設定にも、このアプローチを取り入れ、組織全体が納得できる目標を持てるようにしたいです。 円滑な組織運営を目指して さらに、週次の会議では各メンバーが活動を報告する際、ゴールの正しい認識や自律性を促す問いかけを行います。来年度の組織戦略における目標設定では、メンバーのスキルや経験に基づいた納得感の高い目標設定を追求し、ジュニアメンバーにエンパワメントを行い、本人が計画を策定できるよう支援していく予定です。

戦略の選択は？ 戦略における選択、つまり「捨てる」ことについて、ITベンダーの営業マンシミュレーションで学びました。個人のリソースには限りがあるため、何をやるか、何を捨てるかの優先順位を付けることが重要だと再確認しました。 判断の軸は？ 惰性で業務を進めるのではなく、しっかりとした判断軸を持ち、それに基づいて考える必要があります。優先順位を付ける方法として、定量的なエビデンスに基づいた考え方に加え、ROI（投資対効果）を考慮することも大切であることを新たに認識しました。 視野を広げる？ また、個人的な視点だけでは見落としがあるかもしれず、全体を俯瞰できない可能性があります。このため、集合知を活用し、他者と意見交換や相談を行うことが重要だと感じました。 新たな気づきは？ 動画で得たその他の気づきとしては、捨てることが顧客の利便性を増す場合があること、惰性に流されないこと、新参者の意見を聞くこと、餅は餅屋に任せることなどがあります。特に、垂直統合からの脱却や外注の活用について学びました。 業務の見直しは？ 現在の職務では、効率化・高品質化を中心に取り組んでおり、取捨選択をある程度行っていると認識しています。しかし、実際に引き受ける業務には無駄やムラが含まれている可能性があります。これを選別し、より良い処理方法を見つけるために、今回学んだことを活かしたいと感じました。ただし、人間との関係も大切なので、単に定量的な結果や事実を伝えるだけでなく、依頼者の心情に寄り添った対応が重要だとも感じました。 引き算の意味は？ 既存業務や新規業務に対して、足し算だけでなく引き算の視点を持つことを意識します。捨てる選択をしてこなかったので、組織としても個人としても抵抗を感じるかもしれませんが、定量的な数値結果や俯瞰的な視野を持ち、情報共有や提案方法を模索していきます。これらを考慮して、同僚や上司に対して恐れず提案する勇気を持ち続けたいと思います。「それ、無くても困らないのでは？」という問いを自分に向けていこうと思います。

会議で気づくポイントは？ 物事の本質を見極め、目標達成に必要な打ち手をシステマティックに考える大局観とバランスの重要性を改めて実感しました。会議の場面では、誰が何に対して語っているかを明確にし、抜け落ちる観点がないかを俯瞰する意識が大切です。 分析して何を得る？ また、マーケティングの基本フレームワークである３C分析、SWOT分析、PEST分析、バリューチェーン分析を活用し、自社の課題を多角的かつ具体的に洗い出すことの必要性を認識しました。短期的な成果と長期的なプラス効果とのトレードオフを踏まえ、ベターな選択肢を見極める姿勢が求められます。 分析比較の見どころは？ 具体的な３C分析では、【顧客】としては従業員規模が小さく、特定の施策が十分に取り入れられていない点、【競合】としては戦略コンサルタントや大手金融チームの存在を踏まえ、【自社】では高価格帯でフルカバレッジを実現し、内定決定率が高い点が挙げられます。一方、SWOT分析においては、高価格帯や専門性、内定決定率、育成力が強みとされる一方、マッチングの効率性やスピード、自社採用のプロセス管理、マネジャーのスキルに改善の余地があることが示されています。機会としては人材の流動性やダイレクトリクルーティング、世界経済の変化、生成AIの進展が考えられ、脅威としては生成AIやAIを活用したエージェントの台頭が挙げられます。 未来予測の鍵は？ さらに、上場している大手エージェントの中期経営計画や統合報告書などを生成AIで分析し、どのような３C分析やSWOT分析、バリューチェーン分析が行われているかを検証することが、今後の自社の取り組むべき課題を明確にする上で有益です。特に、ダイレクトリクルーティングや大手企業による社内転職が台頭した場合、５年後にどのような影響が生じるかを具体的に分析し、今後のプランニングに活かす必要があります。 計画の着実性は？ このように、今後も全体を俯瞰しながら、具体的なアクションプランを策定して着実に実行していくことが重要だと感じています。