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意識 ✕ 認識

に関する学び

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問いで始まる学びは？ 学習に取り組む際、なんとなく進めるのではなくまず「問」から始めることを忘れていた点を、今回改めて意識するようになりました。学んだ内容をその週に実践しようとしていましたが、忘れてしまい実践できないこともあったため、今後は学習と実践を繰り返すトレーニングでクリティカルシンキングをより確実に身につけていきたいと感じます。 何を議論すべき？ また、会議で議題を上げる際は、何について議論したいのかという「問い」を明確にし、メンバー全員で共有した上で議論を進めることの重要性を再認識しました。調査や結果の分析においても、何について考えるべきかを事前に確認してから取り組む必要があると実感しました。分析結果の整理や報告では、グラフなどの視覚資料を活用して、より伝わる資料作りを心掛けています。 問いで進む未来は？ さらに、これから行うことに対してもまず「問い」を考えてから行動するよう努め、学習した内容を再度振り返ることの大切さを実感しました。課題や提案をまとめた後には、クリティカルシンキングを思い返し自分の意見を疑うプロセスを取り入れ、作成した資料についても客観的に見直し、伝わりやすく分かりやすいかどうかを再検討する習慣をつけていきたいと思います。

問いの重要性は何か？ 「問いは何か？」を明確にし、メンバーと共有することがクリティカルシンキングの基本であり、それが「考える」ことの成果に大きく影響することを改めて認識しました。個人には考え方に偏りがあるため、メンバーと問いを共有しながら考え、ディスカッションすることで多様な意見が出せます。これにより、より解像度の高い分析が可能になり、結果として最も効果的な施策や有効な施策を選択できることを実感しました。 組織全体でどう取り組む？ 次の事業計画の策定においては、過去に限られたメンバーだけで進めてきた「問い」の設定を、今回は組織全体で共有することを意識しています。まず、私と課長陣でしっかりと議論し「問い」を設定し、その後、各課長から担当者へ共有し、皆でディスカッションする方法を取り入れようと思っています。部全体でディスカッションする場を持ちたいとも考えています。 学びをどう深める？ 部員にも「クリティカルシンキング」を学ぶ機会を設けたいと思い、「ナノ単科」や「学び放題」、自前の部内勉強会などを通じて、効率的なディスカッションができるようにすることが目標です。また、自分自身の理解をさらに深めるために、部内勉強会向けの教材作成にも挑戦してみたいと考えています。

データ理解はどう変わる？ 来場者数や店舗別売上の分析を通じ、データの切り分け方やグラフ作成、説明方法の違いによって、相手の理解度に大きな差が生じる可能性があることを学びました。また、他者が提示した集計データやグラフを直感的に判断するだけでは、誤った認識を抱くリスクがあることにも気づかされました。 実務にどう活かす？ 今後は、提示されたデータに対して一歩踏み込んだ検証を行い、分析結果を示す際には相手の理解を意識しながら、より深い考察を加えて伝えていきたいと考えています。実際、グループ店舗の月次や年次実績の集計・分析を担当しているため、今回の学びはすぐに実務に活かすことが可能です。 提示方式はどうする？ 店舗別データを分析する際には、結果の提示に留まらず、批判的な視点で多角的に検証し、結果を受け取る側の立場を意識した「伝わる見せ方・伝え方」に努めたいと思います。今日の演習で得た気づきを早速明日からの業務に活かし、月末に実施するグループ店舗の月次実績の集計・分析や回覧資料の作成において、これまでの方法を見直し、データの示し方や分析の切り口を再考する予定です。従来の手法に囚われることなく、より伝わりやすく、意味のある資料作成を目指して取り組んでいきます。

思考の偏りにどう向き合うか？ この講座を通じて、物事の分解方法や見せ方の基本を学ぶことができました。その中で、自分の考え方には思考の偏りがあることも改めて認識し、常にそれを前提として振り返ることが重要だと感じました。 データに基づく「イシュー」とは？ また、問題解決においては、本当に必要なデータとそれに基づく「イシュー」を抑え続けることが求められると実感しました。チームメンバーが同様に問題解決に取り組む際、その課題を特定し、解決策の立案までの流れを明確に説明できるようになることで、自分自身の理解も深まるように努めました。 業務要件定義の重要性 業務要件定義の際には、業務ユーザーが具体的にどのような問題に直面しているのかを分解し、それを言葉にする重要性を学びました。意識的に、このアプローチを用いることで、意思決定を行う際にどこまで網羅的に分解できているか、その対策が本当に有効であるかを十分に議論する必要性を感じました。 課題分解で認識の齟齬を防ぐ方法 特に、業務ユーザーの課題をシステムで解決する場合、課題の分解を丁寧に行い、認識の齟齬がないよう努めることが不可欠であると痛感しました。これらの学びを通じて、問題解決能力の向上に繋がることを期待しています。

仮説整理で何が見える？ フレームワークを用いて仮説を整理することで、話がよりクリアになると再認識しました。3Cや4Pの視点から現状を見渡すと、どこに弱みがあるか、そしてどこをさらに掘り下げる必要があるかが明確になります。また、既に立てた仮説を裏付けるためだけでなく、客観的なデータの捉え方によって新たな仮説を構築する余裕も必要だという点が大変勉強になりました。 PDCA運用で何が変わる？ 自社を取り巻く環境や4Pの側面から弱点を探し、仮説を立てた上で行動すること、そしてその行動にスピードを求めるという考えを再確認しました。PDCAサイクルを高速で回すためには、自分なりのロジックを持ち、行動の根拠をはっきりさせることが重要です。失敗した際には、何が原因であったのかを4Pや3Cの視点で分解し、再度計画を練り直すことが求められると感じました。 次の一手はどう考える？ 今後は、週単位で顧客に対する活動内容を整理し、成功例と失敗例を振り返りながら、3Cや4Pの観点で要因を箇条書きにして分析していく予定です。そして、次に取るべき具体的なアクション、理想とするマーケットの姿、そして足りない部分を定量データと実行動作、競合の動向を意識しながら活動を続けていきたいと思います。

自分の思考、伝わる？ 文書作成の際、改めて自分の思考パターンが反映されていることを確認しました。今回の学びで特に重要だと感じたポイントは以下の通りです。 文章構造は整ってる？ まず、主語と述語の関係を明確にすること、そして伝えたい内容を支える理由づけは一つだけに頼らず、複数の根拠を示す必要があると再認識しました。また、何かを伝える際には、まず伝えたい事柄の柱を立て、その際に「対」の概念を意識することが大切です。文章全体を俯瞰して内容だけでなく、構造や流れも評価するように努め、ピラミッド・ストラクチャーを活用して、相手に理解しやすい文章になるよう心がけることも学びました。 言葉の選び方は？ さらに、会社全体に向けたメールなどの場合、誰にとっても分かりやすい言葉選びが求められますし、プレゼン資料作成時には、提案後に相手が抱くであろう疑問点や考えうるポイントを具体的に先回りして提示することが重要だと感じています。 反省から学んだことは？ これまで、頭の中の考えをそのまま文章に反映し、主語や述語を省略してしまうことが多かった反省を踏まえ、今後は論理的な文章構成を意識し、主張を納得してもらえるよう複数の根拠や対となる内容を示す工夫をしていきたいと思います。

リーダーとしての学びをどう活かす？ リーダーとして何を望まれるべきかについて、これまでは具体的に言葉にできていませんでしたが、今回の学びでリーダーは行動により評価されるものであり、その行動は「能力×意識」で決まることがわかりました。これらを日々向上させる必要性を感じ、具体的な行動に結びつけ、組織のリーダーとして成長し続けたいと思います。 目標を明確化する方法とは？ リーダーとして、まず能力と意識を高め、それが他者に伝わる形で行動に移すことが重要だと感じました。現状ではそれを十分に実行できていないと痛感しています。そこで、今期の目標を示す際には、目的と理想を具体的に言語化し、組織全体だけでなく個別にも丁寧に説明していこうと思います。そして、信頼が得られるまで行動を継続する必要があると考えています。 信頼を築くために何をすべき？ リーダーは常に行動を見られていることを認識し、信頼がないと成立しないことを意識することが重要です。そのため、圧倒的なコミュニケーションの量と質を高め、一人一人に適した方法を取り入れる必要があります。意識を高めた行動を念頭に置き、指導に関してはまず自分が模範を示し、できていないことは謝罪しつつ共に成長していく姿勢を持ちたいと思います。

無意識の制限は何？ 「無意識に思考を制限させること」が心に響きました。講義で自分の思考が無意識に制限されていると認識したのですが、日常生活でも同様に感じることがありました。まずは自分の思考のクセを認識し、それが客観的に見れているかを繰り返しチェックすることの重要性を理解しました。 会議で何を掘り下げ？ 社内外のミーティングでは、課題解決型の会議の中で問題や課題の深掘りに活用できると思いました。客観的かつ多角的視点で事象に向かうように心掛けたいと思います。また、上司や同僚との会話では、考える準備ができないまま話すことがあるため、目的を意識し、思考に偏りがないよう理論的に筋立てて説明することを目指します。そして、相手の考えを注意深く聞く姿勢を持ちたいです。 他者の意見はどう？ 他者の意見を取り入れることは、自分にない思考を養い、客観的かつ多角的な視点を広げる助けになります。会議や会話の後には、自分の発言が客観的であったか、偏りがなかったかを振り返るようにし、必要に応じて他者からフィードバックを受けることも大切です。常に疑問を持つことで、情報や他者の言葉を鵜呑みにせず、客観的に問いかけながら本当にそれで良いのか、目的に合っているのかを考えていきたいと思います。

本質的な課題を見極めるには？ 本質的な課題が何であるか、そしてその課題解決のために何をすべきかを理解することは重要です。しかし、それを見誤れば、当然対策も効果的ではありません。これまでできていなかった部分もあり、その認識を新たにしました。データを得る限り分析して本質的な課題を見極め、「イシュー（問題）」を具体的に特定することが重要です。そのイシューを議論・検討の過程でも意識し続けることで、効率的に進めることができると感じました。 戦略はどう練るべき？ 事業計画の策定においては、戦略立案から戦術・施策の決定までの過程で、今回の学びを生かせると感じています。見えている事象や問題をその場しのぎで解決するのではなく、データ分析が可能な分野では本質を見極めた上で、中長期的に最も効果的な戦略や戦術、施策を立案できるようになりたいと思います。 議論の焦点は何？ 物事を議論・検討する際には、まず「イシュー（問い）は何か」を話し合い、具体的に定義してから進めることが大切です。また、議論が停滞する際には、改めて「イシュー（問い）」を再確認し、議論のポイントや方向性を修正する時間を持つことを実践したいです。これに関連して、ファシリテーションのスキルも身に着けたいと思います。

仮説を深掘りするには？ 視野を広げて仮説を考えるために、3Cや4P、SWOT、5W1Hなどのフレームワークを活用するという視点は、自分にとって盲点でした。普段は頭の中で拡散的に物事を捉えがちですが、MECEに沿った論理的な整理ができるこれらの型を使うことで、抜け落としていた観点を補うことができると実感しました。 データの活用法は？ また、データの取得方法についても、新たにアンケートなどで新しいデータを取ることに注力しがちでしたが、既存のデータを活用する手段もすぐに実践可能であることに気づかされました。特に、パートナーが所持しているデータに着目するという考えは、近くにある資源を有効に利用する良いきっかけとなりました。私自身、所属するグループ全体でリソースを活用することの重要性を改めて認識しています。 問題解決の手順は？ さらに、問題解決のステップとして「原因の特定」を意識してきた中で、WHAT→WHERE→WHY→HOWという一連の流れは、非常にわかりやすく、汎用性が高いと感じました。これまで以上に構造的な思考を促すツールとして、エクセルにフォーマット化したフレームワークをデスクトップに置き、仮説を立てるたびに都度活用していきたいと思います。

キャリア・アンカーとは何か？ キャリア・アンカーとは、個人が仕事を進めるうえで、自分にとって最も大切で、どうしても犠牲にしたくない価値観や欲求、動機、能力が組み合わさったものです。原則として1つであり、変化しないとされています。しかし、演習を通じて分析した結果、自分のキャリア・アンカーにはあまり自覚がなかったことに驚きました。 自覚していない影響を観察する 今後は、普段の仕事に対して自覚していなかったキャリア・アンカーがどのように影響しているかをしばらく観察したいと思います。また、部下や一緒に働くメンバーの価値観を知るために、キャリア・アンカーが有効であると感じています。そのためにも、自身のキャリア・アンカーを毎朝意識することを心がけるつもりです。 キャリアサバイバルの進め方は？ さらに、キャリアサバイバルのステップ1である仕事の棚卸は行ったことがありますが、ステップ2（環境変化の認識）とステップ3（仕事の見直し）については意識的に取り組んだことがありません。直近の社長との1 on 1までに、これらのステップにも取り組む予定です。このようにして、まずは自分自身の内面に向き合い、その後、部下のキャリアにも向き合う力をつけていきたいと考えています。

問題解決の基礎を学ぶ 今週は、問題解決の４ステップ（What→Where→Why→How）のうち、What（問題の明確化）について学びました。目的を見失わないために、あるべき姿と現状のギャップを数値や定量的に示すことが重要です。そのため、MECEを使い、漏れなく重複なく分解して考えると良いということを再認識しました。 分解の難しさをどう克服する？ 過去にロジックツリーを学んだことがありますが、MECEを意識しながら何で分解すべきかを羅列するのは難しいと感じています。多くの場合、目の前の情報や限られた知識だけで分解した気になってしまうことが多いです。この課題を解決するために、最近は生成AIを活用し、プロトコルやフレームワークを使って客観的な情報を得る機会が増えています。これにより、自分でロジックツリーを使って分析しつつ、他者やAIから得られる情報を組み合わせて問題を明確化していきたいと考えています。 学びを日常でどう活かす？ 毎月の会議資料や日常の部門の問題解決手段を検討する際に、この学びを活用します。ステップを踏んで考え、MECEを意識しながら、広く情報収集し、ロジックツリーを使って情報を分解することで、まずは問題を明確にすることから始めたいです。