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重要 ✕ 課題

に関する学び

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視点が変わった瞬間とは？ 今回の受講を通じて、自分の仕事に対する視点が大きく変わりました。特に印象深かったのは、マーケティングの講義です。普段、何気なく目にしている広告や商品配置の背後に、実は高度な戦略があることを知りました。お客様の心を動かすには、単なる商品の良さを伝えるだけでなく、感情や生活の一部として結びつけることが大切だと感じました。 財務知識がもたらす視野 また、財務の講義では、数値の見方やその背景にある意味を理解することができました。予算管理や経費削減だけでなく、どの投資が将来的に利益をもたらすかを見極める重要性を学びました。これにより、日々の業務だけでなく、長期的な視野での意思決定がいかに重要かを再認識しました。 リーダーシップの新たな発見 最も役立ったのは、リーダーシップに関する講義です。リーダーとしての自分の強みと課題を客観的に見つめ直す機会となりました。部下とのコミュニケーション方法やモチベーションを上げる手法についても、具体的なアドバイスを得ることができ、早速実践しています。 今後も学んだことを活かし、自己成長とともにより良い組織作りに貢献したいと思います。受講前には想像もしなかった知識やスキルを吸収することができ、大変満足しています。

売れるモノの秘密は？ WEEK1からの講座を通じて、売れるモノを作るためには「選ばれる仕組み（理由）」が必要であることを学びました。そのため、どのような顧客に選ばれたいのか、どんな魅力を感じてもらいたいのか、そしてどのような体験を提供するのかを顧客の立場から徹底的に考える重要性を実感しました。 どう戦略を考える？ また、自分自身の購買行動や身近に見る商品・サービスの販売戦略を見直すことにより、マーケティングの勘所を養っていく必要があると感じました。こうした視点を通じ、日々の行動や観察が具体的な戦略の構築につながると理解できました。 顧客への価値は？ さらに、間接部署として、たとえば営業店を顧客と捉えた場合、求められる価値を的確に提供できているのかを再評価する良い機会となりました。スピード、品質、柔軟性といった営業店が重視する要素を把握し、これまでの自部署の強みといかに結びつけるかが今後の課題であると痛感しています。 理念の本質は？ 最後に、自社の社是である「相手の立場で考える」という考え方について、単なる理念ではなくマーケティングの基本そのものであると改めて認識しました。今後も顧客視点に立ち、常に「どうすれば選ばれるか」を追求していきたいと思います。

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。

問題はどこに？ 分析においては、比較の重要性を学びました。具体的には、問題箇所をプロセスごとに分解し、その中でどこが課題となっているのかを明確にする方法です。業務内容によっては、顧客数や単価、さらには年齢層や競合の視点なども考慮する必要があります。これまでは感覚的に分析していたため、今後はストーリー性を持たせた見通しの立て方が有効だと感じています。 利用動向はどう？ たとえば、コロナ前後でサービス利用が減少しているという現状について、一人当たりの利用量が下がっているだけでなく、利用者全体の数や競合の動向も踏まえて比較検討することで、新たな発見が得られる可能性があります。各要素を分解して分析することで、より明確な課題の特定が進むと考えています。 データはどう整理？ そのため、まずは現在あるデータをプロセスごとに整理し、「サービス料」と「サービス利用者数」の比較からアプローチを始めます。仮説としては、サービス料に何らかの課題が存在するはずなので、一人あたりのサービス料、最大値と最小値、中央値といった指標を調査し、問題がどこにあるのかを絞り込んでいきたいと思います。さらに、競合するサービスの状況も合わせて検証することで、より具体的な分析が可能になると考えています。

この考えはどう理解？ クリティカル・シンキングとは、「物事を適切な方法で、適切なレベルまで考える」ことを指します。この考え方では、①何のために考えるのか常に目的意識を持つこと、②自分自身や他者には考え方に癖があることを理解し、客観的に考えるようにすること、③出した考えが正しいのか問い続けることの三つが重要です。この説明は非常にわかりやすく印象的でした。ただし、「適切なレベル」という表現がやや抽象的なので、今後の研修でこの点についてさらに学びたいと思っています。 経営課題への活用は？ 次の中期経営計画で示された経営課題を解決するために、自部門が担う責任と役割を整理する際に、このクリティカル・シンキングを活用したいと考えています。自部門の現状分析やその結果から短期的・中長期的な戦略や戦術を導き出し、決定するプロセスで、クリティカル・シンキングを実践していきたいと思います。 実行計画はどう進む？ また、クリティカル・シンキングの重要な三つの点を常に意識しておくために、PCのデスクトップの付箋など、よく目にする場所に掲示して忘れないように心がけます。それらを実践するためには、これまで以上に時間が必要になるので、必要な時間を計画的に確保するよう努めていきます。

情報はどう補う？ 総合演習を通じて感じたことは、設問の情報だけでは答えられない問題がいくつかあり、不足している情報を取得する必要があるということです。それでも情報が不足する場合があり、その際はある程度仮説を立てて物事を考える必要があります。この点は今回の事例に限らず、実際の業務でも同様だと思いました。100%の情報が揃うことはまずなく、不足する情報は自分で調査をし、または人から聞いて知識を埋めなければならないと感じました。それでもなお未知の部分は、仮説を立てて結論を導き出す力が求められます。 新部署で挑戦する？ 10月からDX推進部に異動しました。ここでは、従来の定型業務がなく、正解のない課題に取り組む必要があります。新しいプロジェクトの一つひとつにおいて、今回の学びを活かせると確信しています。特に、フレームワークを活用した現状の整理や仮説思考が重要です。 e-learningで学ぶ？ まずは、ある程度答えがある事柄、つまり前提知識については、会社のe-learningを活用して知識を深めたいと思います。そして、新しいことの効果を検証する際には必ず仮説思考が必要であり、100点満点ではないにせよ、今ある情報をもとに効果を試算することに挑戦していきたいです。

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。

自分の思考はどうなる？ 自分や他者にはそれぞれ独自の思考パターンがあることを意識しています。集団内でもその傾向は見られ、思い込みが働くことがあるため、物事を多角的に捉える姿勢が大切だと実感しました。 現状をどう把握する？ また、現状の課題（イシュー）を明確に特定し、今自分が何をすべきかを把握することも重要です。事業戦略や市場分析を行う際には、思い込みに陥らないよう、他者と意見を交わしながら壁打ちを行うなど、常に「本当にこれで良いのか」と問い続ける姿勢が求められます。 重要課題は何だろ？ さらに、重要な課題を特定し、その優先順位に基づいて適切な対策を講じることが、成果に直結すると感じています。加えて、資料作成においては、図表やフォント、文字色といった視覚的要素を効果的に活用し、誰にとっても分かりやすい資料となるよう工夫する必要があると学びました。 チームの意識は？ 最後に、チーム内で自分の業務への当てはめを共有し、全体で意識を統一することで現場の改善だけでなく、後進の育成にもつなげる考え方が今後も重要だと感じています。定期的に四半期や半期ごとの振り返りを行い、活動の効果を共有・確認する取り組みを継続することも、業務の成長に寄与すると確信しています。

優先基準は何だろう？ 今週のテーマは「取捨選択」であり、優先順位を上げるべきものや見送るべきものを判断するためには、情報収集と分析が不可欠であると実感しました。その上で、次に何を重視するかという軸を明確にすることも重要です。また、ビジネス環境や自社の状況は刻々と変わるため、定めた軸に沿って定期的に状況を見直し、ヘルスチェックを行いながら方針を更新する必要があると感じました。 AI進化の影響は？ さらに、生成AIやAIエージェントの進化に伴い、自社事業への影響が大きくなっている現状を踏まえると、リソースの配分や断念すべき部分の判断を迅速に行う必要があります。その上で、部下への指示や壁打ちの場面でもこれらのツールを効果的に活用できると感じました。世間のブームや期待感に流されることなく、冷静な情報収集を基に自部署の方向性を見定めることが重要です。 現状の課題は何？ 現状では、自部署の課題に注目しすぎて、モグラ叩き的に個別の対策を講じている状況です。そこで、周囲の環境や社内の状況を改めて整理し、どの事業に注力すべきかを明確にすることが求められます。また、慣例的に続けている効果や効率が低い業務を見直し、効率化や中止の判断を行うべきだと考えています。

ターゲットはどう選ぶ？ これまで、差別化を考える際に自社の強みを基準にして戦略を立ててきましたが、まずはターゲットとするクライアントを明確に定めることの重要性に気づきました。さらに、ターゲットの視点から自社が通常競合と捉える企業だけでなく、業界を問わず強豪が存在するか、その強豪と比較して優位に立てるか、また模倣されにくい施策であるかを検討する必要があると学びました。 部署の戦略はどう見直す？ 会社全体では差別化できる部分があるものの、所属する部署においてはその点が十分に発揮できていないと感じています。上司が自部署の戦略を考える中で差別化案を提示しているため、これまで自分の意見を積極的に述べる機会が少なかった状況でした。そこで、自らフレームワークに沿って部署を分析し、自身の視点での差別化戦略を模索するとともに、上司の戦略も同じくフレームワークを用いて検証していくつもりです。 現状の課題は何か？ 担当部署には多くの競合が存在し、自社全体の強みと比べると、部署内の強みは薄いという現状を改めて認識しました。今後は、自部署の現状を十分に分析した上で、取るべき方向性を明確にし、差別化できるポイントや今後伸ばすべき点について上司と議論していきたいと考えています。

データ分析の意義は？ データ分析そのものが目的ではなく、What・Where・Why・Howの各ステップに沿って、イシューの設定、問題の特定、原因の分析、そして解決策の構築まで進めることの重要性を学びました。 課題解決の要点は？ また、課題解決とは現状のマイナス面を正常に近づけるだけでなく、将来のありたい姿に向けた戦略を立てることも含まれている点が新鮮な発見でした。 なぜ提案が浅く？ 内部監査の担当として実務を行う中で、課題の特定までは進むことができても、真の原因分析が困難で、改善提案が表面的になってしまうことが多いと感じています。今後は、原因をより深く掘り下げ、具体的な改善策を提案できるように努めたいと思います。また、提起する課題が現状の問題解消を目指すものなのか、将来のビジョンに向けたものなのかを明確に区別して提案できる力を養うことも目標にしています。 仮説検証のプロセスは？ What・Where・Why・Howの各場面で仮説を立て、その仮説をデータ分析により検証するプロセスを確実に実行したいと考えています。データ分析だけに留まらず、その他の情報も収集しながら、より深い原因分析と効果的な改善提案ができるよう、引き続き努めていきたいです。

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。