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重要 ✕ 課題

に関する学び

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分析開始の目的は？ 実際に分析を始める前に、その分析の目的を明確にすることが重要です。目的が曖昧では、分析自体の意味がなくなります。分析の本質は比較にあります。比較を行わなければ、物事の良否を判断することはできませんし、絶対的に良いものや悪いものというものも存在しません。意思決定が相対的な比較によって行われると考えると、分析（比較）の重要性が一層理解されます。 比較対象の選び方は？ そのためには、適切な比較対象を選ぶことが必要です。しかし、すべての情報を持っているわけではなく、自分の理解が正しいかもわからないため、この作業は現実としては難しいこともあります。 解決すべき課題は？ 分析を通じて解決したい課題は多岐にわたります。たとえば、効果的な授業や学習方法を知りたいとき、また生徒募集活動をどの地域で積極的に行うべきか、生徒や保護者の学校への満足度、勤務校の強みと弱みの分析などです。これらの目的を達成するために、適切な分析を行うことが望ましいです。 どんなデータ収集？ まずは、各目的に応じたデータ収集から始めたいと考えています。生徒の成績推移や大学合格実績といった定量分析に加え、アンケートやインタビュー（個人・集団）による定性分析も通じて、データを集め、その中から中核となる特質を抽出するようにしたいです。

思考の偏りをどう克服する？ 思考の偏りや質問の誘導を意識しながら物事を捉えるトレーニングが必要だと感じました。ひとつのテーマに対しても個人の属性や立場によって様々な意見や視点が出てくることを再認識し、自分一人で同じように抽出するためには何ができるのかを考えました。 まず、自身に偏りがあり、考えが誘導される要素があることを認識することが重要です。それを自覚した上で、物事を捉えることで思考の幅と高さが広がると思います。 問い掛けの精度をどう向上？ 骨子作成の段階で目的に対する問い掛けの精度を向上させることが必要です。取引先や関連部署のニーズ把握と、具体的なソリューション提供にこれを活用できると考えています。何をどうしたいのかをセットし、それに対してどの視点で切り口を設けるのか、現状把握が正しく行われているのかを明確に論理的にすることで、自身や自社の成果に繋げられると思います。 現状分析と課題抽出のポイント 具体的には以下の2点が挙げられます。 1. 現状分析の質の向上：意図的に通常費やしている工数を倍に設け、目的に対しての分解につながっているかを確認する。 2. 課題抽出の広がりの意識：MECEフレームワークの意識と徹底を行い、余裕を持った上司や同僚からの意見抽出の場を設定する。他者の視点の重要性を再認識したためです。

デザイン思考は何が目的？ デザイン思考とは、目標達成のための有効なツールの一つです。どのようなツールが存在し、どのように活用できるかを並べながら、目標に向かう具体的な手順やステップを考え、実行していくプロセスです。 課題発見はどう行う？ まず、問題がどこに存在するのかを見える化し、自分の思い描くものではなく、相手が求める価値をしっかりとデザインし、提案することが大切です。問題から生み出されるニーズにフォーカスすることで、デザイン思考を用いて到達点の明確化と、その実現に向けた小さなステップを計画することが可能となります。 全体像は見えてる？ また、目の前の小さなステップや個人のやりたいことに固執せず、全体像を俯瞰した視点で取り組む姿勢が求められます。大局を見失わず、一歩一歩着実に進んでいくことが、目標達成への近道となります。 ニーズ調査の意義は？ さらに、丁寧なニーズ調査を行うことで、利用者や市民の実際のニーズを具体的に把握し、そのニーズに合った到達点を思い描くことができます。 協働モデルはどう？ たとえば、関係者と共に新たな地域交通モデルの構築に取り組む場合、まずは関係する各方面の現状やニーズを共有し、どの方向を目指すべきか、全員でモデル像を具体的に描いていくことが重要となります。

主語と述語は合ってる？ 文章を書く際は、主語と述語の対応に十分注意する必要があります。主語が入れ替わったり、文章が長すぎたりすると、相手の理解が妨げられるためです。主語を統一し、文を適切な長さに区切ることで、情報がより伝わりやすくなります。 効果的な評価はできた？ また、ただ筆を進めるだけでなく、効果的な文章にするためには評価も欠かせません。演習では、どの理由付けが効果的かを評価する課題がありましたが、私自身はすべて逆の選択をしてしまいました。相手の関心をしっかりと捉え、主張を支えるための適切な理由付けを評価しながら文章を組み立てることが求められます。 根拠整理はどうする？ さらに、ピラミッドストラクチャーを利用して主張の理由や根拠を整理することで、相手に伝わりやすく納得感のある文章が作成できます。この手法は、メールやプレゼン資料の準備において特に有効です。具体的には、主語と述語の対応を丁寧に確認し、文章を必要に応じて短く区切ること、そして提案資料作成時にピラミッドストラクチャーを活用して主張の根拠を明確にすることが重要です。 普段から実践してる？ ちなみに、ピラミッドストラクチャーの概念は知っていましたが、実際に使用したことはありませんでした。皆さんは、普段からこの手法を取り入れていますか？

仮説思考で成果を出すには？ 仮説思考の鍛え方について体系的に学ぶことができ、非常に勉強になりました。毎回同じような学びであっても、体系的に言語化することで再現性が高まるため、自分で実践するにも他の人にアウトプットするにも非常に参考になります。 諦めない姿勢の重要性を再確認 仮説思考の鍛え方を通じて、「諦めず・熱意を持って・仮説を考え続ける」ことの重要性を改めて感じました。理解するだけではなく、それを実際に実践し、成果に結びつけることは非常に難しいです。そのため、「諦めない」ことがもっとも大切であると過去を振り返って改めて感じます。 継続的なデータ分析の意義とは？ 経営データのデータ分析については、じっくりと分析する機会はあるものの、継続的には行っていません。課題は次々に発生するため、つい短絡的に結論を出してしまいがちです。これからはしっかりと時間を確保し、仮説検証を繰り返し行って問題解決の精度を高めていきたいと思います。 タスク整理と学びのルーチン化 まずは自分のタスクを改めて整理し、優先順位の低いものは権限移譲するか、削減して時間的余裕を生み出します（9月中に実施します）。また、毎週土曜日は極力「学びと実践」の時間とし、仮説検証を毎週のルーティンとして実践していきたいと考えています（今週から開始します）。

物事の分解で何が見えてくる？ 物事を分解することで問題の特定や後続の対策が立てやすくなると感じました。特に、目的を意識しながらどのように分解すれば感度良く対応できるかを最初に考えることが重要です。 問題解決の4ステップとは？ 問題解決のステップとしては、What→Where→Why→Howの順番を意識することが大切です。しかし、実際にはいきなりWhyやHowに進んでしまう場面もよく見かけます。この点を改善することで、より効果的な問題解決が可能となるでしょう。 トレンド分解にはどんな方法が？ トレンドを分解する際には層別分解が役に立ちますが、データを活用した商品企画に適用する場合にはプロセス分解が求められます。プロセス分解では具体的に何をしているのか、何を決めるのかを明確にしなければ、「入店」や「着席」といった単純な分け方になりがちです。 チームサポートに必要な視点は？ また、チームメンバーが困っていることや解決すべき課題を見据えた上で整理のアドバイスをしていくことが必要です。プロセスで困っているのか、情報の捉え方で困っているのかを見極めることがポイントです。 売上分析に層別を活用するには？ 売上についても触れるシーンがあるため、層別や変数別の考え方を忘れずに、定期的に使ってみることが求められます。

効果的な文章の組み立て方とは？ 「相手に伝わる文章を書くポイントを身につける」について、大きなポイントになる部分は以下の順序で理解しました。自身の解釈に基づいて再編していますので、他に気になる点があればご指摘ください。 1. 文章を書き始める前に全体像を想像する。 2. ピラミッドストラクチャー（メモ："主張⇒根拠"の論理の組み立て）を活用する。 3. 主語述語を意識する。 4. 長文になっていないか意識する。 5. 自分の文章を俯瞰し精読する。 コミュニケーションツールの使い分け方は？ 業務で利用しているコミュニケーションツールには、チャット、メール、Office製品、課題管理ツールなどがあります。 これらのツールは、以下のような場面で活用できます。 ●提案フェーズでの資料作成 主張したいことを一点に絞り、複数の概念を用意します。既存顧客の場合は、顧客カラーに応じた選択を行いますが、分からない場合は複数の選択肢をそのまま準備しておきます。ただし、根拠はすべて明確にしておくことが重要です。 ●エンジニアとのやり取り 主張に対しての根拠を複数用意し、文章の精度を高めます。しかし、コミュニケーションには必ずラリー（やりとり）が存在するため、一回で全てを伝えようとせず、逐次的なやり取りを心がけることも大切です。

データ分析の意義とは？ データ分析をビジネスに活用することの本質を理解し、考え方や手法を再設計して、自分のものにしたいと感じました。データ分析で課題を解決するとは、「勘と経験に頼る意思決定の方法を、データ分析を用いた合理的な意思決定へと改めること」を指しています。そのために必要なことを次のように整理しました。 シナリオ設計のコツは？ まず、ビジネスに貢献するシナリオを描くことが重要です。そして、データを基にした意思決定プロセスを設計し、解消したい問題と解決する課題を言語化します。さらには、意思決定のプロセスを形式知として明文化することが必要です。 問題点は何か？ 具体的な問題としては目標未達があり、その課題として購入増加、キャンセル回避、Webサイト離脱の回避、および集客増加といった点が挙げられます。これらの課題を「意思決定プロセス」に深く掘り下げていくことが今後の大きな課題と考えています。 今後の展望は？ 今後の6週間では、問題と課題のさらなる言語化を進めていきたいと思っています。また、意思決定プロセスの6種類のうち、特にマーケティング型の「仮説試行型」と、経営者の思考バイアスを低減させるための経営者判断型について、さらに学びたいと考えています。そして、意思決定プロセスの形式知化を設計していく計画です。

どう分解する？ データを分解して理解するためには、対象を個々の要素に分けることが重要です。特に、When、Who、Whatといった切り口を活用することで、分析がスムーズに進むと感じました。問題に直面した際には、まずこれらの視点に当てはめることを意識する点が良いと思います。 分析は広がる？ 今回の総評では、具体的な手法としてWhen、Who、Whatを用いながらデータを分解するアプローチが評価されています。さらに、より多角的な視点を持つことで、分析の幅が一層広がる可能性があると感じました。 他の切り口は？ また、思考を深めるための問いとして、WHO、WHAT、WHEN以外にどのような切り口が考えられるか、またMECEに分解する際に意識すべきポイントは何かといった疑問が提示されました。これらの問いかけは、多面的にデータを観察する習慣を身につける上で大切だと考えます。 管理法はどう？ プロジェクト管理においても、この手法は進捗管理や不具合管理に活かせるでしょう。既に使用しているツールの補助として、まずはWhen、Who、Whatを当てはめることを意識し、課題の抽出に役立てることができます。また、グラフ化も可能なデータ収集を心がけ、評価のポイントを事前に決めることで、より効果的な分析が期待できるでしょう。

問いは何から始まる？ ゴールがはっきりしない思考は非効率です。物事は常に「問はなにか」という問いから始まるため、まずは自分が今何を考えるべきか、どのイシューに価値があるのかを明確にすることが大切です。直感や経験に頼るだけではなく、常に問いを立てる姿勢が求められます。 なぜ自分と向き合うの？ また、自分の考えに対して批判的に向き合う、いわばメタ認知を行うことで、より深いクリティカルシンキングが身につきます。そして、相手の意見についても「なぜそのように考えるのか」を理解しようとすることで、自然と相手に対する優しさが生まれます。 自分の癖は気付いてる？ 自分特有の思考の癖を認識し、常に謙虚な姿勢を保つことも忘れてはなりません。これらのポイントは、日々のメール、会話、そしてミーティングの中で役立ち、個々の思考をより豊かにしてくれます。 共通認識はどう作る？ 例えば、変革期にある組織では、今一度解決すべきイシューを整理し、メンバー全員で共通認識を持つことが必要です。課題が量的なものなのか、質的な側面にあるのかを議論し、まずは共通のイシューを見出すことが重要です。その上で、どのように物事を進めるのが最善かを考え、意見を集約して方向性を定めていく。こうしたプロセスは、日々の会話やミーティングを通じて形作られていきます。

どんな問いが大切？ クリティカルシンキングの講義を通じて、問いの重要性を再認識しました。自分や他者の考えを鵜呑みにせず、常に「本当か」と問い続けることで、従来の経験や考え方の偏りを避け、より広い視点から物事を考える必要性を感じました。 どの問いに向き合う？ また、ものごとを深く考える際は、まず「今、どの問いに向き合うべきか」を明確にすることが大切だということが印象に残りました。答えや解決策に飛びつく前に、問題や課題の本質をじっくり捉えることで、正しい判断や効果的な解決策に繋げられると理解しています。 チーム作りで気づいたことは？ 私は、チームの管理職として、4月以降の体制構築に取り組んでいます。各管理職やメンバーの意見や課題を参考にしながら、チームの体制作りを進める中で、表面的な意見だけではなく、その背景にある真の課題を捉えることの重要性に気づきました。対症療法に終始せず、根本的な解決へと導くためにも、問い続ける姿勢が不可欠だと考えています。 背景をどう探る？ 今後は、各管理職やメンバーの意見に対して「なぜそうなのか」を問い、様々な立場から背景や潜在する課題を分析していく予定です。その上で、分析した課題をイシューとして整理し、管理職間で共有しながら議論を進め、体制構築に活かしていきたいと思います。

定性分析の意義は何？ 定性分析という言葉は以前から耳にしていましたが、具体的な内容についてはあまり理解していなかったため、普段使っている手法ということもあり、大まかなイメージは持っていました。日常的に顧客と会話する中で、提供しているサービスに対する意見や不満を雑談の中からヒアリングし、複数の顧客の声を集めることで共通の改善ポイントを見つけ出してきました。フレームワーク化はしていなかったため、これを機に試してみることにしました。 顧客の反応はどう？ また、ある顧客で認識した課題を、別の顧客にも「こういった課題はありませんか」と確認することがあります。その結果、多くの方から「あ、そうだね」と言われ、潜在的な問題を掘り起こせたような気がする反面、半ば無理やりに認識させたのではないかと感じることもあり、共感フェーズの難しさを改めて実感しました。 対応策は進むか？ さらに、特定の条件下にある利用者の特定シチュエーションでの課題に焦点を当てる重要性は理解しているものの、実際にその課題に対して具体的な対応策を講じるまでには至っていません。対象となるケースが想定以上に少ないため、コストメリット的にも実施判断にまで至らないのが現状です。今後は、次のフェーズで小規模なテストなどを通じ、解決策を模索していければと考えています。