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重要 ✕ 課題

に関する学び

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仲間との振り返りの効果は？ 毎週行われた仲間との振り返りが、最も効果的だと感じました。「自分の言葉にしましょう」との指摘の意味が、今になってようやく理解でき、自分自身の考えとして落とし込む重要性を実感しました。これまでの学びを一文にまとめると、戦略検討においては、現状把握から課題の細分化、目標の明確化を通じ、ゴールに至る道筋を描きながら、競合との差別化や取捨選択を行い迅速に成果を生み出すことが最低限必要だと考えるようになりました。言葉にするのは簡単でも、実践の難しさはこの6週間で痛感しました。 戦略実行の難しさは？ 研修開始と同時に新規事業の戦略検討に携わる機会があり、学びの内容が業務で直接活かせると感じる場面が多々ありました。しかし、頭では理解しているつもりでも上手く実行できず、特にニーズ検討時に差別化や自社のメリットを重視するあまり、最も大切な顧客への価値提供が疎かになることが何度もありました。自社のメリットを追求すると顧客価値が低下し、逆に顧客を優先すると自社への利益が薄くなるというジレンマに悩まされた経験もありました。 本質はどう見直す？ そうした状況に直面したとき、研修で学んだ視点が本質を見直すきっかけとなりました。結果として、顧客への価値提供を最優先すべきだと再認識しながらも、他事業との連携によって自社の利益も確保するというバランスを模索するようになりました。今もその視点を取り入れ、提案活動を進めています。 本質はどう深堀？ とはいえ、本質を見抜き、明確化し、深堀する力はまだ十分とは言えません。これからも似たような局面に直面するでしょうし、自分が理解できたつもりの本質も、さらに深い視点が求められると感じています。そのため、何度も挑戦し、挫折を乗り越えながら成長していかなければならないと実感しています。今後は、単なる根性論に頼るのではなく、研修で培った知識を土台に建設的に取り組むつもりです。また、さらなる成長が必要だと感じた時には、再度単科研修を受講する予定です。 成長実感の瞬間は？ これまで学んだ内容を一つひとつ実践に移していく中で、自身の成長を実感できると信じています。本当に受講してよかったです。

エンパワメントとは何か？ エンパワメントとは、メンバーが自律的に業務を遂行できるように促すリーダーシップの一つです。目標を設定して、その達成方法をメンバーの自主性に任せつつ、効果的な支援を行います。ただし、ミスが許されない仕事や納期が極端に短い仕事には向かない手法です。リーダーがメンバーをよく理解し、モチベーションやスキル、喜びを感じる要因を見極めることも重要です。人材育成という側面も忘れずに考慮する必要があります。 目標設定はなぜ重要？ リーダーシップの実践における第2ステップは目標設定です。目標設定では、メンバーをそのプロセスに参加させることが重要で、問いかけを通じてメンバーの問題意識や関心を引き出し、発言を促すことでコミットメントを得ます。また、目標は具体的で定量的であるべきです。メンバーが優先順位をつけて行動しやすいような、測定可能な目標が望ましいです。その際、目標に意義を持たせることで、メンバーの使命感を引き出し、挑戦感を与えることも大切です。これはメンバーに少し高めの目標を与えることで実現します。 成果が出ない時の対処法は？ しかし、目標設定をしてもメンバーがやる気を出さない場合は、それが理解不足なのか、実行不能なのか、意欲の欠如なのかを見極めて、適切な支援を行う必要があります。 総務業務に目標設定をどう活用する？ 私の業務に関して言えば、総務業務における目標設定を活用できると感じています。今回は、社用車管理業務に注目します。総務の業務は組織方針において抽象的になることが多く、（例：従業員が働きやすい職場環境の改善）そのため、メンバーが業務を日常の一環と捉えてしまい、課題の改善に取り組む意欲を持ちにくいと感じています。 具体的に、25年度の社用車管理業務の目標設定を実施しようと考えています。関係するメンバーを集め、問題意識や関心点をブレインストーミングで出し合い、それを整理します。小さな問題やすぐ解決できる事案は日常業務として処理し、大きな解決策が必要なものや即座に解決策が出ないものを課題として取り上げ、目標設定を行います。目的の意義、定量的かつ具体的な内容、そして挑戦の要素を各メンバーに伝え、エンパワメントを活用します。

思考、どう確認する？ 批判的思考力を高めるためには、自分自身の思考をチェックすることが重要だという点が印象的でした。具体的には、次の3つのポイントが挙げられます。まず一つ目は、視点・視座・視野の3つの視点を持つことです。日々の実践としては、人とコミュニケーションを取る際に、自分がどの立ち位置で発言するのかを考えることで活用したいと思います。次に、切り口を多く持ち、具体と抽象を行き来することで頭の使い方を覚えることです。これに関しては、生活の中で目に入る物や人をどのような切り口で分類できるかを考えることで実践していきたいです。そして最後に、誰がどのような目的で何をするのかといった情報から切り口を探すことが挙げられます。具体的には、属性や趣味嗜好、5W2Hを用いて切り口を広げ、抽象と具体を行き来しながら思考したいと考えています。 偏りをどう防ぐ？ 自分自身が偏った思考に陥っていないかを確認するためには、チームメイトと話すことで見直しを行いたいです。 どうやって活かす？ この3つのポイントを活用できそうな場面としては、以下の点が挙げられます。まず、自社の売上や在庫の変化点分析において、どの要素で変化が起きているかを分析する際に役立つと感じています。そして、課題解決策の提案の際には、切り口を分解し、課題を洗い出すことで効果的な打ち手を検討したいです。さらに、日々の上司や他部門とのコミュニケーションにおいては、相手がどの視座・視点・視野で考えているかを理解した上で会話することで、望む回答を得やすくなると考えています. 行動計画はどうする？ 11月に実践する行動計画としては、次の3点があります。まず、販売拠点の在庫管理の課題分析です。ここでは、在庫の増減要因をどの切り口で分けられるかをMECEで分析し、課題を明確にしたいと思います。次に、部内に提出する提案資料の作成です。自身の意見が採用されるように、どの視点・視野・視座でプレゼンすればよいか考え、資料に反映させたいです。最後に、課題の深堀りです。下期に取り組む工場での在庫管理体制の課題と解決策の検討において、最も効率的な打ち手を考えるために、どのデータをどの切り口で分析すればよいか検討したいです。

セグメントは何がポイント？ まず、セグメンテーションの切り口として、人口動態変数、地理的変数、心理的変数、行動変数の4つがあることを学びました。購買行動に差が出る切り口を意識することが重要であり、当社の観光コンテンツ配信事業では、アニメファンという趣味嗜好や行動特性を重視すべきだと考えています。 火付け役の意義は？ 次に、1stユーザー（火付け役）の選定と普及要因の重要性について学びました。サービス設計においては、比較優位、適合性、わかりやすさ、試用可能性、可視性の5つの普及要因を押さえる必要があります。特に、AIDMAの各段階に合わせ、まずは注意を引くための可視性、次に分かりやすさで興味を喚起し、比較優位で魅力を訴求、適合性により導入意欲を高め、試用可能性を低いハードルで実現することを意識した設計に取り組みたいと考えています。 評価基準はどう違う？ さらに、ターゲティングの評価基準として、Realistic Scale（市場規模）、Rate of Growth（市場成長率）、Rival（競合優位性）、Rank（優先順位）、Reach（到達可能性）、Response（顧客反応）の6Rについて学びました。各セグメントについて、代表ペルソナの課題に基づく市場規模や成長率、自社アセットとの親和性、チャネルを活用した到達可能性、そして顧客反応を具体的に評価することが必要です。 事業企画の狙いは？ 今回の事業企画は、既存のコミックプラットフォームを活用した観光コンテンツ配信として、アニメファンに推し旅や推し消費の提案を行うものです。現時点で顧客課題の把握、ペルソナの定義、解決方向性の設定、課題の確からしさに関するインタビューが済んでおり、今後は以下のスケジュールで具体的な検証を進めます。 検証スケジュールは？ 2月下旬の週には、セグメントごとの市場規模とコストの調査を行い、3月上旬にはその結果をもとに市場規模の判定とコスト試算を実施します。続く週には、優先すべき事業アイデア3つについて、解決策の適合性をインタビューを通じて確認し、3月中旬にこれらの成果をまとめ、未達事項を整理します。そして、3月末の審査会に向けた最終調整を進める予定です。

問題解決の本質は？ ストーリー設計は、問題解決に向けた重要な要素です。分析に取り組む前に、解決したい問題を明確にし、結論のイメージを持つことが必要です。これにより、分析のプロセスが円滑に進められます。 仮説思考で何を見る？ 分析のプロセスには、仮説思考のステップがあります。まず目的を設定し、仮説を立て（多少外れても問題ありません）、データを収集して検証します。また、5つの視点を持つことが重要です。インパクト（どれだけ影響を与えるか）、ギャップ（違いを見つける）、トレンド（時間の中での変化）、ばらつき（分布を見極める）、パターン（法則性の有無）を確認します。アプローチは、グラフや数値、数式を活用して進めます。 学びの次の一歩は？ 今後の学習においては、考えを言葉にする「言語化」や本質を見抜く力、自分ごと化が重要です。また、「ありたい姿」に向けてのチェックポイントとして、具体性や意義、挑戦性、現実性を考慮し、モチベーションを維持する仕組みを構築する必要があります。 役割と判断の秘訣は？ 私に求められている役割は、販売全体の動向を注視し、適切な配分調整で営業利益を達成することです。さらに、働きやすい環境作りや各自が能力を向上できる環境整備を推進します。そして、上司や部下、社外の方々と積極的にコミュニケーションを取り、一方的に考えを固執せず、全体最適な観点で判断を行います。大局的な会社の方針や戦略、動向を踏まえた部門運営を明確に提示し、決断します。 現状改善の策は？ 会社のDX推進プログラムにエントリーし、具体的な課題解決に取り組んでいます。例えば、Web関連の各種KPIを全社の目標と関連づけ、可視化することが求められています。これは、WebのKPIが達成されても営業利益が未達成となる現状を改善するための施策です。また、プロモーションを投資対効果で判断する仕組みが必要とされています。さらに、データを活用できる人材の育成も重要課題です。専門的な分析を行う人材と、日々の判断を容易にするためにデータを活用する人材を育成する方針です。 今後の学びはどう？ 以上の取り組みを通じて、今後も必要なスキルの向上や新しい学びを続けていきます。

データ分析の目的は？ 「①データ分析の目的を意識すること」と「②正しく比較するために条件を揃えること」の2つが特に印象に残りました。これまでの仕事では、目の前にあるデータを漠然と加工し、何か分かることがないかと試行錯誤しているだけだったと改めて感じました。 明確な分析の必要性を感じる 今後は「何のためにデータ分析するのか」「何が分かると嬉しいのか」を明確にした上で分析に取り組むつもりです。また、自分の悪い癖として「結論ありき」のデータ収集や分析を行う傾向があると自覚しました。具体例では、「●●●という結論を導くために都合の良いデータを探してくる」という方法を取っていましたが、それだと誤った意思決定に繋がる可能性があります。常に正しい条件でデータを比較することの重要性を強く感じました。 賃金制度の課題とは？ ①新しい賃金制度の検討に活かしたい。自社の賃金制度に関する課題を明確にするためには、競合や労働市場との比較だけではなく、「現状の給与分布が自社の賃金制度の考え方に沿ったものか」、「自社の人事ポリシーに沿ったあるべき給与分布はどうあるべきかと現状との差異」を正確に比較したいです。 目的達成のためのツール選び ②新しいビジネスツールを導入する際の分析に活用したい。労働安全衛生関係の教育ツール導入を検討しているため、目的を明確にし、「目的を達成できるツール」を選定するための比較を実施していきます。 具体的に言うと、自社の賃金制度の課題を明確にするためには、競合他社や労働市場との年齢や等級ごとの給与比較は当然ですが、それ以外にも比較対象とする要素があるはずなので、漏れないように洗い出します。競合等と比較する際には条件をしっかり揃えることが大切です。また、ツール導入については「何のために導入するのか」「その目的を達成するために必要な要素は何か」「それぞれの要素の基準は何か」をしっかり考えて最適なツールを選びます。 継続的な評価が必要？ ツール導入後の経時変化も確認し、継続使用を検討します。いずれの取り組みも、目的や比較対象がズレていないか、要素に漏れがないかを上司やチームのメンバーとよく議論しながら進めていきたいと考えています。

解決のステップは？ 問題解決の4つのステップを意識することで、課題解決に向けた取り組みがより効率的になると感じました。今後は、最も重要なポイントである「Where」を意識して分析に着手していきたいと思います。業務においては、あるべき姿と現状とのギャップを、定量的な指標で示すことが大変有効だと印象に残りました。 総評はどう考える？ 総評として、問題解決のステップを意識し、効率的なアプローチを追求する姿勢は素晴らしいと感じます。また、定量的な分析の重要性を理解している点も非常に大切だと思います。今後は、具体例を交えた検証により、さらに深い理解が得られるでしょう。 手法とデータは？ さらに思考を深めるための問いとして、以下の点を考えてみてください。 ・問題の「Where」を意識する際、具体的にはどのような手法を用いる予定ですか？ ・業務での定量的分析を強化するために、どのようなデータが必要だと考えますか？ 今回学んだポイントを、実務に具体的にどのように応用するかもじっくり考えてみてほしいと思います。頑張ってください。 理想と現実は？ また、「あるべき姿」と「現状」のギャップについては、①正しい状態に戻すための問題解決と、②ありたい姿に到達するための問題解決があると認識しました。たとえば、以下のようなケースが想定されます. ・売上販売目標の場合 　→ 100％達成に届かない状況と、120％達成を目指す状況がある ・製品シェアの内訳の場合 　→ シェア80％を目指す場合と、シェア100％を目指す場合がある ・KPI Activityの場合 　→ 会社の指標を順守する場合と、それを大きく上回る目標を設定する場合がある 比較で見極める？ さらに、分析にあたっては「分析とは比較なり」という考え方も大切です。具体的には、社内の数字の良い組織や競合他社と比較することで、現状とあるべき姿を明確にすることが重要です. また、あるべき姿と現状は、定性的な情報だけでなく、定量的な情報としても示すことが重要です。定性情報を定量化するために、数値によるスコア化（たとえば0、1、3など）を統一した条件で設定する手法も有効だと感じました。

単純平均の落とし穴は？ 単純平均は、ばらつきを見えにくくし、また外れ値により大きく値がぶれる可能性があります。そのため、何が適切な代表値であるかを十分に考慮した上で、比較や分析に臨むことが大切です。 標準偏差で何が分かる？ 標準偏差に関しては、波の大小をイメージすることで、そこから導き出せる情報がわかりやすくなります。これにより、平均だけでは捉えきれないデータの分布の実態を理解しやすくなります。 年齢層の違いを把握するには？ 具体的なデータセットを例に挙げると、例えば、ある組織の従業員の平均年齢が38歳の場合、全体は大まかに新卒5年未満、30代後半～40代初頭、60歳前後という３グループに分けることができます。単純な平均値だけではこれらの年齢層のばらつきを正確に反映できませんが、標準偏差を合わせて求めることで、年齢層の多様性をより具体的に把握し、組織の魅力としてアピールする材料とすることが可能です。 外れ値の影響は？ また、外れ値がビジネス上の意思決定にどのように影響を与えるかという視点も重要です。たとえば、顧客ごとの売上金額を分析する際、1％程度の大口顧客の存在が全体の平均を引き上げてしまうと、実際の単価水準が正しく把握できなくなります。単純平均のみを頼りにすると、実態との差を見誤り、競合との比較でも課題が見えづらく、適切な方策に結び付けることが難しくなります。 多角的分析は有効？ このような背景から、単に平均を算出するだけでなく、加重平均や中央値、そして標準偏差を併用することで、データのばらつきを把握し、その意味するところを考察する姿勢が重要だと改めて感じました。年度末のまとめや次年度への申し送りの際にも、前年や前々年との比較を行い、伸び率や減少率を幾何平均で求めるなど、より多角的な視点でデータを分析することが求められます。 データの可視化は？ 計算式の意味を完全に理解していない部分もありますが、情報やデータが揃っているなら、まずは標準偏差を算出して、その意味合いを考えることから始めると良いでしょう。数字をただ並べた表だけでなく、ヒストグラムなどを用いてばらつきを可視化することが、まず第一歩だと感じています。

イシューとは何？ 課題解決において最も優先すべきことは、今回の主題である「イシュー」の特定です。イシューが何であるのかをはっきりさせないまま対策を講じると、解決する必要のない課題に労力と予算を無駄にしてしまうかもしれません。また、根本原因を解決できずに、対処療法に終わる可能性もあります。そのため、まずはイシューを特定することが重要です。 目的は何だろう？ 現在直面している課題に対しては、以下の順序で考えることが推奨されます。まず、目的は何であり、最優先事項は何かを明確にします。その上で、その目的のためにその課題が解決すべきものであるか、またその優先度を評価します。もし解決するべきであれば、その課題の真因が何であるのかを考えます。 データで何が見える？ 次に、真因を特定するためにデータを活用します。データをグラフで視覚化したり、その間隔を調整したりすることで、新たな視点が得られることがあります。そして、そこで見えてきたことに対して解決策を考えます。この解決策を考える際には、ピラミッドストラクチャーに整理することが重要です。これにより、どの課題に対して解決策を考えているのか、その解決策が本当に適切であるかを把握しやすくなります。 日常で何を学ぶ？ 自分の会社でも、日々このような場面が数多くあり、逆に言うと日常会話の中でこの思考法を常にトレーニングする機会があります。「他の事業部がこれをやっていて、うちだけやっていない」と言われることがありますが、そういう場面をチャンスと捉え、思考をトレーニングしメンバーと共に取り組むことができます。来場者や聴講者の分析など、さまざまな場面でこの思考法を活用できるでしょう。 課題の真因は？ セールスが伸び悩んでいる状況はよくありますが、イシュー特定のためのマップをピラミッドストラクチャーで作ってみると良いでしょう。例えば、セールスが伸び悩んでいる際にどこに課題があるかを掘り下げるハードルを下げたいものです。具体的には、アポ数か？リード数か？契約率か？契約単価か？というように、どの要素が真因かを特定したい時に、自然とイシューを検証する頭に切り替えるための土台があると便利です。

問題解決の始め方は？ 問題を解決するためには、まず「何が問題か」を明確にし、「どこで」発生しているのかを特定します。その上で、原因を分析し、解決策を考えて実行するという4つのステップ（What、Where、Why、How）を意識することが大切です。 状況把握のコツは？ また、状況を整理するためのツールとして、3C（顧客、競合、自社）や4P（製品、価格、販売場所、宣伝）を活用する方法があります。これらのツールを用いると、事業の強みや改善すべき点がより具体的に見えてきます。 仮説は何故必要？ 問題の原因をつかむには、一つの仮説に絞るのではなく複数の仮説を立てることが有効です。異なる視点から仮説を構築し、その後に実際のデータを収集して検証することで、問題を多角的に理解し、正確な解決策に結びつけることができます。 データはどう取得？ データ収集においては、信頼できる情報源から、偏りのない意見を得る工夫が求められます。誰に、どのように質問するかを工夫し、整理したデータをもとに検証を進めることで、反論を排除しながら正確な分析が可能となります。 相談対応はどうする？ 実際の業務では、他部署から「業務がうまくいかない」という相談を受けることがあります。そうしたときは、まず問題の所在を整理し、どこでどんな問題が発生しているのか、またその原因を明らかにします。そして、仮説を立てた上でデータ収集と検証を行い、説得力のある解決策を提案できるように心がけています。 体制強化はどう考える？ 日常の業務において、問題解決の4ステップを意識的に実践し、仮説を立ててデータに基づいた検証を行うことで、より効果的なサポート体制を構築できると実感しています。また、3Cや4Pなどのツールを定期的に活用し、背景や業界の状況を把握しておくことも、今後の課題解決に大いに役立つと考えています。 振り返りの秘訣は？ 最後に、解決策を実施した後は、その結果を振り返り、どのステップや仮説が効果的だったのかを検討することが重要です。これにより、次回の対応に向けた改善点を明確にし、継続的なスキル向上につなげることができると思います。

PL読み解きの重要性は？ PLを読む際には、単に数字を確認するだけでなく、顧客価値を意識して読み解くことの重要性を学びました。顧客が何を価値と感じ、どのように満足しているかを理解することで、PLに現れる収益やコストの背景を深く捉えられるようになると感じました。さらに、顧客価値に基づく経営戦略を軸に、PLがその方針を反映しているか確認し、必要であれば経営の立て直しを図ることの重要性も学びました。数字を追うだけでなく、それが顧客や市場にどのように影響を与えているかを洞察する力の大切さを実感しました。 医療現場のPL分析方法は？ 医療現場では、患者や地域社会にとっての「顧客価値」を軸に考えることが、医療サービスの質向上や経営改善に直結します。この視点を活かし、病院の損益計算書（PL）を分析する際、非財務的な指標、例えば患者満足度や地域貢献度を念頭に置きながら、収益やコストの構造を見直したいと考えています。新たな診療サービスの導入や地域連携の強化など、患者価値を高める取り組みを財務データと結びつけ、現場の改善や経営戦略の立案に活用したいです。 改善施策のモニタリング方法は？ 具体的な取り組みとして、まず現場のニーズと顧客価値の明確化を図ります。患者満足度調査やアンケートを通じて、患者が求める価値やサービスの改善点を把握し、職員へのヒアリングを通じて、現場の課題と患者にとっての価値を共有します。次に、PLデータの分析基盤を構築し、医療サービスごとの収益とコストを分解・可視化する仕組みを整備します。 また、施策の有効性を評価するため、定期的に改善策が患者満足度や稼働率、収益にどう影響しているかをモニタリングします。さらに、顧客価値とPLを連動させる重要性を職員に教育し、データに基づく現場での行動を促進する場を設けます。成功事例を共有し、他の職員にも実践を促し、継続的改善とPDCAサイクルを回します。 成果の再確認と改善策の検討は？ 最後に、定期的に患者満足度とPLのデータを見直し、効果が不十分な部分には新たな改善策を検討します。必要に応じて外部の専門家の意見や他病院の事例を参考にしながら、行動計画を更新します。

データ分解で得られる新視点とは？ データを分解することで事象の解像度が上がることを学びました。データを単なる数字として見るのではなく、一手間加えることで新たな視点が得られます。例えば、データをグラフ化したり、割合を計算してみたりすることで、より深く理解できることが多いです。 データをどう分けるべきか？ データを分ける際には、定性的な仮説を持ち、複数の切り口から分解することが重要です。その際、MECE（もれなくダブりなく）の原則を活用すると効果的です。MECEを用いると、全体集合を部分に分ける（足し算）、事象を変数で分ける（かけ算/わり算）、あるいはプロセスで分けるという切り口が考えられます。 MECEの原則を実践するには？ 私はこの概念を知ってはいましたが、実際に分解をする際にうまくできていないと感じていました。切り口についても感覚に頼っていましたが、言語化された切り口を示されたことで、今後はそれを指針にできるようになったと感じています。 営業成果への応用とは？ 営業部門の成果の低迷や、良好な場合の要因を探るために、この手法が活用できると思います。プロセスで分解している部分はありますが、クライアントを特徴別に分けたり（足し算）、売上や利益率から分解する（かけ算/わり算）部分が不足していることに気づきました。これを行うことで、良い成果を上げた要因を特定し、勝ちパターンを見出すことができ、悪い時は修正ポイントを明確にして改善行動に役立てることができると思います。 人事課題の解析はどう役立つ？ また、人事課題の検討においても、従業員をMECEで分解し、課題点を探ることで、解決策を考えるのに役立てることができると感じています。 実践のための初めの一歩は？ 学んだことを実践に移すため、データの切り分けを実際に行う機会を持ちたいと考えています。現在、すぐに取り組むべき課題もいくつかありますが、データを全体的に捉えられていないものが多いです。まずはデータを集めることから始めなければなりません。そのために、どのようなデータが必要なのかを5W1Hを使って考え、それをMECEを用いて分解しようと考えています。