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観点

に関する学び

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なぜクリティカル思考？ 仕事を効果的かつ効率的に進めるためには、クリティカルシンキングが非常に有用です。まず、人は思考の癖があり、考えやすい範囲に固執してしまいがちです。その結果、重要な部分が抜け落ち、十分に検討できない状態に陥ることがあります。そのため、「視点・視野・視座」という3つの観点を意識し、自分の着目点が偏っていないかを常に振り返ることが求められます。 なぜ結論先行？ また、私が結論ファーストで回答するのが苦手な理由は、相手の問いの真意を瞬時に捉えられていないからだと感じています。そのため、意図を十分に理解しないまま話し始め、説明が先行してしまい、相手の求める答えに的確に応えることができないという課題があります。 相手の理解は？ 本講座を通じて、相手が何を求めているのかを正しく把握するための問いを立てる力を磨き、意図を的確に理解した上で、結論から簡潔に伝える技術を身につけたいと考えています。

手法活用はどうする？ 5W1Hや層別分解の手法は知識として持っていましたが、実際の業務では目の前の課題にとらわれやすいと感じています。今後は、これらの手法を意識的に取り入れ、より体系的な分析を実施したいと思います。 理想との違いは何？ また、分析を行う際には現状とあるべき姿とのマイナス差に注目することが多かったことから、目指す姿とのギャップに関する分析が不足していると感じました。今後は、理想との比較も含め、より実践的な分析に活かしていきたいと考えています。 計測軸は見直すべき？ 各部門の工数実績を分析する中で、計測軸をMECEの観点から整備するためにその他の軸も設けています。しかし、全体の一定割合が「その他」に分類されていることから、課題の見落としが発生する可能性があります。このため、計測軸の見直しを行うとともに、現状のあるべき姿との比較だけでなく、目指す姿に対する分析も加えて実施していく所存です。

数字はどう見える？ 数字の分析では、単に数値をそのまま解釈するのではなく、多角的に検証することの重要性を実感しました。MECEの観点から数字を整理・分析することで、現状を正確に把握できるだけでなく、結論に至った理由や背景も明確になると学んだからです。 意見共有はどうする？ また、さまざまな立場の人と意見交換する際、分析した数字を根拠として現状を共有することは、認識の齟齬を防ぐうえで大切だと感じました。たとえば、次の企画を提案する際、「なぜこの企画を行うべきなのか」を過去の実績や傾向を基に説明すれば、相手に納得感を持ってもらいやすく、スムーズにアクションへとつなげることができると思います。 議論の進め方は？ そのため、事前準備として過去の実績数値をMECEの視点で整理し、どのポジションや役割のメンバーであっても理解できるよう、複数の角度からの分析結果を基に議論を進める姿勢を大切にしたいと感じました。

差別化の価値をどう創造する？ 差別化において、ただ違いを探すだけでなく、その違いがどのような価値を生むかを考えることが重要だと感じました。また、顧客のニーズを正確に把握することの必要性も強く認識しました。 3C分析で何を明確にすべき？ ビジネスプラン作成における3C分析では、漠然と考えるのではなく、目指すべきゴールや戦略に対して自社の強みが何かを明確に理解することが求められます。さらに、他社の動向を把握し、自社の強みを活かして顧客に価値を提供するための差別化を図ることが重要です。 他社分析で何を見つける？ まずは、他社の強みを詳細に探ることから始めたいと思います。他社製品の強みだけでなく、弱点も含めてあらゆる観点から他社を分析します。そして、これを顧客のニーズと照らし合わせ、自社との違いを明確にすることで、より具体的な差別化を実現し、顧客に対して確かな価値を提供することができると感じています。

顧客視点で改善は？ 自社サービスを顧客目線で改善するため、まずグループメンバーと顧客の体験を一緒に追体験しました。その中で、どのような改善が実現できるかをブレーンストーミングし、全員が活発にアイディアを出せるよう工夫しました。最終的にはKJ法を用いて、具体的なアイディアと検証ステップへと落とし込みました。 発想法はどう広がる？ 一方で、発想法を一人で試みるのはなかなか難しいと感じました。だからこそ、同僚や家族など身近な人と対話することで、視野が広がることを実感しました。また、スキャンパー法やオズボーンのチェックリストなど、複数の観点から考える手法を取り入れると、発想の幅が広がり、さまざまなアイディアが生まれることが分かりました。発想は制約を設けすぎず、多様な観点や対話を通じて数を出すことが大切です。特に、既存の技術や考えを組み合わせることで、新たな解決策へとつながる可能性があると感じました。

MECEの理解を深めるには？ MECEの考え方は非常にわかりやすく、理解することができました。これまで要因解析に活用していたロジックツリーを、別の目的の分析にも使えると知り、非常に驚きました。また、売上を単価と数量に分けて分析する方法も、実践しやすく感じました。 数字の分解で深掘り分析 要因分析では、数字を分解して深掘りすることが広く応用できると考えています。MECEをフレームワークとして理解したので、実際に分析する際には層別が漏れなく、重複がないかを図示して見える化し、確認していきます。 精度向上を目指す次のステップ 定性的な要因分析も含めて、まずはロジックツリーを実際に描いてみることから始めます。その上で、MECEの観点で層別が適切にできているかを図を用いて確認し、分析の精度を向上させたいです。また、これらの図を使って関係者と共有し、レビューすることで、より精度アップを目指します。

仮説はどんな風に考える？ 仮説は決め打ちせず、幅広く網羅的に立てることが必要だと感じました。what?、where?、why?、how?という観点で問題を捉えることが求められており、講義では課題解決の文脈で語られていたものの、成功事例を解明し、より確かな仮説を構築する場面にも役立つと考えています。 売上はどこから生まれる？ また、どこで売り上げが上がっているのか、その属性がどのようなものか、そしてなぜ好循環が生まれているのかを分析することは重要です。これにより、来年打つべき施策を導き出すことができるため、ビジネスプラン作成時にも活用できると考えます。 指針はどう示すべき？ さらに、メンバーへ活動指針を示す際に、論理的で説得力のある説明ができれば、単に「同じことをやれ」という指示であっても、そのアクションが個々の成果につながることが明確になり、やる気を引き出す効果が期待できると思います。

生成AIで視点は変わる？ 生成AIは、相談、要約、文章作成など多方面で活用できるツールです。特に相談の際には、自分では気づかなかった視点や観点からの意見を得ることができ、新たな発見や広い視野をもたらしてくれます。 正確さはどう保証する？ また、要約や文章作成においては、あくまで「それっぽい」結果を出力するため、内容の正確性や表現の適切性については自ら判断する必要があります。現状の生成AIは、正解を必ずしも求めなくてもよいシーンでは非常に役立ちますが、正確な答えが求められる場合には、AIのアウトプットをそのまま使用するのは危険であると学びました。 議事要約の魅力は何か？ さらに、議事の要約に関しては、1対1で行ったフリーな会話の記録などを後から振り返る際に非常に役立ちます。文章作成においても、校正の道具として活用することで、自分自身の気付きやチェックの補助として有効であると感じています。

現状課題の見極め方は？ マクドナルドのケースを通じて、市場、競合、自社の各視点から現状の課題を捉え、どこを伸ばすべきかを明確な意思で取り組むことの大切さを学びました。また、KPIを適切に分解し、成長に必要な指標を特定、その課題に対する施策を実施することで、困難な状況も乗り越えられると実感しました。 成長の鍵はどこに？ 私は教育業界でプロダクトマネージャーとして活動しており、現在はグロービス学び放題のプロダクトに取り組んでいます。今、企業として成長するための指標を検討するKPIツリーの作成に邁進しており、市場、競合、自社の観点から課題を明確にして、今後半年から1年度の中でどの部分に注力すべきかを見極め、重点的に強化していく必要があると考えています。 どんな覚悟で進む？ プロダクトマネージャーとして施策のロードマップ作成に関与する中で、確固たる意思をもって取り組んでいく決意です。

分解で何が見える？ 分解によって状況の解像度が上がることを学びました。データの加工や分け方の工夫、分解時の注意点を押さえることで、問題点の把握が可能になると思いました。特に、MECEを前提に「モレなく、ダブりなく」を意識しながら切り口を考えることで、問題をより具体化できると感じました。 業務でどう活かす？ 自分の業務では、プロジェクトの会議や提案資料の作成において、この分解の基礎を活用しています。MECEを意識し、「モレなく、ダブりなく」という観点を持ちながら、最も適切な切り口を考え、全体を定義することで、状況の解像度を向上させたいと思います。 実践はどこから始まる？ まずは実践として手を動かし、分解に挑戦したいです。MECEの「モレなく、ダブりなく」を意識し、層別、変数、プロセスのどれが最適かを考えることで、抽象化されていた問題点を具体化し、解像度を高めていきたいと思います。

十分に問い直してる？ 自分の思考の偏りや、本当に考えるべき問い、イシューの設定が正しいのかを十分に立ち止まって見直さず、スピード重視で解決に向かってしまっていたことに気づきました。今後は、クライアントへのヒアリングや研修設計の際に、一旦立ち止まって自分に問いかける習慣を大切にしていきたいです。 資料は直感的に伝わる？ また、相手が直感的に理解できる資料作りを目指し、グラフの使い方や表の切り取り方を工夫して、視覚的に分かりやすい情報提供を心掛けたいと考えています。 イシューは何だろう？ 研修設計の前には、まずクライアントへのヒアリングや提案に入る前に「イシューは何か？」と自分に問いかけ、一旦立ち止まることが大切です。問いを一つに絞る前に、視点、視野、視座といった三つの観点を意識してロジックツリーを作成し、その上でイシューを設定し、研修資料の骨子を固めていきたいと思います。

利益指標の違いは？ 売上総利益、営業利益、経常利益、当期純利益といった複数の利益指標にはそれぞれ異なる意味があり、また分析時の留意点も異なることを理解できました。それらを踏まえてP/Lの見方を深めた結果、時系列での推移や他社との比較といった観点が不可欠であると感じました。さらに、P/Lに表れる数字の背後には企業のビジネスモデルや提供する価値が存在するため、その点についても理解を深める必要があると実感しました。 初期仮説はどんな？ また、自社、競合他社、取引先といった各社のP/Lを分析する際、初期仮説の策定に役立てるために、各利益やコスト構造の違いに注目したいと考えています。これにより、P/Lが示す特徴をより的確に把握できるはずです。加えて、定量的な数字だけでなく、その裏にある定性的なビジネスストーリーや提供価値についても自分なりの仮説を交えながら理解を深めるよう努めたいと思います。