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活用

に関する学び

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基礎知識はなぜ大切？ 改めて、毎週の学びを振り返る中で、単に思考プロセスを習得するだけではなく、ビジネスで活用される各種フレームワークや前提となる基礎知識が不可欠であると実感しました。これらの土台がなければ、質の高いイシュー設定は困難であり、解決を焦らずに設定に十分な時間をかけることの重要性を改めて感じました。イシュー設定を誤ると、最終目標自体が大きくずれてしまい、誰にとっても望ましくない結果に繋がるため、今後も丁寧かつ適切な設定を心がけたいと思います。 イシュー設定はどうする？ また、日々直面するさまざまな課題の中で、そもそものイシュー設定がなされていない、あるいは適切でない例が散見される現状があります。そのため、自分自身だけでなく周囲も無駄な努力に終わらないよう、常に正しいイシュー設定を意識する必要があると感じました。さらに、論点の洗い出しに手を抜かず、出し切った上で重要な見逃しを防ぎ、常に適切な解決策へと繋げられるよう努めていきたいと思います。

正常と理想は何が違う？ 正常なあるべき姿とのギャップを解消するだけでなく、現在の正常な状態からありたい姿へのギャップを埋めること自体もひとつの問題解決だという考え方は非常に印象に残りました。 ロジックツリーはどう使う？ また、ロジックツリーという手法について学び、その分解方法に層別分解と変数分解があることを理解できた点も大きな収穫でした。MECEの原則を意識することで、分析において情報の漏れや重複を防ぎ、ビジネスチャンスを逃さないための重要性を再認識しました。 受け手は誰に焦点か？ さらに、臨床検査サービスの受け手は患者だけでなく、医師やその他の医療スタッフなど多岐にわたるため、どの受け手に焦点を当てるかを考慮する際にロジックツリーが有効に活用できると感じました。実際、臨床検査のプロセス改善においては、層別分解を用いて「人」に関する問題と「設備」に関する問題に分けて検討するという具体的なアプローチが示唆されており、実務の現場でも役立つと実感しました。

目的外の効果は何？ 今回の戦略学習を通じて、計画を立てる際に目的以外の付帯効果にも目を向ける癖があることに気付かされました。また、これまで戦略は独自性が必要ないと捉えていた自分に対し、今後は計画時に独自性を意識して取り入れていくことが重要だと感じました。 後進引継ぎのコツは？ 現在の年齢や状況を考えると、自分が担当している仕事を早急に後進へ引き継ぐ必要性が高まっていると実感しています。そこで、より早くしっかりと引き継ぐための計画にも、今回の学びを活用していきたいと考えています。なお、これまで自分なりに成果を上げてきた部分については、同じ手法をそのまま伝えるのではなく、後進それぞれの独自性を見出すことを重視したアドバイスを行っていくつもりです。 やるべきはどう選ぶ？ また、頼まれたら断れない性格で、やるべきことの選択に苦労することも多いです。そのため、皆さんがどのような考え方や基準でやるべきことを選んでいるのか、ぜひ伺ってみたいと思います。

仮説検証はどう進む？ 問題解決に取り組むためには、複数の仮説を立て、それぞれを短いスパンで検証することが大切です。仮説設定の際には、3Cや4Pといったフレームワークを活用することで、より多角的かつ論理的にアプローチできると感じました。 固執をどう克服する？ 私自身の業務では、課題に直面すると日々の経験に左右され、一つの可能性に固執してしまう傾向がありました。仮説はあくまで出発点であるため、複数の視点から検討する姿勢が重要だと学びました。今後は、対策を立案する前に一度立ち止まり、慎重に仮説を設定することで、論理の偏りや抜けを防ぎ、より精度の高い対策に結びつけたいと思います。 書き出す仮説の意義は？ また、分析の材料となるデータ収集に先立ち、まずは課題に対する仮説を書き出すことが基本であると感じました。3Pや4Cのフレームワークを利用し、俯瞰的に課題を捉えることで、決めつけに陥らずに検証・結果のプロセスを慎重に実行する姿勢が大切だと再認識しました。

経営層とのズレは？ 総務の分野では、明確なゴールや課題意識が設定された状態で業務が依頼されることが多く、経営層と現場の考え方のズレを常に意識しながら問題解決に取り組む重要性を感じました。経営側が示すのは課題定義までであるため、実際に試作品を作る過程で予期せぬ問題が発生することを体験し、学びが深まりました。 AIデザインはどう？ 生成AIを活用してデザインを作成する試みは、予想以上に難しいと感じました。自分のイメージを正確に反映させるためには、プロンプトの使い方をさらに工夫していく必要があると感じています。また、思いもよらない結果が得られることもあり、試行回数を意識することが大切だと思いました。 試作の修正ポイントは？ 加えて、生成AIの利用はもっと意識的な操作が求められる点、試作後に自ら修正箇所を見出す経験が得られる点、そしてデザイン思考入門で学んだ手法が、自分の予想を超える、または改善された成果を生み出す可能性があることを実感しました。

6週間で何を得た？ 6週間の学習を振り返ると、各Weekの内容が自分にとって大きな学びとなったと感じました。特に、論理的思考力やクリティカルシンキングの重要性を再認識し、あるべき姿、すなわちゴールを明確に定めることが不可欠であると学びました。 本質はどう捉えた？ LIVE授業やディスカッションを通じて、自らの「ありたい姿」を「本質をとらえ、問題提起・価値創造・提案し、それを実現できる人物でありたい」と定めました。業務の中で、時には「正しくなさそうな」判断や「失敗しそうな」状況に直面することがありますが、なぜそう感じるのかを常に考えることで、自分なりの判断基準を持とうと努めています。 マーケティングで何を試す？ さらに、今回受講したマーケティングの知識を活用し、主張を組み立てる際や代替案を提示する場面で効果的に取り入れたいと考えています。まずは自分の影響が及ぶ範囲で成果を積み重ね、そのうえで影響の輪を広げることで、より多くの場面で実践していく所存です。

資金配分をどう見る？ 学んだ内容は、資金配分や事業への投資が売上成長に見合っているかを考察する上で非常に有益でした。企業の資産がどの程度有効活用されているか、また固定資産と純資産のバランスから安全性が判断できるという点に、意義を感じました。さらに、B/Sには経営者の将来に対する想いが表れていることを実感し、企業の実情を把握する重要な指標であると改めて認識しました。 同業比較で何が見える？ 自社と同業他社のB/Sを比較することで、自社の良い点や改善すべき点を具体的に抽出できると感じています。今後は、これらの分析結果を基に、新たな事業戦略の検討や実効性のある改善策を模索していきたいと思います。決算書100本ノックを通じた学びは、その基礎固めに大いに役立ち、より実践的な視点で事業戦略を考える自信を与えてくれました。 学びをどう活かす？ この学びを活かし、上司や関係者へのアウトプットを通じて、具体的な改善策や新規事業の提案に結びつけていければと感じています。

データ収集と分析の重要性は？ 日頃からデータ収集、分析、仮説設定、実行サイクルのスピード感を大切にしていました。しかし、「MECEを意識し過ぎず、時間をかけすぎないこと」を講義で聞いて、今後の業務においてもこの点を意識し、実践していきたいと考えました。 効率的な仮説設定と実行方法は？ 特に、MECEや分析そのものに過度な労力を費やすのではなく、分析結果を基にした仮説設定、そして何より迅速な解決策の実行と行動に焦点を当てたいと思います。このようにして得られた新たなデータの収集→分析→仮説設定→実行のサイクルをより早く回していくことに注力したいと考えています。 MECE活用術と業務への応用法は？ さらに、MECEについては、大項目から小項目へとプロセスを意識して分析項目を洗い出す習慣を、明日から日々の業務の中で身につけていきたいと思います。また、分析にかける時間を事前に設定し、それをもとに効率的に進めていくことも、明日から実施していきたいと考えています。

平均値の弱点は？ ビジネスや日常生活のさまざまな場面で代表値として利用される平均値ですが、実は大きな弱点があります。平均値はデータのばらつきを反映しておらず、同じ平均値でも、データの大半が平均値に近い場合もあれば、極端に大きな数値と小さな数値で構成され、平均に近い値が存在しない場合もあるのです。 重要要素は何？ 苦情処理以外でもデータを活用する可能性は十分にあります。これまで、インフォメーションのヒットワールドでは似たような事例がいくつか見受けられましたが、どの要素が最も重要なのか、またすべてのデータを採用するのは現実的ではないと感じています。したがって、状況に応じてデータの加工が求められるのでしょう。 問い合わせ改善は？ 一時的に問い合わせ内容を収集し、お客様が特に関心を寄せる内容を反映することで、その部分のサービス提供に工夫を凝らす考えです。さらに、第三者にこのデータを提供し、PADなどに入力することで、案内の効率化が期待できるでしょう。

新たな視点って何？ 短い期間ではありましたが、今まで知らなかった新たな視点と、分析の基礎的な部分に取り組む機会を得ることができました。この経験により、従来エクセルでグラフを作成することだけが分析だと思っていた意識を改める大切なきっかけにもなりました。 切り口をどう見る？ また、改めて切り口や最終的に求める結果を明確に認識する重要性を実感しました。言われたことをこなすのは当然ですが、それだけでなく、どのような追加の分析が可能か、現在の活動がフレームワーク上で重複していないかを考えるようになりました。 未来の分析はどう？ さらに、サイトなどを通じて他の場所での売り上げ分析の出し方を学び、今後自分が目指すべき方向性を掴む機会にもなりました。分析は過去のデータを用いることが一般的ですが、未来を見据える分野での活用を考える際、歴史上の革命と呼ばれるタイミングで起きた出来事を参考にすることで、役立つ知見を得られるのではないかという考えに至りました。

データ分析の目的は何か？ これまでの学習を振り返り、データ分析において目的が重要であることを再認識しました。自分がどうありたいのか、そのためになぜデータ分析を学ぶのかをしっかりと言葉にすることが大切だと感じました。振り返りの中で、学習した内容を理解したつもりでも、言葉にできなかったり、理解が定着していないことがあると気付きました。 学んだことを実務にどう活かす？ 講座全体を通じて学んだデータ分析のプロセスを、実際のお客さまアンケートや業務指標の分析に活用しています。サービス品質向上のために、問題点や原因を見つけ、それに対してどう対策するのかを具体的に見出していきます。 データ分析の具体的な手順は？ まずは9月末までに、上半期の各種データの大きな傾向を洗い出し、仮説構築まで行います。その後、10月に入ったら上半期全体のデータを当てはめ、より詳細な分析を進めます。データのビジュアル化も必要なため、Tableauに新たなダッシュボードを作成します。

MECEの考え方をどう活用する？ MECEの考え方について振り返ると、これまでにモレやダブりが数多くあったと思います。まずは全体を定義し、そこから分解する癖をつけていきたいです。その中で自分の分け方を確立させ、スムーズな業務の遂行に役立てたいと考えています。 建設業界でのMECEの利用法とは？ 建設業界では、現場で工事を進める際に様々な工法があります。その中で現場の条件に合った最適な工法を選択する必要があります。この時、MECEの考え方を取り入れて、全体を定義（納期、価格、敷地の条件など）し、細かく分解することで、重視するポイントを把握し、適切な工法を選択できると思います。 分解と記録の習慣をどう身につける？ 私自身、物事を細かく分析する習慣がないため、まずはある程度結果が見えたとしてもMECEを意識した分解を行い、全体をくまなく検証する癖をつけたいと思います。また、その過程を記録に残し、振り返りを行う事でプロセスの定着を図っていきたいです。