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重要

に関する学び

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状況分析はどう行う？ 広い視野を持ち、高い視座から様々な視点で状況を正しく把握することが重要です。これには、市場環境はもちろん、競合他社、自社の資源や能力についての正確な分析と把握が求められます。そのため、フレームワークを活用することで、より的確な分析や状況の把握が可能となります。また、考えた施策の整合性もしっかりと確認する必要があります。 フレームワーク習得法は？ 現状の業務では、直接的にフレームワークを活用する機会は少ないかもしれません。しかし、将来を見据えて、今の段階からフレームワークを使う習慣を身に付けておきたいと考えています。様々な場面でフレームワークを試してみることで、そのスキルを磨いていきたいと思います。 強みはどう活かす？ 現業務において特に活用しやすいと感じているのは、バリューチェーン分析です。この分析を業務フローに適用することで、自分たちの強みや弱点を明確にし、高品質な成果物にブラッシュアップしていくことが可能になります。また、その他のフレームワークについても理解を深め、実践的に練習を重ねていきたいと思っています。

PLやBSの連携は？ 会社の稼ぐ力を示すPL、経営スタイルを表すBS、そして会社の血液ともいえるCF。それぞれがどのように連携しているのかを理解できたと実感しています。会社経営とは、何に投資し、どの資産を活用し、どのような価値を提供し、いかに利益を上げるかという視点でとらえると、財務三表はそれぞれ企業活動の成績表といえると感じました。また、業種の違いはあるものの、経営者の意思決定次第でPL、BS、CFは大きく変動するため、経営の面白さを強く味わうことができました。 数字分析の意味は？ さらに、お客様の事業を数字でとらえ、どのような意思決定の特徴があるのか、強みと弱み、課題と価値の所在は何かを分析することの重要性を学びました。こうした事実を正しく把握するために、財務知識は最低限必要であり、私自身も独自の付加価値をつけた提案ができるようになりたいと考えています。 決算発表は成長する？ 今後、さまざまな会社の決算発表を通じて、数字の背景にある要因や成長戦略を読み解く力を養い、多様なパターンを自分の頭の中にデータベースとして蓄積していくつもりです。

仮説の前提って何？ 起こった問題や今後の課題に対して、仮説を立てること自体はよく行っていましたが、自分で仮説の前提を作るという点については、あまり意識していなかったため、とても勉強になりました。 どうして巻き込む？ また、コーチング手法においても、相手に仮説を立ててもらうことを意識することで、チーム全体を巻き込みやすくなると感じました。 なぜ多角で考える？ 具体的には、プランニング時や、問題が発生したプロセスを振り返る際、また未来に具体性を持たせる必要があるときや、チームに各自の未来を考えてもらう場合など、幅広い場面で役立つと実感しています。さらに、一つの仮説だけでなく、異なる視点からの仮説を立てることも重要だと思います。 先が見える計画は？ ビジネスプランの策定においては、チームに問いかける際に仮説を促す話し方を意識したり、あえて自分で仮説の前提を設定することで、未来のプランを頭に落とし込みやすくなります。さらに、予想外の事態が起こった場合でも、そのロジックを考え直し、未来に活かすことを意識するようになりました。

フレームワークの役割は？ 自社のサービスや商品の特性を明確にし、理解を促進するためのフレームワークを学ぶことができました。特に、習熟効果があるポイントを超えると、競争相手とのコスト差がなくなり、差別化が難しくなって事業が行き詰まるという点については、自社の事業にもいずれ該当するリスクがあると感じています。 競争優位性をどう維持する？ 製品がコモディティ化してしまうと、技術の優位性やコスト削減の努力が事業の成長につながらなくなることを実感しました。そのため、さらなる競争優位性を持つためのポイントを見つけるか、新たな事業を立ち上げる必要があると考えられます。こうした重要な局面で、この講座で学んだフレームワークが役立つと感じました。 中期経営計画に向けての準備 今後の中期経営計画の策定においては、自分がその責任者になったつもりで、プロダクトの将来を予測し、開発計画を立てることを想定しています。この講座で学んだフレームワークを駆使して、自社のビジョンに基づいた5年後、10年後の理想的な姿を提示できるように、年度内にアウトプットを作成する予定です。

平均って何だろう？ 基本的な代表値である平均とばらつきを再確認しました。また、関連するフレームワークの動画を通じて、単純平均、加重平均、そして幾何平均といった具体的な計算方法が存在することを学び、以前は知っていた幾何平均についても、計算方法や名称を含めて改めて理解することができました。 中央値はなぜ大切？ 技術職として、日常的に平均値や標準偏差を用いたばらつきの分析を行っています。中央値については、その定義や目的を理解しているものの、実際の業務では頻繁に使用することはありません。しかし、中央値が持つ目的を意識し、グラフや図を用いて全体の分布や外れ値の有無を確認することで、解析の正確性を担保していると感じています。 外れ値の確認方法は？ また、普段からデータに触れる中で、改めて図での表示を行い、データの前処理における外れ値の存在を意識することの重要性を再認識しました。どの業務においても、正しい目的意識を持つことが根幹であると実感しており、今回学んだ単純平均、加重平均、幾何平均を活用して、目的に即した正確な解析を進めていきたいと考えています。

クリティカルシンキングを再評価するには？ 改めて「クリティカルシンキング」とは何かということと、「問いから考え始める」ことの重要性を学ぶことができました。私にとっての「クリティカルシンキング」とは、「問いと打ち手（根拠と主張）」だと現在は考えています。物事を考え始める際は、必ず「何の答えが必要なのか」を問いという形で置いてから思考を始めていきたいです。 問いを立てる場面での有効性とは？ 問いを立てることが必要な場面は多々ありますが、特にクライアントや社会課題の解決策を考える場面で役に立つと考えています。具体的には、応募の集まっていない企業への母集団形成案を考える際や、その打ち手として企業の年間休日がネックとなっている場合の人の動かし方を考えるときなどです。 定量的な問いで現状分析を深めるには？ 漠然と「この企業の採用成功をするにはどうしたらよいか」と考えるのではなく、「この企業の年間休日を120日にするにはどうしたらよいか」や「この企業の応募者数を月5人多くするにはどうしたらよいか」と定量的な問いを立てたうえで現状分析をしていきたいです。

データ加工法をどう活用する？ データの加工法について学びました。与えられたデータをそのまま使うのではなく、自分で項目を追加することを意識することが重要です。例えば、絶対値や相対値（比率）を追加することで、データにひと手間加えることができます。数字をグラフにすることも非常に効果的です。また、データを分解する際には、複数の切り口で考えることで異なる見解が得られることがあります。 人件費分析で何を検証する？ 現在、人件費分析を行っているため、今回学んだ切り口や加工法を実践しています。具体的には、時間外労働時間の妥当性を検証するために、データを性別、既婚未婚、年齢（若手かベテランか）、部門ごとに切り分けて情報を抽出し、グラフで可視化します。 PowerBIでどう可視化する？ 人事データを入手したら、比率や不足している情報を追加し、勤怠情報としての表を作成します。このデータを可視化するためにPowerBIを使用し、グラフ化します。さらに、散布図を用いて時間外労働時間と相関のある事柄を確認し、そのデータを参考に実際に関連性があるかどうかを調査します。

仕組みの効果は？ 「ピラミッド・ストラクチャー」の仕組みは、メインメッセージや結論、主張とそれを支えるキーメッセージの作成プロセスであり、私にとって考えを整理する際の質とスピードを向上させる学びとなりました。具体的には、イシューを特定し、論理的枠組みを考え、主張を適切な根拠で支えるというステップが重要です。 なぜ的確な指示？ 私の職務では、支部組合員から寄せられる意見に対して、後輩の作成した回答案に修正指示を出さなければなりません。その際、「ピラミッド・ストラクチャー」を活用することで、本質を捉えた結論とその根拠を打ち出すことが可能になり、より的確な指示が出せると感じています。 結論の見直し方は？ 結論を導いた後には、「自分の結論は本質を捉えているか」「その結論を支える根拠は明確で、不足はないか」と常に客観的に見直すクセをつけています。もちろん、限られた時間の中で業務を遂行する必要があるため、思考に時間をかけ続けるわけにはいきません。しかし、上記の思考方法を活用し、質とスピードの向上を目指してトレーニングを続けていきたいと考えています。

知識だけでは足りない？ ライブ授業の録画を見て、改めて学びが深まったと感じました。特に最後に先生が言った、「知識を得るだけでは駄目で、自分の頭で考えなければ身につかない。とはいえ、学びを止めてしまうと独断に陥る」という言葉が印象的でした。忙しさを理由に学ぶ機会を持たなければ、自分の経験だけでしか考えられなくなるのではないかと、少し不安を感じました。 本当の学びは何？ 改めて学ぶことの重要性を考える機会となりました。 問いは何で始める？ 課題の改善策を考える際には、まず問いを立て、問いを忘れないように広い視野を持って検討することが大切だと考えます。対象によって検討内容は変わるかもしれませんが、問いや軸を忘れずに思考することが重要です。 チーム方針はどう？ 来年度のチームの基本方針を検討しています。再来年度の変革に向けて、何を変え、何を変えないかを精査する必要があります。よりモチベーション高く取り組めるよう、目標設定や教育機会（研修など）についても今までのやり方を踏襲するだけでなく、広い視野で多角的に検討していきたいと考えています。

正しい仮説はどう作る？ 仮説を正しく構築することで、検証マインドが高まり、ビジネスの精度向上につながります。そのため、適切な仮説を立てるスキルの習得が求められます。また、「what」「where」「why」「how」といった視点を意識することで、課題の把握や解決方法の糸口を見つけることが可能です。 販売分析の秘訣は？ 日々の販売分析においても、仮説思考を取り入れるよう努めています。現場担当者が実務の中で肌感覚で感じている課題について、定量的・定性的な両面から評価し、チームとして合意のもとで進めることが重要です。 仮説は独立すべきか？ また、仮説は一つに絞らず、対策や重要性、影響力を十分に考慮した上で、業務への反映が必要です。複数の可能性を見極めながら、最適な対策を検討していく姿勢が大切です。 改善プロセスは？ 具体的なプロセスとしては、まず現場担当者が感じている課題を確認し、併せて実績数値などのデータを基に問題点を洗い出します。その上で、いくつかの仮説を立て、裏付けとなるデータや対策案を検討しながらプロセスの改善を進めています。

数字分解の大切さは？ 今回の講義では、数字を分解して考える方法や、さまざまな切り口を試し、定義を明確にしてMECEの考え方を適用する手法を学びました。普段あまり意識してこなかった視点から、改めてデータを多角的に検討することの大切さを実感し、新たな気づきを得ることができました。特に、数字に苦手意識があった私にとって、グラフに少し足して割合を示すなどの工夫が、問題点の発見を助けてくれると感じました。 採用データは何見る？ また、採用に関する応募者のデータを、自身で分解し、多角的に検討する重要性にも気づかされました。これまでは、採用媒体の営業担当からの数字の共有を受けるだけでしたが、自分でデータを操作し、さまざまな属性からボトルネックを見つけていく試みは非常に有意義でした。今後は、これまでの採用データを自分なりに細かく分解し、現状の強みや弱みを洗い出して、次の募集掲載の対策に生かしていきたいと考えています。 継続的な対策は？ 一度の検討に留まらず、継続的にデータを分解し、数字に基づいた対策を立案できるよう努めていきたいと思います。

多角的視点はどう？ データを見る際には、様々な切り口を持つことの重要性を改めて実感しました。切り口のレパートリーが少ないと、誤った解釈に導かれる恐れがあるため、一つのデータに対して複数の視点から分解することが、正確な解釈へとつながると感じています. 応募増加の理由は？ 具体的には、月間の採用進捗を確認する場面で、前月から応募が増加した場合、属性・性別・年齢などの観点でデータを分けて検証すれば、その増加の要因がより明確になると思います。こうした実践的なアプローチが、日常業務における分析力向上に役立つと考えています. 切り口は変える？ また、普段からデータを見る機会が多いこともあり、いつもより2パターンほど違った切り口で検討することを意識していきたいと思います。これにより、単に数字を見るだけでなく、背景にある要因や意味まで理解する助けとなり、分析の幅を広げることができると思います. 深い洞察は得られる？ このような進め方を継続することで、データの分解に対するレパートリーをさらに充実させ、より深い洞察を得られるよう努めていきたいです.