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に関する学び

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どこで価値再確認？ クライアントの事業整理に取り組む中で、本来の価値観を再確認するため、広げるフェーズにフレームワークを活用しました。自分自身の新規事業のためにも、アイデア出しやブレインストーミングの流れを一人でも試してみようと考えています。 どう考えが進む？ 実際にフレームワークを用い、クライアントと二人でブレインストーミングやKJ法に取り組んだところ、普段よりも自由度の高い雰囲気が感じられました。特にKJ法では、単に分類して当てはめるだけではなく、共通点や違いを探りながら「もう一歩先」を考えることが重要だと実感しました。枠にとらわれずに言語化していくプロセスが、理解を深める鍵になりました。 なぜ戸惑うの？ 一方、SCAMPER法に関しては、各要素をどのように位置づけるか戸惑いがあったため、一定の慣れが必要と感じました。視点を切り替えることで新たな発見があるものの、最初から完璧な表現を目指す必要はなく、自然な流れで考えを展開することができると感じました。 どう時間管理する？ さらに、議論を進める際には目的と時間を明確に定めることが大変重要です。発散的なアイデア出しは終わりが見えないため、一定の枠組みや時間設定があることで、より実りあるプロセスになると感じました。

視点と標準偏差は何？ 「分析は比較である」という考えから、視点やアプローチの違いが明確に見えてくることを学びました。数学が苦手な自分にとっては難解な点もありましたが、標準偏差の活用方法などを理解できたのは大きな収穫です。また、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値といった代表値と、散らばりを示す標準偏差の違いについても理解を深めることができました。 集約方法はどうなっている？ これまではエクセルで作成できるグラフからなんとなく情報を把握していたのに対し、今回体系的に数字の集約方法を学んだことで、今後はどのように数字を集約すべきかを意識して活用していこうと思います。特に幾何平均は初めての使用なので、さらに調査を進める予定です。標準偏差についても、その考え方から算出方法を追求するのが面白いと感じました。 分析の流れはどう進む？ 前回からの繰り返しになりますが、分析のアプローチ―目的の確認、仮説の設定、データ収集、仮説の検証―を守りながら、視点と手法を適切に用いることを今後も意識していきたいと思います。幾何平均や標準偏差はまだ完全に理解できていないため、さらに勉強を重ねる必要があると感じています。テストの品質評価においては、標準偏差や中央値の考え方を取り入れていく予定です。

カーナビと戦略は？ 戦略思考を考える際に、普段車を運転する際に使うカーナビを思い浮かべます。カーナビでは、目的地が決まり、最短ルートで辿り着くことが理想ですが、現実はそう単純ではないと感じます。 ゴール設定はどうする？ その理由として、まずゴールの設定が容易ではないこと、さらに最良の道を選ぶことも難しいと感じます。どのようにゴールを設定し、最適な道を選べばよいのか、その思考力をこの講習を通じて養っていきたいと考えています。 部署で何を感じる？ 私の所属する部署ではDX推進の一環として、新しいチャレンジが多いため、戦略思考を学び、その成果を最大限に生かすために実践を重ねていきたいと考えています。業務を5W1Hで考えてはいるものの、計画性に課題を感じることがあります。そのため、まずゴールを明確に設定することを重要視しています。 正しい計画はどう立てる？ 正しいゴールを設定するには、まず現状を整理することから始めます。会社や課、そして個人の目標が一致しているか再確認した上で、計画を立てます。また、「やること」を考える際には、それが本当に必要なことなのか、そして何のために行うのかをしっかりと考え、目的に沿ったクリティカルな視点を持つ習慣を身につけたいと願っています。

分析の本質を学ぶ意義とは？ 講義開始直後から、分析の本質について明確に示されるので、動画の解説が頭にスラスラと入りました。まず、分析の本質は「比較」であり、適切な対象を比較することが重要です。迷ったときは、分析の目的に立ち返ることが大切で、その際にはデータに偏りがないかどうか、「生存者バイアス」に注意することが求められます。このように、6週間の講座を通じて、最も重要な「心得」を学ぶことができました。 仮説設定の流れをどう進める？ 私は、社会課題に対する「仮説」をもとに、行政などのオープンデータを分析し、数字的な事実を裏付ける仕事をしています。今回は、体系的にデータアナリティクスを学ぶことで、仮説設定や分析対象の選定をスムーズに行いたいと思いました。 データ分析の実践ステップとは？ 具体的には、以下のアクションを実行しようと考えています： - データ分析について、チーム内に基礎的な知識を共有する。 - チームメンバーが取り組んでいる社会課題に関連するオープンデータを収集する。 - 仮説を洗い出し、それを裏付けるための数字を設定する。 - 適切な比較対象をピックアップする。 このような手順を通じて、社会課題の解決に向けた効果的なデータ分析を進めていきたいと思います。

仮説設定の意義は？ 講座を受講して、データ分析のテクニックを学ぶことができました。しかし、分析そのものはAIに任せることが可能であり、本当に人間に必要とされるのは、データ分析の目的を明確にし、適切な仮説を設定する能力だと実感しました。正解に飛びついてしまいがちな思考停止の傾向を反省し、より良い仮説を見出すために、あきらめずトライ＆エラーを重ねていきたいと考えています。また、当たり前を疑う力や、本質的な課題を見極める力、さらには分類のスキルを養うことの重要性も感じました。これらは次週以降や実践の場で活用していきたいと思います。 内部監査の視点はどう？ 私は内部監査を担当しており、より鋭く価値ある提案ができるよう、今後はさらに良い仮説を立てる努力を重ねるつもりです。自分の考えや視点の狭さに日々反省しながら、「この事実から何が言えるのか」という問いに徹底して向き合っています。 現場改善はどうする？ また、狭い視点に陥らないために、マネジメント視点やクリティカルシンキングを意識するとともに、現場の状況を十分に踏まえた提案ができるよう努めています。具体的には、何が問題なのか、どうすれば現場が改善されるのかをデータを裏付けに、しっかりと整理して提案していきたいと考えています。

エンパワメント、どう実践？ エンパワメントの重要性について学んだ点として、仕事のリーダーシップ発揮の場面では、単に業務を任せるだけではなく、メンバーの能力よりもほんの少し上の難易度の仕事に任せたり、計画段階から本人に考えさせたりすること、また必要に応じて支援を行うことがポイントであると再認識しました。 目標設定の秘訣は？ また、良い目標設定のためには、仕事の意味や意義、具体性、定量的な評価が重要であると同時に、相手が自発的に取り組みたくなるような感情に訴えるコミュニケーションが必要であると学びました。 適切なアサイン方法は？ 私自身は、仕事をアサインする際に目的や具体性については意識して伝え、関係者とすり合わせを行ってきました。しかし、仕事の意義や本人が本当にやりたいと思っているかどうかの確認が十分でなかった部分があり、今後はその点を意識的に伝え、確認するよう努めたいと考えています。 時間管理の工夫は？ 一方で、エンパワメントを実践する際に、自分自身に余裕がない場合が多く、その際のコントロールの仕方についても今後改善の余地があると感じています。どのように自身のリソースを管理しつつ、効果的にエンパワメントを進めるか、その方法についても模索していきたいです。

売上目標は具体的？ 売上目標を具体的な数値で設定し、グラフを活用することで、経営判断やプレゼンの質を向上させる手法が印象的でした。まず、漠然とした課題ではなく、明確なイシューを特定することが重要です。イシューが明確になったら、データや異なる切り口を用い、ピラミッドストラクチャーで論理を整理するのが効果的です。また、イシューは「問い」として常に意識し、考えているうちに方向性がブレないようにメモを残すことが推奨されます。 数字と論理の関係は？ 具体的には、「売上目標〇〇億円」と数字で目標を定め、日時、週次、四半期、年次といった各種のグラフを目的に合わせて作成する手法が有効です。また、ピラミッドストラクチャーを意識して、①イシューの特定、②論理の枠組みの構築、③適切な根拠で支えるというプロセスを繰り返すことで、より説得力のある資料づくりが進むと感じました。 施策の意義は伝わる？ 今回の学びは、実際の融資交渉や新規事業の場面で資料作りに役立つとともに、社内で売上目標を設定する際にも、「なぜこの施策が必要なのか」が伝わる具体例を示すことの重要性を実感させました。今後は、チーム内でこれらの考え方を共通言語として活用し、より具体的でわかりやすい議論を進めていきたいと思います。

分析選ぶコツは？ 戦略的な目標や方針を考える際、立場によって意見が異なることはよくあります。この経験を通じて、フレームワークを用いることの重要性を学びました。具体的には、3C分析やSWOT分析、バリューチェーン分析などのフレームワークを、目的に応じて使い分ける必要性を感じました。 目標設定の工夫は？ 業務の目標を立てる際には、通期・上期・下期ごとにフレームワークを活用して目標を設定することが有効です。また、ミーティングやプレゼンの資料を作成する際は、その内容を精査し、適切なフレームワークを用いて資料を作成することが求められます。 広い視野の必要は？ さらに、経営者の視座で考える必要性を強く感じています。自分の担当する部署の考えだけにとらわれず、より広い視野で物事を見ることが大切です。そして、ジレンマを過度に恐れず、失敗を恐れない姿勢を持つことも重要です。失敗した際のリカバリー方法をいくつか準備しておくことが助けになります。 他者意見の受け止めは？ 他人の意見をしっかりと聞く姿勢も不可欠です。他の人の考えを尊重し、共感する広い心を持つことで、さまざまな視点から判断が可能になります。これに加えて、聞きやすく、話しやすい職場づくりを心掛けていきたいと思います。

人間中心の考え方とは？ WEEK1のライブ授業で特に印象に残った点として、共感から始まる人間中心の考え方がありました。また、「万人受けするものは売れない」という教訓から、常に「誰のために作るのか」を念頭に置くことの重要さを学びました。さらに、相手の気持ちなど目に見えない部分まで含めて考える必要があることが強調されていました。そして、自分の感情を色で表現し、それを伝えることの難しさも実感しました。 デザイン思考に潜む魅力 デザイン思考において、優しさや愛情がその根底にあるのではないかと感じ、より興味が湧いてきました。普段、私はtoCの業務に携わっており、満足度や継続利用率の向上に向けたコミュニケーションを行っています。これまではなるべく全員が満足できるものを提供しようと考えていましたが、今後は誰に届けたいのかを意識していきたいと思います。 ３月のイベントに向けた準備 ３月のイベント開催に向けては、次のステップを考えています。前回の参加者データを確認し、目的に合ったターゲットの再設定を行います。また、データの整理やその理由付けを行い、社内で相談の上最終決定をします。そして、訴求内容を変更し（サムネイルや文言の調整）、開催後には前回との比較や効果検証を行う予定です。

面談の目的は？ 今回の講義では、面談の目的を相手の動機づけと成長を促すことに置くことが重要であると学びました。これを念頭に置くことで、より効果的な面談を実施できると感じました。 評価準備は万全？ 準備段階では、評価の根拠を明確にし、効果的なフィードバックを用意することが肝心です。さらに、期首の期待を確認することで、現状とのギャップを明確化し、具体的な改善点を見つけていくことができると再認識しました。 面談の進行は？ 面談の進行では、まず挨拶と感謝の言葉を述べることから始め、面談の目的をしっかりと説明することが重要です。続いて、ポジティブなフィードバックを行い、評価の説明や期待と改善点の提示、サポートの提供を経て、本人からのフィードバックの受け入れと今後の目標設定を進める具体的なステップが大変参考になりました。 学びをどう実践？ 今回の学びを活かし、今後はメンバーの動機づけと成長を促す面談を実施していきたいと思います。特に、具体的なデータや事例を用いた評価の説明や、エンパワメントや動機づけ要因を考慮したサポートの提供は、メンバーのモチベーション向上に不可欠であると実感しました。このアプローチを実践し、チーム全体のパフォーマンス向上を目指します。

学びはどう活かす？ 実務において、学んだことが実際に活かせるかどうかの判断が難しいと感じました。振り返ると、無意識のうちに今回の学びを業務に取り入れていた事実に気づき、今後同様の状況ではあえて意識的に活用する方法を考えたいと思います。 データパターンは？ シミュレーションの提示業務では、どのデータパターンを示すべきか検討しました。複数パターンを提示する意義を考えた結果、最もネガティブなケースのみを示すことで目的が達成できると判断し、ロジックツリーを用いて場合分けを行いました。 商品属性の分析は？ また、実務では購入しているパネルデータを用いて、自社商品の属性（主原料やサイズなど）に基づく分析を実施しています。ある部署から、異なる軸を同列に分類して分析してほしいという要望があり、戸惑いを覚えたことがありました。しかし、互いの議論を重ね、重複する項目についてどちらに寄せるかの基準を設定した結果、目的にかなった提案へとつなげることができました。今後は、視覚的な説明を取り入れることで、より迅速に合意形成が図れるようにしたいと考えています。 MECEのポイントは？ 最後に、MECEを設定する際のポイントや具体的な事例についても、ぜひご教示いただきたいです。

データ分析の意義は？ データ分析そのものが目的ではなく、What・Where・Why・Howの各ステップに沿って、イシューの設定、問題の特定、原因の分析、そして解決策の構築まで進めることの重要性を学びました。 課題解決の要点は？ また、課題解決とは現状のマイナス面を正常に近づけるだけでなく、将来のありたい姿に向けた戦略を立てることも含まれている点が新鮮な発見でした。 なぜ提案が浅く？ 内部監査の担当として実務を行う中で、課題の特定までは進むことができても、真の原因分析が困難で、改善提案が表面的になってしまうことが多いと感じています。今後は、原因をより深く掘り下げ、具体的な改善策を提案できるように努めたいと思います。また、提起する課題が現状の問題解消を目指すものなのか、将来のビジョンに向けたものなのかを明確に区別して提案できる力を養うことも目標にしています。 仮説検証のプロセスは？ What・Where・Why・Howの各場面で仮説を立て、その仮説をデータ分析により検証するプロセスを確実に実行したいと考えています。データ分析だけに留まらず、その他の情報も収集しながら、より深い原因分析と効果的な改善提案ができるよう、引き続き努めていきたいです。