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業務 ✕ 部門

に関する学び

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クリティカル思考は何？ クリティカル・シンキングは、人、物、金に関するスキルを学ぶ上で非常に重要な基盤となります。このスキルの位置付けを知ることで、その重要性を改めて実感しました。 演習で何に気づく？ 「ドラッグストア」を題材とした演習を通じ、無意識に自分の考えを制約していたことに気づきました。また、クリティカル・シンキングの対象は自分自身であり、自分の思考を定期的にチェックする必要性も感じました。制約や偏りを起こさないようにするためには、視点、視座、視野を意識することが重要です。これらを意識することは、直感的に思考することが多かった以前よりも、今後の業務で大いに役立つと感じています。 業務でどう活かす？ 例えば、部門の広報担当として、部門の取り組みや課題を説明する文章を作成する際、会社案内や統合報告書、さらに格付機関への報告など、様々な場面でこのスキルが活用できます。また、部門の企画担当として来期の業務計画を策定する際、パワーポイントで資料を作成し経営会議で報告する際にも非常に有用です。 客観的視点はなぜ？ 自分の作成した文章やパワーポイント資料に対して、客観的な視点を持つことが重要です。視点、視座、視野を意識し、誰にどの程度の情報量で伝えるべきかを考える習慣を身につけることが効果的です。これにより、読者や聞き手に情報を効果的に伝えることができるようになります。

問題の本質をどう捉える？ 問題解決プロセスについて学んだ内容は、まず「ありたい姿」と現状を比較し、そこに存在するギャップに着目する点から始まります。その上で、問題を構成する要素に分解し、ロジックツリーを用いながら要素間の関係を整理していく方法を学びました。ここでは、MECEの原則を意識しながら、WHAT、WHERE、WHY、HOWといった各視点で問題を詳細に捉えていくプロセスが重要です。特に、どこに問題が潜んでいるか（WHERE）の特定が解決への大きな手がかりとなります。 広告関連の要因は？ たとえば、広告効果を測るデータで前回のCPと比較し、数値に大きな乖離が見られる場合、このプロセスは有効に働きます。その際には、広告以外の宣伝活動があったか、テレビで取り上げられたか、他社が類似のCMを始めたか、または在庫の問題がなかったかなど、さまざまな要因を洗い出して、どうすれば問題が解決できるかを検討することが求められます。 部門へ依頼する理由は？ 現状では、業務スコープの中でデータが正しく取り込まれ、出力される段階で分析が終了してしまっていることが多く、結果としてその分析作業は別の部門に依頼しているケースが見受けられます。今後は、アナリストとしての視点を強化し、データを直接営業チームに提供できるよう、問題解決プロセス全体に対する理解と取り組みをさらに深めていきたいと感じました。

視覚化は本当に必要？ 視覚化の重要性を再認識し、「なんとなく」で資料を作らないこと、伝えたいことが明確なスライドを作ることの大切さを学び直す機会となりました。私は普段の業務でMicrosoft Copilot等の生成AIを使って資料や議事録の要約を行っていますが、生成AIはあくまでツールに過ぎません。何を伝えたいかを常に自分自身で考え続けることが相手の理解を助けると強く感じています。 資料作成はどうすべき？ 経営企画の一環として、経営会議での財務報告を担当しており、一目見ただけで理解できる資料作成を心掛けています。また、多くの場面で議事録作成をしていますが、AIサービスをトライアルする機会を得ました。これは補助的には優れたツールですが、議事録を作成する際には何を記録すべきか、参加者が何を確認したいかをしっかり意識する必要があります。このため、全てをAIに任せることはできないと感じました。 学びは何を示す？ 今回の学びを通じて、何を伝えるべきかを人が考える意義を再認識しました。幸いにも、今回の学習内容は業務で即活用できるものであり、資料作成時には常に意識していきたいと考えています。また、全社的な財務数値管理を一歩進め、部門メンバーが状況や課題を理解できる資料作りにも力を入れたいと思います。そのためには、データ収集の自動化を進め、効率化を図っていくことも考えています。

生成AIの未来は？ デジタル社会における生成AIの進展は非常に速く、その利用が急速に広まっています。企業が生成AIを活用して事業の在り方を変革しようという動きは、今後もさらに増加する印象を受けました。 個人と会社の視点は？ 生成AIに取り組む際は、個人視点と会社視点の両方をしっかり意識することが大切です。特に、組織全体で活用する場合、「会社視点」での取り組みによって大きな変革が生まれる可能性があると感じています。 部署での検証は？ また、個人単位での活用にとどまらず、部署や部門単位で生成AIの取り組み方法を検証することも有効です。社内研修のグループワークなどで具体的なテーマに沿って実践することで、組織全体の生成AI意識を高めることができるでしょう。 専門知識はどう？ さらに、社内に生成AIの専門的な理解を持つメンバーを配置することも重要です。テクニカルな知識を有する数名の核となる人材がいれば、業務において生成AIをより効果的に活用できると考えています。 情報共有のリスクは？ 最後に、複数名で生成プロセスに取り組む際は、成果物の共有だけでなく、生成段階をリアルタイムに共有しながら進める方が納得感が得られるケースが多いと感じました。ただし、一方で会議ツールを使った画面共有では、他の調査中の事案や機密情報が見えてしまうなどのリスクもあるため、注意が必要です。

規模の経済性は？ 実践演習を通して、規模の経済性の概念について学びました。同時に、規模拡大が必ずしも効率向上に直結せず、場合によっては規模の不経済に陥る可能性があることも理解しました。 効率向上の秘訣は？ 現在、調剤薬局グループの本社部門で勤務しており、調剤業務の効率化が習熟効果を高め、結果的に患者様へのサービス向上に寄与する点に共感しています。また、店舗数の拡大により、備品や医薬品の購入単価が下がるという効果も期待でき、これは規模の経済性の向上につながると考えています。 不経済のリスクは？ しかし一方で、運営部門や現場薬局での業務負荷が過度に増大すると、労務コストがかさみ、規模の不経済を招くリスクもあります。そのため、店舗運営や本社の支援体制を構築する際には、効率性と負担のバランスを十分に考慮する必要があると認識しました。 実務での活かし方は？ 今週学んだ知識を実務に活かすためには、単に規模を拡大するのではなく、実際にスケールメリットが発揮されているか、またコストが増大していないかを全体的に俯瞰する姿勢が求められます。具体的には、店舗数の拡大による調達コストの削減や業務の習熟効果による労務コストの低減といったメリットを享受しつつ、業務の複雑化による管理コストの増加といった不経済を防ぐため、継続的な検証と適時の改善対応が重要だと感じています。

なぜデータが重要？ 本講座では、データ分析の基本的な考え方と実践的なフレームワークを学びました。特に「感覚による意思決定から脱却し、データに基づいて判断する」ことの重要性に気づき、What→Where→Why→Howの4段階フレームワークを用いることで、論理的かつ体系的な分析が可能であると理解しました。また、定性データも適切にスコアリングすることで定量化できる点は大きな発見でした。学習に取り組む中で、ゆっくりと深く学べる一面もあったものの、年度末の繁忙期にグループワークの締切に追われるなどの困難も経験しました。今後は、業務状況に左右されず、計画的に時間を確保して継続的な学習を心がけたいと思います。 数値で比較する理由は？ 講座で身につけた「感覚に頼らず、まずは数値で比較する」という姿勢は、今後の業務において意思決定の根拠として役立てたいと考えています。部門の収益改善に向け、データに基づく定量的な提案を実践するため、仮説思考の深化、KPI設計と数値管理、そして分析結果の示唆を言葉にするスキルを強化していきます。PEST、3C、4P、ファイブフォースなどのフレームワークを活用し、網羅的かつ構造的な仮説を立てる習慣を新たに始め、課題に直面したときは感覚に頼る前に仮説を明確にすることを意識することで、「分析は比較」という基本姿勢を日々の意思決定に反映していきたいと思います。

問題分析の新たな視点は？ 問題を分析する際、私は分解して考えることが重要であると認識していました。しかし、まず全体をしっかり定義した上で、MECE（漏れなくダブりなく）を意識した分解方法を考慮することの重要性を理解しました。さらに、その切り口が適切であるかどうかを見直し、別の視点からアプローチすることの必要性も理解しました。 プロジェクトの収益化戦略とは？ 担当部門の売上や利益を拡大する際には、プロジェクト別に社員一人当たりの売上や利益、平均単価を算出し、それぞれのプロジェクトを比較することで問題のあるプロジェクトを特定します。その上で、効率的な単価の引き上げや、社員とビジネスパートナーの入れ替え、もしくはプロジェクト継続を諦めてより収益性の高いプロジェクトにリソースを振り分けるという対策を導き出すことが可能になります。 部門の売上拡大にどう貢献する？ 社員一人当たりの売上を向上させるために、社員とビジネスパートナーの入れ替えや単価アップの交渉の推進が有効です。ただし、業務知識を有する社員の配置換えは現場への負担も大きいため、十分に検討した上で実施することが求められます。また、社員のローテーションを可能にすることで、プロジェクトを離れる社員には新たなプロジェクトを担当させ、その際もビジネスパートナーを活用することで、部門全体の売上拡大につながると考えます。

情報視覚化は簡単？ 「情報の視覚化」という作業は、一見簡単に思えるかもしれません。しかし、必要な情報を収集し、適切に加工して、伝わる形に仕上げるまでには、さまざまなステップを踏む必要があります。実際、グラフ作成や見せ方の工夫には、まず「伝えたい」という熱意を土台にすることが大切です。また、他人のスライドを確認する際には、背景にある骨の折れる作業を意識しながら内容を把握することが求められます。 部署間の情報交流は？ 一方で、他部署の社員だけでは自部署の業務内容に興味を持ってもらいにくい現実があります。そのため、日々の社内通達の発行、教育の周知、社内報、また他部門への業務発表など、さまざまなシーンで情報の視覚化が役立つと感じています。さらに、採用説明会や新入社員教育といった、普段接する機会の少ない層にも効果的に伝える手段として活用できると考えています。 文章作成の工夫は？ さらに、良い文章を作成するための4つのポイントについても確認しています。まず①、目的を明確にし、何を伝えたいのか常に意識して作成すること。次に②、読み手がどの程度内容を理解しているか、またどの程度のバックグラウンドを持っているかを見極めること。③、内容は十分に推敲され、しっかりとしたものになっているかを確認し、最後に④、文章の硬軟を調整するなどして読んでもらえる工夫をすることが重要です。

ライブ授業で感じた点は？ 締めのライブ授業では、これまでの学びを振り返る機会がありました。データ分析の手法として、比較を活用する方法を学び、目的設定から仮説構築、データや情報の収集、分析、さらには仮説の検証という一連のプロセスの重要性を実感できました。また、自分の考えにとらわれず、さまざまな視点から検証することの大切さも理解でき、これらの手法をいかに実践し、スキルとして身につけるかが今後の課題であると感じています。 部門業績の課題は？ 部門業績分析においては、自部門の営業データを活用し、強みと弱みの再確認を進めています。さらに、セグメント別の成長性や低成長部門の課題を明確にし、改善策の検討や戦略の見直しにつなげたいと考えています。次年度の目標設定にあたっては、今年の実績を論理的に分析し、定量的・定性的な評価が可能な具体的な目標を立てる予定です。すでに各メンバーには来期に向けて自ら考えた目標設定を進めてもらっており、私自身も部門全体の強みや弱み、注力すべきセグメントを整理した上で、各メンバーの目標と比較・検証を行っています。このプロセスを通じて、部門全体で論理的な目標理解を深め、同じ方向性で次年度の業務に取り組むことを目指しています。目標設定は3月中に取りまとめ、次年度からは月次で目標達成度の比較分析を実施し、達成に向けた具体策を全員で共有していく方針です。

分ける理由は？ 先日のライブ授業では、ワークを通じて「分けて見ること」と「比較すること」の重要性を学びました。データを全体で捉えるのではなく、商品や期間ごとに分け、前の商品と比較することで、これまで見えにくかった課題や傾向が明らかになる点を実感しました。さらに、分析の過程で仮説を立て、その仮説を検証するためにデータを集めることで、課題の原因がより明確になり、具体的な対策を講じやすくなると感じました。 分類で見える？ これまでの生産業務では、全体の実績や結果だけを見て対応していた面もありました。しかし、今後は部門別、商品別、時期別などにデータを細かく分類し、前年比や他部署との比較も取り入れることで、具体的な改善点を抽出できると考えています。 仮説で検証する？ また、数値の変動に対して「なぜこのような結果になったのか」という仮説を自分なりに立て、実際のデータや現場の声を確認して検証するプロセスを習慣化することで、業務改善に向けた提案の質を高めていけると考えています。 成果を活かす？ 今回の授業で得た知見を生かし、今後は実績データを部門別や月別に分類し、前年同月比や他部署との比較を通して課題の可視化を進めていきます。加えて、数値の変化に対する仮説の検証を、追加のデータ収集や現場のヒアリングを通して行い、具体的な改善策につなげていくよう努めます。

ゴール達成への基本戦略は？ 以下2点について学びました。 1. 到達したいゴールに向けてマイルストーンを設定し、その時々でイシューを考え、それに対する打ち手を取る必要がある。 2. データをさまざまな角度から分析し、イシューを特定する必要がある。 業務としては製薬会社の生産部門におけるトラブル解決を担当しております。この知識を業務にどう活かせるか、以下の具体例が思い浮かびました。 トラブル解決に必要な視点とは？ まず、年間目標や個々の業務における課題解決においては、到達したいゴールに向けてマイルストーンを設定し、それぞれのタイミングでイシューを特定し、具体的な対策を検討することが必要です。 次に、生産部門におけるトラブルの原因究明とその解決策の立案については、様々な角度からデータを分析し、イシューを特定することが重要です。これにより、より的確な原因分析と解決策の提案が可能になります。 メンバー育成に活かせるアプローチは？ 最後に、部門におけるメンバーのキャリア開発と育成についても、前述の2つの原則を適用することができます。メンバーの成長に向けた目標を設定し、その達成のための具体的なイシューと打ち手を考えます。 以上のように、学んだ知識を活用して業務を進めていくことで、課題解決能力の向上や部門の効率化が期待できると考えます。

要素を分解する理由は？ 要素を細かく分解して考えることの重要性を実感しています。ロジックツリーやMECEを用いることで問題解決に導く考え方は知っていましたが、実際の業務で活用する機会はほとんどありませんでした。しかし、例えば売上不足の原因分析において、感覚的な判断のみで進めると、実は客単価に問題があるにもかかわらず、売上数の伸び悩みにだけ着目してしまい、重要な視点を見落とす可能性があることを改めて認識しました。 良い切り口はどこに？ また、悪い面ばかりに目が行きがちですが、良い切り口も取り入れることで全体の傾向が見え、適切な対策を講じやすくなると感じます。たとえば、自社で提供しているクラウドサービスの解約要因やアップセルの要因を分析する際は、業界、契約ユーザー数、利用部門、契約年数、ログイン回数などを軸に、理想と実際のギャップをMECEの視点で整理することが有用だと思います。 問題の整理はどうする？ 今後、業務上で何かを分析する必要が生じた際には、まず直面している状況を具体的に整理し、問題（What）を明確に定めることが大切だと感じています。その上で、問題がどこにあるのか（Where）、原因は何か（Why）、そして解決策はどうあるべきか（How）をロジックツリーを用いて整理することで、問題解決の思考を習慣化していきたいと考えています。