(51ページ目)

意見

に関する学び

---

多角視点で深く見る？ 目の前で起きている事象については、安易に結論を出さずに、多角的な視点で深く理解を進めることが重要です。機械的にただ分類するのではなく、分類を行う際には仮説を持って切り分けることが必要です。 異常値の謎は何？ 私はクライアントワークで製造業の在庫管理を担当しています。その中で、異常値が見られた場合には、なぜその異常が発生しているのかという仮説を立て、原因を特定するよう努めています。その特定方法には、グラフ化や分類を活用し、他者に分かりやすく、簡潔にまとめることを心掛けています。 現場の声、どう活かす？ また、在庫管理システムにダッシュボード機能を追加する予定です。このダッシュボードには、様々な切り口での指標を記載する計画です。その際、自分の視点だけでなく、現場の意見も取り入れ、多角的な視点で実装を行うようにしています。

なぜ統計手法を重視？ 平均値だけでは数値のばらつきを捉えきれないと実感しました。仮説を立てる際、標準偏差や中央値など多様な統計手法を併用することが大切だと改めて感じます。また、データをビジュアル化することで仮説の精度が向上し、分析のアプローチ自体も変わり得る点が印象的でした。 どう評価を改善？ 今回のコンテンツ運用アンケートでは、これまで尖った意見や単一の数値に頼った評価に偏っていた部分を改善するヒントを得ました。今後は、仮説を明確に立てた上で、比較や傾向を意識した深いデータ分析を心がけていきたいと思います。 整理で何が見える？ さらに、既に収集しているアンケートデータの整理を実施し、情報の過不足を確認する予定です。初めてのデータビジュアル化にも挑戦し、その結果は次回以降の運用改善のための知見として、適切な知識管理ツールで整理していきます。

論理構造の見直し方は？ 私は結論から話すことを心がけていましたが、論理の飛躍や下位階層の論理構造には注意が届いていませんでした。今後はピラミッドストラクチャーを活用し、論理の構造化を習慣づけたいと思います。 どの場面で活用する？ この方法を用いて、プレゼンテーションでの意見伝達や、クライアントのコンテンツ添削、新たな提案の際に活用したいと考えています。また、クリエイターへの世界観の伝達や、家族との新たな取り組みにも応用しようと思います。 手書きで論理を整理？ ピラミッドストラクチャーを手書きで使用し、論理の構造化を図り、主張と根拠を整理します。矛盾がないかを確認しつつ、それを文章化します。その際、文は短く、明確でシンプルな表現を心がけます。何度も読み直し、リズムよく読める（つまり、論理的で読みやすい）状態になるまで、文章を練り上げていきます。

サービス説明はどう？ 私は新規サービス開発業務において、サービスのコンセプトや内容を1～2枚のパワーポイント資料に簡潔にまとめ、顧客に説明してフィードバックを得る方法を採用しています。加えて、動画など他の手法も取り入れることで、より多様な表現ができればと考えています。 意見を絞るには？ また、短時間で作成できる説明資料という点から、これまでの方法が決して間違っていなかったと実感しました。検証したいポイントや求めるフィードバックをもう少し狭く設定することにより、得られる意見が一層具体的になるのではないかとも感じました。 目的はどう伝える？ さらに、プロトタイプに唯一の正解はなく、これまで使用してきたパワーポイント資料も十分に効果を発揮しています。重要なのは、どのプロトタイプを作るかという点よりも、その制作目的を明確にすることだと学びました。

目的と仮説の効果は？ 今回学んだ「目的を持った比較や仮説に基づく分析」は、土木現場における工期短縮、コスト管理、安全対策の見直しに大いに役立つと感じています。たとえば、過去の類似現場と比較して資材使用量や作業時間に差が見られた場合、その背景を詳しく分析することで無駄や非効率を特定し、具体的な改善策を立てることが可能です。 記録と検証の効果は？ まずは、各現場の作業時間、コスト、事故件数などのデータを日常的に記録・整理し、月単位で過去の現場と比較する習慣を身につけたいと考えています。特に大きな差が見られる項目については、「なぜこのような結果になったのか？」という仮説を立て、関係者と意見を交わしながら原因を徹底的に究明し、改善策を現場に反映させていきます。小さな気づきも見逃さず、分析を日常業務に取り入れていくことを意識して行動していきたいと思います。

なぜ根本原因を追究？ 課題解決にあたって、「なぜ？」と問い続けることにより、真の原因にたどり着けるという学びを改めて実感しました。表面的な数字だけに頼るのではなく、深く掘り下げることで問題の核心が明らかになり、解決までのスピードが大きく変わることを感じています。 数字だけで把握できる？ 生産ラインの稼働率については、数字だけでは原因を十分に把握できない点が問題でした。そこで、MECEの考え方を取り入れ、品種別や曜日別といった多角的な視点から分析することで、従来は見落とされがちだった問題点を浮き彫りにできると考えています。 どうやって協力体制を作る？ このような分析手法をもとに、自身の意見を整理して製造現場に提案し、全員で協力して稼働率向上を図りたいと思います。より具体的な視点で原因に迫ることで、現場全体の改善へと繋げていきたいです。

多様な視点が見えた？ 同じテーマについて多様な視点が存在することを学びました。ユーザー目線で現状の仕組みが本当に適切かどうか検証する過程で、各メンバーが異なる観点から意見を述べるのが非常に印象的でした。また、デザイン思考に関しても、参加者それぞれの想いが交わり、ディスカッションが盛り上がった点がとても興味深かったです。 現状をどう問い直す？ 現状に疑問を持つことの重要性を実感しました。従来の方法や制度がただ続いている理由だけで運用されている場合、それをユーザー目線で見直し、より使いやすい形に改善する必要があります。まずは現行制度の確認と再検討を行い、実際に受けた問い合わせや相談内容を反映させながら問題定義を進めることが大切です。さらに、可能な範囲で改善策を検討し、ロジックツリーなどの手法を用いて試行錯誤を重ねるプロセスが印象に残りました。

課題洗い出しはどうする？ 業務課題に取り組む際は、まず課題となるイシューを漏れなく洗い出すことが基本です。各イシューは疑問形で具体的に問いかけることで、本当に解決すべき問題が明確になります。また、一面的な経験則に頼らず、多角的な視点から解決策を検討することが求められます。特に、最初に手を付けるべき課題を明確に優先順位を付けることで、効率的な対応が可能となります。 伝え方と相談対応はどう？ 顧客からの相談や業務上の課題に対しては、これまで学んだ正しい日本語の使い方や伝え方、そして図や表を活用したイメージしやすいドキュメント作成の技法を積極的に活用しています。各課題を順番に処理するのではなく、優先度を意識しながら対応すること、さらに対策を立てる際には自身の経験に引きずられず、必要に応じて他者の意見も積極的に取り入れている点が大きな特徴です。

無意識の偏りは気づく？ 人は無意識のうちに考えに制約や偏りを持ってしまうものですが、そのことに気づき意識的に向き合うことで、偏った思考を防ぐことができると感じました。ライブ授業では他の受講生の意見を直接聞けるため、自分では思いつかなかったアイデアを知ることができました。他者に意見を伝え、フィードバックを受けることで、視点や視座、視野の広がりを実感し、より良い意思決定につながると感じています。 仕事の視座は変わる？ 仕事では、従来は優先度やリスク・ベネフィットといった観点で物事を考えていましたが、今後は視点・視座・視野を取り入れて、関係する人々がどう考えるか、異なる立場からはどう見えるか、また他への影響をどう予測するかといった面も重視していきたいと思います。自分の考えを伝えて様々な意見を受けることにより、思考の幅が広がると確信しています。

平均と中央値の必要性は？ 平均と中央値は必ず確認するようにしていました。普段は数字を多く扱わないため、加重平均や標準偏差を使うケースはほとんどありませんでしたが、数が多い場合にはこれらを用いることもあり、特に違和感は感じませんでした。 意見共有は効果的なの？ 日頃から行っている手法ですが、最近は大規模な数値を扱う機会が少なく、現状ではあまり活用できる場面が想定できません。しかし、他者と同じ観点で意見を出し合うためには、この考え方を共有することから始めるのが効率的だと考えました。 グラフ形式を再考すべき？ また、いつも同じ形式のグラフを使いがちだったため、より適切な形態を再度検討してみるのも良いと思いました。一時期はヒストグラムを多用していたものの、ここ数年は使用していなかったので、今後改めて利用してみたいと感じています。

生成AIの使い方は？ 生成AIを効果的に使いこなしている皆さんの姿に驚きました。また、提案されたアイデアが多角的な視点から考えられており、誰も同じコンセプトで作成していなかった点が印象的でした。自分もどの部分でユニークな回答を生み出せたのかを見直し、今後の取り組みに活かしていきたいと考えています。 課題解決の流れは？ デザイン思考入門で学んだ共感、課題定義、発送、試作の手法を総務業務の改善活動に積極的に取り入れていきます。まずは、様々なイベントに積極的に顔を出して情報を収集し、皆さんが抱える問題点を洗い出します。その中で特に意見が多かった項目をもとに課題定義を行い、場合によっては実際の現場の声を反映したペルソナ作成も検討しますが、生成AIを活用することで自分では捉えきれない視点も網羅できるため、その力も借りながら進めていくつもりです。

データ分解で得られる効果は？ いろいろな視点でデータを分解して考えることで、様々な要因や事象が把握できることを実感した。これにより、物事の考え方や見方が変わり、今後のアクションも変わってくる。日常的にこの切り口を考えることが必要だと感じた。 数値の目的意識とは？ 数値と向き合う場面が多いため、この数値が何を目的としているのかを常に意識することが大切だと思う。これを習慣化することで、課題解決能力が向上すると感じた。もれなくダブりなく、MECEを意識して取り組んでいきたい。 他者の意見をどう活用する？ 分解のプロセスを多角的な視点で行うために、他者の意見を取り入れることが重要だ。また、他者にもMECEを意識してもらうために、他者のアクションにも気を配りたい。これが全体の成果につながり、会社としての成果にもつながると考える。