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適切

に関する学び

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最短ルートをどう選ぶ？ 美容師になるための最短ルートは、美容専門学校に通うことだと考えます。このように、目指す目標を見失わず、適切な入試方式を選ぶことが大切です。同様に、会社に所属しながらマネジメント能力を高めるためには、グロービス経営大学院の改善された教材を学ぶことが最適だと思います。私は静岡市に住んでいるため、地方ではマネジメントを学ぶ環境が限られていますが、その分、通勤や通学のスキマ時間を活用して学ぶことができます。「グロービス学び放題」の教材が提供するスケールメリットを生かし、さまざまな業界の人々とZoomを通じて効率的に学ぶことができ、非常に有用だと感じました。この取り組みを通じて新しい発見があり、他の経営大学院と比較しても効率よく学べることを実感しました。 戦略と戦術はどう違う？ また、「戦略」と「戦術」の違いについて、戦略は大局的で長期的な視点から考えるべきであり、戦術は短期的かつ狭い視点に重きを置くという点が参考になりました。今回のナノ単科では、大局的な長期視点を意識し、物事を俯瞰できる人材を目指して学習を進めています。 戦略思考はどう広げる？ 一人の社員として、短期的かつ狭い視点で物事を考えがちですが、これからは戦略的な視点を取り入れ、長期的かつ大局的に物事を捉え、日々の設備導入や改善に生かしていきたいと思います。ライブ授業のアーカイブでは、歴史上の著名人たちの戦略について議論しており、まだ知らない偉人が多いことにも気づかされました。そこで、彼らについての書籍を読み、どのように戦略的だったのかを学び、自身の行動に取り入れたいと思います。 目的達成はどう実現？ 行動を起こす前に、まず目的を明確にし、目的達成のための最短ルートを考える必要があります。限られたリソースを効率的に活用するためには、相手のスキルや設備の活用状況を把握することが重要です。新しい課題に取り組む際には、費用対効果を意識し、どこに資金を投入すべきかを慎重に検討し、それを戦略的思考で実践していきたいと考えています。

繰り返しの学びって？ 全体を振り返ると、何度も同じ内容について整理し、記述を繰り返すことが学習において非常に重要であると実感しました。このプロセスの意味を学習テーマとは別に考えることで、新たな学びを得る機会となりました。 仮説疑問はどう？ コースの初めに、「仮説とは何か」という疑問を持ち、データ分析のアプローチが状況により異なることを知りました。すでにデータが存在する場合と、データが無い場合では、分析に至る過程や組み立て方が大きく異なります。 既存データの活用は？ 先にデータが用意されている場合は、目的を明確にした上で、データの特徴を探り、どの要素を比較するか、どのような傾向や動きを把握するかを平均、標準偏差、相関などの分析手法を活用して明らかにしていきます。その結果、見えてきた情報を体系的に整理することが可能となります。 無データの場合は？ 一方、データが先に存在しない場合は、まず解決すべき課題や手がかりを見つけ、その観点に沿ったデータを収集します。具体的には、What-Where-When-Howという視点を順に確認し、マーケティングの基本的な枠組みを参考にしながら、適切なデータを取得し、課題を明確化するプロセスを進めます。その際、解決策や成功の可能性も同時に検討していきます。 記述重ねる理由は？ また、同じ質問に何度も答え、記述を重ねる過程の意義についても改めて考えさせられました。学んだ内容が蓄積される中で、実際の業務にどのように適用できるかを具体的にブラッシュアップする必要があると感じました。 分析手法の見直しは？ Q1では、分析に対する取り組み方を整理することができました。特にデータが既にある場合は、データを加工するための手法と知識が不可欠であることを再認識しました。しかし、今回のコースではその実践的な部分までは触れていなかったため、過去の振り返りと同様の記述となりました。今後は、実際に手を動かしてデータを扱う内容を学ぶ必要があると感じました。

数字分解はどう考える？ 数字を分解するという手法について学びました。まず、数値をWhen、Who、Howなどの要素に分ける際、①加工の仕方、②分け方の工夫、③分解の留意点に注意することが大切だという点を実感しました。たとえ分解した数値からすぐに有用な情報が得られなくても、それ自体が分け方に工夫が必要であるという気付きにつながります。 切り口は何が鍵？ また、複数の切り口を見出すためには、目的や立場を踏まえて仮説を立てたり、データを表やグラフで表現してみることが効果的であると感じました。たとえば、ある施設の入場者数の減少を分析する際、切り口を4段階に丁寧に分けることで、減少の実態をより正確に把握し、次のアクションにつなげる経験が非常に印象に残っています。 MECEをどう活かす？ MECEの考え方も学びました。全体を適切に捉えるためには、①全体集合体を部分に分ける（足し算）、②変数で分ける（掛け算・割り算）、③プロセスで分けるという三つの観点があること、そして問題解決のプロセスとしてWhat、Where、Why、Howの要素があることを再確認しました。重要なのは、まず全体を定義することだと感じました。 なぜなぜ分析は？ 業務上の問題や課題解決に取り組む際、これまで自分の経験に基づく思い込みが原因となってしまうことに気づかされました。従来使用していたなぜなぜ分析は主観的な原因追及に陥りがちでしたが、今回学んだプロセスに基づいた分解手法で、より客観的に問題箇所を特定できると実感しています。 業務改善はどうする？ 今後は業務において、GW明けから数字を分解する際に、①加工の仕方、②分け方の工夫、③分解の留意点を意識しながら進めていく予定です。実践を重ねる中で、常に複数の切り口で分析できるスキルの向上を目指し、既存の切り口が最適かどうかを検証しながら思考を鍛えていきます。また、MECEの考え方についても、モレがなくダブりがないかを確認しながら、業務に定着させられるよう努めていきたいと感じました。

学びを通して得られた経済性の理解 ビジネスのメカニズムとして、様々な経済性について学びました。コスト低減策については、これまで100か0かという極端な判断をしがちでしたが、適切なスケールメリットを見つけることができるようになりたいと感じました。 SNSマーケティングの重要性とは？ ネットワークの経済性も現代のビジネスには不可欠だと痛感しました。SNSを利用したマーケティングや広報活動は、企業がToCビジネスを展開する上で非常に有効です。特に、私のようなOver40のビジネスマンにとって、この方面への感度が今後のビジネスに重要だと危機感を覚えました。 人的資本と範囲の経済性 私の会社ではITサービス事業を行っており、「規模の経済性」はあまり当てはまりませんが、「範囲の経済性」については人的資本の活用が重要です。新たな業務やプロジェクトに人材を充てる「化学反応」という表現が社内でよく使われますが、うまくいかないケースもあります。組織編制では能力や経験以外にも、外向性などの要素を考慮することで人的シナジーを高める必要があると感じました。 習熟効果とイノベーションの必要性 自社の事業は習熟効果の曲線で見ると中盤に差し掛かっていると感じます。固定費や人件費が上昇する一方で、サービスの価格は据え置きもしくはディスカウント状態です。これにより、将来的にイノベーションが必要だと危機感を覚えました。 適切な価格設定への試算方法 自社事業について、必要な収益を試算したいと考えています。人件費や共通コストを正確にプライシングに反映させることで、適切な価格設定を見極めたいと思います。 継続的な学びの重要性 自身の業務や思考方法も常にアップデートを心がけています。日頃から学びの時間を取り入れ、講座終了後も復習を行いたいと思います。また、定期的に動画学習を取り組むことで、「知識のインプット」➡「自分の考えをアウトプット」➡「業務への置き換え」というサイクルを継続していきたいです。

学習を通じて得た新たな知識とは？ 今回の学習を通じて、適切なグラフの選び方やスライドの作成方法、ビジネス文書がどのように読まれるかについて多くの学びがありました。以下に、それぞれのポイントについて述べます。 グラフ選びでデータをより見やすく まず、グラフの見せ方についてですが、データの種類に応じた適切なグラフ形式を選ぶ重要性を感じました。例えば、時系列データには縦の棒グラフ、変化や経緯を表現したい場合は折れ線グラフが有効です。また、要素を表現する際は横の棒グラフ、要素間の比較には帯グラフが適しています。これにより、データが持つ意味を視覚的に明確に表現することができ、プレゼンの受け手にも理解しやすい情報を提供できます。 見る側に立ったスライドデザインは？ 次に、スライド作成のポイントについて学びました。特に印象深かったのは、「見る側の視点に立って主題がわかりやすいように」作成することの重要性です。具体的には、グラフなどで見てほしい部分を強調するために矢印を使用することなどです。これにより、視覚的なガイドラインが提供され、見ている人がパッと理解できるスライドを作ることができます。 関心を引くビジネス文書の工夫 ビジネス文書に関しては、冒頭にアイキャッチを置く工夫が特に有用だと感じました。イメージが湧きやすい、意外性がある、具体的な理由や方法を知りたいと思わせるような要素を盛り込むことで、読む人の関心を引き付けることができます。これにより、実際のメールや案内文の返信率向上に繋がることを期待しています。 具体的な実践計画としては、リード向けメール作成の際には1日最低5件はアイキャッチを配置し、試行錯誤を重ねて改善を図るつもりです。また、フォロー結果を分析する際には1か月に1回以上、プレゼン資料の質とグラフの活用を意識して作成します。四半期ごとの報告プレゼン資料にもこれらの学びを反映し、より質の高い資料を提供することを目指します。 以上の点を踏まえ、今後の業務に活かしていきたいと思います。

仮説を立てる重要性とは？ 仮説を立てる際には、「複数の仮説を立てること」と「仮説の網羅性」が重要です。まず、仮説の立て方のポイントとして、「知識の幅を広げ、耕しておく」「ラフな仮説を作る」ことが挙げられます。知識の幅を広げるためには、「なぜ」を5回繰り返したり、別の観点や視点から見ることが重要です。これにより、あらゆる切り口での仮説立てができ、「複数の仮説を立てること」に繋がります。一見関係ない情報や常識はずれな仮説であっても、新しい事柄が見えてくる可能性があるため、発想を止めないことが大事です。 仮説検証の効果的な方法は？ 次に、仮説を検証するポイントとして、「必要な検証の程度を見極める」「枠組みを考え、情報を集めて、分析する」「仮説を肉付けする、または再構築する」があります。例えば、3Cや4P、5つの力といったフレームワークを使い、必要な検証の程度を見極めます。その後、情報を集め、分析を行い、仮説と実際の結果が一致するかどうかを確認します。予想通りの結果でなければ、仮説の再構築を行います。 ターゲットを定めた企画立案のポイント 次に、キャンペーンの企画立案に関してです。現状としては、売上向上が目標ですが、ターゲットを定めずに漠然と企画立案を行っている状態です。これを改善するためには、ターゲティングを適切に行い、自社の強みを活かすような企画を実施することが重要です。また、プロモーションもターゲットに合わせて変化させる必要があります。 新規事業のターゲット特定はどう進める？ 新規事業を行う際のターゲットの特定については、自社で持っているデータと一般的にオープンなデータを組み合わせることが有効です。さらに、アンケートなども活用して仮説を立てることが求められます。具体的なプロセスとしては、①顧客ニーズの推測と自社の課題の明確化、②仮説を立てる、③実際のデータを基にした分析やフレームワークの活用、④仮説が正しいか確認し再構築、⑤実運用、⑥立てた仮説が正しかったか効果検証、の順に進めていきます。

分解で見える真実は？ 分解を行うことで、従来の全体からは見えなかった事実を得ることができると実感しました。例えば、年齢などの区分を均等に分けるのではなく、生データの特徴に合わせた切り口で分解することが重要であると知り、自分自身も改善すべき点だと思いました。実際、いくつかの切り方を試して分析を重ねることで、より適切な理解が深まると感じています。 切り口は何が違う？ また、従来は層別分解が得意でしたが、変数分解やプロセスごとの分解など、異なる切り口も学ぶことができました。分解を始める前に全体像を明確に定義すること、すなわち目的を明確にするというクリティカルシンキングの基本が、データ分析においても非常に重要であることを再認識しました。 ウェブの解析はどう？ 私の業務では、ウェブシステムのパフォーマンス分析や運用業務の効率化に取り組んでいます。パフォーマンス分析では、レスポンスタイムやエラー率など、様々な指標を機能別、リクエスト別、時間帯別に分解して検証することで、新たな知見を得る可能性が広がっていると感じています。 業務効率の見直しは？ また、運用業務の効率化においても、単に忙しさを感じるのではなく、実際に業務に費やす時間を計測し、プロセスや対応内容ごとに分解することで、根本的な原因や改善ポイントが見えてくると実感しています。 ラベリングはどう大切？ さらに、データを正確に分解して活用するためには、収集や計測の段階で最小単位までしっかりとラベリングすることが不可欠だと感じました。全体の傾向は平均や合計から把握できるものの、細分化したデータを分析するには、各サンプルがどのグループに属するのかが明確でなければなりません。 知見の信頼はどう生む？ そのため、今後も日常的にデータを分解して分析することを念頭に置き、様々な切り口から知見を得られるよう努めたいと思います。いかなる知見が得られても、それが確かなものであるか否かを常に疑い、裏付けを求める姿勢を維持していきたいと考えています。

問いの形にする重要性とは？ イシュー特定のためのポイントとして、「問いの形にする」ことの重要性を具体例を交えて理解することができた。自身の業務で問題解決や新たな取り組みに向けた課題設定の場面で考えが滞るのは、問いの形にできていない場合が多いと感じた。問いの形にすることで具体的に考えることができ、仮説が導き出せる。この仮説を検証し、その結果を評価・解析することで、PDCAを確実に回すことができるようになる。 ピラミッドストラクチャーの活用法は？ また、ピラミッドストラクチャーを用いた論理構成の組み立て方や、「SO WHAT」「WHY SO」の視点で自身の論理構成をチェックする方法を型として理解できた。これにより、これまで何となくやっていた内容を整理し、他者への説明や資料作成の場面で仕事の生産性を向上させることができると感じた。 フレームワーク活用で何が変わる？ さらに、新たなビジネスアイデアを考える際には、これまで活用してきたフレームワーク（P.E.S.T、3C、5フォースなど）から導出した事実や結論をビジネスアイデアの論拠として説明するため、ピラミッドストラクチャーを用いて論理を構成する。それをもとに、「MECEになっているか」や「さらに考える余地はないか」などを検討し、結論―根拠―それを支える事実という構成で相手に伝わる資料・話し方を組み立てる。 イシューの適切性をどう確認する？ 表出している問題の解決や新たなことを考える際の課題設定の各場面においては、常に「今解くべき問いは合っているか」を自問する。また、適切でないイシューから出したアウトプットは、報告を受ける相手にとって価値のないものであることを肝に銘じる。 部下と共にイシューを磨くには？ 最後に、自身のイシュー設定力を向上させるために、部下との対話の中で相手が「イシューを捉えているか」を確認する。捉えられていない場合には、全体課題の中のどの部分を捉えて話しているのかを常に考え、自身として考える機会を増やすよう心掛ける。

リーダー機能は整っていますか？ リーダーシップとマネジメントの機能について、社内で何が整っていて、何が不足しているか、そして何ができているかできていないかを整理することができました。これにより、現状の把握が明確になりました。 誰にどう伝える？ また、パス・ゴール理論を通じて、状況に応じて誰に何をどのように伝えるべきかがシンプルに理解できました。講義を受けたことで、各要因に基づいた具体的な行動計画が立てやすくなりました。 最適な行動は？ 過去には状況に応じたリーダーシップの型をイメージして行動していましたが、その結果、逆にマイナスの影響を与えてしまった可能性もあると振り返りました。そのため、あの場面でどのような型の行動をとるべきだったのか、改めて考える大切な機会となりました。 改善策はどうなる？ 今後、業務改善に向けたプロジェクトを二件進める予定です。メンバーの状況や外部の環境に合わせ、指示型と支援型のリーダーシップをうまく使い分けようと考えています。特に、一緒に業務を進めるメンバーが学生であるため、モチベーションの維持がリーダーシップにおいて重要なポイントになると仮説し、実施後に振り返りを行っていきたいと思います。 メンバーの位置は？ また、業務を共に遂行するメンバーについては、マネジリアル・グリッド理論の視点からどの位置にあるかを想像し、適切なリーダーシップのスタイルを検討しました。その結果、週次ミーティングの中で目標達成や業務改善に向けた具体的な行動の合意、そして完了時期の確認を行っています。 遠隔管理の変化は？ さらに、異なる拠点で業務をしているメンバーとのミーティングにも取り組んでいます。現在、遠隔でマネジメントを担当している二名のメンバーのうち、1名は最近復職したため、本来は支援型のリーダーシップが適していたはずですが、しばらくは指示型のリーダーシップを実践し、どのような変化が生じるかを観察しながら業務依頼を行いたいと考えています。

原因はどこにある？ 問題の原因を探るためには、まずプロセスを細かく分解し、各段階でどこに問題が潜んでいるかを仮説検証する手法が重要です。複数の選択肢を洗い出し、根拠に基づいて適切な判断を下す点にも着目しています。また、A/Bテストを実施する際は、できるだけ条件を整えた上で比較することが求められます。 効果的な分析法は？ 具体的なデータ分析の方法としては、まずステップを踏みながら問題の精度を高めるアプローチと、仮説をもとにデータを収集し、より良い解決策に結び付ける手法が組み合わされています。これにより、最適な解決策の検出が可能となります。 分解とテストの極意は？ プロセスを分解する方法とA/Bテストのポイントを組み合わせることで、より高度なデータ分析が実現されます。仮説検証と条件を揃えた比較の両面からアプローチすることで、実際の検証結果に基づいた改善が期待されます。 実例から学ぶには？ 実際の事例としては、ポイント会員向け利用促進キャンペーンにおいて、若年層の反応を探るために、若者が関心を持つジャンルの店舗を複数選定し、クリエイティブのA/Bテストを実施する計画が挙げられています。過去のキャンペーンデータを活用し、ポイント付与がどの層の購買に影響しているかを機械学習を用いてアプローチする手法も取り入れられています。 次回でどう活かす？ 次回のキャンペーンでは、会員データからターゲットとなる層の購買パターンを複数洗い出し、ロイヤルカスタマー化につながる経路を明らかにすることが目標です。洗い出されたカスタマージャーニーに基づき見込み客にアプローチし、その反応をPDCAサイクルで検証・改善していく計画です。 全体をどう見る？ 全体として、プロセスの分解とA/Bテストの方法を的確に押さえたアプローチが示されており、仮説検証を実際のデータに基づいて試すことで理解が一層深まる内容になっています。今回学んだ内容を次のプロジェクトでどのように活かせるか、引き続き考えていきましょう。

仮説思考は何のため？ 仮説思考は、効率的な分析を行うために欠かせない手法です。基本的なステップは、目的（問い）の把握、問いに対する仮説の設定、データの収集、そしてそのデータをもとに仮説を検証する、という四段階で構成されます。 どのデータを集める？ データ収集の方法は大きく二つに分かれます。まず、既存のデータを集める方法として、検索エンジンや各種リサーチサイトを活用します。次に、まだ存在していないデータについては、実際に観察したり、有識者へのヒアリングやアンケートといった方法で収集を行います。 五視点はどう活かす？ また、仮説思考を実施する際には、以下の五つの視点が重要です。インパクトではその影響力の大きさを、ギャップでは何がどのように異なるのかを捉えます。トレンドでは時間的な変化や変曲点、外れ値に注目し、ばらつきではデータの分布が偏っていないかを確認します。最後に、パターンの視点からは、法則性があるかどうかを見極めます。 グラフ化の手順は？ グラフ化を行う場合には、次の三つのステップが有効です。まず、仮説や伝えたいメッセージを明確にし、次に比較対象を設定、そして適切なグラフを選んで情報を整理します。 経験が必要な理由は？ 仮説思考については、これまでチームでの実践経験がないため、上司に相談しながら取り組むことが望まれます。一方、データ収集に関しては、企業独自の情報をうまく活用することで、新商品の開発に役立つ可能性があります。また、来月更新される免税施策に関しても、その対応方法を検討していく必要があります。 新規取り組みの課題は？ 組織の一員として新たな取り組みを始めるのは容易ではありませんし、チーム全体が仮説思考の本質を正しく理解しているかどうかも不透明です。来週から開始されるデジタルのショッピングクーポンの運用にあたっては、まずデータ収集を行い、半年先や来年度の数字を分析する可能性を模索するものの、まずはデータ収集自体に時間を要する点が懸念されます。

未来を見据えた行動は？ ありたい姿を描くこととは、目の前で起こる出来事にただ反応するのではなく、自ら一歩先の未来を想像し、その実現に向けて行動することです。 知識と実践の関係は？ また、どんなに知識を吸収し能力を高めたとしても、実際に行動に移さなければリーダーとしての資質は問われません。能力と意識という両輪をしっかり回しながら行動することが求められます。 リーダーとは何か？ リーダーシップは役職や地位に依存するものではなく、どのポジションにあっても発揮できるものです。その場の立場や役割に合わせて、適切な振る舞いや行動を選ぶことが重要です。 信頼の土台は何？ さらに、リーダーとフォロワーの関係は、地位や役職による影響力ではなく、互いに信頼し合うことが基本となります。信頼を軸に据え、本音で意見を交わせる環境作りが大切です。 本音共有の秘訣は？ グループ内でメンバーが本音を話せる空気を作るために、まずは自分が伝えたいことを一旦脇に置き、相手の気持ちや考えを引き出すことを優先します。業務に取り組む際は、目的や到達目標、マイルストーンを自分なりに設定し、メンバーとのコミュニケーションを密に行うことが求められます。 連携のコツは何？ また、メンバーの業務状況をしっかりヒアリングし、スケジュールの進捗を把握することで、遅れが生じた場合にはすぐにサポートできるよう備えます。上位者との連絡においても、自身の業務に対する協力を取り付けるため、報告・連絡・相談を丁寧に行うことが大切です。 自走のタイミングは？ ケーススタディでは、目的や意義、ゴールを明確に伝えることが求められますが、すべてを先に伝えると指示待ちになりかねないとの意見もあります。リーダーとしては、状況や相手の特性に応じて、あえて自走させるタイミングを見極める必要があると感じています。 真のリーダー像は？ そもそもリーダーとはどのような存在であり、何をすべきか。率直に皆さんのリーダー観を伺いたいと思います。