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適切

に関する学び

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フィードバック成功の秘訣は？ 今回、部下へのフィードバックのロールプレイングでリーダー役を担当しました。限られた情報の中で伝える難しさを実感し、まずは承認と相手に多く話してもらうことを意識しました。その結果、進め方についてお褒めの言葉をいただき、少し手ごたえを感じることができました。しかし、実際のフィードバックの場面では、相手の自己評価と私の評価にずれが生じることが多く、途中で問いかけや確認を行い、互いの認識を合わせる必要があると感じました。 進捗管理はどうする？ チームメンバーに対しては、目標設定が完了した段階にあるため、今後は定期的な進捗チェックと必要な支援に重点を置こうと考えています。各自のモチベーションの違いにも配慮しながら、進捗確認の際には相手を承認する姿勢を大切にし、相手の話に十分耳を傾けることで、適切な支援ができるよう努めます。 どんな問いかけが良い？ フィードバックの際は、できたことやできなかったことを一方的に伝えるのではなく、相手が多く発言できるような問いかけを工夫し、改善点も自分の口から語ってもらえるように導いていきたいと思います。こうした取り組みには、日頃からのコミュニケーションや自己開示、心理的安全性の確保、そして支援体制についての振り返りが不可欠です。 目標面談の意義は？ また、具体的な取り組みとしては、２カ月に１回程度の目標面談を実施し、目標達成度を把握するとともに、必要な支援を確認します。経験の浅いメンバーに対しては、指示型のアプローチで進め方を指導し、普段からのコミュニケーションを心掛け、相手が安心できるような余裕ある態度を保つことを目指します。さらに、自分自身の目標達成度も定期的に管理し、振り返りの時間を確保することで、より効果的な支援を提供していきたいと考えています。

本質をどう捉える？ 本質的な課題を捉えるためには、まず目的を明確にすることが大切だと感じました。何のために、何を問うのか、その根底にある本質に迫ろうとする中で、当たり前と思い込んでいる事柄に疑いの視線を向けると、より本質に近づけるのではないかと思います。また、その問い方は単純な二者択一に終始せず、柔軟な姿勢を保つことが重要です。問いは一度限りではなく、何度も継続して行うべきで、その際、視点が偏らないよう多角的に分析し、具体的な実践を心がける必要があります。統計的なデータやその分析手法も、このプロセスにおいて有効なツールとなるでしょう。 本当の課題は何？ 私はIT業界で働いており、この考え方は特に要件定義工程で役立つと感じています。本当にその機能が必要なのか、ユーザの真の課題は何か、また解決策がユーザ側の視点から見て適切かどうか、といった検証が必要な場面です。さらに、バグや障害対応においても、なぜ問題が発生したのか、どのタイミングで混入したのか、過去の事例と比較することで原因を追求する際に、このアプローチは有用です。開発プロセスの改善やリスク管理の分野でも、「今までのやり方が正しいのか」という疑念を持ち続け、常に振り返りながら改善を図る上で効果的だと考えます。 問いの立て方は？ 「本質的な課題を捉える問いの立て方を身につける」ための行動計画としては、まずは疑いながら考える習慣をつけることから始めます。仮説を立て疑うことを日常に取り入れ、必要な理論や手法を書籍や研修を通して体系的に学びます。その後、実際の会議や小さなチームミーティングで本質的な問いを繰り返し投げかけ、意識を高めることを目指します。実践後は振り返りを行い、その結果を次回に活かすというサイクルを繰り返すことで、確実に身につけていけると考えています。

エンパワメントの意味とは？ エンパワメントとは、部下に権限を委譲し、自ら目標を達成できるようにする仕組みです。そのため、目標を具体的に設定し、実現に向けた計画を立てることが重要だと感じています。 信頼の不足はなぜ？ 以前、丸抱えや丸投げの対応をしてしまった経験があり、部下への信頼や育成の視点が不足していたと反省しています。今後は、部下がコンフォートゾーンを抜け出し、ストレッチゾーンに挑戦できるよう、彼ら自身がわくわくする目標設定を目指したいと思います。そのためにも、相手が抱える課題や「やってみたい」と感じることを丁寧に聞くことが必要です。また、自分自身に余裕を持ち、部下一人ひとりの仕事のタイプを見極めながら付き合っていきたいと考えています。 面談目標はどうする？ 目標設定面談の際は、本人の課題感や希望と会社の方向性をリンクさせ、部下自身が実行できる計画を作成する予定です。特に経験の長い方はコンフォートゾーン内で目標設定をしがちなので、適切なレベルの目標を設定できるよう、わからないのかできないのか、またはやりたくないのかをじっくりと聞きながら支援していきます。その際、こちらも辛抱強く受け止める姿勢が求められます。 自発性引き出せる？ また、面談や普段のコミュニケーションにおいて、部下が自ら目標に向かいたくなるようなアプローチを心がけます。次回の面談に備えて、事前に聞きたい内容や引き出したい項目を整理し、部下の課題や改善したい点、「やってみたいこと」と会社の目標をリンクさせた適切なレベル感の目標を設定する計画です。具体的には、6W1Hを意識した計画づくりを行い、指示するのではなく達成のために自ら考えさせるような仕組みづくりを進め、月に一度は目標達成状況を確認する機会を設ける予定です。

総復習で得た学びとは？ 今週の講座では、これまで学んだ点を総復習する機会がありました。一つの点にばかり気を取られていると、他の学びを活かせないことがあるため、講座全体をしっかりと復習することで理解を深めていきます。 問題解決のための仮説構築 例えば、施策立案前の仮説構築では、イシューを特定し、イシュー中心で施策を進行します。また、施策の効果検証では、解決すべき問いを残して効果検証までやり切り、どんなリテラシーの人にも伝わりやすい見せ方（視覚化）を意識します。上司や同僚、取引先との情報共有や報告の際は、イシューを共有し、関係者間で問題の認識を統一することが重要です。ポイントを理解してもらえるような伝え方を心掛けます。 状況を整理し問いを立てる 「問い」を立てて取り組むことは何事にも重要です。状況を分解・整理して問いを定め、適切な解決策を導き出します。また、問いだけでなくチームメンバーの役割を明確にすることで、どのような視点での協力を期待しているのか理解しやすくなります。 伝えたいことを正確に伝えるには？ 自分が伝えたいことが正確に伝わるコミュニケーションを心掛けることも必要です。相手のリテラシーに合わせた言葉選びや、相手が時間をかけずに理解しやすい見せ方（視覚化）を意識した資料作り、相手が何を期待し、何をすれば良いのかがわかりやすいコミュニケーションが求められます。意見を伝えるだけでなく、傾聴力も大切です。 クリティカルシンキングの磨き方 業務の中でクリティカルシンキングの反復トレーニングを行うことも重要です。具体と抽象、主観と客観を行き来しながら物事を捉えるよう努めます。他者の意見を聞いたり、自身の考えをフィードバックしてもらうことで、視点、視野、視座の三つを広げることを意識します。

当たり前を愚直に続けるには？ 「当たり前のことを、どれだけ愚直に業務で対応できるか」という言葉が一番心に残りました。クリティカルシンキングは、言われたら当たり前のことが多いですが、意識して続けることがとても難しいと思います。忙しい時はタスクの処理に追われがちですが、忙しい時こそ最適解を追求することでミスや抜け漏れを防げると感じます。どんな時でも常に、クリティカルシンキング（本当にこれで進めていいのか、と一度立ち止まる）を意識する必要があると感じました。 関係者への伝え方を工夫するには？ 営業サポートとして、様々な関係者のことを考慮したうえで最適解を出していく必要があります。どの関係者にもわかりやすく、納得してもらえる伝え方は大切です。また、顧客からの問い合わせ対応においても、顧客の観点から違う捉え方がされることが多いため、適切なレベルまで考え、対応することが重要です。ただし、顧客の立場に立ちすぎて一つの問い合わせに時間をかけすぎないよう、適切なバランスも保ちたいと思います。 自己発信とフィードバックの重要性 どのような会議であっても（営業との1on1でも、上司との1on1でも、チームミーティングでも）、自分から積極的に発信し、できる限りフィードバックをもらう／自分自身で振り返ることが重要です。その際、相手に伝わりやすい伝え方ができていたかを確認することも大切です。他の方が発言した際は、その言葉の背景を理解し、自分以外の考え方を取り入れる姿勢が求められます。 抽象的な概念をどう具体化する？ 「具体と抽象のキャッチボール」という言葉もありましたが、私は抽象的に捉えてしまい、それを具体に落とし込むのが苦手です。具体的なイメージをもつことで、抽象的な概念を理解する手法を取り入れたいと思っています。

分析の本質をどう理解する？ 「分析は比較なり」という言葉に触れ、データ分析の本質を理解しました。特に分析の重要な要素を短く表現していると感じ、講座の印象に残っています。具体例では飛行機の比較がありましたが、欠損部分を答えと思ってしまいました。この講座を通じて、すぐに正しい結論を導けるよう、考え方を習得したいと思っています。 分析前の準備は何を意識する？ 次に、分析前の「目的」と「仮説」が重要であることを学びました。これまでは仕事の中でしばしば「分析しておいて」と言われ、提案書の内容やグラフの色選びで迷うことが多くありました。これらの悩みの原因は、分析の目的や仮説の前提が欠けていたことに気づきました。この気づきにより、目の前の作業に集中するのではなく、前提意識を持って取り組むことで、提案書の質やクライアントへの説得力が大きく改善されると感じました。 理想の分析へどう向かう？ 「言語化・教訓化・自分化」の実践においては、理想の姿を描く際に不足を感じ、反省しました。本講座を通じてこれを意識的に学び、活かしたいと思います。また、内部環境や外部環境のデータ分析でこれらの考えを活用できると感じました。 必要なデータはどう見つける？ まず、データ収集の場面では、市場やクライアントの会社を分析時に、どのデータが必要か考えることができます。クライアントに提供するデータについて考える場面にも役立つでしょう。 提案書作成で重要なポイントは？ 分析前に重要なのは、「目的」と「仮説」であり、提案書へ表現する際には、明確な目的に基づいて、適切なグラフや色の選択を行うことが大切です。また、分析を進める間にも都度結果を確認し、方針の変更がないかチェックすることで、目的に沿った貴重な分析を行いたいと考えました。

リーダーシップのスタイルは？ 今週は、リーダーシップ論に関する重要なポイントを2つ学びました。 まず1つ目は、リーダーシップの行動スタイルを分類する「マネジリアル・グリッド」理論です。この理論では、リーダーシップの評価を「人間への関心」と「業績への関心」という2つの軸で行います。最も理想的なリーダーは、この2つを同時に重視することで最高の成果を引き出すとされています。自分自身のスタイルを振り返ると、私はこの2つの軸の中間に位置しているように感じます。人間にも業績にも一定の関心がありますが、どちらも中途半端になっているかもしれません。このことから、今後はメンバーと業務への意識をより一層高めていこうと考えています。 部下支援に有効な理論は？ 2つ目は、部下の目標達成を支援するための「パス・ゴール理論」です。この理論では、リーダーが効果的な支援を行うための4つのアプローチを考える際、「環境要因」と「適合要因」を考慮することが重要だとしています。ただ相手や業務の一方だけを見て行動するのではなく、両方を組み合わせて支援方法を変えていくことが効果的だとわかりました。この新しい視点を基に、相手と任せる業務の特性を理解した上で、リーダーシップを発揮していくことを心がけるつもりです。 新年度に向けた取り組みは？ 新年度が2月から始まるため、このタイミングでメンバー一人ひとりと対話し、彼らのスキルや得意分野、モチベーションの源泉などを再確認する時間を取りたいと考えています。その後、適切な業務を割り当てつつ、ゴールや方向性を共有し、各メンバーに応じた支援を行う予定です。メンバーのスキルアップを目指すとともに、私自身のリーダーとしてのスキルも向上させ、より適切な行動ができるように経験を積んでいきたいと思います。

何が大切な価値観？ キャリアアンカーとは、仕事を進める上で最も大切で、絶対に犠牲にしたくない価値観のことを指します。これは8つの型があるとされていますが、必ずしもどれか1つに100％当てはまるわけではありません。感覚的に自己診断すると、私は「全般管理コンピタンス」が70％、「純粋な挑戦」が20％、「保障安定」が10％といった具合です。所属する部署のメンバーを思い浮かべると、全員が異なる価値観を持っていると感じます。これにより、役割期待の設定方法や、モチベーションを高めるためのアプローチ、さらにはフォローアップの声のかけ方までもが変化すると思われます。 どう職務を定める？ キャリアサバイバルにおいては、職務と役割を戦略的に計画することが求められます。組織として必要な仕事が何か、またその環境の変化を認識し、誰にどの職務を与えるべきかをリーダーとして常に考えなければなりません。さらに、メンバーそれぞれのキャリアアンカーと実際に与えられている職務や役割がどれくらいマッチしているか確認することも重要です。もし仕事がうまく進んでいないメンバーがいた場合、その理由としてキャリアアンカーと仕事の内容が合っていない可能性を考慮するべきです。 部署の配置を工夫する？ 自分の部署の業務を単発的に割り振るのではなく、一度全体の仕事を棚卸しし、メンバーの役割を再度見直し、最適な配置となるようにすることが大切です。そのプロセスとして、まずはメンバーのこれまでの言動からキャリアアンカーを想定してみます。次に、アンケートなどでメンバー自身にキャリアアンカーを判定してもらい、自己の想像との違いを認識します。その上で、職務や役割の割振りが適切かどうかを検証し、必要があれば配置替えを検討することが求められるのです。

イシューの特定はなぜ重要？ 課題に対する「イシュー（本質的な問い）」を特定し、具体的にした上で課題解決に向けたアクションを考えることが大切だと学びました。イシューが定まっていないと、自分自身も周囲も何をどのように対応すべきかが分からなくなります。また、問いの特定は組織全体で共有されているべきであり、過去には否定や修正を恐れて報連相を避けていたことを反省しています。 解決策をどう導く？ 適切なイシューが定まった時には、解決策（仮説）を検討し、ゴールまでの道筋が自然と見えてくると感じました。この経験から、イシューや目的の設定を意識しないまま目標や手段を決めていた過去の自分に気づき、反省しています。 関係者とはどう連携する？ ありたい姿を目指すためには、イシューを関係者全員で認識し合った上で具体的な対応策を考える必要があります。イシューの設定には自分の仮説も必要ですが、相手の経緯や実態を確認しながら進めないと、実施可能なレベルから乖離する恐れがあります。相手の期待や希望が主観的な要素を含む場合は、客観的な内容に戻す意識も重要です。 課題解決のためのゴール設定 課題解決には、スタート時に明確なゴール（目的・目標）が設定・共有されていることが必要です。途中で手段の変更が必要となる場面もありますが、目的・目標がしっかり定まっていれば、臨機応変に最善のものへと変更できます。 納得の資料作成とは？ 自己満足のためではなく、組織のための課題解決を意識するよう心がけます。また、相手を説得するためではなく、相手が納得してくれる資料を作成することが大切だと感じました。思考や内容をまとめるには、関連情報を調査して内容を整理し、紙にラフな図面を描いてからまとめることが効果的だと実感しました。

重要な三つのポイントとは？ 私が特に重要と感じた点について整理すると、次の三つが挙げられます。 まず、「分析は比較なり」という点です。物事を細分化して整理し、各要素の性質や構造をはっきりさせることが求められます。また、具体的な比較対象や基準を設けることで、状態を把握しやすくなり、意思決定もしやすくなります。 データ分析の目的確認はなぜ大事？ 次に、「データ分析を始める前に目的の確認をすること」の重要性です。仮説を立てて取り組むことが強調され、目的と照らし合わせながら比較することで、目に見えない情報を想像しながらの分析が可能になります。 最後に、「Apple to Appleになっているか」の確認が重要です。不適切な比較対象を避け、意思決定に役立つ分析を行うよう心がけなければなりません。 グラフの可視化はどう変わる？ また、グラフの可視化においても学びがありました。データの種類に応じた加工法やグラフの見せ方を学び、「どんなデータを」「どう加工するとわかりやすいか」をより意識する必要があります。これを企画ごとのデータ分析に役立て、反響率や成約率、属性やエリアなど、比較すべき視点が今まで以上にあることに気づかされました。 実践にどう活かすか？ さらに、作成するグラフの可視化方法についても実践していきたいと感じました。分析の本質をチーム内で共有し、分析に取り組む前の目的の明確化を意識することが必要です。そのうえで、これまで出してきた分析指標が正しい比較だったのか、新しい視点はないかを見直し、より良い意思決定に役立つものにしていきたいと思います。 企画運営の課題を定量分析によって発見し、根拠のある提案ができるようにするために、まずは学びを実践していくことが大切だと感じました。

生成AIで何を学んだ？ 試作のグループワークを通じて、多くの受講生が高度な生成AIを活用している様子を目の当たりにし、私自身にとって大きな学びとなりました。アイディアを言語化したり、絵にすることに抵抗がなく、むしろ自らビジュアル化を楽しむ私にとって、このような生成AIの活用には改めて驚かされました。最新のテクノロジーを適切に用いることで、高いレベルのアウトプットが迅速に実現できるという点に、非常に刺激を受けました。 AIとデザイン思考はどう？ 試作の過程で、生成AIが具体的なプロダクトデザインにおいて非常に得意であることが実感できました。一方で、デザイン思考を単なる思考法として用いる場合、抽象的なアイディアの整理や言語化において、AIがどこまで役立つのかという疑問も湧きました。企業の経営課題や公共サービス、交通、住居、教育、金融、軍事といった様々な領域でデザイン思考を応用することを考えたとき、AIをどのように効果的に活用すべきか、改めて考える機会となりました。グループワークの中で、他の受講生からは「AIでは生み出せない発想を引き出すためにAIと対話する」という意見も伺い、多様なアプローチが考えられることに大変興味を覚えました。 課題で得た自信は？ デザイン思考入門の学習を通しては、毎回の課題回答や振り返りが、言語化のトレーニングとして非常に役立ったと感じます。業務での活用を意識し、各課題に対して即座にスピード感を持って回答することで、クライアントとのやりとりを想定した実践的なエクササイズにもなったと思います。これにより、自分の言語表現力が磨かれるとともに、生成AIの能力に対する素直な感動と共に、実際に試してみたいという気持ちが芽生えたのは、今回の学習の大きな成果といえるでしょう。

基本原則は理解できた？ 今週は、ライブ授業を通して6週間の学習内容を実践演習で総まとめしました。初めに、1週目から学んだ基本原則に基づく比較分析や、データの種類に応じたグラフの加工・表現方法を改めて確認しました。また、データ分析を始める前に、目的や仮説の重要性についても再認識する機会となりました。 プロセスは理解できた？ さらに、問題解決のプロセス（What・Where・Why・How）や分析のステップ（仮説構築・データ収集・データ分析・仮説検証）を実践する中で、やみくもな分析を避けることや、アウトプットのイメージを持ってデータ収集を行う大切さを痛感しました。 キャンペーン分析は進んでる？ 私の業務では、電子マネー決済によるキャンペーンの分析を行っており、決済データをもとに利用者の定性情報や行動パターンを把握することで、決済回数や決済金額の増加に向けた施策の提案や効果検証を進めたいと考えています。 目的は明確になった？ 現状の課題は、データ分析の目的や分析する内容が関係者の間で曖昧になっている点です。そこで、まずは分析の目的や問いを明確にし、何を分析するのかを関係者間でしっかりと共有・可視化する必要があります。目的や分析対象が定まれば、データ収集を実施し、その結果をもとに仮説構築を進めます。仮説構築の際も、重点的に検討すべき点を明確化し、関係者と共有していくことが重要です。 施策は具体的になった？ また、現状分析では、各種フレームワークを活用しながら、問題点やその原因、そして打ち出す施策を具体的に明確にすることが求められます。最後に、データ収集および仮説検証の結果は、関係者にわかりやすく説得力のある形で伝えられるよう、適切なグラフを選んで可視化し、報告していく予定です。