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分析 ✕ 目的

に関する学び

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イシュー設定の真意は？ 今週の学びで特に印象に残ったのは、まず「イシューの設定」が重要であるという点でした。単にデータを分析するのではなく、何が本質的な課題なのかを特定することで、分析の方向性や具体的な打ち手が大きく変わると実感しました。 冬季観光の示唆は？ 今回のケースでは、月別の観光客数という表面的なデータをもとに、グラフの見せ方や期間の整理方法を工夫することで、冬季（12月から2月）に観光客が減少しているという課題が明確になりました。また、目的別のデータと組み合わせることで、冬季に特に癒しを求める観光客が多いという傾向も浮かび上がりました。データをそのまま捉えるのではなく、分解・再構成することで本質に近づく手法は非常に有意義でした。 情報加工の効果は？ さらに、Week2で学んだ「ひと手間かけて情報を加工する」姿勢も大きな収穫でした。グラフの種類を変えたり、期間を再整理したり、強調する部分を明確に示したりすることで、同じデータからでも異なる示唆が得られることを実感しました。分析は単なる数値の処理ではなく、意思決定につながる形で情報を伝えることが求められていると感じました。 人材施策の本質は？ 人材育成の施策についても、これまでの抽象的な課題設定に加え、まずは課題を的確に分解して本質を捉えることの重要性が見えてきました。たとえば、研修改善の取り組みでは、「研修満足度が低い」という一律の課題ではなく、どの時期にどの内容でどの層が感じているのかを具体的に掘り下げることで、より効果的な施策を立案できると考えています。 施策検討の進め方は？ 今後は、施策検討の際にまずイシューを明確化し、データを分解して構造を理解しながら、グラフや資料の見せ方の工夫を通じて意思決定に結びつけるというプロセスを意識していきたいと思います。特に、どの粒度で課題を設定すればよいかという点は今後の課題であり、細かすぎても大雑把すぎても全体像が見えなくなるため、適切なバランスを探ることが求められます。 分析力向上の鍵は？ 最後に、実務においてどのように「適切なイシューの粒度」を見極め、どの段階で仮説を意思決定に結びつけるかについて、他の受講生の経験や工夫も参考にしながら、今後の分析力向上に努めていきたいと考えています。

課題の出発点は？ 仕事で求められる課題に取り組むには、まず「問い」を明確にすることが大切です。問いがはっきりしていないと、自分だけでなく関係者全員の考えの方向性が揃わず、答えを見つけるのが難しくなります。また、問いが大きすぎると、思考が広がりすぎてしまうため、適切に絞り込む必要があります。 課題の見方は？ 問いを明確にするためには、まず課題そのものを正しく把握することが求められます。直感的なイメージだけでは、思い込みや偏った視点が働くことがあるため、利用者、経営者、担当者、競合者、上司、部下など、さまざまな具体的視点から課題を見ると、新たな糸口が見つかりやすくなります。さらに、関係するデータをもれなく、ダブりなく分析することも、新たな視点に繋がります。 答えは見えてる？ その結果、たとえ明確な像が浮かばなくても、問題に対して「解」がなかったという答えが得られる場合もあります。問いに取り組む際には、横道にそれず、関係者全体の時間を無駄にしないよう、最初に示した方向性に沿って答えを求めることが重要です。 事例から何学ぶ？ 具体的な事例として、郵送検診の受診者数改善の取り組みを考えます。これまでは、受診者が一般に理解しやすい案内文を作成するため、他の医療機関の文例を参考にするのみで、データ分析に基づいたアプローチは行われていませんでした。今後は、受診者の年齢層や性別、その他の属性をしっかりと分析し、アプローチすべき対象を明確にした案内文を作成することが求められます。案内の方向性が定まった段階で、同僚からの意見も取り入れながらプランを練っていきます。 伝える工夫は？ また、成果につながるアウトプットには、何を伝えたいのか目的を明確にし、主語や述語をはっきりさせることが重要です。説明の組み立ては、結論、目的、理由の順で整理し、状況分析には適切な表やグラフを利用するなど、情報の流れや優先順位にも配慮する必要があります。 今後の課題は？ 最後に、「問い」を明確にすることの重要性や、その際の制約について具体的に理解できる文章になっている点は評価できます。さらに、問いを絞り込む具体的な手法や、異なる視点を活用した経験に基づく考察を加えることで、理解が一層深まることを期待しています。

効果的な仮説の立て方は？ 今回は、「Why（原因の分析）」について学びました。このステップでも「What」「Where」同様に、複数の切り口を持ち、複数の仮説を立てることが重要だと実感しました。特に、切り口の感度の良さや仮説の筋の良さが問題解決の精度に大きな影響を及ぼすことを改めて痛感しました。高い視座と広い視野を持ち、ビジネスフレームワークを活用して大局的かつ網羅的に複数の仮説を立てることが有効だと学びました。 具体と抽象の使い分け方は？ また、仮説の分類として「問題解決の仮説」と「結論の仮説」があり、前者は具体化、後者は抽象化が肝要です。具体と抽象を使い分けて行き来できるように練習することが必要だと改めて感じました。 データ検証のプロセスの重要性は？ そして、仮説は検証して初めて意味を持ちます。データを収集し（既存データに不足があれば新たにデータを集め）、指標を定め、その指標で比較できるように適宜データを加工し、段階的に仮説を絞り込み検証を繰り返すプロセスが重要であると学びました。 ツールを活用するために何が必要か？ ツールがあることは助かりますが、使いこなせなければ意味がありません。仮説設定やデータ収集・結果の比較を通して「経験や勘による決め打ちや意図的な絞り込み」という負の側面が出ないように、正しいプロセスを意識し、目的に適したツールを正しく使いこなせるように練習を繰り返したいと考えています。 次期事業計画の策定にどう活かす？ 次期中期事業計画の策定時には、このプロセスを活用します。「なぜ今ターゲット顧客から選ばれているのか」を深堀りし、仮説を設定してその再現性と競争優位の持続可能性を検証したいと思います。どのビジネスフレームワークを使って仮説を設定し、どの指標で比較し絞り込むかを考え、一つずつ丁寧に進めていきたいです。 客観性と説得力を保つためには？ 『経験や勘で導き出した答えの確からしさを、ビジネスフレームワークを用いて正しいプロセスを踏むことで確認する』という意識を持ちながら、フレームワークの選定や指標の設定、データの収集・比較、仮説の絞り込みなどの過程で、経験や勘による決め打ちや結論ありきの意図的なものにならないよう常に意識し、客観性と説得力を担保するように努力します。

戦略思考を理解できた？ Week.01からWeek.04までを通じて、「戦略的思考」という概念を全体的に理解することができました。この学びを通じて、「戦略的思考」とは、以下のようなプロセスであることが分かりました。まず、適切なゴールを設定し、そこから現在地までの道のりを描きます。そして、その道のりを可能な限り最短で到達するために、取捨選択の重要性が求められます。 情報整理って大事？ 目的や目標を達成するためには、まず情報を整理し分析してから、基本戦略として差別化を図ることが求められます。そして、実行に移す際には、取捨選択が必要となり、場合によっては戦略の検討段階で捨てることによるメリットを考えることもできます。このプロセスにおいて、取捨選択の実施は必ずしも一定の順番で行われるわけではなく、場合によっては前後することもあります。 慎重な取捨選択は？ 取捨選択の際に重視するべきポイントとして、顧客の利便性を高めるために敢えて捨てることもあり得ます。また、常に最適解を求め、「惰性」に流されないための思考停止を避けることも重要です。さらに、専門家に任せるという観点から外注やアウトソーシングを検討することも一つの手段です。 優先順位はどう付ける？ 優先順位を付ける際のポイントですが、特に資源が限られている場合には、効用の最大化を念頭に置いた判断が求められます。ここで役立つのが、無差別曲線の概念です。また、異なる要素が互いに打ち消し合う場合には、注力すべきポイントを明確にし、メリハリのある投資を検討する必要があります。 業務を見直すには？ 実際の業務においては、取捨選択の際のポイントである「惰性」に流されないことや、「餅は餅屋に任せる」という戦術を活かすことができると考えています。例えば、日々の業務を振り返り、目的や目標に沿って改善すべき点があると感じた場合、これを行動に移していきたいと思います。また、専門外の業務に過度に深入りせず、適切に専門家に任せることで、最速でゴールに到達するための提案を行うことが可能です。 学びをどう活かす？ これらの学びを活かし、目的達成に向けた適切な取捨選択と効果的な優先順位付けを実行に移し、より良い成果を目指していきたいと感じています。

顧客ニーズを探る重要性 WEEK.02では、「顧客のニーズ」について深く掘り下げた内容を学びました。普段は何気なく使っていた「ニーズ」という言葉がビジネスにおいて重要である理由を具体的に理解できたことは、大きな学びでした。 ニーズとは何なのか？ まず、「ニーズ」という言葉は単なる「～したい」という欲求を超えたものであることがわかりました。表面的なニーズだけでなく、相手が気づいていない本質的な欲求を捉えて、具体的に提案することが大切です。このような深い欲求を「インサイト」として明確にし、何のために「～したい」のか、「◎◎が欲しい」のか目的を深堀りすることが求められます。 なぜニーズが大切なのか？ ビジネスを進める上で、さまざまなシーンで優位性を保つためにニーズの理解が重要です。「ウォンツ」と「ニーズ」の違いもここで明確にされました。「ウォンツ」は分かりやすいが、競合が多く価格競争に陥りやすいのに対し、「ニーズ」は競合や顧客すら気づいていないインサイトを明らかにできればビジネスチャンスが高まります。逆に、ニーズを捉えられないと価格競争に巻き込まれたり、的外れな商品開発やプロモーションにつながります。 覚えやすいネーミングの秘訣 ネーミングは「覚えやすく」「ユニークで」「用途を連想しやすい」ことが重要です。また、商材や市場は自社の強みを活かせるものや場所が良いと考えられます。さらに、「ニーズ」に限らず、「ペインポイント」を見つけて「ゲインポイント」に変えることも大切です。これはカスタマージャーニーを行いながら、エスノグラフィーを重ねていくことで実現し、常にアンテナを立て続けることが求められます。 業務改善にどう役立つか？ 新規受託業務や既存受託業務の見直しにおいて、この知識は非常に役立つと感じました。具体的には、新たな業務を現場や他部署から請け負う際や、既存業務のブラッシュアップに繋げられます。また、営業における機械購買や店内構成、広告宣伝、販売促進にも活用でき、結果が早く見えそうです。 今後、来期に向けた改善や提案の場で、この学びを活かした資料作成や数値分析を行い、「どうして改善する必要があるのか」「なぜその提案内容なのか」という点を、顧客ニーズの視点からプレゼンしたいと考えています。

会計は何を伝える？ Week1の学びの中で、最も印象に残ったのは、アカウンティングが単に数字を扱うだけでなく、説明責任を果たすための手段であるという点でした。財務報告は、顧客や投資家にビジネスの実態や判断理由を伝え、信頼を得るプロセスであると実感しました。数字の良し悪しを評価するだけではなく、その背景や意味を詳しく説明することが信頼構築につながると気づかされました。 数字の背景は？ たとえば、売上増加が一時的なキャンペーンによるものか、リピート顧客の増加によるものかで意味合いは大きく異なります。こうした背景を説明することが、単に数字で語る以上に重要だと感じました。 業務効率化の目的は？ 現在進行中の経理業務効率化プロジェクトでは、なぜその処理が必要なのかを明確にするため、処理フローを図解し、関係者ごとの視点で要点を整理した説明資料を作成しています。今後は、売上推移のグラフに要因分析のコメントを加えたり、プロセス毎の処理件数を可視化したりすることで、財務データとその意味をまとめ、現場の改善活動に活かしていく予定です。 説明責任の価値は？ この考え方は、経理業務の効率化プロジェクトや月次報告資料の作成、説明の場面で特に役立つと感じています。社内の営業部門やマネジメント層に対して、業務成果や処理の背景をしっかりと説明する際にも、アカウンティングの「説明責任」の視点を活用したいと思います。 資金繰りの背景は？ また、「なぜこのフローが必要か」や「なぜこの数値になったか」を、単なる報告に留まらず、損益計算書や貸借対照表の視点と結びつけて説明することで、たとえば特定の対応がどのように資金繰りに影響を与えたかといった具体的な効果を伝えられるようになると考えています。 処理フローの必要性は？ そのため、まずは処理フローと財務数値との関連性を整理し、簡単な図や表で関係者に分かりやすく共有することが重要です。さらに、毎月の報告書には、数値の背景にあるビジネスの動きを具体的にコメントとして添えることを心がけ、数字の「正しさ」だけでなく「意味や背景」を丁寧に説明する姿勢を継続していきたいと思います。 Week1は何感じた？ Week1の内容に関しては、特に追加する事項はありません。

状況変化の把握方法とは？ 状況の変化を把握するためには、「分ける」ことと「視覚化」がポイントとなります。「分ける」際には、複数の切り口を出し、機械的ではなく、目的に沿ってどのように分解すると状況が見えやすくなるかを考えることが重要です。この時に使える手法が「MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）法」であり、漏れなくダブりなく分けることを意識する必要があります。 MECE法の具体的な手法を学ぶ MECE法には次の3つの方法があります： 1. 層別分解：全体を定義して分ける（例：単価別、年代別） 2. 変数分解：一つの数字に対する変数を分ける（例：売上＝客数×単価） 3. プロセス分解：分析対象の事象に関する全体のプロセスを考えて分ける（例：来店→注文→食事を運ぶ→食べる→会計→退店） 分解スキルの課題と対策 私はこれまでMECEの概念は知っていましたが、特に分け方がうまくできないと感じていました。上記の①〜③の手法を知ることができたのが一番の収穫でした。また、「他には？本当に？」と問いかけることで、分解の妥当性を検証することも重要だと感じました。 解約要因とその分析法は？ 解約要因の分析： - 層別：子どもの年齢別、親の年齢別、世帯年収別、利用回数別、子どもの人数別 - 変数：アプリ利用状況＝利用頻度×利用ゲーム数×1ゲームあたりの利用時間 - プロセス：契約→初期設定→初回利用→2回目利用→解約までの利用状況→解約→再契約 変数分解スキルを向上させるには？ 変数分解のスキルアップ： 私は比較的容易に層別やプロセス分解の案は出せましたが、変数分解が特に苦手だと感じました。そのため、業務内外を問わず、日常生活で目にする数字を構成する変数が何かを1日に最低1つは考えていきたいと思います。具体例はすぐに思いつかなかったので、他の受講生の投稿や知人とのコミュニケーションを通じて課題を見つけていきたいと思います。 クリティカルシンキングを強化する クリティカルシンキングの基本姿勢： - 分解の切り口を検討する際に3つの視点を変えてみる。 - 出した結果に対して「なぜ」「本当に」「他には」という問いかけを行う。

グラフ活用は効果的？ データを加工する際、グラフの持つ威力を改めて実感しました。単なる表では見えにくかった傾向が、グラフにするだけで一目で把握できるということが分かりました。特に、強調すべき大きな傾向に矢印などを加えて示すと、視覚的なインパクトが増し、情報に説得力が出ると感じました。 切り分けのコツは？ また、どのように切り分ければ傾向が明確になるのかは、実際に手を動かして試行錯誤することでしか掴めないことが分かりました。年代別やキリの良い数値で区切るだけでなく、定性的な仮説を立てながらいろいろな切り口を試してみることが、より正確な情報整理につながると実感しました。 複数角度で見る？ 数値そのものだけでなく、率を用いて見ることも非常に重要です。一つの切り口に頼るのではなく、複数の角度からデータを分析することで、より解像度の高い情報が得られる可能性が広がると考えています。 分析が楽しいの？ 以前は、数字やデータ分析が苦手だと感じ、グラフ化するのにも抵抗がありました。しかし、実際にグラフにすることで情報が整理され、意外にも分析が面白いと気付くことができました。面倒な作業と感じていた部分が、より良いアウトプットへとつながる大切なプロセスだと認識できたのは大きな収穫です。 資料作成は説得力？ 顧客への業務報告や来年度の予算提案の際に、グラフ化したデータを根拠として示すことで、自社の貢献度や改善点を明確に伝えることができます。視覚的な効果や率を意識することで、顧客の意思決定をサポートする説得力ある資料作成に役立っています。 目的は伝わる？ これまで、前例をそのまま踏襲するだけで、資料作成自体が目的化してしまい、伝えたい内容が不明瞭になっていた部分がありました。今回、グラフをどのように切り出し、どのように見せるのかと改めて考え直すことで、伝えるべき本来の目的に立ち返る必要性を感じました。 再確認の方法は？ 今週は、過去に提出した業務報告書を振り返り、各ページで何を伝えたいのかを再考する作業を行う予定です。皆さんも、資料作成が目的化してしまい、本来の伝えたいメッセージが薄れてしまう経験はありませんか？　もしあれば、どのようにして本来の目的を再確認していますか。

クリティカルシンキングって何？ 今までの学びを振り返ると、私にとってクリティカルシンキングとは、単なる思考のテクニックではなく、本質的な課題解決に導くための「問いのスタンス」であると実感しました。具体的には、以下の3つのプロセスを習慣化することだと考えています。 なぜ疑問を抱く？ まず①健全な批判精神です。常に「それって本当か？」と問い直すことで、思い込みや表面的な要望に左右されず、真実を追求する姿勢を身につけます。次に②イシューの特定です。目先の安易な解決策に飛びつくのではなく、解決すべき本当の課題を見極めることが大切です。そして③論理の構造化です。具体と抽象の両面を行き来しながら、誰が読んでも納得のいく論理を組み立てることが求められます。 依頼内容の真意は？ また、他部署からの依頼については、単に作業に取り掛かるのではなく、目的と手段のずれを確認することが重要でした。たとえば、問い合わせフォームの改定依頼を受けた際には、まず全体のコンセプトや目的が一致しているかをチェックし、そもそものズレを解消することで、無駄な手戻りを防ぐことができました。こうした「論理的根拠」に基づいたデザインの追求は、チームの生産性向上とクオリティの担保に直結していると実感しています。 仕事でどう活かす？ 具体的に仕事でどう活かすかという点では、まず制作に入る前に「前提の問い直し」を実施します。依頼内容をそのまま鵜呑みにするのではなく、その制作物で本当に達成すべき目的が何か、依頼内容で目的が実現できるかを確認することが大切です。次に、デザインは感覚だけではなく「情報の優先順位」に基づいて配置や配色を構造化し、具体と抽象を行き来しながら説得力のあるデザインを短時間で生み出すよう努めています。そして、万が一誤りが発生した場合には、個人の注意力だけに頼らず、作業工程を分解して問題がどこにあったかを分析し、依頼の受け方や確認のタイミングを見直す仕組みづくりに取り組んでいます。 今後の対応は？ 今後は、依頼を受けた際にすぐに対応に飛びつくのではなく、まず背景にある問題を特定し、長期的な視点をもってその解決策が本当にユーザーや組織のためになるかを自問自答する習慣を徹底していく所存です。

未来をどう描く？ 今週の学習で強く印象に残ったのは、戦略思考の本質が「未来を描き、逆算して今を選択すること」にあるという点です。戦略は単なる計画ではなく、最終目標を明確にし、それを達成するために必要な行動を整理する思考方法だと理解しました。特に「何をすべきか」「何を捨てるべきか」、そして「現状で不足しているものは何か」を見極めることが重要です。また、戦略思考には変化に対応する柔軟性も求められ、環境の変化や予期せぬ状況に備えて複数のシナリオを想定しておくことが不可欠だと感じました。この学びは業務のみならず、キャリア設計にも直結しており、10年後の自分を見据えた上で、今どのような挑戦をすべきかを考える枠組みとなっています。戦略思考を身につけることで、目的があるからこその選択を行ったと説明でき、意思決定に対する自信も深まると実感しました。 情報整理はどう？ 今週学んだ戦略思考は、複雑な判断や情報の選別が求められる業務で有効だと感じています。特に、最終目標に向けて必要な要素を整理し、優先順位を決定する場面において効果を発揮すると考えます。例えば、情報収集や分析の際には、すべてのデータを集めるのではなく、目的に直結する情報を見極めることが大切です。また、環境変化や予期せぬ事態に備えて複数のシナリオを準備し、柔軟に対応することも必要です。具体的な行動としては、まず最終目標を明確にし、その達成に必要な要素を整理します。次に、「何をすべきか」「何を捨てるべきか」「現状で不足しているものは何か」を洗い出し、行動計画に落とし込むことが求められます。さらに、定期的に現状を振り返りながら仮説を検証し、計画を修正することで柔軟性を確保できます。 独自性の見つけ方は？ また、今回の学びで「独自性（強み）を持つことの重要性」が心に残りましたが、自分自身の独自性を具体的にどう分析するか、その決め手となる視点がどこにあるのか、疑問も残りました。戦略思考の型は理解できたものの、具体的に自分に引き寄せる際にどの視点や方法で強みを見つけるべきかを知りたいと思います。他の受講生の皆さんがどのように自分の独自性を見極め、業務やキャリアに活かしているのか、その具体的な取り組みについて議論できればと考えています。

分析前に何を考える？ 分析を始める前に、目的や仮説を明確に設定することが基本です。その上で初めて実際の分析に着手できます。データの加工については、AIの活用が効果的ですが、なぜそれを行うのか、また結果がどうであるのかという点については、人の意見が重要だと感じています。これまでの業務では、見やすさやわかりやすさに時間をかけすぎ、本質的な問いに対する回答が十分でなかったと実感しています。 定量データの違いは？ 定量データには様々な種類があり、平均値を算出することが有意義な場合とそうでない場合とがあります。直感的には理解できるものの、理由を問われると具体的な説明が難しいこともあります。質的なデータか量的なデータかという違いよりも、それぞれの特徴をしっかりと認識しておくことが大切です。 条件比較、何を見る？ データの比較を行う際は、本当に同じ条件で比較できているかどうかを確認する癖を身につける必要があります。なぜ複数のデータを比較するのか、比較から何が読み取れるのかを常に考えることが求められます。例えば、既存店舗における業績、顧客属性、サービス満足度のデータを用いる場合、その店舗の改善ポイントや、他店舗で活用できる内容を明らかにすることが重要です。また、将来予測に際しては、既存店舗のデータ分析が正しく目的を果たし、正確な判断につながることが、1年先の店舗運営における仮説や予測の精度向上、そしてリスクヘッジに直結すると考えています。 会議で何を共有？ 会議や立ち話などの中で分析に関する話題が上がった際も、まずは紙一枚に目的、期間、どのようなデータが必要か、既存のデータなのか、どの部分から入手可能かをまとめることが大切です。その上で、依頼者と意見をすり合わせながら進めることが効果的です。 定性データは役立つ？ また、定性データの活用についても重要な視点です。仮説設定の根拠や課題確認のため、まずは定性データに目を通す機会を十分に設けることが求められます。 AI活用の注意点は？ 現時点では、AIの活用は基本的に注意が必要ですが、関係のない自作データなどを用い、どのようなデータの見せ方が効果的かを試行するなど、活用の視点から取り組んでみると良いと感じています。

「分解」とは何か？ 物事を正しく理解するためには、「分解」が欠かせません。正しく分解するためには、「MECE（モレなくダブりなく）」な状態を維持することが重要です。「分解」は一見難しく思われるかもしれませんが、Who・What・When・Whereの視点で考えると、整理がしやすくなり、MECEの状態かどうかの判断も容易になります。 手を動かして得られるもの まずは実際に手を動かして「分解」を試してみましょう。仮に何も見えてこなかったとしても、それ自体に価値があります。「何も見えなかった」という事実を知ることも重要だからです。一工夫を加えながら手を動かし続けることが、「分解」するうえでの大切なプロセスです。 全体を定義する必要性は？ 「分解」に着手する前には、必ず「全体」を定義し、それを周囲と共通認識とする必要があります。全体が定義されていないと、Aさんは2020年の顧客、Bさんは2021年の顧客というように、対象のズレが生じてしまいます。 分解が研修設計に役立つ理由 例えば、研修を設計する際にもこの方法が活用できます。「目的」を達成するために受講対象者という「全体」を定義し、Who・What・When・Whereの視点から分解していくことで、研修設計がスムーズに進みます。 売上予算管理でも「分解」は効果的 また、売上予算管理の場合、売上をどの要素が構成しているのかを分解し、チーム全体で共通認識を持つことが重要です。共通認識ができれば、予実差異を分析するときに問題の所在が分かりやすくなり、原因と対策の立案までのスピードが向上します。 議論が必要な場合の全体定義 議論が必要な場合、対象となる「全体」を定義してから話し合うことが重要です。問題が発生したときに、どこからどこまでの業務を対象とするのかを明確にしないと、議論が発散し収束しにくい傾向があります。 業務設計改善の出発点は？ 売上を「分解」する際にも、事業部内で売上がどの要素で構成されているのかを洗い出し、チームの共通認識とすることが重要です。また、業務設計の改善においては、業務フローを書き出し、どの範囲を議論の対象にするのかを明確にするところから始めるべきです。