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意識 ✕ 本

に関する学び

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主語省略が招く誤解は？ 日本語では主語が省略されても意味が通じるため、改めてその特徴に気づかされました。現職場では、主語が省略されることが多く、その結果、誤解や確認作業に余計な手間がかかることを実感しています。普段、同じセクション内であれば円滑にコミュニケーションが取れるものの、当たり前の理解に頼ってしまうと、日本語スキルの向上が滞ると感じました。 連絡時の思い込みは？ また、同僚同士の間では「わかっているはず」という思い込みが生じがちですが、異なるセクションのメンバーと連絡や相談をする際には、相手の状況を考慮しつつ、ピラミッドストラクチャーに沿った伝え方を意識する必要があると感じています。 メール構成の改善は？ 社内への全体メール作成については、これまで読み手に配慮して作成してきたものの、今後は「結論→理由→根拠」の流れを意識し、より明瞭で論理的な構成を目指していきたいと思います。 会話はどう伝わる？ さらに、普段の社内会話においても、話す内容をダラダラと述べるのではなく、まず結論から伝えることを心がけ、聞き手の立場に立ったコミュニケーションを実践することがトレーニングになると感じました。 文書整理の工夫は？ 文章や会話の際には、以下の点に留意するよう努めています。まず、書き始める前に全体像をイメージし、結論や目的からスタートします。そして、ピラミッドストラクチャーに従い、理由や根拠を添えながら構成するとともに、相手のスキルや状況に応じた表現へと工夫を凝らします。記述後は本当に伝わるかどうかを再確認してから送信することを徹底したいと考えています。

何が問題なの？ 直面している課題や状況を整理する際、まずは「何が問題なのか」「どこに課題があるのか」「その原因は何か」をはっきりさせ、さらに原因に応じた有効な解決策を検討するプロセスの重要性を改めて実感しました。複数の切り口から状況を把握し、定性的な評価も加味しながら優先順位をつける方法は、日々の業務や計画作成にとても役立っています。 現状のギャップは？ また、「あるべき姿」と「現状」とのギャップを定量的なデータで示すことで、問題の本質が明確になる点も印象的でした。具体的な数値やトレンド、ばらつきまで丁寧に分析することで、正しい状態へ戻すための対策が見えてくると感じました。こうした定量分析の視点は、実際の現場での判断材料として非常に有用です。 サンクコストは？ さらに、サンクコストの考え方にも気づかされました。すでに支出してしまったコストに固執せず、未来のために合理的な判断を下すことが大切であるという点は、今後の意思決定に活かしていきたいと思います。 MECEの意味は？ 最後に、MECE（もれなくダブりなく）を意識してロジックツリーを用いながら事象を整理する方法も、新たな視点として非常に学びになりました。事象を年齢や季節、販売数などさまざまな要素に分解し、全体像を捉える努力は、複雑な問題に対処する上で大いに役立つと感じています。 学びはどう活く？ 以上の学びを踏まえ、①定量的データに基づく現状把握、②優先度や重要度を考慮した計画立案、③場面ごとのMECEの適用というプロセスを、今後の日々の業務に活かしていきたいと考えています。

数字の意味は何か？ 数字が持つ意味をより深く理解するためには、まず情報を分解して、その解像度を上げることが重要です。一つの視点だけでなく、複数の切り口から現象を分析することで、より正確な現状把握に繋がります。 結論前の検証は？ 具体的には、一つの傾向に満足するのではなく、さらに他の可能性を探る意識を持つことや、得られた分析結果からすぐに結論を出すのではなく「本当にそうなのか」を丁寧に検証する姿勢が求められます。また、頭で考えるだけでなく実際に手を動かし、様々な視点からデータを見直すプロセスも大切です。 MECE活用で分析は？ さらに、分析を行う際にはMECEの考え方を取り入れることが有効です。具体的には、階層、変数、プロセスという視点から、物事を漏れなく、重複なく整理していく手法が挙げられます。たとえば、プログラムの参加者数の伸びを検討する場合、年齢だけでなく居住エリアや参加プログラムの種別といった観点から属性を分析することで、より多角的な理解が可能になります。 課題整理はどう進む？ また、自身の業務上の課題を明確化するためにも、評価の視点が抜けや重複なく組み込まれるよう、MECEを活用して細分化し、その対応力を数値化する手法は効果的です。担当している事業プログラムの認知度についても、過去数年間のデータを大学別、学部別、学年別、応募種別などの切り口で集計し、グラフ化することで、現状と改善点を明確にできます。もし、最初の分析で十分な結論が得られなかった場合には、別の切り口から再度分析を行い、想定される課題について漏れや重複がないよう整理することが大切です。

仕事の優先度をどう決める？ 仕事の優先度を決めることは非常に重要であり、優先度が低いものはやらないという決断が必要です。日本では「お客様は神様だ」という考えが広く浸透していますが、手間がかかる割に利益に繋がらない顧客に対応することが多くあります。その結果、良い顧客にもコスト負担を強いてしまい、顧客サービスの低下を招くことがあります。また、リスク回避志向が強く、あらゆる対策を講じようとする傾向もありますが、全体を見て切り捨てるべき部分は切り捨てる必要があると考えます。 日本と海外でのプロジェクト運営の違いは？ 海外のITプロジェクトでは、半数以上が途中で中止になるとされていますが、日本では一度始まったプロジェクトは、関係者の多くが無意味だと感じていても、中止になることがほとんどありません。私の経験でも、不具合対応の際に優先度を確認すると、日本の顧客や上司からはすべて重要だと言われることが多いです。一方で、海外では必ず優先度をつけてくれます。このような姿勢の違いが、生産性の差に結びついているのではないかと思います。少なくとも自分が意思決定者である場合は、明確に優先度を決め、取捨選択を行うことを心がけたいです。 管理職としての決裁権行使 管理職として、ある程度の決裁権があります。これまでにも意識していましたが、今後はさらに強く優先度を決めて、やらない決断もできるようにしたいと思っています。また、AI系のサービスを多く契約していますが、中には利用頻度が低いものもあります。そのため、クレジットカードの支払いと利用状況を確認し、一部のサービスを解約することを検討しています。

伝わりやすい文章を書くには？ 自分が考えていることを整理して、相手に伝えやすい文章を書くことの重要性を学びました。これまで私は、相手に思いを伝える際に、思いつくままに事象を先に話してしまうことが多かったです。その結果、結論を先に述べるだけで、相手が本当に知りたい情報を伝えきれないことがありました。この問題の原因は、根拠に具体性が欠けていたことにあると感じています。 論理的整理で何を心掛ける？ これからは、思考を論理的に整理し、相手が理解しやすいように発信することを心掛けたいと思います。特に、上司への報告や報告書の作成、社内外へのメール、チャットでの発信、部下への指示文書でこれを活用していきます。とりわけ、部下への指示をメールで発信する際には、「なぜこの業務をやらなければならないのか」を丁寧に説明する必要があると感じています。目的と根拠、期限について受け手が知りたい情報を伝えることが重要です。 確認と検証が大切？ また、自分の伝えたいことが正しく伝わったかを確認するコミュニケーションを大切にし、論理的に伝えられたか検証していきたいと考えています。 具体的には、ピラミッドストラクチャーを活用し、「結論」→「理由」→「根拠」というフレームワークに当てはめてメールを発信することを意識します。また、メールやチャットの文章では主語と述語を明確にし、一文を短く保つこと、受け手が知りたい内容に焦点を当てることも心掛けていきます。 このように、自分の思いを思いつきで発信せず、相手に短文で伝わるよう意識し、受け手とのコミュニケーションを重視し続けていきたいと考えています。

自分の考えは正しい？ 人は「考えたいこと」に囚われがちであり、その考えは容易に偏ったり誘導されたりします。そのため、客観的な視点、すなわち「もう1人の自分」を意識し、本当にその考えで良いのかを疑うことが重要です。 どう鍛えるべき？ クリティカルシンキングを身につけるためには、日常的に繰り返し練習することが必要です。「本当にそれでいいのか」「他に視点はないか」といった疑問を常に思考に組み込む習慣をつけることで向上します。具体的には、クライアントへのメールや1on1の場面、家族との何気ない会話の中でもトレーニングを行うことが可能です。 他人の意見を聞く？ 自分の論理を優先しがちですが、他人の意見から学ぶことが多い場合もあります。業務においては、例えば自社の損益にばかり気を取られ、クライアントの立場や利益を考慮しないことがあります。偏見に囚われず、フラットな姿勢で他者の話を聞く意識が必要です。 他の提案はどう？ クライアントへのサービス提案時には、「これ以外の方法はないか」や「逆に〇〇のサービスはどうだろう」といった問いを自分に投げかけ、さまざまな視点から提案内容を考えることが鍵となります。提案する際にはシンプルさを心がけ、「なぜならば」という論理的な展開で一貫性を持たせます。そして、フィードバックを受ける際には偏りなく意見を聞く姿勢が求められます。 多角的な視点で？ チームの目標設定においても、課題を分析し、「他の視点は？」と多角的な視点を考える必要があります。また、他のチームからの評価を通じて客観的にチームの強みや弱みを見極めることも重要です。

経緯と意見をどう文章化する？ 実践演習では、経緯や意見が文章化されているため、より俯瞰的に考えやすくなったと感じました。リアルな状況ではなかなか難しいことです。 視座を高く保つ重要性 まず、視座を高く持ち、全体的に見て価値が生み出せるかを考えることが重要です。また、他の人の意見を聞き、抜け漏れなく情報を整理すること。そして、情報整理にはどれかのフレームワークを活用することが大切です。この3点は普段意識が薄れてしまうことがあるので、これからは意識的に取り入れ、業務の中で自然に活用できるようにしていきたいと思います。 フレームワークをどう使うべきか？ 私の所属するグループでは、「フレームワークを活用しろ」という指示が度々あります。しかし、よくある問題として、前後の情報の繋がりもなく、フォーマットを埋めただけで満足してしまうことがあります。今回の学習で、フレームワークの使用目的や、整理された情報をどう繋げるのかを学んだため、まずは基本の3Cに立ち返って取り組んでいきたいと思います。 不足情報はどう補う？ 新規事業領域に携わっている特性上、市場形成が未成熟だったり、自社が初めて参入を検討する領域であったりするため、情報蓄積が不足しています。まずは現在持っている市場環境や競合、見込み顧客へのヒアリング結果を集約し、それを3CとSWOTのフレームワークに当てはめて、不足している分析を整理しようと思います。整理した内容については、メンバーと共有し、過不足を確認した上で、現在の事業計画と比較。根拠の薄い要素や計画に修正が必要な点を洗い出して進めていこうと思います。

競合整理はどう進む？ 競合の特徴を細かく整理することは、自社の立ち位置を正確に把握するための基本です。単なる業種の違いだけでなく、顧客のニーズも含めて幅広く捉えることで、より実情に即した分析が可能となります。 施策選びはどこに？ 施策を選定する際は、コストと利益のバランス、持続可能性、顧客への訴求力、そして自社の強みとの整合性を評価軸として意識することが重要です。このような基準をもとに判断することで、単なる思いつきに流されずに、意味のある選択を行う姿勢が育まれます。 差別化の鍵はどこ？ また、差別化戦略を考えるときは、ありふれたアイデアに走るのではなく、他業界の事例などを参考にしながら、あえて新しいポジションを追求することが求められます。ライバルにとらわれすぎず、自社ならではの魅力を創出する視点が大切です。 改善案の優先は？ さらに、インフラ改善案や運用改修案が複数ある場合、コストに見合うか、持続的な効果が期待できるか、一時的な施策にならないか、そしてチームや組織文化との整合性を考慮して優先順位を付けることが実践的だと感じました。こうした評価軸があれば、迅速かつ効果的な施策の実行が可能です。 提案のポイントは？ 具体的には、課題や改善の話が出た際に、即座に複数の案を検討する習慣を身につけ、上司やチームへ提案する際にはコスト、効果、整合性について一言添えるような姿勢が重要です。自分で出したアイデアや改善施策に対して後から振り返りを行い、他の提案も「コスト、持続性、整合性」の観点で評価することで、日々の業務改善に繋げていきたいと考えています。

思考習慣の見直しは？ 1周目を振り返ると、思考の癖をできる限り減らすために、物事を分解し、MECEで考えることが重要であることを学びました。また、視点、視座、視野を意識することも大切です。この考え方を自分に定着させるためには、アウトプットが有用です。物事を考える際は、まず「問いは何か」を考え始めます。このために、現状を丁寧に分析し、なりたい姿を見据えて何をすべきかを見極める必要があります。その後、誰かに協力してもらうには問いを共有し、同じ方向に向かって進むことが大切です。自分が理解するため、さらに人に伝えるためには、データを加工してグラフ化し、視覚的に分かりやすくすることが有効です。 チーム活用で何が？ 新規事業を提案する際や、ハッカソンのイベントなどで、社外の人と4人のチームでこれらの考え方を活用しようと思います。提案や意見を伝える際に、今何を考えるべきかを考える際に、この学んだ考え方のコツを活かしたいです。また、アイデアを発表する際にも有用だと感じています。 発言前の確認は？ 発言するときには、その内容が本当に正しいかを確認し、思考の癖が出ていないか一旦立ち止まって考えることも重要です。ハッカソンを始める際は、何をすべきか漠然と始めるのではなく、問いにしっかり意識を向け、現状を分析してから始めたいと思います。アイデアを出すときには、取りこぼしている事項がないか、現状を紙に書き出し、MECEを意識することも重要です。課題解決の前後で世の中の変化を示す際には、納得感を得られるデータを準備する必要がありますが、その見せ方にもひと手間かけたいと考えています。

戦略思考とは何か？ 今回のライブ授業では、戦略思考について学びました。戦略思考とは、企業の目的達成にとどまらず、あらゆる事柄で「できるだけ早く、苦労なく目的を達成すること」を目指す手法です。まず最初に、目的を明確にすることが大切であり、その後、多数ある達成手段の中から「何をやり、何をやらないのか」を選択する必要があります。さらに、他者が真似しにくい独自性を持つことで、取り組みが際立ち、有利に進めることが可能になります。 教授の定義は何だろう？ その中でも、マイケル・ポーター教授が示した「何をやり、何をやらないのか」という戦略の定義が特に印象に残りました。日常生活や業務の中で、私たちは無意識に数多くの選択を行っていますが、自分が取り組むべきこととそうでないことを意識して選択する重要性を改めて感じました。 部門運営でどう実践する？ 今後は、所属する部門での業務運営の中で、この戦略思考を活用していきたいと考えています。これまで「何をやるか」という視点に偏っていたため、本当に必要な取り組みが見えにくく、効率の面でも課題がありました。部門の資源と状況に合わせ、最大限の成果を上げるために、「何をやり、何をやらないのか」を的確に判断し、明確に示すことが大切だと感じています。 業務全体の改善点は？ また、自分の業務全体を振り返り、商品や販売方法、チーム内の連携など、様々な観点から改善点を探っていきたいと思います。特に、「何をやるか」だけでなく「何をやらないか」という視点を持つこと、多様な見方を学び、広い視野で物事を捉える姿勢を今後も大切にしていきたいです。

講義の振り返りは？ 今週は講義や演習を通じて、学びの振り返りや反復を重点的に行いました。忘れていた学習内容やキーワードも再確認し、改めて重要なポイントを点検できました。クリティカルシンキングの学習では、単に思考を鍛えるだけでなく、社会人として効果的に学ぶためのポイントも確認できたと感じています。それには、ルーティンの構築、反復、他者との共有、実践での活用が含まれます。 会議準備はどうだった？ 様々な会議に向けた準備では、資料と発表シナリオを作成する際、イシューの設定と論理構造の構築を実践しました。具体的には、人材戦略検討会の資料作成とファシリテーション、労使協議の資料作成と説明、社内研修の講義資料作成と説明に取り組みました。 チームで何を学ぶ？ チームメンバーとの打ち合わせの際には、問題解決のための打ち合わせやファシリテーションを行い、若手メンバーの育成や指導に力を入れました。課題解決の際は、まずメンバーとイシューをしっかり把握し、すぐに解決策には飛びつかず、課題の本質に向き合うような問いかけを心がけています。メンバー育成においても、直接解決策を示すのではなく、できるだけ本人が自らの言葉で考えを導き出せるようなコーチングを実践しています。 資料作成は順調？ また、資料作成の際には下書きを欠かさず、論理的に構成する作業を行っています。これにより、説明時のシナリオも作りやすくなります。新たな知識やスキルの習得時（資格取得等）にも、学習の仕掛けづくりを意識し、朝の決まった時間にルーティンを形成し、自分の言葉での言語化などを心がけています。

リソースの投入はどう？ リソースは限られているため、最も効果的な場所にリソースを投入する必要があります。そのためには、優先順位を明確にし、判断基準をしっかり持つことが重要です。事例で学んだROI（投資した資本に対して得られる利益の割合）は非常に参考になりました。また、手元に判断材料がない場合には、仮説思考を活用して検討を進めることも有効です。異なるパターンを考慮し、ポジティブ、ネガティブの両面から設定を検討するのもよい方法です。複数の視点を持って考えることは、ビジネスの複雑な状況において必要不可欠です。 ROI評価、改善は？ 判断過程でROIが低い業務は、思い切って見直すべきです。戦略においてはメリハリをつけて判断し、数値に基づいて決断することが求められます。 業務の見直しは？ 自身の業務を見直す際、費用対効果を考えてみます。時給9千円に見合っているかどうかも考慮します。 業務改善の具体策は？ - **帳票管理** 帳票の整合性確認に時間がかかっているため、これを自動化することを検討します。 - **報告資料** 報告内容が多く、時間がかかるため、上司が使わないであろう報告内容は簡略化します。 - **新規顧客獲得活動** マッチングプラットフォームを用いた活動で受注率が低いため、自組織の強みを活かした案件にシフトし、紹介活動に力を入れます。 - **活動行動ログ** より良い目標に向かうために活動の目標を明確にし、それに基づくデータを再確認します。正しい分析を行うために、ゴミデータの除去も意識します。