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意識 ✕ 本

に関する学び

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イシュー特定はなぜ重要？ イシューの特定の重要性を改めて実感しました。それ以上に「問い」の方向性をブレないよう意識し続けることの重要性に気付かされました。課題を特定し、イシューを設定した後、実際に分析や議論に移る際、この「問い」がブレることが多々あります。気づけば最初に設定したイシューからずれた議論をしていることが何度もありましたので、改めて見直したいと思います。 データ分析で避けたいミスは？ データ分析においては、「問い」の方向性がブレてしまい後で気づき、やり直しが発生することがしばしばです。数字に触れ始めると、「分析」に夢中になり、本来の目的を見失ってしまうことがよくあります。特に注意すべきは「やった気になってしまうこと」であり、過去の経験を通じてこれを痛感しました。この講座を通して学んだフレームワークを意識し、同じ失敗を繰り返さないようにしたいと思います。 言語化の効果とは？ 「イシューを押さえ続けること」は「意識」するだけでは難しいため、言語化を必ず意識したいです。言語化することで、自分だけでなく、周りの方との認識統一にもつながります。これができると、自分が「問い」からずれていても、「誰かが気づき」修正してもらうことができます。自身の考えを客観的に見ることは重要ですが、完璧にはできません。常に第三者のヘルプも借りながら進めたいと思います。

グラフと文章の工夫は？ 今回の学びでは、グラフの見せ方や文章の組み立て方について、これまでの業務で培ってきた経験を再確認する機会となりました。 フォントや色はどう感じる？ また、これまであまり意識してこなかったフォントや色について、文章からその意味合いを理解するという新たな視点を得ることができました。私の勤務先ではスライドテンプレートが定められているため、色やフォントにあまり注意を払っていなかったものの、今後はそれぞれが持つメッセージを効果的に活用することを意識したいと思います。 資料作りをどう工夫？ 日頃からスライドや文章の作成、またレビューに取り組む中で、相手に正しく伝わる資料作りをさらに工夫していきたいと考えています。多くの人に読まれることを念頭に、伝えたい内容が何か、読みやすい表現とはどのようなものかを常に意識し、チームメンバーにもその考え方を伝えていけるよう、自身が見本となる努力を続けたいと思います。 理解を伝える工夫は？ さらに、スライド作成やユーザー向け資料の作成、チーム内の資料レビューにおいては、①読み手がメッセージに沿って情報を順序立てて理解できるか、②読みやすい体裁になっているか、③複数の意味にとれる表現になっていないか、④アイコンや色から伝えたい意図が明確か、この4点に特に注意して取り組んでいきたいと考えています。

論理的に伝えるには？ 論理的な表現とは、相手に伝わることを最優先とし、説明責任を果たすために自分の考えを整理して伝えることだと再認識しました。 目的と疑問を考える？ また、クリティカルシンキングの基本として、常に目的を意識すること、自他の思考の癖を前提にすること、そして疑問を持ち問い続けることの重要性を学びました。 情報整理で偏りは？ 課題に取り組む際は、情報を漏れなくかつ重複なく整理しながら、具体と抽象の間を行き来して思考の偏りが生じないように努める必要があると感じました。この姿勢は、常に目的意識を持つことでより効果的に発揮されると思います。 指示待ちを脱却する？ 今回の学びの目的は、指示待ちの姿勢から脱却し、主体的に物事を考える力を養うことです。現状では、指示に対して反射的にネガティブな反応が出てしまう癖がありますが、これを改善し、今できることを整理して企画し実行に移す過程が求められています。 抽象と具体を捉える？ 具体的には、「客観的とは説明責任を果たすこと」「制約偏りをなくす」「分けると分かる」「漏れなくダブりなく」といった言葉を毎日声に出して思考の軸にすることで、抽象と具体の両面から物事を捉える訓練に役立てたいと考えています。これにより、指示に依存せず自ら目的を見出し行動できる体制を醸成することができると実感しました。

本当のリーダー像は？ リーダーシップを発揮するためには、行動、能力、そして意識を通して自分の強みや弱みを把握し、自分に合ったリーダーシップ像を考えることが重要だと感じました。正解となるリーダー像は存在せず、目標とする姿を自ら模索していく必要があります。また、肩書にとらわれず、主体的に周囲のメンバーに働きかける姿勢も大切だと実感しています。 エラー防止の工夫は？ 現在、自部門において発生した工程エラーの再発防止策に取り組んでおり、その取りまとめ役を担っています。関係部門は多岐に渡るため、各部門が自分ごととして主体的に取り組むことが極めて重要です。従来の私の進め方は、自分でどんどん物事を進めていたため、メンバーが他人事のように感じてしまうという課題がありました。そこで、今回からは自分が担当すべきことと、メンバーに任せるべきことの線引きを明確にし、各メンバーが主体的に関わるように促していきます。 進捗確認はどうする？ 具体的には、まず全メンバーで発生原因を考察する場を設定します。その上で、関わる各部門の立場に立ちながら改善策を協議し、各部門ごとに改善計画を策定します。工場内でその計画を表明し、意思表示をすることで、取り組みの進捗を定期的に確認します。また、進捗が停滞している案件については、積極的にフォローし、具体的な実施につなげていく予定です。

デザイン思考はどう？ 初回の授業を受けて、デザイン思考に対する自分の理解がまだ浅く、視点の解像度も低いことを実感しました。グループディスカッションでは、マーケティング（特にマーケットイン）のアプローチとの違いについて意見が飛び交い、私自身もその違いがはっきりと捉えられていない印象を受けました。人間中心の考え方や共感の概念についても、マーケティングと比較すると特有のものか疑問が残りました。プロトタイピングによる試行錯誤のプロセスが、単にそれだけの違いなのか、他に意義があるのかと考えると、もやもやした気持ちが募るばかりです。 学びの解像度はどう？ 今後の6週間で、どこまでこの解像度を高められるかに注目しながら、学びを積み重ねていきたいと思います。現時点では具体的なイメージはまだ固まっていませんが、まずはユーザー中心の視点で物事を考えることを意識していく所存です。サービスを生み出す立場として、ユーザーが本当に必要としているものや、ユーザー像を理解する努力が必要だと痛感しました。提供者側のエゴに陥らないよう、常にユーザーの視点を大事にしていきたいです。 顧客調査は何故？ また、顧客を深く理解するためには、まず徹底した調査から始めるのが自然であり、納得のいくアプローチだと感じました。この考え方を、今後の全ての業務においてしっかりと実践していくつもりです。

データ加工はどう整理する？ データ加工においては、数値に集約して捉える、目で見て把握する、そして数式に集約するという3つの方法を基本としています。 分析はどう進む？ 分析の際は、まず目的（問い）を設定し、仮説を立てたうえでデータ収集・検証を繰り返すプロセスが基本です。さらに、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンの視点と、グラフ、数字、数式というアプローチを組み合わせることで、多角的に情報を捉えています。 数値管理はどう考える？ 具体的な数値の扱いとしては、代表値に単純平均、加重平均、幾何平均、中央値を用い、散らばりは標準偏差で表現します。ただし、平均値は外れ値の影響を受けやすいことに注意が必要です。 セグメントはどう見る？ また、キャンペーンメールのデータと顧客データを用いた分析では、どのセグメントにどのような傾向があるかを明確にし、それをもとに有意差が見込める仮説を立てる際に、プロセス・視点・アプローチの組み合わせが効果的であると感じました。 検証の深め方は？ 以前は、キャンペーンメールと顧客データを分析する際、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンといった視点に十分意識を向けていなかったため、今後はこれらの視点をしっかりと取り入れながら仮説を立て、より精度の高い検証を行っていきたいと考えています。

MECEの難しさと挑戦 MECEを意識しすぎるあまり、本質的なロジックツリーを作れていないことがあるのは、本当にその通りだと思いました。漏れなく整理するために「その他」を多用している自分を容易に想像でき、今回の講座内容は非常に自分事として受け止めることができました。 良質な示唆を得るには？ MECEは重要ですが、あくまでフレームワークの一つであり、問題解決に繋がる良質な示唆を提供できる分け方が求められます。現状の自分の役割としては、営業戦略の策定と売上増加のための施策検討があり、常に課題解決に取り組む状況です。Week 01から学んでいる内容は、まさに今の業務に直結するものです。 定量的な分析を目指して WhatやWhereを置き去りにせず、現状の分析とありたい姿やあるべき姿をしっかり定義し、どこにギャップがあるのかを定量的に、そしてMECEに整理できるようにしたいです。前提となる「現状分析やありたい姿の定義」は、頭の中でわかった気で終わるのではなく、しっかりと言語化することを意識します。 フィードバックの活かし方 MECEのアプローチは、一人でアウトプットを出したうえで、同僚や上司からフィードバックをもらい、自分では気付けない「漏れやダブり」を見つけることが大切です。そのためのブラッシュアップを行い、練習を重ねていきたいと思います。

比較はどんな意味？ 「分析は比較」という考え方は、これまでさまざまな講座で耳にしていましたが、「比較する対象を見出す」という点については、あまり深く考えたことがありませんでした。そのため、今回の学びを通じて、まずは「どんな目的で分析を行うのか」や「ありたい姿」と現状のギャップを整理（言語化）することに意識を向け、分析のスタート地点としてしっかりと理解を深めたいと考えています。 現状整理はどう進む？ 業務では、依頼主から提示される課題に対して、その課題＝「在りたい姿」と「現状」の整理が不十分なまま、すぐにデータに取り掛かることが多くありました。そのためか、「こっちだったかも？」や「なんかズレてきている？」という不安にかられ、進めていた分析で手戻りが発生することも多々ありました。そこで、データに触れる前に、一度しっかりと整理してから進めるべきだと改めて感じています。 新規案件の見通しは？ 今回、新規の案件にあたっては、以下の点について整理しながら進めていく予定です。まずは分析の目的を明確にし、ありたい姿を言語化します。次に、現状の把握と、現在手元にある指標の洗い出しを行い、ありたい姿とのギャップを埋めるために必要なデータを整理します。こうしたプロセスをメンバー間で共有し、認識を合わせながら進めることが、より効果的な分析につながると期待しています。

データ分析の目的を明確に データ分析は、目的を持たずに取り扱うと、ただの意味のない数字でしかありません。そのことを今回の学習で目の当たりにすることができました。データ分析を行うにあたっても、なぜその分析をするのかという背景が見えなければ、同じ数字でも全く違った見え方をしてしまいます。そこで重要なのは、何を目的として分析を行うのかを明確にすることです。目的意識を持ち、定量的にデータを取り扱うことの重要性を学びました。 データで組織をどう活性化？ 施策推進について考えると、個々の受付完了指標から組織や部単位での比較まで、データの切り口は多岐にわたります。組織が正常に稼働しているか、個人については「自分は頑張れているか」を評価することができます。さらには、何をもっと伸ばし、何を改善すべきか、メンバーのモチベーションの維持・向上のためにデータを利用したいと考えています。 データの伝達手段は？ データを出すタイミングについては、デイリーにするか毎月末にするかなど様々な選択肢があります。組織やプロジェクトチームが活性化するための指標として、データを積極的に活用していきたいと考えています。データの伝達手段もまた多様で、メールや対面、ミーティングなどがあります。伝えたい内容、そのボリュームや重要度に応じて手段を使い分け、効果的に展開していきたいと思います。

価値と戦略は一致？ 事業活動においては、まずターゲット顧客を設定し、次にどのような価値をどこまで提供するかを決めることが基本です。この段階で、必要な経営資源や資金の規模が大きく変わるため、環境の変化に応じて顧客に提供する価値を見直す必要があります。今回の学習では、経営判断をサポートするツールの一つとして、財務三表について取り上げました。 三表で現状把握？ 財務三表は、経営資源や資金の現状を数値化し、企業や事業の状況を定量的に把握するための重要な資料です。自社の経営状態の正確な把握に加え、他社との比較を通じて強みと弱みを明らかにすることができ、ターゲット設定や中期計画の策定にも役立つと感じました。 意見交換の価値？ また、講座では動画での座学だけでなく、さまざまな業種の受講生との意見交換を通して、多角的な視点から分析を行う機会がありました。学んだ知識を活用して分析や課題抽出に取り組むことで、実践的な理解が深まるとともに、今後の経営判断に応用できる点が印象的でした。 部門横断で見る？ さらに、経理や財務部門以外の人が会社の財務三表を見る機会の重要性も再認識しました。情報が十分に揃わなければ、それ自体が会社の課題となりうるという考察は、非常に示唆に富んでおり、今後の企業運営における課題意識を高めるポイントとなりました。

手段にとらわれないゴール設定は？ ゴール設定の重要性は理解しているものの、気がつけば手段の巧拙に目を奪われてしまうことがあると再認識しました。最短の道が迂回路である場合も多く、遠回りに見える近道を見つけるのは難しいですが、手段の技術を磨きたいと感じています。 生成AIにおける限界とは？ また、雑談の中で生成AIからうまく回答を引き出せないという話を聞くことがあり、質問力や言語化能力の難しさを改めて感じました。万能に見える生成AIにも限界があると理解し、仕事で生成AIを提案する際には、この点にもう少し配慮すべきだと感じています。 目的の抽象化はどう深掘りする？ 目的には抽象化の階層があります。例えば、業務効率を上げるのは利益率を上げることかもしれません。業務効率が難しい場合、顧客回転率を上げるといった他の手段が費用対効果が高いかもしれないと考えています。このような目的の深掘りは意外と軽視されがちで、改めて意識することが大切だと思いました。 「So what」の問い直しの重要性？ 目的を確認する際には、「So what」を1、2回ではなく、3〜5回問い直す習慣をつけるよう心がけたいです。これにより、より本質的な目的に到達でき、他の手段を広範な選択肢の中から見つけ出せるのではないかと考えています。

なぜ比較が必要？ 分析の本質は比較にあるという考え方を、このコースを通じて実感しました。さまざまなデータを客観的に捉えることで、意味のある仮説を立て、問題解決に導くことができると学びました。 どの過程を重視？ また、データ分析における問題解決のプロセスを、what、where、why、howといった各フェーズごとに練習できた点も印象的でした。それぞれのステップを意識することで、闇雲にデータを扱うのではなく、明確な方向性を持った意思決定がしやすいと感じました。 どうやって加工する？ さらに、代表値の算出やグラフ化といった各種加工方法にも挑戦しました。多くの知見を得られたものの、引き続き練習を重ね、よりスムーズに扱えるようになりたいと考えています。 どう変わる職場？ 職場においては、事業戦略の立案を担う立場であるため、事業計画や財務諸表といったデータを迅速に読み取り、上司やチームと共に議論できるようになることが目標です。その結果、仕事の幅が広がり、事業戦略に大きく貢献できると確信しています。 なぜ幅広い視点？ そのためにも、さまざまなデータの切り口を洗い出し、仮説思考をさらに研ぎ澄ます必要があると感じました。業界に限定せず、幅広い知識や興味を持つことで、実践的なスキルが向上することを実感しています。