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業務 ✕ 実施

に関する学び

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テクニックって何？ 最初に、テクニック面で以下の点を再確認しました。まず、「何となく考え始める」のではなく、「イシューは何か？」を明確にすることからスタートします。そして、そのイシューが正しいかを客観的に考え、特定したイシューを分析する際には「ひと手間かけて」データを加工することが大切です。さらに、データの分解が正しいかどうか、一度立ち止まって考える姿勢を持ち、相手に伝わるように丁寧にスライドを作成することが重要です。 心はどう向き合う？ 次に、気持ちの面でも以下のことが身に染みました。人や書籍から知識を得るだけではなく、自分の頭で考えることをしなければ、自分の力にはなりません。しかし、自分勝手に考えるだけで人や書籍から学ばなければ、独断に陥ってしまいます。これからも「自分自身で考える」ことを止めてはいけないと強く感じています。 タスクの理由は？ ルーチンのタスクにおいても、なぜそれを実施しているのか、実施の必要があるのかを改めて考え直しながら業務に取り組むべきだと感じました。そのため、早速月曜日から思考を止めることなく行動していきたいです。また、企画を立案する際には、イシューの特定から相手に伝わる資料の作成・提案までのすべてのフローで今回学んだことが実施できているかを確認しつつ進めていきたいと考えています。 具体的には、ミーティング参加時にはイシューがぶれていないかを常に確認します。そして、思考を整理する際にはMECEやピラミッドストラクチャーなどのフレームワークを活用し、思いつきで行動するのではなく、一度立ち止まる癖をつけるようにしたいです。また、資料作成時には論理的思考をベースに下準備を行い、データを分析し、相手に伝わるかという視点に重きを置く習慣をつけることが必要だと考えています。

なぜ戦略を立てる？ 外部環境が急激に変化する現代において、従来の経験や勘に頼るのではなく、社会全体を分析し戦略を立案する力がいかに重要であるかを実感しました。フレームワークを学び、その有効性を実感するとともに、異業種のビジネスパーソンとの意見交換が大変刺激的で、今後も積極的にこうした交流の場を持ちたいと感じています。 どこに注力する？ また、自部門の中長期的開発戦略を検討する上で、新たな視点を得ることができました。外部環境情報の収集、整理、分析を通じて自部門の強みや弱みを把握し、どこに資源を投入すべきか、目標値やKPIの設定についてじっくり検討する必要性を感じています。今期中に自部門内で戦略の議論を深め、議論できる仲間を増やすことで、より網羅的かつ体系的な検討に取り組んでいきたいと思います。 どんな学びで成長？ 個人としては、戦略フレームワークの学習やケーススタディ、外部セミナーの活用、そして自社外のビジネスパーソンとの交流を通じてスキルアップを目指しています。一方、会社としては、まず戦略検討メンバーを選定し、グローバル戦略立案のマイルストーンを設定する必要があります。これまでの開発業務におけるPDCAサイクルの見直しや、上位方針の把握・共有によって方向性を明確にし、機能戦略検討のための準備項目（PEST分析、5F、3Cなど）の整理を進めていくことが大切です。 どう未来を迎える？ また、環境分析に関しては、十分な時間をかけた会議を複数回実施し、しっかりと整理した上で分析結果から新たな施策を検討します。自社分析を通じたVRIO分析やその他のフレームワークの活用により、具体的な施策を上位層に提案して予算確保を目指し、最終的には数年後の市場投入を見据えた開発をスタートさせる計画です。

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。

質問は本当に伝わる？ 振り返りの中で「質問に学ぶ」というテーマについて、まだ十分に消化しきれていないと感じています。プロセス自体は理解しているものの、実際の行動と言葉が一致せず、あいまいな質問になってしまっている点が課題です。 課題解決の流れは？ 具体的には、以下のステップを意識しています。まず、①何が課題・問題なのか、その問題が本当に問題なのかを見極めます。次に、②どこが悪いのか、何が問題なのかを明確にします。さらに、③なぜそうなったのか、本質的な原因を追求します。続いて、④どうするのか、解決策を考え、⑤どうやってやるのか、具体的な実施時期や手順を検討します。 業務の進行はどう？ 現業務ではシステム開発に従事しており、4月の本番稼働に向けて、日々残タスクの進捗や新たな課題の発生状況をフォローしています。しかし、限られた時間の中で相手としっかり共感し、次のアクションにつなげられているのかどうかは悩ましい点です。 対処はなぜ進まない？ 特に、残タスクが即日対応されず、翌日も状況が変わっていない点は大きな問題です。できない理由を明確にしてほしいという思いもあります。また、新たな課題が発生した場合、影響の有無や影響がある場合の回避策、制約事項、解消時期など、具体的な情報が全く出てこないことにも困っています。 習慣はどう定着する？ こうした状況を踏まえ、定型質問のように毎回同じ質問をすることで、双方が習慣として身につけられるように努めています。また、今のフェーズで求められているアクションについて、日々積極的に声掛けやフォローアップを実施しています。たとえおせっかいと思われるとしても、コミュニケーションを通じてしっかりフォローする姿勢を持ち続けることが重要だと考えています。

戦略活用の難しさは？ 戦略に関する知識を得ることは簡単ですが、それを実際に活用する際には多くの困難が伴います。ただ単に表面的な発想に頼らず、しつこく考え抜くことが重要です。また、なぜ大企業がその案をこれまで実施しなかったのかを理解することも、戦略策定には欠かせません。自分が最初に思い付くものは稀で、多くの場合、大手や競合も同じアイデアに至ったものの何らかの理由で実現していない可能性があります。自社でできる理由を見つけ、それを基に差別化を図ることが重要だと感じました。 提案の根拠は何だろう？ 施策を提案する際は、自社がそれを実施できる根拠をしっかりとつなげる必要があります。現代においては、リソースが限られ、従来のように市場の先を行くリーダー戦略を活用するのは難しいです。初期投資や損益分岐点をしっかりと試算し、どのタイミングでどうであれば成功か失敗かの基準を定めることが大事です。これらの基準を前もって設定しておけば、冷静な判断軸を持てます。そのため、これを意識していくことが必要だと考えます。 徹底調査の意義は？ また、妥協せず徹底的に調査する姿勢を持つことも重要です。今後、業務において提案する機会がありますが、その際には自分のアイデアに対して常に批判的な視点を持つよう意識するべきです。「なぜ」を繰り返し問い、批判的に思考することで、より正しい提案を進めていくことができます。 成功基準の決め方は？ このプロセスには、以下のステップが重要です。 1. 仮説が論理的に固まるまでしっかりと調査・分析を続ける。 2. 批判的思考を用いて、反対意見に対する答えを十分に検討する。 3. 競合や大手企業に対する対策や、それができない理由を考える。 4. 実施前に成功と失敗の指標を設定する.

平均値だけで判断？ 平均値は、データのばらつきを反映しないため、平均値近辺に多くの数値が存在するとは限らず、両極端な数値が混在している場合もあります。そのため、平均値だけに頼ると正確な分析が難しくなることがあります。 標準偏差はどう見る？ 標準偏差を加えることで、数値の分布やばらつきを把握することができ、平均値と合わせてデータの傾向を見極めるのに有用です。実際、ある施策の効果検証で前後の数値を単に比較した際には、有意な変化や傾向が見受けられず困惑した経験があります。しかし、標準偏差を算出して分布図に落とし込めば、より明確な傾向が掴めたかもしれないと感じました。 代表値の使い分けは？ また、代表値の使い分けにも工夫が必要です。単純平均の他に、値ごとに重みを付けた加重平均、成長率や比率を評価する際に有効な幾何平均、そして外れ値の影響を受けにくい中央値を適宜使い分けることで、より正確な傾向分析が可能となります。 具体例はどう見る？ たとえば、男性の育児休業取得日数については、年間の平均値だけでなく、外れ値として極端な値が含まれる場合には中央値を用いて経年の傾向を把握します。さらに、法改正の影響で急増している取得率の増加率を幾何平均で算出し、次年度以降の予測やＫＰＩの設定に活かすといった工夫が重要です。 現業務を再確認？ 現在の担当業務においては、従業員の健康診断データ、施策実施前後の変化、女性管理職比率の推移、男性育休取得率の推移など、今回学んだインパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンといった視点およびグラフ、数字、数式といったアプローチを用いることで、見落としがちな傾向や変化を改めて確認することが求められます。

講座受講の本当の意味は？ 今回の講座を受講する理由は、経営戦略の学びが自身の業務にも深く関係している点です。特に、顧客にとって価値があり、選ばれるための差別化が重要な視点だと感じています。 差別化の本質は何？ これまで「差別化をしたい、考えたい」とよく思っていましたが、具体的に深掘りする方法が分からず、また「真似されるな」と主張していたものの、真似されるものはそもそも差別化とは呼べないと気付きました。加えて、差別化を実現するにあたり自社の強みを意識する中で、真似できないソフト面が今の組織の大きな強みであると認識し、これを大切にしていきたいと考えています。 VRIOを活かす秘訣は？ また、VRIOの考え方が非常にわかりやすかったため、さっそく現業務に活用したいと思います。自分の事業内容の見直しの際に、特に情報配信やイベントでの差別化の方向性を模索していたため、学んだ内容が具体的なヒントとなります。さらに、女性対象に情報配信や起業家支援を行う事業でも、企画から実施、告知、集客に至る各段階で役立つと感じました。 集客はどう取り戻す？ 近年、SNSの台頭などで仕事の依頼が減少し、売上が低下しているため、改めてフレームワークを活用し、独自のサービスを打ち出す必要性を感じています。そこで、まずスタッフミーティングで集客に関する概要を伝え、各自に「なぜ集客が必要か、どのような手段が考えられるか」を宿題として考えてもらいます。 実践後に何を考える？ その後、スタッフ全員で実際のワークを行い、まとめた内容を可視化して、とりあえず実践に移します。実践した後は反省点を振り返り、改善に努める予定です。具体的なテーマとしては、夏休みイベントを取り上げています。

差別化の学びは何？ 差別化を考える際に特に印象に残った学びを紹介します。 フレームワークは何で？ まず、フレームワークを用いることの重要性を挙げます。マクロからミクロまでの広い視野で細かく分析するには、フレームワークが欠かせません。フレームワークを使用することで、見落としを防ぎ、思考のバイアスを取り除き、新たな気づきを得ることができます。 顧客視点はどう？ 次に、顧客視点で考えることの重要性です。競合が行っていないことに目を向けがちですが、顧客が喜ぶような差別化をしなければ成功しません。顧客のニーズを何度も考え抜く粘り強さが必要です。 模倣防止は可能？ さらに、他社に模倣されない施策を講じることが求められます。すぐに模倣されてしまう施策は、あっという間にコモディティ化してしまい意味がありません。自社独自かつ模倣が困難で、長期的な継続が可能な施策を打ち出すことが重要です。 過去とどう向き合う？ バックオフィスにおいては、競合との差別化ではなく、自分たちの過去との差別化を考える必要があります。業務効率や業務品質、過去のクレームなどを分析して課題や実績を洗い出します。顧客から直接ニーズを得たり、現状のリソースから実現可能な施策を考えたりします。そして、その実現に向け、皆で話し合いながら意思決定を行い、実施内容を検討します。集合知の活用が鍵となります。 実践はどう進める？ 具体的な実践例としては、業務上フレームワークを使う機会が少ない場合でも、適切な場面では必ずフレームワークを活用し、自己の視座を広げる努力をします。また、同じ部署の仲間を競合と捉え、自分にしかできないことで自身を差別化することも一つの方法です。

リーダーシップをどう育むか？ 仕事を任せることは、リーダーシップを発揮する上で極めて重要です。まず、自分に余裕を持ちながら、相手を理解するための努力が求められます。具体的には、観察や柔らかい雰囲気での対話を通じて、相手の本音を引き出すことが重要です。こうしたコミュニケーションを通じて、適切な仕事を任せることで、メンバーの成長とやる気を引き出すことができます。単に仕事を丸投げするのではなく、メンバーが自律的に動けるよう環境を整え、問題点を自分で見つけ、必要なスキルを開発する機会を提供することが大切です。 新しい期間の始まりに備えるには？ 新しい期間が2月から始まります。チームミーティングでは、組織のビジョンや課題、目的、目標、方向性を丁寧に伝え、各メンバーが自分の目標を設定できるように支援します。Hさんには、目標設定が曖昧にならないよう6W1Hを意識するよう促します。Yさんには、数字だけでなく制度の見直しや業務改善の重要性を伝え、理解を深める時間を設けます。Oさんには、少し背伸びすれば手が届く目標を設定できるよう支援します。Sさんには、新しい仕事の意義や担当する理由を説明しつつ、本人の意見を聞きながらコミットメントを高めていきます。 メンバーの目標設定を成功させるには？ 余裕を持つことも重要です。リーダー1年目は業務に追われ、思うようなマネジメントができませんでした。そのため、メンバーの目標計画を立てる前に1on1を実施し、彼らの本音を知る機会を作ります。仕事を任せる意義や目的を納得いくまで伝え、その上でメンバー自身に目標シートを作成してもらいます。こうしたプロセスにより、メンバーは自ら設定した目標に対する達成意欲が向上し、コミットメントが高まります。

何が問題の始まり？ 問題解決には、まず「何が問題か」「どこに問題があるのか」「なぜ問題が生じたのか」「どのように対応するか」というプロセスがあることを学びました。最初に、直面している課題や状況から現状とあるべき姿のギャップを把握し、次に客観的なデータを用いて問題箇所を詳細に特定します。この際、MECEやロジックツリーの手法を用いることで、抜けや重複なく整理することが重要です。さらに、問題の背景にある原因を細かく分解し、真の原因に迫る作業が求められます。最後に、さまざまな案を検討し、現状と理想を照らし合わせながら、適切な対策を導き出していきます。 なぜデータが重複？ また、phaseごとに製造原価の算出を実施しており、算出データの取り込みとその活用が行われています。しかし、各phaseで実施している業務自体はほぼ同じ内容でありながら、同一データの取り込みなど、重複して実施している作業が存在しています。理想的には、データベースにphaseごとのデータが一元管理され、必要な時に迅速に利用できる体制が整っているべきです。しかし、現状では必要な時に都度データを作成し、同じ内容を複数回取り込むなど、業務に無駄が生じています。 原因はどう分解？ このギャップの原因を明確にするためには、実際の業務フローや工数、業務のインプットとアウトプットの詳細、さらにはシステム上の問題点など、ファクトに基づいた確認が不可欠です。定量的なデータを捉えた上で仮説を立て、MECEやロジックツリーといった手法を活用して問題点を細かく洗い出します。こうした手法により、データの切り口を複数持ち、各要素の影響度を把握してプライオリティを付け、効率的に問題解決へと導くことができます。

仕事の委任で気をつけることは？ メンバーに仕事を任せる際には、彼らに執行責任の自覚を持たせ、リーダーからの干渉を極力減らすことが重要です。具体的には、メンバーが最初に決めたプロセスを遵守し、想定した結果を出しているかを定期的にフォローします。ただし、大きな変化や不測の事態が発生した場合には、メンバーの能力に応じてサポートに入ります。 不測の事態発生時の対応策は？ 不測の事態が発生した場合は、まず事態の収拾を最優先とします。その後改善に取り組みますが、その際にはリーダー自身の見落としを認め、個人の責任に追求せず、組織の構造的問題に目を向けることが求められます。 メンバーのモチベーションはどう維持する？ モチベーションを管理するには、メンバーがどのような動機で仕事をしているかを把握し、そのモチベーションを高めるためのインセンティブを考えることが効果的です。メンバーのやる気を知るためには「仕事で嬉しかったことは何か」などの問いかけが有効です。モチベーションが低い場合には、その原因を特定し、適切な声掛けや機会の設けを実施します。 振り返りで学びを生かすには？ 仕事の振り返りを通じた育成も重要です。メンバーに「その時の状況はどんなだった？」と問うことで、経験からの学びを引き出します。自分自身の経験を振り返り、教訓を得るプロセスを意識することで新しい挑戦にも対応できるようになります。 個別の声掛けが重要な理由は？ モチベーション管理においてジュニアメンバーには個別の声掛けを定期的に行い、シニアメンバーにもこれを実施しスキルを引き出すことが重要です。また、業務の振り返りのタイミングで、メンバーに自身の気づきを発言させ、成長を促すことを目指します。

代表値の意味は何？ データを理解するためには、代表値と散らばりに注目することが大切だと学びました。代表値については、これまで単純平均や中央値が中心だと思っていましたが、加重平均（重みづけを行う）や幾何平均（売上成長率の計算などに用いる）もあることを知りました。 散らばりの特徴は？ また、データの散らばりを把握するためには標準偏差が有効です。標準偏差の値が大きいほどデータのばらつきが大きいことが示され、散らばりをグラフにすると中央が高い釣り鐘型になるのが一般的です。大部分の値は標準偏差の2倍以内に収まるとされ、これを2SDルールと呼びます。この考え方は、日本人男性の平均身長とそのばらつきを求める具体例で非常に分かりやすかったです。 業務で活かすポイントは？ 業務面では、意識調査で入社年次のデータが取得できた際に、標準偏差を使ってデータのばらつきを確認してみたいと考えています。社内教育の理解度確認にも、標準偏差が有用であると思いました。 他部署での応用は？ さらに、別部署で実施している顧客アンケートの分析においても、今回学んだ知識が応用できそうです。たとえば、寄せられた意見をカテゴライズして、売上に応じた加重平均を算出することで優先すべき意見を抽出できると感じました。また、幾何平均を用いることで、翌年度の予測も立てられるのではないかと考えています。 今後の展開はどう？ 今後、6月末に予定している社内教育のアンケート分析では、理解度の散らばりを明らかにするために標準偏差を調べるつもりです。そして、業務分担の変更が見込まれる中で、顧客アンケートの分析にも加重平均や幾何平均を活用し、前年度データとの比較検証を行う予定です。