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情報 ✕ 課題

に関する学び

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イシューの意味は？ 課題を単に見つけるだけでなく、「イシュー」を正しく理解し、それに基づいて行動することの重要性を痛感しました。マクドナルドの例では、たった1年でもイシューが誤っていた場合、状況がさらに悪化していた可能性があるという話があり、本質を捉える責任の重さを実感しました。 演習の意図は？ また、今週の最後の演習では、受講前なら演習問題を読んだ後、原因調査や分解をせずに「SNSでインフルエンサーに紹介してもらう」や「情報番組の特集に組んで認知させる」といった手段をすぐに考えていただろうと感じました。何をするかではなく、なぜそれをするのかを常に考えることが大切であり、この姿勢を忘れずに振り返りたいと思います。 順位付けの理由は？ 私自身は開発エンジニアですが、開発業務に加えて、セキュリティ、負荷、品質といった運用面にも日々対応しています。やるべきことや考えることが多く、頭の整理が十分にできていないと感じることも多々あります。しかし、今回のイシューを理解するという考え方を優先順位の付け方に活かすことで、なぜ今その作業を行う必要があるのかという理由を明確にでき、結果として自分ごととして必要な選択をしながら業務を進めることができると考えています。

データの切り分けは？ データから課題を抽出し、論点を明確にする構造的思考力の重要性を改めて認識しました。これまでの可視化されたデータ作成方法を復習しながら、「問題→要因分析→解決策提案」という一連の流れが実践的であると実感しました。特に、データの分類軸の切り方によって見えてくる内容が大きく変わる点は、今後の業務において有効に活用していきたいと考えています。 担当業務の見直しは？ 私の担当する業務は、直接的に顧客データや売上データを扱うものではなく、事業やプログラムの実施および運営が中心です。現在、開始から3年目を迎えるプログラムのさらなる拡充を目指し、これまでの参加者の所属先、部門、所在地、業種などの特徴や、分野別の分析、そして他の類似プログラムとの比較など、さまざまな視点からの検証を進めたいと思います。 改善方法はどうする？ また、自身が携わるプログラムの進捗や課題について、これまで限られた範囲で数値化するに留まっていましたが、今後は問題点を明確にし、MECEを意識した分類とグラフ化によって、限られたスペースにより多くの情報を効率的に伝えられる方法を再検討する所存です。作業中に方針がブレないよう、常に意識を高く保ちながら取り組んでいきます。

問いはどう捉える？ 今回の学習を通じて、適切な課題を捉えるためには「問い（イシュー）」の出し方が極めて重要であると再認識できました。実際、あるファストフードチェーンの事例を用いた実践演習を通して、経営やビジネスの視点で演習に取り組む中、「問いから始める」「問いを残す」「問いを共有する」というプロセスを踏むことが不可欠であると実感しました。常に「問い」を意識し、それを全体で共有する重要性を深く認識しました。 表現をどう整理する？ これまでに切り口や分析方法、グラフや表を使った表現方法、MECEやピラミッドストラクチャーといった手法を学んできたのも、結局は「問いを共有する」ための準備であったと感じます。会議や面談、ミーティングでは、効率的に理解できる内容を口頭で説明する取り組みが多い中で、今回の学びを振り返り、より明確に伝える工夫が必要だと感じました。 理解はどう広がる？ 今後は、まず資料作成や表現方法を見直し、ピラミッドストラクチャーなどの考え方を意識しながら、相手に適切に情報が伝わるよう努めていきます。また、資料の見栄えについても工夫を凝らし、しっかりと「共有できている」と実感できるものを目指して、自己満足感を高めていきたいと考えています。

受講で何を感じた？ 今回の受講を通じて、自己のクリティカルシンキングの力が十分でないことを痛感しました。クリティカルシンキングとは、問いを立て、物事の本質を見極めながら最適な解決策を導く思考法であると理解しています。 視点の切替えはどうなってる？ 問いを立てる際には、「視点・視座・視野」という三つの“視”が重要であり、状況に応じて柔軟に切り替える必要があります。これまで私は現場視点に偏りがちで、最適な解決策を導き出すことができていませんでした。また、構造分解や要素分解においても、特定の視点にとらわれることで本質的な問題解決が十分に行われなかったと感じています。 MECEは活かせた？ さらに、MECE（もれなく、ダブりなく）の思考も不十分で、中途半端な答えに終始してしまう傾向がありました。今後はこの点を意識し、日々の訓練を積むことで思考力を向上させていきたいと考えています。 業務改善に問いは効く？ 実務においては、広告戦略の立案や効果の分析、プレゼンテーションの際に「問い」を意識し、目的や課題を明確化します。加えて、MECEを活用して情報を整理し、複数の視点から本質に迫ることで、より効果的な施策や業務改善へと結びつけていく所存です。

デザイン思考はどう働く？ 私は、自社の業務効率や生産性を向上させるために、デザイン思考のアプローチを取り入れようとしています。施策を検討する際、共感は非常に重要なステップであり、実際、経験や知識のない分野でも観察やヒアリングを通じてエンドユーザーの立場から業務を理解することが、より適切な対策を生み出す基盤になると考えています。 急ぎすぎるリスクは何？ ただし、私の事例では、エンドユーザーが既に理解している業務の振り返りにとどまってしまい、次の具体的な検討段階へ早く進んでしまう危険性を感じています。そこで、共感プロセスをしっかり進めるためには、エンドユーザー自身にも共感の重要性を認識してもらい、具体的なメリット（例えば、既存業務の棚卸しなど）を実感させる工夫が必要だと思いました。 なぜ事前準備が必要？ また、観察やヒアリングを通じてユーザーの深層ニーズや課題を把握することは、デザイン思考の基盤を築くうえで欠かせないプロセスです。しかし、単に行動を追うだけであれば表面的な理解にとどまる危険があるため、事前の情報収集と明確な問いの設定が重要であると考えています。今後のコース受講を通じて、その下準備の進め方についてさらにヒントを得たいと思います。

問題解決で大切な視点は？ 問題解決のプロセスにおいて、重要なのは「あるべき姿」と「現状」のギャップを意識し、その上で優先度や重要度に基づいて取り組むか否かを選択することです。このステップは一方通行ではなく、行き来することもあります。定量的な評価を行う際は、単に数値の変化に注目するだけでなく、現場で何が実際に起きているのかを確認することも大切です。また、人に説明する際にはビジュアル化が有用です。 課題設定でのポイントは？ 問題解決の際には、課題の設定で「あるべき姿」が明確にされているかを確認します。実務に取り組みながら、今行っている作業が問題解決のどのステップに当たるのかを常に意識することが求められます。定量情報に偏ることなく、現場の状況や定性情報も取り入れ、適切な切り口や仮説を設定します。 分析計画で留意すべきは？ 分析に先立って行う分析計画表には、「あるべき姿」とそのギャップ、各問題解決ステップにおける具体的な作業を記載します。多面的なデータ分析を行い、状況に応じて計画の修正を柔軟に行うことが求められます。また、MECE（漏れなく重複なく）にあまりにもこだわるよりは、意味のある切り口や仮説を意識しながらデータに向き合うことが重要です。

フレームワーク活用のコツは？ 課題を考える際、初めから新たに考えるのではなく、まず適切なフレームワークに当てはめることで、情報の漏れなく抜け漏れを防ぎ、新たな観点を追加することが可能です。フレームワークを活用することで、論点の整理がしやすくなります。 仮説はどんな視点で？ 仮説を立てるときは、単一の固定観念にとらわれず、複数の仮説をさまざまな切り口から整理することが求められます。こうした多角的な視点から検討することで、仮説の網羅性が向上し、より効果的な対策が検討可能となります。 情報収集の手順は？ データ収集のプロセスでは、誰にどのように情報を求めるかが非常に重要です。単に各種資料に頼るのではなく、実際に知識を有する人を特定し、確認の方法を明確にすることで、比較や反論の排除にも努めるとよいでしょう。 施策実践の始め方は？ 施策を検討する際は、目的に適したフレームワークを調べること（例としてChatGPTへの問い合わせ）から始め、複数の角度で仮説を定義する必要があります。また、データ収集においては、各種資料の作成者を特定し、作成の意図や補足情報、意見などアドバイスを求めながら取り組むことで、より充実した施策の策定が期待できます。

疑問で変わる？ 思考のクセに気づき、それが経験の延長線上での議論に繋がることを意識しました。これを打破するためには、「本当にそうなのか」「他の見方はないのか」と問い続ける姿勢が必要だと理解しました。同様の気持ちを抱くメンバーとのディスカッションを通じて考えを深め、新たな気づきを得られたことは、今後の前向きな取り組みへの大きなきっかけとなりました。 真の課題は？ ペインポイントに対して、安直に方法論を議論する傾向があると感じます。本質的な課題について議論を深め、効果的な対策を講じるためには、従来よりも問題の本質に目を向けることが重要です。また、説明の場面では、自分の視点だけでなく、相手の視点に合わせて情報を整理し、必要に応じたレベル感で伝える力を磨いていきます。 どうして急がない？ さらに、安易に結論を急ぐことなく、ロジックツリーなどを使って思考を可視化することが大切です。その可視化された情報について、視点が足りていないことはないか、本当に正しいのか、他に考えられることはないかを客観的に精査します。説明の際には、「つまりどういうこと？」「なぜそうなるのか？」と問い直し、相手が求める抽象的または具体的なレベルで説明を行うことを心がけます。

見逃しは何だった？ ライブ授業で振り返りを行った結果、以前忘れていた点や十分に理解できていなかった部分に改めて気づくことができました。授業を通して、自己の認識の甘さを補い、理解の深まりを実感しています。 自分の立ち位置は？ また、今週はゲイルに取り組む中で、過去と現在における自分の立ち位置や、これから実現したい方向性が具体的にイメージできるようになりました。これにより、今後の目標設定やキャリアに向けた準備がより明確になったと感じています。 同僚と何を伝える？ さらに、これまでの授業で学んだ内容は、会社の同僚に伝えることで、現状の組織が抱える課題や今後の課題を一緒に考え、解決に向けた取り組みへとつなげています。自分自身の業務に対するフィードバックは、周囲やAIなどから取得し、現在の自分の立ち位置を理解した上で、必要な情報やスキルを補うためのPDCAサイクルを意識して回すよう努めています。 効果的な伝え方は？ また、相手に正しく情報を伝えるため、相手の立場や理解度に合わせたコミュニケーションをとることが重要だと感じています。日々、さまざまなツールを活用しながら、最新情報の収集に努め、より効果的な伝達方法を模索しています。

根本解決の問いは？ イシューを明確にし、チームと共有しながら常に問い続ける必要性を改めて感じました。さまざまな角度から物事を分解することで、根本的な解決策を探ることが重要であり、その際、できることとできないこと、また優先順位を決めることが問題解決につながると実感しました。 議論の迷いは何？ ミーティングでは、チームのイシューを合わせるのが難しくなる場面（具体的な話題に偏ったり、別のイシューに話が逸れる場合）が何度もありました。こうした状況を踏まえ、イシューを見失わないよう適宜わかりやすい形で提示し、イシューの出し方についても壮大になりすぎていないか、またわかりやすいかを意識してチームメンバーとすり合わせを行うことが大切だと感じました。 共有の工夫はどう？ 今後は、イシューを特定しチームと共有できるよう、起こっている事象をより明確に説明できる方法を準備していきたいと思います。具体的な手段としては、事象を分解（MECEなどの視点やデータ分析を活用）し、わかりやすい言葉で伝える取り組みを進めていきます。また、相手に情報を探させることなく、必要な資料を整えた上で、常にイシューを意識したミーティングや会話を実現するよう努めます。

顧客視点はどうですか？ 自社サービスの継続利用のための課題設定に際して、定性分析の手法を用いることにしました。顧客からの意見とともに、顧客接点に立つ営業部門からの声も取り入れ、複数の視点から情報を収集しています。また、暗黙知にも着目し、背景にある顧客倫理や潜在的ニーズを明らかにすることを重視しました。 迅速な設定はどう？ 当初、一から定性データを収集する案も検討しましたが、社内で声がけを行ったところ、既存のインタビューやアンケートが意外にも多く集まりました。今回、迅速に課題設定を進める必要があったため、既存の定性分析結果に加え、定量分析や営業組織からのヒアリング結果をもとに課題設定を行う予定です。 分析手法は信頼できる？ 定性分析は、質そのものに着目して行うコーディング手法など、すでに学術的に信頼されている手法がいくつか存在します。これらの分析から導かれたデータをロジックやプロセスに基づいて構造化することで、仮説を見出すことが可能です。一方、定量分析は仮説を磨き上げることが目的ですが、定性分析は新たな仮説の発見を主眼としています。ユーザーが抱える課題を的確に特定するためには、具体的な視点からのアプローチが不可欠です。

研修の成果はどこで感じる？ 新人研修企画に向け、複数の社員に対してオープンエンドな質問を行い、今年1年の振り返りや研修会に対する印象など、豊富な定性的情報を引き出すことができました。中には「正直覚えていない」「配属されてからでないと分からない」といった回答もあり、知識のインプットは十分ながら実体験が伴わないため、研修がその場限りになっているという共通の課題が浮かび上がりました。 調査の難しさは何だろう？ 一方、調査自体はまだ始まったばかりですが、対象者自身が気づかないような暗黙知にまで踏み込むのは非常に難しいと感じました。自身の仮説を提示し、それに対する意見は得られるものの、一歩踏み込んで本音の課題を引き出すためには、相手の領域やコミュニティに深く入り込む必要があると実感しました。 定性分析の説得力はどうする？ また、定性分析はどうしても恣意的なまとめ方になりがちで、説得力に欠けるという懸念がありました。これに対して、定量分析で明らかになった結果は一般的すぎる面があるため、数値以外の情報を加えた上で、定性的な情報の根拠として定量データを補完的に用いることで、より説得力の高い分析が実現できるのではないかと考えるようになりました。