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効率

に関する学び

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頭の使い方、間違ってる？ 印象に残ったことが二つあります。一つ目は、マイホーム購入者の検討演習を通じて、自分の「頭の使い方」が効率的でなく、偏りも防げていないことを痛感したことです。ただ思いつくままに関連事項を拾い上げていたため、時間がかかり、抜け漏れも生じていました。これまでこうした頭の使い方をしていたことが、仕事のうまくいかない理由だったのかもしれません。この講座を通して、正しい「頭の使い方」を身につけたいと思います。 三つの視、理解してる？ 二つ目は、「三つの視」で考えることです。これまで特に意識していなかったため、企画の提案や上司への報告で抜け漏れを指摘されてきたのだと実感しました。このフレームを利用し、建設的な議論や意見ができるようになりたいと思います。 レポート視点、足りる？ お客様に経営レポートを報告する際には、三つの視を利用し、お客様視点、投資家視点、他社の類似事例について具体的に価値ある情報を提供できるように心がけたいと思います。 視座整理、できてる？ まずは、視座・視点・視野で考える習慣をつけるために、スプレッドシートにフレームワークの表を作成しようと思います。自分の業務に合わせた視座・視点・視野を具体的な言葉に落とし込み、伝えるストーリーも考えながら、お客様に経営レポートを報告してみようと思います。

自発性を引き出す目標設定は？ 目標設定のプロセスにおいては、相手から自発的に意見を引き出し、自ら目標を設定する流れを構築することが重要です。これにより、目標設定のプロセスへこれまで以上に積極的に参加してもらうことを目指します。 効率的な目標設定の流れとは？ 現状の目標設定の流れは次の通りです。まず、上席で骨格を作成し、全体で確認会を実施します。その後、各担当が目標の詳細を作成し、個別面談を行います。このプロセスでは、特に確認会と個別面談において、相手からの意見をしっかり引き出し、彼らの興味を引いてプロセスに参加させることが求められます。さらに、自身に余裕を持ち、自分のペースを管理することも重要です。 プロジェクト見直しから始めるべきか？ この動きは半期に一度のものであるため、まずは進行中のプロジェクトの見直しから始めます。そして、指示型のプロジェクトについては、今後の目標設定を再構築するために、具体的な対応策として以下のステップを設定します。 具体的な対応策とは？ まず、全体像を再度整理して担当スタッフに共有します。次に、担当スタッフとして彼らの考えや課題を引き出し、共に今後の道筋を立てることが目標です。そして、2月5日の会合に余裕を持って臨めるよう、2月4日までに月次業務やその他の業務に目処をつけておくことが必要です。

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。

プロセス分解の重要性とは？ 問題の原因を探る方法として、プロセス分解が非常に有効である。例えば、広告であれば表示からクリック、クリックから申し込み（コンバージョン）といった形で細かく分解することができる。また、解決法（HOW）を検討する際にはA/Bテストが有効である。この方法では、比較対象以外の条件を揃え、目的を明確にすることが重要である。 数字だけではわからないことは？ 現在の企画管理業務では、出てきた数字だけで分析や判断をしてしまうことが多い。しかし、出てきた数字の要因がどこにあるのかを探るためには、細かいプロセス分解ができなくても、大枠でのプロセスに分けて見ることができるのではないかと考えた。今回の講義を通して、A/Bテストの有効性を学べたが、A/Bテストの範疇を超えた検証（生産プロセスの改善や販売における改善検証）のやり方についても学びたいと思った。 データ分析の効率化をどう進める？ 講義では、身近なデータを使ってプロセス分解を行う方法について触れられた。日々の業務におけるデータ分析のスピードアップや、分析に十分な時間を確保できているかを検証する必要を感じた。具体的には、データ収集、データ加工、分析、共有にそれぞれどれくらいの工数がかかっているのかを明確にし、さらに効率化して、より早く深い分析と共有を実践できる方法を探りたい。

顧客ニーズの具体化方法は？ 顧客の潜在ニーズを掘り起こし、それをどのように具体的な表現に変えるかが非常に重要です。特に、顧客のニーズを「痛い、嫌だ」と感じるペインポイントから見極める視点を持つことが求められます。 デジタル技術はどう活用する？ 業界全体で人手不足が問題となっている現在、どのような業務を人が担当すべきかを考慮しつつ、デジタル技術を使った業務のスリム化が進んでいます。このような状況では、特に効率化が期待できる部分を見極め、そのニーズに基づいたサービスを提供することが理想的です。 ホームページ制作のコツ 実際の業務としては、取扱サービスを紹介するホームページの作成があります。この際、「このサービスを使えば日常の小さなストレスが解消される」といった視点で、サービスや商品を簡潔に紹介する形が有効です。 どのように意見を集めるべきか？ ホームページ制作においては、同じ部署内の他の複数のチームに声をかけ、現場の意見を集めることが重要です。その情報を整理したうえで、顧客のペインポイントをどのように表現するかについて周囲と議論し最適な表現を追求します。そして、事業部内に限らず、他部門の担当者とも情報を共有することで、幅広い視点から顧客ニーズを予測し、より効果的なソリューションの提案に向けた言葉を研ぎ澄ませていきます。

データ分析の切り口選びで何が見える？ データの分け方によっては、見えてくる結果が異なることがあります。例えば、分解する切り口を誤ると、真の原因が発見できなくなることがあります。このとき、分解する切り口は「層別分解」「変数分解」「プロセス分解」の3つが有用です。これらの手法に慣れることが重要なので、自分で考えながら手を動かすことが大切です。 真の原因を探る鍵はどこに？ 問題解決において真の原因を探る際には、データ分析を行いますが、その際には分解の切り口が誤っていないかどうかを確認する必要があります。また、お客様へのヒアリングの中でMECEおよび5W1Hを意識することで、真の原因や現状を把握する際に役立ちます。 問題解決にMECEはどう活用する？ 問題の特定と分析において、問題を構成する要素を重複なく漏れなく分解することで全体像を把握しやすくなり、また問題の原因を特定する際に全ての可能性を考慮して整理することができます。業務プロセスの改善では、業務フローをMECEに分解することで効率化の余地を明確にします。データ分析とレポーティングでも、データをMECEに整理することで分析の精度を高め、クライアントにわかりやすく伝えることができます。加えて、プロジェクト管理ではプロジェクトのタスクをMECEに分解し、抜け漏れなく管理します。

なぜ集中が鍵なの？ 改めて何かを成し遂げたい時には、『選択と集中』が重要であると感じました。ライブ授業の大学受験に関する例では、あれもこれも手を出す人が登場し、目標を定めることの重要性が明示されました。資本が有限であるため、どのように資本を投下するかの戦略を立てて行動する方が、成功の可能性が高まると理解しました。 どう人材を再配置？ 戦略思考の考え方は、あらゆる場面で役立つように思います。つい先日、DX推進の部署に異動し、業務の一環として社内人材の使い方や配置の見直しを行うというミッションを与えられました。バックオフィスの人材が多いため、その業務を棚卸しし、統廃合が必要です。人材リソースも有限であることから、バックオフィスの余分な業務をカットし、売上につながる営業やインサイドセールスに人材を回すことが賢明な戦略だと思います。この戦略思考での学びを、今後の実務で活用していきたいと考えています。 どう営業戦略練る？ 前述の通り、まさに戦略思考を多用するであろうDX推進の部署に先日異動になりました。社内リソースをどのように効率的かつ効果的に使うかを考えながら、これからの業務に取り組みます。具体的には、現在の営業の方法を見直し、デジタルマーケティングやインサイドセールスなどの手法を社内に取り入れていく予定です。

ライブ授業への期待 ライブ授業前に記入していますが、ライブ授業は久しぶりで楽しみにしています。 クリティカルシンキング再確認 今週は全体の振り返りの週であり、クリティカルシンキングの要点を再確認しています。具体的には以下の4点です。 1. 本質的な問い（イシュー）の明確化 2. 結論を先に伝える際に問いを分解する 3. 分解した問いを組み立ててピラミッドストラクチャーをつくり、結論の理由を3つにまとめる 4. 説得力を高めるため、わかりやすく可視化できるグラフや図を作成する 新たな学びの活用方法は？ 担当授業などでは、「問い（イシュー）は何か」をまず考え、それを明確化し、ピラミッドストラクチャーで説明できるようになることが重要です。さらに、グラフを取り入れるだけでなく、動画なども積極的に追加していきたいと考えています。 AI活用と結論伝達の重要性 これらの学びを早速担当授業や研究に生かしていこうと思います。特に、グラフより動画やアニメーション、動くキャラクターなども学んでいきたいです。また、AIも積極的に取り入れ、業務を効率化したいです。今回の学びにより、結論を先に伝える習慣の重要性を再認識し、大変有意義な反省となりました。一緒に議論するときに可視化することの重要性も学ぶことができました。

さまざまな受講生の特徴は？ 多様な職業や経歴を持つ受講生が集まっている点が、まず印象に残っています。講座で学ぶデザイン思考は、システマチックかつ洗練されたアプローチに見えながらも、その実践過程は人間中心であり、実際の現場で必要な泥臭い努力が感じられるのが魅力的です。今後6週間のカリキュラムを通じて、社会問題への取り組みなど様々な課題意識を持った方々との交流や議論から、新たな視点と学びを得ることを楽しみにしています。 デジタル活用の進め方は？ 自身の業務では、最新のデジタルやAI技術関連の施策を実際の業務に落とし込む際に、デザイン思考のアプローチを活用していこうと考えています。技術の利用自体が目的とならないよう注意しつつ、各社員の業務の生産性や効率性向上を主眼に、利用者である社員を中心に据えたプロセス作りができると期待しています。 現場との連携はどう？ また、単にデジタルやAI関連施策を実装するのではなく、実際に業務を担当する社員と積極的にコミュニケーションをとりながら進めることが重要だと考えます。現状の業務プロセスについての課題インタビューや一緒に業務を進める取り組みを通じて、業務理解と担当社員の課題意識をより深く共有することで、施策の価値や利益を関係者に適切に伝えられるようになると確信しています。

戦略思考を深掘りするには？ 戦略思考について改めて考えてみました。具体的なフレームワークを用いて書き出してはいないのですが、一部については無意識に頭の中で実行していたようです。ですが、文字に起こすことにより、自分の理解を深め、より具体的な形にすることができました。 進捗確認のポイントは？ 新規プロジェクトの立案だけでなく、進捗の確認の際にも、「ゴール確認→環境分析→捨てる勇気」といったプロセスを繰り返すことで、効率的かつ効果的な結果を得られると感じます。さらに、最新の動向に基づいた分析が必要だと考えています。マニュアルや慣習に依存しがちな面があるため、それにも注意を払いたいです。 自分の言葉は合ってる？ また、他人の話を聞いてわかった気になるのではなく、自分の言葉でアウトプットすることも重要です。目標設定だけでなく、その目標に至る過程、特に「捨てられるものはないか」を意識することが肝心です。慣例的に行っていることが本当に必要なのか、利益が停滞していないか、しっかりと精査する必要があります。 変化にどう対応する？ さらに、時代の流れを敏感に捉え、情報収集を怠らないようにし、過去の成功体験に囚われない姿勢が重要です。自社や自分の強みを振り返り、差別化を意識し続けることが求められます。

戦略の本当の意味は？ 「戦略」という言葉について考えを深める中で、自分がそれを曖昧に捉えていたことに気づきました。難しく考えすぎると頭に入りにくいので、戦略とは「目的・目標をラクに達成するためのもの」や「やること・やらないことを選ぶこと」と解釈しました。この考えに基づくと、目的・目標の設定が今まで以上に重要であることがわかりました。 IT部門の悩みは？ 当社のIT部門も他社と同様に、計画済みの重要テーマに加えて経営や事業からの緊急案件が絶えず降りかかり、質・量の両面でメンバーへの負担が大きくなっています。そこで、社会や当社事業の状況を前提条件として受け入れつつ、メンバーが心身ともに健康で持続的に働ける組織を作るための運営戦略を確立したいと考えています。 研修後の見直しは？ 研修を終えた後には、まず以下のことに取り組みたいと思います： - 当社のIT部門の当面の役割・目的・目標を再評価し、明文化する。 - ミッションを効率的に達成する方法や、やらなくても良いことを構造的に考え、書き出す。 毎日の行動の意義は？ さらに、日々の行動としては次のことを徹底していきたいです： - 「やらない」という選択肢を常に意識する。 - これまで以上に目的・目標の設定を重要視する。

データをどう視覚化する？ データを分析する際には、今ある数字に一手間かけることが重要です。ただ数字を並べるだけでなく、グラフや表に変換すると新しい発見が生まれます。また、比率に変換することで別の角度からデータを見ることができ、さらなる洞察が得られます。 分解の基準は何が有効？ データを分解する際には、人、時間、手段などの基準で区切ると分かりやすくなります。例えば、月次や年次の売上分析、SNSのインサイト分析など、数字が明確に示されるものだけでなく、業務の効率化や成果が出なかった場合の原因分析にも役立ちます。 問題の特定と解決策のステップ まず、起きた問題に対して「もれなくダブりなく」を意識し、全体を大きく分けて定義します。その際には、層別分解、因数分解、プロセス分解を用いることが有効です。次に、出てきた項目をさらに分解し、どこが問題点なのかを数字や表で明確にします。そうすることで、問題の箇所を特定しやすくなります。問題が特定できたら、なぜそうなっているのかを考えます。そして、どう解決すれば良いのかを分析から導き出し、仮説を立ててトライアンドエラーを繰り返し、最適な解決策を見つけます。 これらの手法を念頭に置くことで、データ分析がより効果的になり、業務の改善や効率化にもつながると感じました。