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明確

に関する学び

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プロセス改善の秘密は？ 問題解決のステップの枠組みを学ぶ中で、複数の切り口から解決策を検討するプロセスを整理する方法の大切さを実感しました。各プロセスごとに重要点に沿って仮説を立て、判断基準を明確にすることで、より的確な解決策が導き出されると感じました。また、A/Bテストを活用した検証手法からは、有効性の高い方法を見出す「実践的な知識」を得ることができ、今後の業務に大いに役立つと考えています。 アンケート改善のヒントは？ 顧客アンケートを実施する際には、回答率向上のためにA/Bテストを導入し、仮説を立てながら改善点を洗い出すプロセスを試してみたいと思います。具体的には、EDMやイベント等を活用する方法の有効性を検証し、アンケート収集方法の効率化および精度向上に繋げることで、実務に直結する解決策を見出すことができると期待しています。

基本の振り返りは？ 今週は、前回と同様に基本的な考え方をベースにした振り返り学習が印象的でした。特に、3Cや4Pの視点から仮説を立て、問題の定義を明確にする流れを重視する点が印象に残りました。 フレームワークの意義は？ 授業では、課題解決のためにはフレームワークを活用し、定量的な情報に基づいた分析が重要であることを再認識しました。日々変化する業務の中で、分析活動が新たな気づきに繋がると感じました。認知バイアスや慣習により問題点に気づけなかったり、正しく認識できない場合もあるため、フレームワークによる抜け漏れのない仮説検証が課題解決に不可欠だと考えています。 課題の見直しは？ また、今週の課題に関して、P4におけるアンケート結果や初級・中級クラスの充足度を踏まえ、どのような課題が存在するかを検討することが大切だと感じました。

得意分野と働き方は？ 自分のゴールは、得意で興味のある分野を仕事にし、時間に縛られずに自由な働き方を実現することです。しかし、「得意なもの」とは何か、「時間に縛られず」とは具体的にどのような状態か、「自由に働く」とはどの条件を指すのかを、より明確にする必要があると感じました。 戦略実践の秘訣は？ また、戦略的思考を実践するにあたっては、論理的な考え、基本的な算数、分析力、考え抜く力、情報収集能力など、さまざまな能力が求められると実感しています。こうした能力は、ロールモデルがあまりいない状況で目標に向かう際にも非常に役立つと感じています。 具体分析の進め方は？ そのため、ただ漠然と進めるのではなく、３C分析、PEST分析、５フォース分析、差別化やトレードオフの考え方を用いながら、着実に目標へ向かって進んでいきたいと思います。

検証方法はどうなってる？ 本質的な原因を追求するためには、データや数字を多面的にチェックし、単なる仮説だけでなく異なる視点から検証することの重要性を学びました。また、検証結果を確認する際に、一度立ち止まって漏れや重複がないかどうかを確認する習慣を身につけることが大切だと実感しました。 事業分析の見直しは？ 新規取引先の事業分析では、売上、コスト、資金繰りなどを漏れなくダブりなく把握するために、MECEの考え方を用いて各要素を分解し、どの部分が収益性に影響を与えているかを明確にしていきたいと考えています。また、特定の仮説一辺倒にならずに複数の観点から原因を検証することを心掛け、資料作成やプレゼンテーションの場面においても、具体的に物事を分解し、なぜ返済方法が期限一括となるのかなどの理由をしっかりと説明できるよう努めたいと思います。

問いと答えで学ぶ理由は？ 今週はクリティカルシンキングの振り返りを行い、WEEK1の自分の回答を再確認しました。問いと答え、すなわち主張と根拠のシンプルな構成が印象的で、問いを明確に設定し、その問いだけに集中して回答するという行為の難しさを実感しました。 お客様の課題は核心？ また、商談時にはお客様からシステム構築による課題解決のご相談をいただくことが多い中で、お客様の課題が何か、本当にその課題が核心なのか、そしてその解決策が改善につながるのかを、主張と根拠をセットで検討する必要があると感じました。講義で「早く答えを導き出すには常に考え続けることが大切」という話が印象深く、思考の切り替えを意識して反復することで、そのスピード感を自分のものにしたいと思います。今後は、何かを考える際に必ず主張と根拠を意識する行動を心がけていきます。

初動で何を押さえる？ 取り組むべき問いについて、最初の一歩からずれてしまうと、異なる論点へ進んでしまう可能性があります。したがって、組織やチーム全体で方向性を共有することが非常に重要だと感じました。イシューを特定するためには、問いを明確にし、具体的に考え、一貫して押さえ続けることが大切です。 採用手法の見直しは？ 実務においては、新卒採用や中途採用の手法について検討する際、キャリアフェアの動員数を増やすことだけに固執せず、イシューがどこにあるのか、そして他に利用できるチャネルを探求していく視点が重要だと学びました。 採用効率向上の方法は？ はじめに、どのような手法が考えられるのかリサーチし、それを書き出してみます。そして、ターゲット層を分析し、具体的にどのような行動が採用効率を向上させるのかを検討していきたいと思います。

伝えたいことは何？ プレゼン資料を作成する際には、まず自分の言いたいことを明確にすることが重要です。その上で、資料を通じて何を伝えたいのかを強調するために、色使いやグラフの選択、矢印やアイコンの活用を考えると効果的です。 何を中心に構成する？ プロジェクト資料を作成する際には、伝えたいキーメッセージをしっかりと整理し、それを中心に資料を構成することが求められます。また、一つのスライド内での情報配置にも注意し、視覚的にわかりやすいように心がけると良いでしょう。 伝わり具合を確認？ このようなポイントは、資料を作成するたびに意識したいものです。さらに、社内のミーティングでは、自分のプレゼンテーションが意図した通りに伝わったかどうかを同僚にフィードバックしてもらう機会を設け、客観的な振り返りを行うことが効果的です。

試す手法は何だろう？ 問題の要因がある程度明確になったら、試しやすい手法で課題解決に向けた取り組みを実際に試すことが重要です。たとえば、既存の手法と定量的に比較できるA/Bテストのような方法を設計し、実践することが望まれます。 改善はどう実現する？ また、課題の分析だけで満足せず、実際に改善を施して目的を実現することが肝要です。データ分析を行う際には、最終的に何を実現したいのかという目的を常に念頭に置く必要があります。 仮説はどう組み立てる？ 一方、データ分析の手法に囚われ過ぎると、単にデータを出すことに多くの時間がかかり、問題解決に辿り着かない恐れがあります。したがって、まずは問題の要因を特定し、その後、有識者とのディスカッションや壁打ちを通じて、改善のための仮説を迅速に立案・実行できるように取り組むことが大切です。

文章作成の基礎は？ ナノ単科を受講する中で、文章作成の基礎から応用まで体系的に学ぶことができました。特に、論理的な構成や情報の整理方法について具体的な手法を知ることができ、実務でのレポート作成や報告書の作成に大いに役立っています。 報告で何が変わる？ 学んだ内容は、業務報告や上司へのメール作成において、単に数字や事実を列挙するだけでなく、その背景や要因を整理して伝えることにつながりました。具体的には、情報の根拠を明確にし、読み手が理解しやすい順序で提示する工夫を実践しています。また、表現のバリエーションを意識することで、同じ内容でも説得力を持たせる文章に仕上げることができました。 今後の活用法は？ これからも業務におけるコミュニケーションの質を高めるため、ナノ単科で学んだ知識を活用していきたいと考えています。

なぜ選択肢を排除するの？ 捨てる選択肢を持たない必要性を改めて実感しました。現在、役所の窓口サービスの改善に取り組む中で、現場の意見と幹部層の意向が大きく異なっています。 どうして意見が分かれるの？ 現場では、サービスの提供過多が職員の負担増や来庁者の待ち時間増加につながるため、業務量の削減を望んでいます。一方、幹部層はサービスの質を維持することを重視し、業務量を減らさない方針です。両者の主張にはそれぞれ理由があり、両立は難しいと感じています。 どの解決策が最適？ このような状況を踏まえ、どちらを選ぶべきか、また住民にとって最も有益なサービスとは何かという理想像を明確にする必要があります。そのためにも、理想を実現する根拠やデータを集め、双方が納得できる落とし所を見つけながら調整を進めていきたいと考えています。

顧客の価値は何か？ 事業を運営する上で大切なのは、まず対価を支払ってくれる顧客が存在することです。そして、その顧客にどのような価値を提供するかが事業の出発点であると実感しました。仕入れや費用は、あくまで価値提供の手段に過ぎないという認識が改めて必要だと感じています。 振り返りの意義は？ また、常に顧客に対してどのような価値を提供できているかを振り返ることが重要です。最新の情報を収集し、顧客に役立つ内容を提供する努力を怠らず、日々の業務の振り返りや学びを意識することが改善への糧となると実感しています。 手段構築の工夫は？ 目的を明確にし、そのための手段について検討する際は、柔軟な発想が求められます。従来の定型的なパターンに縛られず、他者の考えを取り入れることで、新たな気付きや発見が得られることに驚きを覚えています。

分析プロセスとは？ 「分析のプロセス」について、まず目的を明確にし、仮説を立て、次にデータを収集し、最後にその仮説を検証するという一連の流れが紹介されました。代表値として、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値が挙げられており、各手法を用いることでデータの中心をどこに置くかを判断します。一方、標準偏差を用いた散らばりの分析は、データがどのように分布しているかを把握する上で不可欠だと理解しました。 手法選びはどう？ 実務では、これまで単純平均を頻繁に使用していましたが、その結果としてデータのばらつきを捉えられず、正確な分析が難しいと感じていました。今回の学びを通じて、加重平均や中央値など、状況に応じた手法の選択と活用が重要であることに気づきました。今後は、各手法の特性を考慮しながらデータ分析に取り組んでいく所存です。