(112ページ目)

解決

に関する学び

---

分析の目的は何？ 分析というと、どうしても難しい印象を受けがちですが、肝心なのは「何のために分析を行うか」という目的を明確にすることです。比較対象があることで、解決へのステップ―What（何が問題か）、Where（どこに問題があるか）、Why（なぜ問題が起きたのか）、How（どう対応するか）―に沿って検証することができ、チーム内での適切な意思決定へとつながります。 現状はどう把握する？ データを用いて現状を整理し、仮説を立てながら次の施策を練る作業は、目的があいまいな場合に迷走しやすくなります。目的と手段が混在すれば、正しい分析ができなくなるだけでなく、最終的なゴールが見えなくなってしまいます。そのため、チーム内で「何のために何を行うのか」を改めて明確化し、共有することが必要だと感じました。 担当は誰になる？ また、チームの各メンバーが理解に齟齬を持たないようにし、誰が何を担当するのかをはっきりさせることが、全体の当事者意識を高め、効率的な取り組みに繋がると考えます。

イシューの立て方とは？ WEEK1からWEEK5までの総合演習を2つ実践しました。これにより、課題（イシュー）に対する問いの立て方や共有方法を再復習することができました。しかし、分析や視点の切り口についてはまだ習慣化されていない部分があり、今後も努力を続ける必要があります。 チームでの課題共有をどう進める？ 日々、様々な問い合わせや連絡が発生する中で、相手の求めている課題（イシュー）を明確にすることを部署内で共有していきます。インプットとアウトプットを繰り返すことで、これを習慣化し、チーム全体の課題解決力向上に繋げていきたいと考えています。 3つの「視」をどう活かす？ また、3つの「視」を意識することが重要だと感じました。 1. **視点**：個人としての課題を考えるための着眼点や注目点。 2. **視野**：周囲を意識した広範囲の課題を考える。 3. **視座**：上司としての立場から課題を考える視点。 これらを日々実践し、課題解決能力を身に付けていきたいと思います。

イシューの本質は？ 「イシュー」とは、今解決すべき問いを明確にすることを意味します。仕事を進める中で、イシューを見失ったり、最初から設定していなかったりすることがよくあります。そうした場合、仕事が手戻りしやすくなるため、常にイシューを設定して取り組むことが重要だと感じます。 仲間と向かう先は？ 例えば、イシューがなければ仲間とどこに向かうべきかが分からなくなります。打ち合わせの際に皆がなんとなく理解しているように思えても、後の打ち合わせで話す内容や視点が異なってしまうことは決して珍しくありません。リーダーの役割は、チーム全体のイシューを一致させることだと思いました。そのため、仕事を進める際には、イシューを明確にしながら取り組むことが大切です。 自問自答の意義は？ また、少し気恥ずかしいですが、「イシューは何だろう」と自問自答を何度も繰り返すようにしています。皆さんも、恥ずかしいかもしれませんが「イシュー」という言葉を意識的に使ってみると、周囲の理解も深まるかもしれません。

なぜ正しく伝えられる？ 相手に自分の考えや主張を的確に伝えるためのトレーニングを行いました。まず、日本語の構造や記述方法について学び、その上で自分の考えを伝えるための方法として、①イシュー（課題）を明確にすること、②その主張を支える理由を複数挙げること、③理由を裏付ける根拠を示すことの3点を学びました。 どうして意識を高める？ この学びは、すぐにでも活用できる場面と、今後繰り返し使っていきたい場面の両方に結びついています。たとえば、日程調整の場面では、なんとなく進めがちなやり方ではなく、しっかりとした根拠や理由を添えることの重要性を実感しました。今後もこの意識を高めていきたいと思います。 どうして提案が求められる？ また、日々の提案活動においては、営業としてお客様の課題を解決するため、まずイシューを特定し、その課題を解決する理由や根拠を分かりやすく伝える必要があると感じています。このトレーニングで学んだ内容を、今後の提案時にぜひ活用していきたいと考えています。

自分の思考、どう見直す？ 人間には誰しも思考のクセがあり、無意識のうちに考えを制約してしまうことがあると学びました。これを受けて、自分自身を振り返り、そのような状態に陥っていることに気づきました。また、自分の思考をチェックする「もう一人の自分」を育てる必要があるという点は、大変印象的でした。今後、物事を考える際には目的をはっきりさせ、思考のクセに陥っていないか定期的に確認していきたいと思います。 業務の課題って何？ 現在、女性の活躍推進に関わる業務を担当しており、特に女性マネージャーの増加を目指しています。この業務を進める中で問題点や解決策を論じていますが、学んだことを活かせると考えています。 資料作成、どう整理？ 資料を作成する前に、論理的思考に基づいて考えを整理していきたいと思います。具体的には、まず課題がなぜ生じているのかを手書きで整理し、本当にそれだけか他にもないかを考えてみます。そして、誰かに説明することをイメージし、ストーリーを組み立てながら進めるつもりです。

なぜイシューが重要？ イシュー（問題の焦点）を決定するプロセスは非常に重要です。事象を細かく分解し、状況を正確に把握することで、数字やグラフといった表面的な情報だけに頼らず、着地点が大きく変わるのを防ぐことができます。「何について考えるのか」という問いは、明確かつ具体的である必要があり、今回の学習では、そのおかげでスムーズに効果的な解決策を導き出すことができました。決めたイシューから逸れないよう、常に意識することの大切さを実感しました。 対策はどう進める？ 業務では複雑な問題に直面することが多く、以前は一度に解決しようとして非常に抽象的な問いを立てていたため、具体的な施策や対策に結びつかないことがありました。そのため、問題をひとつひとつ丁寧に分解し、原因や背景を詳しく把握する方法を取り入れることにしました。資料作成時には、イシューを明記しておくことで忘れずに意識し、会議の際はホワイトボードに記載してメンバー間で共有しながら議論を進めるなど、具体的な取り組みを実践しています。

現状と理想の差は？ 問題解決には、これまで「正常なあるべき姿」とのギャップを埋める施策が主流とされてきたが、実は「現在の正常な状態」から「ありたい姿」へのギャップを埋めることも、立派な問題解決だという点に気が付きました。 アイデアは何で生まれる？ アイデアを生み出す際には、ロジックツリーのようなフレームワークを用いることが重要だと感じました。ただし、そのためには意味のある切り口が不可欠で、切り口となるパターンの数は経験によるところが大きいと考えています。 ロジックはどう活かす？ また、現在社内で生じている問題に対して、ロジックツリーを用いて「WHY」と「How」を整理したいと思いました。これまで、あるべき姿と現在の状況を数値で示すことが難しい（もしくは手間がかかる）ため、取り組みが進まず、結果として抽象的な対策案に終始していた印象です。今後は、数値化したデータを基にロジックツリーを活用することで、より具体的で幅広い施策を検討できるのではないかと感じています。

結論と解決をどう見極める？ 仮説には、論点に対する一時的な答えとしての「結論の仮説」と、具体的な問題解決を推進する「問題解決の仮説」があるという考え方があります。複数の切り口から仮説を立て、そこから焦点を絞っていくことで、決め打ちせず柔軟に検証を進めることができます。 仮説と検証はどう活かす？ このアプローチにより、検証マインドや説得力、問題意識が自然と向上し、分析のスピードおよび行動の精度が高まると感じています。たとえば、営業活動の最適化を図る際には、既存のデータから読み取れる情報に加え、どのようなデータがあれば反論を排除できるかを考慮した仮説を設定し、必要なデータを収集することが重要です。 BI導入で何を学ぶ？ また、BIツールを活用した経営ダッシュボードを作成する際は、単に事実を表示するだけでなく、社員が仮説を立て行動につなげられるよう設計する工夫が求められます。納得してもらえる仮説の立て方を学ぶことが、効果的な分析や営業活動の最適化に直結すると実感しています。

仮説思考の大切さは？ ビジネスの現場において仮説思考の重要性を学びました。特に、結果の仮説と問題解決の仮説の両面について、過去・現在・未来という時間軸で考える視点が自分の理解を整理する大きな助けとなりました。 内部監査で疑問は？ 私は内部監査の業務に携わっているため、問題解決の仮説を立てる際は、「問題は何か」「どこが問題か」「なぜ問題が起きているのか」「どうすればよいのか」という流れ（WHAT→WHERE→WHY→HOW）に沿って検討することが求められます。たとえば、ある事業計画がどのような前提に基づいて構築されているのか、将来の結果に対する仮説についても考える必要があると感じました。 仮説の整理方法は？ さらに、自分が提示する仮説や被監査部門の結果としての仮説は、フレームワークを適宜活用し、抜け漏れなく論点を整理することが重要です。実際、問題の特定には成功しても、原因の深掘りが不十分な場合が多いことから、今後はその点にさらに注意して取り組んでいきたいと考えています。

データ分析前の課題は？ データ分析を始める前に、まず何が問題なのかを明確にし、その問題がどこで発生しているのかを確認することが重要です。分析の基本は分解にあり、目的に応じて様々な視点で切り分ける際、階層の違いに注意する必要があります。たとえば、where、why、howの順序を意識することで、基本に立ち返ることができます。 検証方法はどうする？ 実際の業務においては、前月の業績（予実差）を基に問題を設定し、どこから問題が生じているのかを調べます。その際、自分の感覚だけではなく、データ上で本当にそう言えるかをしっかりと検証することが求められます。結果を先入観として捉えず、データに基づいた事実を導き出す姿勢が大切です。 振り返りの進め方は？ 毎月の業績振り返りでは、改めて何が問題なのかを定め、具体的な発生箇所を探るプロセスを実践します。このプロセスを通じて、自身の直感が正しいかどうかをデータを用いて検証し、結果ありきでデータを選び出さないことを意識することが求められます。

問題の原因をどう探る？ 問題の原因を探るためには、まずプロセスを整理し、どの部分に課題があるのかを特定することが重要です。複数の仮説を立てて、それぞれの解決策を丁寧に検討する必要があります。ABテストは、少ない工数で低リスクに検証ができるため、おすすめの方法です。 ABテストの利点と課題は？ 今回のテーマは自分の日常業務に近かったため、より理解が深まりました。ABテストについては、各媒体がAIで最適化するケースが増えており、実施が容易になっている一方で、「なぜこちらの方が成績が良いのか？」といった点が理解しにくくなり、次回に活かすのが難しいと感じます。 重要な視点をどのように意識する？ 重要なのは、What、Where、Why、Howの視点を意識することです。ついついHowの検討に集中してしまいがちですが、プロセスを分解し、仮説を立てる手順を怠らないようにしたいです。また、仮説を立てるためには内部・外部の両面からの知識が必要ですので、情報収集の重要性も再認識しました。

目的は本当に明確？ 今週は、これまで学んできた内容を改めて整理しました。特に印象に残ったのは、データ分析があくまで手段であり、最も重要なことは「目的」と「仮説」を明確にする点です。ロジックツリーやMECE、A/Bテストなどの手法を学ぶ中で、方法論に気を取られすぎると本来解決すべき課題を見失う危険性があると実感しました。今回の整理を通して、これまで「どう分析するか」に意識が偏っていたと気付き、今後はまず「何のために分析するのか」を考えることを意識したいと思います。 背景確認は万全？ また、今週の学びを通じて、データ分析前に目的を明確にすることの重要性を実感しました。他部署とのプロジェクトでは分析前に目的を設定することが一般的ですが、突発的な依頼の場合、自分なりに意図を汲み取って進めてしまい、後に求めていた結果と異なることがありました。今後は、工数が小さい案件においても依頼の背景や目的を十分に確認し、ヒアリングや対話を大切にすることで、分析の精度向上に努めたいと考えています。