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解決

に関する学び

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ロジックツリーとMECEの理解を深める 今回の学びで【ロジックツリー】と【MECE】についてしっかり理解することができました。これまで漠然と理解していたものの、具体的な分析には活用していなかったため、今後の分析に役立てたいと思います。ただし、【感度の良い切り口】を選ぶことが実践では難しいと感じており、特訓が必要だと考えています。今後は、これまでの成功と失敗の分析例を見比べ、感度の良い切り口を探っていきたいと思います。 分析力を向上させるための反省点 私は構造的に物事を分解して考えることが苦手で、【ロジックツリー】や【言語化】によって頭の中で考えていたことを正確に表現できていませんでした。その結果、要因分析の精度が不足していたと反省しています。この学びを経て、より効果的な分析ができるよう努める所存です。もともと時間がかかることもありますが、繰り返し実践し、自分のものにしていきたいです。 実践によるスキルの習得 早速、【ロジックツリー】や【MECE】を日々のデータ分析業務に取り入れ、課題解決に役立てたいと思います。これまでなんとなく分析しており、【what】【where】【why】【how】を頭の中で考えながらも【可視化】や【言語化】していないことが原因で、正確性に欠けていました。恐らく、【感度の良い切り口】が間違っていた可能性もあると反省しています。今後は学んだことを実践に取り入れ、分析の精度を高めていきます。 日々の実践がスキルアップの鍵？ 日々の分析で【ロジックツリー】、【MECE】、【感度の良い切り口】を身に付けるためには、繰り返しの実践が大切です。そのために、同僚が利用している【ミニホワイトボード】を購入し、何度も書き出していくつかの切り口を見極めていこうと思います。確定したら、エクセルに【背景】【目的】【仮説】【ロジックツリー】【5W1H】をまとめ、事前に整理した資料をもとに適切なデータを見極めていきます。自分なりの考察をまとめた後は、依頼者と振り返り議論を通じて、より正確な要因分析が行えるよう努めます。

自分の頭、どう使う？ クリティカルシンキングにおいて重要なのは、自分自身の思考を客観的に見つめ、「もう一人の自分」を育てることです。人は無意識のうちに「制約」や「偏り」に誘導されやすいため、物事を俯瞰的に捉える力が求められます。これには、視点・視座・視野の広さが必要です。「頭の使い方を知る」ということが大切であり、これがクリティカルシンキングの本質です。 過去の選択は？ 以前の私は、顧客から提示された「課題」に対して深堀をし、本質的な問題を見つけ出せることもありました。しかし、過去の経験や「従来の対応方法」に縛られていた場面が多々あったことを反省しています。これに対処するために、多くの関係者とコミュニケーションを取り、全体を把握するよう努めていました。しかし、今回学んだことから、「課題」を解決すべき問題として捉える前に、まず全体を俯瞰的に見渡し、真の課題を把握することが重要であると再認識しました。このようなアプローチを習得するのは時間がかかるかもしれませんが、より効率的な解決策を見つけるために、物事を客観的に見る姿勢を身につけたいと思います。 本当の問いは？ 初めの一歩として、自分自身への問いかけを意識していきたいです。 1. 常に客観的に物事を見るよう心がけること - 提示された課題は本当に解決すべきものか？ - これを検討する目的は何か？それを明確にした上で考える。 - 全体を見渡せているかを確認する（視点・視座・視野）。 - 自分の意見の根拠は何か？偏りや制約がないか検証する。 - その考えは直感や経験値に依存していないか、証明できるか？ 2. 具体的でわかりやすい表現を心がける - 専門用語を多用しない - 誰にでも理解しやすい表現か - 必要以上に抽象的でないか - 問題がすり替わっていないか このように、自分自身への問いかけと具体的でわかりやすいコミュニケーションを通じて、より効果的なクリティカルシンキングを磨いていきたいと思います。

講座で学んだ基盤とは？ 講座での学びを改めて整理しました。 まず、講座を通して学んだこととして、クリティカルシンキングはビジネススキルのOSであるという点が挙げられます。これは、問いを立て、筋の良い柱を立て、それを他者と共有しながら問題を解決することが重要であることを示しています。 クリティカルシンキングが鍵？ 特にクリティカルシンキングに関して重要だと感じた点としては、以下のことがあります。まず、バイアスを自己認識し、思考の枠を外す行動を取ることです。具体的には、視点、視野、視座の三つの視や具体と抽象の行き来、複数の切り口などが挙げられます。また、ロジックを立てる順序は、まず柱を立てること、次に複数を出すこと、そして具体化することです。さらに、文章で伝えるためにはメッセージの整合性を保ち、アイキャッチを使用することが必要です。スタンスとしては実況中継ではなく、語り手の意図や示唆を伝えることが重要です。 忘れない判断軸とは？ 次に、忘れないでいたい判断軸や指針として、問題解決にすぐ飛びつくのではなく、まずは問いを立てることが必要です。良い問いが良い問題解決を生むため、常に問いに立ち戻ることが大切です。 経営視点で何を考慮する？ また、全社的な課題となっている販管費削減に関する論点整理をリードするために、単なる費用削減に留まらず、長期的な視点で根本的な改善を検討するべきかなど、経営視点に立ち問いを定義し、それに必要な分析やデータ収集を行う必要があります。本社部門や関連部門と問いを共有し、経営だけではなく、各部門の主体的な協力体制を築きたいと考えています。 実践に移すために何をする？ 具体的なアクションとしては、まずこれまでの資料を通読し、指摘事項を整理します。次に仮説を立て、データを用いてその適切性を検証します。そして、スライドにまとめ（現状理解、問題定義、論点）、関連部門との対話を通じて内容を練り直し、最終的には経営に提出する予定です。この過程については上司と相談しながら進めていきます。

問題解決にステップで挑む理由は？ 問題について「ステップで考える」という当たり前のことができていないことに気づけました。自分の場合、ヒューリスティックに考える癖があり、アルゴリズム的に考えるのが苦手です。文中の「ステップで考える」とは、自分にとって苦手なアルゴリズム的な手法を指しますが、その手法としてロジックツリーの有用性を学べたことが大きな収穫でした。 ロジックツリーの具体的活用法とは？ また、ロジックツリーの知識はありましたが、具体的な活用方法を改めて学べたことも大きいです。営業として売上分析をする際にMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を意識していましたが、パレート分析に頼ることが多く、満足のいく結果を得られないことが多々ありました。今後はロジックツリーも活用してみたいと考えています。 今回学んだ「ステップで考える」方法やロジックツリーを用いて問題を分析し客観視させることで、問題意識の共有と具体策の議論が行えると期待しています。 社員教育の脆弱性をどう改善する？ 私は所属する事業部で社員教育の脆弱性を強く感じています。問題提起を上席者や同僚に行っても、具体的な解決策の議論まで進めないことが多くありました。振り返ると、私の提案がMECEになっておらず、同意は得られても他者を巻き込むことができなかったと感じています。まずは自分の問題意識をロジックツリーに落とし込む作業を業務の合間に行おうと思います。 社員教育の必要性をどう確立する？ 具体的には、社員教育の必要性についてロジックツリーを展開しようと思います。まずは「社内」「社外」という切り口で悪影響を及ぼす具体例のツリーを作成します。次に「研修制度」と「自主的な学び」という切り口で現状を示します。最後に、これらを強化・促進するための案を示し、上席者だけでなく同僚へも問題提起しようと考えています。 さらに、他の提案や営業政策などにもロジックツリーを活用してみるつもりです。

問題へのアプローチは？ 問題解決は、解決策を先に考えるのではなく、問題の明確化から始まり、問題箇所の特定、原因の分析、そして解決策の立案というステップを経て進めることが重要です。問題の明確化は、現状と理想とのギャップから始まります。問題箇所の特定や原因分析、解決策の立案は、ロジックツリーなどを活用して可視化し、丁寧に整理することで、順調に進めることができると考えられます。 手順の確認は？ 問題解決のプロセスでは、まず問題を明確にし、その後、問題箇所を特定し、原因を分析し、解決策を立案します。この順番に従うことが基本ですが、次のステップに進んでうまくいかなければ、前のステップに戻ることや、ある程度方向性が見えたら解決策を試して原因を再度探るといった柔軟な方法もあります。 現実と理想は？ 現状と理想のギャップから問題を明確化する際には、二つの形態があります。一つは、正常な状態から低下している現状を正しい状態に戻すための問題解決です。もう一つは、現状が正常であるにもかかわらず、理想に到達するために取り組むべき問題解決です。 ロジックツリーは？ 問題の特定、原因の分析、解決策の立案の各ステップでは、ロジックツリーを活用することで、問題を要素に分け、どこに問題があるか特定します。最初に設定した問題を中心に、要素をツリー状に分けることで、MECE（もれなくダブりなく）の原則に従い、効率的に問題を抽出し、原因を把握し、解決に寄与することができます。 計画と実績は？ 業績計画と実績の差異を分析する際には、計画（理想）と実績（現状）の違いを明確にすることが重要です。これまでは問題を明確にした段階で対策を考えていましたが、ロジックツリーを用いて構造化することで、問題箇所の特定や深い原因分析が可能となり、より効果的な解決策を実施できます。10月の業績に関するレビューが11月中旬に予定されているため、この方法を活用して問題箇所を特定し、原因を分析し、効果的な解決策を講じたいと考えています。

プロトタイプは何故有効？ プロトタイプを作成することで、イメージがより具体化され、テストの段階で得られるフィードバックが非常に有益であると実感しました。性格や背景の異なる第三者に評価していただくことで、自分では気づかなかった改善点が明らかになり、製品やサービスのブラッシュアップに大いに役立つと感じました。 テストの流れはどう？ また、テストのプロセスは、普段実施しているレビュー作業に似た面がありました。レビューでは、作成した提案書や設計書に対して指摘を受けつつ改善を重ねるため、限られた目的や範囲の中で行われる点が共通しています。一方、デザイン思考における「共感」「課題定義」「発想」「試作」「テスト」の各プロセスは、業務で何気なく行っている点とも重なっており、日常の仕事に応用できる部分が多いと改めて認識できました。 デザイン思考の柔軟性は？ デザイン思考では、基本のプロセスの流れがあるものの、非線形に繰り返す柔軟性が大きな魅力だと感じました。議論が行き詰まってしまうリスクもありますが、「共感」や「協働」を重視することで、しっかりとコンセプトを捉え、効果的にアイデアを育てることが可能です。人間中心のアプローチやビジュアライズ・プロトタイピング、そして共感の連鎖といった視点が、より良い成果につながると理解しました。 多様な意見はどう？ さらに、他の受講生が作成したプロトタイプを通じて、多様な背景を持つ人々の意外なアイデアに触れることができたのは、大変参考になりました。一人では気づけなかった発想が生まれ、異なる視点を取り入れてアイデアを育てることが、新たな解決策へとつながると実感しました。 新ビジネスは何故大切？ 新たなビジネスプランを検討する際、リーダーシップやチームビルディング、経営戦略、マーケティングなど現実的な調整が必要となる中で、まずはアイデアの創出が何より重要であると再認識できました。デザイン思考で学んだ手法は、普段の業務においてもそのまま活用できる貴重なものだと感じています。

学んだことは何？ 「仮説の立て方」「データ収集の注意点」「仮説の種類の違い」を学びました。これまで、集計したデータから都合のよい部分だけを抜き出して仮説を組み立てる、という我流のやり方に限界を感じていました。 仮説立案のコツは？ ＜仮説の立て方のポイント＞ ・複数の仮説を用意し、最初から一つに絞らない ・仮説同士に網羅性を持たせる データ収集の秘訣は？ ＜データ収集の注意点＞ ・自らデータを取りに行き、仮説の立証に努める ・仮説に対する反論も排除できる情報の入手を心がける 仮説の違いはどう？ ＜仮説の種類の違い＞ ・結論の仮説：ある論点に対する仮の答えを示す ・具体的な問題解決を目的とした仮説：分からない点に対する仮の答えを提供する 検証と説得はどう？ これらを通じ、検証マインドや説得力、問題意識の向上、迅速な対応、そして行動の精度向上が期待できると実感しました。 海外動向は読める？ また、海外顧客の所要動向を分析する際に今回の学びが大いに役立つと感じています。特定の顧客向けであれば、分析対象を絞って時系列で変化を追えばよいのですが、一般向けの製品の場合、市場全体の動向や地域性も踏まえつつ、複数の仮説を立て多くのデータを基に分析する必要があります。そのため、仮説のパターンを複数用意し、ノウハウとして蓄積していくことが非常に重要だと思います。 分析進捗は順調？ 現在、顧客所要動向分析効率化のプロジェクトに参画しており、具体的なアクションとして以下の点を実施しようとしています。まず、カスタム品と汎用品それぞれに適した分析指標を設定します。次に、どの指標の変化が顧客所要に大きな影響を与えるのか、複数の仮説を立てながらデータを検証します。そして、仮説と異なる動きが見られた場合、もしくはどの仮説とも一致しない場合には、分析指標自体の見直しを行います。これらのアクションを月次で繰り返すことで、仮説のパターンを着実に蓄積し、分析の精度を高めていきたいと考えています。

なぜ量が質を生む？ 今週は、アイディア出しと収束のプロセスについて多角的に学びました。scamper法、kj法、ブレーンストーミング、シナリオ法、ペーパープロトタイピングなど、さまざまな手法がある中で、とにかく量を揃えることが質に結びつくという基本原則を再確認しました。また、製品コンセプトの策定にはバリュープロポジションの考え方が重要であり、具体と抽象の往復を繰り返す過程自体が、開発や事業設計に通じる基礎であるとの気付きがありました。 多視点で選ぶ理由は？ 実践面では、生成ＡＩを活用した業務サポートに関するブレーンストーミングの際に、様々な視点からの可能性を踏まえた議論に努めました。scamper法やオズボーンのチェックリストに基づく複数のチェックポイントや質問をすべて網羅するのは難しかったものの、議論を重ねる中で、費用対効果や実現可能性など、判断基準の多角的な整理ができたと感じています。意見を収束させる過程で、再度アンケートを実施することで前向きな意見が多いことが確認でき、説得力のある選択を導き出すことにつながりました。 なぜ視覚化が不可欠？ さらに、アイディアをただ出すだけでなく、それを整理し視覚化することの重要性を実感しました。物理的な集まりはできなかったものの、図解したスケジュールやアイディア共有、問題点の明確化を通じてチーム内の意思統一が進み、納得感のあるプロジェクト推進が可能になりました。この方法は、組織内の調整や他の業務にも応用できると感じ、今後も「拡張と収束」を意識して取り組んでいきたいと思います。 具体化のプロセスは？ 最終的に、具体的なコンセプトに落とし込むには、拡張と収束、具体と抽象のプロセスを繰り返しながらブラッシュアップすることが不可欠だと確認しました。その時々の状況や課題を見直しながら、「正解に近い」答えを模索する作業は、得られた情報を柔軟に適用するリサーチのアプローチと似ていると感じました。今後もこの手法を意識して、問題解決に取り組んでいきたいと思います。

決定木と共通点は？ ロジックツリーは問題解決に役立つと感じました。特に決定木と類似している点があることに気付きました。問題解決にはロジックツリーを利用し、業務フローを考えることは個人的に決定木のように解釈しています。「決定木」については、個別に確認を行ってみたいと考えています。 分解手法は何が違う？ 層別分解については、粒度を揃えて階層毎に記載し、全体的な視点で考えることが重要だと感じました。変数分解では、細分化することで解決策を検討することが可能となります。 フロー分析は有効？ 私は業務フロー分析を行い、RPA（自動化）のタスクを考えることがあります。問題解決プロセスを活用して、層別分解を業務フローに応用してみようとしています。 変数分解を深める？ 変数分解は、利用頻度が低かったため、まだ理解が浅いと思います。すぐに実用できるアイデアは浮かびませんが、望む結果に至らなくても、試行錯誤を続けて活用できるよう努力したいです。 集計から何を探る？ データ集計の結果を元に、ロジックツリーを用いて、漏れや重複をなくすだけでなく、別の観点での検証が可能かどうかを探りたいです。 KPI改善の鍵は？ KPIのデータ集計結果において、乖離や数値の増減があった場合には、ロジックツリーを使って分析しています。MECEをベースに、問題解決に向けた改善活動に取り組んでいます。改善活動自体にもロジックツリーを適用してみることを考えています。 他チームの意見は？ 他チームの分析結果にもロジックツリーを用いて、新しい視点が得られるかを検証したいです。他チームの報告を聞く際、通常は前提が正しいという説明を受けますが、その場で疑いを持っても、すぐに相違点を指摘するのは難しいです。 日常でどう活かす？ 日常の業務において、データ分析以外にもロジックツリーを様々に適用し、考える習慣を試してみます。活用範囲を広げ、新たな気づきやスキルを獲得できればうれしいです。

問いの形にする重要性とは？ イシュー特定のためのポイントとして、「問いの形にする」ことの重要性を具体例を交えて理解することができた。自身の業務で問題解決や新たな取り組みに向けた課題設定の場面で考えが滞るのは、問いの形にできていない場合が多いと感じた。問いの形にすることで具体的に考えることができ、仮説が導き出せる。この仮説を検証し、その結果を評価・解析することで、PDCAを確実に回すことができるようになる。 ピラミッドストラクチャーの活用法は？ また、ピラミッドストラクチャーを用いた論理構成の組み立て方や、「SO WHAT」「WHY SO」の視点で自身の論理構成をチェックする方法を型として理解できた。これにより、これまで何となくやっていた内容を整理し、他者への説明や資料作成の場面で仕事の生産性を向上させることができると感じた。 フレームワーク活用で何が変わる？ さらに、新たなビジネスアイデアを考える際には、これまで活用してきたフレームワーク（P.E.S.T、3C、5フォースなど）から導出した事実や結論をビジネスアイデアの論拠として説明するため、ピラミッドストラクチャーを用いて論理を構成する。それをもとに、「MECEになっているか」や「さらに考える余地はないか」などを検討し、結論―根拠―それを支える事実という構成で相手に伝わる資料・話し方を組み立てる。 イシューの適切性をどう確認する？ 表出している問題の解決や新たなことを考える際の課題設定の各場面においては、常に「今解くべき問いは合っているか」を自問する。また、適切でないイシューから出したアウトプットは、報告を受ける相手にとって価値のないものであることを肝に銘じる。 部下と共にイシューを磨くには？ 最後に、自身のイシュー設定力を向上させるために、部下との対話の中で相手が「イシューを捉えているか」を確認する。捉えられていない場合には、全体課題の中のどの部分を捉えて話しているのかを常に考え、自身として考える機会を増やすよう心掛ける。

原因はどこにある？ 問題の原因を探るためには、まずプロセスを細かく分解し、各段階でどこに問題が潜んでいるかを仮説検証する手法が重要です。複数の選択肢を洗い出し、根拠に基づいて適切な判断を下す点にも着目しています。また、A/Bテストを実施する際は、できるだけ条件を整えた上で比較することが求められます。 効果的な分析法は？ 具体的なデータ分析の方法としては、まずステップを踏みながら問題の精度を高めるアプローチと、仮説をもとにデータを収集し、より良い解決策に結び付ける手法が組み合わされています。これにより、最適な解決策の検出が可能となります。 分解とテストの極意は？ プロセスを分解する方法とA/Bテストのポイントを組み合わせることで、より高度なデータ分析が実現されます。仮説検証と条件を揃えた比較の両面からアプローチすることで、実際の検証結果に基づいた改善が期待されます。 実例から学ぶには？ 実際の事例としては、ポイント会員向け利用促進キャンペーンにおいて、若年層の反応を探るために、若者が関心を持つジャンルの店舗を複数選定し、クリエイティブのA/Bテストを実施する計画が挙げられています。過去のキャンペーンデータを活用し、ポイント付与がどの層の購買に影響しているかを機械学習を用いてアプローチする手法も取り入れられています。 次回でどう活かす？ 次回のキャンペーンでは、会員データからターゲットとなる層の購買パターンを複数洗い出し、ロイヤルカスタマー化につながる経路を明らかにすることが目標です。洗い出されたカスタマージャーニーに基づき見込み客にアプローチし、その反応をPDCAサイクルで検証・改善していく計画です。 全体をどう見る？ 全体として、プロセスの分解とA/Bテストの方法を的確に押さえたアプローチが示されており、仮説検証を実際のデータに基づいて試すことで理解が一層深まる内容になっています。今回学んだ内容を次のプロジェクトでどのように活かせるか、引き続き考えていきましょう。

差別化の意味は？ 差別化の目的は「顧客に選ばれること」であり、競合他社との違いを強調することは単なる手段に過ぎないと理解しました。このため、同業界のみならず他の業界からも幅広い視点で差別化を検討する必要があります。そして、考える施策が顧客にとって望ましいかどうかも重要であり、自社にとって効果的な差別化施策を見出すことの難しさを痛感しました。 顧客視点はどう？ 今回の学習では、自社の製品やサービスの分析だけでなく、自分自身が顧客として製品・サービスを選ぶ際にも差別化を意識することが肝要であると感じました。 採用でどう差別化？ 人事業務の中で特に差別化を考えやすいのは採用の場面です。例えば、給与を競合他社よりも高く設定するというコストリーダーシップ戦略には限界があるため、他社との差別化を図る必要があります。そこで、福利厚生や社風、働く環境といった金銭以外の要素を訴求し、応募者に自社の魅力を伝えることが有効です。そのため、まずは自社へ応募してくる人々がどのような企業と競争しているのかを調査し、企業選択における重要な要素を人材エージェントから収集・分析します。さらに、自社のSWOT分析と組み合わせて訴求ポイントを明確に整理します。 組織開発の秘訣は？ 私の主な業務である組織・人材開発については、自社分析というよりも、世の中にある関連サービスの差別化ポイントを見極め、自社の強みを伸ばし弱みを克服するために最適なサービスを選ぶことが重要だと感じました。自社の課題を解決するために適したサービスを見極めるには、各会社が提供するサービスの訴求ポイント（低価格、独自機能、細やかな対応など）を徹底的に分析する必要があります。 施策選びはどう？ 組織・人材開発の施策を企画する際には、まず自社のSWOT分析を行い、課題としてネックになっている要素（コスト、種類、使い勝手など）を抽出します。その後、各社のサービスがそれぞれの要素に対してどのような提供内容を持っているかを整理し、比較検討します。