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解決

に関する学び

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仮説の基本は何？ 仮説とは、ある論点に対して一時的な答えを示すものであり、結論の仮説や問題解決の仮説など、さまざまな形で用いられます。この仮説を立てることで、検証マインドや関心・問題意識が向上し、行動のスピードや精度も高まるという効用があります。 データで示す理由は？ また、仮説はそれ自体の正しさをデータで示す必要があり、その方法が非常に重要となります。データにより正しいことが証明されるとともに、他の説が否定される仕組みが求められます。良い仮説を構築するには、フレームワークの活用も有効であり、フィールドワークやエスノグラフィーといった手法が、質の高い仮説作成に寄与するという意見もあります。 仮説思考はどう役立つ？ さらに、仮説思考は課題や目標の検討にも役立ちます。次年度の事業目標や事業拡大のために、自分なりの課題設定を行う際、また顧客ニーズの変化や新市場を捉える際に、仮説を立ててアイデアを具体化することが求められます。 来年度の目標設定はどう？ 来年度の目標設定においては、売上などの事業指標だけでなく、競合との比較や自社への影響を示す独自のインデックスを仮説として設定することが推奨されます。その仮説がどのような状態になれば「影響がある」と判断できるのか、ほかの指数と照らし合わせながら検証し、実際にデータを収集して売上や実感との整合性を確かめることが大切だと感じました。

今週の学び「問いの立て方」とは？ 今週は「問いの立て方」について学びました。その内容としては、以下の3点が重要です。 1. **問いから始める事**：最初に問いを意識すること。 2. **問いを残す事**：問いを意識し続けること。 3. **問いを共有する事**：組織全体で方向性を共有すること。 解決策とは何を指すのか？ 「問いから始めること」について特に考えさせられました。総合演習の設問で解決策と課題のまとめを行う中で、「そもそも何を解決したかったのか」が不明確なことに気が付き、自分自身で今ここで答えを出すべき問い（イシュー）を意識して取り組む必要があると改めて感じました。 業務への応用を考えてみる ここから得た気づきを基に、社内外の業務にどのように応用できるかを考えてみました。 **製品仕様、要求仕様の検討**： 製品の細かい仕様やユーザーからの要求仕様を製品仕様に落とし込む際、「何のために必要な機能か」「本当に必要な機能は何か」を最初に考え、イシューを設定してから仕様の検討に着手することが重要です。 **社内の打合せ**： 社内外の打合せでは、目的をイシューとして設定し、会議の時間内に何を決めるべきかを明確にすることで、会議の時間を効率的に使えるようにする必要があります。 以上のように、問いを意識することが、業務の効率化や質の向上に寄与すると感じています。

物事を分解する利点は？ 「物事を分解する」という手法は、複雑な問題や課題を整理し、本質を掴むために非常に有効だと感じました。分解することで得られる利点として、全体像の明確化、真実への気づき、主観や思い込みの排除、具体的なステップの可視化が挙げられます。これにより、行動に移しやすくなり、自信がつき、切り口が増え、無駄が減ることで、コミュニケーションも円滑になります。 IT業界での分解の活用法は？ 私はIT業界で働いています。分解を効果的に活用する場面としては、システム障害時のトラブルシューティングがあります。アプリケーションエラーの要因や原因を細分化して判断します。また、要件定義やシステム設計では、顧客の要求を具体的に細分化し、それぞれの機能や動作について詳しく検討・具現化します。プロジェクト管理やコードレビューにおいても、工程やタスクを細分化して効率的に管理し、効果的なレビューを行います。 明確な目標設定の重要性は？ 実践においては、明確な目標設定が重要です。例えば、障害対応や要件定義の工程で課題を意識し、発生した問題を分解して整理します。分解された要素の因果関係を確認し、特に障害対応時には優先順位の判断も必要です。また、仮説を立てる姿勢やツールの活用も有効です。こうしたプロセスを定期的に繰り返し、振り返りを行いながら、自分のスキルとして確実に身につけていきたいと思います。

比較検証で何が分かる？ データ分析の魅力は、データを漏れなく比較することで仮説を立て、現状を正確に把握できる点にあります。理想の状態が明確になると、実行可能な改善策が見えてくるため、比較検証はとても有効です。また、ヒストグラムや散布図を用いることで、データのばらつきを視覚的に把握でき、適切な分解や分類により分析の精度が向上します。これにより、異なる視点から問題点や改善案を検討できる点が非常に魅力的だと感じました。 実務でどう活かす？ 学んだフレームワークを実務で活用するため、過去のデータ分析を再実施し、問題点と改善策を明確にすることを試みました。現状把握には５W１Hを用いた定量的な分析を行い、現場でのヒアリングと合わせることで、実際のデータとのズレを確認しながら解決策を検討しています。これまでグラフを活用してきましたが、ヒストグラムや散布図の導入は初めての試みで、今後さらに活用していきたいと考えています。 効果的な選定法は？ 効果的なデータ分析には、収集時に重要な項目を明確にし、適切なデータを選定することが欠かせません。定期的な可視化によりデータの傾向を把握し、その結果を共有することで継続的な改善が図れます。また、What、Where、Why、Howといったステップを守ることで、思考の幅が広がり、仮説とデータに基づく検証を通してより実践的な分析が可能になると実感しました。

問題の本質をどう捉える？ 問題解決プロセスについて学んだ内容は、まず「ありたい姿」と現状を比較し、そこに存在するギャップに着目する点から始まります。その上で、問題を構成する要素に分解し、ロジックツリーを用いながら要素間の関係を整理していく方法を学びました。ここでは、MECEの原則を意識しながら、WHAT、WHERE、WHY、HOWといった各視点で問題を詳細に捉えていくプロセスが重要です。特に、どこに問題が潜んでいるか（WHERE）の特定が解決への大きな手がかりとなります。 広告関連の要因は？ たとえば、広告効果を測るデータで前回のCPと比較し、数値に大きな乖離が見られる場合、このプロセスは有効に働きます。その際には、広告以外の宣伝活動があったか、テレビで取り上げられたか、他社が類似のCMを始めたか、または在庫の問題がなかったかなど、さまざまな要因を洗い出して、どうすれば問題が解決できるかを検討することが求められます。 部門へ依頼する理由は？ 現状では、業務スコープの中でデータが正しく取り込まれ、出力される段階で分析が終了してしまっていることが多く、結果としてその分析作業は別の部門に依頼しているケースが見受けられます。今後は、アナリストとしての視点を強化し、データを直接営業チームに提供できるよう、問題解決プロセス全体に対する理解と取り組みをさらに深めていきたいと感じました。

データで課題をどう切り分ける？ 問題解決のプロセスやロジックツリー、MECE、あるべき姿と現実のギャップを定量的に把握するなどの知識は、実際に活用する際には難しさを感じました。特に、データの観点から課題を切り分ける作業はやや複雑でした。マーケティングや事業計画など多様な視点が浮かぶ中で、データに基づいて論理的に整理する必要性を実感しました。 深まったMECE理解の意味は？ 総評として、問題解決プロセスやMECEの理解が深まったことは良い成果です。データの視点で課題を切り分ける挑戦には大きな可能性があります。今後経験を積み重ねることで、さらに力をつけていくことが期待されます。 日常業務にどう活かす？ 学んだ知識を実務で活かすために、日常業務での意識的な取り入れが重要です。データ活用の支援においては、問題解決のプロセスを意識し、ロジックツリーを用いて問題の分解や特定を進めます。また、アンケートの相談が多いことから、その目的とKPIの確認を行い、MECEを意識した取り組みが必要です。 具体的なデータ活用法は？ データ活用のサポートでは、問題解決のプロセスやロジックツリーを確認し、相手との認識を合わせ、問題点を明確にします。問題のあるべき姿と現実のギャップを定量的に示し、解決策の検討を行います。アンケート項目の確認においても、MECEを意識して進めていきます。

きちんと伝わってる？ 引継ぎ業務においては、相手がしっかり内容を理解しているか確認することが重要です。相手の言葉での理解を確認することで、コミュニケーションの質が向上します。 振り返りはどう？ また、自身の業務を振り返る際には、できたことと反省点を具体的に言語化し、評価基準を明確にしましょう。改善点については、具体的な行動計画を立てることが肝心です。すべての不具合を最初から解決しようとして、無駄に時間を浪費することを避け、構造改善につながるような振り返りを行うことに努めます。 みんなの様子は？ メンバーとのコミュニケーションでは、特にお昼の時間を利用し、メンバーの状況を把握することが大切です。メンバーのモチベーションの源を理解し、適切な声掛けができるようにするためには、寄り添いながらも視野を広げておくことを心がけましょう。 改善点を明確に？ 改善が必要な案件リストについては、具体的な事実に基づき、自分自身でしっかりと言語化することから始めましょう。何が良かったのか、何が良くなかったのかを言語化し、そのうえで具体的な行動計画を策定しましょう。 心を込めていますか？ 最後に、メンバーと接する際には、相手への配慮を忘れず、その場にしっかりと心を存在させることが重要です。辛い時もありますが、適切な声掛けと理解を示すことが、よりよいチーム関係の構築につながります。

AIをどのように活用する？ まず、難解な問題解決に向けて、AIを積極的に活用することの重要性を学びました。問題の解決策を探る際、AIの力を借りて多様なアプローチを試みることで、解決の糸口を見つけることができました。 フレームワークの活用法は？ 次に、広がった可能性の中から決断を下すのは自分自身ですが、その際にフレームワークを活用することです。より的確な判断を下すために、フレームワークとAIを組み合わせて問題解決を進める方法を学びました。 曖昧な質問でどう思考を広げる？ 最後に、従業員に疑問や課題を投げかける際、あえて曖昧な質問を意識的に行うことで思考の幅を広げることです。視点を広げるために曖昧さを残した質問を活用し、従業員の自主的な思考を促進することが効果的であると感じました。 加えて、諦めずに問題と向き合い続ける姿勢を持つことの大切さも再認識しました。特に経営データの分析においては、簡単な答えが見つかる問題は存在しないと思われます。その中で、仮説を繰り返し立てて検証し続けることでしか、問題解決には到達できないと考えました。 持続するために必要なメンタリティは？ 諦めない姿勢を持ち続けるために、AIも活用しつつ、自分自身のメンタリティを鍛えることが重要です。問題と向き合い続け、逃げず、他責にせず、必ず解決できると信じて立ち向かう意識を持ち続けたいと思います。

学びの振り返りで何を明確に？ グロービス経営大学院のオンライン学習サービス「ナノ単科」を通じて、講座全体を振り返ることで、自分がどのような課題を抱えており、今後何をすべきかが明確になりました。特に、以下の3点が新しい学びと気づきとなり、課題解決のために継続して実行すべき決まり事として定めることができました。 1. 課題で何を問われているかを考えること 2. 課題の答えを出すために何を考えなければならないかをまず決めること 3. 自分が考えた道筋に抜け漏れがないかを客観視すること 業務での具体的な活用法は？ どの業務においても、課題が与えられ、結果をアウトプットする必要があるため、これらのポイントは業務全般で活用できると感じました。具体的には、報告書を作成するときや、発表資料を準備するとき、メールの作成時、人に相談するとき、会議の際などがその例です。 実施すべきアプローチとは？ 具体的なアプローチとしては、以下のように実施したいと思います。 1. 課題で何を問われているかを設定・共有してから、本題に入り解決策を考え始めること 2. 解決策を考える際には、直感的に思いつく方法以外の分解方法も検討すること 3. 課題の答えを出せたとき、そのまま採用するのではなく、アプローチの抜け漏れを客観的に評価すること これらの学びを活かし、今後の業務に生かしていきたいと思います。

イシューの本質は？ 「イシューとは何か、そしてイシューを設定して考えるとはどういうことか」を学びました。例えば、ファストフードチェーンの事例では、売上増という大きな目標に向かって進む前に、まず情報を細かく分解し、本当に解決すべき問い（イシュー）は何かを探るプロセスが大切だと説明されていました。売上増そのものがイシューではなく、目標達成の障壁となる要因や課題を見極めることが、本質であると理解しました。これにより、これまで「売上に対して何をやるべきか」という問いを立てていた自分の方法にブレがあったことに気付き、今後は目標への障壁となる具体的な課題に着目して情報を整理しようと考えています。 イベント数字は何示す？ また、コラボイベントの売上やSNS運用のデータ集計から、次の施策へ向けた具体的なアクションを導き出す際にも、この視点が役立つと感じています。たとえば、3か月間実施したイベントの数字の推移を加工・整理し、目標売上に対して実績がどの程度であったか、また達成のためにはどのような条件が必要かを検討することで、課題（イシュー）を明確にする予定です。 イシューの適否は？ さらに、目標と解決すべきイシューが混同しやすいため、ピラミッドストラクチャーを活用して「そのイシューは本当に適切か」を客観的に確認し、より的確な仮説にたどり着けるよう進めていきます。

どうして課題分解が有効？ 複雑な課題に直面した際、ロジックツリーなどのツールを活用して課題を細かく分解する方法を学びました。頭の中だけで考えると曖昧な課題に圧倒されがちですが、整理することで本当に解決すべき核心が明確になり、具体的な行動計画へと結びつけることができます。特に、関係者との議論において共通認識を持つためにも、この手法は非常に有効であると感じています。 本来の目的は何？ また、業務を進める中で目の前のタスクに追われ、本来の目的や問いを見失ってしまうことがありました。定期的に問いを見直す習慣を身につけると、常に目的意識を高く保ち、無駄な作業を削減することが可能になると実感しました。 今後の取り組みは？ 今後の取り組みとして、以下の点を意識していきたいと思います。 実行方法はどうする？ まず、定期的な「イシュー確認会議」を導入します。チームでプロジェクトを進める際、週に一度など短い時間でも「私たちの本来の問いは何か」を確認する場を設け、常に問い続ける機会を作ります。次に、新しいタスクが開始された際には、まずロジックツリーを作成し、全体像と具体的な解決策を視覚化する習慣を定着させます。さらに、個人的な思考整理にも付箋を活用し、重要な問いや課題を常に目に見える状態に保つことで、日々の業務に流されることなく、本来の軸を見失わないよう努めます。

ゴールはどう設定する？ ゴールを明確に設定し、その達成に向けてさまざまなツールや手法を活用することで、考え方が大きく広がるということを学びました。目標が明確であるほど、必要な手段やアプローチが見えてきて、視点やアイデアがより豊かになります。また、異なるツールを組み合わせることで、新しい発見や柔軟な解決策を生み出す可能性が広がります。このプロセスを通じて、課題解決や成長のための多様な視野を持つことの重要性を感じました。 なぜ方向が一致しない？ 皆が同じ方向に進むことの難しさに直面している中で、自分の行動や提案が少しでもインパクトを生み出し、その手助けになったのではないかと感じています。個々の価値観や考え方が異なる中で、共通の目標やビジョンを共有し、全員が同じ方向を向けるように働きかけることは簡単ではありません。しかし、小さなアクションや影響力でも積み重ねていくことで、前向きな変化を引き起こす力になれると信じています。 動画と連動した学び方？ もう一度、動画と連動して物事を考える時間を作るところから始めたいと思います。視覚的な情報やメッセージを受け取り、それを自分の考えや行動にどう結びつけるかをじっくり考えることで、学びをより深められると感じています。忙しい日々の中でも、このような時間を意識的に確保し、知識を行動や成長につなげる習慣を再構築していきたいです。