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業務 ✕ 改善

に関する学び

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ユーザー調査で成長？ ユーザーインタビューを実施している企業は、安定的に成長している傾向があることが分かりました。仮説だけに頼った商品やサービスの提供よりも、ユーザーの心に直接響く商品を作ることで、長期にわたって顧客からの支持を得られるという考えに納得しました。 実務と個人で使い分け？ 一方で、ユーザーインタビューやユーザー観察の重要性は理解しているものの、実際の業務や個人としての取り組みでは十分に活用できておらず、結局はアンケート調査で済ませてしまっているのが現状です。業務面では、新人や管理職向けに人材育成の一環として、毎日困っていることやわかりづらい点を聞く仕組みがあり、そのフィードバックを改善に役立てています。しかし、個人事業主としての活動においては、ユーザーインタビューやユーザー観察を全く実施していなかったため、今回トライしてみたいと思いました。 組織の整備は進む？ 組織全体としては、ユーザーインタビューやユーザー観察を体系的に行うための仕組みが十分に整っていないと感じます。個人的にはユーザーインタビューは大切だと思っていますが、これに抵抗感や苦手意識を持つメンバーがいるのも事実です。今後は、インタビュー用のフォームや質問リストを標準化することで、誰でも取り組みやすい環境を整える必要があると強く感じました。

未来の不確実性にどう対処？ 多様な価値観が短期間に生まれ、変化する環境では、求められるものも次々と変わり、未来の方向性が見えにくくなります。このような不確実性の高い状況では、どれだけ分析しても正解にたどり着くのは難しいため、プロトタイプの考え方が必要となります。試行錯誤を迅速に繰り返すことで、手戻りの防止やチーム間の認識のズレを防ぎ、時間やコストの削減、そしてユーザー体験の向上が期待できます。 仮説思考で解決する？ また、仮説思考の重要性も指摘されています。問題解決のための仮説と、ある論点から出す結論の仮説を立てることにより、問題意識がより鮮明になり、具体的な解決策の構築が促進されます。製造業においては、製品の試作だけでなく、業務プロセスの見直しにもプロトタイプのアプローチが有効です。日々の業務を棚卸しし、無駄を省くことで新たな時間を創出し、現行のワークフローも随時修正しながら改善を進めることが求められています。 プロトタイプの混乱は？ 一方で、ワークフローのプロトタイプを実践する際、どの程度の期間で一度初回の試みがうまくいかないと判断すべきか、また組織内で頻繁に方法を変更すると逆に混乱を招くのではないかという不安もあります。これらの課題に対して、慎重かつ柔軟に改善を進めるアプローチが必要であると感じます。

数字をどう分解する？ 数字はグラフ化することで、視覚的かつ直感的に捉えやすくなり、説得力が増します。そのため、数字から情報を得る際は、ひと手間加えて分解することが重要です。ただし、単に区切るのではなく、仮定を立てた上でMICEを意識した切り口で分解する必要があります。分析を進めて結論にたどり着く過程では、短絡的な判断を避け、「本当にそうか？」と立ち止まって丁寧に確認する姿勢が求められます。 システムプロジェクトで何が大事？ システムの導入や改修、さらには現行システムの廃止などのプロジェクトを進める際には、現状の課題と期待される改善点を明確に提示するために、数字を用いたデータ分析が役立ちます。システム関連のプロジェクトは多額の費用が動くため、慎重な判断が必要です。そのため、さまざまな切り口からデータを分解し、要件と費用の比較検討に活かすことが大切です。また、社員向け研修の終了後には、受講者アンケートの結果を分析し、そのフィードバックを次の計画に反映させる方法も有効です。 苦手意識はどう克服？ 一方で、数字に対して苦手意識を持つ人もいます。私自身、業務で直接データを扱う機会はあまりありませんが、定期的に報告される各種レポートを基に、MICEを意識した分解の手法やデータの取り扱いに徐々に慣れていきたいと考えています。

収益仕組みをどう捉える？ P/LやB/Sには、企業がどのように収益を上げる仕組みになっているのか、またターゲットと提供しているサービスのコアバリューが反映されていることがよく現れていると感じました。業界ごとに特徴が異なるのはもちろん、同じ業界内でも各社の核となる価値観が異なる点が印象的でした。 業務視点をどう広げる？ また、自分の業務を単なる小さなかたまりと捉えるのではなく、会社全体や事業全体の観点からアカウンティングに結びつけて理解していくことの重要性を実感しました。事業部単独だけでなく、他部署の数字やコアバリュー、今後の方向性をアカウンティングを通して捉えられるようになりたいと思います。 B/S項目をどう見る？ さらに、自社のB/Sの各項目については、社内で積極的に質問し確認していきたいと考えています。会社全体や各事業部のセグメント利益は決算資料から把握できますが、事業部ごとのP/Lも存在を確認し、しっかりと目を通すことが大切だと感じました。 他社比較はどう進む？ また、100本ノックの資料を読み、同業他社と自社のP/LやB/Sを比較することで、現状の理解を深めたいと考えています。そして、これらの数値やコアバリューを改善するための観点から、新規事業の検討にも積極的に取り組んでいきたいと思います。

データはどう見る？ 普段、業務上で扱う数値データに対して「手を加える」という意識が希薄だったことに気づかされました。実際にデータを整理・切り分けて分析してみると、明確な有意差が見られなかったケースもありました。これは、分析方法が間違っているのではなく、別の切り口で検討する必要があることを示唆しているように感じます。数値に手を動かし、形を変えて新たな仮説を立て、MECEに沿った解釈を重ねるプロセスの重要性を実感しました。 引合いはどう改善？ 購買業務では、新規の引合いが既存の販売網だけでは対応が難しいことが多く、その場合、新たな商品カテゴリーの開拓や別製品の提案のために情報収集を進めます。これが営業活動における包装や容器の提案の武器となります。現在、私が注目すべき実績は、購買業務起点の新規案件の受注率の推移です。1ヵ月間の新規引合い件数は把握できていますが、各引合いをカテゴライズし、どの種類の引合いで成約率が高いのか、または低いのか、その原因を突き詰めることで、業務改善につなげたいと考えています。 分解方法はどう考える？ また、数字に自ら手を加え、どの軸で分解するかを検討する点については、個人的に苦手意識があります。データ加工に役立つ演習ツールやアプリケーションなどがあれば、ぜひ教えていただきたいです。

解決策をどう選ぶ？ 適切な解決策を決定する際には、決め打ちせずに他の仮説から導き出されるHowも考慮することが重要だと感じました。自社が現状で何を優先すべきかを考え、解決策同士を比較しながら適切な選択をする必要があります。そのためには、常に目的と優先事項を意識し、立ち戻って再考することが必要だと思います。 行動が生む成果とは？ 完璧を求めすぎるあまり、仮説の検証ができない、考えすぎて動けなくなることもあります。ある程度の目途がついた時点でまず行動することが、結果的に良い仮説を生むことになります。 データ整理の新たな切り口 データを切り口を変えて整理する方法について述べます。物流会社で専用アプリを使用してトラックの待機時間を集計していますが、単なる集計だけでは不十分です。時間帯別や事業所別など切り口を変えてデータを整理し、今後の活用方法を示す必要があります。 業務プロセス改善の手順 問題箇所を特定し、各事業所の業務プロセスのどこに起因しているかをグループ内で議論したいと考えています。最終的には、待機時間の集計作業から業務プロセス改善まで話をつなげたいと考えています。そのために、本講座で学んだ「客観的にわかりやすく数値化して説明する」ことを意識しながら、メンバーと議論を続けていこうと思います。

共感の大切さは？ デザイン思考を学ぶ中で、共感、課題定義、試作、テストのプロセスがとても大切であることを実感しました。特に、自分の業務においては、ホームページの改変や制度改善に際し、企業の方針だけでなく、実際に利用する人の立場から課題を見直し、小さくても早い試作を通じたフィードバックが有効だと感じています。 連携の工夫は？ 今回、ホームページ企画の初期段階からデザイン会社へ意向を伝えるアプローチを見直す取り組みを始めました。従来は、前任者がメールや電話でやり取りしていたため、業務の忙しさもあり十分なコミュニケーションが取れず、手戻りが生じることが多かったのですが、プロジェクトメンバー内でチャットツールを活用し、リアルタイムで情報を共有する方法に切り替えました。これを機に、課題定義、試作、振り返りの流れをルーチンとして確立していこうと考えています。 本質問いで成長？ デザイン思考は、これまで新規事業のためだけの手法だと思っていた面もありました。しかし、相手の立場や背景を想像し、顕在化していない本質的な問いを設定することで得られる共感は、どんな仕事においても、また日常生活においても必要な人間力を高める効果があると感じました。これからも、仲間と共に仕事を楽しみながら、積極的に活用していきたいと思います.

なぜ手法を再確認？ 今回の学習では、問題解決のステップ（What/Where/Why/How）に沿って、各段階でどのようなアクションを取るべきかを再確認することができました。普段の業務でも同様の手法を取り入れていますが、今回の具体例を通じて現状の見直しに役立つと感じました。 適切な分解は何故？ また、ロジックツリーに取り組む際、すべての要素を漏れなくダブりなく洗い出そうとするあまり、時間をかけすぎてしまう傾向があることを改めて実感しました。特に末端の階層にこだわりすぎず、適切なレベルで分解するというアドバイスは大きな気づきとなりました。 現業務の解析はどう？ 現在の業務では、顧客へのサービス提供に際してコスト試算や自部署の予算計画、実績の分析を行っています。例えば、コスト試算においては提供価格、原価、販管費といった大枠から、さらに細かい費目に分解して検証していますが、構成要素をツリー状に分解するという手法は初めての体験でした。今回の学びを現業務にも活かせると考えています。 次の改善策は何？ 今後は、自部署における予算計画、実績把握、コスト試算のプロセスに、ツリー状の分析手法を取り入れてみます。一度試してみて、試算の妥当性や課題の特定にどのような効果があるかを検証していきたいと思います。

定量データの魅力は？ 同業他社の損益計算書（P/L）の構成比や前年比を比較分析する中で、各社が打ち出す価値や戦略を具体的にイメージできる面白さに気づきました。企業価値や業績を抽象的なイメージや雰囲気で捉えるのではなく、P/L上の定量データに基づく検証により、自分の思い込みを取り除き、より客観的で正確な解釈ができると実感しています。 指標再定義の狙いは？ また、決算時に確定する自部署の損益計算書（P/L）を、ただ結果を待つ指標から、自分たちの提供価値や戦略、部署方針を反映するスコアボードへと再定義したいと考えています。 改善ポイントはどこ？ さらに、業務の慣行や惰性による着地点に甘んじることなく、日々の施策や意思決定が「売上原価の低減」や「販管費の効率化」、さらには「粗利率の改善」にどのように寄与しているかを可視化することが重要です。自部署のP/Lを、まるで攻略すべきゲームのように捉え、メンバー一人ひとりが自身の行動と数字の連動性を意識できる環境作りを目指しています。 意思決定の影響は？ 経営陣の決定をただ待つのではなく、自らのビジネスモデルやアクションがP/L上の数値改善として色濃く反映されるよう、常に主体的な意思決定と行動変容を生み出していくことが重要であると感じています。

学びの意義は？ WEEK1からの学びを通じて、自分にとって何が重要なのかを再確認できました。特に、思考の抽象度を操作することや、イシューの再検証に関しては、苦手としていた部分を具体的なアクションプランに落とし込むことができたのが良かったです。 リーダーで何する？ 現在、チームのリーダーを務めていることから、チームのメンバーや組織の課題に取り組む際にこの学びを活用したいと考えています。特に来年度のチーム戦略や目標を立てる際には、現状の組織課題をきちんとイシューとして認識し、その上で解決策を策定していくことが必要です。 抽象思考はどう？ 抽象度を上げる思考がしにくい点は、日常的な課題にも当てはまります。例えば、組織の課題に向き合う際には、周囲からのチームに対するイメージや現在の業務内容に引っ張られ、思考の抽象度が上がりにくいこともあります。これを改善するために、紙に書き出して思考の抽象度を上げる訓練をしてみようと思います。 イシュー評価はどう？ イシューの設定に関しては、実務において分かりやすいイシューが見つかると、それに集中して他の可能性を排除しがちです。これを改善するためには、思考のプロセスを意識し、発見したイシューが最適かどうかを何度か他の分解方法を試してみる習慣をつけたいと考えています。

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。

生成AIはどんな利点がある？ 生成AIの得意分野について、一般相談や文書の要約、文書作成といった各業務で優れている点や注意点が具体的に理解できました。状況に応じて必要な情報を提供し、改善指示を出すことの重要性や、生成AIが実際にできること・できないことを把握する必要性を実感しました。また、さまざまな種類の生成AIが存在し、それぞれに得意分野があることに驚き、今後積極的に活用していきたいと考えるようになりました。 BPOはどんな影響を及ぼす？ 一方、当社では損害保険会社向けのBPOを行っており、相手先がAI活用に積極的であるため、業務が逼迫した際にはBPOではなくAIによる効率化が選ばれる可能性が高い状況です。こうした流れに対抗するため、当社としてもAIを活用したBPOが可能であることを示す必要があります。そのため、まずは既存のBPO現場で損害保険会社と協力し、AI活用の実績を作るステップが求められています。 社内AI活用の課題は何？ また、社内でのAI活用状況はまだ十分とは言えず、活用のばらつきが見受けられます。現在、情報漏洩リスクが課題であるため、業務と直接関係のない領域でまずはAIを試してみるよう推奨する必要があります。そして、合わせて生成AIの活用ガイドラインを社内に周知することも重要です。