(8ページ目)

業務 ✕ 改善

に関する学び

---

エンパワメントとは？ 今週はエンパワメントと目標設定について学びました。これまで、部署の事業目標から部下ごとの目標を細かく分解し、書き方まで指導していました。この方法は、上司の承認を得るためや、指示がはっきりしていることで力を発揮する部下には有効でした。 良い目標の条件は？ 今回の学びから、良い目標には「意義」「具体」「定量」「挑戦」の4要素が必要であり、何よりも本人が目標設定のプロセスに参加することが大切であると分かりました。これまで、目標設定に時間がかかる部下に対して「なぜ早く決まらないのか」と悩むこともありましたが、振り返れば「自分の意見を聞いてほしい」「自分で考えた目標にしたい」「納得してから取り組みたい」という理由があったように思えます。 エンパワメント整理は？ また、エンパワメントについては、これまでは自然に「仕事の目的を説明する」や「必要な情報や支援を提供する」といった施策を行っていましたが、それがエンパワメントの考え方の整理につながることを理解しました。一方で、相手が仕事や目標をどう捉え、どのような成功状態を思い描いているかを確認する機会が十分になかったと自覚しています。 成長の鍵は挑戦？ さらに、これまでのアプローチは、部下を成長させるよりも「まずは失敗せずに働き続けられるようにする」ことを重視していました。しかし今回の研修を通じて、成長のためにはコンフォートゾーンだけでなく、適度な挑戦を伴うストレッチゾーンを設計することも管理職の重要な役割であると学びました。 あなたならどう貢献？ これからは、まず事業目標や課題を共有し、「あなたならどのように貢献できるか」「どのような改善が可能か」を本人に考えてもらい、その意見をもとに目標を作成したいと考えています。特に経験豊かなメンバーに対しては、参加型のアプローチで意見を十分に取り入れ、納得感と主体性を高めることでより良いチーム作りを目指します。一方、経験の浅いメンバーや未経験業務に取り組むメンバーには、指示型や支援型、または達成志向型など、状況に応じた対応を取り入れていくことが必要だと感じました。 下期目標の進め方は？ 下期の目標設定では、意義・具体・定量・挑戦の4要素を意識しながら、本人参加の形で目標設定を行い、納得感と成長の両立を図っていきたいと思います。

数字の分解をどう進める？ 数値を分析する際には、その分解が重要です。まず、視覚的に数字を分解する方法として、グラフや率に変換することで、新たな視点が得られます。また、年齢別、男女別、天候、曜日、時間軸、新規既存、場所、近隣施設、売場面積など、あらゆる角度から数字を分解することで、様々な発見が可能です。繰り返し分解することで、新たな傾向が見えてくることもあります。分解しても何も見えない場合は、他の切り口を試してみるのが良いでしょう。 数字分析の重要ポイントは？ この分解の作業は、まるでダンジョンを探検するようなもので、新たな気付きを得るほどに面白くなります。しかし、無秩序に進めるのは危険です。そこで、MECE（ダブりなく・モレなく）を意識し、網羅的な数値の切り口を探すことが重要です。また、期間、金額、人数などの下限値や上限値を定義して分解するのも効果的です。 おすすめの分解手法は？ 分解手法としては、以下の3つをおすすめします。 1. 層別分解：全体を2つ以上のグループに分ける方法です。例えば、年齢別や所得別に分解します。 2. 変数分解：売上や単価、販売数をもとに、利益率や原価率などに変えて分解する方法です。 3. プロセス分解：入店前、入店後、商品選択・支払い・退店などのプロセスごとに分解する方法です。この手法は、業務効率の改善にも役立ちます。 プロセス分解で何が見える？ クライアントからの相談や自分たちの業務効率改善において、プロセス分解は非常に有効です。業務プロセスのどの部分で時間を使っているのか、その部分をさらに細分化し、どの作業に時間がかかっているのかを分析します。それにより、課題解決に繋がり、業務効率改善や業務内容の見直しなど、幅広い提案が可能となります。 問題解決へのステップは？ プロセスに着目しながら業務を遂行することで、偏りを拭う習慣をつけ、問題のあるプロセスを分解してみることが大切です。その結果から多くの気付きを得て、解決の糸口を探りましょう。導き出した答えを他者と共有し、さらにブラッシュアップすることも重要です。これにより、3つの視点・視座・視野を広げることができます。 行動計画をどう立てる？ 最後に、これらを活用するために計画的なトレーニングを行いましょう。まずは行動計画を立てることから始めて見てはいかがでしょうか。

問題検討の枠組みとは？ 何、どこ、なぜ、どうの枠組みで問題を検討することは、出発点を探しやすくする重要なプロセスです。フリー記述の演習では、当初は部分的な問いしか思いつかなかったものの、この枠組みに沿って順を追って考えることで、問題を網羅的に洗い出しやすくなりました。これは、思考の癖を理解し、問題を整理するための効果的な手法です。 データ分析の新たな切り口は？ 実際のデータ分析においては、データを見る切り口のバリエーションを増やすことが大切です。複数の種別や分類を挙げる演習では、初めに思いつくのは定性データ寄りでしたが、自分の事業や組織で扱うデータは感覚的に種別を想起しやすい反面、感覚に頼ると重要な切り口を見逃す可能性があります。これを避けるために、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）な分け方を模索し、多様な切り口に触れることが重要だと感じました。 退職分析で考慮すべき点は？ 私の業務では、月次で退職分析のデータを集計しており、分析の切り口をいくつか決めてデータを蓄積しています。退職関連の指標は、年度を通して初めて結果の出るものが多く、年間を通した考察を3月末までのデータで行っています。その際、現行以外の切り口でもデータを分析する必要があるのではないか、と常に考えています。 残業報告の改善点は？ また、全社の残業報告を担当しており、毎月、残業代と残業時間の集計および考察を行っています。比較の切り口として、前月との比較、昨年同月との比較、部署別の基準を超えたスタッフ数を用いています。昨年比で残業代が減少したとしても、スタッフ数にも変動があり、一人当たりの残業時間など、データの見方を工夫する必要があります。年度末の報告には、これらのポイントも含めていく予定です。 分析のさらなる深化は可能？ 実務の中で、他にも分析を深めることができるデータがないか探してみることが必要です。特に、バックオフィス部門の費用の予実分析を担当していますが、変数が少なく、問題そのものの特定だけにとどまりがちです。これにより定性的な要因分析に発展してしまうのですが、分析の切り口を工夫すれば変わるのかもしれません。まだその感覚が十分に掴めていないため、グループワークなどで相談しつつ、さらなる改善を図りたいと思います。

目的はしっかり伝わる？ 今回の講座では、目的意識を明確にし、それをわかりやすく伝えることの重要性と具体的な手法を学びました。特にイシューの明確化が、資料作成や打ち合わせ、戦略検討など多くの業務の基本であると実感しました。この理解を忘れずに、今後の業務に取り組んでいきたいと思います。 受講前後でどう変わる？ 講座の内容は、まったく新しい発見というよりも、普段意識せずに用いていた考え方を改めて認識するものでした。受講前は、できるときもできないときもありましたが、講座を通じてなぜそうすべきか、どうするのが正しいのかを意識し、すぐに業務で試してみることが大切だと感じました。受講前後の変化を意識し、結果をもとに改善点があれば自分なりにアレンジすることで、学んだことを自分の力にできると感じます。 グループで何を学ぶ？ また、受講生同士のグループワークは、視野を広げる貴重な機会でした。同じ講義でも、受講生一人ひとりが異なる背景や考え方、目的を持っており、それが多様な気づきを生み出しました。毎週のグループワークでは、視野の外からの意見を多く得られ、考え方の幅を理解するための貴重な時間となりました。 仕事でどう活かす？ 学んだことはすべての業務に活かせると感じています。具体的には、来年度の事業計画やプロジェクト体制の枠組みをチーム内で議論している際に活用しています。プロジェクト自体の目的をイシューとして捉え、それを達成するためのチーム構成の軸は、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を意識して整理しています。この講座で学んだ内容をフルに活用し、有意義な議論を展開しています。 これからどう進める？ 今後は特にイシューを意識して、以下の点を実施したいと考えています。まず、ミーティング時には、冒頭でイシューを明確にして参加者に伝えることです。例えば、「この会の目的は来年度施策のレビューであり、会の終了時点で施策の修正点の洗い出し、修正タスクの担当者と期日の明確化を終わらせたい」といった具合です。リモート会議では、メモにイシューを記載して常に参加者が見られるようにし、終了時に改めて確認します。社内説明時にも、冒頭でイシューを伝え、資料にはエグゼクティブサマリを1枚加える手法を実践したいと思います。

任せ方でのフォローはどうする？ 任せる際はただ任せっぱなしにするのではなく、必要な時には適切に介入します。過度に干渉すると、部下のモチベーションが下がるので注意が必要です。また、状況に変化があれば随時フォローを行い、振り返りを習慣化し、効果的なフィードバックを心掛けましょう。 不測の事態にどう対応する？ 不測の事態が発生した際には、まずは事態の収拾に努めることが優先です。その後、原因を究明し、将来に向けた改善策を考えます。個人の責任追及に固執せず、構造的な問題を把握し、リーダー自身の見落としも正直に認める姿勢が求められます。 振り返りを習慣化するには？ 業務が忙しいと振り返りを怠りがちですが、それが重要な成長機会になります。また、失敗を他人のせいにしないよう心掛け、できたことにも焦点を当てることが大切です。 モチベーションの種類とは？ モチベーションには金銭的、社会的、自己実現の3種類があります。企業は従業員がどのような動機で働いているのかを見極め、それに応じたインセンティブを提供する必要があります。 X理論とY理論の違いは？ 人間の本質についての捉え方には、X理論（怠け者）とY理論（勤勉者）があります。どちらの理論を重視するかによって管理方法が変わります。 動機付け衛生理論って？ 仕事における満足と不満足は別の要因から生じると言われます。満足をもたらす要因には達成や承認、責任などがあり、不満足をもたらす要因には労働環境や作業条件などが含まれます。自分の関わる人々のモチベーションを理解し、適切なアプローチを考えることが重要です。 日常で意識していくことは？ 日々のコミュニケーションで、相手の意見を引き出す対話を意識します。オープンクエスチョンを活用し、相手の考えや気持ちを自由に述べられる雰囲気を作ります。また、傾聴の姿勢を示し、相手が安心して話せる環境を整えます。雑談の中でも相手のモチベーションを探り、本音を引き出せるよう心掛けます。 職場での振り返りはどう活かす？ 職場での経験の振り返りの際には、部下の喜びや苦労に共感し、オープンクエスチョンを用いながら、自ら準備や対策を考えるようなフィードバックを心掛けます。具体的な質問を通じて、次回に活かせる教訓を引き出す時間を大切にしたいと考えています。

優先順位の付け方とは？ 日々の業務において、優先順位をつけて取り組むことは重要です。自分が積極的に学ぶことで将来、自分や自社に還元される効果が高いものは、時間がかかっても取り組む価値があります。一方で、効果が低く必要性も低いと感じられるものについては、上司に相談することも一つの方法です。 新規事業の利益予測はどうする？ 新規事業案件に関しては、立ち上げる際にその案件がもたらし得る利益や必要な資源を最高、標準、最低のケースで予測することが重要です。実際に市場に出して結果を見たうえで、課題が出てきた場合は、これらの情報に基づき取捨選択を行いましょう。 将来の業務改善方法は？ 将来の業務については、各事業所ごとに業績やROIを確認し、製造・販売戦略を改善する必要があります。人的資本の投資優先順位には特に意識を払い、限られたリソースを最大限に活用する工夫が求められます。 キャリア形成のための計画は？ キャリア形成の観点からは、3年後や5年後にどのような姿になっていたいかを基に、現在の業務がそのルートに合っているかを判断することが大切です。人事との面談を通じて、必要なスキルや経験を明確化し、具体的な行動計画を立てることが求められます。 効率的な日々の業務管理法は？ 日々の業務では、業務をリスト化し、自分や自社への効果を基に優先順位を決めることで効率的に取り組むことができます。例えば、提出期限のある資料や議事録の作成、出張準備、自己研鑽など、それぞれの重要度や緊急度に基づき時間を割り当てると良いでしょう。 拠点改善のための戦略は？ 拠点ごとの売上高や製品割合、各製品の利益率に基づき、拠点への注力の仕方や販売戦略を決定することも重要です。中期経営計画に基づき、拠点ごとの改善を進めることで、実現に向けて具体的なステップを踏むことができます。 キャリア目標の具体化はどう行う？ キャリアを見据えた行動として、3年後には海外拠点の管理、5年後には駐在という目標を持ち、その実現のために必要なスキルや経験をリスト化し、具体的な行動計画を立てましょう。例えば、財務経験が必要であれば人事に相談し、経営企画業務にもっと時間をかけるなど、現在の業務を見直すことが重要です。常に自分の行動がどのような意味を持つのかを意識しながら、積極的に取り組みましょう。

どうして試すべき？ 今週の学習を通じて、特に印象に残った点は３つあります。まず、生成AIを実際に使ってみることの大切さに気づきました。単に知識として理解するだけでなく、実際に触れて試行錯誤することで、生成AIの特性や活用の可能性がより具体的に見えてくると感じました。 考えをまとめる秘訣は？ 次に、自分の考えを言葉にまとめる力が重要だという点です。生成AIに指示を出すためには、「何を実現したいのか」「何を依頼したいのか」を自分の中で整理しておく必要があります。アウトプットの質はプロンプトそのものに左右されるため、その改善に生成AIを活用できる点が印象的でした。 環境整備の効果は？ さらに、生成AIを活用するための環境整備の重要性も実感しました。単にシステムやツールを導入するだけでなく、職場全体でAIを活用する雰囲気作りやルールの整備が、継続的な利用と良い循環を生み出していると感じています。加えて、周囲と知識を共有しながら利用することで、学びや気づきが連鎖していく点も魅力的でした。 作業効率の向上は？ また、生成AIはルーチン作業の効率化にも有用だと考えています。資料の下書き、文章の要約、定型的なメールの作成など、時間のかかる作業に生成AIを取り入れることで、本質的な業務に集中できると感じました。 壁打ちの効果は？ さらに、自分の考えを整理したりブラッシュアップする「壁打ち相手」としても活用できると実感しました。企画のアイデア出しや、考えがまとまりにくい段階での思考整理など、一人で模索していると行き詰まりがちな場面で、生成AIは視点を広げ、思考を深める手助けとなります。具体的には、まず「1日最低1回は生成AIを使う」という意識で、大小さまざまな業務の中で触れることが、自分なりの活用パターンの発見につながると考えています。 議事録作成の疑問は？ 一方で、議事録作成に関しては疑問も残ります。生成AIで議事録を作成している方が多いものの、どのように活用し、どの程度のクオリティが得られているのか明確ではありません。実際、業務改革を推進している同僚との会話では、過去に試みた際に想定するアウトプットが得られなかったという意見もありました。こうした点について、引き続き具体的な活用方法を模索し、皆さんと議論していきたいと感じています。

戦略思考とは何か？ 戦略思考とは、事業目的を達成するために限られたリソースを活用し、最速かつ最短でゴールに到達する方法を考えることだと学びました。目の前の業務に追われ、つい回り道をしてしまうことがある中、戦略思考を意識することで、たとえ初めの方向性が誤っていたとしても、速やかに修正できる点に気づかされました。 情報整理の意義は？ これまであまり意識してこなかった情報の構造化についても大きな学びがありました。複雑な問題や情報を論理的かつ体系的に整理することで、具体的なアクションプランを作成し、着実に行動に移せるようになると感じました。今後は、計画立案の前に必ず情報を整理し、構造化するプロセスを大切にしていきたいと思います。 部門の実践法は？ 所属している部門では、中期経営計画に基づいた制度改革推進に向け、構造化されたアクションプランを策定することが有効だと考えています。新制度を定着・推進するためには、最速かつ最短で目標達成に向かうための具体的なプラン作りが必須です。 育成の方針は？ また、人材育成の面でも、各メンバーの強みや改善点、スキル・コンピテンシーの違いを踏まえ、キャリアゴールに向かって成長を支援することが重要だと感じました。自分自身が戦略の意味を伝えながら、各自が自らのキャリア戦略を描けるよう手助けしていきたいと思います。 業務効率はどう？ さらに、業務オペレーションの品質向上にも戦略思考は効果的です。生産性の向上と効率化を目指し、無駄を省くとともに、目標と現状のギャップを明確にし、その差を埋めるための施策を優先順位をつけながら推進していくことが大切だと考えます。 制度浸透策は？ 制度の定着・浸透においては、会社の理念やビジョン、ミッション、バリューを具体的なアクションプランに落とし込み、自らの言葉で表現し行動することが求められます。適切な人材に仕事を任せ、成長の機会を提供することで、組織全体の未来をつくるための体制づくりが必要だと改めて感じました。 学びの総括は？ 以上の学びを通じて、戦略思考と構造化されたアクションプランの重要性を実感しました。今後は、これらの考え方を実務に活かし、制度改革、人材育成、業務効率化といった経営課題の解決に向け、着実に成果を積み重ねていきたいと思います。

プロセスはどう区別？ 今週は、問題解決のプロセスにおいて、仮説を立てて検証し、解決策を考えるための考え方を学びました。まず、WHYの段階では、各プロセスを分けて考える手法の重要性を再認識しました。プロセスごとに名称や意味合いを設定し、母数や基準が異なる場合には「率」といった数値化の視点を取り入れることで、どの段階で数値が少なく、全体の推移がどうなっているかをバランス良く把握することが大切だと感じました。 対概念の効果は？ また、原因の仮説を立てる際には、「対概念」という方法を用いることで、問題に関わりのある要素を洗い出し、それらを2つの対に分けることで、より幅広い視点から原因の可能性を探るアプローチの有効性を学びました。 A/Bテストの意味は？ さらに、HOWの段階では、A/Bテストを通して仮説を実際に試し、データを集計しながら解決策へと繋げる方法について学びました。A/Bテストを行う際は、①目的と仮説を明確にすること、②一度に一要素ずつ検証すること、③条件（時間や期間など）を揃えることの3点が重要であり、これによりリスクを抑えつつ効果的な施策の検証が可能となります。 知識集約はどう進め？ また、今回の学びを通じて、これまでの知識を集約し、プロセスを意識して丁寧に分析する重要性を再認識できました。仮説設定の根拠を明確にし、必要なデータを整理することで、より高度な分析に繋げるための前提意識を持つことが求められると感じました。 薬剤師業務の改善は？ 一方、薬剤師業務のボトルネックの分析においては、業務を細かいプロセスに分解し、どの段階で時間と労力がかかっているかを明確にすることが、従業員の残業時間や患者の待ち時間短縮に直結する重要なポイントであると学びました。こうした検証を通して、設備の導入などの改善策の効果を試験的に確かめ、必要に応じて他の現場にも展開する判断材料とする考え方は、非常に実践的だと感じました。 A/B分析で見直す？ さらに、部内でA/B分析を活用して、例えば店舗の処方箋枚数の伸び悩みという問題に対して、複数の要因を一つずつ検討し、原因を絞り込んだ上で対策を考える手法も学びました。これにより、問題の背景にある具体的な要因を多面的に理解し、適切な対策立案へとつなげることができると実感しました。

新メンバー指導のポイントは？ 学びとなった点は以下の3つです。 まず、新メンバーの指導において、以下の3点を必ず押さえることが重要だと感じました。1つ目は、初めに「何をどこまで任せるか」を明確に伝えることで、相手との共通理解を得ることです。2つ目は、その仕事の意義や目的を伝え、「なぜやるのか」を理解させることです。これにより、相手が自律的に動きやすくなります。3つ目は、相手の経験や能力を確認し、それに応じたフォロー体制を整えることです。 学び方のコツとは？ 次に、学び方のコツとして3つあります。1つ目は言語化で、考えを言葉にし、漠然とした考えで終わらせないようにすることです。2つ目は教訓化で、各ケースを客観的に分析し、普遍的な教訓を引き出すことです。3つ目は自分化で、引き出した教訓を自分の状況に照らし合わせ、自分の課題や弱みを改善するために考えることです。 リーダーシップの育み方は？ また、リーダーシップの三要素について学びました。能力と意識を掛け合わせることで行動が生まれるというもので、私の場合は能力に偏っていたため、明るく前向きでオープンな意識を、業務を通じて日々心掛けていきたいと思います。 ジュニアメンバーへの効果的な指導策 チーム内のジュニアメンバーに業務を依頼する際には、この学びを活かし、特に相手の経験や能力の事前把握を重視したいと思います。以前はフォロー体制が不十分で、相手の信頼を得られていないこともあったため、改善する所存です。リーダーシップに関しては、「明るく機嫌よく前向きでオープン」を意識し、信頼されるリーダーを目指したいです。現在は意識にムラがあるため、人との関わりの中で積極的に意識していきたいです。 指導プランの具体例は？ ジュニアメンバーへの指導プランとして、月に一度のロープレを実施し、経験や能力を丁寧に聞き取ることで、相手の視点に合わせたフォロー体制を築き、信頼を得ることを目指します。一方、意識面の行動プランとしては、「明るく前向き、機嫌よくオープン」を実践するために、常に笑顔を忘れず、終礼時に適度に自分の情報を開示し、ジュニアメンバーとの関係性を深めていきます。また、週の定例ミーティングでは、ジュニアに考えさせるような意見や指摘を心掛け、彼らの成長をサポートしたいと考えています。

どうして視点変更？ ライブ講座のプロトタイプ発表では、視点を変えることの大切さと、課題解決において意外な効果があることを学びました。特に登山用バックパックをテーマとして、課題の捉え方を変えると解決策のアプローチも異なり、全く新しい応用例につながることが印象的でした。また、参加者全員が否定せずに各自のアイディアを前向きに受け止め、議論が活発に進んだ点が良かったと感じます。初期段階では改善の余地があるアイディアも多いですが、そうした点に踏み込んで議論する雰囲気作りが重要だと実感しました。 効果はどこから来る？ 今回の体験は、単に商品開発に留まらず、他の業務にも応用可能な思考の枠を広げるワークショップとして十分な効果があると感じました。自分の思考の癖に気づく機会にもなり、技術的な面は後回しにしてまずは豊かな発想を引き出すステップが新たなアイディア創出に必要であると学びました。 なぜ議論は難しい？ また、アイディアを出す際にはスキャンパー法を試してみたいと思います。今回のシェアや議論はスムーズに進みましたが、実際の職場では以下のような理由からディスカッションが難しい場合もあると感じました。 ・ポジティブな議論に慣れていないため、否定的な雰囲気になりがち ・結論を急ぐ傾向があり、十分な議論が行われない ・現状維持を好むため、新たなアイディアが無視される ・いかにアイディアを出しても、従来通りの結論に戻ってしまうと感じる ・突飛なアイディアを受け入れる土壌が整っていない ・質問を避ける傾向にある こうした状況に対しては、１～３枚程度のスライドにアイディアをビジュアル化し持ち寄ることで、言葉だけでは伝わりにくい発想を明確にし、議論を促進できると感じました。実際、業務においてプロトタイピングの機会は少ないものの、AIやクラウドサービスを利用すれば自分の考えを手軽にビジュアライズできるため、非常に役立つと実感しました。 どう未来を描く？ 今後は、対象顧客の課題をしっかり理解し、その中から解決すべき点を明確にした上で、アイディアの出し方やビジュアル化、フィードバックの仕組みを業務に取り入れるステップを意識していきたいと思います。一旦アイディアを数多く出し、形にして共有することで、より実践的な問題解決につなげていく方針です。

数字を分解し要素を見極めるには？ 数字を分解し要素に分けることで、どこに差分があるのかを明確にすることが重要です。数字そのものではなく、割合や順番でとらえることで、差異が見えやすくなります。そのためには、割合や順番をグラフなどで視覚化すると効果的です。 多様な観点からの切り分け方は？ 分解の切り口には様々な方法があります。多様な観点から切り分けることで、特徴や差分を特定していきます。特徴がある要素を見つけた場合、他に差異がないかを引き続き分解して検証します。本当にそう言い切れるかという視点で深掘りすることが必要です。 もし分解して特徴が見つからなくても、それ自体が間違いではなく、差分がないことがわかるという成果となります。切り分け方に固執せず、実際に手を動かしてみることが大切です。MECEに基づく切り分けには、層別、変数、プロセスがあります。MECEを適用する際には、最初に「全体」とは何かを定義し、全体の範囲を決めることが肝心です。 分解が市場調査にどう役立つ？ これらの方法は、市場調査や競合他社の分析に役立ちます。例えば、同じ商品やサービスでも各社がどのように成り立たせているかを要素に分解し、差異性を探ることで、仮説を立てることにもつながります。また、業務システムの改善案件でも、どのプロセスにどれくらいの時間や人手がかかっているのかを分解することで、改善策を見つける手助けとなります。 プレゼン資料をより説得力のあるものにするには？ データを加工する際には、クライアントへの資料をより伝わりやすく、説得力のあるものにすることが求められます。数字そのものではなく、割合や順位といった形で意味を視覚化し、要素ごとに差異性や特徴を明らかにすることで、しっかりと説得力のあるプレゼンが可能となります。 全体の定義はなぜ重要？ まずは全体の定義から始め、チームで共有することが重要です。全体の定義ができたら、次は分解の切り口について皆でアイデアを出し合います。それを元に切り口ごとで差異や特徴を分析し、必要があれば更に深掘りします。特徴や差異が出ない場合でも、その事実を記録として残すことが重要です。数字はそのまま使わず、全体の中の位置づけやインパクトのある要素を際立たせるなど、ビジュアル化して関係者の共通認識とすることです。