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確認 ✕ ポイント

に関する学び

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クリティカルシンキングの目的と重要性は？ クリティカルシンキングを身につけるために、私は次の三つの点を意識して進めていきたいと考えています。それは、目的を明確にすること、バイアスを理解すること、そして思考を止めないことです。具体的には、常に「目的とは何か」に立ち返り、自分のバイアスを把握し、他者の意見に耳を傾けること。そして、答えが出た後でも、それが本当に良いのかを問い続けることを心掛けています。 仕事における論理思考の必要性は？ 私の仕事は、現場営業に加えて、管理職としての企画立案や会議のファシリテート、部門の意見集約、部下の指導育成など多岐にわたっています。これらすべての活動において、論理思考は不可欠と感じています。例えば、なぜそうするのか、どのように解釈するのが適切であるのか、客観的な事実を具体的に表現し、具体的な事実を客観的に捉えるといったことを考えています。そして、そこに抜け漏れがないかを振り返って確認するようにしています。 人事教育制度設計の試みとは？ 例えば現在、社内で人事教育制度の設計を行っています。この際、設計に無理はないか、ターゲットとなる人材にモレや重複がないか、その教育は何のために行うのか、それにより目的に到達できるのかなどを検討しています。また、部門長に提案する際、どのような表現を用いれば理解と承認を得られるのか、さらには評価される視点や齟齬がないか、多角的な視点で取り組んでいます。視座のポイントがまだまだ不十分ですので、そこにも意識を持って、理論構築を進めていきたいと考えています。

情報を正しく捉えるには？ 物事を正しく捉えるためには、情報を分解して吟味し、漏れやダブりがないかを確認することが重要です。そのため、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）の状態に持っていくためには、①全体を定義すること、②変数で考えること、③プロセスで考えることが求められます。 どうして即答を避けるべきか？ 私はしばしば、一つの情報からすぐに答えに飛びつく傾向があります。これを改善するために、内省しながら進める必要を感じています。社内のルールを策定する際、漏れが出てしまうことがあり、また、プロジェクトにおけるアンケート作成では、漏れやダブりを防いで分析するために、どのような設問を構築するかがポイントだと気づきました。 課題を見極めるための視点は？ 多くの場合、ある結果を出したいからこそ、そのための設問を逆算して考えるのですが、この視点が漏れることが頻繁にあります。また、分析値に基づかずに判断してしまうこともあり、感覚に頼っていることに気が付きました。 無意識に有能になるには？ 課題とは何かを正確に捉えるためには、まず漏れやダブりがないかを確かめることが不可欠です。全体を定義し、「What」「When」「How」といった切り口で課題の特定を進める必要があります。変数を使ったり、プロセスで考えることを意識しながら課題に取り組むことを心がけています。 すぐに実現できることではありませんが、無意識的有能になるよう、反復練習を積んでいきます。

伝え方は本当に伝わる？ 相手に話すとき、自分が頭の中で思い描いている内容が必ずしも伝わるとは限らないと実感しました。普段使っている日本語の基本的な「主語＋述語」の構造を見落としがちであることに気づかされ、意識して伝えるようになりました。 必要情報は何だろ？ 何かを提案する際、つい多くの要素を並べてしまい、本当に伝えたいポイントがぼやけてしまうことがあります。そのため、必要な情報を厳選し、順序立てて説明することの大切さを学びました。 ピラミッドはどう活用？ また、ピラミッドストラクチャーという手法の有用性にも気づきました。トップダウンで問題を掘り下げることで、自分の論理の妥当性を確認しやすくなり、相手も論理に沿った結論を導きやすくなります。 相手に合わせて伝えて？ 問題解決や企画提案の際は、解決策として具体的な行動を示すことが多いですが、話す相手の立場によって求められる情報は異なります。相手目線に立ち、何が必要かを取捨選択し、わかりやすい順序で伝える努力が必要だと感じました。 考え整理してますか？ さらに、提案する前には自分の考えを整理し、論理の妥当性を確認する習慣が身につきました。上司に相談する前や議論を始める前に、まず自分の中で言いたいことを明確にしておくことが重要だと学びました。 伝える極意は何？ 最後に、必要な情報だけに絞って伝えることの重要性も実感しました。余計な要素を並べず、相手が求める情報だけを端的に示すことで、より納得してもらいやすくなると感じています。

目的は何を求める？ データ分析において、まず目的を明確にすることが重要です。比較対象や基準を設けて仮説を立て、分析を進めることで、確実な意思決定につなげることができます。また個人的に、円グラフと棒グラフ（縦横）の使い分けが参考になりました。これまでは棒グラフの方向についてあまり意識していませんでしたが、今後は意識的に使い分けていきたいと考えています。 業務はどう進める？ 現在、私はR＆D部門で営業支援機能の一環として、顧客向けPoC作成や自社商材のクロスセル・アップセル立案を行っています。この中で、KPIの進捗率が良いチームと悪いチームが存在します。進捗率の悪いチームに対し、原因を分析してどのような支援が必要かを検討するための材料とする予定です。講義を受け、現在の業務の大半が定性的な要素に支配されていることに気づきましたが、これらも定量的なデータとして取得可能であることに今後注力していきたいと考えています。 指標はどこを確認？ 具体的には、目的を「進捗率の良いチームと悪いチームの差分を捉え、悪いチームのパフォーマンス改善につなげる」と設定しました。KPI管理している指標の前段階にある要素をロジックツリーで再度分解し、KPI設定に漏れがないか確認します。この過程で、数値データを得るための手法を考え、進捗率の良いチームと悪いチームへ調査を行って数値を取得します。同じ条件のデータ同士で比較して差分を捉え、数値的な差異からどのポイントで躓いているかを特定し、支援方法の検討につなげます。

データをどう加工すべきか？ 与えられたデータをどのように加工すればよいか、その考え方を学ぶことができました。大切なポイントは以下の3つです： 1. 与えられた表をそのまま見るのではなく、まず加工を考える。 2. 絶対値ではなく相対値でもデータを見る。 3. 一手間加えてグラフ化し、視覚的にわかりやすくする。 データ分析の仮説立て方とは？ これらを実行する上で重要なのは、仮説を立ててデータを分解することです。特に、MECE（漏れなくダブりなく）な分解を習得することが求められます。 可視化で何を達成できる？ 私は、売上や営業スタッフ一人ひとりの実績やシェアを見ることが多く、その際にフィードバックを行う機会があります。ただ結果を振り返るだけでなく、もう一歩踏み込んだフィードバックができるように、データを可視化したいと考えています。可視化する際には、様々な切り口でデータを分解し、仮説を立てて分析します。もし仮説が結果に結びつかなくても、トライ&エラーを繰り返して原因を追求します。 今後の目標は？ 今後の目標は以下の通りです： - 毎月の数字の振り返りの際に、特定エリアの商圏分析と購買年齢層を比較し、問題の明確化と特定を行い、さらに原因追求のプロセスを明確化する習慣をつける。 - 営業スタッフへの数字振り返り資料を、次回の会議時にはグラフ等を用いて改訂してみる。 - 月間の実績確認において、各カテゴリーごとにチェックするだけでなく、その都度気になる切り口でMECE分解を行う。

分析で重要なアプローチとは？ 物事を分析する際に、売上高や入場者数の分解を行いました。この際、ただ機械的に分解するのではなく、仮説を持ち、短絡的に考えずに試行錯誤することの重要性を感じました。また、問題解決のステップとして「①問題の明確化」「②問題個所の特定」「③原因の究明」「④解決策の立案」があることを改めて認識しました。MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）は特に②③④の解決ツールとして有効です。MECEのアプローチには、層別分解、変数分解、プロセス分解があり、それらを自然に思い浮かべられるように意識しています。 上位層に報告する際のポイントは？ プロジェクトで問題が発生した際、現場以外の社内の上位層に報告するときに、全体を俯瞰した整理が求められます。現場の部門は実情を把握しているため、自分の見えている範囲の細かい部分を報告しがちですが、これでは上位層が判断や解決策の妥当性を審議できません。全体を俯瞰して説明する上で、MECEのフレームワークは重要だと感じます。普段から業務全体を見渡す習慣をつけておかないと、問題解決のステップに進むことができない危険性を感じています。 作業見積工数の妥当性をどう示すか？ 現在、顧客からプロジェクトの作業見積工数の妥当性を問われており、MECEで説明が求められています。通常作業と特別作業の区分、お互いの作業に重複がないかを確認するために、MECEの層別分解を実施してみています。

どこに集中すべき？ リソースには限りがあるため、どこに集中し、どこにエネルギーを注ぐのかを選択する必要があります。そのための選択ポイントとして、まずは明確なゴールを設定しましょう。これにより、何を選び、何を捨てるべきかの指針が得られます。次に、数値的根拠を示すことで、判断を主観や経験則に頼らず、客観的に評価することができます。加えて、成果を定量的に測定することで、継続的な取捨選択が可能になります。最後に、ゴールと数値的根拠に基づき優先順位を明確にすることが重要です。この「選択と集中」によって、限られたリソースを最大限に活用できるのです。 自動化はどう進化？ 選択の結果が正解かどうかは未来にしか分かりませんが、「自分なりの判断基準を持って選択すること」が大切です。本来、「時間」と「品質」はトレードオフの関係にあると言われますが、バックオフィス業務の自動化はこれを克服する可能性を秘めています。自動化により、業務の効率化による時間短縮、人的エラーの軽減での高品質化、さらには成果物の品質の均一化が可能になります。 業務整理で変化は？ 優先順位の高いものにリソースを集中させるためには、まずは現在の業務を圧縮する必要があります。これにより、業務の増加に対応するためにも、業務整理を行い、何を優先すべきかを再確認することが重要です。時間というリソースを有効活用するためにも、生成AIや自動化ツールに関する知識を深め、その活用を通じて、重要な業務に集中できる環境を整えたいと考えています。

貸借対照表とは何か？ 貸借対照表（B/S）について学びました。B/Sは左右に分かれており、左側が資産の部、右側が負債の部です。この両者は必ず一致してバランスしています。資産には流動資産と固定資産があり、負債には流動負債と固定負債があります。それぞれを区別するポイントは、1年以内に現金化または返済されるかどうかです。 事業資金の準備はどう進める？ 次に、事業開始にあたって必要となる資金の準備について考えました。具体的にどのくらいの資金が必要なのかイメージし、その資金を自己資金で賄えるのか、それとも借入が必要なのかを判断します。また、借金することのリスクや、無借金経営の可能性についても考察しました。 B/S分析から何が見える？ 自社のB/S確認と分析も行ってみました。様々な業種や会社のB/Sを確認することは有益で、特に流動資産、固定資産、流動負債、固定負債に実務でどう当たるのかを具体的に考えることが重要です。例えば、支社のリフォーム費用や備品の購入はどの項目に該当するのかを検討しました。また、自社の無形固定資産であるソフトウェア製品が利益を生む仕組みにも関心を持ちました。 公開情報から何を学ぶ？ 自社の財務諸表はすべて公開されているわけではありませんが、過去に開示された情報を確認しました。これにより、公開された情報や金額がB/Sのどの項目に該当するのかを分析しました。役員に確認し、過去分で開示可能な決算書があるかどうかを調査することも行いました。

ホームページの改善ポイントは？ 自社のホームページを改めて顧客目線で確認したところ、改善すべき点が見えてきました。特に、ターゲットとなる65歳以上の高齢者やその家族に配慮したデザインやレイアウトが十分でなく、文字が小さかったり背景と重なって見づらい部分があると感じました。また、各コンテンツの配置が分かりにくく、利用者が最も知りたい「アクセス」や「診療科目」の情報が深い位置に隠れている点も問題です。こうした点を患者さん目線に立って改めて整理する必要があると感じました。 プロトタイプ作成の意義は？ また、プロトタイプの作成については、実際の作成機会は少ないものの、今後当院のミッション・ビジョン・バリューを展開するツール（ポスターやメッセージカードなど）の作成時に、いくつかのアイデアを出し合い、関係者と共有しながら進めることで手戻りを防ぎたいと考えています。 さらに、ホームページを作成する際には、こちらが伝えたい情報だけでなく、利用者が何を求めているかを踏まえ、双方の目的に沿った内容を掲載することが重要であると学びました。改めて顧客視点で当院のホームページの改善点を関係者と議論していく必要があると思います。 プロトタイプの制作に関しても、途中でこまめに作成し、関係者からフィードバックを受けることが大切だと感じました。細かい意見交換や認識のすり合わせを行うことで、手戻りや追加要件の発生を抑え、無駄な時間やコストの削減につながると考えています。

分析の切り口は？ データ分析において、「加工の仕方」「分け方の工夫」「複数の切り口で分ける」という3つのポイントが重要です。分析の結果として何も見えない場合でも、それは失敗ではなく、他の切り口に原因の手がかりがあることを示していると感じました。迷って時間を浪費するよりも、実際に手を動かすことで何かを見つけ出せることがある、という点も非常に心に残りました。また、「MECE」（漏れなくダブりなく）で物事を解析するときには、まず「全体を定義する」ことが重要です。この点についても大きな学びがありました。「漏れなく」という作業がとても大変だと思っていましたが、全体を定義することで範囲を限定できるという考え方に納得しました。 課題はどう解決？ 次期中期経営計画で示された経営課題を解決するために、自部門の責任と役割を整理する際にこの考え方を活用したいと思っています。自部門の現状を分析し、その結果に基づいて短期的および中長期的な戦略や戦術を検討します。まず、雑多な業務を抱える自部門を大きく分類し、それぞれを1つの「全体」と捉えて、「MECE」により分析と戦略の検討をしてみたいと考えています。 実行への一歩は？ 今進めている、来期の事業計画策定に向けた自部門の現状分析や戦略立案においても、「MECE」を用いた「プロセス分解」を試してみようと思います。特にWEEK2で学んだ重要なポイントを整理して書き留め、繰り返し確認しながら実行に移そうと考えています。

問題解決の4ステップとは？ 問題解決の4ステップについて確認しました。これらのステップは、問題の明確化、問題箇所の特定、原因の分析、そして解決策の立案です。問題が発生した際には、このフレームワークに従って課題の本質と原因を十分に把握し、それを踏まえた解決策を検討することが重要です。ビジネスではスピード感が求められることが多いですが、原因分析を急いでしまうと誤った解決策に至る可能性があるため、注意が必要です。 仮説設定のポイントは？ また、仮説を考える際のポイントには、複数の仮説を立てることや、仮説同士の網羅性を持たせることがあります。決めうちせずに、異なる切り口で仮説を立てることが大切です。仮説は他の可能性を排除した先にあるため、データによる裏付けも重要です。特に社会課題を扱う際には、原因の仮説が「分かりやすい」ものに走りがちですが、常に複数の可能性を視野に入れてデータを検討することが必要です。 フレームワークをどう活用するか？ 提案やブレストの際には、今回のフレームワークを取り入れたいと考えています。また、チーム内で問題解決の4ステップを共有し、データの取得方法を数字だけでなく、アンケートや口頭での情報収集など選択肢を広げて検討することも重要です。 仮説設定が重要な理由は？ 特にデータ分析では「仮説設定」が最も重要であり、クリエイティブが求められる分野だと感じています。今後、この点を重点的に取り組みたいと思います。

ケーススタディで何を学んだか？ 実際のケーススタディを通じて、P/Lの各項目である営業利益、経常利益、そして当期純利益の増減を比較し、「仮説を立てて検証する」方法を学びました。例えば、「売上高が増えているが売上総利益が減っている理由」として、売上原価の増加という事実を確認し、その原因を推測するプロセスがとても理解しやすかったです。 P/Lを読む際の重要ポイントは？ また、P/Lを読む際に重要なポイントも学びました。まず、大きな数字である売上高、営業利益、経常利益、当期純利益を押さえることです。次に、分析においては、比較・対比を通じて傾向の変化や大きな相違点を見つけることが大切です。 どのように過去のP/Lを活用する？ 具体的には、自社の過去のP/Lの推移を分析して結果を確認し、今後の予測を立ててみることが重要です。中長期計画を考える際に、これらの分析結果や予測を参考にすることができます。また、同業他社や興味のある会社、業界のP/Lを確認し、好調・不調の推移やその原因を予測することも有益です。 具体的なアクションは何か？ 私が取り組むべき具体的アクションとしては、自社のここ数年のP/Lの推移を確認し、今期の予測値について増減の理由を仮説することが挙げられます。同業他社の公開されているP/Lと自社を比較することも重要です。さらに、関連する書籍に掲載されている数社のP/Lを確認し、読み取れることをまとめていきたいと考えています。