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今後

に関する学び

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問いの意義は何？ テーマ「問い」では、まず問いの意味や狙いを意識し、その問いを常に念頭において行動することの重要性を学びました。問いを共有することで、組織全体で方向性が統一され、互いの取り組みに対する理解も深まると感じています。 売上分解の狙いは？ 実践の一環として、ある事例をもとに売上をどのように分解し、売上増加のための施策を考えるかを学びました。売上は店舗数、店舗あたりの客単価、そして客数に分解でき、特に客数を増やすことがまず重要であると示されました。具体的には、テレビCMなどを通じた認知度の向上、値下げやキャンペーンによる消費者へのインセンティブ、新商品の投入などが挙げられています。また、基本要件を満たす「QSC」や「MadeForYou」といった施策により、既存の顧客を取り戻す工夫もされている点が印象に残りました。 単価向上の方法は？ 一方で、単価を上げるための方策も検討され、サイドメニューやセットメニューの充実、単価の高い新商品の開発が必要だとする考えが示されました。これにより、売上全体の構成比率において、店舗あたりの売上や客数が大きく伸びた結果、客単価も一定の割合であることが確認できました。 問題発見と解決は？ 今回の学びを通して、問題発見力と問題解決力の両面がいかに重要かを実感しました。私が所属する部署では、抽象的な「採用強化」や「退職防止」「人材活用」といった大きなテーマが山積みになっている状況ですが、まずはこれらを細かく分解し、言語化・数値分析することで、実際に行動に移せるレベルまで具体化する必要があると感じました。 学びを振り返る？ また、これまでの講義や入門編の学習内容も振り返り、分解、言語化、数値分析といったプロセスを手間と感じずに実行することが、最終的には効率的な問題解決への近道であると理解しました。こうした基本に立ち返ることが、今後の総合演習にも大いに役立つと確信しています。

問題解決の流れは？ 問題解決のプロセスを整理するために、まずは「問題解決の4ステップ」について学びました。基本の流れは、what（問題の明確化）、where（問題箇所の特定）、why（原因の分析）、how（解決策の立案）という順番です。中でもwhereの部分では、どこに原因があるのかを深く掘り下げ、分析対象の範囲を絞ることで、原因を検証しやすくする点が強調されています。 仮説の立て方は？ さらに、原因に対する仮説を立てる際には、複数の仮説を出すことや、異なる切り口（ヒト・モノ・カネなど）から考えることが重要です。これにより、一面的な見方に偏らず、網羅的な分析が可能になります。そして、仮説の検証に向けて、どのようなデータを収集するかを意図的に選定し、意味のある対象から適切な方法で情報を得ることが求められます。 データ収集はどう？ また、都合の良いデータだけでなく、比較のための情報収集も欠かさず行うことが必要です。反論を排除するために、仮説に反する情報も踏まえた検討が重要で、これにより説得力のある分析が可能になります。ここでは、フレームワークとして3C（市場、競合、自社）や4P（製品、価格、流通、プロモーション）を活用する方法が示されています。 全体評価は？ 総評として、問題解決の4ステップがしっかりと整理され、特にwhereの部分を掘り下げる姿勢が評価されています。今後は学んだ理論を実際のビジネスシーンに応用し、複数の仮説の中から優先順位を明確にする方法を検討することが期待されています。 進捗報告はどう？ また、メンバーの進捗報告に際しては、各自がこのプロセスに沿っているか確認することが重要です。仮説が複数たてられているか、異なる視点での切り口が取り入れられているか、さらにはデータ収集が適切に行われているかを、リーダーを中心としたレビューの場でしっかりと意見交換を行い、全体の分析精度を高めるよう努めてください。

グラフ活用法ってどうする？ 今週は、グラフの活用方法について学びました。データのばらつきを視覚的に把握するために、ヒストグラムが有用であると理解しました。たとえば、生徒の年齢のばらつきを見る際には、割合ではなく実数の分布に注目すべきだという点が印象的でした。 どの数値がポイント？ また、分析でよく使われる代表的な数値についても復習しました。単純平均・加重平均・幾何平均・中央値など、それぞれの計算方法と用途を確認し、特に平均値は外れ値の影響を受けやすいことに注意が必要だと実感しました。 現場の指摘はどう読む？ 現場でDX担当としてデータ分析に取り組む中、先日、部署ごとの退職率を比較して報告した際、経営層から数値の重み付けを考慮するよう指摘を受けました。当初はその意図が分からず戸惑いましたが、加重平均の考え方に近いのではないかと理解し始めています。ランキングだけで示すのではなく、ヒストグラムなどのグラフを用いて視覚的に説明できるよう工夫したいと思います。 数学の基礎は何が大切？ 一方で、数学の基礎の重要性を再認識しました。平方根や標準偏差、正規分布と2SDなどの数式が全く理解できず、焦りを感じています。まずは基本を押さえ、Excelの関数でどのように表現できるのか試してみるとともに、ピボットテーブルの復習にも取り組む予定です。 具体例の探し方は？ 今回の分析では、どの指標を使うべきか具体例がすぐに思い浮かばなかったため、今後はより多くの具体例を調べるとともに、実際に手を動かして理解を深めるつもりです。遠回りになるかもしれませんが、様々な切り口で数値を検討していきたいと思います。 専門用語、理解できる？ また、専門用語の理解もまだ十分ではないと感じており、関連するデータの傾向把握についても、ひとつひとつ学んでいく必要があると実感しました。これからも引き続き、知識を着実に身につけていきたいです。

自分に余裕はある？ エンパワメント型のリーダーシップを実践するためには、まず自分自身に余裕（時間や心の余裕）を持つことが基本です。その上で、相手のスキルや経験、さらには価値観や性格といった側面もしっかり理解し、やる気を引き出す工夫が必要です。 計画はどう見える？ 目標や計画を共有する際は、相手が「分からないのか」「出来ないのか」「やりたくないのか」といった状態を見極め、合理性だけでなく感情面にも配慮します。具体的に6W1Hなどを用いて目標や計画を明示し、遂行レベルや目標設定の難易度、不確実性や緊急度など、取り組みに向かない仕事の特性も認識するようにしましょう。 役割はどう変わる？ 4月の期替えに伴い、メンバーには昨年度より高いレベルの役割が求められるようになりました。これまでは一方的に役割やテーマを与えていましたが、今後は各自が目標を立て共有することで相互理解を図り、計画策定時の理解度や自立性、やる気を高めたいと考えています。計画を立てる際には、方向性を示しながら一緒に検討する時間を取り、支援されている実感を持ってもらえれば、こちらの伝えたいことだけでなく相手の不安要素も具体的に明らかになると感じています。 信頼関係はどう築く？ また、相手を深く知ることが何よりも重要です。1on1の時間を充実させ、まずは相手の想いをしっかりと聞くことから始めましょう。そして、相手のやりたいこととこちらの期待を持ち寄り、両者のギャップを埋める作業を行います。このギャップ解消を明確な目標として合意形成し、そこから出てくる取り組むテーマについては、メンバーから意見を募りながら、経験や状況に応じて計画の立案レベルを調整していきます。経験の浅いメンバーや不安が見受けられるメンバーには、こちらから複数の案を提示して選択してもらい、ある程度経験があり不安が少ないメンバーには方向性の検算を行って基本的に自主性に任せるといった使い分けを行っています。

グラフ化はどう効果的？ 数字をグラフ化することによって、新たな発見が得られることがあります。また、比率の計算を通じて、全体に占める割合を分かりやすく理解できます。これまであまりグラフ化を行ってこなかったので、これからは積極的に取り組んでいきたいと思います。反対に、「データを加工しないままだと、重要な点を見落とす可能性がある」ということも意識して注意を払いたいと思っています。 分解方法をどう見直す？ データの分解の仕方についても、自分が考えていたもの以外にさまざまなアプローチがあることに気づかされました。「データの分け方を工夫する」という段では、二つの分け方から「大学生に集中している」という点を見落としていました。無意識のうちに「同じ年数の幅で比較する」という方法に固執していたようです。また、「分解をする際の留意点を知る」では、解釈の仕方の誤りに気がつきました。一度解釈をした後でも、もう一度立ち止まって「本当にそうか？」と再考する必要性を改めて認識しました。 分解の意義は何？ 講義を通じて、「分解してみても何も見えてこないことは失敗ではない」「迷ったときはまず分解を試みる」「分けていくことが理解を深めるための手段」であるという、データを分解して解釈する際のポイントを学ぶことができました。 POSデータの活用は？ 私が従事している小売業においては、業務で頻繁にPOSデータを扱います。顧客の動向を把握するために非常に有効なので、POSデータを分析するときにはこの学びを実践していきたいです。特に、グラフ化を意識して視覚的に理解することに重点を置いています。 グラフ化の効果は？ 具体的には、POSデータを週ごとにExcelで表にして、グラフ化を通じて視覚的に把握します。そこから見えてきた変化をもとに、今後の方向性を決定し、業務に生かしていきます。毎週さまざまな切り口を試し、効果的な加工の方法を探っていく予定です。

捨て選びの難しさは？ 「捨てること」と「選ぶこと」は、両立が難しいものの、時には顧客満足につながるという視点が印象的でした。 動物排除の効果は？ 特に、シルクドソレイユの事例では、動物を排除することで臭いや飼育の制約をなくし、場所の自由度や演出の幅を広げた点に納得感があり、興味深く感じました。 捨て基準は明確？ また、不要なものを捨てる際には、判断基準を明確にすることが不可欠であると実感しました。内部の関係者に対しても、「このトレードオフをこう評価した結果、捨てる決定をした」といった論理的な説明が求められると感じます。 最適バランスは？ トレードオフの局面では、効用の最大化や最適なバランス（スウィートスポット）の把握が重要であり、場合によっては思い切った集中投資も有効だと学びました。 業務整理は進んで？ 現在、仕事の面では、不要な業務を切る・他者に委譲する取り組みが既に実践できており、改善すべき点は大きくないと感じています。一方で、プライベートでは、音楽用品やキャンプ用品の増加により部屋が散らかっており、家の片づけが課題です。 感覚基準はどう？ コンマリ式のように「きゅんときたか」という感覚的基準も取り入れながら、明確な判断基準を設定して整理を進める必要があると考えています。また、仕事と家事では判断プロセスが異なる可能性があるため、それぞれに応じた捨てる基準の構築が求められます。 資源活用は難しい？ さらに、「不要に見える機能や資源を捨てること」と「既存の資源を組み合わせて活かすブリコラージュ的発想」をどう両立させるかが問われています。捨てる際に将来のブリコラージュ素材まで切り捨ててしまうリスクや、温存しすぎて複雑性やコストが膨らむリスクに対する評価、そして「残す価値がある」と判断する基準に利益や効率以外の要素をどのように盛り込むか、今後の課題として意識しております。

どんな視点が必要？ 3つの視（視点、視座、視野）の重要性を再認識しました。普段の業務の中で、カテゴリ分けやMECEの考え方、自分の考えを客観的に評価するもう一人の自分の視点を意識することが欠かせないと感じています。特に、構造分解や要素分解は、理解しているつもりになりがちなため、実際に書き出して可視化する習慣を身につけたいと思いました。 戦略交渉はどうする？ 海外のライセンシーとの戦略・戦術支援においては、相手幹部への提案や合意形成が不可欠です。従来以上にスピード感を持ってプロジェクトを推進するためには、打ち合わせや説明の際、相手の視点に立った伝え方や構成、納得感のある提案が求められます。しかし、現状ではまだ十分なレベルに達していないと感じています。今後は、提案前に状況や情報を丁寧に整理・分解し、各階層の視点からMECEを意識した構造的な課題抽出を徹底することで、「◯◯があるから難しい」といった反応を未然に防ぎ、建設的な議論を促進させていきたいです。 相手理解はどうする？ また、相手の立場や関心に即した課題設定と解決案の提示を心がけることで、こちらからの一方的な押し付けと誤解されず、相手が自ら動き出すような関係性を築く必要があります。そのためにも、日常的に自分の考えを客観的に見直し、3つの視を磨くことが大切だと感じています。特に、構造分解や要素分解については、理解しているつもりにならないよう、書き出して可視化する習慣を徹底し、論点や論理の整理を強化したいと考えています。 対話の進め方は？ 業務を進める中で、相手の考えが固まっており、最初からこちらの話を受け入れようとしない場面に出会うことが多いです。そうした状況でどのようにすれば建設的な打ち合わせや対話が可能になるのか、相手の前提や価値観に寄り添いながら、自分の伝えたいポイントをどのように工夫して伝えるべきか、他の受講生の経験や考えを共有し、議論を深めたいと考えています。

理論はどう活かす？ 今回学んださまざまな理論を通じて、モチベーションの向上方法について再確認することができました。業務の中で実践している手法は経験に基づくものですが、マズローの欲求の五段階説やハズバーグの動機付け・衛生理論といった理論的枠組みに沿って現状の要因がどの位置にあるのかを明確に把握することで、より高い効果が期待できると感じました。 まかせ方はどう？ また、実行段階での「まかせ方」については、干渉を最小限に抑える努力や、プロセスどおりに実施できているか、当初の想定通りの結果が出ているかを定期的にフォローする点が十分でなかったと認識しました。各地で業務を進める中、つい口を出してしまったり、細かなフォローが不足していたと実感しました。 フィードバックはどう？ さらに、効果的なフィードバックについても、情報伝達はできていたものの、相手が行動を立て直すための支援となるフィードバックが不十分であったと理解しました。 会話はどう見える？ 日常のコミュニケーションでは、相手の様子や言動にしっかりと注意を払い、変化に気付けるよう意識を高めたいと考えています。また、定期的な面談や業務の振り返りの機会を活用し、本人に気付きと学びを促すフィードバックを行うことで、より効果的なサポートを実現したいと思います。 動機づけはどう？ これらの取り組みを通じて、職員一人ひとりがモチベーションや仕事への動機づけを深く理解し、意欲的に働ける環境を整えることで、強い組織づくりに必要なエンパワーメント力を養っていきたいです。 未来はどうなる？ 今後は、面談や振り返りの際に理論をもとに傾向を分析し、各人が意欲的に取り組める業務の選定や依頼の方法を検討することも視野に入れています。状況や体調などの変化を踏まえ、まずは相手の理解を深める「聞き手」としての役割を大切にしながら、気付きと学びを促す機会や能動的な実験ができる環境づくりに努めます。

視覚的に経営を理解する方法とは？ 内容的にはすでに学んだことが多かったが、他の学習者も書いているように「体の大きさ」を使った例がとても分かりやすかった。「骨格や筋肉」を純資産、「脂肪」を負債とし、純資産の割合が高いことを「筋肉質」と表現するのは、会社の経営の健全性を視覚的に理解する助けとなった。前回学んだ売上高と各利益の違いからも会社の戦略やビジネスモデルを把握できたが、企業の全体像や経営の健全性を具体的にイメージできるようになったのは大きな進展だった。 貸借対照表のストーリー理解法 自社の貸借対照表もまた、ストーリー仕立てで理解することが有効だと気付いた。具体的には、各拠点の経営状況を取締役会での報告に基づいて把握し、今後の建て替え業務などで貸借対照表がどのように変化するかを観察することが有益だと思う。 同業他社との比較で学ぶ 同業他社の貸借対照表を通じて企業規模や戦略を理解することの重要性も感じた。特に、同じ業界内での比較を通じて規模感や経営戦略の違いを学ぶのに役立つだろう。 異業種のビジネスモデル理解の重要性 さらに、他の業界の貸借対照表を見る際には、そのビジネスモデルや資産状況を理解することが重要だと感じた。実際、鉄道会社のように固定資産が多い業界のビジネスモデルをイメージしながら、数字を読み取る練習を続けたい。また、経理の数字に馴染みがない中で、一般的な負債額や規模感を身につけることが事業管理や開発に携わる上で役立つと感じる。 経営者視点での貸借対照表の見方 取締役会の議事録や音声を元に会社の経営状態を理解し、貸借対照表を経営者の視点で見るスキルも重要だと思う。他社の情報を見る際には、まずその会社のビジネスモデルをイメージし、そのイメージを持って貸借対照表を確認。その後、HP上の招集通知などに記載された経営状況の説明を読み込み、具体的なストーリーと数字を結びつけて理解するプロセスが有効であると感じた。

切り口を考える意義とは？ 分解する前に切り口を考えることの重要性を再認識しました。切り口を考える際には、仮説を持って臨むことが大切だということを学びました。 データ分析に仮説は必要？ 今回の講義の演習には、「切り口を考える」場面が多く含まれていました。これはデータ分析を行う際、多様な視点が必要であることを示しています。そして、「切り口を考える」ためには、現時点での仮説を持つことが重要だと感じました。過去にデータを分析しようとした経験があり、当初はデータの傾向を捉えようとしていましたが、進捗が思わしくありませんでした。しかし、過去の経験から推測を立て、それに基づいてデータを精査すると傾向が見えてきました。この経験は、今回学んだ内容そのものであると改めて感じました。 正誤判断で新たな発見を？ 仮説を持ち、切り口を考えてデータを見ることで、自分の仮説の正誤を判断するだけでなく、仮説が誤っていた場合でも、その仮説と実際の結果を比較検討できます。これにより、新たな解釈や仮説が生まれ、データに対する理解が深まるのです。 業務への具体的な応用は？ このアプローチは、ソフトウェアの期限切れ対応のコスト分析や障害発生時のデータ分析など、直接的な業務にも応用できます。また、プロジェクト立ち上げ時には、コスト評価や対応内容の妥当性を説明する資料の作成が必要ですが、その際には票だけでなくグラフも加えて分かりやすくしたいと考えています。 仮説を立てることの効果とは？ これまで、コスト分析というと、ただ数字をマトリックスやグラフにまとめるだけでしたが、それは単なる事実の整理に過ぎませんでした。今後はデータを整理・解析する前に目的を明確にし、その目的と過去の経験から仮説を立て、その仮説に応じた切り口でデータを整理していきたいと考えています。これにより、わかりやすい資料作成だけでなく、コストダウンの端緒を見つけることができるかもしれません。

原因って何が影響する？ 問題の原因を追究するためには、対象となる現象が起こるまでのプロセスを細かく分解し、各段階の要素を把握する手法が有効であることを学びました。また、複数の可能性を網羅的に洗い出し、根拠に基づいて最適な解決策を絞り込む方法も身に付けることができました。 検証はどのように進む？ 仮説検証の手法としてのA／Bテストにおいては、検証対象の効果を正確に判断するために、できる限り条件を揃えた同一環境下で比較することの重要性を再認識しました。これにより、得られる結果がより信頼性のあるものになると実感しました。 なぜ離脱が発生する？ さらに、ユーザーの利用過程をプロセスに分解し、どの段階で離脱が発生しているのかを探るファネル分析についても、具体的な事例を通じて理解を深めることができました。一方で、実際にA／Bテストの結果をもとに今後の方針を決定する際、テスト実施自体に対する関係者からの合意や納得を得る難しさを改めて感じる機会もありました。 分析のポイントは？ そこで、What、Where、Why、Howの各ステップに沿って分析を進める重要性を認識しました。特に、WhyとHowの部分にスムーズに入れるよう、まずはWhatとWhereについて関係者全員で共通認識を持つことが不可欠です。また、総合演習では「満足度が下がっている」という結果だけに飛びつかず、どこに問題があり、なぜそのような状況に至ったのかを分解し、分析・判断することの大切さを学びました。 具体策はどうすべき？ 具体的には、以下の点が重要です。まず、What、Where、Why、Howの各段階に沿って、問題を丁寧に分解すること。次に、不正解の仮説は存在しないという前提に立ち、考えられる仮説を2～3案以上、網羅的に検討する癖をつけること。そして、A／Bテストやファネル分析を通じて仮説の正否を検証し、施策の精度向上につなげることが大切だと感じました。

基本思考をどう整える? 今回の動画や演習を通して、従来は何となく基本的な見方でデータを眺めていた自分に対し、根本的な考え方の基礎を再認識することができました。表面的な比較だけでなく、意図的にデータを加工して比較することの重要性を実感しました。 数字と視覚、どっちが正しい? また、他のデータと比べる際には「数字に集約して捉える」ことや「目で見て捉える」視点が必要だと認識しました。一目で把握できる程度のデータ数であれば十分ですが、ある程度の規模がなければデータの価値は向上せず、大量のデータを扱う際には加工する手順が不可欠だと理解しました。単純に平均値を見るのではなく、値の分布やばらつきに注目することも大切です。 仮説とデータの整合は? さらに、平均値やばらつきを基に、大量のデータを加工し、ビジュアル化・グラフ化を行うことで仮説と照らし合わせ全体を俯瞰する手法の重要性を再確認しました。分析のプロセスでは、まず目的や仮説を明確にした上でデータの収集が行われ、その後、仮説の検証や分析を繰り返すことが意義のあるものだと改めて理解しました。 各種平均の使い分けは? また、データの捉え方においては、代表値としての単純平均、加重平均、幾何平均、中央値や、散らばりとしての標準偏差があり、それぞれを目的に応じて適切に使い分けることが重要であると感じました。まずは自分なりの仮説やストーリーを意識し、必要なデータを整理してから分析に取り組むことが大切です。さらに、データのビジュアル化にも注力し、目で見て整理する方法にチャレンジしていきたいと思います。 未来のデータ戦略はどう? 今後は平均値やばらつきという視点を重視しつつ、加重平均や幾何平均も意識的に活用していきたいと考えています。また、標準偏差については、効果的に使用できる場面を見極め、業務の中での活用を目指すとともに、ツールの扱いについても理解を深める必要があると感じました。