業務 ✕ 情報

に関する学び

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提言の進め方は？ 普段は、自部門における業務改善提言をまとめる際、現状分析から課題の洗い出し、解決策の検討、そしてプロトタイプ作成にあたる「改善施策案」の作成まで、一連のステップを踏んでいます。その後、実際の現場にパイロット運用してもらい、評価結果を反映させたうえで全社展開するという流れで進めています。しかし、これらは経験則に基づいて実施しているため、精度については疑問を抱くことも多く、「本当にこれで良いのか」「もっと深く検討すべき点はなかったか」「チームにしっかり伝わっているか」といった不安がつきまといます。 情報設計はどう活かす？ 今回学んだ「情報設計」では、ユーザーストーリーマップやカスタマージャーニーマップを用いて、一連の行動を可視化する手法が印象に残りました。仮説に基づいてコンテンツを洗い出し、ワイヤーフレームとして可視化することで、「誰に・何を・どのように」という視点を意識しながら情報の構成を検討する重要性を実感しました。また、モックアップ作成時にもアクセシビリティやユーザビリティを意識しつつ、現場の実情に合わせた設計が求められると感じました。 モックアップは要注意？ 私の場合、業務改善提言に基づく施策案をプロトタイプとして捉えると、どうしても現場では具体的な作業方法や運用フローが前面に出やすくなり、結果としてモックアップになってしまうことが多いです。確かに、モックアップは現場の方々にとって分かりやすく、何をすべきかを直感的に提示できます。しかし、それが本当に効果的な施策であるかどうかは、ワイヤーフレームで情報の骨組みをしっかり設計し、基盤となるユーザーストーリーを正確に捉えることが必要だと改めて感じました。こうした視点を深く分析し、可視化することで、チーム内で課題を共有し、伝えることができると感じています。 共感で見える課題？ また、プロジェクトの初期段階においては「共感」が非常に重要であると実感しました。先週、現場のエンジニアから「資料に説明が見当たらず、作業ミスが発生してしまう」との意見が出た際、彼らの状況や日々の業務背景を考えると、確かに説明不足は理解しやすい問題だと共感しました。一方で、別のメンバーが資料の他の部分で情報が補完されていると指摘するなど、一見対立する意見もあり、現場で働く人々の視点や状況に寄り添わなければ本質的な課題を把握し、改善策を導き出すことは難しいと痛感しました。 アイデアは整理できた？ 今回のプロトタイピングでは、具体的なアイデア検討と自身の業務との関連付けを行いながら、意識すべきポイントを学ぶことができました。前回学んだ「言語化する」という手法と今回の「可視化する」という手法は、どちらも抽象的ながらも常に意識すべき要素だと感じています。情報設計、コンテンツ設計、そしてUI設計という一連の流れを通じて、体系的な実践方法を整理できたことは大きな収穫です。特に、ユーザーストーリーマップやカスタマージャーニーマップを用いてユーザーストーリーを正確に捉える点については、これまで疎かにしていた部分を改め、しっかりと実践していく必要があると強く意識しました。 目的を見失って？ 一方で、どうしてもモックアップ作成に偏ってしまいがちな点、つまり自部署や自分の目的を優先してしまう傾向があることにも改めて気づかされました。あるメンバーが自作の資料に固執し、必要な対策が偏る事例を目の当たりにした経験から、業務改善その本来の目的である「ユーザーの目的」を見失わないためにも、情報設計を通じた体系的なアプローチの重要性を痛感しています。今後は、この学びをチームメンバーと共有し、偏った施策にならないように取り組んでいきたいと思います。

クリティカルシンキングとは？ クリティカルシンキングを習得することは、人生の質を高めることだと感じました。仕事でもプライベートでも、課題に対して「なぜ？本当に？他には？」と問いかけ、自分の思考の癖を破り、より広い視野、多様な視点、高い視座で考えることができるようになります。 実践を通して学ぶ方法は？ 私は頑固な性格で、他者の意見を受け入れることが難しいことが多かったのですが、クリティカルシンキング（クリシン）を習得することで、素直に良い意見を取り入れられるようになると感じました。ただ、「視座を変える」や「視野を広げる」を実践でどうやって行うか、授業だけでは落とし込めなかったため、直近の課題である「娘が早く寝ない」で実践してみました。 視座と視野をどう広げる？ 「視座を変える」は、立ち位置を変えることです。私がどう思うかではなく、娘がどう思っているか、専門家はどう捉えるかで再検討しました。「視野を広げる」は、検討しているエリアを広げることです。寝る時間の解決策を模索するだけでなく、寝る前後の時間（朝・日中・夕方）についても考えました。その結果、娘が「夜しか遊べる時間がない」と感じている可能性に気づきました。実際に夜寝ない理由を聞くと「遊びが足りない！」ということもあり、疲れていても遊び続けてしまうとのことでした。これまでは「寝るのが怖い・不安なのでは」としか考えられなかったのですが、「朝に遊びの時間を設ける」という案にたどり着くことができました。 「寝たくない」場合の対策は？ また、要因を深掘りする中で、「早く寝ないのは本当にダメなことなのか、生活習慣で防げるものなのか」という考えに至り、調べたところ、遺伝的要因も大きいとの結果が出ていました。「寝たいのに眠れない」場合はサポートして改善しつつ、「寝たくない」という場合は許容する必要もあると考えました。 仕事へのアプローチにどう活かす？ 今回、身近な課題で考察を行いましたが、仕事面で直面している「販売数が伸びない」という課題についても同様のアプローチで検討しようと思います。 視点を変えた販売対策は？ まずは、販売数が伸び悩んでいる根本要因と対策を考えます。「視点を変える」では、お客様・販売員・関係部署の視点から見ます。「視座を変える」では、上司・業界の先駆者・類似サービスの担当者から考えます。「視野を広げる」では、販売数を伸ばす理由を再考し、他の有効な手段（解約抑止・料金プラン変更・ビジネスモデルの見直しなど）を検討します。 実務での成果はどう測る？ 次に、実務者間でのミーティング進行や関係者への説明と相談を行います。課題を設定し、根本要因を見つけるために問いかけを行い、関係者の理解レベルに応じた情報を提供します。また、マネジメントにおいては、注力すべきポイントの検討や稼働分担、各人の意欲アップに努めます。自分自身の業務の効率化とメンタル維持も重要であり、優先順位を決めたり、不満を整理・解消したりします。 プライベートでの育成法とは？ 最後に、リスク管理についても考えます。対策をまとめる際に、予想通りにいかない場合を想定し、先を見越した検討を行います。 現在は育休中のため、業務に関する実践は難しいですが、プライベートでの課題に取り組んでいます。具体的には、週に1回課題を設定し、3つの視を広げるための有効な問いかけをためています。また、家族会議で新たな視点を得たり、意見をすり合わせたりしています。このように、クリティカルシンキングを活用してプライベートや将来的なスキルアップに努めています。

仮説の意味は？ 今週の学習では、「仮説」とは、不確かな状況下で行動するために立てる仮の答えであるという理解を改めました。特に、「結論の仮説」と「問題解決の仮説」という2つの分類が印象に残りました。 検証のプロセスは？ 結論の仮説は、戦略や提案を行う際に、まず仮の答えを設定することで議論の出発点を作り、その後の検証と修正を通じて精度を高めるアプローチです。一方、問題解決の仮説では「What→Where→Why→How」といった段階的な掘り下げにより、原因と対策を導き出すプロセスが紹介され、思考の整理に非常に効果的だと感じました。 現場で有効か？ これらのフレームワークは、限られた情報の中で迅速な意思決定が求められるビジネス現場において、強力なツールとなると実感しています。私は、AIやデータ分析関連のソリューションを扱う営業を担当しており、顧客の課題特定や提案内容の作成において、不確実な情報を扱う機会が多い中、学んだ「仮説思考」が非常に有効だと感じました。 仮説検証のコツは？ 例えば、初回訪問時に顧客がまだ課題を明確に言語化していない場合でも、「業務プロセスの非効率があるのではないか」「蓄積されたデータがうまく活用されていないのではないか」といった仮説を立てることで、仮説検証型のヒアリングが可能となります。これにより、単なる情報収集に留まらず、仮説に基づいた深掘り型の対話で本質的な課題に近づけると感じました。 提案の説得力は？ また、提案の段階においては、「ある部署では意思決定が属人的で、データドリブンな仕組みの導入により業務効率を向上できるのでは」という結論の仮説を基に提案を設計することで、ストーリー性のある説得力の高い提案が可能になります。商談時間が限られている中で、このような仮説をもとにしたアプローチは非常に重要と感じました。 失注の理由は？ さらに、失注や案件停滞の原因を検証する際にも、「なぜ受注に至らなかったのか」という問題解決の仮説を設定することで、次回以降の提案の質を高めるフィードバックループを構築できると感じました。 商談前の工夫は？ 具体的な取り組みとしては、まず初回商談前に「業界特性・顧客規模・職種」などの観点から、課題仮説とニーズ仮説を2～3パターン想定し、ヒアリング項目に落とし込むテンプレートを自作しています。たとえば、製造業では「設備点検や不良検知にAI活用のニーズがあるのでは」といった仮説を用意し、仮説検証型の商談を組み立てることで、短期間で核心的な課題に迫るという方法です。 案件停滞の原因は？ また、受注が見込まれていたものの急に停滞した案件については、どのステークホルダーが懸念しているのか、どの提案要素に説得力が不足していたのかといったWhy型の仮説を設定し、上司やチームとの定例レビューで検証しています。これにより、再提案やフォローアクションの精度を高め、案件化率の向上を目指しています。 アウトプット文化は？ さらに、営業週報や朝会において、「この案件は〇〇という仮説でアプローチします」といった発言を推奨し、仮説をしっかり言語化してアウトプットする文化を醸成しています。こうした取り組みは、個々の思考の質の向上やナレッジの蓄積につながると実感しています。

学びの全体像は？ 今回の学びでは、リーダーシップとマネジメントの違い、パス・ゴール理論、そして状況に応じた行動タイプの選択という3つの観点から整理し、実務にどのように活用できるかを考える機会となりました。 変革と安定の違いは？ まず、リーダーシップは組織を新たな方向へ導く力として、変化や成長を促す役割を果たす一方、マネジメントは既存の仕組みを効率的かつ安定的に運営するための機能であるという違いを再確認しました。現代の複雑で変化の激しい環境では、両者のバランスが重要であり、目的や状況に応じて適切に使い分けることが求められると感じました。 部下支援の指針は？ 次に、パス・ゴール理論については、リーダーが部下やチームの目標達成に向け、どのように支援し方向性を示すかを体系的に捉えた点が印象的でした。部下個々の能力や性格と、組織の環境要因とタスクの性質を踏まえて、最適なリーダーの行動を選択するという考え方は、現場での実践に直結する実用的な理論だと感じました。 行動スタイルは何？ さらに、リーダーの行動スタイルについては「指示型」「支援型」「参加型」「達成志向型」の4つに大別されることを学びました。どのスタイルも一律に優劣があるわけではなく、チームの状態や課題の特性に合わせ柔軟に使い分ける必要があるため、自身のタイプを把握しながら、状況に応じて他のスタイルの活用も意識していくことが大切だと実感しました。 連携を高めるには？ この学びは、日々の業務におけるコミュニケーションや、業務改善プロジェクトの推進といった場面で具体的に活用できると考えています。例えば、普段からサポート業務に携わるメンバーとの間では、一律の対応ではなく、各自の性格や経験、状況に合わせたコミュニケーションを実践することで、より円滑な連携を目指していくつもりです。判断に迷いやすいメンバーには「指示型」のアプローチを取り、一方で自主性の高いメンバーには「参加型」や「達成志向型」のスタイルを意識するなど、状況に応じた柔軟な対応を心がけます。 効果的な支援とは？ また、業務改善プロジェクトにおいては、各メンバーの特性とプロジェクトの性質に合わせた適切な支援や動機づけが求められます。ここでは、パス・ゴール理論に基づき、状況に応じた行動スタイル（支援型や達成志向型など）を用いることで、チーム全体のパフォーマンス向上を図っていく方針です。 具体行動のポイントは？ さらに、具体的な行動計画としては、まず日々の業務の中で丁寧なコミュニケーションを意識し、定例ミーティング以外にも1on1や短時間の対話の機会を増やすことを挙げています。これにより、各メンバーの業務状況や心理状態を把握し、より適切なリーダーシップを実現できると考えています。また、情報や指示の伝達についても、相手の性格や状況に合わせた方法を工夫し、伝達ミスや誤解を減らしながら、納得感と行動意欲を引き出すことを目標としています。 理論をどう生かす？ このように、学んだ理論や考え方を単なる知識に留めるのではなく、具体的な業務や対人関係の中で実践し、チーム全体のパフォーマンス向上に繋げていく意識を改めて持つことができました。

問題解決の基礎ステップとは？ 問題解決のプロセスとして「What」「Where」「Why」「How」のステップがあることを学びました。 最初のステップである「What：問題の特定」では、定量情報を用いて"あるべき姿"と"現状"を比較し、"ギャップ"を明らかにすることが肝要です。このステップを思いつきや決め打ち、闇雲に行うと、以降の工程が無駄になるリスクがあります。 ロジックツリーの活用法は？ 次のステップである「Where：問題箇所の絞り込み」では、「What」のステップで特定した問題を起点として、ロジックツリーというフレームワークを用いてMECEに要素を分解します。全体を俯瞰し、問題に対する影響度から見るべき範囲と見なくてもよい範囲を絞り込み、分析の優先順位を決めることが重要です。ここでも思いつきや決め打ち、闇雲に取り組まないことが大切です。 経営資源は有限であるため、短期的な観点ではそれらを前提や制約条件として考慮し、「What」や「Where」のステップを効率的に進めることができます。ただし、経営資源は変化するものであり、中長期の視点で見る際には前提や制約条件として考慮すると網羅性に欠け、全体像を把握できなくなるリスクがあります。 また、「What」「Where」のいずれのステップにおいても、複数の切り口を持ち、複数の仮説を立ててデータにあたることが重要です。切り口の感度や仮説の筋の良さが問題解決の精度に影響を及ぼしますが、これは「どれだけ現場のことを理解しているか」と「どれだけ高い視座と広い視野を持てるか」に依存すると感じました。 問題解決に活かすために これまでの自分の問題解決のアプローチは短期的かつ思いつきや決め打ちが多く、時間的制約という思い込みの中で深く考えることができていなかったと気付きました。これでは、切り口の感度や仮説の筋の良さが磨かれるはずもありません。 次期中期事業計画の策定時に今回の学びを活かします。現中計の振り返りをふまえて次期中計を策定する際、より良い未来に向けて「なぜその目標を設定するのか」「なぜそれを独自性(強み)と考えたのか」「なぜそれをやる or やらないと考えたのか」「現経営資源を考慮した際、なぜその方針が妥当なのか」を分析結果を用いて説得力を持たせたいと考えます。「目指すべき目標を明確にする」「独自性(強み)を認識する」「やることとやらないことを区別する」「目標への道のりの妥当性を示す」、そして戦略の構造化を図る。 関係者との協力をどのように？ 周囲の協力を得つつ、関係者と一緒に「高い視座と広い視野」を持ち、三現主義の考え方に基づいて、目的に適したフレームワークを使いながら、一つ一つしっかりと考え進めていきたいと思います。そのために、今まで以上に上位層や組織の枠を超えたコミュニケーションを増やし、今回学んだロジックツリーを戦略の構造化で使うべく、日々の業務で活用し自分のものとしていきたいと思います。 上位層との1on1を通して「高い視座と広い視野」を獲得し、メンバーとの1on1では問題解決のプロセスを意識し、ロジックツリーの利用を促進し「全員が使えるフレームワーク」として根付かせていきます。

調査ログの見直しは？ 今週、育児期間中の30～40代を対象に実施した過去のインタビュー調査ログを見直す作業を行いました。コーディングを意識しながら作業する中で、改めて一次データの重要性を実感しました。 抽出視点の違いは？ ログから課題やニーズにつながる事象や行動を抽出する作業は、人の目に依存するため、抽出の視点が人によって異なりやすいと感じました。動画内でも経験が強調されていましたが、バイアスが働くと必要な情報に気付かなくなる可能性があるため、情報を絞りすぎると大切な観点を見落としてしまいそうだと危惧しました。 共感の重要性は？ デザイン思考の最初のステップである「共感」では、ユーザーの見えない課題やニーズを発見するために、観察、体験、インタビューを繰り返すことが重要です。インタビューでは、観察で気になった行動の背景を心理面から深掘りし、共感を得られるように課題やニーズを言語化します。こうして得た情報をテキスト化し、コーディング分析を行うことで、単なる観察だけでは浮かび上がらない本質的な課題や行動を明らかにすることができます。 行動の理由を探る？ 実際、観察や体験で注目した行動をインタビューで詳しく聞くことで、ユーザーが無意識に行っている当たり前の行動の理由を解明するプロセスの重要性を実感しました。課題を抽出する際は、互いの思い込みや認識の差が生じやすいため、情報共有を通じて共通認識を合わせることが求められます。しかし、立場や利害関係が異なる中で何を重視すべきかを調整するのは容易ではなく、うまく進む場合とそうでない場合があると感じました。 定性調査の有用性は？ WEEK-3で学んだ定性調査は、新しい領域や馴染みのない状況で仮説を構築する際に有効な手法だと感じています。定量データだけでは掴めないユーザーの姿勢や心理を探るのに、インタビュー、フィールドリサーチ、ログ（日記）などの手法が効果的です。実際、観察を通じてユーザーが意識していない行動や癖から気付かないニーズや課題にアプローチできることもあります。 仮説構築の進め方は？ 定性調査では、まずインタビューやフィールド調査で得た情報を整理し、要点となる事象や課題を抽出します。その後、抽出した要素をカテゴリー分けして情報を圧縮し、最小限の要素にまとめた上で、フレームワークやプロセスの形に図式化・構造化することで仮説モデルを作成します。 ヒアリングの工夫ポイントは？ また、インタビューの際にヒアリング項目を整理したシートを事前に作成し、記入してもらってから話を聞く方法も有効だと感じました。ただし、記入式では重要な点が十分に言語化されない場合があるため、まずは日常の業務や業務フローなど現状を把握することから始める工夫が必要です。ヒアリングが雑談になり、課題に焦点が定まらなくなる場合は、ジョブ理論を参考にするのも一案です。実際、グループワークでフォームの改善に取り組んだ参加者の話では、ユーザーが入力の手間を感じないようにするため、従来の枠にとらわれない解決策が模索され、その柔軟な発想が印象的でした。

デザイン思考を感じた？ 今回の体験を通して、デザイン思考のプロセスとユーザー中心の視点の重要性を強く実感しました。まず、プロトタイプとしてアイデアを具体化することで、取り組む課題が明確になり、改善点が浮かび上がることを体感しました。紙や身近な材料を用いて検証するだけでも十分な効果が得られると感じました。 ユーザーの本音は？ また、ユーザー視点の大切さも改めて認識しました。フィードバックを受ける中で、自分自身の考えとユーザーニーズとのずれに気付かされ、ユーザーの意見を積極的に取り入れることが、製品の改善には欠かせないと理解しました。さらに、さまざまな意見から得られる新たなアイデアや改善点の価値、そして建設的な批判を受け入れることで、製品の質が向上することも学びました。 チームは連携できた？ チームワークの面では、それぞれの得意分野を活かし協力することの重要性が浮き彫りになりました。活発な意見交換を通じて、チーム全体の創造性が高まることを実感するとともに、プレゼンテーションのスキルによって、準備した資料や発表がアイデアの効果的な伝達に大きく寄与することも理解できました。 営業で共感は？ 日々の営業活動においても、これらの学びは大いに活用できると感じています。デザイン思考の「共感」を通じて顧客の真のニーズを深く把握することは、単なる製品提案ではなく、顧客の課題解決に直結するソリューションの提案につながります。例えば、プロトタイプを用い具体的な提案内容を示すことで、顧客から早期にフィードバックを得やすくなり、その結果、提案内容の改善が迅速に行えるという点は、大いに意義深いと実感しています。 対話で信頼築けた？ さらに、顧客との対話を重ねることで、双方の理解が深まり信頼関係が構築されることが、円滑なコミュニケーションに寄与していると感じました。今後は、以下の行動を継続することで、顧客満足度を高め、より良いソリューションを提供できる技術営業を目指していきたいと考えています。 顧客理解は深まる？ まず、顧客理解の深化のため、積極的なヒアリングを行い、事前に業界や企業の情報を調べるなど、共通の言語で会話できるよう準備します。また、可能であれば現場を訪問し、実際の業務フローや潜在的な課題を観察し、顧客の声を定期的に収集することも心がけます。 提案は検証できた？ 次に、提案の具体化と検証については、デモや試作品、提案資料を活用することで、顧客の課題解決につながるシナリオを提示します。さらに、提案段階から早期にフィードバックを収集し、その内容をもとに提案内容を柔軟に修正していくとともに、顧客との共創を通じて最適なソリューションを追求していきます。 説明で分かりやすい？ 最後に、コミュニケーションの質向上を目指し、顧客の話に傾聴と共感で応え、専門用語を避けた分かりやすい言葉や視覚資料を用いた説明を行うとともに、定期的な情報提供やフォローアップにより、継続的な関係構築に努めます。

デザイン思考の学びとは？ 今回の授業を通じて、デザイン思考のステップを学ぶことができ、ワークを通じてその理解を実践的に深めることができました。特に印象的だったのは、「自分の気分を色で表現する」というアプローチです。この手法は非常に斬新であり、言葉では伝えづらい感情や思考を視覚的に捉えられる点が非常に興味深かったです。 CXやEX向上への活用法とは？ デザイン思考の考え方は、普段の業務で扱う顧客体験（CX）や従業員体験（EX）の向上に直接活用できると感じました。例えば、ホテル業界のクライアントが抱える「オンライン上の旅行代理店の評価向上」や「レビュー分析の効率化」といった課題には、ただアンケート結果を分析するだけでなく、実際の宿泊客がどのような体験をしているのかをきちんと理解する必要があります。デザイン思考を応用し、宿泊客のペルソナを作成し、彼らの視点から課題を捉えることが重要です。これには、既存のフィードバックに加え、インタビューや観察を通じた定性的な情報を収集し、体験の課題を明確に定義して創造的なソリューションを検討するアプローチが有効です。これにより、より本質的な改善策を提案できる可能性があると考えています。 ペルソナ作成の重要性とは？ デザイン思考のフレームに沿ったソリューション提案を試みたいと思います。まず、顧客のペルソナを作成する段階では、クライアントの現状を整理し、ターゲットとなる顧客層である宿泊客や従業員の特徴を明確にします。そして、過去のアンケートデータやレビューを分析し、代表的なペルソナを作成します。このペルソナをクライアントと共有し、実態とのズレがないか確認します。 定性的情報の収集方法は？ 次に、定性的な情報を収集する段階では、クライアントに宿泊客や従業員へのインタビューを提案し、必要ならホテル現場を見学して宿泊客の行動やスタッフの対応を観察します。また、オンラインの口コミやレビューを詳しく調べ、テキスト分析を使ってパターンを把握します。 課題の定義と可視化の仕方は？ 顧客体験の課題を明確に定義する段階では、収集した定量データと定性データをもとに、顧客の不満や期待値とのギャップを整理します。課題を「宿泊前」「滞在中」「宿泊後」に分けて可視化し、クライアントと共有します。そして、影響度と実現可能性を基に、クライアントが優先して取り組むべき課題を整理します。 創造的な改善策の検討方法は？ 最後に、創造的なソリューションを検討する段階では、他業界の成功事例やデザイン思考のフレームワークを活用し、新しい施策を考案します。クライアントとワークショップを実施し、改善策を一緒にブレインストーミングし、小規模なテスト運用を提案して、データをもとに改善を重ねるアプローチを取ります。 これらのプロセスを通じて、デザイン思考の視点を活かしてクライアントにとってより価値のあるソリューションを提供できるようになりたいと考えています。

クリティカルシンキングとは何か？ クリティカルシンキングとは、仕事の流れ（他者との議論、企画立案、資料作成、プレゼン、他者への説明・依頼）において最も重要な要素です。物事を前に進めるために、その時点で解くべき問い（イシュー）を立て、それを適切な方法で、適切なレベルまで考えることが鍵です。これにより、新たな発想や機会・脅威の発見、他者との生産的な議論と意思決定が可能になります。 クリティカルシンキングの3つの重点ポイント クリティカルシンキングの重点ポイントは次の3点です。 1. **三つの視** - 視点、視野、視座 2. **思考の構造化** - 分解：時間軸、5W1H、3Cなどの代表的なフレームワークを使用し、縦・横・深さを可能な限り分解する。 - 結論、その結論を支える根拠、それを支えるファクト（ピラミッドストラクチャーを活用した視覚化とチェック） 3. **相手を動かす資料作り** - 資料の目的と手段の整理：誰を、どう動かすためか？ - 相手の視点や認識と思考のクセを理解し、資料の「お作法」を守る（情報配置や視点の動きなど） 未経験業界の課題抽出には？ 未経験の業界の仕事に向けて、最終ゴールとKPIの情報を基に、KPI達成に向けた課題と対策（仮説）をクリティカルシンキングを用いて抽出・立案します。ポイントは、KPIを5W1Hや3Cで分解し、その後時間軸や三つの視の観点でさらに細かく分解できないか検討すること、そして「誰でも手を動かすだけでできる」レベルのDOまで具体化することです。また、それぞれの分解ステップでMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）になっているか確認し、ピラミッドストラクチャーで構成を視覚化し、「SO WHAT」「SO WHY」でロジックを確認します。 資料作成でのクリティカルシンキング活用法 日常業務における資料作成の場面では、以下の2点を資料の冒頭に記載し、クリティカルシンキングの定着を図ります。 1. **ピラミッドストラクチャー** - 資料のストーリーを「結論－理由－理由を支えるファクト」の繋がりとして視覚化し、「SO WHAT」「SO WHY」でロジックを確認する。 2. **プレゼン対象とその対象に求める行動** - 資料の内容をもとに、プレゼン対象が求める行動を取るかどうか、その理由まで視覚化する。 資料品質向上の具体策は？ 資料品質の向上にも徹底的に拘ります。タイトル・リード・ボディの関係性の統一、各ページの情報の位置と意味合いの統一、図形・グラフの正しい活用法などが重要です。また、タイトルとリードのみで伝え切る工夫（言葉の断捨離、研ぎ澄まし）も大切です。 生産性向上のための議論ルールとは？ 議論の生産性を高めるためには、問いの視覚化、結論－根拠－ファクトの順に話すルールの設定、互いのフィードバックが求められます。

データ分析における比較の大切さとは？ 今週の学習を通じて、データ分析における「比較」の重要性を再認識しました。「分析は比較なり」という表現が示すように、何か基準となるものと比較することによって初めて、変化や差異を見つけることができます。そして、その変化がなぜ起きたのか、差異が生じた原因は何なのかを検証することが、データ分析の核心と言えるでしょう。しかし、漠然とデータを比較するだけでは有意義な分析は不可能です。「何のために分析するのか？」という目的を明確にすることが、データ分析の出発点となります。 明確な目的が仮説を生む？ 目的が明確になれば、自然と仮説も立てやすくなります。例えば、「収入を向上させたい」という目的なら、「初診患者の獲得が収入増に寄与するのではないか」といった仮説が考えられます。このように、目的を定め、仮説を立てた上で、それを検証するためにデータを比較・分析していくプロセスが、効果的な意思決定に結びつくことを学びました。 日常業務へのデータ活用は可能か？ また、今週身につけた知識は日常業務にも直結すると感じています。特に、来院患者の属性や疾病傾向、売上などのデータは、毎月作成する月次報告に役立ちそうです。これらのデータを活用することで、科別に詳細な分析が可能になり、変化を明確に把握できます。例えば、ある科で患者数が先月より大幅に増えた場合、その原因を詳しく調査することで、効果的な集患対策を講じることができます。また、売上が伸び悩む科については、患者の属性や傾向を検討することで改善策を見つける手がかりになります。さらに、過去のデータからトレンドを分析することも重要で、一定のパターンを把握することで、未来の需要を予測し、適切な経営戦略を策定できます。 行動計画はどのように進める？ 今後の行動計画として、まず明確な目的と課題を確認・設定することから始めます。これはデータ分析の方向性を決める大切な部分で、ここが曖昧だと分析が迷走してしまいがちなので、慎重に検討したいと思います。次に、目的達成に必要な要素（データ）を見極め、その収集と加工に努めます。必要なデータをどこから収集し、どのように加工すれば効果的に分析できるのかを考え、具体的な計画を立てて実行します。 結果をどう効果的に共有する？ データがまとまった段階で、自分なりの課題解決に向けた仮説を立てます。この仮説は、データ分析の結果を解釈し、具体的な行動につなげるための指針となります。これらの行動計画を実行する際には、常に「何のために分析するのか」という目的を意識し続けることが大切です。データ分析はあくまで手段であり、目的は課題解決や意思決定の支援であることを忘れないようにしたいと思います。 また、データ分析が自己満足で終わらないよう、他者に理解され活用される形で結果を提供することも重要です。そのためには、視覚的情報を用いて分かりやすい資料を作成する努力を続けていきます。

数値とグラフの違いは？ 今週は、データ比較のアプローチとして、数値に集約する方法とグラフ化して視覚的に捉える方法の両面から学びました。数値に集約する際は、代表値として単純平均を用いることが多いですが、外れ値が混ざると平均値が影響を受けやすいため、その場合は標準偏差を活用してデータのバラつきを確認します。ヒストグラムを用いることで、グラフから傾向を読み取り、背景を推察する仮説思考の大切さも実感しました。 データばらつきの見方は？ 標準偏差は分散の平方根であり、自然現象のバラつきが正規分布（釣鐘型）に従う場合、2SDルールで求めることができます。ただし、ピークが複数あるヒストグラムでは正規分布とならない点には注意が必要です。 成長率の計算は？ また、成長率などの変化を計算する場合は、各年度の成長率を掛け合わせた数値のn乗根で算出される幾何平均を用います。複数のデータの平均を求める際、外れ値の影響がある場合は単純平均ではなく中央値を用いる方法も取り入れています。 散布図の意義は？ 要素が2つの場合、散布図を用いて数値の関係性を視覚化し、相関係数によりその関係を数値化します。相関関係を直線で表現するために単回帰分析を適用し、相関係数はR、決定係数はR²として示されます。決定係数は、散らばりの何％が横軸の要因で説明できるかを示しますが、相関が必ずしも因果関係を意味しないことを改めて認識しました。 フェルミ推定を使う？ さらに、データ収集の前に成果をもたらす要因を構造化するため、フェルミ推定を活用して方程式を作るモデル化にも取り組みました。フェルミ推定は、売上を上げる施策の検討にも用いられ、多角的に捉えてアクションに結びつける手法として有用だと感じました。たとえば、薬局の売上伸長を検討する際に売上を分解し、複数の施策を検討することで、利益の方程式と組み合わせてより分かりやすい説明が可能になると感じています。 相関と因果の違いは？ また、気温とビールの相関性の事例を通して、これまで取り入れてこなかった相関性の視点を業務に役立てたいと考えました。具体的には、患者の平均待ち時間と減少率、在庫品目数と医薬品廃棄率、管理者への研修時間と理解度テストの結果など、さまざまな原因と結果の関係を散布図にして検証することで、業務改善につなげる手法を学びました。なお、常に相関と因果は一致しない点を念頭に置いて取り扱う必要があります。 適切なグラフ選びは？ 最後に、これまでなんとなく選んでいた棒グラフや折れ線グラフに代えて、根拠を持って適切なグラフや散布図を選択する重要性を再認識しました。売上アップのための各施策を列挙し、売上と施策の関係を散布図で表すとともに、グラフの縦軸のメモリを工夫して読みやすさを追求します。その上で、相関係数や決定係数を算出し、どの施策が最も効果的だったかを分析し、上司や部下、部内と情報を共有していきたいと考えています。

データ分解のポイントは？ ■データや数字を分解するとは、まず一手間かけて実際に手を動かし、異なる要素を取り入れながら分解・分類することです。案ずるより生むがやすしという言葉どおり、実際に試してみることで気づきが得られます。また、MECEの考え方を取り入れて漏れや重複を防ぎ、粒度を統一することも重要です。さらに、統計的手法そのものは使わなくとも、正の相関・負の相関や偏りといった結果が分解の過程で明らかになると考えられます。 視覚化の工夫は何？ ■データの可視化では、仕事に視覚的な刺激を与える工夫が求められます。最適なグラフや色使いを意識すれば、直感的に内容が把握しやすくなります。グラフ作成においては、意図を誘導するのではなく、客観的な視点と根拠に基づいて、見やすさを重視した作り方が大切です。 各指標の活用法は？ 自社の業務では、生産性や品質、お客様の満足度アンケートなど、数字で示せる指標が多数存在します。日常的に取得されるデータは社内ルールに従い取り出し・分析されていますが、KPIに基づかないデータはまだ十分に活用されていません。たとえば、音声データは今後、AIによる分類が進み、感情や品質の判断などに役立つ可能性があると感じています。 視覚情報活用の秘訣は？ ■視覚情報を活かすため、直感的に判断しやすい図形のバリエーションを増やそうと考えました。普段はワンパターンになりがちだったため、見直す必要があると反省しています。同様に、先に述べた通り、グラフは客観的でわかりやすいものを作ることが重要です。 異なる視点の効果は？ ■実際に手を動かす段階では、定型的な並べ方だけでなく、あえて異なる視点からグラフを作成してみることが大切です。失敗や試行錯誤の過程が次の発見につながるとともに、同じ行動様式によるバイアスやパターン化を排除する助けになります。たとえ時間効率を重視しすぎず、KPI項目に重点を置いた原因分析や仮説の構築に取り組む一方で、KPI以外のデータからも意外な傾向が見えてくるかもしれません。 比較で見える新発見は？ また、数値やグラフの比較や傾向を通じて、何も見えてこなかった場合でも、その経験を次への一歩として前向きに受け止めることが大切です。多くのお手本を参考にしながら、状況に応じて複数のグラフバリエーションを試作し、今まで活用できなかった手法を検証する機会を持つことが求められます。 数字伝達の秘訣は？ 最後に、数字による主張を客観的に伝えるためには、自分が立てた仮説や意見を偏らず筋道立てて説明する工夫が不可欠です。どれだけ簡潔な説明ができるかを追求しつつ、数字やグラフからどのように伝えるか、どんな言葉を用いるかを直感と経験で磨いていくことが、最終的な課題解決につながると考えます。振り返りや反復練習を通じて、基本を定着させ、一過性では終わらない実践を続けていきたいと思います。