(3ページ目)

異なる

に関する学び

---

リーダーシップの変化は？ リーダーシップのスタイルは、かつては命令者がすべてを管理する方式が主流でした。しかし、今日の変化の激しい環境においては、すべてを一人で管理することは難しく、現場に一部の権限を委譲するエンパワメントが求められるようになりました。権限を委譲する側は、育成の観点を忘れず、目標の明示と必要な支援を行うことが大切です。一方で、高度な政治力が必要な業務や不確実性が高く、失敗が許されない仕事には、この手法は適さない場合もあると感じます。 目標設定の疑問は？ リーダーシップにおいては、「わかる」と「できる」が異なることを認識しなければなりません。目標を設定する際、成功の基準が定まっていなかったり、その意義に納得できていなかったりすると、適切な成果を上げることが難しくなります。業務を委譲する際は、自身に余裕があることと、相手の能力や状況を十分に理解していることが前提です。さらに、目標設定の際は、意識、具体性、定量性、挑戦の観点から整理し、６W1Hを踏まえた細部まで明確な依頼をすることが必要です。本人が目標設定に参加することで、モチベーションも高めることができるでしょう。 伝わる声かけは？ また、依頼する際には相手が本当に取り組みたいと思えるような声掛けが求められます。相手ができないのか、わからないのか、またはやりたくないのかを見極め、適切なサポートや対話を通じて、認識のずれをなくす努力が重要です。業務の説明だけでなく、相手が内容を正しく理解しているか確認するプロセスを設けることで、自主性を尊重しつつ、進捗状況を把握できる体制を作ることが期待されます。 委譲の落とし穴は？ 社内ではエンパワメントによる目標設定が義務化されているものの、業務全般に無理に権限を委譲しようとするケースも見受けられます。現場に任せる範囲と、重要な決定については上長が連絡・相談するという報告ラインを整備する必要があります。日々の業務判断において、現場リーダーに委譲することで一部問題が発生した事例もあり、全体の管理が過度になるとマイクロマネジメントにつながる危険性があると感じています。管理職は、日常の後処理に膨大な時間を費やすのではなく、先導すべき課題に注力できる仕組みづくりが求められています。 連携の壁は何？ さらに、社内横断プロジェクトや複数の関係者が集まる組織では、明確なゴール設定や教育的なサポートが難しくなるため、業務の割り振りが一層複雑になります。これまで、多くの場合、一人の幹事に大きな負担がかかってしまうか、または分担しても後に大幅な修正が入るという状況がありました。限られた時間と労力の中で、各々の経験や知見を活かし、より完成度の高い業務を実現するためには、どのような働きかけが適切か、さまざまな意見を交換していく必要があると考えています。

データ分析の基本は比較すること？ データ分析を行う際、常に重要とされるのは、次の三点の意識です。 まず、分析の基本は比較です。データの意味を正しく理解するためには、異なる要素を比較することが不可欠です。単独の数値だけでは判断が難しく、過去のデータや他の指標と比較して初めて有益な示唆を得られます。 分析の目的をどう明確にする？ 次に、分析の目的を明確にすることです。なぜデータを分析するのか、その目的を常に意識することが重要です。目的が不明確だと、必要なデータを見落としたり、無駄な分析を行ったりする恐れがあります。 仮説の整理で見失わないために？ 最後に、分析の前に目的と仮説を整理することです。データを集める前に、「何を明らかにしたいのか」「どのような仮説を検証するのか」を整理しておく必要があります。これが曖昧だと、分析の方向性を見失い、効果的な意思決定につながらない可能性があります。 これらのポイントを意識することで、より実践的で価値のあるデータ分析が可能となります。 依頼主の目的をどうヒアリングする？ 現在の業務では、データ分析の依頼を受けることが多いですが、依頼主の目的や仮説を確認しないままデータ加工に進むことがあります。さらに、依頼主自身が目的や仮説を明確にできていないケースも少なくありません。その結果、分析が本来の目的に合致せず、期待した価値を生まないデータとなってしまうことがあります。 これらの課題を解決するため、データ分析に着手する前に、依頼の背景や目的、仮説を丁寧にヒアリングし、必要に応じて適切な方向性を示すことを目指します。単なるデータ処理のスキルだけでなく、適切な問いを立て、論理的に考える力が必要です。本講座を通じて、そうしたスキルや思考法を習得し、より価値のあるデータ分析を目指していきます。 継続的な改善が価値を生む？ 依頼主の目的や仮説を十分に確認しないまま進むことを防ぐため、以下の行動を実践しています。まず、依頼時のヒアリングを徹底します。「何のための分析か」「どのような意思決定につなげたいのか」を明確にする質問を行います。目的や仮説が曖昧な場合は、具体的な事例を挙げながら整理をサポートします。 次に、仮説の検証を意識したデータ設計を行い、目的・仮説に沿ったデータの選定・加工・分析の方針を明確にします。必要に応じて事前に簡単なデータの傾向を確認し、分析の方向性が適切かを判断します。 最後に、分析結果に適切なメッセージを添えます。「このデータから何が言えるのか」「どのような意思決定に役立つのか」を言語化し、依頼主が結果を適切に解釈できるよう、シンプルで分かりやすい可視化や説明を心がけます。 これらを継続的に実践し、依頼主にとって本当に価値のあるデータ分析を行えるよう努めています。

仮説はどう捉える？ 仮説は論点に対する仮の答えであり、そこから検証や分析を進める出発点といえます。仮説には「結論の仮説」と「問題解決の仮説」という2種類があり、前者は最終的な結論の方向性を先に立て、そこから逆算して必要な情報を集めて検証を進めるものです。一方、後者は起きている問題に対して「なぜそうなっているのか」「どうすれば改善できるか」を探るプロセスであり、What、Where、Why、Howといった問題解決の手法を意識して仮説を立てます。 仮説はどう整理？ これまでは仮説を一括りで捉えていましたが、今後はどちらのタイプの仮説に取り組んでいるのかを明確に意識して使い分けたいと感じています。また、複数の仮説を立てることで決め打ちを避け、柔軟な視点を保つことができます。加えて、仮説同士の網羅性を意識し、カテゴリやプロセスといった異なる切り口からの検討は、より構造的なアプローチにつながります。こうした取り組みが、課題設定力の向上にも寄与すると考えています。 どんな経験が役立つ？ これまでの業務経験では、「結論の仮説」と「問題解決の仮説」の両方に取り組む機会がありました。特に施策の立案など、結論を先に想定する場面ではフレームや構造を活用し、全体像を俯瞰したうえで結論から逆算して仮説を立てることが効果的だと感じています。一方、日々の業務でデータを確認し、問題を発見・提示する機会が増える中、What／Where／Why／Howのプロセスを意識した仮説立案が、原因特定から改善策の検討までの一連の流れを円滑に進める助けとなっています。 仮説の質はどう上がる？ また、仮説の質を高めるためには、網羅性を意識しながらさまざまな切り口で検討する姿勢が重要です。この取り組みを通じて、本質的な課題設定ができ、より実効性のある打ち手へとつなげることができると実感しています。 学習の効果は何？ 今回の学習を通して、「結論の仮説」と「問題解決の仮説」という2種類の仮説が存在することを再認識しました。振り返ると、私は「こうすればうまくいく」という結論の仮説に対してやや苦手意識を持っていたと気づきました。 今後の改善はどう？ そこで今後は、まずフレームワークを活用して構造的に考えることに努めます。要素分解を通じて仮説を立てやすくし、思考に型を取り入れることで苦手な結論型の仮説も導き出しやすくする狙いです。また、間違ってもよいという前提で自分なりの仮説を積極的に立てることで、完璧を求めず「とりあえずの仮置き」を実践し、言い切る練習を重ねつつ検証を前提とした思考に慣れていきます。さらに、学んだ知識をそのまま受け入れるのではなく、自身の業務や経験に照らして問い直し、アウトプットや振り返りを通じて知識を深め、実際に使える形に育てる努力を続ける所存です。

リーダーとしての役割とは？ リーダーとして、相手のモチベーションや効果的なインセンティブを理解することは重要です。モチベーションは個々に異なり、状況に応じて変化します。そのため、以下のフレームワークを使って多角的に洞察することが有用です。 まず、「マズローの欲求5段階説」では、生理的欲求、安全・安定性欲求、社会的欲求、承認・尊敬欲求、自己実現欲求の5つの欲求レベルを理解することができます。また、「X理論・Y理論」では、明確なノルマと未達成時の罰を与えるX理論と、高い目標と達成時の報酬を与えるY理論の2つの視点を提供します。さらに、「動機付け・衛生理論」では、仕事に満足をもたらす要因と不満をもたらす要因が異なる点を考慮します。 どうやってモチベーションを高める？ モチベーションを高めるためにすぐに実行できることとして、以下の4つが挙げられます。 1. **尊重する**: - 言葉を用いて評価や称賛を与えることで、相手の自己承認欲求を満たし、人が持つ自然な欲求を満足させます（例：感謝の表明、結果の報告）。 2. **目標設定をする**: - 自分の仕事が組織内でどのような意味を持っているかを理解することで、仕事への自律性を誘発し、自己承認欲求を満たします。 3. **フィードバックを行う**: - 相手の理解を前提に言葉を使用し、一方的な情報伝達を避けるよう心がけます。相手の表情や反応を見ながら工夫をすることが大切です。 4. **信頼性を高める**: - 日頃から信頼関係を築いておくことが必要です。 フィードバックの重要性を理解する 仕事に対するフィードバックは、自身が担当者として実践した場合は自身へ、リーダーとして関わった際はメンバーと振り返ることで成長や効率化につなげます。特にフィードバックの際には、以下のポイントが重要です。 - **労いの言葉と肯定的なフィードバックを実施する**。 - **時系列に沿って振り返りを行い、次に活かすために以下の3つの点を問う質問を投げかける**: 1. 出来事や状況について 2. そこでの考えや行動について 3. 気づきや教訓について また、以下の点も意識することが大切です。 - **価値観トランプとエンゲージメントサーベイの結果を活用する**: - 関わるメンバーが仕事をする動機や、何にモチベーションを感じるか、どんな時にやりがいや喜びを感じるかを共有し合う機会を設けます。 - **施策を終えた際には必ずフィードバックの機会を設ける**: - 次に繋がる振り返りを実施します。 このようにして、リーダーとして相手のモチベーションを理解し、適切なフィードバックと信頼関係を築くことで、チーム全体の成長と効率化を促進します。

本当の広告効果は？ 今回の学びは大きく三点にまとめられます。まず、広告の効果は単なる表示回数ではなく「クリック率から体験申込率」へとつながる連鎖に着目すべきであるということです。同じ予算でもプラットフォームごとに効率が大きく異なるため、数値を細分化することで本当のボトルネックが明確になります。 クリック改善の謎は？ 次に、クリック率が伸び悩む理由を探る際は、「ユーザー層」「クリエイティブ」「枠の特性」といった切り口から仮説を立て、データに基づいて一つずつ検証するプロセスが重要です。単に「若い層に響いていない」とするだけでなく、画像の情報量や広告の配置など具体的な要因に落とし込むことで、より実効性のある施策が打てると実感しました。 A/Bテストの効果は？ さらに、改善策の有効性は同一条件下でのA/Bテストによって検証する必要があります。新旧のデザインを同期間にランダムに配信し、外部要因を統制した上で差分を測定することで、最短かつ確実な改善サイクルが構築できると感じました。データの分解、仮説の立案、対照実験という流れが、マーケティング施策の精度とスピードを大きく向上させる鍵です。 報告書改善の道は？ 私の業務では従来、広告レポートで単に表示回数や平均クリック率を羅列するだけでしたが、今回の学びを受け、以下の取り組みを実施することにしました。まず、プラットフォーム、クリエイティブ、ユーザー属性別に指標を分解し、クリック率から申込率に至るファネルを可視化するテンプレートを新設します。次に、新旧のクリエイティブを必ず同期間にランダム配信し、A/Bテストによって95％の信頼水準で結果を判定するプロセスを確立します。そして、クリック率が目標に達しない組み合わせについては、「画像の情報量」や「広告の配置」といった具体的な要因でタグ付けし、次回の制作ブリーフに反映させます。これにより、数値の分析から原因の特定、施策実行へのサイクルを迅速に回し、単なる報告書ではなく、改善に直結するレポートを作成することが可能となります。 実施計画に疑問は？ 具体的なスケジュールとしては、まず1週目に全媒体広告にUTMパラメータを付与し、表示、クリック、申込の3段階のデータを収集する計測テンプレートを整備します。次に2週目に、媒体、クリエイティブ、属性別にファネルを自動表示するダッシュボードを実装します。3〜4週目には、画像量やコピーを変更した新クリエイティブを数本作成し、同期間でランダムに配信するA/Bテストを開始します。2か月目に有意差のあるクリエイティブを採用し、低効率なパターンについてはタグ付けしてガイドライン化します。3か月目以降は、毎月数値から原因、施策へのPDCAサイクルを高速に回していく予定です。

多様な視点は？ 受講生の皆さまの多様なアイディアや着眼点に触れることで、自身の課題への向き合い方を改める大きなきっかけとなりました。生成AIの活用事例からは、自らの業務に活かすヒントも得られ、非常に刺激を受けました。また、デザイン思考のプロセスでは、各段階での発散と収束のバランスが最終的な施策やテスト段階に大きく影響するという点が印象的でした。 課題の改善方法は？ 自身の課題に対する取り組み方を見直し、ほかの受講生からの多彩なアイディアを学ぶ姿勢は非常に有益です。さらに、生成AIの業務への応用意欲や、デザイン思考の各プロセスの深い理解が、今後の成長につながると感じています。 思索の問いは？ 以下の問いを自分自身に問いかけ、さらに思考を深めたいと思います. ・デザイン思考のプロセスで、効果的な発散と収束を実現するためにはどのような手法が考えられるでしょうか？ ・ほかの受講生から得た学びを、具体的にどのように自身の業務に応用できますか？ 他者の意見は？ 他者のアイディアを参考にしながら、自分の業務にどのように反映させるか具体策を考えることが重要だと感じました。 授業の学びは？ 講義を通して、以下の５点を特に意識したいと考えるようになりました。 重要な意識点は？ ①　顧客のニーズや課題を深く理解するため、学んだインタビュー手法を活用し、顧客の立場から感情や期待を把握することで、解決すべきペルソナの解像度を高める。 ②　チームでの業務において、ブレーンストーミングなどを積極的に取り入れ、自由な発散により多角的な解決策を模索する。 ③　提案するアイディアを簡易的に形にまとめ、実際に試してみることで、より良いブラッシュアップの機会を確保する。 ④　ダブルダイヤモンドの考え方をもとに、継続的な改善・改良を繰り返し、顧客の反応や市場の変化に柔軟に対応する。 ⑤　自身で商品を開発する立場ではないからこそ、異なる部門とのクロスファンクショナルな連携を重視し、情報共有を通じてより良い企画創出を目指す。 企画の目的は？ 現在、志望理由書作成に関する指導提案のイベント企画に取り組んでおり、特に高等学校３年生を対象とした指導提案を予定しています。この企画では、高３生をはじめ、保護者や教員の行動や感情を詳細に把握するため、担任、生徒、保護者へのインタビューやアンケート調査などを実施する予定です。 今後の提案は？ ヒアリングで得た情報は、イベントの目的やテーマを明確にした上で整理し、企画の焦点を固める材料とします。そして、解決策のアイディアはイベント企画チームでブレーンストーミングやＫＪ法、その他フレームワークを活用しながら、より効果的な提案へと昇華していく方針です。

環境の影響は？ 影響を受ける環境に身を置くこと、インスパイアしてくれる人との出会い、そして集中できる場所と時間―特に早朝という神のような時間―が、私の学びにおいて大切な要素です。 仮説検証は楽しい？ 実際の仕事において、これまでも仮説を立て検証する作業を行っていましたが、最近ではよりデータに基づいた仮説検証の楽しさを実感しています。データから読み取れる事実に裏付けられて、考えうる仮説を突き詰める過程は、新たな発見に繋がっています。 SNSの検証、どう？ ソーシャルメディア上のコンテンツに関しても、投稿時間の違いやビジュアルの縦横比、オーディエンスに響く文言など、様々な要素をひとつずつ検証しています。AIDAのフレームワークを用い、質問で注意を引き、アクションへと繋げる流れを意識しながら、次に目を引くキャッチコピーをより印象的にするための勉強も始めました。オファーとそれを得ることで変わる姿を具体的に描くことで、より説得力のある提案を目指しています。 ストーリーズ挑戦は？ 次のステップとして、活用が十分でなかったストーリーズ機能に挑戦し、15秒間の映像や24時間表示される小さな花火のような瞬間を打ち上げることを計画しています。また、制作側として発案を重ね、結果を示すことで納得してもらうための明確な目標が必要であることにも気づきました。 文章で感じる影響は？ たとえ誰も読まなくても、文字にすることで自分自身がその内容に触れ、影響を受ける事実を実感しています。企画会議の前の段階から、来週のコンテンツを思い描き、寝ながらもどんな内容にするか妄想する中で、誰に届けたいのかを心に描いています。たとえば、電車の中の目の前の人や、全く異なる背景の人々を念頭に置くことで、多様な興味に応えられる提案を考えています。 データで何が分かる？ データを示して「これは縦が良い」「このサイズが適切」と提案できるならば、その発言力は格段に高まります。しかし、それ以上に「なぜ伝えたいのか」という純粋な動機が伴っている方が、何よりも楽しさを感じながら取り組めると考えています。生存者バイアスに囚われず、既存の方法に頼らない挑戦―不可能を可能にするための試行錯誤―を続ける日々は、私にとって大きな学びです。 独自の道は正しい？ 人と違うアプローチをすることが、これからの時代に必要なのではないかと感じています。自分なりの方法で切り開いているという実感は、自己肯定感にも繋がり、実に多くの発見と成長の糧となっています。 読者に呼びかける？ 最後まで読んでいただいた方へ。ぜひ友達になって、他の人がどんなことに興味を持ち、どんな価値を見出しているのかを共有できたら嬉しいです。どうぞよろしくお願いします。

キャリアアンカーって何？ キャリアアンカーについて、自らの価値観を明確に把握することが、軸がぶれず一貫性を保つ上で重要であり、リーダーシップとも関連していると理解しています。しかし今回の講義を受け、どこか違和感を覚えたため、改めて考える機会となりました。組織が目指すゴールと、その方向へメンバーを導くことがリーダーシップの本質だと捉えていますが、必ずしも個人のキャリアアンカーが組織の方向性と一致するとは限りません。むしろ、両者の方向が大きく異なる場合、そのギャップによって葛藤や疲弊が生じる可能性もあるでしょう。私自身は、個人の内なる思いを持ちながらも、組織のゴールに向かうことこそがリーダーの務めだと考えています。そのため、キャリアアンカーを無理にリーダーシップに結びつける必要はなく、状況に応じてその関係性は濃淡を持つものだと認識しています。むしろ、キャリアアンカーは自分が本来ありたい姿や環境を示すものであり、その目標に少しずつフィットしていくことで、十分なリーダーシップが発揮できると予想しています。この認識のもと、理論を適切に活用していくことが重要だと考えます。 演習をどう振り返る？ 総合演習では、過去の自分のあり方を振り返る貴重な機会となりました。私は、敢えて不明点を残した形でメンバーに業務依頼をすることが多く、彼ら自身に考えてもらうことで成長につながると期待していました。しかしながら、場合によってはその不明点がメンバーのモチベーションを下げてしまった可能性もあると反省しています。また、組織のゴールに向かわせる意識が強かったため、他の先輩リーダーのように業務依頼をした案件をしっかり回収することもありました。その当時は、エンパワメントに関する考えや意識が十分ではなく、全体的に余裕を欠いていたと感じています。 ギャップをどう感じる？ 現状、キャリアアンカーは自分で把握するものの、現行の業務と結びつける際にギャップを感じる場面が多いです。最終的に自分だけの判断に委ねられた時には、組織の考えを優先させてしまうかもしれませんが、キャリアアンカーの考えは今後も大切にしていこうと考えています。これは各メンバーとの接し方にも共通するもので、各個人が抱く「ありたい姿」が必ずしも組織のゴールと一致しない場合、リーダーとしてどのように寄り添い、支援していくかが問われると感じています。 教育をどう改善する？ また、総合演習を通じて自らの誤った教育観を深く反省し、今後はメンバー一人ひとりのモチベーションを考慮した指示の出し方や進捗の確認、そしてこまめなフィードバックを実践していきたいと考えています。今回、キャリアアンカーについて自問自答を重ねた結果、ほかの受講生の感じ方も伺ってみたく思いました。

仮説の意義は？ 今週の学習では、どんな状況においても仮説を立てることの重要性を再認識しました。仮説はデータ分析や問題解決の道しるべとなり、何を調べ、どんな情報を収集すべきかを明確に示してくれます。また、代表値だけでデータの全体像を把握するのではなく、その背後にあるばらつきにも目を向ける必要があることを学びました。平均値は全体を簡潔に表す指標ではありますが、ばらつきを加味することでデータの実情をより深く理解できるという点が印象的でした。 データ把握はどう？ データの分布を視覚的に把握するためにはグラフを活用することが有効です。ヒストグラムを用いれば分布の様子が、散布図を用いれば2つのデータ間の関係性が直感的に読み取れます。また、標準偏差を理解し算出することで、データのばらつきを定量的に捉え、より正確な分析が可能になるという点も学びました。これらの学びは、特に患者の受診動向分析の現場で大いに役立つと感じています。 具体計画は？ 具体的な行動計画としては、以下のステップを実施する予定です。 1. データ収集と整理 　・受診データの抽出：電子カルテシステムから必要な情報を取り出す。 　・データクリーニング：欠損値や誤りがないか確認する。 　・データ加工：分析しやすい形に整える。 2. 仮説構築と検証 　・仮説リストを作成：過去のデータや経験を踏まえ、受診動向に関する仮説を立てる。 　・データ分析：収集データを基に仮説の正否を検証する。 3. 代表値の吟味 　・複数の代表値の算出：単純な受診者数だけでなく、年齢層別、性別、居住地別に平均値や中央値、最頻値などを計算する。 　・代表値の比較：異なる代表値を比較し、データの傾向を把握する。 4. 可視化 　・グラフ作成：受診者数の推移やデータ分布をグラフで表現する。 　・グラフ分析：作成した図表から季節変動やパターンを読み解く。 5. 標準偏差の活用 　・各診療科ごとに受診者数のばらつきを標準偏差で算出する。 　・科ごとの差異を比較し、正確な分析に役立てる。 6. 分析結果の活用 　・傾向の把握：得られたデータから受診動向の傾向を明確にする。 　・対策の検討：把握した傾向を元に、より良い医療サービスを提供するための対策を議論する。 　・情報共有：分析結果や検討内容を関係部署で共有する。 7. 行動の継続と改善 　・定期的な分析：定期的な受診動向の確認により、新たな傾向や変化を捉える。 　・行動計画の見直し：状況の変化に合わせ、計画を適宜更新する。 各ステップを着実に実行することで、学んだ分析手法を実務に効果的に活かしていきたいと考えています。

計画チェックと柔軟対応は？ 計画の実行段階では、プロセスが予定どおり進んでいるか、また期待された結果が出ているかを定期的にチェックし、問題がない場合は状況を維持します。しかし、状況が変化した場合には、リーダーとして適切に介入が必要です。過度の干渉は避けるべきですが、状況に応じて柔軟な対応が求められます。 不測の事態への対処法は？ 不測の事態が発生した場合、リーダーは結果に対する責任を負うことになります。まずは事態を収拾し、その後、問題の構造を把握して具体的な改善策を策定します。その際、個人を追及するようなことは避けるべきです。 成功と失敗の振り返りをどうする？ 振り返りは習慣化することが重要です。失敗にばかり目を向けず、成功した点も評価します。評価基準を明確にし、メンバー自身に自己評価を言葉にしてもらいます。改善は具体的な行動計画に落とし込みます。 モチベーションを高めるには？ モチベーションを高めるためには、日常の信頼が基本です。個々人の違いを理解し、適切に対応することが大切です。以下のフレームワークを活用すると効果的です。まず、X理論とY理論ではX理論が人間は怠け者であるとの考えを、Y理論では目標に向かって積極的に行動するとの考えを示しています。マズローの欲求5段階説では、生理的欲求、安全欲求、社会的欲求、承認欲求、自己実現欲求のどの段階がモチベーションの源となっているかを重視します。ハーズバーグの動機付け衛生理論では、動機付け要因と衛生要因を区別し、どちらが満たされていないかを判断します。 実務での実践方法は？ 実務で特に有用なのは以下の2点です。 1. 相手のモチベーションを高めるコミュニケーション あらゆる場面で相手のモチベーションを高めるよう心がけます。メールの返事が遅い、または期待と異なる返事が来る場合でも、相手のモチベーションを高める姿勢を取ることで改善が図れるかもしれません。 2. 振り返りを行う際には、相手に考えてもらう問いかけを行います。 特にジュニアのメンバーとの振り返りでは、自分の経験談を押し付けず、相手自身がどのように感じ、今後に生かすかを考えさせるような対話を心がけます。自分自身の振り返りでも、昨年の経験を生かし、タイムラインの設定に注意を払って計画を立てることが有効です。 相手のモチベーションを高める際には、共感や理解を示し、良いと思った点を積極的にフィードバックします。自身のモチベーションを保つためには、自分がチームや会社に貢献できているかを意識し、その価値を自分で認めることが大切です。また、プロジェクトを継続的に見直しながら改善し、より具体的な行動計画に結びつけることが求められます。

戦略的選択の重要性とは？ 今週は「戦略的に選択する（捨てる）」というテーマについて学びました。これまで続けてきたことを「捨てる」のは誰しも避けがちですが、ビジネスにおいては重要な選択であると感じました。 捨てる際に考慮すべき要素は？ 捨てる際に考慮すべき要素として、①時間当たりの利益率、②市場性、③ROI（投資対効果）に基づいて優先順位を決めることは合理的で、判断の基準として有効であると感じました。 判断基準の統一がなぜ重要？ 捨てる際の留意点としては、以下の点を学びました： 1. 決断は一人で行うのではなく、複数人の視点を加えることが重要です。そのためには、判断基準を統一するための検討材料の準備が必要です。 2. 何かを捨てることで顧客の利便性が向上することがあります。これはトレードオフの考え方にリンクしており、コストリーダーシップか差別化戦略をとるかを判断し、資源配分をメリハリよく顧客ニーズに合わせて考える必要があると感じました。 3. 昔の惰性に流されないようにすることも大事です。組織改編を通じて多くの仕組みや手法を見直してきましたが、その際にメンバーから不満が出ることもありました。このため、なぜそれを実行する必要があるのかを視覚的に説明できる準備が求められます。 4. 餅は餅屋に任せるべきだと感じました。 学びをプロジェクトにどう活かす？ この学びを踏まえ、以下のプロジェクトに活用できると考えています： 1. 組織の体制改編の検討: 現在の作業をフルタイムの従業員だけで行うのではなく、「捨てる」の意識を持ちたいです。惰性で実施している作業で廃止可能なものを見極め、アウトソーシングやベンダーに任せられる業務を選定する際には、作業時間、工数、および費用を考慮したいと思います。 2. 顧客満足度の向上: 製品の領域ごとに異なる課題に対してのアクションがあります。どのアクションを取るべきかをトレードオフの観点から判断し、効用を最大化するポイントを見つけたいと考えています。 組織改編の具体的ステップは？ 具体的には、以下のステップを行いたいと思います： - 体制改編においては、FTE計算を基に組織体制案を作成し、新体制時の各作業の理想的な時間と工数を提案します。そして、不要な業務をリストアップする段階に進みます。 - 顧客満足度向上における課題については、必要なリソースを投入する課題とその解決策の優先順位を決定するための資料を作成し、議論を進めます。最終目標は顧客満足度の向上であり、解決策の優先順位決定においてトレードオフの観点から最も効用が高まる要因を検討することが課題です。

習熟効果は何？ 習熟効果について、システム開発の見積もりを作成する際に意識していた点を改めて振り返る機会となりました。実際、習熟効果はプロジェクト期間内に限定されると感じています。プロジェクトのタイミングが変わると担当者も入れ替わり、一貫した効果は出にくいです。定型的な作業についてはテンプレート化を通じて効果が現れますが、十分なナレッジの蓄積が必要であり、規模の経済性と合わせないと大きな影響は期待できません。 多角化の視点は？ 講座では、現在のノウハウを活かし異なる事業へ展開する多角化の視点（範囲の経済性）について学びました。個人の立場で多角化を実現するのは難しいですが、自身の強みを再認識し、どの分野に転用できるかを考えることで新たなアイディアが生まれると感じました。今後、どのナレッジが転用可能か、どのような方法で蓄積すべきかを検討したいと思います。 SIerの現状は？ 私はSIerに勤務しており、組織が顧客単位で区切られているため、規模の経済性が発揮しにくいと実感しています。業務はプロジェクトマネジメントと開発というテクニカルな作業に分かれ、顧客ごとに文化や慣習の違いがあるため、同じ顧客を継続して担当する場合はプロジェクトマネジメントで習熟効果を発揮しやすい一方、プロジェクトごとに用いる技術が異なるため、テクニカルな面では習熟効果が出にくいと感じています。 技術と経済性は？ また、規模の経済性を狙う場合、サービス単位で組織を分割することになると思いますが、その場合、プロジェクトマネジメントでの習熟効果は期待しにくくなる一方、同じ技術を長く使うためテクニカルな面では効果が現れやすくなるでしょう。加えて、同じ技術に固執すると、市場価値を高めたいエンジニアが異なる技術を求めるなど、内部の流動性が生じる可能性も感じています。 組織のバランスは？ 全体として、組織構造のバランスが重要だという新たな気づきを得ました。なお、現状の組織に大きな違和感はなく、以下の3点に注力していきたいと考えています。 効果向上の具体策は？ まず、プロジェクトマネジメントにおいて習熟効果が発揮されやすい状態を維持するため、実際のアウトプットやドキュメントのテンプレート化、顧客との調整ポイントを整理して転用しやすい仕組みを構築します。次に、テクニカルな業務において、プロジェクトを横断して共通する技術要素や考え方、基盤や設計知識を抽出し、習熟度の向上を図りたいと思います。最後に、新しい技術へのチャレンジやキャッチアップの施策を通じて、範囲の経済性の効果を高めることを目指します。