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普段

に関する学び

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「3つの視」で何を感じる？ 今週の学習で特に印象に残ったことがあります。それは、「3つの視」、常に目的を意識すること、そして自他に思考の癖があることです。普段からロジカルに物事を考えるよう心がけていますが、時には直感で判断することもあります。直感が間違っているわけではありませんが、自分自身の経験に基づいて判断していることは確かです。しかし、新しい立場や状況では過去の経験が生かせない場合もあり、そうした指摘を受けることが増えてきました。このため、改めて「3つの視」を意識することが重要だと感じました。 整理不足はどこだ？ 自分が直感的に考え、整理ができていない箇所がないか確認すること。そして、整理する目的を明確にしたり、相手の言動の背景を考えたりすることで、思考の枠を取り外すことができます。それにより、より幅広くクリティカルな提案が可能になると考えています。 分析の視点は何？ 事業企画として部門の将来計画を立てる際、まずは既存事業の強みや弱みの分析が必要です。この分析にあたっては、フレームワークを活用し、「視点・視座・視野」が網羅されているかを意識したいと思います。各事業部長とディスカッションを行う際は、彼らの経験豊富な議論をどう位置付けるかを意識し、相手の考えを整理し理解するのに役立てたいです。 将来計画はどうする？ まずは、自分自身が事業分析を行う際に「3つの視」をしっかりと意識したいと思います。今月中に部門の将来計画のプロットを作成する必要がありますが、これをフレームワークを使って抜け漏れのないように作成し、議論のたたき台として使えるレベルまで高めていきたいです。

キャリアの本質は何？ キャリアアンカーでは、自分が仕事で何を一番大切にしているかを振り返る機会になりました。人に感謝されたり誰かの役に立っている時に大きな喜びを感じることから、奉仕や社会貢献に強く共感しました。これまでは、自分の大切な価値観を仕事に結びつけることが重視すべきだと考えていましたが、同じ業務の中でも感じ方は個々に異なると実感しました。自分自身の価値観を理解することが、他者の考えに気づく第一歩だと感じました。 変化の意義を探す？ キャリアサバイバルでは、激しい環境変化や複雑な人間関係の中で、自分に求められる役割がどのように変わるのかを戦略的に考える重要性に気づかされました。組織が自分に期待しているものを把握するためには、「今の仕事はこれから数年でどう変化するか」という問いに真剣に向き合う必要があります。わからないからと手を出さないのではなく、とにかく行動に移すことが大切だと感じました。 価値提供は誰へ？ この学びを実務で活かすため、普段の業務においては「誰のために、どんな価値を提供しているのか」を意識しながら取り組むことが有効だと考えます。また、キャリアサバイバルの視点は、休憩時間や休日といった落ち着いた時間に、自分の職務や役割を深く掘り下げることで理解を深めるのに役立つと思いました。 未来への舵取りは？ そのため、私自身は業務中に「この仕事の先には何があるのか」「誰の役に立っているのか」という問いを自分に投げかけながら取り組み、休憩時間や休日には「今の仕事はこれからどう変わっていくのか」をじっくり考える時間を設ける行動計画を実施していこうと思います。

思考の偏りはどう？ 考え始めると、つい考えやすいことから手をつけてしまいがちで、思考が偏ることがあります。そのため、まず「答えを出すべき問い」を明確に立て、その問いに対して適切な手法を選ぶことが大切であると学びました。特に私は以下の2点が苦手であるため、これからも意識して取り組みたいと思います。 問いはどう立てる？ 1つ目は「問いの立て方」です。解決したいことを具体的な問いの形にする必要があります。考えたり議論したりするときは、「今の考えが問いに沿っているか？」を確認し続けるのが重要です。 どう分解して見る？ 2つ目は「分解して考えること」です。MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を意識し、一つの切り口に満足せず、層別、変数、プロセスなどの様々な角度から分けて考えることが必要です。データを分析するときも、自分で手を動かすことを大切にしています。 どんな深堀りが有効？ また、商品コンセプトに対してポジティブに深堀りする力を、議論の場で活用したいと考えています。これまでは答えが出れば良しとしていましたが、自分の考え方が正しいのか逐一確認し、考え方や分析の手数を増やすことで、スムーズなコミュニケーションを図りたいと思います。そのためにも、フレームワークを活用していきたいです。 自分はどう考える？ 普段から自分がどう考えているかを意識し続け、自分の考えが正しいのかを常に確認する。また、考え方や分析の手数を増やしていくために、フレームワークを活用し、円滑なコミュニケーションを実現することを心がけていきます。

ゴールはどう定める？ 戦略思考について学んだ中で、一番良かったと感じたのは、「目指すべきゴールを明確に定め、可能な限り最速・最短距離で到達する道筋を描く」という定義を改めて実感できた点です。普段の業務では、ゴールをイメージし逆算して行動しているつもりでしたが、実際には直感に頼った感覚的なものであり、最速・最短という視点が十分に考慮されていなかったことに気づきました。 戦略実践はどう？ この気づきは、日々の業務の成果に大きな影響を与えると考えています。戦略思考を意識するかどうかで、1年後のアウトプットに大きな差が生まれるのは当然のことです。今後は、意図的にかつ継続的に戦略思考を取り入れて、より高いパフォーマンスを目指していきたいと思います。 業務連携はどう？ 具体的には、以下の4つの点を意識しています。まず、日々のメンバーへの業務のアサインでは、各メンバーのキャリア観や育成を考慮し、期待値を明確に伝えることで、前向きな取り組みを促しています。次に、関係部署への協力依頼においては、相手の立場も配慮し、双方にメリットがある提案を行うよう努めています。企画立案についても、同様の視点で物事を進めることが大切だと感じています。さらに、日々変化する国際情勢や外部環境を捉え、会社や組織として何をすべきかを戦略的に考え、対応策を講じることも意識しています。 課題はどう考える？ また、課題創出型のリーダーとは、普段から何を考え、何を感じたときにゴールを設定し、行動を開始するのか、さらにはどこまで下調べを行い、どれほどの確信をもって課題に取り組むのかという点を自身でも見直す必要があると感じました。

定量分析はどう見る？ 今週は、定量分析の「5つの視点」やデータの正しい読み解き方を学び、その中でも「インパクト」の視点が特に印象に残りました。最初に、どれほど大きな成果に結びつくかを見極めることが、業務の優先順位を決めるうえで有効であると実感しました。この考え方は、現行の事業戦略にもデータに基づいた説得力を加える形で役立ちそうです。 平均マジックの落とし穴？ また、日頃の業務でデータを眺める際に、平均値だけに頼って「平均マジック」に陥っていた自分に気づかされました。研修では、中央値に加え、加重平均、幾何平均、標準偏差といった、普段あまり使わない指標も学びました。単に計算するのではなく、データの散らばりや特徴に合わせて適切なグラフや指標を選ぶことが、説得力ある仮説作りに直結すると理解できました。 成長にどう結び付ける？ この学びを、現在取り組んでいる事業の成長局面に直接活かしたいと考えています。具体的には、データ量が増加する中、まずは「インパクト」の視点からどの課題が最も大きな効果をもたらすかを数値化し、限られたリソースの最適な投下に結び付ける予定です。 リスクをどう見極める？ さらに、顧客獲得コストやリピート率といった事業指標を分析する際には、従来の単純平均だけでなく、標準偏差や幾何平均を用いることで、一部のヘビーユーザーの影響や月ごとの変動を正確に把握し、平均値に隠れがちなリスクを回避できると感じています。これらのデータを適切なグラフで視覚化し、仮説の信頼性をさらに高めることで、チームや上層部との中長期的な投資判断の場面で、より説得力のある提案が可能になると信じています。

言葉にする際の基本とは？ 自分の考えを言葉や文章にして相手に伝えることは基本であり、大切なことだと思います。言葉にする際の重要な点について、以下のように理解しました。 まず、日本語を正しく使い、主語と述語を書くことが求められます。また、手順を踏んで書くことも重要です。具体的には、文章の全体像を描き、トップダウンで書く、つまりピラミッド・ストラクチャーを活用することです。 ピラミッド・ストラクチャーとは？ ピラミッド・ストラクチャーは、結論や主張を先に示し、それを支える根拠を述べ、最後に具体例を挙げるという構造です。これにより、自分自身で論理の妥当性をチェックすることができ、さらにそのまま言葉や文章にすることで相手にも伝わりやすくなるのです。 自分の考えを言葉や文章にする機会は、メール、プレゼン、会議中の議論など様々です。メールでは文章で、プレゼンでは文章と絵で、議論では言葉で伝えることになりますが、いずれの場合でもシンプルかつ論理的に考えを伝える必要があります。そして、自分自身のスキルに課題があるため、スキルを向上させていく必要があると感じています。 論理的な伝え方をどう活用する？ 論理的に考えをまとめるツールとして、ピラミッド・ストラクチャーが有効だと感じています。このツールを普段の仕事の中で活用していきたいと思います。具体的には、自分の主張、根拠、具体例をシンプルかつ明確に示すことによって、プレゼンであればツールのまま使用することが可能ですし、文章や言葉で表現する場合も主張から述べ、その後に根拠を述べるという流れで、シンプルに相手に伝えられるようにしていきたいです。

失敗から見える可能性は？ 今回の講義で学んだ「分解する」という考え方は、シンプルな言葉の裏に深い意味があると実感しました。最初は「分解を正しく行えず失敗した場合、どうすればよいのか」と不安に感じながら進めていました。しかし、講師の「失敗することで別の切り口に気づくことができる」という言葉とそのタイミングが非常に印象に残りました。自分一人で考えるとすでに複数の分解の切り口が浮かびましたが、解説を聞くことで新たな視点にも気づくことができ、複数人で検討することでさらに分解が進み、より正確な判断ができると感じました。 エンジニアの現場はどう？ 私は普段、エンジニアとしてデータを集める仕組みの構築に携わっています。業務上、「ログを取得してほしい」「アンケート結果を分析してほしい」「各種ツールと連携してほしい」「アクティビティを取得してほしい」といった依頼が多く寄せられます。当初は、システム自体の機能や操作性を向上させたいと思いつつも、正直なところ手間だなと感じていました。しかし、今回の講義を通じて、なぜ多方面からデータを集める必要があるのか理解が深まりました。多種多様なデータを集計できることは、顧客にとって大きな強みとなり、導入の決め手や売上の向上につながる可能性があると考えています。営業からの声を基に、どのような機能が求められているのかをしっかりと分解し、今後の開発計画に繋げていきたいと思います。 必要なデータは何？ 皆さんは普段、どのようなデータや数値をもとに業務をされていますか。また、ご自身の仕事や生活で、分解を行って正しい切り口を見出すためにどのようなデータが必要だと感じますか.

主語省略が招く誤解は？ 日本語では主語が省略されても意味が通じるため、改めてその特徴に気づかされました。現職場では、主語が省略されることが多く、その結果、誤解や確認作業に余計な手間がかかることを実感しています。普段、同じセクション内であれば円滑にコミュニケーションが取れるものの、当たり前の理解に頼ってしまうと、日本語スキルの向上が滞ると感じました。 連絡時の思い込みは？ また、同僚同士の間では「わかっているはず」という思い込みが生じがちですが、異なるセクションのメンバーと連絡や相談をする際には、相手の状況を考慮しつつ、ピラミッドストラクチャーに沿った伝え方を意識する必要があると感じています。 メール構成の改善は？ 社内への全体メール作成については、これまで読み手に配慮して作成してきたものの、今後は「結論→理由→根拠」の流れを意識し、より明瞭で論理的な構成を目指していきたいと思います。 会話はどう伝わる？ さらに、普段の社内会話においても、話す内容をダラダラと述べるのではなく、まず結論から伝えることを心がけ、聞き手の立場に立ったコミュニケーションを実践することがトレーニングになると感じました。 文書整理の工夫は？ 文章や会話の際には、以下の点に留意するよう努めています。まず、書き始める前に全体像をイメージし、結論や目的からスタートします。そして、ピラミッドストラクチャーに従い、理由や根拠を添えながら構成するとともに、相手のスキルや状況に応じた表現へと工夫を凝らします。記述後は本当に伝わるかどうかを再確認してから送信することを徹底したいと考えています。

分解苦手の原因は？ 課題や演習を通じて、自分はまだ分解が苦手であると改めて認識しました。たとえば、ある課題で来場者数の分解を試みた際、先入観にとらわれ「このデータはこうだろう」という決めつけから、全体像を捉える前に細かい部分に飛びついてしまったことが原因でした。今後は今回学んだことを活かし、全体を俯瞰した上でデータを細分化する必要があると痛感しました。 MECEは何が難しい？ また、MECEの考え方はこれまで意識していなかったため、非常に難しく感じました。これまでの思考では、漏れをなくそうとするあまり重複が発生し、その事実に気付かないことも多かったのです。実生活や業務、特にサービス企画における業界分析や案件分析の場面で、これまで無意識に作り上げていた都合のよいデータに頼るのではなく、全体の構造を俯瞰して正確なデータ作りを意識して取り組んでいきたいと考えています。 分解判断は難しい？ さらに、問1と問2の課題についても、普段から意識して活用しなければならないと感じていますが、初めは的外れになってしまうのではないかという不安があります。講義で「失敗することでその分解の傾向が分かる」という話を聞きましたが、現在の自分の理解力では、どの分解が適切でどれが誤っているのかを十分に判断できるかどうかに悩んでいます。 グループの学びはどう？ グループワークでは他の受講生の皆さんが、しっかりと分解やMECEを身に付け、面白く興味深い意見を出しているのを感じました。今後は、どのようなトレーニングや意識を持ってこの考え方に取り組んでいるのか、引き続き学んでいきたいと思います。

仮説の基本は何？ 今週は「仮説」に焦点を当て、その考え方について多くを学びました。まず、仮説作成で重要なのは「決め打ちをしないこと」と「網羅性」であると感じました。特に、広い視点で要素を漏れなく捉えることは、MECEの考え方と重なり、仮説の質を高めると実感しました。 仮説の種類は何がある？ また、仮説には大きく分けて「結論の仮説」と「問題解決の仮説」があることも学びました。問題解決の仮説では、「What」「Where」「Why」を十分に確認した上で「How」を検討する必要がある点が印象に残りました。 仮説の意義はどう？ さらに、仮説を考える意義として「関心や問題意識の向上」があることに気づきました。普段業務において、仮説思考の高い人はさまざまな情報に精通し、一つひとつの課題に対して高い当事者意識を持っている印象でした。今回の学びで、その理由の一端が見えたように感じています。 実践の道筋は？ 仕事への応用面では、自分自身の関心や問題意識の向上はもちろん、部下の意識を高める取り組みとして「仮説を立てさせる」という方法に大きな可能性を感じました。実際、1on1の面談で部下が抱えるさまざまな課題について意見を求められる際に、「あなたの仮説は？」と問いかけることで、問題に向き合う姿勢を促していきたいと考えています。 どの手法が有効？ また、講義では仮説の網羅性を高めるために、各種フレームワークの有用性についても触れられていました。従来使っていた「ヒト・もの・金・情報」や3C、4Pといったモデル以外にも、検討に適した手法があればぜひ知りたいと思っています。

経緯と意見をどう文章化する？ 実践演習では、経緯や意見が文章化されているため、より俯瞰的に考えやすくなったと感じました。リアルな状況ではなかなか難しいことです。 視座を高く保つ重要性 まず、視座を高く持ち、全体的に見て価値が生み出せるかを考えることが重要です。また、他の人の意見を聞き、抜け漏れなく情報を整理すること。そして、情報整理にはどれかのフレームワークを活用することが大切です。この3点は普段意識が薄れてしまうことがあるので、これからは意識的に取り入れ、業務の中で自然に活用できるようにしていきたいと思います。 フレームワークをどう使うべきか？ 私の所属するグループでは、「フレームワークを活用しろ」という指示が度々あります。しかし、よくある問題として、前後の情報の繋がりもなく、フォーマットを埋めただけで満足してしまうことがあります。今回の学習で、フレームワークの使用目的や、整理された情報をどう繋げるのかを学んだため、まずは基本の3Cに立ち返って取り組んでいきたいと思います。 不足情報はどう補う？ 新規事業領域に携わっている特性上、市場形成が未成熟だったり、自社が初めて参入を検討する領域であったりするため、情報蓄積が不足しています。まずは現在持っている市場環境や競合、見込み顧客へのヒアリング結果を集約し、それを3CとSWOTのフレームワークに当てはめて、不足している分析を整理しようと思います。整理した内容については、メンバーと共有し、過不足を確認した上で、現在の事業計画と比較。根拠の薄い要素や計画に修正が必要な点を洗い出して進めていこうと思います。

目標設定はどうすべき？ 生成AIを利用する際は、ツール自体を目的とするのではなく、自分がどのような状態になりたいのか、具体的なゴールを明確にすることが大切だと感じました。生成AIをうまく活用するためには、目標の設定と、その目標にたどり着くまでの具体的なプロセスを整理する必要があります。 仲間との交流で何を学ぶ？ また、組織内で生成AIを活用できる場面を増やすという思いから参加しましたが、ライブ授業では同じ目的を持つ仲間と交流でき、それが大きな励みとなりました。今後も積極的に皆さんと関わりながら、学びを深めつつ実践へとつなげたいと思っています。 管理職の工夫は何？ 私は現在、食品メーカーで営業の管理職として働いています。会議の議事録作成については、単なる記録に留まらず、今後のアクションプランやチェックの視点を加えた内容にする工夫を行っています。また、担当者との個別ミーティングから中長期的な課題を抽出し、緊急性は低いものの重要な問題点を明らかにする取り組みも進めています。さらに、提案資料作成においては、アウトラインから資料化に至るまで生成AIを活用し、チームメンバーがその有用性を実感できる環境づくりを目指しています。 最適な生成AI選びは？ 生成AIは、特定の分野に特化したツールが多く、新しいものも続々と登場しています。業務ごとにどの生成AIを選ぶか、またその選択眼を養うために必要な知識や普段からの習慣が求められます。苦手意識なく生成AIを取り入れられる組織になるために、まずは何から始めるべきかをじっくりと考えながら、取り組んでいきたいと思います。