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考え

に関する学び

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解くべき問いを見つけるには？ テーマが決定すればそれが解くべき課題だと考えていましたが、実際にはそのテーマを細分化し、本当に解くべき問いを見つけ出すことが重要だと気付きました。細分化する際には、解決したい姿や仮説を立て、それをもとに細分化していくと効果的だとも感じました。 理想の姿をどう描く？ プロジェクトで計画を立てる際には、ただタスクを洗い出すのではなく、理想の姿を思い浮かべ、それを実現するための実現要件を意識しながら分解していきたいと思います。これにより、一つ一つのタスクの実行結果が仮説検証のためのインプットとなり、より早く正確に目標を達成できると感じます。 実現要件の整備方法は？ まずは考えるテーマを決定し、その後、実現方法を考えるのではなく、実現要件を考え、それぞれの要件に対して現状を整理します。そして、解消すべき課題の特定とその解決策を考えることを習慣化したいと思います。

B/Sの理解を深めよう B/Sについて具体例を通じて考えることで、難しいと感じていた部分も理解が深まりました。特に、流動資産と固定資産の区分が1年内に動くかどうかで判断する考え方に難しさを感じましたので、実際のB/Sを見ながらさらに理解を深めたいと思います。 事業形態の読み解きに挑戦 次に、自社の分析を行い、どのような事業形態でどこに力を入れているのかを読み解くことに挑戦しました。各種資金の使用目的やその計画も念頭に置きつつ確認していきます。また、他社の公開情報にも目を通し、自社との違いを理解することも心掛けました。 不明点の解決策とは？ 最後に、自社や他社のB/Sを確認し、学んだ枠組みに分類できるかをチェックしました。不明点については、まずは自分自身で理解を試み、その上で経理担当者や他の詳しい方に質問することで解決を図ります。また、P/Lとの関連も意識しながら、学習を進めています。

基礎知識は把握できた？ 今週は、本講座で学んだ内容を振り返る作業に取り組みました。まず、課題発見のための分析手法やフレームワークを学び、その後、解決策を考える上での仮説立てと検証方法を習得しました。また、結果を第三者に伝える際に、適切なグラフの選び方やそのポイントも学び、各段階で他の受講生の思考やグラフの工夫、さらにはAIの活用方法についても知ることができました。 実践に役立つ工夫は？ 今回の学びは、現実の業務に非常に近い内容であり、タイムリーに実践できると感じています。まずは目の前の課題に対して、学んだ知識を積極的に適用してみるつもりです。例えば、売上向上のための施策に関する営業部の資料について、経験則に頼っている部分を見抜き、４P、AIDMA、カスタマージャーニーなどのフレームワークを提案しました。こうした実践を通じて、自分のスキルアップと企業への貢献を果たしていきたいと思います。

現状課題の見極め方は？ マクドナルドのケースを通じて、市場、競合、自社の各視点から現状の課題を捉え、どこを伸ばすべきかを明確な意思で取り組むことの大切さを学びました。また、KPIを適切に分解し、成長に必要な指標を特定、その課題に対する施策を実施することで、困難な状況も乗り越えられると実感しました。 成長の鍵はどこに？ 私は教育業界でプロダクトマネージャーとして活動しており、現在はグロービス学び放題のプロダクトに取り組んでいます。今、企業として成長するための指標を検討するKPIツリーの作成に邁進しており、市場、競合、自社の観点から課題を明確にして、今後半年から1年度の中でどの部分に注力すべきかを見極め、重点的に強化していく必要があると考えています。 どんな覚悟で進む？ プロダクトマネージャーとして施策のロードマップ作成に関与する中で、確固たる意思をもって取り組んでいく決意です。

捨てる判断はどう？ 勇気を持って不要なものを捨てる重要性と、その判断基準について多くの示唆を得ました。従来、「餅は餅屋に任せる」という考え方が自組織に浸透している状況ではあるものの、捨てるという選択が顧客の利便性向上につながる点は見過ごせません。行政組織のように多くの関係者や多様な市民を抱える場合、顧客の範囲を明確に絞り、複数の角度から検討する必要性を改めて実感しました。 業務設計を再考？ 一方で、新規業務の設計においても「餅は餅屋に任せる」という考え方について再考することが求められると感じました。委託先は自組織の専門職としての役割を果たす一方、公共事業としての業務遂行を確認・監査する技術の維持や、専門職の育成も重要です。捨てる行為が短期的な利益につながったとしても、中長期的にはリスクに変わる可能性があるため、外注する範囲やその品質維持レベルについて慎重に設定する必要があると考えます。

MECE活用の秘訣は？ 問題解決を行う際は、もれなくダブりなく切り分けた状態でMECEを意識し、ロジックツリーを活用してアイデアを出すことが大切です。分解方法としては、層別分解と変数分解があり、様々な切り口で意味ある分類を行うことが求められます。最終的に一つの案に絞る際は、ロジックツリーで複数の案を出した後、評価基準に基づいて選定する手法が有効だと感じました。今回、これまで慣れていた層別分解に加え、初めて変数分解での案出しを実践してみることにしました。 品質改善はどう考える？ 製造業での品質不良分析や、売上向上を目的とした修理データの分析にも、MECEやロジックツリーを用いた要因分析が役立ちます。たとえば、層別分解では製品別や地域別で分類し、変数分解では客単価×客数や数量×単価といった切り口を採用できます。これにより、不良の原因を網羅的に洗い出し、的確な対策を立案することが可能となります。

MECEで何を学ぶ？ MECEという言葉を知り、分析の際にデータを漏れなくダブりなく分類することがいかに大切かを学びました。これにより、見落としがちなチャンスをしっかりと捉える意識が芽生えました。また、問題や原因など、いくつかの段階に分けてロジックツリーを作成する手法にも注目しています。 ロジックツリーの力は？ ロジックツリーは、売り上げの低下や利益の変動を分析する際に非常に有効だと感じています。現在の目標未達だけでなく、未来の理想像についてもツリー構造を用いて検討することで、より具体的な改善策を見つけられると考えています。 未来実現への道は？ これからは、経理の視点から自分なりに詳細な分析を行い、ロジックツリーを作成する予定です。その成果を関係者と共有し、ブレーンストーミングを実施することで、望む未来を実現するための具体的な方法を模索し、周囲を巻き込んで進めていきたいと思います。

アプローチはどう？ 問題解決のアプローチとして、「what、where、how、why」を意識することが非常に印象に残りました。同時に、分析において要素を漏れなく、ダブりなく分けるmeceの考え方にも大変共感しています。 要因分析は？ 担当している障害分析の業務では、要因分析でmeceを意識して分割することが重要だと感じています。しかし、実際の作業では、完全にmeceを実現するのは難しく、ロジックツリーを併用しながら進めていく必要があると考えています。 ギャップはどう？ そのため、まずはあるべき姿とのギャップに着目し、meceを意識しながら自ら手を動かしてロジックツリーを作成することに取り組もうと思っています。経験を積むことで、ロジックツリーの精度も次第に向上していくはずです。 協力はどう？ もちろん、作業の途中では他のメンバーの知見を取り入れることも重要だと考えています。

なぜ生存者バイアスが起こるの？ 思い返すと、分析に取り組む際に生存者バイアスの影響を受けていることがあったと感じています。既存の情報に頼るだけではなく、分析の目的や対象をしっかり整理することが、正確な分析と信頼できる情報提供につながると実感しました。 データの見方はどう？ 現在の業務では、既存のデータをまとめて数字や報告資料にすることが主ですが、そのデータから得られる考察や予測も盛り込みたいと考えています。さらに、現状のデータだけに頼らず、より良い分析のために不足している情報や、精度を高めるためのデータ収集方法についても検討する必要があると思っています。 どう全体を俯瞰する？ また、前月の稼働状況を報告する際、これまで前月と先々月の比較に終始していましたが、今後は全体を俯瞰する視点と詳細に注目する視点の両方を取り入れ、将来の予測や考察も盛り込んだ報告ができればと考えています。

部下の意義は何だろう？ 部下に仕事を指示する際は、その意義や目的、達成条件を明確に伝えることが重要です。単に答えを決めて従わせるのではなく、実践で感じたり学んだりしたことから、自ら考え行動に移すよう促すことで、モチベーションと成長が高まります。 部下の目標を見直す？ 依頼した仕事に関しては、部下の目標と達成条件を再確認しましょう。仕事の意義や、目標達成後にどのように発展できるかを伝えることで、成長につながると同時に自発的な考察も促されます。また、同じアプローチをアルバイトやパートの方々にも適用し、トレーニングに役立てることが大切です。 説明は具体的に？ 目標設定時には、具体的な説明が不可欠です。しかし、どのような仕事でも十分な時間が取れるとは限りません。そのため、相談と調整を段階的に行い、部下から必要なフォローを聞き出すとともに、トラブルシューティングに注力する姿勢が求められます。

フレームワークは何？ 3C、SWOT、バリューチェーンなどのフレームワークを学ぶ中で、外部・内部分析の基礎を理解することができました。具体例も交えられており、とても分かりやすかったです。今後は、さらに多くのフレームワークの知識も広げていきたいと考えています。 業務改善のヒントは？ 一方、学んだフレームワークをすぐに自分の業務に適用してみたものの、分析の粒度が粗く、経営の成功に直結する具体的な施策を打ち出すのは難しいと感じました。専門家同士が集まり、内部・外部の分析を行うことで、より高度な施策の立案が可能になるのではないかと思います。 戦略再考はどう？ 今後は、フレームワークの基礎を踏まえた上で、自社の経営戦略の資料を再度確認し、戦略検討のプロセスや考え方を自分なりに学び直していきたいと考えています。まとまった時間が確保できる長期休暇などを活用し、じっくりと身に付けていくつもりです。

生存者バイアスのリスクとは？ 「生存者バイアス」は、分析を主とする仕事に携わる人でも陥りやすい問題であると実感しました。データの扱い方だけでなく、分析対象の選び方についてもバイアスにとらわれず、ニュートラルに進めることが、自分の課題だと気付くことができました。 目的を明確にする重要性 BPOとして業務に携わっていると、データの使用目的が特に重要である場面が増えると感じています。以前の「マーケティング」という大義のもとでは、目的から外れることは少なかったのですが、目的を明確にすることが、業務全体でますます重要となりそうです。 データの純粋な観察方法 今回の講義を通して、データを純粋に観察する習慣を付け、仮説を立てることを重視し、比較対象が正しいかの確認を怠らないようにしたいと考えています。業務でバイアスの怖さを感じているため、事前の確認によって、バイアスの回避を心掛けたいと思います。