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求め

に関する学び

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相手の考えはどう？ エンパワメントにおいては、相手の仕事の進め方に対する考えを質問を通じて理解することが必要だと感じました。目標設定においても、目標を実行する本人が納得感を持てるようにすることが重要であり、達成基準が明確になるよう具体性を持たせることが求められます。 認識合わせはどう？ これまでのエンパワメントでは、一方的に指示をしてしまい、後に相手との認識の違いを感じることがありました。今後は、普段から任せる仕事について、相手と認識をしっかりと揃えることを心掛けたいと思います。目標設定の際には、本人が参加できるよう問いかけを通じて促し、本人が実行可能な内容であるかを十分に考慮するようにしていきます。 やる気、どう引き出す？ 日常の仕事の場面では、問いかけを通じて相手がどのように仕事の進め方を考えているのかを理解し、適切な説明ができるように努めたいと思います。目標設定においても、本人が参加し納得感を持てるように働きかけ、その結果として本人のモチベーションを高められるようにしたいと考えています。

人間中心設計はどう？ デザイン思考の中心にある人間中心設計の考え方が特に印象に残りました。プロダクトの利用者は当然ユーザーであるべきですが、実際にはその視点が薄れることもあると感じました。徹底的にユーザー目線に立つという意識がデザイン思考の出発点であると改めて認識し、今後の学習においてもこの点を大切にしていきたいと思います。 市民ニーズは伝わる？ 行政運営に携わる中で、市民のニーズを重視することは当たり前ですが、現実には十分に実現できていない部分もあります。業務の棚卸しや政策立案において、デザイン思考は非常に有効だと感じています。机上の理論だけの施策ではなく、協働のプロセスを重ねることで、本当に求められる施策形成へと結びつけたいと考えています。 対話で何が変わる？ また、住民や事業者、そして職員同士の対話がすべての基盤であると思います。対話をしっかり行えば、自然とその後のプロセスもうまく進むでしょう。まずは、誰もが忌憚なく意見を交わせる、敷居の低い対話の場づくりに注力していきたいです。

多角的視点で何が見えた？ 学んだ内容を振り返り、複数の視点から議論することで、これまで見落としていた点や新たな切り口、さまざまなアプローチ方法に多くの気づきを得ることができました。今後は、このような環境を社内にも広げ、各自が自走できる体制を整えていきたいと考えています。 上司の依頼はどう活かす？ 日常業務では上司からデータ分析の依頼を受けることが多く、上司の興味関心と実際の事業課題を明確に切り分け、目的意識を持った意味ある分析が事業に貢献できるような環境作りが求められると実感しました。また、データ収集がそれ自体の目的にならないよう、適切なデータの収集と活用に努める必要があります。 実行策にどうつなげる？ このため、まずはビジネスプロセスマップやビジネスモデルキャンパスを作成して全体像を把握します。次に、関係者間で課題の所在を共通認識として持ち、データ分析を通じて課題の発見や優先順位、重要度を明確にします。最後に、分析結果に基づき実行策を評価することで、より効果的な改善策を進められると考えています。

問題解決の重要性を再認識 問題解決において、「WHAT / WHERE / WHY / HOW」を考慮する重要性について改めて認識しました。特に、問題が何であるかを特定しない限り、分析は始まりません。問題特定の際には、目標と現実、予想と実績などとのギャップに注目することが重要です。 決算分析をどう活用する？ 私は、月次および年次決算の分析において、予想や通常の実力値に対する決算実績の原因を分析し、その結果を本社に報告しています。この分析結果を基に、決算短期予想の作成、目標の設定、予算の策定、新商品の販促・マーケティングにも活用したいと考えています。 月次決算分析のステップは？ 特に月次決算分析では、問題解決のステップを意識して分析・報告を行っています。昨年平均、昨年同月、前月などと比較し、特殊要因や問題を特定します。決算書は既にある程度ロジックツリーが出来上がっているため、項目同士の比較を通じてギャップを発見し、原因を追究します。そして、必要に応じてツリーをより深く分解していくことが求められます。

データはどのように？ データは、数字、視覚、そして数式という三つの観点から捉えることができます。まずは平均値を確認し、その値を基に仮説を立てます。その上で、実際のデータのばらつきを評価し、平均値だけでは把握しきれない場合には標準偏差を活用します。標準偏差が小さいとデータのばらつきは少なく、大きい場合はばらつきが大きいことを示しています。 視覚情報は活かせる？ また、データの種類に応じて適切なグラフを選び、視覚的に理解しやすいようにすることが重要です。与えられたデータやそこから計算された数値だけでは十分な情報を得られないこともあるため、データを客観的に評価し、集約しすぎていないかどうかやばらつきの状況を分解して考慮する必要があると感じました。 偏りをどう防ぐ？ さらに、単に平均値を求めるだけでなく、標準偏差や中央値などの他の指標も用いることで、、より偏りの少ない分析が可能となります。状況に応じて平均、最大値、最小値以外の指標も活用し、迅速に必要な情報を把握できるようにすることが求められます。

目的と手段の違いは？ 分析に取り組む際、まず「要素の分類化」や「比較」という視点を確認しました。分析はあくまで手段であり、目的ではないという点が印象に残ります。これにより、仮説を元に進める中で、途中から「差分探し」が目的化してしまわないよう注意する必要性を感じました。 レポート設定の意義は？ また、定期的な分析レポートを実施する際には、改めてその目的を明確に設定することが大切だと再認識しました。業務の中で、分析自体が目的とならず、真に必要な意味を見出すために、常に差分に敏感になり、その差分がどのような意味を持つのかを意識する習慣を身につけることが求められます。 PDCAはどう実践する？ さらに、すべての分析には仮説を立て、得られた結果に基づいて施策のPDCAサイクルを実行することが基本です。報告時には、ただ結果を示すだけでなく、分析の目的や背景を相手に伝える工夫が必要です。分析を終えた後は、やりっぱなしにせず、必ず振り返りの時間を設け、次のアクションにつなげることが今後の改善に寄与するでしょう。

どれを先にすべき？ 普段の業務では、仕事に取りかかる際、優先順位をあまり意識せずに進めていると感じていました。しかし、今回学んだ「何を優先し、何を後回しにするかを判断する」という考え方は、実際に製品を売り出すときなど、日常業務でもよく遭遇する状況だと気づかされました。たとえば、売上高、利益率、顧客のリピート率、製造にかかる時間といった要素を基に、どれを優先すべきかを判断することが求められます。 どの基準で決定？ 業務においては、売場に商品を揃える際、どの基準を用いてタスクの優先順位を決定するかについて検討し、最適な方法を見出していきたいと感じています。また、その決定基準をチーム全体で共有することによって、仕事の効率を向上させることができると考えています。 チームでどう話し合う？ さらに、チームメンバーとも優先順位の基準について話し合い、共通の考え方を持つことで、より効果的に業務を進められる環境を作りたいと思います。実際に方法を試し、結果を検証しながら最適な手法を確立していきたいと考えています。

平均値では捉えきれない？ データ分析の学びを通じて、平均値だけでは捉えきれない情報があることや、平均値そのものにもさまざまな種類が存在するという新たな視点を得ました。また、データの散らばりを正しく理解する必要性や、単調な棒グラフや円グラフ以外のビジュアル化手法にもそれぞれのメリットがある点を、具体的に理解することができました。 どの指標を選ぶ？ これまでの分析では平均値に頼りがちでしたが、目的に応じて加重平均や幾何平均、あるいは中央値といった他の指標も活用すべきだと強く感じました。今後は、分析の目的に沿って適切な手法を使い分け、より的確なデータ解析を目指していきたいと思います。 SNS分析で何が見える？ さらに、SNS系のコンテンツについては、年齢層や性別ごとのリアクションの違い、これまでのフォロワー増加率から今後の成長をどのように予測できるのかといった点について、より詳細な分析が求められると実感しました。今後は、こうした視点も取り入れて、より充実したデータ分析に努めていきたいと考えています。

仮説はどう作成？ データ分析において、まず仮説（問い）をどのように作成するかが重要であると再認識しました。解説で提示された「地元のネットワークを構築できなかったから」という視点は、私にとって新たな発見でした。また、仮説自体の数が少なかったことから、問いを思いつくためのトレーニングが必要だと感じました。 中央値の適用は？ 代表値、特に中央値の用い方についても多くを学びました。アンケート分析などにおいて、平均値が低いという理由だけで意図的に中央値を用いるのは適切ではないという指摘は、慎重な判断が求められると実感させられました。 平均値は信用できる？ 報道などで目にする数字の平均値だけに頼るのではなく、しっかりと問いを立て、調査することの大切さを改めて考えさせられました。 最適なグラフは？ また、伝えたい内容や主張に合わせて最適なグラフを選定する方法を検討し、Excelなどで実際に作成してみることが有効だと感じました。問いを立て、その根拠となるデータを調べ考察する訓練の重要性も実感しました。

依頼の狙いは何？ イシューや問いを考える際には、例えば上司から何か依頼を受けた場合、その目的やゴールを意識しながら調査やアウトプットを進めていくことが重要です。具体的な課題に落とし込んで考えることを心がけましょう。抽象度が高すぎると取り組みにくい問題が出てくるため、注意が必要です。 市場調査の本質は？ 新規事業の市場調査においても、このアプローチは有効です。例えば、ある特定のニーズが見えたときに、その根拠やチャンスの所在、競合の存在、自社の強みなど、多角的な視点で考えることが求められます。これらの要素を一つずつクリアしながら、どういった形で問題を分解できるのかを考えて要因分析を行いたいと思います。 タスクの目的は？ また、現在取り組んでいるタスクを洗い出し、それぞれのタスクが何のために行われているのか、目的や課題は何かを明確にすることも必要です。優先順位が低かったり、目的が不明瞭なまま進められているタスクがある場合は、改めて関係者と目的をすり合わせし、明確化する努力を行うことが重要です。

考え方をどう理解する？ 自分や他人の考え方に特徴があることをまず理解することがスタートラインです。その上で、正しい判断を下すためには、まず目的を明確にし、その目的に沿って問い続けることが求められます。問いを正しく続けるための枠組み、すなわちフレームワークは大切ですが、フレームワークにとらわれすぎない柔軟な思考も必要です。 顧客視点はどう捉える？ 業務や顧客と向き合う際には、「相手ならどう考えるか」「顧客の状況は本当にこうなのか」「この提案は本当に効果があるのか」といったキークエスチョンを持ち続けることが重要です。また、他者からのフィードバックを受けることで、より良い相乗効果を生むことができると感じています。 提案目的は明確か？ さらに、各種提案においては、まず提案資料の目的が何か、何を伝えたいのか、その情報が目的の達成に繋がるのかを常に意識することが大切です。資料が完成してから上司に提出するのではなく、骨子の段階で自身の見解を共有し、フィードバックを得た上で資料作成に入る姿勢が求められます。

どんな学び方がある？ 今週は、正直何をすればよいのか、どう学び、どのようにグループワークを進めればよいのかが分からず、新しいインプットがほとんど得られなかったため、少し物足りなさを感じました。もっと手を動かして分析に挑戦してみたかったという思いがあります。 目的を見いだすコツは？ 目的を明確にして分析を始めることが大切です。一つのデータや事象に固執せず、視点を変えて全体を俯瞰しながら取り組む姿勢が求められます。常に目的を意識し、仮説検証が難しいときは生成AIの力も上手に活用していくことが重要だと感じました。 目的をどう守る？ また、仮説思考でクリティカルに考える習慣を身につけるため、業務に取り組む際には常に目的を意識する必要があります。部下が目的を見失わないよう、状況確認を行うことも意識して取り組んでいかなければなりません。 広報の立ち位置は？ 現在の広報業務においては、この仕事がマーケティングファネルのどの位置にあたるかを常に考えながら進めていくことが求められると強く感じています。