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課題 ✕ 出す

に関する学び

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データ提示の意味は？ データの加工方法について考えると、提示の仕方によって隠れる事実もあれば見える事実もあることが分かります。どのように情報を示すかが、裏に潜む現象の理解に大きく影響するという点は非常に重要です。 視点の多様性は？ また、データを複数の切り口で分ける工夫をすると、単一の視点だけでは見えなかった動きを把握することができます。さまざまな角度から分析することにより、真の動向が浮かび上がってくるのです。 切り口の大切さは？ さらに、データを分解する際は統計的な誤りに注意し、正しい切り口で分析することが大切です。これにより、数字の表面だけに留まらず、その裏にある現象を正確に読み取り、適切な仮説を立てることが可能となります。 分析手法の魅力は？ こうした分析手法は、コンサルティング業界でも役立ちます。現状の理解や課題の特定、そして施策の樹立において、大量の数値の裏側にある人々の動きを捉えることで、クライアントの課題に対して有効な対策を考え出すことができるのです。

デザイン思考で何が変わる？ 新規事業企画において、デザイン思考を意識して金融業界から観光事業を生み出す取り組みを行いました。具体的なステップとしては、まず①共感の段階で地域の観光資源の発掘やブラッシュアップに着目し、②課題設定では事業規模や投入するリソース、取り組みの意義を整理しました。さらに③発想の段階ではブレーンストーミングを通して同業他社や異業種事例を参考にアイデアを広げ、④試作では実際の観光資源を活用してツアーとして組み立て、インバウンド客の取り込みを狙った高価格帯プランも検討しました。 どのターゲットを設定？ また、観光事業においては国内客か外国客、初回客かリピーターかなど、ターゲットによって施策が大きく変わるため、提供したいサービスの顧客を具体的に設定する重要性を感じました。これらの気づきは上司からのフィードバックを通じて得られ、デザイン思考は個人作業ではなく、チームで概念を共有し、必要ならインタビューやフィードバックを取り入れながら進めるものだと再認識することができました。

感覚に頼った結果は？ 今回の課題では、自分の感覚や主観に頼って物事を考えてきたことを痛感しました。課題を進める中で、「やりづらさ」や、学んできた内容の抜け漏れを感じる瞬間がありました。 フレームワークの真価は？ 一方で、フレームワークを実際に「使ってみる」ことで、有用性を実感することができました。0から1を生み出す際に、フレームワークを活用することで提案に説得力が生まれるとともに、他の業務やプロジェクトにも柔軟に適用できるという汎用性を感じました。今後は、まずは「実践してみる」姿勢を大切にしていきたいと思います。 外部環境の理解は足りる？ また、直接的な施策や企画につながらなくとも、現状の企業環境、市場の動向、採用のトレンド、さらには学生の就職活動の状況など、外部の状況を深く理解できた点も大変有意義でした。従来は個人の感覚に頼っていた部分を、「〇〇だから△△という施策が必要」という説得力のあるアプローチに転換できる可能性を感じ、今後もフレームワークの活用を積極的に取り組んでいく所存です。

考えの枠はどう広げる？ 人は無意識のうちに、自身の考え方に制約をかけてしまうことがあります。ドラッグストアや病院での業務を通じて、その実感を得ました。今後、思考を広げるために「視点」「視野」「視座」という3つの要素を意識し、具体的な考えと抽象的な考えを行き来させることを実践していきたいと考えています。 顧客課題は見えてる？ また、顧客との接点から感じた課題をもとに、上司や他部署へサービス改善の提案を行う場面に直面することがあります。改善案を検討する際には、さまざまなユーザーの視点、各部署（営業、サポート、開発など）の視野、そして事業全体に与えるインパクトという視座を広く取り入れ、適切なレベルで問題を洗い出すよう努めています。 準備は万全ですか？ さらに、上司や他部署のメンバーは前提知識や重視するポイントに違いがあるため、それらを明確にした上で改善案に組み込みます。作成後は、異なる立場からのフィードバックが予想されるため、客観的な視点を取り入れる準備をしておくことが大切だと感じています。

生成AIの強みは？ 生成AIは非常に便利で有能なツールですが、その便利さに甘んじることなく、人間がチェックや適度な疑問の目を持つことが大切だと改めて感じました。こうしないと、人間の能力が次第に低下してしまう恐れがあるため、生成AIをあくまで良き相棒として活用する意識が必要だと認識しています。 どこで活用する？ つまり、生成AIを「頭のいい新入社員」のように捉え、単にタスクを与えて使えないと判断するのではなく、その特性を活かせる指導や適切なレビューを通じて、生成AIの真価を引き出すアプローチが求められると感じます。 何が課題となる？ さらに、以下の点について考える必要があると感じます。 ⑴ 生成AIとハイコンテクストな関係性を構築するためには、どのような工夫が必要でしょうか？ ⑵ 生成AIにマネジメントを依頼できるようになるには、どのような要素が求められるのでしょうか？ ⑶ 日本国内で、自分と生成AI（AIエージェント）だけの体制で会社を運営することは実現可能なのでしょうか？

客観視できていますか？ 主観的な判断を排除することの重要性を学びました。私たちの思考には必ずしも客観的な視点が備わっているとは限らないため、答えが導かれた後も「なぜその結論に至ったのか」「本当に正しいのか」を問い続けることが大切だと感じました。 他の原因も見えてますか？ また、仕事で問題が起きたときに原因を明確にする際、この考え方が役立つと実感しています。すぐに原因と思われる事象に気が付いたとしても、他にどんな原因が存在するのか、なぜその事象が発生したのか、定量的なデータを用いて誰が見ても納得できる説明ができるかを念入りに考える必要があります。 多角的に考えていますか？ さらに、問題発生時には、客観的な判断に必要な情報をリストアップし、思考が一面的にならないように努めています。ロジックツリーを活用して原因を深堀りし、上位者や他部署の視点からもチェックを行うよう心掛けています。最後に、取り組んだ結果を振り返ることで、次の課題解決に向けた改善策を見出す重要性を再認識しました。

正しい問いとは何？ 物事を正しく捉えるためには、まず急いで判断せず「問いは何か？」を常に頭の片隅に置き、問い続けることが重要です。その上で、偏りなくもれなく、ダブりなくイシューを考え、常に自分を俯瞰して客観的に見る視点を持つ必要があります。さらに、正しい言葉を用い理由と根拠を明らかにして説明することが求められます。 説明で伝えるコツは？ この姿勢は、人に物事を説明して納得してもらう場面や、新しいルールを制定する際に特に有用です。例えば、資料の説明や方針の提示、また相手の話を整理してアドバイスや指示を明確に認識する際にも役立ちます。 課題整理のポイントは？ また、イシューリストを作成し、常に頭の隅で課題について考え、すぐに判断せず問題点を捉える習慣を持つことが大切です。正しい日本語を学び、主語と述語がシンプルに構成される文章に触れることで、言葉のインプットと蓄積も意識しましょう。さらに、他者の話を聞く際には「問いは何か？」を引き出す質問を行い、内容を整理するよう努めています。

正しい問いはどこ？ 人は、考えやすい内容や考えたいことに陥りがちです。そのため、課題解決に際しては、正しい問いを立て、効果的な切り口を見出すことが重要です。この姿勢を意識することで、偏りのない視点から問題と向き合えるようになります。 どの方法が効果的？ また、「頭の使い方を知る」「他者とディスカッションする」「反復トレーニングを行う」といった方法論は、自己の思考力を鍛える上で大変有効です。こうした取り組みを実践することで、理論と実践の両面から課題に取り組む力が養われます。 チームで探る秘訣は？ さらに、職場においては、個人で孤立して進めるのではなく、問いを共有し、チーム全体で課題の本質を探ることが求められます。宣言的知識、手続的知識、条件的知識といった知識の種類を意識することで、より具体的な解決策を見出すことができると感じています。 実践で変わる法則は？ 以上の点を実践に移すことで、日常の業務や課題解決のプロセスにおいて、より効果的なアプローチが取れると確信しています。

イシュー設定の重要性は？ イシューの設定によりデータの見方が変わることを実践を通じて理解しました。問いの形式で設定すると共有が容易になるため、答えを出すことが問題解決に直結し、仕事の本質とも一致しています。問題解決の真因に迫る問いを設定し、その後、スキルを駆使してロジカルに分析を進める必要があります。 専門人材育成の秘訣とは？ 事業計画の作成時には、社会の課題解決、つまりイシューの設定を行います。また、専門人材の育成においては、相手の要望や期待に偏らないようにし、ビジョンに沿った結果を出すための企画を練ることが重要です。 MECEのチェックは欠かせない？ ソリューション開発・提案においては、根本的な解決事項の抽出にこの考え方を応用します。そして、自身が設定した目的・問いについては必ず二度確認し、MECEになっているかをチェックします（これはよく抜けがちです）。視座を高めるためには、経営者の視点で物事を捉え、少なくとも指導を受けるチーフと同じ視点で考えることを意識します。

数字の壁は本当？ データ分析に関して、「数字が得意でないとできない」という思い込みがありましたが、実際にはデータの読解力が重要だと感じました。データと情報を比較することで状況を把握しやすくしたり、意思決定をしやすくする手法の一つとして、どのような目的や仮説で分析を行うのかが最も重要な根幹部分であることに気づきました。 旅行動向はどう？ 具体的な例として、訪日旅行観光客の市場動向と顧客行動の把握があります。どの国からの訪日観光客が増えているか、減っているか、滞在日数、1人当たりの消費額、訪問都市やその数、そして訪日旅行に求めていることや課題について分析しました。 立ち位置はどう評価？ 会社が策定している中期経営計画の目標達成のためには、訪日旅行という分野において、自社が業界内でどのような立ち位置や状態になるべきかを明確にする必要があります。そして、その状態を達成するために必要となる情報やデータを考慮し、どのような戦略を打ち出すべきなのかについて検討することが求められます。

データ分析前の課題は？ データ分析を始める前に、まず何が問題なのかを明確にし、その問題がどこで発生しているのかを確認することが重要です。分析の基本は分解にあり、目的に応じて様々な視点で切り分ける際、階層の違いに注意する必要があります。たとえば、where、why、howの順序を意識することで、基本に立ち返ることができます。 検証方法はどうする？ 実際の業務においては、前月の業績（予実差）を基に問題を設定し、どこから問題が生じているのかを調べます。その際、自分の感覚だけではなく、データ上で本当にそう言えるかをしっかりと検証することが求められます。結果を先入観として捉えず、データに基づいた事実を導き出す姿勢が大切です。 振り返りの進め方は？ 毎月の業績振り返りでは、改めて何が問題なのかを定め、具体的な発生箇所を探るプロセスを実践します。このプロセスを通じて、自身の直感が正しいかどうかをデータを用いて検証し、結果ありきでデータを選び出さないことを意識することが求められます。

議論の進め方は？ 同じテーマを複数人で検討する場合、効率的かつ効果的に進めるためには、目的やゴールに沿ってどのように議論を進めていくのか、検討すべき要素に共通の認識を持つことが不可欠です。これを整理しないと、各人が自分の関心に基づいて検討を進めてしまい、視点がずれてしまいます。 どうやって認識合わせ？ 共通認識を形成するためには、まず検討対象を俯瞰的に捉え、漏れなく重複なく要素を抽出することが重要です。その際、3C分析、SWOT分析、バリューチェーン分析などのフレームワークが非常に有用です。 改善策はどうする？ 具体的なアプローチとしては、まず自分が担当している事業について、これらのフレームワークを活用して分析を行います。そして、その分析結果を同じチームのメンバーと共有し、今後の改善策について議論することが求められます。特に、バリューチェーンのどこに課題があり、コスト分析を通じてどの部分がネックとなっているのかを明らかにすることが、改善策の策定に役立つと感じました。