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検討 ✕ 要素

に関する学び

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どうしてヒットした？ ある事例から、長年にわたって衣料品の製造販売で培った強みを活かし、マスクやスーツパジャマといった製品がヒットした背景を学びました。時代や社会情勢の変化に伴う顧客ニーズの変動、さらには隠れたニーズの本質を捉え、スピード感をもって製品を市場に投入することや、キャッチ―で分かりやすいネーミングで用途を明示する戦略が功を奏したと理解しました。 本音は掴めたか？ さらに、顧客の真のニーズを見極めるための手法として、行動観測やデプスインタビューの有効性を確認しました。ただし、デプスインタビューにおいては、報酬を提示することでかえって本音が引き出しにくくなる可能性がある点を学び、本音を言いやすくするには、事前の雑談を通じて信頼関係を構築することが有効であると再認識しました。また、商品やサービスの真のニーズを探る能力は、日常的な物事への想像を巡らせる癖によって養われるという点も実践していきたいと考えています。 どこにペインを感じる？ また、顧客ニーズだけでなく、解決すべきペインポイントの特定も新規事業を検討する上で重要な要素です。事業化を実現するためには、曖昧なニーズではなく、実際にお金を使ってでも解決したいと感じる課題に注目することがビジネスの種になると理解しました。さらに、カスタマージャーニーの作成を通じて、ユーザー目線で体験を観察し、ペインポイントを特定して適切な解決策へと導くことが、事業化のポイントであると学びました。 信頼構築は上手？ 実務は必ずしも課題解決型の事業ではないため、ペインポイントの深掘りは難しい面もありますが、自社の強みを生かし、顧客の隠れた真のニーズを探り出す姿勢を忘れずに取り組んでいきたいと考えています。特に、デプスインタビューにおいて報酬提示が本音を引き出しにくくするという点は、これまで気づいていなかった新たな学びとなりましたし、事業推進者が目の前にいるだけで本音が言いにくくなるという現状にも、改めて注意する必要があると認識しました。 やり方は確認した？ ・行動観測では、実際に想定顧客の動きを観察し、ニーズを正確に把握することに努めます。 ・デプスインタビュー実施では、顧客の深い本音や改善点を引き出すため、信頼関係の構築に心がけながら取り組みます。 ・カスタマージャーニーの作成によって、顧客のタッチポイントや行動、思考をファクトベースで分析し、実態を正しく把握することを目指します。

ROIの重要性とは？ ROI（費用対効果）の考え方について学びました。私たちの社内では、案件ごとの稼働率をPowerBIなどを使って分析していますが、手元での試算も有効だと感じました。特に、自分の目の前の業務に活かすためには、小規模な試算も役立つと実感しました。 「捨てる」決断の基準は？ 「捨てる」という決断については、客観的指標に基づいて行うことの重要性を学びました。例えば、ROIに基づく費用対効果が低い案件、取引先の成長率、取引規模、人件費などの数値データをもとに判断する必要があります。勘や経験に頼るのではなく、常に数値を基にした思考が必要だと認識しました。 なぜ本質を問い直すのか？ 過去の手順や資料を無意識にコピペして使うのではなく、その本質を見つめ直すことが大切です。なぜこの手順が必要なのか、このデータは何のために用意しているのか、といった本質を問い直しながら作業を遂行することが、自身の作業効率を高め、さらに自身のROIを向上させることに繋がります。 トレードオフで優先すべきは？ トレードオフの考え方についても学びました。「コスト・リーダーシップ戦略」か「差別化戦略」を重視するかの意思決定が重要です。バックオフィス業務においても、制度設計の際に費用対効果に注力すべきか、差別化戦略に注力すべきかの二つの視点を比較して戦略を考える機会があると感じました。戦略とは意思決定に基づいた行動計画を立てることですので、優先順位の設定と、個人と組織の視点をすり合わせることが重要です。最終的には、それらの最大化ポイントを見つけ、ブレークスルーとなる施策を検討していきたいと思います。 どのようにイシューを設定する？ 作業を開始する前に、まずはイシューの設定を行います。過去の資料はあくまで参考にし、その時々の最適化を意識してアップデートを目指します。 数値で目的を明確にするには？ 戦略を立てるためには、経営層とのディスカッションを通じて会社の意思確認を行い、目的を明確に引き出すことが必要です。客観的データに基づく情報を集め、それを元に判断を仰ぎます。感覚に頼らず、数値で具体的に意思を引き出す工夫を心がけます。 トレードオフの価値をどう探る？ トレードオフの考え方は、相反する要素を並べることから生まれるのかもしれません。どんな「効用」があるのかという要素を洗い出す作業を今後も行っていきたいと思います。

問題解決の手順は？ 「問題解決の４ステップ」と「ロジックツリーを使った分解思考」が今週の学びの中で特に印象に残りました。まず「問題解決の４ステップ」では、「何が問題か？（What）」を明確にし、「どこに問題があるか？（Where）」でその範囲を絞り込みます。さらに、「なぜ起きているのか？（Why）」で原因を深堀りし、「どうするか？（How）」で具体的な対策を検討する流れを学びました。このフレームワークを用いることで、感覚や経験だけに頼らず、論理的に課題を捉えられると実感しました。 ロジックの整理は？ また、ロジックツリーの手法では「モレなく・ダブリなく（MECE）」を意識しながら、問題やテーマを枝分かれさせ、整理する方法が紹介されました。例えば、現場で発生する遅延という問題に対して「人」「資材」「天候」などのカテゴリーに分解し、それぞれを詳細に検討することで、原因の見落としを防ぐことが可能となります。さらに、各要素を深掘りすることで、より具体的な解決策に結び付けられる点が非常に実践的だと感じました。 再現性は保たれる？ これらの思考法を現場の課題整理に活用することで、感覚や経験に頼らず、再現性のある改善が実現できると考えています。たとえば、工期が予定よりも遅れている場合には、まず「What：何が問題か？」で遅延の事実を明確にし、「Where：どこに問題があるか？」で特定の工程に絞ります。そして、「Why：なぜ起きているのか？」で人員不足や資材納品の遅れ、天候の影響など原因をロジックツリーで分解し、それぞれに対して「How：どうするか？」の具体策を検討します。 トラブル対応は？ 実際に現場で問題やトラブルが発生した際には、まず「何が問題か？」を関係者と共有し、事実を明確にします。その上で、問題のある工程や範囲を「どこに問題があるか？」の観点から洗い出し、ロジックツリーを活用して「なぜ起きているか？」を検証します。原因が複数考えられる場合には、MECEを意識して整理し、各要素に対して「どう対応するか？」という具体策を検討することが重要です。 習慣化は可能？ 今後は、毎日の朝礼後など短いミーティングを通してこの４ステップを活用し、現場の問題を見える化・言語化する習慣を身につけたいと考えています。個人としても、業務日報にこのフレームワークを取り入れることで、思考力と実践力をさらに高めていきたいと思います。

何を試したの？ 某自動車メーカーの研究所向けに、若手研究者がシステム開発の上流工程を体験できるワーク題材として、いくつかのフレームワークを試してみました。まず、ユーザーの生活の質を向上させる自転車ライフのコンセプトづくりにおいて、ペルソナの共感マップを作成して課題を整理し、KJ法を活用して具体的なコンセプトを検討しました。そのうえで、理想の一日をシナリオ化し、ジャーニーマップを作成することで新たなユーザー要求を引き出す試みを行いました。また、雨の日でも快適に使える自転車の実現を目指し、SCAMPER法を用いて必要な機能を洗い出し、システムモデルを描くことで、思考過程や要素間の関係を明確に整理する工夫にも取り組みました。 成果に満足？ 今回の取り組み全体を通して、複数のフレームワークを活用しながら具体的なユーザーシナリオを構築できた点が大変良かったと感じました。さらに、実践を重ねる中で得た気づきが、今後の新規事業開発案件に向けた実践的な適用に大いに生かせると感じています。個々のフレームワークが全体像にどのようにつながるかを改めて整理すると、さらなる理解が深まると考えます。 どう結び付けたの？ また、ペルソナから得たインサイトをどのようにコンセプト設計に結びつけたのか、詳しく振り返ることも有意義です。同様に、SCAMPER法で洗い出した機能がどのようにユーザー体験の向上につながるのか、さらなる考察を進めると良いでしょう。 ポイントは何？ これまでの実践を通じて、いくつかの大切なポイントに気づきました。まず、ユーザー要求を満たすためのアイデア出しでは、要求の抽象度を適切に調整することが不可欠であると実感しました。要求の抽象度を下げることで、具体的なアイデアが出しやすくなるという点です。次に、まず要求そのものを整理し、その後で機能へと段階的に展開していく方法が効果的であることを学びました。これにより、いきなり機能や物理的な要素に飛び込むことなく、整理がしやすくなると感じました。さらに、SCAMPER法を活用して洗い出した機能を再び抽象化し、要求ごとに整理し直すと、全体像が明確になり、機能の方向性が一層見えやすくなることを体感しました。 次の一手は？ 今後の新規事業開発案件においては、今回の経験を踏まえ、フレームワークとシステムモデリングを活用しながら、思考の整理と抽象度のコントロールを意識して進めていきたいと思います。

全体の流れはどう？ 全体の流れとしては、WHAT→WHERE→WHY→HOWの順で進める点が印象に残りました。ただ単にデータを集めるのではなく、ひとつひとつの分析がストーリーとして意味を持つように、傾向をしっかり掴むことが大切だと感じました。 問題は明確か？ まずWHATの段階では、今解決したい問題を明確にし、目標となる結論やイメージをもっておくことが重要です。何のためにデータを扱うのか、最初に目的をはっきりさせることで、分析全体の方向性が定まります。 どの候補を選ぶ？ 次にWHEREのステップでは、複数の候補を出し、解決に役立ちそうなポイントやデータが取得可能かを検討します。単独で見る方法や、ツリー・組み合わせといった整理手法を用いながら、どの観点に重点を置くかを決めていくとよいでしょう。 原因は探れた？ さらにWHYのフェーズでは、考えられる原因をできるだけ多く、また網羅的に仮説として挙げることが求められます。どんな要素が問題に影響を及ぼしているのか、広い視点で捉えることが分析の精度を高める鍵となります。 数値は何を示す？ また、データを見る際には実数と比率の両面から代表値などの数値に注目し、明らかにすべきポイントを意識する必要があると再認識しました。どのデータが問題解決に直結するのかを見極めるために、どんな情報をどう加工すべきかを事前に考えておくことが重要です。 目的は明確に？ 特に、日々の業務では「言語化しなくても大丈夫」という考えに陥りがちですが、データを扱う際には必ず「何をしたいのか」という目的を明確にすることが不可欠だと感じました。また、データ収集時にも最終的なアウトプットのイメージを持つことで、やみくもな収集を避け、意図のあるストーリーを先に構築する姿勢が大切です。 フォーマットは有効？ 今後は、以下のフォーマットを活用していきます。まず、解決したい問題を最初に記述し、次にストーリーや考え方、データの集め方・分析方法の全体像を示します。その上で、WHAT、WHERE、WHY、HOWの各パートを用意して進める手法を徹底していきたいと思います。 仮説は多角的？ 最後に、仮説思考における「複数と網羅」という視点が非常に印象的でした。インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンなど、さまざまな角度から物事を見る姿勢は、今後の成長に大いに役立つと感じています。

比較の価値って何？ 「分析の基本は比較」という視点を再認識しました。自分と他者、自分がありたい姿、そして現在の自分を丁寧に比較することが、より深い洞察へとつながると実感しています。また、学習においては一夜漬けややっつけ仕事ではなく、たとえ1日5分の復習でも習慣として続けることが重要だと痛感しました。特に、ビジネスの現場における影響度を考えると、その積み重ねが大切だと考えています。 原因の探し方は？ 分析のプロセスでは、結果だけでなく原因を深く掘り下げる姿勢が必要です。数字に裏付けられたストーリーを構築するためには、飛びつかず、しっかりと要素を分解して検証することが求められます。やみくもな対応では、納得感や信用を得るのは難しいと感じました。 課題はどこにある？ まず、フレームワークなどの問題解決の手法については、理解しているつもりでも実際の問題に直面すると活用できていない部分が浮き彫りになりました。たまたま効率化には成功したものの、その他の面では十分に実践できておらず、今後、時間のかかる業務のプロセス改善に取り組む必要があると考えています。 新知識はどう活かす？ また、ABテストといった新たな知識の習得ができた点は大きな収穫でした。勉強の習慣化に向け、意識的な時間確保と無駄時間の削減に努め、受講者のコメントからも自分の表現不足を認識する機会となりました。講座終了後は、講師の授業や動画、受講者の意見を総復習し、理解をさらに深めるつもりです。 図解で見やすく？ さらに、シンプルながらも資料に図を取り入れることで、情報を視覚的に整理する試みも始めています。作成技術は向上途上ですが、引き続き動画などでスキルアップを目指していきたいと思います。 仮説の不足は？ 一方で、学び続ける意欲はあるものの、仮説を作成する基礎知識が不足しているため、仮説の質や数が十分でなく、次につなげることが難しいと感じました。仕事におけるレアケースの振り返りや因果関係の検討が、これからの課題であると考えています。結果だけに注目するのではなく、その背後にある原因を明らかにすることがポイントとなります。 本質をどう捉える？ 今回の学びで特に印象に残ったのは、「目に見えるものにすぐ飛びつかない」という点です。大切な要素は必ずしも目に見える形で現れるわけではないという教訓を、今後の業務にも活かしていきたいと思います。

グラフは何を示す？ グラフの活用法とその分析時の手法について考えます。まず、円グラフは各要素の割合を確認したい場合に使用します。一方、ヒストグラムは全体のばらつきを視覚的に把握したい時に便利です。グラフを活用する際は、事前に仮説を立て、その仮説に基づいて予測データと実際のデータを比較し、深堀することが重要です。 平均値はどう使う？ 分析手法としては、様々な平均値があります。単純平均はただ平均値を求める方法です。加重平均は重みを考慮して算出され、例えば東証株価指数がこの方法を用いています。幾何平均は成長率や平均何倍になるかを知りたい時に使用されます。外れ値の影響を避けたい場合は中央値を用いるとよいでしょう。また、標準偏差を利用することで、データのばらつきを把握できます。標準偏差が小さいほどデータは均一であることを示します。これに基づき、2SDルールでは95%のデータが大よその範囲内に収まるとし、5%のデータは外れ値とされます。 リスクはどう把握？ 施設のポテンシャルや価格の分布を分析する際には、ヒストグラムや散布図を使うことで、戦略に対するリスクを特定できます。例えば、ポテンシャルの高い施設で高コストの外れ値がある場合、戦略的値下げの必要性を検討する余地があります。また、小さい施設で安価なコストの外れ値はベンチマークとして他施設に引き合いに出されるリスクとなる可能性があります。 医療データの精度は？ 医療機器のデータ精度を分析する際、標準偏差を利用して精度の精確性を確認することができます。業界の標準として、変動係数CVが2%以下であれば精度の担保がされているとされています。変動係数は標準偏差を平均値で割ることで算出されますので、まず標準偏差を求める必要があります。特に機器の精度が外れ値を持たず、許容範囲内に収まることが求められるため、標準偏差の知識は重要です。 適正価格はどう算出？ 価格交渉の際、統一グループやGPO施設カテゴリ内の平均価格やベンチマークの引き合いがあります。この際、どの「平均」が使用されているかを確認し、データを鵜呑みにせず、グラフや散布図、加重平均や中央値を用いて適正価格を示すことが重要です。 仮説はどこから？ 最後に、分析に取り掛かる前に仮説を立てることが大切です。仮説に正解はありませんが、経験に基づいた想像力を活かし、いくつも仮説を洗い出すことが有益です。

なぜ夏祭りに魅かれる？ 私が参加している地域活動の中で、毎年9月に自治会主催で開催される公園での夏祭りに、デザイン思考の手法を応用できる可能性を感じました。地域住民が自ら作り上げ、参加する祭りは、住民間の一体感を醸成し、地域コミュニティの維持に大変意義があると考えています。 情報の集め方は？ まずは、地域の動態データや歴史、地形・自然環境といった定量情報の収集に加え、住民の意識や興味を探るため、街並みの観察や各種団体、学校、飲食店での会話など、幅広い交流を実施しました。そして、夏祭りに特化し、過去の祭りの感想やアイデア、場合によってはネット上のコメントなどを収集し、さらには他地域の事例も参考にすることで、多角的な視点から祭りのあり方を見直しました。 住民の反応は？ 収集した情報をもとに、地域住民をいくつかのパターンに分類し、ペルソナを設定して共感マップを作成しました。参加意欲の高い層、興味はあるが一歩踏み出せない層、自分には関係ないと感じる層など、複数の視点からユーザー体験を明確にし、夏祭りへの参加インサイトを浮き彫りに、カスタマージャーニーを設計しました。 意見のまとめ方は？ その後、地域住民を対象としたワークショップを複数回開催し、参加者全員でビジョンやミッションを共有しながら、様々な課題の抽出とアイデア出しを行いました。実行グループには自治会の担当者も加わり、ブレインストーミングやシミュレーションを経て、評価を得ながら具体的な実施計画を策定しました。全員で高め合うために、意見の偏りが生じないよう付箋などを用いてアイデアを平等に扱う工夫も取り入れました。 計画実行の秘訣は？ 実行計画は、予算やスケジュール、人的資源、リスクなどの各要素を評価し、必要なパフォーマンスの確保方法も検討しながら、効率的に進めるためのプロジェクトマネジメント手法を取り入れました。基本的にはウォーターフォール方式を採用しつつ、進捗に合わせて新たなアイデアも取り入れ、柔軟に対応しました。 デザイン思考の本質は？ この一連のプロセスを通して、デザイン思考は単なる定型のプロセス消化ではなく、課題を深く掘り下げ、考え、アイデアを創出する反復作業であることを実感しました。各分野の知見や専門家の協働、また異なる視点を持つ作業者同士の意見調整が、最終的な成果に大きく影響すると感じています。

対概念の意義は何？ 対概念とは、ある概念に対して反対または対照的な意味を持つ別の概念を考えることで、物事をより明確に理解し議論の幅を広げる手法です。問題解決に取り組む際は、原因をプロセスに分解する方法、複数の解決策を根拠をもって絞り込む視点、A/Bテスト方式を活用した実践検証、そしてデータ分析を組み合わせた段階的な課題抽出と検証の流れが重要となります。 M&Aリスクはどう考える？ 例えば、M&A案件のリスク評価と意思決定においては、ポジティブな要素であるシナジー効果と、ネガティブな統合リスクを対概念として捉え、財務リスク、組織文化、オペレーションといった要因に分解して考えます。各リスク要因を定量化することで、M&A後の成功確率を高めるためのより正確な判断が可能となります。 統合戦略はどれが最適？ また、企業の経営戦略策定、特にM&A後の統合戦略においては、段階的統合と急速統合という二つのアプローチを検討し、A/Bテスト方式でそれぞれの効果を比較します。統合プロセスの進捗データや業績、従業員満足度といった具体的な指標をもとに、どちらの戦略がより良い成果を生むかを実証的に評価していきます。 リスク評価の秘訣は？ さらに、リスク評価のためのフレームワーク作成では、過去の成功事例や失敗事例をデータベース化し、財務、組織文化、オペレーション、市場環境といった指標を基にリスク評価シートを作成します。これにより、各案件ごとのリスクが客観的に評価され、精度の高い投資判断を導き出すことが期待されます。 定量化結果は何？ 続いて、データ分析を用いた定量化では、財務データや従業員エンゲージメント、企業文化の適合度を測る指標を設定し、回帰分析や相関分析を活用します。特に、文化の不一致が従業員の離職率に与える影響などを数値化することで、過去のM&Aデータから成功パターンや失敗パターンを明らかにし、これを次の意思決定に生かすことが可能となります。 結果の信頼はどう確保？ 対概念とA/Bテストを通じて物事を深く理解しようとする姿勢は非常に評価できます。今後は、どのような状況で対概念を活用するのが効果的か、またA/Bテストで得られた結果の信頼性をどのように確保していくかといった点について、さらに思考を深めながら実践につなげていくことが求められます。

プロセスはどう区別？ 今週は、問題解決のプロセスにおいて、仮説を立てて検証し、解決策を考えるための考え方を学びました。まず、WHYの段階では、各プロセスを分けて考える手法の重要性を再認識しました。プロセスごとに名称や意味合いを設定し、母数や基準が異なる場合には「率」といった数値化の視点を取り入れることで、どの段階で数値が少なく、全体の推移がどうなっているかをバランス良く把握することが大切だと感じました。 対概念の効果は？ また、原因の仮説を立てる際には、「対概念」という方法を用いることで、問題に関わりのある要素を洗い出し、それらを2つの対に分けることで、より幅広い視点から原因の可能性を探るアプローチの有効性を学びました。 A/Bテストの意味は？ さらに、HOWの段階では、A/Bテストを通して仮説を実際に試し、データを集計しながら解決策へと繋げる方法について学びました。A/Bテストを行う際は、①目的と仮説を明確にすること、②一度に一要素ずつ検証すること、③条件（時間や期間など）を揃えることの3点が重要であり、これによりリスクを抑えつつ効果的な施策の検証が可能となります。 知識集約はどう進め？ また、今回の学びを通じて、これまでの知識を集約し、プロセスを意識して丁寧に分析する重要性を再認識できました。仮説設定の根拠を明確にし、必要なデータを整理することで、より高度な分析に繋げるための前提意識を持つことが求められると感じました。 薬剤師業務の改善は？ 一方、薬剤師業務のボトルネックの分析においては、業務を細かいプロセスに分解し、どの段階で時間と労力がかかっているかを明確にすることが、従業員の残業時間や患者の待ち時間短縮に直結する重要なポイントであると学びました。こうした検証を通して、設備の導入などの改善策の効果を試験的に確かめ、必要に応じて他の現場にも展開する判断材料とする考え方は、非常に実践的だと感じました。 A/B分析で見直す？ さらに、部内でA/B分析を活用して、例えば店舗の処方箋枚数の伸び悩みという問題に対して、複数の要因を一つずつ検討し、原因を絞り込んだ上で対策を考える手法も学びました。これにより、問題の背景にある具体的な要因を多面的に理解し、適切な対策立案へとつなげることができると実感しました。

問題解決とデータ分析の関連性とは？ 今週の学習を通じて、問題解決のプロセスとデータ分析の関連性について学ぶことができました。特に印象に残ったポイントは、問題解決のステップを「What（現状把握）」、「Where（問題特定）」、「Why（原因究明）」、「How（対策検討）」という形で整理するアプローチです。このステップを行き来しながら問題を深掘りしていく方法は、データ分析で何から取り組んで良いかわからない時に役立つ道筋を示してくれるため、非常に効果的だと感じました。 STARフレームワークの有効性は？ 現状把握においては、問題を「あるべき姿」と「現状」のギャップと捉えることが重要です。このギャップを、STAR（Situation：状況、Target：あるべき姿、Action：行動、Result：結果）フレームワークを活用することで、より具体的に問題解決のプロセスをイメージしやすくなります。また、問題を因数分解することで、要素を細分化し問題のある箇所を特定でき、優先的に対応すべきところが明確になります。逆に、不要な範囲を明確にすることで、効率的に問題解決に繋がることも新たな発見でした。 ロジックツリーとMECEの効果は？ 問題の因数分解にはロジックツリーが効果的で、層別分解や変数分解（掛け算）の2種類を問題に応じて使い分けることで、より効果的に分析が行えます。MECEの概念も重要で、「抜け漏れ、ダブりなく」問題を捉えることが重要です。 データ分析の具体的な活用例は？ 今後、学んだ内容は患者の受診動向調査に活用できると考えています。どのような患者が、どの診療科をどのくらいの頻度で受診しているのかを分析することで、患者のニーズや医療機関の利用状況を把握できます。ただし、実際に活用するためには、現在のデータが分析に必要な要素を網羅しているかを確認する必要があります。 分析の目的は何か？ データ分析の目的は、大きく分けて二つです。まず一つ目は患者サービスの向上で、ニーズに合った医療サービスを提供するために分析結果を役立てます。二つ目は病院経営の改善や効率化で、患者の利用状況を分析することで、リソースの最適化が図れます。さらに、定量分析だけでなく定性分析を利用することで、サービス提供時の運用上の問題を解決する可能性もあります。

原因分析のポイントは？ 「why：原因を分析」という問題解決のステップについて学び、実際の業務に活用するためのヒントを得ることができました。原因分析では、問題がなぜ発生したのかデータを基に追及し、原因が特定できた後に解決策を検討するという流れを確認しました。 プロセス分解の極意は？ この授業で得た学びは主に2点あります。まずは、データをプロセスに分けて考える方法です。課題では、ウェブサイトの広告表示から体験レッスンへの申込に至る一連のプロセス（広告表示→広告クリック→申込）の各段階のデータを比較し、同じ経路を辿った中でどこで数値が落ちているかを検証しました。比較する際は、各プロセスの分母が異なるため、率で示す点が重要です。率が低いプロセスに問題があると考え、具体的な原因を探る有効な手法だと実感しました。この方法により、どこから改善に取り組めばよいのかが明確になり、必要なデータの選定も容易になると感じました。 原因思考の広がりは？ 次に、原因を考える際は思考の幅を広げる必要があると学びました。フレームワークの一つとして、対概念という視点を活用する方法があります。たとえば、「自社の戦略に原因がある」と「自社の戦略以外の要素に問題がある」という二つの視点から原因を考えることで、一方向への固執を避けることができます。この手法は、原因の決め打ちを防止するのに非常に有効だと感じました。 遅延の要因は？ 実際の業務で、業務の遅れが他部署に影響を与えている場合、まずはその業務を複数のプロセスに分解し、どの段階でボトルネックが発生しているのか、数字を元に比較することが有効だと考えます。原因追求においては、MECEの考え方も必要不可欠です。さらに、原因に関わる要素が明らかになったら、それ以外の可能性も併せて検討することで、一面的な見方に陥らずに対策を練ることができると実感しました。 学びをどう今後活かす？ この学びからは、事象には必ずプロセスが存在し、分解して比較することで原因を特定できること、そしてよい事例についてもプロセスの整理が応用可能であることを改めて確認しました。今後は、問題だけでなく成功事例にもプロセスの視点からアプローチし、より幅広い視野で原因と対策を考えられるよう努めていきたいと思います。