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全体

に関する学び

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ありたい姿とギャップは？ 今回の学びでは、問題解決プロセスの重要性を改めて実感しました。まず、「ありたい姿」と現状のギャップを明確にすることが、課題の適切な設定につながると感じました。これはデータ分析のみならず、さまざまな業務に応用できる考え方です。 どう課題を分解する？ 課題を分解する際には、各要素に分けるためにロジックツリーを活用し、MECEを意識して重複や抜け漏れがないように整理する手法が非常に有効でした。また、問題解決のプロセスをWHAT（何が問題か）、WHERE（どこに問題があるか）、WHY（なぜ問題が生じたのか）、HOW（どのように解決するか）の4つのステップに分けて考える方法は、実践的かつわかりやすいと感じました。 現状と理想はどう？ 分析を始める前に現状と理想のギャップを把握することで、無駄な作業を省き、重要なポイントに的を絞った課題設定が可能です。他の人が設定した課題も一度自分で見直す習慣をつけることで、見落としが防げると考えています。 目標はどう捉える？ また、自身の目標設定において、ただ数値を追うのではなく「あるべき姿」を明確にすることが、戦略的なアプローチへとつながります。たとえば、ソフトウェア導入時には現状の課題を整理し、導入によって解決すべきポイントを明確にすることで、より合理的な選定ができると実感しました。このスキルを業務全体に活かすことで、より本質的な課題解決が可能になるでしょう。 手法はどう共有？ 最後に、今回学んだ問題解決の手法を部内で共有するつもりです。今までのケースバイケースの対応を見直し、データをもとに客観的かつ一般的な対策を検討するアプローチの普及を目指します。ただし、過去に特定の調査で効果が得られなかった経験もあり、状況に応じた柔軟な対応が求められることも実感しています。

データ分析で解像度を高めるには？ データは受け取ったままではなく、一手間加えることで解像度が上がります。絶対値だけでなく、相対値でも数字を出して比率を確認し、数字はグラフ化することで視覚的に課題を見つけやすくなります。また、取り扱う情報が売り手側か顧客側かで分析の視点が変わることを認識しておくことが重要です。 偏りを防ぐためにはどうする？ 基本的に売り手側の情報から分解することが多かったため、偏った視点だということを意識しなければなりません。切り口は時間、人、手段など様々な角度から分解し、可能な限りMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）で分解することで、ダブりなくモレなく網羅的に分析が可能になります。 新たな課題を発見する方法は？ 事業部の売上を分解する機会がよくありますが、売り手側の情報に偏らないように注意が必要です。慣れた分解手法を使うことが多いため、異なる視点や切り口、深掘りをすることで、今まで見えていなかった課題を見つけることができるでしょう。 分解のブレを防ぐには？ 事業部の売上や部署の売上、メニュー毎の売上、顧客毎の売上など、分解できそうな要素は多くありますが、まず最初に全体の定義を決めることで分解のブレを防ぎ、有効に活用していくことが大切です。毎週や毎月のように分析を行う機会があるため、週報や月報でこれまでと違った切り口で分解を試みてみようと思いました。 異なる切り口での分析の効果は？ これまで「課題はこれだ」と決めつけていた部分も多かったため、本当にそうか疑い、別の切り口で分解することで新たな課題を特定できると感じています。早速今回の週報から分析と分解を活用し、全体の定義を決め、MECEで考えるよう心がけ、ダブりやモレのない進行を目指します。

学びをどう振り返るか？ これまで学んできたことを振り返ると、それぞれが独立した点として思い出されることが多く、クリティカルシンキング全体がどのように繋がっているかを理解できていないと感じていました。しかし、ライブ授業を通じて振り返りと説明を受けることで、それらの点が線として繋がる感覚を得られ、理解が深まりました。また、知識をスキルとして定着させるためには反復トレーニングが必要であり、その方法についても説明を受けたことで、今後の行動に役立つ学びを得ることができました。 クリティカルシンキングとは？ 「ありたい姿」を考える際には、クリティカル・シンキングとは何か、その効用は何かをある程度理解した上で再度考えてみると、クリティカル・シンキングを利用してどのような状態になっていたいのかが明確にイメージできるようになりました。 アウトプットをどう実践する？ 学びの中で、知識をスキルとして定着させるためには、他者へのアウトプット、他者からのフィードバック、そして振り返りを繰り返すことが必要であると理解しました。授業でも説明されたように、会社外で多様なバックグラウンドを持つ人たちとディスカッションすることが一番効果的だと感じていますが、その機会を得るのは容易ではないため、普段の仕事の中で、報告や会議の場でアウトプットし、議論やフィードバックを得て、自分の中で振り返りを実践していきたいと思います。 フィードバックで何を改善する？ アウトプットを出す際には、「問いを立てた上で、答えを論理的に考える」、「一度結論が出ても、客観的な視点から他の切り口でも考える」を実践していきます。フィードバックについても、積極的に他者から意見をもらうように行動し、その後、自分の中でできたこと、不足していたことを振り返り、次に繋げるという行動をしていきたいです。

イシュー特定の重要性を再確認 イシューを特定することの重要性は認識していましたが、時折特定しきれないまま進行していることがあります。また、意識しないとイシューからズレてしまうことが多いため、常にズレていないかを確認しながら進めていくことが大切だと感じました。 具体的には以下の点を今後意識して習慣にしていきたいです： - 問いの形にする - 具体的に考える - 一貫して抑え続ける 問いの重要性とは？ さらに、相手の話を聴くときには、「問い」なのか「問いを解決するプラン」なのかを整理しながら聴くことが重要だと学びました。これをコーチングにも活かし、学んだステップで考え行動できるよう促したいと思います。 慌ただしい日々の中で、今この時間「何について話をしたいか」＝「問い」が明確だと、前提も整いやすく、効率よく仕事を進められると感じました。 収益構造の変化に適応するには？ この一年で収益構造が大きく変化しているため、従来の方法では利益を生み出すことが難しくなっています。売上を伸ばし無駄を省くためのイシューを特定し、チームメンバーと解決方法を協議しながら進める際に、今回の学びを活かしたいと思いました。 クリティカルシンキングを活用する これから来期の優先事項を決めプランを作成する際に、今回学んだクリティカルシンキングを活かしたいです。特に「問いを立てる」ことが重要だと実感しました： - 問いから始める：現状を整理し問いを立てることを意識する - 問いを残す：問いを意識し続けるために見える化し、プラン進行中に目的に立ち返ることができるようにする - 問いを共有する：組織全体で方向性を共有するために、視覚や言葉で伝わる資料を作成し、メンバーに合わせて伝え方を工夫する 以上の点を踏まえ、今回の学びを仕事に活かしていきたいと思います。

数字分析で見える傾向は？ 数字をいくつかのパターンでグラフ化し比較すると、傾向や特徴がつかめることがわかりました。知りたい情報に対して、意図的に複数の分析軸が必要であることも理解しました。特に一番の気づきは、一つの分析結果だけを見てすぐに結論を出すのは危険だということです。急ぐあまりに、ついやってしまいがちですので気を付けたいと思います。 分解時の注意ポイントは？ また、切り口を考える際のポイントとして、全体を定義したうえでモレなくダブりなく分解していくことが重要だと感じました。意識してチェックしていないと、歪みが出ることに気付けません。 課題の本質をどう見抜く？ 自分の業務では、お客様アンケートなどを整理する際の切り口を設定するときに使えると思いました。さらに、原因不明な状態で課題改善を依頼された際にも有効だと感じます。例えば、上司から「この課題はおそらくこの辺に原因があるからこの方向性で解決してほしい」と相談され、現場では「ほんとの原因はそこではないと思う」という意見の乖離があった際、どのように調整すればよいか悩むことがあります。そのようなときに、要素分解を用いて課題の本質を明らかにすることができると思いました。 精度の高い分析へ向けて 現在推進しているサイトのUI改善は、ヒアリングを中心に改善施策を検討していますが、今一度データの分析を掘り下げてみたいと思いました。その際に以下の点を実施しようと思います。 - 切り口を複数用意するために、分析に必要なデータを多く収集する - 手を動かして分解する - どんな切り口が分析に役立ちそうか関係者にもヒアリングしてみる - モレなく、ダブりなくの視点で問題ないか、分析の切り口を周囲の人と意見を聞き確認してみる 以上の点を意識して、より精度の高い分析を行いたいと思います。

SCAMPERは何ができる？ PMIのAI Agentに関する登壇資料作成の中で、SCAMPERのフレームワークを応用する試みが行われました。具体的には、S（Substitute）として従来のPPT作成をやめ、ClaudeやGensparkなどのツールで資料を作成した後にPPT化する方法や、C（Combine）でGeminiのDeep ResearchとChatGPTのデータ分析、そしてClaudeやGensparkのスライド作成機能を組み合わせる工夫が挙げられます。また、A（Adapt）ではDeep Researchを講演シナリオ作成に応用し、M（Modify）ではGensparkの生成物をFigmaで編集する方法、P（Put to another use）ではジブリ化を意識した画像作成機能を利用してスライド資料を作成するアイデアが検討されました。さらに、E（Eliminate）により、ゼロからのPPT資料作成を最小限に抑え、R（Rearrange）では結論を補強するためのエビデンス集めにDeep Researchを活用するという工夫がなされました。 資料作成の今後はどうなる？ 一方で、AIによる資料作成の技術は向上しているものの、何度も修正が生じた結果、従来の方法と比べると作業工数に大きな差がない状況です。以前はほとんど使い物にならなかったツールが、現在は曲がりなりにも利用可能なレベルにまで進化しており、今後の発展に期待が持てると感じました。ただし、現時点ではかなりの工夫が必要なため、AIにそのまま講演全体を依頼するのは難しいと実感しました。単一のツールやアイデアだけでは実現が難しい面もありますが、SCAMPERのようなフレームワークを活用することで、多様な視点やアイデアが生まれ、AIを用いた資料作成の可能性が広がると考えています。

スライド表現の工夫は？ 今回の学びを通じて、スライドは単に情報を整理するだけでなく、伝えたいメッセージをどう設計し、視覚的に届けるかを考えるための道具であると実感しました。言葉の選び方や装飾の工夫、情報の順番、グラフの形式など、細部が伝わりやすさに大きな影響を与えることに気づきました。 構造思考の必要性は？ 一方、実務では、コンテキストや課題構造を捉えた構造化思考モデルを用いて議論することが多いため、思考の流れや全体像を相手と共有することが求められます。今回の学びは、そのような場においても「何をどう見せると伝わるのか」という視点を意識するヒントとなりました。 伝わる力強化の秘訣は？ 今後は、スライドと構造化思考モデルの双方に共通する「伝わる設計力」をさらに高め、意思決定を支えるための視覚的な意味の構造を効果的に伝えるビューモデルの設計に取り組んでいきたいと考えています。具体的には、課題の背景や構造、検討すべき施策、期待されるインパクトを整理し、キーメッセージを短く明確に表現することを第一歩として、経営層との対話に活かせる資料作りやワークショップの設計を進める予定です。 提案資料やワークショップの設計においては、「このコンテンツで意思決定者にどんな行動を促すのか」「どのような構造で納得を得るのか」を明確にした上で、ビューの順序設計や視線の流れ、強調すべきポイント（色、太字、枠、矢印など）を意図的に取り入れていきます。特に、判断の分かれ目となる構造や施策の選択肢を、比較しやすい形でビジュアル化し、なぜそれが妥当なのかを自然に伝えられるよう心掛けます。 来週予定している経営者向けのワークショップでは、重点戦略の構造化や目標設定の意図をいかに伝えるかをポイントに、今回の学びを反映したビューモデルの設計と実践に挑戦するつもりです。

状況をどう捉える？ 状況や思考を的確に言葉にすることは非常に難しいと感じました。特に、前後の状況や憧憬だけでなく、自分の頭の中の考えをしっかりと言葉に表現することの難しさを改めて理解しました。 言葉選びのコツは？ これまでを振り返ると、私は直観やフィーリングに頼りながら言葉を選び、文章にしてきたことに気付きました。主語と述語をきちんと書くこと、そして文章全体を俯瞰することが重要だと実感しました。特に英会話スクールでの経験を通じ、自分の思考を文書や言葉に変換する未熟さを認識し、言いたいことを明確にし、多角的に考え、それらを具体化することを心掛けたいと思います。 多角的検討はどう？ 思い付きではなく、一度「柱」「複数」「具体的」という基準で自問し、検討する必要があります。例えば、会議で意見を述べる場面、議事録を作成する場面、業務改善などの企画書を作成する場面、稟議書を作成する場面、職員との面談の場面などでは、MECEやロジックツリーを意識して活用したいと考えています。また、クレームや事案発生時にも偏った意見にならないように、この思考法を取り入れたいです。 伝わり方はどう考える？ さらに、自分が作成する文書だけでなく、職員が作成した文書でも主語と述語を意識し、チェックすることが重要です。また、自分の言葉や文書が誰に伝わるのかを常に意識し、言いたいこととその根拠をしっかり分類することを心掛けたいと思います。特に英会話スクールで学んだ「言いたいこと」と「根拠」の間の「根拠づけ」の重要性に気づいたことは、大きな収穫でした。自分はそれを「運営」と「成果」に分類したつもりでしたが、模範解答では「実行容易性」と「効用」で表現されており、この点を浅く捉えていたと反省しています。これを踏まえて、今後は意識的に取り組んでいきたいと思います。

グラフの伝え方は？ WEEK4では、まず「適切な表現方法」について学びました。グラフに関しては、何を伝えたいかを軸にしてグラフを選び、作成することが大切だと感じました。同じデータでも、グラフの種類によって伝わりやすさが異なるため、何についてのデータかが一目でわかるよう工夫する必要があります。 過剰装飾は逆効果？ また、文字情報では過剰な装飾が逆効果になるとともに、書体や文字の色によって印象が大きく変わることを学びました。アイコンや図を加えることで視覚的な理解を促進できますが、加える要素がノイズとならないように注意することが求められます。 スライド配置はどう？ さらに、スライド作成においては、情報の順番を意識しながら文字やグラフを配置することが必要です。複数の情報をまとめる場合でも、最も伝えたいポイントに絞ることで、読み手にとって分かりやすい構成を作る工夫が大切だと感じました。 引き込む文章は？ 一方、「読んでもらえる文章の書き方」では、冒頭部分の件名や1スクロール以内の情報で相手の興味を引くことの重要性を学びました。ただ文章を羅列するのではなく、伝えたい内容を整理し、読み手が自然と読み進めたくなる工夫が求められます。 プレゼン資料はどう？ 社内でのプレゼンテーションや資料作成においては、注目してほしい内容に合わせたグラフや、情報の配置の工夫、目次や見出しの活用が効果的です。また、社外向けのメールやポスター、動画のサムネイルなどでは、件名や冒頭で相手の興味を引く工夫と、誰にでも伝わる言葉選び、書体や色彩の使い方が印象に大きく影響することを学びました。 全体の学びは？ 全体として、視覚的な工夫と分かりやすい文章構成の両面から、相手に伝わる情報発信の方法を学べたと感じています。

フレームワーク活用の理由は？ フレームワークを知っているだけでは意味がありません。特にスタッフ部門では、直接的に活用できる場面は限られているように感じていました。しかし、具体的な活用ポイントや事例を学ぶことで、SWOT分析やその他のフレームワークも、読み替えや置き換えによって適用できる場面があるのではないかと考えるようになりました。 集合知はどう作用する？ また、集合知の重要性も深く心に残りました。意見が食い違う場面は日常的にありますが、それを単なる困難と捉えるのではなく、多面的な認識が得られ、議論を通して考えが洗練され、抜け漏れの防止にもつながるというポジティブな側面に着目し、有難く享受していきたいです。 体制強化の再評価は？ これから取り組みたいのは、現在の体制強化の進め方についてのSWOT分析を通じた再評価です。漠然と正社員を補充するだけでなく、効率と効果の両面で新たな気づきが得られるのではないかと期待しています。また、個々がプロとして働くことから、プロ集団として組織全体で取り組むというマインドチェンジも重要です。現状ではすべてをみんなでやろうとするのは難しいかもしれませんが、メンバーの負担を軽減し、集合知の重要性を訴えながら適切な雰囲気を作ることが必要だと考えています。これは長期的な課題かもしれませんが、戦略的に最短で進めることを目指します。 SWOT分析はどう機能？ まずは自組織のSWOT分析を実施し、その結果を基に体制強化策の見直しを行いたいと思います。集合知を活かす組織づくりに向けては、この研修での学びや気づきを月次会議で共有することから始めたいです。また、私自身が「一緒に仕事をしたい」と思われるような人間性と振る舞いを心掛け、日々、明るく元気に取り組むことを意識していきたいです。

ステップを踏む重要性は？ ステップを踏むことと全体像を把握することは大切です。MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）の視点で全体を捉え、すぐに行動するのではなく、熟慮することが重要です。現状把握、原因分析、目標設定、そして打ち手の流れを理解する中で、特に現状把握が最も重要となります。多様な切り口から複数の要因を見つけ出し、そこから原因を確定することが求められます。例えば、QCサークルのような取り組みが有効です。そして、問題解決の目的が達成されたかどうかを検証することも忘れてはいけません。 問題解決のパターンとは？ 問題解決には二つのパターンが存在します。一つはあるべき姿と現状のギャップを埋めるもので、もう一つは将来的な目標を現状と比較し、その余白を埋めるものです。後者は単に正常に戻すだけではないという点がポイントです。 原因分析の力量が成功を決める？ 私自身、仕事の中で問題を解決する手法を使用していますが、事故対応策の相談や質問を受ける際、絡まり合った要因を考慮しながら原因を探り、対策を講じています。問題が単純に解決できる場合もありますが、連鎖的に解決される場合もあり、対応策が多岐にわたることがあります。原因分析の力量が重要であり、そのためには切り口の選び方が解決の度合いを大きく左右すると思います。 検証不足は問題を招く？ 気になる点としては、要因分析から原因把握を行う際に、十分な検証を行わずにすぐに解決策に飛びついてしまうことが多く見られます。複数の解決策を列挙し、その中から重要度が高く、効果があるものを優先して対応することが肝心です。それでも上手くいかない場合には、PDCA（Plan-Do-Check-Act）サイクルを再検討することが必要です。

比較の重要性とは？ データ分析において、比較は極めて重要な要素です。要素を整理し、性質や構造を明確にすることで、なぜ「良い」あるいは「悪い」と判断されるのかを理解することができます。判断するためには、特定の基準や他の対象との比較が必要であり、比較を通じて初めてデータに意味が生まれます。 目標設定の重要性 分析には目的や仮説の明確な設定が不可欠です。分析の目的が曖昧であったり、途中でぶれてしまうと、都合の良いデータばかりを使う危険性が生じます。また、不要な分析に時間をかけてしまうリスクもあります。したがって、「何を得たいのか」という分析の目的と、それに必要なデータの範囲をしっかりと見極めることが必要です。 データの特性と可視化 データは質的データと量的データに分類され、さらにそれぞれ名義尺度・順序尺度または比例尺度・間隔尺度に分解できます。それぞれのデータの特徴を理解し、注意しながら扱うことが重要です。異なるデータを組み合わせることで、ひとつのデータだけでは見えてこなかった新しい情報を得ることが可能です。これらを効果的に可視化するために、グラフを利用しますが、グラフには適した見せ方があります。例えば、割合を示すには円グラフが、絶対値の大小を比較するには棒グラフが適しています。 新プロダクトの市場分析 現在、私は新しいプロダクトのリリースによって市場規模がどれだけ拡大するかについての分析を進めています。分析結果を基にした組織全体でのコンセンサス形成が不可欠であり、そのためには分析結果をわかりやすく可視化することが重要です。講義で学んだ内容をもとに、収集したデータをEXCELで整理し、グラフで可視化する予定です。どのデータをどのグラフで可視化するかは、講義の知識を活用しつつ、基準の設定も意識しながら判断しています。