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全体

に関する学び

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情報をどう分解する？ 情報を解析するためには、その情報を分解する方法を学びました。まず、解析する全体の情報を定義します。このとき、いつからいつまでの情報を扱うのかを確認することが重要です。その上で、単に機械的に分けるのではなく、なぜそのように分ける必要があるのかを考え、複数の視点から情報を分解します。一つの視点での分解では、漏れや重複がないかを確認します。また、時間や場所を考慮したプロセスの分解を行い、比率や分布、変化率などを表計算で工夫することで、情報の正確な分解が可能になります。最初は大まかに分解し、解像度を上げるように進めます。 医療データ分析のポイントは？ 医療業界のデータ分析について、二つの要点を実施します。まず、新規紹介患者数の分析です。2018年から2024年を対象にし、この期間には特に2020年から2023年のコロナ禍の影響を考慮する必要があります。データを患者の年齢、性別、疾患別、および病院の診療科や紹介元医療機関の規模（病院、地域クリニック）、さらには緊急性で分解し、変化率を算出します。これにより、患者属性や病院要因が新規紹介患者数に与える影響を明らかにし、コロナ禍による変動を正確に分析します。 外来患者満足度はどう評価？ 次に、外来患者満足度調査の分析を行います。毎年実施されるこの調査の結果をもとに、単年度での解析のみならず、経年変化を評価して改善の有無を把握します。回答者を年齢、性別、通院歴（初診、再診）で層別化し、通院プロセスを受付、診察、待ち時間、会計などに分解して感想を解析します。過去3年のデータを用いて変化率を算出し、患者満足度の変化を定量的に把握します。これにより、外来プロセスにおける成果や改善点の特定と評価を行います。 ① 新規紹介患者数の分析では、2018年から2024年のデータを収集します。収集の際には、層別分析ができるように、患者データをリストアップし、疾患分類や医療機関の規模の基準を明確にします。整理されたデータは、解析しやすいように専用シートにまとめ、欠損データの程度を確認して、その分解が有意義であるかどうかを評価します。 ② 外来患者満足度調査の分析では、過去3年のデータを収集し、年齢や性別、通院歴、通院プロセスに基づいて解析できるようデータを整理します。また、来年度以降のアンケート項目や質問順序の見直しを行い、「何を解析するべきか」「なぜ解析するのか」を明確にした上で設計を行います。

理論と実践の違いは？ 今週の学習を通じて、理論だけでなく実際に活用することでメカニズムを深く理解できると改めて感じました。また、時代やビジネスの対象によってメカニズムの強弱が変化することを把握し、環境の変化に合わせてどの要素が重要かを見極める視点が必要であると考えています。 規模経済はどう捉える？ 規模の経済性に関しては、自身の業務からやや遠いため具体的なイメージを掴みづらい部分がありました。しかし、管理コストの増加や拠点の分散による「規模の不経済性」は実務に即しやすく、理解しやすかったです。普段なじみのない概念も、業務に近い反対の状況からアプローチすることで、より深い理解へとつながると感じました。 習熟効果はどう評価？ また、習熟効果、範囲の経済性、ネットワーク経済性の各概念を改めて考え直す機会となりました。特に習熟効果では、急速なイノベーションによって従来のスキルが陳腐化するリスクに強く共感しました。最新技術の登場により従来の手法やツールが短期間で時代遅れとなる現状を実感する一方、技術者の持つ暗黙知はイノベーションの影響を受けにくく、依然として大きな価値があると考えます。このため、暗黙知を個人の経験に留めず、組織の知識として蓄積し活用することが重要だと思います。 スキル活用はどうする？ 範囲の経済性については、異動後間もなく十分に活用できていない印象です。新たな業務への参画機会は増えたものの、自分のスキルをどのように活かすかはまだ明確ではありません。今後は部門を超えた連携をより一層推進し、新しい業務領域への関与を深めることで、スキルの差別化を図りたいと考えています。 暗黙知の活用は？ 習熟効果に関しては、ナレッジ共有の仕組みを強化し、暗黙知を可視化する取り組みが必要だと感じました。例えば、定期的な勉強会で経験豊かなメンバーが知識を共有する機会を設けることや、技術的なノウハウをドキュメント化して誰もがアクセスできる環境を整えることが考えられます。こうした仕組みを整えることで、急速な技術革新にも柔軟に対応し、組織全体の競争力を維持できると考えています。 部門連携はどう促す？ さらに、範囲の経済性については、部門を横断する連携を推進し、スキルの差別化を図るとともに、自身の専門性を広げるため、異動先の業務に関連する研修や外部セミナーへの参加などを通じて知識の幅を広げる努力を続けたいと考えています。

講座の狙いは何？ 今週の講座では、「代表的なキャリア理論を知る」ことに焦点が当てられました。以下にその内容をまとめます。 キャリアの価値基準は？ まず、キャリア・アンカーについてです。これは、エドガー・H・シャイン博士が提唱した理論で、自己分析や他者からのフィードバックを通じて、自分の仕事における価値観を明確にする方法です。キャリア・アンカーには8つの種類があります：特定専門分野、全般管理コンピタンス、自律・独立、保障・安定、起業家的創造性、純粋な挑戦、奉仕および社会貢献、生活様式です。これらを確認する手順として、自己診断やインタビューを行い、それらを考慮してキャリア開発を決定することが推奨されます。この理論は、現在のキャリアや人生の判断基準として役立つ一方で、制約にもなる可能性があります。 生存戦略はどう挑む？ 次に、キャリアサバイバルについてです。これは、職務と役割の戦略的プランニングに関する分析手法で、環境変化や複雑な人間関係に対応するために重要です。組織が自分に求めるものを把握し、変化を予測して対応するための計画を立てることが求められます。 今後のリーダー像は？ 続いて、これからのマネジャーとしてのあり方です。急速な変化に対応するために、自己変革を継続することが大切とされています。必要なスキルには個人としてのスキル、仕事に必要なスキル、テクニカルスキル（論理思考力、分析力）、ヒューマンスキル（コミュニケーション、巻き込む力）、コンセプチュアルスキル（目標設定、ビジョン設定）などがあります。 指導法はどう使う？ 最後に、リーダーシップのスタイルについてです。リーダーシップは、状況や個人の特性に応じて活用の仕方を変えることが重要とされています。具体的には、指示型（具体的な指示を出す）、コーチ型（問いを立て、意見を引き出す）、支援型（働きやすい環境を整える）、委任型（権限を委譲する）のスタイルがあります。 支援策はどう考える？ これらの理論を踏まえた上で、チームメンバーのキャリア開発を支援するための具体的な行動として、自己診断や個別インタビューの実施、キャリア開発計画の策定、定期的なフィードバックセッション、環境変化の情報共有、リーダーシップスタイルの適用が挙げられています。これにより、メンバーのキャリア開発を支援し、チーム全体のパフォーマンスを向上させることが目指されています。

なぜ問いが大切？ 今週は、クリティカルシンキングの重要なテーマである「今ここで、答えを出すべき問い＝Issue」と、本質的な課題を捉える問いの立て方について学びました。私はこれまで理解しているつもりでしたが、実際にはできていない部分があると再確認し、反省しています。 どの問いが思考を導く？ 特に印象に残った点として、「どのような問いを立てるか」がその後の思考を規定し、問いによって考える方向性が変わってしまうことがあります。講義の事例を通じて、ものごとを単一の視点で捉えてしまうと、全体像を把握できず、本質的な課題の発見が困難になることを理解しました。本質的な課題を解決するためには、全体を俯瞰して正確な問いを立てることが重要であり、問い続けることの大切さを実感しました。 どうして逸れやすい？ また、「Issueは意識しないと逸れてしまうもの」であることも学びました。問題が何であるか、イシューを明確かつ具体的に特定することが重要です。これまでの経験を振り返ると、議論の中でイシューから逸れることが何度もありました。最優先の問いを意識し続けることが、課題を解決する上で重要です。視覚化することで意識を高め、仮に逸れてしまっても原点に戻る努力をする必要があります。 どう本質を問いかける？ この考え方は、会議や顧客課題の解決、プロジェクトに関する調査や考察、データ分析の場面で活用できます。どのようなシーンでも、まず見えているものをそのまま受け入れず、本質を問いかけることが重要です。そして、3つの視点「視点」「視座」「視野」を用いて全体を俯瞰し、問いを続ける意識を持つことが必要です。特に会議では、話が流れたり論点がずれることがありますが、イシューを確実に押さえつつ会議を進行することが重要です。 日常でどう実践する？ 業務だけでなく日常生活でも、まずは意識することから始めて、習慣化していくことを考えています。「Issueを明確に特定する」「3つの視を活用して全体を俯瞰する」「問い続ける」「視覚化して意識し続ける」「逸れても軌道修正する」など、これらを実践していきたいと思います。特にニュースの記事などを読んで気になる内容があれば、改めて本質を問いかけ、情報不足を補ったうえでイシューを特定し、友人や家族と議論することを心がけたいです。また、読書や自己分析の際にも活用し、今年中には少なくとも1回は実践してみたいと考えています。

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。

分析の基本は？ 分析の本質は「比較」にあります。まず、分析は①プロセス、②視点、③アプローチの3つの軸で進めることが基本です。プロセスは大きく4つのSTEPに分かれます。まず目的や問いを明確にし、その問いに対する仮説を立てます。次に、既にあるデータや新たに収集する情報（見る、聞く、行う）を活用してデータを集め、最後に分析によって仮説やストーリーを検証していきます。データ収集時は、サンプリングバイアスや設問設計の影響に注意し、適切なA/Bテストの実施も視野に入れます。 重要視点は何？ 次に、分析を行う際に重要な視点は5点あります。まず、インパクト：どの程度の影響があるかを把握し、優先順位をつけること。次に、ギャップ：比較対象や軸を明確にし、どの部分が異なるのかを確認すること。さらに、トレンド：時間の経過による変化の傾向を把握し、異常な部分を見つけること。加えて、ばらつき：全体の分布がどれだけ偏っているかを平均値や中央値などで見ること。そしてパターン：全体や変曲点から法則性を読み取ることが大切です。 グラフの工夫は？ また、アプローチとしては、グラフや数字、数式を用いてデータを視覚化する手順があります。まず仮説と伝えたいメッセージ、次に比較対象を明確にし、どのグラフを使用するかを検討します。一般的な項目の比較では横棒グラフやウォーターフォールチャート、時系列の変化を示す場合は折れ線グラフや縦棒グラフ、構成や分布を表すにはヒストグラムや円グラフ、相関関係を示すには散布図が有効です。横棒グラフは特に多用されますが、加工に手間をかけることでより分かりやすくなります。 日常の見直しは？ また、日常の業務や振り返り、目標設定・計画立案において、MECEや層別分解といった手法を使いながら、固定観念や偏った思考を見直し、仮説思考を鍛えることも重視しています。社内では、数字や思い付きだけで次を考えるのではなく、定量・定性データ分析の手法を共有し、分析は「比較」に基づくという前提と、意思決定を目的とするという考えを全員で理解しています。この目線合わせのもと、各種フレームワーク（たとえば3C、クロスSWOT、セグメンテーション／ターゲティング／ポジショニング、4Pなど）を取り入れながら、What／Where／Why／Howのステップを踏んで分かりやすいビジュアル資料を作成し、あるべき姿を説得力ある形で提案できるよう学び続けています。

直感に頼り過ぎ？ これまで私は、自分の判断を積み上げてきた経験からの「勘」に頼っていました。しかし最近、その限界を感じ、経営戦略やMBAに無関係だと思っていた内容に興味を持ち、受講を決めました。結果として、大満足でした。 振り返りは効果的？ 今週は全体の振り返りを行いました。Week00と01に記録した「戦略思考を行うために身につけたい点」のリストは、当初とても表面的だったと感じました。しかし、わずか数週間の学びで、視座が変わったことに自分でも驚いています。 学びが急変した？ なぜ短期間に多くの学びと気づきを得られたのかを考えてみると、アウトプット型教育と新たな視点を得られる仕組みがその要因であると思います。アウトプット型の教育では、自分の頭でしっかりと考え、それを言語化することや、グループワークによる口述説明が求められました。また、新たな視点を提供する仕組みとして、スピーディな回答をくれるツールや、動画コンテンツ、実際の経営者の経験談、グループワークでの他者からのコメントなどがありました。 考え抜くのは大変？ 一方で、「考え抜く」という行為は体力が必要であると実感しました。これからはフレームワークをツールとして活用し、無駄な時間を省いて効率を高めていきたいと思っています。 組織戦略はどう？ 今後のゴール設定としては、自組織が社会に対して果たすべき責任や役割を考え理想の姿を描き、それをゴールに組織戦略やプロジェクトと結びつけることを目指します。また、フレームワークを活用して、盲点を減らし、具体的な戦略を練って提案や意見交換を行えるようにしたいと考えています。 心身の健康を守る？ 日常生活では、考え抜く力を保つために心身の健康を維持し、適切な睡眠や運動を心がけます。また、フレームワークを日常に取り入れて考え方に慣れることが重要です。 組織目標は適正？ 2025年上期には、これまでの慣例が組織目標に適しているかどうかを日報などを通じて解析し、顧客の成長率をどのように判断できるかを検討します。他社の企業文化を整理し、自社との違いを明確にすることも重要です。 医療環境を考える？ さらに、2025年からは少子高齢化による医療環境の変化を考慮し、医療スタッフの減少を見据えつつ、医療機器の開発を進めていきます。グローバルの傾向についても情報を集約し、日本との違いを意識した施策を検討します。

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。

問題解決のステップをどう活用する？ 問題解決の4つのステップ、すなわちWhat（問題の明確化）、Where（問題箇所の特定）、Why（原因の分析）、How（解決策の立案）を学びました。私の思考のクセとして、Whatを決め打ちしてしまうことや、Howの展開に意識が向きすぎることがあります。そのため、Whatに関しては目の前の課題が全体構造のどこに位置づけられているのかを確認するよう意識しています。Howについては、Whatの構造を理解し、Where→Whyを経てしっかりと導き出すことで、数ではなく説得性と精度を高めていきたいと考えています。 A/Bテストを成功させるには？ A/Bテストについては、比較検証を目的とするため、以下のポイントを理解しました。 - 複数の要素を同時に変えると検証が難しくなるため、このようなことは避ける。 - 同列で比較する必要があるため、期間・ターゲットなど条件をできるだけ揃える。 - 低コストで実施できるため、トライ＆エラーを重ねて精度を上げていく。 購入者定着の課題をどう解決する？ 「商品Aの購入者定着」という課題に対しては、一旦立ち止まって状況を整理しました。例えば、購入者定着を要素分解（要素集約）すると、上位階層に売上向上という課題があります。本質的な課題としては、「売上向上があり、分解すると新規と定着に分けられ、データで補足すると新規の向上が売上の変数として大きく影響する」という課題に変わる可能性があると捉え、4つのステップを視野を広げるためと、要素を絞り込んで確度を上げるために活用していきます。 広告効果の測定には何が必要？ ABテストは広告の売上効果を測る際に用いたいと考えています。しかし、売上に関わる変数（広告外のプロモーションや価格など）が多いため、「広告だけの効果」を測るのが難しいです。この点についてアドバイスが欲しいです。 課題特定を円滑にするには？ 現在取り組んでいる各部署の伴走案件において、上記の4ステップを課題特定に活用しています。会社上層部からの指示や慣習などから使用するデータや活用方針がある程度決まっているため、他の選択肢を持てない方もいます。そういった場合、一度立ち止まって課題の要素分解を行うよう促しています。月内に7つの案件があるため、事前に各部署の業務理解を深め、広い視野で課題を捉えることを意識して伴走します。

CTRとCVRはどう分析？ プロセスを段階的に考えることは、データ分析において非常に重要です。例えば、CTR（クリック率）やCVR（購入率）を比較することで、プロモーションの効果を測定します。この段階で、CTRが高い場合はターゲットユーザーに適した場所でプロモーションが行われているか、または掲載しているクリエイティブがユーザーに合致していることが考えられます。同様に、CVRが高い場合は購入を促すことができていたり、サイトのUI/UXが優れている、商品そのものが魅力的であるという理由が考えられます。これらの指標を基に課題を抽出し、改善策を講じることが必要です。 仮説はどう作る？ 原因を仮説立てる際には、思考の範囲を広げることが求められます。具体的には、フレームワークを利用したり、反対概念を活用することが有効です。最適な解を見つけるためには、初めに適切な判断基準を考え、それに基づいて評価を進めます。判断基準に重要度の違いがある場合は、重み付けを行い、比較検討を通じて最適な解を選びます。 費用対効果はどう判断？ プロモーションの費用配分を検討する際には、有料広告のCTRやCVR、各コストを再度検証し、費用対効果の観点から最終的には投資対効果への移行を考えます。また、メールマーケティングにおいては、ターゲットに適したバナーを見つけるために、ビジュアル、テキスト、クリエイティブの観点からABテストを実施します。 意思決定は合理的？ 中長期的には、会社全体で「勘と経験に頼る意思決定」を「データ分析を用いた合理的な意思決定」へ移行することを目指します。このためには、誰でも気軽に分析ができる環境を整え、学びとモチベーションを高め、業務効率化により時間を確保することが重要です。 効果検証はどう実施？ 投資対効果を考える上で、判断基準の検討、検証方法の確立、経営層への効果的なアプローチが求められます。メールマーケティングにおけるバナーのABテストの実施例として、秋の行楽シーズンを訴求する際に、ビジュアル面では人物の有無やテーマ、テキスト面では金額や特典、クリエイティブ面では静止画や動画を考慮に入れることが挙げられます。 人材育成はどう進む？ また、データ分析における人材を育成するために、社内の教育プログラムを活用し、DX変革を推進するための環境作りも必要です。

学びを日常にどう活かす？ これまで学んできた内容を全体的に復習しました。その中で、改めて「目的を明確にすること」と「問いを立てること」の重要性を再認識しました。人間の思考は主観に偏りがちで、そのために本質からそれた部分に焦点を当ててしまうことがあるという前提を持ちました。自分の思考が偏らないようにするためには、まず物事の全体像を把握し、イシュー（課題）を特定することが大切です。そのためには具体と抽象を繰り返し、様々な角度から物事を見る必要があります。この過程でイシューを特定し問題の本質を明確に捉えることが、効率的な情報処理に繋がると改めて感じました。 情報処理の効率化とは？ この学びは日常の様々な場面で活用できると思います。たとえば、報告・連絡・相談（報連相）、プレゼンテーション、社内外の会議、問題定義や課題解決時などです。自分の主観で物事を進めていないか、イシューを特定できているかを常に確認していきたいと思います。また、人との業務上の会話の中でも相手がイシューを特定できていない場合に、自分からイシューを明確にすることで会話がスムーズに進むので、この点を意識していきたいです。 効果的な問題解決法は？ 何事も着手する前に立ち止まり、「目的を明確にすること」「全体像を把握しイシューを特定すること」「伝える内容と目的を明確にすること」を実践していきます。具体的には次のような場面・行動を考えています。 1. **データ分析の際に仮説を立てる** - 行動: データを単純に見るのではなく、まず全体像を把握し、問いを立ててから分析を行います。問いに基づき、どのデータが重要かを判断し、結果を検証するプロセスを経て分析の精度を高めます。 - 理由: 問いを立て、分解し、結果を検証することで、より深い洞察を得ることができます。 2. **プロジェクトやタスクの問題解決における代替案の評価** - 行動: 問題が発生した際、単一の解決策に飛びつくのではなく、複数の代替案を出し、それぞれのメリットとデメリットを比較検討します。そして最も効果的な方法を選択します。 - 理由: クリティカルシンキングを活用することで、短期的な解決策ではなく、長期的に効果的な解決策を見つけることができます。 これらの行動を日常の仕事に取り入れることで、より効果的で効率的な業務遂行を目指していきます。