(4ページ目)

改善 ✕ 解決

に関する学び

---

現状把握の重要性とその手法は？ 現状を把握するためには、様々な切り口からとらえることが重要です。私は、自分がすぐに思いつく切り口に飛びついてしまいがちなので、切り口そのものをできるだけ多く考え、実際に手を動かすことが大事だと感じました。迷っている時間があるなら、少しでも多く手を動かした方がよいでしょう。 MECEの活用で視野が広がる？ この切り口を網羅的にとらえるためには、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）の観点が大事です。MECEには①層別分解、②変数分解、③プロセス分解があるため、把握したい現状に応じてどの分解方法が適切かを考えて取り組んでいきたいです。 仮説設定はどう導く？ また、切り口を考える際に、自分なりの仮説を立てることも大事だと学びました。仮説があれば、それに沿った切り口を設定し、求める情報に早くたどり着ける可能性が高まります。ただし、仮説にとらわれすぎて視野が狭まるのは避けたいですが、ある程度の仮説を持つことは重要です。 自分の推測にとどまらないには？ 様々な立場の人が関与する内容を進めていくうえで、それぞれの立場からの最適解をとらえる際に切り口の観点が使えると感じました。これまでは「自分がその立場だったらどう思うか」という考え方をしていて、結局それは自分自身のとらえ方が大いに関与していることになると気づきました。「自分がその立場だったら」という漠然とした推測ではなく、MECEの観点も取り入れて最適解を導いていきたいです。 プロセス分解で振り返る意義とは？ また、起きてしまったことを振り返る際にプロセス分解が使えると感じました。時間軸として捉えた際に、どの部分でもっとこうしておけば変わった、と考えられれば、自分自身の傾向や、これから具体的にどの部分に留意して進めていけばいいかが認識しやすいと思います。 改善行動の具体策は？ 今後、主に次の2点を行動に移したいです。まず、様々な立場の人が関与する問題を進める際に、「他の切り口がないか」を考える。その際、頭の中だけで考えるのではなく、実際に書き出したりメモを取ったりして視覚化します。そして、起きたことを振り返る際に、プロセス分解を行い、具体的に改善箇所を認識するようにします。また、プロセス分解後に他の分解方法も試して、時間軸だけでなく不足していた観点を認識し、自分の傾向を把握したいと思います。

どうして実践は難しい？ ありたい姿と現状のギャップを何度も意識しているものの、実際に実践するのは非常に難しいと感じました。その中で、マイナスをゼロにする問題解決とゼロをプラスにする問題解決の違いに注目し、後者ではありたい姿をステークホルダーと共有することが重要という点がとても印象に残りました。デジタル技術が進む現代においては、問題発見力が一層求められる中で、TOBEを構想する力だけでなく、その構想について関係者と認識を合わせる共感力の重要性を再確認する機会となりました。 どの分析で理解する？ また、what、where、when、whyのフレームを問題分析に取り入れるというシンプルなアイデアは、これまであまり意識してこなかったため、新鮮な学びとなりました。自分で活用する際も、他の人に説明する際も非常に分かりやすく、実用性が高いと感じています。 ロジック知識はどう？ ロジックツリーやMECEのフレームについても、改めて説明を受けることで新たな気づきがありました。特に、層別分析と変数分析のジャンル分けは、普段無意識に行っていた部分が大きかったため、今後は意識的に思考のスイッチングに活用していきたいと考えています。 基本はなぜ大事？ さらに、GAiLのセッションを通じて、経営における基本を徹底すること、すなわち凡事徹底の重要性を実感しました。WEEK0で学んだ事例に倣い、慣れや直感に頼らず、都度基本に立ち返って自分の手法を客観的に見つめ直すことが必要だと感じました。 切り口をどう捉える？ また、さまざまなフレームワークや切り口が存在することから、情報を学べば学ぶほど実践時にどれを採用すべきか迷うこともあります。しかし、生成AIをパートナーにすれば、自分が直面する課題に対して最適なツールや切り口を模索する際の有力なサポートになると新たな活用方法を見出しました。 改善策は何か？ 具体的な今後の改善点としては、まず凡事徹底のために自分が立ち返る教科書として本棚を見直すことから始めます。次に、ロジックツリーの活用については、自分が使用しているアウトライナーの新たな用途として、思考整理に取り入れ、層別と変数の切り替え（国語的分解と算数的分解）を意識して活用していきたいです。さらに、分析を始める前に一度立ち止まり、生成AIとともに最適なツールと切り口を検討することで、より効果的な問題解決のアプローチにつなげられると考えています。

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。

なぜ自己流だった？ １か月を振り返ると、これまで自己流で仕事を進めていた自分に気づかされました。講座の中で、自らの行動や考え方を見直す必要性を実感しました。 広い視点が足りない？ 実際の演習で、ファストフードチェーンの事例をもとに考察した際、自分に当てはめるだけで他の視点を捉えることができず、十分な多角的アプローチができませんでした。 根拠の曖昧さは？ 自分を振り返ると、これまで考えの根拠を明確にせずに行動していたことや、問いを明確にしないまま解決策に着手していたため、説得力に欠け、振り返りや原因分析ができていなかったと感じました。講座で多くの気付きを得たものの、理解したつもりでいた内容をすぐに忘れてしまうことも実感しました。 評価と気づきは？ ＡＩコーチングの総評では、自己の行動や思考に対する認識があり、改善の必要性を感じ取っている点を評価されました。また、具体的な行動計画を立て、異なる視点を活用することがさらなる成長につながると示唆されました。 他視点はどう使う？ 現時点では、会議中などで即座に自分以外の視点を提示するのは難しいですが、予定がある場合は事前に別の視点も考慮するように努めます。案内作成など時間に余裕がある際には、試案の後に一定の時間を置いて見直すことを実践し、全体的に相手が理解しやすい文章を意識するようにしています。 メールは分かりやすく？ また、メールの文章については、主題、根拠、理由を正確に伝え、誤解を生まない表現になっているかを確認してから送信することを心掛けています。現時点では見直しに時間がかかる状況ですが、短時間で効率よく確認できるように改善していきたいと考えています。 会話の脱線はどう？ 会話においては、思いつきで本題から逸れることが多く、不要な情報を伝えることで自分の意識がそれるだけでなく、他者にも迷惑をかけていると感じています。そのため、脱線した発言は慎むように努めています。 聞く姿勢は整ってる？ 話を聞く際には、つい偏った見方をしていないかを意識し、発言する際は伝えるべき内容が何であるかを明確にして、論理的に組み立てるよう心がけています。文章や資料作成においては、主題、問い、根拠など伝えるべきポイントを整理し、相手にスムーズに理解してもらえるよう努めています。

イシュー設定はなぜ重要？ イシューの設定は、考える範囲を決め、追うべきKPIを明確にするために重要だと感じました。今回の課題の中で、「営業のチームリーダーだったらどの問いを設定すべきか」というクイズが特に印象的でした。例えば、100年後のあるべき姿や今年度の契約というのは上長が検討すべき課題であり、チームリーダーとしては来月の売上について検討すべきとされることが答えでした。 視座を高めるための方法 本講座では、視座を変えることや上長への説明を行う際に、上長が気にしているポイントを押さえる必要があると学んできました。しかし、課題解決策を具体的に検討する際には、範囲を定めないと議論もまとまらず、効果も出にくい施策となるのだと感じました。 【ディスカッション後の追記】 なぜやるのかを考える際には、視座を高めたり変えたりする必要がありますが、自分が影響を与えられる範囲で課題を設定することが大事です。影響を与えられない課題を設定してしまうと、効果を出すことができません。また、課題を正しく設定するためには、Week1～4の学びを生かし、ロジカルに説明ができる課題を設定することが重要です。それにより、関係者がなぜその課題を解決する必要があるのかを理解しやすくなり、議論も前に進みやすくなると考えました。 会議の目的をどう設定する？ 会議の目的の設定についても、ただの進捗報告になりがちであるため、その会議で解決すべきことを設定することが重要です。たとえば、来月の目標達成のために取りうる手段の洗い出しや、優先順位の決定、目標の見直しなどがあります。また、営業やプロダクト改善施策の検討においても、具体的なイシューを設定することが求められます。例えば、店頭での来月の売上を伸ばす方法や操作性を上げる方法などです。 まずは解決すべきイシューが何なのかを明確にすることから始めます。業務だけでなく日常生活の中でも意識して、定着させたいと思います。また、業務でメンバーや関係部署から提案された内容を確認する際にも、何を解決すべきなのかを明確にした上で議論するようにします。 【グループワーク後の追記】 具体的には、以下のような例があります。 - 現在3歳の娘に対する悩み - 進めている家購入で解決したいこと、かけられる費用 - 家計管理で目標達成するには これらに関しても、一歩立ち止まってイシュー設定から見直してみたいと思います。

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。

エンパワメントって何？ エンパワメントについて、日常業務である程度理解していたつもりでしたが、特に重要だと思われる目標設定の観点を整理できたことが非常に有意義でした。エンパワメントを行う際は、相手が目標や仕事を理解しているか(MUST)、努力すればできるか(CAN)、そしてやる気になるか(WILL)がポイントだと考えています。 リーダーの役割は？ エンパワメントとは、目標達成のために組織構成員が自律的に行動できる力を与えるためのリーダーシップ技術の一つです。リーダーは組織構成員に権限を委譲しますが、最終責任はリーダー自身が持つという立場を取ります。そのため、リーダーは目標を明確にし、適切な仕事を割り当て、計画の策定や実行プロセスを支援します。 目標はどう決める？ 目標設定において重要なのは、組織構成員をやる気にさせることです。メンバーが分からない場合は説明し、できない場合は不安や困りごとを引き出して共に解決し、やりたくない場合にはやりたくなるような意義付けが必要です。良い目標とは、使命感に基づく意義があり、行動が具体的にイメージでき、測定基準と度合いが明確なものです。 どの仕事が適切？ エンパワメントに向く仕事と向かない仕事があります。向く仕事は、メンバーが目標を理解し、能力より少し高い難易度のもの、つまり育成の観点があるものです。逆に向かない仕事は、権限の限界があるもの、ミスが許されないもの、緊急の対応が求められるもの、一度きりのものなどです。 任せ方はどうする？ 仕事を任せる際には、期限と成果の期待値を伝えるだけでなく、目標設定を行います。メンバーがその仕事をやりたくなるような意義を伝え、育成を視野に入れた難易度設定を行い、阻害要因を取り除くなどの対応が必要です。 結果をどう振り返る？ さらに、これまで行ってきたエンパワメントの結果も整理したいと考えています。現在、上半期の業績計画における予算と実績の差異について、メンバーにその原因追求と改善策の策定を依頼しています。来週にはレビューが上がってくる予定ですが、その際、真因分析や改善策が不十分であれば、これまでのように指示するのではなく、メンバーの説明から不足点を質問で引き出し、阻害要因を取り除くことで、彼らが自発的に真因分析の深化や改善策のブラッシュアップができるよう、目標設定とプロセス管理の面で支援していきたいです。

リーダーシップ理論で何を学んだか？ 今週学んだことの中で特に印象深かったのは、リーダーシップの理論に関する2つのポイントです。 まず1つ目は、マネジリアル・グリッドというリーダーシップの分類方法です。この理論は、人間への関心度と業績への関心という2軸でリーダーシップのタイプを分けます。これまで私は成果至上主義に偏ってしまい、人間への関心が薄れていたことに気づかされました。常に能力を高めることが求められた結果、人について来られない人を見限るような考え方になっていたことに、ハッとさせられました。 パス・ゴール理論の適用方法 次に、2つ目はパス・ゴール理論です。この理論では、有能なリーダーがゴール達成に向けたパスと必要な支援を提供する方法が環境要因と部下の適合要因によって変わるとされます。同じリーダーシップでも状況によって異なるパターンを選ばなければ効果的でないという事実は非常に興味深いです。ベテランに指示が必要ないという先入観や、新人には詳細な指示が必要だという決めつけから離れ、それぞれの状況に応じた適切な行動をとることが大切です。 学びを業務にどう活かす？ 私は部下を持っていませんが、他部署の秘書や関係部署の方々に業務改善を提案するシーンで、今回の学びを活用したいと考えています。特に、非効率的な作業がチームに悪影響を与えている人に対して、効率的な作業方法を身につけてもらうことを目指します。これにより、二度手間や無駄な時間を削減し、チームの作業効率を向上させたいと思っています。 効果的なコミュニケーションステップは？ 具体的には、以下のステップを踏むことが重要だと考えています。まず、求める結果に結びつく行動に飛びつく前に、コミュニケーションを通じて相手の状況を理解しようとします。そして、マネジリアル・グリッドを活用し、自分の行動に偏りがないかを見直し、相手に過剰な期待をしないよう行動を補正します。 改善提案を浸透させるには？ 新しい業務改善方法を取り入れてもらうためのコミュニケーションは段階的に行います。まずは今のやり方に対する満足度や不便に感じている点を聞き、人間への関心を示します。次に、提案する改善案がその人の課題解決に役立つかを相手の視点で考えます。最後に、改善案が相手に合うと判断したら、実行に飛びつくのではなく、相手のスキルや柔軟性に応じて、最適な伝え方と材料を選びます。

目的はどう設定する？ データ分析を効果的に行うためには、いくつかの重要なポイントを押さえる必要があります。まず、データ分析に取り掛かる前に、目的や仮説を具体的に設定しておくことが重要です。これにより、分析がスムーズに進むだけでなく、目標に対して効果的な手法を選ぶための指針となります。 切り口はどう選ぶ？ 次に、分析のステップとして、問題解決のプロセスには「what, where, why, how」といった段階を経ることが挙げられます。特に、データをどの切り口で見るかを判断する際は、その切り口が解決に役立つかどうかや、データが入手可能かどうかを考慮しなければなりません。また、平均値を用いる際には、データのばらつきも確認することが不可欠です。代表値を選ぶ場合も、元データの傾向を理解しておくことが必要です。 数値の意味はどう見る？ 実数と率を確認することも重要です。たとえ割合が大きく見えたとしても、実数が少なければ優先度は高くないかもしれません。分析はただ闇雲に行うのではなく、数字の根拠に基づいたストーリーを描くことが求められます。そのためには、データの傾向をつかみ、特に見るべきポイントを明確にする必要があります。データは伝えたいことが分かりやすい形に加工することが望ましいです。 解決策はどう選ぶ？ 解決策を選定する際には、得た知見をもとに複数の選択肢を洗い出し、判断基準を持って選定することが求められます。例えば、販促施策の振り返りでは、単に目標に対する数値を比較するのではなく、何が成功したのか、どんな改善が必要か、そしてその理由を深掘りすることが重要です。 SNS戦略は見直す？ さらに、自社のSNS運営方針の再検討においては、現状の方針が適切かを評価し、必要であれば異なる方向性を検討することも考慮すべきです。インプレッションやコンバージョン率などのデータを参考にすることで、同じ目標に対しても新しいアプローチを見つけることが可能です。 検証はどのように進む？ 仮説を立てた後、その検証を進める際には、結論に飛びつかず、複数の視点から考慮することが重要です。これにより、示唆の幅を広げることができ、問題解決に向けたステップを適切に踏むことができます。分析を行う際に少しでも学んだことを次に活かし、適切な場面で適切な手法を用いることが、成功の鍵となります。

数字の分解をどう進める？ 数値を分析する際には、その分解が重要です。まず、視覚的に数字を分解する方法として、グラフや率に変換することで、新たな視点が得られます。また、年齢別、男女別、天候、曜日、時間軸、新規既存、場所、近隣施設、売場面積など、あらゆる角度から数字を分解することで、様々な発見が可能です。繰り返し分解することで、新たな傾向が見えてくることもあります。分解しても何も見えない場合は、他の切り口を試してみるのが良いでしょう。 数字分析の重要ポイントは？ この分解の作業は、まるでダンジョンを探検するようなもので、新たな気付きを得るほどに面白くなります。しかし、無秩序に進めるのは危険です。そこで、MECE（ダブりなく・モレなく）を意識し、網羅的な数値の切り口を探すことが重要です。また、期間、金額、人数などの下限値や上限値を定義して分解するのも効果的です。 おすすめの分解手法は？ 分解手法としては、以下の3つをおすすめします。 1. 層別分解：全体を2つ以上のグループに分ける方法です。例えば、年齢別や所得別に分解します。 2. 変数分解：売上や単価、販売数をもとに、利益率や原価率などに変えて分解する方法です。 3. プロセス分解：入店前、入店後、商品選択・支払い・退店などのプロセスごとに分解する方法です。この手法は、業務効率の改善にも役立ちます。 プロセス分解で何が見える？ クライアントからの相談や自分たちの業務効率改善において、プロセス分解は非常に有効です。業務プロセスのどの部分で時間を使っているのか、その部分をさらに細分化し、どの作業に時間がかかっているのかを分析します。それにより、課題解決に繋がり、業務効率改善や業務内容の見直しなど、幅広い提案が可能となります。 問題解決へのステップは？ プロセスに着目しながら業務を遂行することで、偏りを拭う習慣をつけ、問題のあるプロセスを分解してみることが大切です。その結果から多くの気付きを得て、解決の糸口を探りましょう。導き出した答えを他者と共有し、さらにブラッシュアップすることも重要です。これにより、3つの視点・視座・視野を広げることができます。 行動計画をどう立てる？ 最後に、これらを活用するために計画的なトレーニングを行いましょう。まずは行動計画を立てることから始めて見てはいかがでしょうか。

問題検討の枠組みとは？ 何、どこ、なぜ、どうの枠組みで問題を検討することは、出発点を探しやすくする重要なプロセスです。フリー記述の演習では、当初は部分的な問いしか思いつかなかったものの、この枠組みに沿って順を追って考えることで、問題を網羅的に洗い出しやすくなりました。これは、思考の癖を理解し、問題を整理するための効果的な手法です。 データ分析の新たな切り口は？ 実際のデータ分析においては、データを見る切り口のバリエーションを増やすことが大切です。複数の種別や分類を挙げる演習では、初めに思いつくのは定性データ寄りでしたが、自分の事業や組織で扱うデータは感覚的に種別を想起しやすい反面、感覚に頼ると重要な切り口を見逃す可能性があります。これを避けるために、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）な分け方を模索し、多様な切り口に触れることが重要だと感じました。 退職分析で考慮すべき点は？ 私の業務では、月次で退職分析のデータを集計しており、分析の切り口をいくつか決めてデータを蓄積しています。退職関連の指標は、年度を通して初めて結果の出るものが多く、年間を通した考察を3月末までのデータで行っています。その際、現行以外の切り口でもデータを分析する必要があるのではないか、と常に考えています。 残業報告の改善点は？ また、全社の残業報告を担当しており、毎月、残業代と残業時間の集計および考察を行っています。比較の切り口として、前月との比較、昨年同月との比較、部署別の基準を超えたスタッフ数を用いています。昨年比で残業代が減少したとしても、スタッフ数にも変動があり、一人当たりの残業時間など、データの見方を工夫する必要があります。年度末の報告には、これらのポイントも含めていく予定です。 分析のさらなる深化は可能？ 実務の中で、他にも分析を深めることができるデータがないか探してみることが必要です。特に、バックオフィス部門の費用の予実分析を担当していますが、変数が少なく、問題そのものの特定だけにとどまりがちです。これにより定性的な要因分析に発展してしまうのですが、分析の切り口を工夫すれば変わるのかもしれません。まだその感覚が十分に掴めていないため、グループワークなどで相談しつつ、さらなる改善を図りたいと思います。

戦略思考とは何か？ 戦略思考とは、事業目的を達成するために限られたリソースを活用し、最速かつ最短でゴールに到達する方法を考えることだと学びました。目の前の業務に追われ、つい回り道をしてしまうことがある中、戦略思考を意識することで、たとえ初めの方向性が誤っていたとしても、速やかに修正できる点に気づかされました。 情報整理の意義は？ これまであまり意識してこなかった情報の構造化についても大きな学びがありました。複雑な問題や情報を論理的かつ体系的に整理することで、具体的なアクションプランを作成し、着実に行動に移せるようになると感じました。今後は、計画立案の前に必ず情報を整理し、構造化するプロセスを大切にしていきたいと思います。 部門の実践法は？ 所属している部門では、中期経営計画に基づいた制度改革推進に向け、構造化されたアクションプランを策定することが有効だと考えています。新制度を定着・推進するためには、最速かつ最短で目標達成に向かうための具体的なプラン作りが必須です。 育成の方針は？ また、人材育成の面でも、各メンバーの強みや改善点、スキル・コンピテンシーの違いを踏まえ、キャリアゴールに向かって成長を支援することが重要だと感じました。自分自身が戦略の意味を伝えながら、各自が自らのキャリア戦略を描けるよう手助けしていきたいと思います。 業務効率はどう？ さらに、業務オペレーションの品質向上にも戦略思考は効果的です。生産性の向上と効率化を目指し、無駄を省くとともに、目標と現状のギャップを明確にし、その差を埋めるための施策を優先順位をつけながら推進していくことが大切だと考えます。 制度浸透策は？ 制度の定着・浸透においては、会社の理念やビジョン、ミッション、バリューを具体的なアクションプランに落とし込み、自らの言葉で表現し行動することが求められます。適切な人材に仕事を任せ、成長の機会を提供することで、組織全体の未来をつくるための体制づくりが必要だと改めて感じました。 学びの総括は？ 以上の学びを通じて、戦略思考と構造化されたアクションプランの重要性を実感しました。今後は、これらの考え方を実務に活かし、制度改革、人材育成、業務効率化といった経営課題の解決に向け、着実に成果を積み重ねていきたいと思います。