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データ ✕ 要素

に関する学び

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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。

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。

どのグラフを選ぶ？ データを視覚化して情報を分かりやすく伝える際は、テーマに合ったグラフを選ぶことが大切です。時系列の変化を示す場合は左から古い順に配置された縦棒グラフ、要素ごとの伸びや量を表す際には横棒グラフ、割合を示す場合は円グラフや帯グラフ、変遷を伝えるときは折れ線グラフを使うと効果的です。間違ったグラフを選んでしまうと、本来伝えたいメッセージが正しく伝わらなくなるため注意が必要です。 フォントで印象作る？ また、文字のフォント、大きさ、色などは、受け手に与える印象を大きく左右します。強調したいメッセージに対しては、これらの要素をうまく活用することで、より伝わりやすくなります。反対に、注意事項を伝えたいにもかかわらず、小さいフォントや細字、目立たない色使いをすると、伝えたい内容がうまく伝わらない可能性があります。 視覚配置はどう？ スライドを作成する際は、リードメッセージと、それに続くグラフや表、アイコンなどのビジュアル要素が一体となっているか確認することが重要です。リード文とグラフの配置にずれがなく、アイコンや色彩が伝えたいポイントを適切に表現しているか、しっかりチェックしましょう。 情報整理はできる？ クライアントに提示するドキュメンテーションの場合、リード文やボディに情報が散乱しすぎたり、何を伝えたいのかが不明瞭になったりしないよう注意が必要です。社内資料やクライアントから受領した資料を使う際には、メッセージとグラフ、表にズレや矛盾点がないか、十分に確認することが求められます。よく確認し、擦り合わせを怠らないことで、論点がブレたり、ゴールが不明確になったりする事態を防げます。 図表の確認は？ さらに、グラフや表にする際は、タイトルや単位など必要な情報が欠けていないか、常に注意深くチェックしてください。伝えたいことや論点を整理し、日本語の文章に落とし込むことで、より分かりやすく伝えることが可能になります。色やフォント、図表の配置が相手の理解を助ける順序になっているか、また、自分が話しやすい構成になっているかを意識しましょう。 資料の見直しは？ 最後に、日々目にする膨大な資料やデータを読む際、矛盾点や分かりにくい点が見つかった場合は、作成者に確認することを心がけ、情報のずれが生じないよう対策を講じることが大切です。

施策の視点は何？ まず、Product、Price、Place、Promotionの4つの視点で施策を考察することで、学生における時間帯、価格、訴求チャネルのミスマッチという論点が整理しやすくなります。この手法は、自部門での施策レビューでも有効に活用されています。 広告評価はどう？ 次に、広告メディアの選定では、「費用 ÷ 表示回数」という単純な指標を用いて、CPM換算で最適な媒体を選びました。これにより、感覚ではなくデータに基づいて判断する重要性を再確認することができました。 離脱原因は何？ また、SNS広告管理画面の年齢属性データやUTM付きの流入計測、学内アンケートなど複数の手法を組み合わせることで、認知から興味、そして来校までの各段階で、どのタイミングで学生が離脱しているのかを具体的に特定できる仕組みが整えられています。 各要素のギャップは？ 新規キャンペーンを企画する際には、Product（訴求内容）、Price（学割の有無）、Place（曜日・時間帯）、Promotion（SNSや学内媒体）の4象限マトリクスを必ず作成し、意思決定会議で各要素間のギャップを洗い出すルーチンを実施しています。 ファネルの進捗は？ さらに、UTMパラメータを用いて大学生セグメントの流入を追跡し、表示、クリック、資料請求、来校の各ファネル段階での歩留まりを計測しています。歩留まりが低い段階に絞ってクリエイティブのABテストを回すことで、改善に必要なリソースを効率的に投入しています。 損益突破の条件は？ また、価格施策においては、固定費と変動費の合計を目標生徒数で割るという式を参考に、学割導入によって必要な生徒数がどれだけ増加すれば損益分岐点を超えるかをシミュレーションしました。テスト導入後は、割引適用者のライフタイムバリュー（LTV）を計測し、キャンペーンの継続を判断しています。 スケジュールは如何？ 施策の実施スケジュールとしては、初月にKPI分布の可視化テンプレート構築、2月目に要因分解ダッシュボードとアラート実装、3月目に大学生向けSNS広告のABテスト、4月目に学割と夜間枠の検証、5月目に成果共有会を開催し、6月目に効果を総括して次期OKRを設定するという計画です。これら全てを半年以内で実施する予定です。

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。

なぜ分析の目的を見失わない？ まず、「何のために分析するのか」という「目的」を見失わないことが重要です。その上で、その目的を果たすためにはどのようなデータをどのように分析すれば良いのかという「仮説」を立てることが必要です。その仮説に基づき、必要なデータを収集し「意味を読み取る」ために適切にデータを加工し、その分析結果から新たな発見を導き、より良い意思決定を行うことが求められます。 データビジュアル化の役割とは？ データ分析の一連のプロセスにおいて「意味を読み取る」ためには、代表値である平均値および中央値、ばらつき度合いを分布として示す標準偏差を用いた全体像の把握が重要です。また、それらを一目で容易に把握するためにデータのビジュアル化も欠かせません。そして、ビジュアル化されたグラフを見る前に、それまでに得た定量情報や定性情報をもとに自らの解釈と仮説を立て、その解釈・仮説と実際のデータを比較するアプローチを繰り返すことで、分析を深めていきます。 データ分析の順序を守るには？ いざデータを前にすると、「仮説を立ててデータを見る」のではなく、「データ同士を比較して仮説を立てる」という癖があることに気づきました。この順序を間違えると意味がなさず、分析を深堀りできません。自然と正しいプロセスを踏むことができるようになるまで、意識して練習を繰り返したいと思います。 予算策定に活かす分析手法は？ 直近では、予算策定にこのアプローチを使います。過去の売上や原価をもとに、標準偏差、加重平均、幾何平均、中央値を使ってより確からしい代表値を出し、定性情報も加味して来期の予算を策定します。この際、「仮説を立ててデータを見る（仮説との比較）」ことを意識して取り組みます。また、その代表値にした理由や定性情報の扱いについて第三者と共有し、対話を重ねることで、納得性のあるものとして示すことができるように努めたいと考えています。 今後意識する改善点は？ 今後、以下の点を意識して取り組みます。 1. 標準偏差、加重平均、幾何平均について再度勉強し、特徴を深く理解する。 2. 「結論ありき」や「経験と勘」に頼らず、データ分析のプロセスを一つずつ丁寧に踏む。 3. 定性情報を「落としどころ」や「決め打ち」の要素として扱わないように意識する。

伝えたいことは？ 今回のテーマは「相手の理解を促進させる視覚化」でしたが、まず大切なのは、相手に何を伝えたいのかを明確に決めることだと感じました。視覚化する上で使える手法には、グラフや文字、スライドなどがありますが、できるだけシンプルにしながらも最大限のメッセージを伝える工夫が必要だと思いました。具体的な学びは以下の通りです。 グラフはどう使う？ まず、グラフについてです。時系列データには折れ線グラフや縦棒グラフ、データ量の比較には横棒グラフなど、それぞれの特徴を活用することが重要です。 文字はどう工夫？ 次に、文字についてです。自分はカラフルになりがちですが、強調したい文言が過剰にならないよう注意したいです。また、使う色の中身も意識しながら差別化を図ることが大切です。 スライドで誘導は？ 最後に、スライドについてです。メッセージの順番は左から右、上から下に配置し、強調したい箇所には矢印を入れて視点を誘導する工夫が効果的です。 学びはどこに？ 学んだことは、主に次の2つの場面で活用できると思います。 研修資料の工夫は？ まず、社内研修設計におけるスライド作成です。現在、マネージャー候補向けの研修設計を考えており、スライドを作成する必要があります。研修の難易度が上がり多くの資料を収集する分、スライドはできるだけシンプルにする工夫をしたいと考えています。 提案資料はどうする？ 次に、経営陣に提案する人事資料作成です。現在、週に1～2回、経営陣に人材戦略に関する提案をしています。その際に資料についていくつか質問を受けることがあるので、資料を一目で理解できるよう改善していきたいと思います。 行動計画は何だろう？ これらを活用するための行動計画は以下の通りです。 研修計画のポイント？ 社内研修設計におけるスライド作成では、情報の順番とメッセージの順番を一致させ、グラフを取り入れる際にはできるだけ一つにまとめ、フォントのカラーを意識的に差別化することを考えています。 資料改善の注意点は？ 経営陣に提案する人事資料作成では、基本的なことですが、グラフにタイトルを必ずつけ、適切なグラフかどうかを常に確認し、データが時系列なのか、要素なのか、変化を表現したいのかを考慮することが重要です。

数字を分解し要素を見極めるには？ 数字を分解し要素に分けることで、どこに差分があるのかを明確にすることが重要です。数字そのものではなく、割合や順番でとらえることで、差異が見えやすくなります。そのためには、割合や順番をグラフなどで視覚化すると効果的です。 多様な観点からの切り分け方は？ 分解の切り口には様々な方法があります。多様な観点から切り分けることで、特徴や差分を特定していきます。特徴がある要素を見つけた場合、他に差異がないかを引き続き分解して検証します。本当にそう言い切れるかという視点で深掘りすることが必要です。 もし分解して特徴が見つからなくても、それ自体が間違いではなく、差分がないことがわかるという成果となります。切り分け方に固執せず、実際に手を動かしてみることが大切です。MECEに基づく切り分けには、層別、変数、プロセスがあります。MECEを適用する際には、最初に「全体」とは何かを定義し、全体の範囲を決めることが肝心です。 分解が市場調査にどう役立つ？ これらの方法は、市場調査や競合他社の分析に役立ちます。例えば、同じ商品やサービスでも各社がどのように成り立たせているかを要素に分解し、差異性を探ることで、仮説を立てることにもつながります。また、業務システムの改善案件でも、どのプロセスにどれくらいの時間や人手がかかっているのかを分解することで、改善策を見つける手助けとなります。 プレゼン資料をより説得力のあるものにするには？ データを加工する際には、クライアントへの資料をより伝わりやすく、説得力のあるものにすることが求められます。数字そのものではなく、割合や順位といった形で意味を視覚化し、要素ごとに差異性や特徴を明らかにすることで、しっかりと説得力のあるプレゼンが可能となります。 全体の定義はなぜ重要？ まずは全体の定義から始め、チームで共有することが重要です。全体の定義ができたら、次は分解の切り口について皆でアイデアを出し合います。それを元に切り口ごとで差異や特徴を分析し、必要があれば更に深掘りします。特徴や差異が出ない場合でも、その事実を記録として残すことが重要です。数字はそのまま使わず、全体の中の位置づけやインパクトのある要素を際立たせるなど、ビジュアル化して関係者の共通認識とすることです。

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。