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分析 ✕ 改善

に関する学び

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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。

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。

理論と実践の進め方は？ これまでの学習を総括すると、理論的な理解から実践へのステップをどのように進めるかを考える重要な期間でした。Week0-6を通じて、思考のステップや方法について、理論的には知識を深めましたが、実際の実践に移すためには、今後の自分自身の行動を見直す必要があると感じています。 学び活用のポイントは？ 以下は、これまでの学びを最大限に活用するためのポイントです。 どんな姿勢が必要？ まず、3つの姿勢です。「目的を常に意識する」「自他の思考のクセを前提に考える」「問いを持ち続ける」の3つの姿勢を常に持ち続けることが重要です。これにより、思考力が向上し、継続的なトレーニングが肝になります。 相手をどう理解？ 次に、相手の視点に立ち、他者を理解することが欠かせません。相手目線での「考える」「書く」「話す」「見せる」といったスキルを磨くことで、相手の思考のクセを理解するようにし、それが伝達の工夫につながり、業務を効果的に進めるために役立つと学びました。 長期策は何が必要？ 今後の長期的な活用として、改善策の検討が挙げられます。日常の業務では、人事領域で改善策を考える場面が多くあります。そこで、学んだ思考のプロセスを用いて、具体的な形にすることが重要です。相手目線で伝えることで、他部署からの早期承認を得ることもできます。 来期プランはどう？ 直近の業務における活用ポイントとしては、来期プランの策定があります。採用や研修などに関する来期プランの検討には、現状の分析をもとにイシューを特定し、具体的な策を考えていくことが求められます。注意点としては、手段ありきで進めないことです。 質向上の秘訣は？ さらに、日々のメールや資料作成、会議のファシリテーションにおいても、質を高めることで業務遂行能力を向上させることを目指しています。 プラン策定の進め方は？ 現在進行中の来期プラン策定の過程では、講座で得た学びを実践する良い機会です。この過程を通して、自身の学習の不足点も見えてくると思います。そのため、実践を重ねるとともに、さらなる学びを進めていきたいと思います。 今期施策の具体策は？ 具体的には、今期のデータを分析し、各会議の目的を明確化して参加型の会議を実現することや、新たな施策をデータから抽出すること、相手目線を考慮した資料作成を行う予定です。

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。

なぜ着目が大切？ ライブ授業で「着目ポイントが大事」と先生がおっしゃっていた言葉が強く印象に残りました。人、時間、物、曜日など、さまざまな切り口で情報を集め、柔軟な分析視点を持つことの重要性を実感しています。 切る基準はどこ？ また、「どこで切るかという基準点を持つことで分解の仕方が見える」というお言葉も非常に印象的でした。データアナリティクスの講座で学んだ内容と重なり、より一層理解を深めることができました。今回学んだクリティカル・シンキングとデータ分析の掛け合わせを通して、相手に納得してもらい行動を促すための論理的なプロセスを構築し、プロジェクトを進めていこうと考えています。自社の現状や改善点を明確にし、効果的な広報・採用戦略の構築へと繋げることが狙いです。 戦略はどう整理？ 現在、広報業務の中でも特に採用に直結する業務が多いため、自社の強みを活かす事業戦略の検討が重要だと感じています。その第一歩としてSWOT分析を活用し、Strength（強み）、Weakness（弱み）、Opportunity（機会）、Threat（脅威）の4つの視点から、ピラミッドストラクチャーを用いて会社全体の現状を把握しようと考えています。内部環境と外部環境に分け、「着目ポイント」を常に意識することで、多角的に情報を整理する狙いです。 データはどう見る？ さらに、データ・アナリティクス講座で学んだ『比較対象を同じに』という考え方を活かし、主張と根拠の整合性を意識してデータを抽出したいと思います。感覚に頼らず、客観的なデータを根拠に説明や提案を行うことで、戦略に説得力を持たせ、実効性のある広報・採用施策の立案につなげることができると考えています。 方法は本当に良い？ また、広報業務の一環として、大手求人サイトへの再掲載や新卒採用向けの展示会出展、自社採用サイトでの情報発信など、複数の施策を同時進行で進めています。その中で、「今取り組んでいる方法で本当に良いのか」と一度立ち止まり、作業や考え方を見直すことの大切さも感じています。そこで、ピラミッドストラクチャーとSWOT分析を組み合わせることで、より論理的かつ実践的なアプローチが可能になるのではないかと試行中です。この考え方が正しいかどうかはまだ不確かですが、スタッフとも共有し、実際の施策に落とし込んで検証していきたいと考えています。

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。

最初に何を明確に？ 分析に着手する際、何から手をつけてよいのかわからない状態でしたが、まずは「目的」を明確にし、何を知りたいのか、また改善点につなげるにはどうすればよいのかを意識しながらデータと向き合うことが大切だと実感しました。その上で、データ分析の前段階として、比較対象となる条件を整理し、どの条件や項目を設定するかを精査することが、結果の精度を高める鍵であると理解できました。 整理方法はどうする？ 授業からは、細かい点まで明確に比較できるように各要素を分けて整理する方法や、項目を一覧化して理路整然と進める手法を学びました。また、その調査結果の意味や期待される効果について問いかけながら項目を設定する重要性、そして各データ項目ごとの感覚の違いを補うために他のデータを参照する必要性についても示唆を得ました。さらに、数字を加工して割合を算出しグラフ化する際は、情報の性質に応じたグラフ（要素間の割合には円グラフ、上下の数値比較には縦棒グラフ、要素間の比較には横棒グラフなど）を効果的に用いる工夫が求められると学びました。場合によっては、実数そのままで比較したほうが効果的なケースもあるという点も印象的でした。 ビッグデータをどう見る？ また、スモールデータとビッグデータの違いに触れ、ビッグデータを扱う際には「クレンジング」に注意し、類似性の高いデータを抽出することで、過去のデータを新たな価値に変えていくプロセスの重要性も認識しました。データ分析は、目的と仮説に基づいた切り口の設定、データ収集、加工、発見、そして結論へのプロセスを着実に踏むことが不可欠で、見えている加工データと状況や根拠に基づいた解釈とを組み合わせることで、より説得力のある分析結果が得られると感じました。 広報戦略はどう考える？ 具体的な広報戦略を考える際には、施策を大項目から小項目へと段階的に設定し、戦略の目的に沿ってPRのアイディアを複数仮定しました。その上で、各ツールの選択肢や条件を一覧化し、データを当てはめて比較検討することが効果的であるという実践的なアプローチも印象深かったです。 グループ作業はどう？ グループワークでは、見えている加工データに状況や他の根拠・解釈を加えて分析する手法が強調され、その具体的な組み合わせ方や実例について、さらに深掘りして聞いてみたいと感じました。

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。

目標設定はどう考える？ まず、資料作成に取りかかる前に、目標の設定が大切だと感じました。誰に向けて（ターゲット）何を伝えるのか（目的）を明確にすることで、相手の先入観や関心、思想の傾向を考慮しながら、反論などにも備える準備が進みます。次に、資料をロジカルな構成にすることを意識します。MECEやピラミッドストラクチャーなどを用いながら、あらましから入り、問題点の本質や分析、結論へと導く流れを設計します。具体的には、グラフや図などを活用し、収集したデータを分かりやすく表現することに努めます。また、反論や疑問への対応としてサブデータの準備も欠かしません。文言については、説明の際に話しやすいよう、無駄な言葉を省いて見出し的な表現で簡潔にまとめるよう心がけています。最後に、説明後にどこが良く、どこが悪かったかを振り返ることで、次回に活かす学びとなる点が大切だと感じました。 実務に活かす資料作成は？ また、私はIT業界に従事している中で、資料作成が実務にも役立っていると実感します。たとえば、要件定義では、お客様の要望をどのように取り入れ実現しているかを、相手の理解レベルに合わせた分かりやすい資料で説明します。プロジェクト管理の場面でも、進捗やリスクの報告で、現状をデータに基づいて分析する際に、このスキルが活用されています。さらに、万が一のトラブル時には、要因の特定や改善の見込み、損失の大きさを資料化して報告する際にも役立ちます。これらの様々な場面で、分かりやすく伝えるための資料作成が重要な役割を果たしていると感じています。 伝達スキルの磨き方は？ そして、「他者に伝える」というスキルを身につけるために、行動計画も策定しています。まず、資料作成の準備段階で、目的とターゲットを明確にし、ヒアリングやプロジェクトデータの収集、受け手の嗜好に合わせた準備を進めます。次に、MECEやピラミッドストラクチャーを意識し、図やグラフを用いてシンプルかつ分かりやすい文章で表現します。さらに、資料作成後は発表の工夫も必要です。たとえば、結論を先に述べる、専門用語を避けるなど、聞き手に配慮した話し方を心がけ、質問を受け入れるなど対話にも重きを置いています。最後に、発表後の振り返りと改善策を検討し、次回に活かすサイクルを繰り返すことが、より確実なスキル向上につながると考えています。

新メンバー指導のポイントは？ 学びとなった点は以下の3つです。 まず、新メンバーの指導において、以下の3点を必ず押さえることが重要だと感じました。1つ目は、初めに「何をどこまで任せるか」を明確に伝えることで、相手との共通理解を得ることです。2つ目は、その仕事の意義や目的を伝え、「なぜやるのか」を理解させることです。これにより、相手が自律的に動きやすくなります。3つ目は、相手の経験や能力を確認し、それに応じたフォロー体制を整えることです。 学び方のコツとは？ 次に、学び方のコツとして3つあります。1つ目は言語化で、考えを言葉にし、漠然とした考えで終わらせないようにすることです。2つ目は教訓化で、各ケースを客観的に分析し、普遍的な教訓を引き出すことです。3つ目は自分化で、引き出した教訓を自分の状況に照らし合わせ、自分の課題や弱みを改善するために考えることです。 リーダーシップの育み方は？ また、リーダーシップの三要素について学びました。能力と意識を掛け合わせることで行動が生まれるというもので、私の場合は能力に偏っていたため、明るく前向きでオープンな意識を、業務を通じて日々心掛けていきたいと思います。 ジュニアメンバーへの効果的な指導策 チーム内のジュニアメンバーに業務を依頼する際には、この学びを活かし、特に相手の経験や能力の事前把握を重視したいと思います。以前はフォロー体制が不十分で、相手の信頼を得られていないこともあったため、改善する所存です。リーダーシップに関しては、「明るく機嫌よく前向きでオープン」を意識し、信頼されるリーダーを目指したいです。現在は意識にムラがあるため、人との関わりの中で積極的に意識していきたいです。 指導プランの具体例は？ ジュニアメンバーへの指導プランとして、月に一度のロープレを実施し、経験や能力を丁寧に聞き取ることで、相手の視点に合わせたフォロー体制を築き、信頼を得ることを目指します。一方、意識面の行動プランとしては、「明るく前向き、機嫌よくオープン」を実践するために、常に笑顔を忘れず、終礼時に適度に自分の情報を開示し、ジュニアメンバーとの関係性を深めていきます。また、週の定例ミーティングでは、ジュニアに考えさせるような意見や指摘を心掛け、彼らの成長をサポートしたいと考えています。