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学び ✕ 本

に関する学び

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ロジックとMECEの意義は？ 今回、ロジックツリーとMECEの考え方の重要性を学びました。実際の業務ではロジックツリーを使用していますが、MECEについては十分に意識できておらず、その結果、抜け漏れや重複が生じることがありました。今後は生成AIを活用し、漏れやダブりがないかを確認していきたいと考えています。 問い合わせ対応の真意は？ また、ユーザーからの問い合わせに対しては、単に表面的な対応にとどまらず、ユーザーが抱えている本質的な問題をしっかりと把握することの大切さを再認識しました。たとえば、ユーザーから「椅子が壊れたから直してほしい」と依頼があった場合、単に椅子を修理するだけでなく、一体何に困っているのか（What）、どの部分が壊れているのか（Where）、なぜ壊れてしまったのか（Why）、そして今後の対策（How）についても考え、包括的に対応することが求められます。 本質追求はどうする？ さらに、ロジックツリーを活用して、ユーザーが本当に必要としていることをWhatの視点で明確に考え、抜け漏れがないかを網羅的に確認する視点を持つことが重要だと感じました。思考の順序は、最初にWhat、次にWhere、そしてWhyの順に進めることを意識し、具体的かつ論理的な対応を心がけたいと思います。

キャリアをどう理解する？ 「キャリア」や「リーダー」とは何か、という疑問が本講座を通じて少しずつ解明されてきました。 ロールプレイからの学びとは？ LIVE授業でのロールプレイでは、上司役としてフィードバックを行う際、相手にとって望ましくない結果をどう伝えるかが課題となりました。仕事は常に「対:人」であり、相手の価値観、得手・不得手、仕事の仕方はすべて一人ひとり違います。そのため、相手をよく知り、よく見ることが重要だと実感しました。今後も相手に応じた適切な支援を心がけていきたいと思います。 エンゲージメント向上の手法は？ 私は、メンバーとの日常的な関わりだけでなく、全社的なエンゲージメント向上プロジェクトにも参加しています。そのため、リーダーの関わりがどのようにメンバーのモチベーションに影響するか、日々のコミュニケーションがいかに重要かを強く認識しています。これらの気づきを社内で共有し、組織の活性化に貢献していきたいと考えています。 メンバーの対話をどう促進する？ 関わるメンバー（上司も含めて）と対話し、互いの価値観をオープンにできる機会と雰囲気を創ることが重要です。メンバーの経験や価値観に応じて適切な支援ができるよう、今回の学びを振り返りながらリーダーシップを実践していきたいと思います。

根本的な問題は何か？ どんなに手に余るように感じる事象でも、丁寧に分解し、加工、分析することで根本的な問題―イシュー―を特定し、進むべき道筋を見出しやすくなると理解しました。 どの問いを持つべき？ 今回の学びを踏まえ、以下の点を特に意識していきたいと思います。まず、イシューを常に念頭に置き、「問い」の形で明確にすることです。仕事においては、常に「問い」を軸として考え、会議やプロジェクトの進行では認識のずれが生じないよう、共通理解を持つことが重要です。また、十分な分解と分析を行わなければ、誤ったイシューを立ててしまうリスクがあるため、その重要性を改めて実感しています。 手法の秘密は？ 一方で、イシューをどのように特定するかという具体的な手法については、まだ自信が持てません。日々の実践を重ねることで、少しずつ身につけられるものだと感じています。 本質は何だろう？ 今後は、与えられた業務に取り組む際、「上司は何を知りたいのか」や「その業務の本質的な問題は何か」と自問してから行動するようにしていきたいと思います。たとえば、「〇〇のデータを出してほしい」や「子会社の規程のまとめを依頼された際も、まずは何を解決したいのかを明確にすること」が、今回学んだことの実践に繋がると考えています。

仮説の基本は何？ 今回の学習で、仮説について深く学びました。仮説とは、ある論点に対して一時的に立てる答えのことで、例えば、ノンアルコール商品の販売増加を見る際、対象となる消費者をビールが好きな運転者や妊婦などに分けて分析する、といった考え方が応用できると感じました。 仮説の役割はどう？ また、仮説には問題解決のための仮説と、結論を導くための仮説があることを理解しました。時間軸として、過去、現在、将来の視点で検討していくこともポイントでした。 売れる理由は何？ 具体的な例として、①なぜある商品が売れるのか、または売れていないのかについての仮説では、若い世代に人気で刺激的ではない味が影響している可能性や、商品が不安定なために安定した需要を得られていないのではないかといった視点が挙げられました。②なぜある地域や取引先で売れるのか、あるいは売れていないのかを考える際には、その地域に若い人が多いのか、高齢者が多いのかという点が仮説の根拠になり得るという点が印象的でした。 検証データはどう活かす？ さらに、仮説を検証するためには比較可能なデータ収集が不可欠であり、アンケートを実施する際の設問項目の考え方や、どのようなアンケート内容が仮説と結論を結びつけるのに適しているかという点にも関心を持ちました。

問いをどう理解する？ 「問いを立てる」という言葉について、普段の言い回しとは異なり、初めはピンと来なかったものの、ライブ授業の具体例を通じて理解が深まりました。YESかNOで答えられる問いを設定することで、その答えに対する論拠や分析が求められ、論理的な説明が自然と身につくと実感しています。これまでの日々の業務にも通じる部分があり、改めてその意義を認識することができました。 フレームワークの再確認は？ また、これまでシステム開発の現場で漠然と使っていた思考のフレームワークが、今回の学習を通じて再確認できた点も大きな収穫です。部署内で複数のシステム開発案件のレビューを行った際に、報告内容が論理的でない場面に直面することがあり、状況を整理するためにこのフレームワークを意識的に活用できそうだと感じました。さらに、事業計画の立案や部下のサポートにも、今までの経験にとらわれない新たな視点を加える上で大いに役立ちそうです。 イシューリストをどう見る？ ライブ講義で紹介されたイシューリストの作成方法も非常に印象的でした。日常業務では緊急度の高いものが優先され、本来注目すべき課題が見落とされがちですが、イシューリストを作成し定期的に見直すことで、重要な問題点を把握し、対処策を検討する体制を整えられると感じました。

対概念で何が変わる？ 「手順を踏んで書く」というポイントで、対になる概念を下層に進める方法について学びました。これまでは、主題に対して思いつくまま事象を書き連ねたり、相手に刺さりそうな内容を並べたりしていました。しかし、対になる概念を並べることにより、より網羅的に整理することができると感じました。また、具体性を持たせるため、さらに一層具体的に記述するなど、どの程度具体に落とし込めば分かりやすくなるのか、ロジックツリーの構築で多くを学びました。 連絡時は何に注意？ 社外の人と連絡を取る際、基本的な要素として、主語が抜けていないか、主語と述語が対応しているかを確認することが重要です。これは、相手が話すことを理解する際にも、頭の中でピラミッドストラクチャーを描くことで役立ちます。理解が追いつかない場合には、その場でメモを取ることを心がけています。 AIでどう確認する？ また、手元の文章を他人に見せる前に、生成AIを利用して確認するようにしています。AIが提示する誤りについても解説を求めることで、自分の書いた文章の改善につなげます。一通りの話を聞いた後には、頭の中で描いたピラミッドを基に「この理解で正しいか？」と確認を入れるようにしています。これにより、意思疎通の精度が上がることを実感しています。

本質とは何か？ 物事の本質を見極めることの重要性を再認識させられました。本質とは何かを正しく捉えることで、何をすべきか明確になり、そのために偏りのない広い視点で十分な情報を収集する必要があると感じました。 期待はどう把握できる？ また、顧客や上司が何を期待しているのかを理解し、自分の立場に応じた対応、あるいはその枠を超えた行動を模索することも大切だと思います。こうした情報を整理する際には、フレームワークを参考ツールとして活用し、効果的な打ち手や潜在的な課題・リスクを明確にすることが求められます。 見極め方は正しい？ ただし、「本質とは何か？」の見極め方を間違えないことが何よりも重要だと改めて感じました。この考え方は、日々変化する環境や不確実性の高い状況の中で、勝ち筋を見つけ出す際に非常に役立つと考えています。 戦略の更新はどう？ さらに、状況は常に変わるため、その都度情報を更新し、戦略を練り直すことの必要性も強く実感しました。具体的な行動計画としては、まず偏りのない広い視点で情報を集め、顧客や上司の期待に沿った、もしくは自分の立場を超えた対応を検討すること。そして、フレームワークを用いて現状を整理し、効果的な対策とともに課題やリスクを洗い出していくプロセスが重要であるとまとめられます。

基本の理解はどう？ 分析の基本についてしっかりと学ぶことができ、知識としてはあったものの十分に理解できていなかった概念が具体的な手法を通じて身近に感じられるようになりました。 データ比較の極意は？ 大量のデータを比較する際には、まず①数字に集約して捉える方法、②目で確認して理解する方法、③数式を用いて関係性を見出す方法があると学びました。また、データの中心傾向を捉えるためには平均値、中央値、最頻値などの代表値を、ばらつきを把握するためには標準偏差を活用することが有効であるということを実例を通して理解しました。平均値については、単純平均、加重平均、幾何平均といった種類があることも整理され、より具体的な把握が可能になりました。 相関を見る意味は？ さらに、散布図によって相関関係を見る方法についても学びましたが、たとえ相関関係が見られても、それが直ちに因果関係を意味するわけではないという点は特に留意する必要があると感じました。 仮説検証の価値は？ 加えて、アンケートや講義、受講者の特性調査などの既存のデータに加え、自分自身で仮説を立てながら分析・検証を進めるプロセスの重要性を実感しました。実際に自ら手を動かして分析を行うことで、データについての理解が一層深まると感じています。

指標分析の重要性を理解する 売上高、営業利益、経常利益、当期純利益といった指標の順番で分析することの重要性を学びました。分析に際しては、比較や対比を用いて傾向の変化や大きな相違点を見出すことが必要です。 説明を丁寧にする意識を高める ケーススタディの設問に答える際に感じたこととして、コアな部分は捉えられているものの、顧客心理の説明においては、もう少し丁寧に説明する必要があると気づきました。これは、言葉足らずな部分を丁寧にカバーすることを軽視していた結果であり、もっと丁寧に説明する姿勢が重要だと実感しました。今後は、説明の出口部分から意識をより高めていこうと思います。 提供価値の分析と強化点は？ 自社の提供する価値と競合他社の価値をP/Lから分析し、それによって自社が強化したい点や改善すべき点を考えてみます。さらに、自分が関わる事業の商品やプロモーションで今後どのように注力していくかを検討したいと思っています。 数字の定着と今後の計画 自社のP/Lデータはすでに確認しましたが、数字を頭に定着させるために直近2年分と今期の予測を自分でまとめ、空で言えるようにしてみようと思います。競合他社のデータについては、今後数週間で確認する予定です。そして、推薦いただいた本もぜひ読みたいと思っています。

アカウンティングの新視点は？ アカウンティングという言葉は、元々「説明する」という意味を持つことを知り、一つの新たな視点を得ました。特に説明を行う際には、定性的な情報ではなく定量的なデータが重要であることを学びました。また、毎月作成している月次報告書がどのような意義を持っているのかについても理解が深まりました。 財務分析の実感は？ 財務諸表を読み解けるようになることで、企業の活動がどれだけ上手くいっているのかを判断する能力が身につくと感じています。ただし、これはある程度の経験や慣れが必要であるとも実感しています。 提案方法のヒントは？ 今後、企画や新しいテーマを提案する際には、アカウンティングの考え方を取り入れていきたいと思います。具体的には、説明資料を作成するときに、この視点を盛り込む方法を模索しようと考えています。また、月次報告書や半期の成果報告においてもアカウンティングの概念を活用し、報告内容を適切に判断する力を養いたいと思っています。 知識吸収の工夫は？ さらに、本や他の資料からもアカウンティングに関する知識を積極的に吸収し、実務に生かしていくつもりです。上司や関係者がどのような報告を期待しているのかを考慮することにより、より質の高い報告・説明を心がけたいと思います。

効果的な文章作成のコツとは？ 下記の4点が印象に残りました。 - 文章を作成する際、主語と述語を明確にすること（日本語は主語を省略しがちなので、その意識を持つ）。 - 一文を長くしすぎないこと。 - 伝える相手にとってどの理由を伝えることが効果的かを考えて文章を構成する。 - 主張を支える複数の理由をピラミッド構造で考える。文章を書き出す前に、結論を支える要素を複数考えてから文章化する。 リモートワーク時の時間効率化は？ リモート主体でテキストコミュニケーションが多いため、連絡や報告、相談や承認、調整など文章を書く機会が普段から非常に多いです。自分自身の文章の作成だけでなく、受け取る相手が読み解くための時間を労働時間に換算すると、大きなロスが発生している可能性に気付きました。相手の時間を不用意に奪わないためにも、今回の学びをもとに文章の構成や作成時間を改善したいと思います。 一度で済むコミュニケーションを目指すには？ テキストでの相談や依頼、連絡事項のやりとりについて、基本的に一度のやりとりで完結することを目標に文章を作ります。ベストはスタンプの反応一つで完結することです。もしやりとりが2回以上発生する場合、自分も相手も時間をロスしていると考え、文章をリライトしてみる必要があります。

データの本質とは？ データ分析は単なる数字の取り扱いに留まらず、そこから得られる示唆を導くことが本質であると考えています。アウトプットを意識できる学びの場として受講を始めたため、意見を求められる場面では自分なりの見解をしっかりと示していきたいと思っています。 具体例から学ぶ？ ライブ講義で取り上げられた例では、ある受講者のデータ分析に不足が見受けられたものの、「このようにすればよかった」という点について、自分自身の考えが十分に及んでいなかったことを実感しました。 目的設定はなぜ？ また、データ分析に取り組む中で、その目的を明確にすることの重要性を改めて認識しました。成果主義の環境では、目の前のデータで短期的な成果を追求してしまいがちですが、適切なプロセスに基づいた分析の習慣を定着させる必要性を感じています。 意思決定はどう？ さらに、受講者の中にはデータ分析を業務とされる方もいらっしゃると伺い、彼らがどのようにデータを活用して意思決定を行っているのか大変興味深く感じました。私の職場では、従来から経験や勘に頼る判断が根付いているため、デジタルトランスフォーメーションの一環としてデータ分析を活用した意思決定を進めているものの、実際に本格的な導入となるには多くの課題があると感じています。