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確認 ✕ 苦手

に関する学び

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どう仮説を練る？ 前職で教えられた問題解決の手法は、実践する機会が十分にありませんでした。仮説を立てる際、まずは現状把握が最も重要であることを再認識しています。一つの仮説に直感的にたどり着くことはありますが、そこに固執せず、ほかの可能性も考慮した複数の仮説を検討することが、根拠のある仮説を生み出すポイントだと感じています。 検証の切り口は？ 動画の一例で「仮説と検証を繰り返す」という考え方が大変印象に残りました。これまでにも同様の手法を試みたことはありましたが、せいぜい数回で終わってしまい、検証の繰り返しが十分ではありませんでした。そこで、自分自身の検証と例で示された検証方法との違い、たとえばアプローチの切り口などについて、改めて考えてみることにしました。 枠組みの意外性は？ フレームワークに基づいて検証する方法も、抜け漏れのない仮説を構築できる可能性を秘めています。フレームワークを利用することで、新たな発想や類推が生まれることが期待できる一方、自由な発想では偏りが生じやすく、適切な仮説検証が難しいと感じています。 時間がかかる理由は？ また、他の社員と比べて明らかに時間を要している業務があります。正直なところ、その業務が自分に合っていない、あるいは心理的に好ましくないという言い訳をしてしまっていました。しかし、他者との比較を通じて何が原因なのかを見極め、行動に入る前の準備段階に問題がないか、あるいは結論から逆算したアプローチができているかを、仮説の検証とシミュレーションで実際に検証しているところです。 取り組みは十分？ これらの対策は現在進行中です。現状を正確に把握し、問題点を見極めた上で、重要な局面で目指すべき状態や、そもそもやるべきことが実施できているかを確認しています。業務は忙しく時間的制約もありますが、抜け漏れがないか、逆算して工程を検証する取り組みを並行して行うことで、苦手な業務の改善につなげたいと考えています。もしうまくいかなかった場合は、さらなる仮説を立てて改善に取り組んでいくつもりです。

どうすれば伝わる文章を書ける？ 文章を書く際や口頭で伝えるときに大切なのは、「相手に分かりやすく伝えること」です。具体的には、主語と述語をきちんと書き、文章全体を俯瞰して見渡し、トップダウン方式で手順を踏んで書くことが重要です。「相手に分かりやすく」という配慮は、誤解を防ぐ効果もあります。 ピラミッドストラクチャーは活用すべき？ ピラミッドストラクチャーを用いた構造化は、相手に伝わりやすいだけでなく、自分自身の文章チェックにも役立ちます。私は業務連絡以外の文章を書くことに苦手意識があり、一度書いてから時間を置いて読み返し、修正を繰り返すことで確実に伝えられるよう努めています。普段から5W1Hを意識して情報を伝えていますが、毎週400文字の文章を書くことに自信はまだありません。それでも、学んだ方法を活用して文章を書いてみようと思っています。 振り返りをどう活用する？ 振り返り作業については、昨年行ったことをまだ振り返っていません。まずは振り返りを上司に提出する際のメール（資料含む）で、今回学んだことを生かし、伝える目的を最初に考えてからトップダウンで文章を構成します。また、ピラミッドストラクチャーを積極的に活用します。 取引先への提案はどう改善する？ メールでの連絡は今後も主語と述語を省略しないように気を付けます。取引先への提案においては、マニュアルや業務手順の変更が手間となるため、私から提案しても対応が後回しになることが多いです。相手が望むものを再度考え、適切な理由を選択する必要があります。 苦手意識をどう克服する？ 考えを言葉にするために、手を動かして文字として書いたり言葉として発したりすることで、理解がさらに深まると感じます。また、長めの文章を書くことに苦手意識がありますので、月に2回程度は文章を書く機会を持つように心がけます。スピードが求められる状況でも効果的なアプローチをするために、まずは目的を確認し、構成を考えることを常に意識するようにしています。

精度の高い予測とは？ 確率を用いて「次」を予測する仕組みについては、以前本で知識として得ていたものの、実際の演習を通して、自分が想像していた以上に精度が高いアウトプットが得られることを改めて確認しました。自分自身の考えや検証の文章は、先週学んだ「仮説・検証」の意義を十分に活かしきれず、稚拙で浅いものでした。今後は、AIの力を引き出し活用するため、自身の思考力や仮説力を高め、知見の引出しを増やしていく必要があると感じています。 人間理解はどう？ 一方で、人間の「理解」とは何かという疑問も生じました。理解の仕組みがAIと大きく変わらないのではないかという考えに至りました。たとえば、ある数式の問いに直面した際、選択肢を見る前にまず数値の大きさを比較し、さらに二つの数値の近さについても考えました。このように、過去の経験から意味の違いを導く点は、AIのプロセスと共通しているように思えました。 数値処理に自信は？ また、生成AIが「数値を適切に扱えない」とされる苦手分野についても、私たち自身が苦手とする部分と重なる点があると感じます。業務で数値を扱う際には、「何かおかしい」という違和感を覚えたときに再確認することで、ミスの発見に繋がることが実感できています。 経験から何が学べる？ 自身のAI利用経験を振り返ると、数値を直接的な回答として導く目的での利用はほとんどなく、経理や財務分析の現場では、プロンプトの流れによっては誤った認識が生じる可能性を十分に考慮しながら、自分の感覚や経験値を補完して活用する必要があると認識しました。 AI活用の現実は？ そのため、いきなりAIを数値分析に本格的に活用するのは難しいと理解しています。今後は、まず社内の業務プロセスの策定やアイデア出し、情報収集、そして海外とのやり取りの翻訳など、生成AIの利用機会を徐々に増やしていきたいと考えています。

分析の目的は？ 定量分析においては、常にインパクトを意識しています。無駄な作業や手戻りを避けるため、作業に取り掛かる前に「どのような情報が必要か」を依頼主としっかり確認しています。もし依頼主の仮説に反する新たな気づきや視点がデータ分析から得られれば、それは非常に嬉しい成果となるでしょう。そのため、今回学んだ代表値、加重平均、幾何平均といった手法を積極的に活用していきたいと考えています。 多面評価の視点は？ 具体的な業務では、個々人のスキルを解析する必要があります。例えば、対象が同じ電気分野であっても、弱電と強電が存在し、経験年数や保有資格、さらには資格の種類（法的なものから社内認定まで）など、切り口は多岐にわたります。たとえ豊富なデータと多様な切り口があっても、そこから適切な示唆を導き出す自信があります。代表値や実数、比率を駆使して、多面的に物事を捉えられると信じています。 可視化はどう克服？ 一方で、データをビジュアル化してアウトプットする部分は苦手です。色のセンスにも自信がなく、先天的なものか努力不足かは定かではありません。しかし、これからの時代はAIなどがその部分を補完してくれるとはいえ、基本的なフレームワークやパターンはしっかり頭に入れておく必要があると感じました。 ニッチ戦略はどう？ また、インパクトは非常に重要ですが、必ずしも大衆向けのアプローチが最適とは限らないと思います。ニッチな領域にこそ注目すべき可能性があるからです。過去には、メジャーな技術が失速したり、逆に一度は廃れたと見なされた技術が再度注目を浴びたりする事例が少なくありません。歴史的な技術の流れや、新たな技術の実用化の過程からも、王道を意識しながらも逆張りの視点を持っていることの大切さを学びました。皆さんの所属する分野でも、こうした視点があればぜひ共有していただきたいと感じています。

問題の原因をどう探る？ 問題の原因を探るためには、データを確認しながら原因を突き止めることが重要です。問題の原因を明らかにするために、プロセスを分散して問題箇所を絞り込み、原因の仮説を立てるのが効果的です。問題がある場合、その結果には必ずその流れがあり、その流れを押さえることで、プロセスのどの段階に問題があるのかを特定できます。 解決策の検討はどう進める？ 解決策を検討する際は、複数の選択肢を洗い出し、根拠を持って絞り込むことが求められます。ステップを踏んでデータを分析し、問題解決の精度を高めることと、仮説を試しながらデータを収集し、より良い問題解決に繋げることは、両者のアプローチを組み合わせることが効果的です。まず手始めに身の回りのデータを分析すること、分析の練習を積み重ねること、そしてどんな分析計画を立てるかシミュレーションし、どんな情報を誰から収集するのか、データはどんな形で収集すればよいかを考えることが大切です。 シンプルで低コストなA/Bテストの利点 A/Bテストは、AとBの施策を比較するシンプルなテストです。運用や判断がしやすく、低コストで少ない工数で実施できるため、リスクが少ない。A/Bテストを行う際には、目的や仮説をしっかりと明確にし、有効なデータが集まるまで実施します。ただし、複数の要素をテストしたい場合には別の手法を検討すべきです。また、パターンは同時に同じ期間行うことが必要です。 データ分析の第一歩は何から始める？ 解決策を考えるときには、必ず複数の選択肢を検討し、「ステップを踏んでのデータ分析」と「仮説を試しながらのデータ収集」の両輪で分析を行うことが効果的です。分析が苦手な方には、まず身の回りのデータを分析すること、分析の練習を積み重ねること、そして問題にはそこに至るまでの流れがあることを意識することをお勧めします。

メッセージは何？ このプレゼンテーションでは、まず伝えたいメッセージを明確にし、そのメッセージに沿ったタイトルやグラフを作成することの重要性に気付きました。また、データの意味合いに合わせたグラフの選択も大切であると実感しました。 過去の反省点は？ 以前自作のスライドを振り返ると、以下の反省点が見受けられました。タイトルが各スライドのグラフや内容から後付けで決められていたこと、グラフの配置が伝えたいメッセージと一致していなかったこと、太字や下線、複数のアイコンが使用されシンプルさに欠けたこと、そして多くのスライドで無意識に縦棒グラフが使われていたことです。 確認は十分？ 一度資料を作成した後は、第三者が初見で理解しやすく、伝えたいメッセージが正確に伝わっているかを再確認し、必要に応じて修正を加えることが重要だと感じています。 会議前にどうする？ 今月中に複数のプレゼンテーション資料の作成会議が予定されているため、以下の点を意識して資料作成に取り組みたいと思います。まず、伝えたい内容（特に重要なポイント）を先に整理すること。次に、複数のグラフを試作し、より伝わりやすいグラフを選定すること。そして、装飾や過剰な色使いを控え、シンプルでわかりやすい資料にまとめることです。 AI活用は上手？ また、Excelが苦手なため、会議時にはAIにグラフ作成を依頼することが多いですが、その際にも上記の意図が正しく伝わるよう、具体的な追加指示を出して作成を試みたいと考えています。 資料改善の秘訣は？ なお、スライド１枚に文字を詰め込みすぎてしまい、伝えたい内容が十分伝わらないことが課題です。シンプルでわかりやすい資料作成の工夫について、他に良いアイデアがあればぜひ教えていただきたいです。

当たり前を愚直に続けるには？ 「当たり前のことを、どれだけ愚直に業務で対応できるか」という言葉が一番心に残りました。クリティカルシンキングは、言われたら当たり前のことが多いですが、意識して続けることがとても難しいと思います。忙しい時はタスクの処理に追われがちですが、忙しい時こそ最適解を追求することでミスや抜け漏れを防げると感じます。どんな時でも常に、クリティカルシンキング（本当にこれで進めていいのか、と一度立ち止まる）を意識する必要があると感じました。 関係者への伝え方を工夫するには？ 営業サポートとして、様々な関係者のことを考慮したうえで最適解を出していく必要があります。どの関係者にもわかりやすく、納得してもらえる伝え方は大切です。また、顧客からの問い合わせ対応においても、顧客の観点から違う捉え方がされることが多いため、適切なレベルまで考え、対応することが重要です。ただし、顧客の立場に立ちすぎて一つの問い合わせに時間をかけすぎないよう、適切なバランスも保ちたいと思います。 自己発信とフィードバックの重要性 どのような会議であっても（営業との1on1でも、上司との1on1でも、チームミーティングでも）、自分から積極的に発信し、できる限りフィードバックをもらう／自分自身で振り返ることが重要です。その際、相手に伝わりやすい伝え方ができていたかを確認することも大切です。他の方が発言した際は、その言葉の背景を理解し、自分以外の考え方を取り入れる姿勢が求められます。 抽象的な概念をどう具体化する？ 「具体と抽象のキャッチボール」という言葉もありましたが、私は抽象的に捉えてしまい、それを具体に落とし込むのが苦手です。具体的なイメージをもつことで、抽象的な概念を理解する手法を取り入れたいと思っています。

偏りに気づいた瞬間？ 思考に偏りがあると指摘された直後にも、ついいつもの偏った考え方に戻ってしまう自分を実感しました。こうしたクセの根強さを肌で感じ、一筋縄ではいかないと分かりながらも、あきらめずに地道なトレーニングを継続する工夫をしていきたいと思います。 頭の使い方はどう？ 人間は偏りがちであるため、頭の使い方を知識として学び、実戦で使えるようにトレーニングすることが大切だと改めて感じました。効率的な思考を身につけるためには、自分の考え方を客観的に見直す習慣が必要です。 対話で視点変わる？ また、偏りをなくす一つの方法として、他者との対話を取り入れることに納得感を覚えました。今後は、一回一回のコミュニケーションを大切にし、苦手意識を克服するために積極的に対話の機会を作っていきたいと考えています。 講座で学んだことは？ この講座での学びは、クライアントとのコミュニケーション、議事録作成、提案書やデザイン提案、画面要件検討、掲載項目定義、要求定義、レポート作成といったさまざまな場面で役立つと確信しています。 行動の鉄則は何？ 具体的な行動としては、まずクライアントが話す背景を想像し、思考の偏りがないか、また他の観点から見るとどうかを常に確認していきます。発言する前には「なぜ？」や「本当に？」と自問し、十分に考えた上で発言するよう努めます。さらに、提案準備の際には提案ストーリーのつながりや、情報の抜け漏れがないか、問題解決に直結する切り口になっているかなど、資料やストーリー全体をチェックします。加えて、他者からのフィードバックを積極的に取り入れ、偏りを修正するための工夫をし、客観的に振り返るための記録も継続的に行っていきます。

デザイン思考をどう活かす？ デザイン思考には、共感、課題設定、発想、試作、テストのステップがあり、これを非線形に繰り返すことが重要だと学びました。この思考をビジネスに活かすためには、顧客やユーザーの行動を観察し、彼らの体験価値を最大化することが大切です。最近学んだカスタマージャーニーでも、ペルソナを細かく設定することが、サービスやプロダクト、戦略を考える上で重要だとされており、これがデザイン思考と通じると感じました。 学びを深めるステップは？ 学びにおいて大切なこととして、1.言語化、2.教訓化、3.自分化が挙げられ、これが特に印象に残りました。私は考えを言葉にするのが苦手なので、まず書いてみて、次に発言し、さらに伝わりやすくするステップを踏んでいければ良いと思っています。 システム開発の目的を再確認 現在、私は営業系のシステムを開発・管理・運用する部署に所属しており、社内の営業部門がメインの顧客です。これまで、ITやシステムに慣れていないユーザーをターゲットに、使いやすさを重視した設計を行ってきました。しかし、講義を通じて、システム開発の本来の目的は効率化や売上向上を図ることにあると考え直しました。ターゲット設定を見直し、本来の目的達成のための設計をもっと重視すべきかもしれないと感じました。 顧客理解に基づく設計とは？ システム開発においては、インターフェイスの使いやすさに過度に拘らず、データの意味を可視化し、顧客理解や戦略策定を実現するための設計に焦点を当てる必要があります。既存のシステムについても、ユーザー目線でその利用価値を最大化できるかを考え、ユーザーからのフィードバックを積極的に取り入れる姿勢が大切です。

財務三表の意味は？ アカウンティングについての学びでは、財務三表は単なるデータの集合ではなく、それを用いて企業の業績を説明するためのツールであることを理解しました。これにより、以前は苦手と感じていた財務面について、シンプルに捉えられるようになりました。私の中には、財務三表を完璧に理解しなければならないという先入観がありましたが、実際にはその構造を理解することで、未解決の問題は調べて対応できるという考えに変わりました。また、アカウンティングは専門家だけが扱うものだと思っていましたが、さまざまな立場の人が財務状況を説明し、理解できるための汎用性のあるものという印象に変わりました。 月次報告の意義は？ 月次報告については、報告者の視点や議論の適正さを考慮し、違和感があれば具体的な確認を心がけています。月次報告と年間目標の関連性を意識しつつ、現状をアカウンティングの言葉で説明できるように努めています。また、自社の財務三表の特徴を把握することで、企業体質の理解にも役立てています。１年単位に留まらず、さらに３年、５年単位で会社業績を追いかけられるようになりたいと思っています。 分析の視点は？ さらに、月次報告に対しては、事業における価値提供の方法や資産活用結果という観点から、財務として意義のある分析や説明がなされているのかを常に疑問として持つ視点も大切です。財務三表やその元になるデータへの見方や解釈は、立場によって変わることを理解し、他者の意見や背景を積極的に探るよう心がけています。中長期的な財務目標に到達するための準備や課題についても、アカウンティングの視点で検討し、自社及び他社の決算報告書を読み、自分なりの解釈を築いていきたいです。

思考の偏りはどう？ 考え始めると、つい考えやすいことから手をつけてしまいがちで、思考が偏ることがあります。そのため、まず「答えを出すべき問い」を明確に立て、その問いに対して適切な手法を選ぶことが大切であると学びました。特に私は以下の2点が苦手であるため、これからも意識して取り組みたいと思います。 問いはどう立てる？ 1つ目は「問いの立て方」です。解決したいことを具体的な問いの形にする必要があります。考えたり議論したりするときは、「今の考えが問いに沿っているか？」を確認し続けるのが重要です。 どう分解して見る？ 2つ目は「分解して考えること」です。MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を意識し、一つの切り口に満足せず、層別、変数、プロセスなどの様々な角度から分けて考えることが必要です。データを分析するときも、自分で手を動かすことを大切にしています。 どんな深堀りが有効？ また、商品コンセプトに対してポジティブに深堀りする力を、議論の場で活用したいと考えています。これまでは答えが出れば良しとしていましたが、自分の考え方が正しいのか逐一確認し、考え方や分析の手数を増やすことで、スムーズなコミュニケーションを図りたいと思います。そのためにも、フレームワークを活用していきたいです。 自分はどう考える？ 普段から自分がどう考えているかを意識し続け、自分の考えが正しいのかを常に確認する。また、考え方や分析の手数を増やしていくために、フレームワークを活用し、円滑なコミュニケーションを実現することを心がけていきます。

数字の見せ方はどう？ グラフや比率などの数字の表示方法を変えることで、印象が異なり、最初の情報だけでは気づかない傾向や特徴を発見できることを学びました。グラフ化する際も、分類の仕方によって見えてくるものが変わります。まずはRaw Dataを確認して全体を把握し、その上で何を伝えたいのか整理して数字を整理する必要があると実感しました。 切り口は何で違う？ また、数字の切り口によっては本質を見誤ることがあります。そのため、常に複数の切り口を持ち、一つの見方だけではなく、様々な切り口で数字を分析することが重要です。これまで経験に頼っていた切り口も、When、Who、Howを意識することで幅広く持てるようになると気づきました。 データの視点はどう？ 私の仕事では日常的にデータに触れ、それを解釈しています。同じ現象の分析にも異なる視点を持つことを心がけています。具体的には、宿泊予約数の動向をデイリーのデータで見ていましたが、週次や月次で見るとどのような違いがあるのかを早速試してみたいと思います。また、他の切り口での分析も手間はかかりますが、視野を広げるために取り組んでいきたいです。 行動する意義は？ 自分の思考の癖から抜け出すには、まず行動することが大切です。ひと手間、ふた手間加えて、複数の視点で分析することを心がけます。その際、これまでの分析結果や結論を再評価し、本当に正しいのか疑う姿勢を持ち続けたいです。また、MECE（漏れがなく、ダブリがない）の意識を持ち、ロジックツリーを活用していくことで、このフレームワークに対する苦手意識を克服していきたいと思います。