戦略思考入門

選択肢を絞る重要性を再認識

選択と集中、どう活かす? 「選択と集中」という言葉を聞くと、私たちはしばしば「最適な方法を選ぶ」ことだけに注目しがちです。しかし、選択肢が多ければ多いほど、最適な方法の選出にも多くの時間がかかってしまいます。そこでまずは不要なものを省き、選択肢を絞り、その道筋をよりクリアにすることが重要だと再認識しました。 無意識の選択能力を仕事にどう活かす? とはいえ、これは日常生活でも常に実践していることではないでしょうか。例えば、飲食店でメニューを眺めるとき、最初に決定するのは食べたくないものを避けることです。このような無意識の選択能力を仕事に活かせば、選択肢を減らしフォーカスすることは比較的容易なはずです。 組織での無駄をどう排除する? しかし、現実には、慣習や惰性で続けている業務が多く存在します。一人で行っている業務ならば整理もしやすいですが、組織全体となると意見が衝突し、事なかれ主義に陥ることも少なくありません。定期的に見直しを行う仕組みが必要だと感じました。動画で紹介されたように、新参者の意見を反映させるのも一つの手段です。 私自身、現在の部署に移ってから1年が経ちますが、慣習や忖度で行われている業務に対して、批評的な意見を述べる立場にあります。限られたリソースを最大限有効活用するため、無駄を排し、経営効率の改善を図ることが求められています。 目的達成のための共有は必要? しかし、忘れてはならないのは、無駄を省くことが目的ではないということです。これは、事業や組織として目標を達成するための手段に過ぎないのです。目的の明確化が重要です。既存のやり方や業務、取引など、良いものも当然ありますが、多くは思考停止状態で繰り返されています。それが「仕事」として共通認識になり、無駄に時間を埋めてしまうのです。 目的の共有を頻繁に行い、組織全体の方向性を合わせることが重要です。そうすることで、「捨てる」も「選択」も個々の意見や主張に偏らず、共通の判断が下せるようになります。目的達成のために、不要なものを捨てるという共通認識を持つことが必要です。

データ・アナリティクス入門

分析のアプローチで見えた新たな視点

分析とは何を指す? 分析とは「比較」のことを指します。現状を詳細に比較したり、物事を比較することで、解像度の高い理解や把握が得られます。 グラフや数値の算出方法を理解 今回の学習を通じて、具体的な分析アプローチとしてグラフや数値の算出方法について理解しました。データを算出する際には、代表的な数値(代表値)とデータの散らばり(分布)に分け、それぞれに具体的な手法が用いられます。代表値の例としては、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値がありますが、特に幾何平均を用いた売り上げ予測の立て方が印象に残りました。また、分布の例としては2SDルールが紹介され、大枠の範囲を考慮した上で平均値を予想する方法が理解できました。 仕事における分析意識の向上をどう図る? ①分析のアプローチに対する仕事の意識 「分析 = プロセス × 視点 × アプローチ」という基本的な考え方を念頭に置き、これらに漏れがないように資料を作成したり、発言するといった意識を持ち続けます。 ②分析のアプローチに対する業務の行動 現状では単純平均を用いて比較することが多いですが、今後は分布やグラフを用いることで新たな気づきを得られるように努めます。 アプローチ方法をどう定着させる? ⓪分析全体の把握およびアプローチ方法の定着化 学習した「分析 = プロセス × 視点 × アプローチ」について、自分の言葉でまとめました。まずは用語や算出方法を含めて暗記し、アプローチ方法を定着させます。 SNS戦略での分析の改善策は? ①SNS戦略での分析の実施 現状では数値を取って把握することが主体で、十分な分析ができていません。今後は、定義に基づいた分析を実施し、比較が必要な場合には代表値や分布を用いて進めます。 データ分析の評価をどう行う? ②データ分析に関する評価 業務上、データから戦略や仮説を立てることが多いため、データに対して視点を持ったりアプローチを探したりすることで、新たな気づきを見つけ、それを共有します。

戦略思考入門

固定費を減らす!経済性活用術

経済性の学びは何を示す? 「規模の経済性」「習熟効果」「範囲の経済性」「ネットワーク経済性」「経費の経済性」について学びました。特に固定費の分散という考え方はあまり活用してこなかったため、強い印象を受けました。稼働率の向上が一単位あたりの固定費を下げることに繋がるという視点は、自社の現状把握に役立てたいと考えています。また、習熟効果には経験曲線の飽和があることから、イノベーションだけでなくテクノベートの追求も重要だと感じました。 [総評] 「規模の経済性」と「習熟効果」についての理解が明確で、固定費の分散を自社の現状把握に活かす姿勢が特に優れています。さらに、多種多様な事例に適用して知見を深めると良いでしょう。 さらなる思考の追求は? [さらに思考を深める問い] - 自社の状況に応じて「規模の経済性」をどのように活用できるか考えてみてください。 - テクノベートとイノベーションの違いをさらに深堀りし、それらがどのように相互作用するのかを検討してみてください。 [最後に] 今後も学んだ概念を具体的なビジネスの場面に応用し、独自の視点を広げていってください。これからも頑張りましょう! 範囲の経済性はどこに活かす? 薬局の開局経験を、運営で共通点の多いクリニックの開設に活用したり、介護業界への参入に役立てている弊社では、範囲の経済性が効いている部分があることに気づきました。ノウハウも貴重な資産であり、広い範囲で活用することで人や技術を共有でき、会社全体の労働分配率を向上させることができると感じています。 薬局業界では、労務費を抑えることが利益を維持あるいは増加させる鍵だと考えています。業務効率と生産性を上げる手法を模索する中で、テクノベートが重要であるため、設備投資の可能性を検討しています。その際、投資回収の視点を持ち、余裕ができた部分の人材活用方法を具体的に考えることで、生産性の改善が期待できます。狭い範囲に固有の固定費に固執せず、会社全体で共有できる固定費を明確化することが重要です。

データ・アナリティクス入門

挑む学び!仮説が広がる瞬間

課題と仮説の意義は? 今週は、課題設定と仮説構築の重要性について学び、サンプルデータを用いた実践を行いました。課題を具体的に明確化することで、その後の仮説の精度が向上することを実感しました。また、立てた仮説に固執せず、検証結果に応じて柔軟に視点を変えることの大切さにも気づかされました。仮説が立証されなかった場合には、別の原因を積極的に探る姿勢が求められます。 なぜ業務は偏る? 営業店の業務負荷にばらつきがある場合、単に「業務量が多い」という理由で負担が大きいと判断するのではなく、どの業務が集中しているのか、フローに非効率な点があるのか、人員配置に偏りがあるのかといった具体的な仮説を立てた上で、必要なデータを特定し検証することが重要です。仮説を基に、どのデータを取得し、どのようなグラフで可視化するかを事前に整理することで、分析の精度が高まります。たとえば、営業担当者ごとの業務時間の偏りを分析する際、移動時間の長さや業務の種類が要因となっているかを検証するために、ヒストグラムや散布図の活用が考えられます。 定量指標は何故大切? 課題設定の精度向上には、定量的な指標を明確にすることが不可欠です。業務負荷の偏りを評価する場合は、「1人あたりの業務処理件数」や「1件あたりの処理時間」を指標とし、営業成績の低迷については「訪問件数」や「折衝時間」、「成約率」を基に状況を把握します。現場の意見をヒアリングし、課題感を共有した上で、分析すべきデータを整理することで、的外れな分析を防ぐことができます。 現場の意見は鍵? また、仮説構築とデータ収集の精度を高めるためには、複数の仮説を立て、どの仮説が有力かを検証する手法が有効です。たとえば、「営業成績の低迷要因」として、訪問件数の不足、折衝時間の短さによる十分な説明ができていない、または高額商品の偏った営業活動といった仮説が考えられます。とりわけ、営業活動に関する領域知識が不足している状況では、現場からの意見を積極的に取り入れた仮説設定が必要だと感じました。

デザイン思考入門

共感でひらくアイデアの扉

プロトタイプは何故有効? プロトタイプを作成することで、イメージがより具体化され、テストの段階で得られるフィードバックが非常に有益であると実感しました。性格や背景の異なる第三者に評価していただくことで、自分では気づかなかった改善点が明らかになり、製品やサービスのブラッシュアップに大いに役立つと感じました。 テストの流れはどう? また、テストのプロセスは、普段実施しているレビュー作業に似た面がありました。レビューでは、作成した提案書や設計書に対して指摘を受けつつ改善を重ねるため、限られた目的や範囲の中で行われる点が共通しています。一方、デザイン思考における「共感」「課題定義」「発想」「試作」「テスト」の各プロセスは、業務で何気なく行っている点とも重なっており、日常の仕事に応用できる部分が多いと改めて認識できました。 デザイン思考の柔軟性は? デザイン思考では、基本のプロセスの流れがあるものの、非線形に繰り返す柔軟性が大きな魅力だと感じました。議論が行き詰まってしまうリスクもありますが、「共感」や「協働」を重視することで、しっかりとコンセプトを捉え、効果的にアイデアを育てることが可能です。人間中心のアプローチやビジュアライズ・プロトタイピング、そして共感の連鎖といった視点が、より良い成果につながると理解しました。 多様な意見はどう? さらに、他の受講生が作成したプロトタイプを通じて、多様な背景を持つ人々の意外なアイデアに触れることができたのは、大変参考になりました。一人では気づけなかった発想が生まれ、異なる視点を取り入れてアイデアを育てることが、新たな解決策へとつながると実感しました。 新ビジネスは何故大切? 新たなビジネスプランを検討する際、リーダーシップやチームビルディング、経営戦略、マーケティングなど現実的な調整が必要となる中で、まずはアイデアの創出が何より重要であると再認識できました。デザイン思考で学んだ手法は、普段の業務においてもそのまま活用できる貴重なものだと感じています。

デザイン思考入門

量から質へ!アイディア革新の軌跡

なぜ量が質を生む? 今週は、アイディア出しと収束のプロセスについて多角的に学びました。scamper法、kj法、ブレーンストーミング、シナリオ法、ペーパープロトタイピングなど、さまざまな手法がある中で、とにかく量を揃えることが質に結びつくという基本原則を再確認しました。また、製品コンセプトの策定にはバリュープロポジションの考え方が重要であり、具体と抽象の往復を繰り返す過程自体が、開発や事業設計に通じる基礎であるとの気付きがありました。 多視点で選ぶ理由は? 実践面では、生成AIを活用した業務サポートに関するブレーンストーミングの際に、様々な視点からの可能性を踏まえた議論に努めました。scamper法やオズボーンのチェックリストに基づく複数のチェックポイントや質問をすべて網羅するのは難しかったものの、議論を重ねる中で、費用対効果や実現可能性など、判断基準の多角的な整理ができたと感じています。意見を収束させる過程で、再度アンケートを実施することで前向きな意見が多いことが確認でき、説得力のある選択を導き出すことにつながりました。 なぜ視覚化が不可欠? さらに、アイディアをただ出すだけでなく、それを整理し視覚化することの重要性を実感しました。物理的な集まりはできなかったものの、図解したスケジュールやアイディア共有、問題点の明確化を通じてチーム内の意思統一が進み、納得感のあるプロジェクト推進が可能になりました。この方法は、組織内の調整や他の業務にも応用できると感じ、今後も「拡張と収束」を意識して取り組んでいきたいと思います。 具体化のプロセスは? 最終的に、具体的なコンセプトに落とし込むには、拡張と収束、具体と抽象のプロセスを繰り返しながらブラッシュアップすることが不可欠だと確認しました。その時々の状況や課題を見直しながら、「正解に近い」答えを模索する作業は、得られた情報を柔軟に適用するリサーチのアプローチと似ていると感じました。今後もこの手法を意識して、問題解決に取り組んでいきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

3C4Pで挑む仮説実践の軌跡

仮説の種類は何がある? 仮説には、現状把握や原因特定に焦点を当てる「問題解決の仮説」と、特定された原因に対してどのような手段で解決するかを検討する「結論に対する仮説」の2種類があります。 3C分析で何が分かる? 仮説構築のためには、まず市場環境を大局的に捉える3C分析が有効です。3C分析では、顧客(Customer)の市場規模や成長性、ニーズ、購買行動、競合他社(Competitor)のシェアや強み・弱み、そして自社(Company)の売上やリソース、独自の価値を整理することで、市場における自社の位置づけを明確にします。たとえば、拡大する市場において自社のシェアが落ちている場合、競合他社の新製品が顧客を惹きつけている可能性があるといった仮説が導かれます。 4P分析で課題は? また、マーケティング施策の具体化には4P分析が役立ちます。4P分析では、製品・サービス(Product)、価格(Price)、流通・チャネル(Place)、プロモーション(Promotion)の4つの視点から自社の施策を検証することで、課題を明らかにします。たとえば、製品の評判は良好であっても、価格が割高だと感じられるためにリピート率が低いという仮説を立てるといった使い方ができます。 検証でどんな変化? 仮説検証を繰り返すことで、業務の精度向上やスピードアップ、問題意識の向上といった効果が期待できます。これにより、仕事の検証が進み、全体的なマインドの向上にもつながると考えています。 業績分析の要点は? 私の業務は主に業績の分析であり、仮説を立て検証するプロセスが重要な役割を果たしています。具体的な事象に対して考えられる要因が特定できる場合もある一方、そうでないケースが多い場合は、過去と現在の状況を比較しながら必要なデータを収集・分析します。3Cや4Pのフレームワークを活用することで、業績のギャップを効率的に把握できるため、経験に頼りすぎず、常にMECEな視点を忘れないよう注意しています。

クリティカルシンキング入門

問いの力で生産性アップと新ビジネスアイデア創出

問いの形にする重要性とは? イシュー特定のためのポイントとして、「問いの形にする」ことの重要性を具体例を交えて理解することができた。自身の業務で問題解決や新たな取り組みに向けた課題設定の場面で考えが滞るのは、問いの形にできていない場合が多いと感じた。問いの形にすることで具体的に考えることができ、仮説が導き出せる。この仮説を検証し、その結果を評価・解析することで、PDCAを確実に回すことができるようになる。 ピラミッドストラクチャーの活用法は? また、ピラミッドストラクチャーを用いた論理構成の組み立て方や、「SO WHAT」「WHY SO」の視点で自身の論理構成をチェックする方法を型として理解できた。これにより、これまで何となくやっていた内容を整理し、他者への説明や資料作成の場面で仕事の生産性を向上させることができると感じた。 フレームワーク活用で何が変わる? さらに、新たなビジネスアイデアを考える際には、これまで活用してきたフレームワーク(P.E.S.T、3C、5フォースなど)から導出した事実や結論をビジネスアイデアの論拠として説明するため、ピラミッドストラクチャーを用いて論理を構成する。それをもとに、「MECEになっているか」や「さらに考える余地はないか」などを検討し、結論―根拠―それを支える事実という構成で相手に伝わる資料・話し方を組み立てる。 イシューの適切性をどう確認する? 表出している問題の解決や新たなことを考える際の課題設定の各場面においては、常に「今解くべき問いは合っているか」を自問する。また、適切でないイシューから出したアウトプットは、報告を受ける相手にとって価値のないものであることを肝に銘じる。 部下と共にイシューを磨くには? 最後に、自身のイシュー設定力を向上させるために、部下との対話の中で相手が「イシューを捉えているか」を確認する。捉えられていない場合には、全体課題の中のどの部分を捉えて話しているのかを常に考え、自身として考える機会を増やすよう心掛ける。

クリティカルシンキング入門

シンプルに魅せる資料づくりのコツ

資料作成の基本とは? まず、資料を作成する際に以下の4点について改めて考える必要があると感じました。 伝えたい要素は何? 第一に、伝えたいメッセージと使用する表やグラフが一致しているか、そもそも伝えたい内容そのものを明確にしているかという点です。第二に、視覚的に情報を追いやすいよう、グラフや表を順序立てて配置できているか、ただデータや予測を羅列しているだけになっていないかを確認します。第三に、目的に合ったグラフや表の見せ方が工夫されているか、見ればすぐに理解できるような作りになっているかといった点。第四に、相手に余計な情報を探させることなく、必要な情報が一目で伝わるような工夫がされているかを考えました。 どう振り返るべき? これらの点は、最近経験した業務の成果物を振り返る中で特に意識しました。さまざまなソースから取得したフォーマットの異なる情報を整理し、複数のパラメータで評価した結果、最終的に判断を相手に委ねる形になっていたと感じています。作業に取り掛かる前に一度立ち止まり、相手に何を伝えたいのか、どのように見せるべきかという基本に立ち返ることが重要だと思いました。 最適な視覚化は? 具体的には、まず資料作成の目的と伝えたい内容を明確にすることが必要です。その上で、視覚化の方法を一辺倒な表現に頼るのではなく、読み手に負担をかけない工夫が求められます。また、表やグラフに情報があまりにも多いと読み手に理解されにくい反面、発信者で情報を厳選してしまうと、見やすさとブレークダウンの詳細について批判を受ける恐れもあります。こうした批判を恐れることなく、判断とその根拠を明確に示し、十分な対策を検討すべきだと考えます。 未来予測の限界は? さらに、時系列のトレンドを示す際に、順調な推移や今後上昇するといった断定的な矢印を加えると、誤解を招く可能性があると思います。予測は難しいため、将来のことがはっきり読めない限りは、断定的な表現を避けるべきだと感じました。

クリティカルシンキング入門

学びの振り返りで成長実感!

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。

戦略思考入門

内省と戦略で切り拓く未来

戦略の本質は何? 戦略的思考という言葉から、授業内容も論理的なアプローチの『手法』や今回の学びでいう『戦術』と捉えていました。そのため、そもそもの概念や定義が異なっていることに気づかされたのは大きな発見でした。 目標設定はどう考える? 目標やゴール設定が明確でないと、最短で最良の道のりを考えることができないのは当然のことですが、実際に自分の業務で効果的かつスムースな意思決定を行い、上長に企画を通す際に、その点が十分にできていなかったと実感しました。また、周りを巻き込みながら独自性を発揮し、結果を出すためには、常に内省を重ね、多角的な視点で物事を見る習慣が必要だと感じました。 目標再確認はどう? <物事の目標、ゴール設定の再確認> 部署間や他社との協働が多い環境では、双方にとってwin-winとなる目標やゴールが共通認識されているかを改めて確認する必要があります。一つ一つの業務が最終的には同じ目標に向かっているはずであるため、意識的な再確認が求められます。さらに、上長への企画プレゼンも、上長または組織が望む方向性に沿っているかを問いながら、再度見直す必要があります。 調査で把握できる? <スムースな意思決定のためのリサーチ> 他社や他者の状況をよく理解し、リサーチすることで、道のりに差異が生じていないかを確認することが大切です。そのうえで、周りを巻き込む力も必要と感じています。 戦略実践は成功? <日々の業務における戦略的思考の実践> 日常の業務でも、戦略的思考を活用した取り組みは多く存在すると考えています。たとえば、業務の優先順位の決め方にも思考論を取り入れて、実践的なトレーニングに努めたいと思います。また、多角的な視点を持つことは自分の課題であり、これまで経験や感覚に頼って判断しがちだった面を見直す必要があると感じています。より良い道のりを考えるために、どのような視点や切り口で物事を判断するのか、その考えを他者からも聞いてみたいと思います。

データ・アナリティクス入門

平均スコアだけじゃ見えない真実

講義の学びは? 今週の講義では、「目的を持った分析」「比較による分析の有効性」「データ加工時の注意点」という三点について学びました。この中で、特に印象に残ったのは「データ加工時の注意点」です。 数値評価はどう理解? 講義中には、具体例として「商品スコアを単純に平均することへの違和感」が示されました。普段、商品レビューの数値評価を何気なく見ることが多いですが、実際はその数値に明確な定義がなく、平均をとるだけでは本当に知りたい情報が得られない可能性があると感じました。 加工注意点は? 例えば、壊れやすい商品であっても、デザインの良さだけを理由に最高評価をつける場合があります。そのようなデータを基に商品を選んでしまうと、「壊れにくい商品」を求める利用者は、平均スコアに惑わされる恐れがあります。このように、データを有効に活用しようとしても、加工や解釈を誤ると誤った結論を導いてしまう点に、データの恐ろしさを感じました。 業務データの活用は? また、私の業務では会員情報や購買履歴、アプリの行動ログといったデータを扱う機会が多いです。これらのデータは、抽出方法や加工の手法次第で結果が大きく変わるため、目的が曖昧な状態で扱うと、分析結果の解釈に迷いや無駄な検証を重ね、多くの時間を費やしてしまう危険性を実感しました。 目的を再確認? 今回の講義を通じ、「何を明らかにしたいのか」という目的を明確に持つこと、そして、データの数値が何を意味しているのかを常に意識しながら扱う重要性を改めて認識しました。今後は、単なる抽出や加工を目的とせず、分析の意義と加工方法の妥当性を見極めながら、効率的で意味のあるデータ活用に努めていきたいと考えています。 基本はどう捉え? さらに、今回の学習では、データの加工技術だけでなく、データマネジメントの基本や見落としがちな常識に重点が置かれていました。今後の授業でも、こうした基本部分を特に重視して学んでいきたいと思います。
AIコーチング導線バナー

「業務 × 多い」に関する類似の人気キーワード

ご自身のペースでいつでもどこでも学習できる
6週間の短期集中オンライン講座「ナノ単科」 6週間の短期集中
オンライン講座「ナノ単科」

1週間毎に区切られた6週間のカリキュラムを、他の受講生とともに、オンラインかつ好きな時に自分のペースで学び、仕事で実践・活用する一歩を踏み出せる内容となっております。
to left to right