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判断 ✕ 結果

に関する学び

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成長戦略の見直しは？ 企業が持続的に成長するためには、意識や進め方の変化が避けられない場面がしばしば見受けられます。その過程で、どのようなことが重要であるかを見極めるための軸を持ち、何を優先し、何を捨てるべきかを判断することが重要だと感じました。特にROIの視点については、これまで十分に考慮されていなかった部分であり、売上比率や特性とともに分析する必要性があると感じました。また、顧客自身の成長可能性も客観的に判断することが求められると考えています。 業界の常識は？ 医療業界は狭く、習慣に基づいた風潮が色濃く残っています。「昔からそうだから」「今までこうだったから」という理由だけで判断するのではなく、なぜそのような判断が行われてきたのかを問うことで、事象を客観的に見直したいと思います。このような保守的な視点を改め、見積もりの出し方や後輩の教育プログラム、営業スタイルなど、様々な角度から見直しを図る必要があると感じています。 研修の未来は？ さらに、従来の研修をそのまま続けるかどうかについても、競合他社の動きや他業界の動向を踏まえ、何が必要で、どこまで実現可能かを計画したいと思います。その結果、研修が参加者の成長に寄与し、彼らが同じ方向を向きながら成果を出せるようにしていきたいです。

どう達成感を感じた？ 一連のフレームワークの基礎を包括的に学べたことにより、大きな達成感を得ることができました。まず、目標を明確に設定し、現状とのギャップを正確に把握すること。そして、その達成のために複数の選択肢を用意し、吟味した上で最適なものを選び出す考え方が非常に勉強になりました。 外部環境はどう影響する？ また、不要な情報を削ぎ落とすことで結果的に顧客の利便性を向上させるという発想が印象に残りました。眼前の顧客だけに固執せず、外部環境の変化も経営判断に取り入れる重要性を再認識することができました。 企業の判断はどう変わる？ 従来の経験や勘に頼るのではなく、フレームワークを企業の意思決定の基盤とする必要性を強く感じています。今回学んだ内容を活用し、上場企業の中期経営計画やIR資料、統合報告書などをもとに生成AIによるPEST分析に取り組むことで、より具体的な戦略策定を目指したいと考えています。 AI連携はどう進む？ さらに、自社の過去の経営戦略資料を活用し、生成AIと連携することで迅速な意思決定を実現する試みにも挑戦していきます。今後は、マーケティング、バリューチェーン分析、ファイナンスといった分野についてもより深く学び、経営判断力の向上につなげていきたいと思います。

判断基準をどう考える？ 戦略的な選択を行うためには、優先順位づけをする際の判断基準を明確にすることが重要です。情報が不足している場合は、仮説思考を活用し、複数の仮定を設定して検討することが求められます。判断基準を考える際は、複数の視点から多角的に検討することが効果的です。優先順位をつけるということは、優先対象を決めるだけでなく、優先しないものを切り捨てる選択も含まれます。 国際事業の戦略は？ 現在、私は4カ国で事業開発に携わっていますが、すべての国においてコミットしており、その結果、市場での優位性や取り組みの実現可能性が低い国にも一定のリソースを割いてしまっていることが課題となっています。このような状況では、捨てる選択をすることが必要とされています。 合理的選択の基準は？ 選択を合理的に行うために、以下の判断基準を設け、客観的に事業開発に取り組む考えです。それは、（1）市場において当社の優位性があるか、（2）短期間で成果達成が可能か、（3）取り組みに十分なリソースを割けるか、（4）本社の戦略に合致しているか、という基準です。12月までにこれらの基準に基づき、取り組む事業を絞り込み、各事業のタイムラインやチーム体制を明確にして関係者からの合意を得ることを目指します。

思考はどう深まる？ 毎回、自分の思考が浅く、もっと広い視野を持つ必要性を痛感しています。かつて学んだ３Cや４Pのフレームワークは、今回は思うように活用できませんでしたが、仮説思考はデータ分析に限らず、経営戦略やマーケティングなど、様々な分野で常に求められる大切なスキルだと感じています。 偏りをどう避ける？ また、データ分析において外部データを活用する際は、あらかじめ結論を決めて自分に都合の良いデータだけに偏らないよう、常に注意する必要があります。複数の仮説を立て、網羅的な視点を持つことが求められる一方で、これまでの自分の取り組みには網羅性が不足していたのではないかと感じています。今後、販売戦略や方針策定の際には、網羅性やデータの客観性・妥当性、すなわち根拠の質を向上させることで、提案の説得力を高めていきたいと思います。 結果の根拠は？ データ分析にあたっては、まず仮説の網羅性を重視し、文字や図表などを用いて過不足を冷静に判断できるよう努めます。こうした仮説思考は問題解決の場面で非常に有用であり、社内でのディスカッションにも積極的に活かしていきたいと考えています。また、データ分析結果をアウトプットする際は、その目的や使用したデータの根拠を明確に示すことを心がけます。

学びの意義は何？ 今回の学びを通じて、これまで何気なく行っていたリーダーとしての行動に、言葉を与え体系的に理解する機会を得ました。普段の業務の中で、どのようなリーダーシップを発揮しているのかを具体的に振り返ることができたのは大変意義深いと感じます。 指標と行動の関係は？ リーダー行動を表す軸として、人への関心とタスクの達成があるという考え方は、今後の自分の行動を見直す際の重要な指標になると実感しました。また、指示型、参加型、支援型、達成志向型の４つの行動パターンがあり、各々の特性に合わせて実践することで、部下の成長やチーム全体の力を引き出すことができる点も非常に勉強になりました。 どの行動が適切？ 今後は、タスクやプロジェクトをメンバーにアサインする際に、どのリーダー行動が適しているかを明確にし、その理由をしっかりと説明しながら実行していきたいと思います。また、プロジェクト終了後には、自分の判断が適切であったかを振り返ることで、さらに自分自身のリーダーシップを磨いていくつもりです。 共有の効果はどう？ 今回の学びをチーム内で共有することで、メンバー全員の考え方や対応策が広がり、結果として高いレベルのリーダーシップの成長へとつながると確信しています。

データ分析で新発見を得るには？ データを分析する際には、さまざまな切り口から考え、実際に手を動かしてデータを加工することで、新たな発見が多くある。分解の粒度が大きい状態で導き出した結果を安易に結論としてしまうと、誤った判断を下す可能性がある。そのため、分解を行う前に全体を把握し、定義することが重要だ。 仮説をどう裏付ける？ これまでデータを分解して分析することは多々あったが、全体を把握し、定義したうえでMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）な切り口で分解できていたかというと、必ずしもそうではなかった。また、自分が立てた仮説を裏付けることを目的として、恣意的に切り口を設定していたこともあった。まずは、オフィス内のスタッフごとの工数負担について、全体を把握したうえで分析したいと思う。 先入観を排除する方法は？ 普段、自分が抱いているイメージという先入観をまず取り除き、工数実績などの数値から導かれた結果にフォーカスする。そのうえで、全体像を把握し、MECEを意識して切り口を決定する。具体的には、全員の残業時間も含めた総労働時間をもとに、業務ごとの工数を比率として算出してみたい。

なぜ目的を決めるのか？ 「分析とは比較なり」という言葉が分析の基本を表しています。まず、比較を行うための目的をしっかりと決定し、その目的に合った適切な比較対象を選ぶことが重要です。そして、得られた比較結果をどのように視覚化・言語化して伝えるかも、分析の重要な要素です。これらが全体的に連携し、一つの体系としてまとまっていることで、分析は効果的に行われます。各ステップで適切な判断を行うことにより、データ分析は精度を上げることができます。 有効なデータの活用法とは？ プロジェクトの進捗状況の把握や遅れの可視化と原因分析、製品の製造データの分析、それを基にした工程改善案の提案、さらに最終製品の性能・品質データの分析とそのトレンドの原因の把握など、それぞれの場面で明確な目的と最終的な活用イメージを持って分析を行うことが重要です。これによって、効果的なデータ分析の結果を示すことができるでしょう。 データ収集から始めるには？ 特に最終製品の性能・品質データの分析には豊富なデータがあり、因子もある程度特定されています。自らがデータを入手しやすい立場にあるため、早速データを集めて分析を進めていこうと思います。まずはデータの収集から始めてみます。

選択と捨てる勇気が大切？ 選択すること、捨てる勇気が大事であり、どこに集中し、何を得たいのかを考えることが必要だという教えを学びました。そのため、判断基準は一つではなく、関連する複数の視点を持つことで漏れを防ぐことが重要です。それでもブレークスルーできない場面があるかもしれませんが、その際は慎重に決断することが求められます。 健康経営で必要なものは？ 現在、健康経営において何が必要かを模索しています。メンタル不調者の背後には必ず原因があり、それに対応するための十分な対応力と周りのフォローが不可欠です。個別対応は必須ですが、全員をチェックする時間はありません。したがって、アプローチするターゲットやタイミングを効果的に考えることが重要です。 選択による利益を意識するには？ 選択を通じて得られる利益の大きさを意識することが求められます。また、今やっていることが全てではないことも認識し、なぜ行っているのか、そしてその結果を考える必要があります。人を変えるのは難しいですが、一人でも救うことができれば、その意識を持ち続けていきたいと考えています。それによって、残りの多数の人々に対しても効果的な対策を模索していきたいです。

数値で判断すべき？ 意思決定をする際には、何かを捨てることが必要です。定性的に判断すると、顧客との関係性や歴史、背景などにより、判断が鈍ることがあります。そこで、数値を用いて定量的に判断し、感情に左右されないようにする検証が求められます。 指標はどう設定？ 結果が出る前に、成功と失敗、継続と終了の指標を設定することは、感情的な判断でロスを増やすことを防ぐ手助けとなると感じました。実践においても、数値を基に判断しないと、歴史や背景から意思決定にゆがみが生じる可能性があると感じています。そのため、さまざまな角度から数値を確認し、安易に判断しない姿勢を保つことが大切です。 引き算は効果的？ 基本的に積み上げ式の足し算で運用されることが多いですが、あえて引き算を行い、顧客への伝わりやすさを意識するべきです。ターゲットに何を伝えるべきかを考慮した上で、捨てることを決定します。 判断基準は整ってる？ 捨てる際には、以下の点を確認します。①本来の方向性は何か？②ブレークスルーとなる案はないか？（一石二鳥の案）③現状は中途半端ではないか？④トレードオフが発生していないか？これらを検討し、捨てることを意思決定します。

経済性の本質は何？ 様々な経済性の本質について学ぶことができました。ビジネスには重要な戦略であり、これからも復習を続けて本質を忘れないよう努めたいと思います。手法は多岐にわたりますが、重要なのはゴールに合致しているかどうか、その手法が本当に効果的かを判断することです。今回の戦略コースでこの点を最も勉強しました。 交渉における工夫は？ 現在の業務にどのように当てはめるかのイメージは、企業の規模が大きいため具体的に想像するのが難しいですが、今後の価格交渉の場では、双方にとってのメリットを活かした交渉が必要だと理解しました。例えば、相手側が規模の経済性を活用できるのであれば、こちらは薄利多売を提案し、相手にもメリットを提供することで、結果として両者に利益をもたらすことが可能です。 戦略をどう考える？ 現状では具体的なイメージを持てないため、視座を高く持ち、思考することを意識しています。もし自分が社長や役員であったら、どのような切り口で会社の業績を向上させるのか、その戦略と判断の理由は何かを考える必要があります。そのために、日頃から仮説思考力を磨いて、明確なイメージを持てるよう努力していきます。

キャリアの価値観はどう？ キャリア・アンカーについて学びました。これは、自分がキャリアを考える上で何を重視しているかという志向を理解するためのものです。自分の志向を客観的に把握することで、仕事に対する気持ちを理解し、前向きに取り組める仕事内容を選ぶことができると考えています。特に若手メンバーには、キャリア・アンカーを活用してもらうことに大きな価値があると思います。 診断シートの使い方は？ キャリアの方向性がまだ定まっていないメンバーには、キャリアアンカー診断シートを用いて自身の志向を客観的に判断できるようにしています。ただし、キャリアサバイバルの概念は、会社の現状を考慮すると離職につながる恐れもあるため、注意深く使用する必要があります。 1on1で本音はどう？ 1on1では、複数のメンバーにキャリアアンカー診断シートを使って本音を探る取り組みをしています。その結果から、依頼すべき仕事の内容や、避けたほうが良い仕事の内容が見えてくることがあります。しかし、診断結果はあくまで参考として使用し、志向に反する仕事を依頼しなければならない場合もあるため、チーム運営の目的を損なわないように注意しています。

データの深意を探るには？ 各データを深く掘り下げ、その背後に何が見えるかを考えることが重要だと感じました。数値からクリック率やコンバージョン率を計算することで、新たな視点から現状を考察できると思います。また、問題に関連する要素とそうでない要素を分けて考える対概念や、適切な判断基準を設けて各案を評価する過程の重要性を学びました。常に思考の幅を広げることを意識することが大切だと感じます。さらに、A/Bテストを行うことで結果を比較でき、適切に検討を進められることも分かりました。 学んだ知識はどう活かす？ 自分の業務にすぐに活用できるかはまだわかりませんが、今週学んだデータの応用や対概念の考え方は役立ちそうです。3W1Hのステップを繰り返しながら、丁寧に分析していくことが大切だと改めて感じました。 採用手法は最適か？ 実行可能な業務として、採用活動にもこの手法を取り入れられるのではないでしょうか。採用ページのクリック数と応募者数のデータを取得し、ファネル分析や離脱ポイントを特定した上で、A/Bテストを実施すれば、最適なコンテンツや応募フォームを判断できると思います。