リーダーシップ・キャリアビジョン入門

実践で変わるリーダーの心

リーダー像は変わった? 総集編としてのWeek6では、Week1に描いたリーダー像が変化していることを実感し、着実に学びを積み重ねてきたと感じました。ライブ授業のロールプレイでは、評価面談のシチュエーションで、上司からの評価よりも自己評価が高い立場を演じ、上司のサポート不足に不満を抱く役を体験しました。その際、もし自分がその立場であれば、上司からどのような言葉をかけられたら納得できるのか、また、なぜ評価にギャップが生じるのかを考えながら進めました。 ネガティブに何学ぶ? この経験を通して、ネガティブな点を指摘する場合でも、同時にポジティブなフィードバックを与えることの大切さを再認識しました。相手の状況をよく聞き出し、具体的なアドバイスを添えることで、相手から聞く耳を持ってもらうアプローチが有効だと感じました。 新しい手法を試す? 私には部下がいない分、今後は学んだリーダーシップの手法を、身近なプロセス改善の取り組みで積極的に活用していこうと思います。特に、これまであまり重視してこなかった感情に働きかけるコミュニケーションについて意識を高める必要性を感じています。 伝える信頼の力は? また、良いと思ったことは言葉にしてすぐに伝えることが重要だと実感しました。日ごろから積極的にポジティブなフィードバックを行い、ネガティブな意見も素直に伝えやすい関係を築くことを目指しています。ただし、表面的な肯定ではなく、本当に心から感じたときに伝えるフィードバックこそが、信頼を深める鍵だと考えています。

データ・アナリティクス入門

小さな気づきが未来を変える

問題をどう分解する? 原因を明確にするためには、まず問題を各要素に分解することが重要です。たとえば、「目的は何か」「現状はどこに位置しているか」「なぜこの状況になったのか(仮説)」、そして「どのように解決するか」という視点で考察することで、全体像がより把握しやすくなります。 視点をどう変える? また、対概念を活用することで思考の幅が広がります。自分たちの要因にとらわれるのではなく、組織外の要因も視野に入れて見直すことで、従来の経験則や主観に偏らない新しい仮説を導き出すことができます。 PDCAをどう運用する? 仮説を実際に試しながら、少しずつPDCAサイクルを回す手法も効果的です。すべてを一気に実施してから「違った」という状況に陥るのではなく、柔軟に軌道修正を行うことで、スピード感を持った問題解決が可能になります。 要因はどう広げる? 日常的に認知から採用までのプロセスを分解して考察する中で、一部の要因に決め打ちしてしまい、他の可能性に目を向けられなかった経験があります。そこで、仮説を決める前にまず対概念の視点を取り入れ、原因を広く探る習慣をつけるようにしています。 逆の視点は何を促す? 採用集客のフェーズにおけるファネル分析では、前年対比や前四半期との比較、さらには得意な動きに対して何が起きているのかを議論するミーティングを実施しています。このような場では、ひとつの方向に偏りがちな意見に対し、意識的に逆の視点を取り入れることで思考を深め、より正しい方向付けを行うように努めています。

デザイン思考入門

共感と対話で紡ぐ改善の軌跡

他部署の観察は? 前週は実際に担当しているプロジェクトに当てはめて振り返りを行いましたが、今回はより身近な状況に置き換えて考えました。業務上、他部署と協力する場面が多く、時には意見が異なることもあります。そのため、まずは他部署の人たちの行動を観察し、どこに課題があるか、本質的な問題は何かを仮説立てました。その仮説を基に、まず自分の行動をプロトタイプとして変えることにし、他部署の反応を見て改善していくプロセスを考えました。 ミーティングで何が起きた? 次に、ミーティングの内容や他メンバーへの対応から、各人の目的や抱える課題を推測しました。自分だけでなく、上司や自部署のメンバーの行動も変える必要があると感じたため、まず自部署のメンバーに推測した課題を伝え、意見を交わしました。人の行動を変えるためには、相手の行動や感情に共感し、自部署全体での改善に取り組むことが重要だと思います。プロジェクト単位の調整よりも、日々のコミュニケーションの中で、短期間に多くの改善プロセスが求められる点が大きな特徴です。 共通項目は見えた? また、人を観察し、インタビュー内容を通じて共通する項目を見出すことで、課題として定義することが大切だと感じました。インタビュー設計のポイントは、必要十分な対象者から意見を収集できているかどうかにあります。多くの対象者にアンケートを行い、その中から共通の傾向を見出して、インタビュー対象を絞り込むというアプローチは一つの方法として有効です。他にも効果的な手法があれば、ぜひ取り入れたいと思います。

デザイン思考入門

枠を超えるシニアの発想革命

SCAMPERはどう効く? シニア社員のモチベーション向上を目指し、SCAMPERの手法を適用してみました。まず、Sの観点ではスポーツ分野のカウンセリングに類似したアプローチを用い、Cではカウンセリングメニューとの組み合わせを工夫しました。 各手法の意図は? さらに、Aでは僧侶の説法を応用することで新たな視点を取り入れ、Mではモチベーションが下がっているシニア社員を集め、意見交換の場を設けました。Pの段階では学術的な視点から指導を行い、Eでは宴席を設けることで、参加者それぞれの本音を引き出すことに努めました。最後のRでは、一定の指示を強制的に実施する手法を試してみました。 条件にとらわれない? この取り組みでは、問題解決の方法を必要性だけにとらわれず、前提条件に頼らずに幅広い視点で考えることの大切さを学びました。また、施策が対象者に満足感をもたらすかどうか、対象者の気持ちに寄り添って検討することが重要であると感じました。形式や方法に囚われず、自由な発想で取り組む姿勢も求められると実感しました。 デザイン思考の効果は? さらに、デザイン思考については、チームワークの活性化に寄与する技法として大変意義深いと感じました。特に、チームメンバーのアイデアを否定せず、常に視覚化してタイムリーに共有することで、全体の創造性を高められるという点に気づかされました。また、他業界や他分野に広く関心を持ち、豊かな語彙力を活用してアイデアを具体的に言語化することが、今後の課題解決においても重要であると感じました。

データ・アナリティクス入門

データ分析で未来を切り拓く!

初期の分析結果は? 物販店の2割削減商品の仮説では、以下のような視点で分析を行いました。まず、データの重心は平均によって決定し、前年同月との販売比較を行いました。また、客単価や平均購入数、近隣店舗との売り上げ比較、顧客のインバウンド需要が変動した理由として、為替レートや可処分所得の変化にも注目しました。これに加え、アンケート施策も取り入れることで、順序立てて考えられるようになりました。 未知領域はどう? 次に、分析がまだ行われていない未知の領域を探るため、仮説を立てる必要があります。KPI以外のデータも分析の対象とすることで、現状を打破することを目指しています。そのために、データ分析手法に行動経済学や神経経済学の視点を取り入れ、心理的なデータ選択を通じて新しいデータ取得方法を確立したいと思います。最終的には、消費者の満足度や不満足度の要因を数値化し、顧客視点を重視した満足度向上に努めたいと思います。また、大量のデータを扱うため、ビッグデータ解析にも挑戦する予定です。 実務活用の振り返りは? 行動計画としては、本研修で学んだデータ分析や問題解決、仮説思考を実務でも活用していきます。これらのスキルは、データ以外の業務にも応用できると確信しています。研修で実施したことと実務での分析結果を2ヵ月間比較し、自分なりにレビューを重ねて、どれだけ浸透したかを振り返ります。また、ストレッチ領域として、ビッグデータに触れ前処理に苦労すると思いますが、実際に手を動かして経験を積んでいくことから始めていきます。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

柔軟なアプローチで未来を創る

目標達成の秘訣は? マネジメントの目的は、組織の目標達成に向けてメンバーの行動を促すことにあります。その行動を通じて、個人では成し得ない大きな成果が生み出されるという点に改めて気づかされ、これまで成果のみに集中していた自分の姿勢を見直す契機となりました。 マネジメントとリーダーシップは? また、マネジメントとリーダーシップの定義の違いを学ぶことで、自分が果たすべき役割を再認識しました。今後は、リーダーシップとマネジメントの両軸でのアプローチが必要であり、特に苦手意識のあったリーダーシップの発揮を強化することが課題であると感じています。 四つの行動パターンとは? さらに、リーダーとしての行動が、相手や仕事内容に応じた四つのパターンに分けられることを知りました。これにより、適切な関わり方を意識することが、メンバーのモチベーション維持にとって非常に重要であると理解できました。誤ったアプローチが逆にモチベーションを下げる可能性があるため、環境や人の特性を正しく判断する必要性を感じています。 柔軟な対応策は? これまで全員に同じ対応をすべきという考えがあったものの、四つの行動パターンを踏まえることで、自分とメンバーとの関わり方を柔軟に変えられると実感しています。今後は、中堅メンバーが新人を育成する際のアプローチにも、これらのパターンを参考にして具体的なアドバイスができるよう努めたいと思います。参加型の関わり方についても、その一手法として正しく捉え、自信をもって実践していこうと考えています。

データ・アナリティクス入門

数字の向こうに見えた本当の学び

数字だけで判断してる? 数字をそのまま見ると、判断を誤る危うさや怖さがあります。実態を正確に把握するためには、数字の中身に潜む意味を紐解き、大枠と詳細を行き来しながら分析する必要があります。 集約方法は適切? そのためには、数値を適切に集約して可視化することが求められます。ただし、集約の方法自体も状況に応じた判断が必要です。数字の意味を正しく読み取り、どの手法で集約すべきかを判断しなければ、誤った方向へ導いてしまうリスクがあります。 どの手法が最適? 何度も試行錯誤を重ね、どの手法が実態を正しく反映しているかを見極めることが重要です。自分が行った集約内容を比較することで、分析の精度を高めることができます。 数字の羅列で判断? 数字が羅列されるだけでは、実績、利益、投資経費といった各状態がどのようなリターンに結びつくのかが明確に見えにくくなります。これらの判断材料を集約し、分散して検討することで、より妥当な判断が可能になります。 見るべきはどこ? また、見るべきポイントを示すことは分析を行う上での基本的なマナーであり、迅速な判断を下す要因にもなります。難しい計算式に頼るのではなく、基本的にはツールやExcel、BI、AIなどを活用して分析を進める場面も多いですが、これらの使い方を根本から学び、センスを磨くことも重要です。 視覚化の工夫は? 単に数字をグラフにするのではなく、伝えたいポイントがしっかりと相手に伝わるビジュアルを作成するために、思考と工夫を重ねる必要があります。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

振り返る!成果と人間性の調和

マネジリアル・グリッド理論で何が重要? マネジリアル・グリッド理論では、業績への関心と人間への関心のバランスが重要であると感じています。特定の型が良いとは限らず、両方の観点を柔軟に持つことが求められるでしょう。私の職場では、結果だけに集中しがちで、人間への関心が低下していると感じました。やる気のない人を放置したり、自分でやった方が早いと考える点についても改善が必要です。 パス・ゴール理論の理解を深めるには? パス・ゴール理論においては、指示型、参加型、支援型、達成志向型の4つの区分があり、それぞれの理解が基本になります。区分にはとらわれず、状況によって臨機応変に対応することが理想的です。部下の適合要因は理解できるものの、環境要因を打破するのは難しいと感じます。 どうすれば人間への関心を高められる? 人間への関心を高めるためには、まず「結果を出す」という視点に加え、個々人の強みを伸ばし生かす視点を取り入れる必要があります。たとえば、参加型の手法を用いて他の意見を取り入れやすいコミュニケーションを心がけることが重要です。また、後輩が質問をしてきた際には、その背景を伝え、考える時間を与えることが大切です。これにより、後輩は自信を持ち、若い視点から新しいアイデアが生まれることを期待できます。 キャンペーン企画での意見収集の重要性 キャンペーン企画の際にも、すべてを自分で決めるのではなく、意見を積極的に収集し、皆で作り上げることで、やらされ感ではなく参加感を高められるように心がけたいと思います。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

言語化で見つける成長の秘密

背景は何が重要? 今までは、振り返りを実施しており、特に継続したい点から話を始める実践を行ってきました。しかし、アジャイル手法に則って行っていたため、背景や理由については十分に理解できていなかったことに気づきました。今回の振り返りでは、そうした背景をしっかりと言語化できた点が大きな収穫でした。 モチベーションはどう考える? また、モチベーションの源泉をカテゴライズして言語化していただいたおかげで、これまで抽象的だったモチベーションの考え方が明確になりました。相手の人格を把握するのは難しいものの、仕事に対する取り組みを、マズローの5段階説を軸に分析していきたいと考えています。 評価と指導は分ける? 評価、指導、振り返りを一度に実施していた方法から、今後は「振り返り」「指導(1on1などによるキャリア支援)」「評価面談」を分けて実施することで、話の源泉や議論の方向性がブレないようにしたいと思います。さらに、各チームにおけるメンバーのモチベーション状況を見える化し、共有することで、モチベーションや将来のキャリアについての気づきを促していきます。 中間層への接し方は? 一方で、モチベーションが高いわけでも低いわけでもなく、現状を最善と捉えて出世を断る中間層のメンバーも一定数存在しています。こうしたメンバーは、モチベーションが極端ではないため、指導が難しいという課題があります。似たような状況の方はいらっしゃるでしょうか。また、そのようなメンバーにはどのように接しているのか、ぜひお伺いしたいです。

データ・アナリティクス入門

仮説検証で切り拓く未来

プロセスはどう検証する? 問題の原因を明確にするためには、まずプロセスを分解して検証することが重要です。解決策として、複数の選択肢を洗い出し、しっかりとした根拠に基づいて絞り込む方法が有効だと感じます。 効果はどう比較? A/Bテストでは、施策の効果を比較しながら仮説検証を繰り返します。あらかじめ検証項目を明確に設定し、1要素ずつ検証することが大切です。 データで判断する? データに基づいた意思決定を行うことで、業務の効率化や成果の向上を目指します。日常の仕事の中で仮説を立て、適切なアプローチ方法を模索してきました。過去の経験では、業務過多のため情報共有が主にメールに頼っていた状況もあり、その際はA/Bツールを利用して、理解度や反応の良さといった観点から効果のある方法を試してみました。例えば、メールでの通知と社内共有ドライブへの保管を比較する取り組みが挙げられます。 学びをどう定着? Week5までに多くの分析手法を学びましたが、学んだ内容を自分のものにするためには、メモを振り返りながらフレームワークの活用やデータ加工、さらに比較する際にどのグラフを使用するのが最適かを検討することが必要だと感じています。まずは実践を通じて知識を定着させ、現代ではAIの助けを借りながら調査の時間や手間を省いていきたいと考えています。 新分野はどう理解? また、動画学習を通じてWebマーケティングの指標など新しいエリアにも触れる機会があり、専門外の分野に対する理解がさらに深まったと実感しています。

データ・アナリティクス入門

因果の謎を解く学びの旅

因果と相関、どう考える? 相関関係と因果関係をセットで分析すると、その結果をもとに具体的な打ち手を考えやすくなります。具体的には、因果関係が成立するためには、「時間的順序が正しいこと」「相関関係が存在すること」「第三の要因が介在しないこと」という3つの条件を満たす必要があります。 時系列分析ってどう? また、過去のデータを活用して将来を予測する際には、時系列分析が非常に有効です。これに加えて、パレート分析やウォーターフォールチャートといった手法も、データの分析や可視化に役立ちます。 データ収集は大丈夫? データ収集にあたっては、対象が意味のあるものであるか、アンケートや口頭での聞き取りといった方法が適切に実施されているかを確認することが重要です。 契約商品の予測はどう? さらに、契約商品同士の相関関係や因果関係を把握することで、因果関係が認められる商品から、契約しやすい商品を予測して提案することが可能になります。特に、履歴などの時系列データを活用して、時系列データの4つの要素を理解し、使用するデータが何に該当するかを明確にした上で分析を行うことが求められます。 定義変更、何をチェック? 最後に、データの収集段階では、データの定義が変更されていないかどうかを確認した上で、顧客情報や各種商品の契約状況をリスト化し、各種商品間の相関係数を算出します。もし、相関が認められる商品同士に因果関係が存在する場合は、その因果構造に基づいた商品提案を検討することができます。

クリティカルシンキング入門

データ×想像が生む信頼の伝え方

week5の難しさは? week4までは「自分の伝えたいことを考え抜く」ことの大切さを学びましたが、week5では大量のデータの中から本当に伝えるべき内容を見極める難しさを実感しました。 どう説得力を作る? また、説得力を高めるためには、次の①~③のサイクルを回すことが重要だと感じました。まず①、伝えたい思いを表現する前に、その背景をさまざまに想像します。次に②、その思いがデータによって裏付けられているかを確認し、さらに③、根拠が不足している場合には追加のデータを集めます。こうした手法により、単に閃きに頼るのではなく、しっかりと時間をかけることで、より良い成果が得られると自信が持てました。 サイクルの意義は? ①~③のサイクルをしっかりと回せば、客観的な調査結果や説得力のある行動が浮かび上がり、未知の領域にも効果的にアプローチできると感じています。 大テーマの捉え方は? また、想像するのが難しい大きなテーマに対しても、この手法は効果を発揮します。たとえば、新たなビジネス展開において、どの分野や顧客をターゲットにするか、どのようなアプローチが有効かを見極める場合などです。 計画への活かし方は? ただし、十分な時間をかける必要がある分、定常業務にそのまま適用するのは難しいと考えています。年度方針や中期計画など、じっくり取り組む必要がある場面で活用するのが最適だと思います。現在、今期の計画に取り組むタイミングであり、この学びをしっかりと活かしたいと感じています。
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