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手法

に関する学び

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手法の意図は何？ 今回のデータ分析では、まず「分けて比べる」という手法を意識し、対象や基準を明確に設定して検証しています。データ分析の目的—つまり、何のために分析を行い、どのような成果を期待するのか—をはっきりさせた上で、ゴールや仮説、今後の取り組みイメージを具体的に描くよう努めています。また、目の前にあるデータのみを頼りにせず、生存者バイアスに十分注意しながら分析を進めています。 売上向上の秘訣は？ 購入者の分析とパートナー企業の売上分析の双方について、各々の良い点と改善すべき点を明確に整理することで、パートナー企業全体の売上向上に寄与するマクロサポートへと繋げたいと考えています。さらに、サンプルデータや本講座を通してデータ分析の実践回数を積み重ねることで、これまでの経験に加え新たなプロジェクトに活かせる知識を身につけたいと思います。過去に他のプロジェクトで培った分析経験を再検証し、今後のプロジェクトに向けたデータ収集や分析手法の向上を図っていく所存です。

自分の価値観は？ キャリアアンカーとは、仕事を進める上で最も大切にして譲れない価値観や欲求、動機、能力など、自己認識に基づくセルフイメージのことです。一般的に８つの類型に分けられ、自分がどの類型に該当するのかを理解することで、キャリアパスの指針となります。原則として、個々人にとってキャリアアンカーは１つであるとされています。 戦略的対応は？ 一方、キャリアサバイバルは、職務と役割の戦略的プランニングの手法です。急激な環境変化や複雑な人間関係が、個人に求められる役割にどのような影響を与えるかを分析し、組織の期待を把握した上で、変化を見越してキャリアを設計していくことを目的としています。 部下の成長は？ また、このキャリアアンカーの考え方は、部下の動機づけにも有効だと感じました。1on1や日常の会話を通じて各自のキャリアアンカーを把握し、それぞれの価値観に合った目標設定や業務の割り当てを行うことで、モチベーションの向上と部下の成長につながると考えています。

正常と理想は何が違う？ 正常なあるべき姿とのギャップを解消するだけでなく、現在の正常な状態からありたい姿へのギャップを埋めること自体もひとつの問題解決だという考え方は非常に印象に残りました。 ロジックツリーはどう使う？ また、ロジックツリーという手法について学び、その分解方法に層別分解と変数分解があることを理解できた点も大きな収穫でした。MECEの原則を意識することで、分析において情報の漏れや重複を防ぎ、ビジネスチャンスを逃さないための重要性を再認識しました。 受け手は誰に焦点か？ さらに、臨床検査サービスの受け手は患者だけでなく、医師やその他の医療スタッフなど多岐にわたるため、どの受け手に焦点を当てるかを考慮する際にロジックツリーが有効に活用できると感じました。実際、臨床検査のプロセス改善においては、層別分解を用いて「人」に関する問題と「設備」に関する問題に分けて検討するという具体的なアプローチが示唆されており、実務の現場でも役立つと実感しました。

仕事の価値観はどう？ キャリアアンカーという考え方に基づき、仕事を進める上で大切な価値観や姿勢が、リーダーとしての在り方やメンバーへの影響に大きく関わることを学びました。これまでに取り組んできた目標設定、エンパワメント、振り返り、フィードバックといった手法とも密接に関連しており、会議や目的を重視する姿勢の重要性を再認識する良い機会となりました。また、自分自身や他者のキャリアを考える上で、人生の目的や仕事に求める価値観を明確にすることの大切さも痛感しました。 チームで未来を描く？ まずは、キャリアアンカーやキャリアサバイバルの視点をもとに、自身の在り方を深く掘り下げます。その上で、チームメンバーにも同様の考え方や手法を共有し、現在所属する業界内で主体的なキャリア形成が進みにくい現状に変化をもたらしたいと考えています。特に若手スタッフを中心に、このアプローチを伝えることで、自身のキャリアを自分でデザインし、キャリア全体のイメージを描く手助けができればと思います。

目的外の効果は何？ 今回の戦略学習を通じて、計画を立てる際に目的以外の付帯効果にも目を向ける癖があることに気付かされました。また、これまで戦略は独自性が必要ないと捉えていた自分に対し、今後は計画時に独自性を意識して取り入れていくことが重要だと感じました。 後進引継ぎのコツは？ 現在の年齢や状況を考えると、自分が担当している仕事を早急に後進へ引き継ぐ必要性が高まっていると実感しています。そこで、より早くしっかりと引き継ぐための計画にも、今回の学びを活用していきたいと考えています。なお、これまで自分なりに成果を上げてきた部分については、同じ手法をそのまま伝えるのではなく、後進それぞれの独自性を見出すことを重視したアドバイスを行っていくつもりです。 やるべきはどう選ぶ？ また、頼まれたら断れない性格で、やるべきことの選択に苦労することも多いです。そのため、皆さんがどのような考え方や基準でやるべきことを選んでいるのか、ぜひ伺ってみたいと思います。

経営層とのズレは？ 総務の分野では、明確なゴールや課題意識が設定された状態で業務が依頼されることが多く、経営層と現場の考え方のズレを常に意識しながら問題解決に取り組む重要性を感じました。経営側が示すのは課題定義までであるため、実際に試作品を作る過程で予期せぬ問題が発生することを体験し、学びが深まりました。 AIデザインはどう？ 生成AIを活用してデザインを作成する試みは、予想以上に難しいと感じました。自分のイメージを正確に反映させるためには、プロンプトの使い方をさらに工夫していく必要があると感じています。また、思いもよらない結果が得られることもあり、試行回数を意識することが大切だと思いました。 試作の修正ポイントは？ 加えて、生成AIの利用はもっと意識的な操作が求められる点、試作後に自ら修正箇所を見出す経験が得られる点、そしてデザイン思考入門で学んだ手法が、自分の予想を超える、または改善された成果を生み出す可能性があることを実感しました。

定量分析の鍵は？ サンクコスト、定量分析、MECE、ロジックツリーという手法について学びました。定量分析では、データのどこに注目し、どこを比較するかが重要であることが分かりました。特に、①インパクト、②ギャップ、③トレンド、④バラつき、⑤パターンの各視点からデータの意味合いを読み取ることに注力しました。 MECEの意味は？ また、MECEに関しては「もれなく、ダブリなく」に分けるだけでなく、意味のある切り分け方が重要であることを理解しました。この考え方を基に、現状と理想のギャップを明確にし、具体的な行動につながる方向性をメンバーに示すことが求められると感じました。 課題解決の道は？ さらに、現状の課題として、分析結果の共有時にメンバー間で理解のずれが生じたり、行動に直結しない点が挙げられます。なぜこのような分析が必要なのか、そこから得るべきものは何か、そして課題の解決につながる具体的な実施方法について、今後さらに明確にしていく必要があると感じました。

AI活用のスタートは？ グロスケとの学びを通して、やりたいことにどのようにAIを組み込むかが明確になり、具体的なアクションプランまで落とし込むことができたと感じています。この6週間はゴールではなく、新たなスタートラインだと実感しています。 実践で得る成長は？ まず、生成AIを日々の業務や生活の相棒として積極的に使いこなすため、とりあえず実践してみる姿勢が重要だと気づきました。また、事業部や経営層に対して数字に基づいた情報やアイデアを提供できる存在になるため、不足している知識やスキルを補うための学習時間を毎週確保し、生成AIを活用する習慣を身につける必要があると感じています。 業務改善はどう？ さらに、業務上の分析が必要になったときには、すぐに生成AIに相談する習慣を持つことや、学んだ手法や考え方を実際の業務で一つずつ試していくことが大切です。そして、テクノロジーの進化や最先端の情報を継続してキャッチし、業務や日常生活に取り入れていきたいと思います。

言葉の使い方は？ 授業を通じて、言葉を正しく使い、語句や言い回しにも注意を払うことの大切さを学びました。また、長い文章は適宜区切ることで、相手に伝わりやすくなることも実感しました。 理由づけって何？ 物事の理由づけにはさまざまな切り口があり、相手の立場や状況に応じて最適な理由づけを選択することが重要だと理解しました。自分の主張を効果的に伝えるためには、柱となる理由づけを明確にし、その際に対となる概念を考慮することで、説得力が高まると感じました。さらに、具体的な例を挙げることが、説得の効果を高める手法として有効であると学びました。 伝わり方はどう？ 日々の業務において、相手に内容が正確に伝わっていないと感じる場面があるため、まずは400字の文章を書き出すトレーニングから始めようと思います。また、会議でのプレゼンテーションにおいても、ピラミッド・ストラクチャーを事前に作成することで、論理的な構成を整え、意見を分かりやすく伝えることができると感じました。

イシューを考えていますか？ 課題解決の手法を学ぶだけでなく、そもそもの課題である「イシュー」を考えることの重要性を学びました。特にチームで取り組む場合、イシューについての共通認識がないと、話がどんどん発散してしまうことが多いです。 プロジェクトの目的は明確？ プロジェクトをまとめたり、ミーティングのファシリテーションをする際にもイシューを明確にすることが大切です。何のためのプロジェクトか、何を決めるためのミーティングかをしっかり把握することで、議論が散漫になるのを防ぐことができます。自由に議論しながらも、このポイントを押さえることが効果的です。 長期プロジェクトで大切なのは？ 特に長期のプロジェクトにおいては、問いを常に意識することが最も重要だと考えます。「そういえば何のプロジェクトだっけ？」とならないように、プロジェクトのミーティングでは前回のミーティングで決めたことをおさらいする前に、まず問いの確認から始めることを取り入れてみようと思います。

数字の基本は何？ アカウンティングの定義について改めて学び直しました。以前は教わっていたにも関わらず忘れていた部分もあり、「数字」が説明の基本であり共通の言語であると再認識できました。この「数字」は、事業の過去、現在、そして将来を繋ぐ重要な指標であると感じました。 同じ手法で良いの？ 毎月、また期ごとの決算では特にPLやキャッシュフローといった数字に触れる機会があります。しかし、これらの数字を基に短期、中期、長期のアクションを考える際、実際の行動計画が常に同じ手段に頼ってしまい、思うように状況を変えられないことがあります。今回の講座を通じて、財務数値の本質的な意味を再確認し、具体的なアクションに活かせる知識を身につけたいと考えています。 業種ごとの差は何？ また、業種によって注目すべき財務諸表の数値が異なることから、なぜその数値に注目するのかという視点の違いについても学ぶことで、より広い視野を持ちビジネス全体を俯瞰できるようになりたいと思います。

平均の種類って？ これまで、平均値の代表指標として単純平均や加重平均のみを使用してきましたが、今回、幾何平均や中央値という視点を学んだことで、分析の幅が広がったと実感しています。特に幾何平均や標準偏差については再度復習し、理解を深めていきたいと考えています。 Excelで相関は？ また、実務で既に活用している散布図について、相関係数や決定係数をExcelで算出する方法を学びました。この手法によって、データに説得力が増し、意思決定を行う際のサポートになると感じています。 分析視点はどう？ さらに、比較対象に応じて適切なグラフの選択方法も学んだため、今後の業務においてスムーズに活用し、より多くの知識を吸収していきたいと思います。とくに、プロジェクトの効果分析やプレゼンテーションの際、これまで感覚的に行っていた分析を、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンという5つの視点から意識することで、より体系的なアプローチが可能になると感じています。