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関係 ✕ データ

に関する学び

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リーダーと管理の違いは？ リーダーシップとマネジメントの違いについて学び、リーダーシップは変革を推進し、長期的なビジョンの提示やメンバーの統合を担う一方、マネジメントは計画や予算、組織の人員配置などルールに基づいて効率的に運営する点にあると理解しました。現代の不確実な環境では、目的や状況に応じた使い分けが重要だと実感しています。また、以前「無意識で人をマネジメントする」という表現を用いていた自分の考えに誤りがあったことを学び、大変有意義でした。 パスゴール理論はどう活く？ これまでの自分の行動が、パスゴール理論を通して明確に整理されたことも大きな収穫です。業務経験が浅い若手や中途社員に対しては、これまで指示型のアプローチを取ってきた一方で、彼らが成長するにつれて支援型へとシフトしていたことに気づかされました。一方で、仕事全体や環境要因の把握が十分ではないと感じたため、仕事の背景や現状分析により注力する必要性を再認識しています。 柔軟性はどう考える？ また、マネジリアルグリットに関する学びを通して、人間への関心と業績への関心という自分の特性にも気づかされ、状況や相手に応じた柔軟な対応が求められると感じました。 新リーダーの初手は？ 新たに未経験分野のチームリーダーを任されたことから、まずは「どんな仕事か」を理解するために環境要因の把握と分析を行っています。リーダーとしての4つの行動を実践するためには、まず部下の仕事の進め方や能力を観察し、適切な対応を見極めることが重要だと考えています。これまで経験の浅い部下には指示型で接してきましたが、成長に伴って支援型へ移行し、ゴールを明確にしながら自律的に考えて行動できるよう支援していきたいと思います。 チーム状況はどう把握？ 新チーム発足の初期段階においては、まず次の取り組みを予定しています。まず、チーム全体の環境要因を分析し、市場やクライアント状況を理解するために、営業同行や過去データを活用して状況を把握します。次に、各メンバーとの面談を通じて、仕事に対する考え方や強み・弱み、価値観を聴取し、普段の業務を観察しながらパスゴール理論のどのアプローチが適しているかを検討します。また、チーム会などでゴールを共有することも重要だと考えています。 信頼構築のコツは？ 基本的には、新チーム発足時という状況を踏まえ、まずはメンバー一人ひとりに興味を持ち、会話を重ねながら観察し、最適な関わり方を模索することで、信頼関係を築いていきたいと思います。

データ分析の基本とは？ まず初めに、データ分析の大前提として「データは分析し結論を導き出すための情報・数値であること」と「分析の本質は比較であること」が言語化されていたことが印象的でした。これにより、分析の目的や方法を再認識することができました。 目的を見失わないためには？ 分析の目的を見失わないこと、目的を果たすために適切な仮説を立てることは重要です。しかし、実際には想定結果が出ず、焦ってデータ収集をやり直すことや、仮説が間違っていて最初からやり直すことが多々ありました。これは、深く考えることが不足しているからだと改めて気づきました。 効果的な比較対象の選定法 また、比較の対象を選定する際、分析する要素以外の条件を揃えることができていなかったように思います。さらに、分析結果をもとに意思決定を行うためには、どのようなデータをどう加工すると伝わりやすいかを理解することも欠かせません。データの種類に応じた加工法やグラフの見せ方ができていないケースが多く、自己満足に陥っていたと感じました。 第三者の知識をどう活かす？ これからは、まず自らしっかり考え、第三者の知識や知見・知恵を借り、フィードバックを活かすことが重要であると再認識しました。 次期中期計画にどう活かす？ 次期中期事業計画の策定時には、現状を振り返り、次期中期計画を「なぜその目標を設定するのか」「なぜそれを独自性（強み）と仮定したのか」「なぜそれをやる/やらないと仮定したのか」「現経営資源を踏まえた場合、なぜその方針が妥当なのか」と問うことで、分析結果を用いて説得力を持たせたいと考えています。「目指すべき目標を明確にする」「独自性（強み）を持ち自覚する」「やることとやらないことを峻別する」「目標までの道のりの妥当性を示す」これらを一つずつ丁寧に進めていくつもりです。 ゴールをどう明確にする？ バランススコアカードを用いて現在の中期計画の問題点を再考し、新たなビジョンと戦略を立てるためにゴールを明確にし、その達成策を明示します。戦略マップを作り、戦略の構造化を図ることで、分かりやすいアクションプランを立てたいと考えます。データ分析に基づくことで、より良い意思決定ができると信じています。 初めての取り組みに挑むには？ 初めての取り組みが多いですが、「自ら深く考える」「第三者の知識や知見・知恵を借りる」「フィードバックを活かす」ことを繰り返し、関係者全員にとって有益な中期計画にしていきたいと考えています。

データ比較はどう進める？ 分析の基本原則は「比較」であり、まずはデータを比較する目的に立ち返ることが大切だと感じました。データ収集の前に仮説を設定し、その仮説を検証していくプロセスの中で、データをどのように加工して示すかという点が今回の学びのポイントでした。加工の視点としては、大きく代表値と散らばりの２つに分けられ、代表値には単純平均、加重平均、幾何平均、中央値があること、そして散らばりについては標準偏差で表現されることを学びました。 外れ値の対応はどうする？ 今までは単純平均しか扱ったことがなく、重みを考慮した平均やべき乗を利用した手法は初めて触れる内容でした。また、平均値だけでは捉えきれない外れ値に対しては中央値を用いることで対応する方法がある点も新鮮でした。標準偏差については、なぜルートがつくのかという計算過程が理解でき、正規分布の場合にデータの約95％が±２個分の範囲に収まるという納得感を得ることができました。これまで平均を取るだけで思考が止まってしまっていた部分を、散らばりの視点からデータ活用の具体的なイメージに結び付けることができました。 移住データで何が見える？ また、人口減少対策において活用される移住者データを分析することへの関心が高まりました。各市町村の移住者データを様々な属性で分析し、特に年齢や家族構成の散らばりを調べることで、どの施策に注力すべきかを推測するひとつの手法となり得ると感じています。現状、移住促進施策はUターン促進とIターン促進の大別がなされており、例えばUターンでは地元を想う集まりの取り組みを強化し、Iターンではボランティアや副業などにより継続的な関わりを持つ関係人口への支援を強化するという方針です。こうした大まかな区分に加え、より具体的な属性の分析が進むことで、移住理由を数値的に捉え、具体的な施策検討に役立てることができそうです。 今後の分析計画は？ 今後は、所管部署に対して詳細な個別データの入手が可能かどうか問い合わせる予定です。データが手に入れば、エクセルを用いた分析に取り組みたいと思っています。特に県全体と沿岸地域の違いを明らかにすることで、一緒に施策を進める市町村の担当者や移住コーディネーターの方々の取り組みにも影響を与えられるのではないかと感じています。5月20日（火）に、所管部署の担当者が意見交換に来訪する予定のため、その際にデータ入手の依頼を進めるつもりです。

分析の基本は？ 分析の本質は「比較」にあります。まず、分析は①プロセス、②視点、③アプローチの3つの軸で進めることが基本です。プロセスは大きく4つのSTEPに分かれます。まず目的や問いを明確にし、その問いに対する仮説を立てます。次に、既にあるデータや新たに収集する情報（見る、聞く、行う）を活用してデータを集め、最後に分析によって仮説やストーリーを検証していきます。データ収集時は、サンプリングバイアスや設問設計の影響に注意し、適切なA/Bテストの実施も視野に入れます。 重要視点は何？ 次に、分析を行う際に重要な視点は5点あります。まず、インパクト：どの程度の影響があるかを把握し、優先順位をつけること。次に、ギャップ：比較対象や軸を明確にし、どの部分が異なるのかを確認すること。さらに、トレンド：時間の経過による変化の傾向を把握し、異常な部分を見つけること。加えて、ばらつき：全体の分布がどれだけ偏っているかを平均値や中央値などで見ること。そしてパターン：全体や変曲点から法則性を読み取ることが大切です。 グラフの工夫は？ また、アプローチとしては、グラフや数字、数式を用いてデータを視覚化する手順があります。まず仮説と伝えたいメッセージ、次に比較対象を明確にし、どのグラフを使用するかを検討します。一般的な項目の比較では横棒グラフやウォーターフォールチャート、時系列の変化を示す場合は折れ線グラフや縦棒グラフ、構成や分布を表すにはヒストグラムや円グラフ、相関関係を示すには散布図が有効です。横棒グラフは特に多用されますが、加工に手間をかけることでより分かりやすくなります。 日常の見直しは？ また、日常の業務や振り返り、目標設定・計画立案において、MECEや層別分解といった手法を使いながら、固定観念や偏った思考を見直し、仮説思考を鍛えることも重視しています。社内では、数字や思い付きだけで次を考えるのではなく、定量・定性データ分析の手法を共有し、分析は「比較」に基づくという前提と、意思決定を目的とするという考えを全員で理解しています。この目線合わせのもと、各種フレームワーク（たとえば3C、クロスSWOT、セグメンテーション／ターゲティング／ポジショニング、4Pなど）を取り入れながら、What／Where／Why／Howのステップを踏んで分かりやすいビジュアル資料を作成し、あるべき姿を説得力ある形で提案できるよう学び続けています。

なぜ夏祭りに魅かれる？ 私が参加している地域活動の中で、毎年9月に自治会主催で開催される公園での夏祭りに、デザイン思考の手法を応用できる可能性を感じました。地域住民が自ら作り上げ、参加する祭りは、住民間の一体感を醸成し、地域コミュニティの維持に大変意義があると考えています。 情報の集め方は？ まずは、地域の動態データや歴史、地形・自然環境といった定量情報の収集に加え、住民の意識や興味を探るため、街並みの観察や各種団体、学校、飲食店での会話など、幅広い交流を実施しました。そして、夏祭りに特化し、過去の祭りの感想やアイデア、場合によってはネット上のコメントなどを収集し、さらには他地域の事例も参考にすることで、多角的な視点から祭りのあり方を見直しました。 住民の反応は？ 収集した情報をもとに、地域住民をいくつかのパターンに分類し、ペルソナを設定して共感マップを作成しました。参加意欲の高い層、興味はあるが一歩踏み出せない層、自分には関係ないと感じる層など、複数の視点からユーザー体験を明確にし、夏祭りへの参加インサイトを浮き彫りに、カスタマージャーニーを設計しました。 意見のまとめ方は？ その後、地域住民を対象としたワークショップを複数回開催し、参加者全員でビジョンやミッションを共有しながら、様々な課題の抽出とアイデア出しを行いました。実行グループには自治会の担当者も加わり、ブレインストーミングやシミュレーションを経て、評価を得ながら具体的な実施計画を策定しました。全員で高め合うために、意見の偏りが生じないよう付箋などを用いてアイデアを平等に扱う工夫も取り入れました。 計画実行の秘訣は？ 実行計画は、予算やスケジュール、人的資源、リスクなどの各要素を評価し、必要なパフォーマンスの確保方法も検討しながら、効率的に進めるためのプロジェクトマネジメント手法を取り入れました。基本的にはウォーターフォール方式を採用しつつ、進捗に合わせて新たなアイデアも取り入れ、柔軟に対応しました。 デザイン思考の本質は？ この一連のプロセスを通して、デザイン思考は単なる定型のプロセス消化ではなく、課題を深く掘り下げ、考え、アイデアを創出する反復作業であることを実感しました。各分野の知見や専門家の協働、また異なる視点を持つ作業者同士の意見調整が、最終的な成果に大きく影響すると感じています。

定量分析の重要性は？ 目的を明確に持つことや分析が本質的に比較であることを改めて理解し、以下の観点で新たな気づきを得ました。まず、定量分析の重要性です。適切な比較を行うためには、目の前の事象やデータだけでなく、「Aがない場合」といった事象の背景も考慮に入れ、比較対象を慎重に選定する必要があります。また、仮説を立てることで分析の精度を上げることができると感じました。 アプリ戦略と仮説の関係 現在、私はアプリのプロダクトマネージャーとして、プロダクト企画や戦略立案を担当しています。また、自社事業でアプリやプロダクトを使って事業成長戦略を描くというミッションを追っています。市場データや競合比較、ユーザーの売上データ等を用いて仮説を立て、精度の高い分析を目指しています。この手法は仮説の精度を向上させるための手段となり得ると思います。 ユーザーのペインとは？ 分析が役立つと考えられる場面は以下の通りです。まず、ユーザーのペインがどのような数字に表れているかについてです。特に、弊社のヘルスケアアプリにおいて、ユーザー記録データの推移と一般的な健康データを比較し、特定のセグメントにおけるペインを特定できる可能性があります。また、国内外の市場比較から次世代市場の動きや外資企業の動向予測が可能になるとも考えています。 市場分析に必要なステップ 市場分析においては、目的の言語化が重要です。市場分析は主に「自社プロダクトの市場成長性と方向性決定のため」「自社事業成長戦略のポジショニング決定のため」の二つの観点を想定しています。目的ごとに仮説を立て、分析軸を決めることが必要です。具体的には分析目的をMECEで言語化し、優先順位を付けて最上位から着手します。何をどのように比較するか、仮説が本質的な目的から外れていないかを確認し、ゴールまでの計画を立てます。 データ分析で見える強みと弱み 自社プロダクトの分析には、「あるべき姿」と現状のギャップを言語化し、そのプロセスとしてデータ分析を活用します。市場ポジションの分析では、自社プロダクトの利用状況推移と同セグメントのアプリの一般的な状況を比較し、強みや弱みを特定します。また、ユーザーのペインを見つけるためにデータ分析を行い、アンケート結果やユーザーインタビュー結果を再評価し、インサイトを見出します。

数字を分解し要素を見極めるには？ 数字を分解し要素に分けることで、どこに差分があるのかを明確にすることが重要です。数字そのものではなく、割合や順番でとらえることで、差異が見えやすくなります。そのためには、割合や順番をグラフなどで視覚化すると効果的です。 多様な観点からの切り分け方は？ 分解の切り口には様々な方法があります。多様な観点から切り分けることで、特徴や差分を特定していきます。特徴がある要素を見つけた場合、他に差異がないかを引き続き分解して検証します。本当にそう言い切れるかという視点で深掘りすることが必要です。 もし分解して特徴が見つからなくても、それ自体が間違いではなく、差分がないことがわかるという成果となります。切り分け方に固執せず、実際に手を動かしてみることが大切です。MECEに基づく切り分けには、層別、変数、プロセスがあります。MECEを適用する際には、最初に「全体」とは何かを定義し、全体の範囲を決めることが肝心です。 分解が市場調査にどう役立つ？ これらの方法は、市場調査や競合他社の分析に役立ちます。例えば、同じ商品やサービスでも各社がどのように成り立たせているかを要素に分解し、差異性を探ることで、仮説を立てることにもつながります。また、業務システムの改善案件でも、どのプロセスにどれくらいの時間や人手がかかっているのかを分解することで、改善策を見つける手助けとなります。 プレゼン資料をより説得力のあるものにするには？ データを加工する際には、クライアントへの資料をより伝わりやすく、説得力のあるものにすることが求められます。数字そのものではなく、割合や順位といった形で意味を視覚化し、要素ごとに差異性や特徴を明らかにすることで、しっかりと説得力のあるプレゼンが可能となります。 全体の定義はなぜ重要？ まずは全体の定義から始め、チームで共有することが重要です。全体の定義ができたら、次は分解の切り口について皆でアイデアを出し合います。それを元に切り口ごとで差異や特徴を分析し、必要があれば更に深掘りします。特徴や差異が出ない場合でも、その事実を記録として残すことが重要です。数字はそのまま使わず、全体の中の位置づけやインパクトのある要素を際立たせるなど、ビジュアル化して関係者の共通認識とすることです。

課題の出発点は？ 仕事で求められる課題に取り組むには、まず「問い」を明確にすることが大切です。問いがはっきりしていないと、自分だけでなく関係者全員の考えの方向性が揃わず、答えを見つけるのが難しくなります。また、問いが大きすぎると、思考が広がりすぎてしまうため、適切に絞り込む必要があります。 課題の見方は？ 問いを明確にするためには、まず課題そのものを正しく把握することが求められます。直感的なイメージだけでは、思い込みや偏った視点が働くことがあるため、利用者、経営者、担当者、競合者、上司、部下など、さまざまな具体的視点から課題を見ると、新たな糸口が見つかりやすくなります。さらに、関係するデータをもれなく、ダブりなく分析することも、新たな視点に繋がります。 答えは見えてる？ その結果、たとえ明確な像が浮かばなくても、問題に対して「解」がなかったという答えが得られる場合もあります。問いに取り組む際には、横道にそれず、関係者全体の時間を無駄にしないよう、最初に示した方向性に沿って答えを求めることが重要です。 事例から何学ぶ？ 具体的な事例として、郵送検診の受診者数改善の取り組みを考えます。これまでは、受診者が一般に理解しやすい案内文を作成するため、他の医療機関の文例を参考にするのみで、データ分析に基づいたアプローチは行われていませんでした。今後は、受診者の年齢層や性別、その他の属性をしっかりと分析し、アプローチすべき対象を明確にした案内文を作成することが求められます。案内の方向性が定まった段階で、同僚からの意見も取り入れながらプランを練っていきます。 伝える工夫は？ また、成果につながるアウトプットには、何を伝えたいのか目的を明確にし、主語や述語をはっきりさせることが重要です。説明の組み立ては、結論、目的、理由の順で整理し、状況分析には適切な表やグラフを利用するなど、情報の流れや優先順位にも配慮する必要があります。 今後の課題は？ 最後に、「問い」を明確にすることの重要性や、その際の制約について具体的に理解できる文章になっている点は評価できます。さらに、問いを絞り込む具体的な手法や、異なる視点を活用した経験に基づく考察を加えることで、理解が一層深まることを期待しています。

分析前に何を考える？ 分析を始める前に、目的や仮説を明確に設定することが基本です。その上で初めて実際の分析に着手できます。データの加工については、AIの活用が効果的ですが、なぜそれを行うのか、また結果がどうであるのかという点については、人の意見が重要だと感じています。これまでの業務では、見やすさやわかりやすさに時間をかけすぎ、本質的な問いに対する回答が十分でなかったと実感しています。 定量データの違いは？ 定量データには様々な種類があり、平均値を算出することが有意義な場合とそうでない場合とがあります。直感的には理解できるものの、理由を問われると具体的な説明が難しいこともあります。質的なデータか量的なデータかという違いよりも、それぞれの特徴をしっかりと認識しておくことが大切です。 条件比較、何を見る？ データの比較を行う際は、本当に同じ条件で比較できているかどうかを確認する癖を身につける必要があります。なぜ複数のデータを比較するのか、比較から何が読み取れるのかを常に考えることが求められます。例えば、既存店舗における業績、顧客属性、サービス満足度のデータを用いる場合、その店舗の改善ポイントや、他店舗で活用できる内容を明らかにすることが重要です。また、将来予測に際しては、既存店舗のデータ分析が正しく目的を果たし、正確な判断につながることが、1年先の店舗運営における仮説や予測の精度向上、そしてリスクヘッジに直結すると考えています。 会議で何を共有？ 会議や立ち話などの中で分析に関する話題が上がった際も、まずは紙一枚に目的、期間、どのようなデータが必要か、既存のデータなのか、どの部分から入手可能かをまとめることが大切です。その上で、依頼者と意見をすり合わせながら進めることが効果的です。 定性データは役立つ？ また、定性データの活用についても重要な視点です。仮説設定の根拠や課題確認のため、まずは定性データに目を通す機会を十分に設けることが求められます。 AI活用の注意点は？ 現時点では、AIの活用は基本的に注意が必要ですが、関係のない自作データなどを用い、どのようなデータの見せ方が効果的かを試行するなど、活用の視点から取り組んでみると良いと感じています。

仮説思考はどう？ 今週は、仮説思考の重要性と、仮説を立てる際の具体的なポイントについて学びました。仮説とは、まだ十分に明らかでない論点に対して一時的に答えを設定し、それを行動や検証の出発点とするものです。単なる思いつきではなく、論理的な根拠に基づいた取り組みが求められると実感しました。 複数の仮説は必要？ 仮説を立てる際は、一つに絞るのではなく、複数の仮説を用意することが大切です。それぞれが漏れや重複なく、論点を網羅していることが求められます。また、データを収集する際には「誰に」どのように聞くかという視点を持ち、主観や偏りのない情報を得る工夫が必要だと感じました。 仮説の効果は何？ 仮説思考の意義は、検証マインドの育成や、発言・提案の説得力の向上、問題に対する関心の深化と主体的な行動、判断や対応のスピードアップ、そして行動の精度向上にあります。これらは、実際の業務に直結する価値ある視点であり、感覚や経験だけに頼らない論理的な思考が、結果として仕事の質を高めると実感しました。 トラブルにどう対応？ 特に、現場でトラブルや進捗の遅れが発生した場合には、「なぜこうなっているのか？」という問いかけから複数の仮説を立て、原因を洗い出すことが有効だと感じました。例えば、工程が遅れていると感じた際に「人員が不足しているのではないか」「機器の稼働率が低下しているのではないか」「必要な資材が届いていないのではないか」といった仮説を言語化し、関係者と共有することで問題解決に近づけると考えています。 安全面はどう考える？ また、現場で安全面に関する小さなヒヤリハットが発生した場合にも、単なる報告に留めず、「なぜ起きたのか？」という問いを立て、複数の仮説に基づいて現状を確認し、改善策を具体的に考えることが重要です。定例の会議や社内報告においては、結論のみならず、その背景にある「こう考えた理由＝仮説」のプロセスを伝えることで、より説得力のある報告や提案が可能になると思います。 どう改善していく？ 今後は、現場で何らかの問題に直面した際に、まず論理的に仮説を立て、それをもとに検証し、改善していくという思考の流れを、日々の業務に積極的に取り入れていきたいと考えています。

データ分析の目的は？ 「①データ分析の目的を意識すること」と「②正しく比較するために条件を揃えること」の2つが特に印象に残りました。これまでの仕事では、目の前にあるデータを漠然と加工し、何か分かることがないかと試行錯誤しているだけだったと改めて感じました。 明確な分析の必要性を感じる 今後は「何のためにデータ分析するのか」「何が分かると嬉しいのか」を明確にした上で分析に取り組むつもりです。また、自分の悪い癖として「結論ありき」のデータ収集や分析を行う傾向があると自覚しました。具体例では、「●●●という結論を導くために都合の良いデータを探してくる」という方法を取っていましたが、それだと誤った意思決定に繋がる可能性があります。常に正しい条件でデータを比較することの重要性を強く感じました。 賃金制度の課題とは？ ①新しい賃金制度の検討に活かしたい。自社の賃金制度に関する課題を明確にするためには、競合や労働市場との比較だけではなく、「現状の給与分布が自社の賃金制度の考え方に沿ったものか」、「自社の人事ポリシーに沿ったあるべき給与分布はどうあるべきかと現状との差異」を正確に比較したいです。 目的達成のためのツール選び ②新しいビジネスツールを導入する際の分析に活用したい。労働安全衛生関係の教育ツール導入を検討しているため、目的を明確にし、「目的を達成できるツール」を選定するための比較を実施していきます。 具体的に言うと、自社の賃金制度の課題を明確にするためには、競合他社や労働市場との年齢や等級ごとの給与比較は当然ですが、それ以外にも比較対象とする要素があるはずなので、漏れないように洗い出します。競合等と比較する際には条件をしっかり揃えることが大切です。また、ツール導入については「何のために導入するのか」「その目的を達成するために必要な要素は何か」「それぞれの要素の基準は何か」をしっかり考えて最適なツールを選びます。 継続的な評価が必要？ ツール導入後の経時変化も確認し、継続使用を検討します。いずれの取り組みも、目的や比較対象がズレていないか、要素に漏れがないかを上司やチームのメンバーとよく議論しながら進めていきたいと考えています。

あるべき姿って何？ 今までは「あるべき姿」を、漠然と「ありたい姿」と「正しい状態」の二つの意味で使い分けずに運用していたことに気づきました。しかし、その区別を認識したことが今後の分析にどのような影響を与えるのか、正直なところ分かりません。今後その機会が訪れるのか疑問に感じています。 また、あるべき姿として何を設定するかを考えた時、以前はただ漠然と「こうなればいいな」と思う程度で、例えば急降下するグラフの曲線が鈍化すればよいという認識に留まっていました。今後は、より定量的に表現できる方法を検討していきたいと考えています。 早帰りは何故？ 人の管理において、業務終了時間が18時であるところ、早帰りが認められている場合、退社が17時になると、早帰りする人は17時前に業務終了の準備に取り掛かり、17時ちょうどに退出するケースも出てきます。そのため、17時前のお客様からの問い合わせに十分に対応できず、お待たせしてしまう場面があるのです。 解決へ向かう道は？ この課題を関係者間で合意のもと解決するためには、現状として17時前に何人が業務を離れているのか、またその時間帯にどの程度の問い合わせが発生しているのか、そしてその問い合わせにどの程度対応できれば問題ないのかといった、正しい状態を定量的に示す必要があります。これを踏まえ、現状を関係者間で共有し、合意形成を行った上で、解決手段を検討していきたいと思います。 まずは現状分析として、以下の点を把握する必要があります。 ① 17時前の人数 ② 17時後の人数 ③ ①と②の差から算出される早帰り人数（すなわち、17時前における作業可能人数の減少） これらのデータや、該当する時間帯の問い合わせ件数を数週間にわたり収集し、現状を明確にします。その上で、現状と理想の正しい状態が何かを議論し、あるべき姿を決定します。そして初めて、どのように問題を解決するか（how）の議論に入ることができると考えています。 これまでは、関係者間で現状のすり合わせを十分に行わずに解決策（how）のみを議論していた点を反省し、今後は一歩ずつ着実にステップを踏んで進めていきたいと思います。