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自分 ✕ 自身

に関する学び

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本質は何だろう？ 問題解決を行う際には、まず何が問題なのかをしっかりと定義することが重要です。問題が本当にその部分にあるのか、あるいは「そもそも」といった観点で見直してみることも大切です。その後の分析やアクションを行う際にも、常に問いを意識することで、本質から逸れることなく、もしズレが生じた場合には適切に軌道修正することができます。 対策はどう考える？ たとえば、チームに人手不足という問題がある場合には、人員を増やすという対応だけでなく、同時に生産性の向上や仕組みの効率化を図ることが求められます。また、システム操作が煩雑で非効率だと感じた場合には、システムの改修を行うだけでなく、補助的なツールや直感的に理解しやすいマニュアルの整備を通じて生産性の向上を目指します。こうした問題を複数の視点から捉え、それぞれに合ったアプローチを実施することが重要です。 気づきはどう引き出す？ また、メンバーに対して問いの重要性を示すことで、彼らから新たな気づきを得ることができるかもしれません。定期的に自分の活動を見直し、無意識のうちにバイアスがかかっていないかを確認することも重要です。他の人から異なる視点や意見を求め、自身にはなかった新たな問いを取り入れることで、自分自身の視野を広げることができます。

図表活用でどう伝わる？ 資料作成にあたっては、図や表、グラフの利用が相手に情報を分かりやすく伝える上で大変効果的であると感じました。伝えたい内容に合わせて適切な表現方法を選ぶことで、一目で何を示しているのかが伝わるように意識することが重要だと思います。 文字装飾はどう調整？ また、文字装飾やフォント、色、アイコンについても、伝えたいメッセージに合ったものを選ぶことが求められます。特に装飾が過剰になりがちであるため、必要以上に凝りすぎないよう気を付けています。 工夫で伝わりやすい？ 加えて、資料作成は、データの並べ方やグラフの補助的なアイコンの使用など、見る人のことを考えながら細かい工夫を重ねるプロセスだと再確認しました。こうした試行錯誤を重ねることで、情報がより具体的に、そして分かりやすく伝わると感じます。 企画資料はどう進化？ 新規企画の企画書作成や施策の効果測定資料にも、この考え方をすぐに取り入れていきたいと思います。これまで自分にとってわかりやすい資料作成を目指してきましたが、改めて、資料は相手があってこそ意味があるということに気付かされました。また、データにふさわしいグラフや表の選択を、単にAIに任せるのではなく、自分自身でしっかり考える必要があると実感しています。

どうやって解答導く？ グループワークで問題が提示された際、限られた時間の中でどの視点からアプローチすれば、求められる答えにたどり着けるのかを考えながら取り組みました。この経験は、戦略的な思考のシミュレーションとして振り返ることができます。 意見は均等か？ ショートワークでは、全員が均等に意見を述べることが求められました。また、短い時間でチーム全体の意見をまとめ、発表できる人材の役割分担も行われました。このプロセスは、自分自身に何ができるのかを客観的に見つめ直す貴重な機会となりました。 チームリーダーの役割は？ 私は対内外でファシリテーションの役割を担うことが多いため、相手の立場や能力を明確にするためのコミュニケーションを大切にしています。その上で、まずは全員が目指すべきゴールやその道のりを、どの立場のメンバーにも理解できるように発信し、情報共有を徹底していくことを意識します。そして、必要な時に軌道修正を行い、最適な時間と手段で目標達成に向けてチームを導いていきたいと考えています。 資源管理の秘訣は？ また、人的資源、物的資源、そして時間をバランスよく管理する視点も重要です。そのため、これらの要素をどのように切り口として捉えるか、そのコツを学び、実践していきたいと思います。

視覚化のコツは何？ 今回の講座を通じて、視覚的に分かりやすい図表の作成や、元データを複数の視点で分解してグラフ化する手法を学びました。情報を可視化することで、データの本質に迫ることができ、分析の精度が高まる点が非常に印象的でした。 分解視点はどう活かす？ また、データの分解方法として、When（時間）、WHO（人）、HOW（手段）の視点を活用し、仮説を立てながらデータを読み解くアプローチは、理論と実践をうまく結びつけると感じました。こうした手法により、伝えたい内容を論理的に整理し、より明確に説明できるようになると思います。 情報分解の秘訣は？ さらに、MECEの考え方を用いて情報を漏れなく、ダブりなく分解する技術についても学びました。層別分解、変数分解、プロセス分解といった具体的な切り口を通して、第三者にも分析の背景や意図を的確に伝える方法を身につけることができました。 課題抽出はどう確認？ 最後に、アンケート結果や経費使用の分析を通じて、課題の抽出と適正な施策検討につなげる事例は、実務における分析の重要性を改めて認識させられる内容でした。自分自身でデータを作成する際や、他者のデータを検討する際に、適切な分解と背景の説明が説得力を高めるポイントであると感じました。

どこで価値再確認？ クライアントの事業整理に取り組む中で、本来の価値観を再確認するため、広げるフェーズにフレームワークを活用しました。自分自身の新規事業のためにも、アイデア出しやブレインストーミングの流れを一人でも試してみようと考えています。 どう考えが進む？ 実際にフレームワークを用い、クライアントと二人でブレインストーミングやKJ法に取り組んだところ、普段よりも自由度の高い雰囲気が感じられました。特にKJ法では、単に分類して当てはめるだけではなく、共通点や違いを探りながら「もう一歩先」を考えることが重要だと実感しました。枠にとらわれずに言語化していくプロセスが、理解を深める鍵になりました。 なぜ戸惑うの？ 一方、SCAMPER法に関しては、各要素をどのように位置づけるか戸惑いがあったため、一定の慣れが必要と感じました。視点を切り替えることで新たな発見があるものの、最初から完璧な表現を目指す必要はなく、自然な流れで考えを展開することができると感じました。 どう時間管理する？ さらに、議論を進める際には目的と時間を明確に定めることが大変重要です。発散的なアイデア出しは終わりが見えないため、一定の枠組みや時間設定があることで、より実りあるプロセスになると感じました。

日本語の新たな気付きとは？ 日本語は主語が無くても伝わるという気づきを得ました。この発見を普段のビジネスだけでなく、日常生活でも活用していきたいと思います。結論から逆算して根拠を立てて伝える方法は、一目瞭然でわかりやすいことが分かりました。また、一つの物事でも相手によって説得材料を変える必要があることも大きな学びとなりました。対の概念を意識することで根拠のパターンが増え、説得力が高まることが分かりました。 主張の展開に必要な配慮とは？ 顧客や社内に向けて自分の主張を展開する際には、相手の立場を適切に考慮し、フックを変えることが重要です。これを実践するために、週に一度、400字の文章を書く習慣をつけようと思います。また、商談時や社内ミーティングではピラミッドストラクチャーを意識して取り組むことを心がけます。 効果的なコミュニケーションのポイントは？ ピラミッドストラクチャーを駆使してミーティングに臨むこと、主語と述語を意識して会話することも重要です。これにより、簡潔な文章を書くことが可能になります。自身の仕事場のデスクに「主語と述語を意識する」と張り紙をし、意識を高めようと思います。 週に一度400文字の文章を書くことを始めの一歩として、ナノ単科で学んだ内容を整理していきます。

実践的分析はどう進む？ データ分析に関する実践的かつ体系的なアプローチを学ぶことができ、非常に実りある体験でした。講義では、What、Where、Why、Howの各ステップを意識しながら、網羅的に仮説を洗い出すことの大切さを学び、単なるやみくもなデータ分析とは一線を画す考え方を身につけることができました。 完成像をどう描く？ また、アウトプットのイメージを初めから持つことにより、分析の質とスピードが劇的に向上する点にも気付きました。実務では、しばしば情報が断片的に扱われがちですが、最初から完成形を描くことで、全体の流れや数字、目的に合致したグラフ作成、さらには数式化まで一貫して対応できるようになりました。 仮説検証で何変わる？ さらに、店舗オペレーションの検証や改善を行うチームでの業務において、さまざまなフレームワークや5つの分析視点を活用し、仮説と検証を徹底する重要性を再認識しました。自分自身のアプローチに偏りがあったことを改善し、チーム全体でナレッジを共有しながら、組織力を向上させる意識が高まりました。 理論と実践の架け橋は？ 全体として、実践的な分析方法を通じて、理論と現場の架け橋となる知識とスキルを確実に身につけることができ、大変満足しています。

なぜ成長を実感？ 日々の学習や継続的な学びが成長に欠かせないことを実感するとともに、新たな知識を得る喜びを感じています。現場だけでなく、経営や外部環境といった多様な視点を行き来することで、課題の解像度が大きく向上するという気づきがありました。また、バリューチェーンを活用して、自部署のルーティン業務の過多が全社的な価値創造にどのような影響を与えているかを明確に把握できたことは、部分最適の抜け出しと全体最適を実現するための第一歩となりました。 どう検証し判断？ さらに、施策の妥当性を検証する過程においては、直感に頼るのではなく、フレームワークを用いて実際に狙い通りの結果が得られるかを客観的に評価する姿勢の重要性を学びました。これまで漠然と「何でだろう？」と捉えていた事象に対し、自分自身の思考プロセスや相手の視点を意識し、学んだフレームワークに照らして考えることができるようになりました。しかしながら、まだ十分な深さには至っておらず、知識を実践に落とし込むための時間が必要だと感じています。 次の目標は何？ また、4月には新たな半期の目標および中長期の計画を策定する予定です。その際、部署としての中長期計画を立て、慢性的な業務過多を解消するための施策を実践していくことに意欲を持っています。

自分の思考はどう？ 演習を通じて、自身に特有の思考のクセがあることを理解しました。物事を考える際、「他にはないか？」という視点を持ち、視野と視座を考慮しながらの考え方を習慣づけたいと思いました。特に、「問い」に対するアプローチが主観的になりがちであると感じたため、主観と客観を行き来する思考を身につけたいと考えています。 課題設定は正しい？ まず、課題設定についてです。現在起こっている問題を、適切に課題として設定できているかを常に確認します。そして、課題に対する解決策の妥当性にも注意を払いたいです。さらに、「問い」をうまく活用し、部下自身に課題を設定してもらうことで、その成長をサポートしたいと思います。事業の深化においても、既存のルールや考え方にとらわれることなく、新しい発想を促すことが重要です。 問いの深掘りは？ 「なぜ？」を5回繰り返すことで、問いを深掘りしていきたいです。また、「他にはないか？」という視点を持ちながら、視点や視野、視座、さらにはMECEという考え方を活用して思考を進めます。上司や部下に対しては、意図を持った「問い」を投げかけることを心がけます。日頃からバランスよく知識を収集し、自分目線だけでなく、相手目線の「問い」にも意識を向けていきたいと思います。

視覚化って伝わる？ 視覚化と良い文書作成には、相手の立場に立ち、理解を促進する内容にすることが重要だと感じました。自身の独りよがりなグラフやメールに反省する点が多くあります。特に、視覚化では主訴とグラフの連動が、相手の理解に大切だとわかりました。また、読まれる努力として、アイキャッチは常に意識していましたが、読みやすさが一律の体裁になっていたため、今後は工夫していきたいと思います。 相手に届ける文章は？ 私の業務では、企画書や稟議書、スタッフへのメールを作成する機会が多いため、「誰に」「どんな内容」「最も伝えたいこと」を意識して、視覚化と文章化に努めたいと考えています。今までのやり方が自然に染み付いているため、少しずつ修正を加えていきたいです。また、同僚の文章に触れることも多いため、表現方法や文書構成についてアドバイスできればと思います。 意図はどう伝える？ これまでメールマガジンやチラシ、各種広告をあまり意識せずに流し読みしていましたが、これを機に「誰に」「何を」という視点を持ち、書き手の意図を考えてみたいと思います。その際、自分だったら「こう考える」といった意見を持つことと、講座で学んだクリティカルシンキングを意識し、分類（MECEやロジックツリー）も実践してみたいです。

なぜ仮説が必要なの？ 分析においては、単にデータを整理して新しい気づきを提供するだけではなく、自分自身で仮説を立て、その仮説に基づいてどのような分析を行いたいか、また必要なデータは何かを考えることが重要だと学びました。以前は無意識に必要なデータを集めていたこともありましたが、目的を明確にすると分析のアプローチが大きく変わると感じます。同時に、立てた仮説に囚われることなく、他の可能性も公平に検討するスキルを身に付ける必要があると認識しました。 市場と売上の本質は？ また、毎日の売上実績の確認は、単純に前年との比較やKPIの向上を狙うだけでなく、競合他社のマーケット動向や顧客へのアプローチについても視野を広げることが求められます。一社だけではなく、３Cの観点から広く分析することで、データが十分でなくても次の一手を打つための新たな視点が得られると考えています。 データ活用の秘訣は？ 日々の実績やKPIのチェックに加えて、整理したデータをどう活用するか、チャレンジ精神を促す分析やその見せ方を意識することが必要です。競合の市場シェアデータなどを随時入手し、自分の活動が先月や過去と比べてどのように変化しているのかを具体的に確認できると、より実践的な行動変化にもつながると期待しています。

生成AI活用の狙いは？ 現在、医療機器企業向けのコンサルティング会社を立ち上げ、日常的に生成AIを欠かせないパートナーとして活用しています。この環境の中で、自分自身の現状を把握するとともに、参加者の皆さんと利用頻度やプログラム作成、プロンプト作成時の悩み、データ漏れや間違いなどの状況を共有することで、新たな気づきを得たいと考えています。そうすることで、生成AIをより有意義かつ効率的に活用し、強力なパートナーとして共に成長できればと思います。 アウトプットへの挑戦は？ MedTechコンサルタントとして、まずは契約している企業のニーズに合ったアウトプットを目標として設定しています。次に、その目標に到達するため、プロンプトの重要性を意識しながら具体的なアウトプットを導き出す作業に取り組んでいます。作成したアウトプットは、内容の確認と修正を重ね、目標に最も近い成果を完成させるプロセスを進めています。 AI活用の疑問は？ また、以下の問いについても検討を進めています。 ・人間の思考力はAIに超えられるのか？ ・AIを最強のパートナーに育成する方法 協働の未来は？ このような取り組みを通して、生成AIとのタッグを強化し、双方の可能性を最大限に引き出す方法を模索していきます。