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本 ✕ 方法

に関する学び

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材料費はどう見直す？ 規模の経済性について、自社の商品製造におけるコスト削減が課題として浮上しました。材料費を削減するためには、大量の材料を購入しなければならず、その量は50年分にまで及びます。もし使い切れなければ廃棄することになり、また使用可能でも品質のために独自の基準で支障が出るという話を、学習の当日に自社内で聞き、大変驚きました。購入時のコストのみに目を向けるのではなく、材料の保管や廃棄にかかるコストもトータルで判断する必要性を強く感じました。 多角化は収益貢献？ また、範囲の経済性に関しては、多角化を進めるにあたって本当に収益に貢献するのかを考慮する視点が大切であることを再確認しました。 実践はどう進む？ 総合演習では、全体的な視野で事例を検討する機会がありました。これまで学んだ知識を活かしつつ、足りない情報も収集し予測を立てるという、実践的な演習となりました。特に人件費や燃料費、現在の人口動態など多岐にわたる情報を取り入れた視点で学ぶことができました。 最適策は見つかる？ 収益向上の観点から見ると、材料の購入方法や発注単位についても、他部門のことであっても自分のこととして考えられるようになった気がします。効率的に業務を進めるための最適なアプローチを発見する視点を持つことができたと思います。 業務判断は合ってる？ 自分の部署では業務管理を通じて収益アップを目指しています。そのため、一つ一つの業務判断が本当に効率化と収益につながるのかを精査していきたいと思っています。こうした視点を持つには経験が必要かもしれませんが、見るべきポイントを自分なりに絞って、業務の見直しを図りたいと考えました。

デザイン思考をどう活かす？ デザイン思考には、共感、課題設定、発想、試作、テストのステップがあり、これを非線形に繰り返すことが重要だと学びました。この思考をビジネスに活かすためには、顧客やユーザーの行動を観察し、彼らの体験価値を最大化することが大切です。最近学んだカスタマージャーニーでも、ペルソナを細かく設定することが、サービスやプロダクト、戦略を考える上で重要だとされており、これがデザイン思考と通じると感じました。 学びを深めるステップは？ 学びにおいて大切なこととして、1.言語化、2.教訓化、3.自分化が挙げられ、これが特に印象に残りました。私は考えを言葉にするのが苦手なので、まず書いてみて、次に発言し、さらに伝わりやすくするステップを踏んでいければ良いと思っています。 システム開発の目的を再確認 現在、私は営業系のシステムを開発・管理・運用する部署に所属しており、社内の営業部門がメインの顧客です。これまで、ITやシステムに慣れていないユーザーをターゲットに、使いやすさを重視した設計を行ってきました。しかし、講義を通じて、システム開発の本来の目的は効率化や売上向上を図ることにあると考え直しました。ターゲット設定を見直し、本来の目的達成のための設計をもっと重視すべきかもしれないと感じました。 顧客理解に基づく設計とは？ システム開発においては、インターフェイスの使いやすさに過度に拘らず、データの意味を可視化し、顧客理解や戦略策定を実現するための設計に焦点を当てる必要があります。既存のシステムについても、ユーザー目線でその利用価値を最大化できるかを考え、ユーザーからのフィードバックを積極的に取り入れる姿勢が大切です。

どんな問いを見つける？ どのような問いを立てるかが、その後の課題設定や解決策の方向性を決定づけるため、非常に重要なポイントと感じています。問いの立て方ひとつで、取り組むべき課題や解決方法が大きく変わることを実感しています。 本質の問いは何？ また、本質を捉えた問いとは、なんとなく考え始めるのではなく、常に問いを意識し、組織全体で共有されるべきものです。かつては「問い」がうまく立てられないと感じていましたが、どの問いも「不正解」であるわけではなく、より最適な問いを見つけるプロセスの一環であると理解するようになりました。人は無意識のうちに考えを進め、問いの本質を見失いがちである点にも気づきました。 仕事ではどう問いかける？ 実際の仕事では、抽象的な目標が示される中で自分の課題ややるべきこと、解決方法を見つける過程で、まずは課題の整理、原因分析、そして「なぜなぜ」のアプローチを実践するようになりました。こうしたプロセスを通じて、解決策や具体的な打ち手が見えてくると感じています。 問いにじっくり向き合う？ 問いに向き合う際は、すぐに「これだ！」という結論に飛びつくのではなく、じっくりと時間をかけて向き合うことが大切だと実感しています。また、問いかけ形式で具体的に考えることや、グラフや視覚化、表の加工といった手法を用いて、根拠をしっかりと押さえながら解決策を見出すよう努めています。 評価で問いは正しい？ たとえば、人事考課の時期に自己評価や上司からの評価を考える際、期初の目標設定の段階で正しい問いがすでに組み込まれていることに気づきました。この経験から、正しい問いの設定が評価にも大きく影響するという点を再確認しています。

文章要点は正しいか？ 文章作成において、まず主語と述語を明確にし、隠れた主語がないかを注意深く確認することが重要です。助詞を正しく用い、能動態と受動態を適切に使い分けることで、論理的かつ分かりやすい文章が作成できます。また、一文を短くまとめ、文章全体を俯瞰して全体像を把握することも大切です。 言葉の並びは最適？ 次に、言葉にする可能性として、言語選択、概念の整理、順序の検討、そして根拠づけを意識します。一方、言葉の難所として、自分の書いた文章をチェックすることが難しい点や、サボりたくなるときには相手のことを考える必要があります。 ピラミッド法はどう？ 文章の構成法としてピラミッドストラクチャーを活用することも有効です。まず結論や主張を明確にし、それを支える根拠や理由を整理することで、相手に分かりやすく納得性の高い説明が可能となります。 伝えたいことは何？ 自分が何を伝えたいかを明確にするために、思考を的確に言葉にする練習が必要です。特に、プレゼン資料作成や説明の場面で、提案内容とその根拠を明確に伝えるためにピラミッドストラクチャーを用いる方法は有効です。 会議での発言はどう？ また、社内ミーティングなどでの発言力やコミュニケーション力を向上させるために、主語、述語、能動態、受動態、助詞などの使い方を意識し、自然に使えるよう訓練を重ねることが求められます。 実践はどう進む？ 本日からこれらの内容を実践に移します。特に会議での発言時には、学んだ内容を活用し、ピラミッドストラクチャーを意識した発言を目指して努力します。ただし、意識しすぎて発言の機会を逃さないよう注意する必要があります。

クリティカル・シンキングとは？ クリティカル・シンキングとは、主観にとらわれず客観的に考える力のことを指します。この力を得るためには、「言われてみれば当たり前」のことを愚直に実行することが重要です。また、クリティカル・シンキングは全ての土台になる思考力であり、本を読んでも簡単には身につかないとされています。 仕事のシーンで活かすには？ 仕事のほとんどは、「誰かに何かを伝えること」、そして「課題解決や意思決定」に関連しています。具体的な例としては、顧客対応の場面で顧客がなぜその問い合わせをしてきたのかを理解することが挙げられます。また、数字分析と解決策の策定においては、想定される解決策が本当に他にないのか、またそれが最適なのか振り返って考察することが求められます。 採用面接で深掘りするには？ 採用面接では、用意された回答の裏にある本音を「なぜ」と問いかけて深堀りすることが重要です。また、業務効率化においては、その業務が必要な理由や他に方法がないかを検討します。1on1のメンバーコーチングでは、メンバーがそう考える理由を理解し、無意識的に可能性を絞っていないかを確認します。ファシリテーションにおいては、有意義な議論ができるよう問いかけを設計することが求められます。 日々の習慣として振り返る 日々、「本当にそれが最適解か」「他にも方法はないか」という振り返りを習慣化することが大切です。また、リソース、コスト、社内、業界など無意識に作り上げてしまうかもしれない制限がなければ、他に何ができるかと想像を巡らせることも役立ちます。さらに、先回りして相手の意図を汲み取るのではなく、改めて「なぜ」と問いかける姿勢を持つことも重要です。

4つの基本は何？ 問題解決のステップとして、まず「What（問題の明確化）」「Where（問題箇所の特定）」「Why（原因の追求）」「How（解決策の立案）」の各要素に沿って、問題が何であるか、どこに問題があるのか、なぜその問題が生じたのか、そしてどのように解決すべきかを整理します。 現状をどう把握？ 現状を正確に把握するためには、問題を分解して考えることが基本動作となります。その際、MECE（もれなく・ダブりなく）を常に意識し、目的に応じた適切な切り口と切り方を選ぶことが大切です。 切り口はどう選ぶ？ 具体的には、MECEの切り口としてまず、全体集合を部分集合に分ける方法があります。例として、年齢、性別、職業などの観点から情報を整理します。次に、事象を変数で分ける手法、例えば「売上＝単価×数量」や「利益＝利益/売上」といった考え方があります。さらに、ある事象に至るプロセスに着目し、お客様が不満を感じる可能性のある各段階（ご案内、オーダー、提供時間、味、会計、退店後など）を細かく見極める方法も有効です。 対策はどう決める？ サービストレーナーとして店舗向けのクレーム問題に取り組む際は、問題がどの程度のものか、どこに問題があるのか、なぜその問題が発生しているのか、そしてどのような対策を講じるべきかを徹底的に分解しながら分析します。このとき、プロセスの各段階を重視し、冷静かつ客観的に全体を俯瞰することが重要です。 日常にどう活かす？ 以上の考え方は、問題が起きた際にネガティブにとらえず、全体像を俯瞰して分析するための基本的なアプローチとして、日常的に意識し習慣化することが求められます。

自己紹介で何を感じた？ 「自己紹介」のエクササイズで、相手の自己紹介を聞いた際に自分の気持ちを意識するように指示されたことが印象に残っています。確かにこれは、商品やサービスを提供された際に顧客がどう受け止めるかという心の動きと全く同じです。個々のニーズにもよるでしょうが、私は経歴などの客観的なデータよりも、相手の話し方や温度感、表情に引き込まれる傾向があります。一方で、自分では自己紹介を比較的上手くできたと感じていましたが、実は何の根拠もなくそう思っていたことに気付き、フィードバックが重要であることを悟りました。相手がどのように受け止めたのかを把握することは、マーケティングの基本かもしれません。 コンテンツ反応を読み解く？ 自分の仕事に当てはめて考えると、提供したエンタメコンテンツがどのように受け止められているのか、その視聴時間数や視聴態度としてのフィードバックを読み解く視点が重要だと感じました。視点によって、浮き彫りになるフィードバックもあれば、埋もれてしまうものもあるでしょう。何を基準に解釈するかは感性も関わるので、感性の磨き方も学びたいと思います。 データで戦略を立てる？ 新しい職種へのチャレンジとして、まずはデータの全体像を把握することが必要です。調査方法や測定手法、マトリックスを理解し、何を成功とするのか、その基準を把握することに加え、なぜそれが成功とされるのかを考えます。また、過去の事例において、仮説と結果の差分はどの程度だったのかを知り、戦略を立てる際にどのようにデータを活用するのかを学びます。データがサポートしない新しいことにチャレンジする際は、どのように戦略を立てるのかを考えることが必要です。

規模の効果はどう考える？ 規模の経済性については、一般的には規模を大きくすることでコストが下がると言われています。しかし、実際のビジネスではそれほど単純ではありません。たとえば、原材料を大量に発注してコストを削減しようとしても、保管場所の確保や在庫リスク、そして季節変動などの要因を考慮する必要があります。 大量発注は賢い判断？ あるクライアントの会社でも、原材料の値上げ対策として大量発注を検討しましたが、保管スペースの制約や季節商材という特性により、単純に規模を追求するのは適切でないとの判断に至りました。ビジネスの基本原則は、自社の状況や制約を踏まえて適切に活用することが重要であることを、改めて実感しました。 事前策はどうする？ この学びを実際のクライアントワークで活用していきたいです。たとえば、原材料を取り扱う取引先が値上げ交渉をしてきた場合、その対応について事後に慌てるのではなく、事前に考えておくことが大切です。具体的には、季節要因を考慮し、工場の稼働率を踏まえたうえで、繁忙期に入る前に大量発注を行うことで、こちらから価格交渉を行うことや、それに伴う在庫管理の懸念事項への対処方法を事前に検討しておくべきです。 データ分析の意義は？ 過去数年分の出荷台数や出荷先の企業情報をヒアリングし、紙ベースで管理しているクライアントには、まず情報を整理してデータ化することから始めると良いでしょう。そして、過去の実績を基に時系列分析を行い、季節要因を明確にすることが重要です。繁忙期の存在こそ分かっているものの、月ごとの出荷台数の変動を正確に数値で把握できていない現状をまずは正しく理解することを目指します。

どう支援すべき？ パス・ゴール理論では、リーダーとしてのあり方を「自分がこうありたい」という視点からではなく、環境や相手の状態を見極め、適切な支援を行うことの重要性を学びました。依頼する際には、仕事の内容と相手の状況をしっかり把握し、求められるサポートを整理することが大切だと感じました。 バランス維持の鍵は？ また、マネジリアル・グリッド理論を通しては、リーダーが「人間への関心」と「業績への関心」のバランスをどのように保つかを理解しました。各リーダータイプが与える影響を俯瞰し、自分が今どの位置にいるのかを認識することで、メンバーにどのような影響を及ぼしているのかを改めて見直す機会となりました。 任せ方は適切？ 現状、業務を任せているメンバーに対しては、改めて任せ方を振り返る必要性を感じています。パス・ゴール理論の視点を取り入れ、相手の状態に合わせた業務の渡し方を行っているかを検証し、必要であれば方向性を変えていくことを意識しています。 タスクの明確化は？ さらに、チーム全体で取り組む業務や施策が「何を達成するためのものか」という目的が必ずしも明確でないことが課題だと感じています。マネジリアル・グリッド理論に示されるように、単に人間への関心だけではなく、達成すべきタスクにも目を向け、何をすべきか具体的に示すことが必要です。一旦立ち止まり、現在のゴールとそのための方向性を改めて考えることが求められると実感しました。 育成方法はどう？ 最後に、メンバーの成長や育成について、指導型から参加型へのシフトを図りたいと考えています。各メンバーの成長に対してどのような考えや実践をしているのか、共有をお願いしたいです。

本質をどう捉える？ コンプライアンス部門という特性上、定性分析は部分的に実施しています。たとえば、研修や教育の際に実施しているアンケートや、監査での要望やヒアリングから得たフィードバックをカテゴリ分けし、意見や要望を整理しています。しかし、現状では表面的な分析に留まっていると感じています。そのため、どのような人がどのような状況下で、どんな課題を抱えているのか、そしてそれに対してどのような解決策を提供できるのかという観点から、コーディングを利用した仮説構築に踏み込む必要があると考えています。部門全体の課題意識と乖離しないようにすることが狙いです。 質問方法はどう変える？ また、コーディングを用いて仮説を構築する際には、コンプライアンス部門からの質問の仕方が極めて重要です。表面的な回答だけに頼らず、部門が抱える潜在的な課題を引き出すことが求められます。そのためには、5W1Hの観点、特に「なぜ（Why）」に焦点を当てた質問を繰り返し用いたり、具体例を求めるなど、質問方法や構成に工夫が必要であると感じています。 課題整理はどう進む？ 課題定義を適切に行うためには、まず問題の本質を引き出す質問を十分に検討することが大切です。ここでの準備が不十分だと、仮説を適切に検討できず、部門の課題との乖離が生じる恐れがあります。次に、得られた課題をコーディングにより整理し、視覚的に把握できる形に整えます。さらに、「どのような人が、どんな状況下で、どのような課題を抱えており、どのような解決策が適切か」という顧客視点を忘れずに、具体的な課題仮説を立てます。最後に、立てた仮説の検証と改善を繰り返すことで、より実態に即した解決策の策定を目指します。

データ分析の基本概念とは？ 今回の講座を通じて、データ分析のアプローチ方法や考え方を学ぶことができました。特に以下の点について多くの学びがありました。 まず、「分析とは比較である」という基本的な概念を理解しました。また、データ分析においては仮説思考が重要で、最初に仮説を立ててからデータを使ってその確からしさを確認するプロセスが大切であることを学びました。特に印象的だったのは、スポーツチームの例を通じて、単に打率ではなく得点貢献度に注目することでチームが勝つための分析方法を実践している点でした。 問題解決の枠組みは？ さらに、問題解決のアプローチ方法として、「what、where、why、how」という枠組みを学びました。また、分析の視点としてインパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンの五つの視点を持つことの重要性を認識しました。それぞれの視点に合わせたグラフの見せ方も習得しました。 今後の実践計画は？ これらの学びを実務に反映させるべく、現在進めているマーケットプランの中で実践していきたいと思います。具体的には、仮説思考を取り入れてロジカルにフレームワークを組み立て、その仮説をデータで証明するために正しいグラフを選び、説得力のある資料を作成します。そのために、フレームワーク、ロジカルシンキング、グラフの見せ方を再度復習しました。 9月14日から9月16日にかけての期間に、これらの復習を行いました。そして、9月中には今回習ったことを営業組織にフィードバックし、アウトプットに向けての準備を進めます。これらの知識とスキルを、日常のマーケットプラン、アカウントプラン、計数管理、CS調査に役立てていきます。

全体像はどう描く？ データ分析において、状況を明確にするために分解が重要だと改めて感じました。まずは全体像を定義し、その上でデータを鵜呑みにせず可視化することが大切です。これまでの分析ではグラフを十分に活用してこなかったため、今後は積極的に取り入れたいと思います。比率計算を行うことは基本として、これまでの実践が正しかったと確認できた点は良かったです。 どの視点が大切？ 分析する際、単に機械的に分けるのではなく、BtoBビジネスでの分析環境を踏まえて、年齢層や学生かどうかといった視点を考慮することが重要です。特徴的な傾向が見えない場合でも、それ自体に価値があることを意識し、様々な切り口から分析を試みることが大切です。こうしたアプローチを通じて、データ分析の精度を上げていきたいと思っています。 仮説の真実は？ 私は頻繁にデータ分析を行う立場にいますので、全体を改めて定義し、グラフを駆使しながら多角的にデータを分解してみることに挑戦したいと考えています。また、特定の仮説が正しいか検証するためにも、多様な切り口での分析を継続して行いたいです。現在の業務改善プロジェクトで実践している「プロセス分解」にも、さらに効率的に活用できる方法を追求していきます。 過去と今を比べる？ そこで、過去のプロジェクトレビューを計画しています。以前取り組んだ案件のデータを利用し、当時と最近の学びを基にした分析を比較し、効率や分解の質を評価したいと考えています。結論が変わることはないと思いますが、分析時間や分解の質など他に計測できる点を比較し、効率化の可能性を探りたいと思います。適用可能なプロセス分解手法は、今後も活用していくつもりです。