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自分 ✕ 関係

に関する学び

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リーダーシップとは何か？ 様々な経験を持つメンバーが同じ方向を目指すためには、リーダーシップを発揮することが不可欠だと考えています。当初はフォロー型のリーダーシップを目指していましたが、自分自身がどのような人物に従いたいかを考えた際、ただ受け身でいるだけでは信頼を得るための要素が不足していると感じました。そこで、自身の行動計画として以下の点を挙げました。 具体的な行動は何か？ まず、「こうありたい」という理想のリーダー像を具体的な行動単位で自分自身に置き換えてイメージすることが重要です。そして、新規事業などにおいて率先して取り組む行動力を養い、単に「任せる」だけでなく、明確なビジョンを示すことでメンバーのモチベーションを高める方向に変えていきます。また、マネジメントに必要なスキルを身につけるための時間も確保し、能力向上に努める必要があると考えています。 環境づくりはどう進める？ さらに、単なるフォローではなく、常にメンバーを見守り、気にかけていることを伝えることで、報連相が気軽に行える環境づくりを目指します。熟慮深さだけでなく、明るい雰囲気を醸し出すことも大切です。リーダーとしての人となりは、態度や振る舞いといった、すぐに改善可能な部分からも評価されるため、常に自らの行動に注意を払うよう心がけています。 信頼関係はどう築く？ また、メンバーとの信頼関係を築くために、具体的にどのような行動が求められるのかを議論してみたいと考えています。自分より経験の浅いメンバーや、能力面で優れているメンバーをどう巻き込むか、リーダーとして行動をどのように変えていくべきか、そして元来リーダーシップが備わっている人物と、発展途上のフォロワータイプのリーダーとの手段の違いなど、様々な意見を聴取することで、より良いリーダーシップのあり方を模索していきたいと思います。

データと本気で向き合う？ データの用い方や見せ方について再確認でき、また新たな発見を得ることができました。従来は説得力や妥当性を高めるためにデータを利用してきましたが、今回の講習では「データとの向き合い方」自体に踏み込むことで、さらに可能性が広がると感じました。踏み込むというのは、データを分解・分析し新たな発見につなげることを意味します。これまでは、一定の目的が達成できればそれ以上深堀りしなかった自分を反省し、今後は偏りを減らしてより深く分析することで、発見の数や他者への探求の深さ、そして説得力の向上につなげたいと思います。単に表面的な理解で終わるのではなく、データから何が見えているのかを追求していく姿勢が大切だと感じました。 業務で分析は活きる？ また、業務においては分類・分解・分析が多くの場面で役立つと実感しました。たとえば、目標設定では、市況や需要予測に基づいてシェアや販売量を設定し、その根拠となるデータや分析結果をもとに説明することで、計画の信頼性が高まります。実施計画においては、マーケティング戦略や営業活動の手段、ターゲット、期待できる効果、効果が現れるまでの時間などを細かく整理し、実行者、評価者、受益者それぞれとの連携を明確にすることが可能です。さらに、効果測定では、シェアや販売量・金額と実施計画との因果関係を明確にして、次のアクションの策定や判断につなげることができます。 分析手法を検討する？ こうした業務プロセス全般において、データの分類・分解・分析は有効な手法です。具体的には、説明が必要な場面で、利用可能なデータや参考になる情報がないかを常に意識し、検討することが大切です。たとえば需要予測においては、単に過去の推移を見るだけでなく、季節要因や提供者ごとの特徴も踏まえて分析することで、より実効性のある判断が下せると感じました。

自分に関係付ける重要性とは？ どの内容も聞いたことがあるものでしたが、自分に関係付けて考えたことがないと気付き、少し恥ずかしい思いをしました。特に、ロジックツリーについては知識としては持っていたものの、実際に描くことはほとんどありませんでした。今後は退職分析において、要素分解を試みたいと思っています。こうした学びに必死になって取り組める環境に飛び込んで良かったと、改めて感じています。 問題解決の思考法はどう実践する？ 問題解決のプロセスとして、What（何が問題か）、Where（どこに問題があるか）、Why（なぜ問題が起きているか）、How（どうするか）の順に考えることを学びました。しかし、私の場合、特に「Why」にこだわりすぎて哲学的になりすぎたり、わからなくなってしまうことがあります。そのため、この順番通りに愚直に考え、PDCAサイクルのように思考を回していきたいと思います。 人事データの分類方法は？ 私は人事部でデータ分析を担当しています。ロジックツリーにおいて、人事データに関する情報は、「個人情報」や「雇用情報」などに分類されます。具体的には氏名、生年月日、性別、入社日、部署、役職、資格、経験、語学といった情報です。これをMECEにするためには、さらに細かく分ける必要があると感じました。また、人事データという漠然としたカテゴリーから、具体的に項目を洗い出すことが可能だと思いました。 実践のために心掛けることは？ 実践においては、手を動かし、描き出すことが重要です。周囲のメンバーと積極的に対話し、多角的な意見を収集するよう努めたいと思います。同時に、目的を明確にすることを忘れないように心掛けます。そして、私は製造業に勤めていますので、「直接部門」と「間接部門」を混同しないよう、気を付けて分析していきたいと思います。

数字分析で見える傾向は？ 数字をいくつかのパターンでグラフ化し比較すると、傾向や特徴がつかめることがわかりました。知りたい情報に対して、意図的に複数の分析軸が必要であることも理解しました。特に一番の気づきは、一つの分析結果だけを見てすぐに結論を出すのは危険だということです。急ぐあまりに、ついやってしまいがちですので気を付けたいと思います。 分解時の注意ポイントは？ また、切り口を考える際のポイントとして、全体を定義したうえでモレなくダブりなく分解していくことが重要だと感じました。意識してチェックしていないと、歪みが出ることに気付けません。 課題の本質をどう見抜く？ 自分の業務では、お客様アンケートなどを整理する際の切り口を設定するときに使えると思いました。さらに、原因不明な状態で課題改善を依頼された際にも有効だと感じます。例えば、上司から「この課題はおそらくこの辺に原因があるからこの方向性で解決してほしい」と相談され、現場では「ほんとの原因はそこではないと思う」という意見の乖離があった際、どのように調整すればよいか悩むことがあります。そのようなときに、要素分解を用いて課題の本質を明らかにすることができると思いました。 精度の高い分析へ向けて 現在推進しているサイトのUI改善は、ヒアリングを中心に改善施策を検討していますが、今一度データの分析を掘り下げてみたいと思いました。その際に以下の点を実施しようと思います。 - 切り口を複数用意するために、分析に必要なデータを多く収集する - 手を動かして分解する - どんな切り口が分析に役立ちそうか関係者にもヒアリングしてみる - モレなく、ダブりなくの視点で問題ないか、分析の切り口を周囲の人と意見を聞き確認してみる 以上の点を意識して、より精度の高い分析を行いたいと思います。

どんなデータで戦略化？ 私の顧客は主に社内の営業担当で、取得できるかどうかに関わらず、どのようなデータがあればより戦略的な活動が実現できるかというアイデアを集めるブレーンストーミングが面白いと感じています。現状、データ提供側は、こうしたデータをもとに顧客の考えや行動を理解し、営業がその仮説に基づいた行動に移ることを前提としているため、実際のデータ活用にはつながっていないと考えています。そのため、単に可視化しているデータに対する意見収集にとどまらず、営業として必要なデータについても積極的に意見を集めたいと思っています。 伝え方はどう変える？ 既存のデータの可視化においては、私自身が顧客（営業）視点で開発を進めています。しかし、システムベンダーとの要件定義の際、どうしても自分が実現可能だと感じているアイデアしか伝えがちでした。そこで、直近のシステム改修にあたっては、実現が難しいかもしれないアイデアも含め、幅広い提案をもとに話し合いを行いました。 代案提示の意味は？ その結果、実現不可能に見えるアイデアに対しても、ベンダー側からは「こういった形なら実現可能」という代案を提示していただくことができました。これにより、自己完結する前にアイデアを言語化し、関係者に発散することの重要性を学びました。 参加者選定どうする？ また、ブレーンストーミングの手法についても新たな学びがありました。これまでは、同じグループや部内で取り組むレクリエーション的なブレーンストーミングにおいて、出されたアイデアがどこか似通っており革新的なものを得られなかった印象がありました。今回、出したい成果に合わせて参加者を選び、初めからブレーンストーミングの設計を行うことで、以前感じていたもやもやの原因がわかり、スッキリとした気持ちになりました。

感情とデータ、どちら？ ビジネスにおける意思決定では、「捨てる（選択する）」という判断が必要なことがあります。限られた時間や資源の中で業績に貢献するための選択を行う際、感情的な理由に基づく判断は避けるべきです。「創業時から続けてきたから」「やめると処理が面倒だから」などの感情論を優先すると、業務が増え続け、効率が低下します。捨てるという判断には、定量データを参考にして指標を設定することが重要です。 定量と定性、どう？ 中には「顧客とのつながり」や「担当者との関係性」などを指標にしている場面もあります。確かに、定量的なデータに基づく判断は重要です。しかし、何を具体的に取捨選択するかを決める際には、定性的な考え方も柔軟に取り入れることが有効だと感じました。すべてを定性的な考えだけで進めるのではなく、一定の根拠を持って選択肢を絞り込みつつ、関係者からの意見も取り入れながら精査することが大切だと思います。 施策の見直しは？ 私たちのチームで行っている施策には、利益に対する投資対効果が出ていないものも少なくありません。人員が減り、残った社員への負担が大きくなりつつあります。中長期的な効果を見据えて進めている施策もありますが、現状では工数が増え、残業の増加やクオリティの低下が問題となっています。今回学んだ「捨てる」という概念を活用し、進行中の施策を棚卸しし、本当に今行うべきかを整理し、優先順位を再考したいと思います。 効果の測定はどう？ まずは施策が生み出している利益や売上について数値的データを集めることから始めます。そして、実際にかかっている工数を把握し、投資対効果を測定します。短期的な成果を目的とする施策と中長期的な成果を目的とする施策にそれぞれ指標を設定し、優先順位を明確にし、自分のタスクに落とし込んでいくつもりです。

イシュー思考の基本を学ぶには？ イシューを考える際のポイントについて、ライブ講義やグループディスカッションを通して多くの学びがありました。 まず、イシューを考える際には「考え方が間違っていないか」「十分に考えることができているか」を常に問い続けることが重要であると感じました。思考のクセを認識し、既存の情報やアイデアに安易に飛びつかず、イシューを特定してもそこで満足せずさらに問い続ける姿勢が必要です。 グループディスカッションの効果 ライブ講義でのグループディスカッションを通じて、自分の思考の偏りや視野・視座・視点の狭さを痛感しましたが、それを体系的に学ぶことができました。 コミュニケーションを円滑にするには？ 会議やミーティングにおいては、問題や目標、課題を明確にしながら話すことで、コミュニケーションの円滑化や信頼関係の構築に繋がると感じています。 また、クレーム対応では、表面的な事象にとらわれず根本的な問題解決に向けて思考することが重要です。 効果的な提案資料の作成法とは？ 提案資料作成時には、主張や概念、根拠を論理立てて階層を下げながら思考することで、説得力のある資料を作成することができると考えています。 これらの学びを実践するために、仕事だけでなくプライベートでもイシューを考えながら相手の話を聞くことを意識しています。仕事や日常生活において不測の事態や問題が発生した際には、イシューを考え根本原因を突き止める習慣を身につけています。上司や顧客への提案や資料作成時には、イシューの特定と論理構造の階層を下げながら根拠となる事象を考え抜くことが重要です。 ミーティングでのイシュー活用法 さらに、定期的なミーティングや会議の場を利用して、イシューを考える習慣をつけることが効果的であると実感しています。

顧客目線の重要性とは？ 差別化について日々悩んでいたため、今週の学習は特に有意義なものでした。特に、自分自身ができていなかった点や気をつけたいポイントとして以下の点が挙げられます。 まず、顧客目線が最も重要であることです。そして、「この点は差別化できるのでは？」と思う点があったとしても、一度立ち止まって考える必要があります。それは、差別化できると考えた点が、別の業界で既に得意としている施策かもしれないからです。また、視野が狭いと感じた場合には、フレームワークを探して利用し、抜け漏れがないように活用することが大切です。そして、どんなに差別化できても永続的な優位性は存在しないため、常に考え続ける必要があります。 差別化ポイントをどう見つける？ 実際、今週は差別化できるポイントを考えることが業務の一環でした。自社として「こうしたい」「ここが差別化できる」と思いがちだったところを、「お客様にとって」という視点を常に持つよう意識しました。また、「自社の強みって何なんだろう？」と悩み、3Cなどを用いて分析しても腑に落ちない部分がありました。この件に関しては、現在VRIO分析を用いてより明確な差別化ポイントを見つける努力をしています。 既に行っている取り組みとしては、VRIO分析があります。また、見つけた差別化ポイントをポーターの3つの分類に分け、どれに当たるかを理解し優先度をつけています。 来週の戦略は？ 来週取り組むこととしては、当初考えた競合だけでなく、差別化ポイントを既に実施している他の競合がいないかも確認する予定です。また、ポーターの3つの分類に分けた差別化ポイントについて、実現性だけでなく他の視点からも検討し、優先度付けを行います。最後に、関係者と話し合い、多様な意見を参考により良い施策を検討したいと考えています。

企業と候補者の調和は？ 私は金融業界に特化したリクルーティング事業を展開しており、企業と転職希望者の双方のニーズを同時に満たすことが求められます。一方だけに偏るのではなく、双方がwin-winとなる関係を目指すことが、良いマッチングの実現につながります。 採用戦略はどう考える？ そのためには、企業側が求める「経験」や「スキル」に加え、職場の文化にマッチし、即戦力として活躍できる人材を確保することが重要です。また、採用計画の充足や市場での評価のフィードバック、さらには専門的な転職サポートや他社の成功例・失敗例からの学びといった点も、企業の期待に応えるための大きな柱となります。 転職で自己実現は？ 一方、転職希望者にとっては、転職を通じて自己実現を果たし、自分の才能や価値をより深く理解したうえで、適したキャリアパスを選択できることが重要となります。市場のニーズを踏まえ、選択肢を広げる提案が求められ、自分では気づかなかった新たな才能や可能性を発見する機会にもつながります。また、転職後のキャリアの発展や希望する企業への最終サポートも重要な要素です。 共有ゾーンの意味は？ このように、それぞれのニーズの重なる部分―いわゆる「共有ゾーン」―を広げることが、企業にとって成果を上げる採用と、候補者にとって充実した転職の両立の鍵になると考えています。 マーケティングの本質は？ さらに、マーケティングとセリングの違いについては、マーケティングの側面である分析や創造の部分をより具体的に理解したいと考えています。マーケティングの本質は、顧客に価値ある提供物を創造し、それを伝達・配達・交換する仕組みを作ることにあり、販売自体の必要性をなくすことを目的としているという考え方は、非常に興味深いと感じています。

総復習で得た学びとは？ 今週の講座では、これまで学んだ点を総復習する機会がありました。一つの点にばかり気を取られていると、他の学びを活かせないことがあるため、講座全体をしっかりと復習することで理解を深めていきます。 問題解決のための仮説構築 例えば、施策立案前の仮説構築では、イシューを特定し、イシュー中心で施策を進行します。また、施策の効果検証では、解決すべき問いを残して効果検証までやり切り、どんなリテラシーの人にも伝わりやすい見せ方（視覚化）を意識します。上司や同僚、取引先との情報共有や報告の際は、イシューを共有し、関係者間で問題の認識を統一することが重要です。ポイントを理解してもらえるような伝え方を心掛けます。 状況を整理し問いを立てる 「問い」を立てて取り組むことは何事にも重要です。状況を分解・整理して問いを定め、適切な解決策を導き出します。また、問いだけでなくチームメンバーの役割を明確にすることで、どのような視点での協力を期待しているのか理解しやすくなります。 伝えたいことを正確に伝えるには？ 自分が伝えたいことが正確に伝わるコミュニケーションを心掛けることも必要です。相手のリテラシーに合わせた言葉選びや、相手が時間をかけずに理解しやすい見せ方（視覚化）を意識した資料作り、相手が何を期待し、何をすれば良いのかがわかりやすいコミュニケーションが求められます。意見を伝えるだけでなく、傾聴力も大切です。 クリティカルシンキングの磨き方 業務の中でクリティカルシンキングの反復トレーニングを行うことも重要です。具体と抽象、主観と客観を行き来しながら物事を捉えるよう努めます。他者の意見を聞いたり、自身の考えをフィードバックしてもらうことで、視点、視野、視座の三つを広げることを意識します。

当たり前を愚直に続けるには？ 「当たり前のことを、どれだけ愚直に業務で対応できるか」という言葉が一番心に残りました。クリティカルシンキングは、言われたら当たり前のことが多いですが、意識して続けることがとても難しいと思います。忙しい時はタスクの処理に追われがちですが、忙しい時こそ最適解を追求することでミスや抜け漏れを防げると感じます。どんな時でも常に、クリティカルシンキング（本当にこれで進めていいのか、と一度立ち止まる）を意識する必要があると感じました。 関係者への伝え方を工夫するには？ 営業サポートとして、様々な関係者のことを考慮したうえで最適解を出していく必要があります。どの関係者にもわかりやすく、納得してもらえる伝え方は大切です。また、顧客からの問い合わせ対応においても、顧客の観点から違う捉え方がされることが多いため、適切なレベルまで考え、対応することが重要です。ただし、顧客の立場に立ちすぎて一つの問い合わせに時間をかけすぎないよう、適切なバランスも保ちたいと思います。 自己発信とフィードバックの重要性 どのような会議であっても（営業との1on1でも、上司との1on1でも、チームミーティングでも）、自分から積極的に発信し、できる限りフィードバックをもらう／自分自身で振り返ることが重要です。その際、相手に伝わりやすい伝え方ができていたかを確認することも大切です。他の方が発言した際は、その言葉の背景を理解し、自分以外の考え方を取り入れる姿勢が求められます。 抽象的な概念をどう具体化する？ 「具体と抽象のキャッチボール」という言葉もありましたが、私は抽象的に捉えてしまい、それを具体に落とし込むのが苦手です。具体的なイメージをもつことで、抽象的な概念を理解する手法を取り入れたいと思っています。

分析の目的と手順は？ 分析は、比較（増減や時系列の変化、数字の意味）と何を明らかにするかの仮説が重要です。仮説を立てる際には、逆算思考で分析結果の見せ方や投入時間などを考慮します。課題解決のプロセスでは、自己の中でプロセスを明確にし、目的や狙い、コンセプトを先に確立することが大切です。その後、問題を特定し、どこに問題があるのか、なぜその問題が発生したのかを明らかにした上で、どのように解決するかを考えます。 データ分析で課題をどう解決する？ ビジネスにおいてデータ分析を行う際には、まず現状と理想のギャップを見つける問題発見力や課題形成力を磨く必要があります。そして、課題解決の仮説を立て、自由な発想と未来からの逆算を用います。次に、客観性を備えたデータ収集を行い、そのデータを加工し、考察と未来への洞察力を磨きます。 新しい取り組みへの挑戦 漠然と総花的な活動に陥りがちで、あれもこれもと欲張ってしまうことが課題です。採用戦略や事業計画策定の際には、採用市場データの分析スキルを評価することが求められます。定性と定量の分析をビジュアル化し、仮説を持ってデータ収集と分析、考察を効率化します。毎年の活動には、新しい取り組みに挑戦することが求められます。最新情報へのアクセスや情報分析から、課題解決策の提案力を高めて引き継ぎます。 ロジックツリーで何が見える？ ロジックツリーを用いて、課題（大学・高専との関係強化構築）や採用市場の傾向（少子化・18歳人口の激減、高学歴化・編入進学、高度人材の活躍など）を整理し、それらを明確化、細分化します。これにより、人材獲得のチャンスを検討します。実践を通じて学んだことを自分の活きた知識とするとともに、書籍や研修を通じて知識をアップデートし、実践能力の向上に努めたいです。