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自分 ✕ 認識

に関する学び

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学習前の心構えは？ まず、学習に入る前に心構えをしっかり持つ時間が取れたことが非常に有意義でした。データ分析の授業でも触れられていた「目的地」の重要性に気づかされ、目的を定めずに学習を進めると、行き当たりばったりになってしまい、自分が本来得たい知識が得られないという現実を改めて実感しました。 分析手段の真意は？ また、データ分析は単なる分析そのものが目的ではなく、目的を実現するための手段であり、その手段を用いて仮説を立てることが本質であるという点も認識できました。目的意識を明確に持って初めて、必要なデータの抽出やその後の分析が効果的に行えるのだと理解しました。 売上報告にどう活かす？ この学びを、毎月作成している売上の月次レポートに活かしていきたいと考えています。売上報告では、現状の振り返りを通じて得られる情報を整理し発信しています。月ごとに売上は変動し、好調な時もあれば不調な時もあるため、どの要素に着目すべきかを明確にし、良い状態を維持するための具体的な目的を掲げる必要性を感じました。 具体的には、全体の売上維持や増加という大目標に対して、注目すべき項目を検討し、その項目に関連するデータを抽出します。そして、期間中のデータを元に仮説を立て、その仮説をチームに提示するというプロセスを実践していく予定です。

戦略の再定義はどう？ 普段、漠然と使用していた「戦略」という言葉を改めて定義し直し、「ゴールを明確化すること」の重要性を再認識しました。演習問題では「ゴールが明確でない」と感じましたが、実際の業務では「手段」に目が行きがちだと気付きました。「ゴール」についても、自分が考える「目標・ゴール」ではなく、組織全体としての「ゴール」を考える必要がありますが、異なる価値観を持つ人々の集合体である組織において、その「ゴール」を設定する難しさを感じています。今後、この点についてさらに学んでいきたいと思います。 企画業務で何を見抜く？ 企画業務においては、企画の実現に向けた戦略的なアクションが必要です。人事部としての目指すゴールと事業本部の目指すゴールが初めから一致することは少ないです。そのため、傾聴して相手のニーズを分析し、必要に応じて人事部から提案することで、最終的に共通の「ゴール」を設定し、実現に向けた手段を検討していく必要があります。 論理と共通解は何？ 自分の考えを論理的にまとめるだけでなく、周囲の人々の状況や考えを認識し、共通する結論、つまり目指すゴールや解決策を見出していくことが求められます。本講座のグループワークでも、自分の意見を押し通すのではなく、グループとしての最適解を導き出せるよう努力しました。

効果検証を改善するには？ 今週の講義内容は、すでに実践していることをさらにブラッシュアップして継続する必要があると感じました。特に効果検証については、ノイズを排除しきれずにABテスト自体が難しい場合や、施策の実施数が多く、全ての分析を物理的に行うことが困難な場合があります。 デジタル時代のデータ分析とは？ デジタル領域では、質よりもスピードが重要な場面が多くありますので、完璧なデータ分析に固執しすぎないことも心掛けたいです。データ分析はあくまで結果を出すための一つの手段に過ぎず、それ自体を目的としないことが大切だと再認識しました。 仮説思考を磨くために何が必要か？ また、仮説思考を鍛えるためには、思考力を磨くことが最も重要だと感じました。情報を集めたり事象を分析しているだけでは、思考の精度は上がりません。本当に必要な情報を見極めるために、何のために情報を集めるのかを自分の頭で考えるトレーニングが必要です。 行動で成果を生み出す方法は？ さらに、答えを持っている人に対して自分の仮説を試してみることも大事です。不正解でも良いので、アウトプットする機会を増やし、トライアンドエラーを繰り返すことが重要です。成果は行動することでしか生み出せないため、とにかく積極的にアクションを起こすことが求められます。

分析の丁寧さは？ 教材の事例を通して、分析の丁寧さがいかに現状把握に直結するかを痛感しました。細かな分析を怠ると、本来のイシューを見誤ってしまい、解決策も誤ったものになってしまう可能性があると理解しました。また、施策のタイミングが効果に大きく影響するため、現状分析に再度立ち戻る重要性を感じました。提示された数字から更に見えにくい指標を導きだし、その裏に隠れた課題を発見することも大切だと学びました。 数字は何を語る？ 数字を分解し、それぞれの数値が持つメッセージや背景を考える作業は、普段あまり扱わない分野であったため難しさを感じました。しかし、新聞やニュースで見かける数字を自分なりに解釈し、分析することができるのではないかという自信にもつながりました。さらに、グラフの種類や見せ方の工夫の大切さについても演習を通して再認識しました。 数字に慣れるコツは？ とにかく、数字に慣れ、しっかりとした分析を行うことが重要だと感じました。苦手意識にとらわれず、興味のある分野から取り組んでいくことで、数字を楽しむことができるのではないかと思います。ビジネスの現場では、感覚的な判断ではなく、数字を用いて現状を明確に把握し分析することが必須だと改めて実感し、この講座を受講した初心を取り戻す良い機会となりました。

学びの意義は？ WEEK1からの学びを通じて、自分にとって何が重要なのかを再確認できました。特に、思考の抽象度を操作することや、イシューの再検証に関しては、苦手としていた部分を具体的なアクションプランに落とし込むことができたのが良かったです。 リーダーで何する？ 現在、チームのリーダーを務めていることから、チームのメンバーや組織の課題に取り組む際にこの学びを活用したいと考えています。特に来年度のチーム戦略や目標を立てる際には、現状の組織課題をきちんとイシューとして認識し、その上で解決策を策定していくことが必要です。 抽象思考はどう？ 抽象度を上げる思考がしにくい点は、日常的な課題にも当てはまります。例えば、組織の課題に向き合う際には、周囲からのチームに対するイメージや現在の業務内容に引っ張られ、思考の抽象度が上がりにくいこともあります。これを改善するために、紙に書き出して思考の抽象度を上げる訓練をしてみようと思います。 イシュー評価はどう？ イシューの設定に関しては、実務において分かりやすいイシューが見つかると、それに集中して他の可能性を排除しがちです。これを改善するためには、思考のプロセスを意識し、発見したイシューが最適かどうかを何度か他の分解方法を試してみる習慣をつけたいと考えています。

予測を立てる重要性は？ グラフなどの資料を見る際、自分なりの予測を立て、仮説を立てて実態との違いを確認することは重要です。このプロセスでは、仮説の誤りをマイナスに捉えず、新たな課題や問題に気づく機会として扱うことが求められます。 分析のサイクルをどう回す？ 分析の基本である「目的・仮説・データ収集・仮説検証」のサイクルを回すことについては、業務で分析を行う際に疎かになっていたと反省しました。数字に集約した分析を学ぶなかで、代表値（単純平均、加重平均、幾何平均、中央値）や散らばり（標準偏差）のそれぞれが適した状況で使い分けることが重要であると再認識しました。 患者数低下の原因とは？ 紹介患者数の低下対策を立案する際、まず分析のプロセスをしっかりと踏むことが大切です。特に目的を明確にすることで、求めたい結果を得るためのポイントとなります。次に、どの視点で分析を進めるかを判断し、グラフや数字を用いて実行していきます。 具体的には、紹介患者数低下の分析では、近隣医療機関からの紹介の減少が課題（目的・問い）となります。減少の要因について仮説を立て、その後、取るべき分析の視点（インパクト・ギャップ・トレンド等）を考慮してデータを収集し、グラフ化・数値化します。最後に、分析結果と仮説を検証し、対策を立案します。

分かりやすい伝達方法とは？ 物事は「分けて」考えることが重要です。思考すること、文章を書くこと、相手に伝える時の言語化、これら全てに手間をかけることが求められます。自分の思考の癖に気付き、常に自分自身に問いかけ、問いに対して懐疑的になることも忘れてはいけません。そして、伝える「相手」が存在することを意識する必要があります。学びを仲間にアウトプットすることも大切です。 認識齟齬を防ぐには？ プロジェクトマネジメントにおいて、ステークホルダーに言葉を伝える際、相手の理解度は十人十色です。同じKPIを掲げていても、実際には人によって目的が異なることがよくあります。ミスの要因の一つは認識齟齬であり、全員が同じ思考回路を持っているわけではありません。だからこそ、リスク対策をしっかりと行いたいです。 会議の効果を最大化するには？ 会議の目的を明確にし、参加者全員が同じ認識を持つプロセスを忘れないことが重要です。また、認識齟齬を防ぐため、資料の準備には力を入れ、図解を用いることも大切です。伝え方が杜撰であれば相手の理解度は下がるため、何事にもプロセスに手間をかける必要があります。また、プロジェクトのリスク分析を行う際は、相手のポジションや役割に応じて切り口を変え、複数のケースを想定しておくことが望まれます。

省略を避ける理由は？ 日本語は省略表現に陥りがちだと再認識しました。文章では、主語と述語が明確でなければ、読み手に正確なメッセージが伝わらないため、何を伝えたいのかをはっきり意識して文章を構成することが大切だと感じています。 自己確認はどうすべき？ また、自分でアウトプットをチェックするのは非常に難しく、過去には上司や他の誰かに任せるまま議事録をまとめてしまったことを深く反省しています。自分自身で確認作業に取り組む姿勢の重要性を痛感しました。 連携作業はどう見直す？ 現在の業務では、自分ひとりで完結できる作業は少なく、関連部門や委託先と連携しながら進める必要があります。メールや議事録、販促物の制作など様々な場面で、思いつきで文章を書いていた過去がありますが、相手に対する思いやりとして、簡潔かつ明快な表現を心がけることが重要だと改めて考えています。 発信整理の工夫は？ そのため、発信する際にはピラミッドストラクチャーのフレームを活用し、文章を書く前にまずメインメッセージを明確にし、そのメッセージを支える根拠や理由を視覚的に整理するよう努めています。また、受け取った資料においても、メインメッセージとその根拠を読み取り、自分の理解が正しいかを確認する習慣を大切にしています。

問いの重要性は？ 「問い」から始めるという視点が、今回の学びの中で特に印象に残りました。まず、常に「今何を考えているのか」を自分自身に問いかけることで、単に身近な情報に頼るのではなく、目的や目標を明確にしながら考える重要性を再認識しました。 自己評価の見方は？ また、思考のプロセスにおいては、自分の考えを客観的に評価する「もう一人の自分」を育てることが大切だと感じました。具体と抽象の動きを意識的に行うことで、より広い視点からアイディアを整理・展開し、最終的に論理的な結論に導くための自己チェックが可能になります。 実践から何を学ぶ？ 具体例としては、week1で実践した「自分の思考をチェックするもう一人の自分を育てる」と「具体と抽象のキャッチボール」を通じて、発想を広げる効果を実感しました。また、week6に学んだ「今何を考えているのかを自問する」手法は、常に問いを軸に考える習慣の大切さを改めて感じさせるものでした。 議論はどう進む？ 普段の議論や施策の検討においても、まずは明確な問いを立て、その問いに沿って具体的なアイディアと抽象的な概念を行き来させながら自分自身の考えをチェックすることは、よりクリエイティブで実効性のある結論にたどり着くための有効な方法だと感じます。

適切な問いはできてる？ 今週の演習を通して、適切な問いを立て、課題を正しくとらえることの大切さを再認識しました。論点（イシュー）が明確でなければ、目指すべき解決策や対応策にたどり着くことができないという実感を得ました。 優先課題は何だろう？ また、GAILを学ぶ中で、業績の不調に対し原因や解決策が複数の切り口から考えられることを理解しました。優先的に取り組むべき課題を特定することが、最も成果につながるという点も大きな学びでした。 新部署で挑戦はどうなる？ さらに、この4月から新たな部署で企画業務を担当する中で、未経験の領域に挑戦していると実感しています。課題設定が得意なメンバーが多い現状において、どのように本質を捉え、どのフレームワークを活用して解決策を導いているのか、今回学んだ内容を自分なりに応用しながら考え方を深めたいと思います。 イシューは見えている？ 今後は、各課題に対してその課題が適切か、イシューが明確になっているかをしっかりと確認する習慣をつけるとともに、検討の過程でもイシューがずれていないかをこまめにチェックします。また、課題設定や解決策の提案が得意なメンバーの説明を受け、講義内で学んだフレームワークを活かしながら実例としての学びに変えていきたいと考えています。

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。

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。