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必要 ✕ 課題

に関する学び

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分析の目的は？ データ分析の基本は、正確な手法の選択とアウトプットの工夫にあります。まずは分析の目的をはっきりさせ、整理すべき具体的な要素をまとめることで、比較対象や評価基準を設定することが重要です。また、グラフの種類やデータの加工など、第三者が見ても客観的な判断ができるような見せ方を工夫する点にも留意しました。 マネージャーとの調整は？ ヘルスケア領域のコンサルティング業務においては、実際に分析に取り掛かる前に、マネージャーとの認識統一が欠かせません。分析する項目の選定や、加工の必要性、さらには比較対象や基準、定義の設定について事前の調整を行うことで、適切な手法を選択できると実感しました。 数字の示唆は？ また、定量的なデータ分析は単に数値を示すだけでなく、その数値からどのような示唆を得るかが大切です。データ分析の結果をマネージャーに提出する前に、伝えたいメッセージを明確にすることの重要性を理解し、背景や目的の整理、現状分析、課題抽出、解決策という業務プロセス全体の中で、正しいデータ分析方法とそのアウトプットが不可欠であると再認識しました。

どうやって学びを深める？ 知識のインプットとアウトプットを繰り返し、他者からフィードバックを受けるサイクルを継続していきます。これにより、学びを深めることができると感じています。特に、「問いから始める」「問いを立て続ける」「問いを共有する」という3つの点を意識し、実践していくことが重要です。問いを共有する際には、特に丁寧に行う必要があると実感しました。 業務でどう活用する？ このアプローチは業務の中でも多くの場面で活用できると考えています。例えば、得意先への訪問準備や会議準備のミーティングなどで役立ちます。社内でも毎週のミーティングに課題を検討する時間が設けられているため、問いを考えるには最適な機会があります。早速この方法を取り入れて試してみたいと思います。 会議で何を共有する？ 社内ミーティングでは、問いを立てて共有することを繰り返し行っていく予定です。同僚からのフィードバックを受けることで自身のスキル向上だけでなく、周囲の意識変革も期待しています。チーム全体が同じレベルに達することで、モチベーションの維持にもつながることを期待しています。

PLやBSの連携は？ 会社の稼ぐ力を示すPL、経営スタイルを表すBS、そして会社の血液ともいえるCF。それぞれがどのように連携しているのかを理解できたと実感しています。会社経営とは、何に投資し、どの資産を活用し、どのような価値を提供し、いかに利益を上げるかという視点でとらえると、財務三表はそれぞれ企業活動の成績表といえると感じました。また、業種の違いはあるものの、経営者の意思決定次第でPL、BS、CFは大きく変動するため、経営の面白さを強く味わうことができました。 数字分析の意味は？ さらに、お客様の事業を数字でとらえ、どのような意思決定の特徴があるのか、強みと弱み、課題と価値の所在は何かを分析することの重要性を学びました。こうした事実を正しく把握するために、財務知識は最低限必要であり、私自身も独自の付加価値をつけた提案ができるようになりたいと考えています。 決算発表は成長する？ 今後、さまざまな会社の決算発表を通じて、数字の背景にある要因や成長戦略を読み解く力を養い、多様なパターンを自分の頭の中にデータベースとして蓄積していくつもりです。

目的理解の必要は？ これまで、課題に対してただ提案することだけを重視していましたが、検討に入る前に目的をしっかりと理解することの重要性に気づきました。目的を把握し、整理しておくことで、検討の過程で情報の漏れや重複、また答えが目的から逸れてしまうことを防げると感じています。 聞く力に意味は？ また、「聞く力」の大切さも改めて認識しました。質問の意図を的確に理解し、他者の意見や提案に耳を傾ける姿勢を持つことが、より良い成果につながると実感しています。 案内への活用は？ この学びを、社員全員に向けた案内文の作成に活かしたいと考えています。個々の事情や背景が異なる中で、目的と伝えたい内容を明確にし、様々な角度から検討を行うことが納得感のある案内につながると思います。また、上司や同僚と相談する際も、最初に目的をしっかり伝えてから意見を求め、決定後もフラットな視点で見直すことが重要だと考えています。 実生活でどう改善？ 今後、日常生活の中でこの学びをどのように意識し、実際に活かしていくかを試行しながら、さらなる改善につなげていきたいと思います。

どうやって最速解決する？ 課題解決においては、最短かつ最適なルートでゴールに到達することが他者に対する優位性につながると考えます。そのため、場当たり的な対応や、全体をむやみに検証して無駄にコストや時間を費やすことを避けるためにも、まずは仮説を設定することが必要です。いかに精度の高い仮説を立てるかが重要であり、そのためには適切な知識、経験、そして考え方が求められます。 課題の本質は何？ また、課題に取り組む際は、まず何が課題であるのかを適切に理解し、把握することが不可欠です。課題が不明確であれば、得られる答えも曖昧になってしまうからです。その上、対象となるビジネスなどのドメイン知識や過去の経験に基づき、適切な仮説設定に注力していきたいと考えています。 経験は十分伝わる？ すでに実践している部分もありますが、さらなる精度向上とスキルアップを図るために、フレームワークと呼ばれる考え方のツールを導入して、より高い精度を目指していく所存です。今回学んだ3Cや4Pを基本とし、今後さらに他の手法も取り入れながら、知識と経験を積み重ねていきたいと思います。

仮説の前提って何？ 起こった問題や今後の課題に対して、仮説を立てること自体はよく行っていましたが、自分で仮説の前提を作るという点については、あまり意識していなかったため、とても勉強になりました。 どうして巻き込む？ また、コーチング手法においても、相手に仮説を立ててもらうことを意識することで、チーム全体を巻き込みやすくなると感じました。 なぜ多角で考える？ 具体的には、プランニング時や、問題が発生したプロセスを振り返る際、また未来に具体性を持たせる必要があるときや、チームに各自の未来を考えてもらう場合など、幅広い場面で役立つと実感しています。さらに、一つの仮説だけでなく、異なる視点からの仮説を立てることも重要だと思います。 先が見える計画は？ ビジネスプランの策定においては、チームに問いかける際に仮説を促す話し方を意識したり、あえて自分で仮説の前提を設定することで、未来のプランを頭に落とし込みやすくなります。さらに、予想外の事態が起こった場合でも、そのロジックを考え直し、未来に活かすことを意識するようになりました。

考えのクセ、気付いてる？ 自分には考え方のクセがあることを改めて実感しました。具体的には、客観的な視点よりも主観的な考え方に偏ったり、データや数値よりも自分の経験を優先して考えてしまうことに気づくことができました。このクセを直すためには、まず自分自身で常に意識することが大切ですが、それだけでなく、人とのディスカッションの機会を多く作って練習していくことが必要だと感じています。 アンケートはどう読む？ 特に顧客アンケートの分析時には、考え方のクセが出てしまわないか注意が必要です。アンケートの自由記述欄では感情移入しやすく、主観的な判断に陥ることがありますが、そうならないように感情に流されず、アンケートから客観的なインサイトを得られるよう分析したいと考えています。 意見交換は必要？ まずは自分で現在の課題を意識しながらアンケートを分析します。その後、他人に分析結果を説明して、論理に飛躍がないか、見落としていることがないか確認してもらう機会を設けたいと思います。今後は、多くの人と意見交換を行い、視点の幅を広げることを意識していきたいです。

クリティカルシンキングを再評価するには？ 改めて「クリティカルシンキング」とは何かということと、「問いから考え始める」ことの重要性を学ぶことができました。私にとっての「クリティカルシンキング」とは、「問いと打ち手（根拠と主張）」だと現在は考えています。物事を考え始める際は、必ず「何の答えが必要なのか」を問いという形で置いてから思考を始めていきたいです。 問いを立てる場面での有効性とは？ 問いを立てることが必要な場面は多々ありますが、特にクライアントや社会課題の解決策を考える場面で役に立つと考えています。具体的には、応募の集まっていない企業への母集団形成案を考える際や、その打ち手として企業の年間休日がネックとなっている場合の人の動かし方を考えるときなどです。 定量的な問いで現状分析を深めるには？ 漠然と「この企業の採用成功をするにはどうしたらよいか」と考えるのではなく、「この企業の年間休日を120日にするにはどうしたらよいか」や「この企業の応募者数を月5人多くするにはどうしたらよいか」と定量的な問いを立てたうえで現状分析をしていきたいです。

具体と抽象の大切さは？ 具体と抽象の両面を行き来することの重要性を実感しました。議論が進む中で、つい具体的な部分に深堀りしすぎてしまい、視野が狭くなることがあると痛感しました。まずは何を解決したいのかという問題意識を持ち、その上で立ち止まる勇気が大切だと感じています。 掘り下げ不足は大丈夫？ システム開発会社からの技術派遣ニーズのヒアリングでは、一見、案件内容や必要なスキルがテキストで整理されているため、手軽に内容を把握できる反面、それ以上の掘り下げをしなくなりがちだと感じました。これは、お客様側が要件のすり合わせを完璧に行っているという前提に陥りやすいことに起因しています。そのままの形で提案を進めると、結果としてコスト競争に陥り、収益性に悪影響を及ぼす可能性があるため、いただいたご依頼をそのまま受け取るのではなく、解決すべき課題の優先順位を合意の上で整理し、当社独自の提案へとつなげていきたいと考えています。 最適解はどこに？ また、VUCA時代と呼ばれる現在において、何をもって最適解とするかの定義を明確にすることが難しいと感じています。

判断軸の優先順位は？ 物事を選ぶ際は、複数の判断軸を検討し、その中で特に重視すべき軸に優先順位を付けることが大切です。そして、判断材料にはできるだけ具体的な数字を用いるよう心がけています。私自身、数字を使うことをおろそかにしがちなので、特に注意しています。 効果的なデータ工夫は？ また、データにはひと工夫加え、視覚的にもわかりやすく仕上げることが効果的です。すべてのトレードオフを同時にカバーしようとすると戦略が中途半端になり、結果として失敗してしまう恐れがあります。不必要な要素を捨てることで、際立つ戦略が取れると実感しています。たとえ成功率が低くとも、明確な勝利を狙うことが重要です。 トレードオフはどう見る？ さらに、完璧なバランスで効果を最大化できないかどうかも検討する必要があります。トレードオフの関係は、仕事や家庭、目の前の課題と将来への投資といったあらゆる局面で存在します。どこに時間とエネルギーをかけるか、どのくらいのバランスで取り組むかを事前に考えることで、日常生活に流されず、ありたい姿に近づけるのではないかと考えています。

正確なデータは？ 実務では、正しいデータに基づく比較ができていないため、意思決定で迷うことが多いと実感しています。経験や定性評価のみに頼ると限界があり、説得力にも欠けるため、定量的なデータを用いて自分自身も相手も納得できる意思決定を行いたいと考えています。 データの扱いは？ これからは、まだ扱ったことのないさまざまな種類のデータに触れる必要があると感じています。そのため、まずはデータに関する知見を深め、各データの特徴に合った加工方法やグラフの見せ方を学びたいと思います。 仮説の重要性は？ また、分析のプロセスでは、目的だけでなく必要な項目やデータに対する仮説の設定が重要だと感じています。仮説を立てる力を養うためにも、多くのデータに目を通し、さまざまな角度からの切り口を見出すためのフレームワークを習得したいです。現在担当している店舗オペレーション改善においては、トライアル検証やローンチ後の結果分析が課題となっており、通常の切り口に加えて新たな視点からの比較を行い、分析結果をプランニングやプレゼンテーションに活かしていきたいと考えています。

どんな切り口がある？ データの扱いや切り口を変えることで、見え方や結果が大きく異なることを学びました。「本当にこれだけなのか？」と問い続ける姿勢の大切さを痛感しています。また、思い込みや自身の仮説だけで分析しないよう、注意が必要だと感じました。特に、細かくデータを刻む手法は非常に印象深く、発見の連続でした。 定性と数字はどう違う？ 普段は定性的な業務が中心で、データを扱う機会が少なかったので、新しい視点を得られたことに新鮮さを感じました。その一方で、数字をもっと活用すれば、業務の見え方が変わる可能性を実感しました。これまで「この業界はこの数字」という固定概念にとらわれていた部分以外の新たな数字や切り口を探る必要があると考えさせられました。 どんな指標が必要？ この授業を通じて、定性的な課題をどのように数字に置き換えるか、またどんな指標を使えば良いのかを改めて考える機会となりました。定性的なものを数字化する際には、それに見合う指標や基準が不可欠であり、その処理方法についても他の受講生の意見や感想を参考にしながら模索していきたいと思います。