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分析 ✕ 検討

に関する学び

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学びはどこから？ 業務への学びの落とし込みについて、私はライブ授業でのグループワークを通じて、学んだことが行動や思考に十分に反映されていないことを感じました。特に、最近のプロダクトに関する案件で、メインコピーを考える際にポジショニングの観点を意識できていませんでした。ライブ授業で学んだ方法を活用して競合分析を行い、顧客ニーズを満たすための明確なポジショニング軸をチームと共に検討し、根拠を持って取り組んでいきたいと考えています。 生活で気づくヒントは？ 日常生活でもマーケティング思考を磨けることを学びました。ヒット商品や失敗した商品の要因を考察し、ターゲットを分析することで、業務だけでは補えない経験を得たいと思っています。 ターゲティングは何から？ ターゲティングの明確化に関しては、現在「経理部」をターゲットとしているものの、より具体的なセグメントへの分解ができていません。受注傾向を深掘りし、ターゲティングを明確に再設定し、社内の共通言語として共有したいと考えています。また、お客様の声を聞く場面が多くあることで、顧客ニーズを捉えていると誤解しがちです。今一度、顧客が求めていることをしっかり理解したいと思います。 客観視点はどうする？ プロダクトへの思い入れが強く、客観的なアウトプットの判断ができていないと感じています。製販一体の良さを活かしつつも、プロダクトへの関与がアウトプットの客観性を損なうリスクについても認識し、現在の訴求内容が自社視点に偏っていないか顧客視点で見直したいと思っています。各アウトプットが顧客にどのようなイメージを与えているかを整理し、望ましいイメージかどうかを検討していく必要があります。 根拠説明は何かしら？ まずは自らが根拠を持ってターゲティングを説明できるようになりたいです。受注分析に加えて、3C分析やSWOT分析を活用し、内外の状況を整理した上で、根拠を持ったターゲティングを行いたいと考えています。その後、チーム全体で統一したターゲティングを共有し、ターゲット優先度の調整を行うことが重要だと思います。チームとして共通の理解を持つことが目標です。 イメージ整理は正しい？ 顧客に与えたいイメージについて、ポジショニングを整理し、明確化することが必要です。まずは各アウトプットが顧客に与えているイメージを把握し、それが望ましいものであるかをポジショニングと照らし合わせてブラッシュアップしたいと思います。

差別化の学びは？ 差別化を検討する際に重要な2点について学びました。 ターゲットはなぜ狭める？ まず、ターゲットの絞り込みの重要性です。施策や差別化の検討には、ターゲットを具体的に設定することが不可欠です。この設定がしっかりしていれば、他の検討事項もぶれずに進めることができます。私は受注の可能性を考えるあまり、ターゲットを広く設定しがちでしたが、今回は勇気を持って絞り込んで施策を考える必要があります。 競合視野はどう検討？ 次に、より広く競合を視野に入れる必要性についてです。これを業務に置き換えると、自社会計システムに関する施策を検討する際、他社の会計システムだけを見ていました。しかし、業務自体を外注するBPOサービスや税理士なども考慮すべきです。さらに、エクセルなどの無料ツールも、顧客のニーズから見れば競合といえます。顧客がどのようなニーズを持って当社サービスを検討しているのか、改めて整理し、必要な競合を漏れなく洗い出したいと思います。 媒体はどう選ぶ？ 営業資料の作成や広告、オウンドメディアの場面では、ターゲットをより詳細に具体化したいです。また、今まで注目していなかった広義の競合（例えばBPOやエクセルなど）にも目を向け、その競合との差別化を進めていきたいです。 予算割当はどう決める？ 予算の割り振りを検討する場面では、VRIO分析を活用したいと考えています。これまでは過去の実績や受注傾向を元に予算を決定していましたが、今後はVRIO分析によって内部資源の強みを把握し、強化する施策や予算配分を考慮したいです。 絞込みは本当に有効？ 勇気を持ってターゲットを絞り込む決断はまだ十分とは言えません。分析やフレームワークを活用した情報整理も必要ですが、それに基づきターゲットを効果的に絞り込む決断を意識したいと思います。 顧客ニーズは何を示す？ 顧客のニーズを見直すことで、広義の競合を洗い出す際に役立つと考えています。そのためには、3C分析の顧客部分をより精緻にし、それに基づいた競合の洗い出しと差別化戦略の構築を進めていきます。 VRIO分析の成果は？ 最後に、VRIO分析を初めて学びましたので、実際にアウトプットを作成し、そこから何が見えてくるのかを体験したいです。また、新入社員に意見を求めることで、内部資源をさまざまな角度から客観的に捉えることができているかを振り返りたいと考えています。

仮説の意義は何？ 仮説とは、ある論点に対する一時的な答えであり、課題解決のプロセスではまず「what（課題の特定）」を行い、その後「where（どこに問題があるか）」を考えることになります。 問題点はどこ？ どこに問題があるかを検討する際、ポイントは以下の２点です。まず、必ず複数の仮説を立て、いずれかに固執しないようにします。次に、各仮説に網羅性を持たせることが重要です。今回の学びでは、例えば「レッスン内容」「レッスン代金」「立地や日時」「販促方法」といったサービスの各要素をあらゆる角度から洗い出すイメージでした。また、3Cや4Pといったフレームワークに触れることで新たな視点を得ることができました。 仮説の種類は？ さらに、仮説には主に２種類があると学びました。ひとつは、ターゲット層の拡大などの結論に関する仮説、もうひとつは問題の原因や解決策を具体的に検討する問題解決の仮説です。後者は「where:問題の箇所を仮定する」「why:その原因を推測する」「how:解決方法を検討する」という順序で考え、筋道を立てる手法でした。 アンケート結果は？ 社内で実施する教育後のアンケートでは、解答直後にアプリが提示する円グラフから、何が問題か（what）の部分を大まかに把握することができます。その後、回答者の属性や状況を踏まえ、できるだけ網羅的に「where」を洗い出すために仮説を検討します。4Pの観点では、教育内容、コスト（ここでは時間や労力）、実施方法や時間配分、連絡手段などを考慮した仮説となります。 事前整理の効果は？ このように事前に分析の視点を整理しておくことで、設問作成もスムーズに進められ、必要なデータを最初から集めやすくなると感じました。 結論仮説の重要性は？ また、業務で用いている仮説の中では、特に結論に関する仮説が重要であると改めて実感しました。直近で実施する意識調査の分析にあたっては、複数の結論の仮説を立て、その理由を深く考えた上で、使用するデータ項目を決定し、最終的に対策案を立案する流れを実践する予定です。最終提出前には、自分の仮説が他の仮説と矛盾しないかも確認し、他者の視点を意識することで、更なる精度向上を目指したいと思います。 実践活用はどう？ また、6月に実施する教育後アンケートでは、これまでの気づきを反映し、より実践的な思考ツールとして活用できるよう努めていきたいと考えています。

どうしてヒットした？ ある事例から、長年にわたって衣料品の製造販売で培った強みを活かし、マスクやスーツパジャマといった製品がヒットした背景を学びました。時代や社会情勢の変化に伴う顧客ニーズの変動、さらには隠れたニーズの本質を捉え、スピード感をもって製品を市場に投入することや、キャッチ―で分かりやすいネーミングで用途を明示する戦略が功を奏したと理解しました。 本音は掴めたか？ さらに、顧客の真のニーズを見極めるための手法として、行動観測やデプスインタビューの有効性を確認しました。ただし、デプスインタビューにおいては、報酬を提示することでかえって本音が引き出しにくくなる可能性がある点を学び、本音を言いやすくするには、事前の雑談を通じて信頼関係を構築することが有効であると再認識しました。また、商品やサービスの真のニーズを探る能力は、日常的な物事への想像を巡らせる癖によって養われるという点も実践していきたいと考えています。 どこにペインを感じる？ また、顧客ニーズだけでなく、解決すべきペインポイントの特定も新規事業を検討する上で重要な要素です。事業化を実現するためには、曖昧なニーズではなく、実際にお金を使ってでも解決したいと感じる課題に注目することがビジネスの種になると理解しました。さらに、カスタマージャーニーの作成を通じて、ユーザー目線で体験を観察し、ペインポイントを特定して適切な解決策へと導くことが、事業化のポイントであると学びました。 信頼構築は上手？ 実務は必ずしも課題解決型の事業ではないため、ペインポイントの深掘りは難しい面もありますが、自社の強みを生かし、顧客の隠れた真のニーズを探り出す姿勢を忘れずに取り組んでいきたいと考えています。特に、デプスインタビューにおいて報酬提示が本音を引き出しにくくするという点は、これまで気づいていなかった新たな学びとなりましたし、事業推進者が目の前にいるだけで本音が言いにくくなるという現状にも、改めて注意する必要があると認識しました。 やり方は確認した？ ・行動観測では、実際に想定顧客の動きを観察し、ニーズを正確に把握することに努めます。 ・デプスインタビュー実施では、顧客の深い本音や改善点を引き出すため、信頼関係の構築に心がけながら取り組みます。 ・カスタマージャーニーの作成によって、顧客のタッチポイントや行動、思考をファクトベースで分析し、実態を正しく把握することを目指します。

ROIの重要性とは？ ROI（費用対効果）の考え方について学びました。私たちの社内では、案件ごとの稼働率をPowerBIなどを使って分析していますが、手元での試算も有効だと感じました。特に、自分の目の前の業務に活かすためには、小規模な試算も役立つと実感しました。 「捨てる」決断の基準は？ 「捨てる」という決断については、客観的指標に基づいて行うことの重要性を学びました。例えば、ROIに基づく費用対効果が低い案件、取引先の成長率、取引規模、人件費などの数値データをもとに判断する必要があります。勘や経験に頼るのではなく、常に数値を基にした思考が必要だと認識しました。 なぜ本質を問い直すのか？ 過去の手順や資料を無意識にコピペして使うのではなく、その本質を見つめ直すことが大切です。なぜこの手順が必要なのか、このデータは何のために用意しているのか、といった本質を問い直しながら作業を遂行することが、自身の作業効率を高め、さらに自身のROIを向上させることに繋がります。 トレードオフで優先すべきは？ トレードオフの考え方についても学びました。「コスト・リーダーシップ戦略」か「差別化戦略」を重視するかの意思決定が重要です。バックオフィス業務においても、制度設計の際に費用対効果に注力すべきか、差別化戦略に注力すべきかの二つの視点を比較して戦略を考える機会があると感じました。戦略とは意思決定に基づいた行動計画を立てることですので、優先順位の設定と、個人と組織の視点をすり合わせることが重要です。最終的には、それらの最大化ポイントを見つけ、ブレークスルーとなる施策を検討していきたいと思います。 どのようにイシューを設定する？ 作業を開始する前に、まずはイシューの設定を行います。過去の資料はあくまで参考にし、その時々の最適化を意識してアップデートを目指します。 数値で目的を明確にするには？ 戦略を立てるためには、経営層とのディスカッションを通じて会社の意思確認を行い、目的を明確に引き出すことが必要です。客観的データに基づく情報を集め、それを元に判断を仰ぎます。感覚に頼らず、数値で具体的に意思を引き出す工夫を心がけます。 トレードオフの価値をどう探る？ トレードオフの考え方は、相反する要素を並べることから生まれるのかもしれません。どんな「効用」があるのかという要素を洗い出す作業を今後も行っていきたいと思います。

どうして実践は難しい？ ありたい姿と現状のギャップを何度も意識しているものの、実際に実践するのは非常に難しいと感じました。その中で、マイナスをゼロにする問題解決とゼロをプラスにする問題解決の違いに注目し、後者ではありたい姿をステークホルダーと共有することが重要という点がとても印象に残りました。デジタル技術が進む現代においては、問題発見力が一層求められる中で、TOBEを構想する力だけでなく、その構想について関係者と認識を合わせる共感力の重要性を再確認する機会となりました。 どの分析で理解する？ また、what、where、when、whyのフレームを問題分析に取り入れるというシンプルなアイデアは、これまであまり意識してこなかったため、新鮮な学びとなりました。自分で活用する際も、他の人に説明する際も非常に分かりやすく、実用性が高いと感じています。 ロジック知識はどう？ ロジックツリーやMECEのフレームについても、改めて説明を受けることで新たな気づきがありました。特に、層別分析と変数分析のジャンル分けは、普段無意識に行っていた部分が大きかったため、今後は意識的に思考のスイッチングに活用していきたいと考えています。 基本はなぜ大事？ さらに、GAiLのセッションを通じて、経営における基本を徹底すること、すなわち凡事徹底の重要性を実感しました。WEEK0で学んだ事例に倣い、慣れや直感に頼らず、都度基本に立ち返って自分の手法を客観的に見つめ直すことが必要だと感じました。 切り口をどう捉える？ また、さまざまなフレームワークや切り口が存在することから、情報を学べば学ぶほど実践時にどれを採用すべきか迷うこともあります。しかし、生成AIをパートナーにすれば、自分が直面する課題に対して最適なツールや切り口を模索する際の有力なサポートになると新たな活用方法を見出しました。 改善策は何か？ 具体的な今後の改善点としては、まず凡事徹底のために自分が立ち返る教科書として本棚を見直すことから始めます。次に、ロジックツリーの活用については、自分が使用しているアウトライナーの新たな用途として、思考整理に取り入れ、層別と変数の切り替え（国語的分解と算数的分解）を意識して活用していきたいです。さらに、分析を始める前に一度立ち止まり、生成AIとともに最適なツールと切り口を検討することで、より効果的な問題解決のアプローチにつなげられると考えています。

全体の流れはどう？ 全体の流れとしては、WHAT→WHERE→WHY→HOWの順で進める点が印象に残りました。ただ単にデータを集めるのではなく、ひとつひとつの分析がストーリーとして意味を持つように、傾向をしっかり掴むことが大切だと感じました。 問題は明確か？ まずWHATの段階では、今解決したい問題を明確にし、目標となる結論やイメージをもっておくことが重要です。何のためにデータを扱うのか、最初に目的をはっきりさせることで、分析全体の方向性が定まります。 どの候補を選ぶ？ 次にWHEREのステップでは、複数の候補を出し、解決に役立ちそうなポイントやデータが取得可能かを検討します。単独で見る方法や、ツリー・組み合わせといった整理手法を用いながら、どの観点に重点を置くかを決めていくとよいでしょう。 原因は探れた？ さらにWHYのフェーズでは、考えられる原因をできるだけ多く、また網羅的に仮説として挙げることが求められます。どんな要素が問題に影響を及ぼしているのか、広い視点で捉えることが分析の精度を高める鍵となります。 数値は何を示す？ また、データを見る際には実数と比率の両面から代表値などの数値に注目し、明らかにすべきポイントを意識する必要があると再認識しました。どのデータが問題解決に直結するのかを見極めるために、どんな情報をどう加工すべきかを事前に考えておくことが重要です。 目的は明確に？ 特に、日々の業務では「言語化しなくても大丈夫」という考えに陥りがちですが、データを扱う際には必ず「何をしたいのか」という目的を明確にすることが不可欠だと感じました。また、データ収集時にも最終的なアウトプットのイメージを持つことで、やみくもな収集を避け、意図のあるストーリーを先に構築する姿勢が大切です。 フォーマットは有効？ 今後は、以下のフォーマットを活用していきます。まず、解決したい問題を最初に記述し、次にストーリーや考え方、データの集め方・分析方法の全体像を示します。その上で、WHAT、WHERE、WHY、HOWの各パートを用意して進める手法を徹底していきたいと思います。 仮説は多角的？ 最後に、仮説思考における「複数と網羅」という視点が非常に印象的でした。インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンなど、さまざまな角度から物事を見る姿勢は、今後の成長に大いに役立つと感じています。

データ比較はどう進める？ 分析の基本原則は「比較」であり、まずはデータを比較する目的に立ち返ることが大切だと感じました。データ収集の前に仮説を設定し、その仮説を検証していくプロセスの中で、データをどのように加工して示すかという点が今回の学びのポイントでした。加工の視点としては、大きく代表値と散らばりの２つに分けられ、代表値には単純平均、加重平均、幾何平均、中央値があること、そして散らばりについては標準偏差で表現されることを学びました。 外れ値の対応はどうする？ 今までは単純平均しか扱ったことがなく、重みを考慮した平均やべき乗を利用した手法は初めて触れる内容でした。また、平均値だけでは捉えきれない外れ値に対しては中央値を用いることで対応する方法がある点も新鮮でした。標準偏差については、なぜルートがつくのかという計算過程が理解でき、正規分布の場合にデータの約95％が±２個分の範囲に収まるという納得感を得ることができました。これまで平均を取るだけで思考が止まってしまっていた部分を、散らばりの視点からデータ活用の具体的なイメージに結び付けることができました。 移住データで何が見える？ また、人口減少対策において活用される移住者データを分析することへの関心が高まりました。各市町村の移住者データを様々な属性で分析し、特に年齢や家族構成の散らばりを調べることで、どの施策に注力すべきかを推測するひとつの手法となり得ると感じています。現状、移住促進施策はUターン促進とIターン促進の大別がなされており、例えばUターンでは地元を想う集まりの取り組みを強化し、Iターンではボランティアや副業などにより継続的な関わりを持つ関係人口への支援を強化するという方針です。こうした大まかな区分に加え、より具体的な属性の分析が進むことで、移住理由を数値的に捉え、具体的な施策検討に役立てることができそうです。 今後の分析計画は？ 今後は、所管部署に対して詳細な個別データの入手が可能かどうか問い合わせる予定です。データが手に入れば、エクセルを用いた分析に取り組みたいと思っています。特に県全体と沿岸地域の違いを明らかにすることで、一緒に施策を進める市町村の担当者や移住コーディネーターの方々の取り組みにも影響を与えられるのではないかと感じています。5月20日（火）に、所管部署の担当者が意見交換に来訪する予定のため、その際にデータ入手の依頼を進めるつもりです。

分析の基本は？ 分析の本質は「比較」にあります。まず、分析は①プロセス、②視点、③アプローチの3つの軸で進めることが基本です。プロセスは大きく4つのSTEPに分かれます。まず目的や問いを明確にし、その問いに対する仮説を立てます。次に、既にあるデータや新たに収集する情報（見る、聞く、行う）を活用してデータを集め、最後に分析によって仮説やストーリーを検証していきます。データ収集時は、サンプリングバイアスや設問設計の影響に注意し、適切なA/Bテストの実施も視野に入れます。 重要視点は何？ 次に、分析を行う際に重要な視点は5点あります。まず、インパクト：どの程度の影響があるかを把握し、優先順位をつけること。次に、ギャップ：比較対象や軸を明確にし、どの部分が異なるのかを確認すること。さらに、トレンド：時間の経過による変化の傾向を把握し、異常な部分を見つけること。加えて、ばらつき：全体の分布がどれだけ偏っているかを平均値や中央値などで見ること。そしてパターン：全体や変曲点から法則性を読み取ることが大切です。 グラフの工夫は？ また、アプローチとしては、グラフや数字、数式を用いてデータを視覚化する手順があります。まず仮説と伝えたいメッセージ、次に比較対象を明確にし、どのグラフを使用するかを検討します。一般的な項目の比較では横棒グラフやウォーターフォールチャート、時系列の変化を示す場合は折れ線グラフや縦棒グラフ、構成や分布を表すにはヒストグラムや円グラフ、相関関係を示すには散布図が有効です。横棒グラフは特に多用されますが、加工に手間をかけることでより分かりやすくなります。 日常の見直しは？ また、日常の業務や振り返り、目標設定・計画立案において、MECEや層別分解といった手法を使いながら、固定観念や偏った思考を見直し、仮説思考を鍛えることも重視しています。社内では、数字や思い付きだけで次を考えるのではなく、定量・定性データ分析の手法を共有し、分析は「比較」に基づくという前提と、意思決定を目的とするという考えを全員で理解しています。この目線合わせのもと、各種フレームワーク（たとえば3C、クロスSWOT、セグメンテーション／ターゲティング／ポジショニング、4Pなど）を取り入れながら、What／Where／Why／Howのステップを踏んで分かりやすいビジュアル資料を作成し、あるべき姿を説得力ある形で提案できるよう学び続けています。

比較の価値って何？ 「分析の基本は比較」という視点を再認識しました。自分と他者、自分がありたい姿、そして現在の自分を丁寧に比較することが、より深い洞察へとつながると実感しています。また、学習においては一夜漬けややっつけ仕事ではなく、たとえ1日5分の復習でも習慣として続けることが重要だと痛感しました。特に、ビジネスの現場における影響度を考えると、その積み重ねが大切だと考えています。 原因の探し方は？ 分析のプロセスでは、結果だけでなく原因を深く掘り下げる姿勢が必要です。数字に裏付けられたストーリーを構築するためには、飛びつかず、しっかりと要素を分解して検証することが求められます。やみくもな対応では、納得感や信用を得るのは難しいと感じました。 課題はどこにある？ まず、フレームワークなどの問題解決の手法については、理解しているつもりでも実際の問題に直面すると活用できていない部分が浮き彫りになりました。たまたま効率化には成功したものの、その他の面では十分に実践できておらず、今後、時間のかかる業務のプロセス改善に取り組む必要があると考えています。 新知識はどう活かす？ また、ABテストといった新たな知識の習得ができた点は大きな収穫でした。勉強の習慣化に向け、意識的な時間確保と無駄時間の削減に努め、受講者のコメントからも自分の表現不足を認識する機会となりました。講座終了後は、講師の授業や動画、受講者の意見を総復習し、理解をさらに深めるつもりです。 図解で見やすく？ さらに、シンプルながらも資料に図を取り入れることで、情報を視覚的に整理する試みも始めています。作成技術は向上途上ですが、引き続き動画などでスキルアップを目指していきたいと思います。 仮説の不足は？ 一方で、学び続ける意欲はあるものの、仮説を作成する基礎知識が不足しているため、仮説の質や数が十分でなく、次につなげることが難しいと感じました。仕事におけるレアケースの振り返りや因果関係の検討が、これからの課題であると考えています。結果だけに注目するのではなく、その背後にある原因を明らかにすることがポイントとなります。 本質をどう捉える？ 今回の学びで特に印象に残ったのは、「目に見えるものにすぐ飛びつかない」という点です。大切な要素は必ずしも目に見える形で現れるわけではないという教訓を、今後の業務にも活かしていきたいと思います。

グラフは何を示す？ グラフの活用法とその分析時の手法について考えます。まず、円グラフは各要素の割合を確認したい場合に使用します。一方、ヒストグラムは全体のばらつきを視覚的に把握したい時に便利です。グラフを活用する際は、事前に仮説を立て、その仮説に基づいて予測データと実際のデータを比較し、深堀することが重要です。 平均値はどう使う？ 分析手法としては、様々な平均値があります。単純平均はただ平均値を求める方法です。加重平均は重みを考慮して算出され、例えば東証株価指数がこの方法を用いています。幾何平均は成長率や平均何倍になるかを知りたい時に使用されます。外れ値の影響を避けたい場合は中央値を用いるとよいでしょう。また、標準偏差を利用することで、データのばらつきを把握できます。標準偏差が小さいほどデータは均一であることを示します。これに基づき、2SDルールでは95%のデータが大よその範囲内に収まるとし、5%のデータは外れ値とされます。 リスクはどう把握？ 施設のポテンシャルや価格の分布を分析する際には、ヒストグラムや散布図を使うことで、戦略に対するリスクを特定できます。例えば、ポテンシャルの高い施設で高コストの外れ値がある場合、戦略的値下げの必要性を検討する余地があります。また、小さい施設で安価なコストの外れ値はベンチマークとして他施設に引き合いに出されるリスクとなる可能性があります。 医療データの精度は？ 医療機器のデータ精度を分析する際、標準偏差を利用して精度の精確性を確認することができます。業界の標準として、変動係数CVが2%以下であれば精度の担保がされているとされています。変動係数は標準偏差を平均値で割ることで算出されますので、まず標準偏差を求める必要があります。特に機器の精度が外れ値を持たず、許容範囲内に収まることが求められるため、標準偏差の知識は重要です。 適正価格はどう算出？ 価格交渉の際、統一グループやGPO施設カテゴリ内の平均価格やベンチマークの引き合いがあります。この際、どの「平均」が使用されているかを確認し、データを鵜呑みにせず、グラフや散布図、加重平均や中央値を用いて適正価格を示すことが重要です。 仮説はどこから？ 最後に、分析に取り掛かる前に仮説を立てることが大切です。仮説に正解はありませんが、経験に基づいた想像力を活かし、いくつも仮説を洗い出すことが有益です。

理論と実践の進め方は？ これまでの学習を総括すると、理論的な理解から実践へのステップをどのように進めるかを考える重要な期間でした。Week0-6を通じて、思考のステップや方法について、理論的には知識を深めましたが、実際の実践に移すためには、今後の自分自身の行動を見直す必要があると感じています。 学び活用のポイントは？ 以下は、これまでの学びを最大限に活用するためのポイントです。 どんな姿勢が必要？ まず、3つの姿勢です。「目的を常に意識する」「自他の思考のクセを前提に考える」「問いを持ち続ける」の3つの姿勢を常に持ち続けることが重要です。これにより、思考力が向上し、継続的なトレーニングが肝になります。 相手をどう理解？ 次に、相手の視点に立ち、他者を理解することが欠かせません。相手目線での「考える」「書く」「話す」「見せる」といったスキルを磨くことで、相手の思考のクセを理解するようにし、それが伝達の工夫につながり、業務を効果的に進めるために役立つと学びました。 長期策は何が必要？ 今後の長期的な活用として、改善策の検討が挙げられます。日常の業務では、人事領域で改善策を考える場面が多くあります。そこで、学んだ思考のプロセスを用いて、具体的な形にすることが重要です。相手目線で伝えることで、他部署からの早期承認を得ることもできます。 来期プランはどう？ 直近の業務における活用ポイントとしては、来期プランの策定があります。採用や研修などに関する来期プランの検討には、現状の分析をもとにイシューを特定し、具体的な策を考えていくことが求められます。注意点としては、手段ありきで進めないことです。 質向上の秘訣は？ さらに、日々のメールや資料作成、会議のファシリテーションにおいても、質を高めることで業務遂行能力を向上させることを目指しています。 プラン策定の進め方は？ 現在進行中の来期プラン策定の過程では、講座で得た学びを実践する良い機会です。この過程を通して、自身の学習の不足点も見えてくると思います。そのため、実践を重ねるとともに、さらなる学びを進めていきたいと思います。 今期施策の具体策は？ 具体的には、今期のデータを分析し、各会議の目的を明確化して参加型の会議を実現することや、新たな施策をデータから抽出すること、相手目線を考慮した資料作成を行う予定です。