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状況 ✕ 可能

に関する学び

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なぜ「捨てる」重要？ 今回の講座では、「捨てる」という戦略的思考の重要性について学びました。限られた資源の中で何かを選ぶと、必ず何かを諦めなければならないトレードオフが生じることを理解しました。特に、資源が不足している場合や、ある要素が他の効果を打ち消す状況では、優先順位を明確にして効用を最大化する判断が求められます。 無差別曲線はどう使う？ また、無差別曲線の考え方を用いることで、効用の最大化を意識した選択が可能になることも学びました。自社や個人の方向性を定めることで、何を「捨てるか」の判断基準を明確にできる点が印象的でした。 IT開発での取捨選択は？ ITシステム開発の現場においては、限られた人員や予算、納期の中で最適な成果を上げるために、すべての要望を満たすことは不可能です。そのため、要件定義や機能設計の段階でユーザー価値や事業効果の高い要素に優先順位をつけ、開発リソースを集中させることが重要だと感じました。効用の最大化という視点で、最も効果的な機能や技術、プロセスを選択し、関係者との合意形成を図りながら、実行する姿勢が肝要です。 不要をどう見極め？ また、「捨てる」という判断を行う際には、どの観点を重視して不要な要素を排除するかという判断基準が大切です。そこで、皆さんのご自身での「捨てる」に関する体験やエピソードをお聞かせいただければと思います。どのような観点から不要なものを見極め、選択されたのか、その具体的な事例をお伺いできれば、さらに実践に役立てられると感じました。

因果と相関、どう考える？ 相関関係と因果関係をセットで分析すると、その結果をもとに具体的な打ち手を考えやすくなります。具体的には、因果関係が成立するためには、「時間的順序が正しいこと」「相関関係が存在すること」「第三の要因が介在しないこと」という3つの条件を満たす必要があります。 時系列分析ってどう？ また、過去のデータを活用して将来を予測する際には、時系列分析が非常に有効です。これに加えて、パレート分析やウォーターフォールチャートといった手法も、データの分析や可視化に役立ちます。 データ収集は大丈夫？ データ収集にあたっては、対象が意味のあるものであるか、アンケートや口頭での聞き取りといった方法が適切に実施されているかを確認することが重要です。 契約商品の予測はどう？ さらに、契約商品同士の相関関係や因果関係を把握することで、因果関係が認められる商品から、契約しやすい商品を予測して提案することが可能になります。特に、履歴などの時系列データを活用して、時系列データの4つの要素を理解し、使用するデータが何に該当するかを明確にした上で分析を行うことが求められます。 定義変更、何をチェック？ 最後に、データの収集段階では、データの定義が変更されていないかどうかを確認した上で、顧客情報や各種商品の契約状況をリスト化し、各種商品間の相関係数を算出します。もし、相関が認められる商品同士に因果関係が存在する場合は、その因果構造に基づいた商品提案を検討することができます。

顧客のニーズをどう捉える？ 顧客志向に基づき、長く愛される商品やサービスを生み出すためには、顧客のニーズの核心を捉えることが重要です。同時に、自社の強みを的確に理解し、それを活かす可能性を模索することも欠かせません。具体的な方法としては、行動観察やデプスインタビューなどがありますが、あらゆる事象を顧客視点で捉える姿勢が求められます。顧客ニーズを曖昧に捉えると、他社に追随されたり新商品に脅かされる恐れがあります。顧客が自らの費用ででも解決したい問題、「ペインポイント」を見つけ出し、それを「ゲインポイント」に昇華させることを目指します。 業務改善に必要な視点は？ 新しい業務で業務フロー図を作成する機会においても、実務者の視点から「ペインポイント」を特定し、それを解決することで業務改善へと繋げることができます。また、顧客視点をより強く意識することで、ヒアリングや課題の抽出・解決策の精度が高まると感じました。カスタマージャーニーという概念も学び、業務移管の場面ではより当事者意識を持って取り組むことが大切だと理解しました。 業務移管で心掛けるべきことは？ さまざまな業務移管や委託を受ける立場にあるため、移管元の人々の立場や業務工程を意識しつつ、ヒアリング、業務代行、業務フロー図の作成、改善提案を進めていきます。そのための準備として、ヒアリングの場面では、より詳しい状況や体験、関心事を引き出すことを重視しています。具体的な事象だけでなく、その背景にある体験や印象を言語化することも心掛けています。

分解で見える変化は？ 物事の解像度を上げるためには、対象を細かく分解することが有効です。分解した結果をグラフにすると、視覚的に変化が把握しやすくなります。 単純合算は危険？ たとえば、①の切り口と②の切り口でそれぞれの結果を導き出した後、単に合算して「～の傾向がある」と判断してしまう自分の傾向に気づくことがありました。しかし、このような安易な判断では、実際の状況を正確に捉えられない可能性があります。 早期結論で誤解？ また、すぐに結論に至ると間違った傾向を導き出すリスクがあるため、複数の切り口で分解し、得られた結果を合わせて検討することが重要です。仮説を立てた場合は「本当にそうであるか」を疑い、さらに検証する姿勢が求められます。 MECEの使い方は？ MECE―もれなく、ダブりなく分解するという考え方―は、タスクごとにどれだけの工数がかかっているかを把握する作業に役立ちます。グラフ化により、全体の中で平均以上の工数がかかっているタスクを見直すことで、必要なリソースや業務の調整が行いやすくなります。 実例で確認する？ プロジェクトにおいては、MECEの手法を用いて、チームメンバーがどのプロセスで課題を抱えているのかを分析しています。ただし、「もれなく」を意識しすぎることで、カテゴリが過剰に分割され、現実の問題に完全にフィットしない場合もあります。実務上、これらの点をどのようにコントロールして使用しているのか、具体的な実例を示していただけるとありがたいと感じています。

イシューって何？ 「今ここで答えを出すべき”問い”＝イシューという考え方について、問題の所在を明確にし、それを解決するために何をすべきか、どのような取り組みが必要かを問うことが、物事を考え始める際に非常に大切だと実感しました。 具体的な問いとは？ イシューの考え方を具体的に活用するためのポイントとして、まず問いの形に整えること、そして抽象的な表現を避け、具体的な問いに言い換えることが挙げられます。また、取り組み中に横道にそれることなく、一貫してイシューを追い続ける姿勢が重要であり、組織全体で共有しておくことで、質の高いコミュニケーションが実現できると考えています。 顧客の質問にどう対応？ 実際、顧客からのさまざまな質問（QA）に対して、初めの段階でイシューの内容をお互いに明確にしておくことで、何をすべきかについての認識のずれがなくなり、円滑なコミュニケーションが可能となります。打ち合わせの際も、目的を明示した上で、参加者全員に具体性のある問いを共有することで、より質の高い議論が展開できると感じています。 行動計画はどう決め？ これまで、問題に対して何をすべきかを考えた上で行動してきましたが、今後はその問いを明確に記述し、他のメンバーとも共有することで、ブレることのない議論の軸を持ち続けるよう努めます。また、状況に応じて取り組むべき内容は変わるため、定期的な報告や打ち合わせを通じて、問いの内容を再検証し、適宜アップデートしていく体制を整えていきたいと思います。

売上と利益の意味は？ P/Lの構成を復習しながら、大きな数字で示される3つの利益について学びました。具体的には、本業がどれだけ儲かっているかを示す売上総利益、持続的に利益を生み出す可能性を示す経常利益、そして最終的な利益状況を示す当期純利益について、それぞれの意味と重要性を理解できました。特に経常利益の考え方は新鮮に感じ、会社全体の健全性を捉える上で非常に有用だと実感しました。 利益比較の意義は？ また、各利益を比較することで、会社内で何が起こっているのかを仮説として立て、その原因を探ることが可能になるとも学びました。こうすることで、将来的に「何をすればよいか」がより明確になり、行動に移しやすくなると感じました。 カフェ事例は何か？ 先週の事例に引き続き、今回アキコのカフェの事例を考察することで、経営においてコンセプトをずらさずに継続することの大切さに改めて気づかされました。今後は、さらに多様な商売の在り方についても理解を深めていきたいと思います。 P/L比較の実践は？ 具体的には、以下の3点に取り組んでみたいと考えています。 ① 数年間分のP/Lを比較し、会社の状態の経緯や変化を考察する。 ② 仕事に限らず、公開されているデータを利用してさらなる気づきを得る。 ③ 興味のある会社の公開情報を数年分印刷し、比較することで深く理解する。 意見交換の余地は？ それぞれが考えたカフェの事例についても、ぜひ意見を聞いてみたいです。

プロセスはどう進む？ 分析を進める上で、プロセス・視点・アプローチの3つの要素が大変重要であると感じました。プロセスでは、まず目的を明確にし、次に仮説を立て、データ収集を行い、最後に検証を実施します。 視点でどう捉える？ 視点に関しては、結果への影響度（インパクト）、特徴の理解（ギャップ）、一貫した変化（トレンド）、データの分布（ばらつき）、および法則性（パターン）など、複数の切り口でデータを捉えることが大切だと思います。 数式で理解できる？ また、グラフや数字、数式を使って分析すると、視覚的にも理解しやすくなります。具体的には、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値、標準偏差といった数式を用います。特に標準偏差は数値が大きければばらつきが大きいことを示し、小さい場合はデータが密集していることを意味します。 販売データはどう見る？ 販売データを扱う際には、まず代表値と分布から傾向を掴むことが重要だと痛感しました。大量のデータがある場合、グラフを活用してばらつきを確認することにより、より精度の高い分析が可能になると考えています。また、平均値と中央値を比較することで、全体の状況を把握しやすくなるとも感じました。 業務でどう活かす？ 実際の業務では、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値、標準偏差など、どの指標を使用するのが最適かは、経験と慣れに依存する部分があります。今後も多くのデータ分析に取り組むことで、自分自身のスキルとして確立していきたいと思います。

何が最優先？ 問題解決の考え方では、まず最も重要な問題を特定することが大切です。「何が問題か？」という視点から始め、数値を比較して問題の所在にあたりをつけます。また、理想の計画と現状の未達成状況を把握し、そのギャップを埋める方法を検討します。数値の比較では、見る必要のない範囲を見極めて効率的に分析を進めることも重要です。 現状はどう捉える？ 現状把握の際には、問題をさらに深掘りするための切り口を考え、その仮説や優先順位をつけていきます。この過程では定性的な情報も取り入れることが重要です。特に、数値に頼りがちな初期の分析では、仮説の形成において定性的な情報を活用することが印象的でした。 分解して見える？ ロジックツリーの層別や変数の分解を用いて課題に取り組むと、目標達成のための具体的な施策が見えてきます。たとえば、採用施設数や売上の向上、コストカットといった課題に対処する際は、変数分解の考え方が役立ちます。また、メーカー推奨品の効果を確認する際には、計画と実績を数値で評価し、感覚的な良し悪しに頼らず客観的に判断することが求められます。 分析の工夫は？ 分析を進める際には、「見なくてもよい範囲・数字・切り口」を適切に除外することで、効果的な分析が可能になります。データの切り口についても、何が効果的か考え、必要であれば追加のデータ取得を検討します。また、チームメンバーとアイデアを共有し、他に異なる切り口の可能性がないかを確認することも重要なプロセスです。

実践演習で発見した課題は？ 実践演習を通じて私が学んだのは、例えば規模の経済性の意味を知識として理解しているだけでは、それを実際に活用することは困難だということです。活用するためには、その本質的な意味をしっかり理解し、自社の状況を正確に把握して初めて適用可能になります。また、商品やサービスを理解する際には視野が狭くなりがちなので、定量的な資料などの客観的な情報を集めることが重要です。 コスト削減と提案の実行計画は？ 「わかったつもり」で物事を進めたり結論を出してしまう危険性は常に存在するため、本質的な意味を確認する必要性を強く感じました。また、現状の部門では固定費の削減が可能と考えています。具体的には、不要な固定費の見直しを行い、インパクトのある提案をしたいと思います。さらに、範囲の経済性を高めるためにも、例えば評価制度の見直しや顧客接点を全社で共有できる仕組みの導入も考慮したいと思います。 マクロの動向をどう捉えるべきか？ 個人としては、政治・経済・社会・技術革新といったマクロの動向が、自社業界や自社にどう影響を与えるかを常に意識しておくことが重要だと感じました。現在、社内インフラの一部である電話やFAXの運用変更を進めることで固定費削減のインパクトを高めたいと考えています。また、顧客接点管理として、名刺管理サービスのオプション機能の検討も行いたいです。さらに、学んだことを活かして複数の業界研究を行い、高い視座を持ち続けるよう積極的に取り組んでいます。

リーダー像は具体的？ 今回の学習を通して、上司と部下は主従関係、リーダーとフォロワーは信頼関係であることに気づきました。理想とするリーダー像がふわっとだけでなく、もっと具体的にイメージできるようになるため、今後さらに学んでいきたいと感じています。自分自身はもちろん、フォロワーを増やし、良いチームを作るために努めたいと思います。表面的な部分に意識を向けると同時に、能力や意識の向上を支えるため、スキルの磨きにも力を入れていきます。 新たな体制はどう？ また、4月の新年度からメンバーが変わったことで、これまでできなかったさまざまな取り組みが可能な環境が整ったと感じています。今回学んだことを意識し、メンバーとじっくり話し合いながら、より良いチーム作りを進めていくつもりです。まずは自分自身が思い詰めた表情や姿勢を見せないことが、リーダーとしての第一歩になると考えています。 実践にどう活かす？ 学びで得た知識と経験を、これからの実践にしっかりと生かしていきたいと思います。メンバーの成長や成功を感じたときには、自分自身も成長し、勇気あるリーダーへと近づけたことを実感できると信じています。 業務効率はどう？ さらに、業務の効率化を図り、少しでも多くの時間を確保するよう心がけたいです。自分自身の業務状況とメンバーの状況を把握しながら、業務が滞ることなく進むよう努め、リーダーシップとチームマネジメントを両立させて、常に余裕を持ってリードできるよう取り組んでいきます。

分析はどう進める？ 分析を始める際は、まず何をどのように比較するかを明確にし、普遍的かつ偏りのない俯瞰的な視点で対象を捉えることが大切です。その上で、最初に目的をしっかり設定し、仮説の構築を行うことが必要です。実際、どの手法を用いるかよりも、まず「何」を重視し、体系的に物事を整理していくことが大切だと実感しました。 目的は明確か？ また、何をしたいのか、なぜそれをしたいのかという目的を明確にすることに十分な時間をかけるべきです。出発点のズレはプロセスが進むにつれて大きくなり、取り返しがつかなくなる可能性があるためです。これまで、単にデータを作成するだけで有用な仮説がなかったために、データが十分に活かせず埋もれていた傾向があると感じています。 成功体験は大事？ 既に取り組んできた方法もありますが、完全には浸透していない部分もあると実感しています。そこで、今後は継続的に小さな成功体験を積み重ねることが重要だと考えています。 具体手順は？ 具体的には、以下の手順を意識しています。 ・まず、複数の視点からデータを検証し、それぞれの状態を正確に把握する。 ・何と比較するか、またプロジェクトを進めるためにどのデータを比較対象とするかを明確に決定し、一度決めた基準は後で変更しない。 ・進捗の状況を見ながら、行動の軌道修正が必要か否かを判断できる体制を整える。 ・結果が出た際には、なぜそのような結果になったのか振り返り、データ上で整理しておく。

慣例を捨てる視点とは？ 戦略を考える際に重要なのは、昔からの慣例や惰性で行っていることを見直し、捨てる視点を持つことです。しかし、長く同じ部署や会社にいると気づかないことも多いので、新参者の目を活用するのが有効です。 判断基準をどう明確化する？ 何を優先するかの判断基準を明確にすることで、捨てる判断を容易にし、関係者の納得感や後からの振り返りも可能になります。また、トレードオフでどちらかを選ぶだけでなく、両方の良いとこ取りをして効果を最大化することも考えられます。 自発的行動をどう引き出す？ 変革の8ステップの5番目である「自発的な行動を生み出す」場合には、「次は何をする？」と問いかけることで、相手に考えさせ、指示して動かすことから脱却させます。 課題解決での優先順位は？ 現在の業務である課題解決の方針検討では、いくつかの対策方向性を考えても完璧な案は存在せず、トレードオフが発生しています。そもそものイシューに立ち返り、物事の優先順位を考えた上で総合的に判断し、選択する必要があります。他者との合意形成では、この優先順位が一致するかどうかが重要です。 部下の成長をどう促進する？ 次にどうすれば良いのか部下に聞かれた際には、逆に「どうする？」と問い返し、自発的な行動を促します。それにより、部下と上司の時間を節約し、業務のスピードも向上し、部下の成長を促進できます。ただし、間違った方向に進まないよう、これまで以上の頻度で状況確認が必要です。