(4ページ目)

業務 ✕ 検証

に関する学び

---

状況変化の把握方法とは？ 状況の変化を把握するためには、「分ける」ことと「視覚化」がポイントとなります。「分ける」際には、複数の切り口を出し、機械的ではなく、目的に沿ってどのように分解すると状況が見えやすくなるかを考えることが重要です。この時に使える手法が「MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）法」であり、漏れなくダブりなく分けることを意識する必要があります。 MECE法の具体的な手法を学ぶ MECE法には次の3つの方法があります： 1. 層別分解：全体を定義して分ける（例：単価別、年代別） 2. 変数分解：一つの数字に対する変数を分ける（例：売上＝客数×単価） 3. プロセス分解：分析対象の事象に関する全体のプロセスを考えて分ける（例：来店→注文→食事を運ぶ→食べる→会計→退店） 分解スキルの課題と対策 私はこれまでMECEの概念は知っていましたが、特に分け方がうまくできないと感じていました。上記の①〜③の手法を知ることができたのが一番の収穫でした。また、「他には？本当に？」と問いかけることで、分解の妥当性を検証することも重要だと感じました。 解約要因とその分析法は？ 解約要因の分析： - 層別：子どもの年齢別、親の年齢別、世帯年収別、利用回数別、子どもの人数別 - 変数：アプリ利用状況＝利用頻度×利用ゲーム数×1ゲームあたりの利用時間 - プロセス：契約→初期設定→初回利用→2回目利用→解約までの利用状況→解約→再契約 変数分解スキルを向上させるには？ 変数分解のスキルアップ： 私は比較的容易に層別やプロセス分解の案は出せましたが、変数分解が特に苦手だと感じました。そのため、業務内外を問わず、日常生活で目にする数字を構成する変数が何かを1日に最低1つは考えていきたいと思います。具体例はすぐに思いつかなかったので、他の受講生の投稿や知人とのコミュニケーションを通じて課題を見つけていきたいと思います。 クリティカルシンキングを強化する クリティカルシンキングの基本姿勢： - 分解の切り口を検討する際に3つの視点を変えてみる。 - 出した結果に対して「なぜ」「本当に」「他には」という問いかけを行う。

複数仮説をどう活用する？ 仮説を考える際には、「複数の仮説を立てること」や「仮説同士に網羅性を持たせること」が重要です。その上で、仮説を検証するために必然的にデータを収集することが求められます。ケースの解説では「3C」「4P」が挙げられており、私が考えたケースの回答も結果として「4P」の視点に近かったですが、意識的に「4P」から発想したわけではありませんでした。どの場面でどのフレームワークを使用するべきか、まだ身についていないと感じましたので、今後はフレームワークを有効に使えるようにしたいです。 データ収集のポイントは？ データ収集の際にも、仮説を持った上で臨むことが重要だと再認識しました。例えば、故障対応の増加で残業が増えているという問題に対して、「昨年と今年の故障件数」の比較ではなく、「1件あたりの対応時間」を比較する方が良いという解説を受けて、その認識が強まりました。 日常業務での仮説と分析 仮説を考え、必要なデータを収集し、分析することは日常業務のあらゆる場面で必要です。具体的には、「毎月の財務諸表の比較分析」、「毎月の営業活動の振り返り」、「毎週のユーザー数の動向分析（新規獲得率、解約率、更新率）」などが挙げられます。 中長期的視点での活用法 また、中長期的な視点を持つ業務では、年間の目標設定やその達成に向けての方法を考える際、中期的なビジョンを考える際に、フレームワークの活用が有効です。特に中長期的な視点では、その活用をより一層進めていきたいと思います。 データ自動化とフレームワーク整理 日常業務で必要なデータ収集は現時点では自動化されていますが、収集されたデータに漏れがないか、今一度チェックすることが大切です。また、仮説を立てる際にはフレームワークの活用が有効と感じていますが、どの場面でどのフレームワークが有効かを一度整理したいと思います。そのために、フレームワーク集の書籍を手元に置いておく、もしくはChatGPTにどのフレームワークを使うかを尋ねるという方法も考えています。 独自視点はどう持つ？ ただし、フレームワークに頼りきりになると内容が似たり寄ったりになりがちですので、常に独自の視点がないかを意識していきたいと思います。

仮説思考はどう？ 今週は、仮説思考の重要性と、仮説を立てる際の具体的なポイントについて学びました。仮説とは、まだ十分に明らかでない論点に対して一時的に答えを設定し、それを行動や検証の出発点とするものです。単なる思いつきではなく、論理的な根拠に基づいた取り組みが求められると実感しました。 複数の仮説は必要？ 仮説を立てる際は、一つに絞るのではなく、複数の仮説を用意することが大切です。それぞれが漏れや重複なく、論点を網羅していることが求められます。また、データを収集する際には「誰に」どのように聞くかという視点を持ち、主観や偏りのない情報を得る工夫が必要だと感じました。 仮説の効果は何？ 仮説思考の意義は、検証マインドの育成や、発言・提案の説得力の向上、問題に対する関心の深化と主体的な行動、判断や対応のスピードアップ、そして行動の精度向上にあります。これらは、実際の業務に直結する価値ある視点であり、感覚や経験だけに頼らない論理的な思考が、結果として仕事の質を高めると実感しました。 トラブルにどう対応？ 特に、現場でトラブルや進捗の遅れが発生した場合には、「なぜこうなっているのか？」という問いかけから複数の仮説を立て、原因を洗い出すことが有効だと感じました。例えば、工程が遅れていると感じた際に「人員が不足しているのではないか」「機器の稼働率が低下しているのではないか」「必要な資材が届いていないのではないか」といった仮説を言語化し、関係者と共有することで問題解決に近づけると考えています。 安全面はどう考える？ また、現場で安全面に関する小さなヒヤリハットが発生した場合にも、単なる報告に留めず、「なぜ起きたのか？」という問いを立て、複数の仮説に基づいて現状を確認し、改善策を具体的に考えることが重要です。定例の会議や社内報告においては、結論のみならず、その背景にある「こう考えた理由＝仮説」のプロセスを伝えることで、より説得力のある報告や提案が可能になると思います。 どう改善していく？ 今後は、現場で何らかの問題に直面した際に、まず論理的に仮説を立て、それをもとに検証し、改善していくという思考の流れを、日々の業務に積極的に取り入れていきたいと考えています。

新たな支援策とは？ 営業力を支援するため、従来の販売視点ではなく、顧客のインサイトや潜在的な課題発掘に焦点をあてた営業活動のプロセスについて考察しました。まず、顧客が知りたいと思う情報提供として、営業が把握している各顧客の業務や作業の顕在課題に対し、公開情報ではたどり着かない新たな解決策を提案します。たとえば、ある企業が進めるデジタル化では、従来の方式に潜む無駄を見出すといった視点です。 解決方法に疑問は？ 次に、顧客が固執している解決方法に疑問を投げかけ、従来とは別のアプローチを示すことで共感を得る試みがあります。実際の現場では、必ずしも全面的なシステム導入に固執せず、コミュニケーションの改善による生産性向上といった選択肢も提示されています。 効果はどう現れる？ また、共感が得られた段階では、提案した解決策のROIなど具体的な実施効果を明確にし、実際にその方法がもたらす成果を数字や事例で示すことが求められます。その上で、解決策を自社の状況に置き換えてイメージできるよう、具体的なストーリーテリングを用い、顧客自身の課題として捉えてもらう工夫がなされています。 合意形成はどう？ そして、最終的には提示した解決方法について、顧客と合意形成を図ることが重要です。この時点では自社の製品やサービス導入は必ずしも前提とせず、まずは解決策そのものへの合意が得られることが目的となります。 顧客関係の維持は？ また、実践には至っていないものの、販売商品の訴求以前に、顧客との関係性を維持し、課題に寄り添う姿勢が重要であると考えます。こうした取り組みにより、営業は顧客に新たな気づきを提供できると同時に、営業自身の心理的安全性も担保されると感じます。実際、営業職はプレッシャーに強いという固定観念がある一方で、日々の業務の中で自省や試行錯誤を行っているのが現実です。 検証プロセスは？ さらに、プロトタイプ作成の際には、ユーザーの本質的な課題を解決することが最も重要です。対象者が共感を失わない課題設定に基づき、実際のユーザーの声を取り入れて改善を繰り返すことで、限られたスケジュール内においても効率的な検証プロセスが実現できると感じました。

「思考のOS」とは？ クリティカルシンキングの「思考のOS」という表現がとても印象的でした。基本となるスキルをしっかりと固めることで、さまざまな業務の場面での活用が期待できると感じています。 どうして深掘りする？ 今回学んだのは、問題に対してすぐ結論を出すのではなく、多角的な視点や広い視野で物事を深掘りすることの大切さです。目的意識を持ち、自分の思考のクセを把握し、常に問い続けることで、より論理的な判断ができるようになると実感しました。 失敗から何を学ぶ？ 実際の業務での失敗例から、多角的な視点が欠けると、一方的な成功事例を他の現場にそのまま適用してしまい、急激な変化をもたらすことで反発を招くリスクがあることが明らかになりました。これを教訓に、今後は自分の経験や希望だけに依存せず、さまざまな角度から物事を検証する習慣を身につけたいと思います。 どう整理すればいい？ また、考えを整理するためには、しっかりと言葉にすることが有効です。実践演習や振り返りを丁寧に行い、自分の思考をさらに深める努力を続けたいと考えています。 転向成功の秘訣は？ さらに、今年は営業職への転向を目指しているため、社内転職を成功させるための具体的な行動計画を立てています。顧客の課題を的確に理解し、共感し、適切な提案ができるスキルを身につける必要があります。幸いにも、社内では営業職向けのロールプレイが活発に行われているため、来月のロールプレイの機会を利用し、今回クリティカルシンキングで学んだ内容を実践してみる予定です。 なぜ顧客目線？ 具体的には、まずは身近な企業をイメージし、その業界のトレンドや共通の課題を洗い出すために思考ツリーを使って項目を整理し、架空の顧客像と課題設定を行います。次に、「なぜ自社のサービスが必要なのか」という視点を、単にベンダーとしてではなく顧客目線で考えるプレゼンシナリオを作成し、複数の立場のレビュアーに意見を求めることで、内容の偏りを防ぎたいと思います。 アイデアの源は？ そうは言っても、どうしてもアイデアが浮かばなくなった場合、皆さんの実体験や工夫された方法をぜひお聞かせいただきたいです。

プロセス分解で問題確認？ 今回学んだ内容は、まず問題の原因を明らかにするために「プロセスに分解する」アプローチが有効であるという点です。複雑な現象を一連のステップに分けることで、どの段階で問題が発生しているのかを明確に把握することができます。 複数案提示で評価は？ また、解決策の検討では、最初から一つの案に絞るのではなく、複数の選択肢を洗い出し、それぞれの根拠を整理して比較することが重要だと学びました。感覚ではなく客観的な理由に基づいて評価することで、納得性の高い意思決定が可能になります。 分析の4ステップとは？ さらに、問題解決のフレームワークとして「What（何が問題か）」「Where（どこで起きているか）」「Why（なぜ起きているか）」「How（どう解決するか）」の4ステップを学習しました。この順序で考えることで、思考が整理され、問題に対して論理的にアプローチしやすくなります。 A/Bテストで検証は？ また、A/Bテストの手法にも触れ、数値データに基づいて施策の効果を比較することで、主観に左右されない客観的な判断ができることも学びました。 業務改善はどこから？ 実際の業務では、日々発生するトラブルや非効率なフローを「なんとなく不便」と感じるだけではなく、プロセスに分解して整理することで、どの部分に改善の余地があるのかを論理的に捉えることが可能になります。また、解決策を検討する際には、複数案を提示し、それぞれのメリット・デメリットを整理することで、チーム内での説得力や意思決定の自信にもつながります。 課題整理の習慣は？ 今後は、まず業務上の課題をプロセスに分解して整理する習慣を身につけ、解決策を考えるときには最低でも2〜3案を提示し、それぞれの根拠を明確にすることを心がけます。また、「What → Where → Why → How」という順序を意識し、問題解決の思考を言語化することで、業務改善の効果測定もしっかりと行いたいと考えています。 提案力向上はどうする？ こうした取り組みを通して、業務遂行力だけでなく、周囲とのコミュニケーションや提案力も向上させていきたいと思います。

思考の偏りはなぜ？ 人の思考には偏りがあり、自由に発想できる状況下でも無意識に制約を設けてしまうことが多いと感じています。クリティカル・シンキングは、物事を適切な方法で、適切なレベルまで考える思考法であり、コミュニケーションや問題解決の基盤となると実感しています。 視点の整理って？ 例えば、物事を見る際には「視点」「視座」「視野」という3つの切り口を用い、MECE（漏れなくダブりなく）に整理することで、思考の偏りを防ぎ、全体像を的確に捉えることが可能です。日常の問題をこうした方法で整理すれば、論点の見落としや前提の違いに気づくことができ、他者と共有しやすい形にまとめられます。 業務改善の視点は？ また、業務フローの見直しの場面では、「現状に問題はない」という意見があっても、その背景や前提条件を丁寧に掘り下げることで、より効率的で本質的な改善策にたどり着けると感じています。自身の考えを伝える際にも、根拠や構造を意識して説明することで、伝わりやすさが格段に向上すると思います。 育成の多角的視点は？ チームメンバーの育成においても、単に答えを示すのではなく、問いかけや多角的な視点を提供することで、メンバー自身が主体的に考えを深められるよう努めたいと考えています。物事を鵜呑みにせず、構造的かつ多面的に捉える力を身につけることで、納得感のある判断や建設的なフィードバックが可能になるでしょう。 要素分解の大切さは？ 具体的には、思考を要素分解して整理する力をさらに強化する必要があると実感しています。自分が把握している範囲で要素を洗い出すことは得意ですが、偏りや盲点があるため、より幅広い観点からの検証が求められると感じています。そこで、分解する際の観点や情報の調べ方を習得することで、日々の実践力を向上させられると考えています。 生成AI活用の効果は？ 直近の取り組みとしては、生成AIを活用して要素の抜け漏れがないかをチェックする運用を取り入れる予定です。業務設計の初期段階では、まず自分が洗い出した要素をAIに入力し、出てきた情報を元に再検討することで、最終的に関係者に納得してもらえる形に整理していきたいと考えています。

解決のステップは？ 問題解決の4つのステップを意識することで、課題解決に向けた取り組みがより効率的になると感じました。今後は、最も重要なポイントである「Where」を意識して分析に着手していきたいと思います。業務においては、あるべき姿と現状とのギャップを、定量的な指標で示すことが大変有効だと印象に残りました。 総評はどう考える？ 総評として、問題解決のステップを意識し、効率的なアプローチを追求する姿勢は素晴らしいと感じます。また、定量的な分析の重要性を理解している点も非常に大切だと思います。今後は、具体例を交えた検証により、さらに深い理解が得られるでしょう。 手法とデータは？ さらに思考を深めるための問いとして、以下の点を考えてみてください。 ・問題の「Where」を意識する際、具体的にはどのような手法を用いる予定ですか？ ・業務での定量的分析を強化するために、どのようなデータが必要だと考えますか？ 今回学んだポイントを、実務に具体的にどのように応用するかもじっくり考えてみてほしいと思います。頑張ってください。 理想と現実は？ また、「あるべき姿」と「現状」のギャップについては、①正しい状態に戻すための問題解決と、②ありたい姿に到達するための問題解決があると認識しました。たとえば、以下のようなケースが想定されます. ・売上販売目標の場合 　→ 100％達成に届かない状況と、120％達成を目指す状況がある ・製品シェアの内訳の場合 　→ シェア80％を目指す場合と、シェア100％を目指す場合がある ・KPI Activityの場合 　→ 会社の指標を順守する場合と、それを大きく上回る目標を設定する場合がある 比較で見極める？ さらに、分析にあたっては「分析とは比較なり」という考え方も大切です。具体的には、社内の数字の良い組織や競合他社と比較することで、現状とあるべき姿を明確にすることが重要です. また、あるべき姿と現状は、定性的な情報だけでなく、定量的な情報としても示すことが重要です。定性情報を定量化するために、数値によるスコア化（たとえば0、1、3など）を統一した条件で設定する手法も有効だと感じました。

戦略の秘密は？ Week5では、戦略は個別の打ち手ではなく、その背後にある仕組みやメカニズムを理解して活用することが重要だと学びました。規模の経済や範囲の経済、ネットワーク効果といった事業経済性が戦略の根拠となる中、TF社のケースからは「調達量を増やせばコストが下がる」という単純な発想だけでは不十分で、需要や販売体制を含む全体設計が不可欠であると実感しました。また、OODAの考え方に基づいた仮説の立案、実行、検証のプロセスを通じて、数値的な裏付けとともに戦略が磨かれていくことを学びました。 戦略現場で何が重要？ 一方、総合演習で取り組んだオアシスタクシーでは、戦略の本質が「やることとやらないことを決めること」にあると再確認しました。中古車販売においては、既存のバリューチェーンとのシナジーが期待できる一方、配車アプリの導入では礼儀正しさといった強みを損なわない工夫が求められました。ここでは、SWOTや3Cといったフレームワークを用いることで、事実を顧客目線の価値に翻訳する力が試され、売上や利益の概算作業を通して、意思決定に具体性と現実味が加わることが実感できました。 成功の要因は？ 総じて、Week5で学んだ「なぜ効くのかを説明するメカニズムの理解」と、オアシスタクシーで実践した「顧客価値に翻訳して意思決定に落とし込む作業」が結びつき、戦略的思考が自分の中に実装されつつあるという手応えを得ることができました。 学びをどう活かす？ 今回の学びを仕事に展開する際には、特に人事制度改定の局面で戦略思考とOODAループの有効性を強く感じています。会社の提案をそのまま受け入れるのではなく、多角的に情報を収集し、組織としての方向性を決定、そして意思決定を経た上で具体的なアクションに結びつけるというプロセスは、戦略的思考とOODAループが融合した実践そのものでした。 共有の意義はどう？ 今後は、こうした気づきや実践を自分だけに留めず、同僚と共有する勉強会を企画したいと考えています。戦略思考やOODAループを日常業務に照らし合わせて議論することで、個人だけでなく、チームや組織全体の戦略的判断力の向上が期待できると感じています。

代表値は何を示す？ データ分析においては、代表値や標準偏差といった基本指標を正しく理解し活用することが大変重要です。代表値には単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、分析の目的に合わせた使い分けによって、より正確に傾向を読み取ることが可能となります。なお、実際の業務では最頻値を確認する場面もあるため、必要に応じて取り入れることが望ましいです。 集約手法の選び方は？ また、データの集約方法にはさまざまな手法が存在し、誤った方法を用いると解釈や意思決定にズレが生じる可能性があります。そのため、常に目的に合ったアプローチを意識し、適切な手法を選択することが重要です。さらに、データのビジュアル化では、表現方法を工夫することで数字だけでは気づきにくい傾向を視覚的に捉えることができるため、状況に応じた最適な手法の選択が求められます。 ダッシュボードはどう使う？ 施策の効果検証や日々の数値を確認するためのダッシュボードの作成・管理は、私の業務において大変重要な役割を担っています。これまでも代表値の使い分けやデータのビジュアル化について意識してきましたが、今回の学習を通じて基礎部分を再確認することができ、より適切な方法を用いる必要性を実感しました。特に、ダッシュボードは自分だけでなくチームのメンバーも活用するため、見せ方や解釈しやすさに細心の注意を払っています。 新たな平均法は？ これまであまり使用してこなかった加重平均や幾何平均についても、現在扱っているデータに適用できる場面を意識的に探していきたいと考えています。既存のデータを例に、新たな視点での分析に取り組むことで、今まで見逃していた傾向やパターンを見出せる可能性があるため、さまざまな集約方法を試し、状況に合わせた最適な手法を選択できるよう努力したいと思います。 グラフ表現の意味は？ ビジュアル化に関しては、単にグラフを選ぶのではなく、なぜその形式が適切なのかという明確な意図を持って活用することが大切です。さらに、同じ種類のグラフであっても、表示する項目数や内容によって可読性や伝達力が大きく変化するため、見せ方の工夫や調整にも十分な注意を払っています。

分析の目的は何？ 分析の本質は比較にあると実感しています。何のために分析を行うのか、もう一度立ち返り、プロセス、視点、アプローチを意識することが大切です。複数の仮説を立て、様々な切り口から問題にアプローチすることで、見落としがちな問題点も網羅することができると感じます。 データ分布はどうなって？ 全体像を把握するには代表値の比較が有効ですが、同時にデータの分布がどのようになっているかもしっかりと確認する必要があります。抜け漏れがないか、条件反射に頼らずに注意深くチェックすることが肝心です。また、標準偏差の変動は、株のボラリティに似た感覚で捉えています。 検証の手順は？ 仮説は何度も繰り返して検証すべきで、すぐに答えを出さず、切り口に抜け漏れがないかを再点検することが重要です。問題点を明確にするためにはデータを見える化することが効果的で、これによって次のアクションやステップを取りやすくなります。データの判断目的やその見せ方にも気を配る必要があると感じます。 打ち手の成果は？ 特に、ある動画で打ち手の費用対効果について触れられていたことが印象的でした。これまで「どの打ち手を優先するか」が重要だとは考えていましたが、実際にその打ち手を実施した際のリターンまで考えるという視点は、私自身の経験上、一度も考えたことがありませんでした。ファイナンスの考え方であり、その入り口ともなる新たな発見に、深く感謝しています。 時間の使い方は？ また、他の社員より明らかに時間を要している業務があると感じています。正直なところ、その業務が自分に向いていなかったり心理的に好ましくなかったために、時間がかかると言い訳をしていた自分がいました。しかし、他者との比較を通して、行動前の準備段階で何か問題があるのか、結論から逆算するなど、対策案の仮説やシミュレーションを実際に試している最中です。 改善策はどうする？ 現状をしっかりと把握し、問題点を見つけるとともに、どのような状態にすべきかを工程を逆算しながら検証しています。苦手な業務の改善につなげるため、うまくいかなかった場合はさらなる仮説を立て、柔軟に対応していくつもりです。

仮説って何？ ビジネス現場での仮説とは、ある論点に対する暫定的な答えを示すものであり、大きく「結論の仮説」と「問題解決の仮説」に分けられます。状況に応じて、過去・現在・未来それぞれで仮説の内容が変わる点も特徴です。 解決と結論は？ 問題解決の仮説は、具体的な課題に対して原因を究明するためのものです。一方、結論の仮説は、たとえば新規事業においてある論点への暫定的な答えを示す際に用いられます。 4ステップの流れは？ 問題解決のプロセスは、次の4つのステップで進めます。まず、Whatとして問題が何であるか、またその規模を把握します。次にWhere、すなわち問題の所在を特定します。その後Whyとして、なぜその問題が発生したのか原因を追及し、最後にHow、どのように対策すべきかを検討します。 仮説はどう練る？ 仮説を立てる際には、決め打ちせず複数の仮説を考えることが重要です。異なる観点や組み合わせから仮説を立てることで、情報の扱いに網羅性が生まれ、柔軟な解決策を導く助けとなります。 現状把握は大事？ 施策の検討では、すぐに解決策に飛びつかず、まずは現状を十分に把握することが求められます。たとえば、見込み顧客を効率的に集めたい場合、SEO対策やウェビナーをすぐに試みるのではなく、なぜ見込み顧客が増えないのか、実際に問い合わせをしてくれる顧客の層やニーズを確認した上で仮説を立て、ABテストなどで検証するプロセスが大切です。 営業仮説の効果は？ また、営業面においても、現状の状況・業務上の問題・その影響、そして解決された場合のメリットを問い直すことで、仮説の思考は効果を発揮します。これは、営業メソッドであるSPINの各質問（状況質問、問題質問、示唆質問、解決質問）とも通じる考え方です。 顧客行動はどう見る？ さらに、顧客の行動分析の際は、カスタマージャーニーマップを作成するにあたって、こちらの期待する行動ではなく、顧客のインタビューを通じた実際の行動パターンをデータ化・可視化し、どのステップで課題が生じているかを明確にすることが重要です。