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比較 ✕ 可能

に関する学び

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仮説思考をどう実践する？ ライブ授業を通じて仮説思考や問題解決のプロセスを実践した結果、自分がどの部分を理解しておらず、どのような思考のクセがあるかを把握できました。知識や情報が頭に入っていても、実際にそれを使ってみると、自分の理解が甘い部分や、学んだことを目の前の課題にどう適用するかの難しさに気づかされます。したがって、学んだ内容は業務内外で積極的に使ってみることが大切だと感じました。 思考のクセをどう克服する？ 特に自分の思考のクセでは、仮説立案の際に目の前のことにとらわれすぎて、要因を広げすぎる傾向があることが分かりました。ライブ授業の課題においても、例えば「8月の売上が昨対80%」という現状を経営者の立場で考える際、一昨年対比では大差がなく、昨年が特需だったのではないか、時系列に見た時期のずれがあり、年間で見れば問題ないのではないか、と考えてしまうことがあります。このような状況では、もともと課題なのか課題ではないのか、という判断が必要になることも学びました。目の前の課題が「8月単月の売上減少」なのか「長期的視点での経営インパクト」なのか、それ以外の課題も考慮し、分析の目的を明確に定義することの重要性を感じました。 データ分析はどう進める？ 様々な部署のデータ分析案件においては、まず最初に課題を明確にすることを心がけています。誰にどんなアクションを求めているのかを明確にして取り組むことが大切です。例えば、「商品Aのリピート率が課題で分析したい」という依頼があった場合、新規とリピートを比較し、なぜリピート率を上げたいのかという「なぜなぜ分析」を依頼者と一緒に考えるようにしています。その答えが売上アップだった場合、新規とリピートに分解した際に新規のインパクトが大きい可能性もあることに気づけるようにします。依頼された時点で依頼者が既に課題を分解して要因を特定している場合、特に注意が必要です。分析結果をもとに誰にどのようなアクションを起こしてほしいのか、共通認識を持って進めています。 課題擦り合わせの重要性とは？ 事業伴走においても、まず最初に課題の擦り合わせを行います。自身で仮説を広げることはもちろん、「なぜ」を臆せずに聞くことを大事にしています。また、各部門の事業理解が深ければ筋の良い仮説を立案する上で役立つため、各部門の経営会議資料を読み込み、事業の収益構造や現状課題への理解を深めるようにしています。

仮説は本質か？ WEEK4では、仮説を立てそれをデータで検証する思考法を学びました。仮説は「感覚」ではなく、根拠ある問いとして設定し、目的に合ったデータを収集・分析することが大切であると理解しました。たとえば、あるターゲット層に向けた広告の効果については、申込経路や具体的な単価など、定量的なデータをもとに検証することで、説得力のある改善策を導き出すことが可能だと感じました。 4Pで本質見出す？ また、マーケティングの4P（Product、Price、Place、Promotion）の視点から仮説を組み立てることで、問題の本質や見落とされがちな課題が浮かび上がることにも気づかされました。特に、費用対効果を比較する際は、単なる表面的な数字ではなく、単位あたりの価値を基準に判断する重要性を実感しました。 検証と戦略は？ この一連の流れ、すなわち仮説の設定、データの収集、検証、そして改善への取り組みは、単なる分析作業に留まらず、意思決定や戦略立案の基盤となることを再認識させてくれました。実際に現場で改善を実行するためには、データを正しく読む目と、仮説を深める思考の両方が必要であると感じました。 販促成功の鍵は？ さらに、講師養成講座の販売促進においては、WEEK4で得た知見が「感覚」ではなく根拠ある判断を下すための基盤として活用できると考えます。広報活動における意思決定やターゲットの把握、また販促効果の見直しなど、戦略設計全体に渡り、大いに役立つと感じました。 計画実行は可能か？ また、マナー講師養成講座の促進に向けた具体的な行動計画を4週間で立てました。 まず、Week 1では、ターゲット別に仮説を設定し、販促チャネルの効果についても仮説を立て、データ収集の項目を決定しました。 次に、Week 2では、過去数年間の申込者データを整理し、広報媒体ごとの広告実績を収集、さらに簡易なアンケートも実施しました。 Week 3では、ヒストグラムや円グラフなどを用いてデータの可視化を行い、費用対効果の高い媒体を絞り込むと同時に、仮説の正否を検証し、重点ターゲットを確定させました。 最後に、Week 4で、ターゲット別のプロモーションを再設計し、重点媒体への予算を再配分するとともに、効果検証体制を整えることで、改善策を実行に移しました。 この行動計画は実効性が高いと自分なりに評価しています。

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。

問題解決のステップをどう活用する？ 問題解決の4つのステップ、すなわちWhat（問題の明確化）、Where（問題箇所の特定）、Why（原因の分析）、How（解決策の立案）を学びました。私の思考のクセとして、Whatを決め打ちしてしまうことや、Howの展開に意識が向きすぎることがあります。そのため、Whatに関しては目の前の課題が全体構造のどこに位置づけられているのかを確認するよう意識しています。Howについては、Whatの構造を理解し、Where→Whyを経てしっかりと導き出すことで、数ではなく説得性と精度を高めていきたいと考えています。 A/Bテストを成功させるには？ A/Bテストについては、比較検証を目的とするため、以下のポイントを理解しました。 - 複数の要素を同時に変えると検証が難しくなるため、このようなことは避ける。 - 同列で比較する必要があるため、期間・ターゲットなど条件をできるだけ揃える。 - 低コストで実施できるため、トライ＆エラーを重ねて精度を上げていく。 購入者定着の課題をどう解決する？ 「商品Aの購入者定着」という課題に対しては、一旦立ち止まって状況を整理しました。例えば、購入者定着を要素分解（要素集約）すると、上位階層に売上向上という課題があります。本質的な課題としては、「売上向上があり、分解すると新規と定着に分けられ、データで補足すると新規の向上が売上の変数として大きく影響する」という課題に変わる可能性があると捉え、4つのステップを視野を広げるためと、要素を絞り込んで確度を上げるために活用していきます。 広告効果の測定には何が必要？ ABテストは広告の売上効果を測る際に用いたいと考えています。しかし、売上に関わる変数（広告外のプロモーションや価格など）が多いため、「広告だけの効果」を測るのが難しいです。この点についてアドバイスが欲しいです。 課題特定を円滑にするには？ 現在取り組んでいる各部署の伴走案件において、上記の4ステップを課題特定に活用しています。会社上層部からの指示や慣習などから使用するデータや活用方針がある程度決まっているため、他の選択肢を持てない方もいます。そういった場合、一度立ち止まって課題の要素分解を行うよう促しています。月内に7つの案件があるため、事前に各部署の業務理解を深め、広い視野で課題を捉えることを意識して伴走します。

目的はどう設定する？ データ分析を効果的に行うためには、いくつかの重要なポイントを押さえる必要があります。まず、データ分析に取り掛かる前に、目的や仮説を具体的に設定しておくことが重要です。これにより、分析がスムーズに進むだけでなく、目標に対して効果的な手法を選ぶための指針となります。 切り口はどう選ぶ？ 次に、分析のステップとして、問題解決のプロセスには「what, where, why, how」といった段階を経ることが挙げられます。特に、データをどの切り口で見るかを判断する際は、その切り口が解決に役立つかどうかや、データが入手可能かどうかを考慮しなければなりません。また、平均値を用いる際には、データのばらつきも確認することが不可欠です。代表値を選ぶ場合も、元データの傾向を理解しておくことが必要です。 数値の意味はどう見る？ 実数と率を確認することも重要です。たとえ割合が大きく見えたとしても、実数が少なければ優先度は高くないかもしれません。分析はただ闇雲に行うのではなく、数字の根拠に基づいたストーリーを描くことが求められます。そのためには、データの傾向をつかみ、特に見るべきポイントを明確にする必要があります。データは伝えたいことが分かりやすい形に加工することが望ましいです。 解決策はどう選ぶ？ 解決策を選定する際には、得た知見をもとに複数の選択肢を洗い出し、判断基準を持って選定することが求められます。例えば、販促施策の振り返りでは、単に目標に対する数値を比較するのではなく、何が成功したのか、どんな改善が必要か、そしてその理由を深掘りすることが重要です。 SNS戦略は見直す？ さらに、自社のSNS運営方針の再検討においては、現状の方針が適切かを評価し、必要であれば異なる方向性を検討することも考慮すべきです。インプレッションやコンバージョン率などのデータを参考にすることで、同じ目標に対しても新しいアプローチを見つけることが可能です。 検証はどのように進む？ 仮説を立てた後、その検証を進める際には、結論に飛びつかず、複数の視点から考慮することが重要です。これにより、示唆の幅を広げることができ、問題解決に向けたステップを適切に踏むことができます。分析を行う際に少しでも学んだことを次に活かし、適切な場面で適切な手法を用いることが、成功の鍵となります。

なぜ着目が大切？ ライブ授業で「着目ポイントが大事」と先生がおっしゃっていた言葉が強く印象に残りました。人、時間、物、曜日など、さまざまな切り口で情報を集め、柔軟な分析視点を持つことの重要性を実感しています。 切る基準はどこ？ また、「どこで切るかという基準点を持つことで分解の仕方が見える」というお言葉も非常に印象的でした。データアナリティクスの講座で学んだ内容と重なり、より一層理解を深めることができました。今回学んだクリティカル・シンキングとデータ分析の掛け合わせを通して、相手に納得してもらい行動を促すための論理的なプロセスを構築し、プロジェクトを進めていこうと考えています。自社の現状や改善点を明確にし、効果的な広報・採用戦略の構築へと繋げることが狙いです。 戦略はどう整理？ 現在、広報業務の中でも特に採用に直結する業務が多いため、自社の強みを活かす事業戦略の検討が重要だと感じています。その第一歩としてSWOT分析を活用し、Strength（強み）、Weakness（弱み）、Opportunity（機会）、Threat（脅威）の4つの視点から、ピラミッドストラクチャーを用いて会社全体の現状を把握しようと考えています。内部環境と外部環境に分け、「着目ポイント」を常に意識することで、多角的に情報を整理する狙いです。 データはどう見る？ さらに、データ・アナリティクス講座で学んだ『比較対象を同じに』という考え方を活かし、主張と根拠の整合性を意識してデータを抽出したいと思います。感覚に頼らず、客観的なデータを根拠に説明や提案を行うことで、戦略に説得力を持たせ、実効性のある広報・採用施策の立案につなげることができると考えています。 方法は本当に良い？ また、広報業務の一環として、大手求人サイトへの再掲載や新卒採用向けの展示会出展、自社採用サイトでの情報発信など、複数の施策を同時進行で進めています。その中で、「今取り組んでいる方法で本当に良いのか」と一度立ち止まり、作業や考え方を見直すことの大切さも感じています。そこで、ピラミッドストラクチャーとSWOT分析を組み合わせることで、より論理的かつ実践的なアプローチが可能になるのではないかと試行中です。この考え方が正しいかどうかはまだ不確かですが、スタッフとも共有し、実際の施策に落とし込んで検証していきたいと考えています。

対概念の意義は何？ 対概念とは、ある概念に対して反対または対照的な意味を持つ別の概念を考えることで、物事をより明確に理解し議論の幅を広げる手法です。問題解決に取り組む際は、原因をプロセスに分解する方法、複数の解決策を根拠をもって絞り込む視点、A/Bテスト方式を活用した実践検証、そしてデータ分析を組み合わせた段階的な課題抽出と検証の流れが重要となります。 M&Aリスクはどう考える？ 例えば、M&A案件のリスク評価と意思決定においては、ポジティブな要素であるシナジー効果と、ネガティブな統合リスクを対概念として捉え、財務リスク、組織文化、オペレーションといった要因に分解して考えます。各リスク要因を定量化することで、M&A後の成功確率を高めるためのより正確な判断が可能となります。 統合戦略はどれが最適？ また、企業の経営戦略策定、特にM&A後の統合戦略においては、段階的統合と急速統合という二つのアプローチを検討し、A/Bテスト方式でそれぞれの効果を比較します。統合プロセスの進捗データや業績、従業員満足度といった具体的な指標をもとに、どちらの戦略がより良い成果を生むかを実証的に評価していきます。 リスク評価の秘訣は？ さらに、リスク評価のためのフレームワーク作成では、過去の成功事例や失敗事例をデータベース化し、財務、組織文化、オペレーション、市場環境といった指標を基にリスク評価シートを作成します。これにより、各案件ごとのリスクが客観的に評価され、精度の高い投資判断を導き出すことが期待されます。 定量化結果は何？ 続いて、データ分析を用いた定量化では、財務データや従業員エンゲージメント、企業文化の適合度を測る指標を設定し、回帰分析や相関分析を活用します。特に、文化の不一致が従業員の離職率に与える影響などを数値化することで、過去のM&Aデータから成功パターンや失敗パターンを明らかにし、これを次の意思決定に生かすことが可能となります。 結果の信頼はどう確保？ 対概念とA/Bテストを通じて物事を深く理解しようとする姿勢は非常に評価できます。今後は、どのような状況で対概念を活用するのが効果的か、またA/Bテストで得られた結果の信頼性をどのように確保していくかといった点について、さらに思考を深めながら実践につなげていくことが求められます。

問題検討の枠組みとは？ 何、どこ、なぜ、どうの枠組みで問題を検討することは、出発点を探しやすくする重要なプロセスです。フリー記述の演習では、当初は部分的な問いしか思いつかなかったものの、この枠組みに沿って順を追って考えることで、問題を網羅的に洗い出しやすくなりました。これは、思考の癖を理解し、問題を整理するための効果的な手法です。 データ分析の新たな切り口は？ 実際のデータ分析においては、データを見る切り口のバリエーションを増やすことが大切です。複数の種別や分類を挙げる演習では、初めに思いつくのは定性データ寄りでしたが、自分の事業や組織で扱うデータは感覚的に種別を想起しやすい反面、感覚に頼ると重要な切り口を見逃す可能性があります。これを避けるために、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）な分け方を模索し、多様な切り口に触れることが重要だと感じました。 退職分析で考慮すべき点は？ 私の業務では、月次で退職分析のデータを集計しており、分析の切り口をいくつか決めてデータを蓄積しています。退職関連の指標は、年度を通して初めて結果の出るものが多く、年間を通した考察を3月末までのデータで行っています。その際、現行以外の切り口でもデータを分析する必要があるのではないか、と常に考えています。 残業報告の改善点は？ また、全社の残業報告を担当しており、毎月、残業代と残業時間の集計および考察を行っています。比較の切り口として、前月との比較、昨年同月との比較、部署別の基準を超えたスタッフ数を用いています。昨年比で残業代が減少したとしても、スタッフ数にも変動があり、一人当たりの残業時間など、データの見方を工夫する必要があります。年度末の報告には、これらのポイントも含めていく予定です。 分析のさらなる深化は可能？ 実務の中で、他にも分析を深めることができるデータがないか探してみることが必要です。特に、バックオフィス部門の費用の予実分析を担当していますが、変数が少なく、問題そのものの特定だけにとどまりがちです。これにより定性的な要因分析に発展してしまうのですが、分析の切り口を工夫すれば変わるのかもしれません。まだその感覚が十分に掴めていないため、グループワークなどで相談しつつ、さらなる改善を図りたいと思います。

製品の売上はどう変わる？ 改めて、「誰にどのように売るか」によって、同じ製品でも売上が大きく変わることを学びました。特に印象に残ったのが以下の点であり、今後の業務に活かしていきたいと考えています。 顧客の印象をどう作る？ まず、顧客に適切なイメージを持ってもらうことの重要性です。私はSaaSプロダクトの販売に関わっていますが、開発者の想いやこだわりに影響を受けすぎていたように思います。開発者の想いを訴求ポイントとして効果的に活用することは大切ですが、それが顧客にどのように受け取られるかについても見直したいと考えています。また、「顧客にどのようなイメージを持ってもらいたいのか」については、開発からマーケティング、セールス、カスタマーサクセスに至るまでの過程で多少のズレが生じているように感じます。チャネル全体で共通のイメージを描けるよう、ミーティングなどを通じてコミュニケーションを図っていきたいです。 新しさはどう伝える？ 次に、イノベーションの普及に向けた要件についてです。現在市場にあったプロダクトの後続として新しい試みを取り入れた製品を提供していますが、新しさをアーリーマジョリティに訴求する段階で、その新しさが受け入れられにくいという状況に直面しています。まずはイノベーションの普及要件を洗い出し、どの要件を満たしているのか、どの要件は伝え方を工夫する必要があるのかを明確にしたいと思います。 戦略はどう練る？ 次に、自社プロダクトの見直しと来期以降の戦略立案について。11月が期末ですので、来期の戦略を立てる状況にあります。まずは自社プロダクトの見直しから始め、戦略とともに「顧客に持ってもらいたいイメージ」の統一を目指したいと考えています。 ターゲットは誰？ また、ターゲットの検討について。これまでカウンターパートを経理部に絞っていましたが、直近の機能開発で新たな訴求先の可能性が見えました。今までの固定観念から離れ、誰にどう魅せるべきかを再考したいと思います。 部署間の連携は？ 特に、他の部署のミッションや問題点、日々考えていることについての理解を深めるため、他部門との商談に参加することを検討しています。そして、経理部以外の部署との課題感や予算に対する裁量権を比較し、新たなターゲットへの訴求が必要かどうか判断していきたいと思います。

定量分析の重要性は？ 目的を明確に持つことや分析が本質的に比較であることを改めて理解し、以下の観点で新たな気づきを得ました。まず、定量分析の重要性です。適切な比較を行うためには、目の前の事象やデータだけでなく、「Aがない場合」といった事象の背景も考慮に入れ、比較対象を慎重に選定する必要があります。また、仮説を立てることで分析の精度を上げることができると感じました。 アプリ戦略と仮説の関係 現在、私はアプリのプロダクトマネージャーとして、プロダクト企画や戦略立案を担当しています。また、自社事業でアプリやプロダクトを使って事業成長戦略を描くというミッションを追っています。市場データや競合比較、ユーザーの売上データ等を用いて仮説を立て、精度の高い分析を目指しています。この手法は仮説の精度を向上させるための手段となり得ると思います。 ユーザーのペインとは？ 分析が役立つと考えられる場面は以下の通りです。まず、ユーザーのペインがどのような数字に表れているかについてです。特に、弊社のヘルスケアアプリにおいて、ユーザー記録データの推移と一般的な健康データを比較し、特定のセグメントにおけるペインを特定できる可能性があります。また、国内外の市場比較から次世代市場の動きや外資企業の動向予測が可能になるとも考えています。 市場分析に必要なステップ 市場分析においては、目的の言語化が重要です。市場分析は主に「自社プロダクトの市場成長性と方向性決定のため」「自社事業成長戦略のポジショニング決定のため」の二つの観点を想定しています。目的ごとに仮説を立て、分析軸を決めることが必要です。具体的には分析目的をMECEで言語化し、優先順位を付けて最上位から着手します。何をどのように比較するか、仮説が本質的な目的から外れていないかを確認し、ゴールまでの計画を立てます。 データ分析で見える強みと弱み 自社プロダクトの分析には、「あるべき姿」と現状のギャップを言語化し、そのプロセスとしてデータ分析を活用します。市場ポジションの分析では、自社プロダクトの利用状況推移と同セグメントのアプリの一般的な状況を比較し、強みや弱みを特定します。また、ユーザーのペインを見つけるためにデータ分析を行い、アンケート結果やユーザーインタビュー結果を再評価し、インサイトを見出します。

目的を明確にする重要性は？ 目的を明確にすることと、正しい比較を行うことは非常に重要です。動画の例では、提示された数字をそのまま信じてしまう場面がありましたが、実際のビジネスシーンでも同様の例は多いと感じます。そもそも、その数字は何のために存在するのか？どのような基準で比較しているのか？比較の手法や数字の計算、抽出方法は正しいのか？データの精度や信頼性も重要です。AIの助言を受けて、身近な実例として新聞のチラシやテレビショッピングに出る数字を見て、何を示しているのか粘り強く理解していきたいと思います。例えば、「当社比」とは一体何を指しているのか？私の両親もそのまま鵜呑みにしているようなので、注意したいところです。 戦略経理とは何か？ 経理に関しては、記帳や財務諸表作成がAIや外注で可能になると考えています。ただ、仕訳を行い記帳している際に「不思議だ」と思う点があり、そこを深堀りすることで経費や売上を分析し、会社全体が利用できるデータにすることができるのではないかと考えています。「戦略総務」や「戦略人事」という言葉を聞いたことがありますが、「戦略経理」という考え方もあって良いのではないかと感じます。 データ・ドリブン経営をどう進める？ 意思決定にはデータの利用が不可欠です。データ・ドリブン経営という言葉が以前からありますが、そもそもデータに基づかない経営が存在するかという疑問が湧きました。実際の現場では感覚や感情に基づく経営が主流でしたが、私が関与する場面ではデータに基づいた意思決定を推進していきたいです。 仕事の目的を再確認する重要性 業務全般において、目的を明確にすることが重要です。これまでの仕事の中で、議事録作成などの業務において何のために行うのかという明確な目的がなかったため、非効率的となっていました。しかし、目的を明確にすることで効率的に正しい結果を得られるようになることを意識したいと思います。 転職活動で心掛けることは？ 現在、転職活動中で新しい職場を探している中、今後の行動指針として、意思決定に際しては必ず数字の裏付けを吟味すること、目的の明確化を徹底することを心掛けたいです。また、以前に読んだ本や少しかじった統計検定の内容と重なるところが多いことから、統計学を一度学び直したいと考えています。

原因分析のポイントは？ 「why：原因を分析」という問題解決のステップについて学び、実際の業務に活用するためのヒントを得ることができました。原因分析では、問題がなぜ発生したのかデータを基に追及し、原因が特定できた後に解決策を検討するという流れを確認しました。 プロセス分解の極意は？ この授業で得た学びは主に2点あります。まずは、データをプロセスに分けて考える方法です。課題では、ウェブサイトの広告表示から体験レッスンへの申込に至る一連のプロセス（広告表示→広告クリック→申込）の各段階のデータを比較し、同じ経路を辿った中でどこで数値が落ちているかを検証しました。比較する際は、各プロセスの分母が異なるため、率で示す点が重要です。率が低いプロセスに問題があると考え、具体的な原因を探る有効な手法だと実感しました。この方法により、どこから改善に取り組めばよいのかが明確になり、必要なデータの選定も容易になると感じました。 原因思考の広がりは？ 次に、原因を考える際は思考の幅を広げる必要があると学びました。フレームワークの一つとして、対概念という視点を活用する方法があります。たとえば、「自社の戦略に原因がある」と「自社の戦略以外の要素に問題がある」という二つの視点から原因を考えることで、一方向への固執を避けることができます。この手法は、原因の決め打ちを防止するのに非常に有効だと感じました。 遅延の要因は？ 実際の業務で、業務の遅れが他部署に影響を与えている場合、まずはその業務を複数のプロセスに分解し、どの段階でボトルネックが発生しているのか、数字を元に比較することが有効だと考えます。原因追求においては、MECEの考え方も必要不可欠です。さらに、原因に関わる要素が明らかになったら、それ以外の可能性も併せて検討することで、一面的な見方に陥らずに対策を練ることができると実感しました。 学びをどう今後活かす？ この学びからは、事象には必ずプロセスが存在し、分解して比較することで原因を特定できること、そしてよい事例についてもプロセスの整理が応用可能であることを改めて確認しました。今後は、問題だけでなく成功事例にもプロセスの視点からアプローチし、より幅広い視野で原因と対策を考えられるよう努めていきたいと思います。