(4ページ目)

良い ✕ 気づき

に関する学び

---

仮説と検証の意義は？ 日々の実務経験を通して、仮説には大きく「結論の仮説」と「問題解決の仮説」があること、また仮説と検証をセットで考える重要性を実感しました。正しい仮説を用いることで、各自の検証マインドが向上し、説得力が増すとともに、ビジネスのスピードや行動の精度が上がると感じています。 良い仮説の作り方は？ また、良い仮説を立てるためには、普段から知識の幅を広げ、ラフな仮説を積極的に作成する意識が必要だと納得しています。「創造的な仮説を考えるコツ」として、常識を疑うこと、新しい情報と組み合わせること、そして発想を止めないことが挙げられ、これらはデザイン思考とも通じる部分があり、組み合わせて実践するとより効果的だと感じました。 新たな分析手法は？ 普段から使うフレームワークだけでなく、あまり意識していなかった分析手法を取り入れることで、仮説をより広い視点から考えることができると実感しています。例えば、従来の分析手法に加え、最新の視点での分析である5Aカスタマージャーニーを通じた気づきを得るなど、知識の深化が仮説の幅を広げる一助となっています。 新規施策の仮説は？ 店舗オペレーションの改善や新規施策の導入時には、常に仮説と検証を繰り返しており、今後もあまり意識していなかった分析フレームワークを積極的に活用することで、より多様な仮説を立てる努力をしたいと考えています。また、セグメンテーションの切り口にも着目し、普段とは異なる視点からデータを考察する習慣を身につけることで、全体の分析力を向上させたいと思います。 マネージャーの挑戦は？ さらに、チームマネージャーとしての役割を果たす中で、自らが率先して行動すること、的確な質問によってメンバーの成長を促すこと、そしてチームメンバーと役割分担を行いながら仮説と検証を実践することを意識的に業務に取り入れ、チーム全体のスキル向上に努めたいと考えています。

誰のために取り組む？ 社内でデータ活用推進を担当する中、どのような人に、どのような目的でコンテンツを活用してもらいたいかを考える必要性を改めて実感しました。今回、デザイン思考における課題定義を学ぶ中で、まず「誰のための取り組みか」を明確にする重要性を再認識しました。各部署で業務状況や意識が異なることを踏まえ、ヒアリング内容に加え、「もしこの人が○○だったら」という仮説的な視点を取り入れてペルソナを作成することで、対象者の背景や課題、感情に寄り添った検討が可能になりました。その結果、リアルな声だけに捉われず、幅広い視点から課題を捉える仕組みづくりの基盤ができたと感じています。 解決策に頼りすぎ？ 今回の振り返りを通じて、解決策ありきで考えないことの大切さを強く感じました。業務の中で、つい「このダッシュボードを作れば良い」「この機能を入れれば便利になる」といった解決策から考えがちですが、本当に解決すべき課題は、ユーザー自身も言語化できていない無意識の困りごとである可能性が高いと気づきました。そのため、なぜその現象が起きるのか、背景にはどんな要因があるのかと問い続ける姿勢が、持続的な価値提供につながると実感しています。 本質的な課題の見極め？ また、課題定義においては、共感フェーズで得た具体的なエピソードや感情を丁寧に読み解くことが非常に重要だと学びました。単に「この人はこう言っていた」という事実を受け止めるだけでなく、「なぜ自分がそこに共感したのか」「その言葉の裏にある背景や価値観は何か」と考えることで、深い理解につながります。さらに、課題を抽象化して定義する際には、まず具体的な現象を十分に観察・収集し、そこから意味を引き出すことが大切だと感じました。抽象化は便利な反面、現実との乖離に陥るリスクがあるため、具体から出発し共感を手がかりに本質的な課題を見極める力を今後も養っていきたいと思います。

比較による効果測定とは？ 分析とは、比較することである。まず、分析する項目を整理し、各要素の性質や構造をはっきりさせることが重要だ。何かの効果を測りたい場合、「ある」場合と「ない」場合で比較を行い、分析対象以外の条件も整える必要がある（これは「Apple to Apple」と呼ばれる）。 データ分析の目的と仮説 データ分析を行う際には、まず目的と仮説を立てる。例えば、データ分析の目的は何で、その結果どのような状態を目指すのかを明確にすること。そして、どの項目を分析すれば目的を果たせるのか、その項目をどのようにデータ加工すれば良いのかを考え、具体的な仮説を立てることが大切だ。 適切なデータ加工と表現法 データにはその種類に応じた加工法やグラフの見せ方が必要である。割合で表現するのが適切な場合と、実数（本来の値）で表現するのが適切な場合がある。また、質的データ（数値の大小に意味がないもの）と量的データ（数値に意味があるもの）の違いを見極める必要がある。 人事部門のデータ活用法 人事部門では、健康経営やエンゲージメントに関するデータを扱い、改善に向けた施策を企画することが多い。このため、データを活用して課題解決や目標達成のためのPDCAサイクルを効果的に回せるようにすることが求められる。これまでの施策参加者がどれだけ改善したか、「参加した人の中で●●をした人はより■■だった」といった分析を行うが、このためには、参加者と不参加者の間での比較を行うことが重要だと感じている。 目的設定と議論の重要性 まずは、目的を明確にし、自分自身の思い込みや仮説に偏らず、上司やメンバーと徹底的に議論することが必要だ。次に、課題に対して目指す姿を定量的にKPIとして設定し、現状を把握する。算出するデータに定義と根拠を持ち、それを分かりやすく伝えるスキルを身に付けることも重要である。

戦略的思考とは何か？ 戦略的思考について、私はゴールに最短で到達するための判断軸を養う力だと考えていましたが、ライブ授業で様々な考えを聞くことで、深掘りが不足していることを痛感し、学ぶ目的によって答えが変わることを知りました。 4つの視点でアドバイス 演習の中で、特に何をすべきか整理できていない相手に対して、目的、資源、リターン、競合という視点からアドバイスをする話がありました。このように切り口を変えることで相手に新たな気づきを与えることができ、これが具体的な4つの視点として役立つことを学びました。 自分の学びをどう活かす？ また、学んだ内容を自分のものにするとは、単なる暗記ではなく、自分が何をできるか、何ができないかを振り返り、それを自分の言葉で説明できる状態にすることだと理解しました。 思考の停滞をどう打破する？ 今まで、自分は思考が止まり、本質を理解できていないことが多かったと感じています。例えば、上司から指示された仕事で進捗が滞った時、上司の発言やその背景を再考し、ゴールを明確にすることで、より良い進め方を見つけたことがあります。今回のライブ授業を受け、自らの仕事の進め方を振り返る中で、相手の真意を探れなかった場面があったことを反省しています。そして、相手の考えや思いを確認することで、ゴールに近づく複数の方法があることを改めて理解しました。 アウトプットを重視する理由は？ これからはアウトプットを重視していこうと考えています。今回の受講ではアウトプットの機会が多く、他の方々のアウトプットから考え方や言語化の方法など、参考にしたい部分を自分に取り入れるよう心掛けていきます。仕事では全社員が閲覧できるグループウェアに日報を載せていますので、毎日の仕事の結果だけでなく、学んだ内容も積極的にアウトプットしていくようにします。

自ら作り出した不明確なゴールとは？ 「現在地とゴールを定め、ゴールへたどり着く最短かつシンプルな道を探す」という考え方は以前から書籍などで学んでいました。しかし、それを知識として理解していても、実際には不明確なゴールや複雑な道筋を自ら作り出していることに気づかされました。この気づきは、自分を振り返る良い機会となりました。 他者とのディスカッションの効果は？ また、皆さんとのディスカッションを通じて、多くの方が似たような悩みや課題を抱えていることを知りました。この共同行動を通じて、他者の考えに触れることで、自分一人では得られない新たな気づきや学びが得られると感じ、学ぶことへの意欲が一層高まりました。 プロダクトへの学びの適用法は？ 現在、私が取り組んでいるプロダクトや事業戦略においても、この学びは役立っています。研修後に、自分が多くのことを考えすぎて迷子になっているのではないかと感じ、「むしろ考えなくてもいいことを考えるべき」と思い至ったのですが、上司とのレビューでそれが指摘されました。この経験を通じて、自分を俯瞰して見ることの大切さを実感し、毎週の学びが大きな刺激となっています。 戦略計画の次なるステップは？ 現在策定中の戦略計画には、必要な情報がある程度集約されています。そこで、まずは次のステップとして、①ゴールのシンプル化、②現在地の再設定、③やりたいことの整理、④「やらなくてもいいこと」の決定、⑤絶対やるべきことの明確化、を来週中に終えます。これを通じて、足りない情報や考えが見えてくるでしょう。その過程で、関係者との意見交換やアドバイスを受け、合意形成された戦略が生まれる可能性があります。 週ごとの研修をどう活かすか？ 今後も週ごとの研修で得た学びを活かし、迅速かつ洗練された戦略を作り上げていきます。

すべての学びは繋がる？ 6週間の講義を振り返り、最も印象的だった学びは「すべての学びは結び付いている」ということでした。もともと興味を持っていた分析手法やその評価方法には多くの新しい発見があり、非常に刺激的でした。しかし、分析に基づいて仮説を立て、それを生かすためにはマーケティングの知識が必要だということに気付きました。過去に学んだことと今学んでいることがつながり、新しい視点が得られたこの体験は非常に刺激的でした。 マーケティングとデータ分析の相乗効果 知ったつもりでいたマーケティングに関するフレームワークをデータ分析で活用することにより、学びが独立したものではなく、結び付けることで価値が生まれるのだということを実感しました。この経験が一番の収穫だったと思います。 異動後の目標と実践 講座の受講期間中に営業部門から希望する企画部門への異動が実現しました。異動までにデータ分析やマーケティングに関する学び直しを行いたいと思っています。講座で学んだデータ分析の基礎的な手法は、現在の部署でも十分活用できます。まずは今の部署で可能な分析を行い、学びを実践に移したいと考えています。まずは営業部門の販売実績から現状を把握し、マーケティングのフレームワークを活用して今後取るべき打ち手について考え、同僚と意見を共有したいと思います。 新しい提案とその影響 異動するまでに今回学んだデータ分析手法を用いて、営業部門の現状分析やそれに基づいた仮説の立案を実施したいと考えています。現部署では経験や勘を重視する風潮があり、それ以外の判断基準がない状況です。たとえ私の提案が採用されなくても、新しい考え方の実例を示すことで変化のきっかけとなれば良いと思っています。そしてこの経験、特に反省点を次の部署で生かし、新しい環境でも様々なことに挑戦してみたいと思います。

現状分析の秘訣は？ 自社の差別化を検討するには、まず自社の現状を徹底的に分析することが重要です。他業種を含む自社および他社の情報を客観的に整理するためには、フレームワークが非常に有効です。差別化施策を立案する際には、以下のポイントを考慮する必要があります。まず、ターゲットが明確に絞られているかどうかを確認します。次に、ターゲット顧客にとって価値があるかどうか、また他社が簡単に模倣できない独自性や自社の強みが打ち出されているかを検討します。そして、実現性や持続性に課題がないかどうかや、利益率が向上する施策になっているかも確認します。これらの検討には、自分の意見だけでなく周囲の意見を取り入れることが重要です。VRIOフレームワークを活用することも役立ちます。 ターゲット整理はどう？ 現在、自社は幅広い顧客層に対して製品を提供しており、製品価格によってニーズや競合が異なります。顧客ターゲットの分類を大まかに製品ベースで行っていますが（例：ハイエンド、ボリュームゾーンなど）、この分類が顧客ターゲットに適切にマッチしているかどうか、VRIOを用いて整理したいと思っています。 組織文化の魅力は？ さらに、他社が模倣できない要素として自社の組織文化があることに気づきました。この高いシェアや顧客満足度は、先輩方が築いてきた良い文化に基づいていることを理解しました。 話し合いで見出す？ 差別化を打ち出すためには、自社の強みや他社情報を客観的に把握し、部署内のグループ長と共にVRIOを用いて話し合うことが重要です。そして、差別化を行った結果を来年の施策に反映させます。最後に、チーム内のメンバーに対し、自社に貴重な人材が集まっていることや、この文化が他社には簡単に模倣できないものであることを伝え、全員のモチベーションをさらに高めることが目指されます。

心情と冷静な分析のトレードオフとは？ 現実では、付き合いの長さや関係性、過去の経緯など多くの要素が絡み合い、心情的に優先度を決めていることがあると気づきました。冷静に分析することで、本当に優先度が高いかどうかを判断していく必要があると感じました。 なぜ取捨選択が重要なのか？ 1. 捨てることが顧客の利便性を増す場合がある。 2. 昔からの惰性に流されず、常に新しい意見を取り入れることが重要です。トラブルや環境悪化が改善につながることもあります。 3. 餅は餅屋に任せるべきで、垂直統合のデメリットがメリットを上回ることがあります。思い切って専門家に任せる方が良いです。 新メンバーの意見をどう活かす？ これらの選択を実践するうえで、3つの観点は当たり前だと考えがちですが、実行に移すのは難しいことがあります。新メンバーの指摘から多くの気づきを得ることができるため、経験豊富なメンバーだけでなく、新しいメンバーの意見を取り入れる機会を増やしたいと考えています。 業務分担と体制はどう見直す？ 具体的な事例や惰性から抜け出す重要性についての気づきがよく表現されています。また、新メンバーの意見を積極的に取り入れる柔軟性も素晴らしいと感じます。思考のプロセスや場面をもう少し詳細に描くことで、更なる改善が期待できるでしょう。 正に今、次年度以降の業務分担や体制を整理しており、惰性で継続している業務がないか見直しています。新しいメンバーの意見は的確で、「選択」の考え方を実感しています。社員が担う業務と業務委託する範囲を明確にし、二重のコストや負担を避けるために整理を進めています。組織を統合し、スケールメリットを打ち出すために一時的に業務が複雑になっていますが、優先順位をつけ、継続すべき業務と見直すべき業務を分類していきたいと考えています。

なぜ報酬だけじゃない？ モチベーションを上げるためには、まず相手のやる気スイッチがどこにあるのか把握することが大切だと感じました。そのため、衛生理論、動機付け要因、欲求五段階説といったフレームワークを意識し、相手が何を求め、不足しているのかを見極めるよう努めたいと思います。報酬（金銭的インセンティブ）についても、一定の効果はあるものの、一定以上ではモチベーションに大きな影響を及ぼさないことから、称賛や承認など、すぐに始められる方法の重要性にも気づきました。 どうして振り返る？ また、仕事の振り返りに関しては、業務が終わったらそのままにしてしまうことが多かったですが、リーダーとしてメンバーの振り返りをサポートするために、より良い仕組み作りを目指したいと考えています。まずは自ら率先して良い面を伝え、相手に自分の言葉で語らせて気づきを促すことの重要性を改めて認識しました。 どうして記録が役立つ？ 9名のチームメンバー各々のモチベーションの違いを踏まえ、日々観察してそれぞれの特徴をカルテのように記録することに努めます。フィードバックの場面は半期に一度にとどまらず、月1回のミーティングなど、相手の言葉を引き出す機会を増やしていく予定です。 自分自身の経験やアドバイスの欲を控え、メンバーが何にモチベーションを感じるのか、やる気の源泉はどこにあるのかを深く考えることが、チーム運営において最も重要だと思います。日々の業務のなかでメンバーをよく観察し、フィードバックに役立つ記録をつける習慣を作ります。プロジェクト終了後はまず称賛やねぎらいの言葉をかけ、その後で気づいたポイントや改善点を、メンバー自身の言葉で語らせるようにします。相手から話を引き出すための根気強さが大切であると常に意識していきます。

論理はどうまとめる？ 物事や主張を相手に正確に伝えるためには、まず論理構造を考えてから文章を書くことが重要だと学びました。普段プレゼンや資料作成の際は理由づけを意識しているものの、会話やチャットツールでの報告や情報共有の場面では忘れがちでした。そのため、主張と根拠を考え、論理的な構造を練る練習を積み重ね、素早く対応できるようにしたいと思います。 根拠はどう伝える？ さらに、演習を通じて、根拠が自身にとって当たり前であるほど、言語化が難しくなることに気づきました。例えば、「コストがかからない方が良い」という仕事上では当然の選択肢を、いざ言語化しようとすると難しいと感じます。このような状況を改善するためにも、普段から根拠を言語化する練習が必要だと感じます。 急な確認はどう乗り切る？ 具体的に想像したのは、口頭での軽い打合せの後に、相手から「急ぎ確認」を依頼されるような場面です。この場合、議事録はなく、自分の記憶に基づいて確認を取らなければなりません。しかし時間がないため、ミーティングや資料作成を避け、口頭やチャットツールでの確認となるでしょう。 確認内容はどう整理する？ 次回からは、まず相手に確認したいことを明確にすることから始めます。情報を主張と根拠に分け、どの部分がどう繋がるのかを整理します。この過程では、学んだピラミッドストラクチャーが役立つでしょう。そして、最終的な主張を見極め、そのために必要な根拠情報を確認します。不必要な情報は削除します。 主張はしっかり伝わる？ 最後に、最終的な主張を先に示し、続けて根拠を論理的な順序で展開します。それにより、相手が「何をしたらいいのか」をすぐに理解できるようになっているかを確認し、問題なければ送信します。

データ分析の意味は？ データ分析とは、目の前にある数値だけを見るのではなく、比較を通して全体像を把握する作業です。見えていない情報にも仮説を立て、その仮説を検証していくことが重要だと感じました。また、分析対象の情報が本当に分析に適しているか、すなわち同じ条件で比較ができるかどうかを考える必要があると再認識しました。 従業員調査の見方は？ 従業員サーベイの結果を集計・分析する際には、勤続年数や部署ごとの違いなど、比較するための項目を設定し、その項目ごとの数値の違いを検証する手法が有効だと思いました。過去と現在のデータをグラフで比較すると、経営陣にも伝わりやすい形で分析結果を示すことができると確信しています。今後の学びを通じ、より良い分析手法を身につけたいと考えています。 評価の背景を読む？ また、評価の集計においても、単に数値を合算するだけでなく、個々の数値を詳細に分析することで、評価の変動に対する背景（仕事の内容や健康状態など）を把握し、人事としての原因究明に役立てられると思いました。 導入検討時の比較は？ さらに、物品やシステムの導入検討時も、購入したい対象の販売元のデータだけに依存せず、導入の目的や他の製品との比較を行うことが重要だと感じました。例えば、現状のシステムから変更する際、どの点で改善が期待できるのかを明確にすることが求められます。 条件判断の極意は？ 最後に、同じ条件での比較という考え方についてはなんとなく理解できましたが、本当に同じ条件なのかをどう判断するかという具体的なコツについては、まだ疑問が残ります。データ分析初心者として、わからない点が多い中で、皆さんと一緒に学びながらより深い気づきを得られればと思っています。

どう伝えれば響く？ 情報を効果的に伝えるためには、受け手がどのように情報を受け取り、興味を引くかを考慮することが重要です。単に情報を羅列するのではなく、相手に何を受け取ってほしいのかを明確にし、その意図に沿って情報を配置することが求められます。 グラフ選びは正解？ グラフを使用する際は、目的に応じた種類を選び、必要最低限の情報で簡潔に表現することが大切です。装飾に関しても、むやみに行うのではなく、受け手の印象を考慮し、必要な場合にのみアイコンなどを用いることで視覚的な補助とします。 何が足りなかった？ メッセージを作成する際には、相手の目の動きや思考の順序を念頭に置き、図表との関連性をしっかりと考慮することが大切です。振り返ると、自分の目的が明確でなかったことにも気づきました。自分が面白いと思うグラフを使うのではなく、相手の立場や興味関心に応じてメッセージやグラフを工夫する必要があると反省しています。 伝え方のチェックは？ 伝える相手が経営層やメンバーである場合、それぞれに何を受け取ってほしいのかを考慮して、メッセージを記載しましょう。また、グラフが伝えるべき情報を正確に伝えているかどうかも自問し、スライド全体の装飾やイメージが適切であることを確認したうえで送付することが重要です。 資料に反映できた？ weekly報告やチームMTGの資料に今回の内容が反映されているかをまずチェックすることから始めると良いでしょう。また、情報共有や展開のメールにおいても、相手の立場や視点を考慮し、情報量や内容をコントロールする必要があります。自分だけでなく、周囲のメンバーからフィードバックを求めて、客観的な視点を取り入れることも欠かせません。