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に関する学び

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録画視聴の感動は？ 当日は参加できなかったため、録画を視聴しました。皆さんのプロトタイプ発表から、視野の広さや発想の自由さに大変感銘を受け、生成AIを活用してイメージ画像を制作している姿勢に、実際に物理的な制作が難しくても目に見える形で伝えられる時代を実感しました。デザイン思考入門を受講して本当に良かったと感じました。 届けたい相手は？ 今回の発表を通じて、誰に届けたいのかを改めて考える必要性がより一層明確になりました。全ての人にとって完璧なものは存在しなくても、本当に届けたい相手にとってより良いものを模索する大切さを学びました。 自分の位置は？ 私はチームのリーダー的な立場ではありませんが、組織内での自分の位置づけをデザイン思考を用いて見直してみようと思います。業務においてtoC向けコミュニケーションが多いことから、相手に対して意見を押し付けることなく、丁寧な伝え方を心掛けたいと考えています。 年度目標はどう？ また、4月から新年度が始まるため、まずは年度MBOの目標設定を自分自身のポジショニングのデザインから深掘りして進めていこうと思います。さらに、toC向けのコミュニケーションでは、相手に必要性を感じてもらえるような伝え方を設計し、発信前に社内で試作と改善のプロセスを繰り返す時間をスケジュールに加え、より良いアウトプットを目指していきます。

思考プロセスは？ これまでの講座を振り返る中で、問いを設定し主張を展開する際には、結論とその根拠を明確にし、その根拠に至る思考プロセス—どのような考え方を経たのか—を言語化して、自分の頭の中を可視化することの重要性を再認識しました。 運用はどうすべき？ 普段はテキストベースでのコミュニケーションを活用していますが、実際のITインフラエンジニアとしての業務においては、例えばお客様からデータベースのバックアップに関する要望があった場合、どのデータをいつ、どこに保管し、どんな手法で誰がどのようにメンテナンスするのかといった具体的な要素に分解し、お客様が気づいていない部分まで明確にする思考法として応用できると感じました。また、バックアップ範囲そのものについても疑問を持ちながら、先方との課題を詰めていくアプローチが有効だと思います。 論理はどう整える？ 物事を考える際には、まず問いの形としてイシューを定義し、それを常に意識・共有する基本的な姿勢が大切です。また、自身の考えが偏らないよう、妥当性のチェックを怠らず、そのプロセスをアウトプットしてフィードバックを受けながら繰り返しトレーニングすることが必要だと実感しました。さらに、MECEやロジックツリー、ピラミッドストラクチャといった論理的思考を整理する手法は、使える場面で積極的に取り入れていきたいと思います。

直感的な解決策とは何か？ 自分の経験に基づく直感的な解決策だけに頼っていたところ、改めてその考えが本質を捉える上で一種の障害となっていることを痛感しました。多様な考え方や状況が存在する中で、意見を尊重しつつ、共通認識を持ってもらうためには、その本質を見つけ出し、議論の軸を定めることの重要性を感じています。 若手育成に必要なステップは？ また、経験が浅い若手が多い職場では、目標と期限を設定するだけでは行動に移せないことが多いことに気づきました。これまではリーダーとして方針を決め、一方的にトップダウンで指示を出していましたが、具体的な話法やツール、直接的な指導を通じて部下が迷いなく行動できるように準備を整えること、そして個々の課題や考えについて対話し合意を得ることが大切だと感じています。 会議の改善策は何か？ さらに、会議の場でのみ進捗管理と指導を行っていたため、発言しにくい環境を作り出し、できていないことに対するストレスも生んでいました。これを改善するために、次の三つの対策を講じることにしました。 1. これまで確保できていなかった部下との定期的な対話の時間を設ける。 2. 部下の課題的な行動を聞き入れ、受け入れて褒める。 3. 次回の対話までの到達点を共有する。 このような取り組みを通じて、職場の環境改善と業務の効率化を図っていきたいと思っています。

なぜ印象に残った？ 私が特に印象に残った学びは二つあります。 日本語の要点は？ 一つ目は、日本語を正しく使うことの重要性です。これまで私は、主語を明確にせず述語もうまく対応させずに説明してきたことを痛感しました。特に「自分がサボった分は、聞いている側がツケを払っている」という講師の説明が心に響きました。今後は、主語と述語がきちんと揃っているかどうかに注意を払いたいと思います。 ピラミッドの秘訣は？ もう一つは、ピラミッドストラクチャーの作成方法です。まずメインメッセージを設定した後、それを支える理由づけをまとめ、さらにそれぞれを深掘りしていく流れを理解しました。特に、各レイヤーにおいて情報の粒度を揃えることが重要ですが、これが非常に難しいと感じています。今後はこの点に焦点を当てて学んでいきたいです。 報告の伝え方は？ 他部署への報告業務においては、調達コストに関して発生した現象を正しく説明し、ピラミッドストラクチャーを使って要因を明確にし、端的に説明することを心がけます。 新規進行はどう？ また、新規プロジェクトの進行では、参加者に対して目的や手段を説明する際、日本語の選び方に注意し、主語と述語を正確に使用します。さまざまな意見をまとめる業務では、ピラミッドストラクチャーを用いることで、多様な意見をグループ化することに努めたいと思います。

どうやってイシューを特定する？ 進め方としては、まず答えを出すべき問い、すなわちイシューを明確に特定します。その後、論理の枠組みを考え、主張を適切な根拠で支えるという基本の流れを踏むことが重要です。作業を進める中で、イシューを常に意識しながら進めるべきであり、過去にはイシューから逸脱したまま次の作業に移ってしまった経験があり、今後はその点の改善が求められます。 なぜ顧客評価に課題が？ また、顧客評価で問題が生じた場合や戦略がうまくいかない状況では、単なる対症療法にとどまらず、根本的な問題が何であるかを特定し、メンバー間で共有することが必要です。特に、エンジニアの方々と仕事をする際には、視点が異なることが多いため、まずは共通してイシューを明確にし、現在の状況と今後の方向性をしっかり合わせることが大切だと感じました。 どうやって情報整理をする？ さらに、各顧客ごとにイシューを特定し、現状理解のためにMECEやデータ分析を実施すること、そして顧客との面談前や会議での参加者間のゴール設定が求められます。資料作成の際は、まずデータを整理し、その後報告資料の構成を考え、スライドごとのメッセージを作成していくという流れを守り、順番を変えないように進めることが重要です。会議中もイシューから逸脱しない進行を意識することで、解決策へと着実に導くことができると感じました。

イシュー特定はなぜ重要？ イシューの特定の重要性を改めて実感しました。それ以上に「問い」の方向性をブレないよう意識し続けることの重要性に気付かされました。課題を特定し、イシューを設定した後、実際に分析や議論に移る際、この「問い」がブレることが多々あります。気づけば最初に設定したイシューからずれた議論をしていることが何度もありましたので、改めて見直したいと思います。 データ分析で避けたいミスは？ データ分析においては、「問い」の方向性がブレてしまい後で気づき、やり直しが発生することがしばしばです。数字に触れ始めると、「分析」に夢中になり、本来の目的を見失ってしまうことがよくあります。特に注意すべきは「やった気になってしまうこと」であり、過去の経験を通じてこれを痛感しました。この講座を通して学んだフレームワークを意識し、同じ失敗を繰り返さないようにしたいと思います。 言語化の効果とは？ 「イシューを押さえ続けること」は「意識」するだけでは難しいため、言語化を必ず意識したいです。言語化することで、自分だけでなく、周りの方との認識統一にもつながります。これができると、自分が「問い」からずれていても、「誰かが気づき」修正してもらうことができます。自身の考えを客観的に見ることは重要ですが、完璧にはできません。常に第三者のヘルプも借りながら進めたいと思います。

本当のリーダー像は？ リーダーシップを発揮するためには、行動、能力、そして意識を通して自分の強みや弱みを把握し、自分に合ったリーダーシップ像を考えることが重要だと感じました。正解となるリーダー像は存在せず、目標とする姿を自ら模索していく必要があります。また、肩書にとらわれず、主体的に周囲のメンバーに働きかける姿勢も大切だと実感しています。 エラー防止の工夫は？ 現在、自部門において発生した工程エラーの再発防止策に取り組んでおり、その取りまとめ役を担っています。関係部門は多岐に渡るため、各部門が自分ごととして主体的に取り組むことが極めて重要です。従来の私の進め方は、自分でどんどん物事を進めていたため、メンバーが他人事のように感じてしまうという課題がありました。そこで、今回からは自分が担当すべきことと、メンバーに任せるべきことの線引きを明確にし、各メンバーが主体的に関わるように促していきます。 進捗確認はどうする？ 具体的には、まず全メンバーで発生原因を考察する場を設定します。その上で、関わる各部門の立場に立ちながら改善策を協議し、各部門ごとに改善計画を策定します。工場内でその計画を表明し、意思表示をすることで、取り組みの進捗を定期的に確認します。また、進捗が停滞している案件については、積極的にフォローし、具体的な実施につなげていく予定です。

分析目的の共有は済んでいる？ 分析においては、まず目的をステークホルダーと共有し、判断の基準となる適切な比較対象を設定することが重要です。その後、グラフを用いて直感的に分析結果を把握できるように表現することが求められます。さらに、データが名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度のいずれに該当するかを確認し、適切に扱う必要があります。 顧客データは適切か？ 顧客情報の分析を依頼されることはよくあります。この際には、集計の目的をしっかりと理解し、対象となるデータが本当に適切であるかを確認してから分析を行うように心がけています。特に、分析結果が事前の予測から外れることがあります。その原因を探ると、対象外の顧客が対象データに含まれているという事例が多く存在します。 データグルーピングの確認 分析を行う際には、まず分析の目的と分析対象データの中身を事前に確認し、目的に対してデータの対象が適切であるかどうかを確認します。特に、データのグルーピングを行う際には、そのグルーピングが正しいかどうかを作業中でも確認することが重要です。提供されたデータには、抽出条件が不明確であったり、対象外のデータが混じっていたりすることが多いため、グルーピングの条件についてはステークホルダー間で共通認識を持つ必要があります。これを怠ると、分析をやり直すことになる可能性があります。

データ加工はどう整理する？ データ加工においては、数値に集約して捉える、目で見て把握する、そして数式に集約するという3つの方法を基本としています。 分析はどう進む？ 分析の際は、まず目的（問い）を設定し、仮説を立てたうえでデータ収集・検証を繰り返すプロセスが基本です。さらに、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンの視点と、グラフ、数字、数式というアプローチを組み合わせることで、多角的に情報を捉えています。 数値管理はどう考える？ 具体的な数値の扱いとしては、代表値に単純平均、加重平均、幾何平均、中央値を用い、散らばりは標準偏差で表現します。ただし、平均値は外れ値の影響を受けやすいことに注意が必要です。 セグメントはどう見る？ また、キャンペーンメールのデータと顧客データを用いた分析では、どのセグメントにどのような傾向があるかを明確にし、それをもとに有意差が見込める仮説を立てる際に、プロセス・視点・アプローチの組み合わせが効果的であると感じました。 検証の深め方は？ 以前は、キャンペーンメールと顧客データを分析する際、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンといった視点に十分意識を向けていなかったため、今後はこれらの視点をしっかりと取り入れながら仮説を立て、より精度の高い検証を行っていきたいと考えています。

適切な問いはなぜ？ 今週の学びを通じて、問題解決における「適切な問いの設定」の重要性を改めて認識しました。明確に定義された「解決すべき課題」が、効果的な分析と解決策の導出につながることを学びました。また、データの適切な加工と分析によって情報を構造化し、視覚的に明確な形で提示する手法の有用性を実感しました。さらに、データの図表化が分析の精度向上に寄与することを体感し、実務での具体的な活用方法を見出すことができました。 現職での実践は？ 「問いを立てる力」と「データの分析手法」を現職の業務改善プロジェクトで実践していきます。業務フローの課題特定に際しては、チームメンバーと「本質的な課題」を共有し、分析を深めるプロセスを確立しようと考えています。また、提案資料作成においてはデータの視覚化を通じて説得力を高め、経営層の的確な意思決定をサポートしたいと思います。 解決力高める秘訣は？ 課題解決力を高めるため、以下の取り組みを実践します。毎週の振り返りで課題を整理し、本質的な問いを設定し、分析結果を図表化してチームで共有し、活発な意見交換を行います。わかりやすく論理的な資料作成を心がけ、改善を重ねます。また、学んだ内容を繰り返し実践し、定期的な振り返りで成長を目指します。これらの取り組みを通じて、実務での課題解決力を高めていきたいと考えています。

手段にとらわれないゴール設定は？ ゴール設定の重要性は理解しているものの、気がつけば手段の巧拙に目を奪われてしまうことがあると再認識しました。最短の道が迂回路である場合も多く、遠回りに見える近道を見つけるのは難しいですが、手段の技術を磨きたいと感じています。 生成AIにおける限界とは？ また、雑談の中で生成AIからうまく回答を引き出せないという話を聞くことがあり、質問力や言語化能力の難しさを改めて感じました。万能に見える生成AIにも限界があると理解し、仕事で生成AIを提案する際には、この点にもう少し配慮すべきだと感じています。 目的の抽象化はどう深掘りする？ 目的には抽象化の階層があります。例えば、業務効率を上げるのは利益率を上げることかもしれません。業務効率が難しい場合、顧客回転率を上げるといった他の手段が費用対効果が高いかもしれないと考えています。このような目的の深掘りは意外と軽視されがちで、改めて意識することが大切だと思いました。 「So what」の問い直しの重要性？ 目的を確認する際には、「So what」を1、2回ではなく、3〜5回問い直す習慣をつけるよう心がけたいです。これにより、より本質的な目的に到達でき、他の手段を広範な選択肢の中から見つけ出せるのではないかと考えています。

分析目的は何？ 分析の目的やゴールを明確に決めることは、分析の方向性や手法、評価基準を正しく設定するために非常に重要です。明確な目的がなければ、分析結果がどのように活用されるか不透明となり、効果的な判断が難しくなってしまいます。 比較はどう考える？ また、分析の本質は比較にあります。過去と現在のデータや異なる状況を比較することで、パターンや傾向が明確になり、最適な選択や戦略を導き出すことができます。 SNS比較で何が見える？ 私自身の仕事においては、過去のSNSキャンペーンを期間ごとに区切り、比較することで、これまで見えていなかった結果が浮かび上がると感じました。ただやりっぱなしにするのではなく、過去との比較から数字の意味や背景が見えてくるため、結果の解釈がより具体的になると思います。たとえば、フォロワー数やエンゲージメント数の推移だけを見るのではなく、過去のキャンペーンと比較することで「なぜ今この結果が出ているのか」という背景に迫ることができます。 データ活用はどう？ さらに、実際にデータを活用してマーケティングキャンペーンを企画することも有効です。小規模なプロジェクトを自ら立ち上げ、仮想のデータセットを使用してキャンペーンを分析することで、製品ごとの購買データに基づいた最適な広告戦略を立てる試みが可能になると感じました。