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構造 ✕ 方法

に関する学び

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相手にしっかり伝わる？ 「日本語を正しく使う」という項目があるのは、分かりやすい日本語を書けていない人が多いことを示唆していると感じています。そのため、自分自身もこの文章で本当に相手に伝わっているのか、謙虚な姿勢で常に考えるように心がけるべきだと思います。 論理は整っていますか？ 理由を述べる際には、必ず「対」となる要素を意識することが大切です。そうすることで、論理の層が整い、MECEの原則に沿った説得力のある説明が可能になります。理由の柱に対して、具体的な例を複数挙げることを心がければ、「ほかにないのか？」という疑問を未然に防ぐ手助けにもなります。 さぼりの影響は？ また、自分がさぼってしまった結果は相手にとって大きな負担となります。つい「まいっか」で提出してしまいがちですが、本当に相手に伝わっているのか、批判的な視点を持って内容を見直す癖をつけることが必要です。 論理の穴は？ 自分が何か納得できなかったり、相手の話を聞いてどこか違和感を覚えた場合、論理に不備がある可能性が考えられます。そのときはピラミッドストラクチャーを活用して、論理の構造をチェックし、飛躍や見落とし、無理なつなげ方がないかを確認することが有効です。提案をする際には、まずピラミッドストラクチャーを作成してみると良いでしょう。 グループで気づいた？ （グループワークでの気づき） グループワークの中で、まず問いに答えなければならないところを見落としていたことに気づきました。理由だけに焦点をあてるあまり、本来の問いに対する回答が十分にできていなかったのです。考えた後で改めて、問いに対する答えになっているかどうかを確認するように心がけます。 定義は正しい？ また、定義を自分勝手に決めてしまう危険性も指摘されました。例えば、祝日の定義を自分流に解釈してしまうと、相手に「その定義で良いのか？」と疑念を抱かせ、ノイズを生む可能性があります。そのため、誰もが納得できる一般的な定義を使用することが重要です。 対の視点はどう？ さらに、考えがまとまらないときは、対になるものを考えるという方法も有効です。たとえば、祝日である理由を経済的なマクロの視点だけで説明するのではなく、対照となる要素は何か、といった視点も取り入れるべきでした。 提案は伝わってる？ そして、提案をする際には、あらかじめピラミッドストラクチャーを作成し、それを基にメールなどで提案することが望ましいと感じます。実際、ピラミッドストラクチャーの練習はしていたものの、実務では十分に活用できず、提案内容に論理の飛躍や漏れ、無理なつなげ方が生じた結果、相手に否定的な印象を与えてしまうことが多かったためです。今後は、納得いただきやすい提案ができるよう、ピラミッドストラクチャーを積極的に活用していきたいと考えています。

分析の基本は？ 分析は比較と捉え、どのようなデータを使い、どのように加工し、何を明らかにするかを明確にすることが大切です。さらに、データ分析に入る前には、目的や仮説をしっかり定める必要があります。基礎として、データの種類、統計手法、可視化などの基本概念を学び、ビジネスにおける意思決定や課題発見のためのデータ活用について理解を深めることが求められます。また、実践的な分析手法やケーススタディを通じ、具体的な応用方法を身につけることも重要です。 学びの全体像は？ 全体的に、学習の振り返りは非常に明確で体系的でした。データ分析の基本から実践まで幅広く理解されている点は印象的で、今後は具体的な状況での活用例を考えることで、さらに効果的な応用ができると感じます。 活用のヒントは？ さらに思考を深めるため、ご自身の業務や日常生活において、今回学んだデータ分析の知識をどのように活用できるか、具体的な場面を想定してみてください。また、データ分析における仮説の立て方について、どのように仮説を形成すると効果的か、具体的に検討してみることをお勧めします。 適用場面って何？ 最後に、データを活用する場面を具体的にイメージし、その適用方法を探求してみてください。今後のさらなる飛躍に向けて、引き続き努力を重ねてください。 仮説検証の流れは？ たとえば、仮説思考を鍛えるために、ビジネス課題に対して「仮説➣検証➣改善策」というフレームワークを活用することで、原因分析や改善策の構築がスムーズに進むでしょう。また、過去のデータと比較しながらKPIの設定や顧客データの活用を検討し、現在の状況の妥当性を検証することも大切です。 スキル向上は？ 今後強化したいスキルとしては、まず論理的思考力を向上させるため、データリテラシーを高め、データの種類や特性を理解して適切な活用方法を判断することが挙げられます。さらに、批判的思考力を養い、データの信頼性やバイアスを見極めながら、より効果的な意思決定を目指してください。また、仮説思考を活用してビジネス課題に対する仮説を立て、実際のデータ分析で検証する実践力も重要です。 フレーム活用は？ ビジネス・フレームワークの理解も不可欠です。データをもとに最適なKPIを設計し、事業の進捗を正確に測定・評価すること、そして構造的なフレームワークを実践することで、より整理された分析が可能になります。市場や競合、自社の状況を把握するため、さまざまな分析手法を積極的に活用していきましょう。 伝え方はどう？ また、ヒューマンスキルの向上も重要です。データストーリーテリングによって、分析結果をメンバーにわかりやすく伝え、意思決定に繋げる技術を磨くとともに、組織全体でデータに基づいた意思決定ができる文化の醸成に努めることが求められます。

経験は何を語る？ 私にとって最大の学びは、経験や感覚に頼るのではなく、判断を構造的に整理することです。この視点により、これまで属人的だった判断や支援を、誰にでも再現可能な形へと変える方法を得ることができました。 問題設定はどう考える？ まず、「問題は解く前に決まる」という学びから、問題の本質は解決策ではなく、何を問題と定義するかにあると実感しました。従来は「人が足りない」「辞めてしまう」といった抽象的な指摘にとどまっていましたが、問題設定を見直すことで、採用の問題か定着の問題か、母集団の不足かミスマッチか、配置やマネジメントの問題かといった具体的な視点に変わり、成果に大きく影響することを理解しました。 型で思考は変わる？ また、思考は「型」によって加速するという学びも大きな転機となりました。フレームワークは単なる知識ではなく、思考の抜け漏れを防ぐための型であり、3C分析や仮説思考を活用することで、感覚的な判断から論理的な構造へ、断片的な情報から全体像を把握する力へと変わり、考えるスピードと精度が向上しました。 納得の判断は何？ さらに、ビジネスや組織運営においては、正しい答えだけではなく、人と組織が納得して動ける判断が重要だと学びました。特に医療や介護の現場では、ただの正論では動かず、納得が得られなければ反発が生じるという現実があり、この学びはその現場の実情と完全に一致しています。 試行錯誤の秘訣は？ 完璧を目指すのではなく、小さな試行を繰り返しながら学び、修正する仮説と検証のプロセスも身にしみました。一発勝負で正解を求めるのではなく、試行錯誤を重ねることで、動きながら徐々に精度を上げる思考へと変化しています。 AIの実用性は？ さらに、AIは作業効率を上げるだけでなく、思考を外部化し高速化するツールであると実感しました。頭の中で考えたアイデアを可視化し、1人では見落としがちな複数の視点を取り入れることで、意思決定の質を向上させる効果が感じられます。 実践への活用法は？ これらの学びは、単なる理論の理解に留まらず、現場で実際に型として運用することで真の価値を発揮します。具体的には、以下のような取り組みへと適用しています。 採用支援の工夫は？ 採用支援では、問題設定、3C分析、仮説思考を駆使し、「採用できない理由」を構造的に明らかにするための診断シートや、求人改善のためのフロー、面接設計のテンプレートを作成しています。 定着支援はどうする？ 一方、定着・組織支援においては、仮説検証および納得の設計、ファシリテーションの手法を用いて、「辞めない仕組み」を構築するための離職分析フォーマット、面談テンプレート、組織診断のツールなどを実装しています。

戦略の本質は何ですか？ 「戦略」という概念を、単なる感覚や直感、これまでの経験則で判断するものではなく、意識的に「構造」としてとらえることができると学びました。それまで漠然としていた戦略の考え方が、具体的な型として整理・言語化できたことは大きな収穫でした。これにより、場当たり的な対応ではなく、自分自身の意思をもって判断し、行動できる自信がつくと感じています。 ゴールと選択は？ 具体的には、まず①ゴールを明確にする、②やるべきこととやらないことを取捨選択する、③他者が真似できない独自性を持つ、という点を意識しています。また、何よりも重要なのは、いきなり思考に入るのではなく、まず「本当にやる必要があるのか」という問いを立てて立ち止まることで、自分の思考の軸をしっかり構築することだという気付きを得ました。 戦略の定着方法は？ 戦略を自分の血肉にするためのステップとしては、まず自分の頭で考え、構造として理解・整理すること（言語化）が必要です。次に、その内容を誰かに伝えることで自分の中に定着させ、最後に実務の中で意識的に使い続けることで、戦略的な思考を自然に発揮できる状態を目指したいと考えています。 学びの継続はどう？ この6週間、学びを一過性のものにせず、実務の中で「戦略」という抽象的な概念を再現可能な力に変えていくため、一つひとつの学びを丁寧に積み重ねていきます。これまでは、上からの指示に従うだけという姿勢があった私ですが、今回の学びを通じて、経営層との対話や全社施策の企画フェーズにおいても、自分の意思と構造的な視点を持って提案や判断を下せるようになりたいと感じています。 役割の転換は？ 特に、今後はプレイングマネージャーとして、日々の業務の中で戦略的思考を必要とする企画や判断の領域へシフトし、作業レベルの業務はチームメンバーに適切に委譲することで、より大きな視野で業務に臨みたいと思います。経営層との対話の場においても、自分の意志と論理に基づいた意見を積極的に発信したいと考えています。 動機は何と考える？ また、追加コンテンツの動画では「自分のためではなく誰かのために頑張る」といった考え方が紹介されていましたが、私自身は、最終的な動機の根底には「自分のために」という感情があるのではないかと思います。子育てなどの家庭生活においても、誰かのためを思う気持ちは、自分自身のために何かをするという行動に繋がっているのではないかと感じています。この点について、皆さんはどのように感じられているでしょうか。 気付きをどう活かす？ 学びを通じて得た気付きや考え方を、今後の業務や日常の様々なシーンで活かしていけるよう、引き続き取り組んでいきたいと思います。

計画チェックと柔軟対応は？ 計画の実行段階では、プロセスが予定どおり進んでいるか、また期待された結果が出ているかを定期的にチェックし、問題がない場合は状況を維持します。しかし、状況が変化した場合には、リーダーとして適切に介入が必要です。過度の干渉は避けるべきですが、状況に応じて柔軟な対応が求められます。 不測の事態への対処法は？ 不測の事態が発生した場合、リーダーは結果に対する責任を負うことになります。まずは事態を収拾し、その後、問題の構造を把握して具体的な改善策を策定します。その際、個人を追及するようなことは避けるべきです。 成功と失敗の振り返りをどうする？ 振り返りは習慣化することが重要です。失敗にばかり目を向けず、成功した点も評価します。評価基準を明確にし、メンバー自身に自己評価を言葉にしてもらいます。改善は具体的な行動計画に落とし込みます。 モチベーションを高めるには？ モチベーションを高めるためには、日常の信頼が基本です。個々人の違いを理解し、適切に対応することが大切です。以下のフレームワークを活用すると効果的です。まず、X理論とY理論ではX理論が人間は怠け者であるとの考えを、Y理論では目標に向かって積極的に行動するとの考えを示しています。マズローの欲求5段階説では、生理的欲求、安全欲求、社会的欲求、承認欲求、自己実現欲求のどの段階がモチベーションの源となっているかを重視します。ハーズバーグの動機付け衛生理論では、動機付け要因と衛生要因を区別し、どちらが満たされていないかを判断します。 実務での実践方法は？ 実務で特に有用なのは以下の2点です。 1. 相手のモチベーションを高めるコミュニケーション あらゆる場面で相手のモチベーションを高めるよう心がけます。メールの返事が遅い、または期待と異なる返事が来る場合でも、相手のモチベーションを高める姿勢を取ることで改善が図れるかもしれません。 2. 振り返りを行う際には、相手に考えてもらう問いかけを行います。 特にジュニアのメンバーとの振り返りでは、自分の経験談を押し付けず、相手自身がどのように感じ、今後に生かすかを考えさせるような対話を心がけます。自分自身の振り返りでも、昨年の経験を生かし、タイムラインの設定に注意を払って計画を立てることが有効です。 相手のモチベーションを高める際には、共感や理解を示し、良いと思った点を積極的にフィードバックします。自身のモチベーションを保つためには、自分がチームや会社に貢献できているかを意識し、その価値を自分で認めることが大切です。また、プロジェクトを継続的に見直しながら改善し、より具体的な行動計画に結びつけることが求められます。

顧客体験の本質は？ AI活用の方法について学ぶ中で、最初は業務効率化を意識した内容が中心だと感じていました。しかし、学びが進むにつれて、本講座の核となるテーマは「顧客の価値体験をいかに設計するか」という、ビジネスの本質に迫る内容であると実感しました。AIによって作業の効率は向上するものの、その先にある問い、「顧客にとって本当に価値のある体験とは何か」を考えることがますます重要になっています。特に、継続的なサービスを提供する立場として、顧客がずっと価値を感じ続けられる体験設計は、単なる学習テーマに留まらず、実務として直面するべき重要な課題であると認識しています。 学びはどう変わる？ ６週間の学びを通じて、AI活用に関する基本的なアプローチから、最終的にはビジネスの根幹をなす本質的な問いに立ち返る視点を養えたことは大変興味深かったです。この経験を経て、今後は顧客の価値体験を感覚的に把握するだけでなく、その構造を要素ごとに分解し、実践的なスキルとして活かすことを意識していきたいと思います。 枠組みはどう使う？ また、先週学んだ「既存の媒体 × センサー」というフレームワークは、自社のプロダクトを考察する上で応用可能だと感じました。まずは社内の勉強会でこの考え方を共有し、サービスや業務にどのような可能性があるか議論してみる予定です。さらに、ライブ授業のグループワークでは、「人の評価にはバイアスがかかるため、AIによる分析は新たな視点を提供する」という意見をいただきました。今後は社内のコミュニケーションツールのログやサーベイ結果など、様々なデータを活用して分析に取り組んでいきたいと考えています。 AI分析の課題は？ 一方で、経営指標の分析をAIに依頼する際には、実務上いくつかの課題も顕在化しました。現在利用している会計システムでは、必要なデータを一括で抽出するのが難しく、複数回に分けてダウンロードしたデータを組み合わせる必要があります。この手作業は完全ではありませんが、継続的な実施には工数の負担が大きいのが現状です。最近、利用中の会計ソフトから公式の改善策が発表されたため、今後はこれに伴い、GitHubなどの基本操作についても学び、改善に努めたいと考えています。 活用法の可能性は？ 今回の講座を通して、AIを単なる効率化ツールと捉えるのではなく、「どう活用すると面白くなるか」という観点で考える発想の余白が生まれたことは大きな変化です。グループワークやアクティビティでの仲間の反応も、学びをより実りあるものにしてくれました。今後は、この実体験を業務でのフィードバックとして活かし、前向きな姿勢で取り組んでいきたいと思います。

データ分析における意思決定とは？ ビジネスにおける意思決定において、データ分析は非常に重要な役割を果たします。数値を可視化することで先入観にとらわれずに合理的な判断が可能となります。また、比較の際には、条件を揃えた上での分析が重要です。目的を明確にすることで、何を明らかにしたいのかという背景を理解し、分析の効果を最大化することができます。 失敗をどう教訓に活かすか？ 日々の業務ではこれらの点を意識してデータ分析を行っているつもりでしたが、振り返ってみるとできていないことも多く、過去には目的を明確にしないまま分析に臨んだ結果、時間を無駄にして失敗に終わった経験もあります。しかし、この失敗を教訓に、分析の依頼者に対して背景や目的を確認することで、効率的なデータ抽出と適切な要因分析ができ、最終的には施策の成功に貢献することができました。この経験を通じて、分析の初期段階で目的を明確にすることの重要性を再認識しました。 今後の分析に向けた意識改革 現在の分析経験はまだ少ないと感じており、依頼されたものだけでなく自ら事業の課題に対してデータ分析を行い、積極的に提案していきたいと考えています。ウェブサイトの行動履歴ログを基にした流入、離脱、コンバージョンの分析を通じて、カスタマーの動きを把握し、学んだ知識を活かす場面は増えそうです。 依頼者とのコミュニケーションの重要性 過去には依頼者とのコミュニケーション不足で目的が不明確なまま進め、失敗した経験もありました。今後は、何を明らかにするための分析なのかを明確にし、依頼者と密にコミュニケーションを図ることで認識のすり合わせを心掛けます。また、データ抽出の間違いで時間を無駄にした経験から、目的達成のために必要な情報を収集し続ける努力を欠かさないようにします。さらに、分析結果を言語化する際には、簡潔かつ構造的にまとめることを目指します。 スキルの向上と今後の展望 これからは、データ分析に必要な情報を依頼者とのコミュニケーションを通じて収集し、過去の失敗や学んだ知識を活かして、目的の明確化、仮説の設定、納期、データ抽出の定義など、依頼者とすり合わせを行い、認識の齟齬をなくすよう努めます。依頼者が求める分析の目的を見失わないように、すり合わせた内容を基にして、全体像を把握するデータ抽出から始めるつもりです。分析結果は言語化し、依頼者と密にコミュニケーションをとり、振り返りを行います。 学んだ知識をもとに行動を重ね、情報収集やデータ抽出方法のツール、プログラムの習得などのスキルを磨きつつ、事業の課題に対して正確なデータ分析レポートを提供できるよう努力を続けていきます。

習熟効果は何？ 習熟効果について、システム開発の見積もりを作成する際に意識していた点を改めて振り返る機会となりました。実際、習熟効果はプロジェクト期間内に限定されると感じています。プロジェクトのタイミングが変わると担当者も入れ替わり、一貫した効果は出にくいです。定型的な作業についてはテンプレート化を通じて効果が現れますが、十分なナレッジの蓄積が必要であり、規模の経済性と合わせないと大きな影響は期待できません。 多角化の視点は？ 講座では、現在のノウハウを活かし異なる事業へ展開する多角化の視点（範囲の経済性）について学びました。個人の立場で多角化を実現するのは難しいですが、自身の強みを再認識し、どの分野に転用できるかを考えることで新たなアイディアが生まれると感じました。今後、どのナレッジが転用可能か、どのような方法で蓄積すべきかを検討したいと思います。 SIerの現状は？ 私はSIerに勤務しており、組織が顧客単位で区切られているため、規模の経済性が発揮しにくいと実感しています。業務はプロジェクトマネジメントと開発というテクニカルな作業に分かれ、顧客ごとに文化や慣習の違いがあるため、同じ顧客を継続して担当する場合はプロジェクトマネジメントで習熟効果を発揮しやすい一方、プロジェクトごとに用いる技術が異なるため、テクニカルな面では習熟効果が出にくいと感じています。 技術と経済性は？ また、規模の経済性を狙う場合、サービス単位で組織を分割することになると思いますが、その場合、プロジェクトマネジメントでの習熟効果は期待しにくくなる一方、同じ技術を長く使うためテクニカルな面では効果が現れやすくなるでしょう。加えて、同じ技術に固執すると、市場価値を高めたいエンジニアが異なる技術を求めるなど、内部の流動性が生じる可能性も感じています。 組織のバランスは？ 全体として、組織構造のバランスが重要だという新たな気づきを得ました。なお、現状の組織に大きな違和感はなく、以下の3点に注力していきたいと考えています。 効果向上の具体策は？ まず、プロジェクトマネジメントにおいて習熟効果が発揮されやすい状態を維持するため、実際のアウトプットやドキュメントのテンプレート化、顧客との調整ポイントを整理して転用しやすい仕組みを構築します。次に、テクニカルな業務において、プロジェクトを横断して共通する技術要素や考え方、基盤や設計知識を抽出し、習熟度の向上を図りたいと思います。最後に、新しい技術へのチャレンジやキャッチアップの施策を通じて、範囲の経済性の効果を高めることを目指します。

費用構造を理解した？ 固定費と変動費の構造や稼働率の関連性を実践演習を通して学んだ結果、単に生産数量を増やすだけではなく、費用の内訳をしっかり理解する必要性を実感しました。また、物事を一面的に捉えるだけでは、意図しない逆効果が生じる可能性があるため、多角的な視点で根本的な原因を見極める重要性も学びました。 経験曲線を再考する？ 経験曲線の傾きは業界ごとだけでなく、企業ごとにも異なるという点が非常に興味深かったです。日々の業務に対する姿勢や改善への取り組みが習熟効果に大きく影響するため、ルーチンワークであっても常に意識して改善策を考える必要性を改めて感じました。 異動で何を得た？ また、異動などで新たな業務に取り組む中で、これまでに培った知識や人とのつながりが大きな力になることを実感しました。これにより、知らず知らずのうちに範囲の経済性を体験し、実践していることに気づく機会となりました。 技術の視点は新しい？ ハードウェア開発を主な業務とする中で、ソフトウェアが短期間で爆発的に普及するというコンセプトは全く新鮮でした。これまで、ソフトウェアはハードウェアの性能を最大限に引き出す役割と捉えていましたが、今後はハードウェアの役割についても新たな視点で検討していく必要性を感じています。 規模経済をどう考える？ 自社の自動車製造においては、規模の経済性を活用することで現行の価格が実現されていることを再認識しました。多品種少量生産であっても、生産負荷や作業工数、生産設備の平準化に注力しなければ、規模の経済の恩恵を受けることは難しいと考えます。そのため、製造工程における設計や仕様の選定を意識して、今後の開発や運用に活かしていきたいと思います。さらに、新技術の研究開発においては、製造面での規模の経済、研究開発面での範囲の経済の両方を検討し、また市場参入後には習熟効果の向上に向けたノウハウの蓄積と改善策の実施も併せて進める予定です。 最適なバランスは？ 規模の経済を正しく活用するためには、単に生産数量を増やすことだけでなく、製法や調達方法などあらゆる要素に目を向け、最適なバランスを追求することが重要です。さらに、既存のノウハウを活かしながら、異なる分野の常識と自社の常識とを比較検討することで、一見非常識に思える中に有望なアイディアが隠れている可能性もあります。今後は、こうした多角的な視点をグループメンバーとのディスカッションの中で共有し、改善策の議題として積極的に取り上げていきたいと考えています。

データ分析の基本とは？ まず初めに、データ分析の大前提として「データは分析し結論を導き出すための情報・数値であること」と「分析の本質は比較であること」が言語化されていたことが印象的でした。これにより、分析の目的や方法を再認識することができました。 目的を見失わないためには？ 分析の目的を見失わないこと、目的を果たすために適切な仮説を立てることは重要です。しかし、実際には想定結果が出ず、焦ってデータ収集をやり直すことや、仮説が間違っていて最初からやり直すことが多々ありました。これは、深く考えることが不足しているからだと改めて気づきました。 効果的な比較対象の選定法 また、比較の対象を選定する際、分析する要素以外の条件を揃えることができていなかったように思います。さらに、分析結果をもとに意思決定を行うためには、どのようなデータをどう加工すると伝わりやすいかを理解することも欠かせません。データの種類に応じた加工法やグラフの見せ方ができていないケースが多く、自己満足に陥っていたと感じました。 第三者の知識をどう活かす？ これからは、まず自らしっかり考え、第三者の知識や知見・知恵を借り、フィードバックを活かすことが重要であると再認識しました。 次期中期計画にどう活かす？ 次期中期事業計画の策定時には、現状を振り返り、次期中期計画を「なぜその目標を設定するのか」「なぜそれを独自性（強み）と仮定したのか」「なぜそれをやる/やらないと仮定したのか」「現経営資源を踏まえた場合、なぜその方針が妥当なのか」と問うことで、分析結果を用いて説得力を持たせたいと考えています。「目指すべき目標を明確にする」「独自性（強み）を持ち自覚する」「やることとやらないことを峻別する」「目標までの道のりの妥当性を示す」これらを一つずつ丁寧に進めていくつもりです。 ゴールをどう明確にする？ バランススコアカードを用いて現在の中期計画の問題点を再考し、新たなビジョンと戦略を立てるためにゴールを明確にし、その達成策を明示します。戦略マップを作り、戦略の構造化を図ることで、分かりやすいアクションプランを立てたいと考えます。データ分析に基づくことで、より良い意思決定ができると信じています。 初めての取り組みに挑むには？ 初めての取り組みが多いですが、「自ら深く考える」「第三者の知識や知見・知恵を借りる」「フィードバックを活かす」ことを繰り返し、関係者全員にとって有益な中期計画にしていきたいと考えています。

戦略とは何か？ 「戦略」とは、企業や事業が目的を達成するために持続的な競争優位を確立するための構造化されたアクション・プランです。限られた資源（ヒト・モノ・カネ）を活用し、可能な限り最速で目的に到達するための道を描く補助が「フレームワーク」です。各フレームワークにはそれぞれ目的や用途があり、自社のビジネスに関連する情報を多面的に収集し、物事の本質を見極め、全体の整合を取りつつ目標を効果的に達成する方法をシステマチックに考えることが「戦略思考」と言えます。 何を優先するべき？ 目標達成においては、「やるべきこと」だけでなく「やらざるべきこと」を判断することも重要です。さらに、他社との差別化を考える際には「実現可能性」と「持続可能性」も考慮する必要があります。 異文化理解の意義は？ 私は、平和産業である「旅」を通じて異文化を理解し体験することで、争いの抑制に貢献したいと考えています。これを通じて、世界という壮大な学びの場で、より多くの人が楽しみながら世界を知り、平和について考えるきっかけを提供し続けたいと考えています。 社会貢献と利益の両立は？ 現在、私は訪日旅行営業本部に所属しており、オーバーツーリズムや地方創生、震災復興といった持続可能な観光に関わる課題を解決したいと考えています。しかし、会社としては社会貢献だけでなく、売上や送客といった結果も求められます。この両立をどう図るかが課題です。 現状把握と学び方は？ そのためには、現状の旅行業界が置かれている状況を理解し、自社がその課題に注力する必要性を分析し、これまで学んだフレームワークを活用して効果的にアプローチする必要があります。そして、周囲を納得させ、共に動いてもらうよう働きかけることが大切です。日々の業務はイレギュラーが多いため、休みの日にまとめて学習を行っています。まずは動画を視聴して全体の流れを把握し、次に動画を繰り返し視聴しながら内容を要約・まとめることで知識を定着させる方法が自分には最適だと感じています。 学びをどう活かす？ 以前からGLOBIS学び放題にも加入していましたが、期限や締切がある方がより意欲的に取り組めるため、毎月視聴する動画を計画し、学んだ内容を自社や業界に応用する計画を立てて実践しています。また、すでに策定されている中期経営計画の読み込みと理解も行っています。今後もGLOBIS学び放題の継続と、データ・アナリティクスとアカウンティングのナノ単科の受講を続ける予定です。

文章で何を再認識した？ 文章にするということは、相手に自分の頭の中にあることを言葉で伝える作業であると再認識しました。私自身、思考方法以上に文章の書き方に癖があることを認識し、反省しました。無意識に日本語をあやふやに使っていたり、文章全体を俯瞰していなかったり、相手の状況に沿った文章になっていなかったことに気づかされました。 論理構造をどう整理する？ 日本語では、主語と述語の関係を意識して正しく使用することが重要です。文章全体を俯瞰して論理を組み立てるために、主張を説明する際には対となる概念を使って階層化することが大切です。階層化する際には、粒度、すなわち抽象度を揃えることが求められます。文章全体を俯瞰する際には、ピラミッドストラクチャーが有用であり、論理に飛躍がないかなどの妥当性をチェックすることができます。 ピラミッドストラクチャーの利用法は？ 文章を書く際は、まず論理構造を整理し、相手の立場を考慮して主張の妥当性をダブルチェックするように心がけたいです。この実践を、特にレポートや事業計画書の作成、複雑な情報を含むメールの作成、ウェブコンテンツの編集に活かしていきたいと思います。ピラミッドストラクチャーを用いて論理を組み立て、主張を明確にし、相手の状況を考えて文章全体を俯瞰してドキュメントを作成もしくは編集することを目指します。その際には、階層化の粒度が適切であるかを必ず確認します。 どのように論理構造を視覚化する？ また、ミーティングや会話の中で主張を述べる際にも、このアプローチを活用したいと考えていますが、まずは論理構造を視覚的にチェックできるよう文章を書く力を身につけることが先決だと感じています。 MECEで課題をどう分解する？ したがって、文章を書き始める前に、論理構造を意識してピラミッドストラクチャーで自分の考えを整理する時間を設けたいと思います。文章を作成する際には、誰に対して発信するのかを意識し、主張をサポートする理由をしっかり考えます。 レポート作成にどう活かす？ 直近で作成するレポートにおいては、まず課題を明確にし、それをMECEの原則に従って分解していきます。そこから取り組むべき目標を決定し、なぜその目標に取り組む必要があるのかをピラミッド構造に基づいて考えます。その際、配信先を意識しながら対となる柱を立てることを心がけます。最終的に、日本語の正確さをチェックし、必要に応じて修正を行います。