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解決 ✕ 手法

に関する学び

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どう進める？ 問題解決のプロセスでは、ステップごとに考慮し、解決の基準を言語化し、数値化して、関係者内で合意を得ることが重要です。具体的には、問題の明確化（What）、問題箇所の特定（Where）、原因の分析（Why）、施策の立案（How）という流れで進める必要があります。あるべき姿と現状のギャップを定量化することも求められます。このギャップには、正しい状態に戻すための問題解決と、ありたい姿に到達するための問題解決の2種類があります。 どう区別する？ また、MECE（もれなくダブりなく）に基づいた分け方での問題の区別が重要です。施策の検討においては、ロジックツリーを用い、施策案を作成し、ファクトに基づく評価基準で絞り込むことが必要です。さらに、複数の切り口を検討する準備をすることが大切です。 分析はどう？ 定量分析には5つの視点があります。具体的には「インパクト（全体への影響度合い）」、「ギャップ（目標との比較）」、「トレンド（時間軸での把握）」、「ばらつき（集中、均一）」、「パターン（外れ値や変曲点の活用）」があります。特に外れ値については、積極的にビジネスに活用する視点が新しい考え方です。 数値はどう見る？ 案①「正しい状態に戻すための問題解決」では、年度目標未達が具体的な問題であり、KGI（人数・収入・営業利益）やKPI（Web流入数、CVR、CTR）が定量化されています。やるべきことは、販売チャネル別の数値把握、変数分解の可視化、定量分析の5つの視点で再検証を行うことです。具体的には、販売チャネル別の人数・収入・利益を再検証し、優先順位を設計し、施策を可視化します。 組織はどう整える？ 案②「ありたい姿に到達するための問題解決」では、来年度の組織編制が具体的な問題として挙げられています。計画人員やグループ数が具体的に定量化されており、現状の可視化、中長期的なトレンド把握、目標設定が必要です。具体的には、各課の強みや啓発点の洗い出しを行い、組織の現状の業務が将来の目標に向けて十分であるかを評価し、不足もしくは不要な業務を見定めます。 まとめはどうする？ このように、問題解決のステップとMECEなどの手法を用いて、具体的な解決策を導き出すためには、論理的で整理されたアプローチが不可欠です。

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。

ブレインストーミングのコツは？ これまで店舗オペレーションの課題解決に取り組む際、ブレインストーミングやカスタマージャーニーを用いていましたが、今回学んだポイントやSCAMPER法を取り入れてみたいと考えています。まずブレインストーミングでは「質より量」を意識し、リラックスできる環境で自由にアイディアを出すことを大切にしました。アイディアをグループ化することで関連性を明確にし、次のアクションに繋げられる点が印象的でした。自分だけでなく、他部署のメンバーも巻き込むことでより多角的な視点で解決策を導き出すことができると感じています。 シナリオはどう捉える？ また、シナリオ法ではユーザーの行動をストーリー化し、各シーンでの感情や潜在的なニーズを掘り下げることが重要と理解しました。テキストだけでなく、絵や図を使って視覚化することで、ユーザーの思考や感情をより具体的に捉えられるため、他の視点からの意見も取り入れやすくなると実感しています。 SCAMPER法の利点は？ さらに、SCAMPER法はSubstitute（代用）、Combine（組み合わせ）、Adapt（応用）、Modify（修正）、Put to other uses（転用）、Eliminate（削ぎ落とす）、Reverse/Rearrange（再構成）の7つの視点からアイディアを検討するフレームワークです。実際に店舗オペレーションの改善において、コストやスペースの制約から新たな解決策を模索する上で、これらの視点が非常に参考になりました。今週「バックパックを軽くする」という課題に取り組んだ際は、なかなかアイディアが出なかったものの、日頃からさまざまなシチュエーションでこの視点を意識することの重要性を再認識しました。 発想力を高める秘訣は？ 発想フェーズにおいては、質よりも量を意識して多様な視点からアイディアを出すことがカギであると感じます。視覚的な刺激や多様なチームでの取り組みによって、新たな発見やアイディアの具体化が促されるため、今後もブレインストーミング、シナリオ法、KJ法、ペーパープロトタイピング、SCAMPER法など、さまざまな手法を積極的に取り入れていきたいと思います。

エンパワメントとは何か？ エンパワメントとは、メンバーが自律的に業務を遂行できるように促すリーダーシップの一つです。目標を設定して、その達成方法をメンバーの自主性に任せつつ、効果的な支援を行います。ただし、ミスが許されない仕事や納期が極端に短い仕事には向かない手法です。リーダーがメンバーをよく理解し、モチベーションやスキル、喜びを感じる要因を見極めることも重要です。人材育成という側面も忘れずに考慮する必要があります。 目標設定はなぜ重要？ リーダーシップの実践における第2ステップは目標設定です。目標設定では、メンバーをそのプロセスに参加させることが重要で、問いかけを通じてメンバーの問題意識や関心を引き出し、発言を促すことでコミットメントを得ます。また、目標は具体的で定量的であるべきです。メンバーが優先順位をつけて行動しやすいような、測定可能な目標が望ましいです。その際、目標に意義を持たせることで、メンバーの使命感を引き出し、挑戦感を与えることも大切です。これはメンバーに少し高めの目標を与えることで実現します。 成果が出ない時の対処法は？ しかし、目標設定をしてもメンバーがやる気を出さない場合は、それが理解不足なのか、実行不能なのか、意欲の欠如なのかを見極めて、適切な支援を行う必要があります。 総務業務に目標設定をどう活用する？ 私の業務に関して言えば、総務業務における目標設定を活用できると感じています。今回は、社用車管理業務に注目します。総務の業務は組織方針において抽象的になることが多く、（例：従業員が働きやすい職場環境の改善）そのため、メンバーが業務を日常の一環と捉えてしまい、課題の改善に取り組む意欲を持ちにくいと感じています。 具体的に、25年度の社用車管理業務の目標設定を実施しようと考えています。関係するメンバーを集め、問題意識や関心点をブレインストーミングで出し合い、それを整理します。小さな問題やすぐ解決できる事案は日常業務として処理し、大きな解決策が必要なものや即座に解決策が出ないものを課題として取り上げ、目標設定を行います。目的の意義、定量的かつ具体的な内容、そして挑戦の要素を各メンバーに伝え、エンパワメントを活用します。

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。

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。

正解追求はどう影響する？ 今週の学習を通じて、自分が「正解」を追い求めすぎる傾向にあることと、柔軟さに欠ける部分があることに気づきました。クリティカルシンキングというと、どうしても難しく感じがちですが、実は「視点」「視座」「視野」という３つの視を意識することが大切だと実感しました。特に視野を広げることが、クリティカルシンキングを身につける第一歩だと感じています。 演習で何が見えた？ 演習①「ドラッグストアにあるもの／ないもの」の問いでは、最初に「高級な食材」や「生き物」など、有形のものだけを思い浮かべていました。しかし、その後「友情」や「愛情」といった無形の要素にも当てはまることに気づき、自分の視野が狭かったことを実感しました。今後は、まず思いつく限り多くの要素を挙げ、それらを漏れなく、ダブりなく整理することで、より論理的に結論へと導く学習を進めていきたいと思います。 採用相談は何を示す？ また、採用課題のご相談を受けた際には、たとえば「80名採用するために求人掲載を希望」といった要望に対して、一度その背景にある企業の課題を丁寧に整理することが大切だと感じました。単に求職者を増やすだけでなく、「10名採用」という小規模な目標に対しては、既存スタッフの育成を通じて必要な採用人数を軽減するなど、さまざまなアプローチが考えられます。また、有料求人媒体の利用に加え、採用率の向上や企業理解を深めるための説明会の開催など、複数の手法を検討することが有効です。こうしたプロセスを通して、相談内容をそのまま受け入れるのではなく、本当に解決すべき課題を見極めることの重要性を学びました。今後はロジックツリーを活用し、課題を整理・分解しながら、より本質に迫る提案を行っていきたいと考えています。 積極発言の意味は？ 最後に、クリティカルシンキングを日常的に活用するためには、意識的に発言の機会を増やし、インプットとアウトプットを繰り返すことが重要だと実感しています。グループワークなど、他の受講生との意見交換の場を活かしながら、多様な考え方に触れる経験を重ね、今後は受動的な学習から一歩踏み出して、より積極的に議論に参加していきたいと思います。

データ分解で得られる新視点とは？ データを分解することで事象の解像度が上がることを学びました。データを単なる数字として見るのではなく、一手間加えることで新たな視点が得られます。例えば、データをグラフ化したり、割合を計算してみたりすることで、より深く理解できることが多いです。 データをどう分けるべきか？ データを分ける際には、定性的な仮説を持ち、複数の切り口から分解することが重要です。その際、MECE（もれなくダブりなく）の原則を活用すると効果的です。MECEを用いると、全体集合を部分に分ける（足し算）、事象を変数で分ける（かけ算/わり算）、あるいはプロセスで分けるという切り口が考えられます。 MECEの原則を実践するには？ 私はこの概念を知ってはいましたが、実際に分解をする際にうまくできていないと感じていました。切り口についても感覚に頼っていましたが、言語化された切り口を示されたことで、今後はそれを指針にできるようになったと感じています。 営業成果への応用とは？ 営業部門の成果の低迷や、良好な場合の要因を探るために、この手法が活用できると思います。プロセスで分解している部分はありますが、クライアントを特徴別に分けたり（足し算）、売上や利益率から分解する（かけ算/わり算）部分が不足していることに気づきました。これを行うことで、良い成果を上げた要因を特定し、勝ちパターンを見出すことができ、悪い時は修正ポイントを明確にして改善行動に役立てることができると思います。 人事課題の解析はどう役立つ？ また、人事課題の検討においても、従業員をMECEで分解し、課題点を探ることで、解決策を考えるのに役立てることができると感じています。 実践のための初めの一歩は？ 学んだことを実践に移すため、データの切り分けを実際に行う機会を持ちたいと考えています。現在、すぐに取り組むべき課題もいくつかありますが、データを全体的に捉えられていないものが多いです。まずはデータを集めることから始めなければなりません。そのために、どのようなデータが必要なのかを5W1Hを使って考え、それをMECEを用いて分解しようと考えています。

分解手法の課題とは？ ロジックツリーについては知識があったが、「層別分解」や「変数分解」については理解が浅かった。このため、分解の方法に甘さがあったことに気づいた。MECE（漏れなくダブりなく）の原則に基づいて物事を分解しようとしていたが、ただ「その他」という項目を入れないようにしよう、「漏れなくダブりなくしよう」とするに留まり、実際には分析の観点で意味のある分解ができていなかった。「切り分けて意味のある分け方」ができていなかったのだ。 SFAでの運用改善策とは？ マーケティングにおけるリードから商談に至るまでの顧客属性や営業活動履歴について分解し、SFA（営業支援ツール）上で選択肢を設定している。しかし、これがMECEであったとしても、分析の観点で後々良い結果に繋がらない選択肢を設定してしまっていたと気づかされた。ルールとして運用に乗せているため現場には混乱が生じがちだが、説明を通して理解を得て改善していきたい。 問題解決に向けたステップ SFAでの選択肢に関して直近の課題については、以下のステップをとる予定だ。 1. 最適なSFAでの活動結果の選択肢を調整するため、これまでに蓄積された様々な結果を分解手法を用いて再分解する。 2. 修正点についてチームメンバーと意見交換を重ね、最終的な決定を行う。 3. 現場の運用に支障が出ないよう、営業メンバーに理由を含めて通達し、理解を得る。 冷静な問題解決が大切 また、今後自分が行う企画については、「問題解決のために必要なステップ」である「what（何が問題か）」「where（どこに問題があるか）」「why（なぜ問題が起きているか）」「how（どうすればよいのか）」をきちんと踏まえ、目の前に見えて重要そうな課題や感情論に走らず、冷静かつ客観的に根拠のある分析を進めていきたい。企画時点での分析をきちんと行い、その結果をまた分析することでPDCAサイクルを回すことを徹底したい。 説得力を高めるには？ 他メンバーに対して意見を出す際にも、上記の問題解決のステップを踏まえた説得力のある意見を出せるよう努め、納得を得られる形にしたい。

問題解決はどう進む？ 問題解決の方法として、「問題をステップに分け、結果（アウトカム）から逆算して分析する」アプローチは、限られた時間内で根本原因を明確にし、的確な打ち手を導くために非常に再現性の高い手法です。まず、期待する成果と実績値との差分を定量的に示すことで、組織内で認識を統一し、議論を「ズレの大きさ」に集中させます。次に、売上や費用などの成果指標を構成要素ごとにブレークダウンし、測定可能なKPIに紐づけることで、どの要因がどれだけの影響を及ぼしているかを明確にします。 分析はどこから始まる？ 続いて、結果側から検証する「バックキャスティング」の手法を用い、大きく乖離している指標から原因を順次掘り下げていきます。得られた要因に対し、具体的な仮説設定とデータによる検証を行い、優先度の低い仮説は省くことでリソースの無駄を防ぎます。最終的には、検証済みの根本要因ごとに、効果と実行容易性を考慮したマトリクス評価に基づき、短期および中長期の施策を整理してアクションプランに落とし込むことで、関係者の合意形成と継続的な改善につなげることが可能です。 損益分析で何が分かる？ また、事業別の損益実績表をもとにした問題解決にも、この「結果から逆算し要素を分解する」思考法は非常に有効でした。各事業の利益ギャップを数値で可視化し、売上要因や費用要因をツリー化して寄与度を算出することで、インパクトの大きい項目を即座に特定することができました。さらに、事業横断の共通課題と個別事業の固有課題を切り分け、優先順位を明確にした改善策を示すことで、部署間で共通のフレームで議論ができ、PDCAサイクルのスピードも向上しました。 改善策はどう組み立てる？ 今後は、四半期ごとに提供される事業別の詳細データを活用し、売上、費用、各KPIを要素分解することで目標との差分を定量化し、根本原因の特定を進めます。その上で、次の四半期において改善効果が大きい施策（価格見直し、顧客セグメント別プロモーション、コスト構造改革など）を優先順位付けし、スケジュールと責任者を明確にしたアクションプランを提案していきたいと考えています。

本当に見えてる？ 基本姿勢としては、まず思い込みを排除し、自分自身を客観的に見つめることから始めました。３つの視点を用いて物事をMECE（漏れなく、重複なく）に捉えることを心がけています。 なぜ問い続ける？ また、思考を進める際は、常に検討の目的を意識しながら、自分の思考のクセを前提に「なぜ？本当にそうか？」と問い続けています。具体化と抽象化を行き来することで、物事の全体像と細部の両方をバランスよく捉えられるよう努めています。 実践はどう進む？ 実践してみると、文字にすると当然のように感じる考え方も、実際に行うとなると難易度が高いことに気づきました。そのため、反復練習が不可欠であり、クリティカルシンキングは議論、資料作成、コーチングなどあらゆるビジネスシーンにおいて土台となるスキルであると再認識しました。若手だけでなく、ベテランも身につけるべき大切な技術だと感じています。 決断はどう下す？ 具体的な適用場面としては、まずチームリーダーとして仕事での決断をする際に、クリティカルシンキングをサポートツールとして役立てたいと考えています。日常的な大小の課題解決の中で、自己判断の場合もあれば部下からの提案を受けて判断する場合もありますが、瞬時にロジックツリーを構築して判断できる状態を目指しています。 説明は明確か？ 次に、報告資料の作成時に分かりやすいストーリーを構築する手法としても活用したいと思います。上位者や他部門に対して適切にメッセージを伝えるため、状況に応じてストーリーラインをすぐに組み立てられるようになることを目標としています。 完璧は求める？ いきなり完璧にこなすのは難しいため、まずは紙に書き出して、結論と論拠の一貫性を確認しながらロジックツリーで可視化してみることを推奨します。また、視点を変えてMECEになっているかをチェックすることも大切です。 チームも問い合う？ さらに、議論の際にも積極的にこの手法を活用し、自分だけでなくチームメンバーにも「この視点はどうか？」と問いかけて、各々が考える機会を設けることで、さらに気づきを深めたいと考えています。

解像度の高い情報化方法は？ 単なる数値データを解像度高く意味のある情報にするための方法について考えました。まず、データの加工では、比率を見たり加算したりとひと手間加えることで、情報を活用できる状態にします。また、グラフ化することで、数字では見えづらかった傾向を視覚化し、理解を深めることができます。 データ分解のポイントは？ データの分け方については、グラフ化した後にどの粒度で分けるかが重要です。機械的に分けるのではなく、仮説を持って複数のパターンを試行錯誤することで、有意義なデータを導き出すことができると考えています。分解のポイントとしては、事柄を「いつ、誰が、どのように」といった複数の視点から見ることが重要です。分解した結果、傾向が見えない場合でも、その視点では傾向が見られないという意義のある結果になります。さまざまな切り口で分解し、一度立ち止まって本当に正しいのかを考えることも大切です。 MECEに基づく問題解決とは？ 問題解決のステップを踏む上では、MECE（モレなく、ダブりなく）を意識します。MECEの切り口には、全体を定義して部分に分ける層別分解、事象を変数で分ける変数分解、ある事象に至るプロセスで分けるプロセス分解などがあります。これにより、モレなく網羅的な分析が可能になります。 フィードバックの重要性 最後に、物事をMECEを軸に分解して考える際、考え方の偏りによってモレなくという部分が満たせなくなることがあるため、自身の考えの癖を常に意識し、他者からのフィードバックを受けて手法の精度を高める必要があります。また、分析結果が仮定と近い場合でも、すぐに結論付けず、一歩踏み止まって再考する習慣を大切にしたいと考えます。 システム運用の問題予防はどうする？ システム運用における問題予防の観点では、膨大な数値データの中から意味を見つけ出し、データを扱う方法を変えていくことが重要です。H/W、M/W、NWの性能レポートや監視ツールのデータから、予防保守という視点で今後起こり得る問題の傾向を掴むようにデータを活用していきたいと思います。