戦略思考入門

勇気で捨てる、未来を拓く

捨てる判断はどう? 勇気を持って不要なものを捨てる重要性と、その判断基準について多くの示唆を得ました。従来、「餅は餅屋に任せる」という考え方が自組織に浸透している状況ではあるものの、捨てるという選択が顧客の利便性向上につながる点は見過ごせません。行政組織のように多くの関係者や多様な市民を抱える場合、顧客の範囲を明確に絞り、複数の角度から検討する必要性を改めて実感しました。 業務設計を再考? 一方で、新規業務の設計においても「餅は餅屋に任せる」という考え方について再考することが求められると感じました。委託先は自組織の専門職としての役割を果たす一方、公共事業としての業務遂行を確認・監査する技術の維持や、専門職の育成も重要です。捨てる行為が短期的な利益につながったとしても、中長期的にはリスクに変わる可能性があるため、外注する範囲やその品質維持レベルについて慎重に設定する必要があると考えます。

データ・アナリティクス入門

挑戦と成長!ロジック思考の軌跡

アプローチはどう? 問題解決のアプローチとして、「what、where、how、why」を意識することが非常に印象に残りました。同時に、分析において要素を漏れなく、ダブりなく分けるmeceの考え方にも大変共感しています。 要因分析は? 担当している障害分析の業務では、要因分析でmeceを意識して分割することが重要だと感じています。しかし、実際の作業では、完全にmeceを実現するのは難しく、ロジックツリーを併用しながら進めていく必要があると考えています。 ギャップはどう? そのため、まずはあるべき姿とのギャップに着目し、meceを意識しながら自ら手を動かしてロジックツリーを作成することに取り組もうと思っています。経験を積むことで、ロジックツリーの精度も次第に向上していくはずです。 協力はどう? もちろん、作業の途中では他のメンバーの知見を取り入れることも重要だと考えています。

データ・アナリティクス入門

分析の裏側が開く未来への扉

なぜ生存者バイアスが起こるの? 思い返すと、分析に取り組む際に生存者バイアスの影響を受けていることがあったと感じています。既存の情報に頼るだけではなく、分析の目的や対象をしっかり整理することが、正確な分析と信頼できる情報提供につながると実感しました。 データの見方はどう? 現在の業務では、既存のデータをまとめて数字や報告資料にすることが主ですが、そのデータから得られる考察や予測も盛り込みたいと考えています。さらに、現状のデータだけに頼らず、より良い分析のために不足している情報や、精度を高めるためのデータ収集方法についても検討する必要があると思っています。 どう全体を俯瞰する? また、前月の稼働状況を報告する際、これまで前月と先々月の比較に終始していましたが、今後は全体を俯瞰する視点と詳細に注目する視点の両方を取り入れ、将来の予測や考察も盛り込んだ報告ができればと考えています。

クリティカルシンキング入門

文を整理する力で効率UP!

文構造はどう伝える? 相手に伝わる文章を作成する際には、共通認識で正しい文構造を使用することが重要であると改めて理解しました。伝えたいことや目的、理由、根拠などをどのように要素分けするかは難しいと感じます。そのため、必要な要素を盛り込みつつ、粒度のばらつきをなくすために日々訓練を続けたいと考えています。 メールの使い方はどう? 日常の業務では、メールの使用が多く、チーム内だけでなく、支社や他チームへの報告や依頼も行っています。また、業務改善の企画や複数のメンバーとともに行うタスクもあり、コミュニケーションを通じて情報を正確に伝えることが求められます。 伝達方法はどう確認する? そのため、メールでは文構造や伝える内容をピラミッドストラクチャーで抽象化する練習を続けます。また、一人で完結させず、必要に応じて相手と会話をし、伝えたいこととの乖離がないか確認することも心掛けたいと思います。

クリティカルシンキング入門

言葉の力で交渉突破!学びの現場から

正しい日本語とは? 「日本語を正しくつかう」「文章を評価する」「点順を踏んで書く」という3つのゲイルを学ぶ中で、意識的に取り組む難しさを実感しました。特に『日本語を正しくつかう』では、自分の文章がどこで誤っているのか具体的に把握できず、正しく使えていない現実に気づかされました。 書類作成に工夫は? 業務では客先との予算交渉に臨んでいるため、今回の学びを活かしたいと考えています。まずは『日本語を正しくつかう』を大前提とし、交渉用の書類作成の際に『文章を評価する』と『点順を踏んで書く』を意識することで、より読みやすく分かりやすい資料を作るよう努めたいです。 書類改善のヒントは? また、『文章を評価する』と『点順を踏んで書く』が実際の業務においてどのように評価されるのか、またこれらの視点から書類作成を見直すことでどのような改善が見込めるのか、改めて考える必要があると感じています。

クリティカルシンキング入門

整理で広がる思考の扉

ロジックツリーの効果は? 自身や他者が持つ思考のクセや偏りを踏まえ、ロジックツリーを活用することで、偏りの影響を受けずに考える訓練ができるという点が印象に残りました。思考のトレーニングを継続することで、より客観的に考える力を養いたいと考えています。 取引先対応のポイントは? また、取引先との取り組みを整理し、どこから手を付けるかを明確にするためにもロジックツリーの利用が役立つと感じています。情報を整理し全体を俯瞰することで、抜け漏れや偏りを防ぎながら業務を進めることができると考えています。 実行計画のコツは? 具体的な進め方は、まず取り組み内容をリスト化して重要なポイントを確認し、ロジックツリーを作成してテーマごとに情報やその関係性を可視化します。その後、重要度や影響度に応じて優先順位を決め、計画を実行しながら進捗をチェックし、必要に応じて柔軟に調整していくという手順です。

データ・アナリティクス入門

データが照らす改善の道

ABテストの意義は? ABテストを通じて、単にAかBを選ぶのではなく、前提条件を統一した上で比較・検証することが次の施策につながると感じました。問題のある箇所については、プロセスごとに分解し整理することが大切だと改めて認識しました。 数字で何が分かる? また、具体的な数字を取得することで、試行した打ち手がどのような効果をもたらすかを明確にしたいと思います。サイトに限らず、アンケートなどを活用して課題を抽出し、想定される項目のほかに自由記述も設けることで、定量データとして予想外の回答が得られるかどうかを確認できる工夫が必要です。 FAQ改善の狙いは? 業務面では、FAQサイトの問題箇所を特定し、改善案に基づいた比較テストを実施することが重要です。過去のPV数などのデータを把握し、変更後の数値の変化を確認することで、PDCAサイクルを効果的に回していきたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

データ分析で未来を変える!

学びの意義は? 私の学びについてお伝えします。 数値の発見は何故? 数値データの詳細な分析は重要だと感じました。データの分類手法により異なる結果が得られることを理解しました。また、全体を定義し、仮説を立てることの必要性も痛感しました。具体的には、フレームワークとしてMECEを利用することです。 医療解析の視点は? 医療技術関連に関しては、まず数値化可能なデータを取得し、求めたい結果を明確にしてデータ全体を定義しました。その後、仮説を立て、MECEを活用して分析を進めました。関連性がありそうな分野として、曜日別の忙しさや業務分析にこの手法が使えそうなので試す予定です。 未来の計画はどう? 来週には、自分に関連する業務について計画を立て、その後、今回学んだ手法を活用して曜日別・年齢別の業務分析を行います。その分析結果を振り返り、上司や他の受講生とも共有したいと思っています。

データ・アナリティクス入門

仮説とデータで磨く分析力

仮説はどう活かす? 今週の学びは、「データ分析は仮説思考とセットである」という認識を再確認できたことです。これまで仮説を持つことの重要性は意識していましたが、今回、仮説設定と同時にデータ収集の設計まで考えることの大切さを学び、大きな収穫となりました。 分析の質向上は何故? 単に手元のデータを分析するのではなく、立てた仮説を検証するためにどのようなデータが必要かを定義し、どのように取得するかを考えるプロセスが、分析の質を左右すると実感しました。今後は、特にデータ収集設計の質がますます重要になると感じています。 なぜ両面で考える? 業務においては、仮説を洗い出し、その検証に必要なデータを定義するという両面を欠かさず意識することが大切であると考えています。毎回、チェックリストのように仮説とデータ設計を確認しながら、整った状態で分析に取り組むことを習慣化していきたいと思います。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

エンパワメントで引き出す自律力

相手理解をどう深める? エンパワメント型のリーダーシップは、自律性を促しつつ、必要な支援を行うことで適切にコントロールするスタイルです。まずは相手の理解を深めるため、疑問を投げかけたり回答を聞いたりしながら、その状況を的確に把握することが大切です。目標の共有と共感を基盤に、次に具体的な計画の策定へと進みます。 計画立案はどうすべき? 計画立案の際は、業務の任せ方について丸抱えと丸投げのバランスを取りながら、達成に向けた動機付けと支援を行うことが求められます。具体的な計画作成には6W1Hを意識し、明確な指針を定める必要があります。ただし、エンパワメントが適さない仕事も存在するため、注意が必要です。また、相手をよく理解することが重要であり、状況に応じてリーダーシップのスタイルを使い分けること、さらにミスが許されない業務ではパスゴール理論を取り入れながら進めることの大切さを感じました。

データ・アナリティクス入門

MECE×4W1Hで導く理想の実現

どうしてMECEを使う? 問題解決に向けた分析では、論理的な手順であるMECEを活用し、重複や抜け漏れがないように分解する必要があります。ただし、細かすぎる分析や大項目だけの分析では十分な結果が得られない点を踏まえ、まずは4W1Hを用いて課題の背後にある「あるべき姿」を明確にすることが重要だと感じています。 大枠再検討のタイミングは? また、業務上の具体的な課題に取り組む際、どの段階で細かい分析から大枠の再検討に移るかについて悩むことが多いです。実際の業務、例えば採用活動や人事情報管理において、4W1Hをどのように活用し「あるべき姿」を具体化していくかについて、ぜひ意見を聞いてみたいと思います。 柔軟な実務のコツは? さらに、4W1HとMECEを実務に取り入れる際の柔軟性やバランスをどのように意識しているのか、そのコツについても知見を得られればと考えています。

データ・アナリティクス入門

MECEで切り拓く論理の未来

MECEと分解のポイントは? MECEの手法を通して、漏れなく重複のない考え方の重要性を学びました。また、ロジックツリーを用いることで物事を分解して考える方法にも触れました。ただし、細かく分解しすぎるのではなく、適度な粒度で整理することがちょうどよいと感じました。 製品サポートはどう変わる? 個人的な感覚に頼るのではなく、フレームワークを活用することで、よりロジカルかつ具体的に意見を伝えることができると思います。私の担当している製品サポート業務では、お客様からの問い合わせ対応や内部連携の課題があるため、業務をさらに整理して取り組む必要があると感じました。 課題解決のヒントは? 今後は、ロジックツリーを活用して課題を分解し、詳細に洗い出してみます。さらに、MECEの観点から整理されているかを再確認し、どこに課題があるのかを特定した上で、具体的な解決策を検討していく予定です。
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