戦略思考入門

戦略思考で見つける目標共有術

目標はなぜ具体的? 今回の学習を通して、目標設定における具体的なイメージの重要性や、その設定の難しさ、さらには組織内で共通認識を持つことの難しさを再認識しました。特に、組織運営では各人の主観が影響し、会社の目標と個人の目標との間に乖離が生じる可能性があるため、見せ方の工夫や目標共有の方法の見直しが必要だと感じました。 提案はどう効果? 一つ目の提案は、戦略思考を組織全体の共通スキルとして浸透させることです。二つ目は、従来の考え方でアウトプットを作成し運用した場合と、戦略思考に基づいてアウトプットを作成・運用した場合とで、アクション結果を半年後に成果レビューする実験を行うことです。

戦略思考入門

捨てる勇気で見える本当の価値

捨てる決断の理由は? 今週は、捨てるという行為に対して優先度を設定し、トレードオフを正確に見極める方法を学びました。始める・継続することは比較的容易ですが、捨てるという決断は難しく、自分自身の課題として強く感じました。今後は、優先度を明確にし、本当に必要なものに焦点を当てることを意識していきたいと思います。 顧客施策の本質は? また、クライアントワークにおいても、顧客の多様な「やりたい」に対し、メリットとデメリット、優先度を提示することで、最も早く効果が上がる施策を提案できると感じました。場合によっては、不必要なものをあえて取り除く姿勢も大切であると実感しました。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

共感で変わる、チームの目標伝達

伝え方の工夫ってどう? 自分の組織において、会社や組織の目標を単に言葉通りに伝えるだけではなく、各メンバーが納得感と共感を持って自ら行動に移せるように促すことが重要だと感じています。そのためには、メンバーそれぞれのスキルや経験、現在の状況、心情を十分に理解した上で、適切な形で目標を伝えることを意識する必要があります。 個々の思いはどう捉える? 一方、すべてのメンバーが同じように共感できるわけではなく、多様な思いを抱えているために自分ごと化が難しい場合もあります。そのような状況では、個々の背景に寄り添ったコミュニケーションを工夫しながら進めていくことが求められます。

戦略思考入門

目標に一直線!余計を捨てる技

不要を捨てる理由は? 変化する状況の中で最大の効果を得るためには、時には不要なものを捨てる選択が必要であると学びました。しかし、その実行にあたっては、目的を見失わないことや明確な判断基準を持つことが不可欠であり、常にその視点で業務を進めることが大切だと感じました。 どう判断すべき? また、計画を進める中で期待した結果が出ない場合、いつの間にか手段が目的に変わってしまっていることが、自分自身だけでなく周囲にも見受けられます。これを防ぐためには、人、物、金、時間といった各要素における判断基準を常に意識し、最適な答えを導き出すよう努めることが重要だと思います。

データ・アナリティクス入門

データが語る平均の真実

平均計算のアプローチは? 平均の取り方やデータのばらつきを様々な方法で検証することで、より正確な分析が可能になると実感しました。ビジネスにおいて平均値が用いられる場合も、その計算方法や元となるデータの内容をしっかり確認する必要があると考えています。 データ集計の工夫は? また、ERP導入時に用いられるデータ集計機能について、顧客と集計方法を決定する際に今回学んだ考え方が非常に参考になると思いました。さらに、見積提示の際に平均工数を算出する必要がある場合、要件によって結果にばらつきが出るため、算出方法を工夫しながら検討す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

現場で見つけた学びのヒント

イシューはどう見極める? 日々の業務で発生する問題に対しては、その時々の状況や環境認識を踏まえ、適切なイシューを設定することが重要だと考えています。目的や立場を明確にしつつ、ピラミッドストラクチャー的思考と組み合わせることで、より効果的な意思決定と行動が実現できると思います。 環境反映はどんな状況? また、提案資料の作成や意思決定の場面では、どのようにイシューが設定され、それが環境にどの程度反映されているかを確認しています。必要に応じて、環境認識や情報が不足している場合は、的確なアドバイスを行い、明日の定例会議から実践していく予定です。

データ・アナリティクス入門

平均だけじゃない!データの真実

平均と偏差の活用は? データ集団の分析においては、どの平均値を採用するかが重要です。数字の性質を把握するために、平均だけでなく標準偏差を確認し、データのばらつきを評価することが大切だと感じました。なお、エクセルには標準偏差の計算関数が用意されているため、計算の手間はかからず助かっています。 仮説と切り口は? 業務で数字データを扱う場合、まず目的と仮説を明確にし、その上でどこから切り口を作るかを整理して分析することが必要です。単に数字を断片的に眺めるのではなく、全体の流れや構造を意識してデータを読み解くよう努めています。

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