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分析 ✕ 効率

に関する学び

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現在の状況はどう評価？ 問題解決には、まず最初に現在の状況と理想とのギャップ、つまり「あるべき姿」と「現状」の差を明確にすることが必要です。このギャップは、分析の際に数値化することで、問題の規模や深刻度が具体的に把握できます。 問題発生の場所は？ 次に、問題が具体的にどこで発生しているのかを検証します。問題を細かい要素に分け、見なくてもよい部分を除外することで、焦点を絞りやすくなります。 原因は何だろう？ その後、なぜ問題が発生しているのか、その根本原因を徹底的に分析します。そして、最後のステップとして、どのように解決策を実行していくかを具体的に考えます。ここでは、ロジックツリーやMECEの考え方を活用することで、多角的な視点から検討し、説得力のある解決策をまとめることができます。 解決策はどこから？ この問題解決の手法は、売上の予算と実績の差異を説明し、対策を検討する際に非常に有効です。問題解決のステップを意識することで、効率よく課題に取り組むことができると感じています。また、これまであまり活用してこなかったロジックツリーやMECEの手法も、論理的な考え方を鍛えるために必要であり、簡単な分析にも応用することで、次第に使いこなせるようになりたいと思います。

問いの重要性は何か？ 「問いは何か？」を明確にし、メンバーと共有することがクリティカルシンキングの基本であり、それが「考える」ことの成果に大きく影響することを改めて認識しました。個人には考え方に偏りがあるため、メンバーと問いを共有しながら考え、ディスカッションすることで多様な意見が出せます。これにより、より解像度の高い分析が可能になり、結果として最も効果的な施策や有効な施策を選択できることを実感しました。 組織全体でどう取り組む？ 次の事業計画の策定においては、過去に限られたメンバーだけで進めてきた「問い」の設定を、今回は組織全体で共有することを意識しています。まず、私と課長陣でしっかりと議論し「問い」を設定し、その後、各課長から担当者へ共有し、皆でディスカッションする方法を取り入れようと思っています。部全体でディスカッションする場を持ちたいとも考えています。 学びをどう深める？ 部員にも「クリティカルシンキング」を学ぶ機会を設けたいと思い、「ナノ単科」や「学び放題」、自前の部内勉強会などを通じて、効率的なディスカッションができるようにすることが目標です。また、自分自身の理解をさらに深めるために、部内勉強会向けの教材作成にも挑戦してみたいと考えています。

情報整理はどう進む？ 5週間にわたる学びを振り返ると、自分に足りないフレームワークを活用できるようになったことが、情報整理と環境理解に繋がったと実感しています。また、「捨てる」ことに対する後ろめたさを感じていましたが、実際には顧客に判断しやすさを提供することに繋がるという、新たな考え方に衝撃を受けました。さらに、差別化に関しては、単に他がやっていないことをするのではなく、模倣が難しく継続可能なものかを見極めることが重要だと再確認しました。 業務の本質は何か？ 多くの新たな業務を引き継ぐにあたり、これまでの方法を単に踏襲するのではなく、なぜその業務をするのか、その本質を理解し、自分自身で一から考え直す姿勢を持ちたいと思います。この理解を深めるために、情報を整理・分析し、「この状況だからこそ必要だ」と周囲に納得してもらえる説明を心掛け、同じ目標に向かって業務を進めたいと考えています。 信頼関係はどう築く？ 事業収益管理という業務の特性上、さまざまな部署と関係を築きながら業務を遂行する必要があります。関係構築においては、相手が納得できる話をすることが大切です。そして、その方法が効率的であるとお互いに認識し、実際の行動に結びつけられるように努めていきたいと思います。

フレーム活用の効果は？ フレームワークを活用することで、漏れなく効率的に検討を進められることを再認識しました。特に、フレームワークを皆で習得することで、メンバー間で共通の言語を使って会話ができる点が大きな利点だと思います。以前は3CやSWOT分析、バリューチェーン分析などの基本的な分析をしないままに戦略を立てようとしていました。しかし、まずは自分自身で実践し、手を動かして考えることが必要だと感じました。 情報不足の理由は？ 3CやSWOT分析を行うためには、業界や他社の情報がまだ不足していると感じているため、これから地道に情報を収集していきます。一方、バリューチェーン分析に関しては、自分の所属する部署に限定して分析するのも良いかもしれないと考えました。このフレームワークは、どこに人材と資金を投入すべきか判断し、経営陣からの合意を得る際に非常に有効だと実感しました。 実践から何学ぶ？ 具体的なアクションとしては、まず3CとSWOT分析を試してみて、空白部分を明らかにし、見えていない点や情報不足の箇所を洗い出します。また、自チームのバリューチェーンを描いて、同僚や上司と共有し、フィードバックをもらいながらブラッシュアップしていきたいと考えています。

本質的な課題を見極めるには？ 本質的な課題が何であるか、そしてその課題解決のために何をすべきかを理解することは重要です。しかし、それを見誤れば、当然対策も効果的ではありません。これまでできていなかった部分もあり、その認識を新たにしました。データを得る限り分析して本質的な課題を見極め、「イシュー（問題）」を具体的に特定することが重要です。そのイシューを議論・検討の過程でも意識し続けることで、効率的に進めることができると感じました。 戦略はどう練るべき？ 事業計画の策定においては、戦略立案から戦術・施策の決定までの過程で、今回の学びを生かせると感じています。見えている事象や問題をその場しのぎで解決するのではなく、データ分析が可能な分野では本質を見極めた上で、中長期的に最も効果的な戦略や戦術、施策を立案できるようになりたいと思います。 議論の焦点は何？ 物事を議論・検討する際には、まず「イシュー（問い）は何か」を話し合い、具体的に定義してから進めることが大切です。また、議論が停滞する際には、改めて「イシュー（問い）」を再確認し、議論のポイントや方向性を修正する時間を持つことを実践したいです。これに関連して、ファシリテーションのスキルも身に着けたいと思います。

優先基準は何だろう？ 今週のテーマは「取捨選択」であり、優先順位を上げるべきものや見送るべきものを判断するためには、情報収集と分析が不可欠であると実感しました。その上で、次に何を重視するかという軸を明確にすることも重要です。また、ビジネス環境や自社の状況は刻々と変わるため、定めた軸に沿って定期的に状況を見直し、ヘルスチェックを行いながら方針を更新する必要があると感じました。 AI進化の影響は？ さらに、生成AIやAIエージェントの進化に伴い、自社事業への影響が大きくなっている現状を踏まえると、リソースの配分や断念すべき部分の判断を迅速に行う必要があります。その上で、部下への指示や壁打ちの場面でもこれらのツールを効果的に活用できると感じました。世間のブームや期待感に流されることなく、冷静な情報収集を基に自部署の方向性を見定めることが重要です。 現状の課題は何？ 現状では、自部署の課題に注目しすぎて、モグラ叩き的に個別の対策を講じている状況です。そこで、周囲の環境や社内の状況を改めて整理し、どの事業に注力すべきかを明確にすることが求められます。また、慣例的に続けている効果や効率が低い業務を見直し、効率化や中止の判断を行うべきだと考えています。

優先順位をつけるためには？ 捨てるという行為は、優先順位をつけることを意味します。そのためには、現状を分析し、コスト対効果をデータとして明確に可視化することの重要性を学びました。しかし、売上や利益、品質など、具体的に何を目的や目標とするかを決定するノウハウは、別途必要だと感じました。 SES案件営業の新戦略とは？ まず、SES案件の営業戦略についてです。売上や利益の拡大、技術的な成長が期待できる顧客をターゲットにした営業活動や社員の採用、育成を行います。具体的には、既存の顧客に対して、企業の売上や成長率、自社の売上、人件費、利益額、それに要員一人当たりの売上や人件費、利益額を算出し、費用対効果を明確にします。そのうえで、営業活動やリソースの投入戦略を策定します。 エンジニアの生産性をどう向上？ 次に、エンジニアの生産性向上についてです。残業が多い社員やチームに対して、どのような作業に時間を注いでいるのかを可視化し、各作業の効果を確認します。そして、時間をかけるべき作業であるかを判断し、削減可能かどうかを検討しながら対策を考えることが重要です。このアプローチにより、無駄な作業を削減し、作業の優先順位を適切に設定することで、生産性の向上を図ります。

問題の実数把握の重要性を再認識 問題や現状を実数で把握することの重要性を再認識しました。現状の問題を理解した後、アイディアを整理する手法としてロジックツリーとMECEを学びました。以前からロジックツリーの存在は知っていましたが、2つの種類があることは新たな発見でした。また、MECEについては、社内での係数の分類方法を見ると、元々MECEを意識して分析目的で分類が形成されていると感じ、既存の分類の意義を再確認できました。 数字化の意識をどう高める？ 現状や問題を日常的に数字にしていますが、今後はさらに意識的に行おうと思います。MECEについては、大項目で終わらせることがあるので、階層を意識する必要があると考えています。この分野において、AIも進化してきているので、検討するべき項目の洗い出しにおいて、効率的かつ網羅的であることを意識したいと思います。 ロジックツリーとAIの活用 問題の数字化や目標達成までの数字化、対策に対する数値的感覚の共有が重要です。ロジックツリーの階層を意識し、さらなる分類方法の可能性を追求し（「このポイントを分類する方法はあるか？」という問いを持つ）、AIを活用して網羅性の向上を効率化させたいと思います。

データ分析の意義は？ データを分析する際には、元のデータをさらに加工できないかを常に考えながら進めることが大切だと実感しました。また、分析が進むにつれて様々な仮説が立てられるため、その仮説をどのように検証するかを考えるプロセスも重要だと感じています。 検証で何を得た？ 仮説と検証を繰り返すことで、新たなインサイトを発見できることが分かりました。 MECEの活かし方は？ また、データを分けるときには、MECEの考え方を取り入れることで、効率的なデータの分解と分析が可能になると学びました。今日からは、「モレなくダブりなく」の精神を意識したデータの分け方を実践していこうと思います。 報告で工夫する？ 社内の業務データをまとめて報告する機会があった際には、これまでのフォーマットに従った報告だけでなく、自分から先んじてデータを加工し、新たな気づきを得る試みを行いたいと考えています。 全体像の捉え方は？ 今後は、業務データを扱う際に、全体像を意識しながらMECEの視点を取り入れて課題に取り組むとともに、単一の切り口にとどまらず、層別の変数やプロセスごとに異なる切り口で全体を見渡す意識を持って取り組むようにしていきます。

オンライン学習のメリットは？ 私はオンライン学習サービス「ナノ単科」を受講して、非常に有意義な時間を過ごすことができました。この講座では、最新のビジネス知識やスキルが学べるだけでなく、実際に業務に応用できる実践的な内容が豊富に含まれていました。具体的には、**デジタルツールの活用法**や**データ分析の基本原則**など、仕事に直結する知識が多く、業務効率の向上に役立っています。 ストレスフリーな学び方とは？ 講義はオンライン形式なので、自分の都合に合わせて学習を進められる点が良かったです。また、テキストの内容がわかりやすく、動画講義も見やすい構成でストレスなく学べました。 業務への応用で得た成果は？ さらに、ナノ単科を通じて得た知識を業務に活かすことで、自分自身のスキルアップを感じることができました。講義内容を実際の業務課題に応用する際の具体的なアプローチ方法も紹介されており、実務との結びつきが非常に強い点も評価できます。 このように、ナノ単科は自分のペースで学びながら、実務に直結するスキルを身につけられる優れたオンライン学習サービスだと思います。今後も継続的に利用して、さらなるスキルアップを目指したいと考えています。

なぜ現状を分析する？ 意思決定において、どの提案が適切かを判断するためには、単に「どのように」進めるかではなく、しっかりと現状を分析し、要因と提案との整合性を意識することが重要です。考え抜かれた提案であれば、たとえ失敗しても次に活かせる経験となります。しかし、分析が不十分なまま失敗すると、その失敗自体が他の要因となり、同じ過ちを繰り返す恐れがあります。 どう提案を裏付ける？ 提案は単なる仮説で行うのではなく、まずは現状をしっかりと分析することが求められます。提案は理由によってしっかりと裏付けられ、5W1Hを意識した具体的なものであるべきです。フレームワークの使用は時に面倒に感じられることもありますが、その効果性が高いため、必要な場面では妥協せずに活用していきましょう。 どう柔軟に対応する？ 提案や資料作成においては、意思決定者の視点を意識しながら、想定外の事態が起こった場合でも柔軟に対応することが求められます。初めから完璧を目指すのではなく、限られたリソースの中で妥協せず効率的に進めるよう努めます。高次元での妥協を意識しつつ、人の意見を取り入れ、集合知としての折衷案を生み出すことを心掛けることが大切です。

分析目的をどう定める？ まず、分析を行うためには、その目的を明確にすることが大切です。分析の核心は、物事を比較することにあります。適切な比較対象を選ぶ際には、「apple to apple」を意識し、時には目に見えないデータとも比較することが求められます。仮説を立てた上で、分析を進めることが重要です。また、分析結果を可視化する際には、その目的を常に念頭に置くことが求められます。 新しい業務の分析に必要な視点は？ 新しい業務に取り組む際には、市場規模や競合他社、収支計画など、多岐にわたるデータを使用し、取り組む価値があるかどうかを分析します。コンサルティングなどの導入時においては、従来の定性的な説明に加え、コスト、業務効率化、収益への影響についてデータに基づく分析を行い、より説得力のある説明が求められます。 仕事の本質をどう理解する？ 次に、「自分が何をしたいのか」を明確にし、自身の仕事の本質を正確に理解します。その上で、なぜ分析が必要であるのかを整理します。分析を始める前に仮説を立て、その仮説を検証するために必要なデータを収集します。最終的には、分析結果を適切に可視化し、周囲を納得させられるようにすることが重要です。