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考え ✕ 得る

に関する学び

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リーダー行動の見極めは？ パス・ゴール理論によれば、リーダーの行動は指示型、参加型、支援型、達成志向型の4つに分類され、どの型が最適かは環境要因と部下の適合要因で判断されます。特に部下の適合要因を見極めるためには、メンバー一人ひとりのことをよく理解しておくことが重要です。 指示型の活用方法は？ 私自身は、指示型のスタイルが強い傾向にあり、会社全体も指示型の風土が根付いています。しかし、変化を伴う業務においては、タスクを細かく分解し、各タスクに対して5W1Hを丁寧に明示することで、業務の進行をスムーズにしています。 柔軟対応はどうする？ 今後は、どのリーダーシップのスタイルに移行していくかを見極めながら、状況に応じた柔軟な指示の仕方へと変化させることが必要だと考えています。 成功事例から何を得る？ このように、指示型や指示待ちの状況を変革した成功事例を通して、より最適なリーダーシップの実践を目指していきたいと思います。

仮説を考える時間は？ 仮説を考える際に、少し時間をかけることの重要性を学びました。日常的には、即時性を重視してしまいがちで、その結果、ひと工夫加えた着想や広がりを見逃してしまうことがあると感じます。 フレームワークの効果は？ また、3Cや4Pといったマーケティングのフレームワークを、着想の起点として改めて見直すことも大切だと思いました。こうしたフレームワークを活用することで、視野が広がり、より深い洞察を得ることができると実感しています。 良い思考の秘訣は？ 良い思考を引き出すためには、単にひらめきを頼るのではなく、一定の時間をかける意識を持つことが必要です。この意識を習慣化し、継続的に自分自身の着想の質を高めるために、定期的なリマインドを行うことが効果的だと考えています。 次の具体策は？ そこで、今後「仮説」の質を高めるためにできること、また必要なことは何か、具体的な行動や工夫について考えていきたいと思います。

何が伝わる秘訣？ 普段のコミュニケーションでは日本語を使い、無意識のうちに自分の言葉が正しいと錯覚していました。しかし、主語と述語を意識することで「自分が何を伝えたいか」ではなく「相手に何を伝えるべきか」という視点が必要であると学びました。その結果、「言ったつもりなのに伝わっていない」という状況が減るのではないかと感じています。 誤解をどう防ぐ？ 私の業務は、多くの関連部署やサービスが絡むため、前提や認識の違いから齟齬が生じやすい状況です。今回学んだ内容は、認識のすり合わせに無用なやり取りを発生させない工夫や、上司の承認を得る際に有効に活用できると感じています。 どう伝えれば伝わる？ 具体的には、各自の役割や立場を踏まえ、状況に応じて「どのように伝えれば相手に理解と納得を得られるか」を意識することが大切です。そのため、フレームワークを活用して事前に考えを整理し、会議やテキストでの依頼に反映していきたいと考えています。

全体像はどう把握する？ 全体像を正確に把握することで、モレなくダブりなく切り分けることが重要であり、他者とのディスカッションを通じて多様な視点からの意見を得ることも大切だと感じました。また、私は直感的に切り分けを考える傾向があるため、モレやダブりを意識した切り分けを心掛けたいと考えています。 学生分析はどう進める？ 採用活動においては、セミナーやインターンシップに参加した学生を、学部学科、性別、院卒大卒で分析することの重要性を感じました。特に、参加理由や志望業界で切り分けるとダブりが生じる可能性があるため、注意が必要だと思いました。 切り分け方はどう変わる？ 分析を行う際には他者とのディスカッションを行い、ヌケモレダブりのない切り分けを複数考慮して分析を行うのが適切であると感じました。また、ヌケモレダブりがあるとしても、自分自身で多くの切り分け方を考えることは、クリティカルシンキングを鍛える良い機会になると感じます。

なぜ復習が大切？ 学んだ内容は、1週間前のものはすぐに思い出せる一方、1か月前のことはすぐに再現できないと実感しました。このことから、インプット、復習、そしてアウトプットの重要性を改めて学び、机上の学習にとどまらず、実務に活かす目的を持って本講座全体を自己復習しようと考えました。 どこから手を付ける？ また、データビジネスやロジカルシンキングが未経験のメンバーには、いきなりドメインの詳細な説明をするよりも、入りやすい内容から始めるのが効果的であると感じました。具体的には、比較を用いた分析や、データ分析のプロセス、問題解決のステップなどが、そのヒントになり得ると考えています。4月以降の職務管掌は未定ながら、少なからず人材育成に関わる予定です。そのため、まずは本講座全体を自身で復習し、業務に必要な知見をピックアップしておくとともに、必要に応じてアウトプットすることで、自らの復習と組織全体の底上げを図りたいと思います。

無意識の決めつけは？ 現在担当している業務では、欲しい回答を得るために無意識に決めつけをして分析や結果報告をしている可能性があると感じました。今後は、「モレなくダブリなく」の原則に基づいて、再度見直しを実施していきたいと考えています。また、問題解決は単にマイナス面を改善する対策だけでなく、あるべき姿とのギャップを明確にして、そのギャップを数値で示しながら埋めることが重要であると改めて実感しました。新サービスの社内展開においても、従来のアプローチでは行き詰まりを感じていたため、この考え方を取り入れて対応策を検討していこうと思います。 現状とのギャップは？ 今後は、社内で提供しているサービスや新たに展開を進めるサービスに対して、まずあるべき姿を明確に定め、現状とのギャップを具体的に示します。その上で、ロジックツリーなどを活用し、問題をモレなくダブリなく分解することで、あるべき姿に向かって着実に対応策を進めていく所存です。

データ分析はどう始める？ 分析は、比較から始まります。問題の定義やデータ分析の目的を明確にし、データの切り口や分析方法、データの効果的な見せ方、さらには仮説を立てる際に有効なビジネスフレームワークを学びました。 手続きの問題はどう捉える？ 手続きのデジタル化率を向上させるためのプロモーション施策を考えることを目指し、どこに問題があるのか、どのように解決するのかを段階的に考えていきます。特に、どの手続きでデジタル化の進行が遅れているのかを把握し、その手続きを行った人のデータを深掘りします。 分析で何が分かる？ 具体的なステップとしては、最初に手続きが紙ベースかデジタルかを確認し、次に属性データや過去にデジタル手続きを利用した履歴で分類します。それらのデータを用いて、なぜその手続きが利用されたのか、またはなぜ利用されなかったのかを分析することで、より深い理解や示唆を得ることができるでしょう。

基本理解の鍵は？ MECEの基本的な考え方を理解できたことが良かったです。特に、基本となる3つの分け方についても学び、多くの知見を得ることができました。 増収減益の原因は？ 現状の課題は増収減益です。原価上昇に対して売価設定が追いついていないのか、リカバリーにかかる費用が過剰なのか、またはお客様の要望が厳しく対応が後手に回っているのかなど、各フェーズで様々な視点から原因を探っていきたいと考えています。 数字分解の要点は？ 今ある数字を分解するときは、MECEを意識することが重要だと感じました。このロジックを繰り返し行い、確実に身に着けるためには反復が必要です。 改善策の展望は？ 来週の営業会議では、増収減益の原因を分析し、改善策を提示する予定です。そのため、今週中に必要なデータを整え、土日に詳細な分析を行い、週の前半には問題の特定と改善策の検討を済ませたいと思います。

問いの本質は何？ 今週のライブ授業では、クリティカルシンキングにおいて「問い」がいかに重要であるかを学び、最後のまとめを行いました。特に、あるスポーツリーグの例では、いきなり数値の扱いに取り組むのではなく、まずは問いを明確にしてからデータ分析を進めることの大切さを実感しました。これまでは数値から意味を見出そうと必死になっていたのですが、まず問いを整理してから分析することで、より深い洞察と説明のしやすさが得られると感じました。 仕事の問いはどう？ また、仕事においても、何かを考え始める際は最初にイシューを明確にすることが重要だと学びました。具体的には、まず自分が解決すべき問いを立て、その問いに基づいて今何をすべきか検討します。さらに、この問いを周囲と共有し、自分の考えに対してフィードバックを得ることで、より良いアイデアにブラッシュアップできると感じています。

サービス説明はどう？ 私は新規サービス開発業務において、サービスのコンセプトや内容を1～2枚のパワーポイント資料に簡潔にまとめ、顧客に説明してフィードバックを得る方法を採用しています。加えて、動画など他の手法も取り入れることで、より多様な表現ができればと考えています。 意見を絞るには？ また、短時間で作成できる説明資料という点から、これまでの方法が決して間違っていなかったと実感しました。検証したいポイントや求めるフィードバックをもう少し狭く設定することにより、得られる意見が一層具体的になるのではないかとも感じました。 目的はどう伝える？ さらに、プロトタイプに唯一の正解はなく、これまで使用してきたパワーポイント資料も十分に効果を発揮しています。重要なのは、どのプロトタイプを作るかという点よりも、その制作目的を明確にすることだと学びました。

数字の多様性を考える？ 数字を見る際には、単純な平均値だけではなく、データのばらつきにも注目することが重要です。代表値には、加重平均や中央値、場合によっては調和平均なども含まれることを意識し、ひとつの数字だけに依存しない視点が求められます。また、データをビジュアル化することで、各データ間の関係性を直感的に把握できる点も大きな利点です。 データ分布の見直し？ 大量のデータを扱う場合は、まず仮説を立てた上で分析を進めることが望まれます。これまで平均値を基に議論が行われることが多かったものの、データ全体の分布を視覚的に確認することで、ばらつきから新たな視点や示唆を得ることができます。たとえば、定量調査の結果について、単に平均的な傾向を論じるのではなく、その分布状況を把握し、どのような要因がばらつきを生み出しているのかを再検討することが大切です。

内部と外部はどう捉える？ フレームワークを用いて、自社の内部環境と競合の外部環境を整理し、自社の特徴を理解する重要性を実感しました。現状を正確に把握することが、戦略的な施策決定の土台になると感じています。 顧客視点の差別化は？ また、差別化を考える際には、顧客の視点に立って検討することが大切だという気づきを得ました。特に、日本的な組織が有するすり合わせ技術は模倣困難であり、それ自体が大きな強みになり得ると理解しました。さらに、顧客にとってどの提案が最も価値があるのかを、VRIO分析を通じて検討することの必要性も実感しています。 実践学習の効果は？ 一方で、動画学習や講義と実践演習との間に大きな差を感じるため、効果的な学習が十分に進んでいないように思います。皆さんはどのように予習を進めているのか、ぜひ意見を共有していただきたいです。