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考え ✕ 得る

に関する学び

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初期アイデア共有は？ 今週は「プロトタイプの共有とフィードバックの重要性」について学び、デザイン思考のアプローチを通して、初期段階のアイデアを素早く形にし、実際の意見を得るプロセスの大切さを実感しました。 完璧主義は危険？ 学びの中では、完璧を目指さずに早めに形にすることの重要性が強調されており、完成度ばかりに固執すると、時間がかかるばかりでなく、利用者からの貴重なフィードバックを逃してしまうことに気づかされました。また、フィードバックを受ける際には、うまくいっている点と課題を整理し、改善に向けた具体的なアクションにつなげることが求められると感じました。質問の際に5W1Hを意識することで、具体的な意見を引き出しやすくなる点も印象的でした。 試作進める意義は？ 自身の業務においても、まず試作を提示し、早い段階でフィードバックを得るプロセスが、プロジェクトの方向性を確認する上で有効だと再認識しました。関係者との積極的なディスカッションを進めることで、共有したアイデアの理解を深め合い、次の改善策につなげることができると感じています。 学びはどこで活かす？ さらに、今回の学びは、研修設計や新規事業開発支援、コンサルティングの現場にもそのまま応用できると実感しました。研修設計では、受講者のニーズや課題を明確に把握し、試作・テストのプロセスを繰り返すことで、より実践的なシナリオを構築できます。新規事業開発においては、ターゲットとなる利用者の視点を取り入れ、素早いプロトタイピングと検証により、方向性を早期に固めることが可能です。コンサルティングでは、提案資料などを段階的に共有し、早いフィードバックを経ながら改善を重ねるアプローチが、クライアントとの合意形成を円滑に進める鍵になるでしょう。 今後の展望は？ 今後は、このデザイン思考のプロセスを意識して、小さな試作とテストを重ね、得られたフィードバックを業務改善に積極的に活かしたいと考えています。試作・テストのサイクルを繰り返すことで、柔軟かつスピーディーな改善を実現し、より実践的なアプローチを定着させることが目標です。

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。

課題設定はどう考える？ 今週は、データ分析の一連の流れ（問題提起、仮説設定、検証方法の決定）の総復習を行いました。特に、どんな課題を設定すべきかという初期段階での苦労から、課題設定の難しさを実感しました。適切な課題設定がなされなければ、仮説や検証の方向性も定まらず、最終的な分析の質に大きく影響することを再認識しました。また、課題設定の精度を向上させるためには、現場の声をヒアリングする、過去のデータからヒントを得る、フレームワークを活用するなどの工夫が必要だと感じました。 実務復習は何が目的？ 今回の復習を通して、実務でデータ分析の流れを実践し、ブラッシュアップしていく重要性も改めて感じました。特に、業務改善や営業データの分析においては、適切な課題の切り口が成果に直結します。例えば、営業成績が伸び悩む店舗に対して「なぜ成果が出ていないのか？」と問いかける際には、「訪問件数が少ないのか」、「折衝時間が短いのか」、「既存顧客へのアプローチが不足しているのか」といった具体的な観点から検討する必要があります。適切な課題が設定されなければ、的外れな仮説から誤った改善策を提案するリスクもあるため、今後は現場の意見をしっかりとヒアリングし、過去のデータを積極的に活用する習慣をつけたいと考えています。 仮説検証はどうなす？ さらに、仮説を立てた後は、実践を通じてどのようなデータが有効なのかを検証することで、より精度の高い分析フローを確立することが求められます。これによって、業務改善や営業データの可視化に対して、より効果的なアプローチが可能になると実感しました。 現場実態はどう見る？ 現場の実態を正確に把握するためには、まず営業担当者の意見を聞き、「営業活動でどのような課題を感じているか」を確認することが重要です。データだけでは見えにくい実際の状況を把握するため、過去の営業データ（営業成績の推移、訪問件数、成約率など）を分析し、他店舗との比較からどの指標に差があるのかを特定します。また、フレームワークを活用して「なぜ？」を繰り返し問いかけ、根本的な課題を探ることも効果的です。

クリティカルシンキングの重要性とは？ クリティカルシンキングは、すべての専門スキルの土台となります。人は「偏り」や「制約」の中で思考しているため、「3つの視（視点・視座・視野）」を意識することが大切です。これまで、人が自分が考えやすいことに寄ってしまうことは当たり前だと思い、意識していませんでした。今後は、自身の成長のために「意識していなかったことを意識して取り組む」ことを習慣づけたいと思います。 グループワークで得た新たな発見とは？ 他者の考えを聞くことで、新たな発見や気づきを得ることが重要です。また、いかに自分が無意識に「偏り」と「制約」の中で思考しているかを認識しました。今後、グループワークのスムーズな進行を目指して、チーム内で短時間で結論をまとめるためのファシリテーションスキルを向上させたいと思います。 仮説検証計画で大切にすべきことは？ 論理的思考を持って、施策の目的を整理し、仮説を立て、期待できる効果を見据え、検証方法を把握することが大切です。視野を広く持ち、他部署だけでなく会社全体への影響を考慮した施策検討を行うことが肝要です。 効果的なコミュニケーションの取り方は？ 「自分が相手を理解」し、「相手に自分の考えが伝わる」やりとりを心掛ける必要があります。相手が「何を知りたいのか」を引き出すコミュニケーションや想像力を鍛え、相手の立場や状況を加味した伝え方を意識することが重要です。 まずは、学びの1週目として、日常的に論理的思考を実践するため以下に取り組みたいと思います。 リモートワークでの効果的なチャット術とは？ 当社はリモートワークが多く、上司も会議が多いため、チャットでのやりとりがメインになっています。特に上司は大量にくるチャットをさばきながら重要事項を頭に入れなくてはなりません。 そこで、「相手が知りたいこと」や「自分が伝えたい要点」がわかりやすい文章構成を意識したチャット文章のやりとりを心掛けたいです。そして、論理的な「文章（考えを練る時間がある）」から「会話（即興）」へと、アウトプットのレベルを上げていきたいと思います。

なぜ仮説を複数持つ？ まず、常に複数の仮説を立て、一つに決め打ちせず、各仮説が原因を多角的に網羅できるように意識することが重要です。どこに原因があるのか、何が原因なのかという点について、切り口を変えて考える必要があります。 比較指標はどう決める？ 次に、仮説を検証する際は、何を比較の指標にするかを明確に決めた上で、どこに注目し、何と何を比較するのかという意図を持つことが大切です。 データ収集の方法は？ また、データ収集においては、対象者（誰に聞くか）と方法（どのように聞くか）をしっかり考え、たとえ反論になり得る情報も排除されずに集めるよう努める必要があります。これにより、比較のためのデータが十分に得られ、偏りのない分析が可能となります。 仮説の使い分けは？ さらに、結論を導くための仮説と問題解決を目指す仮説を明確に区別しながら取り扱うことが求められます。普段は特許情報やその他の情報を用いていますが、さまざまな立場（営業、技術、知財など）から情報を収集する際には、ネガティブなデータが除外されていないかを意識することが重要です。 議論で論点はずれる？ 実際に、立場の異なる関係者による議論の場では、「課題」の共通認識が不十分なために、結論の仮説と問題解決の仮説が混同され、論点がずれてしまい、適切な結論に至らないケースが見受けられました。特に、人からの情報は各立場の主観が影響して、情報の取捨選択が無意識に行われることが多いため注意が必要です。 課題はどう分析する？ このような背景から、「課題」が何で、どの仮説に基づいて何を分析するのか、また、仮説、比較の指標、意図がぶれないようにしっかりと管理する必要があります。仮説を早期に決め付けたり、先入観に頼ってとりあえずデータを分析したりする危険性があるので、まず観点を整理し、複数の仮説を立てた上で深堀し、必要なデータを洗い出して収集することが求められます。 決め付けはなぜ危険？ さらに、結論を導く仮説にするのか、問題解決の仮説にするのかを明確にした上で、上記のプロセスに従い取り組むことが大切です。

練習環境は整っていますか？ トレーニングを続けることで、自然と楽な方向に流される自分を理解しました。そこで、自分が必ず反復練習する環境を整え、その状況に身を置くことが重要だと感じています。 分解の意義は何ですか？ また、分解することの意味を見直しました。分解自体が目的ではなく、物事を多角的に捉え、新たな気付きや発見を得ることが真の目的であると再認識しています。 問いから何が得られた？ 次に、「問いから始めること」の重要性を深く理解しました。問いを疑問文の形で始めることで考えるべき事柄が明確になります。また、問いを他者と共有することで、異なる視点を活用し、違和感や見落としを防ぐことができます。さらに、問いを可視化することで、議論や思考がぶれることなく、すぐに立ち戻れるようにしています。 方法の実践はどうですか？ これらの方法を、経営層へのレポートや提案資料の作成、チームメンバーとのミーティングなどで活用しています。問題に対する課題の特定や施策の立案の際にも役立っています。 思考は可視化できていますか？ 思考のプロセスとしては、問いを立てて可視化し、共有します。さらに第三者の確認を受けることで、ロジックツリーを使い切り口をMECEにするよう心がけています。 説明内容は伝わっていますか？ 相手への説明の際は、メッセージの主語を省略せずに意図が明確になるようにし、スライドも相手の興味や目線に合わせて順序立てて構成します。 報告は効果的ですか？ 経営層への報告では、相手の視点や興味を想像し、それを背景に文章を構成します。メンバーへのコミュニケーションでは、アイキャッチを使って受け取ってほしい内容を明確にし、ロジックツリーによってメッセージとその根拠を伝えます。 課題発見は進んでいますか？ 施策検討の場面では、表面的な問題に対して問いを立て、課題を特定します。また、視点を変えて問題を根本的に見直し、単なる対策だけでなく、抜本的な仕組みの変更なども検討します。この際、「問いを立てる、共有する、可視化する」の3つの基本を意識しています。

分解ってどう使う？ データ分析を行う際、「分解」の重要性とその手法について新たな知識を得ることができました。単に数字を切りの良いポイントで区切るのではなく、まず全体を適切に定義し、必要な情報を明確にした上で、どこで分解すれば全体像が把握できるのかを試行錯誤することが重要であると演習を通して理解しました。 数字の見える化ってどう？ さらに、数字をグラフ化して視覚的に表現したり、比率に変換して加工することで、数字だけでは発見しづらかった情報が明らかになることを学びました。分析の初めには、全体を定義して目的を設定し、MECEを意識しながら抜け漏れなく分析を進めることが、業務の効率的な進行に寄与することを認識しました。どのような結果になっても、価値や発見があり、それらはすべて自らの成長に繋がるものだと考え、ポイントを押さえて思考を続けていきたいです。 目的設定ってどうする？ 売上やWebページのアクセス数を分析する際に、今までは表面的な数字を追うだけで、原因や改善点が明確になりませんでした。しかし、まず全体を定義して目的の方向性を決めることから始め、MECEを活用しながら漏れや重複を避けつつ課題を分解して解決を図りたいと考えています。分解後には、グラフや比率といったさまざまな視覚化方法を用いて、最適な分析手法を見つけ出し、短期・中期・長期目標の達成に必要なアプローチを定期的に戦略的に見直していきたいと思います。 毎月どうチェックする？ 売上やWebページのアクセス数の分析を日々確認し、毎月、前月との比較を行いレポートを作成したいと考えています。基本的には、最初に決めたMECEを活用した分解で分析を進めていきますが、毎月自身の分析方法で問題が解決できているかを見直し、分類についても考え続けたいです。 PDCAをどう進める？ 単一の仮説ではなく、2～3つの仮説を立て、その中から最も信頼性があり改善しやすいものを選び、行動に移していきます。2週間から1ヶ月試行し、うまくいかない場合は次の仮説で改善するというPDCAサイクルを実行していきたいと思います。

どうして問いは大切？ 上長が6月に交代して以来、「問いは？」と常に問われる機会が増えました。なぜ「問い」が重視されるのか当初は理解できなかったのですが、クリティカルシンキングがその背景にあることを講義を通じて理解しました。この講義を受けることで、クリティカルシンキングを身につけ、事業、ビジネス、私生活全般で活用していくために、特に「3つの姿勢」を意識することが重要であると認識しました。 どうして姿勢が大事？ まず、一つ目は「目的は何かを常に意識する」ことです。次に、「自他に“思考のクセ”があることを前提に考える」こと。特にこの二点目は、慣れや習慣も影響していると考え、常に意識して取り組む必要があります。そして最後に「問い続ける」ことです。 なぜ経営で問う？ 私は経営企画の仕事でクリティカルシンキングが必須のスキルであると感じています。業務の中で、事業環境や3C分析といったフレームワークを用いた調査・分析においても、クリティカルシンキングを用いることで、内容に深みを持たせることが可能です。また、経営層への提案や承認を得るための資料作成においても、短時間で理解と納得を得るためにロジカルシンキングやクリティカルシンキングを活用できると考えます。特に経営層は費用対効果や投資対効果に注目する傾向があるため、その効果を問い続けるストーリーを論理的に構築することで、納得を得られるのではないかと思います。 どんな問いが響く？ 日常業務の提案書や稟議書の作成においても「3つの姿勢」を意識し、思考力を高めることが可能です。また、私生活でも「なぜこの商品が売れているのか？」「なぜこの店が人気なのか？」といった問いを持ち続けることが思考力を高めるきっかけになります。加えて、思考のクセが年齢とともに固定化していると自覚する部分もあるため、社員や知人、友人とコミュニケーションを取り、広くアイデアや情報を集めることを心がけたいと思います。そして、上長からの業務依頼に対しても、その背景や目的を常に問いかけ、業務を効率的に進める意識と姿勢を持ち続けたいと考えています。

業務に手法を活かすには？ これまでの学びを通じて、「これは使える」という手法を早速業務に活用してみました。しかし、総合演習では「どれを選択するのか」を考えたとき、これまでの学びがまだ身についていないことを実感しました。また、分析に際してクロス集計に依存している自分の癖にも気づきました。他の手法は示唆されれば思いつくものの、依然としてクロス集計に頼ってしまいます。せっかく学んだものを生かし切れていないと感じ、今後は意識していろいろな分析手法を活用する必要があると痛感しました。数をこなすことでしか選択肢の幅を広げることは難しいと学べたことも良かったと思います。 プロセス分解で何が変わる？ 問題の原因を明らかにする際にはプロセスに分解することが重要であると気づきました。当たり前のことですが、自分ではそれができていないという発見がありました。また、経験に基づいた仮説を決め打ちしてしまう癖があることにも気づかされました。プロセスに分解する利便性と、その方法が他者への説得力につながるメリットを業務における実績分析でも生かしていきたいと考えています。具体的な手法として紹介されたA/B分析は既に使用していたものの、それをA/B分析と認識していなかったため、目的や仮説設定、検証の項目が曖昧でせっかくの検証結果を生かし切れていなかったと思います。 需要縮小期にどう対応する？ 私の扱う製品は急激な需要縮小期を迎えています。そのため、よく「時代の流れ」として片づけられることが多く、そこで分析が止まってしまっていました。しかし、本当にそれだけが原因なのでしょうか。私は「なぜそうなったのか」をプロセスに分解し、正しく理解することが解決策を得るうえで重要な鍵であると考えるようになりました。幸い、過去の業界・当社の実績データはあるので、まずはそれを改めて分析しようと思います。「時代の流れ」以外の要因がないかを探し、その要因に対処することで売上に貢献できるのではないかと考えています。決め打ちせず、様々な選択肢を探ることで、今よりも良い施策を打てるかもしれないと希望を持っています。

分析とは何？ 「分析＝分類」という視点は、データ分析の本質を捉える上で非常に重要だと感じました。膨大な情報をそのまま扱うのではなく、目的に応じて比較可能な形に分類・整理することが、分析の第一歩であると認識しています。また、「分析とは比較なり」という言葉が示すように、異なる要素や時点を比較することで、初めて傾向や違いが明確になっていく点も学びました。 目的はどう明確？ さらに、分析には明確な目的が必要であり、仮説を立てて検証するサイクルを回すことが、意味のある結果を得るために不可欠だと実感しています。この考え方は、数値の単なる把握に留まらず、どの部分を改善すべきか、どうすれば成果が上がるのかといった具体的な施策検討へとつながるものであり、今後の業務に積極的に取り入れていきたいと考えています。 講座促進策はどう？ また、データ分析の知識は、当社が推進している講座の受講促進において大いに活かせると期待しています。具体的には、対象となる教育機関や宿泊業界における研修実績や予算、過去の導入事例などを定量的に整理・分析することで、より効果的な提案資料の作成や、営業の優先順位付けが実現できると感じています。さらに、各施策ごとの反応や申込数などを時系列で可視化することで、PDCAサイクルの精度向上にも寄与するはずです。 ターゲット抽出はどう？ まずは、教育機関や宿泊業界の人材育成に関するデータ収集から始め、公開情報や補助金制度、業界レポート、ヒアリングを通じて得た情報をExcelで整理します。次に、予算規模や研修回数などの傾向を数値化し、明確なターゲット層を抽出していきます。その上で、ターゲットごとのニーズに合わせた提案資料を作成し、営業活動に活用する計画です。また、講座紹介の販促施策における各種反応率を記録・比較し、次回以降の営業活動の改善点を把握できるようにしていきたいと考えています。 継続学習はどう進む？ 今回学んだ知見を踏まえ、まずは小さな一歩を着実に進めながら、継続してデータを扱う習慣を身につけ、業務の中で活用していく所存です。

なぜデータ分析の目的が重要？ 今回の講座を通して、データ分析の方法について新たな視点を得ることができました。これまでは、やみくもにデータ分析に取り掛かりがちで、HOWにばかり目を向けていましたが、まずは目的や問題点を特定し、そのうえで分析を進める重要性を認識しました。また、複数の仮説を持ち、それを検証するプロセスも新たな学びとなりました。この講座を通じて、アウトプットの重要性も改めて実感しました。インプットしたことはすぐに忘れてしまうため、学んだことを自分の言葉にする時間を確保し、習慣化することが大切だと感じました。 データ分析のステップとは？ 現業務においては、データ分析をプロセスに分けて取り組みたいと思います。具体的には、目的の設定、問題点の特定、原因の分析、解決策の検討というステップを踏むことで、自分の行うデータ分析の目的を明確にし、どのような視点で仮説を考えるべきかをシャープにしていきたいと考えています。 データ分析の型をどう身につける？ また、データ分析の型を身につけたいと思います。特定の分析を行う際の型が身についていれば、データ分析の実行が容易になると感じました。例えば、特定の状況で使う分析手法をあらかじめ知っておくことで、効率的に進められるでしょう。 学びを習慣化する方法は？ さらに、自身の成長のためにも学びやアウトプットを習慣化したいと考えています。講座を通じて行った振り返りやグループワークでの意見交換は、知識や思考を深める助けとなりました。これを続けて習慣にしたいと思います。 実践知識をどう高める？ データ分析の実践知識についてもさらに勉強を進めたいです。他社事例などを参考にしながら、より鋭い経営分析や戦略検討ができる基盤を築けるよう努力します。 BS項目の分析はどう進む？ 特に、まだ分析が進んでいないBS項目については、プロセスに則って分析し、課題解決に取り組む予定です。また、週に1度はアウトプットの日を意識的に作り、学んだことを整理し、反省点や来週の目標設定を行う時間を確保したいと思います。

戦略思考の気付きは何か？ 今週の戦略思考で一番気付かされた点は、差別化された状態をいかに維持し続けられるかという点です。あるひとつの時点で見れば、当然新製品を導入するタイミングは自社有利に働きますが、顧客課題を解決できるものであれば、競合も同様のサービスや商品を提供・追従してくる可能性が高まります。そうなると競争の均衡が生じ、価格競争に陥りやすくなります。 継続的な競争優位性はどう維持する？ 継続的な競争優位性を維持していくためには、本当の意味での自社の強みを理解し、その強みを生かす必要があります。それが製造ノウハウや技術力であるか、優れた営業スキルを持った人材か、過去に権利化された特許かもしれません。自社に関しては当然一番情報にアクセスしやすい立場にあるので、その強みをしっかりと見極め、いかに競争優位性を維持できるかをデザインしていく必要があります。デザインの見直し頻度も含めて戦略立案・推進していきたいと考えます。 自社の歴史から学ぶ方法は？ 自社の歴史を振り返り、競争優位性が保てている商品・サービスとその理由、および保てなくなってきた商品の理由をいくつかのサンプルをピックアップして分析・評価してみたいと思います。その結果、本当の意味での自社の強みを理解し、それを事業戦略立案や商品戦略策定の根拠として活用します。また、それによって関係部門の役員への説得材料としても活用したいと考えています。 来季経営戦略会議に向けた計画は？ 11月に全社役員を含む来季経営戦略会議が予定されており、そこをひとつのマイルストーンとしています。そこで戦略方針の提案を行い、承認を得るための計画は以下の通りです。 8月～9月：情報収集・分析。特に最も情報が取りやすい自社で競争優位性を保てているものの分析・評価。各種フレームワークを用いた外部環境・内部環境分析の実施とまとめ、特許情報も含む。 10月：戦略提案内容について関係部門との内容擦り合わせ。 11月：経営戦略会議での提案。 この計画を実行し、持続可能な競争優位性の確立を目指します。