(3ページ目)

確認 ✕ 評価

に関する学び

---

リーダーは何を意識？ 人や組織を動かすためには、組織全体の仕組みと個人の取り組みという二つの柱が必要だと実感しました。一人の努力だけで人を動かすことは不可能であり、「自分が頑張れば人が動く」という考えは傲慢になりかねません。リーダーシップを発揮する際は、組織の仕組みを十分に理解し、周囲に依存しすぎないように心がける必要があると感じています。 どう使い分ける？ また、パス・ゴール理論においては、リーダーはその時々の状況や環境、メンバーの適合性に応じた行動を取らなければならないと学びました。指示型、支援型、参加型、達成思考型といった行動タイプはあくまで参考にとどめ、状況に合わせて柔軟に使い分けることが大切です。一つのタイプに執着せず、適宜ミックスして対応することで、リーダーシップの効果を最大限に引き出すことができると考えています。 状況はどう評価？ そのためには、まず自分自身が状況を的確に把握することが求められます。自分がどんな仕事を行っているのか、そしてメンバーそれぞれの特性や理解度、達成度を定期的に振り返ることが必要です。雑談を含めた日々のコミュニケーションを通じ、相手の状況をしっかりと確認し、会話のキャッチボールを意識するようにしています。 振り返りのポイントは？ もし、進捗が悪いメンバーや報連相が不足しているメンバー、ミスが目立つメンバーがいた場合は、まず自らのリーダー行動が適切であったか、またそのメンバーの状況を正しく把握できていたかを振り返るようにしています。 適正な対応は？ たとえば、経験はあるがこだわりが強いために抜け漏れが見られるメンバーには、参加型のアプローチで自立性を尊重しつつも、明確にできていない点については感情を抑えて指示型の対応を行うよう心がけています。一方、経験が浅くやる気が感じられないメンバーには、まずは指示型の行動をベースに、できることを増やし自信を持ってもらうためのフォローを実施しています。間違いを恐れずに成長できる環境づくりを意識し、出来るようになればさらに良くなるという前向きなフィードバックを心がけています。 環境整備はどうする？ また、環境要因を把握するためには、担当しているプロジェクトの背景や位置づけ、クライアントの特性を整理し、どのメンバーにも分かりやすい言葉で説明できるよう努めています。これにより、全員が同じ理解のもとで動けるような環境作りを目指しています。

情報をどう分解する？ 情報を解析するためには、その情報を分解する方法を学びました。まず、解析する全体の情報を定義します。このとき、いつからいつまでの情報を扱うのかを確認することが重要です。その上で、単に機械的に分けるのではなく、なぜそのように分ける必要があるのかを考え、複数の視点から情報を分解します。一つの視点での分解では、漏れや重複がないかを確認します。また、時間や場所を考慮したプロセスの分解を行い、比率や分布、変化率などを表計算で工夫することで、情報の正確な分解が可能になります。最初は大まかに分解し、解像度を上げるように進めます。 医療データ分析のポイントは？ 医療業界のデータ分析について、二つの要点を実施します。まず、新規紹介患者数の分析です。2018年から2024年を対象にし、この期間には特に2020年から2023年のコロナ禍の影響を考慮する必要があります。データを患者の年齢、性別、疾患別、および病院の診療科や紹介元医療機関の規模（病院、地域クリニック）、さらには緊急性で分解し、変化率を算出します。これにより、患者属性や病院要因が新規紹介患者数に与える影響を明らかにし、コロナ禍による変動を正確に分析します。 外来患者満足度はどう評価？ 次に、外来患者満足度調査の分析を行います。毎年実施されるこの調査の結果をもとに、単年度での解析のみならず、経年変化を評価して改善の有無を把握します。回答者を年齢、性別、通院歴（初診、再診）で層別化し、通院プロセスを受付、診察、待ち時間、会計などに分解して感想を解析します。過去3年のデータを用いて変化率を算出し、患者満足度の変化を定量的に把握します。これにより、外来プロセスにおける成果や改善点の特定と評価を行います。 ① 新規紹介患者数の分析では、2018年から2024年のデータを収集します。収集の際には、層別分析ができるように、患者データをリストアップし、疾患分類や医療機関の規模の基準を明確にします。整理されたデータは、解析しやすいように専用シートにまとめ、欠損データの程度を確認して、その分解が有意義であるかどうかを評価します。 ② 外来患者満足度調査の分析では、過去3年のデータを収集し、年齢や性別、通院歴、通院プロセスに基づいて解析できるようデータを整理します。また、来年度以降のアンケート項目や質問順序の見直しを行い、「何を解析するべきか」「なぜ解析するのか」を明確にした上で設計を行います。

なぜ自己流だった？ １か月を振り返ると、これまで自己流で仕事を進めていた自分に気づかされました。講座の中で、自らの行動や考え方を見直す必要性を実感しました。 広い視点が足りない？ 実際の演習で、ファストフードチェーンの事例をもとに考察した際、自分に当てはめるだけで他の視点を捉えることができず、十分な多角的アプローチができませんでした。 根拠の曖昧さは？ 自分を振り返ると、これまで考えの根拠を明確にせずに行動していたことや、問いを明確にしないまま解決策に着手していたため、説得力に欠け、振り返りや原因分析ができていなかったと感じました。講座で多くの気付きを得たものの、理解したつもりでいた内容をすぐに忘れてしまうことも実感しました。 評価と気づきは？ ＡＩコーチングの総評では、自己の行動や思考に対する認識があり、改善の必要性を感じ取っている点を評価されました。また、具体的な行動計画を立て、異なる視点を活用することがさらなる成長につながると示唆されました。 他視点はどう使う？ 現時点では、会議中などで即座に自分以外の視点を提示するのは難しいですが、予定がある場合は事前に別の視点も考慮するように努めます。案内作成など時間に余裕がある際には、試案の後に一定の時間を置いて見直すことを実践し、全体的に相手が理解しやすい文章を意識するようにしています。 メールは分かりやすく？ また、メールの文章については、主題、根拠、理由を正確に伝え、誤解を生まない表現になっているかを確認してから送信することを心掛けています。現時点では見直しに時間がかかる状況ですが、短時間で効率よく確認できるように改善していきたいと考えています。 会話の脱線はどう？ 会話においては、思いつきで本題から逸れることが多く、不要な情報を伝えることで自分の意識がそれるだけでなく、他者にも迷惑をかけていると感じています。そのため、脱線した発言は慎むように努めています。 聞く姿勢は整ってる？ 話を聞く際には、つい偏った見方をしていないかを意識し、発言する際は伝えるべき内容が何であるかを明確にして、論理的に組み立てるよう心がけています。文章や資料作成においては、主題、問い、根拠など伝えるべきポイントを整理し、相手にスムーズに理解してもらえるよう努めています。

仮説の意義とは何？ 仮説思考は、現象をそのまま眺めるだけではなく、問題の所在を明確にするための鍵であると実感しました。単に現象を見るのではなく、複数の仮説を立てて検証することによって、より正確に課題を把握できると学びました。一つの仮説に固執すると誤った結論に至るリスクがあるため、視野を広げ、いくつかの仮説を同時に検討することが重要だと感じました。 フレーム活用の意味は？ また、3Cや4Pといったフレームワークを用いることで、要因を体系的に整理し抜け漏れを防ぐことができる点が大きな収穫でした。特に、4Pで「Product」「Price」「Place」「Promotion」を確認する手法は、課題を具体的かつ網羅的に分析するための有効なアプローチであると理解しました。さらに、「結論・問題」×「過去・現在・未来」という軸を意識することで、時系列に沿った深い分析が可能になり、原因と改善策の両方を考えやすくなることを実感しました。 評価制度の未来は？ 今回学んだ仮説思考の考え方を、評価制度や研修施策の設計にどのように活かすかを具体的にイメージしました。まず、評価の目的は単なる採点ではなく、人材育成に直結させることを明確に定義します。その上で、評価結果に基づき、たとえば「特定スキルが不足している層が存在する」「評価が高い層でもばらつきが大きい」「評価基準が現場の実態と乖離している」といった複数の仮説を設定しました。 分析方法に疑問は？ さらに、3Cでは評価制度、その受け手である社員、他社の研修事例を参考に、4Pでは研修内容、費用、実施場所、告知方法に注目することで、各要因を整理し網羅性を確保しました。仮説を検証する際は、定量的な評価スコアの分布や標準偏差、ヒストグラムなどで偏りを確認するとともに、現場のマネージャーや受講者へのヒアリング、アンケートによる定性的なデータ収集を重視しました。「誰に聞くか」「どのように聞くか」を明確にすることで、より意味のあるデータが得られると感じました。 研修施策の狙いは？ 最終的に、こうした検証結果を踏まえて、評価が低い層には基礎研修、高評価だがばらつきが大きい層にはリーダーシップ強化といったターゲット別の研修施策を設計するイメージを持ちました。これにより、単なる評価から一歩進んだ、実践的な人材育成へと繋げることができると考えています。

目的はどう設定する？ データ分析を効果的に行うためには、いくつかの重要なポイントを押さえる必要があります。まず、データ分析に取り掛かる前に、目的や仮説を具体的に設定しておくことが重要です。これにより、分析がスムーズに進むだけでなく、目標に対して効果的な手法を選ぶための指針となります。 切り口はどう選ぶ？ 次に、分析のステップとして、問題解決のプロセスには「what, where, why, how」といった段階を経ることが挙げられます。特に、データをどの切り口で見るかを判断する際は、その切り口が解決に役立つかどうかや、データが入手可能かどうかを考慮しなければなりません。また、平均値を用いる際には、データのばらつきも確認することが不可欠です。代表値を選ぶ場合も、元データの傾向を理解しておくことが必要です。 数値の意味はどう見る？ 実数と率を確認することも重要です。たとえ割合が大きく見えたとしても、実数が少なければ優先度は高くないかもしれません。分析はただ闇雲に行うのではなく、数字の根拠に基づいたストーリーを描くことが求められます。そのためには、データの傾向をつかみ、特に見るべきポイントを明確にする必要があります。データは伝えたいことが分かりやすい形に加工することが望ましいです。 解決策はどう選ぶ？ 解決策を選定する際には、得た知見をもとに複数の選択肢を洗い出し、判断基準を持って選定することが求められます。例えば、販促施策の振り返りでは、単に目標に対する数値を比較するのではなく、何が成功したのか、どんな改善が必要か、そしてその理由を深掘りすることが重要です。 SNS戦略は見直す？ さらに、自社のSNS運営方針の再検討においては、現状の方針が適切かを評価し、必要であれば異なる方向性を検討することも考慮すべきです。インプレッションやコンバージョン率などのデータを参考にすることで、同じ目標に対しても新しいアプローチを見つけることが可能です。 検証はどのように進む？ 仮説を立てた後、その検証を進める際には、結論に飛びつかず、複数の視点から考慮することが重要です。これにより、示唆の幅を広げることができ、問題解決に向けたステップを適切に踏むことができます。分析を行う際に少しでも学んだことを次に活かし、適切な場面で適切な手法を用いることが、成功の鍵となります。

学びを日常にどう活かす？ これまで学んできた内容を全体的に復習しました。その中で、改めて「目的を明確にすること」と「問いを立てること」の重要性を再認識しました。人間の思考は主観に偏りがちで、そのために本質からそれた部分に焦点を当ててしまうことがあるという前提を持ちました。自分の思考が偏らないようにするためには、まず物事の全体像を把握し、イシュー（課題）を特定することが大切です。そのためには具体と抽象を繰り返し、様々な角度から物事を見る必要があります。この過程でイシューを特定し問題の本質を明確に捉えることが、効率的な情報処理に繋がると改めて感じました。 情報処理の効率化とは？ この学びは日常の様々な場面で活用できると思います。たとえば、報告・連絡・相談（報連相）、プレゼンテーション、社内外の会議、問題定義や課題解決時などです。自分の主観で物事を進めていないか、イシューを特定できているかを常に確認していきたいと思います。また、人との業務上の会話の中でも相手がイシューを特定できていない場合に、自分からイシューを明確にすることで会話がスムーズに進むので、この点を意識していきたいです。 効果的な問題解決法は？ 何事も着手する前に立ち止まり、「目的を明確にすること」「全体像を把握しイシューを特定すること」「伝える内容と目的を明確にすること」を実践していきます。具体的には次のような場面・行動を考えています。 1. **データ分析の際に仮説を立てる** - 行動: データを単純に見るのではなく、まず全体像を把握し、問いを立ててから分析を行います。問いに基づき、どのデータが重要かを判断し、結果を検証するプロセスを経て分析の精度を高めます。 - 理由: 問いを立て、分解し、結果を検証することで、より深い洞察を得ることができます。 2. **プロジェクトやタスクの問題解決における代替案の評価** - 行動: 問題が発生した際、単一の解決策に飛びつくのではなく、複数の代替案を出し、それぞれのメリットとデメリットを比較検討します。そして最も効果的な方法を選択します。 - 理由: クリティカルシンキングを活用することで、短期的な解決策ではなく、長期的に効果的な解決策を見つけることができます。 これらの行動を日常の仕事に取り入れることで、より効果的で効率的な業務遂行を目指していきます。

分析の本質とは何か？ Week1のポイントを復習しました。分析の本質は比較であり、比較する際に注意すべき点は、比較対象を揃えることです。問題解決のプロセスには、What、Where、Why、Howの4つがあります。 問題解決の4ステップとは？ まずWhatでは、何が問題なのかを定めます。次にWhereで、問題がどこにあるのかを特定し、あるべき姿と現状のギャップを数字を用いて比較します。この段階ではフレームワークが有効です。Whyでは、なぜ問題が発生しているのかを探ります。そしてHowでは、どのように対処するかを考えますが、すぐにHowに飛びつかないことが重要です。 データ分析の注意点は？ さらに、単純な平均値に惑わされず、データのばらつきに留意することが必要です。代表値として平均値、中央値、最頻値をチェックし、ヒストグラムを用いてデータにばらつきがないかを確認します。 仮説の検証方法は？ 仮説を立て、その仮説が成り立つかを検証するためにデータを集めます。問題の原因を明らかにするためには、プロセスに分解する方法が有効です。解決策を見つける際には、複数の選択肢を洗い出し、それぞれの根拠をもとに絞り込みます。 チームでのデータ分析をどう進める？ こうした復習を行った上で、実践問題に取り組んだところ、数値を見ることや問題の箇所を特定することがかなりスムーズになったと感じました。しかし、複数の回答を絞り出そうとすると視野が狭くなることがありました。データ分析を行う上では、一人で考えるだけでなく、チームメンバーの多角的な視点が必要であると感じました。そのためには、チームメンバーにもデータ分析の考え方を共有し、共通のプロセスを踏むことが必要だと感じました。 お客さまアンケートの分析は？ 現在、上半期の施策などの振り返りを行っています。その中で、お客さまアンケートの分析業務が現在のメインの仕事となっています。この分析を通じて、お客さまからの評価のボトルネックとなっている部分を発見し、対策を講じる必要があります。 問題発見と仮説の共有方法は？ まずは、問題がどこにあるのかを明らかにするために、関連するデータをビジネスプロセスごとに並べてチーム全員で意見交換を行います。問題の所在が見えてきたら、その原因について仮説を立て、チームメンバーでその仮説を共通認識にします。

誰に向ける思いは？ 「誰に何を」の「誰に」の部分の重要性を学びました。特に、現在取り扱っているSaaSサービスでは、開発側の「誰に」の思いが先行しがちだと感じています。もちろん、思いは大切ですが、想定している市場に十分なポジショニングがあるか、自社製品が届けることができる価値が十分に感じられる対象であるかを客観的に分析したいと思います。また、複数の価値を組み合わせて提供することで、価値を最大化する意識を持ち続けたいです。 魅力伝達はどうする？ プロダクトの強みやアピールポイントを考える際、アピールポイントとそのターゲットを一対一で考えがちでした。今後は、複数のアピールポイントを組み合わせて、より魅力的な形で伝える視点を重視していきたいです。 訴求対象は何処？ ①プロダクトを訴求するターゲット検討の場面では、クラウド型サービスの特性上、ターゲットを見直し、開発のロードマップを検討する必要があります。現状、開発側の「誰に」の思いが先行しがちな状況なので、今回学んだ「想定したターゲットに関する市場規模の確認」や「バックオフィス向けサービスの概念の見直し」を行いたいです。 認知施策は何が鍵？ ②ターゲットへの認知獲得からコンバージョン（CV）の施策やメディア内容の検討では、開発したプロダクトのメリットを洗い出し、ポジショニングマップを作成したいと考えています。このポジショニングマップを共通言語とすることで、チーム内でも一致した訴求ポイントや施策検討が行えるようにしたいです。 市場規模は再確認？ まず、現在のターゲット市場規模を確認し、売上見込みの再評価から始めたいと思います。そして、バックオフィス向けのプロダクトが経理部向けという状況を見直し、本当にメインターゲットが経理部でいいのか再確認します。そのためには、考えうるターゲットを再度洗い出し、各市場規模を整理し、6Rのフレームワークで判断を確かなものにしたいです。 差別化の強みは？ プロダクトのメリットを洗い出す際には、「クラウド」「AIの活用」「多言語対応」「UIの良さ」などを挙げ、それらを組み合わせることで、他社との差別化を図ることを目指します。このプロセスは一人で行うだけでなく、チームで行い、新たな強みやポジショニングを発見するとともに、チームで一貫したポジショニングイメージを共有したいと考えています。

問題はどこにある？ まず、データ分析の出発点として、どこに問題があるのかを明確に特定し、その問題に対して仮説を立ててからデータを集める流れの重要性を実感しました。過去のデータは失敗の原因を探るために、未来のデータは仮説の検証に活用するという視点が新鮮で、漠然とデータを眺めるのではなく、明確な仮説を持って取り組むことで分析の質が大きく向上することが分かりました。 複数仮説は難しい？ また、複数の仮説を一から立てるのが難しいため、ビジネスフレームワークの活用が有効であると学びました。たとえば、4Pの視点から事例を考えることで、各観点から仮説を立て抜け漏れなく問題を多角的に捉えられる効果を実感しました。 複数仮説で見抜く？ さらに、一つの仮説に固執せず、複数の仮説を立てて決め打ちしないという原則が印象的でした。一つの仮説に偏ると、それを裏付けるデータばかりに目が行きがちですが、複数の視点を組み合わせることで、より客観的な分析が可能になると理解しました。 検証方法は正しい？ 仮説を検証する際には、自分が見たい情報だけでなく、反証となるデータも集めることが重要です。比較対象となる情報を確実に収集することで、確証バイアスを避け、より信頼性のある判断が下せると感じました。 費用対効果はどう？ また、問題解決の際には、費用対効果を基準に施策を評価する方法も学びました。複数の施策候補がある中で、この指標を活用することで、効率的に優先順位を決め、実行可能な解決策を選択できることを実感しています。 なぜ仮説を並べる？ 現場でのインシデント対応についても、調査開始前に必ず複数の仮説を書き出すことが改善につながると感じました。たとえアプリケーションの問題と疑っても、インフラやデータ層の可能性も考慮し、各仮説に対してどの指標やログを確認すれば検証できるか明確にすることで、偏らない客観的な分析が実現されます。 監視の落とし穴は？ さらに、システム監視の見直しでは、インフラ層、アプリケーション層、データ層、外部依存という4つの視点に分類し、それぞれで見逃されがちな指標やアラート設定の不足がないかを洗い出す作業を行っています。特に、複数の層にまたがる問題に対しては、層間の関係も意識することで、予兆を捉え、問題が深刻化する前に対策できる体制の構築に寄与していると感じています。

規模の経済性の理解を深める 規模の経済性について、原材料の仕入価格が低減できるという認識は以前から持っていたが、生産量を増やすことによる1単位あたりのコスト減については改めて納得した。また、規模の不経済が起こりうる点は新たな発見であり、事業戦略を考える上で注意が必要であると感じた。 範囲の経済性の活用方法は？ 範囲の経済性とは、既存の資源を他事業と共有化することで、一つの単独事業では実現できないコストメリットを得ることを指す。この概念を理解することで、企業全体の経営効率化や事業開発に役立てることがわかった。効率化の検討に際して活用していきたい。 戦略策定に学ぶ知識をどう活かす？ 私の職務において、今回学んだ知識は次期中期事業計画の策定に広く活用できると考えている。新規事業の立ち上げや既存事業の拡大において、多角化のメリットとリスクの分析と理解が重要だ。これを踏まえて戦略を策定し、策定までの時間を有効に使うことで、変化の激しい時代と業界に対応できる強固な戦略を構築したい。 情報収集と仮説検証のプロセス 以下の行動を通じて、次期中期事業計画の策定を効果的に進める。 まず、情報収集と分析については、業界動向や市場トレンドを定期的にリサーチし、最新の情報を収集する。競合他社の動向や成功事例、失敗事例を分析し、学びを得る。 次に、仮説思考と検証では、新規事業や既存事業の拡大に関する仮説を立て、具体的なアクションプランを策定する。小規模なパイロットプロジェクトを実施し、仮説の検証を行う。検証結果を基に、仮説の修正や新たな仮説の立案を繰り返す。 多角化のリスク評価と対策 多角化のメリットとリスクの評価では、新規事業の立ち上げに際して、多角化のメリットとリスクを詳細に分析する。リスク管理策を策定し、リスクを最小限に抑えるための対策を講じる。 投資対効果の重要性 投資対効果の評価では、各施策の投資対効果を定量的に評価し、優先順位を設定する。投資対効果が高い施策にリソースを集中させ、効率的な資源配分を行う。 ビジネスの定石を再確認する 最後に、ビジネスの定石の適用として、ビジネスの基本原則や成功の定石を再確認し、計画に適用する。定石に基づいた戦略を策定し、実行に移す。 このようにして、次期中期事業計画の策定を進めていく。

マネジアル・グリッド理論とは？ 優秀なリーダーの行動を分析するためのマネジアル・グリッド理論は、リーダーの行動を「人への関心度」と「業務への関心度」の二つの軸で評価することで、リーダーが周囲に与える影響を客観的に分析する手法です。 パス・ゴール理論の重要性 一方、状況適合理論の一つであるパス・ゴール理論は、リーダーが「環境要因」と「部下の適合要因」を考慮し、適切な行動をとることが重要であると説きます。具体的には、リーダーは同じ部下であっても、業務や職場の状況に応じて支援の仕方を柔軟に変える必要があります。さらに、チーム内でも、部下の能力やスキル、自己解決意欲に応じてリーダーシップのスタイルを調整することが効果的です。 リーダーとしての自己振り返り 自身の仕事で振り返ってみると、メンバーに仕事を任せる場面や新たなチームを結成する場面で、この理論を活用できると感じます。 メンバーへの適切な指示方法は？ メンバーに仕事を任せる際には、例えば既存業務において、経験やスキル、自発性・成長意欲の異なるメンバーに対して、指示や支援の程度を調整します。A氏には自立性を活かし、目的とゴールを伝える程度で任せます。一方、B氏には課題点を共有しつつ意見を募り、C氏には初期のタスクを具体的に教えた上で任せます。新規業務では、特にC氏に対して細やかな指示と進捗管理を行います。 チーム結成時のリーダーシップ選び また、今後チームを結成する際には、マネジアル・グリッドを利用してサポート役を選定したいと考えています。私は自身を「タスク志向型」もしくは「タスク志向型と中間型の間」と認識していますが、「社交クラブ型」のサブリーダーを組み合わせることで、チームが一層円滑に機能するでしょう。 フィードバックの重要性は？ 重要なのは、部下の適合要因を把握し、それに基づいてリーダーシップの方法を試行錯誤し、適応させることです。また、マネジアル・グリッド理論を基に、自身のリーダーシップ行動についてメンバーや上司からフィードバックを求めたいと思います。これにより、他者の認識と自分の認識に差異がないか確認し、さらにはメンバーや上司がこのアプローチに満足しているか評価してもらいたいです。メンバーからの直接的な評価が困難な場合、上司に間に入ってもらうことを考慮しています。

評価面談、どう伝える？ 今週のライブ授業では、「評価面談」をテーマにしたロールプレイに参加しました。シナリオは、評価者が十分な事前情報を持たずに部下へ悪い評価を伝えるというもので、受講者はそれぞれ評価者役と被評価者役を演じました。私は被評価者役を担当しました。 評価者の選択理由は？ 評価者役を選んだ理由は、自分の観察力を活かせると感じた一方で、評価者役に対する自信が持てなかったためです。 印象に残る対応とは？ ロールプレイ中に印象深かったのは、評価者役の方の対応です。まず、事実に基づいて評価内容を説明し、感情や主観に左右されずに納得感を伝えていた点が印象的でした。次に、会話の冒頭から柔らかなトーンで接し、相手の意見や感情を丁寧に受け止めることで、防御的にならずにスムーズな対話が成立した点が学びとなりました。さらに、改善点を明確に示しながら、次期への期待やサポートの意志を伝えることで、面談が前向きな雰囲気で締めくくられたことも大きな気づきでした。 苦手意識、どう克服？ この演習を通じ、自分は評価者役への苦手意識があることに気づきました。今後は、業績評価やフィードバック面談、クレーム対応、さらには後輩や中堅スタッフとのキャリア面談など、様々なシーンで「事実に基づき、共感をもって伝え、未来への展望を示す」という視点を意識して実践していきたいと考えています。 具体事例、何が必要？ 例えば、業績評価面談では、単に「数字が足りない」と言うのではなく、何がどう足りなかったか具体的な事実を示し、本人の努めに寄り添いつつ次への提案をすることが大切です。クレーム対応においても、感情論に陥らず現状を客観的に伝え、相手の立場に立ったアプローチをとることで、スムーズな対応が図れると感じました。また、後輩や中堅スタッフとの面談では、努力を認めながら今後のキャリアや具体的な成長の方向性を話し合うことで、モチベーションの向上にもつながると考えています。 成長環境の仕組みとは？ さらに、面談の取り組みを具体的に進めるため、月単位や四半期単位での振り返りと未来志向の対話、週単位の軽い進捗確認、そしてフィードバック内容の「見える化」を実施する計画です。このような仕組みを導入することで、スタッフ自身が自身の成長を実感できる環境作りに貢献していきたいと思います。