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活用 ✕ 比較

に関する学び

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CTRとCVRはどう分析？ プロセスを段階的に考えることは、データ分析において非常に重要です。例えば、CTR（クリック率）やCVR（購入率）を比較することで、プロモーションの効果を測定します。この段階で、CTRが高い場合はターゲットユーザーに適した場所でプロモーションが行われているか、または掲載しているクリエイティブがユーザーに合致していることが考えられます。同様に、CVRが高い場合は購入を促すことができていたり、サイトのUI/UXが優れている、商品そのものが魅力的であるという理由が考えられます。これらの指標を基に課題を抽出し、改善策を講じることが必要です。 仮説はどう作る？ 原因を仮説立てる際には、思考の範囲を広げることが求められます。具体的には、フレームワークを利用したり、反対概念を活用することが有効です。最適な解を見つけるためには、初めに適切な判断基準を考え、それに基づいて評価を進めます。判断基準に重要度の違いがある場合は、重み付けを行い、比較検討を通じて最適な解を選びます。 費用対効果はどう判断？ プロモーションの費用配分を検討する際には、有料広告のCTRやCVR、各コストを再度検証し、費用対効果の観点から最終的には投資対効果への移行を考えます。また、メールマーケティングにおいては、ターゲットに適したバナーを見つけるために、ビジュアル、テキスト、クリエイティブの観点からABテストを実施します。 意思決定は合理的？ 中長期的には、会社全体で「勘と経験に頼る意思決定」を「データ分析を用いた合理的な意思決定」へ移行することを目指します。このためには、誰でも気軽に分析ができる環境を整え、学びとモチベーションを高め、業務効率化により時間を確保することが重要です。 効果検証はどう実施？ 投資対効果を考える上で、判断基準の検討、検証方法の確立、経営層への効果的なアプローチが求められます。メールマーケティングにおけるバナーのABテストの実施例として、秋の行楽シーズンを訴求する際に、ビジュアル面では人物の有無やテーマ、テキスト面では金額や特典、クリエイティブ面では静止画や動画を考慮に入れることが挙げられます。 人材育成はどう進む？ また、データ分析における人材を育成するために、社内の教育プログラムを活用し、DX変革を推進するための環境作りも必要です。

なぜ着目が大切？ ライブ授業で「着目ポイントが大事」と先生がおっしゃっていた言葉が強く印象に残りました。人、時間、物、曜日など、さまざまな切り口で情報を集め、柔軟な分析視点を持つことの重要性を実感しています。 切る基準はどこ？ また、「どこで切るかという基準点を持つことで分解の仕方が見える」というお言葉も非常に印象的でした。データアナリティクスの講座で学んだ内容と重なり、より一層理解を深めることができました。今回学んだクリティカル・シンキングとデータ分析の掛け合わせを通して、相手に納得してもらい行動を促すための論理的なプロセスを構築し、プロジェクトを進めていこうと考えています。自社の現状や改善点を明確にし、効果的な広報・採用戦略の構築へと繋げることが狙いです。 戦略はどう整理？ 現在、広報業務の中でも特に採用に直結する業務が多いため、自社の強みを活かす事業戦略の検討が重要だと感じています。その第一歩としてSWOT分析を活用し、Strength（強み）、Weakness（弱み）、Opportunity（機会）、Threat（脅威）の4つの視点から、ピラミッドストラクチャーを用いて会社全体の現状を把握しようと考えています。内部環境と外部環境に分け、「着目ポイント」を常に意識することで、多角的に情報を整理する狙いです。 データはどう見る？ さらに、データ・アナリティクス講座で学んだ『比較対象を同じに』という考え方を活かし、主張と根拠の整合性を意識してデータを抽出したいと思います。感覚に頼らず、客観的なデータを根拠に説明や提案を行うことで、戦略に説得力を持たせ、実効性のある広報・採用施策の立案につなげることができると考えています。 方法は本当に良い？ また、広報業務の一環として、大手求人サイトへの再掲載や新卒採用向けの展示会出展、自社採用サイトでの情報発信など、複数の施策を同時進行で進めています。その中で、「今取り組んでいる方法で本当に良いのか」と一度立ち止まり、作業や考え方を見直すことの大切さも感じています。そこで、ピラミッドストラクチャーとSWOT分析を組み合わせることで、より論理的かつ実践的なアプローチが可能になるのではないかと試行中です。この考え方が正しいかどうかはまだ不確かですが、スタッフとも共有し、実際の施策に落とし込んで検証していきたいと考えています。

対概念の意義は何？ 対概念とは、ある概念に対して反対または対照的な意味を持つ別の概念を考えることで、物事をより明確に理解し議論の幅を広げる手法です。問題解決に取り組む際は、原因をプロセスに分解する方法、複数の解決策を根拠をもって絞り込む視点、A/Bテスト方式を活用した実践検証、そしてデータ分析を組み合わせた段階的な課題抽出と検証の流れが重要となります。 M&Aリスクはどう考える？ 例えば、M&A案件のリスク評価と意思決定においては、ポジティブな要素であるシナジー効果と、ネガティブな統合リスクを対概念として捉え、財務リスク、組織文化、オペレーションといった要因に分解して考えます。各リスク要因を定量化することで、M&A後の成功確率を高めるためのより正確な判断が可能となります。 統合戦略はどれが最適？ また、企業の経営戦略策定、特にM&A後の統合戦略においては、段階的統合と急速統合という二つのアプローチを検討し、A/Bテスト方式でそれぞれの効果を比較します。統合プロセスの進捗データや業績、従業員満足度といった具体的な指標をもとに、どちらの戦略がより良い成果を生むかを実証的に評価していきます。 リスク評価の秘訣は？ さらに、リスク評価のためのフレームワーク作成では、過去の成功事例や失敗事例をデータベース化し、財務、組織文化、オペレーション、市場環境といった指標を基にリスク評価シートを作成します。これにより、各案件ごとのリスクが客観的に評価され、精度の高い投資判断を導き出すことが期待されます。 定量化結果は何？ 続いて、データ分析を用いた定量化では、財務データや従業員エンゲージメント、企業文化の適合度を測る指標を設定し、回帰分析や相関分析を活用します。特に、文化の不一致が従業員の離職率に与える影響などを数値化することで、過去のM&Aデータから成功パターンや失敗パターンを明らかにし、これを次の意思決定に生かすことが可能となります。 結果の信頼はどう確保？ 対概念とA/Bテストを通じて物事を深く理解しようとする姿勢は非常に評価できます。今後は、どのような状況で対概念を活用するのが効果的か、またA/Bテストで得られた結果の信頼性をどのように確保していくかといった点について、さらに思考を深めながら実践につなげていくことが求められます。

製品の売上はどう変わる？ 改めて、「誰にどのように売るか」によって、同じ製品でも売上が大きく変わることを学びました。特に印象に残ったのが以下の点であり、今後の業務に活かしていきたいと考えています。 顧客の印象をどう作る？ まず、顧客に適切なイメージを持ってもらうことの重要性です。私はSaaSプロダクトの販売に関わっていますが、開発者の想いやこだわりに影響を受けすぎていたように思います。開発者の想いを訴求ポイントとして効果的に活用することは大切ですが、それが顧客にどのように受け取られるかについても見直したいと考えています。また、「顧客にどのようなイメージを持ってもらいたいのか」については、開発からマーケティング、セールス、カスタマーサクセスに至るまでの過程で多少のズレが生じているように感じます。チャネル全体で共通のイメージを描けるよう、ミーティングなどを通じてコミュニケーションを図っていきたいです。 新しさはどう伝える？ 次に、イノベーションの普及に向けた要件についてです。現在市場にあったプロダクトの後続として新しい試みを取り入れた製品を提供していますが、新しさをアーリーマジョリティに訴求する段階で、その新しさが受け入れられにくいという状況に直面しています。まずはイノベーションの普及要件を洗い出し、どの要件を満たしているのか、どの要件は伝え方を工夫する必要があるのかを明確にしたいと思います。 戦略はどう練る？ 次に、自社プロダクトの見直しと来期以降の戦略立案について。11月が期末ですので、来期の戦略を立てる状況にあります。まずは自社プロダクトの見直しから始め、戦略とともに「顧客に持ってもらいたいイメージ」の統一を目指したいと考えています。 ターゲットは誰？ また、ターゲットの検討について。これまでカウンターパートを経理部に絞っていましたが、直近の機能開発で新たな訴求先の可能性が見えました。今までの固定観念から離れ、誰にどう魅せるべきかを再考したいと思います。 部署間の連携は？ 特に、他の部署のミッションや問題点、日々考えていることについての理解を深めるため、他部門との商談に参加することを検討しています。そして、経理部以外の部署との課題感や予算に対する裁量権を比較し、新たなターゲットへの訴求が必要かどうか判断していきたいと思います。

解決策立案の重要性を痛感 今回は、問題解決のプロセスである「What」「Where」「Why」「How」の「How（解決策の立案）」について学びました。このステップでも、「What」「Where」「Why」同様、複数の仮説を立てることが重要で、仮説の質が問題解決の精度に大きな影響を及ぼすことを改めて実感しました。プロセスに分ける、対概念を活用し対に分けるといったアプローチを学びました。 最適解の選び方を知ろう また、最適な解決策を選択する際には、複数の判断基準を持ち、その重要度に基づいて重み付けを行い、基準を揃えて総合的かつ定量的に評価することで、決めつけや思い込みを排除し、客観性と説得力を担保できると学びました。 仮説検証をハイサイクルで さらに、仮説の確からしさを求めすぎず、仮説検証をハイサイクルで実施することで、より良い仮説検証が行われ、結果として本質的な解決策に結びつくことを理解しました。 共通の留意点とは？ 「What」「Where」「Why」「How」の各プロセスで共通して留意すべきポイントは以下の4点です。 1. 目的と仮説を明確にする。 2. 複数の仮説を立てる。ビジネスフレームワークや「分ける」という概念を活用する。 3. 仮説を検証する際は、基準を揃え、分析結果を基に定量的に評価する。 4. 仮説の設定と検証をハイサイクルで行う。 計画策定に向けた意識改革 次期中期事業計画の策定時には、現場で培った経験や勘で導き出した答えを、ビジネスフレームワークを利用して正しいプロセスを一つずつ踏んで答え合わせする意識を持ちたいと思います。ビジネスフレームワークの選定、指標や基準の設定、仮説の構築、データの収集・比較・定量評価、仮説の検証、本質的な解決策の選択など、あらゆる場面で客観性と説得力を備えた事業計画を策定することを目指します。 日常業務での実践ポイント 日々の現場業務の中でも、以下の2点を意識して深く考える癖を身に付け、具体と抽象を行き来することを習慣化したいと思います。 - より高い視座とより広い視野でものごとを見つめるマインドセットを持つ。 - 仮説の確からしさを求めすぎず仮説検証をハイサイクルで実施する。 心に留めておくべきキーワードは「一つ一つ丁寧に」「プロセスを重視する」「胸を借りる」です。

定量分析の重要性は？ 目的を明確に持つことや分析が本質的に比較であることを改めて理解し、以下の観点で新たな気づきを得ました。まず、定量分析の重要性です。適切な比較を行うためには、目の前の事象やデータだけでなく、「Aがない場合」といった事象の背景も考慮に入れ、比較対象を慎重に選定する必要があります。また、仮説を立てることで分析の精度を上げることができると感じました。 アプリ戦略と仮説の関係 現在、私はアプリのプロダクトマネージャーとして、プロダクト企画や戦略立案を担当しています。また、自社事業でアプリやプロダクトを使って事業成長戦略を描くというミッションを追っています。市場データや競合比較、ユーザーの売上データ等を用いて仮説を立て、精度の高い分析を目指しています。この手法は仮説の精度を向上させるための手段となり得ると思います。 ユーザーのペインとは？ 分析が役立つと考えられる場面は以下の通りです。まず、ユーザーのペインがどのような数字に表れているかについてです。特に、弊社のヘルスケアアプリにおいて、ユーザー記録データの推移と一般的な健康データを比較し、特定のセグメントにおけるペインを特定できる可能性があります。また、国内外の市場比較から次世代市場の動きや外資企業の動向予測が可能になるとも考えています。 市場分析に必要なステップ 市場分析においては、目的の言語化が重要です。市場分析は主に「自社プロダクトの市場成長性と方向性決定のため」「自社事業成長戦略のポジショニング決定のため」の二つの観点を想定しています。目的ごとに仮説を立て、分析軸を決めることが必要です。具体的には分析目的をMECEで言語化し、優先順位を付けて最上位から着手します。何をどのように比較するか、仮説が本質的な目的から外れていないかを確認し、ゴールまでの計画を立てます。 データ分析で見える強みと弱み 自社プロダクトの分析には、「あるべき姿」と現状のギャップを言語化し、そのプロセスとしてデータ分析を活用します。市場ポジションの分析では、自社プロダクトの利用状況推移と同セグメントのアプリの一般的な状況を比較し、強みや弱みを特定します。また、ユーザーのペインを見つけるためにデータ分析を行い、アンケート結果やユーザーインタビュー結果を再評価し、インサイトを見出します。

伝えたいことは？ 今回のテーマは「相手の理解を促進させる視覚化」でしたが、まず大切なのは、相手に何を伝えたいのかを明確に決めることだと感じました。視覚化する上で使える手法には、グラフや文字、スライドなどがありますが、できるだけシンプルにしながらも最大限のメッセージを伝える工夫が必要だと思いました。具体的な学びは以下の通りです。 グラフはどう使う？ まず、グラフについてです。時系列データには折れ線グラフや縦棒グラフ、データ量の比較には横棒グラフなど、それぞれの特徴を活用することが重要です。 文字はどう工夫？ 次に、文字についてです。自分はカラフルになりがちですが、強調したい文言が過剰にならないよう注意したいです。また、使う色の中身も意識しながら差別化を図ることが大切です。 スライドで誘導は？ 最後に、スライドについてです。メッセージの順番は左から右、上から下に配置し、強調したい箇所には矢印を入れて視点を誘導する工夫が効果的です。 学びはどこに？ 学んだことは、主に次の2つの場面で活用できると思います。 研修資料の工夫は？ まず、社内研修設計におけるスライド作成です。現在、マネージャー候補向けの研修設計を考えており、スライドを作成する必要があります。研修の難易度が上がり多くの資料を収集する分、スライドはできるだけシンプルにする工夫をしたいと考えています。 提案資料はどうする？ 次に、経営陣に提案する人事資料作成です。現在、週に1～2回、経営陣に人材戦略に関する提案をしています。その際に資料についていくつか質問を受けることがあるので、資料を一目で理解できるよう改善していきたいと思います。 行動計画は何だろう？ これらを活用するための行動計画は以下の通りです。 研修計画のポイント？ 社内研修設計におけるスライド作成では、情報の順番とメッセージの順番を一致させ、グラフを取り入れる際にはできるだけ一つにまとめ、フォントのカラーを意識的に差別化することを考えています。 資料改善の注意点は？ 経営陣に提案する人事資料作成では、基本的なことですが、グラフにタイトルを必ずつけ、適切なグラフかどうかを常に確認し、データが時系列なのか、要素なのか、変化を表現したいのかを考慮することが重要です。

原因分析のポイントは？ 「why：原因を分析」という問題解決のステップについて学び、実際の業務に活用するためのヒントを得ることができました。原因分析では、問題がなぜ発生したのかデータを基に追及し、原因が特定できた後に解決策を検討するという流れを確認しました。 プロセス分解の極意は？ この授業で得た学びは主に2点あります。まずは、データをプロセスに分けて考える方法です。課題では、ウェブサイトの広告表示から体験レッスンへの申込に至る一連のプロセス（広告表示→広告クリック→申込）の各段階のデータを比較し、同じ経路を辿った中でどこで数値が落ちているかを検証しました。比較する際は、各プロセスの分母が異なるため、率で示す点が重要です。率が低いプロセスに問題があると考え、具体的な原因を探る有効な手法だと実感しました。この方法により、どこから改善に取り組めばよいのかが明確になり、必要なデータの選定も容易になると感じました。 原因思考の広がりは？ 次に、原因を考える際は思考の幅を広げる必要があると学びました。フレームワークの一つとして、対概念という視点を活用する方法があります。たとえば、「自社の戦略に原因がある」と「自社の戦略以外の要素に問題がある」という二つの視点から原因を考えることで、一方向への固執を避けることができます。この手法は、原因の決め打ちを防止するのに非常に有効だと感じました。 遅延の要因は？ 実際の業務で、業務の遅れが他部署に影響を与えている場合、まずはその業務を複数のプロセスに分解し、どの段階でボトルネックが発生しているのか、数字を元に比較することが有効だと考えます。原因追求においては、MECEの考え方も必要不可欠です。さらに、原因に関わる要素が明らかになったら、それ以外の可能性も併せて検討することで、一面的な見方に陥らずに対策を練ることができると実感しました。 学びをどう今後活かす？ この学びからは、事象には必ずプロセスが存在し、分解して比較することで原因を特定できること、そしてよい事例についてもプロセスの整理が応用可能であることを改めて確認しました。今後は、問題だけでなく成功事例にもプロセスの視点からアプローチし、より幅広い視野で原因と対策を考えられるよう努めていきたいと思います。

目的を明確にする重要性は？ 目的を明確にすることと、正しい比較を行うことは非常に重要です。動画の例では、提示された数字をそのまま信じてしまう場面がありましたが、実際のビジネスシーンでも同様の例は多いと感じます。そもそも、その数字は何のために存在するのか？どのような基準で比較しているのか？比較の手法や数字の計算、抽出方法は正しいのか？データの精度や信頼性も重要です。AIの助言を受けて、身近な実例として新聞のチラシやテレビショッピングに出る数字を見て、何を示しているのか粘り強く理解していきたいと思います。例えば、「当社比」とは一体何を指しているのか？私の両親もそのまま鵜呑みにしているようなので、注意したいところです。 戦略経理とは何か？ 経理に関しては、記帳や財務諸表作成がAIや外注で可能になると考えています。ただ、仕訳を行い記帳している際に「不思議だ」と思う点があり、そこを深堀りすることで経費や売上を分析し、会社全体が利用できるデータにすることができるのではないかと考えています。「戦略総務」や「戦略人事」という言葉を聞いたことがありますが、「戦略経理」という考え方もあって良いのではないかと感じます。 データ・ドリブン経営をどう進める？ 意思決定にはデータの利用が不可欠です。データ・ドリブン経営という言葉が以前からありますが、そもそもデータに基づかない経営が存在するかという疑問が湧きました。実際の現場では感覚や感情に基づく経営が主流でしたが、私が関与する場面ではデータに基づいた意思決定を推進していきたいです。 仕事の目的を再確認する重要性 業務全般において、目的を明確にすることが重要です。これまでの仕事の中で、議事録作成などの業務において何のために行うのかという明確な目的がなかったため、非効率的となっていました。しかし、目的を明確にすることで効率的に正しい結果を得られるようになることを意識したいと思います。 転職活動で心掛けることは？ 現在、転職活動中で新しい職場を探している中、今後の行動指針として、意思決定に際しては必ず数字の裏付けを吟味すること、目的の明確化を徹底することを心掛けたいです。また、以前に読んだ本や少しかじった統計検定の内容と重なるところが多いことから、統計学を一度学び直したいと考えています。

どう進める？ 問題解決のプロセスでは、ステップごとに考慮し、解決の基準を言語化し、数値化して、関係者内で合意を得ることが重要です。具体的には、問題の明確化（What）、問題箇所の特定（Where）、原因の分析（Why）、施策の立案（How）という流れで進める必要があります。あるべき姿と現状のギャップを定量化することも求められます。このギャップには、正しい状態に戻すための問題解決と、ありたい姿に到達するための問題解決の2種類があります。 どう区別する？ また、MECE（もれなくダブりなく）に基づいた分け方での問題の区別が重要です。施策の検討においては、ロジックツリーを用い、施策案を作成し、ファクトに基づく評価基準で絞り込むことが必要です。さらに、複数の切り口を検討する準備をすることが大切です。 分析はどう？ 定量分析には5つの視点があります。具体的には「インパクト（全体への影響度合い）」、「ギャップ（目標との比較）」、「トレンド（時間軸での把握）」、「ばらつき（集中、均一）」、「パターン（外れ値や変曲点の活用）」があります。特に外れ値については、積極的にビジネスに活用する視点が新しい考え方です。 数値はどう見る？ 案①「正しい状態に戻すための問題解決」では、年度目標未達が具体的な問題であり、KGI（人数・収入・営業利益）やKPI（Web流入数、CVR、CTR）が定量化されています。やるべきことは、販売チャネル別の数値把握、変数分解の可視化、定量分析の5つの視点で再検証を行うことです。具体的には、販売チャネル別の人数・収入・利益を再検証し、優先順位を設計し、施策を可視化します。 組織はどう整える？ 案②「ありたい姿に到達するための問題解決」では、来年度の組織編制が具体的な問題として挙げられています。計画人員やグループ数が具体的に定量化されており、現状の可視化、中長期的なトレンド把握、目標設定が必要です。具体的には、各課の強みや啓発点の洗い出しを行い、組織の現状の業務が将来の目標に向けて十分であるかを評価し、不足もしくは不要な業務を見定めます。 まとめはどうする？ このように、問題解決のステップとMECEなどの手法を用いて、具体的な解決策を導き出すためには、論理的で整理されたアプローチが不可欠です。

効果的な仮説の立て方は？ 今回は、「Why（原因の分析）」について学びました。このステップでも「What」「Where」同様に、複数の切り口を持ち、複数の仮説を立てることが重要だと実感しました。特に、切り口の感度の良さや仮説の筋の良さが問題解決の精度に大きな影響を及ぼすことを改めて痛感しました。高い視座と広い視野を持ち、ビジネスフレームワークを活用して大局的かつ網羅的に複数の仮説を立てることが有効だと学びました。 具体と抽象の使い分け方は？ また、仮説の分類として「問題解決の仮説」と「結論の仮説」があり、前者は具体化、後者は抽象化が肝要です。具体と抽象を使い分けて行き来できるように練習することが必要だと改めて感じました。 データ検証のプロセスの重要性は？ そして、仮説は検証して初めて意味を持ちます。データを収集し（既存データに不足があれば新たにデータを集め）、指標を定め、その指標で比較できるように適宜データを加工し、段階的に仮説を絞り込み検証を繰り返すプロセスが重要であると学びました。 ツールを活用するために何が必要か？ ツールがあることは助かりますが、使いこなせなければ意味がありません。仮説設定やデータ収集・結果の比較を通して「経験や勘による決め打ちや意図的な絞り込み」という負の側面が出ないように、正しいプロセスを意識し、目的に適したツールを正しく使いこなせるように練習を繰り返したいと考えています。 次期事業計画の策定にどう活かす？ 次期中期事業計画の策定時には、このプロセスを活用します。「なぜ今ターゲット顧客から選ばれているのか」を深堀りし、仮説を設定してその再現性と競争優位の持続可能性を検証したいと思います。どのビジネスフレームワークを使って仮説を設定し、どの指標で比較し絞り込むかを考え、一つずつ丁寧に進めていきたいです。 客観性と説得力を保つためには？ 『経験や勘で導き出した答えの確からしさを、ビジネスフレームワークを用いて正しいプロセスを踏むことで確認する』という意識を持ちながら、フレームワークの選定や指標の設定、データの収集・比較、仮説の絞り込みなどの過程で、経験や勘による決め打ちや結論ありきの意図的なものにならないよう常に意識し、客観性と説得力を担保するように努力します。

リーダーシップをどう発揮する？ リーダーシップには特定の手法があるわけではなく、状況に応じて使い分ける必要があります。この使い分けの鍵は、「どんな仕事か」と「どんなメンバーか」を適切に見極めることです。「どんな仕事か」は、そのアウトプットの内容や期日などの見極めが比較的容易ですが、「どんなメンバーか」を把握するのは難しいと感じます。特に、異なる部署を横断するプロジェクトでは、普段関わりの薄いメンバーと仕事をすることになり、その人々をどのように見極めるのかが大変です。 メンバー理解で何が変わる？ 技術進化が著しい中、生成AIのような新技術に目を向けること以上に、「今一緒に仕事をしているメンバーはどのような人々なのか」、そして「仕事内容が変化してメンバーの思考や働き方は変わっていないか」といった「人」に着目することが、適切なリーダーシップを発揮する上で欠かせないと実感しました。仕事の進捗状況を含め、関わるメンバーの状況を把握することが最も大切です。その現状把握が誤ると、適切な行動やアウトプットが出せなくなるため、常に状況をアップデートしていく必要性を感じました。 現状把握をどう進める？ また、部署の異動やチーム編成の変更、新しいプロジェクトでの配置など、仕事の節目にはもちろん、1on1の場といったメンバーとのコミュニケーションの際にも、この現状把握を活用できると思います。自分がリーダーでない時も、リーダーがどのような行動をしているかを観察して、そのリーダーが現状をどのように判断しているのかを感じ取ることができます。このことは、リーダーへの相談の仕方や周囲のメンバーへの対応に活用できるのではないでしょうか。 行動変化のために何を意識すべき？ まずは「人に関心を持つ」ということから始めてみるのが良いでしょう。チームとして成果が上がらない時には、まず「メンバーの行動を変える」のではなく、「今のメンバーの状況」をしっかりと把握し、そこから「自分が取るべき行動」を変えることを意識することが重要です。現状の環境要因や部下の適合要因がわかりやすくなるようなフォーマットを作成し、それをアップデートすることで、自分が状況に応じた行動をとれているかを客観的に振り返ることができるようになると思います。