リーダーシップ・キャリアビジョン入門

受講生が描く学びの軌跡

モチベーションってどうして? 今回学んだ内容は大きく2点あります。まず、モチベーションについてです。モチベーションは個々に異なるものですが、マズローの5段階欲求や動機付け・衛生理論などを通して、自身の現状を把握する方法を学びました。特に、なぜ働くのかという動機付けの本質を理解することが、効果的なインセンティブの活用に繋がると感じました。また、モチベーションが低い場合には、その理由を明確にし、どのように向上させられるかを検証する必要があると実感しました。一方で、モチベーションが高い場合においては、現状で十分なのか、あるいはさらに高い目標があるのかを確認していくことが大切だと思いました。 振り返りはどう機能する? 次にフィードバックについてです。振り返りの大切さを再確認するとともに、振り返りの環境整備や質問力の向上が不可欠であることを学びました。数字だけの確認に留まらず、本人がどのように考え、どこで迷い、何がうまくいったのかといった具体的な点を掘り下げる質問が重要だと気づきました。これにより、課題の発見や他部門への展開が可能になると考えています。 1on1ミーティングでどうする? また、14日に予定されている1on1ミーティングに向けて、今回学んだ内容を復習し、先月の振り返りのための具体的な質問事項を事前に作成する予定です。数字的な成果について、できたこととできなかったこと、そしてその理由を整理し、モチベーションのフレームワークを実際に活用してみたいと思います。さらに、効果的なコミュニケーションを実現するために、聞き出す環境や信頼関係の構築も意識して取り組んでいきます。

データ・アナリティクス入門

仮説力で拓く新たな学びの旅

仮説とは何か? 仮説とは、論点に対する一時的な答えを意味します。仮説を立てる際には、決め打ちせず複数の可能性を検討することが重要です。フレームワークを活用して、どの指標を基準に、何と比較するか、またそのためにどのようなデータを集計し、どのように見せるかを考える必要があります。 データはどう取る? また、着目する指標や比較対象のデータを収集する際には、「誰に、どのように聴くのか」という点が大切です。都合の良いデータだけに頼ると、誤った仮説を前提にしてしまうリスクがあります。他の可能性を十分に考慮することで、不要な仮説を排除し、より正確な情報に基づいた議論につなげることができます。 議論はどう進む? 日常の業務においても、仮説をもとに論点を提示し、議論を重ねる場面が多いです。これまで経験や肌感覚から決め打ちしていた仮説も、複数の視点で検討することで、より網羅的かつ具体的な検証が可能になります。仮説を裏付けるデータの示し方や、どのように比較し、提示するかという方法も試行錯誤の対象です。 人事事例はどう見る? 人事領域の取り組みとしては、スタッフが出会い採用内定、入社からその後の活躍、さらには休職や退職に至るまでのジャーニーマップを構築した事例が挙げられます。まずこれまでの経験や収集できるデータをもとにストーリーとしてのジャーニーを描き出し、その後、ヒアリングや不足しているデータの補完によって仮説を検証・肉付けしていくという方法です。このとき、現状の仮説が網羅的かどうか、また他の切り口がないかを再確認し、データの取り方や示し方を見直すことが大切です。

クリティカルシンキング入門

思考を広げる!数字分解の新発見

数字をどう見捉える? 具体的なケーススタディを通じて、数字の分解やイシューの設定、メッセージの伝え方について学びました。数字を分解する際、特定の実例に引っ張られると、考えの幅が狭まることに気付きました。特に「観光」のイメージに縛られると、抽象度を上げる思考が難しくなりがちです。紙に書き出して共通点を探るなど、可視化する方法で考えるのが有効だと感じました。 見直しは本当に必要? また、イシューの設定では、他の数字を何度も確認しないと安心できない点が学びとして大きかったです。ひとつのイシューを見つけたとしても、「本当にそれで大丈夫か」「見落としていることはないか」を考え、数字の分解を見直すことを習慣にしたいと思いました。 チーム戦略はどうする? 現在リーダー役を務めているので、チームのメンバーや組織課題に向き合う際にこの知識を活用したいです。特に次年度のチーム戦略や目標を立てる際には、現状の組織課題をしっかりと把握し、イシューとして捉えた上で解決策を考えていくことが重要です。 抽象化の秘訣は? 抽象度を上げる思考は、身近な課題にも当てはまります。組織課題に取り組む際、他者から聞くチームのイメージや現在の業務に影響されて、思考の抽象度が上がりにくいことがあります。紙に書き出して抽象化する努力をしてみようと思います。また、イシュー設定に関しては、実務では分かりやすいイシューを見つけた時点で他の可能性を除外し、解決策を考えることが多いです。思考のプロセスを意識し、イシューを見つけた後にはそのイシューを再検討し、他の分解方法も試してみることを習慣化したいと考えています。

データ・アナリティクス入門

数字で見える学びの未来

どうして視覚化すべき? 数字に集約することと、目で見て理解することの大切さを再確認しました。纏めたデータをグラフ化するなど視覚化することで、ヒストグラムなどを活用しながらデータのばらつきを直感的に把握できる点が印象的でした。 比較で何が見える? また、データ分析は「比較」に基づく作業であり、仮説思考が重要だと感じました。分析のプロセスでは、仮説を立て、異なる視点とアプローチを用いることによって、より本質に迫ることができると理解しています。 代表値はどう使う? 代表値の使い分けと散らばり(標準偏差)を組み合わせる方法も興味深かったです。平均値や中央値、加重平均、幾何平均など、用途に応じた手法があるため、Excelで計算できることから複雑な計算式を覚える必要はなく、実務で活用しやすい点が良いと感じました。 成約率との関係は? さらに、営業活動のように暴露機会と成約率、またユーザーの購買意欲と成約数との因果関係を数値化する場合、代表値だけでなく標準偏差による散らばりを検討することで、ユーザーの傾向をより正確に導き出すことができると考えています。まずは仮説思考から取り組む姿勢が大切だと再認識しました。 グラフの魅力は? 最後に、提供される表形式のデータを様々なグラフで可視化し、検証のヒントを得る点も魅力的です。従来の平均値や中央値に加えて、標準偏差などの散らばりを取り入れることで、ユーザーの購買情報をより明確に把握できる可能性が広がっています。定性情報をいかに数値化してデータ分析に活用するか、その工夫が今後の課題であり、挑戦してみたいと感じました。

クリティカルシンキング入門

データの力で業務効率が劇的アップ

数字をどのように活用するか? 数字をただ並べるだけでなく、合計や並べ替え、比率などの作業を行うことで、数字の持つ意味をより深く捉えられるようになります。また、グラフ化することで視覚的に数字を捉えやすくなり、その意味を浮き彫りにすることができます。特に「目に仕事をさせる」という表現は、非常に印象的でした。 グラフ化の新たな視点とは? グラフ化する際には、10代や20代といった規則性ある分け方だけでなく、数字の意味を強調するために規則性がなくても範囲を設定することが有効であると理解できました。さらに、分類分けを細かく行うことも重要です。複数の分類に分けることで、見えなかったものが見えるようになり、誤った解釈を避けることができます。そのためには、自身が行った分け方が正しいのか、他に適切な方法がないのかを常に問い続けることが必要です。 業務に役立つMECEとは? また、MECE(漏れなくダブりなく)の手法について、具体的な分け方やプロセスの切り分けを改めて学ぶことができました。この手法はバックオフィスの業務において、本部集約化に向けた検討時に非常に役立ちます。各業務のプロセスを順を追って確認することで、どの工程をどの部門や担当者が担うべきかを明確にし、適切な本部移管を進められます。 日常業務での学びの生かし方 自分の業務においても、数字の合計や比率を出すだけで終わっている作業が多いことに気づかされました。これからは、「目に仕事をさせる」グラフ化というステップを取り入れ、その重要性を再確認しました。今後の業務において、この学びを生かしていきたいと思います。

戦略思考入門

学びの視点を広げる新しい戦略

学ぶ視点を広げるには? 勉強を続けるための考え方を改めて見直す必要があると感じました。特に、人を巻き込むことで他者の意見を聞き、広い視点で学ぶことができるため、思考の幅が広がり刺激を受けます。それにより、継続的に取り組んでいくことが可能になります。しかし、時間の使い方はまだ定着しておらず、課題に取り組む際には想定以上の時間がかかっているのが現状です。 理想像を描くプロセスとは? 自己の理想像を描くことの重要性を強く感じました。そのためには、現状を幅広い視点から把握する必要があります。これは、理想の姿やその道筋が時折変わるためです。 効果的な戦略策定のステップ ちょうど業務で戦略を考えるタイミングにあったため、以下の理解や取り組みがスムーズでした。まず、中長期(3年後)の目標、すなわちありたい姿を設定します。その目標を達成するための課題を明確化し、現状把握に基づいて課題を克服するための短期計画を立てました。 さらに、戦略策定ワークショップを実施し、様々な視点で物事を考える環境を整えました。また、関係者との情報共有を積極的に行い、助言を得ることで他者の意見を収集し、視点を広げました。 コミュニケーション戦略の分析方法は? サステナビリティ・コミュニケーション戦略を策定する際には、現状分析にも力を入れました。具体的には、自身が担当してきたコミュニケーション業務の結果や効果の確認、現状の各ステークホルダーとのコミュニケーションの洗い出し、結果と効果の確認、社外評価の分析などを行いました。これにより、戦略策定がより具体的で効果的なものになりました。

戦略思考入門

リソースを活用した効果的な学びの秘訣

リソースの投入はどう? リソースは限られているため、最も効果的な場所にリソースを投入する必要があります。そのためには、優先順位を明確にし、判断基準をしっかり持つことが重要です。事例で学んだROI(投資した資本に対して得られる利益の割合)は非常に参考になりました。また、手元に判断材料がない場合には、仮説思考を活用して検討を進めることも有効です。異なるパターンを考慮し、ポジティブ、ネガティブの両面から設定を検討するのもよい方法です。複数の視点を持って考えることは、ビジネスの複雑な状況において必要不可欠です。 ROI評価、改善は? 判断過程でROIが低い業務は、思い切って見直すべきです。戦略においてはメリハリをつけて判断し、数値に基づいて決断することが求められます。 業務の見直しは? 自身の業務を見直す際、費用対効果を考えてみます。時給9千円に見合っているかどうかも考慮します。 業務改善の具体策は? - **帳票管理** 帳票の整合性確認に時間がかかっているため、これを自動化することを検討します。 - **報告資料** 報告内容が多く、時間がかかるため、上司が使わないであろう報告内容は簡略化します。 - **新規顧客獲得活動** マッチングプラットフォームを用いた活動で受注率が低いため、自組織の強みを活かした案件にシフトし、紹介活動に力を入れます。 - **活動行動ログ** より良い目標に向かうために活動の目標を明確にし、それに基づくデータを再確認します。正しい分析を行うために、ゴミデータの除去も意識します。

クリティカルシンキング入門

ピラミッド・ストラクチャーで説得力アップ!

ピラミッド・ストラクチャーの効果とは? ピラミッド・ストラクチャーの活用により、情報を相手に伝えやすくなることを学びました。この方法を使うことで、自分自身でも論理の妥当性をチェックしやすくなり、説得力のある内容に仕上げることができます。また、「隠れた主語」がないかを確認する視点を持つことが重要だと感じました。日常生活でも主語や述語は意識しているつもりですが、テキストコミュニケーションでは特に「隠れた主語」を意識できていないことに気づきました。さらに、複数の具体をまとめる力が不足していると感じ、演習を通してこの点を克服する必要があると実感しました。「クリティカル・シンキング入門」からさらなる成長を期待しています。 データ分析での工夫は? 私の職務は、データ分析を通じて事実を伝え、示唆を出すことです。特に事業部長への説明が多いため、準備の際にピラミッド・ストラクチャーで内容を整理することが有効だと感じました。また、私以外のチームメンバーが本社勤務であるため、チャットツールでのコミュニケーションが頻繁です。認識の齟齬を防ぎ、一度で伝えたいことが伝わるようになれば、コミュニケーションコストを削減できると考えています。 コミュニケーションコストをどう削減する? 会議の準備段階では、言いたいことをピラミッド・ストラクチャーでブレイクダウンして整理しています。また、チャットを送信する前には「隠れた主語」がないかを毎回チェックします。面倒に感じることもありますが、この作業の徹底が双方のコミュニケーションコストを削減することにつながると考え、実践を心がけています。

データ・アナリティクス入門

ロジックツリー活用でKPI改善を目指す!

ロジックツリーって何? ロジックツリーの使用方法について新しい発見がありました。ロジックツリーには、変数分解に加えて「層別分解」という使い方があるのです。層別分解は、全体を複数の部分に分けて同じ次元で揃える方法で、それぞれの階層の下には同じ要素が並ぶイメージです。一方で変数分解は、要素の掛け算を分解し、原因を特定するのに役立ちます。これらの手法を試行することにより、より包括的で明確な分析が可能になります。 営業支援機能はどう? R&D部門における営業支援機能のひとつとして、顧客向けPoCの作成や自社商材のクロスセル・アップセルの立案があります。しかし、これらの活動においてチームのKPI進捗率に大きな差が見られます。そこで、KPI管理している指標の前段にある要素のKPI設定に漏れがないかを確認することが重要です。一連の要素には、要素A→B→C→PoC作成→D→E→クロスセルなどがあります。 KPI設定は見直す? 目的は、KPI管理している指標の前段にある要素のKPI設定に漏れがないかを確認することです。このために、まず関係者とブレストを行い、現在の管理状況に関わらず関連しそうな要素のアイデア出しを行います。その後、出てきたアイデアを元に、現在のKPI設定が定量的かどうか、またMECE(Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive)であるかを検討します。このプロセスの中でロジックツリーを使用し、特に不慣れな現在は層別分解と変数分解の両方を試し、それぞれの使用感をメモしておくことが有効です。

戦略思考入門

営業から学ぶ効果的な組織改革の道

売上での判断は正しい? 営業を担当していたときには、クライアントの優先順位を売上だけで判断していました。しかし、リソースの使用状況や応諾率の可能性、利益額といった観点を考慮していなかったことに気付きました。 リソースは足りるか? 現在、私はエデュケーションチームのリーダーとして活動していますが、組織には大きな課題が存在しています。この課題に対して適切な対応策を打つためには、今のリソースだけで足りるのか、何を捨ててでも取り組むべきなのかを議論する必要がありました。そこで、売上インパクト、応諾率、効果、リソースの使用、実行可能性、利益額といった観点でタスクの見直しが重要だと感じています. 育成課題はどこ? 現在のミッションは営業人材育成に特化していますが、より広い視野で階層別に考えを発展させるべきです。業績向上のために必要な人材像が現状どうなっているのかを分析し、育成の課題を知識、テクニカルスキル、ポータブルスキル、マインド、スタンスのどの部分にあるのかを特定することが求められます。そして、不要なタスクを捨て、優先すべき点を明確にすることで、限られたリソースの中で最大の効果を出す方法を模索したいです. 理想組織の実現は? 経営戦略の実現に必要な組織像を定量的および定性的に確認し、理想の組織における管理職やメンバーのあるべき人材像も同様に評価します。現状の組織と人材の状況を、業績などの定量軸とES調査などの定性軸で確認します。理想と現状のギャップを整理し、課題に対する改善策を考える際には、やめるべきタスクと併せて施策を立案することが必要です.

マーケティング入門

競合を超える新市場への挑戦と学び

商品に新たな用途を見つけるには? 今週の事例では、既存の商品に新たな用途を見つけることで新しい市場を開拓したことが印象的でした。また、別の事例ではポジショニングの軸を巧みに設定し、新市場を発見したことに学びがありました。これにより、既存の商品でもポジショニング・ターゲティングを変えることで、新たな顧客層や市場に参入できることを理解しました。 自社での新価値創出の難しさとは? しかし、これを自社に置き換えて考えると、他社には真似できない複数の強みから新たな価値を生み出し、新市場に参入することの難しさを実感します。ターゲティングに成功したY社や、手軽に挽きたて珈琲を購入できるポジショニングでヒットしたS社の事例を通じて、ポジショニングとターゲティングの重要性がさらに理解できました。 差別化と新用途のチャンス 多くの競合が存在する中で、自社の商品は異なり差別化はできているものの、その競合と同じポジショニングをとっています。差別化ができているからこそ、新しい用途を生み出し、新しい価値でこれまでにない市場に参入するチャンスがあると感じました。このため、ポジショニングマップと訴求ポイントを深堀し、まずはテスト的に自分の顧客を対象に実践してみたいと思います。 どんなターゲット層を狙うべき? 具体的には、大手コンビニから地域のコンビニ、都市部や田舎のコンビニまで、どのような商品陳列でどのターゲット層を重視しているかを確認する必要があります。そして、自社商品の新たな用途がないか?そのターゲット層に向けたリーチ方法が本当に適切か?を深く議論していきます。

データ・アナリティクス入門

データ分析で未来を切り拓く方法

分析の前提は合ってる? 「分析とは」「データについて」「ビジネスにおける分析」についての解説を通じて、日常の業務における暗黙の前提が見直される機会となりました。データ分析には、それぞれの経験により前提や基盤となる考え方にバラツキがあることが分かり、データを比較する目的を意識する大切さを学びました。ワーキンググループでは、積極的に意見交換を行い、メンバーからの多くの意見を参考にしつつ、自らの意見も発信できたことに感謝しています。 未来予測をどう図る? 普段の業務では、「分析とは」「データについて」「ビジネスにおける分析」についての振り返りを行い、業務の流れを見直すことができました。社内のKPI達成のために、次月に向けた改善計画を策定していますが、過去の実績結果をもとにした流れだけでは未来予測が考慮されていないことに気づきました。そのため、未来予測をデータとして仮想化し、改善計画に組み込むことで、より効果的なアクションを起こしていきたいと考えています。 改善策はどう統一? 現状では、分析後の改善アクションが各メンバーの個人裁量に委ねられていることに気づきました。この活動を通じて得たデータを元に、ベースラインを見つけることで、他の拠点や部署にも均質な業務品質を展開できる可能性があると感じています。 新たな発見はある? 一方、メタ思考的な視点から、社内に未分析の領域があることも考えられます。これらを確認し、分析する価値が見出された場合には、新たなデータ取得の検討や仮説構築を通じて、具体的な成果を導き出す道筋を考えたいと思います。

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