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重要 ✕ 内容

に関する学び

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相手の考えはどう？ エンパワメントにおいては、相手の仕事の進め方に対する考えを質問を通じて理解することが必要だと感じました。目標設定においても、目標を実行する本人が納得感を持てるようにすることが重要であり、達成基準が明確になるよう具体性を持たせることが求められます。 認識合わせはどう？ これまでのエンパワメントでは、一方的に指示をしてしまい、後に相手との認識の違いを感じることがありました。今後は、普段から任せる仕事について、相手と認識をしっかりと揃えることを心掛けたいと思います。目標設定の際には、本人が参加できるよう問いかけを通じて促し、本人が実行可能な内容であるかを十分に考慮するようにしていきます。 やる気、どう引き出す？ 日常の仕事の場面では、問いかけを通じて相手がどのように仕事の進め方を考えているのかを理解し、適切な説明ができるように努めたいと思います。目標設定においても、本人が参加し納得感を持てるように働きかけ、その結果として本人のモチベーションを高められるようにしたいと考えています。

多角的視点で何が見えた？ 学んだ内容を振り返り、複数の視点から議論することで、これまで見落としていた点や新たな切り口、さまざまなアプローチ方法に多くの気づきを得ることができました。今後は、このような環境を社内にも広げ、各自が自走できる体制を整えていきたいと考えています。 上司の依頼はどう活かす？ 日常業務では上司からデータ分析の依頼を受けることが多く、上司の興味関心と実際の事業課題を明確に切り分け、目的意識を持った意味ある分析が事業に貢献できるような環境作りが求められると実感しました。また、データ収集がそれ自体の目的にならないよう、適切なデータの収集と活用に努める必要があります。 実行策にどうつなげる？ このため、まずはビジネスプロセスマップやビジネスモデルキャンパスを作成して全体像を把握します。次に、関係者間で課題の所在を共通認識として持ち、データ分析を通じて課題の発見や優先順位、重要度を明確にします。最後に、分析結果に基づき実行策を評価することで、より効果的な改善策を進められると考えています。

MECEの種類って何？ MECEの種類には、大きく分けて層別分解、変数分解、プロセス分解の3種類があり、それぞれの分解方法を使い分けることが重要だと感じました。これらの方法を試すことで、自身の分析に最も適した分解手法を見つけることができると学びました。 クラウド相談で何が分かる？ 私は、自分の業務でクラウド利用相談においてこの手法を活用できるのではないかと考えています。利用相談の内容を分解することで、利用者が抱える本質的な問題を分析する際に有効だと感じました。特にプロセス分解を用いることで、どのプロセスに問題があるのかを特定し、迅速に問題解決に結びつけることができると考えています。 復帰後の活用は？ 来月から育児休暇からの復帰を予定しており、クラウド利用相談でこの手法を活用したいと計画しています。相談内容をプロセス分解し、問題の本質を把握できるように努めます。まずは相談者が何を望んでいるのか全体像を把握し、その中でどこに問題が発生しているのかを分解して特定し、より効果的に対処したいと考えています。

代表値選びはどうする？ 「数字に集約する」際の手法として、代表値とばらつきを用いてデータの特徴を把握する考え方を学びました。代表値の選択肢としては、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値があり、扱うデータの内容や目的に応じて使い分ける必要があると理解しました。 ばらつきに何を捉える？ 代表値だけでは捉えきれない傾向や違いも存在するため、データのばらつきに注目することが重要だと感じました。何となく単純平均を採用してしまいがちですが、データの構成や掴みたい特徴を踏まえたうえで、適切な集約方法を選びたいと思います。 営業分析はどう評価する？ また、営業活動の可視化に関しては、全体の営業スタッフの活動数や平均受注額など、単純平均に頼る部分があるものの、受注額の分析においては加重平均を用いるなど、データの中身によって適した代表値を意識する必要があることを学びました。個人のパフォーマンスを評価する際にも、優れた営業の活動傾向を明確にするため、ばらつきに着目し、より具体的な分析を心がけたいと考えています。

知識と実践のギャップは？ グロービスの学習では、毎週のミニレポート作成を通して「知っている」と「使える」の違いを実感しました。ライブ授業の中で問われた際、インプットしたはずの内容がすぐには出てこなかったこともあり、知識を業務で実際に使うためには、継続的な反復練習や学んだことを意識的に活用する機会を作ることが重要だと感じています。 社内評価はどう変わる？ また、社内のモチベーションサーベイの分析業務についても、これまで数値の比較に終始していた自分のアプローチを見直す機会となりました。今回、ライブ授業で学んだ分析のステップを業務に取り入れることを決意しました。 分析の手順は何？ 具体的には、まず分析の目的を明確にするために問いを立て、その問いを共有することが大切であると認識しています。次に、情報を工夫し、必要に応じて新たな列を追加したり、割合を算出したり、データの並び替えを行います。最後に、グラフへと視覚化することで、数値だけでは見えにくかった情報を一目で把握できるようにする工夫を実践していきます。

視覚化はどう活かす？ 今週は、視覚化の重要性について学びました。特に、スライド作成の際に、伝えたい内容を整理するとともに、読み手の視点に立って文章を構成することが大切だと感じました。どのようなメッセージが必要で、何を伝えたいのか、またグラフとメッセージが一致しているかを常に意識する必要があると理解しました。 グラフと文章の調和は？ また、メッセージを効果的に伝える方法として、グラフの活用や文章の見た目に気を配ることも学びました。プレゼンテーションにおいては、ストーリーラインを意識し、グラフとメッセージの一致を確認することで、受け手にしっかりと内容が伝わる工夫ができると感じました。 メールで魅せる工夫は？ さらに、メール作成についても、単なる文章の羅列ではなく、目を引く工夫を施すことで、読み手に対して効果的に情報を伝えることが可能だということを実感しました。少々手間がかかるかもしれませんが、凝ったメールを作ることが、結果として読みやすい文章につながると今後も意識していきたいと思います。

スライドの表現はどう？ 視覚的な要素を意識したスライド作成では、色やフォントが持つメッセージ性を効果的に活用することが重要です。色は多用せず、引き算の考え方でデザインをまとめると良いでしょう。文章やスライドの内容は、一つのメッセージに焦点を当て、読み手に合わせて適宜変更することを心がけます。 テンプレートはどう？ また、パワーポイントの作成時には、いきなり文章を書き出すのではなく、会社のテンプレートがある場合にはそれを利用するのが賢明です。他の人が後で編集しやすいように、資料を作成する際にはコピーされることを前提としておく必要があります。スペースキーを使用して改行をしないように注意しましょう。 時間管理は万全？ パワーポイントの作成過程では、いきなり構成し始めるのではなく、まず文章から始めることをお勧めします。作成時には集中して一気に仕上げられるように、まとまった時間を確保することが効果的です。作業に専念するために、Teamsの通知をオフにし、タイマーを使って時間を管理すると良いでしょう。

どうしてグラフを選ぶ？ 伝えたい目的に応じてグラフを選択することで、一目で相手に伝わりやすくなり、時間の短縮につながります。特に、注目してほしい部分にフォーカスを当てるために矢印を付けると、どこを注目すべきかが明確になります。グラフの特性を活かし、適切なグラフを選ぶことが重要です。 提案資料でどう伝える？ お客様への提案資料や比較が必要な資料では、棒グラフや折れ線グラフを使用して、課題の箇所を分かりやすく説明することができます。また、上司への報告資料や株主総会、経営会議用の社内資料では、伝え方によって意図しない部分に注目が集まらないよう、適切にグラフを利用することが大切です。 報告資料はどう工夫？ 上司への報告資料を作成する際には、内容を一目で理解できるようにグラフを用いることが欠かせません。グラフの選択は、例えば年次比較や比率など、何を際立たせたいかによって決定します。強調したい部分は赤線で囲むと良いでしょう。最終的には、グラフの順番や適切なタイトルを付けることにも心を配り、資料を修正します。

イシューの重要性を考える 今何をすべきかを明確にする（＝イシュー）ことが重要だ。話が本筋から逸れて結論なく終わる会議が社内でもよく見られるが、その原因はイシューの共有が不足していることや、議論の途中でイシューが変わってしまい気づかないことにある。こうした問題を解消するためにも、イシューを明確化して共有し、一貫性を保った議論を心がける必要があると感じた。 ミーティング効果をどう高める？ 小さなチーム内ミーティングではふわっとした議題が多く、話が脱線することが多い。その結果、時間を割いてもアウトプットが少ないことが課題だ。まずはミーティングの目的を明確にし、今すべきことを考える。その上で意見を出し合うことで、アウトプットの質も向上すると思う。 効果的な課題解決へのアプローチ 課題解決にあたっては、本質的な問いを特定し、メンバーと共有した上で施策検討を始めることが重要だ。また、資料作成においては、相手に納得感を得られるよう心がけることが必要で、視覚化やメッセージの工夫をすることで効果が上がると考える。

異なる視点で見る？ フィードバックを受ける際、ユーザー目線とデザイナー視点など、立場を変えて意見をもらうことで、新たな視点や気づきを得られると感じました。また、ストーリーボードを用いることで、テスト対象の体験を具体的にイメージしやすくなり、意見交換がよりスムーズに進む印象です。さまざまな人の考えを聞くことは、次の検討事項に対するアイデアや検討方針を見出すうえでも大いに役立ちます。 同一人物の工夫は？ 特に、同一人物からでも視点を変えてフィードバックをもらうという試みは有効だと感じました。例えば、改善提案に対して提案される側だけでなく、上司や同じ部署の人といった異なる立場から意見を求めることで、予想外の気づきが生まれる可能性があります。 次への行動は何？ そのためには、あらかじめフィードバックしてもらう視点を検討し提示すること、実際にフィードバックを受ける際にはどの視点で意見が出されるのかを確認すること、そしてフィードバックの内容をまとめ整理し、次のアクションに繋げていくことが重要だと考えます。

仮説はどう作成？ データ分析において、まず仮説（問い）をどのように作成するかが重要であると再認識しました。解説で提示された「地元のネットワークを構築できなかったから」という視点は、私にとって新たな発見でした。また、仮説自体の数が少なかったことから、問いを思いつくためのトレーニングが必要だと感じました。 中央値の適用は？ 代表値、特に中央値の用い方についても多くを学びました。アンケート分析などにおいて、平均値が低いという理由だけで意図的に中央値を用いるのは適切ではないという指摘は、慎重な判断が求められると実感させられました。 平均値は信用できる？ 報道などで目にする数字の平均値だけに頼るのではなく、しっかりと問いを立て、調査することの大切さを改めて考えさせられました。 最適なグラフは？ また、伝えたい内容や主張に合わせて最適なグラフを選定する方法を検討し、Excelなどで実際に作成してみることが有効だと感じました。問いを立て、その根拠となるデータを調べ考察する訓練の重要性も実感しました。

問題解決のアプローチを学ぶ 問題解決には、「現状→あるべき姿」と「現状→ありたい姿」の二つのアプローチがあることを学びました。自分の業務に照らし合わせると、現状では大学の退学率が○○％であるのに対し、ありたい姿は退学率を0％にすることです。現状とありたい姿を明確に認識することで、分析時のブレを防ぐことができると思います。 イベントでロジックツリーをどう使う？ 大学でイベントを行う機会が多くありますが、その際にロジックツリーを使用し、来場者プレゼントやイベント内容を決定するのに活用できそうです。また、このプロセスをチーム内で共有することで、決定の場面で話がスムーズに進むと感じました。 分析の透明性をどう確保する？ 誰かに説明する際には、分析のフレームワークを共有し、「こういった分析を行い、こう決定した」という考えの過程を透明にすることが重要です。さらに、何か分析を行う際には、闇雲に考えずに、まず分析のフレームワーク（ロジックツリーやMECE）が活用できないかを検討することを心がけたいと思います。