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重要 ✕ 要素

に関する学び

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グラフは何を示す？ グラフの活用法とその分析時の手法について考えます。まず、円グラフは各要素の割合を確認したい場合に使用します。一方、ヒストグラムは全体のばらつきを視覚的に把握したい時に便利です。グラフを活用する際は、事前に仮説を立て、その仮説に基づいて予測データと実際のデータを比較し、深堀することが重要です。 平均値はどう使う？ 分析手法としては、様々な平均値があります。単純平均はただ平均値を求める方法です。加重平均は重みを考慮して算出され、例えば東証株価指数がこの方法を用いています。幾何平均は成長率や平均何倍になるかを知りたい時に使用されます。外れ値の影響を避けたい場合は中央値を用いるとよいでしょう。また、標準偏差を利用することで、データのばらつきを把握できます。標準偏差が小さいほどデータは均一であることを示します。これに基づき、2SDルールでは95%のデータが大よその範囲内に収まるとし、5%のデータは外れ値とされます。 リスクはどう把握？ 施設のポテンシャルや価格の分布を分析する際には、ヒストグラムや散布図を使うことで、戦略に対するリスクを特定できます。例えば、ポテンシャルの高い施設で高コストの外れ値がある場合、戦略的値下げの必要性を検討する余地があります。また、小さい施設で安価なコストの外れ値はベンチマークとして他施設に引き合いに出されるリスクとなる可能性があります。 医療データの精度は？ 医療機器のデータ精度を分析する際、標準偏差を利用して精度の精確性を確認することができます。業界の標準として、変動係数CVが2%以下であれば精度の担保がされているとされています。変動係数は標準偏差を平均値で割ることで算出されますので、まず標準偏差を求める必要があります。特に機器の精度が外れ値を持たず、許容範囲内に収まることが求められるため、標準偏差の知識は重要です。 適正価格はどう算出？ 価格交渉の際、統一グループやGPO施設カテゴリ内の平均価格やベンチマークの引き合いがあります。この際、どの「平均」が使用されているかを確認し、データを鵜呑みにせず、グラフや散布図、加重平均や中央値を用いて適正価格を示すことが重要です。 仮説はどこから？ 最後に、分析に取り掛かる前に仮説を立てることが大切です。仮説に正解はありませんが、経験に基づいた想像力を活かし、いくつも仮説を洗い出すことが有益です。

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。

どのグラフを選ぶ？ データを視覚化して情報を分かりやすく伝える際は、テーマに合ったグラフを選ぶことが大切です。時系列の変化を示す場合は左から古い順に配置された縦棒グラフ、要素ごとの伸びや量を表す際には横棒グラフ、割合を示す場合は円グラフや帯グラフ、変遷を伝えるときは折れ線グラフを使うと効果的です。間違ったグラフを選んでしまうと、本来伝えたいメッセージが正しく伝わらなくなるため注意が必要です。 フォントで印象作る？ また、文字のフォント、大きさ、色などは、受け手に与える印象を大きく左右します。強調したいメッセージに対しては、これらの要素をうまく活用することで、より伝わりやすくなります。反対に、注意事項を伝えたいにもかかわらず、小さいフォントや細字、目立たない色使いをすると、伝えたい内容がうまく伝わらない可能性があります。 視覚配置はどう？ スライドを作成する際は、リードメッセージと、それに続くグラフや表、アイコンなどのビジュアル要素が一体となっているか確認することが重要です。リード文とグラフの配置にずれがなく、アイコンや色彩が伝えたいポイントを適切に表現しているか、しっかりチェックしましょう。 情報整理はできる？ クライアントに提示するドキュメンテーションの場合、リード文やボディに情報が散乱しすぎたり、何を伝えたいのかが不明瞭になったりしないよう注意が必要です。社内資料やクライアントから受領した資料を使う際には、メッセージとグラフ、表にズレや矛盾点がないか、十分に確認することが求められます。よく確認し、擦り合わせを怠らないことで、論点がブレたり、ゴールが不明確になったりする事態を防げます。 図表の確認は？ さらに、グラフや表にする際は、タイトルや単位など必要な情報が欠けていないか、常に注意深くチェックしてください。伝えたいことや論点を整理し、日本語の文章に落とし込むことで、より分かりやすく伝えることが可能になります。色やフォント、図表の配置が相手の理解を助ける順序になっているか、また、自分が話しやすい構成になっているかを意識しましょう。 資料の見直しは？ 最後に、日々目にする膨大な資料やデータを読む際、矛盾点や分かりにくい点が見つかった場合は、作成者に確認することを心がけ、情報のずれが生じないよう対策を講じることが大切です。

新メンバー指導のポイントは？ 学びとなった点は以下の3つです。 まず、新メンバーの指導において、以下の3点を必ず押さえることが重要だと感じました。1つ目は、初めに「何をどこまで任せるか」を明確に伝えることで、相手との共通理解を得ることです。2つ目は、その仕事の意義や目的を伝え、「なぜやるのか」を理解させることです。これにより、相手が自律的に動きやすくなります。3つ目は、相手の経験や能力を確認し、それに応じたフォロー体制を整えることです。 学び方のコツとは？ 次に、学び方のコツとして3つあります。1つ目は言語化で、考えを言葉にし、漠然とした考えで終わらせないようにすることです。2つ目は教訓化で、各ケースを客観的に分析し、普遍的な教訓を引き出すことです。3つ目は自分化で、引き出した教訓を自分の状況に照らし合わせ、自分の課題や弱みを改善するために考えることです。 リーダーシップの育み方は？ また、リーダーシップの三要素について学びました。能力と意識を掛け合わせることで行動が生まれるというもので、私の場合は能力に偏っていたため、明るく前向きでオープンな意識を、業務を通じて日々心掛けていきたいと思います。 ジュニアメンバーへの効果的な指導策 チーム内のジュニアメンバーに業務を依頼する際には、この学びを活かし、特に相手の経験や能力の事前把握を重視したいと思います。以前はフォロー体制が不十分で、相手の信頼を得られていないこともあったため、改善する所存です。リーダーシップに関しては、「明るく機嫌よく前向きでオープン」を意識し、信頼されるリーダーを目指したいです。現在は意識にムラがあるため、人との関わりの中で積極的に意識していきたいです。 指導プランの具体例は？ ジュニアメンバーへの指導プランとして、月に一度のロープレを実施し、経験や能力を丁寧に聞き取ることで、相手の視点に合わせたフォロー体制を築き、信頼を得ることを目指します。一方、意識面の行動プランとしては、「明るく前向き、機嫌よくオープン」を実践するために、常に笑顔を忘れず、終礼時に適度に自分の情報を開示し、ジュニアメンバーとの関係性を深めていきます。また、週の定例ミーティングでは、ジュニアに考えさせるような意見や指摘を心掛け、彼らの成長をサポートしたいと考えています。

問題解決とデータ分析の関連性とは？ 今週の学習を通じて、問題解決のプロセスとデータ分析の関連性について学ぶことができました。特に印象に残ったポイントは、問題解決のステップを「What（現状把握）」、「Where（問題特定）」、「Why（原因究明）」、「How（対策検討）」という形で整理するアプローチです。このステップを行き来しながら問題を深掘りしていく方法は、データ分析で何から取り組んで良いかわからない時に役立つ道筋を示してくれるため、非常に効果的だと感じました。 STARフレームワークの有効性は？ 現状把握においては、問題を「あるべき姿」と「現状」のギャップと捉えることが重要です。このギャップを、STAR（Situation：状況、Target：あるべき姿、Action：行動、Result：結果）フレームワークを活用することで、より具体的に問題解決のプロセスをイメージしやすくなります。また、問題を因数分解することで、要素を細分化し問題のある箇所を特定でき、優先的に対応すべきところが明確になります。逆に、不要な範囲を明確にすることで、効率的に問題解決に繋がることも新たな発見でした。 ロジックツリーとMECEの効果は？ 問題の因数分解にはロジックツリーが効果的で、層別分解や変数分解（掛け算）の2種類を問題に応じて使い分けることで、より効果的に分析が行えます。MECEの概念も重要で、「抜け漏れ、ダブりなく」問題を捉えることが重要です。 データ分析の具体的な活用例は？ 今後、学んだ内容は患者の受診動向調査に活用できると考えています。どのような患者が、どの診療科をどのくらいの頻度で受診しているのかを分析することで、患者のニーズや医療機関の利用状況を把握できます。ただし、実際に活用するためには、現在のデータが分析に必要な要素を網羅しているかを確認する必要があります。 分析の目的は何か？ データ分析の目的は、大きく分けて二つです。まず一つ目は患者サービスの向上で、ニーズに合った医療サービスを提供するために分析結果を役立てます。二つ目は病院経営の改善や効率化で、患者の利用状況を分析することで、リソースの最適化が図れます。さらに、定量分析だけでなく定性分析を利用することで、サービス提供時の運用上の問題を解決する可能性もあります。

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。

なぜ分析の目的を見失わない？ まず、「何のために分析するのか」という「目的」を見失わないことが重要です。その上で、その目的を果たすためにはどのようなデータをどのように分析すれば良いのかという「仮説」を立てることが必要です。その仮説に基づき、必要なデータを収集し「意味を読み取る」ために適切にデータを加工し、その分析結果から新たな発見を導き、より良い意思決定を行うことが求められます。 データビジュアル化の役割とは？ データ分析の一連のプロセスにおいて「意味を読み取る」ためには、代表値である平均値および中央値、ばらつき度合いを分布として示す標準偏差を用いた全体像の把握が重要です。また、それらを一目で容易に把握するためにデータのビジュアル化も欠かせません。そして、ビジュアル化されたグラフを見る前に、それまでに得た定量情報や定性情報をもとに自らの解釈と仮説を立て、その解釈・仮説と実際のデータを比較するアプローチを繰り返すことで、分析を深めていきます。 データ分析の順序を守るには？ いざデータを前にすると、「仮説を立ててデータを見る」のではなく、「データ同士を比較して仮説を立てる」という癖があることに気づきました。この順序を間違えると意味がなさず、分析を深堀りできません。自然と正しいプロセスを踏むことができるようになるまで、意識して練習を繰り返したいと思います。 予算策定に活かす分析手法は？ 直近では、予算策定にこのアプローチを使います。過去の売上や原価をもとに、標準偏差、加重平均、幾何平均、中央値を使ってより確からしい代表値を出し、定性情報も加味して来期の予算を策定します。この際、「仮説を立ててデータを見る（仮説との比較）」ことを意識して取り組みます。また、その代表値にした理由や定性情報の扱いについて第三者と共有し、対話を重ねることで、納得性のあるものとして示すことができるように努めたいと考えています。 今後意識する改善点は？ 今後、以下の点を意識して取り組みます。 1. 標準偏差、加重平均、幾何平均について再度勉強し、特徴を深く理解する。 2. 「結論ありき」や「経験と勘」に頼らず、データ分析のプロセスを一つずつ丁寧に踏む。 3. 定性情報を「落としどころ」や「決め打ち」の要素として扱わないように意識する。

数字を分解し要素を見極めるには？ 数字を分解し要素に分けることで、どこに差分があるのかを明確にすることが重要です。数字そのものではなく、割合や順番でとらえることで、差異が見えやすくなります。そのためには、割合や順番をグラフなどで視覚化すると効果的です。 多様な観点からの切り分け方は？ 分解の切り口には様々な方法があります。多様な観点から切り分けることで、特徴や差分を特定していきます。特徴がある要素を見つけた場合、他に差異がないかを引き続き分解して検証します。本当にそう言い切れるかという視点で深掘りすることが必要です。 もし分解して特徴が見つからなくても、それ自体が間違いではなく、差分がないことがわかるという成果となります。切り分け方に固執せず、実際に手を動かしてみることが大切です。MECEに基づく切り分けには、層別、変数、プロセスがあります。MECEを適用する際には、最初に「全体」とは何かを定義し、全体の範囲を決めることが肝心です。 分解が市場調査にどう役立つ？ これらの方法は、市場調査や競合他社の分析に役立ちます。例えば、同じ商品やサービスでも各社がどのように成り立たせているかを要素に分解し、差異性を探ることで、仮説を立てることにもつながります。また、業務システムの改善案件でも、どのプロセスにどれくらいの時間や人手がかかっているのかを分解することで、改善策を見つける手助けとなります。 プレゼン資料をより説得力のあるものにするには？ データを加工する際には、クライアントへの資料をより伝わりやすく、説得力のあるものにすることが求められます。数字そのものではなく、割合や順位といった形で意味を視覚化し、要素ごとに差異性や特徴を明らかにすることで、しっかりと説得力のあるプレゼンが可能となります。 全体の定義はなぜ重要？ まずは全体の定義から始め、チームで共有することが重要です。全体の定義ができたら、次は分解の切り口について皆でアイデアを出し合います。それを元に切り口ごとで差異や特徴を分析し、必要があれば更に深掘りします。特徴や差異が出ない場合でも、その事実を記録として残すことが重要です。数字はそのまま使わず、全体の中の位置づけやインパクトのある要素を際立たせるなど、ビジュアル化して関係者の共通認識とすることです。

戦略思考を理解できた？ Week.01からWeek.04までを通じて、「戦略的思考」という概念を全体的に理解することができました。この学びを通じて、「戦略的思考」とは、以下のようなプロセスであることが分かりました。まず、適切なゴールを設定し、そこから現在地までの道のりを描きます。そして、その道のりを可能な限り最短で到達するために、取捨選択の重要性が求められます。 情報整理って大事？ 目的や目標を達成するためには、まず情報を整理し分析してから、基本戦略として差別化を図ることが求められます。そして、実行に移す際には、取捨選択が必要となり、場合によっては戦略の検討段階で捨てることによるメリットを考えることもできます。このプロセスにおいて、取捨選択の実施は必ずしも一定の順番で行われるわけではなく、場合によっては前後することもあります。 慎重な取捨選択は？ 取捨選択の際に重視するべきポイントとして、顧客の利便性を高めるために敢えて捨てることもあり得ます。また、常に最適解を求め、「惰性」に流されないための思考停止を避けることも重要です。さらに、専門家に任せるという観点から外注やアウトソーシングを検討することも一つの手段です。 優先順位はどう付ける？ 優先順位を付ける際のポイントですが、特に資源が限られている場合には、効用の最大化を念頭に置いた判断が求められます。ここで役立つのが、無差別曲線の概念です。また、異なる要素が互いに打ち消し合う場合には、注力すべきポイントを明確にし、メリハリのある投資を検討する必要があります。 業務を見直すには？ 実際の業務においては、取捨選択の際のポイントである「惰性」に流されないことや、「餅は餅屋に任せる」という戦術を活かすことができると考えています。例えば、日々の業務を振り返り、目的や目標に沿って改善すべき点があると感じた場合、これを行動に移していきたいと思います。また、専門外の業務に過度に深入りせず、適切に専門家に任せることで、最速でゴールに到達するための提案を行うことが可能です。 学びをどう活かす？ これらの学びを活かし、目的達成に向けた適切な取捨選択と効果的な優先順位付けを実行に移し、より良い成果を目指していきたいと感じています。

戦略思考とは何か？ 戦略思考とは、「物事の本質を見極め、目標を効果的に達成するためにシステマチックに考える」ことを指します。これには、大局観を持ち、情報をバランスよく収集・分析することが求められます。この広い視点での情報収集にはフレームワークが役立ちます。フレームワークを活用することで重要なポイントを包括的に捉え、広範囲で情報を整理することができます。また、異なるフレームワークを使うことで、さまざまな切り口から情報を収集でき、問題を網羅的に捉えるには、それぞれの整合性とバランスも重要です。 問題を話し合う際の注意点は？ 問題について話し合う際の注意点としては、以下の三点が挙げられます。第一に、経営者視点で考えること。第二に、ジレンマを過度に恐れないこと。第三に、他者の意見にしっかり耳を傾けることです。 全社視点の重要性は？ 全社的な視点で捉えた場合、自分の部署の仕事にはさまざまな意味合いがあります。これには、新規顧客の獲得、顧客の囲い込み、安全で安心なお買い物の提供、商品のプレゼンテーションの場の提供、そして低価格の実現といったものがあります。特に、コストの削減は常に重要な課題です。コスト、品質、納期の三つの要素の均衡を保ちながら業務を進める必要があります。 海外業務移行の課題は？ 現在、私の部署では海外現地法人への業務移行に取り組んでおり、課題となっています。業務は専門性が高く、各国現地法人のみで完結するのは難しい状況です。売場で使用する陳列什器も種類が多く、日本の業者でも習熟には時間を要します。さらに、CAD操作や建築知識も必要であり、業務の難易度が高いです。 優先課題の明確化はどうする？ まずは、高い視座でネックポイントを洗い出すことが重要と感じました。現在の課題が本当に効果的なのか、他に優先すべきことはないのか、多面的な視点で捉えることから始めるべきだと思います。一人で考えていると視野が狭くなるため、自部署のメンバーを巻き込み、取り組むべき課題を明確化していきたいです。 AIチャット活用の可能性は？ 適切なフレームワークの選択がまだ難しいため、AIチャットを利用して課題に対する適切なフレームワークを提案してもらうのも良い方法ではないかと考えています。

ターゲットは何を見直す？ 今回の学習を通じて、差別化について理解を深めました。差別化の戦略を立てる上で最も重要なことは、「ターゲットの明確化」であることがわかりました。 顧客視点で何を考える？ まず、顧客にとって価値ある内容であるかどうかを考えることが重要です。そして、自社の業界だけに縛られず、顧客の視点から競合を考慮する必要があります。また、実現可能性や持続可能性についても検討が求められます。 競争の中でどう優位に立つ？ 市場には必ず競合が存在し、争いは避けられません。体力勝負では効率が悪く、強者しか生き残れないことが前提です。そこで差別化を図ることにより、他社との違いを生み出し、自社の強みを活かして有利に戦い続ける可能性が高まります。 分析のポイントはどこか？ 差別化のポイントとしては、情報や状況を整理し、不足のないように分析することが挙げられます。その際、フレームワークを活用して各種要素を整理することが推奨されます。 顧客需要はどう把握する？ また、差別化を考案する際には、想定する顧客の需要を理解することが重要です。顧客像が明確でなければ、多様な意見に流され、決定的な戦略を欠いてしまいます。ターゲットを決定した後、競合を設定する際には自社の業界内だけでなく、広い視野で他業界も考慮することが重要です。このようにして、顧客視点でどの業界が競合になるのかを見極めることが求められます。 実現可能性はどう検証する？ その上で、提案した施策が実現可能であり、持続可能かどうかも重要なポイントになります。特に、投資を継続できる内容であるかを考える必要があります。 強みにどう取り組む？ 私は、今回の学びを活かして、まずはVRIO分析を活用し、自分の職場の強みを明確にしたいと考えています。具体的な強みを見出し、自分自身がどの方向に力を入れるべきかを見定め、職場内で意見を共有し、戦略を立てることに繋げたいと思います。 どのような訓練が必要？ また、個人レベルでの考える訓練を続け、学んだフレームワークに慣れることを目指します。VRIO分析を通じて職場を分析しつつ、施策や行動計画を描く際に差別化のポイントを意識し、自分の中で確実に定着させるよう努めたいと思います。

捨てる選択はなぜ？ 時間も人員も予算も限られていることを認識し、「捨てる」選択を勇気を持って決断することの重要性を学びました。また、捨てる選択をするためには、目指すゴール、顧客理解、現状をしっかりと整理・分析し、チーム全体で共通の理解を持つことが必要であることを再確認しました。実践演習では、顧客情報の一部だけを見ていた時と、追加情報（利益額や時間対利益）を可視化した後の判断が大きく異なることを体験しました。こうしたことは、日々のビジネスシーンでも多く発生すると思います。捨てる選択や現状とゴールの差を埋める道筋を描く際には、現状や顧客理解のために必要な要素をフレームワークを用いて整理し、重点的に考えるようにしたいです。 何を学んだの？ 学んだことは以下の3つの場面で活用していきたいと思います。 マーケティングはどう変える？ ①マーケティング施策、戦略検討 デジタルマーケティングやイベントマーケティングにおいて、行うべき施策や掛けるべき予算、工数、人員の見直しと整理が必要な場面です。年間を通して行うべき施策や予算、工数、人員などの決定に今回学んだことを活かしたいです。具体的には、ROIが高く、持続性があるものに優先的に予算・人員を割き、優先度とそのバランス、根拠が明確な戦略を作っていくことを心がけます。 ターゲットはどう絞る？ ②インサイドセールスにおけるターゲティング インサイドセールスでアプローチすべきターゲットを絞り込む場面です。ターゲット母数が膨大ではないことから、現状は総当たり状態になっています。効果的に時間を使い、アプローチ先を効率的に選別するために、各セグメントごとに商談数や受注金額、アプローチリード数を整理し、どちらのアプローチ方法を優先すべきか判断したいです。 戦略共有はなぜ？ ③チームやメンバーへの戦略共有 今まではターゲットや施策については共有していましたが、その判断に至るまでに捨てたアイデアやその根拠については共有していませんでした。これが戦略の不透明さや納得感の欠如につながると考えます。今後は、メンバーへ戦略や方針を伝える際に、どのような捨てる選択をしたのかも共有し、そこで生まれるディスカッションを大事にしたいです。