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業務 ✕ 施策

に関する学び

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分析はどのプロセスから始める？ ＜印象に残った内容＞ ・プロセスに分解し、各プロセス毎に数値を見る ・A/Bテストの前に目的と仮説を明確にする ・データ分析はまず身近な課題から着手する A/Bテストの代替案は？ ＜感想＞ A/Bテストはオンラインサービスとの相性が非常に良いが、対面サービスやコストの問題で簡単に実施できない場合の代替案が気になりました。 残業時間削減へのアプローチ ①社内で使用しているSFA（営業支援システム）の切り替えに伴い、入力画面のインターフェース検討においてFigma等のツールを使ってA/Bテストを実施し、手戻りが無いようにする。 ②今後の人員削減に伴い、業務の棚卸しを行う。 この切り替えは少し先になるため、思考訓練として自分の残業時間を減らすための施策を考えました。 まず、業務の洗い出しと各業務のプロセスの分析を行います。そして、以下の代案を検討します。 外注や自動化は可能？ ・外注の可能性を探る 　・無料の外注が可能か 　・有料の外注が利用できるか ・自動化を進める ・不要なプロセスを廃止する 以上のステップを踏み、効率的かつ効果的な業務運営を目指したいと考えています。

何が気づきを生んだの？ これまで、一連の基本手順の演習を通じて、できると思っていたことに対して改めて気づきを得る機会となりました。ライブ授業では、講師の問いに対し複数の答えを出せなかったり、ほかの受講生が挙げた解答に気づけなかったりしたことで、自分の思考の弱点を実感しました。これにより、全体を俯瞰し、シンプルかつ多角的に物事を考える習慣の必要性を痛感しました。 どうして定量分析が必要？ 現業務が管理部門であることも影響し、数値化できる要素が少なく、十分な定量分析が行われていません。そのため、自らの業務を可視化し、施策の検討や振り返りにおいて、数字を用いた定量分析を習慣化することが望まれます。習慣化のためには、日々の業務の目的を明確にし、その目的に対して現状がどうなっているのか、どこに問題があるのかを具体的に分解して考えることが重要です。 どうして意見を共有する？ また、分析した内容を他者に説明し、異なる視点を取り入れることで、矛盾や漏れ、重複に気づく機会を設けることも有意義だと感じます。 他の日常の工夫は？ さらに、分析以外の日々の学びについても、どのようなルーティンや工夫があるのか伺いたいです。

フレームワーク活用法は？ フレームワークを活用することは非常に重要だと感じています。過去には3C分析、4P分析、PEST分析など、さまざまなフレームワークに触れる機会がありましたが、知識としては持っていたものの、実務では一部の側面だけに注目して対処していたのが現状でした。しかし、戦略検討の初期段階では、課題を広い視野で捉えることで、本質的なアイデアが生まれると実感しました。 グローバル採用の秘訣は？ 今回の受講目的であるグローバル人材の採用（新卒）施策においても、SWOT分析や3C分析などを活用することで、自社の強みや弱み、市場環境、ターゲット像がより明確になり、新たな施策を検討する上でこれまで潜在していた課題や方向性が浮かび上がってきました。まずは、問題や課題を整理する段階で、フレームワークを用いて全体を俯瞰的に捉えることを意識しています。 最適フレームワークは？ また、フレームワークには用途によって適したものとそうでないものがあると感じています。人事や採用業務において最適なフレームワークはどのようなものか、さらにはどれほどの種類のフレームワークが存在するのか、今後さらに知識を深めていきたいと思います。

イシュー設定の重要性を認識 イシューから考えることの重要性を認識しました。施策を考え始める前に、まずイシューを明確かつ具体的に立てることが大切です。これまでに学んだデータの分析・加工方法を活用し、様々な角度からイシューを検討して特定することが必要です。 なぜ研修が必要なのか？ 現在の業務において、人事施策、例えば研修内容を検討する際、研修を実施することが目的となりがちでした（= 手段の目的化）。そうではなく、「なぜ研修が必要なのか」を考え、社内のイシューを様々な角度から抽出したうえで、その解決方法として研修が適切ならば研修を行うべきです。しかし、研修以外が適切と判断される場合は、研修を行わない選択も必要だと感じました。 社内イシューをどう特定するか？ 社内・現場のイシューを的確に把握するために、従業員へのアンケートや管理職への個別ヒアリングを通じて、イシューの特定を丁寧に行っていきたいと考えています。イシューの特定には、その根拠を具体的かつ明確に説明し、そのうえで研修が適切な解決策なのかを検討します。研修またはその他施策により、特定したイシューの解決を行っていきます。まずは今週から取り組むこととしました。

数字は何を示している？ 数値や事実を分解することで、新たな事実が見えてくると同時に、その解像度を上げることができると感じました。この際、特に意識すべきは「切り口」であり、仮説や目的をもって複数の視点から事実を確認することが重要です。自分は、ある傾向にすぐ飛びついてしまい、その先の検討を十分に深められていなかったため、今後はどんな傾向が見えても多角的に事実を検証するよう努めたいと思います。 現状の原因は何？ また、企画立案の際も、ありたい姿と現状のギャップを埋めるために、事実を分解して原因を追求する手法が有効だと感じます。現状の事実がなぜ生じたのかを明らかにするために、事実を細分化し、多角的に確認することは重要です。実際、直近では、社員向けに業務と介護のリテラシー向上を図る施策の検討において、現状確認のために事実を分解して捉える作業を進めており、どのようなデータを収集すべきかも併せて検討しています。 業務改善の秘訣は？ さらに、進行中の業務に取り組む中で、早速「分解」に意識を置いた事実確認を試みています。この施策で得た経験をもとに、他の業務においても同様のアプローチを活用できるようにしていきたいと考えています。

生成AIは何を左右する？ 今回の学びで最も印象に残ったのは、生成AIの活用力は単にAIの性能に依存するのではなく、「問いの設計力」によって決まるという点です。曖昧な指示では一般的な回答しか得られませんが、目的や前提条件、制約、さらには感情まで具体的に伝えることで、思考の整理が進み、意思決定支援の精度が大きく向上することを実感しました。 重要事項はどう定める？ また、重要事項の定義や除外条件、出力形式を明示することで、実務に耐えうる成果物が得られると理解しました。この点は、生成AIが単なる答えを求める道具ではなく、思考を構造化し、その質を高めるパートナーとして機能することを示しています。 分析手法は何が鍵？ さらに、具体的な条件を整理した上でAIに分析させる手法は、実践的な施策の提案につながります。たとえば、議事録や提案書の作成においても、重要な事項を明確に定義し出力形式を指定することで、業務の効率化と質の向上が期待できると感じました。 活用法はどう広げる？ 今後は、依頼前に目的、条件、制約を言語化する習慣を徹底し、生成AIを思考整理と仮説検証のパートナーとして積極的に活用していきたいと考えています。

検証手法は有効？ 問題原因を明らかにし、仮説検証の手法を学びました。A/Bテストを活用して施策の比較を行い、検証条件を可能な限り統一することの重要性を実感しました。例えば、AM・PMや平日・休日といった環境の違いは、検証対象以外の要素が判断に影響を及ぼす可能性があるため、広告などではランダム表示を取り入れることで正確な評価ができると考えています。 現場実践と課題は？ 業務の現場では、店舗出店など莫大な費用と時間を要するケースが多く、テスト環境の確保が難しいのが現状です。しかし、勤務状況や労務上の課題に関しては、実践の機会が得やすいため、身近な課題に対して継続的な取り組みを重ね、自身の中でフレームワークを構築していくことが重要だと思いました。 日々の計画はどう？ また、仕事に限らず、収入と出費などの身近なテーマでも問題意識を持つことが大切です。まだ十分にMECEの視点で物事を分析できていないため、さまざまなケースにおける要素分析を行い、知識をストックしておく必要があると感じました。さらに、全体の時間軸を意識して日々の業務計画に落とし込むことで、突発的な対応を極力減らしていきたいと考えています。

原因と解決策は？ 今週は、問題の原因分析とそこから導かれる解決策の立案方法について学びました。まず、問題の原因を明らかにする際、各プロセスに分解して考えるアプローチが有効であることを再認識しました。また、解決策を検討する際には、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むことが重要であると理解できました。さらに、A/Bテストの手法が、A案とB案の施策を比較しながら仮説検証を行う上で非常に有用である点に注目しました。ただし、正確な比較を行うためには、両案の条件をできる限り揃える必要があることも学びました。 同時試行は効果的？ 従来は、問題の原因をプロセスごとに分解して考えることは自然に行ってきましたが、複数のアイディアを同時に試すという手法は初めての体験でした。A/Bテストでは、一定のクオリティを保った施策を同時に実施するため、一時的に業務負荷が増すものの、原因をより明確に特定できるため、裏付けのある施策の実行に効果的であると感じました。たとえば、組織内で報告体制の改善を図る際、決め打ちの方法に固執するのではなく、A/Bテスト的な視点から問題を解決するアプローチにも挑戦してみたいと思いました。

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は、論理的に物事を考える際に非常に効果的で取り入れやすいツールだと感じました。結論を導き出すためには、その根拠が必要であり、他人に伝えるためには具体例を挙げて説明することが重要です。 ビジネスシーンでの応用法は？ このピラミッドストラクチャーは、結論づけや主張が求められるあらゆる場面で活用できます。例えば、会議での発言や業務フロー改善の企画時などです。特に異なる立場の人が連携する業務や課題を議論する際には、主語述語を明確にし、結論の根拠を明確にすることで、内容をきちんと伝える必要があります。 自己改善への適用事例は？ 自分で結論を出したり主張する場面では、ピラミッドストラクチャーを用いて根拠の具体例まで提示した上で発言するように心がけています。また、業務改善のミーティングでは、この手法を用いて課題解決策を説明することが効果的です。さらに、各製品のマーケティングミーティングの際には、営業やマーケティングが考えた施策をピラミッドストラクチャーで分析し、具体的な根拠を明確にすることで、施策の質向上と効果の最大化を図る努力をしています。

知識をどう実務に？ WEEK6までを通して、問いから始める、分解、視覚化、イシューなどの各種フレームワークを学びました。しかし、単に知識として習得しただけでは、実務に体系的に落とし込むのは難しく感じました。アウトプットの質が向上した実感はありますが、日々の復習と繰り返し学習が欠かせないと再認識しています。 数字だけで戦える？ マーケティング施策を検討する際、これまで一面的な数値や事象だけに頼っていた部分を見直す必要があると感じました。今後は常に問いを持ち、具体的な根拠を示しながら、より質の高いマーケティング戦略を構築していきたいと考えています。また、組織としての課題形成にも取り組む中で、抽象的なビックワードを使わず、具体性を重視する方針です。 合格の秘訣は？ 受験を経てMBAに合格できたことは大きな成果です。今後は、クリティカルシンキングで学んだ知見を活かし、さらに専門的な知識を深めていく所存です。特にファイナンスや企業会計の基礎を入学前にしっかり学び、推薦図書を最低二冊は読破する計画です。そのためにも、日々の業務スケジュールを見直し、復習と繰り返しの学習を習慣化していきたいと思います。

前提と過程を考える？ 今まで、結論を出すことばかりに注力し、物事の前提や順序を立てて考えることを疎かにしていたことに気づきました。今後は、前提やプロセスの重要性を意識し、ビジネスだけでなく日常生活においても、その場しのぎの考え方を改め、しっかりと順序立てて考えることを心がけていきたいと思います。 解決策をどう見出す？ クライアントの問題解決においては、目の前にある問題や思いつきの問題を取り上げてしまう傾向がありました。しかし、問題の前提を見極め、どのような解決策があるのか、改善後の状態はどうあるべきかを順序立てて考え、まとめ、結論を出すことが大切です。このプロセスが十分にできていなかったと反省しています。今後は、業務改善支援における問題の整理に反映していきます。 最適な施策は何？ まずは、問題の前提を整理し、その前提ごとにどのような施策が考えられるかを順序立てて検討していくことから始めたいと思います。ただ「どうなったらよいか」だけに目を向けるのではなく、現在何が問題で何が不足しているのかを併せて考えていくことに注力します。前提や問題の洗い出しを丁寧に行うことから始めたいと思っています。

項目分けの意味は？ 意図的に項目を分けることで、問題が見つけやすくなると気付きました。特に、言葉の定義を明確にすること（例えば「子供」とは何を指すのか）が重要です。視点が多ければ多いほど、問題の発見が容易になり、解決策も増えてきます。しかしながら、日々の業務の慣れから、こうしたことを見落としてしまうと感じています。 経験に頼るリスクは？ これまで、課題に対する解決策が自分の経験に偏っていることが多かったため、常に批判的思考を忘れず、「他に手はないだろうか？」と自問し続けたいと思っています。課題を特定する際も、経験に依存しがちなため、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を用いて視点を増やすことを意識しています。 数値分析の新発見は？ PL（損益計算書）やBS（貸借対照表）を作成および分析する際には、経験に頼るだけでなく、MECEを用いて分解を行い、新たな洞察を得たいと思っています。また、新規施策を行う際にはターゲットの特定においてMECE分解と数値分析を活用し、数値的インパクトの大きい施策を立案し、実行に移していきたいです。