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業務 ✕ 検討

に関する学び

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戦略と戦術の違いは？ 戦略とは、目的達成のための方向性を定めるものであり、戦術はその戦略を実行する具体的な手段や行動計画です。戦略的思考とは、目標を明確に設定し、最短・最速で到達するために必要な行動を取捨選択して最適な道のりを描く方法です。どの道を進むにしても障害は存在するため、それらを乗り越えるためには独自性が重要です。リソースが限られている中で、やるべきことと不要なことを明確に分けることで、最小限のリソースで目標に達することが可能となります。 中期戦略の見直しは？ 事業中期戦略策定の業務においては、以下の三点に具体的に取り組んでいます。まず、事業課題の抽出とゴール設定について、現状のゴールが単なる方向性にとどまっているため、より具体的な目標に落とし込む必要があります。次に、実施すべきこととそうでないことを取捨選択しているものの、不要な活動をやめる理由が十分に説明されていないため、メンバーの納得が得られていないと感じています。ここは戦略的思考に立ち返り、再検討する必要があります。最後に、重要な要素である独自性についても、自社事業における整理が不十分であるため、再度見直すことが求められます。

仮説はどう考える？ 仮説を立てる際には、ただ闇雲に考えを巡らせるのではなく、3Cや4Pといったフレームワークを有効に活用することを学びました。その上で、仮説は複数立てることが重要であると感じています。 本当に必要なデータは？ また、データ収集に関しては、まず既存のデータを検討し、不足している情報がある場合に新たなデータを集める必要があると理解しました。立てた仮説に都合の良いデータだけを選ぶと説得力が欠けるため、注意深くバランスをとることが求められます。 問題の原因は何か？ さらに、業務における障害分析では、問題の解決に向けた仮説の立案が主な目的となります。現状で行っている真因分析とも連動し、What、Where、Why、Howのプロセスを意識して問題を深く掘り下げることが必要だと感じました。 実践で学ぶヒントは？ 実際、日々発生する障害や事象について原因を深掘りし、複数の仮説を検討する癖をつけることで、経験を積んでいきたいと思います。ただし、データ収集の方法には工夫が必要であり、過去の事例をカテゴリー分けするなど、データを整理・加工する手法の改善が求められると考えています。

事業戦略の見方は？ これまでの学びを振り返ると、事業活動において顧客、提供価値、資産といった要素が密接に関連しており、事業ごとに財務諸表の見え方が異なる点が非常に印象的でした。各事業の特徴やリスク、また成功の度合いを理解するには、こうした視点が重要であり、その上でどのように戦略や戦術を検討すべきか、仮説を立てることの意義を感じました。 現場戦略はどう立案？ 自分の業務では、生産現場において常に提供価値を意識しながら戦略を練ることが大切だと考えています。また、会社の利益にどのようにつながっているのかを、損益計算書や貸借対照表を通じてより深く理解していきたいと思います。こうした取り組みを仲間と共有し、共通の方向性で活動を進めることを目指しています。 共有育成の秘訣は？ 今後は、今回の講座で学んだ視点をもとに、自社の提供価値が何であるのかを再確認したいと考えています。具体的には、顧客が誰であり、どのような資金が投入されているのか、また毎月の推移から傾向をつかむことに努めます。そして、得た知見を部下とも積極的に共有し、同じ方向性で考え行動できる人材の育成につなげていきたいと思います。

イシュー設定の重要性とは？ イシューを設定することの重要さと難しさを実感しました。どのようなシチュエーションでイシューを設定するかによって、答えが大きく変わることを学びました。例えば、売上を上げるためのイシューにおいて、顧客の信頼を失っている時には価格を上げる決断は難しいですが、信頼を得ている時には価格を上げる選択も正しいと考えられます。状況をしっかりと分析し、適切にイシューを設定することが重要だと感じました。 技術の価値はどう測定する？ 私たちの企業において技術の探索を行う際、技術の価値をピラミッドストラクチャーで分解し、その活用法を探ります。さらに、業界動向などの情報を収集し、以前は不採用としたイシューが現在適切であるかを再検討し、業務タスクに反映させます。また、上長に相談し、論理的な考えができているかフィードバックをもらうよう心がけています。 業務の方向性はどう深める？ 日々の業務をピラミッドストラクチャーで分解し、その変化に応じてイシューを見直すことから始めています。上長とこのピラミッドストラクチャーを共有し、議論を通じて業務の方向性を組織全体で深めるよう取り組んでいます。

問いの意味は何？ 「問いから始める、問いを残す、問いを共有する」ことの重要性を再認識しました。特に「問いを共有する」ことは、丁寧さが重要だと感じています。複数の人と業務を進める中で、たとえ正しい問いを見つけても、周囲が同じ問いを共有していなければ、議論が散乱してしまいます。そのため、問いを見つけた後は、相手にしっかり伝えることを意識したいと思います。 どんな局面で役立つ？ 業務を遂行する上では、このアプローチはどの場面でも活用できると考えています。具体的には、準備段階からミーティング、最終提案のフェーズに至るまで、常に意識したいです。その際に重要だと感じる観点は以下の通りです。まず、的確に課題を把握すること。次に、解決策の要素を多面的に検討すること。そして、視覚化して効果的に伝えること。また、相手の視座を持ち、関係者を納得させることが重要です。 どうすれば成功する？ これらのステップを繰り返し行うことを意識します。まず、グラフ制作のようにトライすることから始めると、多くの発見があります。上記のステップを反復して実行し、所要時間を短縮することで、最短距離で成功を目指したいと思います。

なぜ問いを重ねる？ まず、すぐに行動に移るのではなく、まず問いを立て、周囲と共有することが大切です。その上で、その問いをしっかりと保ちつづけ、広い視点で捉えることで、自他ともに陥りがちな偏った思考を克服していくことが求められます。問いをストック化することで、自身の感度を上げ、より高い解像度で物事を捉える力を養いたいと感じました。 計画に盲点はある？ また、製品開発から拡販までの計画立案や各顧客に対する対応方針を、個人またはグループ内で協議する際にも、常に問いに着目することが重要です。正しいイシューが十分に押さえられないまま、実現性の高いアイディアに逃げがちになることがあるため、自分や周囲に問いを意識させながらリードしていく姿勢が大切だと実感しました。 成長へ何が必要？ さらに、提案内容の検討時にはピラミッドストラクチャを用いて可視化し、各顧客ごとに適切なイシューを設定することが役立ちます。年度末のレビューや次年度の戦略立案にもこのアプローチを取り入れ、業務に限らず週に一つの問いを自らに投げかけること、そして毎日一定の思考時間を確保する取り組みが、自身の成長につながると感じました。

仮説の全体像は？ 仮説とは、ある論点に対して仮の答えを示すものであり、全体像を把握しながら考察を進めるための土台となります。ここでは、結論の仮説と問題解決の仮説という２つの視点があり、それぞれの性格や時系列に応じて中身が変わる点が特徴です。複数の仮説を立てることで、論点全体を網羅的に捉え、さまざまな角度から検討することが可能となります。 問題の原因は？ 問題解決の仮説は、具体的な問題の解決を推進するための仮説です。まず、現状を整理し、解決すべき問題が何か（What）を明確にします。次に、その問題の所在（Where）がどこにあるのかを特定し、さらに原因追及（Why）によりなぜその問題が発生しているのかを分析します。最後に対策としてどのように対応すべきか（How）を検討することで、実効性のある解決策を提示できるようになります。 論点整理はどうする？ 日常の業務においては、まず現状を正しく把握し、解決すべき論点を洗い出す必要があります。洗い出した各論点に対し、上記のWhat、Where、Why、Howの順に論理的に仮説を整理すると、より具体的で実践的な解決策を構築しやすくなります。

MECEの考え方とは？ MECEの考え方は、切り口を重複させずに漏れなく設定することが重要です。どのような切り口が最適かを判断するためには、高い感度が求められます。これに関しては、分析の経験を積むことや、多方面からの意見を聞くことも必要と感じています。 ロジックツリーの活用法 ロジックツリーについては、論理的思考を活用することで、適切な判断ができるようになります。 MICEの活用には何が必要？ MICEの考え方は、実務に役立ちそうで、特に顧客分析など日常的な業務での活用チャンスが多いです。「重複なく漏れなく」を実現することはその通りと感じつつも、切り口の設定によって重複を避けることが難しい場合もあり、その点をどのように克服するかが課題だと考えています。 BI分析へのMICEの導入 業務で作成しているBI分析において、MICEの軸を取り入れることにしました。切り口については様々な角度から実施し、どの分析が効果的であるかを検討します。また、ロジックツリーについては、既にパイプライン分析で似たことを行っていますが、改めてロジックツリーを用いた分析も進めてみようと思います。

どうして条件を揃える？ 今回の実践では、普段の業務で使っているデータ分析のフレームワークと非常に近い感覚を得られました。時期要因や市場状況、法令改定など、すべての条件を完全に統一することは難しいですが、できるだけ条件を揃えた上でA/Bテストを行う大切さを再確認しました。 仮説はどう検証する？ また、仮説を立てる際には、一人の頭脳や限られた環境だけでは限界があると感じました。時間を確保し、場合によっては他者の意見や視点を取り入れながら、しっかりと仮説を検討し、データの切り口を考える必要性を実感しました。 採用分析のコツは？ 顧客の採用データ分析については、応募から入社までの全てのプロセス（場合によっては書類選考の評価も含む）を明確に線引きし、どの段階で大きな離脱が起きているのかを特定できるよう、可視化の土台を整える重要性を学びました。 改善の基準は何？ さらに、改善施策を検討する際には、どの指標を、どのように改善するための施策なのか、また、いつのスコアを基準にするのかを明確にすることが必要です。振り返りの際には、必ず条件を揃えて比較することが求められると感じました。

規模の効果は理解できる？ 規模の経済性について、私の職場は福祉系でサービスの販売を行っていないため、固定費は主に人件費や電気・水道料金に充てられ、変動費は支援に使用するわずかな材料費に相当します。生産量の増加による1個当たりのコスト低減は、通常の製造業とは異なる面があります。 習熟効果は実感できる？ 習熟効果に関しては、各職員の累積経験やスキルの蓄積が大きな役割を果たしています。業務を重ね、得た知見を共有することで、効率が向上し、より質の高い支援が実現され、結果として利用者の拡大にも繋がっています。 範囲拡大は有効か？ 範囲の経済性においては、当職場には多くの資格保有者がいるため、現行の支援業務に留まらず、個別領域の拡大や新たなプログラムの導入も検討の対象となっています。既存の資源をさまざまな形で活用することで、効率的な運営が期待できます。 ネットワーク整備は可能？ 一方、ネットワークの経済性については、現状、業務を推進する上で必要なスキルを持つ人材が不足しているため、優先順位の見直しや既存スキルの活用、さらには採用活動の強化が求められています。

データの深意を探るには？ 各データを深く掘り下げ、その背後に何が見えるかを考えることが重要だと感じました。数値からクリック率やコンバージョン率を計算することで、新たな視点から現状を考察できると思います。また、問題に関連する要素とそうでない要素を分けて考える対概念や、適切な判断基準を設けて各案を評価する過程の重要性を学びました。常に思考の幅を広げることを意識することが大切だと感じます。さらに、A/Bテストを行うことで結果を比較でき、適切に検討を進められることも分かりました。 学んだ知識はどう活かす？ 自分の業務にすぐに活用できるかはまだわかりませんが、今週学んだデータの応用や対概念の考え方は役立ちそうです。3W1Hのステップを繰り返しながら、丁寧に分析していくことが大切だと改めて感じました。 採用手法は最適か？ 実行可能な業務として、採用活動にもこの手法を取り入れられるのではないでしょうか。採用ページのクリック数と応募者数のデータを取得し、ファネル分析や離脱ポイントを特定した上で、A/Bテストを実施すれば、最適なコンテンツや応募フォームを判断できると思います。

原因を見極めるには？ ビジネスにおいて、問題の「正しい」原因を特定することはほぼ不可能と言えます。様々な要因が複雑に絡み合っているため、正解を見つけるのは難しいものの、「こんな方向性で問題に取り組めばよいかもしれない」という目途は立つこともあります。問題の原因を明らかにする方法としては、プロセスに分解するアプローチが有効です。 クリック率不足の理由は？ 特にWEB手続きを推進する業務では、プロセスで分けてクリック率やコンバージョン率を見ていく考え方がすぐに役立ちそうです。クリック率が低い箇所には、どのように誘導を行うかを検討する必要があります。また、手続き完了率が低い箇所については、説明の文言がわかりにくいのか、コールセンターに電話したいと思われる要因があるのかなど、問題の原因を深掘りする必要があります。 ABテストで改善は？ これらのプロセスで分解して得られた情報を基に、クリック率やコンバージョン率が低い部分にはABテストを行い、より良い施策を立てます。さらに、その結果を活用して、データに基づく意思決定を行ったり、他者を説得する材料とすることが重要です。