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情報 ✕ 目的

に関する学び

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どう伝えると良い？ 相手に情報を伝えるためには、まずその立場に立ち、どのような工夫が有効かを考える必要があると学びました。文字の場合は、フォントの種類やサイズ、色などを工夫し、読みやすさを向上させることが重要です。また、伝えたい内容に応じてグラフの種類を使い分けることも効果的だと感じました。 情報を探させない理由は？ さらに、「相手に情報を探させない」という考え方が印象に残りました。これは、情報をあえて探させるのではなく、必要な情報をあらかじめわかりやすく提示することで、相手の理解を助ける工夫です。 メールはどう工夫？ メール作成においては、タイトルを工夫することや、箇条書きなどの手法を用いて情報を整理すること、そして、初めに伝えたいことを明確に述べることが大切です。文章全体が読みやすくなるよう、体裁や硬軟のバランスにも注意する必要があります。 スライドはどう選ぶ？ また、スライド作成では、フォントや文字色の使い分け、挿入するグラフの種類や目的に合わせた選定、そして、効果的なイラストの挿入などが求められます。スライド一枚に情報が詰め込みすぎないよう、余白や文字サイズにも配慮し、タイトルにふさわしい内容が適切な順序で示されるよう心がける必要があると感じました。 今後の学びは何？ 今後は、これらの学びを活かし、メールやスライド作成の際に、相手が理解しやすく、かつ情報がスムーズに伝わるような工夫をさらに深めていきたいと思います。

仮説はどのように考える？ 仮説を考える際には、複数の仮説を立てることと、それぞれの仮説に網羅性を持たせることが重要です。また、反論を排除するためにも必要なデータを集め、仮説同士を比較検証できるようにすることを忘れてはいけません。 仮説定義はどうなってる？ ビジネスの現場における仮説とは、ある論点に対する仮の答えを示すものです。仮説は、目的に応じて「結論の仮説」と「問題解決の仮説」に大別され、時間軸によって仮説の内容が変化します。 戦略はどう変化してる？ マーケティングにおいては、プロモーションの戦略がIT関連の技術発展によって大きく変動する現状を踏まえ、トレンドを正確に抑えることが重要です。同時に、顧客満足度を非常に高いレベルに引き上げることでブランド価値を高めることが求められます。 実施前に何を検証すべき？ 実際、分析の段階で仮説を立てずに作業してしまうことが多いと感じました。そのため、より網羅的に情報を確認するためにも、クリティカルシンキングを意識することが有効だと実感しています。これまでフレームワークの活用に対して懐疑的な面もありましたが、まずは基本に立ち返ることが大切だと感じました。 新施策の仮説検証は？ 新しい施策を進める際には、4Cの視点を取り入れて仮説を立て、その仮説に基づいて必要なデータを収集することが有効です。データ収集の際は、自己のバイアスに捉われることなく、網羅的な情報収集を心がけるよう努めています。

ホームページの改善ポイントは？ 自社のホームページを改めて顧客目線で確認したところ、改善すべき点が見えてきました。特に、ターゲットとなる65歳以上の高齢者やその家族に配慮したデザインやレイアウトが十分でなく、文字が小さかったり背景と重なって見づらい部分があると感じました。また、各コンテンツの配置が分かりにくく、利用者が最も知りたい「アクセス」や「診療科目」の情報が深い位置に隠れている点も問題です。こうした点を患者さん目線に立って改めて整理する必要があると感じました。 プロトタイプ作成の意義は？ また、プロトタイプの作成については、実際の作成機会は少ないものの、今後当院のミッション・ビジョン・バリューを展開するツール（ポスターやメッセージカードなど）の作成時に、いくつかのアイデアを出し合い、関係者と共有しながら進めることで手戻りを防ぎたいと考えています。 さらに、ホームページを作成する際には、こちらが伝えたい情報だけでなく、利用者が何を求めているかを踏まえ、双方の目的に沿った内容を掲載することが重要であると学びました。改めて顧客視点で当院のホームページの改善点を関係者と議論していく必要があると思います。 プロトタイプの制作に関しても、途中でこまめに作成し、関係者からフィードバックを受けることが大切だと感じました。細かい意見交換や認識のすり合わせを行うことで、手戻りや追加要件の発生を抑え、無駄な時間やコストの削減につながると考えています。

戦略はどう学んだの？ 講座を通じて、戦略とは目的に向かって効果的かつ効率的に進むための手段であることを学びました。目的が設定され、共通認識を持つことが前提となる中で特に重要だと感じたのは、以下の三つです。 課題をどう見抜くの？ まず、課題が発生している部分を明確にすることです。次に、課題解決に向けて適切なフレームワークを段階的に使用すること。そして、優先順位を決めることが重要です。 目的は何を意識？ 私自身が常に心掛けたいのは、目的に立ち返ることです。なぜ今この課題解決に取り組んでいるのか、なぜ強みや弱みに対する強化や対策を行っているのかを忘れず、判断するときにはその目的を意識し続けることを目標としています。 活用法はどう検討？ 具体的な活用法としては、まず組織編制の際に定量的情報を多く取り入れることにより、効果的かつ効率的な編制を提案していきたいと思います。また、業務設計においては、既存業務で発生するエラーを減らすためにバリューチェーンを活用し、課題の多い部分を特定し、改善を実施することを目指します。 どうやって行動する？ これらを実現するために、まずは文字に書き起こし、個人ワークで仮説を立て、その後に正確な情報を周囲から集めて検証していきます。このように行動することで、目的が共通認識され、その達成に貢献できる提案が可能となる環境を整えていきます。したがって、第一ステップとして、文字に書き起こすところから始めます。

分析と言語化の重要性を再認識 これまで何となく行ってきた分析や可視化について、言語化や資料化がされてきました。しかし、改めて自分の言葉で説明しきれなかったのは、物事を一つひとつ深く考えることができていなかったからだと感じています。 目的を明確にすることが鍵 学びを忘れずに復習をし、アウトプットを続けていくためには、目的を明確にすることが重要です。そして、情報を分け、比較し、言語化することも大切です。曖昧に「分析してほしい」といった指示を出してしまうことも多く、その理由は頭の中にイメージがあるものの、それを伝えきらずに「分かるだろう」「伝わっているだろう」と甘えてしまっているからだと気づきました。 明確な指示のための工夫は？ さらに、目的やアウトプットが曖昧なまま思考を止めてしまうため、指示もあやふやになることに気付きました。依頼時には、目的、アウトプットのイメージ、期限、制約などをしっかり伝えることが必要です。 頭の中のイメージを形にする そのためには、まず自分の考えを言語化し、やるべきことが合っているのかや、伝えられた側が動けるのかをイメージすることが大切です。これにより自身としては、アウトプットを最低でも2回行うことになります。これまでより時間がかかるかもしれませんが、きちんと行い、それを繰り返すことで、早いアウトプットができるように訓練を積む計画です。この計画と想いを忘れないことが必要です。

平均値だけで大丈夫？ 今週の学習を通して、データを扱う際に平均値だけを確認するのは不十分であると改めて実感しました。平均値はデータの中心傾向を示すものの、ばらつき（分散や標準偏差）を反映していないため、データの特性を正しく理解するには中央値や最頻値など他の代表値も併せて確認する必要があると感じました。 グラフの選び方は？ また、データを直感的に把握するためには、単なる数値の羅列ではなく可視化が重要です。グラフの種類を適切に選ぶことで、データの傾向やパターンがより分かりやすくなります。時系列データには折れ線グラフ、カテゴリごとの比較には棒グラフ、割合を示す場合には円グラフなど、目的に応じた使い分けが求められると再認識しました。 代表値はどう使う？ 普段、さまざまな部署とデータ分析を行っている中で、平均値だけではなく他の代表値を用いることや、適切なグラフを選択することが業務に直結する重要な要素となっています。これまで平均値のみで示していたデータに対して、中央値や最頻値を加えることで、より正確な解釈につながると感じています。 今後どう進める？ 今後は、データを扱う際に平均値に偏らず、中央値や最頻値、分散などの情報も徹底的に確認します。また、他者が作成したデータや可視化についても、目的に適しているかどうかをチェックし、必要であれば適切な改善点を提案することで、誤った解釈を未然に防ぎ、正確な意思決定につなげていきたいと考えています。

フレームワークをどう活用する？ what-where-why-howのフレームワークで考えることが非常に印象に残りました。これを会社でよく言われるPDCAサイクルに当てはめて考えてみました。P&Cの部分はwhat-where-why-howに、D&Aの部分は施策と解決策の実行に相当します。 仮説思考の真価は？ 特に仮説思考はwhere→why→howの部分に適用できると思います。仮説と結論をセットで考えることで、無秩序な分析を防ぎ、限られた時間と資源で施策を考える際に有効だと感じました。 更に、単なるデータ集計とデータ分析は異なるという点についても再認識しました。 データ分析をどう実践する？ 私は現在、メーカーの物流子会社で働いており、様々なシステムから日々多くのデータが蓄積されています。しかし、DXを推進すると言いつつも事なかれ主義が根強く、なかなか進展しないのが現状です。今回学んだwhat-where-why-howの流れでデータを分析し、グラフ化して社内で共有することで、的を絞った改善策の検討に役立てることができると思います。 目標達成に向けた分析とは？ 具体的には、何を達成したいのかを明確にし、日々蓄積されるデータから目的に合ったデータを選定して分析し、情報として活用します。その結果を「わかりやすく伝える」ことを念頭に置き、周囲に共有して活動に巻き込み、活動の方向性を決める役割を担いたいと考えています。

学習計画をどう進める？ 学習計画を忘れずに進めることが大切だと思いました。私はMECEの分け方でプロセスを分解することを忘れがちなので、この技法を使う癖をつけたいと考えています。 情報収集の重要性とは？ さまざまな切り口で分析するためには、常に多様な情報を収集できるようにする必要があると感じました。例えば、カフェでのお客の滞在時間や年齢、それに利用目的をどのように把握するのかについて、日々意識を持って観察しないと有益なデータは得られません。 問題発見にプロセス分解？ 業務においても、問題発見と解決のためにプロセスを分解することが有効です。特に問題がなさそうに見える場合でも、分析を進めることで問題が顕在化し、改善策を見出すことができるでしょう。例えば、サプライチェーンやバリューチェーンのどの部分に問題があるのかを見極めたり、予決算分析で単価や数量に分解してみたりすることが挙げられます。また、部下との1on1ミーティングでも、MECEに基づいて事前に準備を進めることが役立ちます。 学びをどう業務に活かす？ これらの学びを今日から業務に取り入れてみることが重要です。アナログのツール、例えば紙なども積極的に活用するべきです。そして、単発で終わらせずにしばらく経ってから再度考えることも必要です。また、自分一人では偏りや視点の漏れが生じやすいので、信頼できる他人の意見も積極的に取り入れるように心掛けたいと思います。

データ利用の意味は？ データを用いる際には、何を表しているのかが明確であり、求める情報を把握できることが重要であると再認識しました。データを全体的に理解し、必要な情報が簡単に見つけられるように工夫を凝らすことも大切です。 目的設定はどうする？ データを分析や検証に活用するには、明確な目的を持つことが欠かせません。また、データを分解する際にはMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を意識し、様々な観点から分解を試みることが重要であると学びました。 決算分析の秘訣は？ 私の会社での月次・年次決算や予実乖離分析にもこの手法を活用できると考えています。これまでの分析では、売上や利益などの主要な数字の推移に依存しており、MECEを用いた分解を行わなかったため、説明できない誤差が残ることがありました。しかし、このスキルを活用することで、予実乖離分析をより正確に行えると感じています。全体の財務諸表を、顧客別や顧客売上別、利益別、部品別といった様々な視点で分解し、正確な分析に結びつけたいと考えています。 コスト要求はどう対処？ また、不定期に発生する顧客からのコストダウン要求に対して、社内のコスト把握と顧客要望との比較分析を行うことも目指しています。そして、24年度の予実乖離分析を行ったうえで、25年度の予算作成に反映させ、より正確な計画を作成したいと考えています。

数字はどう見える？ まず、数字の見方について考えると、仮説を立てた上でデータを収集し、その後の分析で仮説の検証を行うという流れが基本だと感じました。AIを使って情報を収集する場合でも、自分なりの考えを持ち、AIから得られた情報と自分の意見を照らし合わせることが大切です。もしも自分の予想と結果が異なった場合、その違いがどこから生じたのかを考えることで、新たな学びのヒントが得られると実感しています。 代表値はどう見る？ 次に、データの見方としては、代表値に注目しました。単純平均、加重平均、幾何平均、中央値など、データの性質や目的に応じて使い分けることが必要です。また、散らばりを示す指標としては標準偏差があり、これらの数値をグラフ化することで、直感的に状況を把握できる点も魅力的だと思いました。 業務の数値活用は？ 普段の業務では、商品の売上や原価、コストダウンの検討などで、いろいろな平均値を算出することが新たな発見につながるのではないかと感じています。そして、その結果を他者に説明する際に、グラフを活用することで、理解を深め、合意形成をスムーズに進めることができると確信しています。 AIで何を発見？ 日常の業務の中で、実際に数値をAIに入力して計算やグラフ化を試みることで、これまで気づかなかった事実や見逃していた視点を発見できるのではないかという期待があります。来週には、何かの案件で試してみるつもりです。

論理構造はどう？ 評価面談のロールプレイでは、課長とBさんのやりとりを通じて、伝える内容の論理構造が非常に印象に残りました。まず、Bさん自身に振り返りをしてもらい、その過程で労いの言葉をかけることの重要性を実感しました。また、期待値とのズレを具体的な事実に基づいて共有することが、納得感を得るために効果的であると学びました。 普段の対話はどう？ さらに、評価面談の場面だけでなく、普段の対話においても日々のフィードバックが大切であると感じました。小さな良かった点や改善点をその都度明確にすることで、お互いの理解や方向性のすり合わせがスムーズになります。このアプローチは、一度に多くの情報を伝えるよりも、継続的な対話を通じてエンパワメントを促す効果があると実感しました。 1on1での傾聴は？ また、1on1でのコミュニケーションにおいても、相手への傾聴を重視する点が印象的でした。状況や出来事、自己の行動について問いかけながら、気づきや反省を促すことで、客観的なフィードバックがより伝わりやすくなると感じています。期待とのギャップを都度明らかにし、具体的な改善アイデアを共有する姿勢は、今後の場面でも活用したい重要なポイントです。 成長への一歩は？ これらの学びを基に、今後は評価面談や1on1で、目的に沿った明確なフィードバックとフォローアップを実践し、関係者全員のエンパワメントと成長に寄与できるよう努めます。

正しい文章はどう作る？ 正しい日本語という観点についてはあまり意識していませんでしたが、改めてその重要性に気づく機会となりました。誤字脱字やら抜き言葉、主語と述語の抜けや間違いといった明確なミスがある一方で、正解となる文章を定義するのは難しいとも感じています。これは慣れが必要な部分です。また、ロジックツリーもMECEと同様に、複数のパターンが考えられるため、目的に応じた適切なパターンを選定することが重要です。柱を立てる、対の概念を用いる、具体化するというプロセスは理解できましたが、その柱が本当に目的に適しているか慎重に検討することが必要だと実感しました。具体化の際には定量的な指標や第三者から見ても理解できる言葉で表現することが大切です。 技術意義は何だろう？ 現在進めている新技術の実証実験プロジェクトにおいて、お客様から「この技術は何のために実施しているのか分からなくなってきた」というコメントをいただきました。このため、その技術の意味や意義、位置づけを整理する必要があります。今回学んだ内容は、まさにこの整理に役立つと感じたので、今後実践してみたいと考えています。 実験はどう進む？ 今週は、新技術実証実験に関する技術の定義やその意義を、ロジックツリーとMECEを意識して整理します。来週には、お客様とともにこの整理した情報を用いて、新技術の価値やお客様のビジネスへの影響度合いを議論する予定です。