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今後 ✕ 課題

に関する学び

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問題解決の切っ掛けは？ 問題解決の４ステップを意識して取り組むことで、整理して分析できることが理解できました。普段、無意識に考えると、思考が散漫になり、思うような成果やアイデアが得られなくなることを実感しています。特に、「What（何が課題か）」をしっかり意識することで、その後の「Where（どこに問題があるか）」の分析が効果的になると感じ、今後もこの点を大切にしていきたいと思います。 次の対策はどうする？ また、次の打ち手を検討する際には、あるべき姿（目標数）と現状（実績）を比較しながら、問題解決の４ステップを具体的に適用し、適切な対策を講じたいと考えています。これまでにも課題を見つけ対策を実施してきたものの、今後はさらに精緻な対策が立てられるよう努めたいと思います。 フレームワーク活用は？ 次週からは、フレームワークの考え方を意識し、以下のステップを取り入れていきます。 ① 現状の数字を把握する ② MECEやロジックツリーを活用して整理する ③ What（何が課題か）を明確にする ④ Where（どこに問題があるか）を検討する ⑤ Why（なぜ起きているか）を分析する ⑥ How（どうするか）を具体化する

根本解決の問いは？ イシューを明確にし、チームと共有しながら常に問い続ける必要性を改めて感じました。さまざまな角度から物事を分解することで、根本的な解決策を探ることが重要であり、その際、できることとできないこと、また優先順位を決めることが問題解決につながると実感しました。 議論の迷いは何？ ミーティングでは、チームのイシューを合わせるのが難しくなる場面（具体的な話題に偏ったり、別のイシューに話が逸れる場合）が何度もありました。こうした状況を踏まえ、イシューを見失わないよう適宜わかりやすい形で提示し、イシューの出し方についても壮大になりすぎていないか、またわかりやすいかを意識してチームメンバーとすり合わせを行うことが大切だと感じました。 共有の工夫はどう？ 今後は、イシューを特定しチームと共有できるよう、起こっている事象をより明確に説明できる方法を準備していきたいと思います。具体的な手段としては、事象を分解（MECEなどの視点やデータ分析を活用）し、わかりやすい言葉で伝える取り組みを進めていきます。また、相手に情報を探させることなく、必要な資料を整えた上で、常にイシューを意識したミーティングや会話を実現するよう努めます。

理想と現状の違いは？ 問題解決では、まず理想の状態と現状のギャップを定量的に把握することが重要だと再認識しました。現状を正常な状態に戻す対策と、ありたい未来の実現に向けた解決策の2つの視点が必要であることを確認しました。 ロジックとMECEはどう？ 今回の学習でロジックツリーとMECEの考え方について改めて学ぶ機会を得ました。これまで自己流になっていたロジックツリーを正しく再理解できたのは大変有意義でした。また、MECEの手法により、漏れや重複を防ぐことの大切さを実感しました。普段の業務では口頭だけで場合分けを行い、チーム内に認識のズレが生じることもあるため、今後はロジックツリーを活用し視覚的に共有するよう努めたいと思います。 分析の壁はどう？ 一方、日常の業務においては、数字を追いかけ原因を探る分析作業が少ないため、新たに異動してくるメンバーが「分析」という言葉に戸惑うケースも見受けられます。演習問題の形式では対処できても、実際の業務課題にこの手法を効果的に結びつけるのは難しいかもしれません。そのため、全体像を把握しながら論理的思考を実践し、可能な限り定量化して原因を追究する問題解決のプロセスを指導していく必要性を感じました。

分析本質はどう捉える？ 「分析の本質は比較」というテーマから、これまで漠然と捉えていた「分析」が、実は「比較」を前提として成り立っていることを再認識しました。比較対象が存在しなければ、意味のある分析は行えないという考え方に気づかされました。 課題整理はできてる？ 現状の課題として、収集したデータがそのままに放置され、分析に必要な比較対象が適切に選定されていない点、そして分析の目的が明確になっていない点が挙げられます。これらの課題を意識し、今後の業務改善に活かしていきたいと思います。 数値の変化はどうなってる？ コミュニティ運営では、入会や退会の集計を実施していますが、リソースの問題から、十分な分析には至っていませんでした。しかし、年単位の集計により、昨年や一昨年と比較してどのような数値になっているのか、またその数値に影響している要因は何かといった点を把握できると実感しています。 改善策は何だろう？ 今後は、分析の目的を明確にし、必要なデータ収集に努めるとともに、入会時および退会時のアンケート項目の見直しを実施します。そして、毎月の施策と入退会の関連性を紐付けることで、より実践的な分析を展開していきたいと考えています。

データ分析の意義は？ データを分析する際には、元のデータをさらに加工できないかを常に考えながら進めることが大切だと実感しました。また、分析が進むにつれて様々な仮説が立てられるため、その仮説をどのように検証するかを考えるプロセスも重要だと感じています。 検証で何を得た？ 仮説と検証を繰り返すことで、新たなインサイトを発見できることが分かりました。 MECEの活かし方は？ また、データを分けるときには、MECEの考え方を取り入れることで、効率的なデータの分解と分析が可能になると学びました。今日からは、「モレなくダブりなく」の精神を意識したデータの分け方を実践していこうと思います。 報告で工夫する？ 社内の業務データをまとめて報告する機会があった際には、これまでのフォーマットに従った報告だけでなく、自分から先んじてデータを加工し、新たな気づきを得る試みを行いたいと考えています。 全体像の捉え方は？ 今後は、業務データを扱う際に、全体像を意識しながらMECEの視点を取り入れて課題に取り組むとともに、単一の切り口にとどまらず、層別の変数やプロセスごとに異なる切り口で全体を見渡す意識を持って取り組むようにしていきます。

ゴールはどう決める？ 戦略的思考という言葉を明確に言語化できてはいなかったものの、学習を通してその理解が深まりました。特に、「やるべきこと」と「やらなくてもよいこと」を選別する重要性を実感しています。問題が山積している状況ではあれもこれも手をつけたくなりますが、まずはゴールを明確に設定し、現時点で本当に必要なものを絞り込むことが効果的だと感じました。 事業課題はどう整理？ また、所属する事業全体の課題設定と対策立案においても、この戦略的思考が大いに役立つと考えています。事業全体になると対象も広がり、解決すべき課題が多いため、あえてゴールを決め、取るべき行動を選別することで、最短かつ最速で理想の事業状態に近づけると期待しています。今後は、担当業務の範囲を超えた広い視野で戦略思考をどんどん活用していきたいと思います。 未来設計はどう進む？ さらに、事業全体の課題と対策を自分なりに整理し、上司と意見交換を行いたいと考えています。そのため、事業の今後3年の理想像を、定量的・定性的な面から明確にし、現状とのギャップをもとに課題を洗い出す予定です。学んださまざまなフレームワークや手法を、実際の業務に積極的に活かしていきたいと思います。

顧客へ魅力はどう伝える？ マーケティングには多様な捉え方があり、人それぞれ認識が異なることを実感しました。私が学んだのは、マーケティングとは自社商品の魅力をきちんと相手に伝え、顧客に「自社の商品を選ぶ価値」を感じてもらうことだという点です。さらに、顧客のニーズを正確に捉え、顧客満足度を軸とした利益獲得を目指すプロセスであり、セリングとの違いについても新たに理解することができました。 IT現場の現実は？ 一方、ITソリューションの開発現場では、顧客の要望や課題に取り組む中で、納期やコストの制約から必ずしも100％の顧客満足を実現できていない現実を感じます。自社にプロダクトがあるわけではないため、どのように顧客に選んでもらうかという課題は依然として大きく、顧客のニーズを的確に捉えることや自社の強みをどのように魅力として伝えるかが求められると感じました。 新規顧客獲得は？ 今後は、顧客満足度の高いソリューション提案や開発案件をまず分析し、継続的に顧客からの要望があるプロジェクトで自社の強みを再確認・強化したいと思います。また、他社との差別化を明確に打ち出し、それを新規顧客の獲得につなげる取り組みを進めていきたいと考えています。

キャリアの軸は何？ キャリア・アンカーとキャリア・サバイバルは、これまで直感で感じていたことを文章として明確に表現してくれており、とても納得できました。この考えはリーダーだけでなく、すべてのメンバーに知ってほしいと感じています。自分が仕事で何にやる気を感じ、どの部分が自分に合わないのかを言語化しておくことで、キャリアチェンジの際に失敗を防げるのではないかと思います。 本心はどこに？ かねては「長い物には巻かれろ」という考えに従わなければ、他の社員の賛同を得ることが難しいと感じていました。しかし、社内でその考えを話してもあまり共感を得られなかった中、「キャリア・サバイバル」の内容に触れることで、本当に自分がやりたかったことが明確になりました。今後は自分自身だけでなく、メンバーのキャリアを考える上でも、この考え方を取り入れていきたいと考えています。 一匹狼の道は？ また、組織に属することを前提としない一匹狼の社員のキャリアビジョンを描くことは、非常に難しい課題だと感じました。皆さんの職場にも、一匹狼と言える社員はいるのではないでしょうか。そうした方々のキャリアをどのように導くか、改めて考えてみる必要があると感じました。

オンライン学習のメリットは？ 私はオンライン学習サービス「ナノ単科」を受講して、非常に有意義な時間を過ごすことができました。この講座では、最新のビジネス知識やスキルが学べるだけでなく、実際に業務に応用できる実践的な内容が豊富に含まれていました。具体的には、**デジタルツールの活用法**や**データ分析の基本原則**など、仕事に直結する知識が多く、業務効率の向上に役立っています。 ストレスフリーな学び方とは？ 講義はオンライン形式なので、自分の都合に合わせて学習を進められる点が良かったです。また、テキストの内容がわかりやすく、動画講義も見やすい構成でストレスなく学べました。 業務への応用で得た成果は？ さらに、ナノ単科を通じて得た知識を業務に活かすことで、自分自身のスキルアップを感じることができました。講義内容を実際の業務課題に応用する際の具体的なアプローチ方法も紹介されており、実務との結びつきが非常に強い点も評価できます。 このように、ナノ単科は自分のペースで学びながら、実務に直結するスキルを身につけられる優れたオンライン学習サービスだと思います。今後も継続的に利用して、さらなるスキルアップを目指したいと考えています。

講義の4ステップとは？ 今回の講義では、問題解決の基本となる「明確化、特定、分析、立案」の4ステップを学びました。現状とあるべき姿の違いを、数字で具体的に示すことの重要性も理解できました。また、分析手法としてロジックツリーや層別分解、変数分解、そして「もれなく、ダブりなく」というMECEの概念にも触れ、今後の実務での応用を意識するようになりました。 タブロー普及策は？ タブローの導入にあたっては、社内での普及方法について考える必要があります。タブローは主に営業部門と管理部門で利用される予定ですが、現状では初期導入段階のため、タブローの知識やスキルを持つ人材が不足しています。そのため、どのように準備を進め、短期間で必要な教育を実施するかが課題となっています。 実務に生かすには？ BI分析やデータ可視化の取り組みを進める中で、理解を深めるためには計画的な学習やスキルの向上が不可欠です。講義で学んだプロセスをもとに、現状とあるべき姿をどのように区分し、具体的な対策を立案するかのイメージが湧いてきたと感じています。しかし、仕事の現状と理想の状態を明確に区分する点については、まだ少し分かりにくいという実感もあります。

講義で何を感じた？ 今回の講義では、ビジネススクールの事例を通して、生徒数の確保にばかり注目してしまう傾向について考える機会を得ました。しかし、まずはありたい姿を明確にし、その実現に必要な課題を洗い出すことが重要だと実感しました。このプロセスにおいて、ロジックツリーを用いて視覚的に整理する手法は非常に有効であると感じ、今後は必ず活用していきたいと思います。 戦略のギャップはどこ？ 次に、本社戦略としてのあり方と、各営業拠点での実践にギャップがないかを確認することに着目しました。両者に乖離がある場合、現状のエリアで不足している点や遅れている点が明確になると考えています。ありたい姿から導かれる課題が適切かどうかを再確認するために、担当者とディスカッションを重ね、戦略の見直しを行うことも重要なプロセスです。この中で、MECEの原則を実践できているかどうかもひとつの検証ポイントとなりました。 MECEの活用はどう？ 一方で、MECEの思考法を一人で完全に使いこなすためには、経験を積むことが不可欠だと感じます。常に漏れがないように努めてはいるものの、やはり抜け落ちが生じてしまうと実感しており、今後の課題として捉えています。

対象者理解はどう？ 常に対象者の立場に立って考えるよう心がけていますが、それだけではユーザーを十分に理解し、適切なデザインへと落とし込むことは難しいと感じています。単なるリサーチに留まらず、取材のような心構えで対象者に向き合い、彼らの本音や希望をくみ取って「言語化」することが重要です。このプロセスを通じて、具体的なアウトプットにどのように活かせるか、試行錯誤を重ねています。 並行作業、進む？ また、複数のプロジェクトを同時並行で進める中で、社内全体の視点を持ちながらデザインの方向性を模索しています。各ワーキンググループのメンバーや社外のステークホルダーへのヒアリングにより、最終的な着地点を見つけ出すための取り組みを行っています。しかし、全対象者から有効な情報を得て、より良い方向へ導くための問いかけや試行錯誤の仕方は、今後の課題として残っています。 共感はどこから？ 共感を体得するには、現場での試行錯誤が何よりも大切です。設計、リサーチ、設計図の修正、仮のアウトプット、そしてフィードバックを経るサイクルを何度も繰り返し、対象者からより良い反応が得られた時点で第一段階の達成と考え、次なるステップへ進むことを目指しています。