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業務 ✕ 効率

に関する学び

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ヒット商品を生むには？ 商品がヒットするためには、多くの要素が絡み合う必要があると感じました。商品を生み出すこと自体は比較的容易ですが、ヒット商品に育てるのは簡単ではありません。まず、競合と比較して自社の強みが発揮できている分野かどうかが重要です。次に、ネーミングで商品をアピールし、親しみやすさを感じさせることが求められます。また、顧客の真のニーズを捉えているかどうか、つまりカスタマージャーニーを考慮し、単なるウォンツではなくニーズを理解することが大切です。顧客が支払ってでも解消したい不便（ペイン）を、利益（ゲイン）に昇華させることが求められます。 BPOとBPRの重要性 業務プロセスのアウトソーシング（BPO）や業務改革（BPR）も、クライアントのペインポイントを見つけ、それをゲインポイントに昇華させることが求められる事業だと感じます。特に、将来的に外部収益を伸ばしたい分野ではもちろん、現在の自社内の業務移管においてもこの視点が重要です。何がペインポイントなのかを追求し、それをゲインポイントに変換する方法を見つけ、実現につなげることが大切です。 効率化にどう取り組む？ ステークホルダーが業務移管やBPOを希望する業務には、必ずペインポイントが存在すると思われます。（面倒なことや時間がかかること、コア業務でないから外部に委託したいなど）AIや自動化を用いた業務効率化がゲインポイントとなるのか、それとも業務フロー内に決定的なペインポイントがある場合を想定する必要があるでしょう。ただし、単純に工数の圧縮を目的にするのではなく、真のペインポイントを見つけ、それをゲインポイントとして昇華させる視点を持って、日々の業務に取り組むことが求められます。

規模と範囲の違いは？ 規模の経済性と範囲の経済性について学びました。規模の経済性は、現在の業務においても馴染み深いものであり、生産を拡大してコストを削減し、生産効率を向上させる手法です。一方で、範囲の経済性は複数の製品やサービスを同時に生産することでコストを低減する方法です。そのコストダウンのアプローチにはデメリットもあるため、目的に応じた選択が重要です。 演習で何を実感？ また、最後の演習では、与えられた数値や資料を基に仮説を立て、その仮説の正しさを検証することから始めました。この過程で、粒を出すことまではできても、それを整理するためのフレームワークの活用がまだまだ不十分であると感じたため、分析能力の向上が必要だと痛感しました。 中長期戦略はどう？ 今後の中長期的な視点としては、新規事業への挑戦時に学んだ内容を活用します。新たにBPO・BPR事業に参入する際には、3C分析、SWOT分析、PEST分析を活用し、目的に合わせた組織形成や業務設計を提案することを目指します。 課内改革は何から？ 短期的には、課内の組織編制の検討に学んだフレームワークを活用します。現在の業務における課題を明確にし、その課題解決のために適切な組織形態を提案できるようにしていきます。 分析の始め方は？ 分析においては、定量的なデータが多いほど効果的であるため、定性的なデータも可能な限り定量化していくところから開始します。また、定性的なデータにおいても進捗が確認できる指標を検討し、目的やKPIを設定します。この設定に当たっては、現状把握を正確に行い、そのための課題や解決策を設計するために学んだフレームワークを活用していきます。

材料費はどう見直す？ 規模の経済性について、自社の商品製造におけるコスト削減が課題として浮上しました。材料費を削減するためには、大量の材料を購入しなければならず、その量は50年分にまで及びます。もし使い切れなければ廃棄することになり、また使用可能でも品質のために独自の基準で支障が出るという話を、学習の当日に自社内で聞き、大変驚きました。購入時のコストのみに目を向けるのではなく、材料の保管や廃棄にかかるコストもトータルで判断する必要性を強く感じました。 多角化は収益貢献？ また、範囲の経済性に関しては、多角化を進めるにあたって本当に収益に貢献するのかを考慮する視点が大切であることを再確認しました。 実践はどう進む？ 総合演習では、全体的な視野で事例を検討する機会がありました。これまで学んだ知識を活かしつつ、足りない情報も収集し予測を立てるという、実践的な演習となりました。特に人件費や燃料費、現在の人口動態など多岐にわたる情報を取り入れた視点で学ぶことができました。 最適策は見つかる？ 収益向上の観点から見ると、材料の購入方法や発注単位についても、他部門のことであっても自分のこととして考えられるようになった気がします。効率的に業務を進めるための最適なアプローチを発見する視点を持つことができたと思います。 業務判断は合ってる？ 自分の部署では業務管理を通じて収益アップを目指しています。そのため、一つ一つの業務判断が本当に効率化と収益につながるのかを精査していきたいと思っています。こうした視点を持つには経験が必要かもしれませんが、見るべきポイントを自分なりに絞って、業務の見直しを図りたいと考えました。

フレームワークは何？ 講義全体を通して、フレームワークはゴール設定の補助ツールであり、決して万能ではないと学びました。一方で、漠然とした問いに対しては、観点や仮説の解像度を高めるのに有効だと感じました。実践を通じて身につけるため、業務内で必要な場面を意識的に作り、実際に使ってみることを試みています。 優先順位はどう？ また、ありたい姿として「優先順位の判断が的確な人」を目指しています。仕事もプライベートも、限られたリソースの中で成果を上げるためには、現状を客観的に把握することが不可欠だと考えています。 使い方は合ってる？ フレームワークを有効に使うためには、まずは実際に使ってみることが重要だと思います。先輩の業務姿勢を見ると、直接の業務に結びつかない知識も広く浅く習得しており、自分も情報収集をより効率的に行える方法を模索していきたいと考えています。 戦略と経営知識は？ さらに、優先順位の判断が的確な人になるためには、戦略思考に加えて経営の基礎知識も必要です。特に、他社との協業施策検討では戦略レベルの分析が求められるため、今後はアカウンティング分野の強化にも力を入れていくつもりです。 現状把握はどう？ まずは、現状とゴールを大まかにイメージし、その上で現状をより明確に把握するためにフレームワークを用いて分析を行ってみます。業務に活用する前に、自分自身のキャリアのためにどのような分析が可能か、じっくりと時間をかけて考える予定です。 学びは伝わってる？ 今後は、書籍を活用してアカウンティングの知識習得を進め、学んだ内容を周囲に共有することで自分のモチベーションを上げ、学びの定着にも努めていきたいと考えています。

クリティカル・シンキングとは？ クリティカル・シンキングとは、主観にとらわれず客観的に考える力のことを指します。この力を得るためには、「言われてみれば当たり前」のことを愚直に実行することが重要です。また、クリティカル・シンキングは全ての土台になる思考力であり、本を読んでも簡単には身につかないとされています。 仕事のシーンで活かすには？ 仕事のほとんどは、「誰かに何かを伝えること」、そして「課題解決や意思決定」に関連しています。具体的な例としては、顧客対応の場面で顧客がなぜその問い合わせをしてきたのかを理解することが挙げられます。また、数字分析と解決策の策定においては、想定される解決策が本当に他にないのか、またそれが最適なのか振り返って考察することが求められます。 採用面接で深掘りするには？ 採用面接では、用意された回答の裏にある本音を「なぜ」と問いかけて深堀りすることが重要です。また、業務効率化においては、その業務が必要な理由や他に方法がないかを検討します。1on1のメンバーコーチングでは、メンバーがそう考える理由を理解し、無意識的に可能性を絞っていないかを確認します。ファシリテーションにおいては、有意義な議論ができるよう問いかけを設計することが求められます。 日々の習慣として振り返る 日々、「本当にそれが最適解か」「他にも方法はないか」という振り返りを習慣化することが大切です。また、リソース、コスト、社内、業界など無意識に作り上げてしまうかもしれない制限がなければ、他に何ができるかと想像を巡らせることも役立ちます。さらに、先回りして相手の意図を汲み取るのではなく、改めて「なぜ」と問いかける姿勢を持つことも重要です。

仮説立案の重要性とステップ 仮説を考える際のポイントとして、まずは複数の仮説を立てることが重要です。一つに決め打ちせず、複数案を考え、その中から絞り込むプロセスを取るべきです。また、仮説同士に網羅性を持たせるため、異なる切り口で仮説を立てることが求められます。この際、３Cや４Pといったフレームを使うことで、切り口を広げることができます。これらのフレームを定着できるように、繰り返し意識して使用することが重要です。 問題解決と結論の仮説分類 仮説はその目的に応じて、「問題解決の仮説」と「結論の仮説」に大きく分類されます。それぞれ、過去・現在・将来といった時間軸に応じて仮説の中身が変わります。仮説と検証はセットで行うことで、より説得力を持たせることができます。 効果的な施策展開への道 現在、施策展開が乱立している状況を整理し、ハンドリングできるようにしたいと考えています。より効果的かつ効率的な施策展開のためには、仮説を常に意識して立てることが必要です。現状では議論の中である程度のところで決め打ちになってしまっているように思います。より効果的かつ効率的な運営を行うために、問題解決のプロセスに沿った仮説立証を定着させ、日々の業務に意識的に取り入れることが重要です。 フレームワーク活用と効果検証 また、仮説を立てるためのフレームワークについても学び、問題や課題の提起を具体的な施策に関して行います。その際、都合の良い情報になっていないかに留意しながら、データを集めて施策の効果検証を行うことが求められます。効果検証の整理をするためにも、適切な仮説立てとその検証を通じて、施策展開をより効果的かつ効率的に進めていきたいと考えています。

自分の偏りに気づく？ ライブ授業の録画を拝見する中で、3つの演習を通して自分の思考の偏りを痛感しました。 クリティカルな視点は？ 授業を受ける中で、クリティカル・シンキングとは、思考の偏りを排除し客観的な視点を持つための手法であると理解しました。そのために、視点や視座、視野を意識して思考を広げる必要があるという点が印象に残りました。 具体と抽象を試す？ 特に具体化と抽象化を繰り返す手法は、分類することで新たな気づきや他の分類へ展開する可能性を生むため、思考を広げる上ですぐに活用できると感じました。 考える目的は？ また、「何のために考えるのか」を常に明確にすることも重要だと学びました。なぜ相手がそのような発言をしたのか、何を解決しようとしているのか、本質を捉える努力が求められますが、その過程でも思考の偏りに注意が必要だと感じました。 業務効率はどうする？ 業務効率化に関する例からは、実際の業務改善にも応用できると感じました。効率化の目的としては、①限られた人員で業務を回すため、②迅速な経営判断を実現するため、③判断の質を維持するため、④作業作業ではなく思考により多くの時間を割くためが挙げられます。単なる時短ではなく、意思決定の質とスピードを向上させることが求められていると実感しました。 意思決定を問い直す？ 今後は、各業務が本当に意思決定に必要かどうかや、やらなくても良いものは省くべきか、あるいは簡素化や自動化、他者への委任が可能かどうかを疑問視しながら検討していきたいと思います。また、作業工程の削減、マニュアル整備、フォーマット化、さらにはDX化についても、部署内で議論を進めていく考えです。

営業活動の真意は？ 今週学んだことの中で最も印象的だったのは、営業活動が単に売上を追求するだけではなく、そこでかかる手間や時間を考慮しなければ効率的な成果に結びつかないという点でした。売上という指標はわかりやすいものの、ROIの視点は営業に限らず、どの業務にも共通する重要な考え方であると実感しました。 戦略の選択基準は何？ また、戦略思考においては「何を選択し、何を捨てるか」が大切だと理解しました。選択の基準は一つではなく、利益、将来性、関係性、手間など複数の要素を組み合わせる必要があります。これにより、日々の業務においても「過去から続けているから」や「とりあえずやってみる」という理由だけで作業を維持するのではなく、その目的と効果を見直すことが、より戦略的な働き方につながると感じました。 リアルタイム更新は必要？ 私の担当する資源価格の収集と分析では、日々の価格情報の取得が重要である一方で、最終的な評価は月平均や年平均に基づいて行われます。そのため、すべての更新情報をリアルタイムに取得する必要が本当にあるのかを疑問に思うことがあります。従来のやり方に固執せず、業務の目的に沿って「やる意味があるか」を問い直す姿勢が求められると感じました。 戦略は自分で変えられる？ また、今回の演習を通じて、戦略思考をどこまで自分の裁量で変えられるかについても考えさせられました。『捨てるを選ぶ』というテーマの中で、現場で自分が変えられる部分と、組織文化など個人では対処しきれない部分の線引きが重要であると感じています。設問や解説の意図が必ずしも一致しないのは、戦略思考が立場や価値観により実践の切り口が変わるからなのかもしれません。

問題の本質はどこ？ 問題解決には2つの種類があります。1つは正しい状態に戻すための問題解決であり、もう1つは目標に到達するための問題解決です。これらの解決を図るためには、まず問題の所在を明確にし、具体的な問題箇所を特定することが必要です。自分が「これが原因・問題だろう」と考えていても、予期せぬ原因や見逃している問題が存在することがあります。これを防ぐためにロジックツリーを用いることが有効です。 影響はどう見える？ また、原因や問題が業務や経営方針にどの程度の影響を及ぼしているのか、ライバルと比較して適切な条件になっているのか、全体の進行の中で重視すべき事象なのか、といった点も考慮に入れなければなりません。 説明は伝わる？ 業務上、特定のスタッフに業務負荷が偏ってしまうといった問題を解決する際、原因をなんとなく感覚的に見つけ、「これが原因だろうからこうすれば良いだろう」と進めてきました。しかし、それを周囲に説明し納得してもらい、動いてもらうためには、今回学んだロジックツリーを活用することが効果的であると感じました。 戦略はどこに？ 現在注目される訪日旅行において、どのエリアを強化するのか、どのような戦略を取るべきかを考える際、現状やこれまでの訪日旅行のトレンドや傾向についても考慮したいと考えます。 改善策は何だ？ 業務改善においては、ロジックツリーを活用して、問題の本当の原因を他の管理職と共に追求します。その上で、人員を増やすべきか、業務フローそのものの効率化を図るべきかについて議論します。また、今期の方針として、訪日旅行に関するどのようなデータが必要かを調査し、その中から必要な情報を選別する予定です。

自分とAIの違いはどう？ 自分とAIの回答を比較することで、双方の違いや差異に気づくことができました。思考やアイディアが行き詰まったときには、AIとの壁打ちを活用し、柔軟な発想を引き出していきたいと考えています。 言語化の大切さは？ また、相手が人であれAIであれ、「言語化」のセンスやその重要性に気づかされました。AIだからといって雑に指示を出すのではなく、人に依頼する際と同様に、分かりやすく丁寧な指示を心がけることが大切だと実感しています。 人間とのズレはどう？ AIは問いや指示に対して的確に答えを出してくれる一方で、人間にはどうしてもズレが生じます。しかし、そうしたズレがあるからこそ、コミュニケーションに面白さや難しさが生まれるのだと感じ、AIだけに依存せず、人との対話も大切にしていきたいと思います。 データが示す信頼性は？ さらに、過去のデータを活用して人とAIの回答の差異をレビューすることにより、AIの正確性、信頼性、精度を評価し、その利用価値を検証していく必要を感じました。これにより、AIによる会議資料の作成はもちろん、上層部からの想定質問に対する回答準備など、具体的な業務への応用も検討しています。 AI活用の可能性は？ また、業務の棚卸を通じて、普段あまりAIを活用してこなかった分野にも活用の幅が広がる可能性があると考えています。まずはどの業務に優先的に適用していくか、そのプライオリティを明確にすることが重要だと感じています。 対話AIの未来は？ 対話型AIコーチング・メンターの是非についても、今後のコミュニケーションや業務効率化の観点から、議論していく価値があると認識しています。

共感はどう活かす？ デザイン思考の5ステップを学ぶことで、全体の流れが体系的に理解できました。特に「共感」と「問題定義」の重要性が印象に残り、表面的な言葉だけでなく相手の背景や感情をくみ取って本質的な課題に迫るアプローチを再認識することができました。日々の業務において、現場の方の話を丁寧に聞く大切さを改めて実感する良い機会となりました。また、プロトタイプやテストを通じて改善を図る考え方も、提案活動に活かせると感じています。 現場の実感は何？ 私の業務では、社内の各部門で発生する業務課題や非効率な業務フローのヒアリングを行い、データやデジタルの力を活用して改善提案をしています。今回の学びで得た「共感」「問題定義」「発想」「試作」「検証」の流れは、実際の現場支援プロセスに即していると感じました。特に、現場の方が本当に困っている点を深掘りする「共感」と、課題を的確に把握し整理する「問題定義」のステップは、今後のヒアリングや提案活動において意識していきたいポイントです。自分の仕事をより意味のあるものへと昇華させるヒントを得ることができました。 未来の改善はどう？ 今後のヒアリング業務では、相手の状況や感情に寄り添い「共感」をしっかりと行い、話の中に潜むニーズや課題の背景を深く理解することを意識します。そして、「問題定義」の段階で課題を整理し、関係者と共通認識を持つことに注力します。必要に応じて、可視化やプロトタイプのアイディア出しも行い、改善の方向性を早期に示す工夫を取り入れます。小さな実践でも「試してみる」「やってみる」姿勢を大切にし、相手と共に課題を乗り越えていくパートナーとして活動していくことが今後の目標です。

全体像はどう描く？ データ分析において、状況を明確にするために分解が重要だと改めて感じました。まずは全体像を定義し、その上でデータを鵜呑みにせず可視化することが大切です。これまでの分析ではグラフを十分に活用してこなかったため、今後は積極的に取り入れたいと思います。比率計算を行うことは基本として、これまでの実践が正しかったと確認できた点は良かったです。 どの視点が大切？ 分析する際、単に機械的に分けるのではなく、BtoBビジネスでの分析環境を踏まえて、年齢層や学生かどうかといった視点を考慮することが重要です。特徴的な傾向が見えない場合でも、それ自体に価値があることを意識し、様々な切り口から分析を試みることが大切です。こうしたアプローチを通じて、データ分析の精度を上げていきたいと思っています。 仮説の真実は？ 私は頻繁にデータ分析を行う立場にいますので、全体を改めて定義し、グラフを駆使しながら多角的にデータを分解してみることに挑戦したいと考えています。また、特定の仮説が正しいか検証するためにも、多様な切り口での分析を継続して行いたいです。現在の業務改善プロジェクトで実践している「プロセス分解」にも、さらに効率的に活用できる方法を追求していきます。 過去と今を比べる？ そこで、過去のプロジェクトレビューを計画しています。以前取り組んだ案件のデータを利用し、当時と最近の学びを基にした分析を比較し、効率や分解の質を評価したいと考えています。結論が変わることはないと思いますが、分析時間や分解の質など他に計測できる点を比較し、効率化の可能性を探りたいと思います。適用可能なプロセス分解手法は、今後も活用していくつもりです。