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整理 ✕ 講座

に関する学び

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学びの実践はどう？ 今回の講座のライブ授業や実践演習を通じて、学んだ内容を振り返り、今後の業務や生活にどのように活かすか具体的に考える有意義な時間となりました。忙しい日々の中で時間の捻出も戦略であると感じ、自分の時間の使い方を改めて見つめ直す重要性を実感しました。これにより、学習だけでなく経験から感性を磨くことの大切さを再認識し、旅や遊びも含めた幅広い学びを心がけたいと思います。 経営理念はどう再確認？ また、まずは自社の経営理念やビジョン、戦略をしっかりと再確認することが、全社的な視点での問題解決に繋がると感じました。これを自部署や関連先にも反映させ、現状と今後必要になる施策を社会情勢も踏まえて検討することが重要だと考えています。業務中に現状の整理と目標とのギャップを把握し、課題解決に向けた具体策を検討することを最優先に進めていきます。 会議内容はどう把握？ さらに、来月開催される経営方針会議での内容をしっかりと捉え、その情報をもとに自部署や自身の行動計画へと落とし込む方針です。広報からの社内報や他部署の取組にも関心を持ち、理解を深めることで視野を広げていきます。また、来週はしっかりと時間を確保し、金曜日の最後の30分を振り返りの時間とすることで、今週の改善点と来週のToDoを整理し、PDCAサイクルの好循環を目指して取り組んでいきます。

比較はどんな意味？ 「分析は比較」という考え方は、これまでさまざまな講座で耳にしていましたが、「比較する対象を見出す」という点については、あまり深く考えたことがありませんでした。そのため、今回の学びを通じて、まずは「どんな目的で分析を行うのか」や「ありたい姿」と現状のギャップを整理（言語化）することに意識を向け、分析のスタート地点としてしっかりと理解を深めたいと考えています。 現状整理はどう進む？ 業務では、依頼主から提示される課題に対して、その課題＝「在りたい姿」と「現状」の整理が不十分なまま、すぐにデータに取り掛かることが多くありました。そのためか、「こっちだったかも？」や「なんかズレてきている？」という不安にかられ、進めていた分析で手戻りが発生することも多々ありました。そこで、データに触れる前に、一度しっかりと整理してから進めるべきだと改めて感じています。 新規案件の見通しは？ 今回、新規の案件にあたっては、以下の点について整理しながら進めていく予定です。まずは分析の目的を明確にし、ありたい姿を言語化します。次に、現状の把握と、現在手元にある指標の洗い出しを行い、ありたい姿とのギャップを埋めるために必要なデータを整理します。こうしたプロセスをメンバー間で共有し、認識を合わせながら進めることが、より効果的な分析につながると期待しています。

MECEの難しさと挑戦 MECEを意識しすぎるあまり、本質的なロジックツリーを作れていないことがあるのは、本当にその通りだと思いました。漏れなく整理するために「その他」を多用している自分を容易に想像でき、今回の講座内容は非常に自分事として受け止めることができました。 良質な示唆を得るには？ MECEは重要ですが、あくまでフレームワークの一つであり、問題解決に繋がる良質な示唆を提供できる分け方が求められます。現状の自分の役割としては、営業戦略の策定と売上増加のための施策検討があり、常に課題解決に取り組む状況です。Week 01から学んでいる内容は、まさに今の業務に直結するものです。 定量的な分析を目指して WhatやWhereを置き去りにせず、現状の分析とありたい姿やあるべき姿をしっかり定義し、どこにギャップがあるのかを定量的に、そしてMECEに整理できるようにしたいです。前提となる「現状分析やありたい姿の定義」は、頭の中でわかった気で終わるのではなく、しっかりと言語化することを意識します。 フィードバックの活かし方 MECEのアプローチは、一人でアウトプットを出したうえで、同僚や上司からフィードバックをもらい、自分では気付けない「漏れやダブり」を見つけることが大切です。そのためのブラッシュアップを行い、練習を重ねていきたいと思います。

関係者間のゴール共有は必要か？ ひとつの課題に対しても、関係者それぞれがスタートの時点でゴールやプロセスを共有しておくことによって、方向性を見失わずに戦略を立案できます。しかし、経験値が高い人や声が大きい人に引っ張られることはよくあります。そのため、フレームワークを使って課題や情報を分析し、優先順位や重要度を整理することが重要だと思いました。 業務でフレームワークは活用できてる？ 現在の業務では、中期計画を策定する際にSWOT分析やPEST分析を使用していますが、実際に課題を十分に理解し洗い出せているか自信がありません。上司の出す結果をそのまま受け止める傾向があります。今回の学習で得た具体的な事例を参考に、業務に落とし込んでみたいです。特にカスタマーサービスにおいては、商品や営業に直接関与していないため、サービス業におけるフレームワークの効果的な活用法について考えていきたいです。 業界分析は計画にどう結びつく？ 業界の分析や自社の強み・弱みを踏まえて、優先的に強化すべき領域や必要な対応を整理し、進めてみます。既存の計画についてもフレームワークを適用し、具体的な改善点を見つけ出し、現在の計画にどのように結びつくかを確認して、理解を深めていきたいと思います。また、本講座を通じて他の業界の視点を学び、自分の視野を広げたいと考えています。

なぜ振り返りが重要？ 今週、クリティカルシンキング講座の振り返りを通して、学んだ理論を実践に結びつけるためには、日々の「振り返る習慣」が不可欠であると実感しました。これまで、大きな失敗など特別なケース以外では自分の行動を振り返る機会がなく、その結果、学びが定着していなかったと気づきました。 どうして他人の声が大切？ また、他の受講生の発表を聞くことで、多様な視点や考え方に触れ、自分自身の思考のクセや偏りを認識する良い機会となりました。この経験を通じ、小さな場面でも振り返りを続け、思考力を向上させていく必要性を強く感じています。 どの場面に活かす？ 具体的には、日常業務において以下のような場面で振り返りを実施したいと考えています。たとえば、従業員からの質問対応、提出書類のチェック時に下した判断、月次処理で時間がかかった点、そしてミスやヒヤリハットが発生した場面などについて、なぜその対応を選んだのか、どの段階で迷いが生じたのかを整理することで、相手が納得する説明力を高め、業務プロセスの改善につなげていきたいと思います. さらに、自分とは異なる視点や意見を意識的に取り入れ、同じ業務でも別の角度から捉える試みを進めることで、より広い視野を持って取り組み、業務改善と自己の思考力向上を図っていきたいと考えています。

解決策をどう選ぶ？ 適切な解決策を決定する際には、決め打ちせずに他の仮説から導き出されるHowも考慮することが重要だと感じました。自社が現状で何を優先すべきかを考え、解決策同士を比較しながら適切な選択をする必要があります。そのためには、常に目的と優先事項を意識し、立ち戻って再考することが必要だと思います。 行動が生む成果とは？ 完璧を求めすぎるあまり、仮説の検証ができない、考えすぎて動けなくなることもあります。ある程度の目途がついた時点でまず行動することが、結果的に良い仮説を生むことになります。 データ整理の新たな切り口 データを切り口を変えて整理する方法について述べます。物流会社で専用アプリを使用してトラックの待機時間を集計していますが、単なる集計だけでは不十分です。時間帯別や事業所別など切り口を変えてデータを整理し、今後の活用方法を示す必要があります。 業務プロセス改善の手順 問題箇所を特定し、各事業所の業務プロセスのどこに起因しているかをグループ内で議論したいと考えています。最終的には、待機時間の集計作業から業務プロセス改善まで話をつなげたいと考えています。そのために、本講座で学んだ「客観的にわかりやすく数値化して説明する」ことを意識しながら、メンバーと議論を続けていこうと思います。

学びの整理はどう？ 講座で得た学びを整理し、ありたい姿を描きなおすことで、これまでぼんやり感じていたことが明確になりました。今回の作業を通じ、今後の目標や現在抱えている課題、そしてその課題を解決するために実行すべきことが具体的に見えてきました。 次に何をすべき？ また、受講を終えた今、次に取り組むべきことがはっきりしてきたと強く実感しています。仕事と並行しての学習が大変な時期もあり、あと少しで済ませようという気持ちにもあったものの、まだ足りない部分や今後への危機感を改めて感じることができました。そのため、次のアクションについてじっくり考える貴重な時間となりました。 経験はどう活かす？ これらの経験は、モチベーションを保ち正しい方向性を模索する上での振り返りとして、大変意義があると感じています。たとえば、フレームワークの知識は、仕事で内部環境や外部環境を分析する際に具体的な切り口として役立っています。 自己研鑽はどうする？ さらに、受講後も土曜日に翌週の課題に取り組む学習習慣を継続し、自己研鑽の時間を確保していきたいと考えています。加えて、実際の分析作業で不安を感じるExcelの使い方についても、実践を通して学びたいと思っており、まずは関係する講座を探すところから始めるつもりです。

視覚化のコツは何？ 今回の講座を通じて、視覚的に分かりやすい図表の作成や、元データを複数の視点で分解してグラフ化する手法を学びました。情報を可視化することで、データの本質に迫ることができ、分析の精度が高まる点が非常に印象的でした。 分解視点はどう活かす？ また、データの分解方法として、When（時間）、WHO（人）、HOW（手段）の視点を活用し、仮説を立てながらデータを読み解くアプローチは、理論と実践をうまく結びつけると感じました。こうした手法により、伝えたい内容を論理的に整理し、より明確に説明できるようになると思います。 情報分解の秘訣は？ さらに、MECEの考え方を用いて情報を漏れなく、ダブりなく分解する技術についても学びました。層別分解、変数分解、プロセス分解といった具体的な切り口を通して、第三者にも分析の背景や意図を的確に伝える方法を身につけることができました。 課題抽出はどう確認？ 最後に、アンケート結果や経費使用の分析を通じて、課題の抽出と適正な施策検討につなげる事例は、実務における分析の重要性を改めて認識させられる内容でした。自分自身でデータを作成する際や、他者のデータを検討する際に、適切な分解と背景の説明が説得力を高めるポイントであると感じました。

最初のLIVE講座の印象は？ クリティカルシンキングの総まとめの週では、最初のLIVE講座で「自分の思考の癖を知る」というテーマが特に印象に残りました。その後のLIVE講座では、week1～5で学んだ知識を活かしながら、２つの問題に取り組み、その中で数字の並びを見ると細部に過度に意識が向いてしまう自分の癖に気づかされました。そこで、まず問題全体を把握し、数値を見える化する、軸を変えて視点を変えるといった手法を段階的に取り入れることの大切さを実感させられました。 数字分析はどう進む？ さらに、数字の羅列や傾向を分析する際、現実の業務の中でも工数の見直しやシステムの性能分析などが必要になる状況を思い起こしました。今回学んだデータ分析のツールを活用すれば、初めに考えすぎず、さまざまな角度からデータの整理と視覚化を行い、その上で仮説を立て補足説明を探すという実践的なアプローチが可能だと感じました。 どのデータ視覚化？ 今後は、単に収集したデータに基づいて行動するのではなく、まずはデータを多角的に分類し、視覚化する作業を徹底して行います。そして、その中から得られる示唆をたくさん書き出し、グループ化や抽象化を通じて整理し、自分の視点をさらに深める検討を進めていきたいと思います。

仮説設定の意義は？ 講座を受講して、データ分析のテクニックを学ぶことができました。しかし、分析そのものはAIに任せることが可能であり、本当に人間に必要とされるのは、データ分析の目的を明確にし、適切な仮説を設定する能力だと実感しました。正解に飛びついてしまいがちな思考停止の傾向を反省し、より良い仮説を見出すために、あきらめずトライ＆エラーを重ねていきたいと考えています。また、当たり前を疑う力や、本質的な課題を見極める力、さらには分類のスキルを養うことの重要性も感じました。これらは次週以降や実践の場で活用していきたいと思います。 内部監査の視点はどう？ 私は内部監査を担当しており、より鋭く価値ある提案ができるよう、今後はさらに良い仮説を立てる努力を重ねるつもりです。自分の考えや視点の狭さに日々反省しながら、「この事実から何が言えるのか」という問いに徹底して向き合っています。 現場改善はどうする？ また、狭い視点に陥らないために、マネジメント視点やクリティカルシンキングを意識するとともに、現場の状況を十分に踏まえた提案ができるよう努めています。具体的には、何が問題なのか、どうすれば現場が改善されるのかをデータを裏付けに、しっかりと整理して提案していきたいと考えています。

分析の基本とは？ 「分析とは比較である」という教えについて学びました。これは、課題を要素に分解して整理し、個人や会社の状況に応じた基準（目的）を設けて、その要素と基準を比較することを意味しています。基準を「達成すべき目的」とすると、各要素の優先順位や捨てるべきところが明確になってくると感じました。逆に、基準に満たない要素は改善策の検討対象として捉えることができることも学びました。 物流業界での分析方法は？ 私は物流会社で働いており、2024年問題の一つとして「待機料」の明確化が挙げられます。待機という問題を要素（要因）に分解し、それらを自社都合と輸送会社都合にグループ化することで、分析の対象が明確になると考えました。 データ活用で何が変わる？ 現在、導入済みのアプリから取得できるデータを使い、要素を整理して分析対象を決定する予定です。本講座を通じて、適切な分析方法を理解していこうと考えています。 待機料と時間の相関は？ 具体的には、待機料の標準偏差値を算出することで支払い金額の正常範囲を決定し、異常値はチェックする体制を構築します。また、待機料の発生要因と待機時間の相関関係を数値化し、どの要素に対して改善策を打つべきかを社内で共有します。

どうして仮説思考？ データ分析においては、目的を明確にし、仮説思考で取り組むことが重要だと再認識しました。問題解決のステップを復習・整理する良い機会となり、筋の通った仮説を立てるためには、多面的な視点からロジックツリーを活用することが有効であると実感しました。一方で、可能性のある原因を網羅的に洗い出すという点ではまだ苦手意識があるため、今後も意識的に仮説思考の習慣を身につける必要があると感じました。 離脱上昇の背景は？ 自社のSaaSプロダクトの中では、あるものについて利用者の離脱率が上昇している現状を踏まえ、本講座で学んだ問題解決のステップを振り返りながら検討を進めています。複数の解決策を洗い出すことができたら、それを今期の重点施策として実施し、PDCAサイクルを回す計画です。 論理思考がなぜ大切？ これまでの取り組みでは、なんとなくデータを眺め、漠然とした仮説に基づいて解決策を考えてきました。しかし、本講座を通じて、論理的な思考と筋の通った仮説検証こそが、問題解決に直結する重要なプロセスであることを学びました。また、取り組みの中でミーティングを通じてチームメンバーとアウトプットや意見交換を行うことの大切さも実感しました。