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なぜ ✕ 効果

に関する学び

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問題の本質をどう見極める？ 問題や課題に対応する際、すぐに対応策を安直に打ち出すのではなく、まずはその問題や課題がどのようなもので、なぜ、どこで発生しているのかを考える必要があると学びました。これを実現するために、MECEの考え方を用いてロジックツリーで問題や課題を細分化し、対応策を複数検討し、状況に応じて採用する対応策を決定することが合理的な判断となることがわかりました。 IT活用で解決策を見つけるには？ また、ITの活用によって業務効率化を検討する際には、「業務効率化」という漠然とした課題を、ロジックツリーで細分化することで解決の手がかりを得ることができます。具体的には、どこで、なぜ、どのような問題が発生しているのかを特定し、その問題を解消できるITを導入することによって、費用対効果を意識した問題解決が可能となることを理解しました。この学びは、現実の問題解決に活かせるものだと考えています。 部署の問題をどう改善する？ 現在、所属する部署では残業時間が非常に多く、人員も多いという問題があります。この部署でどの作業が一番多く時間を要しているのかを、ロジックツリーで特定しました。その結果、出荷日や納期変更が頻発している作業が問題であると判明しました。したがって、この部分に有効なITの導入や、業務プロセス自体の見直しを提案したいと考えています。

分析目的は何？ 分析の目的やゴールを明確に決めることは、分析の方向性や手法、評価基準を正しく設定するために非常に重要です。明確な目的がなければ、分析結果がどのように活用されるか不透明となり、効果的な判断が難しくなってしまいます。 比較はどう考える？ また、分析の本質は比較にあります。過去と現在のデータや異なる状況を比較することで、パターンや傾向が明確になり、最適な選択や戦略を導き出すことができます。 SNS比較で何が見える？ 私自身の仕事においては、過去のSNSキャンペーンを期間ごとに区切り、比較することで、これまで見えていなかった結果が浮かび上がると感じました。ただやりっぱなしにするのではなく、過去との比較から数字の意味や背景が見えてくるため、結果の解釈がより具体的になると思います。たとえば、フォロワー数やエンゲージメント数の推移だけを見るのではなく、過去のキャンペーンと比較することで「なぜ今この結果が出ているのか」という背景に迫ることができます。 データ活用はどう？ さらに、実際にデータを活用してマーケティングキャンペーンを企画することも有効です。小規模なプロジェクトを自ら立ち上げ、仮想のデータセットを使用してキャンペーンを分析することで、製品ごとの購買データに基づいた最適な広告戦略を立てる試みが可能になると感じました。

問いはどう見つける？ 動画学習を通じて学んだことは、まず課題に対して「問い」を立てることの重要性です。自分自身に問いを投げかけ、それを残し、共有することが求められます。問いを立てていないということは、何も考えていない状況と同じだと気づきました。問いを立てることで、本当に考えていることが明らかになるのです。 分解で何が明らか？ 実践演習では、物事を分解することで普段は見えないまたは分かりにくい部分が明らかになり、結果として判断が容易になることを学びました。この分解のプロセスは、考える力を高めるために非常に効果的です。 どこに問題が？ 特に印象に残っているのは、明らかに問題がある資料において、具体的にどこが問題なのかを文章で説明する難しさです。また、職場でのテーマがずれることを防ぐためにも「問い」を残し、周囲と共有することが役立つと感じました。 数字は何を示す？ 営業職などの数字が厳しい環境においても、その数字がなぜそうなったのかを振り返る機会が少ない現状を打破し、ここで学んだ論理的思考を活かすことが重要だと考えます。まず「問い」から始め、業務で悩んだときには問いをしっかり立て、何も考えていない状態を避ける。もう一人の自分に問いかける行動を取り、課題を分けて考える癖をつけることが、業務改善に繋がるのではないかと思います。

なぜ多角的に見る？ データ分析は、ただデータを見るだけでなく、さまざまな角度から比較し、分析することが重要だと感じました。数字にまとめたり、数式を用いて関係性を明らかにしたりすることで、隠れた事実に気付くことができます。また、代表値や分布、平均値と標準偏差など、基礎的な手法を通じてデータ全体の傾向を掴むことが効果的です。 どの代表値が適切？ 社内で扱うデータはボリュームが大きいことが多いため、比較の際には代表値に注目する場面が多かったです。これまでは直感的に平均値や中央値を代表値としていたものの、データ全体の特徴を踏まえてどの代表値を採用すべきか再検討する必要があると学びました。さらに、業務ではデータをマトリックスにまとめたり、グラフや分布図にして視覚的に把握できる形に変換することで、数字が伝える実態をより明確に捉えることができると実感しました。 何を比較検証すべき？ 大量のデータを取り扱う際は、さまざまな代表値の算出方法を試すこと、また平均値においても単純平均以外のパターンが存在することを忘れずに検証することが大切だと感じました。データを可視化する際には、「何を見たいのか」「どこを比較するのか」といった目的を明確にした上で、見たい事象が浮かび上がるよう工夫することが、今後の分析業務において重要なポイントだと再認識しました。

イシューは何だろう？ 今回の学びは、「イシュー」がいまここで答えを出すべき問いであるという点にあります。改善や成長のためには、この問いをしっかりと特定することが重要であり、特定したイシューを出発点に課題の因数分解を始めることで、具体的な改善策が見えてきます。 論点ずれはなぜ？ また、会議などで論点がずれてしまうケースの原因として、イシューが特定できていなかったり、共通認識が持てていなかったりする可能性に気づきました。 部下の意見はどう捉える？ マネジメントの現場では、部下からの提案や課題提起があった際に、まずはイシューが何であるかを明確にし、その上でフィードバックを行うことが大切だと実感しています。 全体で認識を合わせる？ チームで施策の検討をする際にも、まず全体のイシューを特定し、全員が共通認識を持つことが基本です。その後、担当ごとにイシューを出発点とした施策検討を進めることで、より効果的な対策が打てると考えています。 議論開始はどう進む？ さらに、話を聞く際には相手のイシューが明確になっているかに注意を払い、自分が話すときにはそのイシューをはっきりと伝えて話を始めるように努めています。複数人で議論を始める場合は、まずイシューを特定する議論から入ることで、思い込みや決めつけを避けることができると感じました。

どんな問いが大切？ クリティカルシンキングの講義を通じて、問いの重要性を再認識しました。自分や他者の考えを鵜呑みにせず、常に「本当か」と問い続けることで、従来の経験や考え方の偏りを避け、より広い視点から物事を考える必要性を感じました。 どの問いに向き合う？ また、ものごとを深く考える際は、まず「今、どの問いに向き合うべきか」を明確にすることが大切だということが印象に残りました。答えや解決策に飛びつく前に、問題や課題の本質をじっくり捉えることで、正しい判断や効果的な解決策に繋げられると理解しています。 チーム作りで気づいたことは？ 私は、チームの管理職として、4月以降の体制構築に取り組んでいます。各管理職やメンバーの意見や課題を参考にしながら、チームの体制作りを進める中で、表面的な意見だけではなく、その背景にある真の課題を捉えることの重要性に気づきました。対症療法に終始せず、根本的な解決へと導くためにも、問い続ける姿勢が不可欠だと考えています。 背景をどう探る？ 今後は、各管理職やメンバーの意見に対して「なぜそうなのか」を問い、様々な立場から背景や潜在する課題を分析していく予定です。その上で、分析した課題をイシューとして整理し、管理職間で共有しながら議論を進め、体制構築に活かしていきたいと思います。

仮説と枠組みはどうなる？ 仮説の立て方や具体的なフレームワークについての説明があり、現在取り組んでいる業務とも密接に関係していたため、大変参考になった週でした。 知識はどう耕す？ 備忘の意味も含め、仮説構築のためのメモとして、まずは「知識を耕す」ことの重要性が挙げられます。なぜを繰り返し問うこと、別の観点や視点で事象を捉えること、時系列や将来予測を意識すること、そして類似や反対の事象をセットで考えることが効果的だと感じました。 創造的な仮説は？ また、ラフな仮説を立てる段階では、常識にとらわれず新しい情報と組み合わせることで、発想を絶やさず創造的な仮説を生み出す姿勢が大切であると理解しました。 仮説の検証はどう？ さらに、仮説の検証については、必要な検証の程度を見極め、情報収集と分析を通して仮説に具体性を加え、再構築していくプロセスが重要であると認識しました。 今後の見直しは？ 現在、事業計画の策定や顧客に対するプラン作成に活かすため、仮説構築を意識して取り組んでいます。しかし、現状では仮説の立て方が自己流であり、検証も十分ではないと感じています。今後は、前述した「知識を耕す」という視点を基に、数字的根拠をうまく活用した報告や、仮説の肉付け・再構築にも注力していく必要があると実感しています。

問題の本質は何？ 私は「イシューを特定する」ことの重要性について学びました。この最初のステップがその後の検討に大きく影響することを実感しました。問題の本質を正確に把握することで、より効果的な解決策を導き出せるということです。過去の自分を振り返ると、事実を十分に整理せずに進めていたことが多かったことを反省しています。今後は、まずイシューを特定し、整理した上でしっかりと検討を進めていきたいと思います。 活用可能な場面は？ この「イシューの特定と整理」という手法は、私が担当している人事・勤労関係の業務においても多くの場面で活用可能です。従業員からの相談対応では、表面的な訴えだけでなく、根本的な課題を的確に特定することで、適切なサポートができるでしょう。また、新しい人事制度を設計する際には、「なぜその制度が必要なのか」という本質的な課題を明確にすることで、より効果的な施策を立案できると考えています。 本当に求める人材は？ 現在進めている採用計画の策定においても、各部門の管理職との面談時に、単なる要件確認にとどまらず、「なぜその人材が必要なのか」「どんな課題を解決したいのか」という点を重視して確認しています。これらの実践を通じて、イシューの特定・整理のスキルを日々の業務の中で磨いていきたいと考えています。

自分の仕事にどう活かす？ 3C分析やSWOT分析といったフレームワークの名前は知っていましたが、今週の学習を通じて、これらを自分の仕事にどのように活用すればよいかが少しずつ見えてきた気がします。特に、私の属する業界では3C分析をベースに、それぞれの要素にSWOT分析を適用することで、より深い洞察が得られるのではないかと考えるようになりました。フレームワークを組み合わせて使用することも効果的だと言えます。 新戦略の視点、何が必要？ 私の仕事では、部門の新しい戦略を考えるために、競合他社の分析をかなり詳細に行ってきました。しかし、それによって自社のパフォーマンスがなぜ今の状態にあるのかを分析する際、競合が優れているのか、自社の戦略が不十分なのかだけでなく、市場全体や業界の環境についても視野に入れる必要があると改めて気づきました。この視点を実践していきたいと考えています。 来期計画はどう描く？ 来年2月には来期計画を経営会議で報告する予定です。そのために、マクロ環境分析を丁寧に行い、これまで積み上げてきた競合他社分析や自社分析と組み合わせて3C分析を行ってみたいと思っています。その際には、各要素においてSWOT分析も取り入れ、多角的な視点で分析を行い、来期の計画策定に役立てるようにしたいと考えています。

なぜ手法を再確認？ 今回の学習では、問題解決のステップ（What/Where/Why/How）に沿って、各段階でどのようなアクションを取るべきかを再確認することができました。普段の業務でも同様の手法を取り入れていますが、今回の具体例を通じて現状の見直しに役立つと感じました。 適切な分解は何故？ また、ロジックツリーに取り組む際、すべての要素を漏れなくダブりなく洗い出そうとするあまり、時間をかけすぎてしまう傾向があることを改めて実感しました。特に末端の階層にこだわりすぎず、適切なレベルで分解するというアドバイスは大きな気づきとなりました。 現業務の解析はどう？ 現在の業務では、顧客へのサービス提供に際してコスト試算や自部署の予算計画、実績の分析を行っています。例えば、コスト試算においては提供価格、原価、販管費といった大枠から、さらに細かい費目に分解して検証していますが、構成要素をツリー状に分解するという手法は初めての体験でした。今回の学びを現業務にも活かせると考えています。 次の改善策は何？ 今後は、自部署における予算計画、実績把握、コスト試算のプロセスに、ツリー状の分析手法を取り入れてみます。一度試してみて、試算の妥当性や課題の特定にどのような効果があるかを検証していきたいと思います。

データをどう視覚化する？ データを分析する際には、今ある数字に一手間かけることが重要です。ただ数字を並べるだけでなく、グラフや表に変換すると新しい発見が生まれます。また、比率に変換することで別の角度からデータを見ることができ、さらなる洞察が得られます。 分解の基準は何が有効？ データを分解する際には、人、時間、手段などの基準で区切ると分かりやすくなります。例えば、月次や年次の売上分析、SNSのインサイト分析など、数字が明確に示されるものだけでなく、業務の効率化や成果が出なかった場合の原因分析にも役立ちます。 問題の特定と解決策のステップ まず、起きた問題に対して「もれなくダブりなく」を意識し、全体を大きく分けて定義します。その際には、層別分解、因数分解、プロセス分解を用いることが有効です。次に、出てきた項目をさらに分解し、どこが問題点なのかを数字や表で明確にします。そうすることで、問題の箇所を特定しやすくなります。問題が特定できたら、なぜそうなっているのかを考えます。そして、どう解決すれば良いのかを分析から導き出し、仮説を立ててトライアンドエラーを繰り返し、最適な解決策を見つけます。 これらの手法を念頭に置くことで、データ分析がより効果的になり、業務の改善や効率化にもつながると感じました。

問題解決はどう進む？ 問題解決の4ステップとして、まず「what」（問題の明確化）、次に「where」（問題個所の特定）、その後「why」（原因の分析）、そして「how」（解決策の立案）という流れで整理する方法が紹介されています。各ステップが順序立てて説明されているため、全体像を把握しやすく、実際の問題へのアプローチがより明確になります。 仮説検証はどうする？ 仮説を立てる際には、複数の仮説を同時に検討し、それぞれに網羅性を持たせることがポイントとして挙げられています。また、仮説を検証するために、どの比較指標を選ぶのかを意識してデータの評価を行う大切さも感じました。 データ収集はどう考える？ データを収集する際の注意点として、まず「誰に聞くか」と「どのように聞くか」を慎重に考え、比較可能なデータの収集を怠らないことが重要です。さらに、反論を排除するためにも、対立意見をも十分に考慮した情報収集が求められています。 分析計画はなぜ大切？ 最後に、分析に取りかかる前に、設定した仮説を反映した分析計画表を作成する意義が強調されています。特に、経験の浅いメンバーと共に仮説の設定プロセスや必要なデータ収集、効果的な分析方法について議論することで、より深く問題解決に臨む体制を整えることが可能になります。