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目的 ✕ 使用

に関する学び

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なぜ複数仮説を作る？ まず、目的を常に意識し、その目的に合わせた仮説を複数持つことが基本です。データは膨大な量があり、目的に沿った仮説がなければ、どのデータを選ぶべきかで躓く可能性があります。また、ひとつの事象にとらわれやすい傾向がある中で、複数の視点を持つことが他の可能性を閉ざさないためにも大切です。一つに決めつける心理を俯瞰して見直す努力が求められます。 どう仮説を具体化する？ 次に、仮説の立て方は目的に応じたアプローチを取ることが必要です。時間軸、内容、結果からの推論を重視する場合もあれば、問題点の洗い出しから解決策を探る場合もあるでしょう。ビジネスの現場では、結論から入ってしまうと失敗や時間のロスにつながることが多いため、常に仮説思考を持ち、問題意識を大切にしてスピード感を保つことが重要です。 なぜ原因を掘り下げる？ 過去の原因を十分に掘り下げ、問題解決につなげることで自社の行動を改善していくとともに、得意先と相互に利益が得られる関係、いわゆるWin-Win体制を作ることが肝要です。これらはすべて、ビジネスにおける成功へとつながる重要な視点です。 スペック提案の落とし穴は？ 特に、自社製品・サービスの販売においては、製品のスペック提案に陥りがちです。スペックはあくまで製品の中身に関する情報であり、それが直接ユーザーのベネフィットに結びついているとは限りません。どのような利点があるのか、どんな状態で使用されるのか、また利用する相手はどのような人物なのかを常に予測し、仮説を立てながら動くことが大きな変化を生むと実感しています。 顧客視点でどう判断？ まずは顧客起点で、自社製品がなぜ選ばれるのか、または選ばれないのか、その傾向を把握することから始めます。どこで、どのような時に製品が購入されるのかを理解した上で、より良い状況にするための複数の仮説を立てます。そして、その仮説に基づいて調査、分析、データ収集を行い、複数のプランを立案することで、会社としてどの方向に進むべきかの選択肢を明確にし、成功確率を高めることができると考えています。

業務に手法を活かすには？ これまでの学びを通じて、「これは使える」という手法を早速業務に活用してみました。しかし、総合演習では「どれを選択するのか」を考えたとき、これまでの学びがまだ身についていないことを実感しました。また、分析に際してクロス集計に依存している自分の癖にも気づきました。他の手法は示唆されれば思いつくものの、依然としてクロス集計に頼ってしまいます。せっかく学んだものを生かし切れていないと感じ、今後は意識していろいろな分析手法を活用する必要があると痛感しました。数をこなすことでしか選択肢の幅を広げることは難しいと学べたことも良かったと思います。 プロセス分解で何が変わる？ 問題の原因を明らかにする際にはプロセスに分解することが重要であると気づきました。当たり前のことですが、自分ではそれができていないという発見がありました。また、経験に基づいた仮説を決め打ちしてしまう癖があることにも気づかされました。プロセスに分解する利便性と、その方法が他者への説得力につながるメリットを業務における実績分析でも生かしていきたいと考えています。具体的な手法として紹介されたA/B分析は既に使用していたものの、それをA/B分析と認識していなかったため、目的や仮説設定、検証の項目が曖昧でせっかくの検証結果を生かし切れていなかったと思います。 需要縮小期にどう対応する？ 私の扱う製品は急激な需要縮小期を迎えています。そのため、よく「時代の流れ」として片づけられることが多く、そこで分析が止まってしまっていました。しかし、本当にそれだけが原因なのでしょうか。私は「なぜそうなったのか」をプロセスに分解し、正しく理解することが解決策を得るうえで重要な鍵であると考えるようになりました。幸い、過去の業界・当社の実績データはあるので、まずはそれを改めて分析しようと思います。「時代の流れ」以外の要因がないかを探し、その要因に対処することで売上に貢献できるのではないかと考えています。決め打ちせず、様々な選択肢を探ることで、今よりも良い施策を打てるかもしれないと希望を持っています。

どのプロセスが必要？ 分析とは、データ同士を比較する行為であると捉えられます。そして、分析は仮説を立てることから始まり、目的や問いを明確にした上で、仮説設定、データ収集、そしてその仮説を検証するプロセスを踏む、いわば「プロセス×視点×アプローチ」が重要となります. どの視点が有効？ 分析における視点としては、インパクト、ギャップ、トレンド、バラつき、パターンの5つが挙げられ、各々の観点からデータを多角的に検証することが求められます。一方、アプローチとしては、グラフ、数字、数式の3種類が存在し、状況に応じた手法の選択が大切です. どの代表値を使う？ 数字によるアプローチでは、まずデータの中心位置を示す代表値を注視します。代表値には単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、また、データの散らばりを示す標準偏差などを用いて、他のデータの状態を把握することが重要です。代表値についても、観点により複数の値が存在するため、適切な選定が必要です. 相関はどう読む？ さらに、数式化の側面では、「欲しい結果に対して何か効いているか？」という視点で、相関関係を見いだすことができます。ただし、相関が必ずしも因果関係を示すわけではない点に留意しなければなりません. 今後はどう進む？ 通常、業務においては年度別の件数や特定分野の傾向を、主に単純平均から読み取っていましたし、どのグラフで可視化するかに対して意識が十分ではなかったと感じます。しかし、今回の学習を通じて、目的を明確にし、どの視点でデータを見るべきか、どのアプローチが最適かということを、１つ１つ丁寧なステップとして考える重要性を学びました。また、相手に説明する際には、ビジュアルを活用することで情報がより伝わりやすくなることも実感しました. 次に何を分析？ 今後は、何を分析したいのか、何を知りたいのかを明確にした上で、「代表値」「バラつき」「数式化」の各定義や使用すべき場面を理解し、目的に沿った手法を適切に選択しながら分析を進めていきたいと思います.

数字分解はどう考える？ 数字を分解するという手法について学びました。まず、数値をWhen、Who、Howなどの要素に分ける際、①加工の仕方、②分け方の工夫、③分解の留意点に注意することが大切だという点を実感しました。たとえ分解した数値からすぐに有用な情報が得られなくても、それ自体が分け方に工夫が必要であるという気付きにつながります。 切り口は何が鍵？ また、複数の切り口を見出すためには、目的や立場を踏まえて仮説を立てたり、データを表やグラフで表現してみることが効果的であると感じました。たとえば、ある施設の入場者数の減少を分析する際、切り口を4段階に丁寧に分けることで、減少の実態をより正確に把握し、次のアクションにつなげる経験が非常に印象に残っています。 MECEをどう活かす？ MECEの考え方も学びました。全体を適切に捉えるためには、①全体集合体を部分に分ける（足し算）、②変数で分ける（掛け算・割り算）、③プロセスで分けるという三つの観点があること、そして問題解決のプロセスとしてWhat、Where、Why、Howの要素があることを再確認しました。重要なのは、まず全体を定義することだと感じました。 なぜなぜ分析は？ 業務上の問題や課題解決に取り組む際、これまで自分の経験に基づく思い込みが原因となってしまうことに気づかされました。従来使用していたなぜなぜ分析は主観的な原因追及に陥りがちでしたが、今回学んだプロセスに基づいた分解手法で、より客観的に問題箇所を特定できると実感しています。 業務改善はどうする？ 今後は業務において、GW明けから数字を分解する際に、①加工の仕方、②分け方の工夫、③分解の留意点を意識しながら進めていく予定です。実践を重ねる中で、常に複数の切り口で分析できるスキルの向上を目指し、既存の切り口が最適かどうかを検証しながら思考を鍛えていきます。また、MECEの考え方についても、モレがなくダブりがないかを確認しながら、業務に定着させられるよう努めていきたいと感じました。

イシュー整理の重要性 イシューについて整理しました。 まず、いきなり考え始めるのではなく、目的を明確にすることが重要です。問いや課題に対しては、その本質や解決の道筋を考え、可能な解決策をいくつかカテゴライズします。そして、本質に対しての裏付けや根拠を数値を用いて行うことが必要です。 プロジェクト管理への応用は？ 私はSIerでプロジェクトマネージャーをしています。そこで、この方法をプロジェクト管理やチームの問題解決の場面で活用したいと考えています。新製品開発やソフトウェアプロジェクト、業務改善プロジェクトなどで、リスクや課題を効果的に管理し、進捗を安定させるために用いるつもりです。 イシューの特定と優先順位付けとは？ イシューの特定と優先順位付けについては、プロジェクト開始時に潜在的な問題やリスクを洗い出し、イシューとして登録します。各イシューについては、影響度と緊急度に基づき優先順位を設定し、重要な問題から対処していきます。 進捗管理のシステムは？ 次に、イシュー管理のプロセス設計です。イシューの進捗を継続的に監視するために、専用のツールやシステムを使用します。また、各イシューには責任者を明確にし、対応策を実行する担当者を決定します。 効果的なコミュニケーション方法は？ コミュニケーションと報告の部分では、プロジェクトの進行に合わせて定期的にイシューのステータスをレビューし、必要な対策を講じます。そして、進捗状況や解決策について関係者に適切に報告し、情報共有を行います。 問題解決後の改善策は？ 最後に、問題解決のプロセス改善です。イシューの解決後には、対応策の効果やプロセスを評価し、フィードバックを収集して改善点を明らかにします。さらに、解決したイシューの事例を文書化し、将来的なプロジェクトで活用できるようにします。 これらの方法を通じて、プロジェクト管理がより効果的に行えるようになると期待しています。

生成AIの可能性は？ 生成AIの活用には、その難所をしっかりと理解することが可能性を広げる鍵になると感じました。 課題の核心は？ 課題は大きく4つに分かれます。第一に、生成された情報の正確性および信頼性、つまりハルシネーションの問題があり、裏取り調査に時間がかかる点です。第二に、生成AIが学習に利用されることによる、セキュリティや機密情報の管理の課題があります。ここでは、企業としての明確な方針策定が求められます。第三に、プロンプトによって出力される生成物の質が大きく左右されるため、プロンプトエンジニアリングの研究が必要です。第四に、組織内での活用に関する壁が存在する点は、実は最も大きな難所と言えるでしょう。 対策のポイントは？ これらの対策を意識することが重要です。近年の生成AIブームは進化のスピードが速い反面、各特化型AIツールの使用や習得が目的化しがちです。しかし、生成AIをなぜどう使うかという根本的な問いかけも欠かせません。 組織改革の鍵は？ 私は公益法人で事務職として働いていますが、組織全体としては昔ながらの価値観が根強く、変革は容易ではないと感じています。経営陣が高齢であるため、AIの活用が日常業務を超えて事業方針の検討などにまで広がることには抵抗があるようです。このため、まずはスタッフレベルからの意識改革を進め、全体のAIリテラシーを向上させる必要があると考えています。スタッフがAI活用の功罪を理解することで、徐々に経営陣の考え方にも変化が生まれるのではないかと思います。 改善策は何か？ また、関連動画では、AI活用についての議論は終焉を迎え、トップが明確に意思を示している企業ほど導入に成功していると強調されていました。当法人のトップが「AIなんてよくわからない」と述べていることに不安を感じる中、こうした後ろ向きな企業に対して、どのような改善策があるのかを知りたいと思っています。

グラフは何を伝える？ 誰に何を伝えたいのかという視点で、伝えたい内容や対象に合わせたグラフや文章の使い分けについて学びがありました。まず、グラフの見せ方として、時間軸のデータを示す場合は棒グラフを用いること、時系列で経緯や変化を伝えたい場合は折れ線グラフを使用すること、そして要素ごとのデータ表示には横の棒グラフが適していることが分かりました。 文字で伝える魅力はどう？ 次に、文字表現における具体的な工夫では、伝えたいメッセージに合わせたフォント選びが大切であると感じました。また、強調すべき部分には斜体やアンダーライン、さらには文字の色を変えるなどの手法が有効です。使用する色についても、メッセージとの整合性や色が持つ意味を考慮しながら選ぶと良いでしょう。さらに、必要に応じて文字とアイコンを組み合わせることで、視覚的な理解を促進できる点も印象的でした。 スライドはどう工夫する？ また、スライド作成時には、読み手がメッセージに沿って情報を探しやすいように、テキストや図表の配置、そして表示順序に細心の注意を払うことが求められます。スライドの目的が社内ミーティングなのか、対上司や他部署とのプレゼンテーションなのか、または対外商談なのかによっても、メッセージの伝え方や使用する資料の工夫が必要です。 レイアウトはどう見直す？ 社内や対外のミーティング、メール配信などいずれの場合も、常に「読み手」を意識した情報構成が大切です。特にスライド作成においては、伝えたい要素を盛り込み過ぎず、一番伝えたい内容を際立たせるための適切なグラフ選びとテキスト、図表の配置が鍵となります。パッと見て意図が伝わるスライドにするために、情報収集や準備に十分な時間をかけることも重要だと実感しました。 文章作成の秘訣は何？ 最後に、読んでもらえる、また読みたいと思わせる文章作成のために、日常的にどのような工夫をされているのか、ぜひお伺いしたいです。

戦略思考の意味とは？ 今回の講義を通じて、戦略思考という言葉の意味を改めて理解することができました。その中で、私はゴール設定を明確にすることが自分の弱点であると気付きました。昨年までは営業の仕事で、既に決まった戦略や戦術を実行することが求められ、短期的なゴールを考えていました。今後はゴールを設定し、逆算して必要なことを明確にする思考を身につけていきたいです。特に、長期的視点での考え方を学びたいと考えています。 製薬業界での戦略活用法 現在、製薬業界でプラン立案やKOLコミュニケーションを行っており、そこで戦略思考を活用できると考えています。具体的には、ブランドやメディカル、マーケティングの各プランの立案において、承認前から作成に取り掛かり、発売から10年後を見据えた未来像を描いています。現状の医療課題と将来の環境変化を予測し、10年後のゴールを設定し、そこから逆算して5年後や発売時点での到達目標を考慮しています。 KOLコミュニケーションの具体化 また、KOLコミュニケーションでは、設定したゴールに向けた活動を、アドバイザリー会議やKOL面談を通じて具体化しています。長期と短期の視点から課題の優先順位を決め、行動に落とし込むことで、目的意識を持てると考えています。 適切なゴール設定の重要性 業務上のプラン立案では、長期的な視点でのゴール設定が重要です。社内外の関連者と意見交換を行い、製品特性や競合の活動、学会やKOLからの最新の医療情報を活用して最適なゴールを設定します。承認時から10年後にかけてのあるべき姿を逆算して設定し、承認時点での製品の懸念事項を洗い出し、適正使用の推進や発売後の必要データの優先順位を決めていきます。具体的な活動も明確化し、発売前後の優先課題にはアドバイザリー会議などをスケジュールに組み込み、市販後の活動内容についても市販後データジェネレーションの時期に合わせて決定していきます。

何を学んだ？ 今週は、これまでの学びを整理し、各週の要点を再確認することに集中しました。以下は、特に自分にとって重要だと感じた部分をまとめたものです。 どう活用する？ まず、自社や自身の優れた経営資源を分析し、理解することは重要であり、状況に応じてそれらをどのように活用するかを考える視点が不可欠です。また、個人のリソースには限りがあるため、やることと捨てることの優先順位をつける必要があると再認識しました。惰性で業務を進めるのではなく、判断基準を持ちながら考えることが求められます。そのためには、定量的なエビデンスに基づき、さらにROI（投資対効果）を考慮する重要性に気づきました。 視野を広げるには？ さらに、自身の視野狭窄や見落としを防ぐためには、集合知を意識して他者と相談し、意見をすり合わせることが大切です。 現部署の取組みは？ 現部署では、既存業務の効率化・高品質化を目的としています。また、新規業務の構築やフロー作成にも関わる機会があり、それぞれに適切な目的や目標設定が必要です。日々のMTや資料作成時にはFWを活用できます。 助けを求めるには？ 個人での業務には限界があるため、大きな成果を達成するには周囲の助けが必須です。その際、伝えるべき情報を正確に伝え、納得感や理解を得るには、FWを活用した情報整理やKSF（重要成功要因）や課題の特定、戦略立案が不可欠だと感じました。 新知識の収集は？ 新規業務の担当窓口に任命されましたが、未知の業界であるため、新たな知識・スキルを収集し続け、現状の業務フローを理解する必要があります。3C分析を中心に使用して理解度を深め、顧客の潜在ニーズや課題を抽出することを目指します。 習慣化はどうする？ 活用方法やタイミングについてはまだ慣れていないため、自分のスタイルを見つけるべく、地道に繰り返し実践して習慣化する努力を続けます。

基本思考をどう整える? 今回の動画や演習を通して、従来は何となく基本的な見方でデータを眺めていた自分に対し、根本的な考え方の基礎を再認識することができました。表面的な比較だけでなく、意図的にデータを加工して比較することの重要性を実感しました。 数字と視覚、どっちが正しい? また、他のデータと比べる際には「数字に集約して捉える」ことや「目で見て捉える」視点が必要だと認識しました。一目で把握できる程度のデータ数であれば十分ですが、ある程度の規模がなければデータの価値は向上せず、大量のデータを扱う際には加工する手順が不可欠だと理解しました。単純に平均値を見るのではなく、値の分布やばらつきに注目することも大切です。 仮説とデータの整合は? さらに、平均値やばらつきを基に、大量のデータを加工し、ビジュアル化・グラフ化を行うことで仮説と照らし合わせ全体を俯瞰する手法の重要性を再確認しました。分析のプロセスでは、まず目的や仮説を明確にした上でデータの収集が行われ、その後、仮説の検証や分析を繰り返すことが意義のあるものだと改めて理解しました。 各種平均の使い分けは? また、データの捉え方においては、代表値としての単純平均、加重平均、幾何平均、中央値や、散らばりとしての標準偏差があり、それぞれを目的に応じて適切に使い分けることが重要であると感じました。まずは自分なりの仮説やストーリーを意識し、必要なデータを整理してから分析に取り組むことが大切です。さらに、データのビジュアル化にも注力し、目で見て整理する方法にチャレンジしていきたいと思います。 未来のデータ戦略はどう? 今後は平均値やばらつきという視点を重視しつつ、加重平均や幾何平均も意識的に活用していきたいと考えています。また、標準偏差については、効果的に使用できる場面を見極め、業務の中での活用を目指すとともに、ツールの扱いについても理解を深める必要があると感じました。

エンパワメントのコツは？ 松下幸之助の言葉「任せて任せず」に基づく具体的な実践内容が詰まった学習でした。エンパワメントを行う際のコツや留意点として、「余裕を持つこと」「相手をよく知ること（権限を含む）」「エンパワメントに向く、向かない仕事を見極めること」「リスク対策を行うこと」が挙げられます。私に最も不足しているのは余裕を持つことだと再認識しました。エンパワメントは自分のためではなく、メンバーのためであることを常に意識し続けることの重要性を学びました。 目標と計画は大丈夫？ リーダーシップ行動の3つのプロセスのうち、①目標を立てて共有することについては、「成功基準があるか」「振り返りができるか」「目標の意義に自分が納得できているか」という要素が重要です。また、目標はメンバーと共有して初めて意味があります。②計画を立てることについては、計画策定をメンバーに任せて考えさせることが大事で、その際には「ゴールとその道筋の認識が一致しているか」が重要です。普段使用しているOSDCフレームワークや段取りのイメージをメンバーに言語化させるよう心がけます。 組織目標は伝わった？ 4月に行った方針発表で組織目標を説明しましたが、それだけで「メンバーに正しく伝わった」「目標に共感できている」と思い込んでしまっている可能性があると反省しました。メンバー全員が目標の意義に納得できるよう、丁寧に説明することの重要性を再認識しました。 ビジョン共有すべき？ 現在の組織で欠けていると感じるのは「目的・ビジョンの共有」です。年度初めに立てた組織の目標がありますが、今一度その意義を問い直す取り組みをしたいと思います。メンバーと一緒に「今の仕事を辞めると誰が困るのか」「自分やチームの仕事が会社全体のゴールとどう結びつくのか」を考える場を設けます。11月に実施される全社エンゲージメント・サーベイの前にこの場を設定する予定です。

日本語文章整えるには？ 日本語は主語や述語が抜けやすく、順序が異なると意味が変わることがあります。学生時代には学んでいたはずなのですが、大人になるにつれて文章を適当に組み立ててしまっていたと反省しました。その結果、自分の言いたいことが伝わりにくくなっていた理由が理解できました。ピラミッドストラクチャーの目的は理解できましたが、実際に駆使するとなると時間的な制約もあり、難しいと感じました。ただし、日頃から抽象化と具体化をトレーニングすることで、迅速で正確な思考のツリーを構築することにつながると感じています。 可視化がもたらす効果は？ 1週目の学びでは、「手を動かし」ながら可視化することの重要性を認識しました。ツリーを視覚化し、思考を習慣化することが重要だと理解できました。 教育現場での抽象化の活用法は？ また、人との会話では、一度抽象化して「何を伝えたいのか」を把握することが大切です。特に教育現場においては、具体化したコミュニケーションが重要で、全体像が見えなくなることが多いです。支援者と同じ目線で考えるだけでは、抜け漏れが発生しやすく、思考が停止することもあります。そのため、一度抽象化して全体の流れを把握した上で、具体的な指導に進むことが必要です。 ピラミッドストラクチャーの実践法 さらに、様々な原因や症状を持つ病気に対しては、直感的に考えるのではなく、ピラミッドストラクチャーを使用して全体像を確認しながら、優先度と緊急度を評価して行動していくことが有効です。 1日のルーチンに組み込むには？ 最後に、1日に1回はピラミッドストラクチャーをA4用紙に書き出す（題材は何でもOK）こと、結論を伝えその理由を「なぜなら」と3つ挙げて伝えること、そして自分の音声を録音して内容の構造を可視化することも有効です。また、話し方がうまい人から直接ポイントについてアドバイスを受けることも有益でしょう。