リーダーシップ・キャリアビジョン入門

職場改善とモチベーションの鍵を探る

ハーズバーグ理論をどう考える? モチベーションに関する理論には様々なものが存在しますが、中でも印象に残ったのはハーズバーグの動機づけ・衛生理論です。この理論によれば、衛生要因が改善されたとしても、必ずしも満足するわけではなく、不満がない状態になるに過ぎません。反対に、たとえ仕事にやりがいがあって満足度が高いとしても、劣悪な環境では不満が生じることになります。今後は、衛生要因と動機づけ要因を分けて考えていきたいと思います。また、振り返りについては、具体的経験→内省観察→抽象的概念化→能動的実践というプロセスを意識して行います。 環境づくりってどうする? ハーズバーグの理論から学び、職場環境の改善に取り組むとともに、やりがいを感じられるような環境を作ることや、職場での称賛の声かけや仕掛けを導入していきたいと考えています。スタッフのモチベーションにも常に気を配り、その心情を理解しようとする努力を続けたいと思います。 振り返りの進め方は? 振り返りの時間においては、インシデントや良かった症例を含めて、具体的経験→内省観察→抽象的概念化→能動的実践というプロセスを踏むことを意識します。また、リーダーたちにハーズバーグの動機づけ・衛生理論を伝え、業務改善の仕組みを継続しつつ、称賛や認め合うような提案を進めていきます。やりがいに繋がる症例のマッチングも心がけていきたいです。 評価面談はどう実践? 1on1ミーティングや評価面談の際には、この振り返りのプロセスを意識して行い、リーダーたちにその方法を伝えます。日常の事例の振り返りにおいても、スタッフが責められていると感じることのない振り返りプロセスを実践することが大切です。

クリティカルシンキング入門

データ分析で「全体像」を掴む技術

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。

データ・アナリティクス入門

業務の混乱をデータ分析で解消する挑戦

データ分析は日常にも必要? データ分析は、ビジネスだけでなく家電製品の購入など日常生活でも無意識に行われており、身近な行動の一部です。ビジネスの場では、定量分析が非常に有用です。一方、日常生活では感覚や好みなど定量化できない要素も分析項目になり得ます。 データ分析の目的とは? 重要なのは、データ分析は目的ではなく、目的達成のための手段であるという点です。ただ数値を比較したり並べたりするだけではなく、データに解釈を加えることで初めて目的に沿った活用が可能になります。したがって、他の業務と同様に、データ分析の際にも目的を考えることが大切です。また、分析したデータを使用する相手と目的を確認することも重要です。 職場のデータ環境は? 現在の職場では、データ分析を行いながら業務を進める人がほとんどいません。業務の担当も定まっておらず、情報を共有する環境も整っていないため、分析に必要なデータが揃っていないと感じています。入社して半年経ちますが、過去のデータ(案件、契約金額、契約終了後の顧客評価など)や取扱製品の情報が一覧になっておらず、それぞれの資料を見るか人の記憶に頼るしか方法がないことに難しさを感じています。 必要なデータの収集方法は? まずは、分析に必要なデータを集めて整理することが必要です。その後、競合との差別化や取引業者の選定など、目的を設定した上で必要なデータ分析を行います。具体的には、人の記憶に頼っている情報を可視化し、自分が入社してから苦労してきた過去のデータや取扱製品の情報を整理します。その上で、現在の会社の課題を意識し、その課題解決のために必要な分析を進めていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

広い視点で仮説を立てるコツ

なぜ複数の仮説が大切? 仮説を立てる際の重要なポイントはいくつかあります。まず、確からしい仮説がある場合でも、それに固執せず、複数の仮説を立てることが大切です。また、異なる観点から仮説を立てることで、見落としを防ぎます。特にフレームワークを活用することによって、網羅的に仮説を立てることが可能です。例として、3Cや4Pのような方法がありますが、分類に自信がなくても、広い視点で考えることが目的ですので心配ありません。 データ収集で何を探す? データ収集においては、比較対象を意図的に選び、反論を排除するための情報まで集めるようにしましょう。仮説を簡単に切り捨てないことがポイントです。 どうして視点を広げる? 売上が低迷している商品のリニューアルや新商品のコンセプト評価が思わしくない場合、特に3Cの観点から原因仮説や戦略仮説を立てることがあります。その際、視点が狭くならないよう、予測可能な答えをいったん頭から離し、第三者の視点で仮説を立ててみることが重要です。また、「顧客」と「競合」といった視点での分類に迷うことがありますが、分類自体に注力する必要はありません。仮説を排除した際の理由をデータで示す必要があるので、安易に仮説を切り捨てないようにしましょう。 フォーマットで何を改善? 仮説立てのフォーマットには、仮説を切り捨てた理由を記載する項目を設けることが有用です。また、「製品」に関しては、3Cだけでなく、「パッケージ」「味」「価格」なども考慮に入れたフォーマットに変えるのが良いでしょう。フレームワークを活用しても、一人では限界があるため、他部署の方々の協力を得ることも効果的です。

データ・アナリティクス入門

A/Bテストでお客様の心を掴む方法

原因をどう特定する? 問題の原因を探る手法として、まずプロセスを分解してどこに問題があるのかを特定し、仮説を立てることが有効です。そして、解決策を検討する際には、複数の選択肢を洗い出し、その判断基準を考えた上で重要度に基づいて順位づけを行い、取り組むべき選択肢を絞り込む必要があります。 A/Bテストの意義は? A/Bテストを活用することで、複数の施策の効果を実際に試し、反応を見て評価することができます。この手法では、仮説を持ち、検証項目をしっかりと設定することが重要です。さらに、1つの要素ずつを検証し、テストのパターンは同時期、かつ同期間で行います。期間が異なると、テストしたい要素以外の環境要因が影響してしまう場合があるためです。 広告テストは効果的? 具体的な例として、YouTubeの広告動画作成時には、お客様のお悩みに関連づけて訴求ポイントを異なるパターンで作成し、A/Bテストを行います。どちらの広告が高いクリック率やコンバージョン率を示すかを確認することで、よりニーズの高い訴求内容を把握できます。同様に、LINE配信ではイベントのキャッチコピーを複数作成し、クリック率や開封率から最も効果的なコピーを見つけ出します。 工数を減らす方法は? なるべく工数をかけずに数パターンのクリエイティブを作成したいと考えています。A/Bテストはいつも話題に上がり、実施したいと思っているのですが、なかなか時間がなく一つのパターンしか作成できないことが多いのが現状です。手間を減らす方法を模索しながら、A/Bテストを実施することで、お客様のニーズを深く理解し、問題の原因を明確にしていきたいと考えています。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

小さな問いが生む大きな気づき

どう対処すべきですか? 実行・振り返りの際、過干渉は避けるべきとの考えから、状況に合わせたアプローチが重要だと感じました。特に、拠点が離れている職場環境においては、無理に関与しすぎず、メンバーの状態に応じた適切な対応が求められると実感しました。 会議で何を問いかける? 実際のミーティングでは、問いかけの方法を工夫して、メンバー自身から振り返りや気づきを引き出すことに取り組んでみました。短い時間の中でも、問いかけ方の違いによって相手が話す量が変化し、各人の状況をより深く理解する貴重な体験ができました。 なぜ動機は違うの? また、モチベーションのスイッチは一人ひとり異なると強く感じました。部署を離れて別のリーダーが担当している場合でも、各メンバーが前向きに取り組むためには、現在のモチベーションや働く動機をしっかり把握することが必要だと考えています。今後の評価会議に向け、各自の動機について丁寧に探っていきたいと思います。 どう実践効果を出す? さらに、WEEK3で学んだ質問力を活かしながら、PDCAサイクルやOODAループの実践を通じて、効果的なフィードバックを行う取り組みを継続していくつもりです。リーダー同士の協力や観察を通じ、メンバー一人ひとりの働く動機を深く理解することで、より良い対話が実現できると確信しています。 どの改善策が有効でしょうか? 最後に、業務における実践の中で感じた難しさや気づきを、毎週のミーティングや1on1での対話に反映させ、さらに業務委託先で決まった課題改善策の取り組みを通じて、自身のフィードバックのあり方についても自己評価を行っていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

データ分析で広がる学びの可能性

問題解決のプロセスは? 解決策を導くためには、まず原因を洗い出し、プロセスに分解して問題に至るまでの過程を確認することが重要です。その過程で、どの部分で問題が発生しているのかを把握します。また、複数の選択肢を設け、その選択肢を根拠を持って絞り込むことが求められます。この際、決め打ちしないように心がけます。 判断基準とデータ収集のポイントは? 次に、判断基準を設け、重要度に基づいて順位づけを行います。分析と合わせ、仮説を立てながらデータを収集し、ABテストなどで仮説検証を並行して実施します。使われなければ知識は忘れてしまいますので、日常的に課題を捉え、原因を探索し、仮説を立てて解決策を考えることを意識することが大切です。 また、日々シミュレーションを意識的に行い、データをどうやって収集するかを考える癖をつけることも重要です。複雑なステップが関係する業務の改善策立案においては、プロセスを分解し、問題に至るまでの過程を丁寧に見直すことから始めるべきです。 複数解決策の評価方法は? 私自身、答えが一つに絞りがちな癖がありますが、複数の解決策を立て、それを判断基準に基づいて評価するステップを実行しようと思います。実行を急ぐあまり、ベターな一つの解決策で進めがちですが、その癖を直すことを目標に業務に当たります。 日常のシミュレーションをどう工夫する? 日々意識的に課題を発見し、シミュレーションを行うことを心がけ、有効なデータとデータ収集方法を考える癖をつけていきます。課題をプロセスに分解することで、本質的な課題へのアプローチに努め、仮説を実際にABテストなどで試すことを実施していきます。

データ・アナリティクス入門

スピード重視の仮説検証で未来へ

数値と定性の評価はどれ? デザイン変更の方法案を、コスト、スピード、意思疎通などの各観点から数値で比較する手法は、とても効果的だと感じました。しかし、実際には数値化が難しい場面も多いため、例えば「大中小」や「◎〇△×」といった定性的な評価方法も有効だと思います。実際、イベントのプランニング月間である6月には、MECEに基づいて項目を洗い出し、これらの評価方法を用いて各案を総合的に比較したいと考えています。 A/Bテストの理解は進んでる? A/Bテストについては、これまで学んできた知識を活かし、解説通りの考え方で演習に取り組むことができました。その後の動画で、ポイントを絞って比較するという視点が紹介され、非常に納得のいく気づきを得ました。以前から社内ではA/Bテストの必要性は認識していたものの、コストを抑えながら迅速に実施する方法が見出せずにいました。今後、部内でのリサーチや議論を重ね、具体的な手法が確立できた際には、今回の学びを活かしていきたいと思います。 行動と分析のバランスは? 最も印象に残ったのは、原因の特定に時間をかけすぎず、実際に行動を起こし、仮説検証のサイクルを早期に回すという考え方でした。これまで、分析にもっと力を入れるべきだと考えていた自分が、ビジネスのスピードとのバランスを重視する必要性に気付かされました。もちろん、分析と実証の双方に適切な時間とエネルギーを割くことが重要だと感じています。具体的には、先輩社員の意見を聞いたり、必要に応じて外部の知見も取り入れながら、約半分の比率で分析を進める方法を模索し、明日から日々意識して取り組んでいきたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

データ分析の新たな視点を拓く学び

数字の見せ方はどう? グラフや比率などの数字の表示方法を変えることで、印象が異なり、最初の情報だけでは気づかない傾向や特徴を発見できることを学びました。グラフ化する際も、分類の仕方によって見えてくるものが変わります。まずはRaw Dataを確認して全体を把握し、その上で何を伝えたいのか整理して数字を整理する必要があると実感しました。 切り口は何で違う? また、数字の切り口によっては本質を見誤ることがあります。そのため、常に複数の切り口を持ち、一つの見方だけではなく、様々な切り口で数字を分析することが重要です。これまで経験に頼っていた切り口も、When、Who、Howを意識することで幅広く持てるようになると気づきました。 データの視点はどう? 私の仕事では日常的にデータに触れ、それを解釈しています。同じ現象の分析にも異なる視点を持つことを心がけています。具体的には、宿泊予約数の動向をデイリーのデータで見ていましたが、週次や月次で見るとどのような違いがあるのかを早速試してみたいと思います。また、他の切り口での分析も手間はかかりますが、視野を広げるために取り組んでいきたいです。 行動する意義は? 自分の思考の癖から抜け出すには、まず行動することが大切です。ひと手間、ふた手間加えて、複数の視点で分析することを心がけます。その際、これまでの分析結果や結論を再評価し、本当に正しいのか疑う姿勢を持ち続けたいです。また、MECE(漏れがなく、ダブリがない)の意識を持ち、ロジックツリーを活用していくことで、このフレームワークに対する苦手意識を克服していきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

数字と論理で未来を切り拓く戦略

何が問題なの? 直面している課題や状況を整理する際、まずは「何が問題なのか」「どこに課題があるのか」「その原因は何か」をはっきりさせ、さらに原因に応じた有効な解決策を検討するプロセスの重要性を改めて実感しました。複数の切り口から状況を把握し、定性的な評価も加味しながら優先順位をつける方法は、日々の業務や計画作成にとても役立っています。 現状のギャップは? また、「あるべき姿」と「現状」とのギャップを定量的なデータで示すことで、問題の本質が明確になる点も印象的でした。具体的な数値やトレンド、ばらつきまで丁寧に分析することで、正しい状態へ戻すための対策が見えてくると感じました。こうした定量分析の視点は、実際の現場での判断材料として非常に有用です。 サンクコストは? さらに、サンクコストの考え方にも気づかされました。すでに支出してしまったコストに固執せず、未来のために合理的な判断を下すことが大切であるという点は、今後の意思決定に活かしていきたいと思います。 MECEの意味は? 最後に、MECE(もれなくダブりなく)を意識してロジックツリーを用いながら事象を整理する方法も、新たな視点として非常に学びになりました。事象を年齢や季節、販売数などさまざまな要素に分解し、全体像を捉える努力は、複雑な問題に対処する上で大いに役立つと感じています。 学びはどう活く? 以上の学びを踏まえ、①定量的データに基づく現状把握、②優先度や重要度を考慮した計画立案、③場面ごとのMECEの適用というプロセスを、今後の日々の業務に活かしていきたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

考えを広げるクリティカルシンキングの力

自分の考えは正しい? 人は「考えたいこと」に囚われがちであり、その考えは容易に偏ったり誘導されたりします。そのため、客観的な視点、すなわち「もう1人の自分」を意識し、本当にその考えで良いのかを疑うことが重要です。 どう鍛えるべき? クリティカルシンキングを身につけるためには、日常的に繰り返し練習することが必要です。「本当にそれでいいのか」「他に視点はないか」といった疑問を常に思考に組み込む習慣をつけることで向上します。具体的には、クライアントへのメールや1on1の場面、家族との何気ない会話の中でもトレーニングを行うことが可能です。 他人の意見を聞く? 自分の論理を優先しがちですが、他人の意見から学ぶことが多い場合もあります。業務においては、例えば自社の損益にばかり気を取られ、クライアントの立場や利益を考慮しないことがあります。偏見に囚われず、フラットな姿勢で他者の話を聞く意識が必要です。 他の提案はどう? クライアントへのサービス提案時には、「これ以外の方法はないか」や「逆に〇〇のサービスはどうだろう」といった問いを自分に投げかけ、さまざまな視点から提案内容を考えることが鍵となります。提案する際にはシンプルさを心がけ、「なぜならば」という論理的な展開で一貫性を持たせます。そして、フィードバックを受ける際には偏りなく意見を聞く姿勢が求められます。 多角的な視点で? チームの目標設定においても、課題を分析し、「他の視点は?」と多角的な視点を考える必要があります。また、他のチームからの評価を通じて客観的にチームの強みや弱みを見極めることも重要です。

戦略思考入門

学びの視点を広げる新しい戦略

学ぶ視点を広げるには? 勉強を続けるための考え方を改めて見直す必要があると感じました。特に、人を巻き込むことで他者の意見を聞き、広い視点で学ぶことができるため、思考の幅が広がり刺激を受けます。それにより、継続的に取り組んでいくことが可能になります。しかし、時間の使い方はまだ定着しておらず、課題に取り組む際には想定以上の時間がかかっているのが現状です。 理想像を描くプロセスとは? 自己の理想像を描くことの重要性を強く感じました。そのためには、現状を幅広い視点から把握する必要があります。これは、理想の姿やその道筋が時折変わるためです。 効果的な戦略策定のステップ ちょうど業務で戦略を考えるタイミングにあったため、以下の理解や取り組みがスムーズでした。まず、中長期(3年後)の目標、すなわちありたい姿を設定します。その目標を達成するための課題を明確化し、現状把握に基づいて課題を克服するための短期計画を立てました。 さらに、戦略策定ワークショップを実施し、様々な視点で物事を考える環境を整えました。また、関係者との情報共有を積極的に行い、助言を得ることで他者の意見を収集し、視点を広げました。 コミュニケーション戦略の分析方法は? サステナビリティ・コミュニケーション戦略を策定する際には、現状分析にも力を入れました。具体的には、自身が担当してきたコミュニケーション業務の結果や効果の確認、現状の各ステークホルダーとのコミュニケーションの洗い出し、結果と効果の確認、社外評価の分析などを行いました。これにより、戦略策定がより具体的で効果的なものになりました。

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