(16ページ目)

評価 ✕ 設定

に関する学び

---

なぜ公式を信じる？ 行動＝能力×意識という公式を、深い納得感とともに理解しました。これまで、行動こそが物事の始まりだと考えていましたが、同僚や部下に自ら納得して行動してもらうためには、土台となる能力や意識も強化する必要があると実感しました。 道はどう開ける？ その結果、自分が進むべき道が次第に明確になってきています。 接客力向上の秘訣は？ 私は駅で、接客力向上を目指すチームを引っ張る立場にあります。客観的な評価に基づいて課題を設定し、目指す方向を提案してきました。しかし、提案する方向に必ずしも理解を示さないメンバーもいるのが現状です。 どうやって信頼築く？ 一度は、理解を得るのを諦めようかとすら思いましたが、これは自分自身の能力と意識の不足を補うチャンスだと捉え、彼らと対話を重ねることにしました。単に指示を押し付けるのではなく、各自が何を実現できるかを主体的に考え、取り組むことで徐々にやりがいを感じてもらえるよう働きかけています。 能力向上の方法は？ また、「洞察力」「決断力」「先見力」といった必要な能力について、どのように向上させるか不安も感じています。自分に足りない部分を補うため、これらの能力を高める努力を継続していく所存です。

問題解決で大切な視点は？ 問題解決のプロセスにおいて、重要なのは「あるべき姿」と「現状」のギャップを意識し、その上で優先度や重要度に基づいて取り組むか否かを選択することです。このステップは一方通行ではなく、行き来することもあります。定量的な評価を行う際は、単に数値の変化に注目するだけでなく、現場で何が実際に起きているのかを確認することも大切です。また、人に説明する際にはビジュアル化が有用です。 課題設定でのポイントは？ 問題解決の際には、課題の設定で「あるべき姿」が明確にされているかを確認します。実務に取り組みながら、今行っている作業が問題解決のどのステップに当たるのかを常に意識することが求められます。定量情報に偏ることなく、現場の状況や定性情報も取り入れ、適切な切り口や仮説を設定します。 分析計画で留意すべきは？ 分析に先立って行う分析計画表には、「あるべき姿」とそのギャップ、各問題解決ステップにおける具体的な作業を記載します。多面的なデータ分析を行い、状況に応じて計画の修正を柔軟に行うことが求められます。また、MECE（漏れなく重複なく）にあまりにもこだわるよりは、意味のある切り口や仮説を意識しながらデータに向き合うことが重要です。

仮説ってどう考える？ 仮説とは、ある論点に対して試験的に設定された解答のようなもので、まだ明らかになっていない事柄に対する仮の答えです。これは、結果の把握や問題解決を目的とし、どこに問題の原因があるのか、なぜ問題が起きたのか、またはどうすれば解決できるのかを探るために活用されます。検証の過程では、過去・現在・未来という時間軸を用いて分析を行い、業務の改善や迅速な行動の実現を促す役割も果たします。また、仮説を設定し検証することで、仕事への関心や問題意識が高まり、行動の精度が向上する効果も得られます。 新装備はどう評価する？ 新装備の性能評価については、装備単体の性能評価だけでなく、設計上の目標性能が実際にどう発揮されているかを確認することが重要です。同時に、関連する他の装備や近年の類似品がどのようなシーンで使用されているかも考慮し、評価の手法やチェックリストの見直しを行う必要があります。 離職率の理由は何？ 離職率が高止まりしている現状については、転勤や部署の異動だけが原因と断定するのは早計かもしれません。給与、残業の状況、意思決定への関与など、他の要因が影響している可能性も考慮し、問題の原因を多角的に検証する必要があります。

問いと評価はどう？ 生成AIを活用する上で大切なのは、「問いを立てる力」と「アウトプットを評価する力」であると実感しました。AIは多様なアイデアや表現を提供してくれますが、その内容の妥当性や価値を自ら判断しなければ、十分に活かすことは難しいと感じます。また、仮説を立てて試し、結果を確認しながら修正するサイクルを回すことが重要であり、その過程でAIが思考を広げるパートナーとして有効に機能することを実感しました。今後は、AIに任せるだけでなく、自分で考えた仮説をもとに利用し、試行と改善を繰り返すことで、発想力や実行力、判断力をさらに高めたいと思います。 AIの壁打ちはどう？ 日々の企画検討や資料作成といった業務の中でも、AIは十分に活用できると感じています。特に、課題設定や論点整理の段階では、まず自分なりに仮説を立てた上でAIに意見を求め、複数の視点や選択肢を引き出す使い方が有効です。しかし、そのアウトプットをそのまま採用するのではなく、自分の知識や経験と照らし合わせ、妥当性や意図との整合性を十分に確認することが大切です。今後は、小さな試行を積み重ねながら、AIを壁打ち相手として活用し、思考の質とスピードを向上させていきたいと考えています。

数値化の効果はどう？ 実践演習では、複数案を選択する際に「数値化」する手法を学びました。自分なりに言語化して記載する中で、他者に説明する際にもこの数値化が有効であると実感しました。 ABテストって何？ また、動画学習ではABテストについて学びました。これまでなんとなく比較手法を採用していたものの、今後は期間や状況を意識し、差異の少ない環境で比較する重要性を再確認しました。 商品の魅力は伝え方次第？ 業務面では、スーパーマーケット等へ食品を流通させる中で、商品の訴求ポイントが多数存在するため、どの情報をどのように伝えるか迷うことが多くあります。例えば、ブランドの特徴や原料産地、有機、減塩、糖質オフ、カロリーなど、様々な訴求要素がある中、限られた紙面スペースやウェブバナーでどの情報を選ぶか判断に苦慮しています。そこで、今回学んだABテストと数値化の手法を活用し、客観的に効果の高い訴求方法を選定していきたいと考えています。 評価方法はどう設定？ なお、数値化にあたっては、個人の考えやバイアスが影響しやすい面もあり、できるだけ公平かつ客観的に評価できる方法やコツがあれば、今後の業務改善に役立てたいと思います。

戦略思考の身につけ方は？ 戦略思考が自分にどのように身についているのかを明確にイメージできていなかったのですが、今週の学習を通じて考える良いきっかけとなりました。グループでの意見交換を行う中で、「判断力」というキーワードが頻繁に出てきました。判断力の基礎には、適切なゴール設定が重要であることに改めて気づかされました。 新規事業のゴール設定を見直す 私は新規事業に関わる業務を担当しているため、前例や明確な材料がない中で決断を求められることが多くあります。これまで、ゴール設定が甘かったり、立てたゴールの根拠が不十分だったりして（なぜそのゴールなのかを明確に理解していない）、目の前の手段にこだわって容易に判断を下し、仕事をした気になっていました。 事業全体をどう捉える？ 今回の学習を通じて、手段に縛られずに、事業全体を大局的に捉えて必要なことと不要なことを的確に判断する力を身につけたいです。これまで上層部が策定した事業計画について特に考えず手段だけ考えていましたが、今後はなぜその計画なのか、目的に対する目標設定が正しいかどうかを再評価し、その目標を達成するために最低限必要なことをしっかり考えていきたいと思います。

伝え方はどう工夫する？ ライブ授業内のロープレで部下役を演じた経験から、ただ目標達成を評価するだけではなく、貢献や努力に対する承認、労い、感謝の意を伝えることの大切さを実感しました。実際のフィードバックの場面では、自分が上手く伝えられるか不安が残るものの、しっかりと準備して臨めば、効果的かつ未来志向の振り返りが実現できると感じています。 目標はどう定める？ また、現時点で今期の目標設定が不明確なメンバーもいるため、早急に目標を定める必要があります。しかし、急がば回れという考えのもと、自分自身やチームの業務と会社全体の目標をしっかりと結びつけ、適度な成長機会を提供できるよう努めたいと考えています。そのためには、具体的な活動計画の策定と定期的な進捗確認が欠かせません。 1on1で支援はどう？ 今後は、1on1ミーティングを活用して各メンバーのモチベーションを理解し、業務の進捗を確認しながら、必要な支援を提供していきます。問いかけの方法にも工夫を凝らし、メンバー自身に考え、言語化してもらえるよう促すことを意識します。そして、各自が環境や仕事の状況を的確に把握できるよう、任せ方の変化にも取り組んでいきたいと思います。

なぜ問題が起こる？ 問題がなぜ発生したのか、またどこに問題が潜んでいるのかを明確にする手法として、まずはプロセスを分解し各段階での問題点を洗い出す方法と、複数の選択肢から重要な判断基準に基づいて根拠をもって絞り込む方法の２つが考えられます。 A/Bテストは本当に有効？ また、A/Bテストを活用し、事前の仮説に基づいて曜日や時間などの条件を揃えて検証を行う手法は、運用や判断がしやすいこと、低コストで少ない工数で実施できること、さらにはリスクが低いというメリットがあります。 検証のサイクルはどうなる？ 具体的な流れとしては、まず目的を設定し、その目的に沿った重要なポイントについて仮説を立て、実際に検証を行い、結果を評価するというサイクルを回していくことが有効です。 資料とフォローはどう？ さらに、説明会用の資料作成においては、２パターンの資料を用意してどちらがより申込みに繋がるかを比較する方法が、今後の資料作成に活かせると感じました。同様に、顧客へのアプローチについても、電話フォローとメールフォローのどちらが効果的かを実感だけでなく数値として検証することで、より合理的な業務運営が実現できると考えています。

ライブ授業の印象に残ったことは？ ライブ授業で特に印象に残っているのは、「具体と抽象のキャッチボール」と「３つの視」の話です。社内で話が上手だと感じる人たちは、的確な比喩を使い、アナロジーで話を進めるのが得意であることを再認識しました。そうした人たちはクリティカルシンキングの基礎が備わっていると考えられます。私もこの学びを通じて、話し上手な人へと成長したいと思っています。 目標設定に役立つアプローチは？ 2024年度も終わりに近づき、部下との目標評価面談や来期の組織と個人の目標設定が迫ってきています。これらに取り組む際には、一面的な思考にとどまらず、多面的な考えを持ち、メンバーや上司が納得できるような評価と目標設定を行うために、クリティカルシンキングを活用していきたいと思います。 「具体と抽象」との出会いは？ 偶然ではありますが、ライブ授業の前週にあるYouTube動画で細谷功さんの「具体と抽象」を紹介しているのを観て、個人的に興味を持ちました。本授業でも「具体と抽象」というキーワードが出てきたため、これは運命的なものと感じ、早速本を購入して読んでみることにしました。

生成AIと人間の役割は？ 生成AIと人間の役割について再考する機会となり、とても有意義な内容でした。指示を出す人間、生成を行うAI、そして評価を担う人間という役割分担が、各自の強みを引き出す重要な要素であることを実感しました。特に、問いを立てる力（イシュー設定力）や分析力、そしてAIに関する知識の基礎が、アウトプットの質を左右することを改めて認識しました。そのため、評価者である私たち自身も、常にスキルや知識を向上させる必要があると感じました。 役員はどう価値を感じる？ また、MedTech企業の役員に対して価値提供を目指す上では、まずイシュー設定力の向上に注力し、役員からの依頼内容に関連する付帯事項を加味して、より本質的な課題を浮き彫りにすることが求められます。次に、依頼内容を超えた価値の提供により、顧客体験の向上と役員の満足度の向上を図ることが必要です。さらに、生成AIと専門性の融合を活かし、生成AIを用いたデータ分析や複数の事業戦略の立案、自身のスキル・知識・経験に基づく実現可能性の検証、そして優先順位を考慮した実行可能な提案を行っていくことが、今後の重要な課題です。

戦略思考はどう磨く？ 戦略的に考えるためには、自己の経験や感覚に頼るだけでなく、フレームワークの活用や他者の視点を取り入れながら抜け漏れなく整理することが重要だと学びました。また、フレームワークを使ったとしてもそれだけで万能になるわけではなく、本当に大切な要素を選び抜くセンスと大胆さが求められ、実践を通して戦略的思考を磨く経験が不可欠だと感じています。 分析手法はどうする？ 3CやSWOT分析の概要や方法は理解していたものの、実際の業務の場面では十分に活用できていなかったと実感しています。現在携わっている中期戦略の検討において、これらのフレームワークを積極的に取り入れてみたいと考えています。 競合とブランディングは？ 特にコーポレートブランディングの領域では、これまではあまりフレームワークを用いてこなかったため、SWOT分析を通じて自社の強みや弱み、外部環境の影響を整理し、3C分析では市場・顧客および競合の状況を評価することに挑戦したいと思います。ただし、3C分析で「競合」の範囲をどの程度広く設定するかについては、引き続き検討が必要と感じています。

分析の目的は？ データ分析の基本は、正確な手法の選択とアウトプットの工夫にあります。まずは分析の目的をはっきりさせ、整理すべき具体的な要素をまとめることで、比較対象や評価基準を設定することが重要です。また、グラフの種類やデータの加工など、第三者が見ても客観的な判断ができるような見せ方を工夫する点にも留意しました。 マネージャーとの調整は？ ヘルスケア領域のコンサルティング業務においては、実際に分析に取り掛かる前に、マネージャーとの認識統一が欠かせません。分析する項目の選定や、加工の必要性、さらには比較対象や基準、定義の設定について事前の調整を行うことで、適切な手法を選択できると実感しました。 数字の示唆は？ また、定量的なデータ分析は単に数値を示すだけでなく、その数値からどのような示唆を得るかが大切です。データ分析の結果をマネージャーに提出する前に、伝えたいメッセージを明確にすることの重要性を理解し、背景や目的の整理、現状分析、課題抽出、解決策という業務プロセス全体の中で、正しいデータ分析方法とそのアウトプットが不可欠であると再認識しました。