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分析 ✕ 方法

に関する学び

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プロセスはどう区別？ 今週は、問題解決のプロセスにおいて、仮説を立てて検証し、解決策を考えるための考え方を学びました。まず、WHYの段階では、各プロセスを分けて考える手法の重要性を再認識しました。プロセスごとに名称や意味合いを設定し、母数や基準が異なる場合には「率」といった数値化の視点を取り入れることで、どの段階で数値が少なく、全体の推移がどうなっているかをバランス良く把握することが大切だと感じました。 対概念の効果は？ また、原因の仮説を立てる際には、「対概念」という方法を用いることで、問題に関わりのある要素を洗い出し、それらを2つの対に分けることで、より幅広い視点から原因の可能性を探るアプローチの有効性を学びました。 A/Bテストの意味は？ さらに、HOWの段階では、A/Bテストを通して仮説を実際に試し、データを集計しながら解決策へと繋げる方法について学びました。A/Bテストを行う際は、①目的と仮説を明確にすること、②一度に一要素ずつ検証すること、③条件（時間や期間など）を揃えることの3点が重要であり、これによりリスクを抑えつつ効果的な施策の検証が可能となります。 知識集約はどう進め？ また、今回の学びを通じて、これまでの知識を集約し、プロセスを意識して丁寧に分析する重要性を再認識できました。仮説設定の根拠を明確にし、必要なデータを整理することで、より高度な分析に繋げるための前提意識を持つことが求められると感じました。 薬剤師業務の改善は？ 一方、薬剤師業務のボトルネックの分析においては、業務を細かいプロセスに分解し、どの段階で時間と労力がかかっているかを明確にすることが、従業員の残業時間や患者の待ち時間短縮に直結する重要なポイントであると学びました。こうした検証を通して、設備の導入などの改善策の効果を試験的に確かめ、必要に応じて他の現場にも展開する判断材料とする考え方は、非常に実践的だと感じました。 A/B分析で見直す？ さらに、部内でA/B分析を活用して、例えば店舗の処方箋枚数の伸び悩みという問題に対して、複数の要因を一つずつ検討し、原因を絞り込んだ上で対策を考える手法も学びました。これにより、問題の背景にある具体的な要因を多面的に理解し、適切な対策立案へとつなげることができると実感しました。

マネジアル・グリッド理論とは？ 優秀なリーダーの行動を分析するためのマネジアル・グリッド理論は、リーダーの行動を「人への関心度」と「業務への関心度」の二つの軸で評価することで、リーダーが周囲に与える影響を客観的に分析する手法です。 パス・ゴール理論の重要性 一方、状況適合理論の一つであるパス・ゴール理論は、リーダーが「環境要因」と「部下の適合要因」を考慮し、適切な行動をとることが重要であると説きます。具体的には、リーダーは同じ部下であっても、業務や職場の状況に応じて支援の仕方を柔軟に変える必要があります。さらに、チーム内でも、部下の能力やスキル、自己解決意欲に応じてリーダーシップのスタイルを調整することが効果的です。 リーダーとしての自己振り返り 自身の仕事で振り返ってみると、メンバーに仕事を任せる場面や新たなチームを結成する場面で、この理論を活用できると感じます。 メンバーへの適切な指示方法は？ メンバーに仕事を任せる際には、例えば既存業務において、経験やスキル、自発性・成長意欲の異なるメンバーに対して、指示や支援の程度を調整します。A氏には自立性を活かし、目的とゴールを伝える程度で任せます。一方、B氏には課題点を共有しつつ意見を募り、C氏には初期のタスクを具体的に教えた上で任せます。新規業務では、特にC氏に対して細やかな指示と進捗管理を行います。 チーム結成時のリーダーシップ選び また、今後チームを結成する際には、マネジアル・グリッドを利用してサポート役を選定したいと考えています。私は自身を「タスク志向型」もしくは「タスク志向型と中間型の間」と認識していますが、「社交クラブ型」のサブリーダーを組み合わせることで、チームが一層円滑に機能するでしょう。 フィードバックの重要性は？ 重要なのは、部下の適合要因を把握し、それに基づいてリーダーシップの方法を試行錯誤し、適応させることです。また、マネジアル・グリッド理論を基に、自身のリーダーシップ行動についてメンバーや上司からフィードバックを求めたいと思います。これにより、他者の認識と自分の認識に差異がないか確認し、さらにはメンバーや上司がこのアプローチに満足しているか評価してもらいたいです。メンバーからの直接的な評価が困難な場合、上司に間に入ってもらうことを考慮しています。

目標はどう決める？ 戦略志向とは、適切なゴールを定め、現状からそのゴールまでの最速かつ最短の道筋を描くことだと改めて実感しました。また、バリューチェーンの視点をより深く理解することで、生産性向上のヒントが得られることを痛感しました。今まで「分かったつもり」で進めていた部分を改め、指数関数的な変化に対して敏感に反応する必要性を感じました。 返報性を活かすには？ さらに、返報性の原則を戦略的に活用する重要性にも気づきました。本質を見抜き、仕組みを捉えるためには、とにかく実践して自社の３C分析を試みることが大切だと感じています。同時に、最新のテクノロジーや新たな知識を継続的に学び続ける必要性も強く感じました。 規模調整はどうする？ 規模の経済性については、コンサルタントの数が増えることで、一人当たりの固定費を下げる可能性があると理解しました。しかし、社員を増やしすぎるとコミュニケーションや各種管理コストが増大するため、フロントの生産性を最大化できる最適な規模を見極めることが非常に重要であると考えました。また、習熟効果においては、入社後の成長過程や、先輩の知見を若手に効率よく移転する仕組みを再評価すべきだと感じました。 AIで採用は変わる？ ネットワークの経済性の観点から、金融業界以外でも適切なコンセプトを設定することで採用決定にかかるコストを削減できる点は大いに示唆に富んでいました。目の前のお客様への対応に加え、外部環境そのものの変化、特に生成AIの進展によるリクルーティングビジネスへの影響を、より深く分析する必要性があると痛感しました。指数関数的に進化する技術に遅れをとらないため、自社でもその活用方法を積極的に模索していく所存です。 採用戦略はどう進化？ 最後に、データに基づいた人材発掘や自動化された評価・選考、企業ニーズの高度な分析、最適なマッチング、リモート面接・契約支援、さらには入社後のパフォーマンス追跡といった、一連のリクルーティングビジネスのバリューチェーンについて学ぶ機会は非常に有意義でした。また、自社のビジネスプロセスの本質を見極め、２フロア分の家賃負担と８割の在宅勤務という現状を踏まえ、社員の最適な増員シミュレーションを行うことで、固定費の軽減と利益率の向上を図る重要性を再認識しました。

問題解決とデータ分析の関連性とは？ 今週の学習を通じて、問題解決のプロセスとデータ分析の関連性について学ぶことができました。特に印象に残ったポイントは、問題解決のステップを「What（現状把握）」、「Where（問題特定）」、「Why（原因究明）」、「How（対策検討）」という形で整理するアプローチです。このステップを行き来しながら問題を深掘りしていく方法は、データ分析で何から取り組んで良いかわからない時に役立つ道筋を示してくれるため、非常に効果的だと感じました。 STARフレームワークの有効性は？ 現状把握においては、問題を「あるべき姿」と「現状」のギャップと捉えることが重要です。このギャップを、STAR（Situation：状況、Target：あるべき姿、Action：行動、Result：結果）フレームワークを活用することで、より具体的に問題解決のプロセスをイメージしやすくなります。また、問題を因数分解することで、要素を細分化し問題のある箇所を特定でき、優先的に対応すべきところが明確になります。逆に、不要な範囲を明確にすることで、効率的に問題解決に繋がることも新たな発見でした。 ロジックツリーとMECEの効果は？ 問題の因数分解にはロジックツリーが効果的で、層別分解や変数分解（掛け算）の2種類を問題に応じて使い分けることで、より効果的に分析が行えます。MECEの概念も重要で、「抜け漏れ、ダブりなく」問題を捉えることが重要です。 データ分析の具体的な活用例は？ 今後、学んだ内容は患者の受診動向調査に活用できると考えています。どのような患者が、どの診療科をどのくらいの頻度で受診しているのかを分析することで、患者のニーズや医療機関の利用状況を把握できます。ただし、実際に活用するためには、現在のデータが分析に必要な要素を網羅しているかを確認する必要があります。 分析の目的は何か？ データ分析の目的は、大きく分けて二つです。まず一つ目は患者サービスの向上で、ニーズに合った医療サービスを提供するために分析結果を役立てます。二つ目は病院経営の改善や効率化で、患者の利用状況を分析することで、リソースの最適化が図れます。さらに、定量分析だけでなく定性分析を利用することで、サービス提供時の運用上の問題を解決する可能性もあります。

数字を分解し要素を見極めるには？ 数字を分解し要素に分けることで、どこに差分があるのかを明確にすることが重要です。数字そのものではなく、割合や順番でとらえることで、差異が見えやすくなります。そのためには、割合や順番をグラフなどで視覚化すると効果的です。 多様な観点からの切り分け方は？ 分解の切り口には様々な方法があります。多様な観点から切り分けることで、特徴や差分を特定していきます。特徴がある要素を見つけた場合、他に差異がないかを引き続き分解して検証します。本当にそう言い切れるかという視点で深掘りすることが必要です。 もし分解して特徴が見つからなくても、それ自体が間違いではなく、差分がないことがわかるという成果となります。切り分け方に固執せず、実際に手を動かしてみることが大切です。MECEに基づく切り分けには、層別、変数、プロセスがあります。MECEを適用する際には、最初に「全体」とは何かを定義し、全体の範囲を決めることが肝心です。 分解が市場調査にどう役立つ？ これらの方法は、市場調査や競合他社の分析に役立ちます。例えば、同じ商品やサービスでも各社がどのように成り立たせているかを要素に分解し、差異性を探ることで、仮説を立てることにもつながります。また、業務システムの改善案件でも、どのプロセスにどれくらいの時間や人手がかかっているのかを分解することで、改善策を見つける手助けとなります。 プレゼン資料をより説得力のあるものにするには？ データを加工する際には、クライアントへの資料をより伝わりやすく、説得力のあるものにすることが求められます。数字そのものではなく、割合や順位といった形で意味を視覚化し、要素ごとに差異性や特徴を明らかにすることで、しっかりと説得力のあるプレゼンが可能となります。 全体の定義はなぜ重要？ まずは全体の定義から始め、チームで共有することが重要です。全体の定義ができたら、次は分解の切り口について皆でアイデアを出し合います。それを元に切り口ごとで差異や特徴を分析し、必要があれば更に深掘りします。特徴や差異が出ない場合でも、その事実を記録として残すことが重要です。数字はそのまま使わず、全体の中の位置づけやインパクトのある要素を際立たせるなど、ビジュアル化して関係者の共通認識とすることです。

今週の学びは何？ 今週、このコースの学びを整理し直し、3つの重要な点を改めて認識しました。 問いの意義は何？ 第一に、「問い」が何かを考え、それを明確にすることは非常に重要です。イシューを特定することで、なぜその問題について議論しなければならないのか、その目的がはっきりします。 イシューをどう特定？ 第二に、イシューを特定するためには、既存のデータを様々な角度から分析し、ピラミッドストラクチャーで情報を整理・構造化する必要があります。これにより、本質的な問い、「イシュー」を決定し、解決することが可能となります。 表現方法はどう？ 第三に、相手の立場に立って表現し、主語や述語を明確にすることが大切です。スライド作成時は、グラフの活用やメッセージの強調などを通して、何を伝えたいのかを分かりやすく示すことが求められます。 業務にどう活かす？ この学びは、日常の業務、たとえば「関連部署への調達コスト説明報告」や「新規プロジェクト立ち上げ・運営」「部署内の売上報告」など、さまざまな場面で活用できます。なぜなら、これらはすべて課題解決や他者との協働を伴い、問いを特定し、構造化して解決することが本質だからです。また、他者に対する表現は、強調するポイントやメッセージを明確にすることが重要です。 調達報告は何故？ 具体的な活用例として「関連部署への調達コスト説明報告」を挙げると、以下のようになります。 【考え方】 これまで、報告内容は漠然と定められていましたが、まず「なぜ報告するのか、相手は何を知りたいのか」を明確にすることから始めます。これにより、報告内容や方法、頻度、対象者を最適化できます。特に調達コストについては、各品目の状況に応じた本質的なポイント「イシュー」を特定し、説明に活かしたいと考えています。大きな金額や重要品目については、ピラミッドストラクチャーを作成・提示し、その考え方を共有することで、相手の納得度も高まると感じています。 伝え方はどうする？ 【表現】 先方が知りたいことや、その後の情報の取り扱い方を明確にした上で、グラフの見せ方や強調ポイントを調整します。また、どの視点（相手目線、自部署目線、自分目線）で話をするのかに注意を払い、主語と述語を明確にしながら報告を進めます。

データ分析における比較の重要性とは？ データを比較することは、他のデータと比較することでその意味合いを読み取ることにあります。繰り返しになりますが、「分析は比較なり」が重要です。単純な平均では見落としやすい情報を把握するために、データのビジュアル化を駆使し、バラつきを視覚的に理解することが求められます。比較を行い、グラフを解釈することで仮説を立て、その結果として次に分析すべきデータや分析の深掘りの方向性が明確になります。 代表値だけで十分か？アプローチを考える 大量のデータを比較するアプローチについて考える際、代表値の使用だけではデータの分布状況がわかりません。データの分布を考慮するために、標準偏差を併用します。標準偏差が大きければバラつきが大きく、小さければデータが集約していることを意味します。また、データをビジュアル化することも重要です。実際の業務では、加重平均とデータのビジュアル化が主に行われています。 代表的な数値には以下のものがあります： **代表値** 1. 単純平均 2. 加重平均 3. 幾加平均 4. 中央値 **散らばりを表す数値** - 標準偏差：標準偏差が大きいとデータがばらつき、小さいとデータが集約している。正規分布と2SDルールも考慮します。「起こりにくいことが起こっている」という実感値は5%です。 分析の深化にはどのプロセスが必要？ 分析の内容に応じた代表値を使い、内容に応じたビジュアル化の方法を考えることが大切です。案件の特徴を「プロセス×視点×アプローチ」で分析することに重きを置くと良いでしょう。会社の施策展開にあたっても、目的に応じた比較を行い、ビジュアル化し、そこから仮説を立てて分析を深めていくサイクルを徹底していきます。過去の導入事例から仮説検証を行い、どの層にヒットしているかをビジュアル化し、現在進めているターゲティングの選定を進めていくことが求められます。 学びの共有はどのように行う？ まず、メンバーにWEEK3の学びを共有し、現在取り組んでいる施策のターゲティングに役立てたいと考えています。根拠のあるデータを作成し、より良い意思決定に繋げることが目標です。代表値と標準偏差の仕組みを理解し、必要に応じて使い分けるために、日常の業務に取り入れてみることから始めましょう。

目的を明確にする重要性は？ 目的を明確にすることと、正しい比較を行うことは非常に重要です。動画の例では、提示された数字をそのまま信じてしまう場面がありましたが、実際のビジネスシーンでも同様の例は多いと感じます。そもそも、その数字は何のために存在するのか？どのような基準で比較しているのか？比較の手法や数字の計算、抽出方法は正しいのか？データの精度や信頼性も重要です。AIの助言を受けて、身近な実例として新聞のチラシやテレビショッピングに出る数字を見て、何を示しているのか粘り強く理解していきたいと思います。例えば、「当社比」とは一体何を指しているのか？私の両親もそのまま鵜呑みにしているようなので、注意したいところです。 戦略経理とは何か？ 経理に関しては、記帳や財務諸表作成がAIや外注で可能になると考えています。ただ、仕訳を行い記帳している際に「不思議だ」と思う点があり、そこを深堀りすることで経費や売上を分析し、会社全体が利用できるデータにすることができるのではないかと考えています。「戦略総務」や「戦略人事」という言葉を聞いたことがありますが、「戦略経理」という考え方もあって良いのではないかと感じます。 データ・ドリブン経営をどう進める？ 意思決定にはデータの利用が不可欠です。データ・ドリブン経営という言葉が以前からありますが、そもそもデータに基づかない経営が存在するかという疑問が湧きました。実際の現場では感覚や感情に基づく経営が主流でしたが、私が関与する場面ではデータに基づいた意思決定を推進していきたいです。 仕事の目的を再確認する重要性 業務全般において、目的を明確にすることが重要です。これまでの仕事の中で、議事録作成などの業務において何のために行うのかという明確な目的がなかったため、非効率的となっていました。しかし、目的を明確にすることで効率的に正しい結果を得られるようになることを意識したいと思います。 転職活動で心掛けることは？ 現在、転職活動中で新しい職場を探している中、今後の行動指針として、意思決定に際しては必ず数字の裏付けを吟味すること、目的の明確化を徹底することを心掛けたいです。また、以前に読んだ本や少しかじった統計検定の内容と重なるところが多いことから、統計学を一度学び直したいと考えています。

原因分析のポイントは？ 「why：原因を分析」という問題解決のステップについて学び、実際の業務に活用するためのヒントを得ることができました。原因分析では、問題がなぜ発生したのかデータを基に追及し、原因が特定できた後に解決策を検討するという流れを確認しました。 プロセス分解の極意は？ この授業で得た学びは主に2点あります。まずは、データをプロセスに分けて考える方法です。課題では、ウェブサイトの広告表示から体験レッスンへの申込に至る一連のプロセス（広告表示→広告クリック→申込）の各段階のデータを比較し、同じ経路を辿った中でどこで数値が落ちているかを検証しました。比較する際は、各プロセスの分母が異なるため、率で示す点が重要です。率が低いプロセスに問題があると考え、具体的な原因を探る有効な手法だと実感しました。この方法により、どこから改善に取り組めばよいのかが明確になり、必要なデータの選定も容易になると感じました。 原因思考の広がりは？ 次に、原因を考える際は思考の幅を広げる必要があると学びました。フレームワークの一つとして、対概念という視点を活用する方法があります。たとえば、「自社の戦略に原因がある」と「自社の戦略以外の要素に問題がある」という二つの視点から原因を考えることで、一方向への固執を避けることができます。この手法は、原因の決め打ちを防止するのに非常に有効だと感じました。 遅延の要因は？ 実際の業務で、業務の遅れが他部署に影響を与えている場合、まずはその業務を複数のプロセスに分解し、どの段階でボトルネックが発生しているのか、数字を元に比較することが有効だと考えます。原因追求においては、MECEの考え方も必要不可欠です。さらに、原因に関わる要素が明らかになったら、それ以外の可能性も併せて検討することで、一面的な見方に陥らずに対策を練ることができると実感しました。 学びをどう今後活かす？ この学びからは、事象には必ずプロセスが存在し、分解して比較することで原因を特定できること、そしてよい事例についてもプロセスの整理が応用可能であることを改めて確認しました。今後は、問題だけでなく成功事例にもプロセスの視点からアプローチし、より幅広い視野で原因と対策を考えられるよう努めていきたいと思います。

思考の偏りを防ぐ方法は？ 思考は無意識のうちに偏りがちです。この偏りを防ぐためには、まず目の前の課題をさまざまな視点で分解し、問題点を列挙することが大切です。過去の事例や類似の事例を参考にしつつ、新たな視点を意識し、失敗例の分析も重視します。その際、項目を分類して整理し、自分とは異なる視点でアプローチを試みます。また、他者との意見交換を行い、異なる部署や職種、年齢の人々と意見を交わすことで見落としていた視点を見出します。さらに、自分の思考を客観視し、異なる発想を取り入れて思考の多様化を図ります。 医療機関の企画立ち上げの鍵は？ 例えば、医療機関で新たな企画を立ち上げる場合、救急患者の受け入れを増やすためのプロジェクト会議が行われます。一般的には断らずに受け入れる体制づくりや業務改善が議論されますが、この会議では、他の医療機関から依頼があった際に職員を派遣するという新たな案が出されました。プロジェクトリーダーはこの案を中心テーマとして採用し、議論を進めることを決定しました。 プロジェクトリーダーの戦略とは？ 議論が進む中で、推進派、慎重派、反対派が形成され、リーダーは推進派に具体的なプレゼンテーションを求め、反対派には負の側面の指摘を促しました。また、参加者全員に他者の視点から考えるよう求め、課題の整理と過去の事例の参考を奨励しました。議論が感情的になりやすいことを懸念し、冷静な意見交換を指示。自分の立場を客観的に見直し、本当の問題点を探る努力をしました。 効果的な会議進行の工夫は？ 会議進行については、プロジェクトの最終目標を明確にすることが重要です。会議方法を事前に定め、時間制限を設けることも一案です。意見交換は言いやすい雰囲気を作り、他者の立場を考慮する視点を持つよう明確に指示します。課題はカテゴリごとに整理し、異なる立場からの意見を評価します。特に、短期的効果と長期的効果を区別しながら、リスクを整理し、解決策を議論します。 会議後の振り返りの重要性は？ 過去の事例をもとに具体的な資料を準備し、成功要因・問題点を明示する努力も必要です。会議終了後には振り返りを行い、進捗を共有します。さらに、リーダー自身も自らの推進意欲が過剰になっていないか再評価し、第三者による評価システムの導入を検討します。

効果的な仮説の立て方は？ 今回は、「Why（原因の分析）」について学びました。このステップでも「What」「Where」同様に、複数の切り口を持ち、複数の仮説を立てることが重要だと実感しました。特に、切り口の感度の良さや仮説の筋の良さが問題解決の精度に大きな影響を及ぼすことを改めて痛感しました。高い視座と広い視野を持ち、ビジネスフレームワークを活用して大局的かつ網羅的に複数の仮説を立てることが有効だと学びました。 具体と抽象の使い分け方は？ また、仮説の分類として「問題解決の仮説」と「結論の仮説」があり、前者は具体化、後者は抽象化が肝要です。具体と抽象を使い分けて行き来できるように練習することが必要だと改めて感じました。 データ検証のプロセスの重要性は？ そして、仮説は検証して初めて意味を持ちます。データを収集し（既存データに不足があれば新たにデータを集め）、指標を定め、その指標で比較できるように適宜データを加工し、段階的に仮説を絞り込み検証を繰り返すプロセスが重要であると学びました。 ツールを活用するために何が必要か？ ツールがあることは助かりますが、使いこなせなければ意味がありません。仮説設定やデータ収集・結果の比較を通して「経験や勘による決め打ちや意図的な絞り込み」という負の側面が出ないように、正しいプロセスを意識し、目的に適したツールを正しく使いこなせるように練習を繰り返したいと考えています。 次期事業計画の策定にどう活かす？ 次期中期事業計画の策定時には、このプロセスを活用します。「なぜ今ターゲット顧客から選ばれているのか」を深堀りし、仮説を設定してその再現性と競争優位の持続可能性を検証したいと思います。どのビジネスフレームワークを使って仮説を設定し、どの指標で比較し絞り込むかを考え、一つずつ丁寧に進めていきたいです。 客観性と説得力を保つためには？ 『経験や勘で導き出した答えの確からしさを、ビジネスフレームワークを用いて正しいプロセスを踏むことで確認する』という意識を持ちながら、フレームワークの選定や指標の設定、データの収集・比較、仮説の絞り込みなどの過程で、経験や勘による決め打ちや結論ありきの意図的なものにならないよう常に意識し、客観性と説得力を担保するように努力します。

リーダーのキャリアは？ リーダーが自分のキャリアをしっかり見つめているかどうかは、メンバーへ大きな影響を与えるという点が心に残りました。私自身も、以前は会社に尽くすことを重視する上司のもとで働いていましたが、キャリアや将来を主体に考える上司のもとで働くようになってから、仕事への向き合い方が大きく変化しました。キャリアは会社から与えられるものではなく、自ら築いていくものであると実感し、より自発的に業務に取り組むようになりました。 環境変化にどう向き合う？ 環境が目まぐるしく変わる現代において、自己の価値観と組織が求める方向性とのバランスを取りながらキャリアを構築していくというキャリア・サバイバルの考え方が非常に重要だと感じました。これまでも自己成長や変化への対応意識はありましたが、環境分析などを通じてより具体的なキャリア目標が描けるようになり、今後何をすべきかが明確になりました。 キャリアの軸は？ また、キャリア・アンカー理論を学ぶ中で、自分が仕事をする上で大切にしている価値観を改めて認識できました。個人のアンカーは基本的には変わらないと言われていますが、家庭の事情などの状況によって新たな要素が加わることもあると考えます。メンバーそれぞれのアンカーを把握できれば、仕事への意欲や帰属意識の向上につながると感じました。 実践でどう進める？ この理論を実践するためには、まず定期的に自身のサバイバル分析を行い、仕事の棚卸しや環境分析を通じて今後の方向性を確認していくことが重要です。自分の興味と異なる仕事を任されたときには、キャリア・サバイバルの考えを思い出し、任された業務と自らの理想とするキャリアとの関連を考えるようにしています。また、同じようなキャリアの悩みを抱えるメンバーがいる場合には、理論の考え方を共有することで、組織全体が今後どのように変わるべきか、必要な能力・人材・トレーニングについてマネジメントと共に考える一助になればと思います。 部下との信頼は？ 部下ができた際には、まず相手が価値観を躊躇なく話せる関係を築き、各々のキャリア・アンカーを把握することが大切です。そして、その情報をもとに任せる仕事の内容や方法を調整し、部下のやる気や帰属意識を高める工夫をしていきたいと考えています。