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効果 ✕ 設定

に関する学び

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目的はどう設定する？ データ分析を効果的に行うためには、いくつかの重要なポイントを押さえる必要があります。まず、データ分析に取り掛かる前に、目的や仮説を具体的に設定しておくことが重要です。これにより、分析がスムーズに進むだけでなく、目標に対して効果的な手法を選ぶための指針となります。 切り口はどう選ぶ？ 次に、分析のステップとして、問題解決のプロセスには「what, where, why, how」といった段階を経ることが挙げられます。特に、データをどの切り口で見るかを判断する際は、その切り口が解決に役立つかどうかや、データが入手可能かどうかを考慮しなければなりません。また、平均値を用いる際には、データのばらつきも確認することが不可欠です。代表値を選ぶ場合も、元データの傾向を理解しておくことが必要です。 数値の意味はどう見る？ 実数と率を確認することも重要です。たとえ割合が大きく見えたとしても、実数が少なければ優先度は高くないかもしれません。分析はただ闇雲に行うのではなく、数字の根拠に基づいたストーリーを描くことが求められます。そのためには、データの傾向をつかみ、特に見るべきポイントを明確にする必要があります。データは伝えたいことが分かりやすい形に加工することが望ましいです。 解決策はどう選ぶ？ 解決策を選定する際には、得た知見をもとに複数の選択肢を洗い出し、判断基準を持って選定することが求められます。例えば、販促施策の振り返りでは、単に目標に対する数値を比較するのではなく、何が成功したのか、どんな改善が必要か、そしてその理由を深掘りすることが重要です。 SNS戦略は見直す？ さらに、自社のSNS運営方針の再検討においては、現状の方針が適切かを評価し、必要であれば異なる方向性を検討することも考慮すべきです。インプレッションやコンバージョン率などのデータを参考にすることで、同じ目標に対しても新しいアプローチを見つけることが可能です。 検証はどのように進む？ 仮説を立てた後、その検証を進める際には、結論に飛びつかず、複数の視点から考慮することが重要です。これにより、示唆の幅を広げることができ、問題解決に向けたステップを適切に踏むことができます。分析を行う際に少しでも学んだことを次に活かし、適切な場面で適切な手法を用いることが、成功の鍵となります。

クリティカルシンキングの重要性とは？ クリティカルシンキングにおいて、自分自身を批判的に考えることがまず印象的でした。本講座を受講する中で、業務において客観的に物事を考え、説得力のある説明や実効性のある施策を目指して取り組みました。以下の3点が特に学びとして強調されました。 1. 考え方: 課題を検討するゴール（イシュー）から必ず考えること。 2. 施策検討: ロジックツリーを用いた分析。 - データ分析でイシューの場所を特定（Where） - 原因究明（Why） - 施策検討（How） - 施策による副作用検討 - 実行 このプロセスでは、既存のフレームワーク（MECE、SWOT、3C、4Pなど）を使い、偏らないようにします。 3. 伝え方: ピラミッドストラクチャー（主張と根拠）とスライドの工夫（1スライド1メッセージ、効果的な可視化）。 新卒採用に潜む課題は？ 現在、私は人事担当として、要員計画、能力開発、人事制度、エンゲージメントなどの施策を検討しています。例えば、要員計画の一環として新卒採用施策を検討する際、多くの学生に応募してもらうためのイベントの拡充に取り組んできましたが、本講座を通じて「取り組みやすい施策に飛びつく」傾向があることに気付きました。 新卒採用における課題を「会社になじめず早期退職やメンタル不調になる若手」と「売り手市場での質・量の確保が難しい点」の2つに設定した場合、イベントの拡充は有効ですが、前者への取り組みが不足していると感じました。 より良い施策実現に向けてどう進めるべきか？ 今後は、具体的施策を検討する前に全体のイシューをロジックツリーで整理し、原因（Where、Why）および具体策（How）を検討します。そして、同僚や上司からのフィードバックを反映し、より良い施策を実施します。 最近受講したWeek5では、以下の点に取り組んでおり、継続して進めたいと思っています。 1. 現在取り組んでいる人事施策のイシューの洗い出しと優先順位の設定。 2. 自分が実務を担当する業務では、原因の特定と施策の検討。 3. 部下が実務を担当する業務では、クリティカルシンキングの考え方を紹介。 例えば、各人事施策に対して、「取り組みやすさ」に逃げず、本質的な課題に正面から向き合って解決していきたいと考えています。

対概念の意義は何？ 対概念とは、ある概念に対して反対または対照的な意味を持つ別の概念を考えることで、物事をより明確に理解し議論の幅を広げる手法です。問題解決に取り組む際は、原因をプロセスに分解する方法、複数の解決策を根拠をもって絞り込む視点、A/Bテスト方式を活用した実践検証、そしてデータ分析を組み合わせた段階的な課題抽出と検証の流れが重要となります。 M&Aリスクはどう考える？ 例えば、M&A案件のリスク評価と意思決定においては、ポジティブな要素であるシナジー効果と、ネガティブな統合リスクを対概念として捉え、財務リスク、組織文化、オペレーションといった要因に分解して考えます。各リスク要因を定量化することで、M&A後の成功確率を高めるためのより正確な判断が可能となります。 統合戦略はどれが最適？ また、企業の経営戦略策定、特にM&A後の統合戦略においては、段階的統合と急速統合という二つのアプローチを検討し、A/Bテスト方式でそれぞれの効果を比較します。統合プロセスの進捗データや業績、従業員満足度といった具体的な指標をもとに、どちらの戦略がより良い成果を生むかを実証的に評価していきます。 リスク評価の秘訣は？ さらに、リスク評価のためのフレームワーク作成では、過去の成功事例や失敗事例をデータベース化し、財務、組織文化、オペレーション、市場環境といった指標を基にリスク評価シートを作成します。これにより、各案件ごとのリスクが客観的に評価され、精度の高い投資判断を導き出すことが期待されます。 定量化結果は何？ 続いて、データ分析を用いた定量化では、財務データや従業員エンゲージメント、企業文化の適合度を測る指標を設定し、回帰分析や相関分析を活用します。特に、文化の不一致が従業員の離職率に与える影響などを数値化することで、過去のM&Aデータから成功パターンや失敗パターンを明らかにし、これを次の意思決定に生かすことが可能となります。 結果の信頼はどう確保？ 対概念とA/Bテストを通じて物事を深く理解しようとする姿勢は非常に評価できます。今後は、どのような状況で対概念を活用するのが効果的か、またA/Bテストで得られた結果の信頼性をどのように確保していくかといった点について、さらに思考を深めながら実践につなげていくことが求められます。

戦略はどう選ぶ？ 競合に対してどのような戦略を取るかという状況に対し、GAiLを通じて体系的な差別化戦略の立案方法を学びました。まず、施策を講じる前には「顧客」を正確に捉えることが重要であり、そのためには市場の詳細な分析が必要であることを理解しました。この分析の正確さが、その後の施策の対象や効果性に影響を及ぼすことになります。 施策は何を重視？ 施策を考える際には特に以下の3点を重視する必要があります。まず、顧客にとって価値があるかどうか、そして顧客の設定について考えること。また、顧客視点から見た競合を意識し、誰が差別化の対象となるのか（競合の定義）も検討します。最後に、施策の実現可能性や持続可能性を考慮し、差別化の鍵となる視点を持つことが重要です。 差別化とはどう見る？ さらに、差別化を実践するためのポイントについても学びました。ありきたりのアイデアにとらわれず、執拗に考え抜くことや、チームの集合知を活用することが提示されました。また、自社の強みを意識し、外部の力を必要に応じて借りることや、ライバルを過度に意識しすぎないことも大切です。 戦略の基本は何？ ポーターの3つの基本戦略も学びました。コスト・リーダーシップ戦略、差別化戦略、集中戦略の各戦略は、市場の変化に応じた柔軟な対応が求められることを理解しました。自社の経営資源を正しく分析して活用する能力が不可欠です。 部署はどう活かす？ 現在、私の部署は営業店や間接部署のバックオフィス業務を中心に行っており、直接の競合や顧客は存在しません。しかし、営業店や他の間接部署を「顧客」と見立てることで、自部署の存在意義や価値を高める戦略の策定に役立てられると感じました。既存業務の実績と課題を洗い出し、顧客ニーズや潜在ニーズをさらに探る必要があります。その上で、自部署の強みや経営資源を明確にし、それをどのように活用するかを部署内で議論することが、効率化や高品質化につながると感じています。 活用法を探る？ 直接的な活用が難しい中でも、部分的に活用できる方法を模索していきます。業務提案や会議の際に丁寧な下準備を行い、提案の目的や整合性を意識すること、ターゲットを明確にすること、課題抽出の際には周囲の意見を取り入れること、自部署の経営資源を考え、それをどのように活用するかを検討することが重要です。

規模の経済性の理解を深める 規模の経済性について、原材料の仕入価格が低減できるという認識は以前から持っていたが、生産量を増やすことによる1単位あたりのコスト減については改めて納得した。また、規模の不経済が起こりうる点は新たな発見であり、事業戦略を考える上で注意が必要であると感じた。 範囲の経済性の活用方法は？ 範囲の経済性とは、既存の資源を他事業と共有化することで、一つの単独事業では実現できないコストメリットを得ることを指す。この概念を理解することで、企業全体の経営効率化や事業開発に役立てることがわかった。効率化の検討に際して活用していきたい。 戦略策定に学ぶ知識をどう活かす？ 私の職務において、今回学んだ知識は次期中期事業計画の策定に広く活用できると考えている。新規事業の立ち上げや既存事業の拡大において、多角化のメリットとリスクの分析と理解が重要だ。これを踏まえて戦略を策定し、策定までの時間を有効に使うことで、変化の激しい時代と業界に対応できる強固な戦略を構築したい。 情報収集と仮説検証のプロセス 以下の行動を通じて、次期中期事業計画の策定を効果的に進める。 まず、情報収集と分析については、業界動向や市場トレンドを定期的にリサーチし、最新の情報を収集する。競合他社の動向や成功事例、失敗事例を分析し、学びを得る。 次に、仮説思考と検証では、新規事業や既存事業の拡大に関する仮説を立て、具体的なアクションプランを策定する。小規模なパイロットプロジェクトを実施し、仮説の検証を行う。検証結果を基に、仮説の修正や新たな仮説の立案を繰り返す。 多角化のリスク評価と対策 多角化のメリットとリスクの評価では、新規事業の立ち上げに際して、多角化のメリットとリスクを詳細に分析する。リスク管理策を策定し、リスクを最小限に抑えるための対策を講じる。 投資対効果の重要性 投資対効果の評価では、各施策の投資対効果を定量的に評価し、優先順位を設定する。投資対効果が高い施策にリソースを集中させ、効率的な資源配分を行う。 ビジネスの定石を再確認する 最後に、ビジネスの定石の適用として、ビジネスの基本原則や成功の定石を再確認し、計画に適用する。定石に基づいた戦略を策定し、実行に移す。 このようにして、次期中期事業計画の策定を進めていく。

振り返りから何を学ぶ？ Week1の学習を振り返り、断片的に記憶しているワードはあるものの、まだ自分の中で十分に消化できていないことを感じました。人に伝えるには、より深く学び直す必要があります。この体験を通じて、忘却曲線の存在を実感し、学び続けることの重要性と反復トレーニングの必要性を改めて認識しました。 目標設定での課題は？ 今後の目標を言語化する際、どうしても視野が狭くなり、普段の考えから広がりません。そこで思考が止まってしまうことがあります。「なぜ」を掘り下げることが足りないと感じており、これもトレーニングの一環だと理解しました。 書く力をどう伸ばす？ 日々の業務ではスピード重視で、メールを書く際も思いつきで始めがちです。しかし、わかりづらい文章は相手に負担をかけるため、書き始める前に少し考えて思考を整理することを意識する必要があります。時間はかかりますが、このトレーニングを通じて思考の癖をつけたいと考えています。 効果的な会議の進め方は？ チームミーティングでは、「issue」の設定がないまま議論が始まることが多く、脱線して時間が過ぎることがあります。そこで、「問を設定する」「問を確認し続ける」「問を共有する」ことを意識してファシリテートしていきます。また、チームメンバーにも「issue」の重要性を具体例を通じて共有したいと考えています。 課題解決に必要なアプローチは？ 「組織の業務分担をどのように変更するのか」という現在の課題について、現時点ではチーム内で暗黙の了解があるような状態です。しかし、これでは説得力が欠けます。そこで、クリティカルシンキングで学んだ分解・ロジックツリー・視覚化を用いて、上司にも納得してもらえるようなプレゼンを作成したいと考えています。 今後の学びをどう深める？ まずは本講座を再度振り返り、知識のインプット、それを自分の頭で整理し、実業務で活用するというサイクルを回すことが重要です。クリティカルシンキングを習得するために、他者とのディスカッションの機会を意識的に作り、思考の癖についてフィードバックをもらったり、他者の視点から気づきを得ることが効果的であると実感しました。反復トレーニングで土台を作った後も、他の単科受講など、学びを止めず、自身を高め続けることでチームを牽引していきたいと思います。

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。

問いから始める意義とは？ 仕事や業務の成果を上げるために、イシュー（問い）に基づいたアプローチが非常に重要だと感じました。以下に実際の感想文を編集したものを記載します。 まずは、問いから始めることが大切です。自分が問題に直面した際、最初に何を問うのかを明確に意識し、その問いを組織全体で共有することが肝要です。問いは具体的かつ一義的に理解できる形にし、常にその問いを意識して進めることで、ぶれない対策を講じることができます。 データから課題を見極めるには？ 実際に、自身の業務において成果が出ないときや行き詰まりを感じたときには、データを分解し、その中から最も重要な課題を見極めることが必要です。この過程を通じて、適切なイシューを特定し、その改善策を多く出し、最適なものに絞り込むことが有効です。 組織全体で共通イシューを議論する重要性 また、組織運営においてもイシューに焦点を当てることが重要です。特に、KPIの設定や業務効率化、新人の教育などにおいて、多くの課題があるため、組織全体でイシューを明確にし、議論する機会を設けることが求められます。 MTGをどう改善する？ 次に、MTG（会議）の改善についてです。現状では、自他部署とのMTGが報告と意見交換で終わることが多いですが、事前にイシューを特定し、議論の焦点にすることで、MTGをより意義あるものにし、業務改善につなげることができます。 さらに、自分自身の業務においても、行き詰ったときや結果が出ないときには、状況やデータを分析し、イシューを特定して改善策を考える習慣をつけることが大切です。 定例MTGでのイシュー活用法 具体的には、自組織の定例MTGでイシューを提示し、議論の対象とすること、都度、事前に上長にネゴシエートし、組織内に告知してメンバーに考えてもらっておくことが必要です。また、マーケティングや営業のキャンペーン結果をフィードバックする際にも、結果の分析で見えてきたイシューを特定し、事前に議論の機会を探ると良いでしょう。日々の業務においても、週1回以上、イシューを特定して改善策を考える習慣をつけるようにします。 以上の点を意識しながら、日々の業務や組織の運営に取り組むことで、より効率的で効果的な成果が得られることを期待しています。

戦略思考を理解できた？ Week.01からWeek.04までを通じて、「戦略的思考」という概念を全体的に理解することができました。この学びを通じて、「戦略的思考」とは、以下のようなプロセスであることが分かりました。まず、適切なゴールを設定し、そこから現在地までの道のりを描きます。そして、その道のりを可能な限り最短で到達するために、取捨選択の重要性が求められます。 情報整理って大事？ 目的や目標を達成するためには、まず情報を整理し分析してから、基本戦略として差別化を図ることが求められます。そして、実行に移す際には、取捨選択が必要となり、場合によっては戦略の検討段階で捨てることによるメリットを考えることもできます。このプロセスにおいて、取捨選択の実施は必ずしも一定の順番で行われるわけではなく、場合によっては前後することもあります。 慎重な取捨選択は？ 取捨選択の際に重視するべきポイントとして、顧客の利便性を高めるために敢えて捨てることもあり得ます。また、常に最適解を求め、「惰性」に流されないための思考停止を避けることも重要です。さらに、専門家に任せるという観点から外注やアウトソーシングを検討することも一つの手段です。 優先順位はどう付ける？ 優先順位を付ける際のポイントですが、特に資源が限られている場合には、効用の最大化を念頭に置いた判断が求められます。ここで役立つのが、無差別曲線の概念です。また、異なる要素が互いに打ち消し合う場合には、注力すべきポイントを明確にし、メリハリのある投資を検討する必要があります。 業務を見直すには？ 実際の業務においては、取捨選択の際のポイントである「惰性」に流されないことや、「餅は餅屋に任せる」という戦術を活かすことができると考えています。例えば、日々の業務を振り返り、目的や目標に沿って改善すべき点があると感じた場合、これを行動に移していきたいと思います。また、専門外の業務に過度に深入りせず、適切に専門家に任せることで、最速でゴールに到達するための提案を行うことが可能です。 学びをどう活かす？ これらの学びを活かし、目的達成に向けた適切な取捨選択と効果的な優先順位付けを実行に移し、より良い成果を目指していきたいと感じています。

捨てるの意味は何？ 「捨てる＝取捨選択」という言葉はよく耳にしますが、具体的な成功事例、たとえば有名なアパレル企業や宿泊業界の事例を通して、捨てることによるメリットをより解像度高く理解することができました。捨てるためには、何を優先すべきか、また何を優先しないのかを明確にし、優先順位を決定する基準としては、情報の正確な把握や試算、さらには「ROI（投資対効果）」を意識することが重要だと実感しました。これまで感覚や時間軸に頼って判断していたものを、今回の学びを通じて具体的な手順に落とし込めた点が大きな収穫です。 どう判断すればいい？ 具体的には、まず相手が何を求め、どのような点を評価しているのかを正確に把握すること。次に、必要な情報を収集し、試算を交えて判断する。そして、時間軸や費用軸を踏まえたうえで、投資対効果を意識しながら優先順位を設定する姿勢が求められると感じました。これにより、勇気をもって選択する大切さも改めて意識することができました。 品揃えの取捨は？ 業務面では、例えば食品を扱う現場における「品揃え」が重要なポイントとなります。差別化のために他では扱えないこだわりの品や地域特有の商品を取り入れる方法もありますが、生産効率や配送効率の面からコストが高くなる可能性があります。従来は時間軸で判断していた品揃えの優先順位も、今後はROIを意識して決定していく必要があると考えます。 現状の課題は何？ また、自社においては人員不足や多様な食品の嗜好に対応するため、すべての取引に対して十分なリソースを割くことが難しい現状があります。売上に直結する取引の数は非常に多いものの、対応可能な人員や時間、コストを踏まえて判断する必要性を認識しました。自らが取引の決定権を持つわけではありませんが、判断材料としてしっかりと把握しておくことが求められると感じました。 次の行動は？ 今後の行動計画としては、過去から続く取引について、売上や利益、投入した時間を算出し、内容の棚卸しや整理を実施します。さらに、時間あたりの利益を基準に優先順位を設定し、自身の業務において取り組む順番や時間配分を見直していきます。最後に、上司へこれらの取引に関する進言を行い、全体の効率向上につなげたいと思います。

分析前に何を考える？ 分析を始める前に、目的や仮説を明確に設定することが基本です。その上で初めて実際の分析に着手できます。データの加工については、AIの活用が効果的ですが、なぜそれを行うのか、また結果がどうであるのかという点については、人の意見が重要だと感じています。これまでの業務では、見やすさやわかりやすさに時間をかけすぎ、本質的な問いに対する回答が十分でなかったと実感しています。 定量データの違いは？ 定量データには様々な種類があり、平均値を算出することが有意義な場合とそうでない場合とがあります。直感的には理解できるものの、理由を問われると具体的な説明が難しいこともあります。質的なデータか量的なデータかという違いよりも、それぞれの特徴をしっかりと認識しておくことが大切です。 条件比較、何を見る？ データの比較を行う際は、本当に同じ条件で比較できているかどうかを確認する癖を身につける必要があります。なぜ複数のデータを比較するのか、比較から何が読み取れるのかを常に考えることが求められます。例えば、既存店舗における業績、顧客属性、サービス満足度のデータを用いる場合、その店舗の改善ポイントや、他店舗で活用できる内容を明らかにすることが重要です。また、将来予測に際しては、既存店舗のデータ分析が正しく目的を果たし、正確な判断につながることが、1年先の店舗運営における仮説や予測の精度向上、そしてリスクヘッジに直結すると考えています。 会議で何を共有？ 会議や立ち話などの中で分析に関する話題が上がった際も、まずは紙一枚に目的、期間、どのようなデータが必要か、既存のデータなのか、どの部分から入手可能かをまとめることが大切です。その上で、依頼者と意見をすり合わせながら進めることが効果的です。 定性データは役立つ？ また、定性データの活用についても重要な視点です。仮説設定の根拠や課題確認のため、まずは定性データに目を通す機会を十分に設けることが求められます。 AI活用の注意点は？ 現時点では、AIの活用は基本的に注意が必要ですが、関係のない自作データなどを用い、どのようなデータの見せ方が効果的かを試行するなど、活用の視点から取り組んでみると良いと感じています。

仮説思考はどう？ 今週は、仮説思考の重要性と、仮説を立てる際の具体的なポイントについて学びました。仮説とは、まだ十分に明らかでない論点に対して一時的に答えを設定し、それを行動や検証の出発点とするものです。単なる思いつきではなく、論理的な根拠に基づいた取り組みが求められると実感しました。 複数の仮説は必要？ 仮説を立てる際は、一つに絞るのではなく、複数の仮説を用意することが大切です。それぞれが漏れや重複なく、論点を網羅していることが求められます。また、データを収集する際には「誰に」どのように聞くかという視点を持ち、主観や偏りのない情報を得る工夫が必要だと感じました。 仮説の効果は何？ 仮説思考の意義は、検証マインドの育成や、発言・提案の説得力の向上、問題に対する関心の深化と主体的な行動、判断や対応のスピードアップ、そして行動の精度向上にあります。これらは、実際の業務に直結する価値ある視点であり、感覚や経験だけに頼らない論理的な思考が、結果として仕事の質を高めると実感しました。 トラブルにどう対応？ 特に、現場でトラブルや進捗の遅れが発生した場合には、「なぜこうなっているのか？」という問いかけから複数の仮説を立て、原因を洗い出すことが有効だと感じました。例えば、工程が遅れていると感じた際に「人員が不足しているのではないか」「機器の稼働率が低下しているのではないか」「必要な資材が届いていないのではないか」といった仮説を言語化し、関係者と共有することで問題解決に近づけると考えています。 安全面はどう考える？ また、現場で安全面に関する小さなヒヤリハットが発生した場合にも、単なる報告に留めず、「なぜ起きたのか？」という問いを立て、複数の仮説に基づいて現状を確認し、改善策を具体的に考えることが重要です。定例の会議や社内報告においては、結論のみならず、その背景にある「こう考えた理由＝仮説」のプロセスを伝えることで、より説得力のある報告や提案が可能になると思います。 どう改善していく？ 今後は、現場で何らかの問題に直面した際に、まず論理的に仮説を立て、それをもとに検証し、改善していくという思考の流れを、日々の業務に積極的に取り入れていきたいと考えています。