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課題 ✕ 例

に関する学び

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組織目標って何？ Week1では、組織のゴール設定について学びました。Week2では、経営者の視点を持ち、戦略的に考える手法を習得しました。Week3では、各種フレームワークを用いて自社と他社の強みを整理し、差別化を図る戦略手法に触れました。Week4では、ゴールに向けてやるべきこととやらないべきことを明確にする選択手法を学び、さらに、単位時間あたりの利益率や顧客の成長性を見極め、企業文化とキャラクターを唯一無二の存在にする考え方を理解しました。 全体利益はどう？ そして、Week5では、会社全体の利益率を上げるための考え方を学びました。具体的には、「規模の経済性」、「習熟効果」、「範囲の経済性」を駆使して、会社の利益を追求する方法を学びました。 規模の効果は？ まず、規模の経済性についてです。自社製品は受注生産が主で大量生産の感覚はありませんが、10年ほど前から期末に集中しないように取り組んでいます。また、部品を含めた在庫をできるだけ減らす試みも進行中ですが、緊急時の対応（例えば、コロナの影響や故障時）では調達が困難になるリスクもあります。利益率を比較すると海外他社の方が優位であり、自社でも改善が求められていますが、これはグローバルなシェアの高さに起因しているようにも感じられ、改めて組織のゴール設定（Week1）が重要であると考えさせられました. 習熟のコツは？ 次に、習熟効果についてです。私の部署の組織戦略の一つに教育強化が掲げられており、「習熟効果」に基づいた考え方が反映されています。取扱説明業務には一定の経験が求められ、新人やベテランともに製品のプロとして期待されています。新人が自信を持って説明できるようになるためには、少なくとも3年の経験が必要です。このため、経験に依存するため、生産性の面で課題があり、社員への精神的負担も大きいのが現状です. 範囲統合はどう？ 最後に、範囲の経済性についてです。類似した製品に使用する部品や開発コストを統一し、コスト削減を図っています。使用顧客の視点からも、同じ会社から提供される製品に共通性がある方が使いやすく、販促にもつながります. シェア増はどう？ 規模の経済性に関しては、TOVの国内シェア増加がどの程度の変化をもたらしているのか確認し、海外他社と自社の利益率の主要因を事業部に確認する必要があります. 教育見直しは？ 習熟効果については、自組織の教育体制を見直し、習熟効果を高めるカリキュラムを作成し、アウトプット型の教育に特化して組織全体の習熟度を向上させる必要があります. 他製品の共有は？ 範囲の経済性に関しては、縦割り文化が強いため、開発部が他製品で共有できるものを把握できていません。顧客に近い部署として、他組織で好評な作りや製品を自組織製品に取り入れることでコスト削減につながる提案をすることが重要だと考えています.

問題解決のフレームワーク 講座全体を通じて、特に学びとなったポイントは次の通りです。 まず、問題解決のフレームワーク「What」「Where」「Why」「How」の順番で考えることが重要であることです。これにより、問題解決のプロセスが論理的かつ体系的になります。 データ分析の視点は？ 次に、数値データを分析する際に漠然と数字を見るのではなく、定量分析の5つの視点（インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターン）を持つことが大切です。これにより、効率性や再現性が向上し、同じ気付きや示唆をより効果的に得ることができます。 また、平均値を取る際には「標準偏差（データのばらつき度合）」という視点を持つことが必要です。仮に平均値が同じであっても、「ばらつきがある」「ばらつきがない」ではデータの意味合いが変わってくるからです。 Howで成果をどう上げる？ 問題解決のフレームワークの最後「How」で解決策を考える際には、選択肢を絞り込むための判断基準を明確にすることが肝要です。これにより、成果を上げる可能性が高まり、仮に成果が上がらなかった場合でも、どの判断基準に問題があったのかを振り返ることで、さらなる改善が可能となります。 グラフ選びの新たな視点 関連動画で学んだポイントもいくつかあります。グラフを作成する手順「仮説や伝えたいメッセージは何か？」「比較対象は何か？」「どのグラフを使うのか？」は新しい学びでした。これまでの私は最初から「どうグラフを作ろうか」と考えていましたが、1と2を先に考えることで、自然とどのグラフを使うべきかが見えてくることに気付いたのです。 さらに、マイナスの項目がある場合にはウォーターフォールが有効であることや、何を比較対象とするかによって適切なグラフが異なることも学びました。例えば、ギャップがある場合は横棒グラフやウォーターフォール、時系列やトレンドがある場合は折れ線グラフや縦棒グラフ、散らばりや構成比率を示したい場合はヒストグラムや円グラフ、相関を示したい場合は散布図がそれぞれ適しています。 学びの実践で何が変わる？ これらの学びをいくつかの面で活用したいと考えています。まず、自社サービスの課題の明確化や改善に向けて、営業プロセスの課題を整理し、日々の定例ミーティングでチームメンバーと議論を深める場で、得た知識を実践したいと思います。自分だけでなく、チーム全体に学びを共有することで、議論や分析の質を高め、より有効なアクションに繋げたいです。 また、経営分析（財務諸表の比較分析）においても今回の学びを応用するつもりです。四半期ごとに財務諸表を比較分析し、問題を具体的に特定することで、株主への業況説明の説得力を高めたいと考えています。そのためには関連書籍で知識の増強に努めたり、必要に応じて今回のような講座に参加することも検討しています。

実例から学ぶ分解方法は？ 実際のファストフード店の事例を通して、分解の仕方が違った切り口で学べたことが印象的でした。Week2の内容を思い出しながら、既存のパターンに加えて新たな切り口も見つけ、復習とパターンの拡充に繋げたいと考えています。 イシュー特定はどうすべき？ また、イシューの特定が適切な打ち手を導く上で重要であると実感しました。打ち手を先に検討しても、イシューの特定が不十分では、施策が誤った方向に向かう可能性があります。実例では、客単価が下がったことを背景に、来店人数を増やすことで売上を向上させる施策が取られていました。もし客単価向上の施策を優先していたら、来店人数の伸びに結び付かなかったかもしれないと思います。 データ出し方は正確？ データの出し方についても、漏れがあると問題特定が誤るリスクがあると学びました。データの提示方法や切り口について、「本当にこれでよいのか」と自問し、他者の確認を重ねることが重要であると感じています。 意見分裂をどうまとめる？ さらに、イシュー特定を深めるために、チーム内で意見が分かれる場合のアプローチ統一や、異業界での異なる切り口を考えることも示唆されました。問いを常に意識し、共有することで、組織全体の方向性が明確になると理解しました。問いを中心に据えることで、議論が脱線せず、具体的かつ一貫した分析が可能になると実感しています。 問いの正しさは確認できる？ 商談においても、そもそも自分たちが立てる問いが正しいかどうかを精査することが必要です。お客様との認識すり合わせを丁寧に行い、正確なイシュー設定を心がけることで、より適切な提案へとつながると考えています。また、これまではアイデア出しから議論を始めるケースが多く、議題が散漫になることもありましたが、今後はまず「何が課題か」を共有し、その上で話し合いを進めるようにしたいと思います。具体的には、イシューを画面共有して可視化する工夫を取り入れ、焦点がずれないよう意識していきます。 成果に結びつく問いは？ 今回の学びは、チーム全体での売上向上施策を検討する際にも大いに生かせると感じています。正しい問いを立てることが、成果に向けた思考と行動の第一歩であると実感しました。これからは、上司と相談しながら「何が本当の課題なのか」を問い、仮説とデータ分析に基づいた多角的なアプローチを進めていくつもりです。 統一アプローチの秘訣は？ また、誤ったイシュー特定を防ぐためのチェックステップや、チーム内で意見が割れた場合の統一アプローチについても検討し、日々の業務や学習に分解思考を取り入れる意識をさらに高めていきます。例えば、普段からニュースを読む際にも「どのような構造か」「なぜこうなったのか」を意識することで、多様な視点を養っていきたいと考えています。

分析の基本は？ 分析は比較と捉え、どのようなデータを使い、どのように加工し、何を明らかにするかを明確にすることが大切です。さらに、データ分析に入る前には、目的や仮説をしっかり定める必要があります。基礎として、データの種類、統計手法、可視化などの基本概念を学び、ビジネスにおける意思決定や課題発見のためのデータ活用について理解を深めることが求められます。また、実践的な分析手法やケーススタディを通じ、具体的な応用方法を身につけることも重要です。 学びの全体像は？ 全体的に、学習の振り返りは非常に明確で体系的でした。データ分析の基本から実践まで幅広く理解されている点は印象的で、今後は具体的な状況での活用例を考えることで、さらに効果的な応用ができると感じます。 活用のヒントは？ さらに思考を深めるため、ご自身の業務や日常生活において、今回学んだデータ分析の知識をどのように活用できるか、具体的な場面を想定してみてください。また、データ分析における仮説の立て方について、どのように仮説を形成すると効果的か、具体的に検討してみることをお勧めします。 適用場面って何？ 最後に、データを活用する場面を具体的にイメージし、その適用方法を探求してみてください。今後のさらなる飛躍に向けて、引き続き努力を重ねてください。 仮説検証の流れは？ たとえば、仮説思考を鍛えるために、ビジネス課題に対して「仮説➣検証➣改善策」というフレームワークを活用することで、原因分析や改善策の構築がスムーズに進むでしょう。また、過去のデータと比較しながらKPIの設定や顧客データの活用を検討し、現在の状況の妥当性を検証することも大切です。 スキル向上は？ 今後強化したいスキルとしては、まず論理的思考力を向上させるため、データリテラシーを高め、データの種類や特性を理解して適切な活用方法を判断することが挙げられます。さらに、批判的思考力を養い、データの信頼性やバイアスを見極めながら、より効果的な意思決定を目指してください。また、仮説思考を活用してビジネス課題に対する仮説を立て、実際のデータ分析で検証する実践力も重要です。 フレーム活用は？ ビジネス・フレームワークの理解も不可欠です。データをもとに最適なKPIを設計し、事業の進捗を正確に測定・評価すること、そして構造的なフレームワークを実践することで、より整理された分析が可能になります。市場や競合、自社の状況を把握するため、さまざまな分析手法を積極的に活用していきましょう。 伝え方はどう？ また、ヒューマンスキルの向上も重要です。データストーリーテリングによって、分析結果をメンバーにわかりやすく伝え、意思決定に繋げる技術を磨くとともに、組織全体でデータに基づいた意思決定ができる文化の醸成に努めることが求められます。

リーダーシップの変化は？ リーダーシップのスタイルは、かつては命令者がすべてを管理する方式が主流でした。しかし、今日の変化の激しい環境においては、すべてを一人で管理することは難しく、現場に一部の権限を委譲するエンパワメントが求められるようになりました。権限を委譲する側は、育成の観点を忘れず、目標の明示と必要な支援を行うことが大切です。一方で、高度な政治力が必要な業務や不確実性が高く、失敗が許されない仕事には、この手法は適さない場合もあると感じます。 目標設定の疑問は？ リーダーシップにおいては、「わかる」と「できる」が異なることを認識しなければなりません。目標を設定する際、成功の基準が定まっていなかったり、その意義に納得できていなかったりすると、適切な成果を上げることが難しくなります。業務を委譲する際は、自身に余裕があることと、相手の能力や状況を十分に理解していることが前提です。さらに、目標設定の際は、意識、具体性、定量性、挑戦の観点から整理し、６W1Hを踏まえた細部まで明確な依頼をすることが必要です。本人が目標設定に参加することで、モチベーションも高めることができるでしょう。 伝わる声かけは？ また、依頼する際には相手が本当に取り組みたいと思えるような声掛けが求められます。相手ができないのか、わからないのか、またはやりたくないのかを見極め、適切なサポートや対話を通じて、認識のずれをなくす努力が重要です。業務の説明だけでなく、相手が内容を正しく理解しているか確認するプロセスを設けることで、自主性を尊重しつつ、進捗状況を把握できる体制を作ることが期待されます。 委譲の落とし穴は？ 社内ではエンパワメントによる目標設定が義務化されているものの、業務全般に無理に権限を委譲しようとするケースも見受けられます。現場に任せる範囲と、重要な決定については上長が連絡・相談するという報告ラインを整備する必要があります。日々の業務判断において、現場リーダーに委譲することで一部問題が発生した事例もあり、全体の管理が過度になるとマイクロマネジメントにつながる危険性があると感じています。管理職は、日常の後処理に膨大な時間を費やすのではなく、先導すべき課題に注力できる仕組みづくりが求められています。 連携の壁は何？ さらに、社内横断プロジェクトや複数の関係者が集まる組織では、明確なゴール設定や教育的なサポートが難しくなるため、業務の割り振りが一層複雑になります。これまで、多くの場合、一人の幹事に大きな負担がかかってしまうか、または分担しても後に大幅な修正が入るという状況がありました。限られた時間と労力の中で、各々の経験や知見を活かし、より完成度の高い業務を実現するためには、どのような働きかけが適切か、さまざまな意見を交換していく必要があると考えています。

データ分析の基本は比較すること？ データ分析を行う際、常に重要とされるのは、次の三点の意識です。 まず、分析の基本は比較です。データの意味を正しく理解するためには、異なる要素を比較することが不可欠です。単独の数値だけでは判断が難しく、過去のデータや他の指標と比較して初めて有益な示唆を得られます。 分析の目的をどう明確にする？ 次に、分析の目的を明確にすることです。なぜデータを分析するのか、その目的を常に意識することが重要です。目的が不明確だと、必要なデータを見落としたり、無駄な分析を行ったりする恐れがあります。 仮説の整理で見失わないために？ 最後に、分析の前に目的と仮説を整理することです。データを集める前に、「何を明らかにしたいのか」「どのような仮説を検証するのか」を整理しておく必要があります。これが曖昧だと、分析の方向性を見失い、効果的な意思決定につながらない可能性があります。 これらのポイントを意識することで、より実践的で価値のあるデータ分析が可能となります。 依頼主の目的をどうヒアリングする？ 現在の業務では、データ分析の依頼を受けることが多いですが、依頼主の目的や仮説を確認しないままデータ加工に進むことがあります。さらに、依頼主自身が目的や仮説を明確にできていないケースも少なくありません。その結果、分析が本来の目的に合致せず、期待した価値を生まないデータとなってしまうことがあります。 これらの課題を解決するため、データ分析に着手する前に、依頼の背景や目的、仮説を丁寧にヒアリングし、必要に応じて適切な方向性を示すことを目指します。単なるデータ処理のスキルだけでなく、適切な問いを立て、論理的に考える力が必要です。本講座を通じて、そうしたスキルや思考法を習得し、より価値のあるデータ分析を目指していきます。 継続的な改善が価値を生む？ 依頼主の目的や仮説を十分に確認しないまま進むことを防ぐため、以下の行動を実践しています。まず、依頼時のヒアリングを徹底します。「何のための分析か」「どのような意思決定につなげたいのか」を明確にする質問を行います。目的や仮説が曖昧な場合は、具体的な事例を挙げながら整理をサポートします。 次に、仮説の検証を意識したデータ設計を行い、目的・仮説に沿ったデータの選定・加工・分析の方針を明確にします。必要に応じて事前に簡単なデータの傾向を確認し、分析の方向性が適切かを判断します。 最後に、分析結果に適切なメッセージを添えます。「このデータから何が言えるのか」「どのような意思決定に役立つのか」を言語化し、依頼主が結果を適切に解釈できるよう、シンプルで分かりやすい可視化や説明を心がけます。 これらを継続的に実践し、依頼主にとって本当に価値のあるデータ分析を行えるよう努めています。

多様な視点は？ 受講生の皆さまの多様なアイディアや着眼点に触れることで、自身の課題への向き合い方を改める大きなきっかけとなりました。生成AIの活用事例からは、自らの業務に活かすヒントも得られ、非常に刺激を受けました。また、デザイン思考のプロセスでは、各段階での発散と収束のバランスが最終的な施策やテスト段階に大きく影響するという点が印象的でした。 課題の改善方法は？ 自身の課題に対する取り組み方を見直し、ほかの受講生からの多彩なアイディアを学ぶ姿勢は非常に有益です。さらに、生成AIの業務への応用意欲や、デザイン思考の各プロセスの深い理解が、今後の成長につながると感じています。 思索の問いは？ 以下の問いを自分自身に問いかけ、さらに思考を深めたいと思います. ・デザイン思考のプロセスで、効果的な発散と収束を実現するためにはどのような手法が考えられるでしょうか？ ・ほかの受講生から得た学びを、具体的にどのように自身の業務に応用できますか？ 他者の意見は？ 他者のアイディアを参考にしながら、自分の業務にどのように反映させるか具体策を考えることが重要だと感じました。 授業の学びは？ 講義を通して、以下の５点を特に意識したいと考えるようになりました。 重要な意識点は？ ①　顧客のニーズや課題を深く理解するため、学んだインタビュー手法を活用し、顧客の立場から感情や期待を把握することで、解決すべきペルソナの解像度を高める。 ②　チームでの業務において、ブレーンストーミングなどを積極的に取り入れ、自由な発散により多角的な解決策を模索する。 ③　提案するアイディアを簡易的に形にまとめ、実際に試してみることで、より良いブラッシュアップの機会を確保する。 ④　ダブルダイヤモンドの考え方をもとに、継続的な改善・改良を繰り返し、顧客の反応や市場の変化に柔軟に対応する。 ⑤　自身で商品を開発する立場ではないからこそ、異なる部門とのクロスファンクショナルな連携を重視し、情報共有を通じてより良い企画創出を目指す。 企画の目的は？ 現在、志望理由書作成に関する指導提案のイベント企画に取り組んでおり、特に高等学校３年生を対象とした指導提案を予定しています。この企画では、高３生をはじめ、保護者や教員の行動や感情を詳細に把握するため、担任、生徒、保護者へのインタビューやアンケート調査などを実施する予定です。 今後の提案は？ ヒアリングで得た情報は、イベントの目的やテーマを明確にした上で整理し、企画の焦点を固める材料とします。そして、解決策のアイディアはイベント企画チームでブレーンストーミングやＫＪ法、その他フレームワークを活用しながら、より効果的な提案へと昇華していく方針です。

面談の具体は？ ロールプレイを通して、効果的な面談に必要な留意点を学びました。面談では、抽象的な印象ではなく具体的な事実に基づいて伝えることが信頼関係の土台となります。また、メンバーが直面している困難や苦労に共感することで、心理的安全性を保つことが大切だと感じました。自分自身や環境の不足については、素直に非を認め、誠実に対応する姿勢も重要です。 どんなフィードバック？ フィードバックの際は、良かった点と改善が必要な点を具体例とともに明確に伝えることで、建設的な対話が生まれます。一方的に指示を伝えるのではなく、相手自身が気づきを得られるような質問を取り入れることで、自発的な振り返りと成長支援につながると理解しました。 成長支援の鍵は？ 部下や同僚との1on1では、相手の課題に共感し、具体的な事実をもとにフィードバックを行うことで、効果的な成長支援が可能だと考えます。また、プロジェクト進行中に障害が発生した際は、自身の責任を認めた上で解決策を提示することが信頼を生み出します。会議においても、「どうすれば改善できるか」といった質問を通じ、参加者の当事者意識を高めることができると実感しました。 信頼感はどう築く？ これらのコミュニケーションスキルは、チーム内の心理的安全性向上と業務効率化の両面に貢献すると考えています。 日常の準備は？ まず第1段階として、日常的な関係構築から準備を始めます。チームメンバーとのカジュアルな会話を通じて、各々の価値観や性格を理解することが基盤となります。また、定期的な1on1面談の時間を確保し、フィードバック時に具体的な事実を記録する習慣をつけることも有効です。さらに、自己の感情や反応パターンを認識し、冷静に対応できる自己調整能力を養うことが必要です。 対話実践の秘訣は？ 次に第2段階として、実践とスキルの適用に取り組みます。実際の対話の場では、まず相手の話にしっかりと耳を傾け、「〜と感じているのですね」といった言葉で共感を示します。その上で、具体的な事実や観察に基づいたフィードバックを「〜という場面で、〜という行動がありました」と伝えます。問題が発生した場合には、「私の〜という点が至らず」と率直に責任を認めた上で、建設的な解決策を提案する姿勢が求められます。 振り返りと改善は？ 最後に第3段階として、対話後の振り返りと継続的な改善を行います。各対話後に、相手がどのように受け止めたか、効果的だった点や改善すべき点を自己評価し、相手からのフィードバックも積極的に取り入れます。成功体験を記録して自信につなげるとともに、定期的に関連書籍やトレーニングで知識をアップデートし、長期的なスキル向上を目指していきます。

なぜ共感が大切？ 「共感ステップ」では、単なる情報収集にとどまらず、ユーザーの課題や背景を深く理解し、求める解決策を的確に見極めることが重要であると学びました。現在取り組んでいるワークショップ形式の研修デザインにおいても、受講者の視点に立ち、彼らが何を感じ、何を求めているのかを探るプロセスに重点を置く必要があると考えます。例えば、研修設計の段階で自ら受講者となって演習を体験し、ショートケースの妥当性や適切な所要時間を確認すること、また事前アンケートにより受講の狙いや期待を把握することで、表面的なニーズだけでなく本質的な課題も見極めることができると実感しました。 どう適用する？ 共感ステップについて、具体的な研修デザインへの適用方法をよく考えられている点は非常に印象的です。より多くの受講者の視点やニーズを探るアプローチを試みることで、さらに多面的な理解が得られると感じます。 どの調査が有効？ また、受講者の背景や課題を深く理解するために、どのような追加の調査手法が有効か、そしてワークショップデザインで共感をさらに深めるためにどのような方法を試すべきかを考えることも有意義だと思います。 どう設計すべき？ 事前アンケートの実施や自身での演習を通じて、以下の点が重要であると改めて認識しました。まず、受講者のペルソナに応じた研修の難易度設定とシナリオ作成です。受講者の職種、経験年数、課題意識を踏まえ、適切なレベル感で研修を設計し、理解しやすいストーリー展開を意識することが求められます。次に、説明資料の粒度と所要時間のバランス調整が重要です。受講者の集中力や理解度を考慮し、必要な情報を適切なボリュームで提供するとともに、講義とワークの時間配分を最適化する工夫が必要です。さらに、ワークの難易度設定と題材設計については、受講者が主体的に考え、実践的なスキルを習得できるよう、初心者でも取り組みやすく、発展的な応用が可能な内容を用意することが大切です。 どう改善する？ 今後も、受講者の視点に立ち、実際の学びにつながる研修デザインを追求していきたいと考えています。今週は、共感ステップの実践を通じて、ユーザー理解の深め方について学びました。現場に足を運び、ユーザーの行動や発言を客観的に捉える「現場観察」と、自らが取り組む中で感じる感情や視点を体験する「参与観察」との違いが印象に残り、これらの手法を組み合わせることで、ユーザーの潜在的なニーズや課題の本質を見極めるための深い分析が可能になると感じました。今後は、実践の場を通じて共感ステップをより意識的に活用し、受講者視点の学びを深めながら、研修デザインやサービスの改善につなげていきたいと思います。

フレームワークの使い方は？ 今週の講義は、具体的なフレームワークや分析手法を紹介するものではなかったものの、複数の視点を取り入れて考察する過程が印象的でした。仮説の立案や必要なデータの検討にあたってフレームワークを用いた結果、回答がしやすく感じられ、今後も折に触れて活用していきたいと思います。 データ活用はどう？ また、ある指導者の思考方法に沿って考えることで、データ活用の体系的な流れが見えてきました。A/Bテストについては、アンケート作成のしやすさやデータ収集の容易さから非常に便利なツールだと感じました。先週のホテル宿泊客向けの設問、たとえば「食事か部屋か」という内容は、A/Bテストに最適な例だと思います。以前に似た分析を行った経験もあり、体系的に学んだことで活用の幅が広がったと実感しました。調査対象以外の条件を統一するという基本的な考え方も、以前学んだ内容を思い出させるもので、理解しやすかったです。さらに、同じ環境や条件下でランダム化を行うことで、精度の高いデータが得られる点にはしっかりと納得できました。 PDCAで進める秘訣は？ A/Bテストは実施が簡単で、所定の時間内に複数回行えるため、PDCAサイクルを迅速に回しながら正解に近づける点が魅力的です。日常生活や業務での応用については現段階では明確ではありませんが、来月から本格的に業務が始まれば、積極的に活用していきたいと考えています。日常への適用はやや難しいと感じるものの、A/Bテストに類する試みが可能であれば、試してみたいと思います。また、今週はストーリー形式で原因追及を行う講義であったため、新しい手法としてのA/Bテストを講義内容に当てはめるのは少し難しく感じましたが、今後も機会があればどんどん利用していきたいです。 小さな失敗の学びは？ 次回の業務では、ぜひA/Bテストを活用してみたいと思います。ある書籍で、成功の本質は致命的でない小さな失敗を積み重ね、そこから成功のカギを見出すことだと学んだこともあり、PDCAサイクルをより迅速に回すために、この手法を取り入れていくつもりです。今週の講義内容については、統計の視点からも改めて振り返り、深く学んでみたいと考えています。先週と今週のマーケティングに関連する講義や、過去に読んだ書籍を踏まえると、再び深く学んでみたい部分もありますが、やるべきことが増えているため、優先順位をつけながら学習していくつもりです。 AIに見抜かれた理由は？ なお、Q1の回答で少し手を抜いたところ、すぐにAIに気付かれてしまい、驚きました。来週は引越しのためバタバタしそうですが、グループワークの課題がなかったのはありがたかったです。

何に気づけたの？ 出来ていたこと、出来ていなかったこと、修正が必要な点、新たに学んだことなどを通じ、多くの学びを得る機会となりました。クリティカルシンキングとは、フレームワークを活用して整理・分解・分析を行う思考技術と、クリティカルマインド、つまり「マインドセット」を指します。クリティカルの対象は自分自身や自分の思考に向けられるべきです。 何故問い続ける？ 主張には根拠が欠かせません。それを明確かつ具体的にするために、問いかけ続ける姿勢が重要です。また、「今、答えを出すべき問い」が何であるかを明確に具体化したら、それを意識して押さえ続け、共有することが大切です。物事を俯瞰的かつ客観的に捉えるためには、「視点・視座・視野」の3つの視を意識し、思考を深める、広げる問いから始めることが必要です。さらに、「人の思考は誘導されやすい」という側面を考慮し、無意識の制約や偏りを避けるためにも、客観性とフラットな視点を意識することが求められます。 何を課題と見る？ 特に仕事においては、この思考法が多様なシーンで活用できます。例えば、メールや資料作成、調査・分析、プロジェクトマネジメント、コミュニケーションなどにおいて役立ちます。顧客の課題解決においては、顧客の意図する課題や解決策が必ずしも根本的な解決に繋がるとは限りません。そのため、顧客の潜在ニーズを明らかにし、「何を課題と捉えるべきか？」から議論を始めることが重要です。Issueが明確化されたら、それを意識して押さえ続け、整理・分解・分析には学んだフレームワークを活用します。また、対策や解決策を多面的に洗い出し、それぞれの根拠を導き出すことが求められます。 伝え方はどう？ 視覚的にわかりやすい資料作成も大切で、誰にでも理解しやすいように心がけます。説明のポイントは相手の立場に応じて柔軟に変えるべきです。 どう問いを考える？ クリティカルシンキングに関しては、まだ完全に体得したとは言えませんが、意識的に行動できるようになってきました。例えば、注意が逸れている際に即座に対応するのではなく、一歩引いて冷静に問いを考えることを心掛けています。反復トレーニングを通じて、効率的かつ無駄なく活用できるレベルに達するために、意識を維持することが重要です。 どう知識を更新？ 加えて、知的好奇心を刺激するために、積極的に読書やオンライントレーニングに取り組み、多くの知識を吸収しています。「インプット⇒アウトプット⇒フィードバック⇒振り返り」のプロセスを繰り返し、知識やスキルの更新を続けたいと考えています。

何を学んだかな？ 全体を振り返って学んだことを整理します。 どうやって問いを定める？ 【１．問いを明確にすること】 仕事に取り組む際には、その目的や解決すべき課題を正確に理解することが重要です。これを怠ると、根本的な課題解決につながらず、無駄な時間を費やすことになりかねません。そのため、実際の作業に取り掛かる前に、どの問いに対して取り組むのかを明確にする必要があります。 課題はどう分解する？ 【２．課題の分解】 曖昧な課題や大きな課題に直面したときは、課題を構成要素に分解し、具体的なアクションにつなげやすくします。これにより、手触り感があり、次のステップがクリアになります。 データはどう見る？ 【３．データの可視化】 データは単なる数字として見るのではなく、目的に応じたグラフを用いることで、異なる視点から分析がしやすくなります。このようにして、課題の特定に努めます。 伝え方はどう工夫？ 【４．伝え方の工夫】 例えば、スライド作成においては色使いやメッセージの伝え方次第で、相手に伝えたい内容が正確かつ効果的に伝わることがあります。何をために、何を伝えたいのかを常に意識することが重要です。 これまでの学びを振り返り整理することで、定期的に自分のやるべきことを確認し完遂できるよう心がけていきます。 どこに注目する？ 大きく2点について考えることがあります。 企画営業はどう？ １．企画営業において 提案を行う際には、課題や目的を意識した内容と、その伝え方を工夫した資料作りが重要です。これから提案を行う機会が増えるため、今回の学びを活用して意識的に取り組みたいと考えています。 顧客対応はどう？ ２．顧客対応において 今後、新規顧客の質疑や個別相談が増えるため、顧客の疑問点をそのまま受け取るのではなく、どの部分に疑問があるのかを的確に把握するコミュニケーションが求められます。お互いに問いを明確にし共有することで、顧客の理解を促し思考を整理しやすくします。この学びを顧客対応に生かしたいと思います。 具体的な取り組みとしては、まずは各会議を思考を深める機会として活用し、アジェンダを参考にしながら重要な問いを明確にし、現状の課題を常に意識することです。この方法で、会議全体での課題に対する共通認識を得られると考えています。そして、自らの知識を広げ、あらゆる業界や役職に対して適切な対応ができるよう努めたいと思います。いずれにしても、「問いから始め、問いを意識し続ける」という姿勢を徹底していきます。