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実践

に関する学び

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実践の難しさは？ ロールプレイングを通じて、学習した内容を実践する難しさを改めて感じました。特に、リーダーがメンバーに厳しい評価を伝え、それでも前向きにさせる際には、伝える内容や順序をしっかりと構築する必要があると課題を認識しました。また、これまではリーダー視点の演習が中心でしたが、実際の状況ではメンバー視点も踏まえて調整する必要があると考えました。 面談の評価は？ 今回のLIVE授業のメインは、リーダーがサブリーダーに低い人事評価を伝える面談のロールプレイでした。そこで、リーダーはサブリーダーに期待された動きがなかったと評価し、一方でサブリーダーは支援がない中で努力したにもかかわらず評価されないと感じている、というすれ違いがありました。 演習の要素は？ このような状況での演習では、以下の項目が組み合わさっていました。 - 効果的なフィードバック - エンパワメントの適切さ - 動機づけや衛生理論 任せ方はどう？ メンバーに何かを任せる場合には、任せ方や前提条件（目標、権限、現状の能力など）の擦り合わせが重要です。また、依頼した仕事の結果を踏まえたフィードバックにより、自分の任せ方やメンバーの振り返りを行い、考えや教訓にすることを促進できます。 伝え方が合ってる？ メンバーに仕事を依頼した際には、フィードバックの機会をできるだけ設けることが大切です。フィードバックは、リーダーからの一方的な伝達ではなく、メンバーの立場や背景を把握し、なぜその考えに至って行動したのかを一緒に確認することが求められます。その後、メンバーが自ら気付き、教訓にしていくように導くことを心がけるべきです。

理想と現実の違いは？ ありたい姿と現状のギャップを整理し、問題点を明確にすることが非常に大切だと感じました。キャリアに関するレクチャーではよく耳にする言葉でしたが、実際には問題解決の着手点としてその意義を強く実感しました。講義の中には「目についた問題に手をつけるのは運であり、経験がある場合のみ解決可能なケースもある」という話があり、新たな場面ではこの教えが実際に有効であると感じました。 MECE実践はうまくいく？ また、MECEの「漏れなく、ダブりなく」物事を切り分ける考え方ですが、頭では理解していても、実際に実践する際はその徹底が難しいと感じました。紙に書き出すなど、訓練を重ねることでスキルとして定着させる必要があると実感しています。 根本原因の探し方は？ さらに、分析に留まらず、隠れている真因を特定するという視点が問題解決の前提として重要であることを認識しました。目の前のトラブルや課題に対して、対症療法や思いつきに頼るのではなく、根本原因を追求して解決を導く行動指針として、この講座の内容を日常業務に取り入れたいと思います。 庫内整理の対策は？ 具体例として、庫内在庫の整理においては、庫内が満杯になり在庫の格納が難しくなった場合、調達部門に入荷抑制を依頼する必要があります。その際、MECEの考えを活用し、商品の特徴に応じて分類することで、どの商品が庫内を圧迫しているのかを特定することが求められます。 作業エラーの真因は？ また、作業エラー、特に誤出庫の原因を特定する場合も、作業員が実施している一連の作業を漏れなく、ダブりなく羅列し、原因を明らかにする手法が必要であると学びました。

グループセッションで得た気づき 自身の思考に偏りがあり、目に見えるものだけで判断していたことを、グループセッションを通じて痛感しました。特に、視点、視野、視座の三つの視点や具体的な事象を抽象化する意識を持てていなかったため、自分の思考が浅かった理由が少し明確になりました。思考の偏りがあることでコミュニケーションが円滑に進まず、問題解決にも支障をきたすため、さらに学びを深める必要があると感じています。 後輩指導で重要なことは？ 私は行動することが得意ですが、思考を深めたり内省することが非常に苦手です。 まず、後輩指導においては、説得力のある説明を心掛け、業務の目的を明確に伝えることが重要です。自身が考えるだけでなく、相手に考えてもらう機会を設け、難しい場合は一緒に考える環境を整えたいと思います。互いに「なぜ」を深掘りし、目的を明確化することが目標です。 患者治療における問題解決法 次に患者への治療提供においては、複合的な問題が生じやすいため、ロジックツリーを活用して広い視野で問題の優先度を考えていきます。現時点での問題への介入と次に優先度の高い問題を明確にし、早期に介入できる体制を整えたいと考えています。 思考を深めるための実践 私は考えるより行動する傾向がありますが、以下の方法を実践していきます。まず、行動する前に「なぜ行動するのか？」と問いかけ、1日1回は実践し、その問いかけを毎日増やしていきたいと考えています。また、発言する際には、視点、視野、視座で考え、誰にとって何のためかを常に意識します。さらに、思考の偏りをなくすために、同じ事象でも異なる意見を取り入れ、複数の視点を考慮します。

体系的に理解できた？ ビジネスの場では、単なる感覚に頼らずに、仕組みを体系的に理解し、その本質を見抜くことが重要です。このための考え方の要諦を学ぶことができました。 選択はなぜ必要？ 特に重要だと感じた点は、選択の必要性です。顧客にとってのメリットを考えると、一部を捨てる選択も重要です。また、差別化についても学びました。差別化とは何か具体的な違いを顧客に訴え、選んでもらうことだと理解しました。さらに、規模の経済性が競争優位性に繋がるかどうかもしっかり検討する必要があります。特に、安易な多角化には注意が必要です。 現状把握できてる？ 私の部署では、業務の効率化と高品質化が命題です。ただなんとなく業務を進めるのではなく、明確にゴールを設定し、現状を把握する「足元分析」を行い、常に自分の道程を自問する姿勢を持ち続けたいと思います。 行動はどう活かす？ 学んだことを実際の行動に活かすために、「手を動かす」こととして、学んだフレームワークを手近な事例に当てはめて考えていきたいです。「口を動かす」こととしては、仲間と意見を共有し、発信することで知識を深めます。そして、「頭を動かす」こととしては、捨てるべきものや、そこに至った思考の過程を再確認し、自分の業務に活かせるかを考え続けます。 振り返りは継続する？ これらの活動は講座が始まってから取り組んでいるもので、今後も続けていきます。具体的には、毎週何かしらのフレームワーク、例えばSWOT分析やPESTEL分析を学び、実際のケースで練習します。さらに、定期的に振り返りを行い、ノートに「今週学んだこと」や「改善すべき点」を記録し続けます。

問いを立てる重要性とは？ 問題解決においては、まず問いを立てることが大切です。なぜなら、問いを立てることで答えやゴールが明確になり、進むべき方向性が定まるからです。たとえ問いが間違っていたとしても、見直しをして再度問いを立てれば解決できます。 客観性をどう確認する？ 物事を進めるには、自分の意見や考えが客観的であるかを問い直すことが必要です。人間は主観的な考えに流れがちなので、自分自身で客観性を確認する意識を持つことが重要です。これは日々の反復トレーニングが不可欠です。 視覚化はなぜ効果的？ 視覚化の力は非常に有用です。伝えたい内容を適切なグラフにすると、相手に伝わりやすくなります。ポイントは、内容を選び、それに合ったグラフを選択することです。 クリティカルシンキングをどう活かす？ コンサルタントという職業柄、クリティカルシンキングの思考やフレームワークを駆使する場面が多くあります。特に以下の四つを意識して実践しています。 まず一つ目は、日々の定型作業の改善意識です。なぜ必要か、もっと良い方法はないかを自問し、考えを周囲に話すことで賛同者を集め、改善案をまとめます。 二つ目は、資料作成力の向上です。問いを設定し、背景・課題・目的・対応策をグラフやエビデンスを用いてまとめます。 三つ目は、会議開始時の方向性合わせです。問いや目的、その日のゴールを全員で共有してから会議を始めます。 最後に四つ目は、会話を対話にする意識です。自己中心的にならず、相手の考えを汲み取りながらキャッチボールをするよう心がけます。 これらの意識を持ち続けることで、自分自身の成長と業務の効率化を図っています。

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。

P/Lで広がる視点は？ 今回の実践学習を通して、P/Lから読み取れる内容や仮説の幅が広がりました。学習を重ねる中で、ブランド（企業）の価値と収益性、そして価値提供とコスト管理のバランスについて具体的に考える機会となりました。 ブランドはどう守る？ ブランド価値と収益性の両立については、どのようにコンセプトやこだわりを表現し、収益に結びつけるかが重要であると実感しました。同時に、顧客視点に立った価値提供と、実態に沿った収益構造やコスト管理がどのように絡むのかを考察することができました。これにより、単なるコスト削減だけでなく、ブランドの魅力や顧客満足度を損なわずに持続可能なビジネスモデルを追求する必要性を再認識しました。 価値評価、どう考える？ たとえば、新規プロジェクトを立ち上げる際には、顧客がその商品やサービスに求める「信頼」「世界観」「体験価値」など、総体的な価値を検討することが大切です。一方で、ビジネスとして収益がその価値提供に見合っているか、また持続可能な体制となっているかを、論理と感性のバランスを保ちながら評価する必要があります。価値提供に偏りすぎるとコストがかさみ利益が圧迫され、逆にコスト管理にのみ注力すると、ブランドの魅力や顧客満足度が低下するリスクがあります。 真の満足は何？ また、たとえば顧客満足度向上のために高額な設備や内装にこだわる場合には、まず「価値の源泉」を見極め、本当に満足度を上げる要素は何かを検討することが重要です。ブランド価値を維持しながらコストを効率的に管理し、P/Lで利益構造を可視化して優先順位をつけることで、無駄のない運営が実現できると感じています。

みんなの意見はどう？ 「新しいまな板をデザインする」というテーマのもと、グループで作業工程のステップについて話し合った際、各チームが全く異なるまとめ方をしていた点が印象に残りました。テーマの広さから、各々の解釈や考え方にバリエーションが生まれ、それが新たなヒントになっていると実感しました。 誰に響くデザイン？ また、「万人受けに作ったものは誰にも刺さらない」という言葉も心に留め、売れるためではなく、たったひとりのためにデザインするという視点こそが今回の講義の肝であると感じました。一人に向けたアプローチが共感を生む一方で、多くの人に届けたいという気持ちがぶれやすいという自分自身の気付きにも繋がりました。この受講を通して、最終的にはその視点をしっかり意識していきたいと思います。 ペルソナはどう映る？ さらに、ブランディングやマーケティングにおけるペルソナ設定のプロセスで、顧客から「ここまで詳しく考えるんですね」と言われることもありますが、実際にはもっと深堀りできる可能性があると感じています。SNS発信でも、届けたい一人の人のためにアカウント設計を見直す意欲が湧きました。 次の一歩は？ 今後の課題として、以下の点に取り組みたいと考えています。まず、SNSのアカウント設計をし直すこと。次に、会社のホームページにおいても、講義内容を復習しながらデザイン思考をどのように組み込むかを実践的に検討すること。また、これまでのお客様アンケートの見直しを通じて顧客目線を再確認し、自身が顧客である立場になって、どのような要素に引き込まれたのかを具体的に解像度を上げることを意識していきたいと思います。

論理説明を見直す？ 今週は、自分の表現力や説明力の不足を感じるとともに、論理的に説明することの重要性を再確認しました。特に、意見を支える理由が曖昧で、ピラミッドストラクチャーに基づいた整理が不足していたため、主張が十分に伝わらないことに気づかされました。今後は、物事を順序立てて考え、根拠を明確に示すことで相手に理解してもらえる説明を心がけたいと考えています。ピラミッドストラクチャーを習慣化し、思考の整理と説得力の向上を目指していきます。 伝達方法は工夫？ 日常のコミュニケーションでは、上司や部下、他部門とのテキストベースのやり取り（メール・チャットなど）が中心です。正確な内容を伝えるために、構成を意識して簡潔に表現することに努めています。資料作成においては、目的や説明相手に合わせた構成かどうかを確認し、ストーリーラインを明確にすることを意識します。会議での説明や報告でも、ビジネスストラクチャーに基づいて内容を整理し、明確かつ簡潔に言語化することを心がけています。 具体策は見えてる？ 具体的な実践として、日常のコミュニケーションでは、メールやチャットでの連絡の際には要点を整理し、読み手が一目で理解できるように簡潔な文章を心がけています。特に重要な連絡事項には、箇条書きや見出しを使用し、情報が伝わりやすい構成にすることを心がけています。資料作成時には、目的や相手に合わせた構成になっているかを確認するためのチェックリストを作成し、それを資料作成の度に使用しています。また、会議での説明内容は、伝えたいポイントがしっかり伝わっているか、分かりにくい箇所がないかを確認し、改善を図っています。

インタビューの目的は？ 現在、製薬会社でデジタル関連のプロジェクトを担当しています。直近ではリリースしたWebサイトについて、一般ユーザーや医療関係者へのインタビューを実施し、そのフィードバックを改善のためのインプットとして活用しようとしています。ユーザーグループごとに利用方法が異なるため、グループに合わせた質問を準備する必要があります。具体的なプロセスとしては、①ユーザーインタビューの企画、②マーケティングチームへの情報共有、③プロダクトチーム内での対応優先順位の決定、④実装、⑤サイトのPVや滞在時間による成果計測、⑥さらなる対応の実施が考えられます。しかし、これらは予算の確保やインタビュー会社との契約など大掛かりな準備が必要なため、現段階では実践には至っていません。 CRM経験の教訓は？ 以前の実践例として、営業で利用されるCRMシステムを担当していた際、現場での実体験がありました。実際に営業の1日を同行し、営業車内でCRMシステムについてのインタビューを行うことで、改善すべきポイントを見いだすことができました。その後、実際の改善対応を進めた結果、別の営業担当者からも好評のフィードバックを得ることができました。 本当に必要なものは？ これらの経験から、作りたいものではなく、使う人にとって必要なものを作ることの重要性を実感しました。単に想像するだけではなく、現場を体験することで、何が必要であればより良いかを具体的に理解できるのです。また、体験をしていない人々に共感してもらうためには、インタビュー内容やプロダクト開発に至った背景を分かりやすくまとめることが今後の課題であると考えています。

比較分析のポイントは？ 今回の講義では、業務改善や標準化に取り組む上で、比較分析の重要性を再認識しました。まず、比較の軸として「インパクト」「ギャップ」「トレンド」「ばらつき」「パターン」という5つの視点を意識することが基本であると学びました。また、問題・目的・問いを整理し、仮説を立てた上でデータを収集・加工し、検証していくプロセスの大切さにも気づかされました。仮説を立てる際には、MECEを意識して常識にとらわれず新しい情報も取り入れつつ、まずはざっくりとした仮説を作成する。その後、必要な検証の程度を見極めながら、情報収集と分析を行い、仮説を肉付けまたは再構築していくという流れが印象に残りました。これらの仮説思考のクセを身につけることが、今後の業務改善に大いに役立つと感じています。 業務の課題は何？ また、実際に自分の業務改善に取り組む中で、長年携わってきた業務では「問題」として捉えられていない部分があるのではないかと考えています。そのため、まずは業務にかかる時間や売上といった指標を用い、仮説を立てて検証するアプローチを試みることにしました。具体的には、商談、見積、受注率、輸送費などの中から一つの業務を選び、その業務に要する時間を分析することで、担当者や取引先による差異が見られるかどうかを検証していきます。 数字の読み方は？ さらに、仮説思考や全体的な思考力を養うため、以前紹介していただいた『定量分析の教科書』を購入し、数字の読み方や使い方について継続して学んでいく予定です。これからも今回学んだ手法を業務改善に活かし、実践を通して思考の習慣化を図っていきたいと考えています。

数字を味方にするには？ 数字を味方にするには「分解」が必要であることを学びました。また、分解には複数の切り口で行うことが大切です。単純に機械的な切り口では、本当に欲しい結果が得られにくいため、定性的な仮説を持ちながら視点を変えつつ切り口を探すことが重要です。 手を動かすことの意義とは？ 特に「まずは手を動かす」という点は感銘を受けました。やってうまくいかなければ、それは失敗ではなく有効ではなかったことがわかるというパラダイムは新鮮であり、大きな学びとなりました。 MECE手法で得られるものは？ 手法としてMECEを活用することで、適切な分解に繋がることも学びました。「分解する」と一言で言っても、最低限の分解方法の知識がないと意味がありません。MECEの手法を学び、仮説を立てながら実践に移したいと思います。 キッチンカー分析にどう活かす？ 現在、自社の敷地内に出店しているキッチンカーの売上傾向の分析を行っていますが、この分析に今回学んだことが役立つと考えています。今まではデータを機械的に分解し、データを集めて傾向を調べ、次の仮説を立てていましたが、そもそもの分解が正しいか疑問を持つところから始める必要があります。異なる切り口によって、より効果的な分解と分析に繋がるので、その方法を実践してみます。 AIとの協働で得られる発見は？ 上記の集計しているデータを見直し、自分で立てた仮説とAI分析による切り口の提案を比較してみるつもりです。切り口や分け方を自分で考えると同時に、AIでもうまく提案させるようなプロンプトを工夫し、斬新な発見ができる方法を模索したいと思います。