リーダーシップ・キャリアビジョン入門

業務委譲でチームが一丸に!成功の秘訣とは

エンパワーメントとは何か? エンパワーメントは、目標を達成するために組織のスタッフが自主的に行動できるように促すリーダーシップのスキルの一つです。このリーダーシップは、スタッフのモチベーションを高め、企業の競争力を向上させる効果が期待できます。しかし、権限を委譲する側には、目標を明示し、適切に支援しながらコントロールする必要があります。また、スタッフの育成の観点も重要です。 依頼時の注意点とは? 業務を依頼する際には、次の点に留意しましょう。まず、依頼する相手のスキルや現在の業務量を事前に把握しておくことが大切です。相手を「快適空間(ぬるま湯)」に置いてしまうと、慣れた業務の継続で成長は望めませんし、「混乱空間(熱湯)」に置いてしまうと、難易度が高すぎる業務による不安やプレッシャーで成長が望めず、メンタル面でもダウンする可能性があります。適切な挑戦を与えられる「チャレンジ空間(適温)」に相手を置くことを意識しましょう。不安はあるもののワクワク感があり、成長を実感できる心理状態を作り出すことが重要です。 業務依頼の重要ポイント 具体的に業務を依頼する際のポイントとして、以下の4点があります。 1. **業務の目的を伝えること**:依頼する業務の背景や目的を明確に伝えます。 2. **押しつけずに伝える**:相手に押しつけるのではなく、伝えるべきことは明確に言葉にします。相手が否定的な質問をしてきた場合も、すぐに反応せず、相手の意図を確認するよう努めます。また、相手が気軽に「No」と言える環境を作ります。 3. **相手の意図を確認する**:相手の意図を安易に決めつけず、話し合いを通じて確認します。相手が動いてくれるためには、何度もコミュニケーションを重ねることが大切です。 4. **依頼後のフォロー**:依頼した後もフォローし、相手が困っている時は直接手を差し伸べ協力します。 信頼関係の構築が鍵 さらに、日常から信頼関係を築き、関係性の質を高めることが何より重要です。

データ・アナリティクス入門

標準偏差と仮説思考で業務改善を実感

標準偏差をどう使う? 分布やばらつきに気をつけることは、これまでの業務でも意識していましたが、標準偏差という形で数値化できる点は新しい発見でした。これまでグラフなどで傾向やトレンドを可視化する手法は行ってきましたが、標準偏差を用いて数値で比較することは新しい視点でした。これを身につけるために、現在の業務の実例に落とし込み、実践していきたいと考えています。 仮説思考をどう改善する? 仮説思考について、常に意識はしているものの、今週の学習を通じて、自分に仮説の引き出しが少ないことや、自分に都合の良い仮説を作りがちであることを実感しました。これらを改善する方法として、同じ事象を分析する際も常に2つ以上の仮説を立てることをマイルールとし、少なくとも当講座期間中は意識していきたいと考えています。 予測に役立つプロセスは? 四半期ごとの目標を追いかけている環境にあり、週次や月次での予約動向、今後の動向予測などに触れる中で、週次の動向分析時に数値が良い(または悪い)理由を考える際には、Week2で学んだWhat,Where,Why,Howのプロセスを踏んで複数の仮説を持つことを意識していきます。例えば、直近の予約動向が落ち込んだ場合には、「仮説1: 地震の影響」、「仮説2: 地震の影響ではないかも?」というように、あえて真逆の仮説も立ててみるなど、自分の経験や感覚に寄らない形での複数の仮説出しを行っていきたいです。 新しい視点をどう取り入れる? 以上の点を意識していく具体的な方法としては、以下の点があります。 - **複数の仮説出し**:同類の仮説のほか、あえて逆の仮説も立ててみる。 - **標準偏差の活用**:数値化の感覚がないため、これまでに利用してきた分布図などを用いて数値化するとどう見えるかを実践してみる。複数の事例で行い、数値の見え方を感覚的に掴み、実戦で利用できるようにする。 これらを日々の業務で実践し、新しい視点や考え方を自分のスキルとして取り入れていきたいと思います。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

キャリアアンカーで未来を描くコツ

キャリアの意味は? キャリアとは単に仕事の経歴を指すだけでなく、仕事を通じて培われたキャリアアンカーのような価値観を内面から理解し、組織のニーズと自身のニーズを調和させながら生き抜いていくことを学びました。これにより、自分自身と周囲のメンバーと将来についてどのように取り組んでいくかを考えるきっかけとなりました。 リーダーはどう考える? リーダーが自分のキャリアに真剣に向き合うことで、リーダーシップがより発揮されやすくなります。リーダーが自身に向き合うことで、メンバーがより主体的に仕事に取り組む環境をサポートできるのです。キャリアを考える際には、個人と組織のニーズの調和が重要です。 アンカーの役割は? キャリアアンカーには、特定分野の専門性や管理能力、自律性、安定性、創造性、挑戦精神、社会貢献、生活様式など、8つの要素があります。これにより、現在の自分の状態と理想のキャリアに向けてどのように進むべきかイメージできます。ただし、キャリアアンカーは万能ではなく、その要素自体に良し悪しはないため、慎重に考慮する必要があります。 生存戦略はどう? キャリアサバイバルは、変化の激しい環境や複雑な人間関係の中で、個人に求められる役割をどのように見通すかを分析する手法です。目標に向かって必死に進みながらも自分の存在価値を確立するという意味合いがあります。仕事の棚卸や環境変化の認識、仕事の見直しを段階的に行い、これに伴ってキャリアアンカーを再確認し、周囲と話し合って理想のキャリア管理を行います。 自己開示は大切? まず、自分のキャリアに向き合い、メンバーに対しても自身のキャリアを開示することで、メンバーが自己開示し、仕事に主体的に取り組める環境作りをすすめます。そして、メンバーとのやり取りの中でキャリアアンカーの考え方を応用し、リーダーシップのスタイルを模索することが重要です。さらに、キャリアアンカーの考え方は、やる気の理論や衛生理論との関連性を理解するためにも役立ちます。

データ・アナリティクス入門

仮説構築で新たな視点を得る方法

仮説構築の秘訣は? 仮説を構築し、データを活用して問題解決を進めるためには、いくつかのステップが重要です。まず、問題の発生箇所を明確にすることが必要です。具体的には、問題の所在を深掘りするために、原因仮説を立て、検証のためのデータを集めます。仮説を効果的に立てるためには、フレームワークの活用が有用です。 4Pのポイントは? マーケティングの視点では、4Pフレームワークを使って事業展開を整理することができます。製品、価格、場所、プロモーションの各要素が顧客のニーズや適正かどうかを評価します。適切なデータを集める方法としては、既存データの活用やアンケート、インタビューが挙げられます。各手法の長所と短所を理解して、目的に応じた選択が求められます。 多角的検証は? 仮説を立てる際には複数の仮説を用意し、異なる視点から網羅的に検討することが大切です。仮説の検証に際しては、比較の指標を意識的に選択することが必要です。具体的には、データを収集・分析し、仮説に説得力を持たせるためには、反論を排除する情報まで検討することが重要です。 意義はどこに? 仮説設定の意義としては、検証マインドや問題意識の向上、迅速な対応が可能となる点が挙げられます。こうしたプロセスを経ることで、自分の業務に対する関心を高めることにつながります。 販促の効果は? 販促企画の効果検証や販売目標達成の実績を見る際には、売り上げが伸び悩んでいる商材を特定し、どの要素に問題があったのかを4Pを用いて検証することが求められます。これを元に具体的な施策の効果を評価し、次の糧とすることが重要です。 実績比較はどう? 販売実績を基に、商品ごとの実績を昨年と比較し、価格変動の影響や来客数の動向、プロモーションの効果を定量的に評価すべきです。それにより、次年度の方針を検討することが可能となります。このように、精緻な分析を通じて課題を明確にし、解決策を打ち立てるための指針とすることが重要です。

データ・アナリティクス入門

問題解決のプロセスを極めた学び

どうやって問題を整理? 問題解決の第一歩は「何が問題ないのか」を具体的に整理することです。この際、関係者間で「あるべき姿」と「現状」に対する共通認識を持つことが重要です。基本的な流れは、①「何が問題か?」②「どこに問題があるか」③「なぜ、問題が起きているか」④「どうするか」ですが、必ずしもこの順序に縛られる必要はなく、各ステップを行き来することが求められます。 ロジックツリーは有効? ロジックツリーの活用により、全体像を意識しやすくなります。MECE(Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)の考え方に基づいて、意味のある方法で問題を分けることが肝要です。 売上回復の道は? 売上が低迷している商品のリニューアルを考える際には、売上を回復させる目標を新規購入者の獲得なのか、離脱者の呼び戻しなのかによってターゲットやパッケージの方向性が変わってきます。関係者間で売上回復の基準を共通認識として持っていることが必要です。提案を説得力あるものにするためには、MECEを活用して効果的な方向性や代替案を提示します。 市場分析は足りる? プロダクトアウトの新商品の方向性を検討する場合には、市場分析が不足している段階で商品化が決定されたケースもあります。例えば、コンセプト調査を行ったものの生活者の反応が芳しくない場合、ロジックツリーを通じて問題の仮説を立て、検証し、解決策を模索します。 選択肢は適切? アンケート調査では、選択肢設定にMECEを用いることで効果的な結果を得ることが可能です。 プロセスの流れは? 商品化作業に取り組む際のプロセスは以下の通りです。まず、問題の共通認識を揃えるためにデータ収集を行い、関係者間で問題認識を共有します。次に、チームでロジックツリーを用いて網羅的に「Where」「Why」「How」の案を出し、それに基づいて方向性の第一候補と代替案に絞り込みます。その後、経営陣にこれを共有します。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

リアルな場面で学ぶモチベーション理論

モチベーションはどう見える? マズローの欲求の5段階説や動機付け衛生理論といったフレームワークを用いることで、何がモチベーションに寄与しているのかを理解し、相手に寄り添って見極めることが重要だと学びました。リーダーとして求められるのは、その人が働きたいと感じる環境を築くことであり、これが組織運営の観点からも非常に有効です。具体的な学びとして、派遣スタッフや定年後再雇用のコンサルタントを通じて、よりリアルな場面を通じて理解を深めることができました。 経験は何を伝える? 振り返りの重要性もまた、経験を活かすためには欠かせません。自分の言葉で経験の経緯や気付き、課題をどのように克服したのかを言語化することが不可欠です。具体的には期末面接などで期初の目標に対する面談がありますが、この際には具体的な案件を1オン1で深掘りしていきたいと考えています。もし私が上位者の立場であれば、一方的なアドバイスに終わらないよう、メンバーや部下に耳を傾け、問いかける姿勢を大切にします。 職場で何を感じる? 職場では、各種フレームワークを活用して同僚や上司が何をモチベーションとして仕事を行っているのかを把握し、実務に活かしたいと思います。例えば、社内での評判がモチベーションに影響する人には、感謝の気持ちを込めた称賛のメールを送ったり、自己成長を重視する人には難しい案件を任せることでやりがいを与えるなどの方法があります。振り返りによっても、自分自身が学んだことが何であったのか、教訓として活かせることは何か、一般化や応用可能な事項を考えることが大切です。 対話で何が変わる? 直近のプロジェクトメンバーに対しては、日々のコミュニケーションを通して、マズローの欲求の5段階説や動機付け衛生理論を用いて、モチベーションの源について分析しています。プロジェクトの重要な時期には振り返りを行い、メンバーに対して経緯や課題、良かった点について言語化するための質問を投げかけることを心掛けています。

戦略思考入門

戦略と自己成長の道しるべ

戦略の本質は何? 戦略とは何か、そしてなぜ戦略を考える必要があるのかを振り返ることで、現時点から最短最速で目標を達成するためのフレームワークや差別化、無駄を省くという考え方をしっかりと認識することができました。 視点をどう広げる? 様々な学びを得ても、まだ自分の視座が低くて俯瞰できていないことに気づきます。どうしても目先のことだけにとらわれてしまう自分に対して、「そういうところあるよね、私って」と余裕を持って思い返せるよう心掛けたいです。 共通言語は何だろう? フレームワークは、整理する際に便利な共通言語だと認識しています。まだ自分にとっては当てはめ方が曖昧で、上手に活用できていないのですが、個人的な内容で試してみて慣れていき、いつかは誰かとの共通言語として使えるようにしたいです。 リソース配分は適切? 自分の限られたリソースをどこに配分するかを考え、自分の価値に見合った仕事をするために無駄がないかどうかを点検することが重要です。実際に自分の仕事においては、無駄を点検し、現在の課題が何であるか、最短での課題解決が可能か、自分の価値に見合った仕事ができているかを意識することで、大きく変わると感じ、早速実践しています。 会社の動向はどう? また、会社で今何が起きているのか観察し、自分が今できることを俯瞰して考える癖をつけることも重要です。直感だけで乗り切ってきた時代は終わりを迎えたと感じているので、新しい挑戦に向けて準備を整えたいと思います。 生存戦略は何だろう? 差別化を図るためには、自分が会社で生き残るために何ができるのかを検討し、実践することが求められます。さらに、足りない部分を補うためには、スキルやリソースを外部から取り入れることも考えていきます。 本質の仕事とは? 無駄を省き、自分の価値に見合った仕事をするためには、オートで行える仕事は人の力を借りて達成し、自分が本当に必要とされる仕事に集中することが大切です。

戦略思考入門

目的を見失わず視野を広げる戦略

目的はどう定める? 今回の学びを通じて、目的の重要性と視野を広げることの大切さを改めて認識しました。目的を明確にすることは、戦略的思考の基盤であると強く感じます。日常の業務では「何をやるか」に意識が向きがちで、「何のために行うのか」が見失われがちです。このため、チーム内で建設的な議論ができないこともあります。まずは目的を明確にし、常にその目的を意識することを継続的に実践していこうと考えています。 視野はどう広げる? 次に、視野を広げることの重要性です。自分の業務に専念するあまり、自社や自部門の課題に意識が集中してしまうことがあります。そこで、フレームワークを活用して視野を広げることを心掛けたいと思います。この視点は、チームの長期計画を考える際のゴール設定にも役立ちます。 方向性はどう見極める? これまで、経営からのメッセージを咀嚼し、アクションプランを設定していましたが、これからは3C分析の注意点を活かし、「市場と顧客」「業界と競合」を分けて考えます。顧客の特定自社とのギャップから、どのようなKSFを設定するかを考えることで、自分たちの目指す方向を明確にします。目標設定の際は進捗が測れるように、定量的な指標を用いることにします。また、これらの方法論やゴール設定は、自分ひとりではなく、チームメンバーと一緒に考え、思い込みをなくして最短距離で目標に到達できるように進めていきます。 具体策はどう実現する? ゴールを具体的に設定するために以下を実践します。まず、顧客とサービス領域を明確にすることです。顧客は単に社員ではなく、どのような社員なのかをペルソナを使って明確化します。そして、その顧客のニーズや課題を浮き彫りにし、提供するサービスを具体的にしておくことが重要です。また、そのサービス提供の究極の姿を明確にします。次に、3C分析を行い、KSFを設定します。そして設定したKSFに基づき、あるべき姿を数値で表現するように心掛けます。

データ・アナリティクス入門

数字と式が開く学びの扉

数式への意識はどう? やっと、数式や数字の取り扱いが登場して安心しました。データ加工は、数字、図、数式を扱うものであり、普段はなんとなく利用していたものの、特に数式については意識して使っていなかったので、この機会にしっかりと意識できるようになりました。 代表値の使い分けは? 代表値については、平均値、中央値、そして最頻値の3種類があり、高校で学んだ記憶があります。状況や特徴に合わせて適切に使い分けることが必要だと感じました。 散らばりをどう捉える? また、散らばりに関しては、分散、偏差、標準偏差という概念があります。これらのイメージがつかめると、グラフ作成時の種類の選択や切り口の検討に役立つと考えています。正規分布や、偏差を標準偏差に変換する方法を理解できれば、さらに活用の幅が広がると感じました。 応用範囲はどう広がる? これらの手法やツールは、あらゆる業務や自分自身の行動パターンにも応用できると考えています。新しい仕事で具体的に何をどこまで行うかはまだ決まっていませんが、逆にどのような状況にも対応できるはずです。以前の仕事では、過去のデータや何かとの比較で数%の違いを強調していたことがありましたが、散らばりが大きい場合、その違いが意味を成さないこともあるため、今後は数字を見る際にその点を意識していきたいと思います。 習熟のための練習は? まずは練習として、代表値をいろいろと算出しながら使い方に習熟していきたいです。数式は単に暗記するのではなく、意味や算出方法を理解し、それを活かすことで活用の幅を広げることを目標としています。以前、統計学の教科書を購入して半分ほど学び直した経験があるため、改めて復習しながら残りの部分も学習していきたいです。 散らばりから何を探る? また、散らばりの大小からどのような検証ができるのか、またどんな示唆が得られるのかをさらに深めたいと思います。最後に、統計検定にも挑戦する予定です。

戦略思考入門

効率アップの鍵は習熟と統合!

規模の経済性とは何? 規模の経済性について、生産規模が大きくなるとコストが減少し、競争上の優位性を持つことができます。しかし、生産数を増やしたからといって必ずしもコストが下がるわけではなく、大手企業が常に価格競争で有利になるとは限りません。特にM&Aを行った際には、規模の不経済が発生しやすく、コミュニケーションや調整に手間がかかり、コストが増加することがあります。 習熟効果はどう? 次に、習熟効果の点では、生産数が増えると単位当たりのコストが減少します。早期に作業をこなし、競合より早く多くの経験を積むことで、知見の蓄積や効率化が進み、無駄が減少します。しかし、イノベーションが進むと、これまでの経験が無駄になることもあるため注意が必要です。 範囲の経済性って? 範囲の経済性については、複数の製品やサービスにノウハウや知識、原材料を共有することで生産性を向上させることが可能です。しかし、活用を誤ると追加のコストが発生することもあります。M&Aによって多くの関係会社が存在し、それぞれが異なる業務を行っている場合、コーポレート側のノウハウを共有し淘汰することで、効率的にコストを削減できると感じました。 他部門へどう展開? また、今までの知識や経験を他部門に展開することにより、業務の効率を高めることができるとも考えています。既に習熟している業務については、AIツールの活用や他のメンバーへの業務委任などを通じて、自身のコストに見合った効率的な仕事を心がけたいと思います。 利益率維持の秘訣は? 現在の自社では高い利益率を目標としており、間接系の職務として無駄の削減に取り組むことが求められています。無駄な工数を投入している部分がないかを点検し、限られたリソースの投下先を慎重に検討する必要があります。自身の経験を生かせる場を模索し、新たな経験を積むことや統合できる仕組みの構築を目指し、自分の周囲の仕事を見直していくことが重要だと感じています。

データ・アナリティクス入門

仮説思考で問題解決力を高めよう

仮説の種類は何? 仮説は大きく2種類に分けられます。まず、結論の仮説はある論点に対する暫定的な答えや予想を示し、一方で問題解決の仮説は具体的な問題を解決するための思考の枠組みとして機能します。このように、まず事実から何が問題かを特定し、次にどこに問題があるかを仮説として立てます。その後、なぜその問題が発生しているのかを仮説に基づいて考察し、最終的にはどうすべきかを明確化します。 仮説思考のメリットは? 仮説思考のメリットは多岐にわたります。内省的な視点を持つことでアウトプットの説得力が増し、課題への意識が高まることで解像度も向上します。また、無闇にデータを探すよりも効率的・迅速に問題を解決する道筋を得られ、アクションの精度も同時に高まるのです。 真因分析って何? アプローチの一例には真因分析やゼロベース思考があります。真因分析は「なぜ」を5回繰り返して根本原因を探る手法で、目的が売上目標の達成であるときには売上の構造を商談数、クローズレート、平均商談単価の掛け算として考えることで、課題を特定します。例えば、クローズレートが低ければ、それは競合に負けているか、あるいは顧客のニーズを十分に捉えていないことが原因として考えられます。それぞれに対策を講じることで、適切な営業活動を促進できます。 真因分析はどう使う? また、真因分析は顧客への業務改善提案にも利用可能です。申請業務に多くの工数がかかる場合、表面的な解決策として人員増加や自動化が考えられがちですが、真因分析をすると記入ミスの修正プロセスの煩雑さや申請者への正しい記入方法の伝達不足といった根本的な原因が明らかになります。 情報整理のポイントは? 現在分かっていることを文章化し状況を整理することが重要です。その後、仮の仮説を立て、それを検証するために不足している情報を洗い出します。追加情報を収集する際は、チェリーピッキングを避け、公平な視点で仮説の有用性を判断していきます。

データ・アナリティクス入門

問題解決をステップで学ぶ魅力

問題解決の要点は? ビジネスにおける問題解決には、ステップで考えることが重要です。 何が課題なの? まず、直面している課題や状況を明確にすることから始めます。これを「何が問題か?」という問題定義の段階として考えます。そして、「あるべき姿」と「現状」のギャップを定量的に捉えます。この段階で、問題の具体的な側面を客観的に整理することが肝心です。 どこで障害発生? 次に、問題の発生箇所を特定します。これは要素分解を行い、問題が発生している場所を見極めるプロセスです。「どこに問題があるか?」を明確にし、優先してアプローチすべき箇所を洗い出します。その際、さまざまな切り口を用いて視野を広げます。仮説を複数立て、それらをデータで検証することが推奨されます。 なぜそうなったの? 問題の原因を分析するためには、「なぜ問題が起きているのか?」を探ります。このステップでは、ロジックツリーを用いることが効果的です。ロジックツリーは問題を漏れなくダブりなく(MECE)分類する方法で、全体像を把握し、思考の幅を広げる手助けとなります。 どう解決すべき? 次に解決策を考えます。「どうするか?」を定義し、原因に対する有効な解決策を提案します。ここでも、ロジックツリーを使うことで、さまざまな解決策を広く考えることができます。 どの手法が役立つ? また、MECEに基づく分解手法も問題解決の際に有効です。階層文界や変数分解を用いることで、全体を細分化し、問題を明確に捉えることが可能です。MECEに考えることで、ビジネスチャンスを逃すことが少なくなります。たとえば、販売施策では商材ごとや月ごと、エリアごとの比較を行い、実績と目標を比較することが求められます。 どう進めるか? このように、問題解決のプロセスでは段階的に考え、具体的な解決策に導くことが重要です。目標達成のためには、データを基に根拠を持った施策を考え、実行することが求められます。

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