クリティカルシンキング入門

問いが導く学びの未来

イシューって何が大事? イシューを明確に設定することは非常に重要です。また、常に問いを残し、その問いを共有する姿勢が大切だと感じます。問いという形にすることで、問われた際に答えを出そうという意欲が湧き、余計なことを考える余地がなくなります。その結果、論理的な思考が促され、問題解決に繋がると考えています。加えて、知識は「インプット」から始まり、「知識の活用によるアウトプット」、さらに「他者からのフィードバック」や「振り返り」といったサイクルを継続することで身に付くと思いました。 どう計画に反映する? また、会社の方針を自部門の計画に反映させるとともに、その計画を分解して部下に展開する際にも、このアプローチは有効だと考えます。経営層の指針が正しく、かつ方向性を変えることなく伝わるためのツールとしても活用できるのではないかと思います。 計画の検証、どう進める? 計画立案にあたっては、まず必要な項目や要素を漏れなく、かつ重複なく洗い出すことが求められます。そして、思い込みを排除し、客観的な視点で検証することも重要です。さらに、計画の中でイシューを特定し、対応策が論理的であるか、また設定した枠組みから逸脱していないかを慎重に考える必要があります。最後に、各対応策の根拠を明確にし、その正当性を確認することが、計画の成功に向けた鍵となると感じました。

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切り拓く

キャリアをどう考えるの? 自分のキャリアについて考える機会はほとんどありませんでしたが、その理由は、好きか嫌いかの二択で考えていたからです。しかし、キャリアアンカーという8つのカテゴリーに分類された考え方を知ることで、人生の流動的な状況や価値観に応じて基準となるものが存在することを理解しました。また、いったん分類される働き方においてもブレが生じるのは当たり前であり、迷いながらも目標に向かって進むための有効な考え方であることが分かりました。 未来をどう共有する? 若手やベテラン層との1on1ミーティングで、彼らが目指す未来を共有するためにキャリアアンカーを活用していきます。これは現時点での自分の働き方の基盤となるものであり、以下の点を確認することで、目指すべき方向性を共有し、支援していきたいと考えています。①現状での自分自身の姿を把握すること、②現在備わっているスキルの確認、③目標を実現するために必要な能力やスキル、勉強、経験の確認です。 自分をどう振り返るの? まず、自分自身を振り返るためにキャリアアンカーを再度実施し、アウトプットしやすい形にまとめます。そのうえで、定期的に行っている1on1ミーティングで部下と対話し、彼らの価値観を把握していきます。また、キャリアコンサルタントの学習も社内通信講座などを通じて行い、知識を深めていく予定です。

データ・アナリティクス入門

誰もが知る役立つ顧客データ分析の秘訣

分析目的の共有は済んでいる? 分析においては、まず目的をステークホルダーと共有し、判断の基準となる適切な比較対象を設定することが重要です。その後、グラフを用いて直感的に分析結果を把握できるように表現することが求められます。さらに、データが名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度のいずれに該当するかを確認し、適切に扱う必要があります。 顧客データは適切か? 顧客情報の分析を依頼されることはよくあります。この際には、集計の目的をしっかりと理解し、対象となるデータが本当に適切であるかを確認してから分析を行うように心がけています。特に、分析結果が事前の予測から外れることがあります。その原因を探ると、対象外の顧客が対象データに含まれているという事例が多く存在します。 データグルーピングの確認 分析を行う際には、まず分析の目的と分析対象データの中身を事前に確認し、目的に対してデータの対象が適切であるかどうかを確認します。特に、データのグルーピングを行う際には、そのグルーピングが正しいかどうかを作業中でも確認することが重要です。提供されたデータには、抽出条件が不明確であったり、対象外のデータが混じっていたりすることが多いため、グルーピングの条件についてはステークホルダー間で共通認識を持つ必要があります。これを怠ると、分析をやり直すことになる可能性があります。

戦略思考入門

実務に生かす学びの一歩

授業内容をどう実務化? 授業で学んだ内容を業務にどう活かすかを考える過程で、配車アプリと中古車販売事業のシナジーに関して、まだ自分の視野が狭く、知識が十分に定着していないと痛感しました。そのため、基礎から復習し直す必要があると感じています。 動画学習は何を教える? 動画学習では、規模の経済性において、生産量が月ごとに変動する場合、調整の仕方によっては不経済になる可能性があるという点が新たな学びとなりました。また、習熟効果に関しては、問い合わせに対応する際の時間差から、チーム内でのスキルのばらつきを感じることができ、これをどう改善していくかという対策の重要性を再認識しました。 具体策はどう進める? 具体的な取り組みとして、習熟効果を高めるために、まずは定例会議で事例の共有とポイントの説明を行うこと、また、よくある質問やその回答をまとめた資料を作成し、いつでも参照できる環境を整えることを計画しています。これにより、チーム全体の対応力を底上げできると考えています。 連携で成果はどう? さらに、範囲の経済性については、他部署と共同で展示会などを行う際に得られるメリットを整理し、具体的な提案ができるよう、事前に自社のバリューチェーンを再分析することを進めています。こうした取り組みを通じ、実務に直結する形で学びを業務に生かしていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

目的明確!整理から始める本気の分析

比較はどんな意味? 「分析は比較」という考え方は、これまでさまざまな講座で耳にしていましたが、「比較する対象を見出す」という点については、あまり深く考えたことがありませんでした。そのため、今回の学びを通じて、まずは「どんな目的で分析を行うのか」や「ありたい姿」と現状のギャップを整理(言語化)することに意識を向け、分析のスタート地点としてしっかりと理解を深めたいと考えています。 現状整理はどう進む? 業務では、依頼主から提示される課題に対して、その課題=「在りたい姿」と「現状」の整理が不十分なまま、すぐにデータに取り掛かることが多くありました。そのためか、「こっちだったかも?」や「なんかズレてきている?」という不安にかられ、進めていた分析で手戻りが発生することも多々ありました。そこで、データに触れる前に、一度しっかりと整理してから進めるべきだと改めて感じています。 新規案件の見通しは? 今回、新規の案件にあたっては、以下の点について整理しながら進めていく予定です。まずは分析の目的を明確にし、ありたい姿を言語化します。次に、現状の把握と、現在手元にある指標の洗い出しを行い、ありたい姿とのギャップを埋めるために必要なデータを整理します。こうしたプロセスをメンバー間で共有し、認識を合わせながら進めることが、より効果的な分析につながると期待しています。

データ・アナリティクス入門

仮説から広がる学びの扉

仮説の重要性を感じる? 仮説とは、ある論点に対する、または不明な事柄に対する仮の答えのことです。仮説を立てた上で、その検証のためにどのようなデータ収集が必要かを考えることが重要です。 データ収集はどう考える? 具体的には、仮説を立てる際には比較する指標を意図的に選び、平均や標準偏差の算出など、一手間を惜しまない努力が求められます。また、必要なデータが不足している場合は、誰にどのように情報を求めるか、どんな手法で収集するかを検討し、反論が出る可能性も想定して複数のデータ収集手段を準備することが大切です。 複数仮説で探る方法は? さらに、問題箇所の特定には、一つの仮説に固執せず、複数の仮説を立てることが必要です。これにより、各仮説同士で網羅性を持たせ、より広い視野で問題にアプローチできます。頭の中だけで考えるのではなく、視覚的に仮説を書き出すことで、検証作業の効率をさらに高められると感じています。 経験と共有の大切さは? 実務経験が積まれるほど予想は立てやすくなり、その予測に基づいたデータ分析に陥りがちですが、今後はまず複数の仮説を明確に書き出し、漏れなく網羅することを意識したいと思います。また、上司やメンバーとも仮説を共有することの重要性を認識し、共通の意見を持って話し合うことで、コミュニケーションをより円滑に進めたいと考えています。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

エンパワメントで高める成長の秘訣

どうして余裕が必要? エンパワメントを効果的に行うためには、まず自分自身に余裕を持つことが重要であると学びました。忙しいときや余裕がないときに仕事を任せがちですが、それでは十分なサポートができません。求めるクオリティの成果を得るためには、適切な質問をし、相手の知識やスキル、経験をしっかり把握した上で、不足している情報をどのように提供するかを考慮する必要があります。このような対話を重ねることで、業務が常にストレッチゾーンにあるようにしたいと感じました。 どんな経験を活かす? まずは自分自身の余裕を確保することを意識し、何をエンパワメントできるかを常に考えることが重要です。エンパワメントを行う際には、過去の経験を振り返りつつ、必要な情報やサポートを慎重に見極めて進めていく必要があります。また、目的や目標を明確にし、共有するべき着地点を言語化することも大切だと考えます。 いつ進捗を確認する? 毎朝、エンパワメントの内容について考え、その計画を立てることを習慣にしたいです。質問すべき項目を5つ以上考えておくと良いでしょう。また、依頼した仕事の途中経過をいつ、どのタイミングで確認するかも計画に組み込んでおくことが重要です。相手を労りつつ、コンフォートゾーンから一歩踏み出したストレッチゾーンを目指す業務の負荷についても常に考慮し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

自分で目標を立てる楽しさを発見

自発性を引き出す目標設定は? 目標設定のプロセスにおいては、相手から自発的に意見を引き出し、自ら目標を設定する流れを構築することが重要です。これにより、目標設定のプロセスへこれまで以上に積極的に参加してもらうことを目指します。 効率的な目標設定の流れとは? 現状の目標設定の流れは次の通りです。まず、上席で骨格を作成し、全体で確認会を実施します。その後、各担当が目標の詳細を作成し、個別面談を行います。このプロセスでは、特に確認会と個別面談において、相手からの意見をしっかり引き出し、彼らの興味を引いてプロセスに参加させることが求められます。さらに、自身に余裕を持ち、自分のペースを管理することも重要です。 プロジェクト見直しから始めるべきか? この動きは半期に一度のものであるため、まずは進行中のプロジェクトの見直しから始めます。そして、指示型のプロジェクトについては、今後の目標設定を再構築するために、具体的な対応策として以下のステップを設定します。 具体的な対応策とは? まず、全体像を再度整理して担当スタッフに共有します。次に、担当スタッフとして彼らの考えや課題を引き出し、共に今後の道筋を立てることが目標です。そして、2月5日の会合に余裕を持って臨めるよう、2月4日までに月次業務やその他の業務に目処をつけておくことが必要です。

戦略思考入門

実務革新を支える分析フレームワークの力

フレームワークはどう見る? 複数のビジネスフレームワークの概要や活用方法を学ぶ中で、各フレームワークを実務にどう活かすかについて深く考える機会となりました。自分自身の思考も大切ですが、過去の経験に頼ると見落としがちな視点もあるため、フレームワークを通じて多角的に物事を分析することの重要性を実感しています。 3C分析はどう捉える? 現在、3C分析に取り組んでいますが、特に他社の分析が難しいと感じています。得られる情報は表面的な部分も多く、より具体的かつ同じ粒度で市場、顧客、自社を捉える必要があると考えています。今後は、可能な範囲で深く掘り下げることで、より実践的な分析ができるよう努めたいと思います。 SWOTの見直しは? 一方で、SWOT分析については、本当にそれが強みであるのか、または見えていない弱みがないかを丁寧に検討していくことが肝心だと感じています。社内にとどまることで陥りがちな固定観念にとらわれず、常識を見直して深堀りを進めることが求められると考えています。 今後の対策はどう? これからは、各フレームワークを正しく理解し活用することを目指します。特に3C分析では、3つの要素を同じレベルの粒度で徹底的に分析し、その結果については上司とも共有し、認識のズレを解消することで、より実務に即した取り組みを進めていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

プロセス分解で業務改善の新たな一歩

プロセス分解の重要性とは? 問題の原因を探る方法として、プロセス分解が非常に有効である。例えば、広告であれば表示からクリック、クリックから申し込み(コンバージョン)といった形で細かく分解することができる。また、解決法(HOW)を検討する際にはA/Bテストが有効である。この方法では、比較対象以外の条件を揃え、目的を明確にすることが重要である。 数字だけではわからないことは? 現在の企画管理業務では、出てきた数字だけで分析や判断をしてしまうことが多い。しかし、出てきた数字の要因がどこにあるのかを探るためには、細かいプロセス分解ができなくても、大枠でのプロセスに分けて見ることができるのではないかと考えた。今回の講義を通して、A/Bテストの有効性を学べたが、A/Bテストの範疇を超えた検証(生産プロセスの改善や販売における改善検証)のやり方についても学びたいと思った。 データ分析の効率化をどう進める? 講義では、身近なデータを使ってプロセス分解を行う方法について触れられた。日々の業務におけるデータ分析のスピードアップや、分析に十分な時間を確保できているかを検証する必要を感じた。具体的には、データ収集、データ加工、分析、共有にそれぞれどれくらいの工数がかかっているのかを明確にし、さらに効率化して、より早く深い分析と共有を実践できる方法を探りたい。

クリティカルシンキング入門

適切な問いが導くデータ活用術

適切な問いはなぜ? 今週の学びを通じて、問題解決における「適切な問いの設定」の重要性を改めて認識しました。明確に定義された「解決すべき課題」が、効果的な分析と解決策の導出につながることを学びました。また、データの適切な加工と分析によって情報を構造化し、視覚的に明確な形で提示する手法の有用性を実感しました。さらに、データの図表化が分析の精度向上に寄与することを体感し、実務での具体的な活用方法を見出すことができました。 現職での実践は? 「問いを立てる力」と「データの分析手法」を現職の業務改善プロジェクトで実践していきます。業務フローの課題特定に際しては、チームメンバーと「本質的な課題」を共有し、分析を深めるプロセスを確立しようと考えています。また、提案資料作成においてはデータの視覚化を通じて説得力を高め、経営層の的確な意思決定をサポートしたいと思います。 解決力高める秘訣は? 課題解決力を高めるため、以下の取り組みを実践します。毎週の振り返りで課題を整理し、本質的な問いを設定し、分析結果を図表化してチームで共有し、活発な意見交換を行います。わかりやすく論理的な資料作成を心がけ、改善を重ねます。また、学んだ内容を繰り返し実践し、定期的な振り返りで成長を目指します。これらの取り組みを通じて、実務での課題解決力を高めていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

理想と現実、ギャップを超える力

合意形成はどう進める? 問題解決に取り組む際は、まず「理想のあるべき姿」と現状とのギャップを整理することが重要です。表面的に見つかった問題をそのまま解決していくのは、時には運に任せる側面があり、必ずしも大きな影響を与える要因とはなりません。そのため、まずは現場の関係者と「理想のあるべき姿」についてしっかりと合意形成を図ります。もし現場側に理想がなければ、関係者と共に理想の策定に取り組む必要があります。 目標設定は本当に明確? 自身の業務においては、現場で設定される各部門の達成目標=理想を出発点とし、そこから現状とのギャップを明確に報告する役割があります。しかし、現実には現場で理想が設定されていなかったり、目標が曖昧である場合が多く、部署として理想について十分に把握できず、ギャップを正確に報告できていない現状があります。 理想共有はどうやる? このため、まず現場の「理想」を共有し、正確に把握することが重要です。もし、現場側で理想が不明確であれば、定量的な目標の設定を提案し、協力して策定することが必要です。次に、現場の理想と実際の状況との間に存在するギャップをしっかりと報告するステップに移ります。 連携で成果は得られる? 以上のプロセスを実践することで、現場と部署が連携し、理想に近づくための効果的な問題解決が進むと感じています。

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