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状況 ✕ 把握

に関する学び

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本質的な問いは？ 「イシューの特定」、すなわち「今、何を考えるべきか？」を問うことが、クリティカルシンキングにおいて最も重要であると学びました。問いの立て方が誤っていれば、これまで習得してきたデータの分解や視覚化などの手法も効果を発揮しません。そのため、常に正確な問いを立て、本質的な課題を見失わないよう意識することが大切だと感じています。 背景をどう見る？ 管理職として日々様々な課題に直面する中で、表面的な事象だけを捉えて短絡的な対策を講じるのではなく、その背景や状況をしっかりと把握し、正しい問いを立てることを心掛けています。また、メンバーからの質問や相談に対して、イシューが正しく特定されていないと感じた場合は、しっかりと話を聞きながら、彼ら自身が本質的な問いを見出せるようサポートすることを意識しています。 計画に必要なものは？ 来年度の事業計画作成にあたっては、まず今年度の振り返りで、良かった点と改善が必要な点を背景やデータの視点から深く掘り下げること、その上で「数値目標（売上や利益）を達成するために何が必要か？」という問いを軸に、今年度の学びを活かしながら来年度の取り組みを策定していきたいと考えています。また、事業計画をメンバーに共有する際には、表面的な数字だけでなく、計画の背景にある課題やそれに基づく理由を十分に伝わるよう工夫して説明していくつもりです。

分析フレームはどう使う？ 分析の実施に際して、講義ではプロセス、視点、アプローチという3つのカテゴリに分けたフレームワークが紹介され、シンプルなモデル化が印象的でした。仮説思考のプロセスは「目的の把握」「仮説の立案」「データ収集」「検証」の4段階に分かれており、分析に必要な視点として、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンの5つが挙げられました。また、具体的なアプローチとしてグラフ、数字、数式の3つが提示された点も理解の助けになりました。 クライアント事例を深掘り？ 現在、あるクライアントから依頼をいただいている基幹システムと倉庫管理システム間の在庫差異に関する分析支援に、本講座で学んだ内容が活かせると考えています。ロケーション、保管場所、品目、品目タイプ、システム、オペレーションなど、複数の要因が複雑に絡み合いながら在庫状況に時間的なずれを生じさせているため、講義の知識が問題解決の一助になるのではないかと思います。 差異分析の視点は？ また、Q2で実施している活動において、差異分析のプロセスの意識づけに講義内容を活用できると感じました。オペレーション履歴の抽出や、過去3カ月分のデータを用いた分析の中で、ばらつきやパターンという視点が特に重要であると実感しています。そのため、今回学んだ相関関係を意識した分析手法が有効に働くと考えています。

数字をどう分解する？ 数字を分解することで、新たに見えてくるものがある。しかし、どのようにその数字を分解するかによって、見える内容が大きく変わるため、その切り口が重要である。分解のパターンはすぐに思い浮かぶものではないので、日々数字に慣れ親しむことが必要だと感じた。さらに、加工や分け方を考える際には、ある結果が出るだろうといったバイアスを自覚し、数字を見る姿勢を持つことが大切だと考える。また、数値やグラフの見せ方に注意を払い、一旦落ち着いて数字を疑う必要がある。一方で、受け取る側はそのままを信じてしまいがちである。 データはどう精査する？ プロジェクトの進捗や品質を分析する際には、単に多い・少ないだけでなく、時間経過での変化といったデータを見る観点も必要であり、これにより状況を正確に把握できるようになる。収集するデータは多いに越したことはないが、多すぎると、メンバーへの負荷やコストが増加するため、取得するデータは十分に精査されるべきである。 問題をどう整理する？ プロジェクトにおける問題や課題を整理し、定量的に測れるものをデータ収集の対象とすることが求められる。そして、上司などに説明して自分以外の視点からの意見を取り入れ、多角的に物事を捉えてブラッシュアップしていくことが重要だ。日常生活でもニュースなどの数字に興味を持つ習慣をつけることが大切である。

コミュニケーションはどうする？ リーダーシップを発揮するためには、日頃のコミュニケーションからメンバーの特徴、性格、バックグラウンドなどの情報を把握することが最も重要だと実感しました。ロールプレイの際、限られた情報の中で面談を行う難しさを改めて感じました。 接触減少、どう克服？ また、コロナ禍による接触機会の減少や、プライベートな話題に踏み込みにくい状況では、あまりにも慎重になりすぎるとメンバーから得られる情報が少なくなってしまいます。そのため、私は積極的にコミュニケーションを図り、得た情報を学んだ知識や技術に落とし込んで展開していきたいと考えています。 キャリアをどう見極め？ まずは、キャリアアンカーに関する情報を調査し、メンバーの意識をしっかりと確認します。その上で、現状のスキルマップと照合し、必要に応じて修正を行います。さらに、環境要因と動機付け要因に関する情報を確認し、今後の目標設定に生かしていきます。 自主性はどう育む？ 次に、エンパワメントの視点から業務内容やその量、質を明確に説明し、メンバー自身に考えてもらうことで、彼ら自身の言葉でアプローチ方法を策定していく方針です。 追跡はどう進める？ その後は、適切な頻度と質でフォローアップを実施し、状況に応じたリーダーシップのスタイルを取り入れながら、プロセスを進めていきます。

リーダーシップの4つの型とは？ リーダーシップには、"指示型"、"支援型"、"参加型"、"達成指向型"の4つの型があります。これらの型は、環境要因（どのような仕事か）と適合要因（どのような相手か）に応じて使い分けることで、効果的に機能します。 右腕を作るためのプロセスは？ 例えば、メンバーが取り組む課題について知識がある場合、指示型リーダーシップが有効ですが、もし知識がない場合には、右腕となるブレーンを作る必要があると感じます。右腕を作るためには、最初にメンバーと対話を重ね、相手の適合要因を理解することが必要です。 組織内の多様性をどう活かす？ 私たちの組織には、今年入社した新人からキャリア30年以上のベテランまで幅広いメンバーが在籍しています。市場状況が目まぐるしく変化する中でも、彼らの個性を引き出し続けるためには、特性に応じた行動を実践することが求められます。そのためには、仕事を依頼した直後に、メンバー自身がどのように段取りを進めるつもりなのかを語ってもらうことが重要だと考えます。 メンバーの成長を記録する意義は？ また、時折メンバーの適合要因（状態）を記録に残しておくことは、彼らの成長を把握する上でも有用だと感じました。このため、仕事依頼後にメンバーがどのように段取りを進めるつもりなのかを確認し、その内容をメモすることにしています。

B/SとP/Lの関係性は？ B/Sの構成について理解が深まりました。特に、P/Lとの関係性や会社の健康状態を把握する上で、単なる構成の学習ではなく、実質的な理解が得られたことが大きいです。現在、自社の内部留保が多くB/Sが安定している状況を踏まえ、どのように攻めていくかが課題となっていると感じました。 他社との比較で見つかること まず、当社のB/Sを分析し、給与のベアに充てる財源を確認しました。この上で予算の計算を行い、費用をどこまでかけられるかを明確にする作業を進めました。他社のB/Sも確認し、人件費の割合を算出することで、同様の水準まで引き上げる計画を立てました。これらの分析をもとに、今期中に役員提案を行う予定です。 財務状況をどう強化する？ また、自社および他社のB/S・P/Lを読み解くことを進めています。同業他社のB/S・P/Lも参考にし、自社のアカウンティング上の強みと弱みを洗い出しました。さらに、経理部門とも相談し、人的資本経営に向けた予算算出を行っております。この一連の作業は、10月から行う予定の予算に反映させる計画です。 全体的なプロセスとしては、自社の財務状況をしっかりと把握し、他社との比較を行い、具体的な予算計画を立てることで強化しています。これにより、より明確な財務戦略と人件費の最適化を図ることが可能となりました。

損益計算書で何を学んだ？ 損益計算書（P/L）を通じて、営業利益、経常利益、純利益の三つの営業利益についての理解を深めることができました。特に、本業での儲けが前年や前月と比較してどう変化しているかを数字で考察する方法を学びました。自社でも営業利益と経常利益が異なる結果になることがありますが、その際にどこに注目して数値を見るべきかを把握しました。特に販管費が間接費用の多くを占めるため、そこに注目していきたいと思います。 対予算で何を分析する？ 自社の毎月の業績報告では損益計算書の内容を自分なりに分析し、理解を深めるよう努めています。特に、毎月の対予算の観点から実績報告が行われるため、本業の稼ぐ力を示す営業利益と、企業全体の利益を示す経常利益については内容を精査するよう心がけています。自社は製造業であるため、売上高から工場損益と事業損益を差し引いて営業損益を算出するので、具体的な要素の変化に注視し確認することが重要です。 営業利益に何が影響する？ また、毎月の業績報告において、自分が担当している業務のコストが販管費に組み込まれているため、その数値が営業利益にどのように影響するかを確認するようにしています。そして、予算に計上されている売上高や売上総利益が目標を達成しているかにも注目し、損益計算書を順番に分析して状況を把握するよう心がけています。

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。

グラフで特徴は見える？ 数字データの特徴を把握するためには、グラフ化して可視化することが効果的です。グラフにする際は、さまざまな切り口や区間を工夫し、どのような特徴に注目すべきかを見極める方法を検討します。時間がある場合は、手を動かして実際にいろいろ試してみることが大切です。 MECEの活用法は？ また、データを漏れなく重複なく層別するためには、MECEの考え方が必要不可欠です。層別の方法としては、大きく分けて三種類の考え方があります。ひとつは総数を単に足し算で分割する方法、ひとつは単価と人数などを掛け合わせる方法、そしてひとつはプロセスに基づいて分割する方法です。 リスク特定はどうする？ たとえば、熱中症を減らすための社内教育に取り組む場合、年齢、性別、部署などで層別を行い、熱中症のリスクが高いグループを特定することができます。また、熱中症がどのようなタイミングや場所、状況で発生しているかを分析することで、どのような対応策が必要かが明確になります。 対策整理は進んでる？ このような考え方をもとに、5月中に昨年のデータを活用して分析を進め、夏に向けた対策の重点箇所や具体的な内容を整理していきたいと考えています。悩む時間をなるべく減らし、MECEを意識しながらさまざまな角度から分解し、新たな傾向を見出す手法を実践していきます。

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。

どの方法で解決？ 問題解決には大きく2つのアプローチがあると感じています。1つは、あるべき姿と現状のギャップを埋め、正しい状況に戻すための方法です。もう1つは、未来に向けたありたい姿と現状のギャップを解消し、望む状態に到達するための方法です。どちらの場合も、目指す状態と現状を定量的に示すことが非常に重要です。 分析手法は何？ そのため、ロジックツリーやMECEといった分析手法が有効だと考えています。これらのツールを使うことで、問題やデータを細かく分解し、整理された形で把握することが可能になります。 顧客データ整理はどう進む？ 具体的には、現在保有している顧客データに含まれる情報を、国や契約の条件などの観点から整理する必要があります。これまで「顧客データ」とひとまとめにされていた部分を、ロジックツリーを用いて項目ごとに分解し、各顧客についてどのような情報が含まれているのかを明確にすることが求められます。また、業務における理想の状態と現状のギャップについても、数値などの定量的な指標を用いて示すことが大切だと感じました。 手法活用の可能性は？ このように、定量的な情報の整理と、体系的な分析手法の活用が、問題解決を実現する上で不可欠であると再認識しました。今後も、これらの手法を業務の改善に積極的に取り入れていきたいと思います。

平均値と分布への疑問は？ 代表値を用いた分析手法が有効であると実感しました。たとえば、平均値（単純平均）を用いることで全体像を把握できる一方、データがどの程度集約されているのか、またはばらついているのかを判断することは難しいため、平均値とデータ分布の両面から検証する重要性を学びました。 データ分布の検証は？ データ分布を確認する手法としては、標準偏差が挙げられます。標準偏差の値と集計結果に大差がなければ、分析の正確性が高まると感じました。また、分析内容に応じて単純平均、加重平均、幾何平均、中央値など様々な代表値を使い分けることで、異なる角度からの洞察が可能になることに気づきました。 仮説検証の進め方は？ さらに、データ分析は比較を前提としているため、問いやゴールを明確に定め、仮説の設定、データ収集、仮説検証というプロセスを徹底することが大切だと学びました。これを繰り返すことで、より精度の高い結論に到達できると実感しました。 実践例の応用は？ また、実践例として、交通系ICカードの決済実績を分析する際には、切り口別に代表値や分布の状況を組み合わせる手法に取り組みたいと感じました。ヒストグラムなどを用いてビジュアル化することで、報告相手にわかりやすく情報を伝える工夫が、今後の分析の質向上につながると考えています。