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意識

に関する学び

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基礎知識はなぜ大切？ 改めて、毎週の学びを振り返る中で、単に思考プロセスを習得するだけではなく、ビジネスで活用される各種フレームワークや前提となる基礎知識が不可欠であると実感しました。これらの土台がなければ、質の高いイシュー設定は困難であり、解決を焦らずに設定に十分な時間をかけることの重要性を改めて感じました。イシュー設定を誤ると、最終目標自体が大きくずれてしまい、誰にとっても望ましくない結果に繋がるため、今後も丁寧かつ適切な設定を心がけたいと思います。 イシュー設定はどうする？ また、日々直面するさまざまな課題の中で、そもそものイシュー設定がなされていない、あるいは適切でない例が散見される現状があります。そのため、自分自身だけでなく周囲も無駄な努力に終わらないよう、常に正しいイシュー設定を意識する必要があると感じました。さらに、論点の洗い出しに手を抜かず、出し切った上で重要な見逃しを防ぎ、常に適切な解決策へと繋げられるよう努めていきたいと思います。

正常と理想は何が違う？ 正常なあるべき姿とのギャップを解消するだけでなく、現在の正常な状態からありたい姿へのギャップを埋めること自体もひとつの問題解決だという考え方は非常に印象に残りました。 ロジックツリーはどう使う？ また、ロジックツリーという手法について学び、その分解方法に層別分解と変数分解があることを理解できた点も大きな収穫でした。MECEの原則を意識することで、分析において情報の漏れや重複を防ぎ、ビジネスチャンスを逃さないための重要性を再認識しました。 受け手は誰に焦点か？ さらに、臨床検査サービスの受け手は患者だけでなく、医師やその他の医療スタッフなど多岐にわたるため、どの受け手に焦点を当てるかを考慮する際にロジックツリーが有効に活用できると感じました。実際、臨床検査のプロセス改善においては、層別分解を用いて「人」に関する問題と「設備」に関する問題に分けて検討するという具体的なアプローチが示唆されており、実務の現場でも役立つと実感しました。

主語の省略はなぜ？ 日常の中で、無意識に主語を省略してしまっていることに気づきました。その原因は、「相手は自分の言いたいことをすでに理解している」という自己中心的な意識にあると感じます。また、文章を書くときは一文が長くならないよう意識しているものの、会話になるとどうしても長文になり、相手に伝わりにくいことも実感しています。 文章の伝わり方はどう感じる？ 言葉にする際の難しさも感じます。作業をサボりたくなったときは、必ず相手のことを考えるようにしています。そして、自分で作成した文章を客観的に見渡し、ゼロから全く知識がない人にもしっかり伝わるかどうか、常に自問しながら書くことを意識しています。 返信時の注意点は何？ お客様宛の返信を行う際も、これらの点を活かしながら、次の点に特に気を付けています。専門用語を不必要に多用しないこと、主語と述語をしっかりと示して伝えること、結論とその根拠が明確であること、そして文章がだらだらと長くならないよう努めることです。

目的外の効果は何？ 今回の戦略学習を通じて、計画を立てる際に目的以外の付帯効果にも目を向ける癖があることに気付かされました。また、これまで戦略は独自性が必要ないと捉えていた自分に対し、今後は計画時に独自性を意識して取り入れていくことが重要だと感じました。 後進引継ぎのコツは？ 現在の年齢や状況を考えると、自分が担当している仕事を早急に後進へ引き継ぐ必要性が高まっていると実感しています。そこで、より早くしっかりと引き継ぐための計画にも、今回の学びを活用していきたいと考えています。なお、これまで自分なりに成果を上げてきた部分については、同じ手法をそのまま伝えるのではなく、後進それぞれの独自性を見出すことを重視したアドバイスを行っていくつもりです。 やるべきはどう選ぶ？ また、頼まれたら断れない性格で、やるべきことの選択に苦労することも多いです。そのため、皆さんがどのような考え方や基準でやるべきことを選んでいるのか、ぜひ伺ってみたいと思います。

経営層とのズレは？ 総務の分野では、明確なゴールや課題意識が設定された状態で業務が依頼されることが多く、経営層と現場の考え方のズレを常に意識しながら問題解決に取り組む重要性を感じました。経営側が示すのは課題定義までであるため、実際に試作品を作る過程で予期せぬ問題が発生することを体験し、学びが深まりました。 AIデザインはどう？ 生成AIを活用してデザインを作成する試みは、予想以上に難しいと感じました。自分のイメージを正確に反映させるためには、プロンプトの使い方をさらに工夫していく必要があると感じています。また、思いもよらない結果が得られることもあり、試行回数を意識することが大切だと思いました。 試作の修正ポイントは？ 加えて、生成AIの利用はもっと意識的な操作が求められる点、試作後に自ら修正箇所を見出す経験が得られる点、そしてデザイン思考入門で学んだ手法が、自分の予想を超える、または改善された成果を生み出す可能性があることを実感しました。

データ収集と分析の重要性は？ 日頃からデータ収集、分析、仮説設定、実行サイクルのスピード感を大切にしていました。しかし、「MECEを意識し過ぎず、時間をかけすぎないこと」を講義で聞いて、今後の業務においてもこの点を意識し、実践していきたいと考えました。 効率的な仮説設定と実行方法は？ 特に、MECEや分析そのものに過度な労力を費やすのではなく、分析結果を基にした仮説設定、そして何より迅速な解決策の実行と行動に焦点を当てたいと思います。このようにして得られた新たなデータの収集→分析→仮説設定→実行のサイクルをより早く回していくことに注力したいと考えています。 MECE活用術と業務への応用法は？ さらに、MECEについては、大項目から小項目へとプロセスを意識して分析項目を洗い出す習慣を、明日から日々の業務の中で身につけていきたいと思います。また、分析にかける時間を事前に設定し、それをもとに効率的に進めていくことも、明日から実施していきたいと考えています。

なりたい自分は？ 目指すべき姿を言語化することで、「こうなりたい！」という強い思いが再確認できました。また、なぜこの単科を受講したのか、という理由が今につながることも明確になりました。行動を起こし、支えることは得意ですが、はっきりと物を言う点においては苦手意識があり、その改善に自信が持てそうです。 自ら行動する理由は？ ここで学んだことを思い返し、部下に接するときも、自分自身が率先して行動することが重要だと感じています。自身が動くことで、部下も自然と自分の姿を見ることができると考え、信念に基づいた言動や、さまざまな試みを実行していきたいと思います。 伝えるべき本音は？ また、支える・寄り添うという自分の長所は大切にしつつ、時にはオブラートに包まずはっきりと伝える必要性も感じています。とはいえ、相手によって言葉を使い分けようとすると、考え過ぎてしまい、結局うまく伝えられなかったり、後から「これも言っておけばよかった」と後悔することもあるのが現実です。

仮説思考の始まりは？ 常に目的意識を持ち、問いを立てることから仮説思考は始まります。まずは、何を知りたいのか、どんな結果を期待するのかを明確にしてから仮説を立て、必要なデータを集めて分析を行います。こうしたプロセスが、分析作業において無駄を省き、効率よく目的に近づくための鍵となります。 グラフ作成のポイントは？ また、グラフなどの可視化資料を作成する際も、まず仮説や伝えたいメッセージ、そして対象となる相手を意識することが大切です。誰に何を伝えたいのかを明確にして、伝わりやすい構成でグラフを作ることで、情報の意味が正しく伝わります。 新たな発見はどう？ さらに、問いを発見する一助として、最新の研究結果や知見に触れることが有効です。たとえば、研究論文を読む機会を増やしたり、仲間から新たな情報を得るなど、日常的に情報収集に努めることが求められます。説明資料を作成する際も、自分が何を伝えたいのかを整理し、論理的かつ簡潔な表現でまとめることが重要です。

なぜ比較が大切？ 今回の授業で改めて学んだのは、「分析は比較なり」という考え方と、目的や仮説を持って取り組む姿勢の重要性です。データ分析の根幹となるこの考え方は、今後の講義や業務の現場で常に意識して取り入れるべきだと感じました。 意見交換で何を得る？ また、授業中にパソコンを購入する際の調査項目や、自身が望む条件について話し合った際、他の受講生の様々なアイデアが非常に参考になりました。この経験から、自分の考えに固執せず、複数の視点から意見交換を行うことのメリットを実感しました。 業務で分析のコツは？ さらに、データ分析の考え方は業務においても広く応用できると考えています。例えば、ある業務プロセスにおいて不具合の解決を目的としてデータやプロセスを分析する際、目的や仮説を明確にすることが問題解決への近道になると感じています。 普段からデータ分析に携わっている方には、業務で分析を進める中で直面する課題や、その解決方法についてぜひお伺いしたいと思います。

新たな視点って何？ 短い期間ではありましたが、今まで知らなかった新たな視点と、分析の基礎的な部分に取り組む機会を得ることができました。この経験により、従来エクセルでグラフを作成することだけが分析だと思っていた意識を改める大切なきっかけにもなりました。 切り口をどう見る？ また、改めて切り口や最終的に求める結果を明確に認識する重要性を実感しました。言われたことをこなすのは当然ですが、それだけでなく、どのような追加の分析が可能か、現在の活動がフレームワーク上で重複していないかを考えるようになりました。 未来の分析はどう？ さらに、サイトなどを通じて他の場所での売り上げ分析の出し方を学び、今後自分が目指すべき方向性を掴む機会にもなりました。分析は過去のデータを用いることが一般的ですが、未来を見据える分野での活用を考える際、歴史上の革命と呼ばれるタイミングで起きた出来事を参考にすることで、役立つ知見を得られるのではないかという考えに至りました。

イシューを考えていますか？ 課題解決の手法を学ぶだけでなく、そもそもの課題である「イシュー」を考えることの重要性を学びました。特にチームで取り組む場合、イシューについての共通認識がないと、話がどんどん発散してしまうことが多いです。 プロジェクトの目的は明確？ プロジェクトをまとめたり、ミーティングのファシリテーションをする際にもイシューを明確にすることが大切です。何のためのプロジェクトか、何を決めるためのミーティングかをしっかり把握することで、議論が散漫になるのを防ぐことができます。自由に議論しながらも、このポイントを押さえることが効果的です。 長期プロジェクトで大切なのは？ 特に長期のプロジェクトにおいては、問いを常に意識することが最も重要だと考えます。「そういえば何のプロジェクトだっけ？」とならないように、プロジェクトのミーティングでは前回のミーティングで決めたことをおさらいする前に、まず問いの確認から始めることを取り入れてみようと思います。

わかった気になることのリスクは？ わかった気にならないことが大事だと学びました。上辺だけの数字に惑わされず、数字の分解、それらをしっかり可視化し、解像度を上げることが重要です。数字だけを見てわかった気になるのは仕事でも陥りやすいことだと思うので、日々の仕事でも意識したいと考えています。 意思決定に必要な定量的根拠とは？ 仕事の立場上、フラットに俯瞰的な目で意思決定をする場面があります。誰もがその意思決定に納得できる形にするためには、定量的な根拠が必須です。物事を分解し要所を理解することで、説得力が向上すると思います。早速実践に移したいと考えています。 数字を分解するためのステップ 数字の分解はまず場数を踏むことが大切です。さらに、分解した内容を他の人にも見てもらいフィードバックをもらうことを意識したいです。そのうえで、数字の分解だけにこだわるのではなく、可視化や図式化などビジュアル化して、今以上のアウトプットを出せるようチャレンジしたいと思います。