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意識

に関する学び

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どうして最初に判断するの？ クリティカルシンキングの思考の枠組みは、一見、難しい話ではないと思っていました。しかし、ライブ授業で取り上げた具体的な事例を通して、実際に実践しようとするとその難しさを実感しました。特に、先にデータが提示されると、そこから安直に内容を読み取り、先入観に囚われてしまうため、思考が固定化してしまうと感じました。そのため、最初にイシューを特定することが最も重要だと考えるようになりました。 どうやって視野を広げる？ また、仕事上で他人の資料をレビューする際も、先に内容を目にすると細かい点にとらわれ、視野が狭くなってしまうことがあります。これを防ぐため、まずは資料のタイトルとアジェンダを確認し、自分なりに「イシューは何か」や「どのように分析するか」を考えるようにしています。このプロセスを通じて、今回学んだクリティカルシンキングを意識的に活用し、繰り返しトレーニングを重ねていきたいと思います。

全体像と仮説の関係は？ データ分析に取り組む際、単にあらゆる情報をむやみに収集するのではなく、全体のストーリーを大切にすることが印象に残りました。アウトプットのイメージを持ってデータ収集を行うと、目的に沿った情報が得やすく、分析の方向性も明確になります。また、仮説を立てる際には、フレームワークを活用することで多角的な視点から仮説を検討できますが、その検証に必要なデータは個々のアプローチによって異なるため、どの視点から何を分析するのか、目的を明確にすることが重要であると感じました。 データ収集のポイントは？ 現場でデータを収集する方法として、アンケート調査やヒアリングが主な手法として挙げられます。アンケート項目を作成する際には、その趣旨を明確にし、複数の仮説と全体のストーリーに沿った質問を工夫することが求められます。こうした意識を持って、目的に合った質問項目を作成し、データ収集に臨むことが重要であると考えています。

目的は何に注目？ そもそも、何がイシューなのか（＝目的は何か）を明確にすることが最も大切です。目的を見失わず、本質を捉えた上でスタートとゴールを意識することで、その後の議論が無駄にならず、順序だてた考察が可能となります。また、具体的方法論を学び、フレームワークに沿って考えることで、抜け漏れを防ぐことができると実感しました。実践を重ねることが成長への鍵であると感じています。 経営戦略はどう見る？ グループ会社の経営においては、今回学んだ知識が大いに役立ちました。各社の経営戦略について話を伺う際、学んだ観点から適切な質問をすることで、相手企業の意識向上につながり、グループ全体の成長に寄与できると考えています。さらに、各社とのコミュニケーションにあたっては、あらかじめ質問内容を整理し、的確に問いかけることが重要だと感じました。このような学びの場を、グループ会社への研修メニューの一環として提供するのも一案かもしれません。

無意識の決めつけは？ 現在担当している業務では、欲しい回答を得るために無意識に決めつけをして分析や結果報告をしている可能性があると感じました。今後は、「モレなくダブリなく」の原則に基づいて、再度見直しを実施していきたいと考えています。また、問題解決は単にマイナス面を改善する対策だけでなく、あるべき姿とのギャップを明確にして、そのギャップを数値で示しながら埋めることが重要であると改めて実感しました。新サービスの社内展開においても、従来のアプローチでは行き詰まりを感じていたため、この考え方を取り入れて対応策を検討していこうと思います。 現状とのギャップは？ 今後は、社内で提供しているサービスや新たに展開を進めるサービスに対して、まずあるべき姿を明確に定め、現状とのギャップを具体的に示します。その上で、ロジックツリーなどを活用し、問題をモレなくダブリなく分解することで、あるべき姿に向かって着実に対応策を進めていく所存です。

--- MECEを意識する重要性 切り口および分析について、常にMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を意識して分析することの重要性を整理することができました。特に、導入部分での分析項目の洗い出しにおいて、いかに漏れなく切り口を探るかが検証の鍵であると理解しました。 新規事業企画での試み 現在、新規事業企画を行う部署に所属しており、偏見を持たずに課題を確認し、様々な視点で洗い出しと検証を行いたいと考えています。特に、5W1Hを使用して漏れなく確認し、価値ある人やモノを創出すべきかを見出したいと考えています。 5W1Hを活用すると？ 月並みではありますが、5W1Hをしっかり検討しきったかを常に自問自答したいと考えています。分析時はもちろんのこと、客先にヒアリングを行う際にも、どの情報が不足しているかをフレームに照らし合わせて考えたいと思います。 ---

どうして多角的に見る？ 3つの視（視点、視座、視野）を用いることで、多角的に物事を眺め、思考の幅を広げる大切さを学びました。ドラッグストアの演習では、相手に自分の意図を十分に伝えられていないことに気づくとともに、その原因が自分の思考の枠にあったと実感しました。さらに、枠を広げることで説得力が向上するという効果も感じました。 どう上司に説得する？ 業務において、今後は自分が進めたい方針を上司に説明する際に、この学びを生かせると考えています。これまでは、上司の指摘に対して「経験の差」で割り切って反論できずにいましたが、今回の学びによって、経験の有無にかかわらず思考を深め、反論のための論拠を増やすことができるようになりました。そのため、考える際には立ち止まり、具体的な事例と抽象的な視点、ロジックツリーやMECEの考え方を意識的に取り入れ、「もう一人の自分」を育てながら、より論理的で説得力のある説明を心がけようと思います。

問いの大切さは？ 問いを意識することの大切さを学び、イシューの捉え方によって対策が大きく変わる点を改めて認識しました。自分は、問いに対して解答を導き出した瞬間、その後の分解や展開が不十分になりがちだと実感しています。そのため、常に問い続ける習慣を身につけようと考えています。 共に考える意義は？ また、問いを検討する際は、メンバーと共に考えることで視野が広がり、より多角的な展開が可能になると感じました。課題解決の際に、少し策が挙げられるとすぐに実行してしまう傾向もありますが、これからは問い続けることで戦略の幅をさらに広げていきたいと考えています。 将来の視点はどう？ 特に、自部門の将来を見据える立場として、将来何を検討するか、つまりイシューを特定することが非常に重要であると再認識しました。これまでに得た気づきは、自身のアウトプットとして、メンバーと共に議論しながら、更なる改善に繋げていきたいです。

データ分析ってなぜ？ 全体を通してデータを分析する重要性を改めて実感しました。今まであまり意識していなかったMECEの考え方―漏れや不足がない状態―について、比較の段階があることやそれぞれの段階で分かる情報の違い、そして明確な発見があるという点が印象に残りました。 着地見込みの工夫は？ また、着地見込みを作成する際、単価を中央値で表示するなど細かい部分にも応用できる点を体験でき、シミュレーションに積極的に取り入れていきたいと感じました。今後は、シミュレーション結果や予算、実績とのGAP分析にもこれらの方法を活用し、より精度の高い検討を行いたいと思います。 GAP検証で何が起こる？ さらに、シミュレーション実績との比較をもとにGAPの仮説検証を実施し、次の期には軌道修正が図れるよう動いていく予定です。まずは表やグラフを作成して比較し、そこから差異分析を行って仮説を立て、改善に結びつけていきたいと考えています。

考えの整理はどう？ 総括すると、各工程ごとに自分の考えを丁寧に整理することの重要性を改めて感じました。「いつ」「どの業務が」「なぜ」「どのように」といった観点で整理し、その上で仮説を立て検証することで、具体的な解決策を導き出せると理解しています。 現状把握は何が鍵？ まずは、現状を正確に把握することが不可欠です。具体的には、５W１Hの観点から現状を整理し、各工程を定量的に明示することが求められます。また、数字だけでなく現場へのヒアリングを通じ、データと実態に大きなズレがないかを確認していくことが重要です。 仮説検証はどう進む？ 重ねて申し上げますが、現状把握を基に仮説を立て、検証するプロセスが鍵となります。仮説を検討する際には、現場担当者の感覚も反映させることで大きなズレが生じないよう確認し、データ整理は目的化せず、解決策検討のための具体的なアプローチとして行動に移す意識を大切にしたいと考えています。

仮説思考は何が変わる？ 仮説思考を学ぶことで、業務に対する課題意識がより明確になったと感じました。単に仕事をこなすのではなく、仮説をもとにトライアンドエラーを重ねることで、目的に一歩ずつ近づけるという実感が得られました。 サポート満足の理由は？ 現在の課題として、クライアントのサポートに対する満足度が低い原因は、製品の不具合ではなく、返信までに要するリアクション時間やサポートサイトの分かりにくさにあるとの仮説を立てました。この課題に対して、改善策を検討し実施していく決意です。 フィードバック改善案は？ また、クライアントからのサポートフィードバックを年に一度にとどめず、より頻繁に意見をいただけるようにすることで、現状の把握と対応の質を向上させたいと考えています。問い合わせが多い項目については、サポートサイトを見直しアップデートするほか、検索しやすいキーワードの設定も改め、利用しやすい環境の整備を目指します。

データ分析の意義とは？ 「分析とは比較なり」と分かっていても、その意味を他の人に伝えるのは別の課題です。結果的に、データ分析の意味とは何を目的にし、どこに活かすかであると改めて実感しました。また、適切なデータ選びと結果の見せ方も理解に大きく影響を与えることを痛感しました。 分析結果をどう伝える？ これまでのデータ分析は、自分が次の戦略を考えるために、自分が理解することを前提にしていました。しかし、考えたプランが良くても、納得や共感を得られなければ意味がありません。多くの人に理解される分析を心掛けるべきであると感じています。 経営戦略に重要なデータ選び データ分析のプロセスを含めて、しっかりと説明できることが重要な前提です。正しい経営戦略を考えるためには、どのデータを重視し、補足できるデータを選ぶかが鍵であり、会社の進むべき方向性を理解してもらうために、方向性を一致させる納得感の高いアウトプットを意識します。

仮説構築のコツは？ データ分析においては、感覚や直感、既定の仮説に頼らず、複数の仮説を網羅的に立てることが大切だと学びました。3Cや4Pといったフレームワークを用いることで、思考の幅を広げ、より多角的な仮説の構築が可能になると感じています。 分析の視点はどう？ また、自身がデータを分析する際、あらかじめ決め打ちした仮説や、結果に合わせた仮説立てに偏っていないかを常に振り返るようにしています。今後も複数の視点を持つために、こうしたフレームワークの活用を意識していきたいと思います。 目標達成の疑問は？ さらに、今年度の営業活動や新規売上実績を振り返り、目標に届かなかった部分についてどのような問題があったのかを考える際、4Pを活用して仮説を立て分析を行う予定です。来期の目標設定とその達成に向けた指標作成においても、組織や個人の達成状況を比較しながら、どの活動を重点的に見守るべきかを具体的に検討していく考えです。