(35ページ目)

把握

に関する学び

---

リーダーは変化に対応？ リーダーは、状況に応じて自らの行動を変容させる必要があります。その際、設定された目標の必要性や難易度、チーム内にコンフリクトが存在するかどうかといった環境要因と、部下の経験、能力、意欲、自立性といった適合要因の双方を考慮することが求められます。 4タイプの違いは？ リーダーの行動は、指示型、支援型、参加型、そして達成志向型の4つのタイプに分類されます。環境の変化や部下の成長に伴い、時間の経過とともにこれらのタイプは変化するだけでなく、状況によっては複数のタイプを組み合わせて活用する必要もあります。 環境をどう読む？ まず、環境要因の把握が重要です。特にチーム内のコンフリクトの有無やその原因の分析を行うことは、リーダーとしての柔軟な行動変容に直結します。一方、部下の能力情報を多方面から収集し、自立性を支援する組織体制を整えることが求められます。また、マネジリアル・グリッドにおいては、社交クラブ型のリーダーが存在する場合もあり、そのようなリーダーに業績への関心を深めてもらうための支援も重要です。 使い分けはどうする？ さらに、状況に応じた4つのタイプの使い分けが効果的です。特に、ゴールが不明瞭な案件やチーム内にコンフリクトが生じている場合には、一定の段階までは指示型のスタイルを採用することが望まれます。そして、各プロジェクトが軌道に乗り、部下の能力や専門性が向上した段階では、参加型のスタイルへと移行することが適切です。職員の動機付けのためにも、達成志向型の姿勢を定期的に示すことが効果的です。 本質は何か？ このように、状況に応じて柔軟に行動を変化させる姿勢を示すことで、変化を恐れないリーダーとして組織を牽引することができます。

理想も反面教師もどう見る？ これまで、理想のリーダーや反面教師とされた人物は、その一面だけではなく、背景全体から成り立っていることに気づかされました。また、単なるインプットやアウトプットと捉えるのではなく、自分のものにするためには目標の設定が不可欠であり、それが本気度を左右すると実感しています。 授業で何を発見？ ライブ授業で他の受講生のリーダー像を拝見して、これまで上司の立場でなければリーダーシップを発揮できないと思っていた自分に対し、初めて会社で経理を担当していた時期の行動が最もリーダーらしかったのではないかという意外な発見がありました。 グループで気付いた点は？ グループワークの中では、リーダーが突然態度を変えるのは違うのではないかという話がありました。理想像をただ描いたり、他人の真似を追いかけても長続きはしないため、まずは自分自身のタイプを把握することが大切だと考えています。私自身はDiSCで主導型、MBTIでは研究者と判断されたため、周囲の意見を取り入れながら、具体的なリーダースタイルを模索していくつもりです。 チームに求められるものは？ 現職のチームに対しては、動画学習で学んだ「行動＝能力×態度」という考え方をメンバーと共有し、各自の不足する部分を補い合いながら、苦手な分野は得意な人に任せる柔軟なチーム作りを目指していきたいと思います。 異なる視点はどう生かす？ また、自分とは全く異なるリーダーシップを目指す方々との交流を通じ、その考え方や理念を知ることで、新たな視点を得たいと考えています。一人で考えをまとめるだけでは限界があるため、グループワークなどで他者の意見を取り入れながら、自らのリーダーシップをより深化させていく所存です。

イシューはどう見極める？ まず、イシューを特定するためには、必要なデータを揃え、各データの特徴が明確になる切り口から捉えることが大切だと感じました。その上で、結論を導くためにはMECE（漏れなくダブりなく）の視点で情報を分解し、ロジックツリーを活用して全体の構造を整理していくアプローチが有効だと思います。 本質はどう捉える？ また、イシュー自体は疑問形で問いかけを続けることで、その本質や輪郭が浮かび上がってくると実感しました。今、自分たちが本当に考えるべきことは何か、解決策を急ぎすぎずにじっくりと検討する姿勢が重要であると感じています。どの問題を課題として捉えるべきかを問い続けることが、正しいアプローチへとつながるのだと実感しました。 論点はどこにある？ さらに、プロジェクトやチーム内の課題、タスクの対応において、この手法は非常に有用だと感じました。担当している作業の中でどこに問題があり、何が論点なのか、またいつまでにどのような解決を図るべきかといった点を明確に把握するためのツールとして活用できると考えています。これにより、チームや上司、クライアントとの認識共有がスムーズになり、問題解決への具体的なステップが見えやすくなるでしょう。 説得力はどう伝える？ また、社内研修や新技術の勉強会など、さまざまな場面においても、同じ手法で問題点や論点を整理することができる点に大いに役立つと感じました。考えた道筋を正確に日本語の文章に落とし込み、しっかりとした説明ができるようにすることは、説得力を高める上でも非常に重要です。問題点を混ぜ合わせず、具体的にどこにどのような課題があるのかを順序立てて整理していくことが、確かな解決策を見出すための鍵になると考えています。

ターゲットは誰？ 差別化を考える際に重要なのは、ターゲットを明確にすることです。これは、誰に向けたものなのかをはっきりさせることで、非常に有益な学びとなりました。差別化をするためには、広い視点で情報を整理することが前提条件となります。たとえば、フレームワークを使って対象をもれなく整理することが効果的です。 顧客視点はどう？ また、顧客視点で誰が競合となりうるのかを把握し、価値あるアプローチを模索することも重要です。焼肉店の競合が回転寿司であるように、同業界に限らず、異なるものが顧客に価値を提供し、競合の一部となり得る場合もあります。そのため、施策を立案する際には実現可能性と持続可能性、すなわち簡単に真似されない工夫が必要です。 両軸の価値は？ 私たちのサービスはToBとToCの両軸にまたがるため、それぞれの軸でターゲットが誰であるか、どのような価値を提供できるかを考えることが求められます。そして、その上で具体的な施策を検討する必要があります。自部署にこれを当てはめる際には、企業を顧客としてターゲットが価値を感じるかを深掘りし、差別化を進める方法を模索します。 競合の広さは？ 競合に関しては通常、同業他社に注目しがちですが、それだけでなく、広い視野で把握することも欠かせません。差別化を行う前に、VRIO分析を通じて自部署にどのような強みがあるかを確認し、それがどのように差別化につながるかを整理します。 自部署の強みは？ 自部署のVRIO分析に基づき、提供できる価値を明確化し、差別化戦略を検討します。また、これを自部署内でアウトプットする機会を設け、積極的に意見を集めることで、さらなる深掘りを進めていきたいと考えています。

データ分析の意味は？ データ分析とは、目の前にある数値だけを見るのではなく、比較を通して全体像を把握する作業です。見えていない情報にも仮説を立て、その仮説を検証していくことが重要だと感じました。また、分析対象の情報が本当に分析に適しているか、すなわち同じ条件で比較ができるかどうかを考える必要があると再認識しました。 従業員調査の見方は？ 従業員サーベイの結果を集計・分析する際には、勤続年数や部署ごとの違いなど、比較するための項目を設定し、その項目ごとの数値の違いを検証する手法が有効だと思いました。過去と現在のデータをグラフで比較すると、経営陣にも伝わりやすい形で分析結果を示すことができると確信しています。今後の学びを通じ、より良い分析手法を身につけたいと考えています。 評価の背景を読む？ また、評価の集計においても、単に数値を合算するだけでなく、個々の数値を詳細に分析することで、評価の変動に対する背景（仕事の内容や健康状態など）を把握し、人事としての原因究明に役立てられると思いました。 導入検討時の比較は？ さらに、物品やシステムの導入検討時も、購入したい対象の販売元のデータだけに依存せず、導入の目的や他の製品との比較を行うことが重要だと感じました。例えば、現状のシステムから変更する際、どの点で改善が期待できるのかを明確にすることが求められます。 条件判断の極意は？ 最後に、同じ条件での比較という考え方についてはなんとなく理解できましたが、本当に同じ条件なのかをどう判断するかという具体的なコツについては、まだ疑問が残ります。データ分析初心者として、わからない点が多い中で、皆さんと一緒に学びながらより深い気づきを得られればと思っています。

平均値だけで判断？ 平均値は、データのばらつきを反映しないため、平均値近辺に多くの数値が存在するとは限らず、両極端な数値が混在している場合もあります。そのため、平均値だけに頼ると正確な分析が難しくなることがあります。 標準偏差はどう見る？ 標準偏差を加えることで、数値の分布やばらつきを把握することができ、平均値と合わせてデータの傾向を見極めるのに有用です。実際、ある施策の効果検証で前後の数値を単に比較した際には、有意な変化や傾向が見受けられず困惑した経験があります。しかし、標準偏差を算出して分布図に落とし込めば、より明確な傾向が掴めたかもしれないと感じました。 代表値の使い分けは？ また、代表値の使い分けにも工夫が必要です。単純平均の他に、値ごとに重みを付けた加重平均、成長率や比率を評価する際に有効な幾何平均、そして外れ値の影響を受けにくい中央値を適宜使い分けることで、より正確な傾向分析が可能となります。 具体例はどう見る？ たとえば、男性の育児休業取得日数については、年間の平均値だけでなく、外れ値として極端な値が含まれる場合には中央値を用いて経年の傾向を把握します。さらに、法改正の影響で急増している取得率の増加率を幾何平均で算出し、次年度以降の予測やＫＰＩの設定に活かすといった工夫が重要です。 現業務を再確認？ 現在の担当業務においては、従業員の健康診断データ、施策実施前後の変化、女性管理職比率の推移、男性育休取得率の推移など、今回学んだインパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンといった視点およびグラフ、数字、数式といったアプローチを用いることで、見落としがちな傾向や変化を改めて確認することが求められます。

仮説はどこから来る？ 分析の基本は、まずさまざまなデータを比較することにあります。細かなデータやグラフを確認する前に、自分なりの仮説を立てることが大切だと感じました。 ３つの軸は何が違う？ ここでは「プロセス」「視点」「アプローチ」という3つの軸が重要です。プロセスでは、目的を明確にし、仮説を立て、データを収集して、その仮説を分析により検証します。視点については、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンなどに着目します。そしてアプローチとして、グラフや数字、数式を活用する方法が挙げられます。 可視化で何が分かる？ 比較のための可視化には、数字に集約する方法、目で見て把握できるようグラフ化する方法、さらには数式にまとめる方法があり、状況に応じて適切な手法を選ぶことが効果的です。 代表値はどう見る？ また、データを見やすくするためには「代表値」と「分布」を確認することがポイントです。代表値には単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、ばらつきを把握するには標準偏差が有用です。特に、95%のデータが含まれるという2SDルールは、分析の信頼性を判断する際に役立ちます。 ノーム値は意味ある？ クライアントのノーム値を算出して、予算シュミレーションに活用する手法も魅力的です。さらに、業界ごとにどの枠が効果的か比較検証することで、より適切なアプローチを模索することが可能だと思います。 実数値で検証できる？ 実際のデータを利用してノーム値を算出する試みは、非常に価値があると感じます。社内にある関連データの算出方法や分析手法を参考にしながら、実数値での検証を進めることで、より実践的な知見が得られるでしょう。

今週は何を学んだ？ 今週の学びについて、以下のように感じました。 ビジネスはゲームか？ まず、資本主義社会におけるビジネスは一種の「ゲーム」であり、そこで戦うためには「ルール」である「メカニズム」を学ぶことが重要です。どんな戦略も基本的な原理原則から外れていては意味がないため、このメカニズムを理解することが大切です。例えば、星野リゾートの星野社長が教科書通りの経営を重視されていることにその点が表れています。 変化に対応するには？ 次に、時代やビジネス環境の変化によりメカニズムも変わるため、これに対応できる姿勢が求められます。「守」「破」「離」という取り組み姿勢やマインドセットが重要であり、自分で手を動かして試すこと、自ら調べ分析することも必要です。データや街を歩いて集めた情報を把握し、時代や環境変化を考慮し、指数関数的な急激な変化に対応することが競争の基盤となります。 基本をどう生かす？ また、過去の知識を有効に活用することが重要です。業務に取り組む際、小難しい手法に飛びつくのではなく、まずは基本を大切にし、先人の知恵に基づいて基本を理解してから行動すべきです。 スピード重視の理由は？ スピードを意識することも大切です。「スピードこそが競争のベースになる」と学びました。「スピード感」を持つことが業務改善に役立ちますが、その速度が何のために必要なのかという本質を見失わず、変化に対応しPDCAを回すために用いるべきです。 実践で何を得る？ 最後に、自分で手を動かし経験を積むこと、規模の経済性と習熟効果の観点で業務を分析することが今回学んだ重要なポイントです。これらのメカニズムをしっかり理解し、戦略を立てることが求められると思います。

何が問題の始まり？ 問題解決には、まず「何が問題か」「どこに問題があるのか」「なぜ問題が生じたのか」「どのように対応するか」というプロセスがあることを学びました。最初に、直面している課題や状況から現状とあるべき姿のギャップを把握し、次に客観的なデータを用いて問題箇所を詳細に特定します。この際、MECEやロジックツリーの手法を用いることで、抜けや重複なく整理することが重要です。さらに、問題の背景にある原因を細かく分解し、真の原因に迫る作業が求められます。最後に、さまざまな案を検討し、現状と理想を照らし合わせながら、適切な対策を導き出していきます。 なぜデータが重複？ また、phaseごとに製造原価の算出を実施しており、算出データの取り込みとその活用が行われています。しかし、各phaseで実施している業務自体はほぼ同じ内容でありながら、同一データの取り込みなど、重複して実施している作業が存在しています。理想的には、データベースにphaseごとのデータが一元管理され、必要な時に迅速に利用できる体制が整っているべきです。しかし、現状では必要な時に都度データを作成し、同じ内容を複数回取り込むなど、業務に無駄が生じています。 原因はどう分解？ このギャップの原因を明確にするためには、実際の業務フローや工数、業務のインプットとアウトプットの詳細、さらにはシステム上の問題点など、ファクトに基づいた確認が不可欠です。定量的なデータを捉えた上で仮説を立て、MECEやロジックツリーといった手法を活用して問題点を細かく洗い出します。こうした手法により、データの切り口を複数持ち、各要素の影響度を把握してプライオリティを付け、効率的に問題解決へと導くことができます。

問題発見に必要な分析とは？ ビジネス上の問題や課題を発見するためには、影響の大きい部分から分析を始めることが重要です。そのため、現状を可能な限りヌケなくモレなく構成要素に分解する必要があります。特に事業収益を分析する際には、損益計算書が優れた例となり、経費がMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）に分解されています。 顧客属性分析で成功するには？ 私の業務であるプロモーションにおいても、顧客属性や売上の構成を分析し、ターゲットとすべき顧客セグメントを抽出するのに役立ちます。売上や利益を伸ばすためにどのセグメントに焦点を当てるべきかという課題に対して、この方法は非常に有効です。しかし、広告媒体の効果検証には、ユーザーのタッチポイントが単一媒体に留まらないことから、複雑な分析が必要であるため、必ずしも適しているわけではありません。 ターゲティングの優先順位は？ 具体的な分析手法としては次のようなものがあります。まず、店舗単位で顧客と問い合わせユーザーの住所や所属の件数を割り出し、ギャップが多いほど見込み顧客が多いと考えられるため、これを検証します。また、顧客の所属数と自社客のシェア率を把握し、優先的に取り組むべき所属を抽出します。ただし、店舗からの距離、競合の立地、ターゲット層の志向などにより、シェア率が低いセグメントが必ずしも優先順位が高いとは限らない点に注意が必要です。 Webと商品の相性をどう見るか？ さらに、Web上での申し込み傾向を分析し、特定のカテゴリーで商品とWebの相性が良いかを分析することも重要です。これにより、より効果的なプロモーション戦略を立てることが可能になります。

仕事の委任で気をつけることは？ メンバーに仕事を任せる際には、彼らに執行責任の自覚を持たせ、リーダーからの干渉を極力減らすことが重要です。具体的には、メンバーが最初に決めたプロセスを遵守し、想定した結果を出しているかを定期的にフォローします。ただし、大きな変化や不測の事態が発生した場合には、メンバーの能力に応じてサポートに入ります。 不測の事態発生時の対応策は？ 不測の事態が発生した場合は、まず事態の収拾を最優先とします。その後改善に取り組みますが、その際にはリーダー自身の見落としを認め、個人の責任に追求せず、組織の構造的問題に目を向けることが求められます。 メンバーのモチベーションはどう維持する？ モチベーションを管理するには、メンバーがどのような動機で仕事をしているかを把握し、そのモチベーションを高めるためのインセンティブを考えることが効果的です。メンバーのやる気を知るためには「仕事で嬉しかったことは何か」などの問いかけが有効です。モチベーションが低い場合には、その原因を特定し、適切な声掛けや機会の設けを実施します。 振り返りで学びを生かすには？ 仕事の振り返りを通じた育成も重要です。メンバーに「その時の状況はどんなだった？」と問うことで、経験からの学びを引き出します。自分自身の経験を振り返り、教訓を得るプロセスを意識することで新しい挑戦にも対応できるようになります。 個別の声掛けが重要な理由は？ モチベーション管理においてジュニアメンバーには個別の声掛けを定期的に行い、シニアメンバーにもこれを実施しスキルを引き出すことが重要です。また、業務の振り返りのタイミングで、メンバーに自身の気づきを発言させ、成長を促すことを目指します。

データ分析の手法とは？ データを見る際には、単に与えられた数字を眺めるだけでなく、自らデータに触れて比率などの必要な情報を引き出し、グラフ化することで、複数の視点から分析することが重要です。こうしたアプローチにより、データを多角的に捉えることができます。 MECEで現状を把握するには？ データを分解する際は、MECE（Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive）を意識することが大切です。同じ内容を繰り返すことなく、全体を漏れなくカバーすることで、現状を正確に把握できます。 具体的な分析の例は？ システムや業務の分析では、具体的な例として航空券の購入フローや空港での搭乗フロー、整備フローなどを分解して考えることが挙げられます。また、売り上げ分析では、路線別や年齢別、搭乗回数別に分解してみることも効果的です。 業務に応用できるか？ これらの手法は日常業務でも活用可能です。例えば、システム障害発生時の対応やアクセス数のデータ分析、WEBサイトへの攻撃分析といった場面でも役立ちます。 テンプレート活用の効果は？ さらに、切り口のテンプレートを作成すると便利です。例としては、航空券購入から搭乗後までのプロセスを旅客の視点や業務の視点で分類することが考えられます。また、研修アンケートの分析にもこの方法を応用できます。受講前には思いもよらなかった角度からデータを切り分け、Tableauといったツールの活用も視野に入れると良いでしょう。 新たな視点が発見を生む？ 日常業務においては、失敗を恐れずにデータを分解し、新たな視点で見ることがスタート地点です。こうした姿勢が新たな発見につながります。