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課題

に関する学び

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数字の見方は本当か？ 数字をただ見るのではなく、視覚化やグラフ化することで、より多角的な意味を見出すことができると実感しました。また、MECEの基本的な考え方についても理解が深まり、モレやダブりを意識することの重要性を学びました。「本当にそうか？」と問いかけるプロセスが、短絡的な結論を避ける上で大切だと考えます。 疾患領域はどう選ぶ？ 新規薬剤や新たな事業領域の開発を考える際、まずは対象となる疾患領域を絞り込む必要があります。さらに、その絞り込んだ後のポピュレーションや、疾患の重篤度、患者数、事業性、競合環境など、さまざまな切り口からニーズの有無を検証することが求められます。 課題分解は的確か？ また、課題をどのように分解し、分解が適切に行われているかを意識することも重要です。一人で考え込むのではなく、メンバー間で様々な視点を共有し、切り口のアイデアやモレ・ダブりの有無を話し合いながら進めていくことが効果的だと感じました。

顧客視点はどう活かす？ マーケティングの基礎が整理でき、以前は理解しているつもりだった「顧客視点」の重要性を改めて実感しました。特に「誰に売るのか」「何を売るのか」「どのように伝えるのか」を明確にすることや、イノベーションの普及要件、そして商品の価値に体験が含まれる点が印象的でした。 チーム運営はどう変わる？ 現在、新規案件の提案書作成を担当しているため、学んだ内容をチーム内で共有してきました。セグメントマップの作成や価値の洗い出しは、チームミーティングでも活用しています。今後はメンバー主体でミーティングが実施できるようマネジメントにも力を入れたいと考えています。また、提案書作成の業務に留まらず、チームマネジメントの面ではメンバーを顧客と捉え、各メンバーのニーズや業務での課題、体験できる価値について考える仕組みを作りたいと思います。そのためにも、申し込み済みの「学び放題」を計画的に活用し、今週中に受講スケジュールを立てる予定です。

損益計算書の基本的な読み解き方を学ぶ 損益計算書の基本的な読み解き方を学び、これまでの『営業利益・利益率』だけでなく、経常利益や当期純利益なども比較しながら、会社経営全体の状況を理解することができました。 サプライヤ分析で何を理解する？ この知識を活かして、業務上でサプライヤ分析を行いたいと考えています。具体的には、担当するサプライヤのP/L分析を通じて、事業構造をより深く理解していきます。分析においては、売上規模、営業利益、営業外利益・費用、経常利益、当期純利益といった項目ごとに詳細に読み解いていくつもりです。 数字から何を創造する？ さらに、分析力を身につけることで、数字から事業の特徴や課題を創造できるようになりたいと考えています。競業他社や自社、さらにはサプライヤのP/Lを比較分析し、それぞれの特徴を把握することで、研究開発に力を入れているか、営業外費用がかかりすぎているかなどの仮説を立てる習慣をつけていきたいです。

本質課題を見極める？ 「Issueを定める」ことの重要性を学び、まずは解決策を考える前に本質的な課題を見極める思考の大切さを実感しました。問題を無闇に追いかけるのではなく、最初に「問いの質を高める」ことで、分析や施策の方向性が大きく変わることを体感しています。 資料改善の工夫は？ また、資料改善の演習を通して、情報の優先順位づけや読み手の知りたい点に応える構成、さらにはグラフの選択や文字量の最適化といった視覚的工夫が説得力を大幅に向上させることを感じました。営業現場への分析・提案資料作成、売上や収益改善プロジェクトの課題整理、ルートオペレーション改善や訪問頻度の最適化、さらには会議でのファシリテーションなど、多岐にわたる実践を通じて貴重な経験を積んでいます。 判断力はどう鍛える？ これからは、データに基づいた判断、伝わりやすい形への整理、そして相手を動かすストーリー作りの力を、さらに継続的に磨いていきたいと考えています。

各種利益の意味は？ ＰＬ上の各種利益が何を意味するのか、理解が深まりました。製造業に従事している身として、「モノをつくり、モノを売る」という本業における営業利益の確保が、事業運営の基本であると改めて実感しました。 決算分析で分かるのは？ 決算数値を分析することで、来期の方針を検討する際に、本業自体の課題なのか、あるいはその他の要因によるものなのかを区分して把握できると理解しています。会社の決算発表を受け、本業に基づく営業利益の状況を確認するとともに、さらに経常利益の変動が示す本業以外の収入や、税金等調整前当期純利益の変化から特殊要因の発生を探る視点を持つように努めたいと感じています。 当期純利益は何を示す？ また、最終的な当期純利益の結果を通じて、会社全体のパフォーマンスを評価する観点から、自社の決算結果を細かく分析し、どこに課題が存在するのか、来期以降にどのような施策を打つべきかを、自分なりに考えていきたいと思います。

複数視点って何が肝心？ 修理データの分析では、仮説構築の際に一面的な見方にとらわれず、複数の視点から網羅的に考えることが不可欠です。今回学んだ3C（顧客・自社・競合）や4P（製品・価格・流通・販促）のフレームワークを活用することで、故障原因や改善のポイントを多角的に把握できるようになりました。 故障原因はどう見える？ たとえば、顧客視点では使用環境や年齢層による故障傾向が考えられる一方、自社視点では特定の機種や部品の設計上の課題に着目できます。また、競合視点では他社製品との比較による違いを仮説にすることも可能です。さらに、製品ごとの故障率や価格帯、販売地域ごとの傾向にも注目し、それらを関連付けながら仮説を検証していくことが求められます。 課題解決の鍵は何？ このように、フレームワークを効果的に活用しながら問題解決に取り組むことで、修理データに潜む課題をより具体的かつ明確に把握することができるようになりました。

どんな問いを立てるの？ 課題に取り組む際は、無計画に考えを巡らすのではなく、まず「問い」が何であるかを明確にすることが重要です。その問いを常に意識し、他者と共有することが不可欠だと感じます。 会議前に何を問う？ 会議を開始する前には、まずこの会議で何を問うべきかを十分に考え、開始時に全員で問いの認識を合わせるようにします。また、プロジェクトの進行中は定期的に問いの内容を確認し、必要に応じて問いを修正することも大切です。さらに、作成したグラフや図、その他の資料が、設定した問いに対して適切な回答を出しているかを常に確認することが求められます。 学びをどう整理する？ まずは、Week01から得た学びを整理し、復習するところから始めましょう。その上で、問いを明確化し、文章として文書化するトレーニングを実施します。自分一人で取り組むのではなく、上司や同僚とも協力して実践することで、正確な問いを立てる力を身につけることを目指します。

どう問いを明確に？ 物事を考える際、まずは「問い」を立て、それを明確にすることが重要です。この際、「問い」は具体的であり、数値を示すことで客観性が増し、仲間とイメージを共有しやすくなります。「問い」を常に持ち続け、決して外れないことも大切です。 展示会で何を問う？ 展示会業務運営の問題解決においても、「主催者からのアンケートや施工会社からの提案に対してどのように答えるか」「どこで問題が発生しそうかの洗い出し」など、具体的な問いを立てることが求められます。また、営業企画業務の立案においても、「効果的な研修立案」や「マーケティングの立案」といった問いを持つことが挙げられます。 指示の背景は？ 上司からの指示があった場合には、なぜその指示が出されたのか、その目的や背景、いつまでに完了すべきかを把握することが必要です。解決すべき課題について、まずは自分だけでなくチーム全体で問いを共有し、ズレがないよう確認しましょう。

多面的な思考の大切さとは？ A/B評価の考え方を取り入れて、多面的な思考を心がけたいと思います。品質、コスト、納期、環境、安全の各切り口からプロセスごとに要因分析を行うだけでなく、仮設に関する健全性や生産性、環境適応性といった視点でも考える習慣を持ちたいと考えています。 データの使い分けが成功の鍵？ 採用市場に関わるデータについても、定性・定量、生・加工、一次・二次といった種類を使い分けることが重要です。切り口を変えて物事を見つめることで、得られた傾向の意味や仮設の証明に役立て、それを戦略立案（例えば、人材獲得へのプロセス）に反映させたいと思います。 データで採用プロセスを進化させるには？ 採用活動やプレ期活動を念頭に置き、現在の採用プロセスの課題抽出と環境変化への早期対応にデータ分析力を活用したいです。この分析を通じて、関係部門の協力を得られる方針や実行計画をブラッシュアップし、組織の財産として残したいと考えています。

どんな仮説を作る？ 普段は問題意識や論点の着目はできるものの、その先の進め方に悩むことがあり、課題から仮説につなげるのに苦手意識を抱いていました。しかし、3Cや4Pを活用することで仮説の立て方を理解でき、今後はより具体性のある仮説を構築できるよう努めたいと感じています。 新たなデータはどう？ また、これまでは既存のデータだけで答えを導く方法に頼っていたため、仮説の裏付けとして新たなデータを収集する発想がなかったことに気づかされました。今後は情報が偏らないよう注意しながら、必要なデータを積極的に取りにいく姿勢を身につけたいと思います。 どう説得力を出す？ 売上に関しても、なぜこのような結果になったのか説明が十分でなかったため、まずは結論を支える仮説を立て、その裏付けとなるデータを取りに行くことで、より説得力のある説明ができると感じました。普段から問題意識を持つことで仮説の具体性が増し、分析の視野が広がると実感しています。

仮説はどう広げる？ 他部署の課題解決におけるデータ分析では、検討すべき切り口が多数存在することを意識し、決めつけることなく幅広い仮説を立てることが重要です。データを俯瞰的に捉え、各特性に合わせた代表値を用いながら、偏らない分析を心がけています。 比較軸はどう選ぶ？ また、データ分析は比較を軸に、代表値とばらつきを見ることが基本です。集めた関連データから正確な傾向を把握し、単一の視点に陥らないよう、複数の見方を試みています。 分かりやすく伝える？ さらに、分析結果を相手に伝えるためには、理解しやすい可視化が欠かせません。それぞれの人が異なる意見や感じ方を持つことから、相手の立場を尊重しながら意見を交えた説明を心がけています。 経験は視野を広げる？ 今まで参加したグループワークや講義での交流を通じ、データの見方や可視化の手法は多様であると実感しました。その経験をもとに、柔軟な視点で課題に取り組むことができています。

文章の伝え方はどんな工夫？ 普段から、読み手に伝わる文章を意識して資料作成や報告書、メールを書いていたつもりでしたが、改めて文章表現の難しさを感じました。今回学んだ「ピラミッドストラクチャー」の手法は、情報を伝える側だけでなく、受け取る側としても意識すべきだと学びました。 学びはどこで生かせる？ 自分が作る提案資料や報告書、メールだけでなく、会話においても今回の学びが役立つと感じています。また、他者が作成した提案資料をチェックしたり、報告を受ける立場であっても、この考え方を意識することで、より効果的に情報を整理できると思います。 推敲の課題は何か？ これまで振り返ると、文章を推敲するあまり、一文がだらだらと長くなったり、不要な補足が追加されることがあり、必要な情報が簡潔にまとまっていなかったとは反省しています。今後は、ピラミッドストラクチャーを意識し、相手に伝えたいことをより簡潔にまとめるよう心がけたいと考えています。