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課題

に関する学び

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目的を明確にする重要性 目的を明確にすることは、分析作業の基本です。これまで私は、過去の経験に基づいたバイアスを持ちながら、取り組みやすい課題解決策から進める方法を取ってきました。しかし、バイアスを取り除き、基本に立ち返ることが重要だと感じます。分析では、比較や言語化が鍵となります。 数値化で課題を明確化 現状とあるべき姿とのギャップを分析し、比較することで、課題のレベルを数値化したいと考えています。業務レベルの改善や変革を推進するにあたっては、数値による判断材料の精度を高め、プロジェクト内での共通理解を促進し、推進の結果を最大限引き出したいです。 合意形成と重点課題の抽出 まずは、プロジェクトメンバーの間で目的を明確にし、合意形成を図ります。そのうえで、データの収集と加工を行い、比較分析により重点課題を抽出します。最後に、その分析結果を基にアクションプランを言語化し、業務レベルでアセスメントを実施して、体制、スケジュール、予算を計画します。

真因はどこにある？ プロセスを分解し、問題がどこにあるのか、さらにその真因を掘り下げるアプローチは非常に重要です。このような手法により、具体的な対策が見えてきます。特に、A/Bテストを用いた評価方法は、複数の施策を公平に比較するために有効です。ランダム性を持たせつつ、できるだけ条件を同じにして施策をリリースし、実際の結果を基に評価することが求められます。 課題はどう捉える？ 実際の業務では、A/Bテストを行う機会は少ないかもしれませんが、顧客の課題をプロセスに分解し、その真因を探りながら仮説を立てることは、多くの場面で有効です。このような手法で、顧客の表層的な課題だけでなく、プロセスの詳細まで深く掘り下げることが大切です。 データは信頼できる？ そのためのヒアリングやディスカバーを繰り返すことで、有意義なデータを収集し、場合によっては実地での業務サーベイを行うことも検討します。これにより、定量的なメリットの根拠を構築することが可能になります。

データ分解のコツは？ データを分析するときには、まず分解することの重要性を学びました。物事を分解する際には、次の三つのポイントが大切です。まずは手を動かすこと、機会的に分けないこと、そして複数の切り口で分けることです。また、MECEとは「もれなく、ダブりなく」切り分けられた状態を指します。分解の切り口には、層別分解、変数分解、プロセス分解があります。 売上数値の見方は？ 自社製品の売上状況や他の薬剤の売上状況を記載した月毎のデータを用いることで、今後のアクションを検討する際に役立てたいと考えています。ただ単に数字の流れを追うのではなく、データを複数の切り口で分解することで課題を抽出します。 施設売上の課題は？ 施設の売上状況を基に課題を探り、今後の行動を検討する際にこれを活用したいと考えています。従来の月毎の売上やシェアだけでなく、同種同効薬や関連薬剤のデータも収集し、季節別や医師の特徴（年齢や出身大学）、地域別などにデータを分解してみます。

聞くためのプロセスとは？ 聞くためのステップを明確にしておくことが大切だと思いました。何となく聞くのではなく、コーチングプロセスのように「理想は何か」「現状は何か」「GAPは何か」「GAPを引き起こしている要因は何か」「改善策は何が考えられるのか」を意識して聞くことが重要です。 具体的な質問テクニックは？ まず、Whatとして「何が問題だったのか」「課題だったのか」をメンバーの意見を聞いてみます。次に、Whereとして「どこに問題があったと思うか」を尋ねます。さらに、Whyとして「何が成功要因」「失敗の原因だったと思うか」を聞いてみます。そして、Howとして成功要因を継続するために何ができるとよいか、失敗の原因を改善するために何が必要かを問いかけます。最後に、「いつから何を着手するか」「いつまでに何ができていると順調か」を確認します。 継続的な対話の実践法 これらのステップを紙に書いてパソコンに貼っておき、1対1の対話の際に活用していきます。

AIはどう違う？ 文章生成能力の高さに驚きました。２種類のAIを試すと、それぞれが異なる視点で独創的な物語を生み出し、プロンプトの解釈にも違いがあることに新たな発見を得ました。作成された文章はそのままでは使えないものの、叩き台としては十分活用できると感じ、今後のAI活用によって世界が大きく変わっていくことを実感しました。 AIで業務は変わる？ また、業務時間の短縮に向けてAIを活用したいとの考えがありましたが、今回の講義を通して新たなアイデアが生まれた気がします。会話型AI演習で実際の業務課題を投入したところ、的確な回答が返ってきたことに驚き、同僚よりも優秀だと感じました。早速、AIのアドバイスを試してみようと思います。 人間の在り方は？ 一方で、AIの活用により管理職の業務が軽減される一方で、人間の在り方にも変化が求められると感じました。これからのAIとの付き合い方や人間の存在意義について、改めて考えていく必要があると実感しました。

PLのポイントを押さえるには？ PL（損益計算書）の仕組みを理解し、各利益間に注目することで、どの部分に費用がかかっているのかを把握できることがわかりました。粗利を上げるためには、提供する価値を明確にし、それに見合う価格設定が重要であることを理解しました。 財務諸表で何が見える？ 自社と競合他社の財務諸表を確認し、どこに費用がかかっているのか、自社と競合との違いを分析するために活用したいと考えています。さらに、異なる業界の会社の財務諸表を通じて、業界ごとの差異を理解することも目指しています。 IR情報で業界特徴を学ぶには？ 自社および競合他社のIR情報を確認し、利益構造にどのような違いがあるのかを把握したいと思っています。また、異業種の会社のIR情報も調査し、業界特有の違いについて学んでいきたいです。そのうえで、自社の課題が見つかった場合、なぜそのような状態になっているのか、そしてどのように改善すれば良いのかを考えていきたいと考えています。

AIって何が必要？ 今後、AIは生活や業務に大いに役立つツールとなると実感しています。しかし、AIを使いこなすには、その活用方法を正確に理解し、適切な知識とスキルを身につけることが必要であると改めて感じています。 企業サポートはどうなる？ まず、企業のサポーターとしては、案件ごとに抱える課題を的確に把握し、周囲の情報や自身の知見をもとに仮説を立てます。そして、適切なAIプラットフォームと情報交換を行いながら、提案書にまとめ上げていくことが求められます。 事業策定の鍵は何？ また、新たな事業策定においては、自分が描くビジョンをAIに共有し、マーケット情報から得られる洞察を取り入れることで、計画をより具体的に作り上げることが大切だと考えています。 利用方法はどう学ぶ？ 現在、さまざまなAIプラットフォームが存在するため、使い分けが難しいと感じています。実際に活用されている方のお話を聞くことで、より実践的な活用方法を学びたいと思います。

売上原価の背景は？ 売上原価率は、単なるコストの問題だけでなく、売上規模や業界構造などの要因にも影響を受けることを学びました。また、提供価値が「手頃さ」に重点を置いている場合、単純な値上げは客層の変化や回転率の低下というリスクを孕むため、利益改善には価格設定だけでなく、原価、クーポン、客数、回転率といった複数の側面を総合的に検討する必要があると理解しました。 P/L分析の本質は？ さらに、P/L（損益計算書）を分析する際には、各数字を単独で捉えるのではなく、それぞれの因果関係を明確にリンクさせて考えることが重要だと感じました。この学びを活かし、IT戦略を提案する際には、経営課題がP/Lのどの部分に現れているかを整理し、その根本原因を業務レベルまで細かく分解する必要があると考えています。そして、具体的なIT施策が売上拡大、売上原価削減、販管費削減の各側面にどのように寄与するのかを示すことが、効果的な戦略策定において不可欠であると実感しています。

問題の核心は何？ 何が問題なのか、つまりWHATを特定することが最も重要です。最初にHOWから入る方法は、場合によってはうまくいくこともありますが、運の要素が大きく、適切なアプローチとは言えません。また、MECEの考え方もほどほどに取り入れ、さまざまな切り口を試みるものの、それに固執することで正しいアプローチを逃してしまう可能性があります。 数字はどう分析？ 新規の店舗出店における収支計画書（PL）の作成とレビューでは、数字に基づいた具体的なギャップを把握しやすいという利点があります。さらに、他の業務においても、最初にHOWから入ってしまう傾向があるため、まずは問題そのもの、つまりWHATを追求する姿勢が求められます。 方法論の先行は？ 以前受講したクリティカルシンキングの講座で、何よりもまず「何が問題か」を意識することの重要性を学びました。しかし実際に研修課題に取り組む際、いまだに「どうすれば」という方法論が先行してしまうのが現状です。

なぜ課題を明確に？ イシューを明確にすることで、考えるべきことや取り組むべき事柄がはっきりと理解できることを再確認しました。最終的な目的が何であるかを認識し、現時点でその目的に対して何を決めなければならないのかを冷静に考えることが課題の明確化において重要です。 どうして会議で有効？ 会議や意思決定、仕事の優先順位付け、業務内容の策定など、様々な場面でこのアプローチは有効です。特に会議では、イシューが忘れ去られがちなので、意識することで改善が期待できます。また、企画資料においても、本来の目的からズレないように意識して改善する必要があります。 どうして軌道修正が必要？ 特に会議では、参加人数が増えることで話が広がり、議題が落ちてしまうことがしばしばあります。このため、初めに課題設定をしっかり行い、その後も必要に応じて軌道修正を行うことが重要です。企画資料においては、課題が複数挙がる場面では、論理構造を整理して話を展開するよう心掛けます。

文章作成の目的は何？ 文章を作成する際には、まずその目的を明確にすることが重要です。特に社内での依頼や周知を行う際には、相手が見たいと思うような興味深い見出しを作成し、相手の状況や理解度に応じて内容を調整することが求められます。このように、相手に合わせて文章の硬さや柔らかさを調整し、発信者が誰であるかによって受け手への届き方が変化することを意識する必要があります。 グラフ利用はどうしてる？ また、企画提案時や研修実施後の振り返りの際には、グラフを用いることで課題設定の根拠を明確に伝えることができます。グラフは視覚的に具体的な情報を提供しやすく、説得力を高めるツールとして非常に効果的です。 タイトルの工夫はどう？ さらに、研修や社内での指示連絡を行う際には、タイトルに相手にとっての具体的な影響を含めることで、内容に対する関心を引き出します。そのためにも、どの情報が必要であるかを整理し、相手にとって有益な内容を明確に示すことが重要です。

どう速く実践する？ VUCA環境下で大切な点は、仮説・行動・検証のサイクルの「回転数」を上げることです。この言葉が心に深く響き、ある程度情報収集した後は、すぐに「やってみる」ことが重要だと再認識しました。頭では理解していても、実際に迅速に行動に移すのが難しかったため、AIを活用しながらスピーディーな対応を心がけたいと思います。 問いかけはどうする？ 具体的には、まず「なぜ」という問いかけを忘れず、現在の状況をしっかりと深掘りすること。そして、日常的に仮説立てを習慣化し、常に迅速な行動を意識することが挙げられます。こうした思考方法の転換が、新たな発想につながることを期待しています。 周囲を巻き込む秘訣は？ さらに、仮説・行動・検証のサイクルの回転数を上げるためには、自分一人で理解するだけでなく、周囲の人々も巻き込むことが必要です。業務を円滑に進めるために、効果的な巻き込み方を見出し、実践していくことが今後の課題であると感じています。