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課題

に関する学び

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３Cと４Pで何を探る？ フレームワークの各視点を用いて仮説の可能性を広く検討することは非常に重要です。３C分析では、市場・顧客、競合、自社の観点から、誰が顧客であるか、市場の伸縮、競合の存在やその強さ、自社がどのようなサービスを提供し顧客のニーズを満たしているかを考察します。同様に、４P分析では製品、価格、場所、プロモーションの各要素に注目し、製品やサービスの質、価格設定、提供方法、そして効果的な販促方法について検討します。 戦略はどう立てる？ フレームワークを用いて仮説を幅広く検討する姿勢は良好であり、各視点で具体的な議論に進めば理解がより深まります。例えば、３C分析から得られた仮説を基に具体的な戦略をどのように立案するか、４Pの各要素がどのように互いに影響しあっているかを考えることが課題となります。 事例分析は効果ある？ ビジネスケースに実際にフレームワークを適用し、その有効性を確認することもおすすめです。引き続き学習を進めながら、現実の事例に即した検討をしてみてください。 医療M&Aの今後は？ また、医療系M&A市場については、中小規模医療機関の承継ニーズの増大や医療費抑制政策の影響により、今後も活発な動きが予測されます。一方、競争の激化や規制リスクも存在するため、専門性の向上、デジタルトランスフォーメーションの推進、さらには事業領域の拡大が求められます。 AI・DXでどう変える？ 具体的には、３C分析から得られた仮説をさらに充実させ、週次のミーティングで戦略の検討を行うことが考えられます。また、４Pの観点からAIを活用した企業価値評価による業務の効率化や情報発信の強化も有効です。加えて、DXの活用によるマッチング効率の向上、事業領域拡大に向けた人材育成と確保、さらには医療費抑制政策や規制強化への迅速で正確な情報収集の自動化も検討すべき課題と言えます。

どうして思考法を学ぶ？ クリティカルシンキングについて学んだ際に、印象的だったのは「問題の本質を見極める力」と「適切な問いを立てる重要性」です。これらを意識して、他者にもわかりやすく伝えることを心がけています。 本当の問題は何？ まず、「問題の本質を見極める力」についてです。表面的な問題に流されず、本当に解決すべき課題を特定することの重要性を学びました。例えば、MRI検査の予約が遅れる問題では、「なぜ遅延が発生しているのか？」や「業務フローのボトルネックはどこか？」と探ることで、真の原因を明らかにできます。この力を身につけることで、根本的な解決策を見つけるアプローチが可能になります。 問いの意義は何？ 次に、「適切な問いを立てる重要性」です。クリティカルシンキングでは、「問い」が思考の出発点となります。これにより、課題が明確化し、解決への道筋が見えてきます。例えば、患者さんに負担の少ない検査を行うためには、「どうすれば患者さんが安心して検査を受けられるか？」といった問いが必要です。適切な問いを立てることで、自分の考えを整理し、意見を共有しやすくなります。 共感と論理はどうなる？ 最後に、「共感力と論理的思考のバランス」も重要です。クリティカルシンキングは、論理だけでなく、相手の気持ちにも寄り添う共感力と組み合わせて初めて力を発揮します。特に医療現場では、患者さんの不安に寄り添いながら、根拠に基づいて最適な判断を行うことが求められます。 学びの成果は？ このように、クリティカルシンキングを学ぶことで、表面的な問題に惑わされず、根本的な解決を目指す視点を持つことができました。「適切な問いを立てること」と「共感と論理のバランスをとること」が、最適な医療提供につながると感じています。この考え方を日々の業務に取り入れ、医療現場での課題解決に貢献していきたいと思います。

本当に捉えていますか？ イシューを正しく捉えることの重要性について、今回の動画学習を通じて改めて実感しました。実際の業務においてイシューが捉えられていない、または一貫して考えられていないことがあり、これが大きな問題となる場合があります。課題をきちんと理解せず進めると、打ち手を考える段階で根本的な課題が異なることに気付くこともあります。そのため、イシューを正確に捉えることに徹底的に労力を費やし、何かを進める前にそのイシューを共有して同意を得ることの重要性を強く感じました。 自分を客観視していますか？ 動画学習の事例を見たときには、他者の過ちに気付くことができましたが、実際の仕事では自分のことは見失いがちです。したがって、常に自分自身を客観的に見て、イシューが正しく捉えられているかどうか継続的に確認することが大切だと考えています。 合意は十分ですか？ 私の実務経験でも、企画を考え、上長や同僚に説明して合意を得るプロセスにおいて、イシューが適切でない状態で進めてしまい、再び見直す必要が生じることがありました。これにより手戻りが増え、業務時間が長くなっていました。今回学んだイシューを捉える手法を活用することで、手戻りが少なくなり、効率的に業務が進むのではないかと考えています。 上長に確認していますか？ 特に、上長が捉えているイシューを的確に理解し、何をすべきか検討しながら資料化することが大切だと感じました。資料化する前にイシューの特定が正しいか確認するために、上長に確認を取るべきだと考えています。このプロセスをしっかり行えば、手戻りの工数が減り、目標としている残業時間の削減に貢献できるでしょう。 復帰後どう活かす？ 来週育児休暇から復帰する予定ですが、今回学んだクリティカルシンキングのスキルをすぐに活用し、自分自身の中で自然に使えるようにしていきたいと思っています。

思考の偏りはどう感じ？ 自分の思考力の偏りや視点の狭さを認識する良い機会となりました。これまでの仕事では、経験と直感に頼った判断をしていることに課題を感じていたため、今後は目的志向を持ち、意識的に考える習慣を身につけたいと思います。 客観視点の価値は？ また、経験に基づいた客観的な視点の重要性も認識しました。今後は判断や部下指導においてこの視点を活かし、施策を進める際は個別の経験に依存せず、全体を俯瞰して検討することを心がけます。各段階で「この判断が組織全体の目標達成にどう寄与するのか」を確認しながら、戦略的なアプローチを目指していきたいと思います。 部下指導はどう変える？ 部下の指導においても、経験則にとどまらないアドバイスを心がけ、部下自身が目指す成果や目標を見据えた指導を続けていきたいです。部下が自身の視点や思考の幅を広げられるよう、思考の枠組みや視座を意識的に変えるよう促し、短絡的な判断ではなく、多面的な視点から判断できる力を育むサポートを行っていければと考えています。 提案の本質はどう？ 具体的には、部下の提案や施策の判断において「具体」と「抽象」を行き来することを意識し、提案の本質を理解することから始めます。提案がどのように組織の目標に寄与するのかを確認し、短期的な成果だけでなく長期的視点からも効果を評価します。 視点を広げるには？ さらに、提案内容を複数の視点から構造化し、異なるアプローチを考慮します。他の方法や視点がないか、提案が本当に必要な施策であるかなどを批判的に検討し、最良の選択肢を見極める姿勢を持ちます。 最終判断は何を重視？ 最終的な判断を行う際には、他部署や異なる業務領域からの視点も取り入れ、多面的な評価ができるよう努めます。こうした取り組みにより、客観的かつ全体的な視野を持って判断できるようにしていきたいと思っています。

社員視点は限界？ 印刷会社のケーススタディでは、3人の社員が会社の課題と対策について討論していました。しかし、社員の視点で物事を捉えることにより、小さな範囲での考えに留まりがちになることに気づきました。社長にプレゼンを行う際には、業界全体を俯瞰し、自社の現状を的確に説明することが求められると学びました。また、主観的な判断も重要ですが、PEST分析、SWOT分析、3Cなどのフレームワークを用いて、客観的に物事を考えるアプローチの重要性を実感しました。こういった方法は、資本主義社会で生き残るために不可欠な考え方であると感じました。 戦略と成長は？ 社内でのプレゼンでは、業界内での自社の立ち位置を明確にし、その中でどのような戦略を取るべきか、さらに部署内でどのような改善活動を進めていくべきかを具体的に示すことを実践していきたいと思います。現在、多くの人がAIやDXの導入に注目し、ツールの活用に重きを置きがちですが、ツールだけではなく、それを使用する人間の成長が不可欠です。そのため、「ナノ単科」で学んだフレームワークや理論を活用し、「人へのリスキリング（社会人の学び直し）」を推進することで、社員一人ひとりの労働生産性を向上させていくことの重要性を再確認しました。 議論で視点変わる？ 3人の議論では視点が偏っていると感じました。今後、社内の議論の場で、Zoomのブレイクアウトルームを活用し、社員をランダムに割り振って一つのテーマについて考える習慣を取り入れることを提案したいと思います。その後、議論した内容を発表する仕組みを導入し、社員の集合知を集めることで、全社的に俯瞰した意見を引き出せる体制を構築していきます。また、教材をただ見るだけでは理解度が約5%に留まるのに対し、発表を通じて理解度を75%まで高められるという効果を、社内で実践的に活用していきたいと考えています。

原因をどのように探る？ 原因を探究することについて学びました。問題の原因を明らかにするためには、その問題に至るまでのプロセスを分解して考えるアプローチがあります。複数の解決策を用意し、それらを判断基準の重要度に基づいて根拠をもって絞り込むことが重要です。 データ分析の精度を高める方法は？ 具体的なステップを踏んでデータを分析し、問題解決の精度を高める方法や、仮説を試しながらデータを収集し、より良い解決策に繋げる方法を学びました。これら両方のアプローチを組み合わせることで、データ分析の精度を一層高めることができます。例えば、「自分の残業時間」について考えてみると良い練習になります。 A/Bテストはどのように進める？ 【A/Bテストについて】 A/Bテストとは、二つの施策を試し、比較するテストです。目標の設定から始まり、改善ポイントの仮説設計、実行までのステップを踏みます。優位なデータ数が集まるまで行い、その期間内で検証を行うことが重要です。目的と仮説を明確にし、シンプルで低コストかつ少ないリスクで運用できるようにすることが求められます。 残業問題をどのように解決する？ 試しに「自身の残業時間」の多さについて考えてみました。棚卸できる業務をその場しのぎで抱えていたり、時間割やスケジュールの把握が疎かになっていたりと、整理すべき項目はいくつか見つかりました。複数の解決策を導くためには、まだ整理しなければならない複合的な原因が残っていますが、「有耶無耶」な部分を明確にすることで解決策が見えてきました。 今後の課題解決のステップは？ 今後は、メンバー個別の面談や少人数のミーティングを通じて、現在の課題を一緒に洗い出し、原因を突き止めてみることを実践したいと考えています。そして、仮説を立て、複数の解決案をもって組織としての意思決定や問題解決に繋げていきます。

比較による効果測定とは？ 分析とは、比較することである。まず、分析する項目を整理し、各要素の性質や構造をはっきりさせることが重要だ。何かの効果を測りたい場合、「ある」場合と「ない」場合で比較を行い、分析対象以外の条件も整える必要がある（これは「Apple to Apple」と呼ばれる）。 データ分析の目的と仮説 データ分析を行う際には、まず目的と仮説を立てる。例えば、データ分析の目的は何で、その結果どのような状態を目指すのかを明確にすること。そして、どの項目を分析すれば目的を果たせるのか、その項目をどのようにデータ加工すれば良いのかを考え、具体的な仮説を立てることが大切だ。 適切なデータ加工と表現法 データにはその種類に応じた加工法やグラフの見せ方が必要である。割合で表現するのが適切な場合と、実数（本来の値）で表現するのが適切な場合がある。また、質的データ（数値の大小に意味がないもの）と量的データ（数値に意味があるもの）の違いを見極める必要がある。 人事部門のデータ活用法 人事部門では、健康経営やエンゲージメントに関するデータを扱い、改善に向けた施策を企画することが多い。このため、データを活用して課題解決や目標達成のためのPDCAサイクルを効果的に回せるようにすることが求められる。これまでの施策参加者がどれだけ改善したか、「参加した人の中で●●をした人はより■■だった」といった分析を行うが、このためには、参加者と不参加者の間での比較を行うことが重要だと感じている。 目的設定と議論の重要性 まずは、目的を明確にし、自分自身の思い込みや仮説に偏らず、上司やメンバーと徹底的に議論することが必要だ。次に、課題に対して目指す姿を定量的にKPIとして設定し、現状を把握する。算出するデータに定義と根拠を持ち、それを分かりやすく伝えるスキルを身に付けることも重要である。

データはどう見切る？ データの切り方によって、同じ数字でも見える課題や傾向が大きく変わることを実感しました。目的を明確にして「何を見たいのか」を意識した切り分けを行うことで、漠然と眺めるだけでは気づけなかった本質が浮かび上がり、無駄を省いた的確な分析が可能になると感じています。 MECE活用は有効？ また、MECEの考え方を取り入れて整理することで、重複や見落としを防ぎ、全体像を正確に把握できるようになりました。その結果、何が起こっているのか、どこに手を打つべきかを論理的に説明でき、相手にも納得してもらいやすくなると学びました。 支援でどう効果発現？ たとえば、新規事業の構想支援では、顧客層、提供価値、チャネル、収益構造などの視点で情報を整理することで、情報の抜けや重複を防ぎ、相手の納得感を得て意思決定をスムーズにする効果を実感しました。 組織開発の整理法は？ また、組織開発の現場では、ヒアリングした内容を「構造」「風土」「スキル」「制度」といった切り口で整理することにより、課題の全体像や優先順位が明確になり、具体的な施策立案につながっています。 研修・講演はどう整理？ さらに、研修や講演の場面でも、参加者にとって複雑なテーマを目的に沿って段階的に分解して提示することで、理解と納得を引き出す効果がありました。オンラインでのクライアントとの対話やレビューの際にも、現在の視点や抜け漏れ、そして本質を可視化することで、共通理解と納得感のある議論が進められると感じています。 学びを今後どう活かす？ 今回学んだ「切り口の工夫」や「MECEの視点」は、事業開発や組織開発の現場で、初期の仮説立てからヒアリング結果の整理まで非常に役立つと実感しています。今後はこれらの手法を意識的に活用し、ツールを組み合わせながら日常業務に継続的に取り入れていきたいと思います。

講座内容の印象は？ ライブ授業のアーカイブを拝見しました。今回の講座は、ビジネスパーソンが陥りがちな視点を見直し、MBA生が効果的にデータ分析を行えるよう構成されていると感じました。他のEMBA生が適切なデータ加工を行い、ケースの課題について効果的な表を作成して発表しているのに対し、私は数値をそのまま載せ、力量の差を感じることが多く、本講座の内容は非常に参考になりました。今後、レポート作成を行う際には、本講座の内容を何度も振り返り参考にしようと思います。 定量分析の意義は？ パソコンを購入する時、私は「価格」と「スペック」を重視しますが、実際にはその場の感覚で購入することが多く、定性的だと感じました。ライブ授業を通じて、定量的な仕分けと表のまとめの大切さ、スモールデータを基に仮説を立て、あるべき姿を検討することが重要であると学びました。 実践の効果は？ 社内の会議や発表の場でも、本講座で学んだ仮説やあるべき姿を考えた効果的な資料作成を実践していきます。この実践により、受け手の印象が大きく変わり、営業やメーカーの社内会議でも限られたリソースの中で短期間に成果を上げることに繋がると思います。ビジネスの場では、勘や直観といった定性的な判断に偏りがちですが、一工夫して定量的にデータをまとめることで、社内で数値に基づいた効果的な判断ができるようになると感じました。 一歩踏み出すのは？ 普段行っている新NISAの株式投資判断や競馬の予測など、小さなことから始めていきたいです。例えば、サステナビリティに力を入れている会社を投資の目標にして、2050年のカーボンニュートラルに向けた資金の投入度をエクセルで分析し、効果的なグラフ作成に活かせると思います。また、ビジネスの場の資料作成では、小川先生の理論を基に、受け手が効果的な判断を行えるよう努めたいと思います。

捨てる理由は何だろう？ 今回のWEEKで学んだことは、「捨てる」という行為の重要性でした。特に、目的と数値的根拠（特に利益）を持って選別することが重要だと感じました。WEEKを通して感じたのは、物事の整理・分析をし、大局的な視点で差別化した戦略を立てることで、目的をもって選択（捨てる）するサイクルが大切だということです。 効果をどう見極める？ ビジネスでは、投資対効果の高いものだけを選び続けるのが理想です。しかし、最初からすべて効果の高いものを作り出すのは難しいと実感しています。限られたリソースの中で新しい施策を試しながら、投資対効果の低いものを捨て、高いものを残すというサイクルを繰り返すべきだと明確になりました。何を目的に捨てるのかをしっかり考え、一度選択したことでも目的をもってやめることが重要だと感じました。 選別基準は何だろう？ WEEK内の課題では、実際に企業へのアプローチ方法を考える設問を通じて、何を基準に取捨選択するかを理解しました。これまでは漠然とした時間や工数で判断していましたが、利益率で優先順位を判断することが重要だと学びました. 集約のポイントは？ 仕事の集約に際しては、効率性の高い内容を優先的に集約していきたいと思います。また、実行して非効率だと判断した場合は、捨てる選択をする勇気を持つことも心掛けます。さらに、多回数の会議や定例業務を見直し、品質を上げたい業務に集中できるように整えたいと考えています. 効率向上の戦略は？ まずは目の前の問題に取り組み、課題解決に活かしていきたいです。高品質化と効率化を実現するため、現時点での課題であるリソース不足に対処します。費用対効果の悪い業務を洗い出し、捨てるかどうかをリストアップし、その上で新たに生み出したリソースをどの業務に集中させるかを選択していきたいと思います.

リーダーシップの本質は？ リーダーシップとは、フォロワーが自然とついてくる状態であり、誰にでも身につけ、発揮できるものです。私はなんとなくリーダーシップのイメージを持っていましたが、学んでみることで新たな発見がありました。その要素として、「行動 = 能力 × 意識」があり、行動だけが他人から見える部分です。だからこそ、後ろ姿で示すことが重要だと感じました。言語化が不足していると以前から感じていましたが、リーダーシップを発揮する上でも言語化が必要です。スキルアップのため、本から学び、早期に実践したいと思います。 プロジェクトの意義は？ 私は現在、フラットな環境での社内プロジェクトに参加しています。このプロジェクトでは、個々の強みを活かし、参加する意義を感じてもらうことでモチベーションを高め、年度末には達成感を共有することが課題です。業務外の有志の活動であるため、モチベーションやかけられる時間は人それぞれです。参加するだけなら簡単ですが、私は中途半端が嫌いです。どうせ参加するなら楽しく意義のある時間を過ごしたいという考えが勝りました。私はまず、自ら行動で示し、リーダーシップを発揮して『やり切った』と充実した気持ちで3月を迎えたいと考えています。 信頼関係はどう築く？ 私自身が主体的にプロジェクトに参画し、これまで以上に言語化を意識して伝えていきます。他のメンバーとは普段は別々の部署のため、この活動でどう信頼関係を築くかが課題です。信頼関係はすべての基盤であり、私自身が働きかけを行う必要があります。また、メンバー間でも信頼関係を築き、「チームワーク」と呼べる状態にすることが目標です。メンバーの中には個性が強い人もいて、その言動が他のメンバーのモチベーションを下げることもあります。そのような状況でどのようにリーダーシップを発揮するかも、私自身に問われていると感じています。

データ分析はなぜ有用？ データ分析は、問題解決を確実に進めるために非常に有用であると理解しました。ライブ授業では、前提条件が整理されていたため、問題解決のステップである問題箇所の特定や絞り込みが比較的容易でしたが、実際のビジネス現場では、これらのステップが難しく、訓練が必要だと強く感じました。 売上減少はどう解決？ 今回のライブ授業では、事業運営における売上減少という問題をデータ分析で解決する演習を行いました。その際の問題解決のステップは、1. Whatで問題を明確にし、2. Whereで問題箇所を絞り込み、3. Whyで原因を分析し、4. Howで解決策を考えるという流れです。 具体分析の進め方は？ 具体的には、売上減少という問題を特定し（What）、売上を構成する客単価や客数のデータ分析を通じて問題の所在（Where）を特定しました。その要因を仮説・検証により原因分析（Why）し、次に打ち手を判断・評価する（How）という手順です。分析においては、データに基づいたストーリーを構築することが重要です。比較対象を明確にし、データを加工して必要な情報を可視化することがポイントです。 差異の原因は何？ 日常業務でも計画と実績との差異分析を行っていますが、浅はかな要因分析に留まらないように、原因分析を網羅的に行うことが重要だと考えます。また、問題を明確にし、問題箇所を特定し、原因分析し、打ち手を考える一連の手順によって、データ分析が目的化せず、何を主張するための分析なのかを振り返ることができます。 定着はどのように？ これらの問題解決のステップを習得し、データ分析を取り入れた一連の流れを月に2回以上実施することで、手法の定着化を図りたいです。特に、問題箇所の特定（Where）に苦手意識がありますが、事例を積み重ねることで対応時間の削減にも取り組みます。