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課題

に関する学び

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逆境はどう克服する？ コロナ禍において、ある企業が逆境を乗り越えるために試行錯誤したといった例から、どんな困難な状況でもチャンスを掴む素地が備わっていると改めて実感しました。たとえ被害者の立場にあっても、さまざまな視点から物事を見ることで、逆境を転換する可能性があるという教訓を受け取りました。そして、どんな状況であっても考えることを諦めず、挑戦し続ける意義を感じました。 私の強みとは何？ ブログ運営においては、特定の趣味やコアとなるテーマが大きな強みになるとされていますが、私には明確なコアが存在しないため、これまでの経験から自分なりの強みを見つけ出していきたいと考えています。ITを活用してビジネス課題の解決に幅広く関わってきた経験をもとに、小規模ビジネスへの貢献ができる可能性を模索しています。 課題はどう見抜く？ また、常に新たな課題やペインポイントが生まれている現状において、これらの問題に気づくのが遅れてしまうことが多いと感じます。そんな中で、どのように早期に課題を発見し、その解決策を見出すかは大きな課題です。特に、生成AIに関しては既存の概念に囚われがちなため、斬新なアイデアを導き出すのが難しいという印象を持っています。

継続の鍵は何？ これまでの学びの振り返りや今後の意気込み・取り組みについて考えた結果、結局は「いかに仕組化して継続できるか」が鍵だと感じています。 取組内容は？ 課題で記したとおり、以下の３点に取り組んでいきたいと思います。まず、パワーポイントを用いて自分の学びを整理してまとめます。次に、使えそうなフレームワークをエクセル形式に変換し、デスクトップに保存しておくことで、漏れなく効率的に要因分析や仮説構築に役立てたいと考えています。さらに、各種企画業務（分析、調査、議論、仮説構築、意思決定など）に集中できるよう、日々の業務の効率化にも注力していくつもりです。 なぜエクセルなの？ 特にエクセルフォーマットにしてデスクトップに保存する枠組みは、「なぜそれが起こっているのか？」という問いに対して、常に使えるツールとして位置づけたいと考えています。学びの内容をパワーポイントでまとめ、エクセルでフレームワークを整備する作業は、受講者画面が利用できなくなる前に、週末などを活用して進める予定です。 共有準備は？ また、学びのまとめについては、部署内のミーティングで共有することを目標とし、6月中に実施できるよう計画的に準備を進めていきます。

仮説に盲点はあった？ 仮説を立てる際、ついつい決め打ちになっていたように感じます。また、仮説同士の網羅性が不十分であったため、上位層のレビューで指摘を受けたことに気づくことができました。特に、手間を惜しまないことの重要性が印象に残っています。 仮説の種類を見分けた？ 「仮説」という表現はよく使っていただけたものの、「結論の仮説」と「問題解決の仮説」という種類があることに気づくことができ、良い気付きとなりました。 戦略で仮説活かせた？ 今期の戦略策定にあたっては、結論の仮説と問題解決の仮説を活用し、目標に対するゴールを設定する方針です。また、現在課題となっているサービスの継続率向上のために、問題解決の仮説を用いてアプローチを検討しています。 データで仮説検証？ そのため、昨年度の契約状況に関するデータを収集し、業種や支援内容など様々な角度から比較して仮説を立てる計画です。 戦略計画は整った？ 戦略の策定は１ヵ月以内に完了させる必要があるため、まず事業部の戦略目標や方向性、自身の売上目標を確認します。その上で、契約に関するデータ（契約のきっかけ、契約内容、単価、期間、業種）を収集し、比較・分析を行う予定です。

根本解決の問いは？ イシューを明確にし、チームと共有しながら常に問い続ける必要性を改めて感じました。さまざまな角度から物事を分解することで、根本的な解決策を探ることが重要であり、その際、できることとできないこと、また優先順位を決めることが問題解決につながると実感しました。 議論の迷いは何？ ミーティングでは、チームのイシューを合わせるのが難しくなる場面（具体的な話題に偏ったり、別のイシューに話が逸れる場合）が何度もありました。こうした状況を踏まえ、イシューを見失わないよう適宜わかりやすい形で提示し、イシューの出し方についても壮大になりすぎていないか、またわかりやすいかを意識してチームメンバーとすり合わせを行うことが大切だと感じました。 共有の工夫はどう？ 今後は、イシューを特定しチームと共有できるよう、起こっている事象をより明確に説明できる方法を準備していきたいと思います。具体的な手段としては、事象を分解（MECEなどの視点やデータ分析を活用）し、わかりやすい言葉で伝える取り組みを進めていきます。また、相手に情報を探させることなく、必要な資料を整えた上で、常にイシューを意識したミーティングや会話を実現するよう努めます。

ロジックツリーって何？ ロジックツリーとは、ある問題や課題に対して、その構成要素を分解し整理するためのワークフレームです。複雑な要素を明確にし、原因や解決策を見つけ出すためには、MECE（もれなくダブりなく）を意識することが重要です。 なぜ手順が必要？ システム導入のプロジェクト進行で発生する問題に対して、ロジックツリーを活用する具体的な手順は以下の通りです。まず、タスクが遅延している原因という起点となる要素を設定します。次に、その要素を「スケジュールに対する意識不足」「リソース不足」「スケジュール自体に問題がある」などといった具体的な要因に分解します。 どう深掘りするの？ さらに、各要素について深掘りし、たとえばリソースが不足している場合には、タスクに必要な要員を明確に割り出していなかったことが原因として考えられます。その上で、各原因に対して解決策を検討します。具体的には、必要な要員の割り出しを行い、タスクを完了するためにどの要員がどれだけ必要かを明確にし、要員の調整を試みるという方法です。 実行計画はどうなる？ 最後に、検討した解決策に優先順位を付け、実行計画を立てることが、問題解決のために有効であると考えられます。

エンパワメントの意味は？ エンパワメントという言葉を初めて知りました。自分に余裕を持つことは非常に難しいですが、日頃から意識的に余裕を保って行動しているため、今回の内容には納得できる部分がありました。一方、目標設定においては6W1Hの観点を踏まえると形式的になりがちですが、相手に合わせて柔軟に対応することが重要だと感じました。 どのように任せる？ エンパワメントの実践にあたっては、まず業務を任せる前に、対象者の状況や周囲の環境について十分に把握することが大切だと考えました。その上で、どのようにエンパワメントを進めるか自分なりに計画し、メンバーにもその計画に基づいて動いてもらう形が理想です。現在の業務でも、知識や経験に差があるメンバー同士で助け合いながら進めることで、一人では難しい課題もチームとして解決し、その学びを個々に活かせるよう努めています。 目標連動のコツは？ また、経営層から示される目標を部や課単位でさらに細分化すると、全員の目標が一致するとは限りません。自分は、まずメンバーの視点で目標を考え、その上で課の目標にどのように連動させるかを検討する方法を半分ほど取り入れています。皆さんの実践されている方法もぜひ伺いたいです。

顧客視点はどうですか？ 自社サービスの継続利用のための課題設定に際して、定性分析の手法を用いることにしました。顧客からの意見とともに、顧客接点に立つ営業部門からの声も取り入れ、複数の視点から情報を収集しています。また、暗黙知にも着目し、背景にある顧客倫理や潜在的ニーズを明らかにすることを重視しました。 迅速な設定はどう？ 当初、一から定性データを収集する案も検討しましたが、社内で声がけを行ったところ、既存のインタビューやアンケートが意外にも多く集まりました。今回、迅速に課題設定を進める必要があったため、既存の定性分析結果に加え、定量分析や営業組織からのヒアリング結果をもとに課題設定を行う予定です。 分析手法は信頼できる？ 定性分析は、質そのものに着目して行うコーディング手法など、すでに学術的に信頼されている手法がいくつか存在します。これらの分析から導かれたデータをロジックやプロセスに基づいて構造化することで、仮説を見出すことが可能です。一方、定量分析は仮説を磨き上げることが目的ですが、定性分析は新たな仮説の発見を主眼としています。ユーザーが抱える課題を的確に特定するためには、具体的な視点からのアプローチが不可欠です。

本質の問いは何？ 課題解決では、まず手法に入る前に、現在直面している本質的な問い、つまりイシューを確認することが大切です。イシューは問いかけの形で整理し、具体的に記載することで分かりやすくなります。 要因はどう整理？ イシューを見つけるためには、複数の要因を洗い出し、論理的な枠組みを用いて整理します。こうして見つかったイシューは、一貫した形で捉えることが求められます。 議論の軸は何？ お客様との広告効果の振り返りや社内での議論の際は、必ずイシューを設定して取り組むように心がけます。会議中も常に、議論が当初設定したイシューからずれていないかを確認することが重要です。 論理展開は有効？ もしイシューの特定で悩んだ場合は、ピラミッド・ストラクチャーを活用して、論理的に要素を分解してみるとよいでしょう。常に手法から入るのではなく、まずイシューとは何かを問い直すことが大切です。実際の会議においても、この姿勢を保つことが求められます。 日々の発想はどう変わる？ また、日常生活においても、たとえばお昼ご飯の候補を複数（5つ以上）考えるなど、様々な分解のアプローチを意識することで、より柔軟な発想を培うことができます。

研修の成果はどこで感じる？ 新人研修企画に向け、複数の社員に対してオープンエンドな質問を行い、今年1年の振り返りや研修会に対する印象など、豊富な定性的情報を引き出すことができました。中には「正直覚えていない」「配属されてからでないと分からない」といった回答もあり、知識のインプットは十分ながら実体験が伴わないため、研修がその場限りになっているという共通の課題が浮かび上がりました。 調査の難しさは何だろう？ 一方、調査自体はまだ始まったばかりですが、対象者自身が気づかないような暗黙知にまで踏み込むのは非常に難しいと感じました。自身の仮説を提示し、それに対する意見は得られるものの、一歩踏み込んで本音の課題を引き出すためには、相手の領域やコミュニティに深く入り込む必要があると実感しました。 定性分析の説得力はどうする？ また、定性分析はどうしても恣意的なまとめ方になりがちで、説得力に欠けるという懸念がありました。これに対して、定量分析で明らかになった結果は一般的すぎる面があるため、数値以外の情報を加えた上で、定性的な情報の根拠として定量データを補完的に用いることで、より説得力の高い分析が実現できるのではないかと考えるようになりました。

分析本質はどう捉える？ 「分析の本質は比較」というテーマから、これまで漠然と捉えていた「分析」が、実は「比較」を前提として成り立っていることを再認識しました。比較対象が存在しなければ、意味のある分析は行えないという考え方に気づかされました。 課題整理はできてる？ 現状の課題として、収集したデータがそのままに放置され、分析に必要な比較対象が適切に選定されていない点、そして分析の目的が明確になっていない点が挙げられます。これらの課題を意識し、今後の業務改善に活かしていきたいと思います。 数値の変化はどうなってる？ コミュニティ運営では、入会や退会の集計を実施していますが、リソースの問題から、十分な分析には至っていませんでした。しかし、年単位の集計により、昨年や一昨年と比較してどのような数値になっているのか、またその数値に影響している要因は何かといった点を把握できると実感しています。 改善策は何だろう？ 今後は、分析の目的を明確にし、必要なデータ収集に努めるとともに、入会時および退会時のアンケート項目の見直しを実施します。そして、毎月の施策と入退会の関連性を紐付けることで、より実践的な分析を展開していきたいと考えています。

アウトプットの重要性は？ 学んだことをアウトプットできる場として、最終課題やグループワークの課題に取り組むことができたのは、とても良かったです。講義を受ける前よりも、データを見る際に「何のために」「何を明確にするのか」「どのデータとの比較を行うのか」という視点を持てるようになりました。このような視点を持てるようになったことが、個々の学びが自分の成長に結びついていると感じています。 振り返りの重要性とは？ しかし、全講義を通して何を学んだのかと問われた際に、すぐに言葉が出てこなかったのは振り返りの重要性を改めて実感させられました。研修や知識をインプットした後に、そのまま放っておくのではなく、自分が何を学んだのかを振り返る時間をきちんと取ることが大切だと感じました。 学びの定着に必要なことは？ また、目的意識を持つことがインプットとアウトプットの質を向上させると感じました。迷った時こそ「何を目的にこの仕事をしているのか」に立ち返ることが大切です。そして、何を学んだのかを人に話したり、紙に書いたりして振り返りを行うようにすること、自分の言葉でインプットした内容をまとめ人に伝えて意見をもらうことが、学びの定着に繋がると実感しました。

データ分析の意義は？ データを分析する際には、元のデータをさらに加工できないかを常に考えながら進めることが大切だと実感しました。また、分析が進むにつれて様々な仮説が立てられるため、その仮説をどのように検証するかを考えるプロセスも重要だと感じています。 検証で何を得た？ 仮説と検証を繰り返すことで、新たなインサイトを発見できることが分かりました。 MECEの活かし方は？ また、データを分けるときには、MECEの考え方を取り入れることで、効率的なデータの分解と分析が可能になると学びました。今日からは、「モレなくダブりなく」の精神を意識したデータの分け方を実践していこうと思います。 報告で工夫する？ 社内の業務データをまとめて報告する機会があった際には、これまでのフォーマットに従った報告だけでなく、自分から先んじてデータを加工し、新たな気づきを得る試みを行いたいと考えています。 全体像の捉え方は？ 今後は、業務データを扱う際に、全体像を意識しながらMECEの視点を取り入れて課題に取り組むとともに、単一の切り口にとどまらず、層別の変数やプロセスごとに異なる切り口で全体を見渡す意識を持って取り組むようにしていきます。