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課題

に関する学び

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状況整理の意義は？ 直面している状況を具体的に整理し、何が問題なのかを明確にするプロセスが非常に役立ちました。特に、あるべき姿（To be）と現状（As is）のギャップを定量的なデータをもとに洗い出すことで、客観的に問題点を把握できるようになったと感じます。 課題の対処法は？ 何から取り掛かるべきか迷ったときは、What（何が）、Where（どこで）、Why（なぜ）、How（どうやって）のステップを参考にすることで、論理的に整理しながら課題にアプローチできました。たとえば、収支の問題に直面した際は、売上と費用に分けてどこに課題があるのかを、ロジックツリーを活用して可視化する手法が有効でした。 学びや実感は？ また、クライアントが提示する課題が本当に解決すべき問題であるかを見極めるために、内部の上位者とのディスカッションを通じて仮説を壁打ちする機会が持てたことは、より良い提案や新たな切り口を考える上で大いに学びとなりました。これらの経験は、問題解決の手法の幅を広げ、実務における対応力を高める大きな糧となっています。

問題発見力を高めるには？ 問題を発見し、その問題点を把握する力、すなわち問題発見力が重要です。ありたい姿と現状のギャップを見える化し、課題形成力を高める必要があります。現状を定量的・定性的に把握するためには、数値化や見える化が欠かせません。目的や仮説をイメージしつつ、行ったり来たりしながらも、ゴール目標に向けて時間軸を持って到達することが大切です。 採用市場で競争優位を得る方法は？ 採用市場の変化においては、問題発見と課題形成のプロセスが重要です。この過程で優先度や重点化の思考を入れ、重要性や緊急性の観点からもデータを分析します。それによって、競合他社との優位性を評価しながら、効果的かつ先進的な人材獲得の取り組みを推進することができます。 幸せのため働く姿勢の意義は？ 「誰かの幸せのために、まっすぐはたらく」という考え方を体現し、シンプル、オープン、フェアの観点から積極的に採用市場を分析します。将来の基幹人材の獲得を目的に、ゴール（6月）から逆算してセグメントごとの実行計画を立案・推進することが求められます。

偏りをどう克服する？ 自分には考え方に偏りがあり、それを実践を通じて理解することができました。しかし、理解していると感じていたとしても、実際の実践では思うようにできていないことに気づきました。そのため、常に自分の解答に「なぜ」を問い続けることや、「3つの視」を活用して様々な角度から物事を見ることが重要であると学びました。 どのように技術的課題を整理する？ 業務上では、技術的課題が多くの場面で生じます。その際、いつ何を解決するのか、どれが大きなリスクなのかを網羅的に把握することが求められます。また、その解決にクリティカルシンキングを用いることで、偏りのない解決策を提示し、相手にも理解しやすい形で説明できるようになります。 今後どのように理解を深める？ 今後は、常に自分の解答に「なぜ」を問い続け、「3つの視」を活用して様々な角度から物事を捉えることを意識しながら、解決方法の選択を構造化して図や表で示し、相手に説明することを心掛けます。また、相手の意見を受け入れつつ、自分の考えを柔軟に客観視する姿勢を大切にします。

なぜWhyとHowを重視？ 今週は、What→Where→Why→Howの流れの中でも、特にWhyとHowの部分に重点を置いて学習しました。問題解決のプロセスとして、まずプロセスを細かく分解し、その問題に至る各課題について、なぜその状況に至ったのかを仮説を立てながら考える手法が印象に残りました。 なぜ原因を深堀？ また、複数の原因を明確な根拠に基づいて絞り込むことが、問題の本質を理解する上で非常に大切だと感じました。実務においても、売上やサイト訪問数などの行動変容と、認知度や利用意向といった態度変容の両面から施策を検証し、その結果に対してなぜ売上が伸びたのか、認知度が上がったのかと、丁寧にプロセスを分解することの重要性を再認識しました。 なぜ多角的検証？ さらに、施策の結果をすぐに結論づけるのではなく、各プロセスを細かく見直し、仮説に基づいて多角的な切り口で施策を検討する姿勢が大切だと感じました。そのため、A/Bテストや簡易調査などを定期的に行い、施策の効果や課題を可視化して検証することが求められると学びました。

今までの学びはどう？ 今まで学んできた知識を多角的に活かす課題でした。一つ一つの学び自体は決して難しいものではありませんが、実際に身についているかというと、まだもう一歩という印象を受けました。日常的に自分の作成した資料や業務の進め方を振り返り、チェックすることが必要だと感じています。 提案と報告はどうなる？ 企画の提案や上司への報告など、あらゆる場面で今回の学びを活用できるはずです。目的や課題を明確にし、相手の立場に立って考える姿勢を、日々の業務の中で当たり前にできるようになりたいと思います。また、重要なポイントはすぐに確認できる場所に貼っておき、仕事中にすぐ参照できるよう工夫したいと考えています。 知識は定着してる？ 学習が終わっただけでは知識は定着しません。今後、実際に使う機会を設け、以下の方法で知識の定着に努めます。まず、重要なポイントをすぐ参照できるよう整備すること。次に、動画や資料を３日後、１週間後、１ヶ月後に復習すること。そして、可能な機会には後輩や子供に教えることで、自らの理解を深めたいと思います。

なぜプロダクトアウトはリスク？ 無意識にプロダクトアウトに偏った仮説を立てたり、収集したインタビュー結果から都合の良い回答だけを抜き出してしまうリスクについて学びました。自分の業務でも、マニュアルやルールに沿って考えがちですが、大切なのは相手の立場に立った提案を行うことだと感じています。 山と悩みの共通点は？ また、先日のワークでは、登りたい山やその目的は人それぞれであっても、悩みの本質においては大きな違いがないことが分かりました。作業に取り掛かる前は、個人ごとに登る山や抱える悩みは多種多様だと考えていました。しかし、仮説立ては重要であると同時に、それに固執しすぎない柔軟さも必要であると実感しました。 課題定義は何を示す？ さらに、課題の定義については、既存の枠にとらわれず、対極の視点からも考えることが求められると感じています。そのためには、視野を広げ、さまざまな知見を取り入れる努力や、周囲の意見を聞くことが重要であり、個人だけで解決しようとするのではなく、チームとして協力することが望ましいと考えています。

ゴール設定はどう？ 分析のゴール設定を常に意識し、単にデータ分析が目的化しないように気をつけます。仮説を立て、比較を通じてゴールにたどり着くプロセスを重視し、適切なデータの平均などの指標を選んでいく必要性を感じています。また、比較箇所以外の条件を統一しながら原因箇所を明確に捉えることも大切だと考えています。 複雑データはどう扱う？ 人事業務では、多様な角度からのデータが関わるため、分析が目的となって袋小路に入ることが多かったと振り返ります。さまざまな要素が複雑に絡み合って事象が発生している点を念頭に置きつつ、常に分析のゴールを設定しそのゴールに向かって捉え続けること、そして仮説を立てる力を養うことを今後の課題にしたいと思います。 低評価の理由は？ まずはエンゲージメント向上を目的とした取り組みから始め、低い評価要素の抽出や、それぞれの項目に対して低評価の理由について仮説を立てながら分析を進めていきたいと考えています。さらに、数値の高い部署と低い部署を比較することで、より具体的かつ実践的な分析を行う方針です。

課題解決のプロセスとは？ 課題解決の近道は、原因をプロセス分解してアプローチすること、そしてボトルネックをきちんと把握することにあると思いました。また、正解がない中できちんとした判断基準を持ち、複数の選択肢を視野に入れておくことが重要です。 売上向上のための出発点は？ 売上が上がらない理由の一つとして、ABテストを行わずに出来上がった広告を動かしたことが挙げられます。時間や様々な制約があったとしても、きちんとテストを行うべきだったと再認識しました。この経験から、原因をしっかり考え、複数の選択肢をイメージする必要性を感じました。 リブランディングの展望 現在、リブランディングも視野に入れ、分析や情報の精査をしています。売上が上がらなかった理由はぼんやりと見えてきているものの、説得力には欠けている状態です。これまでの考え方（what、where、why、how）を踏まえながら、原因をプロセスを追って分析していきたいと思います。そして、一つの選択肢に固執せず、複数の選択肢を検討しながら今後の展開に活かしていきたいです。

課題の難しさを克服するには？ 今週の課題は特に難しく感じました。商品自体のメリットを説明することはできても、そこから生まれる体験を認識し、言語化することが困難でした。特に、ある企業から得られるエンターテイメントの体験は新たな気づきでしたが、別の企業から得られる体験は比較的想像しやすかったです。 どんな体験を創り出すべき？ 自社の製品はあまり競合が存在せず、その特長がすでに顧客満足に繋がっているため、これまで製品体験を深掘りすることはありませんでした。しかし、今後はより顧客の生活や人生に着目し、どのような体験を創造できるかを考えていこうと思います。 具体的なアプローチ法は？ 具体的には、顧客の生活を理解するために時間をかけたいと思います。SNSやアンケート結果を通じて顧客のお困りごとを理解し、講演会に参加するなども実施していきます。また、体験を言語化できず、認知できていないという課題が見つかりました。そのため、今後は身の回りの商品やサービスからどのような体験が得られているのかを考える癖を付けていきたいと思います。

刻み幅の切り方はどう？ データの傾向を把握するためには、「刻み幅の調整」が重要です。刻み幅によって、データの分布がどのように見えるかが変わるため、機械的な方法ではなく、どのように切ることで特徴が見えやすくなるかを仮説を立てて試みることが大切です。また、手元にある情報だけで判断すると視点が偏りがちなので、目的意識を持つデータ取得も必要です。 アンケート設計はどう進める？ 今後、アンケート調査などを設計する際には、データの切り分け方を検討する際に役立てたいと思います。課題や事象の分析では、解釈の羅列ではなく、観点となる切り口を意識して情報を分解し構造化することが有効です。A for not Aの発想も活用できます。 定性情報はどう扱う？ 業務においては、定性情報の示唆を分析する局面が多くあります。具体的には、プロジェクトのボトルネックの特定や、意思決定に影響を及ぼす要素の分析において役立てたいと考えています。ただし、定性情報を分解する際には、MECE的発想が必要かどうかを見極めたうえで活用することが重要となります。

分析の目的は何？ データ分析では、まず目的を明確にし、その目的に沿った意味のあるデータを比較することが重要です。分析結果からどのような結論が導かれ、どんな提案が可能かを考えることが、真の意味でのデータ分析だと感じました。過去の例を参考にしながらも、今回の学びで分析の意味付けがはっきりし、今後の学習に自信を持って取り組めるようになりました。 予算と現状はどう？ また、次年度の予算獲得に向けて、現在の業務状況を客観的に伝える手段として、このデータ分析のスキルを活かしていきたいと考えています。各業務には固有の課題が存在するため、業務ごとに目的を明確にし、その目的に必要なデータ項目を検討することで、具体的な分析が可能になると実感しています。 指摘課題をどう見直す？ さらに、すでに上司から指摘されている課題にも取り組むため、まずはメンバーと課題を共有し、目的に沿ったデータ項目の検討を進める予定です。その際には、上司とも現状や仮説について事前に共有できる場を設け、目的を明確に提示できるよう努めたいと思います。

仮説検証の重要性とは？ 目的に基づいて仮説を立て、データを収集し、その仮説を検証するサイクル（プロセス）に視点とアプローチを加え、データを読み解くこと。その際、代表値を用いる場合、判断方法には多くの選択肢があり、散らばりも含め、目的やデータ自体に合わせて使い分けることが重要です。また、平均は外れ値に弱いことを忘れず、必要な対処を行うことが大切です。 成績把握のポイントは？ 日次や月次ごとの担当者間の成績や能力を把握・分析する際には、課内メンバー間の横比較や個人の推移を確認します。その際、外れ値に注意しながら平均値を用いるのは有効です。これにより、適切な組織の人材配置や各担当者の対応許容量の検証・分析が可能となります。 組織全体の課題解決方法は？ 担当者間の成績を日次や月次ごとに分析することで、横比較や個人の進捗を把握し、組織全体の課題解決の促進に向けて適切な手を打つタイミングや個人の対応許容量をデータで分析します。適切に個々の許容量を管理することで、弱点の強化策や適材適所の人材配置の判断材料として活用します。