(99ページ目)

40代

の受講生の学び

---

なぜ分析が必要？ 今日の業務中、メンバーが分析データを共有する時間がありましたが、問いを意識せずに漠然と考え始めたため、何のための分析なのか分からない時間を過ごしました。この中で、「問いからはじめ、問いを残し、問いを共有する」という重要さを実感しました。 どうして問いを考える？ 改めて、メンバーに「問いは何か」を考えてもらう予定です。今日のライブ授業で得たインプットを自分自身でも振り返り、メンバーに共有してフィードバックをもらいながら、思考の筋トレに取り組みたいと思います。 議論は何のため？ 業務の中で、問い（イシュー）が不明確なまま物事が進み、結果として参加者が何のために議論しているのか分からなくなる場面を多く見かけます。そういった時には、客観的な視点を持って考えるためのきっかけや声掛けを行い、３Cを意識して議論を促すことが必要だと考えています。 客観的な振り返りは？ そのためにも、自分自身が偏った見方をせず、常に客観的な視点を忘れずに振り返り続けることが大切だと思います。 どの思考法が効く？ クリティカルシンキングを活用するために、以下の３点を実践してみたいと思います。 ・問いからはじめ、問いを残し、問いを共有し、問い続ける ・視点、視座、視野を意識して考える ・思考の筋トレを継続する

個性の違いを感じる？ 同じ職場で同じ業務に携わっていても、個々の考え方や向いている方向が異なることを学びました。異なる見解を否定するのではなく、別の視点を取り入れることでチーム全体の視野が広がり、より質の高いアウトプットが期待できると実感しています。 分析で全体を見直す？ また、各種フレームワークを用いた分析を通して、事業全体や自分自身の業務を大局的に見直すことができると感じました。定期的にこれらの手法を実践することで、プロジェクト全体や自身の状況を整理し、効果的な改善・提案に結びつけたいと考えています。 共有で理解深める？ さらに、普段当たり前と捉えている業務の内容も、言語化や図表化して共有することにより、チーム全体の目的意識を維持する手段になると確信しています。施策を提案する際には、フレームワークを活用して背景・根拠・想定される効果を明確にし、ストーリー性を持たせた説得力のあるアプローチを心がけたいと思います。 説得力の根拠は？ チームメンバーとのコミュニケーションにおいては、分析結果を交えることで自身の主張に説得力が増すと感じています。業務推進においては、感覚だけに頼らず、3C分析やSWOT分析などを参考にしながら、合理的な判断とその決断が全体に与える影響を考慮することを意識していきたいと考えています。

平均値と分布への疑問は？ 代表値を用いた分析手法が有効であると実感しました。たとえば、平均値（単純平均）を用いることで全体像を把握できる一方、データがどの程度集約されているのか、またはばらついているのかを判断することは難しいため、平均値とデータ分布の両面から検証する重要性を学びました。 データ分布の検証は？ データ分布を確認する手法としては、標準偏差が挙げられます。標準偏差の値と集計結果に大差がなければ、分析の正確性が高まると感じました。また、分析内容に応じて単純平均、加重平均、幾何平均、中央値など様々な代表値を使い分けることで、異なる角度からの洞察が可能になることに気づきました。 仮説検証の進め方は？ さらに、データ分析は比較を前提としているため、問いやゴールを明確に定め、仮説の設定、データ収集、仮説検証というプロセスを徹底することが大切だと学びました。これを繰り返すことで、より精度の高い結論に到達できると実感しました。 実践例の応用は？ また、実践例として、交通系ICカードの決済実績を分析する際には、切り口別に代表値や分布の状況を組み合わせる手法に取り組みたいと感じました。ヒストグラムなどを用いてビジュアル化することで、報告相手にわかりやすく情報を伝える工夫が、今後の分析の質向上につながると考えています。

緻密な準備が成功を導く？ 慎重になり過ぎず、頭でっかちになり過ぎないことが大切です。手を動かす前に仮説を立て、何を比較するかの指標を決める必要があります。ただし、やってみないと分からないこともあり、その際には柔軟に変更しても問題ありません。 有効な切り口を探る方法は？ 引き出しの多さと選球眼が求められます。専門知識が少ない領域では、まずはフレームワークに頼るとよいでしょう。専門知識がある領域にフレームワークを掛け合わせることで、発見が生まれます。筋のよい切り口を選択するためには、現場の肌感覚としてのドメイン知識が重要です。 例えば、webサイトからの問い合わせを増やすための分析が必要な場合、データはすべて手元にあるので実践可能です。流入経路、案件種別、問合せ企業の業種、企業の所在地、案件規模、実施月、実施までの期間など、指標となり得る項目が多数あります。これらの指標を基に、問い合わせ数との相関関係を探ることで、有効な分析が可能となります。 仮説とフレームワークの活用 システムの切り替えに伴うベンダー選定や資料作成、現場からの業務要件整理とRFP作成などの業務においても、フレームワークや仮説の立て方が活用できることを実感しています。これらの方法は、実務において有用であり、実際に業務を進める上での基盤となります。

思考の偏りをどう克服する？ 思考の偏りや質問の誘導を意識しながら物事を捉えるトレーニングが必要だと感じました。ひとつのテーマに対しても個人の属性や立場によって様々な意見や視点が出てくることを再認識し、自分一人で同じように抽出するためには何ができるのかを考えました。 まず、自身に偏りがあり、考えが誘導される要素があることを認識することが重要です。それを自覚した上で、物事を捉えることで思考の幅と高さが広がると思います。 問い掛けの精度をどう向上？ 骨子作成の段階で目的に対する問い掛けの精度を向上させることが必要です。取引先や関連部署のニーズ把握と、具体的なソリューション提供にこれを活用できると考えています。何をどうしたいのかをセットし、それに対してどの視点で切り口を設けるのか、現状把握が正しく行われているのかを明確に論理的にすることで、自身や自社の成果に繋げられると思います。 現状分析と課題抽出のポイント 具体的には以下の2点が挙げられます。 1. 現状分析の質の向上：意図的に通常費やしている工数を倍に設け、目的に対しての分解につながっているかを確認する。 2. 課題抽出の広がりの意識：MECEフレームワークの意識と徹底を行い、余裕を持った上司や同僚からの意見抽出の場を設定する。他者の視点の重要性を再認識したためです。

仮説思考で成果を出すには？ 仮説思考の鍛え方について体系的に学ぶことができ、非常に勉強になりました。毎回同じような学びであっても、体系的に言語化することで再現性が高まるため、自分で実践するにも他の人にアウトプットするにも非常に参考になります。 諦めない姿勢の重要性を再確認 仮説思考の鍛え方を通じて、「諦めず・熱意を持って・仮説を考え続ける」ことの重要性を改めて感じました。理解するだけではなく、それを実際に実践し、成果に結びつけることは非常に難しいです。そのため、「諦めない」ことがもっとも大切であると過去を振り返って改めて感じます。 継続的なデータ分析の意義とは？ 経営データのデータ分析については、じっくりと分析する機会はあるものの、継続的には行っていません。課題は次々に発生するため、つい短絡的に結論を出してしまいがちです。これからはしっかりと時間を確保し、仮説検証を繰り返し行って問題解決の精度を高めていきたいと思います。 タスク整理と学びのルーチン化 まずは自分のタスクを改めて整理し、優先順位の低いものは権限移譲するか、削減して時間的余裕を生み出します（9月中に実施します）。また、毎週土曜日は極力「学びと実践」の時間とし、仮説検証を毎週のルーティンとして実践していきたいと考えています（今週から開始します）。

思考の偏りをどう防ぐか？ 人は、自分が考えやすいことを無意識に考えてしまう生き物であることを、本講座を通じて再認識しました。ライブ授業でも、いかに自分の価値観や過去の経験に基づいて考えが偏りがちであるかを痛感しました。この講座を通じて、思考の偏りを避けるための頭の使い方をしっかりと学びたいと思います。また、「目的は何か、何のために考えるのか」をまず考え、その上で出た解答を深堀りすることも習慣づけていきたいです。 新しい働き方をどう模索する？ 最近、所属するグループの方針が大きく変わり、新しい働き方を考える必要が出てきました。そのためにも本講座で学んだことを活かしていきたいです。日々の会話やメールのやり取りでも、自分の価値観や過去の経験に影響されないように意識し、相手が納得するかどうかをしっかりと考えたいと思います。 批判的視点を持つには？ 何かを考える際には、まずその目的をしっかりと認識し、複数人で検討する場合は全員が共通の認識を持つことが重要です。また、自分が正しいと思わず、常に批判的な視点を持つもう一人の自分がいることで、客観的に物事を見つめられるようにします。そして、それで本当に良いのかどうかを深く掘り下げることも大切です。 日々の業務において、常にこれらの点を意識し、考え方を習慣づけていきたいと思います。

管理職はなぜ増える？ AI活用の進展によって、働く全員が管理職的な役割を担う傾向が強まっていると感じました。生成AIによるたたき台の活用は非常に便利で、短時間で望ましい成果を得られる点は事実です。しかし、その成果を生み出すプロセスに関して、必要な行動やスキルを人間が正しく理解していなければ、たたき台に対する適切なフィードバックや修正ができません。この点において、社員教育の在り方を改めて考えさせられる内容でした。 どのAIツールが適切？ 生成AIに依拠するだけではなく、各シチュエーションに適したAIツールを使い分けることの重要性を学びました。これまでは特定のツールに頼る傾向がありましたが、今後はグロービスの提供する多様な学びのリソースを取り入れることで、より効果的な成果を追求していきたいと考えています。また、受け手の状況に合わせた資料作成や、プロンプトの内容がほぼ同じであっても、面倒見の良い先輩や上司の指導がカギになるとの認識を新たにしました。 教育体制の今後は？ 働く人全員が管理職化している現状を受け、今後の社員教育をどのように進めるべきかについても、真剣に検討する必要があると感じました。これまでの経験を踏まえ、今後は現場のニーズに柔軟に対応できる教育体制の構築について、具体的な対策を模索していきたいと思います。

平均値の影響は？ 平均値が一つの極端なデータによって大きく左右される点は理解していましたが、例題として示された際にすぐに連想することができませんでした。中央値や加重平均の重要性については事前に認識していたものの、算出方法があいまいであったため、今回の学習で明確に理解できたと感じています。今後は日常的に確認し、定着させるよう努めたいと思います。 標準偏差はどうなってる？ 一方、標準偏差に関しては基本的な理解は得られたものの、いくつか不明確な部分が残っているため、再度整理して学習し直す必要があると感じています。加えて、実践での具体的な活用方法が十分にイメージできていないことも理解が進まない理由のひとつと考えており、具体例を通して再学習を進めたいと思います。 案件単価の変動は？ また、日々の売上管理において案件単価の平均値を確認している現状では、担当部署の母数が少ないために一件の大型案件が大きな影響を与えることを実感しました。先日、前年同期と比べて件数は増加していたにもかかわらず単価ベースが低下しているとの指摘を受け、口頭で急遽フォローを行う事態となりました。この経験から、報告の際には自分が伝えたい内容をしっかりとイメージし、その上で適切にデータを加工・分析しておくべきだと反省し、早速実践に移していくつもりです。

問いは何から始まる？ ゴールがはっきりしない思考は非効率です。物事は常に「問はなにか」という問いから始まるため、まずは自分が今何を考えるべきか、どのイシューに価値があるのかを明確にすることが大切です。直感や経験に頼るだけではなく、常に問いを立てる姿勢が求められます。 なぜ自分と向き合うの？ また、自分の考えに対して批判的に向き合う、いわばメタ認知を行うことで、より深いクリティカルシンキングが身につきます。そして、相手の意見についても「なぜそのように考えるのか」を理解しようとすることで、自然と相手に対する優しさが生まれます。 自分の癖は気付いてる？ 自分特有の思考の癖を認識し、常に謙虚な姿勢を保つことも忘れてはなりません。これらのポイントは、日々のメール、会話、そしてミーティングの中で役立ち、個々の思考をより豊かにしてくれます。 共通認識はどう作る？ 例えば、変革期にある組織では、今一度解決すべきイシューを整理し、メンバー全員で共通認識を持つことが必要です。課題が量的なものなのか、質的な側面にあるのかを議論し、まずは共通のイシューを見出すことが重要です。その上で、どのように物事を進めるのが最善かを考え、意見を集約して方向性を定めていく。こうしたプロセスは、日々の会話やミーティングを通じて形作られていきます。

どう分解する？ データを分解して理解するためには、対象を個々の要素に分けることが重要です。特に、When、Who、Whatといった切り口を活用することで、分析がスムーズに進むと感じました。問題に直面した際には、まずこれらの視点に当てはめることを意識する点が良いと思います。 分析は広がる？ 今回の総評では、具体的な手法としてWhen、Who、Whatを用いながらデータを分解するアプローチが評価されています。さらに、より多角的な視点を持つことで、分析の幅が一層広がる可能性があると感じました。 他の切り口は？ また、思考を深めるための問いとして、WHO、WHAT、WHEN以外にどのような切り口が考えられるか、またMECEに分解する際に意識すべきポイントは何かといった疑問が提示されました。これらの問いかけは、多面的にデータを観察する習慣を身につける上で大切だと考えます。 管理法はどう？ プロジェクト管理においても、この手法は進捗管理や不具合管理に活かせるでしょう。既に使用しているツールの補助として、まずはWhen、Who、Whatを当てはめることを意識し、課題の抽出に役立てることができます。また、グラフ化も可能なデータ収集を心がけ、評価のポイントを事前に決めることで、より効果的な分析が期待できるでしょう。

面談の目的は？ 面談などを行う際は、まず目的を明確にし、面談後に相手をどのような状態に導きたいかをしっかり設計してから進めることが大切です。 共感は伝わってる？ 具体的な事実を伝えることも重要ですが、まずは相手の苦労に共感し、寄り添う姿勢を示すことで、相手に良い印象を与えます。その上で、相手のやる気を引き出し成長を促すとともに、具体的な事実を納得感のある方法で伝え、振り返りを促す問いを投げかけながら、一緒に改善に取り組むアプローチが求められます。 1on1で成果感じる？ 例えば、定期的に行っている1on1ミーティングや達成度報告会での振り返りでは、まず指導しているメンバー全員の状況をしっかり把握し、各自が自分で考え行動できる自立性を促すとともに、共感を得られている安心感や事実に基づく納得感を作り上げることが効果的です。一方で、自分自身は傾聴力を向上させ、相手に心理的な安全性を感じてもらうことを意識します。 準備は万全ですか？ また、1on1や振り返りの前には、各メンバーごとに目的を再整理し、その時に相手をどの状態に導きたいかを具体的に書き出しておくことが大切です。前回よりも成長した状態を意識し、まだ十分に傾聴ができていないと感じられる場合は、自分からの発言を控え、相手に話す余裕を持たせるよう努めましょう。