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50代の男性

受講生の学び

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範囲の経済性を理解するには？ 今週は、規模の経済、習熟効果、範囲の経済性、ネットワークの経済性について学びました。特に範囲の経済性は、その適用範囲が非常に広いことに驚かされました。このようなフレームワークを利用することで、問題の本質を見極め、どう解決に導くかを常に考えることが重要だと感じました。一般的に「これは当然だ」と思われていることも、「本当にそうなのか？」と疑問を持つ姿勢が大切だと理解しました。 習熟効果と組織の連携 私たちの会社は基本的に販売を行っているため、実務においては習熟効果と範囲の経済性を組織として活用していきたいと考えています。特に範囲の経済性は人事異動や社員評価の場面でも役立つと期待できます。また、市場の声を本社に伝達し商品開発に生かすため、顧客ニーズの本質を見極め、それに基づいて規模の経済性が発揮できる分野や商品についての提案をしていく必要があります。 情報収集と考察力を鍛えるには？ さらに、「本当にそうなのか？」と問い続けながら、本質を見極める習慣を付けていきます。そして、情報収集にあたっては、一つの情報源に頼らず、なるべく一次情報に触れ、何が正しいのか、また世の中がどの方向に進んでいるのかを考えていく考察力を養っていきます。

数字分解の効果は？ 数字を分解することで、データの解像度が向上します。分解の方法によって、見やすくなる効果があります。また、分け方の工夫によって差が現れたり隠れたりするため、多様な分け方が必要です。より多くのデータと分け方が組み合わさることで、分析の精度と確度に信頼性が増します。仮に思ったような結果が得られなくても、その分析が不要だったと分かるだけでも価値があります。そして、新たな分析を試みる契機となります。 グラフ作成の落とし穴は？ データを分析する際、時には望む結果が出るようにグラフを作成してしまうことがあります。しかし、今回の学びから、精度と確度を上げるためにはデータのさらなる分解が必要であると感じました。今後は、MECE分解の3原則を意識してデータ分析を進めていきたいと思います。 再検証は必要？ まず、過去の不具合事例を再度分析し直してみようと思います。一度結論を出した事象を再検証することで、今回の学びがどれほど有効であったかを確かめ、同様の結論に至るかどうかを確認するのは興味深い取り組みです。データ分析は非常に重要で、誤った原因を見つけてしまうと、対策や改善がすべて無駄になる可能性があります。そのため、より多くの分解を心がけたいと思います。

データ分析の効果的な手法とは？ データ分析を効果的に行うには、仮説を持って実際にデータを操作し、その結果を視覚化することが重要です。分析の切り口を考える際には、概念（例えばWhen、Who、Howなど）を意識して、網羅的に考える必要があります。一見、経時変化がないように見える場合でも、その内訳を確認し、本当に変化がないのかを疑ってみるべきです。 業績分析と来年度対策に必要なことは？ 年度末に向けては、今年度の業績分析と来年度の計画策定が求められます。そのために、明確な切り口を持ち、業績に関する分析をさらに深化させることが大切です。これまでは一度分析を行うとそれに満足して終わってしまいがちでしたが、今後は他の視点や可能性を常に探求する姿勢を持とうと思います。 多角的視点で分析するには？ 業績に関連する分析には通常ストラック図を用いますが、組織全体で集約するだけでなく、四半期別、顧客別、担当者別、契約形態別など、様々な切り口から分析を試みると、従来見えなかった特徴や課題を明確にすることができるかもしれません。また、EXCELのPivotテーブルやPivotグラフを使いこなすことで、自分の意図するデータの可視化ができるよう、積極的に手を動かしていきます。

代表値の選び方は？ データの特性に合わせた代表値の取り方を誤ると、算出された数値が意味を持たなくなることを再認識しました。成長率などの数値結果に触れる機会はあったものの、その計算に幾何平均が用いられていることは、私にとって新たな学びとなりました。 標準偏差の使い方は？ また、これまでグラフなどのビジュアルに頼ってデータの散らばりを把握していたため、標準偏差を用いて数値として表現するという手法に触れることができたのは非常に興味深かったです。 幾何平均で何が変わる？ 加重平均や中央値は、データの検証において従来から活用していたものの、売上の伸長率を算出する際に幾何平均を用いる方法は、早速実務に応用していけると感じました。さらに、標準偏差を算出することで、データのばらつきを具体的な数字としてイメージし、説明に説得力を持たせる工夫を進めたいと考えています。 実務でどう活かす？ 具体的には、部門の各営業メンバーの業績比較や、セグメント別の業績比較において個々の成長率を算出し、その結果を問題点の洗い出し資料として活用したいです。また、商品別の売上推移に成長率を適用することで、優劣を明確化し、問題への対策検討に役立てたいと考えています。

イシューを特定する重要性とは？ イシューを特定することの重要性を、学習を通じて実感することができた。と同時に、適切なイシューの捉え方の難しさも感じるようになった。本質を捉える「問い」にたどり着くまでの時間や準備も重要だが、自分一人で解決するという意識が強かった。しかし、「問いを残す」「問いを共有する」など、メンバーと一緒に考え、悩むことでも良いと感じるようになった。また、イシューを特定することで論理的な枠組みや適切な根拠を導きだすことも学んだ。 進捗遅れを解消するには？ 所属する部署で進捗が遅れている営業課題を解決するためのイシューを特定し、幹部と共に論議した。その結果、やるべき活動や期間、到達目標、活動の見える化の手法などを整理した。幹部と共同で考えることでイシューを共有し、一体感をもって取り組むことができると感じた。 課題と解決策をどう共有する？ 具体的には、現状結果から課題とあるべき姿とのギャップを分析し、そのギャップを解消する課題を幹部と共有した。部署としてのイシューを特定し、相互に論議して解決策と優先順位を決定した。さらに、定期的なミーティングを計画し、イシューから離れたり方向性が分散しないように継続して取り組むことが重要だと学んだ。

思考力はどう育む？ 知識のインプット、アウトプット、他者からのフィードバック、そして振り返りというサイクルが、成果に繋がる思考力を育む重要なプロセスであると改めて実感しました。普段の生活では意識的にクリティカルシンキングに取り組む動機付けが難しいですが、このトレーニングの繰り返しにより、当たり前のように思考結果をアウトプットできるようになりたいと思います。 修了は新たな出発？ 本講座の修了はゴールではなく、むしろ新しいスタートラインに立ったと感じています。年間評価面談では、目標達成に至らなかったメンバーとも「イシューは何か」という視点で一緒に考え、今後の改善につなげたいと考えています。 問いはどう捉える？ また、来期に向けては「問いを残す」ことと「問いの共有」を重視する予定です。組織として共通の「問い」を定めた後、課会で使用する資料の冒頭にテンプレートとして掲示し、毎回全員が確認できる仕組みづくりに取り組みます。 評価をどう見直す？ まずは、自分自身の年間評価に対するイシューを検討します。強引に仮説を立て、必要なデータを集め、複数の切り口から結果を分析することで、来期には目標達成へ向けたしっかりとした下準備を整えていきます。

データの解像度を上げるには？ 目の前にあるデータを単に見るだけでなく、それを加工し、グラフなどで視覚化し、さまざまな切り口で分解することで、データの本質的な意味を理解することができると感じました。このように解像度を上げることで、データが持つ真の価値を引き出すことができます。ただし、自分にとって都合のいい結論に導くためだけに分解して終わらせず、他の切り口がないか、結果に漏れや重複がないかを常に疑う姿勢を持つことが重要です。 事業計画に活かすデータ分析 こうしたアプローチは、事業計画や月次報告などで数字を扱う際に特に効果的だと考えます。数字をただそのまま見るのではなく、複数の視点で分解することによってデータを正確に捉えることができ、その結果、本当の問題やボトルネックが浮き彫りになり、効果的な対策を講じることが可能になるでしょう。 新たな分析視点をどう加える？ 事業計画の策定や月次報告の際には、以下の点を意識して取り組みたいと考えています。まず、数字を羅列するのではなく、視覚化して表現することで新たな気づきを得る。そして、これまでに使ったことのない新たな切り口を加えることにより、テンプレートにはない分析を行い、さらなる洞察を得ることを目指します。

モチベーションの違いを理解するには？ モチベーションの源泉やスイッチは人それぞれ異なり、自分の経験や思い込みを押し付けても、必ずしも他の人のモチベーションアップにつながるとは限りません。特に印象的だったのは、講義のビデオで「自分のことも完全には把握できていないのだから、他人の心もわからない。分からないことを前提に接するべきだ」という言葉です。 新しいキャリア面談の挑戦 ちょうど今、部内でキャリア面談を実施していますが、この考え方は非常に役立つと感じました。例えば、部下から「どのようにキャリアプランを描くべきかわからない」という相談を受けた際、つい自分の経験を例に出して「自分の場合はこうだったので、あなたもこうしてみるのはどうか」といった話をしてしまいます。しかしこれでは、相手の悩みや希望を無視していることになります。そこで、まずは本人の言葉で悩みや考えを確認し、分析した上でキャリア面談を進めたいと考えました。 フィードバックを生かす方法 この新しいアプローチを、現在進行中のキャリア面談で試してみたいと思います。さらに、3月に予定している目標振り返り面談でも同様の方法を取り入れ、その際には前回の結果との違いを分析していきたいと考えています。

キャリアアンカーとは何か？ キャリアアンカーとキャリアサバイバルという二つの理論は、私にとって新しいものでした。講義を通じて学んだ結果、キャリアアンカーはこれまでの経験から似たフレームワークでマネジメントをしていたこともあり、馴染み深いものでした。一方、キャリアサバイバルについては、その目的とゴールの重要性は理解できたものの、提示された進め方に時間がかかると感じました。メンバーが自意識を持って取り組むためには、やり方に工夫が必要だと感じました。 キャリア相談での応用方法は？ キャリアアンカーは、現在メンバーと実践しているキャリア相談の一環として活用できそうです。まずは、自身のキャリアフレームワークとキャリアアンカーの8つの累計を照らし合わせて、自分やメンバーのキャリアの方針を明確にしてみるつもりです。 キャリアゴールの設定方法は？ メンバーとの目標設定の一部にはキャリアゴールの設定も含まれることから、自身のフレームワークとキャリアアンカーを組み合わせて、メンバー一人ひとりのキャリア目標のタイプを明らかにしてみようと思います。また、自分自身のキャリアアンカーを再認識することで、今後のキャリアプランの見直しもしてみたいと考えています。

図式の効果は？ PL、BS、CSをつなぐ図式は非常に参考になりました。各要素の関係がわかりやすく示されており、文字情報だけでは得にくい理解が深まりました。テキスト情報も大切ですが、図式を効果的に用いることで、知識の習得が一層進むと感じました。今後は、すべての要素を図式化できるよう、各要素のつながりを意識して学習していきたいと思います。 知識活用はどう？ 知識そのものは、事業構造や実態の把握に基づいた戦略の提言や予算策定などに活かしていきたいと考えています。その際、利害関係者に分かりやすく伝えることが重要だと感じています。また、部下のレベルアップのために、自分自身が良き指導者となり、効果的な教え方の方法論を身につけていくことも目標です。 議論の進め方は？ さらに、業務上で体験した新たな知識を、AIを利用して検証することが好きです。物事の本質を把握し、その意味をAIとのディスカッションで深めることは非常に有効であり、楽しい取り組みです。知らないことや本質、定義が曖昧な知識に気づいた際は、すぐに議論を行うようにしています。これまでは単発的な知識に焦点を当てていましたが、今後は体系化や方法論についても積極的に取り組んでいきたいと思います。

場合に応じたゴール設定の重要性 業務において、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）の原則は理解していたが、実際にはゴールを重視し過ぎていたことに気づかされました。また、What Where Why Howといったフレームワークも頭では理解していたものの、実際の活用がうまくできていなかったと反省しました。これにより、もれなく分析する難しさを改めて認識しました。 漏れのない分析方法とは？ 私は業務プロセスの変革や改善のアセスメント、プロジェクト推進を担当しています。そのため、網羅的な影響の確認と、漏れのない分析が重要です。特に抽出する方法については慎重に整理し、誤ったアウトプットを防ぐことが必要であると再認識しました。 ヒアリングシートをどう改善する？ ヒアリングシートについては、ロジックツリー化してテンプレートとして使用していましたが、これを見直すことにしました。具体的には、粒度の確認を行いながら、シートを整理することが重要だと考えています。そして、現状、あるべき姿、理想とする姿を正確に区分けすることで、段階的なスケジュールの精度を高め、プロジェクト推進につなげたいと思います。

問題解決で大切な視点は？ 問題解決のプロセスにおいて、重要なのは「あるべき姿」と「現状」のギャップを意識し、その上で優先度や重要度に基づいて取り組むか否かを選択することです。このステップは一方通行ではなく、行き来することもあります。定量的な評価を行う際は、単に数値の変化に注目するだけでなく、現場で何が実際に起きているのかを確認することも大切です。また、人に説明する際にはビジュアル化が有用です。 課題設定でのポイントは？ 問題解決の際には、課題の設定で「あるべき姿」が明確にされているかを確認します。実務に取り組みながら、今行っている作業が問題解決のどのステップに当たるのかを常に意識することが求められます。定量情報に偏ることなく、現場の状況や定性情報も取り入れ、適切な切り口や仮説を設定します。 分析計画で留意すべきは？ 分析に先立って行う分析計画表には、「あるべき姿」とそのギャップ、各問題解決ステップにおける具体的な作業を記載します。多面的なデータ分析を行い、状況に応じて計画の修正を柔軟に行うことが求められます。また、MECE（漏れなく重複なく）にあまりにもこだわるよりは、意味のある切り口や仮説を意識しながらデータに向き合うことが重要です。