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受講生の学び

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問題解決の基礎を学ぶ 今週は、問題解決の４ステップ（What→Where→Why→How）のうち、What（問題の明確化）について学びました。目的を見失わないために、あるべき姿と現状のギャップを数値や定量的に示すことが重要です。そのため、MECEを使い、漏れなく重複なく分解して考えると良いということを再認識しました。 分解の難しさをどう克服する？ 過去にロジックツリーを学んだことがありますが、MECEを意識しながら何で分解すべきかを羅列するのは難しいと感じています。多くの場合、目の前の情報や限られた知識だけで分解した気になってしまうことが多いです。この課題を解決するために、最近は生成AIを活用し、プロトコルやフレームワークを使って客観的な情報を得る機会が増えています。これにより、自分でロジックツリーを使って分析しつつ、他者やAIから得られる情報を組み合わせて問題を明確化していきたいと考えています。 学びを日常でどう活かす？ 毎月の会議資料や日常の部門の問題解決手段を検討する際に、この学びを活用します。ステップを踏んで考え、MECEを意識しながら、広く情報収集し、ロジックツリーを使って情報を分解することで、まずは問題を明確にすることから始めたいです。

分析には何が必要か？ 今週は、「分析には比較や目的設定が重要であり、条件を揃える必要がある」という内容を学びました。確かにそうだと思う内容が多く、これらのポイントは今後も常に忘れないようにしたいです。 新たな知識の発見 一方で、LIVE授業を通じて新しい知識も得ることができました。定量分析に定性分析が加わることや、平均にするべき数字と平均にしないほうが良い数字など、目的によって異なるという点が特に興味深かったです。 クライアント提案時の比較 クライアントへの提案時には、広告効果を伝える必要があります。他社や過去の結果と比較し、より効果があることを示したいです。また、自身の営業計画を立案する際にも、過去の実績や先輩の成果と比較し、達成の共通点を探りたいと思います。 上長との振り返りで何を確認する？ まずは上長と今回の学びを振り返り、クライアントへの提案で話せるように比較ポイントを洗い出したいと思います。上長と取りこぼしがないか確認し、その後で必要な情報を集めます。さらに、四半期ごとの計画立案時には、自分の達成した成果と比較し、成功のポイントを明確にしたいです。また、達成傾向にある先輩と比較することで、さらなる成功の糸口を見つけたいと思います。

プレゼンは響いてる？ 私は国内約2000名規模の自動車部品メーカーで、人事部のDX担当として働いています。経営層に人事施策をプレゼンする際、「論理的につながっていない」との指摘をいただくことが悩みの種です。経営層はほぼ全員がMBA取得者であるため、ハードルは高く、昨日も強烈なフィードバックを受けたことで、逃げたくなる気持ちが湧きました。しかし、今回学んだ内容を踏まえ、どこが経営層にとってNGポイントだったのかをしっかりと振り返ることで、次回からは問題から解決策（what→where→why→how）まで論理的に紡ぐストーリーを伝えられるようになりたいと考えています。 具体と抽象の行き来はどう？ 学んだ内容の中で特に「具体と抽象の行き来」を強化したいと思います。普段から上長からも指摘される点であり、考えを複雑にしがちな自分にとって、今回の例のような「お金」「客」「建物」といった易しい表現に変換することを意識したいからです。また、学んだことを業務に生かすため、毎朝振り返り、その日の業務に少しずつでも活用していくつもりです。例えば、１日10回だけでも腹筋するというイメージで、ハードルを下げながら継続を重視し、I can do it！という自信も育てていきます。

平均値を使う意味は？ 平均値を中心に使っていたものの、実はその名称や意味を十分に理解できていなかったことに気付きました。加重平均や幾何平均も実は使ってはいたのですが、今回の学びで、自分の仕事の中で具体的にどう応用できるかをイメージすることができました。 散らばりはどう捉える？ また、散らばりや標準偏差といった指標を通じて、データ比較のためにさまざまな基準があることが理解でき、非常に興味深かったです。普段はあまり使っていなかったヒストグラムも、実際に活用することで、案件のサイズがどこに集中しているかが一目で分かり、次の一手を考えるためのヒントになりそうです。 どの平均を選ぶ？ さらに、加重平均は現状のデータ分析に役立ち、幾何平均は来年度の数字を検討する際に採用できそうだと感じています。標準偏差の活用法については、これから意識しながら幅広い視点で考えていく予定です。 実践で数字はどう変わる？ 明日には、過去のデータをもとに加重平均、ヒストグラム、幾何平均の活用を実践し、特に幾何平均については過去数年分のデータを基に来年度の数字の妥当性を検証してみたいと思います。これまで漠然と感覚で判断していた数字が、しっかりとした目安となると確信しています。

内省はどう進める？ 内省的観察については、仮説検証型、行為一体型、外部フィードバック型の3つのアプローチがあることを学びました。実務では仮説検証型に偏りがちですが、変化の激しい現代においては、状況の変化をとらえながら行動と連動して内省を進める行為一体型が重要だと感じました。 学習動機をどう捉える？ また、学習動機に関しては、ある理論モデルに沿って内発的な動機と外発的な動機を考えることの意義を学びました。具体的には、内側に起因する充実思考、訓練思考、実用思考と、外側に起因する関係思考、自尊思考、報酬思考という区分に基づいており、チームメンバーそれぞれの内発的動機づけをより一層支援する必要性を感じました。特に、評価目標に含まれていない業務に対しても、その必要性を相手の立場に立って理解してもらえるよう説明することが大切だと思います。 外発動機の見える化は？ さらに、外発的動機については、データ分析の結果などを可視化した資料をより多く共有することで、目的に即した行動や目標の具体的なブレイクダウンを個々にサポートする重要性を実感しました。新しい指標を取り入れるなど、自身の行動変容やマインドセットの転換にも積極的に取り組んでいく必要があると感じました。

文章の意味は伝わる？ 日本語を正しく使っているかと問われると、使っているつもりではあるが、実際にはその自信はなかったようだ。主語や述語の使い方だけでなく、隠れた主語や文の長さなどを普段は意識していなかった。そして、自分の文章が意味不明だと言われることが多かった理由が、ようやく分かったような気がして反省した。また、相手が何を求めているかによって理由付けが変わることは当然だが、自分の主張を押し付けていたと感じる部分もあった。こういった反省は数多くあり、すぐには改善されないかもしれないが、意識して取り組んでいこうと思った。 内容を絞る意義は？ 現在、好取組事例やニュースを作成し、全国の対象者に向けて発信している。しかし、伝えたいことが多すぎて、しばしば文章がまとまらなくなってしまうことがある。今後は、読み手の立場に立ち、何が知りたいのかを考え、内容を絞って発信していくよう心がけたい。 質が向上する秘訣は？ これらの好取組事例やニュースは毎月発行しているため、早速来月から改善を開始したい。インタビューの段階から書く内容を意識した質問を心掛け、意図する情報を引き出せるようにしていく。そして、上司が推敲を一度で終えられるような質の良い文章を目指したい。

思考の癖はどうして？ 人には思考の癖があり、考えやすいことや考えたいことを自然と考えてしまいます。これらは無意識に行われ、自分自身で制約を設けていることに気付かないことが多いです。しかし、「視点、視座、視野」の3つの視を意識することで、より広い思考を得ることができます。また、思考の偏りを防ぐために、問題を分解して考えるという手法も効果的です。 学びの活かし方は？ この学びは、いくつかの場面で活用できると感じています。たとえば、進行中のプロジェクトでのアイデア出しや、会議用のプレゼン資料を作成する際に役立ちます。また、部下からの提案を一緒に確認したり、データ分析を行う際には、何を知るための分析なのかを意識することで、全てのデータを解析しようという不必要な負担を避けることができます。 会議の進め方は？ さらに、自分が開催する打合せでは、冒頭で会議の目的を明確に伝え、出席者の共通認識を一致させた上で会議を開始することが重要です。会議のプレゼン資料を作成する際には、その資料が目的に合致しているか、議論すべき点に見落としがないかを客観的に確認します。そして、議論の場では「本当に？」「なぜ？」という視点を持ち込むことで、議論が一段と深まるようにリードします。

イシューの意味は？ 課題を単に見つけるだけでなく、「イシュー」を正しく理解し、それに基づいて行動することの重要性を痛感しました。マクドナルドの例では、たった1年でもイシューが誤っていた場合、状況がさらに悪化していた可能性があるという話があり、本質を捉える責任の重さを実感しました。 演習の意図は？ また、今週の最後の演習では、受講前なら演習問題を読んだ後、原因調査や分解をせずに「SNSでインフルエンサーに紹介してもらう」や「情報番組の特集に組んで認知させる」といった手段をすぐに考えていただろうと感じました。何をするかではなく、なぜそれをするのかを常に考えることが大切であり、この姿勢を忘れずに振り返りたいと思います。 順位付けの理由は？ 私自身は開発エンジニアですが、開発業務に加えて、セキュリティ、負荷、品質といった運用面にも日々対応しています。やるべきことや考えることが多く、頭の整理が十分にできていないと感じることも多々あります。しかし、今回のイシューを理解するという考え方を優先順位の付け方に活かすことで、なぜ今その作業を行う必要があるのかという理由を明確にでき、結果として自分ごととして必要な選択をしながら業務を進めることができると考えています。

データ加工で差は？ 同じデータであっても、加工方法によって得られる結果が大きく異なることを学びました。データの範囲や切り口、軸といった観点から多くの角度で捉えることが重要だと実感しました。特に、「これで十分だ」と判断した結果をさらに深掘りすると、また違った発見が得られる可能性がある点が印象に残りました。 初年度でも挑戦中？ 現在の職場では、入社1年目でも大きな裁量が与えられ、意見をしっかりと主張すれば承認が得られる環境にあります。私の業務は、次第に企画に関するものが増加しており、今回学んだデータの加工や区分方法は企画の基盤として、説得力を高める大切な材料となっています。 アンケートで何発見？ たとえば、今月は「今年度のアンケート結果を踏まえ、次年度の施策を検討する」という重要な案件を担当しています。今回の学びを活かすことで、アンケート結果をより有効に利用し、より良い施策を打ち出せると考えています。 他の視点で検討？ また、今回の経験から「もっと別の切り口があるのでは？」という視点を意識しながら業務に取り組むようになりました。これからもあらゆる場面で新たな視点を取り入れつつ、周囲と意見を共有しながら視座を高めていきたいと思います。

リーダーと管理はどう違う？ 今週の学習では、リーダーシップ（人と組織を動かす力）とマネジメント（人と組織を管理する力）の違いについて深く学びました。目的や状況に合わせて、両者を効果的に使い分ける必要があること、そして変化の激しい現代においてはその両面が求められる点が印象に残りました。また、リーダーシップを発揮する際には、柔軟で適切なコミュニケーションが不可欠であると実感しました。理論面では、特性理論、行動理論、条件適合理論の中でも、行動理論の「リーダーシップは開発可能」という考え方が特に心に響きました。さらに、パス・ゴール理論を通じ、環境や適合性を踏まえてどの仕事をどの人に任せるかという点が重要だと学び、リーダーの行動が指示型、参加型、支援型、達成志向型の4つに分類されることも理解できました。 経験豊かな仲間とどう連携？ 私のチームは、メンバー全員が自分よりも長い経験と豊富な知識を持っているため、これまで主に参加型の行動が目立っていました。しかし、今後は特定の型に固執せず、状況を見極めながら最も効果的なアプローチを柔軟に選んでいきたいと考えています。同様に、相手に対しても一律の対応ではなく、メンバー一人ひとりの状況に合わせた実践を心がけたいと思います。

顧客視点は十分？ 差別化を考える際は、まず顧客の視点とその価値を深く理解することが大切です。その上で、その取り組みが持続可能であり、他社には真似できない希少性を持っているかを確認します。また、業界内に留まらず、他業種の視点も取り入れることで、より広い視野から検討することが可能となります。 狭い視野をどう変える？ ワークを通じて、自分がこれまで考えていた視点が非常に狭い範囲に限定されていたことに気づかされました。そこで、３つのルールに基づき、自社や自分自身を客観的に見直すとともに、VRIOのフレームワークを活用して「差別化」について検討するトレーニングを実施したいと考えています。 新商品の差別化は？ 普段、業務の中で意識してきた差別化の取り組みは少なかったものの、新商品のプログラム開発もまた一つの差別化と捉えることができます。まずは、フレームに沿って市場や顧客のニーズ、そして部署の強みを見直しながら検討し、他業種の事例を取り入れて新商品を企画してみたいと思います。希少性という視点には難しさもありますが、強みをしっかりと落とし込むことでその解決策が見えてくるはずです。これからは、自分一人でなく、部署のスタッフと共に取り組んでいきたいと考えています。

問題の本質は何ですか？ 問題解決の基本ステップとして「What」「Where」「Why」「How」を意識することが大切だと実感しています。どうしても解決策に飛びがちですが、まずは真の問題が何であるか、どこで発生しているのか、その原因は何かを正確に把握することに努めたいと思います。 2つの解決策は？ また、問題解決には「正しい状態に戻す」方法と「ありたい姿に到達する」方法という2つのアプローチがあることを学びました。従来は不足部分を補うこと、つまり現状を正しい状態に戻すことだけが問題解決だと考えていましたが、目指すべき理想の姿にどう近づくかという視点も重要であることに気づきました。 どう対処しますか？ 業務上で問題が発生したり上司からの指示があった際、つい解決策を提示してしまいがちですが、今後はこの問題解決のステップに沿って、論理的に対処するよう心がけたいと思います。 改善の進め方は？ さらに、社内でデータ活用やBIツールの推進を進める際、ありたい姿とのギャップを埋めることで現状を正しい状態に戻すことだけを考えていました。しかし、すでにできている部分をさらに良い状態に改善していくことも同時に考える必要があると感じています。