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女性

受講生の学び

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なぜ仮説が重要？ 仮説思考について学んだ内容は、まず知識の幅を広げるために「なぜ」を5回繰り返す問いかけや、別の観点からの検証、時系列に沿った動的な理解、将来を予測する思考実験、類似や反対する事象との比較といった手法が有効であるという点です。 どんな仮説を組み立てる？ また、ラフな仮説を構築する際には、常識にとらわれず新しい情報を組み合わせ、アイデアの発想を止めずに続けることが重要だと感じました。 検証はどう進む？ 検証ステップでは、必要な検証の程度を見極め、枠組みを設定して情報を集め、分析するプロセスが重要です。仮説を肉付けし、再構築することで、より具体的に検証を繰り返していく方法が役立つと学びました。 リーダーは何を実践？ リーダーの役割については、情熱をもって率先して行動することが求められ、積極的に発言したり、質問を通じてメンバーを育成したりすることが大切です。チーム内で役割を分担し、各自が切磋琢磨しながら仮説検証に取り組む環境の重要性も強調されました。 マーケティングはどう考える？ マーケティングに関しては、セリングが製品ありきで成果を追求するのに対し、市場や顧客ニーズに焦点を当てるマーケティングの考え方が印象深かったです。まず外部環境と内部環境を分析して市場の機会を探り、性質やニーズによるセグメンテーションを行い、ターゲティングを明確にした上で、顧客の頭の中に価値ある製品イメージを構築するポジショニングが鍵となると理解しました。 原因は何だろう？ 原因を探る際は、プロセスに分解し、複数の選択肢を洗い出して根拠を持って絞り込む方法が有効です。また、A/Bテストのように複数の案を試しながら効果を比較検証するシンプルな方法も、低コストで実施しやすいと感じました。 どんな学びを得た？ 全体を通して、売り上げ減少の原因や新規プロジェクトの構想に対して実務で活用できる仮説思考の手法に触れることができました。特に、問いを繰り返すことで思考を深める方法や、リーダーとしての役割がいかに重要であるかを再確認できた点が印象に残りました。マーケティングの基本概念に基づいて、顧客満足度を重視した商品作りやサービスの開発プロセスについて、実際の経験をお持ちの方の意見もぜひお聞きしたいと思います。

体験価値はどう変化？ IT業界に身を置いているため、単に高品質な製品やサービスを提供するだけではなく、顧客にどのような体験価値を提供できるかが重要であるという認識は持っていました。しかし、工業社会では「売り切り型」が中心であったのに対し、デジタル社会では継続課金型へと利益構造が変化している点については、十分に意識できていなかったため大きな気づきを得ることができました。 連携で広がる視野は？ また、自社でもオープンプラットフォーム化を進め、業界全体の活性化を目指している中、建設現場で同様の取り組みが行われているという事例を知ることができました。今回の講座を通して、他業種におけるデジタル活用やプラットフォーム戦略にも視野を広げる必要性を強く感じました。 未来戦略を考える？ 今後は、自社の取り組みをIT業界内に留めるのではなく、異業種の事例からも学び、顧客に継続的な価値を提供できる仕組み作りを進めていきたいと考えています。特に、メディア、店舗、ECなどをつなげ、お客様に一貫した美容体験を届けることの重要性を再認識しました。 統合施策は可能？ 自社では既に、データを活用した企業向け支援や、ブランド・店舗をまたいだカウンセリング情報の活用、オンライン・オフラインをつなぐ取り組みなど多岐にわたる施策を進めています。しかし、これらの取り組みを個別の施策として終わらせるのではなく、お客様にとって「継続的な美容体験」として一体化させる視点が必要だと感じました。 スマート活用で変化？ 例えば、スマートウォッチは、購入後も日々のデータを記録し、その人に合わせた気づきやアドバイスを提供することで価値が高まっています。美容分野においても、商品との出会い、カウンセリング、購入、使用、感想のフィードバック、次回の提案といった一連の流れを、AIなどの技術を用いてお客様一人一人の悩みや関心に合わせ、精度高く繋げることができれば、単なる商品紹介や購入支援を超えた、顧客に寄り添うサービスに近づくと感じました。 中長期戦略はどう？ そして、このような取り組みを進めるためには、現場での目先のKPIに捉われることなく、「お客様にどのような体験を届けたいのか」という視点で施策を整理し、中長期的な視点で進めていく体制づくりが不可欠であると改めて実感しました。

どうして視点変更？ ライブ講座のプロトタイプ発表では、視点を変えることの大切さと、課題解決において意外な効果があることを学びました。特に登山用バックパックをテーマとして、課題の捉え方を変えると解決策のアプローチも異なり、全く新しい応用例につながることが印象的でした。また、参加者全員が否定せずに各自のアイディアを前向きに受け止め、議論が活発に進んだ点が良かったと感じます。初期段階では改善の余地があるアイディアも多いですが、そうした点に踏み込んで議論する雰囲気作りが重要だと実感しました。 効果はどこから来る？ 今回の体験は、単に商品開発に留まらず、他の業務にも応用可能な思考の枠を広げるワークショップとして十分な効果があると感じました。自分の思考の癖に気づく機会にもなり、技術的な面は後回しにしてまずは豊かな発想を引き出すステップが新たなアイディア創出に必要であると学びました。 なぜ議論は難しい？ また、アイディアを出す際にはスキャンパー法を試してみたいと思います。今回のシェアや議論はスムーズに進みましたが、実際の職場では以下のような理由からディスカッションが難しい場合もあると感じました。 ・ポジティブな議論に慣れていないため、否定的な雰囲気になりがち ・結論を急ぐ傾向があり、十分な議論が行われない ・現状維持を好むため、新たなアイディアが無視される ・いかにアイディアを出しても、従来通りの結論に戻ってしまうと感じる ・突飛なアイディアを受け入れる土壌が整っていない ・質問を避ける傾向にある こうした状況に対しては、１～３枚程度のスライドにアイディアをビジュアル化し持ち寄ることで、言葉だけでは伝わりにくい発想を明確にし、議論を促進できると感じました。実際、業務においてプロトタイピングの機会は少ないものの、AIやクラウドサービスを利用すれば自分の考えを手軽にビジュアライズできるため、非常に役立つと実感しました。 どう未来を描く？ 今後は、対象顧客の課題をしっかり理解し、その中から解決すべき点を明確にした上で、アイディアの出し方やビジュアル化、フィードバックの仕組みを業務に取り入れるステップを意識していきたいと思います。一旦アイディアを数多く出し、形にして共有することで、より実践的な問題解決につなげていく方針です。

新メンバー指導のポイントは？ 学びとなった点は以下の3つです。 まず、新メンバーの指導において、以下の3点を必ず押さえることが重要だと感じました。1つ目は、初めに「何をどこまで任せるか」を明確に伝えることで、相手との共通理解を得ることです。2つ目は、その仕事の意義や目的を伝え、「なぜやるのか」を理解させることです。これにより、相手が自律的に動きやすくなります。3つ目は、相手の経験や能力を確認し、それに応じたフォロー体制を整えることです。 学び方のコツとは？ 次に、学び方のコツとして3つあります。1つ目は言語化で、考えを言葉にし、漠然とした考えで終わらせないようにすることです。2つ目は教訓化で、各ケースを客観的に分析し、普遍的な教訓を引き出すことです。3つ目は自分化で、引き出した教訓を自分の状況に照らし合わせ、自分の課題や弱みを改善するために考えることです。 リーダーシップの育み方は？ また、リーダーシップの三要素について学びました。能力と意識を掛け合わせることで行動が生まれるというもので、私の場合は能力に偏っていたため、明るく前向きでオープンな意識を、業務を通じて日々心掛けていきたいと思います。 ジュニアメンバーへの効果的な指導策 チーム内のジュニアメンバーに業務を依頼する際には、この学びを活かし、特に相手の経験や能力の事前把握を重視したいと思います。以前はフォロー体制が不十分で、相手の信頼を得られていないこともあったため、改善する所存です。リーダーシップに関しては、「明るく機嫌よく前向きでオープン」を意識し、信頼されるリーダーを目指したいです。現在は意識にムラがあるため、人との関わりの中で積極的に意識していきたいです。 指導プランの具体例は？ ジュニアメンバーへの指導プランとして、月に一度のロープレを実施し、経験や能力を丁寧に聞き取ることで、相手の視点に合わせたフォロー体制を築き、信頼を得ることを目指します。一方、意識面の行動プランとしては、「明るく前向き、機嫌よくオープン」を実践するために、常に笑顔を忘れず、終礼時に適度に自分の情報を開示し、ジュニアメンバーとの関係性を深めていきます。また、週の定例ミーティングでは、ジュニアに考えさせるような意見や指摘を心掛け、彼らの成長をサポートしたいと考えています。

当たり前は実践でき？ ビジネスの場で重要なのは、「言われてみれば当たり前のこと」をどれだけ意識的に実践できているか、という点です。人間は「考えやすいこと」や「考えたいこと」に無意識に集中してしまう傾向があり、これが思考に制約を与えることがあります。自分の思考には偏りがある可能性が高いことを理解し、それを大前提とすることが重要です。 自己批判の意味は？ 「クリティカル」の意味は「批判」であり、その批判の対象は自分自身であるべきです。自分自身に意識を向けることによって、自らの考えをチェックし、もう一人の自分を育て、自分の考えを客観的に見直す習慣を身につけることが大切です。このスキルは独学では身につかず、他者との意見交換を通じて偏りを認識し続けることが有効です。 発想法のコツは？ さらに、自分の経験や思い付きだけで発想しないために、効果的な「頭の使い方」を心得ておくことが大切です。「分ける」といった思考方法を活用します。例えば、考え始める際に対になる概念を意識し、そこから発想を広げる方法や、小さな案の共通点を見つけ出し、それを基に新しい発想を考える「具体と抽象のキャッチボール」が有効です。 実行方法はどう？ 具体的な方法として、次のような取り組みが挙げられます。部下と課題解決策を一緒に見直し、頭の使い方を意識して多角的に検討した上で実行を指示する。そして、企画や発案の際にはメンバー全員に思考の偏りを自覚させ、共に意識を向けさせることが重要です。また、思い付きや直感に基づく行動を避け、じっくり考えて判断します。そして、お客様にとって何が最良かを考える際、自分一人ではなく他者と意見を出し合って決定することが求められます。 在り方変革は？ まず自分自身の在り方を変える必要があります。過去には、自由に発言しているつもりでも常識の範囲内で発言していたり、周囲との調和や感覚を意識しすぎて意見が制約されていました。しかし自分の概念には偏りがあることを自覚できたので、制約された発言では意味がないと気づきました。今後は自ら意識して制約を外します。 意見の受け止め方は？ これにより、自分や多くの人と異なる意見に対する受け止め方も変わるでしょう。会社でのミーティングでも少数派の意見に耳を傾け、見逃していたヒントを大切にしたいと思います。

伝えたいことは？ 今回のテーマは「相手の理解を促進させる視覚化」でしたが、まず大切なのは、相手に何を伝えたいのかを明確に決めることだと感じました。視覚化する上で使える手法には、グラフや文字、スライドなどがありますが、できるだけシンプルにしながらも最大限のメッセージを伝える工夫が必要だと思いました。具体的な学びは以下の通りです。 グラフはどう使う？ まず、グラフについてです。時系列データには折れ線グラフや縦棒グラフ、データ量の比較には横棒グラフなど、それぞれの特徴を活用することが重要です。 文字はどう工夫？ 次に、文字についてです。自分はカラフルになりがちですが、強調したい文言が過剰にならないよう注意したいです。また、使う色の中身も意識しながら差別化を図ることが大切です。 スライドで誘導は？ 最後に、スライドについてです。メッセージの順番は左から右、上から下に配置し、強調したい箇所には矢印を入れて視点を誘導する工夫が効果的です。 学びはどこに？ 学んだことは、主に次の2つの場面で活用できると思います。 研修資料の工夫は？ まず、社内研修設計におけるスライド作成です。現在、マネージャー候補向けの研修設計を考えており、スライドを作成する必要があります。研修の難易度が上がり多くの資料を収集する分、スライドはできるだけシンプルにする工夫をしたいと考えています。 提案資料はどうする？ 次に、経営陣に提案する人事資料作成です。現在、週に1～2回、経営陣に人材戦略に関する提案をしています。その際に資料についていくつか質問を受けることがあるので、資料を一目で理解できるよう改善していきたいと思います。 行動計画は何だろう？ これらを活用するための行動計画は以下の通りです。 研修計画のポイント？ 社内研修設計におけるスライド作成では、情報の順番とメッセージの順番を一致させ、グラフを取り入れる際にはできるだけ一つにまとめ、フォントのカラーを意識的に差別化することを考えています。 資料改善の注意点は？ 経営陣に提案する人事資料作成では、基本的なことですが、グラフにタイトルを必ずつけ、適切なグラフかどうかを常に確認し、データが時系列なのか、要素なのか、変化を表現したいのかを考慮することが重要です。

なぜ分析の目的を見失わない？ まず、「何のために分析するのか」という「目的」を見失わないことが重要です。その上で、その目的を果たすためにはどのようなデータをどのように分析すれば良いのかという「仮説」を立てることが必要です。その仮説に基づき、必要なデータを収集し「意味を読み取る」ために適切にデータを加工し、その分析結果から新たな発見を導き、より良い意思決定を行うことが求められます。 データビジュアル化の役割とは？ データ分析の一連のプロセスにおいて「意味を読み取る」ためには、代表値である平均値および中央値、ばらつき度合いを分布として示す標準偏差を用いた全体像の把握が重要です。また、それらを一目で容易に把握するためにデータのビジュアル化も欠かせません。そして、ビジュアル化されたグラフを見る前に、それまでに得た定量情報や定性情報をもとに自らの解釈と仮説を立て、その解釈・仮説と実際のデータを比較するアプローチを繰り返すことで、分析を深めていきます。 データ分析の順序を守るには？ いざデータを前にすると、「仮説を立ててデータを見る」のではなく、「データ同士を比較して仮説を立てる」という癖があることに気づきました。この順序を間違えると意味がなさず、分析を深堀りできません。自然と正しいプロセスを踏むことができるようになるまで、意識して練習を繰り返したいと思います。 予算策定に活かす分析手法は？ 直近では、予算策定にこのアプローチを使います。過去の売上や原価をもとに、標準偏差、加重平均、幾何平均、中央値を使ってより確からしい代表値を出し、定性情報も加味して来期の予算を策定します。この際、「仮説を立ててデータを見る（仮説との比較）」ことを意識して取り組みます。また、その代表値にした理由や定性情報の扱いについて第三者と共有し、対話を重ねることで、納得性のあるものとして示すことができるように努めたいと考えています。 今後意識する改善点は？ 今後、以下の点を意識して取り組みます。 1. 標準偏差、加重平均、幾何平均について再度勉強し、特徴を深く理解する。 2. 「結論ありき」や「経験と勘」に頼らず、データ分析のプロセスを一つずつ丁寧に踏む。 3. 定性情報を「落としどころ」や「決め打ち」の要素として扱わないように意識する。

思考停止の原因は？ これまでの学びの集大成として、ライブ授業の各ケースやWEEK５の総合演習に取り組みましたが、最適な形でクリティカルシンキングを使いこなせていないと実感しました。特にバスケットボール監督のケースでは、最初に得点表を見たとき、どのように分解すればよいのか迷い、思考が一時停止してしまいました。最初は、普段スポーツを観る機会が少なく勝敗表や勝率に馴染みがなかったためと考えましたが、後に「異動・転職直後の新業務に関するデータだったらどうか」という視点に切り替えたことで、これまでと違った切り口が分からなかったという「逃げの思考」であったと自戒しました。ここで改めて、「問いを一つ決め、残し、共有する」「自分にも他人にも必ず思考の癖や制約があることを認識し、議論を通じて修正する」「切り口を複数試し、傾向を見出す」「数字を見たら一手間かけて計算し、グラフ化する」「視認性の良いスライドで伝える」といった考え方を意識し、今後の実務に活かしていきたいと思いました。 目的意識は大切？ まず、自分の主観や他人の意見だけを議論の出発点にせず、「何の目的のために、今何の問いについて考えているのか」という基盤を常に意識することが大切です。会議などでは、自分に近い視点や他者の意見そのものの是非に偏ってしまいがちですが、目的を見失わずに周囲と共有しながら、建設的に検討を進めるよう努めていきたいと感じています。 結論と根拠は？ 次に、目の前の問題に対して、自分の結論とその根拠をはっきりさせてから発言することが求められます。受講前は、話し始めたら何とかまとめられると思い、場の沈黙を埋めようとして衝動的に発言するケースが見受けられ、結果として何を言いたいのかが不明瞭になってしまうことがありました。グループワークを通じ、事前に結論と根拠を固めてから発言する意識を持つことで、少しずつ改善を実感しています。とはいえ、すべての場面で完全にできる段階には至っておらず、実務においては結論を導くための前提となる知識も必要です。たとえ問題によっては自分の中で結論が出せない場合でも、本講義の学びを活かし、責任を持って考え抜いた上で、議論を通じて修正する姿勢を示すことが重要だと感じています。 締めはどう捉える？ 皆様、お疲れ様でした。ありがとうございました。

未来予測への疑問は？ AIによるデータ分析で未来を予測できるという点に、今まで気付かなかった可能性を感じました。これまでは基本的なデータ分析を用いてトレンドを把握し、自ら戦略を立ててきましたが、さらに踏み込んで分析結果から未来を予測できるなら、事業戦略の幅が広がり、さまざまなシナリオを描けると実感しました。 AI資料進化の秘密は？ また、これまで利用経験のなかったAI資料生成ツールが、動画でこれほど進化していることを知り、すぐにでも活用してみたいと感じました。 レイアウト改善の意図は？ たとえば、毎月のレポート作成においてこのツールを活用すれば、効率良く美しいレイアウトのスライドを作成でき、作業時間の大幅な短縮が期待できます。さらに、最新の技術がWebマーケティング業界に大きな変化をもたらす中、特定の検索キーワードのトレンドや検索者の行動変化といった未来予測をAIに頼ることで、より戦略的な対応が可能になると考えています。 日本市場対策はなぜ？ また、海外本社では日本市場の独自性が十分に理解されないことが多い現状を踏まえ、なぜ日本向けには他国とは異なる施策が必要なのかを分かりやすくまとめた社内資料を効率的に作成できる点も魅力です。さらに、日本向けWebページの作成企画に際して、社内デザイナー向けのデザインブリーフを迅速に作成することで、円滑な業務推進が見込まれます。 ワークフロー変化は？ 現在、AIツールの導入に伴い、社内のワークフローが日々大きく変化しており、その都度更新した内容を迅速に関係者間で共有する必要があります。こうした点でも、AIを活用して何度でも簡単に資料作成できるのは大変有用だと感じています。 ツール名称に疑問？ なお、動画内で紹介されたAI資料生成ツールの具体的な名称についても知りたいと思っています。 効率化の壁は何？ 一方、上層部からはAIを駆使して業務を大幅にスピードアップさせるという期待が寄せられており、人員削減も進む中で業務量が増加する状況です。しかし、現場ではその効率化がまだ十分に追いついていないため、AIの導入によって逆に忙しさが増していると感じています。他社では同様の問題に直面しているのか、またどのような解決策があるのか、ぜひ意見交換をしてみたいと考えています。

数字を分解し要素を見極めるには？ 数字を分解し要素に分けることで、どこに差分があるのかを明確にすることが重要です。数字そのものではなく、割合や順番でとらえることで、差異が見えやすくなります。そのためには、割合や順番をグラフなどで視覚化すると効果的です。 多様な観点からの切り分け方は？ 分解の切り口には様々な方法があります。多様な観点から切り分けることで、特徴や差分を特定していきます。特徴がある要素を見つけた場合、他に差異がないかを引き続き分解して検証します。本当にそう言い切れるかという視点で深掘りすることが必要です。 もし分解して特徴が見つからなくても、それ自体が間違いではなく、差分がないことがわかるという成果となります。切り分け方に固執せず、実際に手を動かしてみることが大切です。MECEに基づく切り分けには、層別、変数、プロセスがあります。MECEを適用する際には、最初に「全体」とは何かを定義し、全体の範囲を決めることが肝心です。 分解が市場調査にどう役立つ？ これらの方法は、市場調査や競合他社の分析に役立ちます。例えば、同じ商品やサービスでも各社がどのように成り立たせているかを要素に分解し、差異性を探ることで、仮説を立てることにもつながります。また、業務システムの改善案件でも、どのプロセスにどれくらいの時間や人手がかかっているのかを分解することで、改善策を見つける手助けとなります。 プレゼン資料をより説得力のあるものにするには？ データを加工する際には、クライアントへの資料をより伝わりやすく、説得力のあるものにすることが求められます。数字そのものではなく、割合や順位といった形で意味を視覚化し、要素ごとに差異性や特徴を明らかにすることで、しっかりと説得力のあるプレゼンが可能となります。 全体の定義はなぜ重要？ まずは全体の定義から始め、チームで共有することが重要です。全体の定義ができたら、次は分解の切り口について皆でアイデアを出し合います。それを元に切り口ごとで差異や特徴を分析し、必要があれば更に深掘りします。特徴や差異が出ない場合でも、その事実を記録として残すことが重要です。数字はそのまま使わず、全体の中の位置づけやインパクトのある要素を際立たせるなど、ビジュアル化して関係者の共通認識とすることです。

データ分析における比較の重要性とは？ データを比較することは、他のデータと比較することでその意味合いを読み取ることにあります。繰り返しになりますが、「分析は比較なり」が重要です。単純な平均では見落としやすい情報を把握するために、データのビジュアル化を駆使し、バラつきを視覚的に理解することが求められます。比較を行い、グラフを解釈することで仮説を立て、その結果として次に分析すべきデータや分析の深掘りの方向性が明確になります。 代表値だけで十分か？アプローチを考える 大量のデータを比較するアプローチについて考える際、代表値の使用だけではデータの分布状況がわかりません。データの分布を考慮するために、標準偏差を併用します。標準偏差が大きければバラつきが大きく、小さければデータが集約していることを意味します。また、データをビジュアル化することも重要です。実際の業務では、加重平均とデータのビジュアル化が主に行われています。 代表的な数値には以下のものがあります： **代表値** 1. 単純平均 2. 加重平均 3. 幾加平均 4. 中央値 **散らばりを表す数値** - 標準偏差：標準偏差が大きいとデータがばらつき、小さいとデータが集約している。正規分布と2SDルールも考慮します。「起こりにくいことが起こっている」という実感値は5%です。 分析の深化にはどのプロセスが必要？ 分析の内容に応じた代表値を使い、内容に応じたビジュアル化の方法を考えることが大切です。案件の特徴を「プロセス×視点×アプローチ」で分析することに重きを置くと良いでしょう。会社の施策展開にあたっても、目的に応じた比較を行い、ビジュアル化し、そこから仮説を立てて分析を深めていくサイクルを徹底していきます。過去の導入事例から仮説検証を行い、どの層にヒットしているかをビジュアル化し、現在進めているターゲティングの選定を進めていくことが求められます。 学びの共有はどのように行う？ まず、メンバーにWEEK3の学びを共有し、現在取り組んでいる施策のターゲティングに役立てたいと考えています。根拠のあるデータを作成し、より良い意思決定に繋げることが目標です。代表値と標準偏差の仕組みを理解し、必要に応じて使い分けるために、日常の業務に取り入れてみることから始めましょう。

原因分析のポイントは？ 「why：原因を分析」という問題解決のステップについて学び、実際の業務に活用するためのヒントを得ることができました。原因分析では、問題がなぜ発生したのかデータを基に追及し、原因が特定できた後に解決策を検討するという流れを確認しました。 プロセス分解の極意は？ この授業で得た学びは主に2点あります。まずは、データをプロセスに分けて考える方法です。課題では、ウェブサイトの広告表示から体験レッスンへの申込に至る一連のプロセス（広告表示→広告クリック→申込）の各段階のデータを比較し、同じ経路を辿った中でどこで数値が落ちているかを検証しました。比較する際は、各プロセスの分母が異なるため、率で示す点が重要です。率が低いプロセスに問題があると考え、具体的な原因を探る有効な手法だと実感しました。この方法により、どこから改善に取り組めばよいのかが明確になり、必要なデータの選定も容易になると感じました。 原因思考の広がりは？ 次に、原因を考える際は思考の幅を広げる必要があると学びました。フレームワークの一つとして、対概念という視点を活用する方法があります。たとえば、「自社の戦略に原因がある」と「自社の戦略以外の要素に問題がある」という二つの視点から原因を考えることで、一方向への固執を避けることができます。この手法は、原因の決め打ちを防止するのに非常に有効だと感じました。 遅延の要因は？ 実際の業務で、業務の遅れが他部署に影響を与えている場合、まずはその業務を複数のプロセスに分解し、どの段階でボトルネックが発生しているのか、数字を元に比較することが有効だと考えます。原因追求においては、MECEの考え方も必要不可欠です。さらに、原因に関わる要素が明らかになったら、それ以外の可能性も併せて検討することで、一面的な見方に陥らずに対策を練ることができると実感しました。 学びをどう今後活かす？ この学びからは、事象には必ずプロセスが存在し、分解して比較することで原因を特定できること、そしてよい事例についてもプロセスの整理が応用可能であることを改めて確認しました。今後は、問題だけでなく成功事例にもプロセスの視点からアプローチし、より幅広い視野で原因と対策を考えられるよう努めていきたいと思います。