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職種が「総務・人事」

の受講生の学び

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正しい日本語の重要性とは？ 主語と述語を明確にして文章を組み立てることは、相手に意図を伝える上で非常に重要です。正しい日本語は、情報を整理し、聞き手と自分の双方に効果的に伝えるための最大のツールとなります。伝えたい内容を根拠や理由を整理して説明することで、説得力が増し、聞いてもらいやすくなります。 ピラミッドストラクチャーの活用法は？ 意見を述べ、その裏付けを整理する際には「ピラミッドストラクチャー」が有効です。特に上席への報告や説明の際、相手にとって理解しやすく納得してもらうためにこの手法を活用できます。また、後輩の指導や依頼事項への対応にも役立つと感じています。 資料作成での効果的な手法とは？ 資料作成においては、正しい日本語を使用することで読み手の負担を軽減し、主張とその理由や根拠を整理することで、自分の考えを明確にすることができます。ピラミッドストラクチャーを活用して、手書きで整理しながら資料を作成するプロセスも効果的です。 説得力を高めるためには？ また、相手の主張もピラミッド構造を用いて考えることで、内容を整理し理解を深めることができます。これまで話し言葉や、思いついたままの言葉で伝えている場面が多かったと感じたので、まずは文章を整理するところから始めたいと思います。

切り口はどう考える？ 学習を通して、分解の切り口として層別分解、変数分解、プロセス分解という多角的なアプローチを学びました。これまでは無意識のうちに層別分解を利用することが多かったものの、特に「When/Who/How」という視点を取り入れることで、さらに選択肢が広がり、得たい結果から逆算して適切な切り口を選ぶ重要性を改めて実感しました。 人事分析の視点は？ また、人事領域で従業員データを分析する際にも、学んだ考え方が幅広く応用できることを感じました。入社者・退職者の動向や部署ごとの人数推移の分析において、年齢層、入社区分、性別、入社年度、居住地エリアなど「When/Who/How」の各視点でデータを整理することで、より具体的な傾向が見えてくると考えています。さらに、情報を収集する際には、過去の履歴の蓄積がいかに重要かを再認識し、全社的な情報収集の体制の見直しが必要だという点も学びました。 退職率の焦点は？ 加えて、近年増加傾向にある退職者についても、特に若年層の離職率の高さという課題に着目し、年代別のデータ比較や、離職率が高いとされる入社3年目までという特定期間を切り口に、多角的な分析を実施していく方針です。これにより、より精緻な人事戦略の立案に役立てていきたいと考えています。

問いの重要性は？ 「問い」から始めるという視点が、今回の学びの中で特に印象に残りました。まず、常に「今何を考えているのか」を自分自身に問いかけることで、単に身近な情報に頼るのではなく、目的や目標を明確にしながら考える重要性を再認識しました。 自己評価の見方は？ また、思考のプロセスにおいては、自分の考えを客観的に評価する「もう一人の自分」を育てることが大切だと感じました。具体と抽象の動きを意識的に行うことで、より広い視点からアイディアを整理・展開し、最終的に論理的な結論に導くための自己チェックが可能になります。 実践から何を学ぶ？ 具体例としては、week1で実践した「自分の思考をチェックするもう一人の自分を育てる」と「具体と抽象のキャッチボール」を通じて、発想を広げる効果を実感しました。また、week6に学んだ「今何を考えているのかを自問する」手法は、常に問いを軸に考える習慣の大切さを改めて感じさせるものでした。 議論はどう進む？ 普段の議論や施策の検討においても、まずは明確な問いを立て、その問いに沿って具体的なアイディアと抽象的な概念を行き来させながら自分自身の考えをチェックすることは、よりクリエイティブで実効性のある結論にたどり着くための有効な方法だと感じます。

視覚化のコツは何？ 今回の講座を通じて、視覚的に分かりやすい図表の作成や、元データを複数の視点で分解してグラフ化する手法を学びました。情報を可視化することで、データの本質に迫ることができ、分析の精度が高まる点が非常に印象的でした。 分解視点はどう活かす？ また、データの分解方法として、When（時間）、WHO（人）、HOW（手段）の視点を活用し、仮説を立てながらデータを読み解くアプローチは、理論と実践をうまく結びつけると感じました。こうした手法により、伝えたい内容を論理的に整理し、より明確に説明できるようになると思います。 情報分解の秘訣は？ さらに、MECEの考え方を用いて情報を漏れなく、ダブりなく分解する技術についても学びました。層別分解、変数分解、プロセス分解といった具体的な切り口を通して、第三者にも分析の背景や意図を的確に伝える方法を身につけることができました。 課題抽出はどう確認？ 最後に、アンケート結果や経費使用の分析を通じて、課題の抽出と適正な施策検討につなげる事例は、実務における分析の重要性を改めて認識させられる内容でした。自分自身でデータを作成する際や、他者のデータを検討する際に、適切な分解と背景の説明が説得力を高めるポイントであると感じました。

視覚化って伝わる？ 視覚化と良い文書作成には、相手の立場に立ち、理解を促進する内容にすることが重要だと感じました。自身の独りよがりなグラフやメールに反省する点が多くあります。特に、視覚化では主訴とグラフの連動が、相手の理解に大切だとわかりました。また、読まれる努力として、アイキャッチは常に意識していましたが、読みやすさが一律の体裁になっていたため、今後は工夫していきたいと思います。 相手に届ける文章は？ 私の業務では、企画書や稟議書、スタッフへのメールを作成する機会が多いため、「誰に」「どんな内容」「最も伝えたいこと」を意識して、視覚化と文章化に努めたいと考えています。今までのやり方が自然に染み付いているため、少しずつ修正を加えていきたいです。また、同僚の文章に触れることも多いため、表現方法や文書構成についてアドバイスできればと思います。 意図はどう伝える？ これまでメールマガジンやチラシ、各種広告をあまり意識せずに流し読みしていましたが、これを機に「誰に」「何を」という視点を持ち、書き手の意図を考えてみたいと思います。その際、自分だったら「こう考える」といった意見を持つことと、講座で学んだクリティカルシンキングを意識し、分類（MECEやロジックツリー）も実践してみたいです。

直感は信頼できる？ 普段の仕事やデータを扱う際、経験や直感に頼った仮説が基本であったことを改めて実感しました。データ分析そのものではなく、むしろデータ収集の段階で不足している点が原因だったと考えています。この経験が、部門費などの予算策定時における変化の捉え方を再見直すきっかけとなりました。 予算根拠は正確か？ 部門費の策定根拠や、今後の設備投資に関する理由付けについては、未来を見据えた考察が十分でなかったと感じています。何か異変があった場合の修理費用が予算に計上されず、過去の事例や頻度を確認することで、適正な管理につながる一手段としたいと思います。 委託実態はどうだ？ 請負会社に業務を委託している現状では、作業の安定性はもちろん、雇用期間が短期に終わる点にも課題を感じています。労働内容に加え、職場環境も影響していると考え、既に委託から10年が経過している案件も多いことから、改めて状況把握から始めたいと思います。 記録整備は必要？ 具体的には、請負会社で働く方々の実務経験年数や年齢層などの基本情報の収集を行い、当社を離れる理由なども可能な限り情報として集める予定です。また、設備投資に関しては、過去の作業記録のデータベース化が未実施であるため、そこから着手する方針です。

基本の伝え方は？ 相手に提案をする際、意識すべきポイントとして、以下の学びがありました。まず、全員の言葉の認識を一致させるために、主語と述語を意図的に置くことが重要です。また、自分の考えをそのまま伝えないようにし、状況や相手に合わせることも重要です。さらに、伝えたいことをいきなり羅列するのではなく、構造化して伝えることが大切です。具体と抽象を行き来し、相手にとって違和感のない内容になっているかを確認します。 応用のポイントは？ この学びは、普段の業務におけるコミュニケーションから、部長への提案まで幅広い場面で活用できると考えています。どの場面でも、「相手にとって分かりやすいか」が重要なので、主張と根拠を順序立てていきます。そのために、主語と述語の明確化とピラミッドストラクチャーを活用したいと思います。経験を積むことも必要なので、定期的に練習を繰り返す習慣を作ります。 記録と提案は？ さらに、基本的には一文につき60字でまとめ、週次で「仕事での学び」を400字で記録します。この内容を、隔週の上司との1on1で共有し、フィードバックをもらうようにしています。部長陣への提案の際にも、ピラミッドストラクチャーを用いて結論とその根拠を整理し、相手目線で順序立てて伝えます。

問題解決の新しい視点を学ぶ 問題解決において、原因や解決すべき課題を特定する際には、現状と理想の姿との差だけを見るのではなく、その差の割合などの影響も考慮することが重要であると学びました。 思考プロセスの再確認は効果的か？ また、思考する際にはWhat、Where、Why、Howといったステップで考えることや、MECE（モレなくダブりなく）で考える重要性を再認識しました。 数字の乖離をどう対処する？ 収支分析を行う際、複数の資料から数字を作成していくプロセスで、資料間の数字の乖離が大きくなることがあります。このような場合、原因を特定して修正する必要がありますが、Week2で学んだ問題解決のプロセスを意識することで、原因特定の時間を短縮し、より精緻な資料を作成できると感じています。 資料作成時に気をつけるべきことは？ 資料作成時に数字の乖離が発生した際には、やみくもに資料を見返すのではなく、乖離の大きい箇所や影響度を考慮しながら、順番に細かく確認することで、より早く原因を特定することが可能です。 チームでの確認プロセスは有効か？ さらに、この考え方をチームメンバーにも共有し、異なる視点から同様の確認を行うことで、資料の精度をさらに高めることができます。

仮説の重要性は？ 学習前は、仮説を立てることに対して、恣意的または無意識に寄せたデータを収集してしまうのではないかという懸念がありました。しかし、今週の学習で、複数の仮説を立てることの重要性を理解できました。仮説はある程度の網羅性を持つべきであり、３Cや４Pといったフレームワークがその考え方を支えていることに納得しました。 仮説と行動の速さは？ また、仮説を立てることが物事のスピードに直結するという新たな視点も得られました。これまで、仮説が誤っていた場合はすべてをやり直すゼロスタートになると思い込んでいたのは、仮説を決め打ちにして一つだけ持っていたからだと、自分の在り方から理解しました。 多様性と仮説の関係は？ 担当しているダイバーシティ推進の取り組みにおいて、複数の仮説を活用することは、多様な在り方に対する効果的な施策の切り口が一つではないことと合致すると感じます。一方で、大きな方向性や目的の核がなければ、アイディアが散らばってしまうため、その点は常に意識しておきたいと思います。 検証の進め方はどう？ 仮説の検証過程では、恣意的な判断を防ぐためにフレームワークに立ち返り、複数の仮説について必ず他者と対話し第三者の視点も取り入れるよう努めています。

なぜまずヒアリング？ 企業向け研修を手がけた経験から、まず顧客が抱える問題や困難をしっかりとヒアリングすることが重要だと実感しました。その上で、プロトタイプの研修やワークを作成し、実際に体験してもらいながら具体的なアドバイスやフィードバックを得ることで、完成度を高められると思います。既存の研修においても、常に試作品と考え、実施の際に意見を取り入れていくことで、時代に合った育成施策を継続的に実施できるはずです。 現場の視点は大切？ また、顧客の組織に入り込み、現場での観察やインタビューを通して、どのような課題が存在するのかを把握することが大切だと感じました。多くのプロトタイプを作成し、幅広いアイデアを出す過程で、発散と収束のプロセスが充分でないと感じる場面がありました。今後は、このプロセスをより徹底することで、より効果的な解決策を生み出すことが求められると考えています。 プロセス振り返りは？ 一連のデザイン思考プロセスを自分の業務に適用してみると、どのプロセスが十分にできているか、またどの部分が改善の余地があるのかが明確になりました。今後は、アイデアの発散と収束のための時間と機会をさらに増やして、より質の高い取り組みができるよう努めていきたいと思います。

問題解決のステップを学ぶ 問題解決には4つのステップがあることを学びました。これらのステップは以下の通りです。 1. What：問題の明確化 2. Where：問題箇所の特定 3. Why：原因の分析 4. How：解決策の立案 このステップで仮説を立てて思考することで、以下の効果が期待できます。 1. 検証マインドの向上と、高まる説得力 2. 関心、問題意識の向上 3. 判断や行動のスピードアップ 4. 行動の精度向上 計算ミスをどう防ぐ？ 例えば、給与や退職金の計算業務では、計算ミスが発生することがあります。その際にはまず、正しく再計算することが最優先されますが、今後同様のミスを防ぐためには原因を特定し、再発防止策を考え実施する必要があります。これを行うためには、問題解決の4つのステップが必須となります。 チームへの意識定着を図るには？ 自分自身だけでなく、他のメンバーも問題解決の4つのステップを意識して思考できるように指導することが必要です。そのために、今回学んだ内容を毎週開催するチームミーティングで共有し、日々の業務の中でもメンバー一人ひとりがしっかり意識し自分のものにできているかを質問を投げかけることで確認し、チーム全体に定着させていくつもりです。

分析の本質を学ぶ意義とは？ 講義開始直後から、分析の本質について明確に示されるので、動画の解説が頭にスラスラと入りました。まず、分析の本質は「比較」であり、適切な対象を比較することが重要です。迷ったときは、分析の目的に立ち返ることが大切で、その際にはデータに偏りがないかどうか、「生存者バイアス」に注意することが求められます。このように、6週間の講座を通じて、最も重要な「心得」を学ぶことができました。 仮説設定の流れをどう進める？ 私は、社会課題に対する「仮説」をもとに、行政などのオープンデータを分析し、数字的な事実を裏付ける仕事をしています。今回は、体系的にデータアナリティクスを学ぶことで、仮説設定や分析対象の選定をスムーズに行いたいと思いました。 データ分析の実践ステップとは？ 具体的には、以下のアクションを実行しようと考えています： - データ分析について、チーム内に基礎的な知識を共有する。 - チームメンバーが取り組んでいる社会課題に関連するオープンデータを収集する。 - 仮説を洗い出し、それを裏付けるための数字を設定する。 - 適切な比較対象をピックアップする。 このような手順を通じて、社会課題の解決に向けた効果的なデータ分析を進めていきたいと思います。