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職種が「総務・人事」

の受講生の学び

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どうして自己検証すべき？ 今週のライブ授業では、2つの大切な学びが印象に残りました。1つは、自分の思考をチェックするために、もう一人の自分―批判的な視点を持つ自分―を育てることです。これにより、無意識に他者や自分の意見を鵜呑みにしてしまい、結果として仕事が行き詰まる状況を防げるのではないかと考えました。立ち止まってじっくり考える習慣の重要性を改めて実感しました。 具体と抽象はどう関係？ もう1つは、具体と抽象のキャッチボールを行い、思考の幅を広げることです。以前、物事を整理・構造化する際にはMECEを意識して取り組んでいましたが、実際に活用する際には思考が停止しやすく、なかなか進まない経験がありました。しかし、今回の学びを通して新たなアプローチを取り入れることで、発想が広がる可能性を感じることができました。 実践はどのように進む？ ただし、普段はインプットばかりに偏り、アウトプットする機会が少ないのが現状です。そこで、今後は意識してアウトプットの習慣を身につけ、学びを実践に活かしていきたいと考えています。 議論はどう広がる？ また、これらの学びは以下の2つのシーンで特に活用できると感じました。まず、複数名で議論を行う場面です。これまで、自分一人の視点に偏ってしまい、議論が狭い範囲にとどまってしまうことが指摘された経験があります。目的をしっかりと意識することや、議論の前提を確認しながら進めることで、より広い視野から意見を交わせるようになると思います。 施策検討の落とし穴は？ 次に、自分自身で施策を検討する場面です。一人で検討を進めると、手段が目的に取って代わってしまうことが多いと感じています。そのため、常に「目的は何だったか」を問いかけながら、もう一人の批判的な自分を育てる必要があると考えました。 学びをどう活かす？ 以上の学びを踏まえ、まずは以下の点を意識して取り組んでいきます。 ① もう一人の批判的な自分を育て、常に目的を見失わないようにすること。 ② 具体と抽象のキャッチボールを行い、思考と視野の幅を広げること。 ③ MECEを活用して、物事を体系的に構造化すること。

データ分解で得られる新視点とは？ データを分解することで事象の解像度が上がることを学びました。データを単なる数字として見るのではなく、一手間加えることで新たな視点が得られます。例えば、データをグラフ化したり、割合を計算してみたりすることで、より深く理解できることが多いです。 データをどう分けるべきか？ データを分ける際には、定性的な仮説を持ち、複数の切り口から分解することが重要です。その際、MECE（もれなくダブりなく）の原則を活用すると効果的です。MECEを用いると、全体集合を部分に分ける（足し算）、事象を変数で分ける（かけ算/わり算）、あるいはプロセスで分けるという切り口が考えられます。 MECEの原則を実践するには？ 私はこの概念を知ってはいましたが、実際に分解をする際にうまくできていないと感じていました。切り口についても感覚に頼っていましたが、言語化された切り口を示されたことで、今後はそれを指針にできるようになったと感じています。 営業成果への応用とは？ 営業部門の成果の低迷や、良好な場合の要因を探るために、この手法が活用できると思います。プロセスで分解している部分はありますが、クライアントを特徴別に分けたり（足し算）、売上や利益率から分解する（かけ算/わり算）部分が不足していることに気づきました。これを行うことで、良い成果を上げた要因を特定し、勝ちパターンを見出すことができ、悪い時は修正ポイントを明確にして改善行動に役立てることができると思います。 人事課題の解析はどう役立つ？ また、人事課題の検討においても、従業員をMECEで分解し、課題点を探ることで、解決策を考えるのに役立てることができると感じています。 実践のための初めの一歩は？ 学んだことを実践に移すため、データの切り分けを実際に行う機会を持ちたいと考えています。現在、すぐに取り組むべき課題もいくつかありますが、データを全体的に捉えられていないものが多いです。まずはデータを集めることから始めなければなりません。そのために、どのようなデータが必要なのかを5W1Hを使って考え、それをMECEを用いて分解しようと考えています。

全体の学びは何？ 今回の講義では、主に以下の３つの学びを得ることができました。 論理的思考はどう育つ？ まず、論理的思考力についてです。これまでは抽象的あるいは曖昧な言葉で自分の意見を伝えてしまうことがあったと気づきました。論理的思考力とは、誰に対しても納得してもらえる発想や発言のことであり、意図をもって具体的に言葉を選ぶ必要があると改めて認識しました。 考えの偏りはなぜ？ 次に、人の思考には偏りがあるという点です。ドラックストアの演習では、商品を物として並べるという視点からしか考えられず、目の前にあるものだけに意識が向いてしまっていたことを実感しました。これまでは批判的に物事に向き合うとき、自分の思考や前提にまで目を向けることが少なかったため、自分自身の考え方にも偏りがあると学び直す機会となりました。 ３つの視の本質は？ 最後に、視点・視座・視野という「３つの視」についてです。目の前の問題にばかりとらわれがちな自分に対し、さらに広い視野で物事を捉える必要性を感じました。視点は目の前の問題、視座は自分自身、そして視野は短期的・部分的なものに限定されがちなため、この３つの視を意識することで、より広く深い視野で問題解決に取り組むことが大切だと学びました。 実践でどう活かす？ 今後は、ビジネスシーンでは人事施策の企画などの場面で、「３つの視」やMECE、具体と抽象の考え方を用いて、問題を広く深く捉え、よりインパクトのある提案を目指していきます。また、プライベートシーンでも、友人や家族などとのコミュニケーションの中で自分の考えを正しく伝え、相手の意図を正確に汲み取ることに努めたいと考えています。そのためにも、自分や他者の前提や思考の偏りを理解し、適切にコミュニケーションができるよう日々意識を向上させていきます。 具体策は何か？ 具体的には、企画業務やチームとのコミュニケーションにおいて、まず自分の考えやアイディアに対して本当にほかの選択肢はないかと批判的に問い、３つの視の観点から確認します。また、目の前の問題についてはMECEの考え方を用いて細分化し、より明確に捉えられるよう努めていきます。

動機付けの理論は何？ 理論面では、相手のモチベーションを引き出すために、尊重、目標設定、フィードバック、信頼関係の構築が重要であると学びました。５段階欲求やX理論・Y理論、衛生要因と外部付け要因の考え方も、動機付けの引き出しとして覚えておくと役立つと感じました。特に、「人のやる気スイッチ理論」として、衛生要因がやる気を下げる一方、外部付け要因がやる気を上げるという考え方は印象的でした。また、他人のことは十人十色で理解し切れないため、まずは実際に動き、時には失敗を重ねながら向き合うことが大切だと実感しました。 実践で何を試す？ 実践面では、リーダーシップを発揮するために「実行し振り返る」姿勢が不可欠であると学びました。計画を進める際には、干渉しすぎずにメンバーに権限を委譲する意識が必要です。不測の事態が生じた場合は、迅速に介入して収束させ、非を認めた上で次のアクションを共に考えることが求められます。また、振り返りを習慣化することで、自己の成長だけではなく、メンバーへの適切なフィードバックと人材育成にもつながると改めて感じました。フィードバックを行う際には、相手に自己評価を促し、明確な評価基準を示し、その結果を次にどう活かすかを共に検討することが大切です。 理論と実践の連動は？ 全体として、今回の研修では理論と実践が相互に補完し合うことを実感できました。理論として学んだ動機付けの各要素（尊重、目標設定、フィードバック、信頼向上）が、実践でのフィードバックや目標設定と連動していることを確認でき、以前の週の内容や補足動画との繋がりも見直す良い機会となりました。 コミュニケーションはどうする？ さらに、メンバーとのコミュニケーションの重要性にも気づかされました。相手に考えさせる質問を投げる力が、人材育成において不可欠であると感じました。質問力を磨き、クローズド・オープンクエスチョンを使い分けることで、相手の声を引き出し、受け止める姿勢を意識することが大切です。また、話しやすい雰囲気やオープンな場を作ることで、リラックスした対話が促され、結果としてモチベーションの向上につながると考えます。

理想と現実の違いは？ 問題定義については、常に「あるべき姿」と現実とのギャップを意識し、そのギャップを埋めるために関係者と共通認識を持つことが重要だと感じました。 分解法の違いは？ ロジックツリーには、「層別分解」と「変数分解」が存在します。私自身はこれを「足し算分解」と「掛け算分解」と表現しています。加えて、感度の良い切り口を多数持っておくことも大切ですが、これが自分の長年の課題となっています。 大枠から取り組むのは？ 問題分析を行う際は、まず大きな枠組みから着手することが肝要です。私は計数業務や人材育成、組織開発を担当しているため、さまざまな場面でこのアプローチを用いています。 評価の焦点は？ 具体的には、売上や予算を検討する際には、分解を通じて問題の大きさや影響範囲を特定するよう努めています。また、人材育成の方法を考えるときには、何が効果的かを明確にするために要素を分解し、議論を深めています。 要因の絞り方は？ さらに、組織の問題に取り組む際は、組織のありたい姿を定義した上で問題を分解し、その要因候補を絞り込む作業を重ねています。 成果物はどう捉える？ また、業務のアウトプット分解についても考えさせられます。業務を成果物と、それを生み出すアクションに分解し、受け取り手の観点から何が必要かを吟味することが、業務完了に向けた重要なポイントだと感じています。 分類項目のコツは？ 売上や予算の項目に関しては、適切な分類項目の設定が、事業の推進状況を的確に把握するために役立つと考えています。 育成理論を再検討？ 人材育成の観点分析では、人の性質や評価の項目化は進んでいる一方で、育成方法論についてはまだまだ整理の余地があるように思います。ここでは、「When」や「Where」といった切り口で新たな項目化ができる可能性があると捉えています。 数値評価の意義は？ 最後に、組織の問題分析では、定期的な組織評価の数値を基に、課題項目がどの要素や要因に分解されるのかを試行することが、今後の改善に向けた有効な戦略であると感じています。

なぜプロセスを分解する？ WEEK05「原因を探索する」では、まず一連のプロセスを分解して、各段階の転換（例：表示からクリック、クリックから体験レッスンへの導線）について整理する手法が紹介されていました。次に、問題の原因を探るために、企業戦略だけでなくそれ以外の要因も視野に入れる「対概念」の考え方が示され、幅広い視点での分析が求められていることが分かりました。 どうして要因に注目する？ また、原因探索の際には、コストやスピード、意思疎通といった項目を重要度に基づいて重み付けし、最もインパクトのある要因に注力することが提案されています。さらに、少ない工数でかつリスクを抑えて改善を実施できるA/Bテストによるランダム化比較実験の実施方法も取り上げられ、実践的なアプローチとして評価されていました。加えて、ファネル分析により、ユーザーの行動プロセスを段階ごとに可視化し、どこでユーザーが離脱しているのかを実数と比率の両面から明らかにする手法も理解できました。 この事例はどう見る？ 一方で、筆者自身が携わる自動車部品メーカーの事例では、採用ファネル管理表の作成が依頼されながらも、実際の元データが分散・乱雑な状態にある現状が語られていました。採用プロセスの各段階（応募者数、書類選考、面接、内定）の実数と割合を把握し、Excelやグラフ化ツールを使って直感的に状況を捉え、進捗管理やボトルネックの特定、採用プロセス全体の効率化と品質向上を目指すという目的が明確にされています。 なぜデータ整備が必要？ そのため、まずは不要なデータの削除、重複データの統合、欠損データの処理、書式や値の統一など、元データの整備に着手する必要があります。加えて、着手前には「なぜ採用ファネル管理表が必要か」を改めて検討し、採用業務全体に問題がないか、他の角度から問題が発生していないかを確認する重要性が強調されていました。 分析の重要性は何？ 今回の学びを通して、分析の基本プロセスである「what, where, why, how」を行き来しながら、各ステップにしっかり向き合うことの重要性を改めて認識することができました。

キャリアの意義は何？ エドガー・H・シャインの「キャリアアンカー」や「キャリアサバイバル」の理論を学び、自分のキャリアに対する考え方がより具体的に整理できたと感じました。これまでの経験の中で、営業としての実績やマネジメントでの成果、そして新しい挑戦への意欲が、それぞれ「特定専門分野・職能別のコンピタンス」「全般管理コンピタンス」「純粋な挑戦」というアンカーと結びついていることに気づき、自身の価値観が明確になりました。 環境変化にどう対応？ また、変化の激しい環境下でキャリアを持続させるためには、戦略的にキャリアをプランニングし、定期的な「仕事の棚卸し」や「環境変化の認識」「仕事の見直し」が必要であることも学びました。自分の強みや価値を再確認することで、これまでの実績と今後の目標とのつながりがより分かりやすくなります。 どうやって舵を取る？ こうした学びを通じて、他者任せではなく自分自身でキャリアの舵を取る意識が大切であると実感しました。自身のキャリア形成はもちろん、部下や後輩との1on1やキャリア面談の場面でも、相手の価値観や志向を理解するための有効な指標になると考えています。 1on1で何を探る？ 具体的には、1on1の対話の中で、単なる業務報告にとどまらず「キャリアの価値観」や「将来の目指す方向性」に踏み込む質問を用意し、キャリアアンカーの視点を取り入れるよう努めます。面談のタイミングとしては、異動直後やプロジェクト終了後など、キャリアの節目に合わせ、継続的なフォローアップを実施する予定です。 目標はどう具体化？ また、自身のキャリア形成においては、半年に一度、仕事の棚卸しと環境の変化を確認する時間を設け、自分の強みや関心の変遷を見直します。その上で、短期（1年以内）や中期（3年以内）の目標を具体化し、どのような経験やスキルを積むべきか明確にしていこうと考えています。 組織でどう共鳴？ さらに、こうした取り組みをチーム内で共有し、キャリアを考える重要性や変化への備えを広め、組織全体でキャリア形成を支援する風土の醸成にも努力していきたいと思います。

ストーリーの重要性は？ 今回の講義で最も印象に残ったのは、「やみくもに分析しない。ストーリーが大事」という点です。今まで意識していなかったwhereで傾向を掴み、どこまで掘り下げられるかという部分に気付かされました。whereを浅くしすぎるとwhyがまったく意味をなさなくなるため、問題がどこにあるのかという点にもしっかり目を向けたいと思います。 「わかる」と「できる」の違い 全体の講義を通じて感じたことは、講義や動画の内容に対して納得できる部分が多々あったということです。毎回わかっているつもりでしたが、実際に演習をしたりグループワークで意見を交換したりすると、うまくいかない場面が多いことに気付きました。「わかる」と「できる」は全然違うということを改めて実感しました。 賃金制度見直しのポイント 来期に向けた賃金制度の見直しに際して、以下のポイントを意識して分析したいと思います。まずは①自社の賃金制度のどこに問題があるのか、次に②なぜそのような問題が発生しているのか、最後に③どうすれば理想の姿に近づけるのかです。これらを講座で学んだことを活かし、具体的な賃金制度案を示していきたいです。 仮説からのデータ集め方とは？ また、自身および一緒に働くメンバーに対しては「仮説➡データ集め➡検証」という明確な流れを意識することが少ないため、今回の学びを共有し、効率的・効果的に課題解決のステップを踏めるチームにしていきたいと考えています。 学びを日常に活かすには？ チームで共有するためには、まず自分がしっかりと理解し、使えるようになることが大切です。学んだことがまだ全然身についていないため、まずは学んだ内容をもう一度振り返り、ポイントを整理し、日常業務や生活の中で1日1回は必ず実践することを意識したいです。特に「仮説を網羅的に立てること」、「何と何を比較すれば得たい結果が得られるのか、比較対象を設定すること」、「条件を揃えて比較すること」といった点について意識しながら日々考える習慣をつけたいです。

データ収集の視点は？ これまで、自身の仮説を実証するためにデータ収集に終始していたことを痛感しました。仮説以外の視点でどのようにデータを集めるべきかが分かっていなかったため、今回「仮説を考えるためのフレームワーク」を学び、今後のデータ分析に活用できると感じました。また、ある仮説に対して別の仮説が成立する可能性への反論を防ぐため、複数の仮説を異なる切り口で立てることの重要性を再認識しました。たとえば、■３C（Customer＝市場・顧客、Competitor＝競合、Company＝自社）や、■４P（Product＝製品、Price＝価格、Place＝場所、Promotion＝プロモーション）を利用する考え方は、データ収集の際に既存データのみならず、新たなアンケートやインタビューを通じた情報獲得にも役立ち、説得力のあるデータを生み出すための行動力が養われたと感じています。 社内参加の課題は？ また、社内で実施している任意参加のセミナーや施策について、毎回参加する社員と全く参加しない社員の二極化が進んでいる現状を踏まえ、より多くの社員の参加を促すために、３Cや４Pの視点で検討を行いたいと考えています。具体的には、■３Cでは、Customer（市場・顧客）として社員、Competitor（競合）として同時開催予定のイベントの有無、Company（自社）として社員のニーズが満たされているかを検討し、■４Pでは、Product（コンテンツが社員のニーズを満たすか）、Price（参加に見合う価値があるか）、Place（開催方法が参加しやすいか）、Promotion（社内への情報周知が十分か）といった観点で施策の企画を進めます。 意見共有はどう？ まずは、今回の学びを一緒に企画・運営するメンバーと共有した上でディスカッションの場を設け、これまでの検証に不足していた視点やデータを補完します。特に、本社以外の全国の拠点の社員にとっては日々のコミュニケーションが行き届いていないため、インタビューなどを通じて意見を聴く機会を設け、次年度に向けた施策の改善に努めたいと思います。

計画と実績はどう違う？ 年間利益構造の表を見ていると、大きな数字や計画にない項目に目がいきがちですが、計画値と実績値のギャップに注目し、どの項目がどれだけ影響しているのかを把握することが重要だと感じました。 何を見落としている？ また、これまで主体的にHowばかりを考えていた自分に気づかされました。さまざまなアイディアが出やすいからこそ、関係者全員が納得するHowを見出すためには、最初に【What】問題の明確化、次に【Where】問題箇所の特定、そして【Why】原因の分析、最後に【How】解決策の立案というステップを確実に踏むことが大切だと理解しました。 理想と現実は何が違う？ さらに、業務でKPIを設定する際に、全国平均に頼るだけでなく、「あるべき姿」と「ありたい姿」という二つの視点の違いに気づく機会がありました。現状の分析で「あるべき姿」に留まるだけではなく、自分自身が描く理想の「ありたい姿」まで意識してKPIに反映させたいと強く感じました。 KPI改善は何から？ 健康経営やエンゲージメント向上、女性活躍推進、男性育休推進といった分野では、現状分析、KPI設定、課題解決、施策の立案・実行を数値に基づいて進めることが求められます。いずれの場面でも、【What】、【Where】、【Why】の各視点で問題を正確に捉えた上で、【How】の提案を行うことが不可欠と実感しています。 具体的には、健康経営におけるKPIの見直しとして、まず現在設定しているKPIの現状を確認し、数値やグラフでギャップを明らかにしました。次に、相関するKPIの状況を把握し、どの指標が課題となっているかを明確にしました。加えて、多くのKPIの中から、進捗が思うように進んでいないものや他の進捗を阻むものを特定し、専門家の視点を参考にしながら原因を分析しました。その上で、現行のKPIが適切かどうかを再検証し、「あるべき姿」と「ありたい姿」を改めて確認しました。最後に、課題の原因に対して具体的な解決策を検討し、実行可能な施策へと落とし込むプロセスを実践しました。

戦略の本質とは？ マイケル・ポーターの戦略論では、他社と同じことを単に効率的に行うのではなく、他社とは異なる価値を提供することの重要性が説かれています。こうした視点は、企業が独自の強みを追求する際に大きな示唆となりました。 5フォース分析の意味は？ 業界環境を分析するためのフレームワークとしては、まず5フォース分析が挙げられます。これは、既存の競合、新規参入の可能性、代替品の脅威、買い手の交渉力、供給者の交渉力という5つの要因を通して、業界の収益性や脅威を見極めるための有効な手法です。 SWOTとPESTは何？ 次に、SWOT分析によって、内部環境の強みと弱み、そして外部環境の機会と脅威を整理することができます。この分析は、企業がどの方向に向かうべきか、またどのような課題を解決する必要があるかを明確にする上で役立ちました。同時に、PEST分析を通じて、政治・法規制、経済・市場の動向、社会・文化や人口動態、さらに技術革新といったマクロ環境を整然と把握できたのも大きな収穫です。 3CとVRIOの効果は？ さらに、3C分析により、顧客、競合、自社の視点から戦略を考える機会となりました。これにより、どのような価値をどの顧客に届けるべきか、また競合との差別化をどのように図るかが明確になりました。加えて、VRIO分析では、自社のリソースが経済的な価値を生み出し、希少であり、模倣困難かどうか、そして組織として活かせるかを評価し、持続的な競争優位に結びつく条件を確認できました。 計画への応用はどう？ 中期経営計画への応用についても考察を深めました。具体的には、まずPEST分析でマクロなトレンドを把握し、5フォース分析で業界の収益性や脅威を整理します。その後、SWOTやVRIOで内部環境を総合的に見直し、3C分析で市場視点を加えることで、戦略の方向性を検討していきます。そして、短期から長期にわたる数値目標や重点投資分野、改善分野を明示しながら、実行可能な戦略として中期経営計画に落とし込む方法が示されました。

仮説思考は何のため？ 仮説思考は、効率的な分析を行うために欠かせない手法です。基本的なステップは、目的（問い）の把握、問いに対する仮説の設定、データの収集、そしてそのデータをもとに仮説を検証する、という四段階で構成されます。 どのデータを集める？ データ収集の方法は大きく二つに分かれます。まず、既存のデータを集める方法として、検索エンジンや各種リサーチサイトを活用します。次に、まだ存在していないデータについては、実際に観察したり、有識者へのヒアリングやアンケートといった方法で収集を行います。 五視点はどう活かす？ また、仮説思考を実施する際には、以下の五つの視点が重要です。インパクトではその影響力の大きさを、ギャップでは何がどのように異なるのかを捉えます。トレンドでは時間的な変化や変曲点、外れ値に注目し、ばらつきではデータの分布が偏っていないかを確認します。最後に、パターンの視点からは、法則性があるかどうかを見極めます。 グラフ化の手順は？ グラフ化を行う場合には、次の三つのステップが有効です。まず、仮説や伝えたいメッセージを明確にし、次に比較対象を設定、そして適切なグラフを選んで情報を整理します。 経験が必要な理由は？ 仮説思考については、これまでチームでの実践経験がないため、上司に相談しながら取り組むことが望まれます。一方、データ収集に関しては、企業独自の情報をうまく活用することで、新商品の開発に役立つ可能性があります。また、来月更新される免税施策に関しても、その対応方法を検討していく必要があります。 新規取り組みの課題は？ 組織の一員として新たな取り組みを始めるのは容易ではありませんし、チーム全体が仮説思考の本質を正しく理解しているかどうかも不透明です。来週から開始されるデジタルのショッピングクーポンの運用にあたっては、まずデータ収集を行い、半年先や来年度の数字を分析する可能性を模索するものの、まずはデータ収集自体に時間を要する点が懸念されます。