問題を明確にする方法 / How To Clarify The Problem

2024/07/10 のClassmethod Odyssey ONLINE HR編( https://classmethod.connpass.com/event/322693/ )のYouTubeのオンラインセッションとして公開した発表

人や組織に関わる問題を解決するにあたって、まずは問題を明確にすることが必要になります。問題を曖昧に扱うケースと対比しつつ、問題を明確する利点、問題を明確にするためのテクニック、問題を明確にした事例などについて説明します。

Transcript

1. 問題を明確にする⽅法 2024/7/10 組織開発室 てぃーびー（⽥部井 勝彦）
2. ⾃⼰紹介 2 てぃーびー 所属 ：⼈事グループ     組織開発室 室⻑ X   ：@tbpgr eBook：ITエンジニア採⽤⼊⾨ ZennBook （⽥部井 勝彦）
3. Xへの投稿の際は、 ハッシュタグ #cm_odyssey でお願いいたします。 3 お願い
4. こんなことありませんか？ 4
5. 採⽤の課題について チームで話し合っていたとします 5
6. こんなことありませんか？ 6 エンジニア採⽤に 問題がある気がする
7. こんなことありませんか？ 7 他社の採⽤広報の でこんな施策が あったよ エンジニア採⽤に 問題がある気がする
8. こんなことありませんか？ 8 他社の採⽤広報の でこんな施策が あったよ エンジニア採⽤に 問題がある気がする いいね、やろう
9. 問題 こんなことありませんか？ 9 エンジニア採⽤に 問題がある気がする
10. こんなことありませんか？ 10 問題 解決策 他社の採⽤広報の 施策をマネしてみる エンジニア採⽤に 問題がある気がする
11. こんなことありませんか？ 11 問題 解決策 他社の採⽤広報の 施策をマネしてみる 結果 応募が増えた エンジニア採⽤に 問題がある気がする
12. 違和感を 感じましたか？ 12
13. こんなことありませんか？ 13 問題 解決策 他社の採⽤広報の 施策をマネしてみる 結果 応募が増えた エンジニア採⽤に 問題がある気がする ふわっとした 問題提起
14. 本来の問題は？ 14
15. 本来の問題 15 問題 エンジニア採⽤に 問題がある気がする 不合格になるはずの ⼈が合格になってい る 解決策 結果
16. 本来の問題 16 問題 エンジニア採⽤に 問題がある気がする 不合格になるはずの ⼈が合格になってい る 解決策 結果 選考基準の⾒直しと それに応じた選考⽅ 法の⾒直し
17. 本来の問題 17 問題 エンジニア採⽤に 問題がある気がする 不合格になるはずの ⼈が合格になってい る 解決策 結果 選考基準の⾒直しと それに応じた選考⽅ 法の⾒直し 不合格になるはずの ⼈が不合格になって いる
18. 本来の問題との対⽐ 18
19. なぜだろう？ 19 問題 エンジニア採⽤に 問題がある気がする 【真の問題】 不合格になるはずの ⼈が合格になってい る 本来よりも曖昧に 扱われている問題
20. なぜだろう？ 20 問題 解決策 エンジニア採⽤に 問題がある気がする 【真の問題】 不合格になるはずの ⼈が合格になってい る 他社の採⽤広報の 施策をマネしてみる 曖昧な問題の範囲内だが 真の問題のとはズレた解決策
21. なぜだろう？ 21 問題 解決策 エンジニア採⽤に 問題がある気がする 【真の問題】 不合格になるはずの ⼈が合格になってい る 【偽の問題】 応募者が 不⾜している 他社の採⽤広報の 施策をマネしてみる 曖昧な問題定義により 偽の問題への 解決策を選択
22. なぜだろう？ 22 問題 解決策 エンジニア採⽤に 問題がある気がする 結果 応募が増えた 【真の問題】 不合格になるはずの ⼈が合格になってい る 【偽の問題】 応募者が 不⾜している 他社の採⽤広報の 施策をマネしてみる 真の問題と 無関係な結果
23. なぜだろう？ 23 結果 応募が増えた 影響 不合格になるはずの ⼈の合格がさらに増 えた 真の問題の影響により むしろ状況は悪化
24. 本来の問題との対⽐ 24 問題 エンジニア採⽤に 問題がある気がする 不合格になるはずの ⼈が合格になってい る 解決策 結果 選考基準の⾒直しと それに応じた選考⽅ 法の⾒直し 不合格になるはずの ⼈が不合格になって いる 他社の採⽤広報の 施策をマネしてみる 応募が増えた
25. 本来の問題と マッチしない結果 25
26. 本当に必要な⼿順 26
27. 本当に必要な⼿順 27 曖昧な 問題 エンジニア 採⽤に 問題がある 気がする ふわっとした 問題提起
28. 本当に必要な⼿順 28 曖昧な 問題 エンジニア 採⽤に 問題がある 気がする 明確な 問題 不合格になる はずの⼈が合 格になってい る
29. 本当に必要な⼿順 29 曖昧な 問題 エンジニア 採⽤に 問題がある 気がする 解決策 選考基準の ⾒直しと それに応じた 選考⽅法の ⾒直し 明確な 問題 不合格になる はずの⼈が合 格になってい る
30. 本当に必要な⼿順 30 曖昧な 問題 エンジニア 採⽤に 問題がある 気がする 解決策 結果 選考基準の ⾒直しと それに応じた 選考⽅法の ⾒直し 不合格になる はずの⼈が 不合格になっ ている 明確な 問題 不合格になる はずの⼈が合 格になってい る
31. 本当に必要な⼿順 31 曖昧な 問題 エンジニア 採⽤に 問題がある 気がする 解決策 結果 選考基準の ⾒直しと それに応じた 選考⽅法の ⾒直し 不合格になる はずの⼈が 不合格になっ ている 明確な 問題 不合格になる はずの⼈が合 格になってい る 問題の 明確化
32. 明確な問題と 的を射た解決策と 理想の結果 32
33. 不明確な問題を そのまま扱う怖さ 33
34. 不明確な問題の怖さ 34 問題 エンジニア採⽤に 問題がある気がする 不合格になるはずの ⼈が合格になってい る 解決策 結果 選考基準の⾒直しと それに応じた選考⽅ 法の⾒直し 不合格になるはずの ⼈が不合格になって いる 他社の採⽤広報の 施策をマネしてみる 応募が増えた
35. 不明確な問題の怖さ 35 問題 エンジニア採⽤に 問題がある気がする 不合格になるはずの ⼈が合格になってい る 解決策 結果 選考基準の⾒直しと それに応じた選考⽅ 法の⾒直し 不合格になるはずの ⼈が不合格になって いる 他社の採⽤広報の 施策をマネしてみる 応募が増えた 本来は真の問題に対する こちらの解決策が必要
36. 不明確な問題の怖さ 36 問題 エンジニア採⽤に 問題がある気がする 不合格になるはずの ⼈が合格になってい る 解決策 結果 選考基準の⾒直しと それに応じた選考⽅ 法の⾒直し 不合格になるはずの ⼈が不合格になって いる 他社の採⽤広報の 施策をマネしてみる 応募が増えた 曖昧な問題のまま扱っている場合 真の問題の存在に気づいていないため 解決策がアンマッチであることに気づかない
37. 不明確な問題の怖さ 37 問題 エンジニア採⽤に 問題がある気がする 不合格になるはずの ⼈が合格になってい る 解決策 結果 選考基準の⾒直しと それに応じた選考⽅ 法の⾒直し 不合格になるはずの ⼈が不合格になって いる 他社の採⽤広報の 施策をマネしてみる 応募が増えた 結果として、本来の問題と アンマッチな結果に⾄ったことも 気づいていない
38. 問題と解決策が マッチしていない ことに気づかない 38
39. 不明確な問題の 存在を知ることが必要 39
40. 不明確な問題のパターン 40
41. 不明確な問題のパターン 41
42. 不明確な問題のパターン 42
43. パターン1 - 「感情のみ」 43
44. パターン1 - 「感情のみ」 44
45. パターン1 - 「感情のみ」の例 45 感情 このチームで 仕事をすることが ストレス
46. パターン1 - 「感情のみ」の例 46 問題 感情 このチームで 仕事をすることが ストレス ストレスを感じる 原因となる問題 背景にある 問題の状態を 伝えていない
47. パターン2 - 「解決策のみ」 47
48. パターン2 - 「解決策のみ」 48
49. パターン2 - 「解決策のみ」の例 49 解決策 チームのふりかえり を実施 きっかけ 他社の取り組みを ブログで読んだ
50. パターン2 - 「解決策のみ」の例 50 本来の問題 解決策 チームのふりかえり を実施 質‧効率が悪い 業務プロセスが 残っている 本来は解決した い問題に対して 実施する きっかけ 他社の取り組みを ブログで読んだ 問題と関係なく 解決策のみを 実施する
51. パターン3 - 「曖昧な問題」 51
52. パターン3 - 「曖昧な問題」 52
53. パターン3 - 「曖昧な問題」の例 53 曖昧な問題 採⽤が うまくいっていない
54. パターン3 - 「曖昧な問題」の例 54 実際の問題 曖昧な問題 採⽤が うまくいっていない 不合格になるはずの ⼈が合格になってい る 問題を 丸めて 伝えている
55. 問題を明確にする⽅法 55
56. 問題を明確にする⽅法 1. 不明確さの発⾒ 2. 情報の引き出し 56
57. 問題を明確にする⽅法 1. 不明確さの発⾒ 2. 情報の引き出し 57
58. 不明確さの発⾒ 58 この状態を 発⾒すること
59. 不明確さの発⾒ 問題が明確か問う • 今扱っているのは問題‧解決策‧感情のど れか？ • この問題の情報は事実か、解釈か？ • この問題の範囲や規模はどのくらいか？ • この問題は⼀時的か、永続的か？ 59
60. ChatGPTの活⽤例 | 感情 60 あるメンバーから「このチームで仕事をすることがストレス」という報告があったとしま す。この報告は「問題」「解決策」「感情」のどれですか？ Input 「このチームで仕事をすることがストレス」という報告は、主に「感情」に関するもので す。具体的には、そのメンバーが感じているストレスや不満を表現しています。 この報告⾃体は、直接的には「問題」や「解決策」についての詳細を提供していないた め、感情的な反応として捉えるのが適切です。 Ouput
61. ChatGPTの活⽤例 | 問題 61 あるメンバーから「チームメイトが発⾔を遮ってきたり、攻撃をしてくるので⾃分の意⾒ を伝えにくい」という報告があったとします。この報告は「問題」「解決策」「感情」の どれですか？ Input この報告は主に「問題」に該当します。具体的には、以下の理由から「問題」として捉え られます‧‧‧（以下詳細な理由の説明が続く） Ouput
62. ChatGPTの活⽤例 | 曖昧 62 あるメンバーから「採⽤がうまくいっていない」という報告があったとします。この報告 は「曖昧な問題」と「明確な問題」のどちらでしょうか？ Input 「採⽤がうまくいっていない」という報告は「曖昧な問題」に該当します。この報告は、 採⽤プロセスに何らかの問題があることを⽰唆していますが、具体的な問題の詳細が明⽰ されていません。 Ouput
63. ChatGPTの活⽤例 | 明確 63 あるメンバーから「技術選考の合格者のうち、10%が⼊社後に技術⼒不⾜であることが分 かっている」という報告があったとします。この報告は「曖昧な問題」と「明確な問題」 のどちらでしょうか？ Input この報告は「明確な問題」として捉えることができます。以下の理由からです‧‧‧（以 下詳細な理由の説明が続く） Ouput
64. ChatGPTの活⽤例 | 解釈 64 あるメンバーから「⼀次選考の基準がほとんど機能していない」という報告があったとし ます。この報告は「事実」と「解釈」のどちらでしょうか？ Input 「⼀次選考の基準がほとんど機能していない」という報告は「解釈」に該当します。これ は、メンバーが⼀次選考の基準が期待通りに働いていないと感じていることを⽰していま すが、具体的な事実やデータが含まれていないため、個⼈の評価や意⾒に基づくもので す。 Ouput
65. ChatGPTの活⽤例 | 事実 65 あるメンバーから「⼀次選考の合格者のうち、10%が⼊社後の評価の結果、技術⼒不⾜で あることが分かっている」という報告があったとします。この報告は「事実」と「解釈」 のどちらでしょうか？ Input この報告は「事実」に該当します。理由は以下の通りです‧‧‧（以下詳細な理由の説明 が続く） Ouput
66. 問題を明確にする⽅法 1. 不明確さの発⾒ 2. 情報の引き出し 66
67. 情報の引き出し 67 実際の問題 不明確な問題 採⽤が うまくいっていない ？？？
68. 情報の引き出し 68 実際の問題 不明確な問題 採⽤が うまくいっていない 事実質問で 実際の問題 を引き出す 不合格になるはずの ⼈が合格になってい る
69. 事実質問とは？ 事実質問(Fact question)とは、特定の事実や 情報を確認するための質問⽅法です 69
70. 事実質問の⽅法 5W1Hのうち • Where • When • Who • What • How などで質問をすることで事実を引き出します 70 ※Whyは事実ではなく、相⼿の解釈や意⾒を引き出しやすいため、 事実を集めるための質問には適しません
71. 事実質問の活⽤例 71 実際の問題 曖昧な問題 採⽤が うまくいっていない 不合格になるはずの ⼈が合格になってい る いつ(When) 該当する応募者さ んは誰(Who) ⾯接官は 誰(Who) 選考基準‧選考⽅法は どのように(How) なっている？
72. 問題を明確にした事例 72
73. 問題を明確にした事例 73 不明確な 問題 ⼈事異動時に 異動前後のど ちらで評価さ れるかわから ない
74. 問題を明確にした事例 74 不明確な 問題 ⼈事異動時に 異動前後のど ちらで評価さ れるかわから ない 可能性2 ⼈事異動時の評価ルールが⽂書化されていない 可能性4 ⼈事異動時の評価ルールが⽂書化されているが理解できない 可能性3 ⼈事異動時の評価ルールが⽂書化されているが⾒つかりにくい 4つの 可能性がある 可能性1 ⼈事異動時の評価ルールが決まっていない
75. 問題を明確にした事例 75 不明確な 問題 ⼈事異動時に 異動前後のど ちらで評価さ れるかわから ない 可能性2 ⼈事異動時の評価ルールが⽂書化されていない 可能性4 ⼈事異動時の評価ルールが⽂書化されているが理解できない 可能性3 ⼈事異動時の評価ルールが⽂書化されているが⾒つかりにくい 可能性1 ⼈事異動時の評価ルールが決まっていない
76. 問題を明確にした事例 76 不明確な 問題 ⼈事異動時に 異動前後のど ちらで評価さ れるかわから ない 明確な 問題 ⼈事異動時の 評価の扱いは FAQにあった が、制度の基 本ルールに未 反映だったた め⾒つかりに くかった
77. 問題を明確にした事例 77 不明確な 問題 ⼈事異動時に 異動前後のど ちらで評価さ れるかわから ない 明確な 問題 ⼈事異動時の 評価の扱いは FAQにあった が、制度の基 本ルールに未 反映だったた め⾒つかりに くかった 解決策 制度の基本 ルールに⼈事 異動のルール を記載する
78. 問題を明確にした事例 78 不明確な 問題 ⼈事異動時に 異動前後のど ちらで評価さ れるかわから ない 明確な 問題 ⼈事異動時の 評価の扱いは FAQにあった が、制度の基 本ルールに未 反映だったた め⾒つかりに くかった 解決策 結果 制度の基本 ルールに⼈事 異動のルール を記載する 評価における ⼈事異動の扱 いを基本ルー ルの⽂書で確 認可能になる
79. 冒頭の問題をふりかえる 79
80. 冒頭の問題 80 問題 解決策 他社の採⽤広報の 施策をマネしてみる 結果 応募が増えた エンジニア採⽤に 問題がある気がする
81. 曖昧さの発⾒ 81 問題 エンジニア採⽤に 問題がある気がする 問題が 曖昧であること を発⾒する
82. 情報の引き出し 82 不明確 な問題 エンジニア 採⽤に 問題がある 気がする 明確な 問題 不合格になる はずの⼈が合 格になってい る 情報を 引き出す
83. 解決策を検討 83 不明確 な問題 エンジニア 採⽤に 問題がある 気がする 解決策 選考基準の ⾒直しと それに応じた 選考⽅法の ⾒直し 明確な 問題 不合格になる はずの⼈が合 格になってい る
84. 解決策の実施結果 84 不明確 な問題 エンジニア 採⽤に 問題がある 気がする 解決策 結果 選考基準の ⾒直しと それに応じた 選考⽅法の ⾒直し 不合格になる はずの⼈が 不合格になっ ている 明確な 問題 不合格になる はずの⼈が合 格になってい る
85. 明確な問題と 的を射た解決策と 理想の結果 85
86. まとめ 86
87. まとめ • 問題を受け取ったら⽴ち⽌まる • 問題を整える ◦ 問題の不明確さを発⾒しよう ◦ 問題の具体的な情報を引き出そう 87
88. ⽴ち⽌まり整える 88
89. 参考⽂献 • 書籍 対話型ファシリテーションの⼿ほどき ◦ https://www.amazon.co.jp/dp/499081472X 89