データ・アナリティクス入門

なぜ?と問い続ける現場改善の鍵

なぜ根本原因を追究? 課題解決にあたって、「なぜ?」と問い続けることにより、真の原因にたどり着けるという学びを改めて実感しました。表面的な数字だけに頼るのではなく、深く掘り下げることで問題の核心が明らかになり、解決までのスピードが大きく変わることを感じています。 数字だけで把握できる? 生産ラインの稼働率については、数字だけでは原因を十分に把握できない点が問題でした。そこで、MECEの考え方を取り入れ、品種別や曜日別といった多角的な視点から分析することで、従来は見落とされがちだった問題点を浮き彫りにできると考えています。 どうやって協力体制を作る? このような分析手法をもとに、自身の意見を整理して製造現場に提案し、全員で協力して稼働率向上を図りたいと思います。より具体的な視点で原因に迫ることで、現場全体の改善へと繋げていきたいです。

データ・アナリティクス入門

数字を味方にする学びの第一歩

数字の意味は? 数字自体は難解なものではなく、まずは苦手意識を払拭することが第一歩だと感じています。分析という行為は、なぜそのような結果になったのか、どのポイントからその結論に至ったのかを明快に説明し、他者を説得するための有力な材料になるからです。 どのように慣れる? そのため、初めは身近な数字に触れ、慣れ親しむことが大切だと考えています。次第にビッグデータを扱いながら、実践的な分析スキルを磨き、根拠となる資料を用いた分析を行っていきたいと思います。誰が見ても理解しやすく、納得できる説明ができるように心がけることが目標です。 偏らず分析するには? また、捉える数字を正確に把握するためには、一面的な見方に偏らず、あらゆる角度から分析する姿勢が重要だと実感しています。これにより、より具体的で説得力のある分析が実現できると信じています。

データ・アナリティクス入門

数字で解く最適ログイン戦略

視覚化はなぜ大事? 数字に集約し可視化することの重要性を改めて認識しました。代表値と分布に注目し、平均値や標準偏差の概念を意識することはもちろん、場合によっては単純平均ではなく適切な重みづけを行う必要があることも理解しました。 どうユーザー呼び込む? ログイン率向上のためには、プッシュ通知を活用したユーザー誘導施策が有効だと考えています。具体的には、アプリのログイン時間帯とユーザーの年代を比較し、どの時間帯にプッシュ通知を設定するのが適切かを検討していきたいと思います。 データは見えていますか? まずは、アナリティクスで必要なデータが可視化できているか、ログイン時間帯と紐づくユーザーの年代ごとのデータが抽出できるかを確認します。その上で、データの分散状況を把握し、最も効果が高いと思われる時間帯を優先して施策の検討を進める方針です。

戦略思考入門

本質を捉える学びで効率的な目標達成へ

本質を見極めるには? 物事の本質をしっかり見極め、目標を効果的に達成するためには、大局的な視点で情報をバランスよく収集し、分析して考えることが重要だと学びました。特に目の前にいる顧客の言葉をそのまま受け取るのではなく、なぜそのニーズが生まれたのか、その背景や取り巻く環境の変化を考慮することが大切です。そして、全ての整合を取るのは難しいため、自分なりの判断軸や基準が必要です。 最短で目標を達成する方法は? 現在担当しているプロジェクトや組織マネージメントにおいて、最も効果的に目的を達成するために、論理的に考え、可能な限り最速・最短距離での到達を意識したいと思います。本質的なゴールを設定し、優先順位を決めたうえで逆算しながらプロセスを描くことで無駄を省きます。進行中は、様々な試行錯誤をし、臨機応変に軌道修正をしながら進めていきます。

クリティカルシンキング入門

イシューに立ち返る瞬間

なぜイシューが大切? 論点をずらさないためには、まずイシューの特定が重要であり、そのイシューをより具体的な行動に落とし込むことが大切だと学びました。また、イシューは単に追い続けるのではなく、定期的に立ち返ってその方向性が間違っていないかを確認する必要があると感じています。 目的をどう守る? 自身が主体となる打ち合わせの中で、本来の目的を見失い、会話がだらだらと続くことがしばしばあるため、そのような状況に陥る前にイシューに立ち返り、本来の目的を果たせるようにコントロールしていきたいと思います。 問いをどう活かす? まずは、イシューを設定することから始め、その問いを基に報告資料や提案資料の作成に取り組んでいこうと考えています。同様に、他者が作成した資料に対しても、これらの視点を意識してチェックしていきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

日々の反省が育む未来戦略

なぜ毎日の反復が必要? クリシンを実践するためには、日々の繰り返しが欠かせないと改めて感じました。特に、「考える前に考える」姿勢を意識することで、自分の思考の癖を認識し、楽な方向へ流れてしまわないように心がけることが大切だと思います。 どう戦略的に考える? また、戦略的に考え、現状や未来に向けた施策を検討するために、適切に分解し、様々な観点から数値を分析して仮説を持つことが重要です。このプロセスを繰り返し続けることで、着実な成長が見込めると感じています。 どう差別化を図る? そして、AIの存在がある現代では、自分たちのコンテンツをどのように差別化するかが大きな勝負どころだと思います。まずは現状を把握し、将来に向けた戦略を立てることから始め、取れる施策について仮説を持ちながら振り返るフィードバックを重ねていきたいです。

データ・アナリティクス入門

仮説で広がる学びの未来

仮説思考はなぜ重要? データ分析において仮説思考が重要であると実感しました。しかし、まだ完全に身についていないため、今後の業務の中で積極的に意識し、訓練していく必要があると感じています。理解したつもりでも、実際に言葉にして表現する際には苦労することもありました。 経験則から何が変わる? 今回の学びを生かし、所属する部門で担当している市場動向や契約に関するデータの収集と分析に、従来の経験則に基づく判断から仮説思考に基づいた立案へとシフトしていきたいと考えています。 言語化はどうする? さらに、言語化の訓練を重ねることで、仕事はもちろん日常生活においても仮説思考プロセスを意識して課題に取り組む習慣を身につけたいと思います。そして、適切な結論を導き出すために、さまざまなフレームワークや手法の活用を習慣化していく所存です。

データ・アナリティクス入門

視点を広げる根拠の解決術

原因考察と仮説検討は? 原因を考える際、問題発生までのプロセスを洗い出し、対概念などのフレームワークを用いることで、仮説検討の視点を漏れなく広げられると感じました。また、判断基準を設けた上で重み付けを行ったり、A/Bテストを実施して検証する方法も学び、具体的な打ち手の決定に役立つと感じました。 解決アプローチはどう? 業務におけるこれまでの問題解決のアプローチは、決め打ちに偏りがあり、問題点の洗い出しの視点が狭かったことや、なぜその結論に達したのかの言語化が不足していたと痛感しました。今後は、what→where→why→howのステップに沿って原因の観点を広く整理し、データを比較しながら根拠を持って仮説を立てたいと考えています。さらに、打ち手の決定に際しては、A/Bテストをうまく活用することを試みたいと思います。

クリティカルシンキング入門

現場で磨く説得力と論理

なぜ論理を重視する? 普段は漠然とした会話が中心だったことを反省し、自分の考えをただ述べるのではなく、理路整然と主張と根拠を組み立て、説得力のあるストーリーとして伝える重要性を改めて学びました。また、相手が求める情報を的確に見極め、その要点に説得力を加えて伝える習慣を身につけたいと感じています。 どう活かすコミュニケーション? この学びは、対顧客のプレゼンテーションや上司との説得、部下への説明など、日常のあらゆるコミュニケーションに活かせると実感しています。さらに、新人や若手のメンバーにも理解してもらい実践してもらえるよう、社内の教育制度に取り入れることも検討したいと思います。加えて、相手の主張の弱点を的確に指摘できるようになれば、質問力の向上にもつながり、プレゼンを受ける側にとっても貴重な学びとなるでしょう。

クリティカルシンキング入門

会話で広がる客観視点の世界

なぜ客観視が必要? 客観的に物事を捉えるためには、訓練が必要だと学びました。自分の思考のクセを理解するだけでなく、他者と恐れずディスカッションを行うことが、より客観的な視点を養う一助となるという新たな視点を得ることができました。一人で考える場合と比べ、会話を通じて自分の話し方や考え方の癖が見えてくるため、こうした対話の重要性を実感しました。 本当に今の方法? また、クリシンを確実に身につけるためには、まずは徹底して考え抜く習慣をつける必要があると感じました。仕事においては、直前の「やらなければならないこと」があると、つい過去の方法に頼ってしまいがちです。しかし、かつてと現状では状況が大きく異なることも多いため、本当にその方法で十分なのか、他に有効な解決策はないかと自問し続けることが大切だと考えています。

データ・アナリティクス入門

データ分析で仮説と検証を学ぶ

仮説の立て方を見直すには? 今まで、データ分析において仮説から検証のプロセスをなんとなくで行っていたが、複数の仮説を立てることや、網羅性を持たせることはあまり意識していなかった。また、立てた仮説の検証だけでなく、反対の事象を裏付けるデータも収集することで、より説得力のある仮説検証ができる点も意識すべきだと感じた。 データ分析を業務にどう活かす? 今後、業務でデータ分析を行う際には、仮説立てから検証までのプロセスを意識的に組み込むようにしたい。現在取り組んでいる運転資本の改善についても、問題がどこにあるのか(Where)を仮説立てし、既存のデータから分析を行うようにする。そして、Whereが特定できた後には、なぜその問題が生じたのか(Why)の仮説を立て、その仮説を立証するための分析方法を検討するつもりだ。

アカウンティング入門

PL分析で見えた!未来の利益拡大戦略

PLの理解を深める意義とは? PL(損益計算書)の仕組みを理解する学習を通じて、企業がどのように利益を生み出すかだけでなく、将来的にどのようにして利益を拡大していくべきかを、その企業のコンセプトを考慮しながら想定することが重要であると学びました。 月次分析での知識活用法は? まずは自社の状態を把握するために、毎月の月次分析でこの知識を活用したいと思っています。利益の有無だけでなく、今後どのような対策を取ることでさらなる改善が期待できるのかという観点からも分析を進めていきたいです。 競合と取引先のPL比較はなぜ重要? さらに、競合他社や取引先に関する分析も行い、さまざまな業界のPLとの比較も試みていく予定です。なお、グループワークで紹介された動画も参考にしながら、学びを深めていきたいと考えています。

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