(32ページ目)

意識 ✕ 改善

に関する学び

---

グラフは何が魅力？ データを単に羅列するだけでは、その特徴を十分に捉えにくいと感じます。グラフや数字を積極的に利用することで、情報がより具体的に伝わります。グラフは目的に合わせた種類を選択することが重要です。 代表値とばらつきは？ 数字を扱う際は、代表値とばらつきの両面でデータを確認する必要があります。代表値としては、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、ばらつきは標準偏差によって把握できます。 平均値だけで良い？ 業務においては、これまで平均値のみで物事を理解したつもりになってしまうことがありました。今後は、ばらつきも合わせて確認することで、データの持つ本質をより正確に捉えるよう意識したいと思います。 NPSは評価できる？ また、各ブランドごとに算出したNPSについても、単に数値のみを評価するのではなく、回答の分布にも目を向けることが大切です。 グラフで見える？ ユーザー調査では、各回答を平均値で報告するケースが多いですが、ばらつきに着目することで、各データの特徴がより明確になります。一方で、標準偏差を数字だけで示すと直感的に理解しにくい部分があるため、グラフを効果的に活用することで改善できると感じます。

数字分解の効果は？ 数字を分解することで、データの解像度が向上します。分解の方法によって、見やすくなる効果があります。また、分け方の工夫によって差が現れたり隠れたりするため、多様な分け方が必要です。より多くのデータと分け方が組み合わさることで、分析の精度と確度に信頼性が増します。仮に思ったような結果が得られなくても、その分析が不要だったと分かるだけでも価値があります。そして、新たな分析を試みる契機となります。 グラフ作成の落とし穴は？ データを分析する際、時には望む結果が出るようにグラフを作成してしまうことがあります。しかし、今回の学びから、精度と確度を上げるためにはデータのさらなる分解が必要であると感じました。今後は、MECE分解の3原則を意識してデータ分析を進めていきたいと思います。 再検証は必要？ まず、過去の不具合事例を再度分析し直してみようと思います。一度結論を出した事象を再検証することで、今回の学びがどれほど有効であったかを確かめ、同様の結論に至るかどうかを確認するのは興味深い取り組みです。データ分析は非常に重要で、誤った原因を見つけてしまうと、対策や改善がすべて無駄になる可能性があります。そのため、より多くの分解を心がけたいと思います。

どう視覚表現を改善する？ 伝えたい内容を視覚的に伝える重要性を実感しました。これまで無意識に用いていたグラフや文字装飾、図表の配置が、読み手にとって混乱を招いていたと痛感しました。今後は、読み手の負担にならない表現方法を意識していきたいと考えています。 文章の魅力はどこ？ また、ビジネスライティングのテクニックを学ぶ中で、文章そのものに問題がある場合も多いことに気づきました。これまで相手のせいにしていた自分の文章が、実は読み進めたくなる魅力を欠いており、見出しや内容が後回しにされる原因となっていたのかもしれません。 メール改善の工夫は？ 特にメールや顧客向けの提案資料では、タイトルに視覚的なイメージや意外性を持たせ、本文では期限や対象などの重要情報を分かりやすく整理する工夫が必要だと感じています。メールは1日に数十件届くため、すべての文章を細かく読んでもらうのは難しい状況です。 提案資料はどう整理？ また、提案資料においても、どこに重要な情報が記載されているのかが一目で分かるよう、必要なグラフを適切に選び、過剰な装飾を避けるシンプルな構成が求められます。今後は、伝えたい内容を正しい順序で確実に伝えられる資料作りに努めていきたいと考えています。

文章の意味は伝わる？ 日本語を正しく使っているかと問われると、使っているつもりではあるが、実際にはその自信はなかったようだ。主語や述語の使い方だけでなく、隠れた主語や文の長さなどを普段は意識していなかった。そして、自分の文章が意味不明だと言われることが多かった理由が、ようやく分かったような気がして反省した。また、相手が何を求めているかによって理由付けが変わることは当然だが、自分の主張を押し付けていたと感じる部分もあった。こういった反省は数多くあり、すぐには改善されないかもしれないが、意識して取り組んでいこうと思った。 内容を絞る意義は？ 現在、好取組事例やニュースを作成し、全国の対象者に向けて発信している。しかし、伝えたいことが多すぎて、しばしば文章がまとまらなくなってしまうことがある。今後は、読み手の立場に立ち、何が知りたいのかを考え、内容を絞って発信していくよう心がけたい。 質が向上する秘訣は？ これらの好取組事例やニュースは毎月発行しているため、早速来月から改善を開始したい。インタビューの段階から書く内容を意識した質問を心掛け、意図する情報を引き出せるようにしていく。そして、上司が推敲を一度で終えられるような質の良い文章を目指したい。

問題の本質は何ですか？ 問題解決の基本ステップとして「What」「Where」「Why」「How」を意識することが大切だと実感しています。どうしても解決策に飛びがちですが、まずは真の問題が何であるか、どこで発生しているのか、その原因は何かを正確に把握することに努めたいと思います。 2つの解決策は？ また、問題解決には「正しい状態に戻す」方法と「ありたい姿に到達する」方法という2つのアプローチがあることを学びました。従来は不足部分を補うこと、つまり現状を正しい状態に戻すことだけが問題解決だと考えていましたが、目指すべき理想の姿にどう近づくかという視点も重要であることに気づきました。 どう対処しますか？ 業務上で問題が発生したり上司からの指示があった際、つい解決策を提示してしまいがちですが、今後はこの問題解決のステップに沿って、論理的に対処するよう心がけたいと思います。 改善の進め方は？ さらに、社内でデータ活用やBIツールの推進を進める際、ありたい姿とのギャップを埋めることで現状を正しい状態に戻すことだけを考えていました。しかし、すでにできている部分をさらに良い状態に改善していくことも同時に考える必要があると感じています。

マーケティングとセリングの違いは？ マーケティングとは、非常に幅広い範囲で定義される概念です。顧客に商品を購入してもらうための仕組みを作ることがその本質であり、その際には顧客志向が最も重要です。最近、自分の行っていることが単なるセリング（販売）にとどまっていないか、改めて考える必要があると感じました。マーケティングとセリングの違いを理解し、自分の立ち位置を再確認することが大切だと考えます。 顧客満足度をどう高める？ また、上司への企画書や店舗に対する業務改善提案においても、顧客が存在して初めて自分の給料が支払われることを意識しなければなりません。顧客の満足が何より重要であり、それに応えることが不可欠です。また、顧客というものが多様な意味を持つことも改めて実感しました。今後は、自分にとっての「顧客」をしっかりと定義し、そのニーズを的確に理解したいと思います。 商品魅力を伝える方法 さらに、商品を売る仕組みを作るためには、まずは商品と顧客をしっかりと分析することが必要です。伝えたい魅力をどうすれば相手に伝わるのかを考え、適切な言葉を選び発信することが求められます。そして、相手にその魅力がきちんと伝わったかどうかを確認する手段を学ぶことも重要です。

データの切り分けは？ データから課題を抽出し、論点を明確にする構造的思考力の重要性を改めて認識しました。これまでの可視化されたデータ作成方法を復習しながら、「問題→要因分析→解決策提案」という一連の流れが実践的であると実感しました。特に、データの分類軸の切り方によって見えてくる内容が大きく変わる点は、今後の業務において有効に活用していきたいと考えています。 担当業務の見直しは？ 私の担当する業務は、直接的に顧客データや売上データを扱うものではなく、事業やプログラムの実施および運営が中心です。現在、開始から3年目を迎えるプログラムのさらなる拡充を目指し、これまでの参加者の所属先、部門、所在地、業種などの特徴や、分野別の分析、そして他の類似プログラムとの比較など、さまざまな視点からの検証を進めたいと思います。 改善方法はどうする？ また、自身が携わるプログラムの進捗や課題について、これまで限られた範囲で数値化するに留まっていましたが、今後は問題点を明確にし、MECEを意識した分類とグラフ化によって、限られたスペースにより多くの情報を効率的に伝えられる方法を再検討する所存です。作業中に方針がブレないよう、常に意識を高く保ちながら取り組んでいきます。

適切なグラフの選び方は？ グラフの活用法について、まず何よりも重要なのは適切なグラフの種類を選ぶことだと実感しました。グラフの種類を誤ると、本来伝えたかった内容が正確に伝わらなくなる恐れがあります。単にデータを視覚化するだけではなく、どの部分を強調するか、メッセージや全体の流れとどう整合性をとるかという視点が大切だと気づかされました。 グラフ効果の見極め方は？ また、データの推移や変化を示すために、数字を羅列するだけでなくグラフ化することで、一目瞭然に情報を伝えられる点も大きな学びでした。これまであまり意識してこなかった部分であったため、今後は数年分のデータを用いたグラフ作成に挑戦し、より大きく変化が見えるような工夫をしていきたいと思います。同時に、グラフのタイトルの付け方にも改善の余地があると感じています。 実践提案の工夫は？ 今回得た知見は、次回作成する提案資料にも活かしていきたいと考えています。さらに、相手に内容をしっかり読んでもらうための工夫は、メールなどの日常のコミュニケーションでも重要です。たとえば、メールの件名や資料の冒頭部分、タイトルの付け方などに工夫を凝らすことで、伝えたい情報がより効果的に届くと実感しました。

思考力はどう育む？ 知識のインプット、アウトプット、他者からのフィードバック、そして振り返りというサイクルが、成果に繋がる思考力を育む重要なプロセスであると改めて実感しました。普段の生活では意識的にクリティカルシンキングに取り組む動機付けが難しいですが、このトレーニングの繰り返しにより、当たり前のように思考結果をアウトプットできるようになりたいと思います。 修了は新たな出発？ 本講座の修了はゴールではなく、むしろ新しいスタートラインに立ったと感じています。年間評価面談では、目標達成に至らなかったメンバーとも「イシューは何か」という視点で一緒に考え、今後の改善につなげたいと考えています。 問いはどう捉える？ また、来期に向けては「問いを残す」ことと「問いの共有」を重視する予定です。組織として共通の「問い」を定めた後、課会で使用する資料の冒頭にテンプレートとして掲示し、毎回全員が確認できる仕組みづくりに取り組みます。 評価をどう見直す？ まずは、自分自身の年間評価に対するイシューを検討します。強引に仮説を立て、必要なデータを集め、複数の切り口から結果を分析することで、来期には目標達成へ向けたしっかりとした下準備を整えていきます。

４段階は何を示す？ ４段階の仮説→検証→改善策立案を、具体例を交えて説明していただき、各段階での重要なポイントが明確になりました。自己流や独学で試行してきた私にとって、とてもありがたく、有意義な時間となりました。 分け比べで何が分かる？ 初回から印象に残ったのは「分けて比べる」という考え方です。繰り返し実践することで、分析の本質を実感できるようになりました。 データ選択はどう考える？ また、社内で適切なデータを選び出す際には、データが目指すべき姿を示しているのか、あるいはデータ自体が何を表しているのかをしっかりと見極め、指標として活用する重要性を感じました。眺めるだけでなく、常に目的意識を持ってデータに向き合うことが大切です。 自社データ整備はどう？ まずは自社データの整理を行い、そこからカテゴライズやインデックス化を推進し、目的別にすぐ利用できる状態を整えたいと考えています。また、データの整え方や代表値の種類、グラフ化、ピボットテーブルの加工方法など、基礎的な手法を部内にレクチャーすることで、自分自身の理解不足や弱点を洗い出し、互いに教え合いながら、数ヶ月後にはみんなが同じ目線で分析結果を議論できる環境を作り上げたいと思います。

受講で何を感じた？ 今回の受講を通じて、自己のクリティカルシンキングの力が十分でないことを痛感しました。クリティカルシンキングとは、問いを立て、物事の本質を見極めながら最適な解決策を導く思考法であると理解しています。 視点の切替えはどうなってる？ 問いを立てる際には、「視点・視座・視野」という三つの“視”が重要であり、状況に応じて柔軟に切り替える必要があります。これまで私は現場視点に偏りがちで、最適な解決策を導き出すことができていませんでした。また、構造分解や要素分解においても、特定の視点にとらわれることで本質的な問題解決が十分に行われなかったと感じています。 MECEは活かせた？ さらに、MECE（もれなく、ダブりなく）の思考も不十分で、中途半端な答えに終始してしまう傾向がありました。今後はこの点を意識し、日々の訓練を積むことで思考力を向上させていきたいと考えています。 業務改善に問いは効く？ 実務においては、広告戦略の立案や効果の分析、プレゼンテーションの際に「問い」を意識し、目的や課題を明確化します。加えて、MECEを活用して情報を整理し、複数の視点から本質に迫ることで、より効果的な施策や業務改善へと結びつけていく所存です。

問題点は何か？ 問題解決に向けた仮説の考え方として、まずは「問題は何か」「どこに問題があるのか」「なぜ問題が発生しているのか」「その問題をどうすべきなのか」という点を整理することが重要です。これにより、現状の課題を明確に把握し、解決策を具体的に検討するための土台が作られます。 仮説の意義は？ さらに、仮説を立てる意義として、検証マインドの向上、説得力の増強、問題意識の高さ、そして問題解決へのスピードアップが挙げられます。仮説をもとに行動することで、より迅速かつ正確な対策が講じられるため、業績の結果報告を早期に行うことにもつながります。 仮説の使い分けは？ また、仮説には「結論の仮説」と「問題解決の仮説」が存在し、正しく使い分けることで、思考の精度が向上するだけでなく、具体的な改善策を導き出すことが可能になります。これまで漠然と問題に取り組んできた経験を振り返り、より効果的な仮説の立て方や、仮説を絞り込む過程について学ぶ必要性を強く感じました。 実務でどう活かす？ 今後は、仮説の立て方やその検証プロセスをより深く学び、実務においてスピーディかつ精度の高い成果を生み出すための知識と技術を身につけたいと考えています。