データ・アナリティクス入門

5視点で探る仮説と分析の力

分析はどう始まる? 分析は比較から始まるという考え方と、問い・仮説設定・検証というサイクルが実務に合致する点に強く共感しました。また、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンの5つの視点をすべて捉えることで、初めて価値ある情報が得られるという認識が深まりました。 変化と課題は何? 先週と大きなテーマの変化はなく、内容自体も大きく変わりませんが、5つの視点を活かし、業務でのアウトプットが比較によって生み出される価値に繋がると考えています。一方で、分析を活用する際の課題として、仮説検証のサイクルの速さや仮説の精度が挙げられます。特に、データ分析の初動を誤らないことが、仮説の精度を高める上で重要だと感じました。 仮説の壁をどう乗る? また、「仮説を立てることが難しい」との声をよく耳にします。皆さまはどのような方法で仮説を構築されているのか、ぜひ知りたいと思います。

データ・アナリティクス入門

4Pの視点で切り開く明日の戦略

なぜ4Pで仮説を立てるの? 4Pの視点から仮説を立てる方法について、これまで十分に実践できていなかったため、改めて基本に立ち返り内容を確認しながら取り組みました。その結果、4Pの視点が非常にやりやすいことを実感し、今後は意識的に活用していきたいと感じました。 なぜ多角的に見るの? また、コンサルティングの現場では、契約状況の因果関係を把握する際に4Pの視点で多角的に分析する必要性を改めて認識しました。リサーチャー時代から苦手としていたこの分野ですが、今後は意識して幅広い視野を持ちながら仮説を構築していきたいと思います。 どうして数値を読むの? さらに、数値データを分析する際は、単に事実を確認するだけでなく、背後にある事象を踏まえて仮説を立て、物事の判断につなげることが重要だと実感しました。3Cや4Pの視点を常に意識し、分析を通じた課題解決の思考力を養っていきたいです。

データ・アナリティクス入門

洞察が導く実践の軌跡

ABテストの注意点は? ABテストは、広告制作や新商品のパッケージ調査など、クリエイティブの評価でよく用いられる手法です。実際の業務で使用していたためなじみがありましたが、条件を揃える部分で見落としがちな点があるため、実践時は特に注意しなければならないと感じました。 打ち手比較の意義は? また、打ち手の比較に関しては、単なるデータ分析にとどまらず、業務上の課題解決のための思考パターンとしても応用可能だと実感しました。物事の意思決定における「比較」は、非常に重要なプロセスであると改めて認識しました。 課題継続検証は? 業務では常に課題が発生するため、まず現状を把握し、比較のためのデータを精査しながら継続して検証することが重要だと考えます。さらに、プロセスを細分化して仮説を立て、実際に試していくというルーティンを、どの状況においても意識して取り組んでいきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

目的がぶれない学びの軌跡

目的と問いに迫る? 今回の学習では、目的を明確にし全体像を把握すること、さらには質問を分類し具体的な問い合わせによって問題点を洗い出すことの重要性を理解しました。その上で、正しい問いの設定には振り返りが不可欠であり、適宜確認することが大切だと再認識しました。 本質問題をどう捉える? プロジェクトを推進する中では、課題解決に向けた取り組みの際、本質的な問題や真因を見失う可能性があると感じました。こうした状況において、常にイシューを意識することで、ぶれずに考え、適切な行動を起こせるのではないかと思います。 イシューは共有できる? これからは、まずイシューを共有できる体制を整え、何が課題で何が目的であったかを振り返り確認することを実行していこうと思います。また、データ分析においても、結論に先立つのではなく、背後に潜む事実をしっかりと確認する姿勢を持ち続けたいと考えます。

データ・アナリティクス入門

受講生が実感する学びの変革

目標はどう意味づけ? 目標設定は、データ分析のみならず、学び全般にとっても非常に重要だと再認識しました。受講前に描いていた理想像よりも、学びを終えた今の自分は実践できることが増え、単なる分析のプロから、ビジネス現場で分析手法を効果的に活用するプロへと成長できたと感じます。 活かし方はどうして? この学びは、日常のあらゆる業務に活かしていきたいと思います。データ分析の知見が、問題解決や新たな施策の立案に大いに役立つと理解したため、業務全体でその手法を意識していくつもりです。 従来手法は適切? また、現在の担当業務を見直すことで、従来の方法が本当に適切であったのか、見逃している課題はなかったのかを改めて点検していこうと考えています。その結果を踏まえ、今回の受講で得た実体験の知見を活かし、今後必要となる知識やスキルの習得にも取り組んでいきたいです。

データ・アナリティクス入門

データで切り拓く学びへの一歩

ライブ授業で何を得た? ライブ授業に参加して、データ分析の必要性を改めて認識しました。普段はデータを扱う機会が少ないのですが、分析を日常的に行っている方々から手法を学ぶことで、非常に参考になりました。また、ある設問を通じて、固定観念にとらわれず情報から直接課題を読み解く重要性を実感することができました。 困難にどう対応する? 問題や困難な状況に直面した際は、データをしっかりと集め、論理的に順序立てて分析する手法が重要であると学びました。これまで名刺の発注から納品までの流れは大まかにしか把握できていなかったのですが、今後は過去の発注履歴に発注日を記録し、統計的に納品までの期間を明らかにしていく予定です。全体の名刺作成フローを見直し、どこにボトルネックがあるのかを把握した上で、その原因となる要因を具体的なデータをもとに分析していきたいと感じています。

戦略思考入門

やることリストの整理でビジョン実現!

戦わず選ぶ意味は? 印象に残ったのは、「むやみに戦わず、敵のいないルート選びも重要」という事例を通じたミニ演習大学受験でした。限られたリソースを無駄にせず、本当にやるべきことに集中することの重要性を再認識しました。 戦略の進め方は? これから部門戦略を半年間にわたって実行していきますが、部門全員がどのように進めていくべきかが課題となっています。戦略企画のチームリーダーとしては、やらなくてもよいことをしっかりと峻別し、皆で本当に取り組まなければならないことにリソースを集中させたいと思います。 優先順位はどう? そのために、部門戦略をチームメンバーや上司と共にもう一度レビューし、優先順位をつけていきます。まずは不要なことを削り、本当に取り組むべきことにリソースが割かれているか確認し、不足している場合には適切な対応策を考えていくつもりです。

データ・アナリティクス入門

仮説と視点で未来を創る

仮説とフレームワークはどう使う? 今週の学習では、仮説を立てる際に、4Pや3C分析といったフレームワークを活用し、多角的な視点で課題にアプローチする方法を学びました。目的に応じて、結論に関する仮説と、問題解決に向けた仮説に分け、時間軸に沿った内容の整理が可能になることを理解しました。正しいフレームワークの適用は、仕事に対する検証マインドを向上させ、アウトプットの説得力を高め、行動の精度とスピードの向上にもつながると感じました。 問題点はどのように見える? また、プロジェクトの進行状況が順調に見える場合でも、現状の分析結果から問題点を把握し、将来的にどのような課題が発生する可能性があるかを立ち止まって検討することの重要性を再認識しました。都度このような振り返りの時間を設けることで、継続的な改善とリスクの早期発見が期待できると実感しました。

マーケティング入門

限られた時間で切り拓く未来

目標が見えるのはどう? 現在の立ち位置を見直す中で、目指す方向に不足しているものや課題が明確になりました。今後のステップもある程度見えてきた一方で、時間が有限であるため、時間軸を意識しながら必要な要素を取捨選択することが求められます。 リソース活用はどうするの? 自社のリソースが限られる中、全方位的な営業には限界がある現状を再認識しました。どのお客さまにどのような価値を届けるかを見つめ直し、まずは自社のリソース分析(強みや課題の把握)から取り組むべきだと感じています。 俯瞰視点は何を示す? また、業務を俯瞰する際には、フォアキャスティングだけでなくバックキャスティングの考え方も取り入れ、学んだ内容を活かしたいと考えています。常に広い視野と俯瞰的な視点を保つことで、新しい業態のヒントを見出し、業務に取り組んでいきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

フレームワークで拓く学びの扉

基本の振り返りは? 今週は、前回と同様に基本的な考え方をベースにした振り返り学習が印象的でした。特に、3Cや4Pの視点から仮説を立て、問題の定義を明確にする流れを重視する点が印象に残りました。 フレームワークの意義は? 授業では、課題解決のためにはフレームワークを活用し、定量的な情報に基づいた分析が重要であることを再認識しました。日々変化する業務の中で、分析活動が新たな気づきに繋がると感じました。認知バイアスや慣習により問題点に気づけなかったり、正しく認識できない場合もあるため、フレームワークによる抜け漏れのない仮説検証が課題解決に不可欠だと考えています。 課題の見直しは? また、今週の課題に関して、P4におけるアンケート結果や初級・中級クラスの充足度を踏まえ、どのような課題が存在するかを検討することが大切だと感じました。

データ・アナリティクス入門

数字の裏側を読み解く学び

データ深堀の意義は? 今回はこれまでの総括に加え、データを深堀するプロセスを順を追って学ぶことができました。目の前の数字を鵜吞みにせず、どのように分解できるかを都度確認することの重要性を再認識すると同時に、思い込みだけで動かないというデータ分析の基本を実感しました。 現場課題解決の鍵は? AIコーチングからは、実際の業務でどのようにデータを切り分け、仮説を立てて検証するプロセスを実践すべきか、また分解したデータをもとに現場の課題解決に直結するアクションプランをどのように構築するかという問いかけがありました。具体的には、まずKPIや社内で多くの方が注目している数字を切り分け、仮説の構築に取り組むべきと考えています。アクションプランについては、課題に応じて、自分の立場から現実的に着手できるものを見極めることで構築できると感じています。

デザイン思考入門

ルールに共感、未来への一歩

研修で共感の秘訣は? 私の担当業務では、ルールや運用の新規導入や見直し、そして研修の実施といった機会が多く、いずれもデザイン思考の考え方を活用できると感じます。実際に、研修の準備過程で過去に実施したアンケートや現状の課題分析に基づきテーマを設定し、段階的にコンテンツを作成しながら上司や部門メンバーに確認を重ねるというプロセスは、デザイン思考の共感やフィードバックの重要性を再認識させました。 他部門との連携は? 一方で、ルールや運用の新規導入においては、研修と同じ手法を十分に活かせていない面があり、今後は社内の他部門の立場に立って内容を検討する意識を持ちたいと考えています。まずは、通常業務の中で他部門とのコミュニケーションを機会として捉え、相談や監査の際にさりげなく意見を聞くことで情報収集を進めていければと思います。

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