クリティカルシンキング入門

データ分解で見える!思考の旅路

どうやって切り分ける? 物事を分割して考える際、結果が見えないこともありますが、それ自体が「何もわからない」という結果を示しているため、意義はあります。その上で、次の切り口を探ることが重要です。初めの段階では大きく切り分けていく方が良いですが、最初から最適な切り口を見つけることは難しいでしょう。そのため、見つけた切り口からさらに広い視点の切り口を探る往復作業が効果的です。 情報はどう加工する? 情報はまず収集し、それを目的に応じて変形させることが重要です。そして、それに基づき次に進むべき方向を考えます。例えば、自社と他社の比較や、今年度の新人の離職や休職の状況を把握し、施策についての成果を確認します。研修後の全体的な理解度や企画時の要因分析、アンケートの結果整理なども同様に重要なプロセスです。 研修後はどう比較する? 特に今年度の新人の離職・休職については、理由別にデータを収集し、昨年度と比べて施策の効果を評価します。また、研修後の理解度把握では、各個人の研修中のデータを整理し、現場配属後の成果と結びつけ、成果が出ている人とそうでない人との違いを比較することが求められます。

戦略思考入門

効率的な思考と行動で成果を上げる方法

仮説思考で効率化を図るには? 仮説思考の重要性について理解が深まりました。一定の仮説を持って思考を進めることで、効率的なアクションが取れる一方、データを疑う姿勢も忘れてはならないと感じます。GAiLのワークで出てきた「時間あたりの利益」は、自分なりの仮説を持つ良い例だと捉えました。 どうやって惰性を打破する? 捨てる難所と克服のポイントについても学びました。 まず「捨てる方が顧客の利便性を増す」という発想が最も重要だと感じました。これはまだ自分には十分に考えられていない部分ですが、重要な視点であると思います。 次に「昔からの惰性をやめる」についてです。当初、中途入社の新参者であったころの視点を持つことができなくなりつつあります。自分には持てない視点を、新参者に話を聞くことで補完していきたいと考えています。 ビジョン設計で成果を出すには? そして「餅は餅屋」に任せるためのビジョン設計やディレクションが前提になるという点です。経験が少ない状況において、どう具体的に実現するかをしっかりと考えていきたいと思います。 これらのポイントを踏まえ、日常の業務に生かしていきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

魅せる工夫で学びが変わる

なぜ適切な伝え方? 今回の学習では、視覚化やスライド作成において「なぜその見せ方が適切なのか」を論理的に考えることの重要性を改めて実感しました。グラフや図表は、伝えたい内容や目的に合わせて選ぶことにより、情報がより効果的に伝わることが分かりました。 細部へのこだわりは? また、フォント、色、アイコンといった細部のデザインにこだわることで、見る人に与える印象や伝えたいメッセージが大きく変わることに気づきました。わずかな違いが伝わり方に影響を与えるため、意図を明確にし、丁寧に作成する必要があると感じました。 整理すべきポイントは? この学びは、資源価格情報の分析結果を共有する場面でも活かせると考えています。目的に応じた適切なグラフを選び、情報を整理することで、受け手の理解が促進されると実感しました。 誰に何を伝える? さらに、業務委託先との契約や業務説明の資料作成においても、フォント、色、アイコンなどを意図的に選ぶことで、ポイントを強調し、誤解を防ぐ効果が期待できます。今後は、資料作成の際に「誰に何を伝えるか」を明確に意識し、視覚的な工夫を習慣化していきたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

会議を変える!具体的課題への挑戦

グラフの理解は難しい? 「何をすべきか考える」のゲイルでは、グラフが示す内容は理解できたものの、回答例と比べると自分の課題解決力の向上が必要だと実感しました。 会議の進行は大丈夫? また、issue特定において「一貫してissueを抑え続けることが大事」との指摘がありましたが、実際に参加する会議では、論点がずれて別のissueが議論され、結果として会議時間が延長される場面が見受けられます。今後は、発表者やファシリテーターとしてこの点に一層注意し、会議の効率化を図っていきたいと考えています。 近未来の問いは? さらに、遠い将来の問いではなく、近い未来に実現可能な具体的な問いを立てることが、業務だけでなく自分の思考整理にも役立つと学びました。同時に、自分で設定した課題を他者と共有し、同じ目線で課題解決に取り組む重要性も再認識しました。 目標設定はどう? 例えば、自分の業界や部門の課題を明確に問い、組織内で共有して同じゴールを目指す業務遂行や、業務プロセス上のissueとその解決策を、事例を収集しながら具体的な期限と共に関連部門に共有する方法を実践していきたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

正しいイシューが未来を拓く

イシューはどう見る? 今ここで答えを出すべき問い、すなわちイシューに着目する大切さを再認識しました。正しいイシューを設定するためには、まず現状を正確に理解し、問いを残し共有・意識することが必要です。ファストフード店の事例を通して、客離れの改善策を探る際に一面的な視点ではなく、幅広い視点で検証する重要性を感じました。 課題整理はどう進む? また、日常業務においては大小さまざまな課題が常に存在しており、それぞれの課題を抽出・整理し、優先順位を付けて実行、結果を分解して分析することが業務推進に欠かせないと実感しています。今回の学びを通じて、論理的なアプローチが業務の改善に直結することを実感しました。 論理で歩む未来は? さらに、Week1から5で学んだ視点の変化や分解、イシュー・結論・根拠の整理、グラフ化といった方法論を今後の業務に積極的に取り入れ、より明快で論理的な進め方を心掛けていきたいと思います。プレゼンテーションにおいても、相手を意識した論理的で分かりやすい資料作成および説明に努め、会議では不要な話題を避け、常にイシューに意識を向けながら参加していくつもりです。

マーケティング入門

ターゲット選定で未来を切り拓く方法

セグメンテーションの أهميةとは? セグメンテーションとターゲティングについて学び、ニーズや特性に基づいて市場を区分し、適切なターゲットを選ぶことの重要性を理解しました。限られた経営資源を如何に効果的に活用して、結果を導き出すかが鍵となります。様々なことに手を広げすぎると、資源が枯渇してしまい結果が出ないというリスクがあります。 自社のコアコンピタンスを見極める 自社のコアコンピタンスが何であるかを考えることも大切です。もし今後、自社のノウハウを外部に販売することになった際、どのようにターゲティングを行うべきか。また、市場に競合がどのくらいいるのかを把握するためには、自分のスキルを高めることも重要ですが、市場全体を俯瞰する視点も必要だと感じます。 マーケティング手法はどう選ぶ? 現在は社内の自動化と個人のスキル向上に重点を置いていますが、それらを自社の価値あるコンテンツとして市場に提供するにはどのようなマーケティング手法が適しているのかを考える必要があります。また、学んだ思考のフレームワークを活かして、まず仮説を立て、その仮説に基づく販売戦略を考えることが求められています。

戦略思考入門

戦略的思考と技術革新の融合

フレームワークの重要性とは? 人はそれぞれ独自の視点や価値観、バイアスを持っていますが、フレームワークを使うことで個人の視点を超え、より幅広い視点を考慮することが可能になります。さらに、フレームワークは政治、経済、社会、技術、環境といったさまざまな要因の影響を理解するのにも役立ち、その結果、より良い戦略的な意思決定が可能になります。 国際教育業界での経験 現在、私は国際教育業界で働いており、通常は戦略的計画にSWOT分析やPESTLE分析を使っています。しかし、最近の学習により、ポーターの「5つの力」フレームワークについて深く理解する機会がありました。特に、技術の変化が急速に進む中で、新規参入者や代替品の脅威をこれまで以上に慎重に考慮する必要性を痛感しています。 戦略計画への新たな視点 ポーターの「5つの力」フレームワークを現在の職場の戦略計画に取り入れた結果、現在の脅威となっている企業との提携を提案しようと考えています。具体的には、オンラインコースやAIチューターを提供する企業との連携です。こうした提携により、常に一歩先を行き、競争力をさらに高めることが可能だと考えています。

クリティカルシンキング入門

短時間で学ぶ文章化のトレーニングの極意

学んだことをどう言語化する? 学んだことを言語化するのは難しいと感じています。時間をかければ深く書けるかもしれませんが、逆に複雑になりすぎて適切な深さがわからなくなることがあります。 短時間で文章化するためのトレーニング法 短時間で効率的に文章化するトレーニングは重要で、繰り返し実施していく必要があります。このトレーニングを通じて、問い、イシュー、根本原因、課題の違いを意識することができます。 問題解決ミーティングでの活用 具体的には、業務ユーザーと課題解決を議論するミーティングや、問題解決を自ら進めるための資料作成、簡潔に要点を伝えるためのメールやチャットで役立ちます。また、チームメンバーの問題解決や資料レビューを行う際、一緒に問題解決の糸口を探す場面でも重要です。 相手に伝わりやすい文章作成とは? 日常で文章を作る場面が多いため、相手が理解しやすいように、相手の立ち位置も考慮しながら論理的に文章を作成することが求められます。さらに、図表を用いる際には、多くの表現方法に触れ、その問いを解決するために最適なものを選択できるように引き出しを増やしておきたいと考えています。

アカウンティング入門

P/Lでひも解く成功の秘訣

P/Lの理解はどう? P/Lの理解を深めることで、表面的には同じように見えるビジネスでも、実際に資金の流れを追っていくと全く異なる性質を持つことに気付きました。単に売上高だけに注目しても、ビジネスの本質は見えてこないと実感しました。 販管費と原価の意義は? また、販管費と原価という二つの要素に着目するだけで、さまざまな観点から業務を捉えることができる点には驚かされました。このシンプルな視点が、ビジネスの理解を大きく深める手助けになると学びました。 何を学び取った? 具体的には、以下の三点が学びとして大変印象的でした。 ① 同業他社の分析を通じ、より良いサービス構築のヒントを得る。 ② 自社の強みや弱み、改善点を客観的に見つめ直す。 ③ 可能な限り多くの企業のP/Lを読み、様々な事例に触れる。 業界の多様性はどう? さらに、同じ業界内でもビジネスモデルには多様性が見られることを知り、興味が一層深まりました。自分の業界はバリエーションが少ないと思っていたものの、実際は全く異なるアプローチが存在することに気づき、他の分野での実例についても知りたいと感じています。

データ・アナリティクス入門

数字から広がる仮説の世界

数字加工はどう進む? 3週目では、仮説を立てるために数字をどのように加工するかを学びました。数字から意味を見出すには、まずデータを加工し、次にグラフなどでビジュアル化するという手順が重要です。具体的には、データの代表値を用いた加工や、ばらつきを感じた際には標準偏差を活用するなど、データの特性に応じた方法を選択します。これにより、グラフ化された情報から傾向をより把握しやすくなります。 手法の応用は? また、データ加工の手法が多様であることを理解した上で、毎月集計している売上や顧客層の分析にどの方法が適用できるのかを検討する意欲が湧きました。顧客層に特にばらつきが見られなくても、着目する観点によっては標準偏差を使った加工が有用である可能性があります。そのため、まずは代表値を用いてデータを整理し、グラフにしてみることが考えられます。 売上分析の疑問は? さらに、毎週抽出している売上データに目を向け、加工を通じて仮説を立てる試みも進めたいと思います。売上が高い日と低い日があるという傾向に注目し、どの代表値を活用するのが最適かを検討しながら、より具体的な仮説を構築したいと考えています。

データ・アナリティクス入門

平均と中央値が紡ぐ成長ストーリー

なぜルールが必要? データを取り扱う際は、一定のルールに則り全体の目線をそろえることで、伝えたい内容が明確になります。そのため、データからメッセージや仮説を引き出す際には、適切な代表値を選択することが重要です。たとえば、平均値については、単純平均や幾何平均など計算法の違いを意識し、正確な表現を心がける必要があります。 どんな手法が有効? また、データのばらつきを示すには、関数的な手法を用いてビジュアル化する方法が効果的です。舞台の単月入場率を年間の数字に換算する場合、各月の値を単純に平均するのではなく、正確な情報を伝えるために公演数で重みづけした加重平均を用いると良いでしょう。さらに、チケット単価のばらつきにより生じる外れ値の可能性を考慮し、中央値も併せて検討することが求められます。 分析に新たな示唆は? 日々の分析においては、平均値だけに頼らず中央値の視点も取り入れることで、その乖離から新たな示唆が得られるかを考えることが大切です。数字の集計表としてまとめるだけでなく、ビジュアル化によって情報の具体性と理解しやすさを高め、平均という言葉の使い方にも注意を払う必要があります。

データ・アナリティクス入門

中央値でひも解くデータの秘密

代表値と分布はどんな意味? データ分析では、まず代表値と分布の理解が重要です。代表値には単純平均、加重平均、幾何平均、そして中央値の4種類があり、それぞれの特徴を把握する必要があります。一方、分布は標準偏差を用いて表現され、対象に応じた適切な代表値を選ぶことが求められます。 中央値はどう計算する? そのため、中央値や標準偏差といった指標は数式に基づいて算出されますが、原理原則を理解すればエクセルの数式機能を活用して求めることが可能です。 平均と中央値の違いは何? この考え方を踏まえて、昨年度に最も支払い額が大きかった顧客のデータを例に、代表値と分布を算出してみます。特別な事情で多額の支払いが発生しているため、単純平均と中央値の数字の違いを確認し、代表値としては中央値のほうが適していると考えられます。 期間内のデータ比較はどう? さらに、対象となるのは2024年4月から3月までの期間の顧客データです。各顧客に対して毎月の支払額の単純平均と中央値を求め、また支払いの内訳に記載されている各顧客品番ごとの費用についても、同様に毎月の単純平均と中央値を算出して比較していきます。
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