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分析 ✕ 結果

に関する学び

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物事の本質をどう捉える？ 物事の本質は目に見えるものだけではないと認識しました。重要なのは、分解を通じて物事の本質に迫り、事実を正しく把握することです。また、人それぞれの考え方の違いによって視点が異なるため、それが正しいのかどうかには明確な答えがないかもしれません。しかし、傾向を捉えるという点において、多くの人が目指す方向性を見極めることが重要であり、これが会話において必要な学びであると理解しています。 分析をどう進めるべき？ 普段からの分析実施においては、その分析の深度や結果の利用意図、求めている情報のターゲットを意識することが必要だと考えています。よく言われる「モレなくダブりなく」という考え方は、テスト計画の際にも必須で、現在のテスト計画では全体を見据えた適切な視点からテストを行い、抜け漏れがないように進めていきたいと思います。 継続的な努力はどう続ける？ 考えることをやめずに、引き続き分析能力と処理速度を向上させるために脳を活性化させ、様々なものを分解して物事の本質を捉えていきたいと考えています。また、習慣は身についていると感じていますが、さらに処理スピードを上げ、人に合わせた最適な結果を出せるよう、正確な情報の提供を心掛け、日々努力を続けていきます。

思考はどう深まる？ 毎回、自分の思考が浅く、もっと広い視野を持つ必要性を痛感しています。かつて学んだ３Cや４Pのフレームワークは、今回は思うように活用できませんでしたが、仮説思考はデータ分析に限らず、経営戦略やマーケティングなど、様々な分野で常に求められる大切なスキルだと感じています。 偏りをどう避ける？ また、データ分析において外部データを活用する際は、あらかじめ結論を決めて自分に都合の良いデータだけに偏らないよう、常に注意する必要があります。複数の仮説を立て、網羅的な視点を持つことが求められる一方で、これまでの自分の取り組みには網羅性が不足していたのではないかと感じています。今後、販売戦略や方針策定の際には、網羅性やデータの客観性・妥当性、すなわち根拠の質を向上させることで、提案の説得力を高めていきたいと思います。 結果の根拠は？ データ分析にあたっては、まず仮説の網羅性を重視し、文字や図表などを用いて過不足を冷静に判断できるよう努めます。こうした仮説思考は問題解決の場面で非常に有用であり、社内でのディスカッションにも積極的に活かしていきたいと考えています。また、データ分析結果をアウトプットする際は、その目的や使用したデータの根拠を明確に示すことを心がけます。

問いで始まる学びは？ 学習に取り組む際、なんとなく進めるのではなくまず「問」から始めることを忘れていた点を、今回改めて意識するようになりました。学んだ内容をその週に実践しようとしていましたが、忘れてしまい実践できないこともあったため、今後は学習と実践を繰り返すトレーニングでクリティカルシンキングをより確実に身につけていきたいと感じます。 何を議論すべき？ また、会議で議題を上げる際は、何について議論したいのかという「問い」を明確にし、メンバー全員で共有した上で議論を進めることの重要性を再認識しました。調査や結果の分析においても、何について考えるべきかを事前に確認してから取り組む必要があると実感しました。分析結果の整理や報告では、グラフなどの視覚資料を活用して、より伝わる資料作りを心掛けています。 問いで進む未来は？ さらに、これから行うことに対してもまず「問い」を考えてから行動するよう努め、学習した内容を再度振り返ることの大切さを実感しました。課題や提案をまとめた後には、クリティカルシンキングを思い返し自分の意見を疑うプロセスを取り入れ、作成した資料についても客観的に見直し、伝わりやすく分かりやすいかどうかを再検討する習慣をつけていきたいと思います。

統計でどう比較する？ 分析は、単なる数値の羅列からその違いを見出すだけではなく、統計的な手法を用いて比較することが大切です。たとえば、平均は代表的な統計手法ですが、平均値だけではデータの全体像を正確に把握できない場合があります。そこで、最大値、最小値、中央値、最頻値などの複数の指標を合わせて用いることで、より明確な違いが見えてきます。また、数値だけでは分かりにくい部分はグラフなどのビジュアルツールを活用することで、視覚的に比較しやすくなります。 仮説は信頼できる？ 現状のデータ分析では、まず仮説を立て、その仮説に基づいた統計的手法やグラフを用いて分かりやすい資料作成に努めています。しかし、仮説が常に正しいとは限らないため、偏ることなく中立的な立場でデータを検証し、仮説に反する結果があれば素直に認めて正確に分析することが求められます。 方法はどう変える？ また、現行の分析手法や視点を根本から見直すことで、データの収集方法や指標の選定、解釈の仕方まで再検討し、実態に即した新たな気づきを得ることが重要です。その上で、得られた新たな視点をもとに具体的な改善策や施策を立案し、現場での運用につなげることで、分析結果を実効的に活用するサイクルを確立していきたいと考えています。

B/Sの構成を理解するには？ B/Sの構成がどうできているのか、得たお金の使い道などが理解できました。資産、負債、純資産が記載されており、「会社の健康状態」という言葉がすごくしっくりきました。「見方」として、流動資産、固定資産、流動負債、固定負債、純資産の5ブロックに分かれているバランスが重要で、私がB/Sから読み取りたい「相手方の経営状況」がここから読み取れると理解しました。細かい部分は理解しきれていない所も多く、次週の学習で理解を深める予定です。 リスクの程度をどう知る？ WEBから入手できる情報でまずは負債の情報を見て、そのリスクの程度を知ろうと考えました。また、自社の情報を見て、他社との比較を行い違いがどこにあるのか、また自社のお金の使い道を把握することで、今後どうしていくべきかの仮説を立ててみようと考えました。 自社と他社の比較分析 具体的には、次のことを行いたいです。まず、WEBからの情報を入手し分析すること。そして、自社情報の分析も行います。リスクの程度を知り、自社と他社との相違点を見つけ、改善ポイントを見つけて改善案を考えることが重要です。最後に、この結果を経理部門と共有し、B/Sの読み方や考え方が間違えていないかを確認する機会を準備します。

問いの重要性は何か？ 「問いは何か？」を明確にし、メンバーと共有することがクリティカルシンキングの基本であり、それが「考える」ことの成果に大きく影響することを改めて認識しました。個人には考え方に偏りがあるため、メンバーと問いを共有しながら考え、ディスカッションすることで多様な意見が出せます。これにより、より解像度の高い分析が可能になり、結果として最も効果的な施策や有効な施策を選択できることを実感しました。 組織全体でどう取り組む？ 次の事業計画の策定においては、過去に限られたメンバーだけで進めてきた「問い」の設定を、今回は組織全体で共有することを意識しています。まず、私と課長陣でしっかりと議論し「問い」を設定し、その後、各課長から担当者へ共有し、皆でディスカッションする方法を取り入れようと思っています。部全体でディスカッションする場を持ちたいとも考えています。 学びをどう深める？ 部員にも「クリティカルシンキング」を学ぶ機会を設けたいと思い、「ナノ単科」や「学び放題」、自前の部内勉強会などを通じて、効率的なディスカッションができるようにすることが目標です。また、自分自身の理解をさらに深めるために、部内勉強会向けの教材作成にも挑戦してみたいと考えています。

データ理解はどう変わる？ 来場者数や店舗別売上の分析を通じ、データの切り分け方やグラフ作成、説明方法の違いによって、相手の理解度に大きな差が生じる可能性があることを学びました。また、他者が提示した集計データやグラフを直感的に判断するだけでは、誤った認識を抱くリスクがあることにも気づかされました。 実務にどう活かす？ 今後は、提示されたデータに対して一歩踏み込んだ検証を行い、分析結果を示す際には相手の理解を意識しながら、より深い考察を加えて伝えていきたいと考えています。実際、グループ店舗の月次や年次実績の集計・分析を担当しているため、今回の学びはすぐに実務に活かすことが可能です。 提示方式はどうする？ 店舗別データを分析する際には、結果の提示に留まらず、批判的な視点で多角的に検証し、結果を受け取る側の立場を意識した「伝わる見せ方・伝え方」に努めたいと思います。今日の演習で得た気づきを早速明日からの業務に活かし、月末に実施するグループ店舗の月次実績の集計・分析や回覧資料の作成において、これまでの方法を見直し、データの示し方や分析の切り口を再考する予定です。従来の手法に囚われることなく、より伝わりやすく、意味のある資料作成を目指して取り組んでいきます。

キャリア診断で気づいた点は？ キャリアアンカーという言葉は以前から耳にしていたものの、その実際の内容については初めて知る機会となりました。8分類をただ見ただけでは自分にどのタイプが当てはまるか判断するのが難しかったため、診断を実施してみたところ、特定専門分野型と純粋な挑戦型がほぼ同率で現れました。 結果の一貫性は何故？ また、DiSCなどのパーソナリティ診断は環境によって結果が変動するものだと考えていたのですが、キャリアアンカーは一貫性があるという点に意外性を感じました。同時に、キャリアサバイバルという考え方を通じて、キャリアの棚卸しやPEST分析といった手法を組み合わせることで、自分のキャリアデザインや将来像を具体的に考えるきっかけとなりました。 リーダーの課題は？ リーダーとして自分のキャリアをしっかり考える必要性を強く感じ、お盆休みを機に、じっくりと自己の振り返りの時間を確保し、キャリアアンカーを再確認するとともに、今後のキャリアの在り方や将来展望について見つめ直していきたいと思います。 他者との視点交換は？ また、自分の中でキャリアの軸があまり明確ではなかったため、他の方々のキャリア観についてもぜひお話を伺いたいと感じました。

この考えはどう理解？ クリティカル・シンキングとは、「物事を適切な方法で、適切なレベルまで考える」ことを指します。この考え方では、①何のために考えるのか常に目的意識を持つこと、②自分自身や他者には考え方に癖があることを理解し、客観的に考えるようにすること、③出した考えが正しいのか問い続けることの三つが重要です。この説明は非常にわかりやすく印象的でした。ただし、「適切なレベル」という表現がやや抽象的なので、今後の研修でこの点についてさらに学びたいと思っています。 経営課題への活用は？ 次の中期経営計画で示された経営課題を解決するために、自部門が担う責任と役割を整理する際に、このクリティカル・シンキングを活用したいと考えています。自部門の現状分析やその結果から短期的・中長期的な戦略や戦術を導き出し、決定するプロセスで、クリティカル・シンキングを実践していきたいと思います。 実行計画はどう進む？ また、クリティカル・シンキングの重要な三つの点を常に意識しておくために、PCのデスクトップの付箋など、よく目にする場所に掲示して忘れないように心がけます。それらを実践するためには、これまで以上に時間が必要になるので、必要な時間を計画的に確保するよう努めていきます。

分析の全体像を考慮すべき？ 分析を行う際、細部にばかり気を取られて「全体の定義」を見落としがちであることに改めて気づかされました。分解の方法には、層別分解、変数分解、プロセス分解の3つがありますが、特にプロセス分解を忘れがちなため、今回の学習を通じて意識的に習慣化したいと思います。 数字の分析はどう活用？ 私の業務では常に数字の分析が求められますが、以下のような場面で特に役立つと考えています。 まず、市場分析では、常に変化する市場をどの切り口で見るか、仮説を持って分解することが重要です。 次に、売り上げ分析では、変数分解に偏りがちですが、顧客や営業のプロセス分解を行うことで、見落としを防ぐことができると感じています。 成果を検証する方法は？ また、中間レビューにおいては、期初に立てた戦略に対し、得られた結果を仮説とともに分解し、検証を行うことができます。 分析を進める際は「全体の定義」を考慮し、抜け漏れや重複がないかを細かく確認することが大切です。分解の前には仮説を持って切り口を考え、プロセス分解を忘れずに実践することも重要です。 自然に思考するためには？ これらを意識することで、考える力を習慣づけ、自然と思考できる状態を目指します。

どの切り口で捉える？ ある事象のデータを分解する際、まずは仮説を立て、切り口を明確に設定して可視化することで、精緻な結果を導き出すことができると感じました。 本当の答えは？ また、目の前にある「いかにも」正しそうな答えに安易に飛びつくのではなく、一旦冷静になり、本当にその答えで問題ないのか疑問を投げかけ、深掘りする姿勢が大切だと実感しています。 どう分解すべき？ さらに、データを漏れなくダブりなく分解することが、本質にたどり着くために重要であり、この考え方は日常業務にも大いに活用できると考えます。 グラフは説得力？ 具体的には、新商品企画の提案などで顧客データを分析する際、この手法が大いに役立つと感じています。視覚化されたグラフは、商品提案の信頼性を伝える上でも非常に有効です。 数字で伝える？ また、数字を用いた説明を普段の業務に取り入れることで、他部門とのコミュニケーションがスムーズになり、その必要性をより明確に伝えることができると考えています。 発想はどう磨く？ 最後に、仮説の立て方や切り口の持ち方は状況に応じて変化する部分もあり、どのような発想が最も効果的なのか、その上手なやり方についてもぜひ意見を聞いてみたいと思いました。

学びはどう活かす？ 実務において、学んだことが実際に活かせるかどうかの判断が難しいと感じました。振り返ると、無意識のうちに今回の学びを業務に取り入れていた事実に気づき、今後同様の状況ではあえて意識的に活用する方法を考えたいと思います。 データパターンは？ シミュレーションの提示業務では、どのデータパターンを示すべきか検討しました。複数パターンを提示する意義を考えた結果、最もネガティブなケースのみを示すことで目的が達成できると判断し、ロジックツリーを用いて場合分けを行いました。 商品属性の分析は？ また、実務では購入しているパネルデータを用いて、自社商品の属性（主原料やサイズなど）に基づく分析を実施しています。ある部署から、異なる軸を同列に分類して分析してほしいという要望があり、戸惑いを覚えたことがありました。しかし、互いの議論を重ね、重複する項目についてどちらに寄せるかの基準を設定した結果、目的にかなった提案へとつなげることができました。今後は、視覚的な説明を取り入れることで、より迅速に合意形成が図れるようにしたいと考えています。 MECEのポイントは？ 最後に、MECEを設定する際のポイントや具体的な事例についても、ぜひご教示いただきたいです。