クリティカルシンキング入門

データの切り口に迷ったら実践する方法

データ分析の切り口選びで何が見える? データの分け方によっては、見えてくる結果が異なることがあります。例えば、分解する切り口を誤ると、真の原因が発見できなくなることがあります。このとき、分解する切り口は「層別分解」「変数分解」「プロセス分解」の3つが有用です。これらの手法に慣れることが重要なので、自分で考えながら手を動かすことが大切です。 真の原因を探る鍵はどこに? 問題解決において真の原因を探る際には、データ分析を行いますが、その際には分解の切り口が誤っていないかどうかを確認する必要があります。また、お客様へのヒアリングの中でMECEおよび5W1Hを意識することで、真の原因や現状を把握する際に役立ちます。 問題解決にMECEはどう活用する? 問題の特定と分析において、問題を構成する要素を重複なく漏れなく分解することで全体像を把握しやすくなり、また問題の原因を特定する際に全ての可能性を考慮して整理することができます。業務プロセスの改善では、業務フローをMECEに分解することで効率化の余地を明確にします。データ分析とレポーティングでも、データをMECEに整理することで分析の精度を高め、クライアントにわかりやすく伝えることができます。加えて、プロジェクト管理ではプロジェクトのタスクをMECEに分解し、抜け漏れなく管理します。

データ・アナリティクス入門

実践力が輝く!学びの現場改革

3Cの分析方法は? 3Cは、事業環境を多面的に捉えるためのフレームワークです。Customer(市場・顧客)、Competitor(競合)、Company(自社)の3つの視点から状況を分析し、事業戦略を立案する際の参考にします。 4Pで何を判断? 一方、4Pは3Cの自社部分をより詳細に検討するためのツールとなります。Product(製品)、Price(価格)、Place(場所)、Promotion(プロモーション)の4つの要素を軸に、どのようにサービスの良さを顧客に訴求するかを分析するために活用されます。 現場の課題は? 観光客にとっては、免税手続きの所要時間が短い中で対面式のアンケートや、時間を要するインタビューは取り組みにくい方法と言えるでしょう。また、クレームが発生した際には、最低でも1名の通訳が苦情対応のため常駐しなければならず、現場では実質的に人員が減る状況となります。 改善策はどうする? これまでのアンケート調査は一度のみ実施しており、対面で紙に選択肢を記入していただく方法にはお客様に抵抗があると感じました。今後はデジタル形式で「後ほど実施していただいても構いません」と伝え、アンケートに協力していただいた方々には次回利用可能なショッピングクーポンを提供することで、対応の改善を図ろうと考えています。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

寄り添いと共感で育む1on1の軌跡

面談の目的は? 面談などを行う際は、まず目的を明確にし、面談後に相手をどのような状態に導きたいかをしっかり設計してから進めることが大切です。 共感は伝わってる? 具体的な事実を伝えることも重要ですが、まずは相手の苦労に共感し、寄り添う姿勢を示すことで、相手に良い印象を与えます。その上で、相手のやる気を引き出し成長を促すとともに、具体的な事実を納得感のある方法で伝え、振り返りを促す問いを投げかけながら、一緒に改善に取り組むアプローチが求められます。 1on1で成果感じる? 例えば、定期的に行っている1on1ミーティングや達成度報告会での振り返りでは、まず指導しているメンバー全員の状況をしっかり把握し、各自が自分で考え行動できる自立性を促すとともに、共感を得られている安心感や事実に基づく納得感を作り上げることが効果的です。一方で、自分自身は傾聴力を向上させ、相手に心理的な安全性を感じてもらうことを意識します。 準備は万全ですか? また、1on1や振り返りの前には、各メンバーごとに目的を再整理し、その時に相手をどの状態に導きたいかを具体的に書き出しておくことが大切です。前回よりも成長した状態を意識し、まだ十分に傾聴ができていないと感じられる場合は、自分からの発言を控え、相手に話す余裕を持たせるよう努めましょう。

クリティカルシンキング入門

数字が紡ぐ学びのストーリー

数字をどう分解する? 数字はグラフ化することで、視覚的かつ直感的に捉えやすくなり、説得力が増します。そのため、数字から情報を得る際は、ひと手間加えて分解することが重要です。ただし、単に区切るのではなく、仮定を立てた上でMICEを意識した切り口で分解する必要があります。分析を進めて結論にたどり着く過程では、短絡的な判断を避け、「本当にそうか?」と立ち止まって丁寧に確認する姿勢が求められます。 システムプロジェクトで何が大事? システムの導入や改修、さらには現行システムの廃止などのプロジェクトを進める際には、現状の課題と期待される改善点を明確に提示するために、数字を用いたデータ分析が役立ちます。システム関連のプロジェクトは多額の費用が動くため、慎重な判断が必要です。そのため、さまざまな切り口からデータを分解し、要件と費用の比較検討に活かすことが大切です。また、社員向け研修の終了後には、受講者アンケートの結果を分析し、そのフィードバックを次の計画に反映させる方法も有効です。 苦手意識はどう克服? 一方で、数字に対して苦手意識を持つ人もいます。私自身、業務で直接データを扱う機会はあまりありませんが、定期的に報告される各種レポートを基に、MICEを意識した分解の手法やデータの取り扱いに徐々に慣れていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

データ分析で見つけた新たな気づきと行動力

解決策をどう選ぶ? 適切な解決策を決定する際には、決め打ちせずに他の仮説から導き出されるHowも考慮することが重要だと感じました。自社が現状で何を優先すべきかを考え、解決策同士を比較しながら適切な選択をする必要があります。そのためには、常に目的と優先事項を意識し、立ち戻って再考することが必要だと思います。 行動が生む成果とは? 完璧を求めすぎるあまり、仮説の検証ができない、考えすぎて動けなくなることもあります。ある程度の目途がついた時点でまず行動することが、結果的に良い仮説を生むことになります。 データ整理の新たな切り口 データを切り口を変えて整理する方法について述べます。物流会社で専用アプリを使用してトラックの待機時間を集計していますが、単なる集計だけでは不十分です。時間帯別や事業所別など切り口を変えてデータを整理し、今後の活用方法を示す必要があります。 業務プロセス改善の手順 問題箇所を特定し、各事業所の業務プロセスのどこに起因しているかをグループ内で議論したいと考えています。最終的には、待機時間の集計作業から業務プロセス改善まで話をつなげたいと考えています。そのために、本講座で学んだ「客観的にわかりやすく数値化して説明する」ことを意識しながら、メンバーと議論を続けていこうと思います。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

部下から上司への伝え方の極意

実践学びをどう活かす? 実践演習を通じて学んだ内容を、日々の行動に一つずつ落とし込むことの重要性を改めて実感しました。効果的なフィードバックを行うためには、事実に基づき、相手の感情に寄り添い、自分がしっかりとフォローしている姿勢を示し、相手が納得しているかどうかが重要です。また、相手のモチベーションを高める話し方を意識することも大切です。 上司への報告はどう? 現在の立場を考慮して、部下である自分が上司に情報を伝える方法に注意を払いたいと思います。振り返りの中では、以下の点を意識して進めます. - 部署の方針に沿った目標を設定できているか - 振り返りの際、事実に基づき説明できているか - 今後の改善点について話せているか - 上司にサポートしてほしい内容を具体的に伝えているか 評価をどう高める? 自分の現状を客観的に把握し、目標設定が上司や会社の期待とズレていないかを確認しながら、積極的に報告や相談を行うことで評価につなげたいと考えています。今回の学びの中心は、リーダーとして部下に寄り添い相手を理解する視点でしたが、それを自分の場合は「上司に理解してもらうためにどのような行動をとるべきか」に置き換えて学ぶことができました。今後、リーダーになった際には、この研修で得た内容を活かして実践していきたいです。

デザイン思考入門

小さな試作から生まれる大きな共感

共感の大切さは? デザイン思考を学ぶ中で、共感、課題定義、試作、テストのプロセスがとても大切であることを実感しました。特に、自分の業務においては、ホームページの改変や制度改善に際し、企業の方針だけでなく、実際に利用する人の立場から課題を見直し、小さくても早い試作を通じたフィードバックが有効だと感じています。 連携の工夫は? 今回、ホームページ企画の初期段階からデザイン会社へ意向を伝えるアプローチを見直す取り組みを始めました。従来は、前任者がメールや電話でやり取りしていたため、業務の忙しさもあり十分なコミュニケーションが取れず、手戻りが生じることが多かったのですが、プロジェクトメンバー内でチャットツールを活用し、リアルタイムで情報を共有する方法に切り替えました。これを機に、課題定義、試作、振り返りの流れをルーチンとして確立していこうと考えています。 本質問いで成長? デザイン思考は、これまで新規事業のためだけの手法だと思っていた面もありました。しかし、相手の立場や背景を想像し、顕在化していない本質的な問いを設定することで得られる共感は、どんな仕事においても、また日常生活においても必要な人間力を高める効果があると感じました。これからも、仲間と共に仕事を楽しみながら、積極的に活用していきたいと思います.

クリティカルシンキング入門

リーダーとしての課題認識力向上への挑戦

学びの意義は? WEEK1からの学びを通じて、自分にとって何が重要なのかを再確認できました。特に、思考の抽象度を操作することや、イシューの再検証に関しては、苦手としていた部分を具体的なアクションプランに落とし込むことができたのが良かったです。 リーダーで何する? 現在、チームのリーダーを務めていることから、チームのメンバーや組織の課題に取り組む際にこの学びを活用したいと考えています。特に来年度のチーム戦略や目標を立てる際には、現状の組織課題をきちんとイシューとして認識し、その上で解決策を策定していくことが必要です。 抽象思考はどう? 抽象度を上げる思考がしにくい点は、日常的な課題にも当てはまります。例えば、組織の課題に向き合う際には、周囲からのチームに対するイメージや現在の業務内容に引っ張られ、思考の抽象度が上がりにくいこともあります。これを改善するために、紙に書き出して思考の抽象度を上げる訓練をしてみようと思います。 イシュー評価はどう? イシューの設定に関しては、実務において分かりやすいイシューが見つかると、それに集中して他の可能性を排除しがちです。これを改善するためには、思考のプロセスを意識し、発見したイシューが最適かどうかを何度か他の分解方法を試してみる習慣をつけたいと考えています。

戦略思考入門

迷い捨てROIで勝つ判断の秘訣

判断基準はどう選ぶ? 選択(捨てる)ためには、判断基準を持ち、複数の視点から仮定を置いて考えることが大切です。また、ROI(投資効果)も踏まえた上で判断する必要があります。顧客の利便性を第一に考え、伝統や惰性に流されず、専門家に任せるという意識も重要だと感じました。 バランスはどう取る? 優先順位の考え方においては、トレードオフの概念を学びました。つまり、何かを得るためには何かを犠牲にするということです。複数の要素が存在する場合、両立が難しいときには、それぞれのバランスを取り、効果が最大化するポイントを見つけることが求められます。ある要素同士が互いに相殺し合う場合には、どの要素に注力するかを明確にして、メリハリのある資源配分を行うことが最善の方法だと考えました。 戦略改善のコツは? 限られた時間の中で、常に優先順位を意識して作業を行っています。実際には捨てる選択をすることが多いと感じますが、その順位の付け方については、今ひとつ経験則に頼っている部分も否めません。日々の作業は何とか回っているものの、未来に向けた戦略を立てる際には、判断基準をより明確にする必要があると実感しました。今後は、各要素を数値化し、ROI(投資効果)をしっかりと分析することで、より合理的な判断ができるよう努めたいと思います。

クリティカルシンキング入門

ロジックツリーで進化するコミュ力の秘密

対概念で何が変わる? 「手順を踏んで書く」というポイントで、対になる概念を下層に進める方法について学びました。これまでは、主題に対して思いつくまま事象を書き連ねたり、相手に刺さりそうな内容を並べたりしていました。しかし、対になる概念を並べることにより、より網羅的に整理することができると感じました。また、具体性を持たせるため、さらに一層具体的に記述するなど、どの程度具体に落とし込めば分かりやすくなるのか、ロジックツリーの構築で多くを学びました。 連絡時は何に注意? 社外の人と連絡を取る際、基本的な要素として、主語が抜けていないか、主語と述語が対応しているかを確認することが重要です。これは、相手が話すことを理解する際にも、頭の中でピラミッドストラクチャーを描くことで役立ちます。理解が追いつかない場合には、その場でメモを取ることを心がけています。 AIでどう確認する? また、手元の文章を他人に見せる前に、生成AIを利用して確認するようにしています。AIが提示する誤りについても解説を求めることで、自分の書いた文章の改善につなげます。一通りの話を聞いた後には、頭の中で描いたピラミッドを基に「この理解で正しいか?」と確認を入れるようにしています。これにより、意思疎通の精度が上がることを実感しています。

データ・アナリティクス入門

データ活用の第一歩:仮説と比較軸の重要性

データ活用の目的設定はどうする? データ分析やデータ活用というキーワードは頻繁に耳にしますが、私はこれを「存在するデータを何か有効活用する方法」と考えていました。しかし、この考えではまず目的が定まっておらず、仮説もないため、何を軸にして比較するかができません。まずは仮説や比較軸を含めた目的をはっきりとさせてから取り組む必要があります。 自社内営業改善の具体戦略 私が考えたデータ活用の具体例としては、自社内の営業活動の改善と担当顧客へのアプローチの2点があります。 顧客アプローチにどう活かす? 自社内では、自身のチームの営業マネジメント改善にデータを活用します。具体的には、YoY(前年比)分析や受注傾向分析(品目、打率)を行います。 ヒアリングと提案骨子の重要性 一方、担当顧客向けには、データ分析に関する案件のヒアリングおよび提案骨子の作成を行います。この際、顧客が持つ仮説と比較軸のヒアリングを行い、それが具体的でない場合には顧客に提言を行います。仮説や軸が定まっている際には、それを提案骨子に落とし込み、定まっていない場合は定めるためのアプローチを検討します。 データ活用の第一歩は? このように、目的を明確にし、比較軸や仮説を定めることがデータ活用の第一歩であると実感しました。

データ・アナリティクス入門

多角的視点で挑む学びの挑戦

プロセス分解って何? プロセスを分解するという観点を学びました。3Cや4Pのフレームワークを用いて、どの切り口で分析するかまでは考えることができたものの、その視点から仮説を立てる際に、設問の誘導がなければ行き詰まる可能性があると感じました。最終的には、4Pでプロモーション方法に着目し、3Cで顧客視点から行動パターンやプロセスを考えるという方法を組み合わせるアプローチを理解しました。 学びは販促にどう活かす? マーケティングの面では、従来の主要な事業である顧客設計品の生産・販売に加え、近年では新商品の市場投入が進んでいるため、学んだ考え方を販促活動に活用できると感じました。どの業界のどの顧客にどのようにアプローチし、望ましい結果を得るかを考える際に、今回の手法が大いに役立つと思います。 計画検証はどうすべき? また、投資検討の面でも、現状は確定した案件に基づいて投資判断がなされていますが、今後は未確定案件に対する投資検討にも学んだ手法を生かし、効果やリスクの検証を行っていけると考えています。さらに、担当者との定期的な打ち合わせで共有された活動計画について、計画が効果的に進んでいるか、もし計画通りに進んでいなければその原因や改善策を検討する際にも、今回学んだアプローチを活用していきたいと思います。

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