データ・アナリティクス入門

思考の質を高めるMECEとMICE活用法

MECEの考え方とは? MECEの考え方は、切り口を重複させずに漏れなく設定することが重要です。どのような切り口が最適かを判断するためには、高い感度が求められます。これに関しては、分析の経験を積むことや、多方面からの意見を聞くことも必要と感じています。 ロジックツリーの活用法 ロジックツリーについては、論理的思考を活用することで、適切な判断ができるようになります。 MICEの活用には何が必要? MICEの考え方は、実務に役立ちそうで、特に顧客分析など日常的な業務での活用チャンスが多いです。「重複なく漏れなく」を実現することはその通りと感じつつも、切り口の設定によって重複を避けることが難しい場合もあり、その点をどのように克服するかが課題だと考えています。 BI分析へのMICEの導入 業務で作成しているBI分析において、MICEの軸を取り入れることにしました。切り口については様々な角度から実施し、どの分析が効果的であるかを検討します。また、ロジックツリーについては、既にパイプライン分析で似たことを行っていますが、改めてロジックツリーを用いた分析も進めてみようと思います。

クリティカルシンキング入門

熱くも冷静に!自分を見つめる瞬間

本当に目的は達成できた? 目的を見失わず、考えた答えが本来望んでいた結果に至るようにする必要性を実感しました。人は「考えたい」「考えやすい」という性質があるため、無意識のうちに偏った考えに陥っていたことを、自分の過去の経験から認識しました。 批判思考の本質は? また、クリティカルシンキングは、一朝一夕で身につくものではなく、日々意識して考え方を変えていく努力が求められます。ここでいう「クリティカル」とは、他人を批判するのではなく、まず自分自身に向けられるものだと理解しました。 会議中の一工夫は? 具体的には、ミーティング中に自分の考えや発言が偏っていないか、さまざまな角度から検証することが重要です。上司や部下との報連相、コミュニケーションの場面でもこの姿勢が活かされると感じます。また、一日の終わりに、その日に学んだことをどのように活用したかについてメモを取ることも有効です。 感情のコントロールは? 議論の中で熱くなったり、感情的になる場面では、特に偏った考えに陥りやすいと思います。このような場合、どのように冷静さを保ち、自分を客観的に見つめる方法があるのでしょうか?

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

押し付けない対話で成長実感

プロジェクトでの挑戦は? これから複数のプロジェクトを立ち上げる中で、エンパワメントの考え方を実践してみたいと考えています。動画で学んできた知識に加え、今回のAI演習を通じて、自分自身の不足点がより明確になりました。 押し付けに気づいた? 演習はパソコンでの作業という特性上、普段の会話以上に意識を向けましたが、それでもなお、会話が押し付けがましくなってしまい、相手の不安をうまく汲み取れなかったという結果になりました。この経験から、普段のやり取りでもつい自分の意見を強く押し付けてしまっているのだと実感しました。 成長機会はどうなる? その結果、メンバーが自ら成長する機会を失い、マネージャー自身も時間に追われる状況が生まれてしまう恐れがあります。そこで、まずは今回学んだことをプロジェクトに反映させ、実践していくことに挑戦したいと思います。 会話のバランスはどう? また、押し付けずに問いかけ中心の会話を試みると、逆に話がだらだらと続いて終着が見えなくなるという課題も浮き彫りになりました。今後はその適切なバランスを見いだせるよう、日々の業務で試行錯誤を続けていく所存です。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

自分も挑戦!エンパワメントの極意

目標設定ってどう大切? 目標は、相手に正しく伝えることと、ゴールイメージを共有するためのすり合わせが重要だということです。また、相手が納得する形で目標を設定する必要性も感じています。 エンパワメントの適正は? エンパワメントを行う際には、どんな仕事が適しているか、またどんな仕事が適していないかを見極めることが求められます。無闇にすべての仕事を任せるのではなく、各メンバーにとって少しストレッチになる仕事を選んでアサインすることが大切です。 ストレッチの見極めは? ただし、どの仕事がストレッチとなるかは人それぞれ異なるため、各人の経験、能力、性格などを考慮して判断する必要があります。 抱え込みの罠は? 今まで、丸投げを避けるあまり、結果的に自分がすべて抱え込んでいたことに気づきました。今後は、後輩との仕事の分担を考えるときに、エンパワメントに適した仕事とそうでない仕事という視点を取り入れたいと思っています。 後輩依頼の効果は? また、後輩に仕事を依頼する際には、その仕事がどのように成長に繋がるかを、具体的に言葉で伝えられるよう努めたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

SNS分析で得た新たな学びとテクニック

代表値の使い分けは必要? 代表値と散らばりの両方を意識する必要があることを学びました。代表値には単純平均、加重平均、幾何平均、中央値があり、特に平均値に3つの種類があるため、使い分けが重要です。 ビジュアル化の選び方は? また、ビジュアル化の重要性についても考えさせられました。どのようなグラフを使うかは分析したい内容に依存し、この点は経験から学んだつもりでしたが、実際には正確な知識が不足していたことを改めて認識しました。 各種データの分析に標準偏差を使おう これまでは単純平均しか算出したことがなかったため、今後は必要に応じて3種類の平均値を意識して使い分けるようにします。SNS投稿の反応を分析する際もばらつきを考慮せず、平均値だけで傾向を把握していましたが、標準偏差も用いることでより正確な把握・報告ができそうです。 例えば、SNS投稿に関する実績報告時には、エンゲージメント率などを平均だけでなく標準偏差も使用して分析しようと思います。投稿の種類や内容のカテゴリーによって差があるのかどうかも検討しつつ、ビジュアル化する際は適したグラフを選ぶことも重要だと考えます。

戦略思考入門

福祉現場で感じる経済の本質

規模の効果は理解できる? 規模の経済性について、私の職場は福祉系でサービスの販売を行っていないため、固定費は主に人件費や電気・水道料金に充てられ、変動費は支援に使用するわずかな材料費に相当します。生産量の増加による1個当たりのコスト低減は、通常の製造業とは異なる面があります。 習熟効果は実感できる? 習熟効果に関しては、各職員の累積経験やスキルの蓄積が大きな役割を果たしています。業務を重ね、得た知見を共有することで、効率が向上し、より質の高い支援が実現され、結果として利用者の拡大にも繋がっています。 範囲拡大は有効か? 範囲の経済性においては、当職場には多くの資格保有者がいるため、現行の支援業務に留まらず、個別領域の拡大や新たなプログラムの導入も検討の対象となっています。既存の資源をさまざまな形で活用することで、効率的な運営が期待できます。 ネットワーク整備は可能? 一方、ネットワークの経済性については、現状、業務を推進する上で必要なスキルを持つ人材が不足しているため、優先順位の見直しや既存スキルの活用、さらには採用活動の強化が求められています。

戦略思考入門

新たな視点!規模と習熟の発見

規模の経済ってどうなってる? 自社が製造業であるため、規模の経済性については理解していましたが、規模の不経済が発生する可能性については今回初めて知りました。また、営業においては「ある程度まで経験を積むと、それ以上の習熟効果が得られなくなる」という現象にも共通点を感じました。 標準化か習熟かどっち? 習熟効果を目指すのか、あるいはプロセスの標準化効果を狙うのか、状況に応じた柔軟な対応が必要だと実感しました。自部門における範囲の経済性については、これまで具体的なイメージが持てませんでしたが、動画で取り上げられた例のように、スキルやノウハウを有する人の異動や新規プロジェクトへの参加が、範囲の経済性に寄与することを理解できました。 不経済はどう捉える? 今回初めて知った規模の不経済を自社に当てはめ、実際に発生していないか、また万一発生する場合にはどのようなケースが考えられるかについても検討してみました。営業における習熟効果は経験によるところが大きいと感じるため、今後はメンバーにプラスの経験を積ませるよう努め、時には厳しい状況も経験させることで成長を促していきたいと考えています。

戦略思考入門

迷い捨て、戦略で未来創る

戦略ツールはどう活かす? 今週の振り返りを通じて、戦略的思考を支える具体的なツールとして、フレームワークやメカニズムの存在を再認識しました。単に知識として習得するだけでなく、どのシーンで活用できるかを判断する経験とトレーニングが必要であると実感しています。今後は、各テーマに取り組む際に、どのフレームワークやメカニズムが適用できるかを意識的に考える習慣を身につけたいと考えています。 捨てる勇気は持てる? また、「捨てる決断」が自分にまだ十分できていないことに気づけたのは大きな学びでした。重要性を理解していても実際の行動に移せていない自分に向き合うきっかけとなりました。これからは、仕事やプライベートにおいても、優先順位を明確にした上で「捨てる」決断を実践することを意識していきたいと思います。 専門性はどう磨く? さらに、専門性の向上を今後の取り組みの柱にしようと決意しました。戦略的な考えをフレームワークに基づいて展開するだけではなく、その実現可能性に対する自信を持つことが実際の行動に結びつくと感じています。自分の場合、その自信は専門知識やスキルの向上にあると実感しています。

クリティカルシンキング入門

思考のクセを超える:考え方の革新体験

なぜ「鞄」と答えたの? 思考のクセに関する講義で、「病院とは○○○○する場所である」という問いに対して、ある方が「鞄」といった物で答えたことに驚きました。この経験を通じて、物事の見方や考え方には癖があり、それを再認識することができました。 デザインレビューはどうあるべき? 開発品を市場化する際のデザインレビューでも、いつも同じメンバーで行うと、決まったパターンになりがちです。その結果、レビューの意義が薄れてしまうことがあります。そこで、クリティカルシンキングを活用して、意義のあるレビューを目指したいと思います。これにより、不具合やクレームが減少し、無駄の削減につながるでしょう。 どうやって癖を変える? 思考のクセを取り除くためには、何度も意識的に取り組む必要があります。組織内でディスカッションしながら例題を用い、楽しく訓練を進めていきたいと考えています。そして、「○○だろう」「○○に違いない」「○○かもしれない」「○○だったら」といった表現を一概に避けるのではなく、ヒントを与えて「なぜなぜ」を繰り返し問いかけることで、深い思考を促す新たな癖をつけていきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

問いが拓く本質解決への道

問いの立て方は? 今回の学習テーマは、私がこの講座で最も学びたかった内容そのものです。ビジネスにおいて課題を解決するためには、まず何をすべきかを明確にし、的確な施策を打つことが大切です。そのためにはまず「問い(イシュー)」を立て、その問いから目をそらさずに取り組むことが重要だと学びました。また、同僚や周囲の人とその問いを共有し、一緒に課題解決に向けて考える姿勢も必要です。 分析結果は何を示す? 私の業務では、アンケートデータやヒヤリハットデータの分析、そして事故防止策の策定を行うことが求められています。データ分析を終えた後に、「では何が課題か」「何をすべきか」を考えるフェーズに必ず差し掛かります。これまでの経験では、分析結果をもとに比較的実践しやすい案を出していましたが、本質的な解決には繋がらないプランに終始してしまっていました。 実現できる解決策は? 今回の学びを通して、まず本質的な課題解決のための問いを立てることの重要性を再認識しました。そして、その問いに対して実現可能な施策を考えるプロセスにシフトすることで、より根本的な問題解決が図れると確信しています。

マーケティング入門

実体験が教える普及のコツ

商品の魅力はどう伝える? 売れる可能性を秘めた商品でも、その魅せ方次第で手に取ってもらえないことがあります。今回、商品の普及に影響する要因を多角的に考えるため、「イノベーションの普及要件」という5つの視点(比較優位、適合要件、わかりやすさ、使用可能性、可視性)を学びました。 経験から何を学ぶ? また、自分自身が新商品の購入をためらった経験を思い返すと、このフレームワークの各要素が身近に感じられ、具体的な事例として捉えやすくなりました。 何で伝えると効果的? さらに、商品を紹介するためのDM(タイトルや文面)、営業資料、CTAボタンの文言作成といったシーンで、このフレームワークが大いに役立つと実感しています。普段は漠然と考えていたのですが、今回はこの枠組みに沿って検証することで、より良い表現やアイデアを導き出せるのではないかと期待しています。 キャッチ作成の悩みは? 一方で、キャッチコピーの作成など、AIに相談してもなかなか理想通りにならないことが多く、今回のようなフレームワークに基づいた検討が、素敵な文言を生み出す鍵になるのではないかと感じています。

データ・アナリティクス入門

グループで広がる新視点と気づき

比較の視点って何? グループワークを通して、無意識のうちに比較の視点で物事を分析していた自分に気づくとともに、他の参加者の異なる角度からの意見がとても参考になりました。多様な比較方法を知ることで、新しい発見を得ることができました。 平均値の意味って? また、数値の平均を取るか否かといった問いに対しても、さまざまな解釈が存在することを学びました。自分にはなかった視点を知ることができたのは、非常に有意義な経験でした。 目的設定はどう? 分析を行う上では、まず目的を明確にすることが大切だと感じました。目的によって使用するデータやアプローチが変化するため、今後はさらに多角的な視点を持って分析に取り組みたいと思います。 データ活用はどうする? 具体的には、商品の売れ行きの要因分析、説得力のあるプレゼンテーション、新商品の開発に向けた根拠の探求、さらには過去の施策結果を踏まえたPDCAサイクルの実践など、さまざまなシーンが考えられます。POSデータや購買データ、アンケートなどの定性データをどのように活用するか、今後の授業で学びながら理解を深めていきたいと感じています。
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