クリティカルシンキング入門

視点を広げて苦情対応を改善する方法

MECEはどう捉える? MECEに分解することについては言葉で知っていたものの、実際に考えると難しい部分もあると理解しました。全体像を丁寧に把握することが重要であると学びました。様々な観点から数字を分析し、漏れや重複がないか確認しながら、日々の業務に活かしたいと思います。 苦情対応の現状は? 私は苦情対応を業務で行っており、年間で約50~60件ほどの苦情を受け取っています。これまで、年間傾向の分析が疎かになっていたため、この分析を生かして品質改善に努めたいと考えています。 改善の具体策は? まず、苦情を製品別、内容別、製造所別など、様々な観点で集計・分析します。そして、そこから改善点を見つけ出し、製品品質の向上につなげていきたいと思います。また、分析結果を基に改善計画を立て、具体的な行動に移していきます。

アカウンティング入門

見える化で挑む医療経営計画

事業計画をどう把握? まず、自らの事業計画において、P/LやB/Sがどのように変動するかをイメージすることが重要だと感じました。何にいくら費用がかかるか、その詳細をじっくり考え、可視化することが求められると思います。 医療業界はどう分析? 次に、病院単体のP/LやB/Sを参考にするのは難しい面があるため、関連する医療業界全体の数字を分析し、学んでいくつもりです。医療業界全体の差分を理解することで、具体的に医療機関におけるP/LやB/Sの概念が把握できると考えています。 事例から何を学ぶ? さらに、例えば、もともとの事業の強みを活かしながら方向性を修正しているある企業の事例から、ヒントを得ることも参考になると思います。まず関係する業界の状況を把握することが、医療機関向けの理解を深める第一歩となるでしょう。

アカウンティング入門

B/Sから読み解く企業の未来

B/SとP/Lのつながりは? B/SとP/Lの関連性について、まずは当期純利益がB/Sの純資産に反映されるという繋がりを理解できた点が良かったと感じています。また、B/Sは企業のビジネスモデルや投資方針を示す資料であることが分かり、例えば鉄道系のインフラ企業とソフトウェア企業では固定資産の割合など、B/Sの構成がビジネスモデルによって異なることも実感しました。 今後の分析計画は? 今後は、まず自社のB/Sを入手し、その内容を理解した上で、業界内の上位企業のB/Sを3社ピックアップし、構成や投資の内容を分析する予定です。さらに、自社のB/Sとこれらの企業との違いを確認し、分析結果を経理部門やチームメンバーへ共有します。6月には、P/LおよびB/Sも含めた情報を集め、企業の状況調査と内容の分析を進める計画です。

データ・アナリティクス入門

仮説×データで未来が変わる

仮説とフレームワークは? 本講座では、問題解決のプロセスにおいて、スピードと精度を向上させるために、仮説を立てながら分析を試みる重要性を学びました。また、3Cや4Pといったフレームワークを効果的に活用する方法も理解できました。 必要データはどうする? 仮説に基づいて必要なデータを抽出し、場合によっては新たにデータを取得する必要があることも実感しました。既存のデータ分析にとどまらず、サーベイの実施などによって分析に不可欠な情報収集にも役立てることができると感じました。 多角的観点は何故? さらに、分析の視点は単に数値やデータを検討するだけでなく、データ整備や企画立案の段階でも重要であるという気づきを得ました。今後、業務のあらゆる場面でこれらの視点を取り入れながら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

多角的視点で広がる学びの力

切り口の多様性は必要? 切り口が一つだけだと、偏った答えになる可能性があることがわかりました。しかし、複数の切り口を見つけるのは難しいとも感じました。自分が導きたい答えを得るために切り口を模索するという方法もあるのでは、と考えました。 実務での発見と応用 実務では、複数の業務を同時に行っているため、チームの弱点や強みを発見することに役立つと思います。今年の自分の目標の達成にも、多角的な視点での分析が重要だと考えています。 マインドの数値化は可能か? 昨年一年をかけて取り組んだプロジェクトでは、マインドを数値化するのは難しいと感じていました。しかし、異なる切り口を探して、数値化が可能でないか再考したいと思います。現在数値化されている部分についても、他の切り口がないか再検討し続けたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

ひと手間で見つける学びのヒント

どうして数字の意図は伝わらない? 数字だけのデータは、生の状態では情報の意図が十分に伝わらないことがあります。少し手を加えるだけで、見やすさが向上し、「何をどうすればいいのか」が明確になります。 手間を加える意味は何? ひと手間をかけることで、その後の作業時間を大幅に短縮でき、目的に合わせた行動を起こしやすくなります。 どのようにデータを分析する? コンテンツの企画、視聴状況の分析、ユーザー満足度の調査といった分野においても、このアプローチは有用です。どの業務においても、現在あるデータをどのように分析し、他にどのような数字が必要かを常に考える姿勢が大切です。 補完情報は必要? また、目の前の数字だけで十分なのか、それとも他に補完すべき情報があるのかを冷静に検討することが求められます。

クリティカルシンキング入門

問いが導く課題解決のヒント

問いの本質とは? イシューを考える際は、まず「問いは何か」を明確にすることが重要です。その上で、課題分析に取り組むと、思考が横道に逸れることを防げます。また、問いをチーム全体で共有することで、組織としての方向性が一層明確になると感じました。 課題解決はどう考える? 例えば、社員のエンゲージメント調査で評価制度の納得度が低いという結果が出た際、課題の真因を探り、解決策を考える必要がありました。その際、評価制度を細かく分解して課題分析を始めたため、本来解決すべき問いが何であったか見失い、方向性を逸れてしまった経験があります。まず「社員の評価納得度を改善するためにはどうすべきか」という問いを立て、納得度を要素ごとに分解し現状を把握しながら課題設定を行えば、よりスムーズな検討が可能だったのではないかと考えます。

データ・アナリティクス入門

平均だけじゃ見えないデータの真実

平均以外の指標は? 単純平均は外れ値の影響を受けやすいため、中央値やデータのばらつきを確認する重要性を理解しました。また、ヒストグラムや標準偏差についてはこれまで十分に活用できず苦手意識があったものの、演習を通じて具体的な活用イメージを持つことができました。加えて、加重平均や幾何平均が、データの重要度や変化率、成長率の評価に有効である点も理解できました。 分析方法はどう変わる? 課題分析においては、単に平均値から仮説を立てるだけでなく、データのばらつきも併せて確認するプロセスを取り入れるようにしています。さらに、セミナーの集客状況や参加者の満足度を評価する際、平均値に加えて中央値をしっかりとチェックするよう努めています。今後は、加重平均や幾何平均が活用できるシーンについても積極的に検討していく予定です。

データ・アナリティクス入門

数字で見つける成長のヒント

手法の違いは何だろう? 一般的な平均値は手軽に利用できますが、データのばらつきや目的に応じて、加重平均や幾何平均などの手法を採用する必要があると理解しました。普段は精度管理のため標準偏差を使用していますが、具体的な事例を通じて、他の場面でも活用できるというイメージが湧きました。 分析のコツは何? データの比較から仮説を立てる苦手意識が少し和らいだように感じます。定量分析では単純平均や標準偏差を用いていますが、定性分析も一旦定量値に置き換えて試してみたいと思います。また、人事考課にもデータが活用できるため、評価者間のばらつきや傾向を把握するのに役立つと考えています。さらに、臨床検査の提供プロセスにおいて、各段階でのかかる時間を分析し、収束していない部分を可視化することで改善の余地を見出せる可能性を感じました。

データ・アナリティクス入門

ゼロから攻略!知識整理とデータの力

ゼロからどう始める? ケーススタディーに取り組む際、これまでのような指針がない状態でゼロから考えると、どこから手をつけたらよいのか迷ってしまうことが多いと感じました。そのため、どの状況でどの分析手法が有効なのかを再度整理し、自分の知識や経験を明確にしておくことで、このハードルを乗り越えられると考えています。 業務の効果をどう見る? また、日々の業務では求められるKPIの達成に向けたマネジメントが中心となりがちです。その中で、現在の活動が本当に目的に沿ったものであるか、またはより大きなインパクトを与える方法はないか、成功しているチームがどのような行動を取っているのかを考えるようになりました。そこで、データ分析を用いて客観的な視点からその効果を示すことで、より効果的な業務の進め方を模索していきたいと思います。

戦略思考入門

取捨選択で進む未来への一歩

不要なものは捨てる? ビジネスの効用を最大化するためには、不要なものを取り除くことが不可欠です。何を捨てるかを判断する際、時間配分や広告宣伝などへの投資対効果が一つの基準となります。また、トレードオフが生じた場合には、より重視すべき要素に資源を集中させることが求められます。両方に手を出してしまうと、中途半端な結果に終わるリスクがあります。 情報取捨はどうする? 私は勤務先で企業情報の分析と、取りまとめ資料の作成を担当しています。資料には、対象企業が持つ資源プロジェクトの情報を記載する欄がありますが、企業によっては取組むプロジェクトの数が多く、記載すべき情報が溢れてしまうことがしばしばあります。そこで、まずは資料の使用者が重視する要素を見極め、周囲と相談しながら必要性の低い情報を捨てる判断を心がけています。

クリティカルシンキング入門

全体把握でMECEを極める

どのように分解する? 分解作業において、要素を漏れなく洗い出すのが自分には苦手であると気付きました。ダブりなく整理する点は、既に出した切り口を見直すことで対処できるものの、漏れを防ぐには全体を捉え、どのように分解すればMECEになるのかを常に意識する必要があると感じました。また、分解の結果、明確な傾向が見えなくても、それ自体が一つのデータであり、次の考察に役立つという考え方にも納得しました。 労務データの新視点は? 労務問題を考える際、組織ごとの残業時間やエンゲージメントサーベイといった複数のデータは活用してきましたが、データの加工や組み合わせによる新たな切り口で分析する経験は少なかったです。今後は、サーベイの種類を分類し、データを整理・集計することで、より新鮮な視点から組織を見据えていきたいと思います。
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