データ・アナリティクス入門

論理と実践で描く解決ストーリー

数値に隠れた真実は? 本単科で学んだ内容を振り返り、まず、データ分析は単なる数値の羅列ではなく、比較対象を明確にした上で、数値に裏付けられた論理的な問題解決の道筋を描くことが大切であると再認識しました。 問題解決の流れは? また、問題解決にあたっては、思いつきの分析ではなく、問題解決の4ステップを明確にし、解決までのストーリーをしっかりと立てて実行する必要性を学びました。健康経営推進でのKGIやKPIの設定、戦略の見直し、効果的な施策の検討、さらには働きやすさや働きがいの醸成に向けた取り組みとして、男性の育休取得率と女性活躍の相関関係の検証、介護と仕事の両立支援に関する現状把握と課題の抽出、効果検証といった事例を通して、その具体的なアプローチ方法が示されました。 効果的なスキル向上は? 加えて、Excelを用いた関数活用やグラフ作成のスキル向上、可視化資料を活かした説得力のあるプレゼンテーションの訓練が、実践的な分析や提案活動に直結する点も印象的でした。自分が出した解決案を俯瞰的に確認し、他者の意見を取り入れてブラッシュアップすることで、より実効性のある提案が実現できると感じました。

クリティカルシンキング入門

論理とデータで切り拓く変革

本当に原因を掴めた? クリティカルシンキングの動画を通して、問題が起こった際に分析せず「なんとなく」原因を特定し、「とりあえず」の解決策に飛びつくことが非効率であり生産性を下げるという点を再確認しました。 思考の見直しは? 自分の思考偏りや思い込みに気付くとともに、WHAT、WHERE、WHY、HOWといった観点から要素を分解し、数値などの客観的データに基づいて対応策を検討する必要があると実感しています。 前例に縛られている? また、学校内のさまざまな業務では「前例踏襲」や「経験則」に頼る場面が多いと感じています。そこで、問題解決のためには客観的データに基づき、論理的かつクリティカルに考える文化を醸成することが、今の時代にふさわしく、生徒も教員も共に多く学べる環境作りにつながると考えています。 実践はどう進める? 学んだ知識を実践に移すことが重要です。特に、これまであまり取り組んできなかったデータをグラフで示す方法にも積極的にチャレンジしていきたいと思います。 ツールの使い方は? さらに、ロジックツリーを日常の思考訓練のツールとして活用していくつもりです。

クリティカルシンキング入門

正確に伝える!ピラミッドストラクチャーの力

日本語をどう正しく使う? 日本語は難しいと改めて考えさせられました。主語や述語がなくても文章になってしまうのが日本語ですが、日本語を正しく使用するためには、言葉で伝えるポイントを意識することが大切です。 ピラミッドストラクチャーの活用法 ピラミッドストラクチャーを用いることで、自分の意見とその理由を整理すると、理由が明確になり、相手に納得して理解してもらいやすい文章構成になります。特に主語と述語は意識する必要があると感じました。理由としては、私自身が上司と話す際に、上司の主語や述語がない発言により、理解したつもりが実は理解できていなかった経験があるからです。自分自身が常に主語と述語を意識することで、相手に正確にアウトプットし、お互いの言葉のキャッチボールがスムーズに行えるようにしていきたいと感じました。 文章力向上のための練習 仕事上、文字で相手に伝える場面が多いので、文章構成もピラミッドストラクチャーを取り入れ、理由を明確にして発信することを意識していきます。そのためには、日々文章を書くことを繰り返し、客観的にポイントが抑えられているかどうかを確認しながら練習を続けていきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

自分変革のヒントがここに

なぜアウトプットが大切? クリティカルシンキング講座を通じて、学んだ知識や将来のありたい姿について整理する機会を得ました。その結果、自分に不足している点や今後習得すべきスキルについて明確な指針が見えてきました。また、インプットだけの知識よりも、アウトプットを意識した知識の方がはるかに習熟度が高いことを、この六週間で実感しました。 変化の波にどう乗る? 私の業務はソフトウェア開発であり、変化の激しい現代において特にその業界は急速に変わっています。生成AIの登場に伴い、ソフトウェアエンジニアの働き方も大きく変化している現状にあって、常に消費者のニーズを満たす製品を生み出すためには、クリティカルシンキングが大きな基盤となると感じています。 意見はどう伝える? また、MTGでのディスカッションでは、認識のずれや歪みが生じうることを意識し、経験豊富な上司やメンバーの意見をただ受け入れるのではなく、自分の意見も積極的に伝えることを心がけています。さらに、ソフトウェアの機能開発においては、ユーザーが本当に求めているものは何かを常に考えながら、ユーザーの期待に応える製品作りに取り組んでいます。

クリティカルシンキング入門

振り返り文で語る成長の秘訣

日本語を正しく使う重要性とは? 「日本語を正しく使う」ことは、私が常に心掛けているテーマです。後輩指導でも語彙力と読解力を伸ばすことを強調しています。文章を書くときには、順序立てて記載することが重要であり、ピラミッド構造など様々な手法があると考えています。普段からそれを実践していますが、相手によって伝わる内容には違いが出るため、これは難しい課題です。しかし、10人中8割の人に伝わるように心掛け、主語と述語を意識して、学んだことを基に成果を出していきたいと思っています。 ドキュメントにどのように反映する? 文章を文字起こしするドキュメントには多くの種類があり、さらにAIによる情報の簡略化が進む中で、人間らしい言葉遣いを意識しています。また、相手が誰であるか、どのような情報が必要かを考慮しながら、ドキュメントに洗練された形で反映させていきたいと考えています。 目先の計画書作成の工夫は? まずは目先の計画書などに意識を反映させ、他者の意見を取り入れながら改善を図ります。その過程で、自分が知らない業務の部分について意見が集中しないように、章立てや論理構造に工夫を凝らして作成していきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

分析の核心に迫る!比較の極意とは?

比較の重要性とは? 分析の本質は比較にあります。比較を行う際には、比較対象の性質が揃っているかに注意することが重要です。例えば、長野県のりんごの生産量と青森県のりんごの生産量の比較は適切ですが、長野県のりんごの生産量と静岡県のお茶の生産量の比較は不適切です。上述の例は分かりやすく示しましたが、ビジネスにおいては見た目上は比較されていても、実際には比較対象が揃っていない場合がありますので注意が必要です。そのため、分析においては、どのようなデータを集めるのか、何と何を比較するのかという前段階が特に重要だと考えます。 顧客満足度データの活用法は? 普段、弊社のサービスに対する顧客満足度の分析を行っていますが、データは十分にあるものの、うまく活用できていない部分もありました。これまで適切な比較ができていたのかを振り返りたいと思っています。 分析チームの新たな取り組みは? 明日は分析チームでの会議があるため、今回学んだ視点「分析の本質は比較であり、比較対象を揃えること」をメンバーに共有します。次の分析においては、比較対象についてメンバー間で共通の認識を持ち、適切なアウトプットに近づけるよう努めます。

クリティカルシンキング入門

問いで開く課題解決への扉

問いの立て方はどう? 問題が発生した際、問いの立て方によって真に解決すべき課題が異なり、解決策の方向性が決まってくることがよく理解できました。イシューとは何か、またイシューを設定して考えるとはどういうことかを知っていないと、問題の本質にたどり着けないということも実感しました。 問いが変える提案は? このアプローチは、私自身の業務における顧客の課題解決にも活用できると感じています。これまでユーザーの課題を聞き取りシステムを提案してきましたが、結局は活用されない機能が存在したこともありました。今後は、常に「問い」を立て、問題の本質を追求した上で提案していく必要があると考えています。 組織課題の見極めは? また、社内では組織の抱える課題を正確に見極め、その解決策を事業計画に反映させたいと思っています。まずは、自身の業務において、ユーザーの課題に対してすぐに解答を提示するのではなく、問いを設定してその内容が本質的なものかどうかを繰り返し吟味しながら、適切な提案を行うことが重要です。そして、そのプロセスをチームで共有し、全員が同じ方向に向かって取り組めるようチームビルディングに努めていきたいです。

マーケティング入門

ニーズ発見から始める市場攻略の一歩

商品開発の重要性は? 利用者のニーズに合わせた商品開発と進め方の重要性に気づかされました。BtoBとBtoCの違いはありますが、結局商品はお客様あってのものです。進め方については別途考える必要があるかもしれませんが、重要なのは気づいた点を深掘りして考えていくことです。 業界現状をどう把握? 私たちの業界はニッチで、製品の多くが海外の本社で製造されています。日本市場に適したアプローチを行い、国内の顧客が求めているものを正確に把握する必要があります。既にさまざまな取り組みを行っており、その結果として業績が向上しています。しかし、競合よりも一歩先を行くためには、日本の顧客が本当に必要としている物を見極め、本社との調整も重要となります。 本社調整はどうすべき? 本社を巻き込んで調整するのは大変そうですが、まずは小さな一歩から社内の関係者を巻き込んでいきたいです。顧客は皆それぞれ異なり、何が必要かをしっかり検討する必要があります。また、自社製品のハードウェアからソフトウェアへの売り上げにつながるようなお客様がいるのかを考え、その方々が何を望んでいるのかを社内で議論しながら進めていければと思います。

データ・アナリティクス入門

問題を正しく捉える力を鍛える学び

問題特定の重要性とは? 問題を特定し、何が問題なのかを正しく把握することが重要です。問題を正しく捉えることで、その問題を構成する要素を分解し、それぞれ丁寧に実施することの重要性を理解しました。この基礎を常に意識し、自然にこの作業ができるように習慣化したいと感じました。 BPR業務で本質的課題を解決するには? BPR業務推進において解決しようとしている課題についても、本質的な問題を改めて可視化し、問題を正しく捉えるための作業ステップを築くことが必要です。本質的な問題を捉える作業を丁寧に行うことを習慣化することで、現在は目の前にある課題を解決する過程で本質的な問題にたどり着くことが多いですが、目の前の課題について問題が何かを確認する作業ステップを加えることを考えています。 ロジックツリーとMECEで思考を整理する ロジックツリーを作成し、MECEを意識して確認作業を行うステップを加えていきます。まずは苦手意識のあるロジックツリー作りにトライし、回数を重ねてその質を上げたいと思います。過去に解決済みの課題についてもロジックツリー化してみることで、自分の思考の癖も確認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

切り口と仮説で視野を広げるデータ分析学び

数値分析の固定概念を超えて 分析とは、数値を分けて検証することと認識していました。固定概念があり、年齢層は10代ごとなど決まったフレームで対応する傾向がありましたが、データによって柔軟に対応すべきと感じました。今後は、様々な切り口で分析を行うことを決めました。ただし、行う量が多すぎると時間ばかり浪費するので、仮説と検証を繰り返し、仮説力を高めるように努めます。 どのように視野を広げる? 数値検証は、どの分野でも必要です。自社においても多くのデータがあるため、切り口と仮説を意識して活用していきます。数値を扱う部署にいたため、頭が固くなっていると感じていましたが、検証を通じて視野を広げようと思います。会社の中でも分析に期待されている声があるので、この研修を活かせればと考えています。 新規業務にどう備える? 部署が変わってから数値検証やグラフ作成の機会が減少していますが、この研修を受けて学び直し、今後の新規業務に備えたいと思います。ミーシーについては知識としては理解していると感じても、実際に行うと漏れやダブりが発生しがちですので、今後は自分の手法が本当に正しいか常に意識して進めたいと思います。

戦略思考入門

多様な視点を武器に!意見を活かす力

多角的視点で何を捉える? 本質を見失わず、多角的な視点で広い視野から分析することの重要性を実感しています。フレームワークのような戦術は、知識として知っただけで満足せず、実際に活用して初めて効果的な武器になると考えています。また、自分の意見に固執するのではなく、多くの人の意見を取り入れることを意識したいと思います。 悩みはどう生じる? 働く中で、自分一人で悩みがちで、他者が理解してくれないと感じることがあります。これにより、悩みを抱え込み、人に打ち明けずフィードバックを受け入れられないという悪循環に陥っていました。しかし、学習を通じてフィードバックを得ないことが最も危険であると実感しました。納得できない意見に直面したとしても、他の人の意見を聞くことをあきらめないで、多様な視点を得るようにしたいです。 意見共有はどう進む? 企画や戦略を立てる際には、自分だけで完璧を目指すのではなく、早い段階でチームメンバーから意見をもらうことを心がけます。そして、その意見をもとに内容をさらに高めていき、上司の意見を取り入れる過程を習慣化したいです。このようにして、より良い成果を生み出すことを目指します。

データ・アナリティクス入門

仮説思考を活用したデジタル化挑戦記

仮説思考の基本は? 仮説思考は、ビジネスのスピードと精度を向上させ、説得力を伴った意思決定を行うために重要です。このプロセスを実践するには、まず複数の仮説を立て、網羅性を持たせることが必要です。仮説を立てる際の重要なツールとして、フレームワークを活用することが推奨されます。仮説には、結論の仮説と問題解決の仮説があり、特に問題解決の仮説では、what、where、why、howの順に考えることが基本です。 デジタル化の進め方は? 私の仕事の一環として、保険手続きを紙からデジタルへと移行させる方法を模索していますが、現状では多くの既存データが十分に活用されていないと感じています。そのため、仮説思考を取り入れながら、デジタル化率を向上させるための施策を複数考えたいと思います。 実行策の視点は? まず、手続きの種類ごとにデジタル化率を向上させる余地があるか、既存データを基に複数の網羅的な仮説を立てます(where)。次に、デジタル化が進んでいない理由を明らかにするため、幾つかの原因を挙げます(why)。そして、実現可能性やコストを考慮しながら、具体的な実行策を練ります(how)。

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