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に関する学び

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講座で学んだ基盤とは？ 講座での学びを改めて整理しました。 まず、講座を通して学んだこととして、クリティカルシンキングはビジネススキルのOSであるという点が挙げられます。これは、問いを立て、筋の良い柱を立て、それを他者と共有しながら問題を解決することが重要であることを示しています。 クリティカルシンキングが鍵？ 特にクリティカルシンキングに関して重要だと感じた点としては、以下のことがあります。まず、バイアスを自己認識し、思考の枠を外す行動を取ることです。具体的には、視点、視野、視座の三つの視や具体と抽象の行き来、複数の切り口などが挙げられます。また、ロジックを立てる順序は、まず柱を立てること、次に複数を出すこと、そして具体化することです。さらに、文章で伝えるためにはメッセージの整合性を保ち、アイキャッチを使用することが必要です。スタンスとしては実況中継ではなく、語り手の意図や示唆を伝えることが重要です。 忘れない判断軸とは？ 次に、忘れないでいたい判断軸や指針として、問題解決にすぐ飛びつくのではなく、まずは問いを立てることが必要です。良い問いが良い問題解決を生むため、常に問いに立ち戻ることが大切です。 経営視点で何を考慮する？ また、全社的な課題となっている販管費削減に関する論点整理をリードするために、単なる費用削減に留まらず、長期的な視点で根本的な改善を検討するべきかなど、経営視点に立ち問いを定義し、それに必要な分析やデータ収集を行う必要があります。本社部門や関連部門と問いを共有し、経営だけではなく、各部門の主体的な協力体制を築きたいと考えています。 実践に移すために何をする？ 具体的なアクションとしては、まずこれまでの資料を通読し、指摘事項を整理します。次に仮説を立て、データを用いてその適切性を検証します。そして、スライドにまとめ（現状理解、問題定義、論点）、関連部門との対話を通じて内容を練り直し、最終的には経営に提出する予定です。この過程については上司と相談しながら進めていきます。

仮説構築のポイントとは？ 仮説を立てる際のポイントとして、以下の二点が重要であると学びました。 まず、複数の仮説を立て、そこから絞り込むことが大切です。最初から決め打ちにせず、他の可能性を探ることで幅広い視点を持つことができます。また、仮説同士に網羅性を持たせ、異なる切り口で考えることも必要です。具体的には、3Cや4Pなどのフレームワークを活用することで、多様な視点から仮説を構築することができます。 データ評価の重要性を理解する 次に、仮説を検証する際のデータ評価についてです。単に目の前の数字を比べるのではなく、平均値や割合など、どの指標を比較するかを慎重に選ぶことが重要です。データの取り扱いについても、自分に都合の良いデータだけを集めるのではなく、必要なデータを自ら取りに行く姿勢を持つことが求められます。これにより、仮説はより説得力のあるものとなります。 実証実験の成功をどうつなげる？ 今週の学習では、「複数の仮説を立てる必要性」や「自分の都合の良いデータだけをとらない」といった点の重要性について改めて学ぶことができました。実証実験においては、これらのポイントが本来最も重要であるにもかかわらず、見落とされがちです。新規事業においては、実証実験の成功要因や失敗要因を特定し、次へと繋げるためにも、責任を持って仮説検証を行う必要があります。 目標達成のための仮説設定 私の担当フィールドでは、目標達成に向けたキーファクターを見定めるために、複数の仮説を自分なりに設定したいと考えています。具体的には、以下のステップを意識して進めていきたいと思います。 - 実証実験の検証目的を見直す（現地側と調整可能な範囲で行う） - 検証目的に沿って仮説を洗い出す（いくつかピックアップし、検証項目を絞る） - 実証実験の目標値を先方と合意する これらを進めるにあたり、今週の学習で特に印象に残った「複数の仮説を立てること」や「自分の都合の良いデータだけをとらない姿勢」を常に意識して実行していきたいと考えています。

戦略ってどう考える？ 戦略的思考とは、「ゴールを明確に設定し、現状からそのゴールまでの道のりを描き、最短でゴールを達成するために必要な行動を考えること」であると学びました。以前は、戦略的に考えることに対して難しさを感じ、苦手意識を持っていました。しかし、日々の生活の中でも、料理を作る場面や子供の世話をする場面で、実は戦略的に考えて行動していることに気付きました。これらの行動を振り返り、自分ができている部分にも目を向けることの重要性を実感しました。 ゴール設定はどうする？ さらに、ゴールを明確にすることも大切だと学びました。大学受験の経験を通じて、自分が目標設定を近視眼的に捉えがちであることに気付きました。そのため、現在の行動が周囲からは先が見えず、納得感がないと感じさせてしまうこともあるのではないかと思います。これを改善するためには、目の前のことだけでなく、長期的な視野を持ち、ゴールを明確にしていくことが必要です。 技術活用はどう進める？ 現在、私は社内コールセンターの運営を担当しています。これまでのようにマンパワーに頼るのではなく、新たなテクノロジーを活用してコストを削減しながら、サービスレベルを向上させることが求められています。この変化を実現するためには、メンバーに目指すべきゴールをイメージしてもらい、具体的な打ち手に納得してもらうことが重要です。戦略的思考を活かして、チーム戦略を策定する際にこれを活用していきたいと考えています。 チーム戦略をどう描く？ まず、会社のゴールと社内コールセンターの関わりについて上司とすり合わせを行い、チームのゴールを明確に設定します。この際、ゴールがビジョンに基づき、かつ具体的で計測可能なSMARTな目標であることを意識します。次に、現状とゴールまでの道のりを描き、AIの活用やメンバーのスキルアップについて、目標達成のために何をいつまでに行うかを考えます。最後に、ゴールとその道のりをメンバーと共有し、共に方法を考えて実行し、ゴール達成を目指していきます。

解決傾向に気づいた？ 私がWEEK1で振り返った際、「自分が解決したいポイントや進めたい施策にすぐにフォーカスして、アウトプットに繋げてしまう傾向」に気づきました。この課題に対する解決策が、WEEK2で解説されており、以下の点が特に印象に残りました。 どうして段階を踏む？ まず、問題が起きた際にはいきなり手段（How）に飛びつかず、【問題解決のステップ】を順に踏むことが大切だと学びました。具体的には、WHAT→WHERE→WHY→HOWの順序を守り、実際に何が起こっているのか、どこで、なぜ問題が発生しているのかを明確にした上で、打ち手を検討するのが鉄則です。思いつきのアイデアに頼ると、運任せになりがちであるため注意が必要です。 全員で何を合意？ 次に、WHATの設定においては、関係する全員で「何をあるべき姿とするか」や「どのようなギャップが存在するか」について合意することが重要だと感じました。定量的な指標が提示されていると、より明確な認識合わせが可能になります。 ロジックで整理する？ また、問題解決のプロセスを体系的に進めるために、【ロジックツリー】を活用して問題を分解する方法が有効だと分かりました。ロジックツリーを用いることで、問題の全体像が把握しやすくなり、MECE（漏れなく、ダブりなく）に情報を整理する意識が求められます。 感度はどう磨く？ 一方で、動画では「感度の良い切り口」を多数持っておくことが勧められていましたが、その「感度」を高めるのは容易ではないという点は難しさを感じました。一つの案件について、部門や職階の異なる複数の方々に説明し、理解を得る必要がある中で、この学びを活かし、まずは問題解決のステップを順を追って実践することが、案件の進行をスムーズにするために重要であると考えています。 問題解決、どう進む？ これからは、ロジックツリーで問題の全体像をつかむところから始め、関係者間でWHATの合意形成をしっかり行うことを心掛けて、問題解決に取り組んでいきます。

仮説を立てる重要性とは？ 仮説を立てる際には、「複数の仮説を立てること」と「仮説の網羅性」が重要です。まず、仮説の立て方のポイントとして、「知識の幅を広げ、耕しておく」「ラフな仮説を作る」ことが挙げられます。知識の幅を広げるためには、「なぜ」を5回繰り返したり、別の観点や視点から見ることが重要です。これにより、あらゆる切り口での仮説立てができ、「複数の仮説を立てること」に繋がります。一見関係ない情報や常識はずれな仮説であっても、新しい事柄が見えてくる可能性があるため、発想を止めないことが大事です。 仮説検証の効果的な方法は？ 次に、仮説を検証するポイントとして、「必要な検証の程度を見極める」「枠組みを考え、情報を集めて、分析する」「仮説を肉付けする、または再構築する」があります。例えば、3Cや4P、5つの力といったフレームワークを使い、必要な検証の程度を見極めます。その後、情報を集め、分析を行い、仮説と実際の結果が一致するかどうかを確認します。予想通りの結果でなければ、仮説の再構築を行います。 ターゲットを定めた企画立案のポイント 次に、キャンペーンの企画立案に関してです。現状としては、売上向上が目標ですが、ターゲットを定めずに漠然と企画立案を行っている状態です。これを改善するためには、ターゲティングを適切に行い、自社の強みを活かすような企画を実施することが重要です。また、プロモーションもターゲットに合わせて変化させる必要があります。 新規事業のターゲット特定はどう進める？ 新規事業を行う際のターゲットの特定については、自社で持っているデータと一般的にオープンなデータを組み合わせることが有効です。さらに、アンケートなども活用して仮説を立てることが求められます。具体的なプロセスとしては、①顧客ニーズの推測と自社の課題の明確化、②仮説を立てる、③実際のデータを基にした分析やフレームワークの活用、④仮説が正しいか確認し再構築、⑤実運用、⑥立てた仮説が正しかったか効果検証、の順に進めていきます。

分析で何が分かる？ この講義では、業務の問題解決のために「分析」を徹底的に学び、質の高い意思決定スキルを向上させることがテーマでした。分析とは、比較を行うことにより現状を理解する手法であり、問題解決に取り組む際は、まず解決すべき問題を明確にし、状況の全体像を把握する必要があると感じました。 仮説はどう練る？ さらに、問題点の仮説を立て、どのようなデータを用意し、どのように加工して何を明らかにするかというストーリーを作ることが重要です。闇雲に分析を進めるのではなく、グラフを活用するなどして、周囲への説明が分かりやすくなる工夫が求められます。 どんな枠組みを活かす？ また、今回の講義では様々なフレームワークを活用する手法についても学びました。ロジックツリーを用いてMECEに問題を絞り込む方法、定量分析の視点として何を比較対象にするかやどのグラフを使用するか、さらにデータを平均値や中間値に集約して分析する方法など、具体的なアプローチが紹介されました。相関係数や度数・時系列・パレート分析といった数字に基づいた分析の手法や、3Cや4Pの軸で仮説を広げる方法にも触れ、ビジネスにおける仮説には結論の仮説と問題解決の仮説の二種類があることも学びました。 実践でどんな変化？ 私は営業支援の仕事に従事しており、データ分析を通じた得意先への課題解決提案を今後も継続していく考えです。これまで自己流の分析やストーリーの立て方では、汎用性に欠ける面やサポートのしづらさを実感していましたが、本講義で学んだフレームワークや定型の分析手法を取り入れることで、体系的に仕事を進められるようになりました。特に、若手メンバーへのサポートにも大いに役立てたいと考えています。 今後の対策は？ ただ、問題解決の4つのステップに対して、それぞれに合った分析手法やフレームワークの整理がまだ十分にできていないと感じています。今後は、皆さんと議論しながら確認する機会を持ち、より深く理解を深めていきたいと思います。

分解で見える真実は？ 分解を行うことで、従来の全体からは見えなかった事実を得ることができると実感しました。例えば、年齢などの区分を均等に分けるのではなく、生データの特徴に合わせた切り口で分解することが重要であると知り、自分自身も改善すべき点だと思いました。実際、いくつかの切り方を試して分析を重ねることで、より適切な理解が深まると感じています。 切り口は何が違う？ また、従来は層別分解が得意でしたが、変数分解やプロセスごとの分解など、異なる切り口も学ぶことができました。分解を始める前に全体像を明確に定義すること、すなわち目的を明確にするというクリティカルシンキングの基本が、データ分析においても非常に重要であることを再認識しました。 ウェブの解析はどう？ 私の業務では、ウェブシステムのパフォーマンス分析や運用業務の効率化に取り組んでいます。パフォーマンス分析では、レスポンスタイムやエラー率など、様々な指標を機能別、リクエスト別、時間帯別に分解して検証することで、新たな知見を得る可能性が広がっていると感じています。 業務効率の見直しは？ また、運用業務の効率化においても、単に忙しさを感じるのではなく、実際に業務に費やす時間を計測し、プロセスや対応内容ごとに分解することで、根本的な原因や改善ポイントが見えてくると実感しています。 ラベリングはどう大切？ さらに、データを正確に分解して活用するためには、収集や計測の段階で最小単位までしっかりとラベリングすることが不可欠だと感じました。全体の傾向は平均や合計から把握できるものの、細分化したデータを分析するには、各サンプルがどのグループに属するのかが明確でなければなりません。 知見の信頼はどう生む？ そのため、今後も日常的にデータを分解して分析することを念頭に置き、様々な切り口から知見を得られるよう努めたいと思います。いかなる知見が得られても、それが確かなものであるか否かを常に疑い、裏付けを求める姿勢を維持していきたいと考えています。

未来を見据えた行動は？ ありたい姿を描くこととは、目の前で起こる出来事にただ反応するのではなく、自ら一歩先の未来を想像し、その実現に向けて行動することです。 知識と実践の関係は？ また、どんなに知識を吸収し能力を高めたとしても、実際に行動に移さなければリーダーとしての資質は問われません。能力と意識という両輪をしっかり回しながら行動することが求められます。 リーダーとは何か？ リーダーシップは役職や地位に依存するものではなく、どのポジションにあっても発揮できるものです。その場の立場や役割に合わせて、適切な振る舞いや行動を選ぶことが重要です。 信頼の土台は何？ さらに、リーダーとフォロワーの関係は、地位や役職による影響力ではなく、互いに信頼し合うことが基本となります。信頼を軸に据え、本音で意見を交わせる環境作りが大切です。 本音共有の秘訣は？ グループ内でメンバーが本音を話せる空気を作るために、まずは自分が伝えたいことを一旦脇に置き、相手の気持ちや考えを引き出すことを優先します。業務に取り組む際は、目的や到達目標、マイルストーンを自分なりに設定し、メンバーとのコミュニケーションを密に行うことが求められます。 連携のコツは何？ また、メンバーの業務状況をしっかりヒアリングし、スケジュールの進捗を把握することで、遅れが生じた場合にはすぐにサポートできるよう備えます。上位者との連絡においても、自身の業務に対する協力を取り付けるため、報告・連絡・相談を丁寧に行うことが大切です。 自走のタイミングは？ ケーススタディでは、目的や意義、ゴールを明確に伝えることが求められますが、すべてを先に伝えると指示待ちになりかねないとの意見もあります。リーダーとしては、状況や相手の特性に応じて、あえて自走させるタイミングを見極める必要があると感じています。 真のリーダー像は？ そもそもリーダーとはどのような存在であり、何をすべきか。率直に皆さんのリーダー観を伺いたいと思います。

仮説思考は何のため？ 仮説思考は、効率的な分析を行うために欠かせない手法です。基本的なステップは、目的（問い）の把握、問いに対する仮説の設定、データの収集、そしてそのデータをもとに仮説を検証する、という四段階で構成されます。 どのデータを集める？ データ収集の方法は大きく二つに分かれます。まず、既存のデータを集める方法として、検索エンジンや各種リサーチサイトを活用します。次に、まだ存在していないデータについては、実際に観察したり、有識者へのヒアリングやアンケートといった方法で収集を行います。 五視点はどう活かす？ また、仮説思考を実施する際には、以下の五つの視点が重要です。インパクトではその影響力の大きさを、ギャップでは何がどのように異なるのかを捉えます。トレンドでは時間的な変化や変曲点、外れ値に注目し、ばらつきではデータの分布が偏っていないかを確認します。最後に、パターンの視点からは、法則性があるかどうかを見極めます。 グラフ化の手順は？ グラフ化を行う場合には、次の三つのステップが有効です。まず、仮説や伝えたいメッセージを明確にし、次に比較対象を設定、そして適切なグラフを選んで情報を整理します。 経験が必要な理由は？ 仮説思考については、これまでチームでの実践経験がないため、上司に相談しながら取り組むことが望まれます。一方、データ収集に関しては、企業独自の情報をうまく活用することで、新商品の開発に役立つ可能性があります。また、来月更新される免税施策に関しても、その対応方法を検討していく必要があります。 新規取り組みの課題は？ 組織の一員として新たな取り組みを始めるのは容易ではありませんし、チーム全体が仮説思考の本質を正しく理解しているかどうかも不透明です。来週から開始されるデジタルのショッピングクーポンの運用にあたっては、まずデータ収集を行い、半年先や来年度の数字を分析する可能性を模索するものの、まずはデータ収集自体に時間を要する点が懸念されます。

代表値や散らばりは？ 今回の学びでは、データ分析における重要なポイントを整理しました。まず、定量分析を行う際には、「代表値」と「ちらばり」の両方を把握することが重要です。代表値には、単純平均や加重平均、幾何平均、中央値があり、それぞれの特徴を理解することでデータの中心を捉える手助けになります。また、平均値を算出する際には、外れ値の確認が不可欠です。ちらばりには、標準偏差や正規分布があり、それらを活用してデータの散らばり具合を把握します。さらに、データをビジュアル化することで、特徴的な傾向が捉えやすくなりますが、その際には正しいグラフを選択することが求められます。 相関か因果か？ 次に、相関関係と因果関係の分析についてです。相関とは二つの要素がどのように関連しているかを示すものであり、因果関係とは原因と結果の関係です。これらをセットで分析し、次の打ち手を考察することが重要です。しかし、因果関係は誤認しがちであるため、自分の都合の良い分析結果に偏らないよう、常に意識して考えることが必要です。 分析は比較ですか？ 今回の復習では、分析とは比較であることを再確認しました。問から仮説を立て、データ収集を経て、それを検証するというプロセスを繰り返すことが基本です。インパクトやギャップ、トレンドなど様々な視点からデータを分析し、グラフや数値、数式を使うことが有効です。 ツール選択はどう？ 現状では、時系列分析を多用しており、分析ツールとしてTableauやSPSSを利用しています。これにより、顧客データや売上データ、プロモーション費用などを扱っています。具体的な分析例として、まず相関関係の分析においては、売上とプロモーション費用との関連を見て、どのプロモーションが効果的であるかを判断することを目的としています。また、パレート分析では、顧客をグルーピングし、どの顧客が優良であるかを可視化しています。これにより、優良顧客の特徴を把握し、効果的な販促やプロモーション計画の立案に活かしていきます。

代表値の選定はどう？ データ分析の学びで、まず印象に残ったのは代表値を考える際に、単純平均だけではなくデータのバラつきを十分に検討する必要がある点です。普段便利に使われる単純平均ですが、その値が適切な代表値になっているかは、データの分散や偏りを合わせて考えなければならないことに気づきました。具体的には、データの性質に応じた代表値として、加重平均や幾何平均、極端な値の影響を抑えた中央値など、さまざまな手法を学びました。 標準偏差はどう捉える？ また、バラつきを評価するために、標準偏差（SD）や2SDの考え方を改めて認識することができました。統計的な手法を用いることで、人が感じがちな「恣意的な操作があるのでは」という疑念に対しても客観的な根拠を示すことができる点が非常に興味深く感じられました。2SDの範囲が極端な値を排除する役割を果たすという考え方には納得できるものでした。 評価の分散はどう見る？ 業務では主に人事データや研修後のアンケート結果を扱う中で、10段階評価の平均値のみならず、標準偏差や中央値を併せて分析する重要性を再認識しました。例えば、講評の平均値がある数値であっても、評価が全体的に均一なのか、それとも高評価と低評価に二極化しているのかは、ばらつきの分析なしには判断できません。標準偏差が大きい場合は評価が分散し、逆に小さいと評価が平均近くに集中していることが明確になるため、データの分布や偏りを把握する上で非常に有用です。 集計手法はどう進める？ この手法を実践するために、まずは研修のアンケート結果をExcelに集計し、標準偏差（STDEV.PまたはSTDEV.S）や中央値（MEDIAN関数）を計算します。次に、標準偏差が大きい場合にはヒストグラムを用いて評価の分布を視覚的に確認し、外れ値が全体に与える影響についても検討します。こうした分析を定期的に行うことで、研修の質や受講者の満足度について、従来の単なる平均値以上の具体的な洞察が得られると考えています。

顧客視点が差別化の鍵？ 差別化戦略を考える上で、どの顧客に届けたいかを決めることが重要だとわかりました。顧客にとって価値が訴求できるか、固定観念に縛られず顧客視点で競合を意識することが、施策を考える上での重要なポイントです。また、模倣困難性の構築には歴史条件や因果関係の不明性、社会的な複雑性が絡んできて、単なる技術力だけでなく自社独自の顧客との関係性も含まれることが理解できました。どのようにそのネットワークをビジネスの中で活かしていけるか、今後考えていきたいです。 新規事業において別物を考え続ける理由は？ 特に印象に残ったのは、動画の中の「ちょっとした差異ではなく、全く別物を考える」という言葉です。新規事業を考える上で、既存の仕組みの中にアイデアを無理やり入れ込もうとするのではなく、新しい仕組みを考え続けたいと思います。 ビジネスモデルの検討に重要な視点とは？ 自身の業務は新規事業開発であり、自社の強みや独自性を入れ込みながらどのようなビジネスモデルが考えられるか検討する必要があります。まず、誰に対して価値を提供するのかを考え、3CでいうCompanyの分析をしっかり行うことが大切です。ただ、自社の独自性を活かしたモデルを意識して考えるのは非常に難しいと感じました。 フレームワークの実践で得られる効果は？ また、差別化戦略では今後のビジネスプランの立案において、どのような施策を打ち出していくかが重要です。VRIO分析を用いて説明することで、より納得感のあるものができると感じました。 テクノロジーで可能にする新しいビジネスとは？ 学んだフレームワークを身近な企業で実践し、チームメンバーに共有することも考えています。例えば、SWOT分析やバリューチェーン、VRIO分析を既存の事業で行ってみることです。現在の業務においては、自社の強みや独自性を考えるのは難しいので、「テクノロジーで可能になるビジネスは何か」という観点で間口を広げて考えてみたいと思います。