リーダーシップ・キャリアビジョン入門

共感で変わる、チームの目標伝達

伝え方の工夫ってどう? 自分の組織において、会社や組織の目標を単に言葉通りに伝えるだけではなく、各メンバーが納得感と共感を持って自ら行動に移せるように促すことが重要だと感じています。そのためには、メンバーそれぞれのスキルや経験、現在の状況、心情を十分に理解した上で、適切な形で目標を伝えることを意識する必要があります。 個々の思いはどう捉える? 一方、すべてのメンバーが同じように共感できるわけではなく、多様な思いを抱えているために自分ごと化が難しい場合もあります。そのような状況では、個々の背景に寄り添ったコミュニケーションを工夫しながら進めていくことが求められます。

データ・アナリティクス入門

平均だけじゃ見えない数値の物語

平均と標準偏差は何が違う? 普段の業務で平均値はよく目にするものの、標準偏差にはあまり注目していませんでした。しかし、データの比較が分析の基本であると意識する中で、単に単純平均だけで比較するのではなく、その比較自体に意味があるかどうかを検討し、適切な指標を選ぶべきだと考えるようになりました。 背景にある要因を探る? また、私の業界では他エリアでの優れた事例を自地域に取り入れることが一般的です。その際、来客数や平均単価といった数値に注目する場面が多いですが、単なる数値の比較に留まらず、背景にある要因について仮説を立て、深く考察する姿勢が重要だと感じています。

戦略思考入門

やさしく学ぶ経済性のヒント

どの経済性が重要? コスト低減のためには、「規模の経済性」「習熟効果」「範囲の経済性」「ネットワークの経済性」を理解することが重要です。現状のデータを正確に把握するとともに、外部要因も考慮し、どの要素を活かせるかを見極める必要があると学びました。 属人依存を解消? また、規模の経済性と範囲の経済性については、これまでの製造業での取り組みでも実践してきた内容です。一方で、習熟効果の背景には、特定の個人に依存するリスクが潜んでいると感じています。そのため、属人化の問題を解消するために標準化を進め、習熟効果を効果的に引き出す対策が求められると思います。

データ・アナリティクス入門

普段の数字が広げる知の扉

代表値の理解は? 平均値や中央値など、日常的に目にする代表値は理解しやすく、復習にも非常に役立ちました。一方で、普段はあまり接する機会のない冪根といった内容を新たに学ぶことで、知識の幅を広げることができた点が大変有意義でした。 数字の裏側は? また、業務で扱う数字だけでなく、経営陣が提示する数値についても、その背景や算出方法を十分に把握する重要性を感じました。今後は、根拠をしっかりと意識しながらデータを活用することで、クライアントに対してより的確な判断や提案ができるよう努めたいと思います。

データ・アナリティクス入門

疑問から始まる探究ストーリー

どう仮説は組み立てる? 仮説を立てる際には、さまざまな視点、すなわち異なる背景や経験を持つ人々からの意見が必要であり、MECEな仮説を構築する上で重要であることを理解しました。また、日常業務で自社や自部門の課題に目を向け、そこでの仮説立案を習慣化することの大切さも認識しています。 なぜ現象を疑う? そのため、業務の中で起こる現象やデータに対して「なぜこのようになるのだろう?」と疑問を持ち、一歩踏み込んで考察する姿勢を身につけたいと感じています。

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