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講義

に関する学び

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仮説の立案方法は？ 今回の講義では、「問題解決の４つのステップ」のうち、問題箇所を特定した後に原因を究明するため、原因の仮説を立てて検証するデータを集める考え方を学びました。原因の仮説立案には、３Cや４Pなどのフレームワークが有効で、視野を広げる軸となると実感しました。 なぜ複数仮説？ また、実践力を養うためには、決めつけずに複数の仮説を立て、ヒト・モノ・カネといった要素に網羅性を持たせることが大切です。数字をただ分析するのではなく、何と何を比較して検証すべきかを深く掘り下げる視点が必要だと感じました。 仮説の分類と時間は？ ビジネスにおける仮説思考は、「ある論点に対する仮の答え」として、結論の仮説と問題解決の仮説に分類され、時間軸（過去・現在・未来）に沿って内容が変わることが分かりました。正しく仮説検証を実施することで、説得力や仕事のスピード、精度が向上することも理解できました。 仮説習慣の活用法は？ 普段から仮説提案型営業を心がけている私にとって、今回の講義は仮説検証の重要性を再認識する良い機会となりました。今後は、３Cや４Pのフレームワークを具体的に活用し、仮説を考える習慣を更に身につけていきたいと思います。 実務での仮説活用は？ 日々の業務では、課題解決と検証を繰り返しています。どんな難しい案件に直面しても、自分なりの仮説立案法や問題解決のアプローチについて、フリートークで意見交換ができれば、より一層の学びと成長につながると感じています。

分析で何が分かる？ 本日の講義では、「分析とデータの関係」「データの種類」「データ分析で大切なプロセス」という3点を新たに学びました。分析目的を明確に設定し、仮説を立てた上で様々なデータを検証することが非常に重要だと感じました。目的が曖昧なままだと、分析ニーズに対し誤った結論を導く懸念があるため、職場だけでなく人間関係や恋愛の場面でも同じ考えが当てはまると思います。 受講生はどう感じる？ また、講義中には他の受講生の方々から、データを分析する理由や扱うデータの種類について意見を伺う機会がありました。その中で、各々の環境や状況によって分析の目的や手段が異なるという点を実感し、本来の分析の定義を再確認できたのが印象的でした。今後は、職場の仲間にも本日学んだ内容を的確に伝えられるよう努めたいと思います。 なぜ分析重視？ さらに、受講生全員が各自の理由でデータ分析を必要としているという共通点に気づき、非常に心強く感じました。今回学んだプロセスを活かし、今後のBI分析やデータの可視化作業に取り組む際には、まず分析目的と仮説を明確にすることを心がけたいと考えています。 部署連携の意義は？ また、各部署とのヒアリングやニーズ調査を通して、求められる情報分析と可視化を準備することも重要だと感じました。私自身、新たな職場での取り組みとして、近々導入予定のシステムを活用するために、まずはデータの整理と分析方法についてしっかりと学び、理解を深める必要があると実感しています。

顧客目線を忘れずに これまでと同様に、「顧客目線で考える」ことを出発点として、「どう魅せるか」というテーマを学びました。 まず、具体的な使用場面まで想像を巡らせ、顧客にとって何が真に足りていないのかを考え尽くすことが大切です。そのためには、顧客の声に耳を傾け、顧客心理を深く理解する必要があります。特に「差別化の罠」、つまりライバル競争を意識するあまり顧客を置き去りにしないよう注意が必要です。そして、顧客に欲しいと思わせるイメージを構築し、ネーミングやキャッチコピーでその魅力をうまく伝えることが求められます。 本当に求めているものは？ これまでの講義と同様に、顧客が本当に求めているものをしっかり考察するプロセスが重要です。そこで、直接顧客や同業者にインタビューを行ったり、刺さるネーミングやキャッチコピーを考え、これについてフィードバックを受ける取り組みが役立ちます。 どうアイデアを広げる？ 一人で考えるよりも、何人かで議論し、アイデアを広げることが有益です。これまでの講義と同様に、顧客の深層ニーズを掘り下げ、顧客や同業者との議論を通じて考えを深め、絞り込むことが求められます。 他者への相談が必要？ これまでに学んだ内容を基に、一人で思考を広げるワークをしていますが、それがいかに難しいかを痛感しています。議論のフェーズに早く移りたいと考えていましたが、悩んで進まないのであれば、迷うことなく他の人に相談してみる方が良いと感じています。

講義はどう実感？ これまでの講義やワークを振り返る中で、思考が体系化され、頭の中がすっきりと整理された印象を受けました。いくつかのフレームワークについては既に知識がありましたが、実際の事例に当てはめて考えることで、ただ「知っている」段階から実際に使えるかどうかが別問題であることを実感しました。何度もアウトプットすることの大切さを改めて感じました。 契約データの見方は？ また、各種施策を検討する際には、過去の契約データを分析する場面が多くあります。その際、ロジックツリーを用いて漏れなくダブりなく問題を整理し、複数の仮説を立てることの重要性を再認識しました。特に、契約データの項目選定や社外データの活用といった、目的達成に必要な分析手法を実践する意義を感じています。 SQL学習の計画は？ 今後は、社内データを正確に取得するためにSQLの習得にも力を入れます。具体的には、オンライン講座を活用して4月から6月頃までに学習を完了させる予定です。 手書きの効果は？ さらに、ロジックツリーやその他のビジネスフレームワークについては、パソコン上で作業するのではなく、あえて手書きで取り組み、自分の中に定着しているかどうかを確認しながら実践していきたいと考えています。 アウトプットをどう伸ばす？ 実践的なデータ分析のアウトプット力を強化するため、関連する書籍や講座を活用し、9月までに数多くのアウトプットを経験して実力アップを目指していきます。

学びを深めるためには？ 学びを深めていく中で、この講座は前提を理解する場として役立っています。 具体的には、以下の3点が重要であると感じました： 1. 各個人には必ず思考の偏りが存在する。 2. 批判的思考力（クリティカルシンキング）の対象は他者ではなく自分である。 3. 客観的に考えるためには、自身とは異なる環境や業種の人々とのディスカッションが効果的である。 他者目線をどう取り入れる？ この内容をより深く理解するためのワークや対策方法を学びました。他者目線は時代の流れや状況で意見が変化することが考えられるため、日々意識してインプットとアウトプットを行っていきたいと感じました。 意識変革への第一歩は？ 残り5回の講義をより効果的にするために積極的に参加していきたいと思います。 次に、会議や決定が必要な場面での活用についてです。日々の業務を作業的にこなすのではなく、本当に今のままで良いのかを常に考える習慣を持つことが重要です。このように問い続けることで、どの角度からの問いにも答えられるようになり、提案や意思決定の精度が向上すると考えます。 直感を信じすぎる？ また、直感的な意見を避けるため、スペースを持つことを意識しています。その上で出した答えに対して「本当にそうか？」と自問自答することで、精度の高い提案や発信ができると信じています。この習慣を身に付け、さらにこのサイクルに時間をかけ過ぎないように訓練していくつもりです。

講義終了の感想は？ 前期の講義終了後、学生アンケートの結果が教員にフィードバックされ、講義改善に生かされる仕組みがあることを改めて実感しました。ゼミの学生からも率直な意見が求められる中、今回の講義を通じて暗黙知の視点の大切さに気づき、複数の教員に授業見学をお願いするに至りました。 主体的授業の課題は？ これまでは、学生が主体的に考える授業を目指し、講義形式をできるだけ避けるよう努めてきました。しかし、学生の受講態度や教員の講義手法を観察する中で、自分に不足している視点が多いこと、そして現場には根本的な課題やニーズが多く存在することを痛感しました。 現場で何を学ぶ？ 課題の明確化のため、まずは現場に出向き、実際の行動や習慣を観察することが重要だと感じました。観察では、意識されにくいユーザーのニーズや行動の癖を捉え、インタビューではユーザーが自覚している経験や知識を言語化するという違いがあります。 定性分析の効果は？ また、定性分析を進める中で、KJ法や付箋を利用した方法を取り入れ、情報の整理やグループ化を行うことの有用性を学びました。具体的には、問題の本質を捉えること、得られた洞察を整理・可視化すること、そしてユーザーの状況や課題に対する解決策の提案を通じた顧客課題説の作成がポイントとなります。 今後の改善策は？ 最後に、今後も常にユーザー中心の視点を維持し、検証と改善を重ねる姿勢が必要であることを強く感じました。

実務講義はどう感じる？ 今週までの講義やグループワークを終え、本格的なデータ加工、代表値とビジュアル化、データ傾向の把握といった実務に直結する講義が始まりました。私自身、エクセルの基本理解が十分でなかったため、代表値や散らばりを用いてデータ傾向を確認する方法や、グループワークで触れたピボットテーブルやクエリを活用した作業効率化に関する気づきは、今後につながる貴重な学びとなりました。これまでの業務の進め方を見直す上でも、大変有意義な受講でした。 業務効率向上の秘訣は？ 所属企業ではグループ店舗のデータ集計・分析や戦略提案を担当していますが、基本知識の不足から作業効率が悪く、長時間を要することが多く苦労していました。しかし、今回の学びを通じて、データの意味を正しくとらえる方法や、効率的な集計作業の進め方が理解できたため、すぐに実務に活かしながら、少しずつスキルを向上させていこうと考えています。 基本技術はどう磨く？ さらに、グループワークを経て代表値や散らばりの重要性に加え、エクセルのピボットテーブル操作など、データ集計の基本技術の習得が急務であると実感しました。そのため、早速オンライン動画でエクセル操作（ピボットテーブル活用）のレクチャーを受け、本日以降はこれまで触れていなかった基本知識をさらに深めるとともに、データの傾向把握のために代表値や散らばりに注目した確認を行い、誤ったデータ解釈につながらないよう注意していこうと思います。

制約をどう乗り越える？ 講義を通じて、自分の思考が無意識のうちに制約され、自由な発想が妨げられていると実感しました。そこで、視点・視座・視野という三つの異なる角度や、具体と抽象の行き来を意識することで、その制約を取り除きたいと考えています。 もう一人の自分はどう？ また、自分の考えを批判的にチェックする「もう一人の自分」を持つことには抵抗があるため、常に自分の思考に対してやさしく疑問を投げかける姿勢を心がけたいと思います。 原因探求はどうする？ 日常の大小さまざまな問題に対しては、三つの視や具体と抽象の行き来を活用し、「なぜ？」という問いを重ねることで、より広い視野で原因を探り、事実の核心に迫る解決策を考えています。 狭まる思考はどうする？ 一方で、企画や提案、次年度のプランを検討する場合でも、自由な発想が促されるはずの場で思考が狭まってしまう傾向があることに気が付きました。したがって、これらの場面においても、先ほどと同様に多角的な視点や具体と抽象の行き来、問いかけを通して、アイデアをより広く深く検討するよう努めています。 説明はどう伝わる？ さらに、報告を受ける際、時には論理的な説明が抽象的すぎたり、難解な表現になってしまうことで、意図するイメージが伝わらないことがありました。こうした認識のずれを解消するために、具体的なイメージを引き出す問いかけを行い、互いの考え方のクセを理解し合うことを目指しています。

目標達成の秘訣は？ 目標を効率的に達成するためには何をすべきなのか、この問いへの答えを導くにはどのような流れで考えていくべきかを、今回の講義で学んだように思います。まず、今起きている事象の本質を見極めることが必要であり、そのためにはKSFを特定することが求められます。 視野拡大のコツは？ 広い視点や高い視座で情報を収集し整理することで、全体像を把握することが重要です。これにより、大局を捉え、視野を広げて考えることが可能になります。ただし、自分の観点だけに頼ると見落としや偏りが生じてしまいます。そのため、フレームワークが非常に有用なツールとして役立ちます。フレームワークは単に埋めるだけではなく、各要素の整合性が取れていることが大切です。 環境変化の見極めは？ 今回学んだ環境分析は、自分の業務において製品や技術の進化の方向性を見出したり、組織施策の考案に活用できると考えています。特に、自分が見えていない外部環境の変化が業界や製品に大きな影響を与える可能性についての話が印象に残りました。このような状況は、自業務でも起こり得ると考えており、外部環境分析に取り組むことの重要性を感じています。 実践で理解深める？ 自業務における製品や技術、組織を対象に、フレームワークを活用して環境分析を進めていきたいと考えています。フレームワークの使用方法を理解するだけではなく、実践を通じて理解を深めることが必要だと感じています。

説明は本当に伝わる？ 相手に説明する際に、伝わっていないと感じることが多くありました。これまで、その理由について深く考えることはありませんでしたが、今回の講義を通じて様々な要因に気づきました。例えば、論理の飛躍や理由が適切でないことなどが挙げられます。今後は、ピラミッドストラクチャーやロジックツリーを活用し、相手の立場で必要な要素が抜け漏れていないかを確認した上で、論を立てていきたいと思います。 上司は何を求める？ 企画承認会で上司に承認を得る際には、必要な観点が抜け漏れていないか、ピラミッドストラクチャーを使って確認しようと思います。 話を聞く心得は？ また、相手の話を聞く際にも、自分が伝える側だけでなく、意見を求められる機会が多々あります。その際、聞いた話に論理の飛躍がないか、理由が適切か、といった視点を持ちながら意見を受け止めていきたいと考えています。 メール伝達の秘訣は？ 情報共有のためにメールをまとめて発信する機会が頻繁にあります。その際には、相手にとって必要な情報が的確に伝わるような文書を作成するよう心掛けます。 年末総括の評価は？ さらに、年末に向けた総括資料の作成では、担当する業務領域のプロモーション計画が適切であったか、あるいは効果があったかを総括する必要があります。前回の講義で学んだデータ活用法と、今回学んだ文章のポイントを踏まえ、相手に伝わる表現を洗練させたいと思います。

講義で何を学んだ？ 今週はライブクラスに参加できなかったため、動画で講義を視聴しました。講義では、データ分析を進めるにあたって、解決すべき問題を明確にすることの重要性が説かれていました。また、売上低下の原因を複数の視点から分解し、掘り下げた情報の中から解決につながる要素を見出す手法について学びました。 比較で見る視点は？ 具体的には、客層やばらつき、年齢層、客単価といった各要素を前年のデータと比較することで、売上低下の原因を浮かび上がらせる方法が紹介されました。比較の過程では、どのグラフを用いて示すのが適切かは一つに限らず、さまざまな手法が存在する点も興味深かったです。 偏りを防ぐには？ また、自分の考えに偏りがかからないよう、誰にでも納得してもらえる解決策を導くためには、内容をしっかり分解しデータ分析することが不可欠であると再認識しました。これまでの経験や業種に頼らない、異なるアプローチや視点で物事を見る意識を持つことの大切さを改めて感じました。 論理的思考は？ データ分析の学習を通じて、より論理的な思考と仮説検証の実践が重要であることを学びました。情報整理やパターンの発見、適切な結論の導出には、さまざまなフレームワークや手法の活用が役立つと感じ、これを習慣化することが今後の課題と考えています。また、不得意なエクセルでのグラフ作成についても、試行錯誤を重ねながらスキル向上に努めていきたいと思います。

売上分析の課題とは？ 商品に関する売上分析を行う際、数値データを基に顧客層を分類して分析を進めることがあります。しかし、その分類方法に悩むことが少なくありません。分類後、もし特に傾向が見られなかった場合、それは新たな発見と受け止め、他の視点から見直す機会とすることで、時間を有効に使いたいと思います。 データを効果的に分解するには？ 売上データの分解に関しては、講義で学んだように「年代」という一つの軸でも様々な区分が可能です。10歳刻み、または18歳以下、22歳以下、39歳以下など、異なるグルーピングによって見えてくるデータが変わります。分解時には、他にも分け方の可能性がないかを考えていくことが重要です。 結論を急がないための思考法 データからの考察を行う際、結果が見えた時点で急いで結論を出しがちです。しかし、その前に「本当にその結論で良いのか？」と疑問を持ち、再度見直す時間を設けるように心掛けたいです。 視覚的分析がもたらす効果とは？ まずは視覚的にデータを確認することが肝心です。数値を頭の中だけで捉えるのではなく、見やすい表やグラフを作成し、比率や色を効果的に使うことで、直感的に理解できるよう努めます。そして、分析結果を迅速に分解するために、どのように分類するかということに特別な時間をかけるのではなく、分解した後で何が見えてきたのか、次にどう行動するべきかという考察に時間を注力したいと思います。