クリティカルシンキング入門

学びのピラミッドで自分を成長させる方法

文章の伝え方は? 会話では自然に聞こえる表現も、文章にすると伝わりにくいことがあります。結論を先に述べ、その理由をしっかり説明することが大切です。また、理由は様々な観点から複数のパターンを考え、相手に応じた内容を選んで伝えると効果的です。 提案の進め方は? 上司に施策の提案をする場合や、チーム内で取り組む内容の同意を得たい場合、また査定の進捗管理時や新人教育の際には、その人に合った進め方や目標設定を提案することが求められます。 伝える順序は? 提案を行うときは、思いつくままに話すのではなく、相手に理解されやすい順序を考えて簡潔に伝えることが重要です。そして、理由付けや伝える順序を組み立てる際には、ピラミッドストラクチャーを活用するよう心がけましょう。これにより、スムーズな理解と納得を得ることができるはずです。

データ・アナリティクス入門

視点を広げる根拠の解決術

原因考察と仮説検討は? 原因を考える際、問題発生までのプロセスを洗い出し、対概念などのフレームワークを用いることで、仮説検討の視点を漏れなく広げられると感じました。また、判断基準を設けた上で重み付けを行ったり、A/Bテストを実施して検証する方法も学び、具体的な打ち手の決定に役立つと感じました。 解決アプローチはどう? 業務におけるこれまでの問題解決のアプローチは、決め打ちに偏りがあり、問題点の洗い出しの視点が狭かったことや、なぜその結論に達したのかの言語化が不足していたと痛感しました。今後は、what→where→why→howのステップに沿って原因の観点を広く整理し、データを比較しながら根拠を持って仮説を立てたいと考えています。さらに、打ち手の決定に際しては、A/Bテストをうまく活用することを試みたいと思います。

マーケティング入門

体験が生む新たな一歩

体験価値をどう考える? 顧客価値の観点からは、「体験」がキーになることを実感しました。例えば、あるテーマパークの事例では、値段、味、パッケージなど単なる要素では差別化が難しい場合でも、いかにその商品が消費者に独自の体験を提供できるかという視点を持つことが大切だと感じました。自社の商品について深く理解しているからこそ、消費者に響くストーリーが生まれる可能性があると考えます。 体験で業界を変える? また、人材業界はまさに体験を通じた差別化が効果的な分野だと思います。たとえば、ある大手企業のCMでは、就職活動における書類や自己分析といった従来のハードルを取り払い、求職者の心理的な負担を軽減している事例が紹介されました。これを受け、我々も業界内で唯一無二となる体験価値を提供できる方法を模索する必要があると感じました。

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。

クリティカルシンキング入門

分解思考で発見する全体像

どうやって視点を変える? 分解して考えることや、複数のパターンで検討する視点が印象に残りました。普段、考えが一方向に偏りがちだったのですが、問題を分解して、さらにその内容を複数の観点から考察することで、物事の見え方が大きく変わり、結果にも違いが出ると実感しました。 どう書類の整理を進める? 書類作成において「漏れなく、ダブりなく」という指摘をよく受けます。実際、まだ情報の抜けや重複が散見されるため、まずは紙に全体を書き出し、各部分をしっかりと繋ぎ合わせる習慣を付けたいと思います。今後のタスクでは、問題を分解して簡単な図にまとめるなどし、より効果的な整理方法を試してみるつもりです。 どう共に考えるべき? この「漏れなく、ダブりなく」という考え方を、さまざまな例を通じて皆さんと共に考えていければと思います。

データ・アナリティクス入門

平均の罠と比較の妙技

重要な比較の視点は? データを扱う業務の中で、見落としていた観点が二つあります。ひとつは、データ分析の本質は比較にあるという点、もうひとつは、平均値が意味を持つ場合とそうでない場合がある点です。 比較対象をどう扱う? 現在の業務では、膨大な購入履歴を前にインサイトを抽出しようとするあまり、実際に購入しなかった人という比較対象を十分に考慮できていなかったことに気づきました。 現場とデータの融合は? 今後は、購入者と非購入者を比較するための具体的な方法を検討していく必要があると考えています。まずは、オンラインサイトのAnalyticsデータを活用し、どの段階で非購入者が離脱しているのかを分析することが挙げられます。また、実際に店舗に足を運んで現場の声を聞くなど、現場で実行可能な方法も併せて取り組む予定です。

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。

アカウンティング入門

PL分析で見えた!未来の利益拡大戦略

PLの理解を深める意義とは? PL(損益計算書)の仕組みを理解する学習を通じて、企業がどのように利益を生み出すかだけでなく、将来的にどのようにして利益を拡大していくべきかを、その企業のコンセプトを考慮しながら想定することが重要であると学びました。 月次分析での知識活用法は? まずは自社の状態を把握するために、毎月の月次分析でこの知識を活用したいと思っています。利益の有無だけでなく、今後どのような対策を取ることでさらなる改善が期待できるのかという観点からも分析を進めていきたいです。 競合と取引先のPL比較はなぜ重要? さらに、競合他社や取引先に関する分析も行い、さまざまな業界のPLとの比較も試みていく予定です。なお、グループワークで紹介された動画も参考にしながら、学びを深め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

論理で切り拓く新発想

考え方の偏りは大丈夫? 誰もが無意識のうちに思考に偏りを抱えていると実感しました。狭い範囲での思考に留まり、過去の成功パターンに頼って新しい発想が生まれにくいケースが多いと感じます。そのため、業務を進める際には「本当にこれで正しいのか」という視点で自分自身を客観的かつ批判的に見ることが、非常に重要だと思いました。 整理術は有効なの? また、「答えが無い業務」に取り組むときに、今回学んだロジックツリーなどを活用して考えを整理する方法が特に有効だと感じました。私自身の業務では、社内イベントの企画やオフィスのレイアウトの検討など、様々な観点から意見が交わされるため、まとまりにくい施策も多く存在します。こうした状況で、論理的な整理方法を取り入れることにより、より明確な方向性を見出す手助けになると実感しました。

データ・アナリティクス入門

固定観念を打破する新視点

固定観念はどう対処すべき? 今週の講義では、マーケティング分野に関して既に知っている内容も多く取り上げられましたが、知識があるがゆえに陥りがちな固定観念に注意する必要があると感じました。これまでの経験から「おそらくこれが原因」と考えてしまう傾向がありましたが、フレームワークを活用し、自分が持っていない視点から再確認することの重要性を再認識しました。 多角的判断はどう進める? また、マーケティング施策の検討時には、自社や自分自身の状況だけに注目しがちですが、競合や市場といった複数の観点から総合的な判断を行うことが大切だと実感しました。さらに、複数の選択肢の中から意思決定をする場合、判断基準を点数化し合計点で評価する方法が合理的であるとの知見も得たため、今後の実践で積極的に活用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

振り返りから見える成長の瞬間

自分で手を動かす意義は? 与えられたデータをただ眺めるだけでなく、必ず自分自身で手を動かし、さまざまな観点から検討することが大切です。一つの切り口だけでは見落としがあったり誤った結論に至る可能性があるため、複数の視点をもって仮説を立て、検証する必要があります。まずは、全体をどのように定義するかを明確にしてから、データの分け方を考えてみてください。そして、その考え方が本当に正しいのか疑う姿勢も忘れずに持つようにしましょう。 データが提案の鍵か? 通常の業務でデータを扱う機会があまりない場合には、まずクライアントとの会話の中で参照できるデータについて触れてみると良いでしょう。提案の際、市場や現状の理解を示すためにも、データを活用しながら仮説をもとにさまざまな切り口で検証していくことが求められます。

データ・アナリティクス入門

数値と成長が紡ぐ学びの物語

代表値の使い分けは? 今回は、実際に数字に集約して捉えるという観点から、代表値と標準偏差について学びました。代表値には、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値が存在し、それぞれの違いを意識しながら適切に使用することの大切さを再確認できました。 数値の視覚化は? 業務上は、主に標準偏差をグラフ上で確認する形で活用しています。ただし、数値として厳密に扱っているわけではなく、視覚的なデータとして捉えています。また、幾何平均については、Excel関数を利用して計算することが多いです。 成長率評価はどう? 一方で、個人の成長率を評価する際に、回答年や回答抜け年、最初と最終の回答年がバラバラなため、アナログな方法で関数を適用している現状があります。より効果的な方法があれば、ぜひ知りたいと思っています。
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