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重要

に関する学び

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定量分析の鍵は？ サンクコスト、定量分析、MECE、ロジックツリーという手法について学びました。定量分析では、データのどこに注目し、どこを比較するかが重要であることが分かりました。特に、①インパクト、②ギャップ、③トレンド、④バラつき、⑤パターンの各視点からデータの意味合いを読み取ることに注力しました。 MECEの意味は？ また、MECEに関しては「もれなく、ダブリなく」に分けるだけでなく、意味のある切り分け方が重要であることを理解しました。この考え方を基に、現状と理想のギャップを明確にし、具体的な行動につながる方向性をメンバーに示すことが求められると感じました。 課題解決の道は？ さらに、現状の課題として、分析結果の共有時にメンバー間で理解のずれが生じたり、行動に直結しない点が挙げられます。なぜこのような分析が必要なのか、そこから得るべきものは何か、そして課題の解決につながる具体的な実施方法について、今後さらに明確にしていく必要があると感じました。

データ収集と分析の重要性は？ 日頃からデータ収集、分析、仮説設定、実行サイクルのスピード感を大切にしていました。しかし、「MECEを意識し過ぎず、時間をかけすぎないこと」を講義で聞いて、今後の業務においてもこの点を意識し、実践していきたいと考えました。 効率的な仮説設定と実行方法は？ 特に、MECEや分析そのものに過度な労力を費やすのではなく、分析結果を基にした仮説設定、そして何より迅速な解決策の実行と行動に焦点を当てたいと思います。このようにして得られた新たなデータの収集→分析→仮説設定→実行のサイクルをより早く回していくことに注力したいと考えています。 MECE活用術と業務への応用法は？ さらに、MECEについては、大項目から小項目へとプロセスを意識して分析項目を洗い出す習慣を、明日から日々の業務の中で身につけていきたいと思います。また、分析にかける時間を事前に設定し、それをもとに効率的に進めていくことも、明日から実施していきたいと考えています。

仕事のゴールを確認する理由は？ 仕事を任されたときは、まず相手が考えるゴールが自分の認識と一致しているかを確認することが重要です。また、自分が上司であった場合、部下に仕事を依頼する際に、逆の立場でどう感じるかを想像することが大切だと感じました。 依頼された仕事はどう慎重に取り扱う？ 現在、部下を持たない私にとっては、周囲から依頼された仕事に対して、そのゴールが正しいかを確認する必要があります。仕事の意義についても、日々の業務が会社の目的とどのように結びついているのかを理解することが重要です。それを怠った場合、周囲にどのような影響を及ぼすのかを考える習慣を持つことが求められます。 仕事の最終目的は何かを理解するには？ したがって、仕事を依頼された際には、その内容が適切かどうかを必ず確認する癖をつけることに努めます。そして、今の仕事が最終的に何につながっているのかを考え、それをスキップした場合に周囲にどのような影響があるのかを想像していくようにします。

数字だけじゃ足りる？ 今回のナノ単科講座で、財務諸表のP/LとB/Sについて学んだ際、単に数字を眺めるだけでは十分な情報は得られないと実感しました。企業のビジネスモデルや提供価値を踏まえ、売上、原価、資産、負債といった各構成要素を想像することで、初めて数字の背後にある意味を読み取ることができると感じました。 部署でどう活かす？ B/SとP/Lの基本理解が深まった今、これらは会社全体の最終結果指標とするだけでなく、管理会計の場面でも重要な役割を果たすと考えています。自分が直接携わる部署で、計画立案や実績管理に活かすためにも、B/S・P/Lの作成に取り組んでみたいという意欲が湧いています。部門の財務構造と全社の財務の連動を理解することで、より広い視野から部署の投資活動を考えることができると期待しています。 未来の実践は？ また、Q2とほぼ同じ内容になりますが、この学びを活かし、今後は自部署でのB/S、P/L作成にも積極的に取り組んでいきたいと思います。

平均値の弱点は？ ビジネスや日常生活のさまざまな場面で代表値として利用される平均値ですが、実は大きな弱点があります。平均値はデータのばらつきを反映しておらず、同じ平均値でも、データの大半が平均値に近い場合もあれば、極端に大きな数値と小さな数値で構成され、平均に近い値が存在しない場合もあるのです。 重要要素は何？ 苦情処理以外でもデータを活用する可能性は十分にあります。これまで、インフォメーションのヒットワールドでは似たような事例がいくつか見受けられましたが、どの要素が最も重要なのか、またすべてのデータを採用するのは現実的ではないと感じています。したがって、状況に応じてデータの加工が求められるのでしょう。 問い合わせ改善は？ 一時的に問い合わせ内容を収集し、お客様が特に関心を寄せる内容を反映することで、その部分のサービス提供に工夫を凝らす考えです。さらに、第三者にこのデータを提供し、PADなどに入力することで、案内の効率化が期待できるでしょう。

新たな視点って何？ 短い期間ではありましたが、今まで知らなかった新たな視点と、分析の基礎的な部分に取り組む機会を得ることができました。この経験により、従来エクセルでグラフを作成することだけが分析だと思っていた意識を改める大切なきっかけにもなりました。 切り口をどう見る？ また、改めて切り口や最終的に求める結果を明確に認識する重要性を実感しました。言われたことをこなすのは当然ですが、それだけでなく、どのような追加の分析が可能か、現在の活動がフレームワーク上で重複していないかを考えるようになりました。 未来の分析はどう？ さらに、サイトなどを通じて他の場所での売り上げ分析の出し方を学び、今後自分が目指すべき方向性を掴む機会にもなりました。分析は過去のデータを用いることが一般的ですが、未来を見据える分野での活用を考える際、歴史上の革命と呼ばれるタイミングで起きた出来事を参考にすることで、役立つ知見を得られるのではないかという考えに至りました。

イシューを考えていますか？ 課題解決の手法を学ぶだけでなく、そもそもの課題である「イシュー」を考えることの重要性を学びました。特にチームで取り組む場合、イシューについての共通認識がないと、話がどんどん発散してしまうことが多いです。 プロジェクトの目的は明確？ プロジェクトをまとめたり、ミーティングのファシリテーションをする際にもイシューを明確にすることが大切です。何のためのプロジェクトか、何を決めるためのミーティングかをしっかり把握することで、議論が散漫になるのを防ぐことができます。自由に議論しながらも、このポイントを押さえることが効果的です。 長期プロジェクトで大切なのは？ 特に長期のプロジェクトにおいては、問いを常に意識することが最も重要だと考えます。「そういえば何のプロジェクトだっけ？」とならないように、プロジェクトのミーティングでは前回のミーティングで決めたことをおさらいする前に、まず問いの確認から始めることを取り入れてみようと思います。

データ分析の目的は何か？ これまでの学習を振り返り、データ分析において目的が重要であることを再認識しました。自分がどうありたいのか、そのためになぜデータ分析を学ぶのかをしっかりと言葉にすることが大切だと感じました。振り返りの中で、学習した内容を理解したつもりでも、言葉にできなかったり、理解が定着していないことがあると気付きました。 学んだことを実務にどう活かす？ 講座全体を通じて学んだデータ分析のプロセスを、実際のお客さまアンケートや業務指標の分析に活用しています。サービス品質向上のために、問題点や原因を見つけ、それに対してどう対策するのかを具体的に見出していきます。 データ分析の具体的な手順は？ まずは9月末までに、上半期の各種データの大きな傾向を洗い出し、仮説構築まで行います。その後、10月に入ったら上半期全体のデータを当てはめ、より詳細な分析を進めます。データのビジュアル化も必要なため、Tableauに新たなダッシュボードを作成します。

わかった気になることのリスクは？ わかった気にならないことが大事だと学びました。上辺だけの数字に惑わされず、数字の分解、それらをしっかり可視化し、解像度を上げることが重要です。数字だけを見てわかった気になるのは仕事でも陥りやすいことだと思うので、日々の仕事でも意識したいと考えています。 意思決定に必要な定量的根拠とは？ 仕事の立場上、フラットに俯瞰的な目で意思決定をする場面があります。誰もがその意思決定に納得できる形にするためには、定量的な根拠が必須です。物事を分解し要所を理解することで、説得力が向上すると思います。早速実践に移したいと考えています。 数字を分解するためのステップ 数字の分解はまず場数を踏むことが大切です。さらに、分解した内容を他の人にも見てもらいフィードバックをもらうことを意識したいです。そのうえで、数字の分解だけにこだわるのではなく、可視化や図式化などビジュアル化して、今以上のアウトプットを出せるようチャレンジしたいと思います。

データ分析の重要性再確認 ライブ授業で教わった「データ分析は比較である」ということや、目的に沿った分析が重要だという点は、今までの経験から理解していたつもりでした。しかし、動画で出てきた愛の値段の計算や補強すべき部分の選択などの設問に答えることができなかったため、自分にはまだできていないことが多いと気づかされました。 比較視点をどう持つか？ プロジェクトや業績の実績評価の際に、他の競合や他の例と比較して報告することができたら良いと思いました。「Apple to Apple」の比較対象を探すことは簡単ではありませんが、比較がないよりは評価や分析が深まるはずですので、挑戦したいと考えています。 比較癖をつけるための方法 結果や業績などの数字を見た際に、必ず他と比較する視点を身に付けることが重要です。何と比較して良かったのか、標準はどのくらいなのかを自分で確認するようにし、その比較対象があることでどのような見え方になるのかを考える癖を付けたいと思います。

結論はしっかり伝わる？ 伝えることの難しさを痛感し、今まで思いつきで言葉を並べていたことに気付きました。結論を明確にし、それに対する複数の理由と具体化を意識しながら文章を組み立てることが大切です。特に、ピラミッドストラクチャーを意識すると、構造的な文書となり、相手の理解度が向上します。 書く目的は明確？ また、実験や評価試験の記録文書の作り方も改善したいと感じました。書き手ではなく読み手を優先し、目的を明確にすることで、データの見せ方も工夫でき、より理解しやすい文書が作成できると思います。この考え方はマニュアル制作の際にも役立ちます。 文章組み立てはどう？ 文書を構成する際には、主語と述語を明確にすることが重要です。文章を評価し、俯瞰的に見ること、そして手順を踏んで進めることが求められます。言語の選択や概念の整理も重要で、順序立てて根拠を示し、ピラミッドストラクチャーを活用して結論を導き、それに対する理由付けと具体化を意識することが求められます。

ターゲットと競合の意義は？ 差別化戦略を考える上で、改めて「ターゲット顧客」と「顧客視点の競合」の重要性を認識しました。競合にばかり目を向けると、自社の本質を見失うことがあります。そこで、VRIO分析などのフレームワークを活用し、戦略立案や競合の把握に役立てることが重要です。 戦略実行の鍵は何？ 経営層が策定した戦略を実行する場面が多くありますが、今学んだフレームワークを活用することで、戦略への理解を深めることができます。また、自分が収集したデータを効果的に活用し、それを他のメンバーに共有することで、組織全体を正しい方向に導く努力をしています。 業務で差をつける方法は？ 具体的には、自分が担当する業務内で顧客と競合を見直し、現在の設定と比較して違いを見つけ出します。市場の変化を感じるだけでなく、フレームワークを用いて言語化し、その分析結果を組織へフィードバックしていきます。この考え方や動きを他のメンバーにも広げていくことを心掛けています。