(6ページ目)

構造 ✕ データ

に関する学び

---

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。

イシューって何か？ 私は、ここで「イシュー」とは何かをしっかりと学びました。正しい問いを立て、イシューを常に意識することが重要だと感じています。特に会議が白熱すると、つい論点がずれがちになるので、常に「イシューは何か」を意識できるようにしたいと思います。 会議や意思決定はどうなる？ この学びを会議や意思決定の場、売り上げ分析、業務内容の策定などに活かしたいと考えています。多くの場合、論点がずれると会議が形骸化したり、議論が明後日の方向に行くことがあるため、いつも「イシューは何か」を意識して効果的な議論を心がけたいと思います。 見える化の工夫はある？ また、構造化や見える化、グラフによる可視化も重要だと考えています。これにより、提供するテキストデータを他の人がすぐに理解できるよう努めています。論点がずれたり、飛躍したりしないよう、ノートに書いておくかホワイトボードの左上にタイトルとして記載しておくなど、イシューを常に意識していきます。

数値グラフは何を示す？ 課題の解決策を検討するにあたり、まずは数値データを取り出しグラフ化することで、特徴や傾向を明確にする手法に取り組みました。このプロセスは、どんな場面でも活用できる有効な方法であり、何が問題なのかを整理し、具体的な分析に結びつける役割を果たすと感じています。 数字加工って何が違う？ また、仕事においても、ただ発生事象の数字を眺めるのではなく、グラフ化や数字の変換を行うことで、より理解しやすい形に変えることの重要性を再確認しました。これまで、過去の実績に頼って漠然と解決策を導いていた部分があったため、即座に構造化して本質を捉えることが、具体的な根拠に基づいた回答につながると実感しました。 手書きメモは有効？ 今後は、日常業務で発生する事象についても、手書きの簡単なメモを用いて構造を整理し、同僚との会話を通じて自分の理解と重要ポイントが合致しているかを確認していこうと思います。

MECEで何を学ぶ？ MECEという言葉を知り、分析の際にデータを漏れなくダブりなく分類することがいかに大切かを学びました。これにより、見落としがちなチャンスをしっかりと捉える意識が芽生えました。また、問題や原因など、いくつかの段階に分けてロジックツリーを作成する手法にも注目しています。 ロジックツリーの力は？ ロジックツリーは、売り上げの低下や利益の変動を分析する際に非常に有効だと感じています。現在の目標未達だけでなく、未来の理想像についてもツリー構造を用いて検討することで、より具体的な改善策を見つけられると考えています。 未来実現への道は？ これからは、経理の視点から自分なりに詳細な分析を行い、ロジックツリーを作成する予定です。その成果を関係者と共有し、ブレーンストーミングを実施することで、望む未来を実現するための具体的な方法を模索し、周囲を巻き込んで進めていきたいと思います。

問いはどう考える？ まず、重要なのは問い（イシュー）を立てることです。この問いは具体的であり、疑問文の形であるべきです。常に問いを考え続けることが求められます。たとえば、南守島のケースでは、データを様々な切り口で分析し、課題を特定し、その解決策を出すという一連の流れを理解しました。 イシューをどう整理する？ 議論が多岐にわたると、イシューを見失うことがあります。そのため、一貫してイシューを意識するのが重要です。議事録のヘッダーにイシューを入れることで、会議の開始時にメンバー全員で確認し、共通の認識を持つように心がけると良いでしょう。 会議はなぜ確認する？ 会議の最初には、イシューを全員で確認します。また、議論が逸れた場合には、軌道修正のために再度イシューを確認することが必要です。イシューが複数ある場合には、それを構造的に分解し、それぞれ個別に議論する場を設けると効果的です。

問題点はどう把握？ プロセスや構造に分けて問題点を特定することが、その後の質に大きく影響すると実感しています。まず、問題点を明確に洗い出し、その原因に対して仮説を立てるプロセスが重要です。仮説を検証するために、データをもとに検証を行い、比較という視点を取り入れることで、効率的かつ網羅的な検証が可能になると考えます。 仮説の基礎は何？ 良い仮説を立てるためには、具体的なイメージを描くことが不可欠です。そのためには、まず自分の実際の経験に基づいた知見を持つこと、また他者からの豊富な経験を聞くことが有効です。さらに、異なる部門や業界の意見に触れることで、知見に化学反応が起こり、新たな視点を取り入れることができます。 知見を守る秘訣は？ 結果として、経験の幅と質を高めることで、絶えず学び続けながら自分の知見の鮮度を保つことができると考えています。

成果をどう目指す？ データ分析を行う際、まず数字やデータに飛びつくのではなく、最終的にどのような成果を出したいのか、何を比較すればよいのかといったアウトプットのイメージを明確にし、客観的に整理することが重要だと感じました。実務での実践力と、学問としての知識習得の両立を意識する必要性も再認識しました。 論点はどう整理する？ また、コンサル業務においては、定量分析を進める中で迅速に論点を明確にし、全体の論点を中論点・小論点に分解することで、検証しやすい構造を作ることが求められます。そのため、まず仮説を立て、正しい比較対象に基づいたデータ分析を実施することが大切だと考えています。さらに、このような思考法やプロセスをジュニアメンバーにも積極的に共有し、育成に役立てていきたいと思います。

平均と偏差の活用は？ データ集団の分析においては、どの平均値を採用するかが重要です。数字の性質を把握するために、平均だけでなく標準偏差を確認し、データのばらつきを評価することが大切だと感じました。なお、エクセルには標準偏差の計算関数が用意されているため、計算の手間はかからず助かっています。 仮説と切り口は？ 業務で数字データを扱う場合、まず目的と仮説を明確にし、その上でどこから切り口を作るかを整理して分析することが必要です。単に数字を断片的に眺めるのではなく、全体の流れや構造を意識してデータを読み解くよう努めています。