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自分 ✕ 大切

に関する学び

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全体像はどう把握？ データを加工する際には、まずインパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンといった視点から全体像を把握することが重要です。その上で、数字で示すのか、ビジュアル化するのか、数式を用いるのかといった手法を選択します。予め何を知りたいのかという前提を忘れず、単に平均値を取るだけでなく、ばらつきに注目して外れ値に潜むチャンスを見出す視点が必要だと感じました。 競合比較はどう見る？ 自社品の売り上げや競合との比較についても、提示された数字をそのまま受け止めるだけではなく、どこにベンチマークを置くのかを意識することが求められます。売上が前年より伸びている場合でも、市場全体が拡大し、競合もその中で成長しているのであれば、そのギャップはどこにあるのかを考える癖を身に付けることが大切です。月ごとのシェアや日々の実績トレンドを、抽象的な視点と具体的なアプローチの両面から分析し、真相に迫ることが目標です。 トレンド集計の課題は？ また、毎日売上トレンドを集計し、メンバーと共有しているものの、単なるトレンド情報だけではベンチマークを示すことができません。さらに、競合品のデータもタイムリーに入手できていないため比較が難しい状況でした。ピボットテーブルで集計する前のデータ収集に手間を感じ、与えられたデータベースだけで処理しようとしていた自分の意識を改め、より柔軟な視点でデータ活用に取り組む必要性を強く実感しました。

BSの基本を理解するには？ BS（バランスシート）についての学習が進行している中で、以前はなじみのなかったBSの仕組みや名前の由来を知ることで、親近感が湧き、理解しやすくなりました。BSは左側が集めたお金の使い道、右側がその資金の集め方を示しており、表裏一体の関係です。また、資産の流動性については、1年を基準に流動と固定に分類されます。PL（損益計算書）と同様に、BSも事業内容や戦略が反映されます。 借り入れの影響と注意点 借り入れに関しても、当たり前ですが利子がつくため、慎重に行う必要がありますが、必要な場合もあります。「脂肪が負債」という例えが面白く、BSをCTスキャンに例えると理解が進みます。 自社のBSをどう活用する？ まずは自社のBSを分析し、同業他社も確認します。自社では成長への投資がどのようなストーリーを持つのかを考え、自分なりの解釈を深めます。具体的な例としてJRやDeNAを参考にすると良いでしょう。他の受講生の意見にもあったように、自分の家計のバランスシートを見直すことも、身近で面白いアプローチです。 学習習慣を定着させるには？ お盆期間を有効に活用し、朝の時間を学習にあてて習慣化しました。自社や同業のPLやBSを分析し、特色や個性を導き出すことに注力します。数をこなして慣れることが重要で、その際には資金の使い道と調達の両面で考えることが大切です。いよいよ、やり始める決心を固めました。

なぜ問いは必要？ この講座を通じて、問を立てることの重要性や、そのための考え方を学びましたが、「なぜ問の形にする必要があるのか？」については深く考えたことがなかったと気づきました。問題を問いの形にすることで、解決に向けた思考を進められるということが大切だと学びました。また、講座での課題を通じて、自分が「経験や勘に頼って主観的に考えがち」であることに気づき、これからは客観的に考える方法を身につける必要があると感じました。 どの問いが響く？ 「問から始める、問を押さえておく、問を共有しておく」の三点は、さまざまな場面で役立ちそうです。例えば、新規サービスの開発プロジェクトにおいても、「顧客が求めているものは何か」という問いを立て、それを常に念頭に置きプロジェクトメンバーと共有することは、今すぐにでも実践したいことです。また、リーダーの役割を担う中で、「何を課題（問い）と捉えるべきか？」を見極める訓練を積んでいきたいと思います。 正しい問いは？ プロジェクトを進める際や会議、データ分析の際には、必ず「問い」を中心に置くことを忘れずに進めようと考えています。問から逸れていないかを確認し、客観的な視点で議論を進めることが重要です。また、リーダーとしてその問いが本当に解くべきものであるかを見極めたいです。講座を通じて多くのことを学んだので、これから様々な場面で実践を重ねていくことが非常に大切だと感じています。

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。

数字はどう見える？ まず、数字の見方について考えると、仮説を立てた上でデータを収集し、その後の分析で仮説の検証を行うという流れが基本だと感じました。AIを使って情報を収集する場合でも、自分なりの考えを持ち、AIから得られた情報と自分の意見を照らし合わせることが大切です。もしも自分の予想と結果が異なった場合、その違いがどこから生じたのかを考えることで、新たな学びのヒントが得られると実感しています。 代表値はどう見る？ 次に、データの見方としては、代表値に注目しました。単純平均、加重平均、幾何平均、中央値など、データの性質や目的に応じて使い分けることが必要です。また、散らばりを示す指標としては標準偏差があり、これらの数値をグラフ化することで、直感的に状況を把握できる点も魅力的だと思いました。 業務の数値活用は？ 普段の業務では、商品の売上や原価、コストダウンの検討などで、いろいろな平均値を算出することが新たな発見につながるのではないかと感じています。そして、その結果を他者に説明する際に、グラフを活用することで、理解を深め、合意形成をスムーズに進めることができると確信しています。 AIで何を発見？ 日常の業務の中で、実際に数値をAIに入力して計算やグラフ化を試みることで、これまで気づかなかった事実や見逃していた視点を発見できるのではないかという期待があります。来週には、何かの案件で試してみるつもりです。

問いの出発点は？ まず最初に、常に問いを立てる姿勢が大切だと感じています。抽象的な問いをそのまま受け止めず、具体的な内容に落とし込むためには、出発点そのものを疑うことが必要です。自分が今何に答えようとしているのか、常に意識することで、無駄な情報に振り回されるのを防げると考えます。 学びは実践できた？ 講義を受けたときは学んだ気になっていた部分も、実際に実践してみると忘れてしまっていることが多いと痛感しています。そこで、反復して復習し、学びを確実なものにする努力が必要だと感じました。 問いと仮説は合ってる？ また、データ分析や示唆出しの骨子を作成するときは、まず何に答えようとしているのか、その問いと仮説を明確に立てることがポイントです。資料作成に熱中するあまり、本来の目的から逸れてしまわないよう、問いに立ち返ることが効果的だと思います。 フィードバックは活かせる？ さらに、月次の振り返り発表では、他のメンバーの資料を事前に読み込み、フィードバックの質を上げることに努めています。普段、上位の方々との会話では迎合しやすい自分を見直し、しっかりと自分でイシューを考える意識を持つようになりました。 内省で成長中？ 毎日終業前の15分間は内省の時間として、今日学んだことが実践できたかを必ず振り返るようにしています。この内省を通して、小さな気づきを積み重ね、常に自己成長を意識するように努めています。

クリティカルシンキングは何？ 受講を通して、クリティカルシンキングの大切さを改めて実感しました。これは「問いを立て、物事の本質を見極めた上で最適な解決策を導く思考法」と理解しています。 どの視点が重要？ 問いを立てる際には、視点・視座・視野という三つの側面が重要です。過去には視座を変えたつもりでも、現場の視点に捕らわれ、最適な答えを導けなかった経験がありました。また、構造分解や要素分解のアプローチにおいても、ある一つの視点に偏り、正しい結論に至らないケースがありました。 MECEをどう考える？ さらに、MECE（もれなく、ダブりなく）を意識せず中途半端な答えに終わっていたことも反省点です。こうした課題を克服するためには、日々の意識と訓練を続けることが不可欠であると感じています。 出張前の準備は？ 新たに取り組みたいのは、毎回の出張前に提案資料を作成する前、クリティカルシンキングで学んだ内容を活かして整理することです。トピックごとにNoteを作成し、自分の考えを整理する時間をしっかり確保していくつもりです。 伝え方を改善する？ また、思い込みで進めるのではなく、一度立ち止まり、本当に適切な方法であるかを考える時間を持つことを意識していきます。やっていること自体は間違いではないと認識しつつも、伝え方や進め方に改善の余地がある場面では、柔軟に変えていく姿勢を継続して持ち続けたいと思います。

問題本質は何？ 思考にはそれぞれクセや偏りがあるという前提のもと、問いと答えを繰り返すことで正しく課題を抽出する手法が有効です。こうしたサイクルを意識することで、問題の本質に迫ることができます。 共有はどう役立つ？ また、仕事においては、自ら問いを残しその問いを共有することが重要です。これにより、より説得力のある意思決定へとつながり、組織全体で課題に向き合う姿勢が生まれます。 論理を磨くには？ さらに、クリティカルシンキングを向上させるためには、頭の使い方を理解すること、他者と積極的にディスカッションすること、そして反復トレーニングを行うことの3つの要素が欠かせません。これらを意識することで、思考の精度を高めることができます。 根拠に迫る判断は？ 担当のタスクや課題に取り組む際は、答えを決めつけるのではなく、正しい問いとそれに対する根拠に基づいた答えを導き出し、自分の意見を明確にすることが求められます。また、チーム内では課題管理表や進捗管理表を活用し、検討事項を漏れなく記録することで、いつでも説明できるような体制を整えることも大切です。 考えを伝える力は？ 最後に、頭の中で何となく考えるのではなく、自分の思考を日本語の文章として言語化し、共有しながらディスカッションを重ね、その解像度を上げてブラッシュアップすることが、課題やタスクを前に進めるための鍵となります。

フィードバックの大事な点は？ フィードバックには以下の点が重要であると改めて認識しました。これらは、メンバーへのフィードバックに限らず、自分自身の内省にも関係していると感じます。また、形を変える必要があるかもしれませんが、上司との状況共有や相談にも役立てられる部分があるようです。 - 具体的な事実に基づいて伝えられているか。 - メンバーの苦労に共感を示しているか。 - こちらの過ちや環境・周囲の不足があった場合に、率直に非を認めているか。 - 良かった点や改善が必要な点を具体的に指摘しているか。 - 一緒に進める姿勢を示し、フォローしようとしているか。 - メンバーに自ら振り返りを促しているか。そのために問いかけているか。 自分の内省はどう？ 自分自身の振り返りを行う際には、以下の点を重視したいと考えています。具体的な事実に基づいて伝えることや、良かった点と改善が必要な点を具体的に指摘すること、そしてメンバーに自ら振り返りをさせるための問いかけを大切にします。 感情はどう扱う？ 振り返りをしっかりと行うには、感情を一旦脇に置き、具体的な事実の把握が重要です。また、自分の改善点やよかった点を整理し、主体性を持つことを重視したいです。方針が違うと指摘され、やりたいことから離れた場合に主体性を失いがちな時もありますが、その気持ちに負けず、次にできることや必要な行動を考え進めていきたいと考えています。

仮説を立てる重要性とは？ What Where Why Howや問題解決のプロセス、3C、4Pなどのフレームワークを学ぶ中で、「仮説を複数立てる」ことが特に意識できていなかったと感じました。振り返ってみると、実際に分析と仮説検証を行った段階で満足してしまっていた自分に気づきました。 プロセスの抜け漏れを防ぐには？ 問題解決のプロセスは、データ分析において無意識に取り組んでいることが多いのですが、時折抜けや漏れが生じることがあります。体系的に整理することで、網羅的に仮説検証を行うことができると感じました。 営業戦略にデータ分析は必須？ 営業戦略策定では、データ分析が必ず伴います。What Where Why Howのそれぞれのフェーズで言語化し、仮説を立て、検証して原因を特定し、進めていきたいと考えています。3Cや4Pといったフレームワークは、常に最初に使うのではなく、仮説を立てて分析を行った後にチェックの際に活用したいと思います。 網羅性を確認するフレームワークの使い方は？ フレームワークの使用は、まず自分で考え分析を行った後、網羅性を確認するために活用することが大切です。現在進行中の「課題」の分析においても、仮説を複数立て、問題の所在を特定し、原因を突き止めていくという流れを忘れずに進めているところです。網羅的に1ステップずつ進めていくことを意識して、課題の解決に取り組んでいきたいです。

分析の意味は何？ 「分析は比較なり」という言葉は、普段何気なく耳にするものですが、今回改めてその意味を強く感じました。データ分析において、必要な情報を集めることに注力し過ぎるあまり、単にデータを並べただけで満足してしまい、見る人によっては分析結果の捉え方に差が生じる場面があったと実感しています。動画学習では、適切な比較対象を選ぶことの重要性にも触れ、データを揃える行為は無駄ではないものの、分析の目的や見せ方を意識しなければ本来の意味での分析にならないということを認識しました。 物流の選定はどう見直す？ この考え方は、物流部門における利用業者の選定や見直しにも応用できると感じます。たとえば、ある条件がある場合とない場合で、一律運賃が設定される荷主とそうでない荷主の運賃総額を比較する手法が考えられます。 大手と中小の差は？ また、単純に大手業者と中小業者を料金面で比較するのではなく、企業の規模や対応する配送範囲が同様である業者同士で運賃を比較することが、より適切な分析につながると理解しました。 比較対象の妥当性は？ さらに、自分が揃えたデータが本当に比較に適したものかどうか、常に振り返りを行うことが大切です。普段利用している輸送業者に注目し、過去の実績が明確な業者だけを比較対象にしている現状を見直し、新たな業者や新しい地区の業者も検討することで、より多角的な視点を持つことができると感じました。

最初から完璧でいいか？ 自身の業務を通じて、最初から完璧を求めすぎると時間をかけすぎるという課題に気づきました。自分一人で100％だと考えて作成しても、周囲からのフィードバックにより改善点が明らかになることが分かりました。そのため、最初から完成形を目指すのではなく、施策を実施しフィードバックを受けるサイクルを取り入れることでスピードを重視することの大切さを実感しました。 意見共有で成長する？ また、皆で意見を出し合いながら改善を重ねる方法が、より良い成果や組織の育成につながると気付きました。反対に、対応が遅れると他者が先にアイデアを提示してしまったり、完成形に対する認識のズレが生じるリスクがあることも理解しました。 生成AIの活用ってどう？ さらに、デザイン思考はモノ作りに限定されるものではなく、サービスや組織づくりにも応用できるという新たな視点を得ました。最近では生成AIが手軽に利用できる環境が整っており、未経験の分野でもアイデア出しやイメージの作成、迅速な改善が可能になっているため、この技術も積極的に活用していきたいと考えています。 正解は一つならない？ デザイン思考は正解が一つではない分野です。誰に届けたいのか、相手にとって何が最善かという人間中心の視点を忘れずに、押し付けがましくならないように心掛けることの大切さを、アウトプットの際に改めて認識できた良い学びとなりました。