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大切

に関する学び

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多角的分析で気づく？ データの分析には様々な視点が存在します。一つの視点でMECE（漏れなくダブりなく）の状態を達成しても満足せず、他の視点をいくつか考慮し、それらを比較することによって最も示唆に富んだ分析がどれかを確認する意識が重要であると気付きました。 決算資料の整理は？ また、決算説明資料においては投資家の視点に立ち、業績の変化や注目すべき勘定科目、さらには投資家が企業の決算で知りたいことをMECEに従って整理する必要性を認識しました。企業が伝えたい内容も同様にMECEで考えることが大切だと感じました。 伝えたい内容は何？ 今後は、ステークホルダーの立場ごとに伝えたいことを漏れなくダブりなく検討することから始めたいと思います。これまではなんとなく投資家や企業の目線を選んでいましたが、これからはその内容をしっかりと把握し、チーム内で議論できるよう努めます。

分析の始まりは何？ データ分析は、基本的に各要素の比較から始まります。分析を行う前に目的をはっきりさせ、まず仮説を立てた上で必要なデータを収集することが重要です。一つの考えに固執するのではなく、複数の視点から検証し、さまざまな可能性を考慮することが求められます。 フレームワークは役立つ？ これまで学んだフレームワークを実務に応用し、再度データ分析に取り組むことで、現状の問題点や改善策が明確になります。たとえば、株式データや取引先データを活用し、視覚化することで、より説得力のある分析と問題解決が可能となります。 必要なデータは何？ また、何が問題であり何を解決すべきかという目的を常に見失わないようにすることが大切です。さらに、どのような意思決定を行うために、どんなデータが必要かを明確に考え、取得できるデータをなるべく多く把握する姿勢が求められます。

ライブ授業をどう捉える？ ライブ授業を通して、分析においては「比較」が非常に重要であると改めて実感しました。限られた情報の中で考察を進めると、様々な視点が生まれる一方で、正確な回答を導き出せない場合もあることが認識できました。 データ準備の確認は？ データ分析を実施する際には、まず必要なデータをしっかりと揃えることが不可欠だと学びました。新しいシステムの導入を検討する場合、価格、使用頻度、使用者の経歴、最も利用される時間帯など、複数のデータを準備し、事前に確認すべきポイントを絞り込む必要があります。 集計と比較はどうする？ その上で、まずは確実にデータを集め、その後に集めたデータを比較しながら、必要な情報や懸念点を検討していくことが大切です。さらに、足りない情報がないかを意識しながら、新しいシステムに求められる要素を見極めるプロセスの重要性を再認識しました。

３C・４Pの活用法は？ ３C・４Pなどのフレームワークを活用して仮説を立てる重要性を改めて実感しました。なんとなく思いついた仮説では、他に考えられる可能性を見逃してしまう恐れがあります。一方で、フレームワークを用いることで、仮説の検証に必要な分析も効率よく進められるようになりました。 株式事務の仮説立案は？ また、株式関連の事務においては、過去の経験や従来の分析結果に捉われず、さまざまな視点から仮説を立て、検証していくことが大切だと感じています。そのため、３C・４Pを活用し、複数の仮説を意識しながら業務に取り組むよう努めています。 実務検証の流れは？ さらに、実際の業務では４P・３Cのフレームワークを使って分析を行い、課題に対して複数の仮説を出すことを徹底しています。そして、仮説の検証に必要なデータの抽出や分析も合わせて行うことを意識して作業を進めています。

アンケート設計のコツは？ デジタル化を進めるにあたり、今後お客様アンケートを実施する予定があります。今週学んだことを活かして、アンケートの集計に役立てたいと考えています。アンケートには定性的および定量的な質問がありますが、定量的な質問に関しては、単に平均値のみでなく、中央値や最頻値も確認し、傾向やばらつきを把握することが重要です。質問を設計する際には、事前に仮説を立て、それを証明するための最小限の質問を設定することが求められます。 結果報告の工夫は？ まずは直近のアンケート業務で学びを実践し、集計後にはそれをもとに報告を行う予定です。その際には、結果をどのようにビジュアル化して示すかを考慮します。単純に平均値や最も多い回答を示すだけでなく、仮説に基づいたアンケート設計により、得られた結果から示唆を引き出し、それに基づいて施策をストーリーとして検討することが大切です。

多角的な視点は十分？ 大きなイシューに対しては、まず幅広い視点から多くの切り口を検討し、その視点をもとにデータを収集しながら、どの方向に絞るかをピンポイントに決めていく必要があります。たとえ多くの切り口があっても、それらを十分に吟味し正しく理解しなければ、効果が薄い対策になってしまうことに注意が必要です。また、スライド作りについては、グラフの性質や提案内容に応じて作成すべき資料が変わるため、聞き手が理解しやすい工夫を常に心がけることが大切です。 今の状況を冷静に？ イシューが発生した際には、ひらめきや思い込みで即座に行動せず、まず現在の状況や環境をよく考察してから取り組むことが求められます。定例ミーティングでのデータ集計報告や改善活動にもこの考え方は活かすことができ、出来上がった資料や報告書は何度も見直し、さらに深堀りできないかを常に検討していく姿勢が重要です。

コンセプトとP/Lは？ P/Lの見方を理解する中で、企業のコンセプトとP/Lのバランスが非常に重要であると実感しました。P/Lから仮説を立て、どの部分で利益を生み出していくのかを考察することで、会社の方向性や戦略の正しさが見えてきます。 戦略の整合性は？ その上で、まず自社の分析を改めて行い、コンセプトと利益構造の整合性や、今後の戦略・方向性が適切に合致しているかを確認することが大切だと感じます。具体的には、以下の点を重視しています。 ① 戦略立案時、特にキャンペーンや市場拡大を目的とする場合に、P/Lを基に戦略の妥当性を検証する。 ② コンセプトとP/Lの分析結果から、個々の施策が会社全体の戦略と一致しているかを判断する。 ③ 自社の定期的な分析と共に、競合他社の動向を把握し、コスト競争か付加価値の提供かを見極めた上で、適切な競合対策を検討する。

どう視覚情報を伝える？ 今週は、相手に視覚で理解してもらうためのプレゼンテーションテクニックについて学びました。相手に情報を探らせるのではなく、グラフやイラスト、色や装飾を用いるなど、具体的な手法で意図を明確に伝えることの大切さを実感しました。情報を伝える目的、立場、そしてどの部分を理解してほしいかを明確にすることで、伝わりやすさが大きく向上することがわかりました。 どう資料を工夫する？ また、日々のプレゼン資料作成において、これまで意識できていなかったテクニックを取り入れることの重要性を再認識しました。特に、アイキャッチの効果や意外性、具体性を強調することで、受け手の興味を引き、情報を効果的に伝える工夫ができると感じています。今後は、これらのテクニックを意識して資料作成に取り組み、さらに読みやすくわかりやすいメール文も作成するよう努めていきたいと思います。

A/Bテストで何を発見？ A/Bテストを活用することで、比較的簡便に効果的な解決策を見いだし、継続的な改善へとつなげられることを学びました。これからは、日々の施策検討において、課題を細かい要素に分解し、それぞれについて最適な解決策を追求していくプロセスを取り入れていきたいと考えています。 テスト計画は何が肝心？ プロモーションのA/Bテスト計画を立てる際は、まず目的と仮説をはっきりとさせることが大切です。テストは1要素ずつ行い、同一期間内に実施することで、外部環境の影響を受けにくくなります。また、問題の原因を探る際には、プロセスをできる限り詳細に分解し、ボトルネックとなる部分を見極めることが求められます。 解決策評価はどうする？ さらに、解決策を検討する場合は、何を基準に評価するかという判断基準を明確にした上で、各案を慎重に評価することが重要です。

伝え方はどうする？ クリティカルシンキングにおいて、課題解決と他者に納得感を持ってもらえるように伝えるコミュニケーションが重要であることを深く学びました。特に、自分自身を俯瞰して見る視点が、クリティカルシンキングを実践する上で非常に大切だと感じました。 視点をどう広げる？ 具体的には、日々の業務の中でのプロジェクトやミーティングにおいて、会議資料を作成したり意見交換を行ったりするときに、自分を俯瞰することを心掛けています。これにより、「３つの視」すなわち視点、視座、視野を広げる思考法を意識して取り組むことができると考えています。 思考をどう整理？ さらに、「３つの視」を意識しつつ、ただ思いつくままに書いたり話したりするのではなく、MECEの考え方を活用しながら客観的な思考を習慣づけ、他者とのディスカッションを通して反復トレーニングを試みたいと思いました。

自分の強みは何？ 私はマーケティングや営業の現場に所属しているわけではありませんが、Week1の「自分をどう売り込むか」という演習と今回の学びには共通するところを感じました。忙しい日々の中で黙々と働くことが多いですが、一度立ち止まり、これまでのスキルを洗い出し、自分の強みがどのような人々に響くのかを整理する時間の大切さを実感しました。 他分野でどう活かす？ 長い間同じ業界に所属していると、その業界が唯一の選択肢だと考えがちですが、今回の学びをきっかけに、他の分野でも自身の経験が活かせる可能性について考えるようになりました。何もしなければ、結果として自己のキャリアにおいて機会損失を招くのではないかと危惧しています。 成功事例は何？ 個人のキャリアはもちろん、企業全体で今回のような発想の転換により大きく好転した成功事例があれば、ぜひ教えていただきたいです。

講義で何を実感した？ これまでの講義を通じて、分析のフレームワークや思考の順番をしっかりと理解することができました。段階を追って課題を解き明かすことで、最初から一気に取り組むよりも、より複雑な問題に対処できると実感しています。 課題設定はどう進む？ データ分析の業務では、ただ急いで分析を実施するのではなく、まず解決すべき課題を明確にし、仮説を立てながら進めることが大切だと感じます。また、必要に応じてデータを扱う関係者と意見交換しながら検証を進めることで、より確実な結果にたどり着けると思います。 日々の工夫は何？ 今後は、学んだフレームワークや仮説検証の流れを自分の言葉で他者に説明し、日々の業務に取り入れる工夫をしていきたいと考えています。小さな実践を積み重ねることで、自分の思考プロセスが自然に身につき、学びを習慣化できるよう努めていきます。