(67ページ目)

必要 ✕ 情報

に関する学び

---

問題の原因をどう探る？ 問題の原因を探るためには、まずプロセスを整理し、どの部分に課題があるのかを特定することが重要です。複数の仮説を立てて、それぞれの解決策を丁寧に検討する必要があります。ABテストは、少ない工数で低リスクに検証ができるため、おすすめの方法です。 ABテストの利点と課題は？ 今回のテーマは自分の日常業務に近かったため、より理解が深まりました。ABテストについては、各媒体がAIで最適化するケースが増えており、実施が容易になっている一方で、「なぜこちらの方が成績が良いのか？」といった点が理解しにくくなり、次回に活かすのが難しいと感じます。 重要な視点をどのように意識する？ 重要なのは、What、Where、Why、Howの視点を意識することです。ついついHowの検討に集中してしまいがちですが、プロセスを分解し、仮説を立てる手順を怠らないようにしたいです。また、仮説を立てるためには内部・外部の両面からの知識が必要ですので、情報収集の重要性も再認識しました。

業務報告はどう改善？ 現在の業務では、資料作成の依頼は少ないものの、日々の業務報告に際して簡単な資料を作成することで、情報がよりわかりやすく伝わると感じています。 色使いで伝え方は？ また、今まで資料作成の際に色使いにあまり注意を払ってこなかったため、伝えたいポイントが不明瞭になっていたことを実感しています。そこで、強調すべき部分はフォントや色使い、構成に工夫を凝らす必要があると感じました。 見せ方ってどう変わる？ まずは簡単な資料から作成を始め、実際に他の人に見せる機会を通して、グラフの適切な配置や強調すべきポイント、読み手がどのように感じるかを意識するように努めたいと思います。文章も読み手に伝わりやすい構成を心がけ、必要な情報が具体的に伝わるよう工夫していきます。 タイトルの印象は？ さらに、これまではアイキャッチやメールの件名、タイトルにあまり工夫をしてこなかったため、今後はより印象に残る表現を取り入れ、資料全体の完成度を高めたいと考えています。

代表値の意味は？ データを理解する際、代表値の考え方が基本であると学びました。代表値には単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、たとえ二つの集団で平均値が同じでも、ばらつきの度合いによって集団の実態は大きく異なることがわかります。ばらつきは標準偏差という指標で表され、また、グラフを用いてデータを視覚化することで、説得力が増すことも学びました。 報告書のポイントは？ 報告書にデータやグラフを用いる際には、より意味のある情報を見出すことが重要です。平均値だけでは集団の性質を十分に理解できないため、ばらつきなど他の要素も加味し、「本当にそう言えるのか？」と多角的に考える必要があると感じました。 分析目的は何？ そのため、まず何のための分析なのか、その目的を明確にすることが大切です。次に、必要なデータを特定し、信頼できる情報源から取得すること。そして、代表値や標準偏差をどう活用すれば集団の性質が理解できるのかを考慮しながら、データを適切に扱いたいと思います。

視覚情報の伝え方は？ 内容だけでなく、視覚的情報を如何に伝えるかが非常に重要であることを実感しています。デザイン表現については個人の感覚に左右される部分が大きく、「一般的な分かりやすさ」とは何かを理解するために、さらなる学びが必要だと感じています。 伝達での悩みは？ また、作業指示や上からの連絡事項を正確に伝える文章を作成することで、チャットやメールの往復が減り、その都度文章を考える時間やストレスが軽減できると考えています。分かりやすい文章作成は、結果としてチーム全体のコミュニケーションの向上につながるのではないかと思います。 どう学び活かす？ さらに、以下の点にも取り組んでみたいと考えています。 ・宣伝やチラシなどの広告に興味を持ち、世間のさまざまな表現からヒントを得ること。 ・使える表現やデザインはキャプチャしておき、自分の資料作りのネタにすること。 ・作成した資料について、第三者に見てもらい、見やすさや伝わりやすさの点で意見をもらうこと。

データの隠れた意味は？ 「分析は比較なり」という講師の言葉に、これまでの自分のデータに対する見方を改める衝撃を受けました。単に手元にあるデータだけでは、平均値や統計情報といった基準を算出することができず、その中に秘められた情報を読み解く重要性を再認識する機会となりました。 数字以外も活かせる？ また、データ分析と言えば数字を思い描くことが多いですが、文字列などで表現される資料もまたデータであると教わりました。間接部門で働く中で、これまでデータに対して多少なりとも距離を感じていた私にとって、まずは日常の中で身近に存在するデータを取りこぼさず活用することの必要性を実感しました。 管理と復習は十分？ 具体的には、毎日、毎週、毎月の使用単位で見落としがないかデータをチェックすること、一元的な保管場所を確保してデータの集計状況を整えることが挙げられます。迷ったときは今回の学びを振り返り、復習を繰り返すことで「データとは何か」を体で覚えていくことが大切だと感じました。

個々に合わせた指導は？ 若手の人材育成に、これまでの一律なアプローチではなく、個々に合わせた目標設定が必要だと感じています。これまでは同じ話やワークを提供していたため、ゴールまでの道筋が曖昧になっていました。今後は、各自が目指す人物像や理想の姿を明確にし、その実現のために個別の指導を行いたいと考えています。また、前提となる環境要因に基づく情報提供が、やる気の向上にもつながると期待しています。 支援手法はどう変わる？ さらに、メンバーに合わせた指示型、参加型、支援型、達成志向型のワークを取り入れ、全体ミーティングで共有することで、メンバー間の相互理解を深める計画です。異なるアプローチを柔軟に使い分けることで、それぞれの適性や経験を活かした支援が可能になると考えています。 業務配分のコツは？ また、日常業務においては、どの業務内容をどのレベルのメンバーに割り当てるかを検討し、各自の目標達成への道筋を具体的に示すことで、メンバーの自立を促していきたいと思います。

目的をどう明確化？ 分析の目的を明確にすることの重要性を実感しました。データを活用する相手がどのような目的で情報を求めているのか、コミュニケーションを通して具体的に確認する必要があります。しかし、実際に会話をすると、目的が漠然としていたり、具体的な内容が伝えられないケースが多く見受けられました。そのため、抽象的な要素を具体的な内容として引き出すヒアリング力が非常に重要だと感じています。この過程で、仮説設定や比較対象の選定がより明確になり、全体の分析基準がしっかりと定まると考えます。 営業データは何を示す？ また、営業活動においては、提供するデータがますます重要になっています。特に、自社製品の導入理由を明確に説明することが求められる中、競合他社との比較において自社製品を選ぶ根拠を明確なデータで示すことが必要です。営業と意見を共有しながら、データ活用の目的を具体的に明確化し、客観的な視点を保った説得力のあるデータ提供を行うことで、導入率の向上につなげたいと考えています。

仮説思考はなぜ必要？ 仮説思考の大切さを改めて実感しました。日々得られるファクトに対して「なぜ？」や「どうすれば良いか？」と疑問を持つ中で、あらかじめ仮説を設定することで業務上の疑問点や関心事に対し、より具体的なアプローチが可能となり、結果として業務の精度が上がると感じました。 データの活かし方は？ また、データ収集においても、ただ数多くの情報を集めるのではなく、データの特性を十分に理解した上で、絞り込んだ活用を行う必要性を感じました。実績の分析に際しては、例えば「この時期だから売上が伸びないのか」や「この季節だから売り上げが良いのか」といった視点で、状況を整理することが有効でした。 記録の意義は？ さらに、手元にあるデータやメモを活用し、気になった点や疑問点を記録しておくことは、仮説の検証や業務改善に直結する重要なプロセスであると感じました。日々その記録を見返しながら自問自答を繰り返すことで、自分なりの解を持ち、分析を重ねる姿勢が身に付いたと思います。

色と装飾の工夫は？ 伝えたい情報を強調するためには、伝えたい箇所を一番に捉え、文字の大きさ、色、ラインなどを工夫して目立たせることが大切です。特に色は印象を大きく左右しますので、日常生活の中で企業の商品がどのような色を使用しているか、またその色が何を表現しているのかを意識的に学ぶことが重要だと感じました。 資料作成の注意点は？ また、スタッフ向けの説明資料「キーメッセージ」では、伝えたい内容を明確にするために、文字の大きさや色、装飾に十分注意して作成する必要があります。医療の勉強会など文字情報が中心となる場合には、図解などの視覚的要素を取り入れることで、より効果的に情報を伝えられるでしょう。 アイデアの活用法は？ ・タイトルで要点が分かるように記載する ・日常の製品から学ぶ機会を積極的に作る ・他人からのフィードバックを受け、改善の機会を設ける ・本、雑誌、各種SNSなどで目を引くワードが見受けられた際には、自身の部署での活用を検討する

あいまいな表現はどうして？ 実際の業務では、特に気心の知れたメンバーとの会話で、主語を省略したり「あれ」「これ」といった曖昧な表現を使ってしまうことがよくあります。そのため、述語との関係が疎かになっていることもあります。同じ内容でも、正確な言葉を用い、ロジックツリーに基づいた順序で説明することが大切だと痛感しました。これを日常的に行う必要があると感じています。 伝えるスキルはどう？ 口頭での報告や連絡、相談といったコミュニケーションだけでなく、プレゼンテーションや説明、さらにメールやチャットなど、仕事上の情報交換のあらゆる場面でこのスキルを活用できると思います。特定の場面に限定せず、常に意識的に訓練を積むことが、習得のカギだと気づきました。 文章の工夫は何？ 日常業務の中でのメールやチャットでも、主語と述語、その関係性を意識して文章を作成することが大切です。また、対面で説明する場面では、ロジックツリーを書いて、その順序に沿って話すよう心掛けたいと思います。

数字の裏を見る？ 数字をただ眺めるだけでなく、何を調べたいのか、どの点が重要かを事前に考える習慣が身についたと感じています。事前にどのようなデータが必要か、どんな情報がありそうかを予測し、仮説を立てることの大切さを、実際の分析を通じて実感できました。 売上の謎は？ また、売上の上昇や下降といった大枠だけを把握した後、次のステップとして自ら仮説を立て、複数のデータを組み合わせて検証する練習にも取り組んでいます。データ分析専門のチームが示す資料をそのまま受け入れるのではなく、自己の視点でデータを比較検討することに注力しています。 実践の手順は？ 具体的には、以下の手順で実践しています： ①　週明けに発表される週次予約情報や売上実績を前週と比較し、自分なりの考察を深める。 ②　得たデータを企画書に盛り込み、提出する。 ③　これらの実践にあたり、必要なデータの提供をデータ分析チームに依頼してみる。 これらの取り組みを通じ、分析力の向上を実感できています。

価値の本質を問う？ 企業にとっての「提供価値」を理解するためには、まず数値に頼る前にその本質を深く掘り下げる必要があると学びました。企業が提供したい価値を正確に把握し、それと見出した数値との間に乖離がないかを意識することが、戦略の策定や企業分析において極めて重要だと感じています。 原点を再確認？ 特に自社の場合、日常の業務に追われるあまり、近視眼的な視点に陥りがちで、本来の提供価値や強みを十分に考察できていなかったと痛感しました。この気づきは、現在の業務に直結するものであり、原点に立ち返って見直しを進める良い機会となると捉えています。 未来戦略はどう？ 今後は、自社の提供価値を改めて捉え直すとともに、複数の事業がそれぞれ持つ特徴を正確に把握しつつ、全体としての強みを明確にしていくつもりです。さらに、財務や営業、人事などの定量情報に加え、パーパスやESG経営といった定性情報も踏まえ、より包括的な視点で企業の価値を見極めていきたいと考えています。