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整理

に関する学び

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戦略思考の基本は？ 戦略思考とは、適切なゴール設定を行い、そのゴールに向かう最短最速の道筋を設計することだと捉えました。むやみがむしゃらに取り組むのではなく、無駄を省きながら内部と外部の両面から深く広い視点で物事を捉える必要があると感じています。 分析視点は変わる？ また、自社の今後の戦略立案において、今回学んだフレームワークを積極的に活用していきたいと考えています。今までの3C分析では市場、他社、自社に焦点を当てていましたが、今回のコースで市場だけでなく顧客や、直接的なサービス競合以外の他社にも目を向けるべきだという学びを得ました。この気づきをもとに、分析を再度見直し、整理していく予定です。 PDCA活用の方法は？ 具体的には、分析結果をまとめた資料を上司に提出し、フィードバックを得た上で修正を加え、再度提出するというPDCAサイクルを徹底して回していきたいと考えています。今回の学びは非常に多く、インプットだけでなく、アウトプットを重ねることで着実に理解を深めていきたいと思います。

情報整理の重要性とは？ 相手に伝えたい内容を考え、相手に伝わるための情報と表現の整理に時間をかけることが重要だと感じました。さまざまな業務がある中で、資料作成に多くの時間を費やす点は気になるところですが、順序立てて情報を整理することで、多少時間がかかるのは仕方ないことだと再認識しました。また、それぞれのフォントや色の意味を理解し、活用することも考えています。 報告資料作成の工夫は？ 人事関連の政策で部のメンバー、社員や役員に社内の人員状況に関して報告する際の資料作成に役立つと感じました。その際、自身が伝えたいことだけでなく、相手が気になっている内容も予測して作成することで、その後の議論が成果につながるでしょう。 データ可視化のポイントは？ グラフ作成や資料作成の際には、資料を通して伝えたい内容を考え、それに合わせたグラフを用意できればと思います。データをまず理解するためにグラフを作成し、その後にどのような結果を出すかを考え、必要なグラフや資料を追加で検討することが大切だと感じました。

効果的な仮説立案方法とは？ 仮説を立てる際には、3C（市場・顧客、競合、自社）と4P（商品、価格、場所、プロモーション）のフレームワークを使うことで、網羅的に考えることができます。その後、仮説を立案し、事実に基づいて仮説を絞り込む必要があります。仮説は結論の仮説と問題解決の仮説に分類できます。 データ整理のメリットは？ 仮説検証の際に、自分の仮説を多く立てることができるようになります。また、手持ちのデータがどのフレームワークに関するものかを整理できるようになると、プロジェクトを始める際に手持ちのデータの種類と不足しているデータを把握できます。特に、自社や顧客については理解が深まっているものの、競合のデータについては入手が難しいため、今後の課題として力を入れたいと考えています。 不動産PJでの仮説思考は？ 不動産に関わるプロジェクトを行っているため、海外の宅地購入や新規事業のPJを評価する際にも同様の仮説思考が役立ちます。特にエリア性と価格妥当性に対する理解を深めておきたいと思います。

他の視点をどう取り入れる？ 自分一人だけの発想には偏りがあるため、他の視点も取り入れることが重要です。また、問題解決に飛びつくのではなく、しっかりとした分析を行うことが求められます。 効果的なメッセージ伝達法 伝えたいメッセージが分かりやすい文章やグラフを作成するためには、ひと手間を加える努力が必要です。主張の根拠を明確にし、三つの問いに立ち戻ることも大切です。 業務効率改善のためにできることは？ 業務効率を改善するためには、現状の問題点を共有し、全員の意識を変革させる活動が重要です。進捗が悪い項目については、その理由を整理し、分かりやすく伝えることで、活動内容を明確にしていくことが求められます。 進捗遅れの改善策をどう探す？ 進捗の遅れている状況はデータ化し、改善点をグラフ化して目で見て理解しやすくすることが効果的です。また、改善についての問いを立て、データを基にした根拠とともに共有化することが大切です。活動を明確化し、継続して検証を繰り返すことが、真の改善につながります。

価値を見出すには？ いきなり考え始めるのは非効率だと痛感しました。まずは、顧客に提供できる価値とは何かを明確にし、自社のコアコンピタンス、実現可能性、持続可能性、模倣性というフレームワークを活用し、漏れなく整理することが大切だと理解しました。その上で、深い思考を重ねることが差別化に不可欠であると感じています。 戦略はどう築く？ 戦略立案の際は、自部門の方向性を明確にし、どこをどのように差別化するかを、フレームワークを使って丁寧にブレークダウンしています。上位層に提出する報告資料は簡略化される傾向にありますが、プロセスをしっかりと理解していることで、説得力が向上すると感じます。 視野を広げる工夫は？ また、業界内だけに視点が偏る傾向があるため、常に視野を広げることが重要だと思います。他業界の共通点や戦略を参考にしつつ、自社のコアコンピタンスと組み合わせた提案を試みています。まずは、フレームワークに慣れるために、さまざまな切り口を用いたケーススタディを実施していく予定です。

思考の偏りへの理解をどう深める？ 自分の考え方には偏りがあることを実感しました。与えられた説明によって、ある程度人の考え方が誘導される傾向があることも理解しました。この理解を基に、次のことを実践したいと思います。 まず、目的を考えることが重要です。次に、自分の思考の偏りを理解することです。最後に、一度出した結論に対しても問い続けることが必要です。特に、思考の偏りについては5W1Hの条件から整理することがヒントになると感じました。 施策立案時に何を考慮するべき？ 現在、私は人事・経営企画業務を担当しているため、会社全体の人事施策を検討する際に、自分の考えに偏りがあることを理解する必要があります。施策の目的をよく考え、施策案を立案した後も問い続ける姿勢を身につけたいと思います。 具体的には、施策立案時に影響を及ぼす主体を漏れなく、そしてダブらずに整理することが重要です。この学習内容を活かして、影響を受ける可能性のある各主体の立場に立ち、どのような影響があるかを整理したいと考えています。

データ分解の新しい視点は？ データや物事を分割する際には、一度分解して終わりではありません。別の観点でも分解することで、新たな気づきを得ることができます。MECEの分け方には層別、変数別（因数分解）、プロセス別の三種類が代表的です。まずは大まかに分け、その後に細かく分解することが重要です。 効果的な伝達方法とは？ 自分の考えを相手に伝える際には、ピラミッド・ストラクチャーを使って複数の観点で整理することが有効です。このとき、まず層別、変数別（因数分解）、プロセス別で瞬間的に整理できるようにトレーニングすることが重要です。細かい切り口でいきなり分けず、大まかに分けることから始めることが推奨されます。 自主演習でスキル向上を？ さらに、ピラミッド・ストラクチャーの自主演習では、一つのパターンだけで終わらず、二つ以上の別解を出すように心がけます。瞬発的に切り口を見つける自主演習として、毎日通勤時に自分にお題を出し、層別、変数別（因数分解）、プロセス別で切り口を出す練習をすると効果的です。

どうして受講したの？ この講座を受講した理由は、自分が何のために学ぶのか、また今後どのように仕事に活かすかを明確にするためでした。受講を通じて、自らの目的を整理し、データ分析の知識を仕事に反映させるための考え方を身に付けることができたと実感しています。今後も積極的に学び、習得した知識を実践で活用していきたいと思います。 SNS分析はどう役立つ？ また、私の仕事にSNS分析を取り入れることで、顧客の声や市場のトレンドをリアルタイムで把握し、戦略に反映させることができると感じています。具体的には、投稿への反応を分析することで、ブランドイメージや顧客満足度の向上に向けた改善点を明確にできると考えています。 伝え方に自信はある？ さらに、自分が学んだ内容を同僚にもシェアし、職場全体でスキルを高める取り組みをしていきたいです。これからは、データ分析の基本である「比較なり」という格言を心に留め、どのような目的でどんなデータを集め、何を比較するのかという視点を常に意識しながら進めていく所存です。

共通方向性はどう？ 組織内では、それぞれの立場や担当業務により物事のとらえ方が異なりますが、事業戦略を策定する際には全員が共通の方向性を理解し、ベクトルを合わせることが重要と感じました。また、フレームワークを用いて情報を整理することで、議論が効率的に進むことが実感できました。加えて、取りまとめる立場の人は俯瞰的な視点で状況を判断し、眼前の問題解決に留まらず、中長期的なビジネスの方向性を導く役割を果たす必要があると感じました。 部署間連携の鍵は？ これまで自部署での戦略立案が主流で、他部署のビジネスに口を出すことは少なかったものの、会社全体でバリューチェーンの視点を取り入れ、PEST、３C、SWOTといった分析を組み合わせることで、より優れた戦略構築が可能になると考えます。 将来の視野はどう？ 今後は、バリューチェーン分析についてさらに深く学び、マーケティング部門以外の役割も理解することで、全体を俯瞰する視野を養い、将来の新たな事業開発に応用できるよう努めていきたいと思います。

どうやって原因究明？ 原因を特定するためには、分析対象を複数のプロセスに分解し、各段階で明確な問題箇所を探ることが重要です。人の行動に即したプロセス設定を行うと、問題の箇所が特定された後の改善策の検討もスムーズに進むことが分かりました。 なぜ事前に決定すべき？ また、What、Where、Why、Howといった基本的なステップと同様に、プロセスの設定も仮説検証に入る前に決め、その内容を関係者間でしっかりとすり合わせる必要があります。たとえば観光客の減少の原因を探る場合、ユーザーがどのように情報を収集し観光地を選んでいるかというプロセスと、現状で手に入っているデータがどの段階で取得されたものかを突き合わせることが求められます。 データ整理の要点は？ さらに現状分析においては、最初に幅広いデータを集めることが大切です。各データが持つ性質や項目、定義について周知するとともに、ファネルに沿ってデータの分類や分析を進め、必要なデータの補完を行うといった段階的な準備が成功の鍵となります。

全体像の理解は？ この学習を通じ、まず視点、視座、そして視野を広げることの大切さを実感しました。全体像をロジックツリーで整理し、そこから各要素に分解して考える方法は、知識を俯瞰的に捉える上で非常に有効だと感じます。帰納法と演繹法をバランスよく活用しながら、具体的な事例と抽象的な原理とを行き来するアプローチは、議論の広がりや深さを生み出す重要な手法だと思います。 論理と事例の関係は？ また、今回の学びでは、発想が偏らないように訓練する頭の使い方や、クリティカルシンキングの必要性を改めて認識しました。自分自身の経験や直感だけに頼るのではなく、なぜその結論に至るのかを繰り返し問い、ファクトに基づいた判断を行うことの大切さが印象に残りました。 思考整理の秘訣は？ さらに、一度立ち止まって冷静に考える習慣も身につきました。すぐに答えを出さず、じっくりと思考を整理することで、主観と客観、具体と抽象のバランスが取れた意見形成が可能となり、チームとしての合意形成にも良い影響を与えると感じています。

データ分析の本質とは何か？ データ分析は「比較すること」が本質であり、常に「Apple to Apple」と適切なもの同士を比べる重要性を学びました。これを達成するためには、実際の分析に移る前に、分析の目的を明確にし、仮説を立てることが大切であると感じました。 仮説の質をどう改善する？ データ分析の前提整理や仮説を立てることには既に意識を持ちつつありますが、仮説の質にはまだ改善の余地があると考えています。データ分析を行った結果、自身の仮説が間違っていることに気づき、仮説を立て直すことが多々あります。経験を重ねることで一定の改善は見られるかもしれませんが、体系的に仮説を立てる方法を学びたいと思っています。 効果的な振り返り方法は？ 振り返りをきちんと行い、適切な比較対象が選ばれていたのか、仮説がしっかり立てられていたのか、データ分析の目的が明確に言語化されていたのかを確認することが重要です。脳内でチェックリストを作り、それを基に実践し、反復練習を積むことが必要であると感じています。