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適切

に関する学び

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データ分析の基本を押さえるには？ データを分析する際には、全体を定義し、MECE（漏れなく、重複のない）を意識した仮説を立てることが重要です。これにより、さまざまな切り口でデータを見ることができ、効果的な分析が可能となります。 また、データをグラフ化することで、視覚的に分かりやすくなり、判断基準を明確にすることができます。ただし、与えられたデータだけで結論を出すのではなく、自分自身で手を動かして深く分析し、異なるデータから他の現象が存在しないか確認することも重要です。 新たな分析法をどう模索するか？ 販売データの分析においては、毎月同じ切り口でデータを出している現状があるため、新たな切り口を検討し、どのようにMECEで考えていくべきかを模索したいです。提供された資料の確認の際にも、仮説を持ち、さらに分析を深めることで、他にない切り口を模索していきたいと考えています。 データに接するたびに、MECEが適切にできているか、他にどのような分析の切り口が考えられるのかをしっかり考えたいと思います。また、数字をグラフ化することで、よりわかりやすく情報を整理することの重要性を学びました。これにより、固定概念に囚われず、批判的な視点を持ちつつ柔軟なアプローチでデータに向き合っていきたいと感じています。

本質は何だろう？ 問題解決を行う際には、まず何が問題なのかをしっかりと定義することが重要です。問題が本当にその部分にあるのか、あるいは「そもそも」といった観点で見直してみることも大切です。その後の分析やアクションを行う際にも、常に問いを意識することで、本質から逸れることなく、もしズレが生じた場合には適切に軌道修正することができます。 対策はどう考える？ たとえば、チームに人手不足という問題がある場合には、人員を増やすという対応だけでなく、同時に生産性の向上や仕組みの効率化を図ることが求められます。また、システム操作が煩雑で非効率だと感じた場合には、システムの改修を行うだけでなく、補助的なツールや直感的に理解しやすいマニュアルの整備を通じて生産性の向上を目指します。こうした問題を複数の視点から捉え、それぞれに合ったアプローチを実施することが重要です。 気づきはどう引き出す？ また、メンバーに対して問いの重要性を示すことで、彼らから新たな気づきを得ることができるかもしれません。定期的に自分の活動を見直し、無意識のうちにバイアスがかかっていないかを確認することも重要です。他の人から異なる視点や意見を求め、自身にはなかった新たな問いを取り入れることで、自分自身の視野を広げることができます。

視覚化のコツは何？ 今回の講座を通じて、視覚的に分かりやすい図表の作成や、元データを複数の視点で分解してグラフ化する手法を学びました。情報を可視化することで、データの本質に迫ることができ、分析の精度が高まる点が非常に印象的でした。 分解視点はどう活かす？ また、データの分解方法として、When（時間）、WHO（人）、HOW（手段）の視点を活用し、仮説を立てながらデータを読み解くアプローチは、理論と実践をうまく結びつけると感じました。こうした手法により、伝えたい内容を論理的に整理し、より明確に説明できるようになると思います。 情報分解の秘訣は？ さらに、MECEの考え方を用いて情報を漏れなく、ダブりなく分解する技術についても学びました。層別分解、変数分解、プロセス分解といった具体的な切り口を通して、第三者にも分析の背景や意図を的確に伝える方法を身につけることができました。 課題抽出はどう確認？ 最後に、アンケート結果や経費使用の分析を通じて、課題の抽出と適正な施策検討につなげる事例は、実務における分析の重要性を改めて認識させられる内容でした。自分自身でデータを作成する際や、他者のデータを検討する際に、適切な分解と背景の説明が説得力を高めるポイントであると感じました。

プロトタイピングって何？ プロトタイピングでは、①目的を明確にする、②適切な要求を抽出する、③適切な時間を投入するという点を学びました。大学の授業は１科目が15回で構成されているため、毎回がプロトタイピングの検証の繰り返しといえます。大幅な修正を毎回行うと、逆に学生の混乱を招く恐れがありますが、これまで以上に学生の反応に敏感になり、改善を重ねられると感じました。 なぜ凝りすぎる？ プロトタイプの作成過程では、どうしても機能を増やしたり、完成品に近づけたいという衝動に駆られます。しかし、ユーザーからフィードバックを得るという本来の目的を考えると、あまり凝りすぎないことが大切だと思いました。実際、下手な漫画を用いたところ、その下手さが逆に興味を引き、フィードバックを得る結果となった経験があります。講座で紹介されていたように、本質的な機能に絞り、“Simple is best”の姿勢で臨むことが重要だと感じます。 本音を出す環境は？ また、プロトタイプによる検証は、自分のアイデアが外部の批判にさらされるという意味でも、デザイン思考の醍醐味を味わえるプロセスだと思います。ただし、場合によっては意見を控えるユーザーも存在するため、誰もが本音で意見を言える環境作りが必要だと強く感じました。

日本語の新たな気付きとは？ 日本語は主語が無くても伝わるという気づきを得ました。この発見を普段のビジネスだけでなく、日常生活でも活用していきたいと思います。結論から逆算して根拠を立てて伝える方法は、一目瞭然でわかりやすいことが分かりました。また、一つの物事でも相手によって説得材料を変える必要があることも大きな学びとなりました。対の概念を意識することで根拠のパターンが増え、説得力が高まることが分かりました。 主張の展開に必要な配慮とは？ 顧客や社内に向けて自分の主張を展開する際には、相手の立場を適切に考慮し、フックを変えることが重要です。これを実践するために、週に一度、400字の文章を書く習慣をつけようと思います。また、商談時や社内ミーティングではピラミッドストラクチャーを意識して取り組むことを心がけます。 効果的なコミュニケーションのポイントは？ ピラミッドストラクチャーを駆使してミーティングに臨むこと、主語と述語を意識して会話することも重要です。これにより、簡潔な文章を書くことが可能になります。自身の仕事場のデスクに「主語と述語を意識する」と張り紙をし、意識を高めようと思います。 週に一度400文字の文章を書くことを始めの一歩として、ナノ単科で学んだ内容を整理していきます。

売上予測の計画をどう立てる？ 売上予測においては、過去の事例や他社、海外の事例と比較しながら計画を立てることが重要です。実績が更新されるたびにその計画との比較を通じて事業の進捗を評価し、改善策を議論しています。このことから、「分析は比較なり」という定義はやはり真理だと感じています。また、扱うデータの理解を深め、その知見をステークホルダーと共有するためには、アウトプットの整理と見せ方を適切に選ぶ必要があります。 分析計画表はどのように工夫する？ 分析を進める際には、毎回分析計画表を記載し、目的に合わせた分析手法を選択して言語化した上で作業を進めています。しかし、どのデータをどのように加工して用いるかにはあまり触れていないことが多いと感じました。そのため、テンプレートを見直し、自分以外の人がその分析の思考プロセスを理解しやすくするよう工夫が必要です。 新たなデータ分析のアプローチは？ 具体的には、現在のテンプレートでは実際に分析に用いたものしか記載されておらず、選択可能なデータの種類とその選択理由、分析手法の採用理由を明確化するような構成に変更する予定です。新たなデータを分析する場合、そのデータの特性や限界を適切に確認し、分析結果とともに共有することが重要だと考えています。

物事を客観視するには？ 講座全体を通じて得た学びを振り返ると、まず客観的に物事を見る力が重要性を増していると感じました。また、視点や視座、視野の持ち方、そして問題を分解する方法についても多くを学ぶことができました。問題に直面した際は、適切な問いを立てることから始め、データの加工・可視化を行って分析し、解決策を見出しスライドを作成するというステップが有効であると理解しました。 運用変更の必要性は？ さらに、変化に伴うアクションを決定する際には、システムや社内ルールの変更に応じた運用変更が不可欠です。その際には、なぜその運用変更が必要なのかを関係者に分かりやすく説明することが大切です。同時に、変化に応じたアクションが本当に必要かを問い、様々な角度から分析することが必要です。このプロセスを通じて、回答を常に疑いながら最善の解決策を見出したいと考えています。 効果的なプレゼンは？ また、上層部へのプレゼンテーションでも得た知識を役立てたいと思います。今年度のKPI達成や課題の共有に際しては、受け手にとって効果的なプレゼンとなるよう、視野・視座・視点を意識した分析と資料作りを心掛けます。これにより、より理解しやすく、見やすい資料を作成し、効果的な情報の伝達を実現したいです。

自分の思考はどう？ 演習を通じて、自身に特有の思考のクセがあることを理解しました。物事を考える際、「他にはないか？」という視点を持ち、視野と視座を考慮しながらの考え方を習慣づけたいと思いました。特に、「問い」に対するアプローチが主観的になりがちであると感じたため、主観と客観を行き来する思考を身につけたいと考えています。 課題設定は正しい？ まず、課題設定についてです。現在起こっている問題を、適切に課題として設定できているかを常に確認します。そして、課題に対する解決策の妥当性にも注意を払いたいです。さらに、「問い」をうまく活用し、部下自身に課題を設定してもらうことで、その成長をサポートしたいと思います。事業の深化においても、既存のルールや考え方にとらわれることなく、新しい発想を促すことが重要です。 問いの深掘りは？ 「なぜ？」を5回繰り返すことで、問いを深掘りしていきたいです。また、「他にはないか？」という視点を持ちながら、視点や視野、視座、さらにはMECEという考え方を活用して思考を進めます。上司や部下に対しては、意図を持った「問い」を投げかけることを心がけます。日頃からバランスよく知識を収集し、自分目線だけでなく、相手目線の「問い」にも意識を向けていきたいと思います。

グラフや色の選び方の重要性は？ 私が今週の学習で特に印象に残ったのは、伝えたい要素に応じて適切なグラフや色、アイコンを利用することの重要性と、相手に情報を探させないことの大切さです。情報を詰め込みすぎてしまう傾向があるため、「ぱっと見でわかる」スライドを作成することを心がけたいと思いました。また、スライド作り自体が工数の大きい作業であることを意識し、「本当にスライドで伝える必要があるか」をよく考えた上で、作業計画を立てるべきだと再認識しました。 効果的な資料作成法を考える 例えば、クライアントへの現状報告や打ち手提案の際には、先月との比較が一目でわかる資料や、競合他社との比較を可視化した資料を作成したいと思います。さらに、相手に読んでもらえる文章にするために、メールの題名をキャッチーなコピーにすることや、見出しを工夫することが重要だと感じました。 スライドのメッセージを明確にするには？ フォントなどは社内規定があるため、それを遵守した上で、「このスライドは何を伝えたいのか」を作成前に明確にすることが重要です。また、資料を作成する際には、この情報が何の根拠によるものかを必ず意識していくつもりです。読者にとって理解しやすいように、1スライド1情報で作成することを心がけたいです。

なぜ問いを意識する？ 日常的に、現在の自身の目的や問いを意識しているつもりですが、十分ではないと感じています。特に意識したいのは以下の2点です。まず、本当にその問いが正しいのかを検証すること。そして、その考え方や作業が問いに沿っているのかを確認することです。 議論はどう整理すべき？ この問いの重要性については、あらゆる業務（資料作成、メール、周囲とのディスカッション）に活用できると考えています。特にディスカッションでは、議論が発散することがよくあります（それが目的の場合もありますが）。これは、そもそもの問いが不明確であったり、各人が立てている問いにばらつきがあることが原因と考えられます。そのため、議論をより円滑で意味のあるものにするために、「我々が目指すべきゴールは何か」という問いを、自分や周囲に問いかけるようにしたいと思います。 どう問いを明確にする？ 最初に行うべきは、自分の問いを可視化し、明文化することです。そして、その問いが適切かどうか内省し、必要であれば同僚と確認し合うことにしたいと考えています。問いを明確にするためには構造化が重要だと考えており、現時点ではその力が十分でないため、構造化の学習（書籍を読む、試してみること）も並行して行っていきたいと思います。

どのフレームワークを使う？ 戦略を考える際には、3C、PEST、SWOT、バリューチェーンを用いることが、有効であると感じました。特に、チームで取り組むときには、それぞれのメンバーの主張の背景を理解し、共通の前提や目標を定めることが重要です。また、タスクを分担することにはリスクも伴うことに注意が必要です。 戦略の課題は？ 印象に残ったのは、分析自体は知っていたり、部分的に活用した経験もあったものの、しっかりと戦略にまで落とし込めていないと感じた点です。理由としては、戦略に取り組む時間を十分に確保できていないことや、適切な対策を引き出すための知識が不足していることが挙げられます。これを改善するためには、まず思考する時間を確保すること、そして日常的に成功事例を蓄積することを心掛けたいと思います。 視野をどう広げる？ また、今回学んだフレームワークを使い、自分の担当しているサービスや所属する部門、さらには会社全体といったさまざまな観点から考えてみることが、自分の視野を広げる良い練習になると感じました。まずは、現在の担当のレベルで、今回紹介された4つの分析を実施し、その結果をもとに気付きをまとめ、フレームワーク活用の際の注意点も振り返られるようにしたいと考えています。

視点と標準偏差は何？ 「分析は比較である」という考えから、視点やアプローチの違いが明確に見えてくることを学びました。数学が苦手な自分にとっては難解な点もありましたが、標準偏差の活用方法などを理解できたのは大きな収穫です。また、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値といった代表値と、散らばりを示す標準偏差の違いについても理解を深めることができました。 集約方法はどうなっている？ これまではエクセルで作成できるグラフからなんとなく情報を把握していたのに対し、今回体系的に数字の集約方法を学んだことで、今後はどのように数字を集約すべきかを意識して活用していこうと思います。特に幾何平均は初めての使用なので、さらに調査を進める予定です。標準偏差についても、その考え方から算出方法を追求するのが面白いと感じました。 分析の流れはどう進む？ 前回からの繰り返しになりますが、分析のアプローチ―目的の確認、仮説の設定、データ収集、仮説の検証―を守りながら、視点と手法を適切に用いることを今後も意識していきたいと思います。幾何平均や標準偏差はまだ完全に理解できていないため、さらに勉強を重ねる必要があると感じています。テストの品質評価においては、標準偏差や中央値の考え方を取り入れていく予定です。