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方法 ✕ 手法

に関する学び

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数値分析のコツは？ データ分析を行う際、基本的には「数字で見る」、「グラフなどを用いて目で見る」、「数式で検証する」の三つの方法が考えられます。まず、数字で見る方法では、代表値を使って分析を進めますが、単純平均だけではデータのばらつきを十分に捉えられないため、加重平均や幾何平均、中央値、標準偏差なども併用する必要があると感じました。 視覚的解析はどう？ 次に、グラフなどを使って視覚的にデータを確認する手法については、棒グラフや分布図などを活用し、データのばらつきや傾向を直感的に把握できる点が有効だと思います。数字での比較に加え、視覚的に情報を整理することで、人間の「感覚」を補助的な指標として利用することが可能となります。 財務分析を見極め？ 特に財務分析などでは、年度ごとの数値を並べて差異を示す資料に留まることが多いですが、グラフを併用することで推移が一目で分かり、結論の共有も容易になります。しかし、誤った手法を用いると分析結果自体が誤解を招く危険性もあるため、注意が必要だと実感しました。 今後の改善点は？ 今回の学習を通して、様々なアプローチでの分析の重要性や、人間の感覚も一つの有用な指標となり得ることを再確認しました。もし分析結果に疑義が生じた場合は、他の指標を用いて再度分析を試みるなど、工夫が求められると感じています。また、実際の業務においては標準偏差などがあまり用いられない現状もあり、各自の業務でどのような指標を適用するか、今後の課題として考えたいと思います。

自己認識の大切さは？ クリティカル・シンキングを習得する上で、まずまず印象に残ったのは、自分自身の思考の偏りやクセを客観的に認識することの大切さです。どうしても自分が考えやすい方向に偏りがちであるという点は、自らの行動を振り返った際に実感できました。自分の思考の特徴を把握し、冷静に見直す習慣をつけることで、思考の幅を広げ、偏りから抜け出すことができると感じました。 相手に働きかける方法は？ また、単に課題解決を行うだけでなく、論理的かつ構造的な思考を通じて相手に働きかけるコミュニケーションにつなげる意識が重要であると再認識しました。初回のライブ授業までは、クリティカル・シンキング＝問題解決手法というイメージが強かったのですが、実際には、相手の置かれた状況や考えをしっかり意識し、どのような行動を促すかという点も大切だと実感しました。 顧客の課題理解は？ 具体的には、例えば顧客向け資料の作成や、プレゼンテーション、打合せでのファシリテーションにおいて、まず伝えたい内容や、顧客が抱える本質的な課題を正確に理解することが必要です。思考のスタート地点で情報を整理し、具体と抽象の視点や、複数の観点からの検討を行うことで、無駄のない効率的な作業と、相手に響く提案ができると考えています。 突発状況への対処は？ さらに、突発的な質問や状況に対しても、文脈を的確に汲み取り、適切な回答ができるように、最初の段階から顧客にとって本当に有益で、行動を促すような情報の収集を心がけたいと思います。

データ全体像は？ データ比較や数値化、数字に集約して捉える方法、さらには視覚的および数式を通じて関連性を把握する手法について学び、大変参考になりました。これにより、データの全体像を把握しやすくなると感じています。 平均の違いは？ 目的に応じて、単純平均だけでなく、加重平均、幾何平均、そしてはずれ値に対応する中央値など、さまざまな平均値の使い分けが有用であると再認識しました。数字を分析する際、データの中心値と散らばりを考えるアプローチは非常に重要です。 標準偏差はどう？ 特に、これまであまり意識してこなかったデータのばらつき、すなわち標準偏差の理解については、自己学習が必要だと思いました。今回の学習を通して、データ分析においてばらつきの考慮が結果に与える影響の大きさに気付きました。 実践はどう進む？ 今後は、学んだ知識を生かし、エクセルを活用してグラフ化するなど、実践的なアプローチに取り組んでいきます。また、どのデータを分析するかはまだ模索中ですが、さまざまな場面で応用できるよう、引き続き自己研鑽を積んでいく予定です。 難解概念の壁は？ 一方で、「平方根」、「標準偏差」、および「正規分布と2SD」といった概念は難解に感じたため、これらの理解を深めるためにさらなる学習が必要だと感じました。また、過去に業務で使った経験がある「幾何平均」についても、当時はあまり考えずに対応していたため、Raw dataを見直しながら基礎から再確認していきたいと考えています。

平均値だけじゃない？ データを可視化する際、平均値を中心に考えがちですが、加重平均や幾何平均といった別の手法も存在し、目的に応じて使い分けが必要だと改めて感じました。また、平均値は外れ値の影響を受けやすいため、標準偏差での比較やグラフを用いて全体のばらつきにも注目することが重要であると学びました。 ヒストグラムの理由は？ 年齢分布のグラフについては、ヒストグラムを選択しましたが、その理由が十分に明確にできていなかったと感じています。なぜヒストグラムが最適なグラフであるのか、今後は選択した理由を具体的に説明できるようにしていきたいと思います。 指標の選択は？ 過去データとの比較を行う際、単純平均や割合のみに頼るのではなく、数値の規模やばらつきも考慮して加重平均や幾何平均、さらには中央値など、複数の指標を取り入れる必要があると再認識しました。 仮説思考はどう？ また、データ分析のプロセスにおいて、これまであまり意識していなかった作業の流れを見直し、今回学んだ「仮説思考のプロセス」を参考に、目的を明確にし仮説を立てながら作業を進めていくことが大切であると感じました。 資料のまとめ方は？ さらに、分析データを資料にまとめる際には、記載している数値（代表値）がどのようなものなのか、またどのようにグラフ化しているのかを明確にすることが求められると考えています。業種によっても適切な可視化方法が異なるため、差し支えない範囲でその違いを把握し、説明できるよう努めたいと思います。

分解の切り口は？ 先週までの学びで、分解することの重要性については理解が深まりましたが、どのような切り口で分解すれば良いのか疑問にも感じていました。今週の学習で、分解の際に使える代表的な切り口について理解できたことは大きな収穫です。 どの手法を試す？ まず、層別分解では、全体を定義した上で「～である／～でない」や年齢、性別、地域などの基準で部分集合に分類します。次に、変数分解では、売上を「単価×販売数量」、利益率を「利益÷売上」といったように、ある事象を構成する変数で分解して考えます。そして、ある事象に至るプロセスごとに分け、その中でいずれの段階に問題があるのかを明確にする方法もあります。 ユーザー離脱の理由は？ 現在、会社の採用サイトではユーザーの離脱が多く、目的のエントリーに至らないという課題があります。そこで、ユーザーがどの段階で離脱しているのかを把握し、改善策を検討するために、プロセスの分解を用いてユーザー行動を細分化し、どのフェーズにボトルネックが発生しているか、また何が離脱の原因となっているのかを明らかにしようと考えています。 どの改善策が効果的？ 具体的には、ゴールデンウィーク明けに課題に取り組む予定です。まずはプロセスを分解し、各段階で確認できる数字を抽出します。数字に極端な変動がある部分を特定し、そこから仮説を立て、問題の洗い出しを行います。私は、頭を整理するために紙やノートに図を書きながら進める方が分かりやすいため、その方法で取り組むつもりです。

分析の本質に迫る？ 今までは、適当にグラフを選んだり、大まかな平均値を算出するだけで十分だと考え、自分なりの解釈でデータを加工していました。しかし、今回の学びを通じて、目的に応じた最適な計算方法や加工方法が存在することを再認識し、そのおかげで分析力が格段に向上することを実感しました。たとえば、ヒストグラムを用いることでデータの散らばりを可視化できることや、代表値として単純平均だけでなく、加重平均や幾何平均を算出することで、より精密な分析が可能になる点を学びました。演習やグループワークを通じ、目的や仮説に合わせた手法の使い分けの大切さも理解できました。 データ分析をどう工夫する？ グラフの作成やデータの計算には苦手意識がありましたが、今回の学びをもとに自主的に練習していくことの重要性を感じました。普段はアプリやITツールを使って数字をまとめ、それをもとに売上報告や予実管理を行っていますが、今後は自分で実際にデータを加工し、深く掘り下げてみようと考えています。たとえば、顧客アンケートの分析においては、単純平均だけでなく、満足度のばらつきを把握するための計算に挑戦したいと思います。また、先週の学びも取り入れ、単にデータを加工するだけではなく、具体的に何を調べたいのか、目的は何かをしっかりと意識しながら実践していきます。 グラフ選びの裏側は？ なお、今週の事前準備ではヒストグラムを選んだ方が多かったと感じましたが、他のグラフを試してみた方もいらっしゃるのではないかと考えています。

仮説をどう検証？ 今回の学習を通して、まず自分の感覚を「仮説」と捉え、「本当にそうなのか」「それだけなのか」という視点で検証する重要性を実感しました。検証の過程では、データ分析を行い、さらに他者とのディスカッションを通じて視点を広げ、再検証を繰り返すことでバイアスを減らす方法を学びました。また、数字だけを眺めるのではなく、複数の切り口からグラフ化することで、目的に応じた適切な表現ができるよう工夫する点も大切だと感じました。 資料作りはどう？ さらに、スライド作成や提案の際には、情報を相手に伝えるための工夫も学びました。具体的には、現状の把握から始まり、論点を整理し、複数の選択肢（それぞれのメリット・デメリット）を明確に示すことで、推奨案を説得力ある形で提示する流れが有効であると理解しました。こうした手法を用いることで、伝えたい情報が整理され、受け取り手にとって分かりやすい資料が作り出せると感じました。 意見のバランスは？ また、研修コンテンツ作成やディスカッションの場面では、課題の本質を見極め、相手の考えを理解しながら自分の意見とバランスを取ることが求められると学びました。実際の振り返りを通じて、実施後の客観的な意見を取り入れ、次に活かしていく姿勢の大切さも改めて認識できました。 挑戦に向けて？ これらの学びを踏まえ、文章や資料、データ分析、そしてコミュニケーションといった各スキルを多角的に高めることが、今後の挑戦において重要であると感じています。

データ分析の目的を見直す データ分析の手法として、データの収集、加工、そして発見に焦点が当たりがちですが、何のためにデータ分析を行うのか、その目的が最も重要だと認識しました。そのために必要なデータ項目を選定し、それに基づいてデータを収集する習慣や仕組みを作る必要があります。ただ業務をこなすだけでは、将来に向けた効果的な分析ができず、特に自社の業務データはインターネットで入手できないため、自社内での心がけが欠かせません。 本当の売上分析とは？ 私の業務では、データを集計して資料に記載することで終わることが多く、本来の意味での分析に至っていないと感じました。自部門の売上高を集計することが多いのですが、他部門との比較を通じて本当の意味での売上分析を行う必要があり、もっとオープンな視点での比較を考える必要があります。また、落札情報などを蓄積し、市場の相場観も併せて分析することが求められています。 有用なデータの収集方法とは？ 現在、社内では中期経営計画の策定時期が来ており、過去の売上や競合他社の状況、他部門との比較を行いながら、データ分析を活用したいと考えています。しかし、データが社内に散在しており、有用なデータが収集しにくいという課題があります。そのため、将来を見据えてどのようなデータが必要かを社内で議論し、データ分析がしっかりと根付く職場環境を作りたいと思います。データを蓄積するためのフォーマットを作成し、社内メンバーがそれを保管・活用できる仕組み作りも進めていきたいです。

なぜ実践が苦手？ この講座では「戦略における捨てるを身につける」という内容が特に印象に残りました。以前からその考え方に触れていたものの、講座を通じて実際の場面でこの手法を適用する必要性を改めて実感し、自分自身がその実践を苦手だと感じていた理由にも気づかされました。 批判とデータの意義は？ 「捨てる」という行動は周囲からの批判を恐れるケースが多く、自分がこれまで培ってきたものを変えるリスクと捉え、避けたくなる部分があると感じていました。しかし、グループディスカッションでは「捨てる」の代わりに、定量的なデータに基づいて選択するというアプローチが紹介され、トレードオフの視点を取り入れることで、これまでの取り組みを付け加える形で活かす方法もあるのではないかと学ぶことができました。 職場での製品挑戦は？ 自身の職場では、従来の製品とは異なる新たな製品開発が求められており、「新しいことを行う＝変化する」がしばしば批判の対象となる状況があります。そこで、まずは客観的なデータに基づいた判断が重要だと感じています。今後は、常にデータで分析できる体制を整え、メンバーにその意識を共有して、定量的な視点から取捨選択を行いながら業務を進めていきたいと思います。 連携の必要性は何？ 仕事は一人で完結するものではないため、日常的なコミュニケーションの重要性を実感しています。皆さんも、周囲との連携を図るために日頃からどのような工夫をされているのか、ぜひ教えていただきたいです。

データ収集の手法は何？ まず、データの収集方法について整理します。既存のデータを確認する場合は、手持ちの情報や一般に公開されているデータ、あるいはパートナー企業が保有しているデータを活用します。一方で、新たにデータを集める手段としては、アンケート調査やインタビューが挙げられます。特にインタビューは、背景を丁寧に確認できる反面、拘束時間や費用がかかる点に注意が必要です。 仮説設定はどう考える？ 次に、仮説について考えます。仮説とは、ある論点に対して立てる仮の答えや、まだ明確でない事項についての一時的な見解を指します。たとえば、ある事業の成功は難しいとする結論の仮説と、具体的な問題点を洗い出して解決策を検討する問題解決の仮説があります。結論の仮説は、計画やプロジェクトを始める際に初めに立て、それが思うように進まなかった場合に問題解決の仮説を用いることで軌道修正を行います。 仮説検証はどのように？ また、仮説は検証マインドの向上や説得力を強める上で重要です。日常的に市場や競合などの状況証拠を集め、論理的に分析することで、より精度の高い仮説が立てられます。こうしたプロセスは、計画のスピードアップや行動の精度向上にも寄与します。 情報の言語化はなぜ大切？ 最後に、普段から問題意識を持って状況を把握し、得た情報を具体的かつ明瞭に言語化することが大切です。興味を持った点にアンテナを張り、現象の背景を分析する習慣は、論理的な思考力とコミュニケーション能力の向上に役立ちます。

数字から何が見える？ 数字で示されたデータには、どのような情報が含まれているのかを考察する中で、ひと手間加えて加工したり、切り口を工夫することの大切さを再確認しました。分け方は必ずしも均等である必要はなく、例えば18歳以下、19～22歳、23歳以上という区切りにより、隠れた特徴や傾向が見えてくるという考え方は非常に参考になりました。 具体と抽象はどんな関係？ また、時間・人・手段といった観点から切り口を考えるとともに、MECEの視点を併用して具体と抽象の行き来ができるようになると、得られる知見が豊かになっていくことを実感しました。この手法を習得するには、実際に手を動かして試行錯誤するしかないと痛感しています。 企画資料はどう見える？ さらに、この方法は企画実現の根拠資料作りにおいても非常に役立つと考えています。プラットフォーム企画が関係部門の承諾を得られずに停滞している現状に対して、ヒト・モノ・カネ・情報をMECEの視点で見える化することで、各部門の懸念を払拭し、説得力のある資料作成を目指したいと思います。 新たな販促策は？ 加えて、他部門のプラットフォームの問題点を把握する際は、入手可能な範囲で登録者数やその内訳データを加工・確認し、そこから新たな販促手法を予想することが必要です。過去のチラシ反響を、時期や時間帯、年齢層、問い合わせ手段、地域などの切り口で整理・データ化することで、顧客の動きをより正確に読み取る検討が進むと考えています。

戦略の真意は何？ 戦略とは、効率よく目的を達成するために何を行い、何を控えるかを選択することですが、現状では日々の業務をただ繰り返すだけになっており、広い視野で全体を見据えた判断や、長期的な視点に基づいた判断ができていないと感じています。 講座のポイントは？ 今回の戦略思考入門の講座では、ビジネスフレームワーク、基本戦略、事業経済性などについて学びました。単に各理論を知っているだけでは十分な戦略には結びつかないため、自分の業務に具体的な状況として適用できるよう、理論の考え方を深化させたいと思います。 売場戦略はどう？ また、売場作りにおいては、POSデータに現れる数字だけでなく、その背景にある顧客の状況や自社の状態も重視し、自店舗の戦略に生かしていきたいと考えています。従来は、売れている商品＝お客様に支持される商品という結論に至っていましたが、この方法では現状のニーズは把握できるものの、長期的には同じ手法に固執して停滞する恐れがあると同時に、会社全体の経済性も十分に考慮されていませんでした。 地域経営の今後は？ 今後は、より広い視野で地域社会にとって必要とされる店舗運営や、会社全体の利益向上に寄与する戦略を構築していくことが重要だと認識しています。自店舗や地域の状況をフレームワークを用いて分析し、その結果を基に各行動に反映させることで、POSデータの数値も長期的な視点や地域のお客様、会社全体の利益につながるかという観点で再評価して取り組んでいきたいです。