データ・アナリティクス入門

フレームで切り拓く実践PDCA術

仮説整理で何が見える? フレームワークを用いて仮説を整理することで、話がよりクリアになると再認識しました。3Cや4Pの視点から現状を見渡すと、どこに弱みがあるか、そしてどこをさらに掘り下げる必要があるかが明確になります。また、既に立てた仮説を裏付けるためだけでなく、客観的なデータの捉え方によって新たな仮説を構築する余裕も必要だという点が大変勉強になりました。 PDCA運用で何が変わる? 自社を取り巻く環境や4Pの側面から弱点を探し、仮説を立てた上で行動すること、そしてその行動にスピードを求めるという考えを再確認しました。PDCAサイクルを高速で回すためには、自分なりのロジックを持ち、行動の根拠をはっきりさせることが重要です。失敗した際には、何が原因であったのかを4Pや3Cの視点で分解し、再度計画を練り直すことが求められると感じました。 次の一手はどう考える? 今後は、週単位で顧客に対する活動内容を整理し、成功例と失敗例を振り返りながら、3Cや4Pの観点で要因を箇条書きにして分析していく予定です。そして、次に取るべき具体的なアクション、理想とするマーケットの姿、そして足りない部分を定量データと実行動作、競合の動向を意識しながら活動を続けていきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

クリティカルシンキングで未来を描く

この考えはどう理解? クリティカル・シンキングとは、「物事を適切な方法で、適切なレベルまで考える」ことを指します。この考え方では、①何のために考えるのか常に目的意識を持つこと、②自分自身や他者には考え方に癖があることを理解し、客観的に考えるようにすること、③出した考えが正しいのか問い続けることの三つが重要です。この説明は非常にわかりやすく印象的でした。ただし、「適切なレベル」という表現がやや抽象的なので、今後の研修でこの点についてさらに学びたいと思っています。 経営課題への活用は? 次の中期経営計画で示された経営課題を解決するために、自部門が担う責任と役割を整理する際に、このクリティカル・シンキングを活用したいと考えています。自部門の現状分析やその結果から短期的・中長期的な戦略や戦術を導き出し、決定するプロセスで、クリティカル・シンキングを実践していきたいと思います。 実行計画はどう進む? また、クリティカル・シンキングの重要な三つの点を常に意識しておくために、PCのデスクトップの付箋など、よく目にする場所に掲示して忘れないように心がけます。それらを実践するためには、これまで以上に時間が必要になるので、必要な時間を計画的に確保するよう努めていきます。

戦略思考入門

仮説で切り開くDX推進の道

情報はどう補う? 総合演習を通じて感じたことは、設問の情報だけでは答えられない問題がいくつかあり、不足している情報を取得する必要があるということです。それでも情報が不足する場合があり、その際はある程度仮説を立てて物事を考える必要があります。この点は今回の事例に限らず、実際の業務でも同様だと思いました。100%の情報が揃うことはまずなく、不足する情報は自分で調査をし、または人から聞いて知識を埋めなければならないと感じました。それでもなお未知の部分は、仮説を立てて結論を導き出す力が求められます。 新部署で挑戦する? 10月からDX推進部に異動しました。ここでは、従来の定型業務がなく、正解のない課題に取り組む必要があります。新しいプロジェクトの一つひとつにおいて、今回の学びを活かせると確信しています。特に、フレームワークを活用した現状の整理や仮説思考が重要です。 e-learningで学ぶ? まずは、ある程度答えがある事柄、つまり前提知識については、会社のe-learningを活用して知識を深めたいと思います。そして、新しいことの効果を検証する際には必ず仮説思考が必要であり、100点満点ではないにせよ、今ある情報をもとに効果を試算することに挑戦していきたいです。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

リーダーシップ向上の鍵:行動と意識の相乗効果

リーダーとしての学びをどう活かす? リーダーとして何を望まれるべきかについて、これまでは具体的に言葉にできていませんでしたが、今回の学びでリーダーは行動により評価されるものであり、その行動は「能力×意識」で決まることがわかりました。これらを日々向上させる必要性を感じ、具体的な行動に結びつけ、組織のリーダーとして成長し続けたいと思います。 目標を明確化する方法とは? リーダーとして、まず能力と意識を高め、それが他者に伝わる形で行動に移すことが重要だと感じました。現状ではそれを十分に実行できていないと痛感しています。そこで、今期の目標を示す際には、目的と理想を具体的に言語化し、組織全体だけでなく個別にも丁寧に説明していこうと思います。そして、信頼が得られるまで行動を継続する必要があると考えています。 信頼を築くために何をすべき? リーダーは常に行動を見られていることを認識し、信頼がないと成立しないことを意識することが重要です。そのため、圧倒的なコミュニケーションの量と質を高め、一人一人に適した方法を取り入れる必要があります。意識を高めた行動を念頭に置き、指導に関してはまず自分が模範を示し、できていないことは謝罪しつつ共に成長していく姿勢を持ちたいと思います。

クリティカルシンキング入門

多角的思考で未来を切り拓く学び

自分の思考はどうなる? 自分や他者にはそれぞれ独自の思考パターンがあることを意識しています。集団内でもその傾向は見られ、思い込みが働くことがあるため、物事を多角的に捉える姿勢が大切だと実感しました。 現状をどう把握する? また、現状の課題(イシュー)を明確に特定し、今自分が何をすべきかを把握することも重要です。事業戦略や市場分析を行う際には、思い込みに陥らないよう、他者と意見を交わしながら壁打ちを行うなど、常に「本当にこれで良いのか」と問い続ける姿勢が求められます。 重要課題は何だろ? さらに、重要な課題を特定し、その優先順位に基づいて適切な対策を講じることが、成果に直結すると感じています。加えて、資料作成においては、図表やフォント、文字色といった視覚的要素を効果的に活用し、誰にとっても分かりやすい資料となるよう工夫する必要があると学びました。 チームの意識は? 最後に、チーム内で自分の業務への当てはめを共有し、全体で意識を統一することで現場の改善だけでなく、後進の育成にもつなげる考え方が今後も重要だと感じています。定期的に四半期や半期ごとの振り返りを行い、活動の効果を共有・確認する取り組みを継続することも、業務の成長に寄与すると確信しています。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

主体性を引き出すエンパワメント

エンパワメントって何? エンパワメントという言葉は以前から耳にしていたものの、具体的な理解には至っていませんでした。しかし、今週の学習を通じて、メンバーが主体的に取り組むための促し方とその支援の重要性について学ぶことができました。 動機づけはどう生まれる? 具体的には、まずはビジョンや目標の共有、そしてメンバーの現状や能力の把握が基盤であると感じました。それにより、各人が成長の機会として捉えられる動機づけが可能になると思います。また、他者を支援するためには、自分自身も日々アップデートを図り、余裕と知識を持つことが必要だと実感しました。 役割分担はどうする? 現在、チームとしては目標や存在意義は明確にしているものの、具体的な達成プロセスや各人に適切な役割分担が十分に示されていないと感じています。これにより、誰に何を担当してもらうかという点での整理が必要であり、各メンバーの成長にも直結するような動機づけの方法を改めて考える必要があると感じました。 やる気はどう引き出す? 普段の業務において、作業内容の指示はきちんとなされていると感じていますが、同時にそれをどのようにしてやる気に変えるかといった工夫については、他の方々の意見をぜひ知りたいと思います。

戦略思考入門

取捨選択で磨く未来の軸

優先基準は何だろう? 今週のテーマは「取捨選択」であり、優先順位を上げるべきものや見送るべきものを判断するためには、情報収集と分析が不可欠であると実感しました。その上で、次に何を重視するかという軸を明確にすることも重要です。また、ビジネス環境や自社の状況は刻々と変わるため、定めた軸に沿って定期的に状況を見直し、ヘルスチェックを行いながら方針を更新する必要があると感じました。 AI進化の影響は? さらに、生成AIやAIエージェントの進化に伴い、自社事業への影響が大きくなっている現状を踏まえると、リソースの配分や断念すべき部分の判断を迅速に行う必要があります。その上で、部下への指示や壁打ちの場面でもこれらのツールを効果的に活用できると感じました。世間のブームや期待感に流されることなく、冷静な情報収集を基に自部署の方向性を見定めることが重要です。 現状の課題は何? 現状では、自部署の課題に注目しすぎて、モグラ叩き的に個別の対策を講じている状況です。そこで、周囲の環境や社内の状況を改めて整理し、どの事業に注力すべきかを明確にすることが求められます。また、慣例的に続けている効果や効率が低い業務を見直し、効率化や中止の判断を行うべきだと考えています。

データ・アナリティクス入門

仮説とデータで進む成長の一歩

データ分析の意義は? データ分析そのものが目的ではなく、What・Where・Why・Howの各ステップに沿って、イシューの設定、問題の特定、原因の分析、そして解決策の構築まで進めることの重要性を学びました。 課題解決の要点は? また、課題解決とは現状のマイナス面を正常に近づけるだけでなく、将来のありたい姿に向けた戦略を立てることも含まれている点が新鮮な発見でした。 なぜ提案が浅く? 内部監査の担当として実務を行う中で、課題の特定までは進むことができても、真の原因分析が困難で、改善提案が表面的になってしまうことが多いと感じています。今後は、原因をより深く掘り下げ、具体的な改善策を提案できるように努めたいと思います。また、提起する課題が現状の問題解消を目指すものなのか、将来のビジョンに向けたものなのかを明確に区別して提案できる力を養うことも目標にしています。 仮説検証のプロセスは? What・Where・Why・Howの各場面で仮説を立て、その仮説をデータ分析により検証するプロセスを確実に実行したいと考えています。データ分析だけに留まらず、その他の情報も収集しながら、より深い原因分析と効果的な改善提案ができるよう、引き続き努めていきたいです。

データ・アナリティクス入門

現場を解剖!数字と直感のコラボ

見えるギャップは何? データ分析では、目についた情報にとらわれやすく、都合の良い解釈に陥るリスクがあると感じました。しかし、What / Where / Why / Howの切り口で数値同士を比較し、実際の現場で何が起きているのか確認することで、あるべき姿と現状のギャップを明確にし、解決への道筋を意識することが大切だと学びました。 KPI設定の真意は? また、サイト分析におけるKPI設定では、ロジックツリーの考え方を活用して全体を俯瞰し、各階層に分解するMECEを意識したアプローチに新たな気づきを得ました。こうした手法は、課題解決や売上、集客の分析においても非常に有用だと考えています。 具体分析の切り口は? さらに、現在取り組んでいるECサイトのデータ分析では、感度の良い切り口を増やし、より具体的な分析を行いたいと思います。クライアントのサイト課題をあぶり出し、ロジックツリーに落とし込むことで、強化すべきポイントを整理する作業に役立てていくつもりです。 今後の施策は? 引き続き、現場の状況確認を踏まえながら、What / Where / Why / Howの視点とMECEを意識して分析を進め、課題解決に向けた具体的な施策を模索していきます。

戦略思考入門

実践で磨く戦略差別化の秘訣

ターゲットはどう選ぶ? これまで、差別化を考える際に自社の強みを基準にして戦略を立ててきましたが、まずはターゲットとするクライアントを明確に定めることの重要性に気づきました。さらに、ターゲットの視点から自社が通常競合と捉える企業だけでなく、業界を問わず強豪が存在するか、その強豪と比較して優位に立てるか、また模倣されにくい施策であるかを検討する必要があると学びました。 部署の戦略はどう見直す? 会社全体では差別化できる部分があるものの、所属する部署においてはその点が十分に発揮できていないと感じています。上司が自部署の戦略を考える中で差別化案を提示しているため、これまで自分の意見を積極的に述べる機会が少なかった状況でした。そこで、自らフレームワークに沿って部署を分析し、自身の視点での差別化戦略を模索するとともに、上司の戦略も同じくフレームワークを用いて検証していくつもりです。 現状の課題は何か? 担当部署には多くの競合が存在し、自社全体の強みと比べると、部署内の強みは薄いという現状を改めて認識しました。今後は、自部署の現状を十分に分析した上で、取るべき方向性を明確にし、差別化できるポイントや今後伸ばすべき点について上司と議論していきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

問題解決の基本を再確認:MECEとロジックツリーの活用法

問題解決の基礎を学ぶ 今週は、問題解決の4ステップ(What→Where→Why→How)のうち、What(問題の明確化)について学びました。目的を見失わないために、あるべき姿と現状のギャップを数値や定量的に示すことが重要です。そのため、MECEを使い、漏れなく重複なく分解して考えると良いということを再認識しました。 分解の難しさをどう克服する? 過去にロジックツリーを学んだことがありますが、MECEを意識しながら何で分解すべきかを羅列するのは難しいと感じています。多くの場合、目の前の情報や限られた知識だけで分解した気になってしまうことが多いです。この課題を解決するために、最近は生成AIを活用し、プロトコルやフレームワークを使って客観的な情報を得る機会が増えています。これにより、自分でロジックツリーを使って分析しつつ、他者やAIから得られる情報を組み合わせて問題を明確化していきたいと考えています。 学びを日常でどう活かす? 毎月の会議資料や日常の部門の問題解決手段を検討する際に、この学びを活用します。ステップを踏んで考え、MECEを意識しながら、広く情報収集し、ロジックツリーを使って情報を分解することで、まずは問題を明確にすることから始めたいです。

データ・アナリティクス入門

多様な視点から問題解決を探る喜び

問題解決の多様な切り口とは? 問題解決にはさまざまな切り口があることを学びました。あるお題に対して「これ一択」と思いがちですが、見方や角度を変えることで多くの切り口が存在することが分かりました。また、MECE(Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)を意識して要因分析を行うことの重要性も理解しました。これまでの業務でも要因分析を行う際、多くの漏れや重複があると感じていたため、この手法は非常に有益だと思います。 学生の満足度はどう測る? 具体例として、大学に入学してきた学生の質と卒業時の満足度を比較する際にMECEの原則を使えるかもしれないと考えました。大学での4年間、学生は学業やクラブ活動などを通じて多くの経験をします。これらの経験を漏れなくパターン化することで、従来とは異なる分析結果が得られるのではないかと思います。 学生の実態把握の重要性 多くの学生にヒヤリングを行い、どのような学生生活を送っているのか現状を把握したいと考えています。大学職員として普段接するのは、多くが優秀な学生か、その逆の学生に偏っている現状があります。その中間層の普通の学生たちの実態を把握することが、重要であると感じています。

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