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ポイント

に関する学び

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意見をうまく伝えるためには？ 元々、自分の意見をアウトプットするのに苦手意識がありました。特に「なぜそう思ったのか」「こういう場合はどうするのか」と深掘りされると、考えがあるはずなのに上手く答えられないことが多く、この原因は「クリティカルシンキングができていない」ことにあると痛感しました。 思考のクセに気付く方法は？ 今回学んだことでは、思考のクセに気付くことや物事を考える際に「3つの視点」を意識すること、「なぜ？本当に？」と問い続けることが重要だと理解しました。まずはこれらのポイントに意識を向けて、思考を整理する習慣を身につけたいと思います。 グループワークで得たもの さらに、グループワークを通じて、様々な職種や年齢、経験を持つ方々と意見を交換することで、視野が広がる感覚を得ました。これからも、なるべくリアルタイムでライブ授業に参加し、毎週のグループワークも欠かさずに続けたいです。 クリティカルシンキングをどう活用する？ 普段は主にtoCの業務に従事しており、一方通行のコミュニケーションが多いため、フィードバックを受ける機会がほとんどありません。そのため、これまで以上にクリティカルシンキングを活用し、物事を多角的に見るよう心がけます。ただし、顧客思考に偏りすぎず、会社のルールやビジネスの観点も大切にし、バランスを保つことを忘れないようにします。 自問自答で考えを深める また、人に伝える前に自問自答を繰り返し、理由や動機を深掘り、自分の考えをしっかり固めてから臨むように準備を整えたいです。 考える時間の活用法 具体的には、落ち込む時間を考える時間に変え、自身だけの考えが偏ったり止まってしまった時には、ある程度まとまった段階で他者の意見をもらうこと。そして、自問自答を続け、自分の言葉できちんと理由を伝えられるようにすること。アウトプットの機会を増やして、緊張や不安を軽減し、物事の本質を伝える力を高めたいと考えています。

要素の重要性は何？ 分析に必要な要素としては、プロセス、視点、アプローチの3つがあると学びました。前回はプロセスについて掘り下げた講義でしたが、今回は視点とアプローチに重点を置いて進められ、その重要性を実感しました。 視点の捉え方はどう？ 講義では、まず視点としてデータを俯瞰的に捉えることの大切さが強調されました。一つのデータ情報に固執すると、全体のインパクトを見逃し、局部的な視点ではトレンドやパターンを捉え損ねる可能性があると感じました。そのため、まず広い視野で全体を把握し、どこを掘り下げるかを判断しながらスコープを徐々に絞っていくことが、目的達成のためには必須であると言えます。 視点の基本はどこ？ 視点に関して、講義では以下の観点が挙げられました： 　・インパクト 　・ギャップ 　・トレンド 　・ばらつき 　・パターン 数値と図で説得できる？ また、アプローチについてはグラフ、数字、数式を用いる方法が効果的であり、具体的な数値や図を使った分析が理解を深めるポイントとして紹介されました。 インパクトをどう捉える？ 顧客のサービス利用データを検証する際には、どのセグメントが最も大きなインパクトを持っているか、また長期的な視点での変化を確認することが重要だと再認識しました。こうした視点から、インパクトの大きいセグメントに対して営業リソースを集中させたり、コンテンツマーケティングを推進する戦略も考えられます。 セグメント分析は十分？ さらに、顧客セグメントの検証をより深堀りする必要性も感じました。導入ユーザーのセグメント検証においては、単に導入社数が多いセグメントだけでなく、導入社数は少ないもののインパクトが大きいセグメントが存在しないかを検討することが求められます。また、単なる属性データの比較に留まらず、実際の顧客行動をイメージしながらデータと照らし合わせて検証を進めることで、より実践的な洞察が得られると感じました。

数値分析の極意は？ 数値分析では、プロセスごとに「率」にして検討することが有効です。A/Bテストは、同期間にランダムにユーザーを振り分け、その結果を比較する方法で、比較ポイントを絞ることが大切です。AIDAやAMTUL、AISASなど、プロセス設定に利用できるフレームワークは多様に存在します。また、ダブルファネルという概念もあります。これは、購買までのファネルと、購買後に他社に影響を与えるファネルが存在し、1人の顧客がその後の影響力で10にも100にもなる現代的な考え方です。 広告制約の壁は何？ 私の業界では広告制約があり、顧客の声が届きにくいという問題があります。そのため、詳細な購買プロセスが追いにくく、単純なファネル分析は難しそうですが、未病分野の自費購入をターゲットとした市場には活用できる可能性があると考えています。営業部のプロセスにファネル分析を使用すれば、製品を少しでもよいと思ってもらえた後、どこがボトルネックになって採用決定に至らないのかを見極めることが可能です。AMTULが購買意思決定までのプロセスに最も近いと感じ、これを用いて考えています。採用までに多くのステークホルダーが関与し時間がかかるため、AIDAのような単純な興味や欲求だけでは購買に結びつかず、AMTULのように試用のプロセスが必須となるからです。 効果数値はどう変わる？ プロセスとウォーターフォールチャートを掛け合わせた活用も試みています。プロセス段階に分けてグラフ化するのは初めてですが、採用後にカテゴリ別の売上内訳を見る際に使用します。ただし、プロセスが独自になりがちなため、段階設定には注意が必要です。さらに、ダブルファネルの考え方を応用し、購入施設からのエリア波及効果を数値で測る挑戦をしています。具体的には、1施設で売上が上がると、同医療圏内の売上や件数がどの程度上がるか、大施設の採用が小施設へどれほど影響を与えたかの数値化に取り組んでいます。

相手を知る重要性とは？ WEEK1～WEEK6の学習を通じて、仕事を任せる上で「相手を知る（適正、経験、モチベーション等）」ことの重要性を改めて学びました。そして、相手を知る上で尊重し、相手の言葉で話を引き出すことが自分には不足しているポイントであることにも気づきました。 ロールプレイでわかったことは？ WEEK6のライブ授業ではロールプレイを行い、学びを活かせた部分もありましたが、活かしきれなかった部分もありました。それは、「相手の成長を考え、導く」という視点が必要だったと感じます。 仕事を任せる効果的な方法は？ 例えば、仕事を任せる機会の多いアシスタントスタッフに対しては、以下のようなアプローチが効果的です。 エンパワメントをどう図る？ まず、仕事を任せる際には、相手の適正、経験、モチベーション等を考慮し、適切な任せ方を見つけるための時間を設けることが重要です。また、エンパワメントを図るためには、初めから答えを教えるのではなく、「どうしたらいいと思う？」という問いかけを行い、相手の理解度を確認します。仕事のゴールについての理解が間違っている場合には、その都度丁寧に説明し修正します。こうした行動により、相手が成長し、自発的に行動することを期待できます。 さらなる成長を促すには？ さらに、自分に余裕があるときには、よりエンパワメントを意識して仕事の理解を問う質問をするようにします。具体的には、「どうしたらいいと思う？」などの問いかけを通じて、相手の言葉で仕事の進め方を話してもらい、ゴールがずれている場合には、仕事の意義や役に立つ要素を丁寧に説明します。 チャレンジを与える意義は？ 最後に、相手を尊重し成長を促すためには、現在より少し難易度が高くなるような仕事を任せることも忘れずに行います。そうすることで、相手がキャリアアンカーとして求める「奉仕・社会貢献」の要素を満たしつつ、成長を促すことができると考えています。

グラフ活用法ってどうする？ 今週は、グラフの活用方法について学びました。データのばらつきを視覚的に把握するために、ヒストグラムが有用であると理解しました。たとえば、生徒の年齢のばらつきを見る際には、割合ではなく実数の分布に注目すべきだという点が印象的でした。 どの数値がポイント？ また、分析でよく使われる代表的な数値についても復習しました。単純平均・加重平均・幾何平均・中央値など、それぞれの計算方法と用途を確認し、特に平均値は外れ値の影響を受けやすいことに注意が必要だと実感しました。 現場の指摘はどう読む？ 現場でDX担当としてデータ分析に取り組む中、先日、部署ごとの退職率を比較して報告した際、経営層から数値の重み付けを考慮するよう指摘を受けました。当初はその意図が分からず戸惑いましたが、加重平均の考え方に近いのではないかと理解し始めています。ランキングだけで示すのではなく、ヒストグラムなどのグラフを用いて視覚的に説明できるよう工夫したいと思います。 数学の基礎は何が大切？ 一方で、数学の基礎の重要性を再認識しました。平方根や標準偏差、正規分布と2SDなどの数式が全く理解できず、焦りを感じています。まずは基本を押さえ、Excelの関数でどのように表現できるのか試してみるとともに、ピボットテーブルの復習にも取り組む予定です。 具体例の探し方は？ 今回の分析では、どの指標を使うべきか具体例がすぐに思い浮かばなかったため、今後はより多くの具体例を調べるとともに、実際に手を動かして理解を深めるつもりです。遠回りになるかもしれませんが、様々な切り口で数値を検討していきたいと思います。 専門用語、理解できる？ また、専門用語の理解もまだ十分ではないと感じており、関連するデータの傾向把握についても、ひとつひとつ学んでいく必要があると実感しました。これからも引き続き、知識を着実に身につけていきたいです。

どんな学びを得た？ これまでの学びを振り返りつつ、実際にケーススタディを通じて手を動かし、ライブ授業での対話を通じて、ビジネスから私生活にまで役立つ考え方を再確認することができました。 目標設定の意義は？ 特に重要だと感じたのは、明確な目標設定です。何事にもゴールが見えない状態で始めてしまうと、最短・最速での到達が難しく、結果的に限りあるリソースを無駄にしてしまうことを再認識しました。 どのポイントが大切？ 学習を整理すると、以下の５つのポイントが挙げられます。 1. 明確なゴールの設定：目標や得たい結果を明確にし、それに基づいて進む道のりを計画することが必要です. 2. 視野を広げ整合性を取る：ビジネスフレームワークを活用することで、視野狭窄を防ぎ、経営者の視点で物事を俯瞰することが重要です。思考には無意識のバイアスがかかりやすいため、広い視野と整合性を保つ努力が求められます. 3. 差別化：自分や自社だけのコアコンピタンスを育てることが重要です。同じことをしていると埋もれてしまいますので、独自性を伸ばして価値を高める努力が必要です. 4. 選択と捨てること：限りある資源を有効に活用するためには、費用対効果の高い選択をし、不必要なものは思い切って捨てることが重要です. 5. 本質の理解と思考：経済のメカニズムを理解し、指数関数的な考え方を取り入れることが求められます. 実践へどのように動く？ これらを実践するためには、分析力、フレームワークの活用、コミュニケーション能力、そして情報収集能力の向上が必要です。特に、フレームワークを使いこなすためには、実践を重ね、必要に応じて新しいフレームワークを模索することが効果的です。また、コミュニケーションにおいては、相手の言葉をきちんと聞き、返報性を意識して行動することで、より良い関係を築くことができます。情報収集においては、新しい情報に敏感であることが求められます。

グラフ化はどう効果的？ 数字をグラフ化することによって、新たな発見が得られることがあります。また、比率の計算を通じて、全体に占める割合を分かりやすく理解できます。これまであまりグラフ化を行ってこなかったので、これからは積極的に取り組んでいきたいと思います。反対に、「データを加工しないままだと、重要な点を見落とす可能性がある」ということも意識して注意を払いたいと思っています。 分解方法をどう見直す？ データの分解の仕方についても、自分が考えていたもの以外にさまざまなアプローチがあることに気づかされました。「データの分け方を工夫する」という段では、二つの分け方から「大学生に集中している」という点を見落としていました。無意識のうちに「同じ年数の幅で比較する」という方法に固執していたようです。また、「分解をする際の留意点を知る」では、解釈の仕方の誤りに気がつきました。一度解釈をした後でも、もう一度立ち止まって「本当にそうか？」と再考する必要性を改めて認識しました。 分解の意義は何？ 講義を通じて、「分解してみても何も見えてこないことは失敗ではない」「迷ったときはまず分解を試みる」「分けていくことが理解を深めるための手段」であるという、データを分解して解釈する際のポイントを学ぶことができました。 POSデータの活用は？ 私が従事している小売業においては、業務で頻繁にPOSデータを扱います。顧客の動向を把握するために非常に有効なので、POSデータを分析するときにはこの学びを実践していきたいです。特に、グラフ化を意識して視覚的に理解することに重点を置いています。 グラフ化の効果は？ 具体的には、POSデータを週ごとにExcelで表にして、グラフ化を通じて視覚的に把握します。そこから見えてきた変化をもとに、今後の方向性を決定し、業務に生かしていきます。毎週さまざまな切り口を試し、効果的な加工の方法を探っていく予定です。

自然発生するリーダーシップとは？ リーダーとは、信頼してついてくる人がいるからこそ成り立つ存在です。誰かがリーダーを選ぶのではなく、自然発生的にその役割が生まれるのです。 リーダーの行動は学べる？ リーダーシップ理論については、組織の成果を最大化するために優れたリーダーをどのように育てるかが研究されています。特性理論では、リーダーの特性が生まれつきのものである証明はされていません。一方、行動理論では、リーダーとしての行動は学習可能であり、優れたリーダーの行動を研究することでリーダーを育てることができるとされています。ただし、リーダーシップの有効性は状況に依存するため、状況に応じた行動が求められます。 新メンバー指導の重要ポイントとは？ 新メンバーを指導する際には、以下の3点が重要です。まず、どのような状態を目指すかを共有すること。次に、仕事の背景を伝えてやる気を引き出すこと。そして、ほうれんそう（報告・連絡・相談）の仕方を伝えることです。 私自身、仕事を指示する際に、具体的な説明が不足してしまいがちです。「相手が理解しているだろう」と勝手に前提を置いてしまうことで、メンバーが十分に理解できない状況を作り出してしまうことがあります。これを防ぐために、結論だけでなく理由も伝えることを意識しています。 目指す状態を共有する方法とは？ 授業で学んだ3つのポイント、すなわち「目指す状態の共有」、「仕事の背景を伝える」、「ほうれんそうの仕方を伝える」ことを、普段から心がけています。商品の作り方一つを例にとっても、その理由や目指す結果を具体的に伝えることで、メンバーが次回以降も意識して行動できるようにしています。 聞きやすい環境はどう作る？ また、メンバーがわからないことや不安に思っていることを聞きやすいような環境を作ることが重要です。それには、言葉での伝え方だけでなく、日常の接し方で話しやすい関係を構築することが大切です。

優先順位はどう決める？ 限りある資源、特に時間をどのように活用するかを考える際には、優先順位を定めて取捨選択を行うことの重要性を再認識しました。これは常に上司からも指摘されることであり、またその上司もさらに上から同じことを指摘されています。「言うは易し行うは難し」と感じる瞬間です。実践演習でも、重要な要素を感じ取ることはできても、実際に各社へのアプローチ方法を考える際にどの切り口が効果的かを考えるのは難しかったです。動画学習で「効用が最大化するポイントを見つける」「重視するスタンスを考える」と説明があったように、模範解答を追求するだけでなく、まずは切り口を決めて考えてみて、そこから修正を繰り返す「トライ＆エラー」の方が良いのではないかと感じました。 研修企画はどう活かす？ この学びを研修体系の企画業務に活用したいと思います。研修企画では、教育目的、内容、コスト、運用方法など、さまざまな要素があります。事業や職種、拠点によって考え方や優先事項が異なるため、どこを落としどころにするかを考える際に活用できると感じました。例えば、事業別に検討する際、「教育目的・内容・コスト・運用方法」の要素ごとに各事業が何を優先するかをまとめ、全体最適となる案を導き出すことができるのではと考えます。しかし、事業によって考え方が正反対になる場合もあるため、一つの解に限定せず、複数の解決策を模索することも重要だと感じました。 企画はどう進める？ 企画を検討する際には、懸念される要素を漏れなく抜き出し、要素ごとに整理する必要があります。まとめた情報をもとに、全体に共通する優先度の高い要素を軸に施策を考えていきます。一方で、優先する要素がまとまらない場合もあるため、検討の際には「妥協できるポイント」を整理することも重要です。譲れない点と、重要だが柔軟に考えられる点を整理しておけば、解が一つにまとまらなくても、より絞り込んだ選択が可能になります。

原因って何が影響する？ 問題の原因を追究するためには、対象となる現象が起こるまでのプロセスを細かく分解し、各段階の要素を把握する手法が有効であることを学びました。また、複数の可能性を網羅的に洗い出し、根拠に基づいて最適な解決策を絞り込む方法も身に付けることができました。 検証はどのように進む？ 仮説検証の手法としてのA／Bテストにおいては、検証対象の効果を正確に判断するために、できる限り条件を揃えた同一環境下で比較することの重要性を再認識しました。これにより、得られる結果がより信頼性のあるものになると実感しました。 なぜ離脱が発生する？ さらに、ユーザーの利用過程をプロセスに分解し、どの段階で離脱が発生しているのかを探るファネル分析についても、具体的な事例を通じて理解を深めることができました。一方で、実際にA／Bテストの結果をもとに今後の方針を決定する際、テスト実施自体に対する関係者からの合意や納得を得る難しさを改めて感じる機会もありました。 分析のポイントは？ そこで、What、Where、Why、Howの各ステップに沿って分析を進める重要性を認識しました。特に、WhyとHowの部分にスムーズに入れるよう、まずはWhatとWhereについて関係者全員で共通認識を持つことが不可欠です。また、総合演習では「満足度が下がっている」という結果だけに飛びつかず、どこに問題があり、なぜそのような状況に至ったのかを分解し、分析・判断することの大切さを学びました。 具体策はどうすべき？ 具体的には、以下の点が重要です。まず、What、Where、Why、Howの各段階に沿って、問題を丁寧に分解すること。次に、不正解の仮説は存在しないという前提に立ち、考えられる仮説を2～3案以上、網羅的に検討する癖をつけること。そして、A／Bテストやファネル分析を通じて仮説の正否を検証し、施策の精度向上につなげることが大切だと感じました。

情報の分解のポイントとは？ 今回の学習では、情報の分解の仕方を学びました。大きくポイントが4つありました。 1. 受け取った情報を加工し、知りたい情報が読み取れるように加工をする 2. 情報を分解するときに、機械的に加工するのではなく、知りたい情報が読み取れるように分解する 3. 分解の切り口を1つだけにするのではなく、複数の切り口で分解をする 4. 分割するときにMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）に分解する 特に学びを得た切り口は？ 今回の学習では、特に3の項目が大きな学びになりました。情報の違いを探すときに、特定の切り口で分けて数値として違いが出ていても、もう一歩別の切り口で分解すると違う答えが見えることに気づきました。普段意識できていなかったこの点を「本当にそうか？」と疑うことは大事だと感じました。 また、「情報の全体を定義してから分割する」ということも、網羅的に情報を分割する上では重要だと思います。 具体的な活用シーンは？ 1. 受領したデータを加工し、社内の打ち合わせやお客様への発表などで視覚的にわかりやすい情報に整理して表示する場面 2. 展示会の来場者アンケートを作成する場面 3. 社内の作業や資料のレビューの際に、抜け漏れがないかを確認する場面 結論をどう検証する？ これらをいくつかの場面に適用してみようと思います。 1. グラフ化などをするときに、情報の分割前に切り口を考え、その後もう一度考えた切り口を振り返り、出した結論と比較したいと思います。 2. 昨年のアンケート作成時には、情報収集が難しく、網羅性のないアンケートになってしまっていました。今後はMECEを意識して項目を作成したいと思います。 3. レビューを頼まれた際、気になる部分しかコメントできていなかったので、情報の抜け漏れがないかを意識して確認していきたいです。

グラフ化の重要性とは？ 分解を行うことで、解像度が向上することを痛感しました。特に、グラフ化の重要性を理解し、視覚的に情報を把握するのは新鮮で面白い体験でした。切り口が見つかると、その観点に注力しやすくなるものの、さらに多様な切り口を考えることも重要です。新たな発見を確定的な答えと見なしすぎず、分解を進めることで結果の変化が生じる可能性も意識するべきだと感じました。手を動かすことで初めて見えないものも浮かび上がり、「見つからなかった」ということ自体も価値のある結果と捉えられる点に気づき、はっとさせられました。 MECEをどう意識する？ 分解を行う上で重要なのは、常にMECE（漏れなくダブりなく）を意識することです。これにより、目的に沿った分解を進められます。日常の業務において、分解を実施する際は次のポイントを意識しています。①全体を正しく定義しているか、②分解が目的に沿っているか、③他者からフィードバックを得て、自身の思考の癖を補正することです。 分解の応用例は何か？ 具体的には、データが扱われるさまざまな業務に応用が可能です。例えば、備品の在庫管理や発注予測、さらに社内コミュニケーションを活性化するイベントでも有効です。特にアンケート形式でデータを収集する際には、設問設計が非常に重要であり、目的に応じた分析の切り口を試行錯誤しながら模索したいと思っています。 どのように課題を洗い出す？ 現状の業務運用における課題を洗い出すためには、データを多様な切り口で分解し、仮説を立てることが欠かせません。特に、MECEを意識し、分析の目的を見失わないようにすることが大切です。備品の在庫管理では、現状データを分解し、傾向を見出すことで在庫の無駄を排除し、適正な発注を図ります。また、社内のコミュニケーションイベントでは、プロセスごとに課題を明確化し、分解した結果に基づいて翌年のアンケート設問設計を見直していく予定です。