クリティカルシンキング入門

データ分析で見えた成功と失敗の違い

真因分析の切り口とは? 真因を分析するためには、複数の切り口で分析する必要があります。切り口は、仮説を検証するために適した分け方であるかを事前に確認し、単純に分けるのではなく、目的を明確に設定しなければなりません。仮に仮説が立証できなくても、それは失敗ではなく、仮説が間違っていたことを発見できたと前向きに考えるべきです。 業務の違いはどこに? 私は日常業務で、結果が出ている取引先と結果が出ていない取引先の違いを分析しています。これまでとは異なる切り口を増やして分析を行いたいと考えています。例えば、店主の年齢、社員数、業務品質の良し悪し、取引高の規模といった要素で分析すると、効率的な行動や指導方法に繋がるかもしれません。 効率的な行動を導く分析手法は? 直近のデータを元に、自走化のレベル分け、販売率、顧客数の規模別に分析し、更に年齢、会社人数、業務品質別に分けて分析を行いました。結果が出ていない層に対しては、一定期間共通の働きかけを実施し、その変化を分析することで、次回の検証に繋げていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

なぜ?が鍵!明確目標のデータ分析

比較って本当に必要? ナノ単科の講座を受講して、データ分析における比較の大切さや、目的を明確にする意識が身につきました。分析とは、単に数値を眺めるだけではなく、何を見せたいのかという目的を持って行うものだと感じました。 なぜ条件を揃える? 講座では、同じものを比較する際に条件を揃えることや、なんとなく行っていた作業を言語化して知識として整理する重要性について学びました。また、各手法を選ぶ理由に「なぜ」を問う習慣が、より精度の高い分析に繋がると実感しました。 分析をどう活かす? 顧客データを基にした採用分析や、改善施策の振り返り、マーケットの動向を踏まえた戦略策定など、具体的な課題特定のプロセスを通じて、分析の実務的な活用方法についても深く考えることができました。 理由は何だろう? さらに、普段の業務においても、ただ感覚に頼るのではなく「ここを見せたいからこのグラフを使う」「ここで比較するために条件を合わせる」といった、明確な理由付けを意識してデータを扱うことの重要性を再確認する機会となりました。

戦略思考入門

フレームワークが拓く現場の知恵

フレームワークの意義は? 3CやSWOTといったフレームワークは、これまではマーケティングや営業、経営戦略の分野に限られると考えていました。しかし、実際に自分の業務に照らし合わせてみると、具体的な活用方法が見えてきたと実感しています。 運営方式の見直しは? 現在、私は自動車メーカーのサービス技術大会の事務局を担当しています。普段の事務作業ではフレームワークの使用頻度は低いものの、大会の運営方式や競技コンセプトの見直しといった全体の方向性を再検討する際には、これらの手法が役立つと感じています。 決断の基準は? また、決断を下す際には、現状をフレームワークを通して分析し、課題を明確にした上で対策を検討することが必要です。議論においては、参加者それぞれの意見が異なるため、全員の同意を得るのは容易ではありません。その中で、リーダーとしては均衡を取りつつ、最終的に決断を行う責任があります。私は自分なりの判断軸を持つとともに、長期的な視野と一貫性を意識しながら、落としどころを見つけ出すよう努めています。

データ・アナリティクス入門

実践で拓く改善と挑戦

A/Bテストの意義は? A/Bテストは、対象をA群とB群に分け、同時期に検証を実施する比較手法です。工程が少なく導入しやすいというメリットがありますが、比較するポイントを明確にし、他の要素を同一条件に保つ点に留意する必要があります。 時期の違いは問題? テスト対象が別の時期に実施されたものや、大きく異なる要素が含まれている場合、正しい比較が行えなくなるため、十分に注意しなければなりません。 品質会議の狙いは? また、品質管理や作業難易度に関するミーティングでは、参加者にアンケートを実施し、普段の作業の正確さや改善への意識について意見を集めることで、今後の品質管理ミーティングや改善提案に役立てることができると考えています。 学びをどう活かす? 今後は、A/Bテストを活用できるテーマとターゲットを決定し、本日の学びを実践していく予定です。仮説を立てることを前提とし、提案内容が部門方針に合致しているかを意識するとともに、ターゲットが大きく異なる複数の要素で構成されていないことを確認して進めていきます。

データ・アナリティクス入門

課題を解く力が未来を創る

問題意識は十分か? データを分析する前に、まず問題や課題を明確に意識することが大切です。単に「how」から作業を進めるのではなく、「What」「Where」「why」「how」といったステップを順に踏むことで、全体像をしっかり把握できます。また、実務においてはMECEの考え方を意識しながら進めることが求められます。 課題は整理できる? これまで、漠然とした課題に対してなんとなく手をつけがちでしたが、今後はロジックツリーを活用し、全体感と各課題のポイントを明確にしていきたいと考えています。MECEを意識して問題を分解し、整理することで、具体的なアプローチが見えてくるはずです。 現状との差を把握する? また、課題を正しく把握するためには、あるべき姿と現状の違いを整理することが重要です。単に分析を始めるのではなく、ロジックツリーやMECEを用いることで、課題点を細かく分解しながら確認していくことが必要です。出したいアウトプットを意識するだけでなく、丁寧に要素を分解し、進めていく姿勢を大切にしたいと感じました。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

目標の言葉が心をつなぐ

目標共有は伝わる? 目標をメンバーにわかりやすく伝え、意図や意味を共有する重要性は認識していましたが、「わかる」と「やる」は必ずしも一致しないことを改めて実感しました。自分自身でもまだ整理しきれておらず、計画にまで落とし込めていない状態です。 グループ目標はどう? 自部門やグループに明確な目標がなかったことから、役職者研修の構築にあたり、経営戦略や来期の部門目標の策定を研修ワークに取り入れることにしました。自部門で研修ワークを実施しながら、全員でグループ目標を作り上げました。さまざまな議論を通して、皆の意識や考えを理解し、何をすべきかを腹を割って話し合った結果、結束力が以前より多少強まったと感じています。目標の共通認識を持つことの重要性を実感しました。 記憶に残る工夫は? ただし、策定した部門目標は記憶に残りにくい面があるため、週次ミーティングの冒頭で必ず唱和することにしています。また、皆で言葉の一つ一つを擦り合わせることで、次のステップに進み、具体的な施策を実行するためのミーティングを設ける予定です。

データ・アナリティクス入門

仮説実証で未来を切り拓く

どうやって目的を決める? 目的や目標を明確に定めた上で、必要な判断を下すための着眼点を学ぶことができました。事象におけるステップや因果関係を意識し、まずは分析の仮説を立て、その後実際のデータ解析を通じて検証しながら、問題を絞り込む手法が有効であると理解しました。 どう検証すれば確実? 問題解決型の業務においては、事前に予想される因果関係を各種ツールを用いて整理し、データで検証することで、より正確な判断を短時間で行うことが可能だと感じています。一方、課題創造型の業務では、目的と背景を基にツールなどを活用して仮説を組み立て、実践と検証を繰り返すことで、より良い業務実施につなげる方法があると考えます。 どう計画を固める? 改めて、まずはしっかりと目的と目標を決めることが重要だと感じました。関係者を巻き込み、十分な時間をかけて納得のいくプランを作り上げ、その上で複数の仮説を立てる必要があります。また、各種分析手法を実践する中で自分のスキルと経験を徐々に深め、より多角的な判断ができるようになりたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

問題を整理して解決する!ロジックツリー活用術

分解手法の魅力は? 要素を細かく分解する手法が印象に残りました。単に「売上不足」と捉えるのではなく、生徒数と単価という視点で分解し、売上を構成する要素をロジックツリーで整理、さらにMECEの考え方に沿って網羅的に分類する点が非常に整理され、有用であると感じました。 来期計画にどう活かす? ちょうど来期の計画策定中で、中期経営計画と現状との差を埋める方法を検討する際に、この考え方が大いに役立ちそうです。未達の原因をロジックツリーに基づいて分解し、それぞれに対して具体的に不足している要素や達成するための手段を考えるアプローチを取り入れたいと思います。 整理方法は本当に? また、問題をロジックツリーで整理し、MECEの視点で確認する方法も非常に効果的だと感じました。例えば、ある分野の実績不足について、売上を契約単価と契約数に分け、契約単価は物件価格やリース料率、契約数は営業の人数や営業一人あたりの契約件数に細分化して検討することで、各項目における課題や解決策を明確にできるという点が特に参考になりました。

戦略思考入門

差別化で顧客を引きつける方法

誰に差別化する? 差別化の考え方について学びました。特に重要なのは、「誰に対して差別化を行い、訴求するのか」を明確にすることです。 勝敗は何で決まる? ビジネスの勝敗は、企業同士の直接対決ではなく、顧客が決めるものだと理解しました。そのため、フレームワークを活用し、誰にでも簡単に真似されない方法を考えることが重要です。自社の強みを活かし、他社が真似し続けられない独自の手段を模索することが求められます。 業務設計はどうする? 新しい業務の設計においては、バックオフィス業務を主に担当していますが、新規業務の受注や既存業務の効率化を図る際に、この学びを活用していきます。まず、自社の強みを把握し、顧客ニーズを理解した上で、設計や提案を進めていきます。 行動はどう進む? 現在の業務とすぐに結びつけて行動に移すのは容易ではありませんが、まず自社の強みを明確にするところから始めています。そのため、アイデアを出すには幅広い知見が必要だと考えています。そのために、トレンドや同業他社の施策をインプットしていきます。

戦略思考入門

決断力を高める戦略思考の実践法

捨てる決断の意義は? 決断とは、何かを捨てることだとよく言われますが、戦略思考においても「資源は有限」であることを再認識する必要があります。「独自性」や「強み」があることはもちろん重要ですが、それが具体的に「戦略」とどう結びつくのか、これからの学習でさらに深めていきたいと考えています。 現状と理想はどう? 自チームの中長期戦略を策定する際にこれらの考え方を活用したいと思います。まず現状の正しい理解、他社の動向分析も含め、現在の位置を把握することが不可欠です。そして、理想の姿を明確に設定し、そこに到達するための道筋を描けるようにします。 業務の取捨選択はどう? チーム内の業務についても、やるべきこととやらなくてもよいことを峻別し、決断していくことが必要です。まずは、理想の姿を明確に描き、それを何度もブラッシュアップします。なぜそのようにありたいのか、現在の状態とのギャップはどこにあるのかを可視化し、その結果を上司からフィードバックをもらってさらに改良します。その上でそのビジョンをメンバーに伝えていきます。

データ・アナリティクス入門

仮説×分析で広がる学び

最初の目的は何? 分析に対して明確な目的意識を持ち、初めから仮説を立てるというプロセスは非常に実践的で役立ちました。最初に結論の方針を定め、その上でデータ収集を進める手法は、後の分析をスムーズに導いてくれると実感しています。 データ分解の意味は? また、データを分解し、得られた情報をさらに細かく吟味してストーリー性を持たせる工夫も印象的です。仮説の過程や構成要素を記録しておくことで、最終的な結論と照らし合わせながら再確認するプロセスも納得できるものがありました。 なぜ比較が必要? 加えて、複数の対象者から得られる情報において数を揃えて比較をするという点は、分析結果を信頼性の高いものにするための大切なポイントだと感じました。これにより、結論を支える根拠が一層明確になり、聞き手が納得しやすい資料作りが可能になっています。 学びの意義は何? 全体として、仮説に基づいたデータ収集と詳細な検証、そして論理的なストーリーの構成という一連の手法は、現実の業務においても非常に活用できる貴重な学びとなりました。

戦略思考入門

フレームワークで未来を切り拓く

フレームワークの効果は? 学習期間中に習ったフレームワークを意識的に活用することで、設問の意図に気づきやすくなりました。実際、順序立てたフレームワークを用いることで、業務上の戦略が明確な理由に基づいていないことが多い現実に対し、合理的な説明材料を集めて説得に利用できると感じています。 チーム整理はどう? また、時間に余裕がある案件に対しては、大局的な視点から整理する習慣を日常業務で意識するよう努めています。自チームのみならず、関連する部署全体を含めた整理を行うことで、より適切な対応や戦略が立てられると実感しました。 未来計画の鍵は? さらに、次の会計年度の業務プランや方針を検討する際には、PEST分析などの大局的なフレームワークを活用して、効率的に整理し方針決定に役立てたいと考えています。特にTechnology分野では、生成AIの進化と社会への浸透がもたらす既存業務の移行リスクが大きな課題となっており、このリスクを機会として捉え、どのような戦略や対策が最適かを探求することに意義を感じています。

「明確」に関する類似の人気キーワード

ご自身のペースでいつでもどこでも学習できる
6週間の短期集中オンライン講座「ナノ単科」 6週間の短期集中
オンライン講座「ナノ単科」

1週間毎に区切られた6週間のカリキュラムを、他の受講生とともに、オンラインかつ好きな時に自分のペースで学び、仕事で実践・活用する一歩を踏み出せる内容となっております。
to left to right