クリティカルシンキング入門

データ分析で見つけた新たな視点

データ加工とMECEは? データの加工や分け方、そしてフレームワークについて学びました。提示された情報をただ受け入れるのではなく、その背後に隠された情報を見抜く重要性を認識しました。特にMECEの活用方法について考える機会がありましたが、必ずしもMECEにこだわる必要があるのかという疑問も感じました。MECEが手段であり目的でないことを意識することが大切です。 戦略調査の目的は? マーケティング戦略の策定では、現在のサイトへの流入経路や登録経路を様々な角度から調査しました。特に、業歴が長い会社の場合、リピーター率が高いのではないかという仮説を立てて調査し、既存顧客からのフィードバックにどのような特徴があるのかも分析しました。また、成果を上げた新人の要素を細分化して理解を深めました。 連携の秘訣を探る? 最初に関係各所と連携して分析プロジェクトを立ち上げました。プロジェクトに興味や共感を持った人々から順に説明の時間を頂いてミーティングを行い、データ分析によってどのような示唆が得られるかについて話し合いました。その過程でスモールウィンを設定し、うまくいった内容を共有してより多くの人々を巻き込んで進展を図りました。

データ・アナリティクス入門

フレームワークが導いた学びの光

原因解析のコツは? what→where→why→howの順に問題を捉えることで、原因解析を体系的に進めやすくなります。フレームワークを利用することで、見落としなく検討でき、説明もしやすくなる点が非常に役立ちます。また、自分自身の思考のクセを理解することで、視野が偏らないよう意識することも大切です。情報分析を通じて、傾向を把握し、結論へと近づくプロセスは非常に有益です。 合意形成の秘訣は? 通常業務の場では、まずイシューを明確にし、その上で他者と合意形成を図ります。次に、多様なアイデアを出しながら仮説を立て、検証を重ねることで、より説得力のある説明が可能になります。単なる常識的な案ではなく、分析結果を生かしながら良い案を生み出すことに挑戦することが重要です。 重要なポイントは? 例えば、コストダウン施策の検討においては、膨大なデータの中からどの部分に着手するかを問い、自分にとって最重要と思われる情報に絞って集中的に分析します。仮説を立て、検証を繰り返す過程は、開発業務と同様の手法で進められます。そして、問題解決のためにどのような手段が最適かを考え、他者にも分かりやすく伝える工夫が、成功へと繋がるポイントとなります。

データ・アナリティクス入門

フレームワークを使いこなしデータ分析力を高める方法

フレームワークの活用法をどう高める? コンサルティング業務全般で役立つ3Cや4Pのフレームワークは、日々の業務で活用しています。しかし、反論を排除するデータまで踏み込めていない場面があるのが現状です。現状の問題や課題を批判的に捉える視点を持ち続け、本質的な課題や仮説・回答を考え抜くことを諦めない姿勢が重要です。 データソリューションの資料作りにおけるポイントは? 現在作成中のデータソリューションサービスの営業資料には、データ分析の手法やその需要性を盛り込みます。フレームワークは組み合わせて使うことで本質に近づくことができるため、シャープな推論ができる頭の使い方が求められます。そのため、フレームワークを複数組み合わせて使う力を向上させることが重要です。 フレームワークの判断力をどう養う? 具体的には、以下を実行します。まずは分析でよく使うフレームワークを単体で使いこなせるようにします。その上で、単体で使いこなせるフレームワークの数を増やします。そして、組み合わせることによって効果を増幅させるパターンを覚えます。常にどのフレームワークを組み合わせるのが最適かを考え、最適なパターンを選べるよう、判断力を養っていきます。

データ・アナリティクス入門

選ぶ力が分析を変える

手法選択は何が肝心? 様々なアプローチからデータを検討することで、仮説の精度が向上することを実感しました。しかし、すべての手法を無差別に試すのは非効率であり、分析の目的に沿った適切なアプローチを選ぶことで効率よく進めることが大切です。 代表値の選び方はどう? また、代表値には多くの選択肢が存在するため、データの性質や分析目的に応じた計算方法を選ぶ必要があります。一定の経験を重ねれば、どの代表値が最適かパターンを把握しやすくなると思います。 グラフ選びはどう判断? 製品の計測データなどを分析する際は、適切な代表値を選ぶことに加えて、標準偏差も併せて算出することが求められます。レポートを作成する際には、分析目的とデータの特性を踏まえて適切なグラフを用い、他者の手法に対しても改善の余地がないか検討する姿勢が大切です。 再検討の意義は何? これまで、代表値として単純な相加平均に頼ることが多かったため、今後はデータの性質を再検討し、その選択が本当に妥当なのかを吟味するようにしたいと考えています。また、グラフの選定についても感覚に頼るのではなく、目的を明確にした上で最適な可視化方法を選ぶよう努めます。

データ・アナリティクス入門

仮説と対話が創る次世代研修

仮説検討時、多角的視点は? 仮説を検討する際は、思考の範囲を広げることが重要です。そのため、フレームワークや対概念を活用し、多角的な視点から仮説を立てる工夫を行っています。 A/Bテストで差は出る? また、Howを考える段階でA/Bテストの手法が有効だと考えました。A/Bテストでは、従来の方法で実施するグループと新たな介入方法を採用するグループに分け、基準を統一して介入の違いだけを明確にし、効果の原因を特定できるようにします。 研修効果の確認は? こうした手法は、社内研修の効果測定にも応用できると考えました。研修の開催形式(対面またはオンライン)、実施内容(座学中心かワークショップ中心か)、講師の伝達方法などでグループ分けを行い、研修後のアンケートやミニテストを通じて効果を検証する方法です。 入社研修、何が改善点? 現状、私が担当している入社時研修は座学中心で、受講者同士の対話がほとんど見受けられません。そこで、講義内容に受講者間で対話ができる設問を追加し、対話の時間を設けるなど、ワークショップに近い形式へと徐々に変更していく計画です。まずは、会社概要の部分をクイズ形式にするなど、工夫を重ねる予定です。

クリティカルシンキング入門

心に響く学びのリアル声

正しく伝えるには? 伝わる日本語を意識することは、まず主語や述語、句読点を適切に使い、言いたいことが確実に伝わるよう努めることが重要だと感じました。相手に合わせて主張の根拠を調整することで、より説得力のあるコミュニケーションが可能になると思います。 論理を整理するには? また、ピラミッドストラクチャーを活用して事象を整理・可視化する手法は、仮説を深く掘り下げ、なぜを繰り返すことで対策に結びつける点が非常に有益だと実感しました。これにより、論理的で明確な提案ができるようになると考えています。 顧客対応はどうすべき? さらに、医師など特定の顧客にメールを送る際は、文章を分かりやすく構築することが大切です。交渉事の際には、相手のタイプに応じた依頼のアレンジが必要であると同時に、エリアプランの作成においてもピラミッドストラクチャーを活用し、仮説の深掘りと検証のサイクルを意識することが求められます。 思考習慣は何が必要? 以上の学びを踏まえ、ピラミッドストラクチャーの思考法を習得するためには、普段から論理的な構造や流れを意識し、仮説を繰り返し問いながら具体的な対策を導く習慣を身につけることが重要だと感じています。

クリティカルシンキング入門

偏見を超えて成長する思考力の秘訣

無意識の偏りは? 質問を受けた際、自分が無意識に思考の範囲を限定していることに気付きました。そして、普段行わない行動を求められたとき、自分の得意な方向に考えてしまうという講師の指摘にも納得しました。例えば、ラグビーを未経験の人が「やってみて」と言われてもすぐには上手くできないように、クリティカル・シンキングも同様であるとイメージできました。今後は、自分の偏った思考を認識し、意識的に実践して繰り返すことで、自然に批判的思考ができるよう努めていきたいと思います。 なぜ結論に至る? また、事務リスクの未然防止策を検討する際の原因分析や仮説の検討にもこの考え方が活用できると感じました。確証バイアスにとらわれがちなので、導いた結論が本当に正しいのか、なぜその結論に至るべきなのかを深く分析するよう心掛けたいと考えています。 他者の意見は? さらに、自分で深掘りして分析するだけでは偏った思考が反映されてしまう可能性があるため、他者の意見を聞いて他者からの思考のヒントを得る努力も必要であると思いました。すべてを自分だけで完結させないようにし、チームメンバーの協力を得ながら自身の成長につなげる意識を持つようにしていきます。

データ・アナリティクス入門

仮説で深掘り!売上低下の真因

仮説はどう検証する? 仮説は必ずMESEの考え方に基づかなければならないと感じています。そのため、仮説の正しさを相手に伝えるには、最低でも3つ以上の観点から情報を比較し、各角度で検証する必要があります。また、万が一仮説が間違っている場合に備え、複数の仮説を用意することも重要です。 売上減の理由は? 「なぜ売り上げが下がっているのか?」という問いについて、これまでのアプローチはある特定の数値を比較し、その数値を上げるための方法を提案するものでした。しかし、単に数値を比較するだけではなく、なぜその数値が下がっているのかという深い原因に目を向け、さらに詳細な仮説を立てて実証していく必要があると感じました。今後はロジカルツリーなどの思考ツールを活用し、原因の追求をより体系的に行いたいと考えています。 週次資料はどう整理する? また、毎週作成している週次資料はこの手法を実際に試す良い機会だと感じています。週次資料における各項目の定義を再検討し、仮説構築に不可欠な基本的な指標が何であるかを明確にしていきたいです。さらに、月次と週次で使用する項目の見直しも併せて検討し、より精度の高い改善策を模索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

1月の謎に挑む!仮説力の全貌

仮説の違いは何? 仮説を立てる際に活用できるフレームワークについて、改めて学ぶ機会となりました。そこで、結論としての仮説と、問題解決のための仮説という2つの考え方があることを理解しました。また、問題解決プロセスにおいては「where(どこで)」「why(なぜ)」「how(どのように)」の視点を意識することが重要だと認識しました。 利用状況変化はなぜ? 具体的な事例として、12月から1月にかけてサービスの利用状況が低下した際の対応を検討しました。結論の仮説としては、長期休暇中にサービスから離脱が起きたという点を重視しました。同時に、特に正月期間にユーザーの離脱、すなわちチャーンが発生した可能性に着目し、問題解決に向けた仮説を立てました。さらに、年末年始の背景を踏まえ、プッシュ通知などでログインを促す導線を作ることが有効ではないかという仮説も検討しました。 データで何が分かる? 加えて、12月から1月のサービス利用状況について、デイリーベースでデータ分析を実施しました。離脱ユーザーの属性やこれまでの傾向を可視化するとともに、プッシュ通知などのお知らせがログインのフックとして機能するのかをテストする工程を経ました。

データ・アナリティクス入門

論理とフレームワークで拓く未来

フレームワーク活用は? 課題に対して仮説を立てる際、4Pや3Cなどのフレームワークを活用することで、これまでの漠然としたアプローチから、より効率的かつ効果的な方法へと進化できることを実感しました。従来の方法と比べ、論理的に整理された仮説構築が可能になり、今後の取り組みに大きな期待を持っています。 客観データで見直す? また、仮説思考においては、反論を排除せずに客観的なデータ収集を行い、都合の良い解釈にとらわれないことが重要だと学びました。仮説が間違っている可能性を認め、検証に基づいた見直しを行う姿勢が、正確な結論に繋がると感じています。 問題解決の切り口は? 今後は、問題解決に向けて複数の仮説を立てる際、フレームワークを活用しながら様々な切り口で検討していきたいと思います。これまで何となく仮説を立てていた点を改め、より具体的かつ体系的なアプローチを心掛けるつもりです。 進行中の分析は? 現在進行中のデータ分析に関しても、今回の学びを活かし、もう一度仮説を立て直して検証を行います。日々の業務において常に仮説と検証のプロセスを意識し、フレームワークの活用に習熟することで、より確かな成果を目指していきます。

クリティカルシンキング入門

事実を分解して新たな発見を

数字は何を示している? 数値や事実を分解することで、新たな事実が見えてくると同時に、その解像度を上げることができると感じました。この際、特に意識すべきは「切り口」であり、仮説や目的をもって複数の視点から事実を確認することが重要です。自分は、ある傾向にすぐ飛びついてしまい、その先の検討を十分に深められていなかったため、今後はどんな傾向が見えても多角的に事実を検証するよう努めたいと思います。 現状の原因は何? また、企画立案の際も、ありたい姿と現状のギャップを埋めるために、事実を分解して原因を追求する手法が有効だと感じます。現状の事実がなぜ生じたのかを明らかにするために、事実を細分化し、多角的に確認することは重要です。実際、直近では、社員向けに業務と介護のリテラシー向上を図る施策の検討において、現状確認のために事実を分解して捉える作業を進めており、どのようなデータを収集すべきかも併せて検討しています。 業務改善の秘訣は? さらに、進行中の業務に取り組む中で、早速「分解」に意識を置いた事実確認を試みています。この施策で得た経験をもとに、他の業務においても同様のアプローチを活用できるように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

データに潜む真実を見抜く技術

視覚的要素の活用法は? 目は最高の分析ツールです。顧客へのプレゼンでは、すぐに理解できるグラフや表を用いることが重要です。特に、目の前にあるデータや事象にだけ引っ張られず、見えないものも比較対象として考慮することが肝心です。分析の着眼点としては、逆説的な発想を持ち、新たな仮説を立てられるようにすることで、重要な点を見落とさない思考を身につけることが求められます。 データ活用で成果を上げるには? 現在の業務においては、データを活用して顧客の課題解決を図っています。営業活動においても、新規顧客の案件獲得やリード獲得にデータを活用できると考えます。しかしながら、広告媒体や営業ツールの選定では、比較対象のデータがフェアに整わないことがあり、会社との相性も考慮する必要があるため、仮説の設定やデータの加工が難しいと感じています。 目的設定の重要性とは? そこで、目的をしっかりと設定することが重要です。顧客の要望をそのまま受け取るのではなく、意思決定や課題解決にどうつながるかを見極める必要があります。また、仮説の設定については、見えているデータ以外にも比較や仮説の対象となるものがないかを意識して考えることが求められます。
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