データ・アナリティクス入門

仮説と検証で輝くデータ分析

グラフ選びの意義は? データの基本的な加工方法について学び、どの場面でどのグラフを用いるべきかを考える大切さを実感しました。グラフの選択を誤ると、重要なポイントに気づけなくなる可能性があるため、今後はグラフ選びのセンスをより一層磨いていきたいと思います。また、X軸やY軸の設定がグラフの印象に大きく影響することも学び、客観的な視点でデータを分析する必要性を痛感しました。 分析視点の拡大は? さらに、販売実績の分析においては、年齢、性別、購入時期などの切り口でデータを細分化し、多角的に見ることでより深い洞察が得られると感じました。データを見やすく加工することで、迅速な意思決定に繋がる効果や、説得力ある資料作成に役立つ点も納得できました。 仮説検証の基本は? 一方で、仮説を立て検証するという基本ステップが省略されがちであると感じました。手元のデータのみで課題の発見から解決策の選定まで進める傾向が見受けられるため、仮説設定と検証のプロセスにもっと注力し、多角的な分析を可能にする適切なデータ加工の重要性を再認識しました。

デザイン思考入門

失敗も糧に未来への挑戦

プロトタイプの意義は? 自身のプロトタイプ作成を通じて、また他者のプロトタイプを検討する際にも、可能性を排除しない姿勢がいかに重要かを実感しました。同様に、フィードバックの際も前向きなアドバイスを意識することで、その後の可能性が広がると感じています。 新手法は効果的? 新たなトレーニングプログラムの導入、新たな選手の育成方法、さらには試合運営の新しい手法を試みる場合にも、この姿勢は有効です。いきなり完成形を目指すのではなく、スモールスタートから出発し、繰り返し改良を重ねる流れが効果的だと考えます。ただし、生身の選手を対象とする以上、失敗や上手くいかない事態にも備える必要があり、あらかじめ関係者との合意形成をしっかりとおこなうことが重要です。 失敗も学びになる? どの業務においても、「とにかく試してみる」という姿勢と、不明点があれば実践を通して学ぶ姿勢が大切だと感じました。共感や課題の認識、アイディア出しといった基本的なプロセスを経た上でプロトタイプを進めれば、前向きな姿勢で改良を重ねることが成功につながると実感しています。

戦略思考入門

現状に挑む!業務改善のヒント

今のプロセスは最適? 現状への最適解を追求することの重要性を再認識しました。現在の業務は多くがプロセス化され、一定の手順に従って進められていますが、その一方でプロセス化によるオーバーヘッドが生じていることも改めて感じています。常に「今の対応が本当に最適なのか」という疑問を持ち、業務の見直しを図ることが大切だと考えています。 手順は見直す? これまでの問題への対応として、手順を確立し日常のオペレーションに組み込んでいます。しかし、定期的なプロセスの見直しやメンバーからのフィードバックを受け、各プロセスの必要性や効率を再評価するよう意識を変える必要があると感じています。 自問自答してる? まずは以下の点について自問自答してみたいと思います。 ・そもそもなぜそのプロセスが必要になったのか、当時の背景を十分に理解する ・現在の状況が当時とは異なる場合、対応すべき最適解が変わる可能性があるため、現状の必要性を検討する ・プロセスで実施している作業を、他のツールやソフトウェアなどの手段で代替できないかを検討する

データ・アナリティクス入門

4視点で読み解く問題解決のコツ

情報収集の課題は? 収集したデータは、そのままでは問題解決に活かすことが難しいと感じました。なぜなら、目の前にある情報に左右されやすく、都合の良い情報だけを集めて判断が偏ってしまうリスクがあるからです。 問題整理の手法は? また、【What】【Where】【Why】【How】というステップで問題解決を整理する考え方は、非常に効果的だと実感しました。これはデータ分析に限らず、さまざまな事象を体系的に整理する上で役立つ手法です。たとえば、製品企画や業務提案に取り組む際、どの切り口からアプローチするかの起点となるため、有用だと感じました。 提案の差はどう? 最近の新しい業務提案にあたっても、同様に【What】【Where】【Why】【How】で整理する必要があります。ただし、提案内容が【How】だけに偏ってしまう傾向があるため、MECEを意識して全体をバランスよく整理することが重要です。さらに、金額(HowMuch)や期間(HowLong)といった具体的な要素も含めて考えることで、より実践的な問題解決が可能になると感じました。

戦略思考入門

未来を切り開く中国市場戦略入門

戦略を練るための基本フレームワークは? マーケティングの基本フレームワークである3C、SWOT、バリューチェーン分析などを使って、自社の商品やポジションを客観的に把握し、他部署と共有しながら戦略を練り上げていきます。外部環境と内部環境を考慮に入れつつ、自社の強みと弱みを明確にして戦略を立てることが重要です。 中国市場での方向性をどう見極める? 私の仕事の一つは、中国市場における販売戦略の数年先の方向性を考えることです。市場環境の影響を強く受けやすいため、一つの事業だけに依存することはリスクが高いです。そこで、自社の強みを活かせる領域で新たな事業をどのように立ち上げていくかを見極め、適切な投資を行うことが求められます。 具体的な戦略検討方法は? 具体的には、SWOT分析や3C、4P、4C、5Force分析などを駆使して、現状の事業領域を分析し、それぞれの分野でどのような戦略が可能かを考えます。また、市場動向を踏まえながら自社の強みを最大限に活かし、どの分野に参入すべきか、それを実現するための具体的な戦略を検討していきます。

データ・アナリティクス入門

数字で読み解く現場改善の秘訣

データ分析はどう理解? データ分析の手法について学び、既存のメソッドを活用することでデータ内に潜む意味を解析できることを理解しました。ただし、MECEの設定基準やその手法についてはまだ不明な点があるため、今後は確認を重ね、分析力の向上に努めたいと考えています。 現状のITは十分? また、職場で業務改善を担当する中で、現在の環境では活用可能なITリソースが十分に利用されていないという認識に至りました。単に使い方や技術的な問題だけでなく、業務の種類、内容、工数、手順などが十分に把握されないままツールが導入されている可能性を感じたため、まずは自身の置かれている環境の理解を改めて確認する必要があると実感しました。 業務改善の手法は? 今後は、職場内の業務項目、分類、関連する法令、関わるステークホルダー、工数、作業手順をリストアップし、最適なツールの選定や作業方法の見直しにつなげていく予定です。具体的には、現在使用している掲示板の改善に向けて、上記の内容を全員に再認識してもらうための作業と、その手順書の作成を進める考えです。

クリティカルシンキング入門

データ分析で見つける課題のヒント

課題をどう発見する? 本講座で、課題(イシュー)を特定するプロセスについて学びました。これまで、最終的に解決すべき問題が何であるかを自分の先入観や仮説だけに頼って考えていたように思います。今後は、各種データを様々な角度から分析し、その結果をもとに課題を特定する作業に慣れる必要があると感じました。 販売計画をどう分析? 具体的には、ソリューション販売計画の策定に取り組む際、この手法を活用しようと考えています。たとえば、ある製品について「売る」「売りたい」といった単一のキーワードだけではなく、現状や市場、価格など複数のキーワードを抽出してデータ分析を行い、さまざまな切り口からイシューを探索する方法です。 意見交換は効果的? さらに、大きな課題に対しては、課題を細分化したキーワードに分解し、各キーワードに対応するデータを揃えることで、より具体的なアプローチが可能になると実感しました。加えて、同僚の意見を積極的に求め、ディスカッションを通じて個人的な偏りを排除することが、より客観的にイシューを特定するために重要だと感じています。

マーケティング入門

新しい市場開拓に挑む、ポジショニング戦略の妙

ターゲット層で差をつけるには? 同じ商品でもターゲット層を変えることで、これまで取り込めなかった顧客を取り込む可能性があります。その際、自社の強みを2つ挙げることで、他社にはないポジショニングを行い、差別化を図ることが重要です。例えば、ワークマンは職人向けのポジショニングを低価格かつ高機能な製品として一般ユーザーにもリーチしました。 B to B市場での挑戦 B to B業界では、同じ商品を異なる顧客に売るのが難しいと感じます。私の働く建設機械業界では、顧客は土木、解体、産廃などが中心であり、全く異なる業界や一般消費者が顧客になることは難しいです。しかし、B to Cにおいては、ターゲット層を変え、ポジショニングを見直すことで新たな市場を開拓できると思いました。 ポジショニング戦略の可能性 B to Bでは、同じ商品を全く別のユーザーに売ることが難しいと感じますが、ポジショニングはB to Bでも有効な考え方だと思います。まずは業界の中で自社がどのようなポジショニングをしているかを把握することから始めたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

学びの可視化で発見する新たな自分

主張の整理は? 主語と述語を意識して整理し、可視化することで主張とその理由が明確になると感じました。これは、日本語では抜かれがちな部分ですが、自身や伝えたい側にとっても非常に有益です。さらに、今回の学習を通じて、自分が誤った認識を持っている領域があることを知りました。この分野が苦手であることも発見したため、今後も定期的に復習を行いたいと思いました。 変化対応のコツは? 新たなプロジェクトの推進や既存の内容の変更を行う際、以下の点が重要だと感じています。まずは、始めることで得られるメリット。そして、業務負担の変化などを整理し伝えることで、提案が採用されやすくなるのではないかと考えています。 伝え方の確認は? 伝えたいことや相談事がある時には、小さなことでも図式して頭の中を整理することが大切です。頭の中だけで描くと、仕分けが上手くいかない可能性があるためです。可視化をきちんと行うことの重要性を実感しました。また、伝える前に一度、どのように伝えるべきか言葉にして確認することで、構造に誤りがあった場合でも修正できると感じました。

データ・アナリティクス入門

数字に秘めた学びの軌跡

データの真意は何? 実際のデータをただ眺めるだけでは、その背後にある示唆を十分に引き出すことは難しいです。データの意味を正しく理解するためには、適切な分析手法を用いる必要があります。 率の活用でどう変化? 単純な数字の比較だけでは良し悪しが明確にならない場合もあるため、「率」という指標を活用することで、より深い理解が得られることがあります。 体系的整理は有効? 問題の原因を探る際には、直感だけで原因を挙げるのではなく、体系的なフレームワークを使って整理することが効果的です。この方法により、抜け漏れなく各要素を洗い出し、論理的な仮説を立てやすくなります。 最適案の選び方は? また、複数の選択肢から最適な案を選ぶためには、コストや効果、運用負荷といった各比較軸に重みをつけ、数値化する手法が重要です。これにより、客観的な評価が可能になり、意思決定の質が向上します。 業務判断はどうなる? 日常業務においても、フレームワークや評価軸を意識して活用することで、論理的かつ効率的な判断を行うことができるようになります。

データ・アナリティクス入門

WHYを追う!仮説×データの挑戦

仮説検証で何が分かる? ライブ授業では、WHAT⇒WHERE⇒WHERE⇒HOWの順番に沿って、適切な仮説を基にデータ検証を行う重要性を再認識しました。以前学んだクリティカルシンキングにおける問題解決のステップと共通点が多く、両者の関係性がよく理解できました。仮説検証のプロセスにデータ分析を組み合わせることで、より良い課題解決や提案が可能になると感じています。 内部監査にどう活かす? この考え方を、私自身の内部監査業務にも取り入れ、問題の核心に迫る質の高い改善提案を実現したいと思います。特に、これまであまり重視してこなかったWHYの分析については、今後、的確に問題の真因を把握するために、重点的に実施していく予定です。 MECEで本質をつかむ? また、課題に対して決めつけず、全体をMECEの視点で捉えながら不要な部分と深堀が必要な部分を明確に区別したいと考えています。深堀が必要な箇所については、改めてWHAT⇒WHERE⇒WHERE⇒HOWのステップを踏み、考えを可視化して説明できるよう努めることが大事だと実感しました。

アカウンティング入門

数字を読み解く力を養う振り返り

P/Lにストーリーは必要? 今までP/Lを単なる数字として捉えていましたが、ストーリー性を持たせることで、内容が非常に理解しやすくなりました。この考え方は、自分の会社だけでなく、事業会社や営業所、支店ごとにも応用できると感じました。こうした異なる視点から考えることで、単に費用削減をするだけが正解ではなく、それが時には逆効果になる場合もあることを理解しました。 どうやって費用の正当性を議論する? P/Lを考える際には、どこにどのような費用がかかっているのか、その理由は何かを論じることで、費用の正当性を議論できます。そして、自社だけでなく、他社との比較や業界平均をもとにスタートアップに対するP/L目線を取り入れることで、議論をより具体的にすることが可能になります。 自社内の数字をどう活用する? まずは自社内で見える数字を整理し、会社がどこに注力し、どこに資金を投じているかを把握しようと思います。その後、そこで得た気づきをもとに社内のメンバーにヒアリングを行い、売上高を伸ばすために必要な材料として活用したいと考えています。

「可能」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