データ・アナリティクス入門

データ整理で未来を変える学び

正しい手順はどう? 問題解決の4つのステップは基本的に「What→Where→Why→How」の順で進みます。このプロセスを通じて、あるべき姿と現状のギャップを数値で示すことが重要です。日常の課題解決にはロジックツリーを活用することが一つの手段として有効です。その際のコツとして、過度にMECEを意識するのではなく、感度の良い切り口を見つけることが肝心です。 保険業界の課題は? 具体的な課題として、保険業界でのデジタル化に関連する多くのデータが整理されていない点が挙げられます。この場合、どのようなデータが収集されており、またどのデータが不足しているのかを把握するために、ロジックツリーを用いて整理することが有用です。 施策立案はうまく? データを活用してデジタル化推進の施策やプロモーション案を策定するためにも、まず現状のデータを整理することから始めたいと思います。ロジックツリーを用いることで、デジタル利用率を手続き別や代理店の種別といった切り口で整理し、分析を進めます。これにより、より具体的で効果的な施策につなげることが期待できるでしょう。

データ・アナリティクス入門

データ分析で見えてきた課題解決のコツ

データ分析の重要性とは? データ分析において重要なのは比較することです。データは分かりやすく加工して活用する必要があります。また、私自身が特に気をつけたいのは、目的を決めてから行動することです。課題がどこにあるのか、なぜそうなっているのかを考え、選択肢を出してから仮説を立てて進めることが大切です。 売上向上に必要な行動は? クライアントの課題解決に際しては、大きな目的である売上向上に対して、小さな目的を設定してから行動する必要があります。どこに課題があるのか、仮説を持ってヒアリングを行いたいと思っています。また、自身の営業計画立案においても、既存の課題や理由だけでは向上しないため、繰り返し検証して精度を高めていきたいです。 ヒアリングの視点はどうする? 具体的には、クライアントヒアリング時において、「What」「Where」「Why」「How」という観点から文章を用意し、必要に応じて「あるべき姿」とのギャップについて整理していきたいと考えています。自身の営業計画についても、現時点で考えている課題と理由を再検討し、改善を図りたいと思っています。

データ・アナリティクス入門

4つの視点で解決!理想ギャップ発見

なぜ視点を4つに? 問題解決のアプローチとして、これまで「why」だけで問題に向き合っていた自分に気づきました。新たに「what」「where」「why」「how」の4つの視点で問題を整理し、現状とあるべき姿の差を明確にすること、そしてそのギャップを数値として把握する方法に取り組むことの大切さを実感しました。 どう情報を整理する? また、データ収集の切り口が思い浮かばなかった際に、MECEの手法が有用であると学びました。この手法を活用することで、情報を漏れなく整理し、問題の全体像を捉える力が養われると感じています。 顧客状況を見直す? 顧客数が減少している一方で、顧客単価が上がっているため売上は増加している現状があります。しかし、目指す売上は昨年以上の顧客数を前提としているため、安直に「価格の上昇が原因で顧客数が減った」と考えがちでした。顧客単価の上昇は一部の要因に過ぎず、今後下がる見通しもないことから、どの部分に現状と理想のギャップがあるのか、そしてその課題をどのように解決できるのかをデータ分析を通じて探っていく必要があると考えています。

データ・アナリティクス入門

小さな比較が大きな決断へ

分析の目的は何? 分析は、対象の比較を通して最終的な意思決定に役立てるためのプロセスです。まず、分析の目的をはっきりと定めることが大切です。その際、必要な要素の整理を行い、どのような切り口で分析を進めるかを考えます。 比較とグラフはどう? 具体的には、各要素を同じ尺度で比較できるよう配慮しながら、縦棒グラフや横棒グラフの使い分けに注意を払い、差異を視覚的に把握しやすい構成を目指します。数値データだけでなく、感覚的なスコアも、別の切り口を用いることで定量的に表現できる点が重要です。 柔軟な検討は必要? また、データ分析の依頼を受けた際は、まず目的に関する詳細なヒアリングを行い、分析に必要な各要素の分解や整理を丁寧に実施します。目の前のデータに固執することなく、柔軟な視点から検討することが求められます。 結果のまとめは? 最終的な分析結果のまとめにおいては、伝えたいメッセージに最も適したグラフやダッシュボードを選択することが鍵となります。こうした取り組みが、分析時に生じる躓きや失敗を解決するためのディスカッションに繋がっていくでしょう。

戦略思考入門

差別化戦略で広がる可能性

差別化の出発点は何? 差別化を図る際は、まず「競合他社の幅広さ」や「ターゲットとなる顧客」といった前提条件を明確にすることの重要性を再認識しました。大きな差別化戦略であるコストリーダーシップを必ずしも実践する必要はないかもしれませんが、差別化や集中戦略は自社の戦略に十分応用できると感じています。 業界戦略はどう考える? 自身の業界に当てはめると、3つの戦略やVRIO分析といった枠組みは、現在の自分の立場よりも会社全体の戦略部や経営層に近い組織で判断されている印象です。単に方向性を示されるだけでなく、その判断に至る分析結果が説明されることで、より納得しやすくなります。なお、組織単位でVRIO分析を行った場合、その組織の強みは見えても、会社全体の最適な解決策とはならない点には注意が必要です。 どのような工夫がある? また、差別化を考える際に、先に答えを思い浮かべ、その答えを補強するために優位な競合や顧客情報を並べる傾向があります。経験則から出る直感自体は否定しませんが、視野が狭くならないよう、どのように工夫しているのかを考える必要を感じました。

データ・アナリティクス入門

仮説からはじまる成功のヒント

どうやって最速解決する? 課題解決においては、最短かつ最適なルートでゴールに到達することが他者に対する優位性につながると考えます。そのため、場当たり的な対応や、全体をむやみに検証して無駄にコストや時間を費やすことを避けるためにも、まずは仮説を設定することが必要です。いかに精度の高い仮説を立てるかが重要であり、そのためには適切な知識、経験、そして考え方が求められます。 課題の本質は何? また、課題に取り組む際は、まず何が課題であるのかを適切に理解し、把握することが不可欠です。課題が不明確であれば、得られる答えも曖昧になってしまうからです。その上、対象となるビジネスなどのドメイン知識や過去の経験に基づき、適切な仮説設定に注力していきたいと考えています。 経験は十分伝わる? すでに実践している部分もありますが、さらなる精度向上とスキルアップを図るために、フレームワークと呼ばれる考え方のツールを導入して、より高い精度を目指していく所存です。今回学んだ3Cや4Pを基本とし、今後さらに他の手法も取り入れながら、知識と経験を積み重ねていきたいと思います。

アカウンティング入門

ビジネスモデル理解が広がる!学び放題の魅力

多様なビジネスモデルを学ぶには? これまでの実践演習や授業での演習を通じて、さまざまな業種や業態のアカウンティングからビジネスモデルを考えることができました。特に、製造業だけでは考えにくいサービスビジネスモデルを、共に受講した方々の視点や発想を取り入れることで理解する助けとなりました。ライブ授業はやはり楽しいです。 学んだ知識をどう活用する? 現在、会社組織の目標設定を考えていますが、これまで学んだことを活かしている一方で、まだ十分ではないとも感じています。そのため、P/L、B/S、C/Fといった知識を駆使し、引き出しを開けるようにしながら問題を解決していきたいと考えています。 知識を定着させるには? もちろん、業務内で学んだことを使っていくことは当然のことです。しかし、業務だけでは分からないことがあるため、学習を深掘りして継続する必要があります。また、知識が消えていかないように、定期的に基礎知識に触れることも重要です。これが最も難しい部分だと思いますが、学び放題の永年プランを契約しているので、毎日短時間でも動画学習を続けていくつもりです。

クリティカルシンキング入門

具体と抽象で開く成長の扉

具体と抽象の大切さは? 具体と抽象の両面を行き来することの重要性を実感しました。議論が進む中で、つい具体的な部分に深堀りしすぎてしまい、視野が狭くなることがあると痛感しました。まずは何を解決したいのかという問題意識を持ち、その上で立ち止まる勇気が大切だと感じています。 掘り下げ不足は大丈夫? システム開発会社からの技術派遣ニーズのヒアリングでは、一見、案件内容や必要なスキルがテキストで整理されているため、手軽に内容を把握できる反面、それ以上の掘り下げをしなくなりがちだと感じました。これは、お客様側が要件のすり合わせを完璧に行っているという前提に陥りやすいことに起因しています。そのままの形で提案を進めると、結果としてコスト競争に陥り、収益性に悪影響を及ぼす可能性があるため、いただいたご依頼をそのまま受け取るのではなく、解決すべき課題の優先順位を合意の上で整理し、当社独自の提案へとつなげていきたいと考えています。 最適解はどこに? また、VUCA時代と呼ばれる現在において、何をもって最適解とするかの定義を明確にすることが難しいと感じています。

データ・アナリティクス入門

思考プロセスで本質に迫る

プロセスの意味は? 今週は、一連の思考プロセスに沿って問題解決のステップを学びました。それぞれのステップで重要な点を復習する機会をいただき、事象を把握する際に、すぐに手法に飛びつくのではなく、しっかりとプロセスを踏むことが実は近道であると実感しました。迅速に本質へ近づくため、その手間を惜しまない姿勢を大切にしたいと感じています。 徹底の課題は? また、問題解決策にたどり着き「これを徹底しよう」と意気込んだ場面でも、大規模な職場においては徹底が困難であるという新たな課題に直面しました。この単科で学んだ内容を活かすためには、その後の徹底方法、すなわちどのようにして人が動くのかという視点も欠かせないと考えています。思考プロセスは数字の分析だけでなく、さまざまな状況に応用できる点が魅力的だと改めて感じました。 本質を追うには? 徹底ができていない現状(What)に対して、なぜ徹底できないのか(Why)をインタビューなどを通して探ることで、新たな気づきを得たいと思います。今後も、この思考プロセスを駆使し、問題の本質を追究していきたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

クリティカルシンキングが変える仕事のアプローチ

クリティカルシンキングを再評価するには? 改めて「クリティカルシンキング」とは何かということと、「問いから考え始める」ことの重要性を学ぶことができました。私にとっての「クリティカルシンキング」とは、「問いと打ち手(根拠と主張)」だと現在は考えています。物事を考え始める際は、必ず「何の答えが必要なのか」を問いという形で置いてから思考を始めていきたいです。 問いを立てる場面での有効性とは? 問いを立てることが必要な場面は多々ありますが、特にクライアントや社会課題の解決策を考える場面で役に立つと考えています。具体的には、応募の集まっていない企業への母集団形成案を考える際や、その打ち手として企業の年間休日がネックとなっている場合の人の動かし方を考えるときなどです。 定量的な問いで現状分析を深めるには? 漠然と「この企業の採用成功をするにはどうしたらよいか」と考えるのではなく、「この企業の年間休日を120日にするにはどうしたらよいか」や「この企業の応募者数を月5人多くするにはどうしたらよいか」と定量的な問いを立てたうえで現状分析をしていきたいです。

クリティカルシンキング入門

自分の考えに気づく瞬間

思考の偏りを感じる? 人が思考を行う際、必ず「偏り」が生じることを認識する必要があります。クリティカルシンキングは、自分自身の思考に向き合い、その癖を見つめ直すプロセスであり、視点、視座、視野を広げるための有効な手段だと感じました。 具体抽象の関係は? 具体と抽象のキャッチボールを繰り返しながら思考を深めることが、論理的な整理に寄与することを実感しました。また、反復トレーニングにより自分の考え方を定期的に振り返ることで、より堅実な結論へと導かれると感じています。 失敗の学び方は? 仕事上での失敗やうまくいかなかったことに直面した際にも、本質的な問題を把握し、構造的な解決策を模索する姿勢が大切だと考えます。これにより、個々のスキルや経験に依存しない、組織としての強みを作り上げることが可能になります。 思考開始はどう? さらに、思考を開始する際のスタート地点は人それぞれ異なります。自分の経験、一般論、あるいは他人の見方など、さまざまな前提が存在するため、皆さんがどのように捉えているのか意見を共有することは非常に有意義だと感じました。

データ・アナリティクス入門

試行錯誤で見えた成長のヒント

原因はどこにある? 問題の原因を探る際は、まず全体のプロセスに分解し、どの段階で課題が発生しているかを明らかにします。その上で、解決策を検討する際には、複数の選択肢を洗い出し、根拠に基づいて最適なものに絞り込む手法が重要です。 A/Bテストの意味は? また、A/Bテストはシンプルで運用や判断がしやすいというメリットがあり、低コストかつ少ない工数で実施できるため、リスクを最小限に抑えながら改善を進める有効な手段といえます。 利用状況の課題は? 現在進めているサービスについては、利用者の活用状況を分析し、どのように利用され、さらに活用を推進するためにはどのような施策が効果的かを検討することが課題となっています。そこで、まず現状の利用状況を詳細に把握し、その分析結果をもとに仮説を立て、改善のための施策を検討していきます。 次のステップは? 具体的には、各施策を一つずつ実施し、その結果を確認しながら次のステップへ進んでいく方針です。施策の実施期間は概ね1~2週間を想定していますが、内容とともに期間も適宜見直しながら検討していく予定です。
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