データ・アナリティクス入門

仮説習得が拓く未来の学び

仮説はどう活かす? スピードや精度を向上させるためには、分析の初期段階で仮説を立てることが重要だと学びました。結論に向けた仮説と問題解決のための仮説という二種類の仮説があり、それぞれ目的や時間軸に合わせて使い分けることが求められます。 フレームワークってどう活かす? また、3Cや4Pなどのフレームワークを活用することで、思考が整理され、仮説形成が容易になると感じました。仮説に沿って必要なデータを抽出し、場合によっては新たにデータを取得するプロセスは、効果的な分析の基本と言えます。数字で見えにくい効果も、可能な限り数値として示すことで説得力が増し、合理的な判断材料となります。 数字で信頼はどう? 具体的には、コンバージョンレートなどの数値計算により、直感だけに頼らず理論的な判断が可能となります。フレームワークを用いることで、業務のスピード感と精度が向上した経験もあり、反対意見を含めた多面的な情報収集が仮説検証の信頼性を高めると実感しました。 新機能はどう検証する? さらに、新機能をリリースする際には、3Cの観点から分析して優先度を明確化したり、施策ごとの「影響度×実行難易度」を評価することで、迅速な判断を下しています。ユーザーインタビューにおいては、どの層のユーザーがどのフェーズで不満を感じているかを仮説から検証し、具体的なデータに基づいて問題点を抽出する工夫も行っています。 仮説と判断はどう連携する? 週に一度、仮説をもとに業務課題を整理し、必要なデータを洗い出すワークシートを作成するなど、日常的な業務の中でも「仮説→データ→判断」の流れを徹底しています。毎月、ユーザーアンケートやインタビュー結果の分析から改善案を提案し、社内でのレビューにてその流れを共有することで、施策の精度や実行力の向上に努めています。

クリティカルシンキング入門

イシューを考える力を高める振り返りの極意

イシュー思考の基本を学ぶには? イシューを考える際のポイントについて、ライブ講義やグループディスカッションを通して多くの学びがありました。 まず、イシューを考える際には「考え方が間違っていないか」「十分に考えることができているか」を常に問い続けることが重要であると感じました。思考のクセを認識し、既存の情報やアイデアに安易に飛びつかず、イシューを特定してもそこで満足せずさらに問い続ける姿勢が必要です。 グループディスカッションの効果 ライブ講義でのグループディスカッションを通じて、自分の思考の偏りや視野・視座・視点の狭さを痛感しましたが、それを体系的に学ぶことができました。 コミュニケーションを円滑にするには? 会議やミーティングにおいては、問題や目標、課題を明確にしながら話すことで、コミュニケーションの円滑化や信頼関係の構築に繋がると感じています。 また、クレーム対応では、表面的な事象にとらわれず根本的な問題解決に向けて思考することが重要です。 効果的な提案資料の作成法とは? 提案資料作成時には、主張や概念、根拠を論理立てて階層を下げながら思考することで、説得力のある資料を作成することができると考えています。 これらの学びを実践するために、仕事だけでなくプライベートでもイシューを考えながら相手の話を聞くことを意識しています。仕事や日常生活において不測の事態や問題が発生した際には、イシューを考え根本原因を突き止める習慣を身につけています。上司や顧客への提案や資料作成時には、イシューの特定と論理構造の階層を下げながら根拠となる事象を考え抜くことが重要です。 ミーティングでのイシュー活用法 さらに、定期的なミーティングや会議の場を利用して、イシューを考える習慣をつけることが効果的であると実感しています。

データ・アナリティクス入門

仮説で挑む、学びの冒険

仮説の違いは? 仮説について、まず結論の仮説の例として、ある飲料のターゲット事例が挙げられます。これはコミュニケーションで活用されるもので、いわばあるテレビ番組で語られる説に似た考え方と言えます。一方、問題解決の仮説は、現状と理想の間に生じるギャップに着目し、その具体的な発生箇所や原因、そしてどのように対処すべきかについて仮の答えを提示するものです。 目的はどう決まる? また、仮説は目的があって初めて生まれます。たとえば登山中に道に迷った場合、どの方向へ進むべきかという仮説は、生存という根源的な目的から生じます。仮説生成を駆動する目的は大きく以下の3つに分類されます。まず、課題解決型の目的は、差し迫った問題に対処するために生存を確保する意図から生まれるものです。次に、探究型の目的は、なぜある現象が起きるのかという疑問や違和感を解消したいという好奇心に基づきます。最後に、変化志向型の目的は、現状に閉塞感を感じ、新たな選択肢を模索する動機から生じるものです。これらの目的は互いに重なり合いつつも、いずれも現状に対する不全感という出発点を共有し、仮説を突破口として機能させています。 行動へのつながりは? 自分や周囲が抱く仮説やアイデアが、結論を導くものなのか問題解決のためのものなのかを意識的に分析することが大切です。また、好奇心や物事に対する違和感といった感情を大切にしながら、仮説生成の駆動力を維持する必要があります。さらに、仮説検証はあくまで手段であり、目的そのものではありません。どれだけエレガントな分析であっても、最終的にはその分析結果をもとに具体的な行動を起こすことが肝心です。行動を促すために必要最低限の分析に留め、実際のマップ、ループ、リープといったプロセスを回しながら、目的意識に基づいた行動を心掛けたいと思います。

データ・アナリティクス入門

データ分析の極意と失敗しない一歩

ステップを踏む重要性は? ステップを踏むことと全体像を把握することは大切です。MECE(Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)の視点で全体を捉え、すぐに行動するのではなく、熟慮することが重要です。現状把握、原因分析、目標設定、そして打ち手の流れを理解する中で、特に現状把握が最も重要となります。多様な切り口から複数の要因を見つけ出し、そこから原因を確定することが求められます。例えば、QCサークルのような取り組みが有効です。そして、問題解決の目的が達成されたかどうかを検証することも忘れてはいけません。 問題解決のパターンとは? 問題解決には二つのパターンが存在します。一つはあるべき姿と現状のギャップを埋めるもので、もう一つは将来的な目標を現状と比較し、その余白を埋めるものです。後者は単に正常に戻すだけではないという点がポイントです。 原因分析の力量が成功を決める? 私自身、仕事の中で問題を解決する手法を使用していますが、事故対応策の相談や質問を受ける際、絡まり合った要因を考慮しながら原因を探り、対策を講じています。問題が単純に解決できる場合もありますが、連鎖的に解決される場合もあり、対応策が多岐にわたることがあります。原因分析の力量が重要であり、そのためには切り口の選び方が解決の度合いを大きく左右すると思います。 検証不足は問題を招く? 気になる点としては、要因分析から原因把握を行う際に、十分な検証を行わずにすぐに解決策に飛びついてしまうことが多く見られます。複数の解決策を列挙し、その中から重要度が高く、効果があるものを優先して対応することが肝心です。それでも上手くいかない場合には、PDCA(Plan-Do-Check-Act)サイクルを再検討することが必要です。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

キャリアと向き合う新しいリーダーへの道

自分の価値観は? 仕事に対する価値観や欲望、セルフイメージを明らかにする手法として、「キャリアアンカー」や「キャリア・サバイバル」という考え方があります。リーダーシップを発揮するためには、自分のキャリアに向き合うことが非常に重要です。リーダー自身がキャリアに真剣に向き合うことで、自然とリーダーシップが発揮しやすくなるからです。 内面はどう見る? 具体的に言えば、自分の内面に向き合うことで、自分がどのような仕事をしたいのか、どのように成長したいのかが明確になります。これによって、フォロワーはそのリーダーについていきたいと思うようになり、サポートを得やすくなります。 目標設定は何? 普段は、仕事の中身や進行中の事案から目標を設定し、こうしたい、こう進むべきだと考えてきました。プロジェクト内でリーダーシップを発揮する際も、人の役割や責任に基づいて対応し、その場に応じた解決策を講じてきました。しかし、今回の学びを通じて、自分の仕事に対する価値観や欲望、セルフイメージがリーダーシップに反映されているか、フォロワーが自分についてきたいと思っているかを考える必要があると思いました。 キャリアに向き合う? 自分がこれまでキャリアに十分に向き合ってきたとは言えないので、まず自身のキャリアアンカーが何であるかを考え、職務と役割の戦略的プランニング(キャリア・サバイバル)を検討したいと思います。その結果として、リーダーシップを発揮するための発想や行動力を身につけたいと考えています。 キャリア診断はどう? 早速、自分の仕事に対する価値観や欲求を理解するために、まず8つのキャリア・アンカーに対する自己診断を行い、次に会社のキャリアアドバイザーの助言を活用して、どのキャリア・アンカーが自分に適しているのかを判断したいと思います。

データ・アナリティクス入門

仮説が織りなす成長のヒント

仮説って何だろう? ビジネス現場における仮説とは、ある論点に対する仮の答えのことです。仮説は「結論の仮説」と「問題解決の仮説」に大別され、時間軸(過去、現在、未来)によりその内容が変化します。問題解決の仮説は課題に取り組む際の原因究明に用いられ、一方、結論の仮説は新規事業などに対する仮の答えとして位置づけられます。 プロセスの流れは? 問題解決のプロセスは4つのステップで整理できます。まず、Whatで問題が何であり、どの程度の問題かを把握します。次にWhereで問題の所在を明らかにし、Whyで問題が発生している原因を追究します。最後にHowでどのような対策が有効かを検討します。複数の仮説を同時に立て、各々の仮説が網羅性を持つよう確認することで、行動のスピードや精度の向上が期待できます。 仮説の活用法は? 私自身はこれまで、Webサイトの行動履歴や売上、KPIなどのデータ分析において、一つの仮説に頼る傾向がありました。今後は最低3つ以上の仮説を立て、上記の4ステップ(What、Where、Why、How)に沿って分析を深め、効率的な問題解決を目指していきたいと考えています。原因追及だけでなく、具体的な対策案を提案できる分析力の向上が目標です。 具体策は何だろう? そのため、以下の取り組みを徹底していきます。まず、仮説立案を強化し、複数の仮説を積極的に検討します。次に、問題解決の4ステップに沿って、各ステップの内容を明確に記録し、問題の全体像を把握します。また、データ分析に必要な技術や知識の学習を継続し、プログラムや統計学などの講座を受講することでスキルアップを図ります。最後に、チーム内でのコミュニケーションを強化し、情報共有や定期的なレビューを通して、原因追及から対策提案まで一貫したアプローチを実現します。

クリティカルシンキング入門

新たな視点を引き出すセルフ問いかけ術

自問自答は何のため? 自分に質問し続けることが、もう1人の自分を生み出すと理解しました。これは世間で言う「メタ認知」です。1人で考えると偏りがちですが、自分に問いかけたり他者と会話したりすることで、その偏りを減らすことができます。 理解の分け方は? 分からないということは、考えを分けないままでいることから来ると気付きました。逆に、しっかりと分けることで理解が進みます。これを「MECE」と呼びます。 自問で何が変わる? 自分に問いかけることで、新たな視点や発見が得られます。たとえば、何かを相手に伝えたいと思ったとき、思考の偏りがないかセルフチェックを行うことができます。 どう整理?MECEとAIDMA また、MECEを活用した思考整理の具体的な例として、ある職場で車の販売を行っている状況を考えてみました。お客様にはさまざまな関心度があり、それぞれに適したアプローチを考えるために「AIDMA」というフレームワークを利用します。これにより、どの階層のお客様なのかを把握し、それに応じた行動を整理できます。 店舗課題はどう見直す? さらに店舗の課題を解決するには、来店数や店舗送客数の減少といった問題を分けて考える必要があります。このプロセスを通じて学んだことを活かせると感じています。 スキルアップはなぜ? 私個人のスキルアップについても、お客様との会話で分かりやすく筋の通った説明に活かせる場面が多いと考えました。また、自分が話した内容を振り返り、その説明や提案をもう1人の自分に問いかけて評価することが重要だと思います。店舗の課題に対しては、分けること、そして1人で考えるのではなく他者を巻き込むことが大切です。分けた内容に対して、1つ1つ目的を忘れず取り組むことが求められます。

クリティカルシンキング入門

問いから始める:本質を見据えるチーム作りの秘訣

振り返りの重要性とは? 学んだ内容の7~8割が曖昧な記憶になってしまったことから、振り返りがとても重要であると感じました。そして、「問いは何か」を明確にすることの大切さを学び、その問いを常に意識し続けることの大切さも実感しました。問いをカタチとして残し、共有することで、組織全体が同じ方向を向いて課題を解決できるという学びがありました。 対話が思考を広げる理由は? 一人で考えるとどうしても思考に偏りが出やすいですが、誰かと対話をすることで様々な視点から考えることができることも感じました。 問いから始める重要性は? 利益構造が変化する昨今、成果に繋げるためには本質的な課題を見極める際に「問いから始める」ことを意識することが重要です。組織全体が同じ方向を向くために、会議などで問いを共有することが大切だと感じました。その際、視覚化を意識して資料を作成し、ズレや薄れを防ぐために問いを残し、定期的に進捗確認と調整を行うことも必要です。このような意識をもって行動することで、組織の成果をリードできると思います。 来期のPriority設定はどうする? 来期のチームのPriorityを作成する際には、「問いから始める」ことを意識し、チームの本質的課題を問いの形になるよう整理する予定です。さらに、会議で問いを共有するための資料を視覚的にわかりやすく作成し、その資料をプラン立案時や振り返りの際に確認することで、目的を見失わないようにします。 クリティカルシンキングを促すには? チームメンバーがクリティカルシンキングを身につけられるよう、相手の話を聴きながらイシューが特定できているか確認します。特定できていない場合には、本質的な課題に導けるような質問を投げかけ、「問いから始める」ことができるようサポートする予定です。

データ・アナリティクス入門

3W1Hで見える課題発見の瞬間

プロセスの意味は? WHAT・WHERE・WHY・HOWという問題解決のプロセスを理解できました。実践演習では問題と対策を混ぜて考えてしまったものの、3W1Hを用いることで思考が整理されると感じました。ただし、問題を特定するための良い問いを思いつけるかどうかは課題と感じ、今後の研修中に学びを深めたいと思います。 ロジックツリーとは? 問題を特定するには、ロジックツリーを用いて要素を分解する方法が効果的です。現状を図解しながら現場把握を進めることで、抜け漏れを防ぎ、問題発見のきっかけにもなると実感しました。 改善の手法は? また、あるべき姿と現状を比較し、何が問題で、どの部分を改善すべきかを考えるアプローチは非常に有効です。MECEの原則に注意を払いながらも、完全なもれなくダブりなくを目指すのは難しく、目的と手段が逆転しないよう、今後更に意識して取り組みたいと感じています。 評価の見直しは? 中間評価の時期において、目標と実績の乖離が見られる場合は、文章のみの報告ではなく、ロジックツリーなどを用いて状態を可視化することが重要です。こうすることで、どの問題に取り組むべきかを明確にし、下期に向けた目標値の妥当性や追加施策を再考することができると思います。 データの意義は? また、毎日配信される売上データは、チェックや比較を通じて変化に気付き、疑問を持つ力を養うのに最適な題材だと感じています。 情報不足の理由は? 最後に、問題解決のためにデータベースを確認すると、必要な項目が不足していたり、詳細なデータが得られなかったりするケースがあります。逆に、無駄な項目が多い場合もあるため、組織全体で問題を洗い出し、ロジックツリーを活用しながら必要なデータを蓄積できるよう、項目の設定に努めたいと思います。

クリティカルシンキング入門

切り口変えれば未来が拓ける

事象を分解する意味は? ある事象を理解するためには、まずその事象を細かく分解してみることが有用であると感じました。一つの視点だけでは捉えきれないため、複数の切り口から分解することで、より深い理解へとつながります。また、現在の切り口に安住せず、他の可能性を常に問い直す姿勢が、新たな発見に結びつくと考えています。ここで、MECE(漏れなく、ダブりなく)という原則を徹底することの重要性が改めて意識されます。もし切り口に漏れや重複があれば、事象を正確に捉えることが難しくなってしまうからです。 財務状況はどう分析する? このアプローチは、例えば顧客の財務状況を分析する際にも非常に参考になると思います。財務諸表であるB/S、P/L、C/Fを、複数の視点からチェックすることで、顧客の財務状態をより具体的に理解することが可能になります。また、顧客理解を深めるには、事業内容や流通構造、業界の動向、さらには競合との比較も欠かせません。それぞれの項目について、どの要素が利益率低下に影響しているのか、例えば原価率の高さや売上の低迷、その背景にあるコスト増加などを詳細に分析する必要があります。 未来策はどう見つける? さらに、物事を分解する手法は、現状の課題把握だけでなく、将来の解決策を検討する際にも役立つと実感しています。今後は、この分解の手法をより一層活用し、現在の理解を深めた上で、効果的な解決策を模索していきたいと思います。 具体的な取り組みとしては、5月中に少なくとも1つ、理想は2つ以上の業界について、業界に属する上場企業のIR資料や関連書籍を参考にしながら業界分析を行う予定です。その際、業界を単一の角度ではなく、複数の切り口で分析すること、そしてMECEの原則を意識して、学びを実践に結びつける機会にしたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

分解と検証で明かす解決のヒント

どこに問題潜む? 問題の原因を探るためには、まずプロセスを段階ごとに分解するアプローチが有効です。これにより、どの段階に問題が潜んでいるのかを明確にできます。同時に、解決策を検討する際は、複数の選択肢を洗い出し、根拠をもって絞り込むことが重要です。決め打ちせず、判断基準の重要度に基づく重み付けを行いながら評価する方法がおすすめです。 条件は整ってる? A/Bテストにおいては、それぞれの施策を比較・評価する際、できる限り条件を揃えることが求められます。 どうやって精度向上? また、ステップを踏んでデータ分析を行うことで、問題解決の精度を高めることができます。ある程度有望な仮説が立てられたら、まずは実行し、実際の市場や顧客の反応をもとにデータを収集して検証を重ねる方法が効果的です。 どこで・なぜ・どうやる? 自分の身の周りでデータ分析のトレーニングをする際は、まず「どこで(Where)」問題が発生しているのか把握し、次に「なぜ(Why)」その仮説が成り立つのかを立て、最後に「どのように(How)」打ち手の有効性を検証するプロセスが役立ちます。 どちらが響く? プロモーション活動のマネジメント業務において、インターネットを介した施策が難しい場合でも、どのパッケージが顧客に響くのかを検証する観点で実施することが可能です。例えば、協調すべき訴求ポイントをAパターンとBパターンで打ち出し、どちらがより顧客の反応を捉えられるかを分析・検証します。まずは、AパターンとBパターンそれぞれのアクションプランを策定しチームで共有し、条件をできる限り揃えられるよう協議します。その上で、予測されるボトルネックを洗い出し検証を進め、アクションが決まれば早速実行し、仮説検証を繰り返すことで問題解決へと結び付けていきます。

クリティカルシンキング入門

疑いが拓く学びの扉

本質をどう捉える? 本質的な課題を捉えるためには、まず目的を明確にすることが大切だと感じました。何のために、何を問うのか、その根底にある本質に迫ろうとする中で、当たり前と思い込んでいる事柄に疑いの視線を向けると、より本質に近づけるのではないかと思います。また、その問い方は単純な二者択一に終始せず、柔軟な姿勢を保つことが重要です。問いは一度限りではなく、何度も継続して行うべきで、その際、視点が偏らないよう多角的に分析し、具体的な実践を心がける必要があります。統計的なデータやその分析手法も、このプロセスにおいて有効なツールとなるでしょう。 本当の課題は何? 私はIT業界で働いており、この考え方は特に要件定義工程で役立つと感じています。本当にその機能が必要なのか、ユーザの真の課題は何か、また解決策がユーザ側の視点から見て適切かどうか、といった検証が必要な場面です。さらに、バグや障害対応においても、なぜ問題が発生したのか、どのタイミングで混入したのか、過去の事例と比較することで原因を追求する際に、このアプローチは有用です。開発プロセスの改善やリスク管理の分野でも、「今までのやり方が正しいのか」という疑念を持ち続け、常に振り返りながら改善を図る上で効果的だと考えます。 問いの立て方は? 「本質的な課題を捉える問いの立て方を身につける」ための行動計画としては、まずは疑いながら考える習慣をつけることから始めます。仮説を立て疑うことを日常に取り入れ、必要な理論や手法を書籍や研修を通して体系的に学びます。その後、実際の会議や小さなチームミーティングで本質的な問いを繰り返し投げかけ、意識を高めることを目指します。実践後は振り返りを行い、その結果を次回に活かすというサイクルを繰り返すことで、確実に身につけていけると考えています。

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