クリティカルシンキング入門

振り返りで実感!問題解決のヒント

イシューの役割は何? イシューとは、「今ここで答えを出すべき問い」のことです。問題解決を進める際、まずはイシューを特定することが大切です。そのためには、問題を分解し、より具体的な問いに落とし込むことが求められます。 仮説検証はどうする? 次に、論点の整理に移ります。最初に仮説を立て、その仮説を検証することで見直し、再度新たな仮説を構築します。こうして、イシューに対する自分の主張や最終的な結論を導き出していくのです。 説明方法はどう考える? また、主張を相手に伝える際は、その人が関心を持つポイントに合わせた説明が必要です。具体的な理由や根拠を複数提示し、相手の立場や求める情報に合わせた構成にすることが大切です。グラフなどの視覚的な資料を取り入れることで、より理解しやすく説明することが可能になります。この一連の整理には、ピラミッドストラクチャーが有効です。 企画整理はどんな風に? 最後に、企画を考える際や、過去の振り返りから問題を見出すときにも、問題を分解し、構造的に整理することが重要です。そして、正しいイシュー設定を心がけるとともに、企画を実施したり受講者に説明する際には、問いの共有と理解を促すためにストーリー作りにも工夫を凝らすよう努めています。

データ・アナリティクス入門

振り返りが未来を変える瞬間

復習はどう進める? これまでの学びを振り返り、今後のありたい姿と具体的な取り組みを体系的に整理できました。振り返りを進める中で、全ての内容を完全に洗い出せたわけではなく、すでに忘れてしまっている部分も多いことに気づきました。そのため、何度も繰り返し復習し、実践の中で活用することが大切だと感じています。 管理とサポートの課題は? 私の業務は、製品の管理とサポートに関わるものです。サポート内容に対する不満と製品そのものへの不満があり、それぞれ解決すべき課題が異なります。また、即座に対処できるものと、投資や時間を要するものも混在しています。相関分析を活用して、不満の原因となる主要項目を特定し、優先順位をつけた上で対応していく意向です。 方向性のズレはなぜ? これまでの学びの中で、方向性を見誤ったり着眼点がずれてしまうことがありました。そのズレが生じた原因を、経験や定性的なデータをもとに検証し確認する必要性を感じています。さまざまなフレームワークを活用し、仮説を立てたり目的を明確にすることが、今後の正確な分析に欠かせないと考えています。ただし、数値だけに頼ると誤った解釈につながる恐れがあるため、解説書や事例を通じて知識をさらに深めるよう努めたいと思います。

データ・アナリティクス入門

ロジカル思考で未来を創る

仮説を深掘りするには? 視野を広げて仮説を考えるために、3Cや4P、SWOT、5W1Hなどのフレームワークを活用するという視点は、自分にとって盲点でした。普段は頭の中で拡散的に物事を捉えがちですが、MECEに沿った論理的な整理ができるこれらの型を使うことで、抜け落としていた観点を補うことができると実感しました。 データの活用法は? また、データの取得方法についても、新たにアンケートなどで新しいデータを取ることに注力しがちでしたが、既存のデータを活用する手段もすぐに実践可能であることに気づかされました。特に、パートナーが所持しているデータに着目するという考えは、近くにある資源を有効に利用する良いきっかけとなりました。私自身、所属するグループ全体でリソースを活用することの重要性を改めて認識しています。 問題解決の手順は? さらに、問題解決のステップとして「原因の特定」を意識してきた中で、WHAT→WHERE→WHY→HOWという一連の流れは、非常にわかりやすく、汎用性が高いと感じました。これまで以上に構造的な思考を促すツールとして、エクセルにフォーマット化したフレームワークをデスクトップに置き、仮説を立てるたびに都度活用していきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

データで解決!本質を見極める学び

本質的な課題を見極めるには? 本質的な課題が何であるか、そしてその課題解決のために何をすべきかを理解することは重要です。しかし、それを見誤れば、当然対策も効果的ではありません。これまでできていなかった部分もあり、その認識を新たにしました。データを得る限り分析して本質的な課題を見極め、「イシュー(問題)」を具体的に特定することが重要です。そのイシューを議論・検討の過程でも意識し続けることで、効率的に進めることができると感じました。 戦略はどう練るべき? 事業計画の策定においては、戦略立案から戦術・施策の決定までの過程で、今回の学びを生かせると感じています。見えている事象や問題をその場しのぎで解決するのではなく、データ分析が可能な分野では本質を見極めた上で、中長期的に最も効果的な戦略や戦術、施策を立案できるようになりたいと思います。 議論の焦点は何? 物事を議論・検討する際には、まず「イシュー(問い)は何か」を話し合い、具体的に定義してから進めることが大切です。また、議論が停滞する際には、改めて「イシュー(問い)」を再確認し、議論のポイントや方向性を修正する時間を持つことを実践したいです。これに関連して、ファシリテーションのスキルも身に着けたいと思います。

戦略思考入門

学んだフレームワークで未来を切り拓く

範囲の経済性を理解するには? 今週は、規模の経済、習熟効果、範囲の経済性、ネットワークの経済性について学びました。特に範囲の経済性は、その適用範囲が非常に広いことに驚かされました。このようなフレームワークを利用することで、問題の本質を見極め、どう解決に導くかを常に考えることが重要だと感じました。一般的に「これは当然だ」と思われていることも、「本当にそうなのか?」と疑問を持つ姿勢が大切だと理解しました。 習熟効果と組織の連携 私たちの会社は基本的に販売を行っているため、実務においては習熟効果と範囲の経済性を組織として活用していきたいと考えています。特に範囲の経済性は人事異動や社員評価の場面でも役立つと期待できます。また、市場の声を本社に伝達し商品開発に生かすため、顧客ニーズの本質を見極め、それに基づいて規模の経済性が発揮できる分野や商品についての提案をしていく必要があります。 情報収集と考察力を鍛えるには? さらに、「本当にそうなのか?」と問い続けながら、本質を見極める習慣を付けていきます。そして、情報収集にあたっては、一つの情報源に頼らず、なるべく一次情報に触れ、何が正しいのか、また世の中がどの方向に進んでいるのかを考えていく考察力を養っていきます。

クリティカルシンキング入門

問いから始めるクレーム対応の新発見

クレーム対応は問い次第? 問いの立て方で対応策が変わるということを、クレームの例から実感しました。例えば、クレームを受ける人のスキルを高めるべきか、クレーム対応が得意な人を配置すべきか、そもそもクレームを防ぐにはどうすればよいかという異なる問いに対して、それぞれ異なる答えが導かれます。どれが正解かは難しく、すべてが問題であることもあるため、解決策を一つに絞る必要はないと感じています。「問い」から始めることを常に意識し、組織全体の共通認識とすることを目指したいです。 理念と問いの連関は? 企業全体としての「問い」は経営理念に関連していると考えます。その理念を現場に落とし込み、具体的な施策として展開する際、個々の持ち場での「問い」が生まれます。私はまず、部下に対して経営理念の「問い」と現場での「問い」の関連性を伝えたいです。 会議で問いは必要? 現場では意思決定に「問い」を活用することが重要です。会議やミーティングでは、その「問い」を組織の共通認識とすることを意識したいです。例えば、この会議は何のためかという目的を初めに明確にすることが大切です。自分が意見を主導しすぎないようにしつつ、必要に応じて最小限の言葉で方向修正を図りたいと思います.

データ・アナリティクス入門

現場を解剖!数字と直感のコラボ

見えるギャップは何? データ分析では、目についた情報にとらわれやすく、都合の良い解釈に陥るリスクがあると感じました。しかし、What / Where / Why / Howの切り口で数値同士を比較し、実際の現場で何が起きているのか確認することで、あるべき姿と現状のギャップを明確にし、解決への道筋を意識することが大切だと学びました。 KPI設定の真意は? また、サイト分析におけるKPI設定では、ロジックツリーの考え方を活用して全体を俯瞰し、各階層に分解するMECEを意識したアプローチに新たな気づきを得ました。こうした手法は、課題解決や売上、集客の分析においても非常に有用だと考えています。 具体分析の切り口は? さらに、現在取り組んでいるECサイトのデータ分析では、感度の良い切り口を増やし、より具体的な分析を行いたいと思います。クライアントのサイト課題をあぶり出し、ロジックツリーに落とし込むことで、強化すべきポイントを整理する作業に役立てていくつもりです。 今後の施策は? 引き続き、現場の状況確認を踏まえながら、What / Where / Why / Howの視点とMECEを意識して分析を進め、課題解決に向けた具体的な施策を模索していきます。

データ・アナリティクス入門

仮説とデータで進む成長の一歩

データ分析の意義は? データ分析そのものが目的ではなく、What・Where・Why・Howの各ステップに沿って、イシューの設定、問題の特定、原因の分析、そして解決策の構築まで進めることの重要性を学びました。 課題解決の要点は? また、課題解決とは現状のマイナス面を正常に近づけるだけでなく、将来のありたい姿に向けた戦略を立てることも含まれている点が新鮮な発見でした。 なぜ提案が浅く? 内部監査の担当として実務を行う中で、課題の特定までは進むことができても、真の原因分析が困難で、改善提案が表面的になってしまうことが多いと感じています。今後は、原因をより深く掘り下げ、具体的な改善策を提案できるように努めたいと思います。また、提起する課題が現状の問題解消を目指すものなのか、将来のビジョンに向けたものなのかを明確に区別して提案できる力を養うことも目標にしています。 仮説検証のプロセスは? What・Where・Why・Howの各場面で仮説を立て、その仮説をデータ分析により検証するプロセスを確実に実行したいと考えています。データ分析だけに留まらず、その他の情報も収集しながら、より深い原因分析と効果的な改善提案ができるよう、引き続き努めていきたいです。

データ・アナリティクス入門

問題解決の基本を再確認:MECEとロジックツリーの活用法

問題解決の基礎を学ぶ 今週は、問題解決の4ステップ(What→Where→Why→How)のうち、What(問題の明確化)について学びました。目的を見失わないために、あるべき姿と現状のギャップを数値や定量的に示すことが重要です。そのため、MECEを使い、漏れなく重複なく分解して考えると良いということを再認識しました。 分解の難しさをどう克服する? 過去にロジックツリーを学んだことがありますが、MECEを意識しながら何で分解すべきかを羅列するのは難しいと感じています。多くの場合、目の前の情報や限られた知識だけで分解した気になってしまうことが多いです。この課題を解決するために、最近は生成AIを活用し、プロトコルやフレームワークを使って客観的な情報を得る機会が増えています。これにより、自分でロジックツリーを使って分析しつつ、他者やAIから得られる情報を組み合わせて問題を明確化していきたいと考えています。 学びを日常でどう活かす? 毎月の会議資料や日常の部門の問題解決手段を検討する際に、この学びを活用します。ステップを踏んで考え、MECEを意識しながら、広く情報収集し、ロジックツリーを使って情報を分解することで、まずは問題を明確にすることから始めたいです。

データ・アナリティクス入門

多様な視点から問題解決を探る喜び

問題解決の多様な切り口とは? 問題解決にはさまざまな切り口があることを学びました。あるお題に対して「これ一択」と思いがちですが、見方や角度を変えることで多くの切り口が存在することが分かりました。また、MECE(Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)を意識して要因分析を行うことの重要性も理解しました。これまでの業務でも要因分析を行う際、多くの漏れや重複があると感じていたため、この手法は非常に有益だと思います。 学生の満足度はどう測る? 具体例として、大学に入学してきた学生の質と卒業時の満足度を比較する際にMECEの原則を使えるかもしれないと考えました。大学での4年間、学生は学業やクラブ活動などを通じて多くの経験をします。これらの経験を漏れなくパターン化することで、従来とは異なる分析結果が得られるのではないかと思います。 学生の実態把握の重要性 多くの学生にヒヤリングを行い、どのような学生生活を送っているのか現状を把握したいと考えています。大学職員として普段接するのは、多くが優秀な学生か、その逆の学生に偏っている現状があります。その中間層の普通の学生たちの実態を把握することが、重要であると感じています。

データ・アナリティクス入門

物流の待機料問題を解決する分析手法の習得

分析の基本とは? 「分析とは比較である」という教えについて学びました。これは、課題を要素に分解して整理し、個人や会社の状況に応じた基準(目的)を設けて、その要素と基準を比較することを意味しています。基準を「達成すべき目的」とすると、各要素の優先順位や捨てるべきところが明確になってくると感じました。逆に、基準に満たない要素は改善策の検討対象として捉えることができることも学びました。 物流業界での分析方法は? 私は物流会社で働いており、2024年問題の一つとして「待機料」の明確化が挙げられます。待機という問題を要素(要因)に分解し、それらを自社都合と輸送会社都合にグループ化することで、分析の対象が明確になると考えました。 データ活用で何が変わる? 現在、導入済みのアプリから取得できるデータを使い、要素を整理して分析対象を決定する予定です。本講座を通じて、適切な分析方法を理解していこうと考えています。 待機料と時間の相関は? 具体的には、待機料の標準偏差値を算出することで支払い金額の正常範囲を決定し、異常値はチェックする体制を構築します。また、待機料の発生要因と待機時間の相関関係を数値化し、どの要素に対して改善策を打つべきかを社内で共有します。

クリティカルシンキング入門

フィードバックが導く論理転換術

プレゼンは響いてる? 私は国内約2000名規模の自動車部品メーカーで、人事部のDX担当として働いています。経営層に人事施策をプレゼンする際、「論理的につながっていない」との指摘をいただくことが悩みの種です。経営層はほぼ全員がMBA取得者であるため、ハードルは高く、昨日も強烈なフィードバックを受けたことで、逃げたくなる気持ちが湧きました。しかし、今回学んだ内容を踏まえ、どこが経営層にとってNGポイントだったのかをしっかりと振り返ることで、次回からは問題から解決策(what→where→why→how)まで論理的に紡ぐストーリーを伝えられるようになりたいと考えています。 具体と抽象の行き来はどう? 学んだ内容の中で特に「具体と抽象の行き来」を強化したいと思います。普段から上長からも指摘される点であり、考えを複雑にしがちな自分にとって、今回の例のような「お金」「客」「建物」といった易しい表現に変換することを意識したいからです。また、学んだことを業務に生かすため、毎朝振り返り、その日の業務に少しずつでも活用していくつもりです。例えば、1日10回だけでも腹筋するというイメージで、ハードルを下げながら継続を重視し、I can do it!という自信も育てていきます。

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