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確認 ✕ 可能

に関する学び

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価格と原価の関係はどうなってる？ 原材料が高価でなくとも、販売価格が低い場合、原価率が高くなる可能性があることを学びました。特に、アキコのカフェではこのことが当てはまりました。また、限られた情報の中で損益計算書やバランスシートを使い、企業の経営状態を読み解くのは難しいと感じました。 経営戦略の理解はどう進む？ 時間がある時には、同業他社や他業種の損益計算書、バランスシート、IR情報を調べ、その経営戦略を理解することを心がけています。他社から得た知識を、自社や自分の業務に活用することで、仕事の質を向上させることが目的です。 同規模企業と何が違う？ また、財務諸表を分析する際は、まず業界トップの企業を確認し、その後、自社や同規模の企業と比較して違いを探ります。そして、その中から参考にできそうな経営戦略を自身の業務や部署に活かす方法を検討しています。

基本の意義は何？ 初めは「ここにきて、日本語を正しく使う」から始めるのかと驚きました。しかし、正しい主語と述語の役割を理解し、手順を踏んで文章を書く方法を体系的に学べたことは大きな収穫でした。基本を大切にすることの重要性を改めて実感しました。 事前確認はなぜ？ また、チームミーティングや部門外との調整の際の事前内容確認に活用できると感じました。自分では理解しているつもりで、イメージを共有して話している場合でも、相手が持つイメージとは異なる可能性があるため、誤解なく同じイメージを共有することが大切だと考えます。 伝わり方をどう工夫？ 文章や話し言葉だけでなく、図示するなど相手に伝わりやすい工夫が必要だと感じました。さらに、事前準備を怠ると相手の時間を奪ってしまうという責任の重さを痛感し、今後は言葉や文章を正しく丁寧に使うことを意識していきます。

分解法は正しい？ 分解することで原因の特定が容易になることを学びました。しかし、分解の過程では、常にその手法が正しいか自問することが重要です。そうしないと、分解したデータに誤った解釈をしてしまい、思い込みによる原因の特定につながる可能性があります。 売上の分析はどう？ 売上を算出する際には、その目的を明確にしたうえで、効果的な視点からアプローチすることが大切です。これを意識せずに進めると、成果に結びつかないことがあると学びました。したがって、意識的に効果的な算出を心がけます。 報告の伝わり方は？ また、売上算出にはデータ抽出の明確な目的を持ち、その目的に沿った効果的な切り分けを実施します。さらに、その算出結果を上司に確認してもらい、伝えたい内容が明確に伝わっているかを検証します。わかりにくい点があれば、その都度改善を行っていきます。

多様な視点が見えた？ 同じテーマについて多様な視点が存在することを学びました。ユーザー目線で現状の仕組みが本当に適切かどうか検証する過程で、各メンバーが異なる観点から意見を述べるのが非常に印象的でした。また、デザイン思考に関しても、参加者それぞれの想いが交わり、ディスカッションが盛り上がった点がとても興味深かったです。 現状をどう問い直す？ 現状に疑問を持つことの重要性を実感しました。従来の方法や制度がただ続いている理由だけで運用されている場合、それをユーザー目線で見直し、より使いやすい形に改善する必要があります。まずは現行制度の確認と再検討を行い、実際に受けた問い合わせや相談内容を反映させながら問題定義を進めることが大切です。さらに、可能な範囲で改善策を検討し、ロジックツリーなどの手法を用いて試行錯誤を重ねるプロセスが印象に残りました。

現状の問題確認は？ 問題を特定する際は、What、Where、Why、Howの観点から確認する重要性を改めて感じ、ABテストの存在も初めて認識しました。また、分析を進める中で「このくらいでいいや」という気持ちを捨て、徹底的に考え抜くことの大切さを実感しました。 企画実行はどう？ 自ら企画を立案する際も、同じ観点で問題を明確にし、仮説を立て、データに基づいた検証を徹底することが必要だと考えます。そうすることで、企画の実行可能性が高まり、周囲からの賛同も得られると感じています。 学びをどう活かす？ これまで学んだ内容を丁寧に振り返り、積極的な実践を心がけたいと思います。業務が繁忙になると学んだことをおろそかにしがちですが、本講義で得た知識を振り返り、日々の業務にどのように適用できるかを考える時間を常に確保していきたいです。

データ加工の基本技術とは？ データの加工の仕方、分け方の工夫、分解の注意点の3つを学びました。特に注意が必要だと感じたのは、分け方の工夫と分解の注意点です。手を動かしてそれらしいデータが見えた際にすぐに結論を出してしまうと、誤った判断に繋がる可能性があると感じました。 商談データ分析の新アプローチ？ 私の業務では、特に商談や受注に関するデータの分析を担当しています。これまでとは異なる切り口でデータを集計し、同時に新しい仮説をもとにデータを分解してみることは、すぐに実践できそうです。 仮説を活用したデータの再確認 商談や受注データの吸い出しを行う際には、常に新しい仮説を持って取り組むことが重要です。そして、一見それらしいデータが見えても、一段階深く集計の漏れや新しい切り口、データの正確性を再確認することが必要です。

複数の視点で何が見える？ 複数の視点で分析を試みることは、新たな洞察を得るために非常に効果的であると感じました。単一の数値だけに依存せず、思い込みにとらわれることなく、漏れなく重複せずに分析を続けることの重要性を再認識しています。 必須データは含まれている？ 私は現在、会社に対して売上や各種指標を報告する役割を担っているため、報告している内容が分析に必要なデータを含んでいるかどうかを確認する必要があります。また、不足しているデータがあるかどうかを判断するために、このフレームワークを試してみたいと考えています。 フレームワーク導入で得られる効果とは？ このフレームワークを導入することによって、これまで以上に精度の高い分析が可能になるだけでなく、報告の質向上にもつながると期待しています。

データ分析から何が学べる？ データ分析を通じて、体系的な課題解決方法を学びました。実際に扱うデータは自ら補完する必要があるため、比較意識を持って必要な情報を選定するスキルを高めたいと考えています。 応用力はどこから来る？ また、業務全般に応用可能なフレームワークや思考パターンを習得できたと感じています。単一の業務でなく、思考が求められる多くの場面で今回の学びを実践し、常に意識を持って取り組んでいきたいと思います。 課題対策は具体的に？ 違和感や課題に直面した際は、確認を含む仮説の立案やプロセスの細分化を意識して行いたいです。分析フェーズでは、比較を通じて実証を目的としたデータ抽出や多角的な視点からの提案を心掛け、より具体的な検証ができるようになりたいと考えています。

どんな分析で進める？ これまでの業務で、約100名を対象とした分析を行う機会がありました。エクセルを用いたビジュアル化が簡単にできるため、基本的には中央値と標準偏差を中心にデータの分布を確認していました。しかし、平均値など他の代表値も併せて計算し、データ全体を多角的に眺めた上で仮説を立て、分析を進めるフローが重要だと感じています。 どう観察すれば精度？ また、サンプル数が少ない場合であっても決めつけず、平均値などを算出してデータをしっかりと観察することで、より精度の高い分析が可能になると考えています。このようなフローを週に1回以上実施し、標準偏差などの統計値は適宜AIに質問したり、エクセルの関数を活用するなどして算出しています。