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必ず

に関する学び

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自分の思考をどう？ クリティカルシンキングを学ぶとは、自分の思考をチェックする「もう一人の自分」を育てることです。直感や経験則に頼った偏った思考ではなく、客観的に物事を捉えるために、頭の使い方そのものを学ぶ必要があります。 問いを立てるには？ この手法は、「問い」を立て、その問いに対して自分の主張と根拠を整理しながら答えを導くプロセスです。特にお客様からの要望に対しては、課題の本質を正確に捉えるためにクリティカルシンキングが欠かせません。適切な問いを設定し、明確な主張と理由を持ってアプローチすることで、より最適な提案が可能となります。 チームでどう共有？ また、チームでこのアプローチを共有し、共通の「問い」を持つことにより、全体の方向性が一致し、効率的なチームビルディングが実現できます。一人一人が直感的に安易な答えを出すのではなく、まずは問いを立て、ピラミッドストラクチャーを活用して論理的に組み立てることが重要です。 本当に正しいの？ さらに、その立てた問いが本当に正しいのかを常に自問自答する癖をつけ、必ずアウトプットとして形にし、チーム内で共有することが求められます。

平均と中央値はどう違う？ 平均は全体の傾向を示す便利な指標ですが、外れ値の影響を受けやすいため、必ずしもデータの中心を正確に表しているわけではないと再認識しました。一方、中央値はデータを並べたときの中央の値であり、外れ値の影響が少ないため、偏りのあるデータに対して有効だと感じています。また、標準偏差を活用することで、同じ平均値でもデータのばらつきに違いがあることを明確に把握できる点が印象に残りました。 営業改善、ポイントは？ 営業店の業務改善においても、代表値を活用する意義を学びました。具体的には、各店舗の業務処理時間を平均と中央値で比較し、処理時間が極端に長い業務がないかを確認することで、改善策の提案につなげる方法が効果的です。さらに、各営業店ごとの業務プロセスのばらつきを標準偏差で表現し、オペレーションの違いを把握する取り組みが有用であると考えています。 業務負荷の見極めは？ また、ヒストグラムなどを用いて業務負荷の高い部分を特定し、改善の優先順位を決める手法にも触れ、業務効率化の進捗をグラフでフィードバックすることで、改善効果を視覚的に伝える方法の重要性も実感しました。

なぜ偏った視点に気づく？ 物事を考える際、人間はつねに偏った見方をしてしまうという現実を意識しています。その偏りこそが「ほかには何があるのだろうか」と自分に問いかけるきっかけとなり、課題に取り組む前にまず問いを立て、その答えを導き出すプロセスが大切だと学びました。また、相手に伝えるときは正しい日本語を使い、伝える手順を踏んで具体的な理由を添えることが必要だということも理解しています。 どう伝えると分かりやすい？ 顧客との会議や提案の場面では、まず問いを明確にし、事前に参加者と共有することが重要と感じています。その結果、伝わりやすい資料作りや話し方を工夫することで、常に重要なポイントに焦点をあてたブレのない進め方が可能になると考えています。 何を合わせるべきか？ さらに、自分の常識は会議参加者の常識と必ずしも一致しないことを認識し、まずは前提条件を合わせる姿勢が求められます。その上で、議題となる問いを全員で共有し、話が脱線しそうな場合には常に問いに立ち返って軌道修正を図ります。そして、情報を収集しデータを分解することで、相手に伝わりやすい形の資料を作成する努力を続けています。

顧客の真意は何？ 「顧客からの意見をそのまま商品化しても、それが必ずしも成功するわけではない」との考え方に深く共感しました。商品化の難しさや顧客目線での本当のインサイトをしっかりキャッチすることの重要性を感じました。顧客の声をいかに解釈し、表面的な意見ではなく、深いニーズを探ることが大切です。 なぜ競合と比べる？ また、顧客目線で考えているつもりが、いつの間にか競合商品と比較してしまうこともあると気づきました。この点についても、うなずきながら学習を進められました。 差別化の鍵は何？ 商品差別化が難しい状況で、デプスインタビューなどから得たニーズやインサイトを的確に読み取ることの重要性を感じています。その際、顧客のシーンやネーミングも検討の対象として考える必要があります。 具体策は何？ 具体的なアクションプランとしては、デプスインタビューでの知見の洗い出しや顧客の行動を考慮した想像力の働かせ方、さらにイノベーション普及の要件をどう当てはめていくかを探求しています。他社のD2Cブランドを研究し、キャッチコピーの検討に役立つパーセプションフローを考えることも進めています。

能力向上の重要性とは？ 行動は、能力と意識から成り立つため、評価や判断に関わらず、常に能力向上と意識向上に努めることが重要です。また、行動で評価されることが多いため、日常の立ち振る舞いに気を配ることが大事です。 信頼が導くリーダーシップとは？ 現場の人が最も現状を理解しているため、リーダーが必ずしも一番偉いわけではありません。リーダーシップにはポジションや立場は関係なく、信頼が無い限り、人は付いてこないということです。 実践できる行動計画は？ リーダーシップを学ぶ際には、行動だけでなく、その背景にある能力や意識にも注目することが大切です。そのためには、人間関係を構築し、直接質問できる環境を整えることが必要です。 また、悪い知らせや組織にとってマイナスな報告を受けた際には、まず感謝の意を示します。その上で、適切な行動やアドバイスにつなげることが大切です。 さらに、現場に足を運ぶことの重要性を認識しました。悪い知らせを伝えてもらえるようなコミュニケーションを築き、実際に何が起こっているかを直接確認することで、他人の報告だけに頼らず、現実を正確に把握することが求められます。

どうして条件を揃える？ 今回の実践では、普段の業務で使っているデータ分析のフレームワークと非常に近い感覚を得られました。時期要因や市場状況、法令改定など、すべての条件を完全に統一することは難しいですが、できるだけ条件を揃えた上でA/Bテストを行う大切さを再確認しました。 仮説はどう検証する？ また、仮説を立てる際には、一人の頭脳や限られた環境だけでは限界があると感じました。時間を確保し、場合によっては他者の意見や視点を取り入れながら、しっかりと仮説を検討し、データの切り口を考える必要性を実感しました。 採用分析のコツは？ 顧客の採用データ分析については、応募から入社までの全てのプロセス（場合によっては書類選考の評価も含む）を明確に線引きし、どの段階で大きな離脱が起きているのかを特定できるよう、可視化の土台を整える重要性を学びました。 改善の基準は何？ さらに、改善施策を検討する際には、どの指標を、どのように改善するための施策なのか、また、いつのスコアを基準にするのかを明確にすることが必要です。振り返りの際には、必ず条件を揃えて比較することが求められると感じました。

どうして可視化する？ グラフなどを用いた「可視化」を意識することで、一次データをより細かく分け、隠れた傾向を発見することが可能になります。数字を味方につけることが、データの真実を浮き彫りにする第一歩です。 データ切り口の意味は？ また、データを意味のある切り口で分けることの重要性も指摘されています。複数の視点からデータを検討し、活用することで、分け方一つで導かれる結論が変わる可能性を理解する必要があります。 見た目だけで判断？ さらに、データの分解に際しては、結論を急がず、ぱっと見の傾向が必ずしも全体を示しているわけではないということに注意が必要です。ロジカルシンキングの基本として、MECE（漏れなくダブりなく）を意識し、無駄のない切り口で丁寧に分析することが求められます。 分解のコツは何？ 具体例として、商品ごとの顧客層を分析する際には、年齢、性別、職業、購入時の時間帯や曜日など、さまざまな観点から分解を試みることが有効です。ただし、複数の切り口を用いる際も、ひと目での判断によって誤った解釈をしてしまわないよう、十分に検証する姿勢が大切です。

検証の必要性は？ 生成AIは、人間のように内容を深く理解しているのではなく、次に来る単語を統計的に予測する仕組みで動作しているため、ハルシネーションやバイアスが生じる可能性があることを前提に、検証を重ねながら活用する必要があると感じました。また、実際に試してみるとともに、分解や比較といった思考法で検証する姿勢の大切さも学びました。 情報管理は大丈夫？ データ分析やレポート作成では、社内データや顧客情報を扱うことから、情報漏洩防止やデータ品質の管理が不可欠です。 入力基準は確実？ そのうえで、生成AIを利用する際には、①入力データの加工や匿名化の基準を明確にすること、②生成結果をそのまま用いるのではなく、必ず検証すること、③複数のアウトプットを比較して精度を高めることが重要であると考えています。 判断責任はどう？ また、AIによる効率化を進める中でも、品質保証や最終判断の責任は人間に残るという認識を持っています。どのように最適なバランスを設計するのか、他の受講生の実務での取り組みを参考にしながら、自身の業務に応用する方法について考えていきたいと思います。

問いの立て方は？ 今回の学習テーマは、私がこの講座で最も学びたかった内容そのものです。ビジネスにおいて課題を解決するためには、まず何をすべきかを明確にし、的確な施策を打つことが大切です。そのためにはまず「問い（イシュー）」を立て、その問いから目をそらさずに取り組むことが重要だと学びました。また、同僚や周囲の人とその問いを共有し、一緒に課題解決に向けて考える姿勢も必要です。 分析結果は何を示す？ 私の業務では、アンケートデータやヒヤリハットデータの分析、そして事故防止策の策定を行うことが求められています。データ分析を終えた後に、「では何が課題か」「何をすべきか」を考えるフェーズに必ず差し掛かります。これまでの経験では、分析結果をもとに比較的実践しやすい案を出していましたが、本質的な解決には繋がらないプランに終始してしまっていました。 実現できる解決策は？ 今回の学びを通して、まず本質的な課題解決のための問いを立てることの重要性を再認識しました。そして、その問いに対して実現可能な施策を考えるプロセスにシフトすることで、より根本的な問題解決が図れると確信しています。

どのデータが最適？ 分析とは「分析は比較なり」という考えを基本に、どのデータを使い、どう加工し、何を明らかにするかを吟味する作業です。各種データに適した加工方法やグラフの見せ方が存在するため、やみくもに加工するのではなく、目的に合わせた手法を採用することが大切です。 目的と仮説は何？ ビジネスデータの分析においては、データに取りかかる前に必ず「目的」と「仮説」を明確にする必要があります。プロセスは、まず具体的な仮説の設定から始まり、既存や新たなデータの収集、集計や代表値の算出、さらにはグラフを用いた加工を経て、聞き手が一目で理解できる形にまとめ上げるという流れで進められます。数字に基づくストーリーづくりが成功の鍵となります。 3C視点で何が見える？ また、1つの事象を分析する際には、シンプルな課題であっても市場・競合・自社という3Cの視点を用いることで、当初は見落としていた要素が浮かび上がる可能性があります。意識的に3C分析に基づいて仮説を抽出することは、グループワークを通じて他者の視点を取り入れ、個人の思考力の限界を補いながら精度を高める効果的な手法と言えます。

データから課題は？ データをもとに課題を明確にし、施策を立案する際は、情報を細かく分解して具体的な問題部分を特定することが重要です。問題箇所がはっきりしていないと、誤った施策を実施してしまい、問題解決に繋がらない恐れがあります。 イシューの原点は？ 一方で、最初に設定したイシューを忘れずに保持する姿勢も大切です。人間はつい本来のイシューから逸れてしまいがちですが、常に立ち戻りながら議論を進めることで、正確な解決策を見出すことが可能になります。 問題の本質は？ また、品質マネジメントの観点から、オペレーションミスの報告データを扱う場合、単にデータを眺めるだけでなく、さまざまな切り口で分解し、どこに問題が潜んでいるのかを明確にすることが有効だと感じています。 会議の進め方は？ さらに、会議においてイシューがズレることはよくあります。そのため、必ずアジェンダを設定し、各項目ごとに目標を明確に共有する体制を整えることが必要です。あいまいな状態で会議を終えるのではなく、具体的なアクションにつながる形で議論を締めくくることが、問題解決への一歩となると考えています。

右側は何を示す？ 今週は、貸借対照表の基礎について学びました。右側、つまり負債の部分は、どのようにお金を集めたかを示しています。具体的には、流動性負債が1年以内に返済が必要な借入金を、固定負債が1年以上の返済期限を持つ借入金を計上しており、さらに純資産が返済不要なお金を含んでいます。 左側は何を示す？ 一方、左側の資産部分では、お金の使い道が表されています。流動資産は1年以内に現金化できる資産を、固定資産は1年以上使用する資産を記載しています。これら左右の数字は必ず一致するという、バランスシートの基本原則が確認できます。 学びで何が見えた？ また、今回の学びからは、①自社の貸借対照表を参照して、昨年お金をどのように集め、どのように使ったのか、そしてその結果どれだけお金が残ったのか、または不足したのかを把握する手法が分かりました。②金融機関からの融資や返済不要の資金調達、外部からの資金導入の有無や新規設備投資の動向も、貸借対照表から読み取れる点が理解できました。③さらに、貸借対照表から推測された内容と、実際の状況を比較しながら確認する重要性も学びました。