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整理 ✕ 方法

に関する学び

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数字から何が見える？ 数字で示されたデータには、どのような情報が含まれているのかを考察する中で、ひと手間加えて加工したり、切り口を工夫することの大切さを再確認しました。分け方は必ずしも均等である必要はなく、例えば18歳以下、19～22歳、23歳以上という区切りにより、隠れた特徴や傾向が見えてくるという考え方は非常に参考になりました。 具体と抽象はどんな関係？ また、時間・人・手段といった観点から切り口を考えるとともに、MECEの視点を併用して具体と抽象の行き来ができるようになると、得られる知見が豊かになっていくことを実感しました。この手法を習得するには、実際に手を動かして試行錯誤するしかないと痛感しています。 企画資料はどう見える？ さらに、この方法は企画実現の根拠資料作りにおいても非常に役立つと考えています。プラットフォーム企画が関係部門の承諾を得られずに停滞している現状に対して、ヒト・モノ・カネ・情報をMECEの視点で見える化することで、各部門の懸念を払拭し、説得力のある資料作成を目指したいと思います。 新たな販促策は？ 加えて、他部門のプラットフォームの問題点を把握する際は、入手可能な範囲で登録者数やその内訳データを加工・確認し、そこから新たな販促手法を予想することが必要です。過去のチラシ反響を、時期や時間帯、年齢層、問い合わせ手段、地域などの切り口で整理・データ化することで、顧客の動きをより正確に読み取る検討が進むと考えています。

データ加工で全体像を把握するには？ データを加工する際には、与えられた情報をそのまま受け取るのではなく、全体像を把握するために必要な項目を追加することが重要です。単に生の数値を羅列するのではなく、表として整理することで、様々な気づきを得ることができます。 グラフ化で得られる洞察とは？ また、グラフ化する際には、数値をどのように区切るかが得られる解釈に大きな影響を与えます。どのように分ければ、より良い気づきを得られるかを意識しながら数字を整理することが求められます。グラフ化はあくまで手段であり、そこから得られる洞察を基に仮説を立て、実際の行動に結びつけて改善を図ることが目的です。 傾向が見つからないときの価値は？ さらに、数字を分解してグラフ化した結果、傾向が見つからない場合もありますが、それは失敗ではありません。むしろ、傾向がないことが判明したこと自体に価値があります。 私はソフトウェアエンジニアなので、数字を分析する作業はあまり多くありません。しかし、例えばチームのミーティング時間を削減する際、いつ誰がどれだけの時間をミーティングに費やしているのかを分析するために、このような方法を活用できると考えました。 分析作業の目的をどう意識する？ 分析作業に取り組む際、つい情報をまとめることが目的になりがちです。しかし、「何のための分析作業なのか？」、「仮説を得るためにはどのようにまとめるべきか？」といったことを常に考えながら、分析作業を進めたいと思います。

分析で何が分かる？ 本日の講義では、「分析とデータの関係」「データの種類」「データ分析で大切なプロセス」という3点を新たに学びました。分析目的を明確に設定し、仮説を立てた上で様々なデータを検証することが非常に重要だと感じました。目的が曖昧なままだと、分析ニーズに対し誤った結論を導く懸念があるため、職場だけでなく人間関係や恋愛の場面でも同じ考えが当てはまると思います。 受講生はどう感じる？ また、講義中には他の受講生の方々から、データを分析する理由や扱うデータの種類について意見を伺う機会がありました。その中で、各々の環境や状況によって分析の目的や手段が異なるという点を実感し、本来の分析の定義を再確認できたのが印象的でした。今後は、職場の仲間にも本日学んだ内容を的確に伝えられるよう努めたいと思います。 なぜ分析重視？ さらに、受講生全員が各自の理由でデータ分析を必要としているという共通点に気づき、非常に心強く感じました。今回学んだプロセスを活かし、今後のBI分析やデータの可視化作業に取り組む際には、まず分析目的と仮説を明確にすることを心がけたいと考えています。 部署連携の意義は？ また、各部署とのヒアリングやニーズ調査を通して、求められる情報分析と可視化を準備することも重要だと感じました。私自身、新たな職場での取り組みとして、近々導入予定のシステムを活用するために、まずはデータの整理と分析方法についてしっかりと学び、理解を深める必要があると実感しています。

分析の流れは？ 分析とは、情報を分類し整理して、比較対象や基準を設ける作業です。データには種類があり、それぞれに適した表現方法を選ぶことで、どのように加工し見せるかが重要となります。また、分析のプロセスは、まず目的を明確にし、次に目的に沿ったデータや項目を選び、その上で実際にデータ分析を行い、最後に結論やまとめを導く、という流れが求められます。特に目的の明確化、データ・項目の選定、そして結論づけが重要です。 原価推移は分かる？ 現在、立ち上げ中の製品原価推移を毎月報告し、現状を集計して前回との比較を行い変化点を確認しています。この報告は現状把握を目的としているものの、集計データから見える原価と、量産化後に実際に把握される実原価との間には差異が存在します。 差異の原因は？ そのため、この差異を低減するために、必要な情報が何かを検討し、データ収集と分析を実施することが求められます。どこに差異が発生しているのかを把握し、解決のための打ち手を提案することが目的です。 どのデータを選ぶ？ 比較に用いるデータとしてどの項目を選定するか考えると、多くの情報が存在するため、どこから手をつければよいのか迷うこともあります。まずは、既に把握している情報から仮説を立て、検証を進めるのが良いでしょう。その際、データをどのように加工し分析につなげるかに注意する必要があります。特に実原価を正確に把握するためには、人、物、時間といった要素が流動的である点に注意が必要です。

問いの本質は？ 今週は、問いの立て方について学びました。本質的な課題に取り組むための方法として、イシューという考え方を学びました。イシューとは、状況において今何を考えるべきかを特定することであり、これが明確に定義されていないと、目指すべき方向性や論点がずれてしまうため、定義することが非常に重要です。いきあたりばったりになるのではなく、常に問いを意識し続けることが求められます。 会議の論点は？ ビジネスプランに基づくGAPや今後のアクションを検討する会議や、毎月の活動内容を見直すタスクチームの会議などで、イシューの考え方は非常に重要だと痛感しています。これまでは、十分にイシューを意識せずに業務に取り組んできましたが、今後は「今ここで答えを出すべき問い」を明確に整理し、多様な意見が飛び交う中でも論点がぶれないよう努めたいと考えています。そして、会議をリードできる存在を目指していきます。 準備は整ってる？ そのため、会議に参加する前にイシューを特定し、ノートにメモしておくことを心がけています。事前資料を活用することで、事前にある程度の準備が整い、会議で何を考えるべきかが明確になります。これにより、思考の余裕を持って会議に臨むことができると考えています。また、問いを常に意識できるよう、目に見える場所に必ずメモを残すようにしています。さらに、実践が上手くいった問いのパターンは仲間にも共有し、チーム全体が同じ方向性で進められるよう積極的に取り組んでいます。

思考の枠組みはどう？ 論理的に考える人は、思考を始める前にどの思考の枠組みを使うかを決めています。会社での議論でも、クリアに答えを出す人は、その思考が整理されていると感じることが多いです。なぜそのように論理的に答えを出せるのか考えると、やはり思考の枠組みを選んでから考えることが重要だと気付かされました。そして、人の思考は意識していても偏ってしまうものです。これは非常に印象的なことで、「意識しても人の思考は偏る」という前提を理解することが思考の幅を広げるために重要だと思いました。 思考の広がりはどう？ この講座では、思考を広げるための方法として「視座」「視点」「視野」を変えることを学びました。この手法を使って、思考の広さや深さを意図的に伸ばしていくことをこれから学んでいきたいです。 議題の核心は何？ 幹部会での議論は、しばしば答えが明確でない問題の連続です。現状の偏った思考のままでは、やはり偏った見解や解決策に陥りがちです。今後は、議題が出た際に「そもそもこの目的は何か？」「本当に解決すべき問題なのか？」「この解決策しか方法はないのか？」といった問いを自分に投げかけることで、議論をよりクリアに進めていけそうです。 整理の型はどうなる？ 思考が偏らないようにするために、目的や課題などを整理する思考の型を作成し、そこに情報をどんどん入れ込んで考えてみることも有効かもしれません。これをトレーニングとして実践することで、より論理的な思考の助けとなるでしょう。

分析はどう進める？ 分析を始める際は、まず何をどのように比較するかを明確にし、普遍的かつ偏りのない俯瞰的な視点で対象を捉えることが大切です。その上で、最初に目的をしっかり設定し、仮説の構築を行うことが必要です。実際、どの手法を用いるかよりも、まず「何」を重視し、体系的に物事を整理していくことが大切だと実感しました。 目的は明確か？ また、何をしたいのか、なぜそれをしたいのかという目的を明確にすることに十分な時間をかけるべきです。出発点のズレはプロセスが進むにつれて大きくなり、取り返しがつかなくなる可能性があるためです。これまで、単にデータを作成するだけで有用な仮説がなかったために、データが十分に活かせず埋もれていた傾向があると感じています。 成功体験は大事？ 既に取り組んできた方法もありますが、完全には浸透していない部分もあると実感しています。そこで、今後は継続的に小さな成功体験を積み重ねることが重要だと考えています。 具体手順は？ 具体的には、以下の手順を意識しています。 ・まず、複数の視点からデータを検証し、それぞれの状態を正確に把握する。 ・何と比較するか、またプロジェクトを進めるためにどのデータを比較対象とするかを明確に決定し、一度決めた基準は後で変更しない。 ・進捗の状況を見ながら、行動の軌道修正が必要か否かを判断できる体制を整える。 ・結果が出た際には、なぜそのような結果になったのか振り返り、データ上で整理しておく。

具体と抽象の往復はどう実践する？ 具体をたくさん挙げてから抽象化し、そこから具体に落とし込むという「具体と抽象の往復」が重要だと感じました。また、３つの視座を持つことにより視野を広げることも大切です。特に、さまざまな角度からの視点を理解することが課題なので、継続して意識していきたいです。 病院に関する洞察はどう活かす？ 病院に関する話では、時間軸を拡げた発想が求められました。原因や影響、目的まで意識することが、長期的な計画を考える際に重要だと思いました。このように、結論にすぐ飛び付かず、視野を広げてさまざまな可能性を模索し続けることの重要性を感じました。 仕事の進め方を見直すポイントは？ 仕事の進め方についても、いつものやり方にこだわらず、もっと効率的で効果的な方法を模索することができます。普段慣れていることでも、「本当にこれでいいのか？」「違和感はないか？」と、良い意味で懐疑的になることで、問題発見や解決につながると思います。キャリアプランを考える際にも同様のアプローチを活用したいです。 朝のルーティンを充実させるには？ 具体と抽象の往復を実践するために、まず自分なりに考えを紙に書き出したり、ポストイットに書いて部屋に貼るなど、視覚的に整理しています。これを毎朝のルーティンにしています。また、視野を広げるために本を読んだり、人の話を聞いたり、セミナーを活用したりしています。さらに、敢えて興味の薄い分野の勉強にも取り組んでいます。

検証方法の違いは？ 過去の学習では、「データをつくって検証するアプローチ」（実験科学的）と「データを取得して検証するアプローチ」（社会科学的）の二種類に整理していました。しかし、デジタル領域の発展により、社会科学的なアプローチにも実験科学的手法が導入可能となり、ABテストが実施できるようになりました。いずれの方法も最終的な目的は「最善の行動をとること」であり、状況に応じて観測による検証と実験による検証の有効なステージを意識することが重要です。 現場での検証は？ 現状の業務では、実験による仮説検証が難しいケースが多いですが、人事分野ではトライアルとして人事制度の導入が行われることがあります。また、業務改善ツールの試験導入時に導入群と非導入群に分けることで、ABテストのような検証手法が活用される可能性もあります。一方、ある情報発信においては、2通りの作成が現実的な工数を超えることから、デジタル技術を活用する方法が望ましいと考えられます。 原因検証はどう？ 原因探索において重要なのは、単にABテストを行うことではなく、原因仮説を体系的に（MECE）導出し、それぞれを迅速に検証するプロセスです。たとえば、特性要因図や5 Why分析を用いて複数の原因仮説を立て、適切な方法でスピーディーに検証していくことが求められます。特に人事分野では、複数の要因が絡むため、一つの真因に固執せず、各要因の寄与を考慮しながら柔軟に仮説検証を進めることが大切です。

少ないデータを分解する方法は？ 少ないデータを最初に見たとき、「わかることが少ない」という印象を持ちました。しかし、データを分解して考えることで、新たに見えてくる情報があることを実感しました。求める情報に対して、適切な分解方法を考えることができるようになったと感じています。 新しい気付きが得られない時の対処法は？ また、分解しても新しい気付きが得られない場合でも、それは失敗ではなく、新たな学びであるという考え方に勇気をもらいました。この経験を経て、MECEを意識してデータ全体をさまざまな視点から分析し、手を動かして新しい情報を得ることを心掛けています。 具体的には、顧客データを分析し、仮定していたペルソナとのギャップを発見したり、イベントの参加アンケート結果を基に告知と実際の内容の違いを分析したりしています。また、施策の結果を数字だけでなく、さらに深く分解し新たな情報を提示しつつ判断しています。データを他のチームに依頼する際には、目的や期間を明確に伝え、無駄なデータのやり取りを減らすことを意識しています。 どんなデータが必要か整理するには？ 「どんなデータがあれば知りたい情報が得られるのか？」をまず整理し、実際に手を動かしてデータを分解しグラフ化することで、多くの新たな発見が得られます。アンケートを行う際には、逆算して負担を軽減する項目や回答方法を検討し、Excelなどの利便性の高いツールを活用して効率的にデータを見られる環境を整えています。

理論名の苦労は？ 抽象的な概念として捉えていた事象や考え方に、ある理論や特性という名前を付けて整理することができました。しかし、頭では理解していて文章で説明できる内容も、その特定のワードを用いなければならないという作業には苦労しました。 リーダーはどう実践？ また、世の中のリーダーや上司は、頭で理解していても実際にはその理論や特性を十分に活かしきれていなかったり、逆に自分がちゃんとできているのか不安になっている部分があると感じます。だからこそ、このような講座やリーダー論の書籍が数多く存在するのだと思います。私自身も、自分の仕事のスタイルが正しいと感じるあまり、部下にも同じ対応を求めがちだと感じています。 部下の個性活かす？ こうした自分や他のリーダーの傾向やバイアスに気づくことから始め、部下一人ひとりが個別の存在であり、それぞれ異なる特性を持っているという認識を深め、自分の責任としてその個性を引き出す行動をしていきたいと考えています。 指示・達成の疑問は？ 一方で、指示型のアプローチが上司や部下の双方に対してネガティブに捉えられ、達成型の方法がポジティブに評価される風潮についても疑問を感じます。皆「自主的に主体的に」と言われるものの、本当に誰もがそのように振る舞うべきなのかという点や、こうした傾向が自動車業界や開発、企画といった私の業界・職種に限ったものなのか、あるいは時代の変化によるものなのかを考えさせられます。

フレームワークの活用法を学ぶ 3C分析とPEST分析は事業の成功を導くための有力なフレームワークです。3C分析では競合、市場、自社の顧客ニーズを整理し、自社の強みを明確にします。さらにSWOT分析を組み合わせることで、弱みや脅威を発見し、それを強みや機会に転換する方法を学びました。これにより、どの場面でどのフレームワークを活用するべきかを理解でき、特にビジネスの比較が具体的にイメージできるようになりました。特徴の理解は強みの発見につながります。 事例を通じた深い理解とは？ 特に、実際の事例を通じてフレームワークがどのように適用されるのかを考えることで、理解がより一層深まりました。具体的には、3C分析によって市場や顧客のニーズを把握し、自社の独自性を明確にした後、SWOT分析でその独自性が真の強みであるかを検証することができます。また、バリューチェーン分析を通じて店舗の業務フローを整理し、貢献度の高い部分を特定することの重要性を学びました。 効果的な人材教育を怎麼考える？ 業務の効率化に向けて、長期的には設備の導入といった機械化を検討し、短期的には貢献度が高い業務を担う人材の育成に注力します。これには、他部署との連携や市場調査による情報収集が不可欠です。また、人材教育では、資格や等級に応じた研修を実施し、効果的な教育スケジュールを組むことが求められます。こういった要素をフレームワークを駆使して分析し、具体的な戦略を立案することが肝要です。