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情報 ✕ 収集

に関する学び

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イシュー設定の重要性とは？ イシューを設定することの重要さと難しさを実感しました。どのようなシチュエーションでイシューを設定するかによって、答えが大きく変わることを学びました。例えば、売上を上げるためのイシューにおいて、顧客の信頼を失っている時には価格を上げる決断は難しいですが、信頼を得ている時には価格を上げる選択も正しいと考えられます。状況をしっかりと分析し、適切にイシューを設定することが重要だと感じました。 技術の価値はどう測定する？ 私たちの企業において技術の探索を行う際、技術の価値をピラミッドストラクチャーで分解し、その活用法を探ります。さらに、業界動向などの情報を収集し、以前は不採用としたイシューが現在適切であるかを再検討し、業務タスクに反映させます。また、上長に相談し、論理的な考えができているかフィードバックをもらうよう心がけています。 業務の方向性はどう深める？ 日々の業務をピラミッドストラクチャーで分解し、その変化に応じてイシューを見直すことから始めています。上長とこのピラミッドストラクチャーを共有し、議論を通じて業務の方向性を組織全体で深めるよう取り組んでいます。

どうやって切り分ける？ 物事を分割して考える際、結果が見えないこともありますが、それ自体が「何もわからない」という結果を示しているため、意義はあります。その上で、次の切り口を探ることが重要です。初めの段階では大きく切り分けていく方が良いですが、最初から最適な切り口を見つけることは難しいでしょう。そのため、見つけた切り口からさらに広い視点の切り口を探る往復作業が効果的です。 情報はどう加工する？ 情報はまず収集し、それを目的に応じて変形させることが重要です。そして、それに基づき次に進むべき方向を考えます。例えば、自社と他社の比較や、今年度の新人の離職や休職の状況を把握し、施策についての成果を確認します。研修後の全体的な理解度や企画時の要因分析、アンケートの結果整理なども同様に重要なプロセスです。 研修後はどう比較する？ 特に今年度の新人の離職・休職については、理由別にデータを収集し、昨年度と比べて施策の効果を評価します。また、研修後の理解度把握では、各個人の研修中のデータを整理し、現場配属後の成果と結びつけ、成果が出ている人とそうでない人との違いを比較することが求められます。

分析の目的は何か？ 分析とは、異なる対象を比較する作業です。データには量的なものと質的なものがあり、分析の目的に合わせた適切なデータ収集が求められます。何を明らかにしたいのかを事前に定めた上で、さまざまな方法を用いて分析を進めることが重要です。なお、データ分析は社会の多くの分野で幅広く活用されています。 国家試験の変数を探る？ 学生の国家試験合格の可能性を推定する際には、各変数についてもれなく、かつ重複なく抽出する必要があります。例えば、地域診断の項目に基づいて情報収集を行い、理論モデルに従うと同時に、優先順位を踏まえた効率的なアセスメントが可能になると考えられます。 重みづけはどう考える？ 具体的には、国家試験に合格した学生と不合格の学生を比較する際に、MICEによる変数の再検討が挙げられます。高校卒業時の成績、入学試験の方式や結果、入学から４年生までの全履修科目の評価、粗点、出席状況、提出物の遅滞や未提出、模擬試験の結果の推移、さらには国家試験対策講座の出席状況など、さまざまな要素を盛り込むことが考えられます。しかし、各要素の重みづけについては現状、疑問点が残る状況です。

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。

仮説をどう整理する？ 今回の講義では、複数の仮説を立て、その網羅性に注目する視点が非常に印象的でした。これまで仮説検証に取り組む際、十分に意識していなかった点も改めて考える良いきっかけとなりました。特に、結論を導くための仮説と問題解決に向けた仮説を、過去・現在・将来の軸で整理して考える手法は、新たな学びとして大変有意義でした。また、仮説を証明するために必要なデータの収集方法や、データを加工する際の視点についても、今後さらに知識を深めるべきと感じました。 データで何を探る？ さらに、Google Analytics以外の情報源、例えば売上データや顧客データ、購買データなどから顧客の傾向や購買パターンを把握し、適切な施策へと結びつける重要性を再認識しました。仮説検討時には3Cや4Pの視点を意識し、より具体的な改善策に取り組んでいきたいと考えています。担当クライアントのデータを活用しながら、どの組み合わせの商品が選ばれるのか、また一回あたりの購入金額をいかに向上させるかなど、具体的な戦略を検討し、常に新たな課題や仮説に向き合う姿勢を持ち続けることが大切だと実感しました。

イシュー設定は必要？ イシューを設定することの重要性を改めて学びました。これまで、直感に頼って課題を選んでしまったり、考えているうちに課題がずれてしまうことが多かったのですが、今回の演習で、課題がぶれてしまうと正しい回答にたどり着けないことを実感しました。そのため、最初に定めたイシューを言語化して書き留め、ぶれずに考えを進めることの大切さを感じています。 企画前の現状把握は？ 新たな施策を企画する際は、まず現状を正しく分析し、イシューを明確に特定することが必要だと認識しました。現状分析の段階でイシューを曖昧なままアイデアを練るのではなく、しっかりと明文化することを徹底していきたいと思います。また、会議などで話が脱線する場面においても、最初に共通の認識を持ってから対話を始めることで、議論がうまく進むと感じました。 実践の基本は？ これまでの経験を踏まえ、今後は以下の2点を実践していきます。まず、物事を考える際には最初にイシューを設定し、それに沿ってぶれずに思考を進めること。次に、情報収集の段階と課題を特定する段階を分けて考え、整理しながら進めることを徹底します。

キャリアアンカーの重要性は？ キャリアアンカーについて学んだ内容が印象に残っています。各人がどの事柄に重きを置くかは異なるため、モチベーションを高め維持するために必要な情報や条件について、しっかりとコミュニケーションを取ることが求められます。 内面の成長を促すのは？ また、自身の内面を見つめ直すリーダーは、自然とリーダーシップを発揮しやすいと感じます。リーダーとして従業員のモチベーションを維持する役割だけでなく、自身のキャリアアンカーを再確認することで、より高い成長意欲が生まれると実感しました。私は純粋な挑戦心と自己決裁範囲の拡大を重要視しており、現状の職場では成長の余地が限られているため、職場外での活動にも目を向け、情報収集を行っています。 面談が生む気づきは？ さらに、個別の面談を通してキャリアアンカーに関する意見を聞くことは大切です。限られた時間の中で、提供可能な条件や仕事から得られる経験を明確にし、それを公表して聞き取りを行うことで、各人のキャリアアンカーを大別できると考えています。仕事においては、目標の共有と進捗の管理が重要なポイントとなります。

フレームワークの効果的な活用法とは？ 今回の学びの中で、フレームワークのツールとしてロジックツリーとMECEが紹介されました。ロジックツリーは課題を細分化し、発見しやすくするための手法であり、MECEは問題をもれなく、ダブりなく整理するために必要な概念です。それぞれは様々な場面での分析に利用されますが、今回の復習を通じて今後の活用に向けた理解を深める機会となりました。 営業予測の新アプローチを試すには？ 営業予測を行う際には、これまで直感に頼った予測を立ててしまいがちでしたが、今後は課題を分類し、分析した上で予測を立てることを心掛けたいと考えています。この新しいアプローチにより、異なる視点での分析が可能となり、より精度の高い営業予測が期待されます。 MECEを使った分析で得られるものは？ これまでは同じ視点でデータを取り出して分析を行っていましたが、今後は課題を洗い直し、顧客の職種や規模、場所など、さまざまな角度からMECEを意識した分析を進めていきます。これにより、売り上げを伸ばすための施策のヒントを得られ、より具体的な情報収集と活用が期待されます。

新プロジェクトに必要な分析手法は？ 新しいプロジェクトの構築段階において、既存事業の来期戦略策定のために3C分析とSWOT分析を実施しようと考えています。プロジェクト開始当初に会話はしましたが、現段階で再度分析を行うことで、本格的な稼働に向けた準備を行いたいと考えています。 活用すべき戦略策定のステップは？ また、既存事業の来期戦略については、SWOT分析を通じて外部環境の把握と自社サービスの内部環境の見直しを進めていきます。担当として、過去の定量データの調査が必要なため、分析のための情報収集を開始する予定です。 意思決定をどう高める？ 具体的な行動計画としては以下の2点を挙げます： 1. 現在私が直面しているような時期や、来期の事業戦略を考えたりプロジェクト方針立案の際に、これまで学んできた分析手法を活用し、関与するメンバーの方向性を統一する。 2. 単に分析手法を行うだけでなく、「経営者の視座で考える」「ジレンマを過度に恐れない」「他社の意見をしっかり聞く」といった意識すべき事項を忘れずに持ち続けることで、効果的な意思決定を行っていきたい。

データ分析で重要なのは？ 現在、実務の初歩的なデータ分析に触れる機会はあるものの、改めて分析手法を体系的に理解することができました。特に、データ分析においては課題設定と仮説が極めて重要です。ただ単に分析手法の知識を持つだけでなく、領域知識も必要となるため、日常業務では特に業務理解を深めることを意識していきたいと思います。 業務改革で何が求められる？ 業務改革の根拠としてデータ分析を利用することが多いですが、第1週の学習を通じて、私が現在取り組んでいるのは、分析というよりもむしろ集計や可視化に近いことを理解しました。したがって、まず課題の設定や仮説に基づいてどのようなデータで比較するかを慎重に検討し、情報を収集することから始めるべきだと考えています。 領域知識を高めるには？ また、課題設定や仮説を立てるための領域知識が不足しています。そこで、領域知識の向上を目指しながらも、分析を進めるためには周囲の協力を仰ぐことも重要だと感じています。データが複数のシステムにまたがって保存されているため、一度どのようなデータが存在するのかを整理することが重要です。

フレームワークで何を学んだ? 3C分析や4P分析といったフレームワークを活用しながら、視点を切り替えて仮説を立てる手法を学びました。これにより、論理的に整理された思考の進め方が身につき、より多角的な分析が可能になると感じました。 複数仮説はどう考える? また、仮説を立てる際には、複数の仮説を同時に考えることや、網羅性を持たせることの重要性を再認識しました。一つの仮説に固執せず、様々な可能性を検討することで、より精度の高い分析が行えると実感しました。 データ収集はどう進める? さらに、データ収集に関しては、既存のデータを活用するパターンと新たにデータを取得するパターンがあることを学びました。新しい情報を得るために必ずしも新たなデータの取得が必要なわけではなく、まずは既存のデータを精査し、そこから仮説を考えることも十分に有効であると理解できました。 次はどう活かす? 以上の学びを踏まえ、フレームワークの理解をさらに深め、網羅性をもって複数の仮説を立てられるように努めるとともに、まずは既存データの見直しから取り組んでいきたいと考えています。

初期仮説の危険性は？ 仮説は初めから決めつけず、幅広い視点で持つことが大切です。あらかじめ仮説を立て、それに基づいて検証するため、もし初期の仮説に誤りがあれば、その後の工程にも大きな影響が出る可能性があります。 計画的データ収集は？ また、仮説を検証する際には、必要なデータを計画的に収集することが求められます。必ずしも全ての情報が揃っているとは限らないため、誰にどのように情報を収集するか、目的に沿って進める必要があります。 売上データで何発見？ 日々の業務で売上データを見る中で、発生した事象に対してまずは幅広く仮説を出すことが有効だと感じました。これまで漠然とした感覚で仮説の検証に取り組んでいたため、今後はより意識的に取り組むことが必要だと思います。 周囲の意見は頼も？ 仮説を立てる際は、自分一人で考えるのではなく、周囲のメンバーからの意見も取り入れ、網羅性を高めるよう努めます。過去の経験や先入観をなるべく排除し、フラットな視点で物事を俯瞰することを心がけるとともに、仮説検証の目的を踏まえて最適なデータ収集方法を選択していきます。