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決定

に関する学び

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解くべき問いを見つけるには？ テーマが決定すればそれが解くべき課題だと考えていましたが、実際にはそのテーマを細分化し、本当に解くべき問いを見つけ出すことが重要だと気付きました。細分化する際には、解決したい姿や仮説を立て、それをもとに細分化していくと効果的だとも感じました。 理想の姿をどう描く？ プロジェクトで計画を立てる際には、ただタスクを洗い出すのではなく、理想の姿を思い浮かべ、それを実現するための実現要件を意識しながら分解していきたいと思います。これにより、一つ一つのタスクの実行結果が仮説検証のためのインプットとなり、より早く正確に目標を達成できると感じます。 実現要件の整備方法は？ まずは考えるテーマを決定し、その後、実現方法を考えるのではなく、実現要件を考え、それぞれの要件に対して現状を整理します。そして、解消すべき課題の特定とその解決策を考えることを習慣化したいと思います。

グラフはどう読む？ 数字やデータから読み解く力が不足していると実感しました。これまではグラフを見て理解したつもりでしたが、複数のグラフを組み合わせて考察する力が足らず、物事が前に進まなかったのです。どのようにグラフを読み解けばよいのかが分からず、自分でグラフを作る段階から学ぶべきかどうかすら不明でした。 消費者視点はどうなる？ モノづくりではなくコトづくりの仕事をしているため、グラフの読み解きに苦労しました。しかし、モノを作るクライアントやコンサルタントから商品の消費者目線での座談会開催を依頼される中で、モノづくり側の視点にも少し理解が及びました。 制作過程はどう理解？ 消費者目線では金額の高さや安さが購買の決定要因とされがちですが、どのような過程で商品が作られたのか理解することも重要です。そのため、事前のヒアリングで制作の過程などを詳しく聞いておくことが大事だと感じています。

経営方針はどんな意味を持つ？ ビジネスの経営方針がPL（損益計算書）の数字とどのようにリンクしているかを理解しました。営業方針によってPLの数字が変わるため、数字から営業方針を読み取ることもできますし、逆に経営方針からPLを考察することも可能です。この考え方を学ぶことができました。 PLは何を示している？ 企業の事業を考察し、どの部分でバリューアップの余地があるかを考える時に、PLは非常に参考になります。PLの数字を読むことで、具体的な施策を考えるベースが作られます。また、経営方針が数字にどのように反映されているかを解釈できると、意思決定にも役立ちます。 有価報告書で何がわかる？ さらに、企業の有価証券報告書を読むことで、PLと経営方針の両方を知ることができます。興味のある企業の有価証券報告書を読んで、様々な業界や企業の違いを学ぶことで、学びを深めることができると感じています。

ABテストの注意点は？ ABテストは、広告制作や新商品のパッケージ調査など、クリエイティブの評価でよく用いられる手法です。実際の業務で使用していたためなじみがありましたが、条件を揃える部分で見落としがちな点があるため、実践時は特に注意しなければならないと感じました。 打ち手比較の意義は？ また、打ち手の比較に関しては、単なるデータ分析にとどまらず、業務上の課題解決のための思考パターンとしても応用可能だと実感しました。物事の意思決定における「比較」は、非常に重要なプロセスであると改めて認識しました。 課題継続検証は？ 業務では常に課題が発生するため、まず現状を把握し、比較のためのデータを精査しながら継続して検証することが重要だと考えます。さらに、プロセスを細分化して仮説を立て、実際に試していくというルーティンを、どの状況においても意識して取り組んでいきたいと思います。

仮説はどう考える？ 仮説を立てることで、意志決定の精度が向上します。精度を高めるためには、ひとつの視点に頼るのではなく、複数の仮説を持つことが必要です。さらに、さまざまな角度から多面的に検討することで、より幅広い視野で問題にアプローチできます。 偏った仮説は危ない？ 一方、偏った仮説は単なる決めつけとなり、誤った意志決定を招く恐れがあります。そのため、なぜその仮説を採用するのか、明確な意図をもって立てることが重要です。 背景はどう明確に？ たとえば、顧客からデータ利活用の要望があった場合、その背景には売上向上、新商品の創出、業務の効率化など、さまざまな要因が存在するかもしれません。売上向上を望む理由、新商品が必要とされる理由、業務効率化が求められる背景を丁寧に掘り下げることで、より具体的な問題点が浮かび上がり、真に解決すべき課題に結びつく仮説を立てることができます。

視点をどう意識？ クリティカルシンキングとは、自分自身や他者に思考の癖があることを前提に、視点・視座・視野の三つの観点を意識しながら考えを変えていく手法です。具体的には、まず「何を見ているのか」という視点、「誰の立場で考えているのか」という視座、そして「どこまで物事を考えているのか」という視野を順に用いて、思考の習慣を改善していくことが求められます。 何を判断すべき？ また、問題と論点の違いを明確に理解し、単に何が起きているのかではなく、何を判断すべきかを意識する視点を養うことも重要です。これまで学んできた知識を、日常業務で扱う月次資料やKPI報告と照らし合わせることで、各資料がどの意思決定を支援するためのものであるかを整理する意識を持つよう努めています。 数字にどんな問い？ さらに、数字の違和感に気付き、そこから問いを立てる姿勢を身につけることを目指しています。

メッセージの伝え方は？ 自らが発信するメッセージをいかに分かりやすく伝えるかについて学びました。スライド作成では、人間の視覚的特性、すなわち左から右、上から下への視点移動を意識し、グラフなどの情報を適切な位置に配置することが必要です。また、特に強調したい点には着色を施すなどの工夫が効果的だと実感しました。文字表現においても、発信したいメッセージに近いイメージの色を用いることで、より伝えたい内容が明確になると感じています。 システム更新の説明は？ 勤務先では、古いシステムを新しいものに更新する作業を担当しています。更新には一定の費用が必要なため、意思決定者に対して正確で分かりやすい説明が求められます。このような業務で説明資料を作成する際には、今回学んだ視覚特性を意識した情報配置や、グラフの効果的な活用などを取り入れて、より理解しやすい資料作りに取り組みたいと考えています。

数字の理解は十分？ 数字を正しく理解し把握することが、意思決定の精度向上につながるという考え方に、強く共感しました。自分が目指している方向がこれであると確信できたため、この学びへの意欲が一層高まりました。 全体像を掴むコツは？ まずは自社の財務三表をしっかりと読み込み、これまで以上に会社や事業の全体像を掴む努力を始めたいと思います。自社は複数のセグメントに分かれており、それぞれの動向が異なるため、個々の特性をより深く理解することが重要です。 予算策定はどう進む？ また、現在出向先のスタートアップでは、来期の予算策定を進めており、代表と意見をすり合わせながら、更なる見地を得たいと考えています。 理解度は十分？ 現段階では、まだ十分な理解や把握ができていないと感じていますので、今後も学習を進めながら、他の方々の知見や考えを積極的に吸収していきたいと思います。

分析の始まりは何？ データ分析は、基本的に各要素の比較から始まります。分析を行う前に目的をはっきりさせ、まず仮説を立てた上で必要なデータを収集することが重要です。一つの考えに固執するのではなく、複数の視点から検証し、さまざまな可能性を考慮することが求められます。 フレームワークは役立つ？ これまで学んだフレームワークを実務に応用し、再度データ分析に取り組むことで、現状の問題点や改善策が明確になります。たとえば、株式データや取引先データを活用し、視覚化することで、より説得力のある分析と問題解決が可能となります。 必要なデータは何？ また、何が問題であり何を解決すべきかという目的を常に見失わないようにすることが大切です。さらに、どのような意思決定を行うために、どんなデータが必要かを明確に考え、取得できるデータをなるべく多く把握する姿勢が求められます。

社会変化はどう起こる？ AI時代における社会変化や顧客価値の影響について学び、非常に深い気づきを得ることができました。かつて仕事の関係でIoT、M2M、センサーネットなどを調べ、未来の社会のあり方を自分なりに描いた経験がありますが、今週の学習を通して、その近未来の姿が現実となりつつあることを実感しました。情報とは何か、価値とは何か、そしてその価値が誰にとってのものか、どのように創造していくべきかという点において、多くの示唆を受けました。 無形価値の意味は？ また、「モノからコトへ」という考え方が示すように、単に物の性能の良さを追求する時代は終わり、利用する中で価値が高まる無形の魅力が重視される時代に突入していると感じます。学びを経営議論や意思決定に活かすためにも、時代や社会の変化に敏感に対応し、常に「価値」の意味を問い直していく姿勢が求められていると実感しました。

どうしてプロセス分解？ 問題の原因を明らかにするためには、まずプロセスに分解するアプローチが有効です。プロセスごとに細かく分解することで、どこに問題が潜んでいるかを具体的に把握でき、分析もしやすくなります。 どう決める解決策？ また、解決策を検討する際には、複数の選択肢を丁寧に洗い出すことが大切です。いくつかの候補を比較検討し、各選択肢に対する根拠をもとに絞り込むことで、最適な解決策を決定できます。 A/Bテストは試す？ さらに、実施案を決める際の手法として、A/Bテストが有用です。Webマーケティングの施策検討で頻繁に用いられているこの手法は、動画学習の場面においても効果を発揮しています。ただし、テストの目的や仮説を明確にすること、1回につき1要素ずつ検証すること、そして同時に同じ期間で施策を比較することという注意点を必ず守る必要があります。

ステップを踏んで考える重要性 分析する際には、大きな点だけに焦点を当てず、ステップを踏んで考えることが重要です。ロジックツリーを活用することで、大きな問題を細分化して俯瞰できます。この手法により、自分だけでなく他の人も問題点を理解しやすくなり、様々な角度から物事を捉えられるようになるでしょう。 「なぜ」にとらわれない方法とは？ 「なぜ」に注目しがちですが、大きな問題を細分化して捉えることで、複数の解決策を見つけることが可能です。ビッグデータの中から、どの数字を分析対象にするかを目的から逆算して決定することが必要です。 ビッグデータ分析の始め方 まずは、ビッグデータを理解しましょう。そこから目的を定め、分析すべき数字を選びます。ロジックツリーを利用して異なる方向からのアプローチも試みると、違う視点から全体を見渡し、新たな発見が得られるかもしれません。