データ・アナリティクス入門

受講生の声が示す研修改革

比較軸の選び方は? 教育を対象とする場合、まずは比較軸を設定することが重要で、比較対象がない場合でも「実施の有無」での比較が有効だと感じました。また、実務で研修と同等の経験を積んでいれば受講者数を抑えられるなど、様々な提案ができると思います。 技術研修の意味は? 一方、技術研修をベンチマークとして実施している企業があるため、我が社も同様に取り組むべきだという意見がありました。たとえば、研修を実施しない場合と実施した場合で10年後の状況を比較し、受講者数が多い場合は実務経験があれば研修への参加を免除できるといった、より多角的な比較提案が効果的だと考えました。 将来展望は考えた? さらに、経営陣に危機感を抱かせるためには、数年後ではなく数十年後を見据えた危機意識の喚起が必要です。研修を立ち上げる理由としては、自動化、少子化、外国人を含む人材の流動性、給与やインセンティブなどの待遇が挙げられますが、他にも検討すべき要素があるのではないでしょうか。 若手の意見はどう? また、かつての時代は自己成長や立身出世という価値観が重視されていましたが、今の若者には必ずしもその魅力が伝わっていないと感じます。若い世代の意見を直接聞いて、今後の研修の方向性を考えることも大切だと思いました。

データ・アナリティクス入門

分解と実験が変える学びの視点

原因究明はどう進める? 原因究明のプロセスに関しては、分析のアプローチと同様に、分解して比べることが基本であると再認識できました。分析では物事を分けて比較する点が重要とされるため、原因究明においても同じく対象を細かく分解することが効果的だと感じます。 A/Bテストは何が新しい? A/Bテストについては、新たな発見がありました。これまで、テスト時期を変更しながら実施するのみだと考えていましたが、サンプルをランダムに振り分け、検証したい一点のみを変更する方法なら、大きな変動要素がなく、どちらの効果が高いかを明確に検証できるというメリットを見出しました。 小規模検証の難しさは? ただし、私の職種では大規模な検証が行いにくいため、A/Bテストの活用法にはまだ悩みが残ります。今後、周囲の方々がどのようにこの手法を活用しているのか、意見を伺ってみたいと考えています。 対概念の試みとは? また、対概念については、自身の仮説が固定されてしまう傾向がある中で、全く反対の視点から物事を検討する試みの重要性を実感しました。具体的には、他者との会話で、ある意見(A)が優れているとされる場合に、「Aに対して対になる別の視点(B)はどうか」と問いかけ、対概念を実体験する機会を設けたいと思います。

データ・アナリティクス入門

分析で見える課題の本質

視点で課題を探る? 現状を分析する際、what、Where、why、howの視点に沿って整理することで、取り組むべき課題が明確になります。このアプローチにより、現実の問題点が見えやすくなり、解決すべきポイントを正確に把握できます。 手法で何が見える? また、ロジックツリーやMECEの手法を活用する際は、単に細分化することにこだわるのではなく、課題解決に有用な切り口になっているかどうかを検討することが重要です。具体的な視点でアプローチすることで、効率的な分析が可能となります。 計画とのギャップは? さらに、売上要因の分析においては、まず課題が計画との乖離から生じているのか、あるいは目指すべき姿とのギャップから発生しているのかを明確にする必要があります。その上で、ロジックツリーやMECEを活用し、分析すべき要素を網羅的に洗い出すことで、後戻りのリスクを低減できると感じました。 次の一手は何か? これまでの分析は、小さな仮説を立てながら進め、随時追加の仮説と分析を行ってきました。今後は、分析に着手する前にロジックツリーとMECEを用い、what、Where、why、howというステップに沿ってしっかりと検討することで、より効率的かつ効果的なアプローチを目指していきます。

データ・アナリティクス入門

論理で拓く未来への一歩

現在の状況はどう評価? 問題解決には、まず最初に現在の状況と理想とのギャップ、つまり「あるべき姿」と「現状」の差を明確にすることが必要です。このギャップは、分析の際に数値化することで、問題の規模や深刻度が具体的に把握できます。 問題発生の場所は? 次に、問題が具体的にどこで発生しているのかを検証します。問題を細かい要素に分け、見なくてもよい部分を除外することで、焦点を絞りやすくなります。 原因は何だろう? その後、なぜ問題が発生しているのか、その根本原因を徹底的に分析します。そして、最後のステップとして、どのように解決策を実行していくかを具体的に考えます。ここでは、ロジックツリーやMECEの考え方を活用することで、多角的な視点から検討し、説得力のある解決策をまとめることができます。 解決策はどこから? この問題解決の手法は、売上の予算と実績の差異を説明し、対策を検討する際に非常に有効です。問題解決のステップを意識することで、効率よく課題に取り組むことができると感じています。また、これまであまり活用してこなかったロジックツリーやMECEの手法も、論理的な考え方を鍛えるために必要であり、簡単な分析にも応用することで、次第に使いこなせるようになりたいと思います。

戦略思考入門

捨てる勇気で未来を拓く

捨てる基準は何? 捨てるという行為は、一般的にはマイナスな印象を持たれがちですが、実際の数値に基づいて客観的に判断できることを改めて実感しました。判断基準を明確にすることで、今後さらに捨てる選択が必要となった場合に具体的な根拠として役立つと感じます。また、捨てる選択の影響をさまざまな視点で分析すれば、周囲への説得力も高まることが分かりました。 環境で選ぶ意味は? 過去の選択を失敗と捉えるのではなく、外部環境に応じた取捨選択が大切だという学びを得ました。自身の業務、たとえば商品開発においても、過去から引き継いできた多くの要素がある中で、外部環境や開発コンセプトに合致させるために、必要なものと捨てるべきものを見極めることが重要だと再認識しています。 常識を疑う理由は? 現代は社会が目まぐるしく変化し、お客様の求めるものも迅速に変わっていくため、従来の当たり前に捉えられていたものに疑問を持ち、必要に応じて捨てる選択を実行に移すことが求められています。 迷ったときはどうすべき? それでも、どうしても二択などで捨てる選択が決められない、あるいは決定打が出てこない場合、どのように判断すべきかという点については、さらに深い検討が必要であると感じました。

データ・アナリティクス入門

比較で照らす課題と新発見

問題はどこに? 分析においては、比較の重要性を学びました。具体的には、問題箇所をプロセスごとに分解し、その中でどこが課題となっているのかを明確にする方法です。業務内容によっては、顧客数や単価、さらには年齢層や競合の視点なども考慮する必要があります。これまでは感覚的に分析していたため、今後はストーリー性を持たせた見通しの立て方が有効だと感じています。 利用動向はどう? たとえば、コロナ前後でサービス利用が減少しているという現状について、一人当たりの利用量が下がっているだけでなく、利用者全体の数や競合の動向も踏まえて比較検討することで、新たな発見が得られる可能性があります。各要素を分解して分析することで、より明確な課題の特定が進むと考えています。 データはどう整理? そのため、まずは現在あるデータをプロセスごとに整理し、「サービス料」と「サービス利用者数」の比較からアプローチを始めます。仮説としては、サービス料に何らかの課題が存在するはずなので、一人あたりのサービス料、最大値と最小値、中央値といった指標を調査し、問題がどこにあるのかを絞り込んでいきたいと思います。さらに、競合するサービスの状況も合わせて検証することで、より具体的な分析が可能になると考えています。

データ・アナリティクス入門

数値が導く成長の新戦略

現状を数字で見る? まず、あるべき姿と現状とのギャップを定量的な数値で示すことの重要性を再認識しました。問題解決ややりたいことに取り組む最初のステップとして、具体的な数字で現状を把握することは有効だと感じています。 バランスはどう掴む? また、ロジックツリーの活用についても実践を通してバランスを取ることが大切だと思いました。特に、あまりやりすぎず、適度な範囲で感覚を掴むことが求められると実感しています。 目的は明確か? 現在、支援中のプロジェクトでは、目的が曖昧なために要件が固まらないという問題があります。これは、現状とのギャップを定量的に示せていないことが一因と考えています。一方で、自身の仕事に「定量的に示す」を適用する際には、どの要素を数値化すべきかが課題となっている点も感じました。 目標との差はどう? 自分の戦略作成に関しても、会社から与えられた目標に対してどの程度のギャップがあるかを明確にする必要があると認識しています。そのため、現状の支援プロジェクトのなりたい姿、すなわち目的をより具体的かつ明確にすることが今後の課題です。戦略策定にあたっては、ロジックツリーを用いて、現状とのギャップに起因する問題点を洗い出し、改善策を検討していく予定です。

戦略思考入門

未来を創る戦略の羅針盤

顧客視点に気づけた? 実践演習を通して、差別化を考える際にはまず「ターゲットとなる顧客は誰か」や「顧客にとって価値があるか」という点、すなわち顧客の明確化と顧客視点が重要であると再確認しました。ファミリー層を対象とした差別化施策では、焼肉店だけでなく、ファミレスなど他の業態も競合として捉える視点が不足していたため、新しいサービスや差別化を検討する際は、より広い視点で競合を把握する必要があると感じました。また、各施策の有効性については、VRIO分析の要素(模倣困難性、実現可能性など)に当てはめることで分かりやすく整理できました。 未来計画はどうする? シナリオ・プランニングについては、改めてやり直す必要があると考えています。再来週からは「10~20年後の未来を見据えて、どの分野に新規参入すべきか」という領域の特定と、「その領域に対してどんな事業を展開するか」というソリューション策定を行うプロジェクトが始まります。今回学んだシナリオ・プランニングの重要性を実感できたものの、グループワークで実施した私のプランでは、自社の強みが十分に反映されず、新たな視点も出なかったため、3C、PEST、5Fなどのフレームワークを用いて、再度計画を練り直す必要があると考えています。

データ・アナリティクス入門

物流の待機料問題を解決する分析手法の習得

分析の基本とは? 「分析とは比較である」という教えについて学びました。これは、課題を要素に分解して整理し、個人や会社の状況に応じた基準(目的)を設けて、その要素と基準を比較することを意味しています。基準を「達成すべき目的」とすると、各要素の優先順位や捨てるべきところが明確になってくると感じました。逆に、基準に満たない要素は改善策の検討対象として捉えることができることも学びました。 物流業界での分析方法は? 私は物流会社で働いており、2024年問題の一つとして「待機料」の明確化が挙げられます。待機という問題を要素(要因)に分解し、それらを自社都合と輸送会社都合にグループ化することで、分析の対象が明確になると考えました。 データ活用で何が変わる? 現在、導入済みのアプリから取得できるデータを使い、要素を整理して分析対象を決定する予定です。本講座を通じて、適切な分析方法を理解していこうと考えています。 待機料と時間の相関は? 具体的には、待機料の標準偏差値を算出することで支払い金額の正常範囲を決定し、異常値はチェックする体制を構築します。また、待機料の発生要因と待機時間の相関関係を数値化し、どの要素に対して改善策を打つべきかを社内で共有します。

データ・アナリティクス入門

小さな実験から大きな発見

原因分解はどうする? 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ことが重要です。また、解決策を検討する際は、複数の選択肢を洗い出し、根拠をもって絞り込むことが求められます。 テスト実施はどう? ABテストは、条件をできるだけ揃えて比較する有効な手法です。実施する際は、まず目的や仮説を明確にし、検証項目をしっかり設定することが大切です。さらに、テストは1要素ずつ行い、複数の要素を同時に検証する際は他の手法の検討が必要です。加えて、同一期間で実施することでテスト要素以外の環境要因の影響を最小限に抑えることが可能となります。 検証法はどう考える? 広告効果の検証においては、CVポイントやKPIに応じて適切な検証方法が変わります。実際にABテストを実施する場合もあるため、どのポイントを検証するかという仮説設定が非常に重要です。 効果はどこで現れる? 現在、広告効果の検証と分析に活用しているソリューションがあり、さらに新たなソリューションの開発も進めています。両方のソリューションを同時に走らせることで、どのKPIやCVポイントで新しいソリューションの効果が発揮されるかをABテストによって検証する絶好の機会だと考えています。

データ・アナリティクス入門

ロジックで拓く学びの扉

ロジックツリーって何? ロジックツリーとは、ある問題や課題に対して、その構成要素を分解し整理するためのワークフレームです。複雑な要素を明確にし、原因や解決策を見つけ出すためには、MECE(もれなくダブりなく)を意識することが重要です。 なぜ手順が必要? システム導入のプロジェクト進行で発生する問題に対して、ロジックツリーを活用する具体的な手順は以下の通りです。まず、タスクが遅延している原因という起点となる要素を設定します。次に、その要素を「スケジュールに対する意識不足」「リソース不足」「スケジュール自体に問題がある」などといった具体的な要因に分解します。 どう深掘りするの? さらに、各要素について深掘りし、たとえばリソースが不足している場合には、タスクに必要な要員を明確に割り出していなかったことが原因として考えられます。その上で、各原因に対して解決策を検討します。具体的には、必要な要員の割り出しを行い、タスクを完了するためにどの要員がどれだけ必要かを明確にし、要員の調整を試みるという方法です。 実行計画はどうなる? 最後に、検討した解決策に優先順位を付け、実行計画を立てることが、問題解決のために有効であると考えられます。

クリティカルシンキング入門

スライド作成のコツを学び、効率UP!

データの相関性とは? メッセージと図、グラフなどのデータの相関性について考える際には、まず伝えたい内容と誰に伝えるかを明確にすることが重要です。これにより、作成にかける時間の効率も向上します。 スライド作成の工夫は? スライドの補足的な要素として、矢印、フォント、配置などを有効に活用することは大切です。特に、新入社員向けに年間予算作成方法をレクチャーする際には、図や一般的な用語を使い、文字数を増やさずに分かりやすい資料を作成することを心がけています。 初心者の視点を忘れない 自分が慣れてしまっている内容でも、毎年のレクチャー中に思わぬ質問が出ることがあります。これは、私にとっては当たり前でも、初めての人にはわかりにくい部分があるためです。そうしたフィードバックを忘れずに、資料を日々校正し直していきたいと思います。 スムーズなスライドチェック スライドが完成した後には、必ず読み手の視点で見直し、スムーズに読み取れるかを確認します。もし読み取りづらい場合は、矢印、配色、メッセージ、配置などを再検討します。また、社内外問わず良いプレゼン資料に触れる機会を活かし、コツを学んで自分のプレゼンのバリエーションを増やしていきたいです。
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