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気づき

に関する学び

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平均値の選び方は重要？ 平均値には様々な種類があり、その選択はデータに大きな影響を与えます。外れ値がある場合、平均値よりも中央値を採用することが重要であり、データのばらつきを数値で示すために標準偏差を使用することが効果的であることを学びました。 輸送会社ごとの加重平均とは？ 私たちの事業所で使用する輸送会社の使用率を考慮し、加重平均を採用することで、待機料などの平均額をより正確に把握することができると考えました。 データの明確化を目指して 費用や作業時間を集計するアプリを使い、加重平均と標準偏差を計算することで、数値の差を明確化し、より精度の高い平均値の算出を目指しています。 実績データとの比較はどうする？ これらの処理結果として得られた加重平均値を基に、毎月の実績データと比較し、データの妥当性と信頼性を確認する予定です。

伝え方はどう？ 私は、主語と述語を正しく使えず、自分の考えを十分に相手に伝えられていないことに気づきました。説明の際には、思いついたことを整理せずに話していたため、相手には何を言っているのかわからない状態が多かったのだと思います。 誤解はなぜ起こる？ 業務では、分析した内容や考えたことを相手に伝える役割を担ってきましたが、整理されていないまま情報を伝えていたため、「それはどういう意味？」と聞き返されることがしばしばありました。したがって、これからは伝えたい内容を整理し、順序立てて伝えることを意識していきます。 報告の極意は？ 報告や伝達を行う際には、まず伝える内容を書き出し、整理することが重要です。伝えたい内容のゴールが何か、そのゴールにどのような要素が必要かをきちんと整理し、相手にとってわかりやすく伝える方法を心掛けていきます。

内部と外部はどう捉える？ フレームワークを用いて、自社の内部環境と競合の外部環境を整理し、自社の特徴を理解する重要性を実感しました。現状を正確に把握することが、戦略的な施策決定の土台になると感じています。 顧客視点の差別化は？ また、差別化を考える際には、顧客の視点に立って検討することが大切だという気づきを得ました。特に、日本的な組織が有するすり合わせ技術は模倣困難であり、それ自体が大きな強みになり得ると理解しました。さらに、顧客にとってどの提案が最も価値があるのかを、VRIO分析を通じて検討することの必要性も実感しています。 実践学習の効果は？ 一方で、動画学習や講義と実践演習との間に大きな差を感じるため、効果的な学習が十分に進んでいないように思います。皆さんはどのように予習を進めているのか、ぜひ意見を共有していただきたいです。

無意識の偏りは気づく？ 人は無意識のうちに考えに制約や偏りを持ってしまうものですが、そのことに気づき意識的に向き合うことで、偏った思考を防ぐことができると感じました。ライブ授業では他の受講生の意見を直接聞けるため、自分では思いつかなかったアイデアを知ることができました。他者に意見を伝え、フィードバックを受けることで、視点や視座、視野の広がりを実感し、より良い意思決定につながると感じています。 仕事の視座は変わる？ 仕事では、従来は優先度やリスク・ベネフィットといった観点で物事を考えていましたが、今後は視点・視座・視野を取り入れて、関係する人々がどう考えるか、異なる立場からはどう見えるか、また他への影響をどう予測するかといった面も重視していきたいと思います。自分の考えを伝えて様々な意見を受けることにより、思考の幅が広がると確信しています。

比較の本質とは何か？ 分析の本質は比較にあり、適切な比較対象を選ぶことが重要であると学びました。特に、比較対象が適切かどうかを判断する際には、分析の目的に立ち返ることが大切だと感じました。 外部環境の影響にどう対処する？ 中期経営計画の策定や予算予想の達成に向けて、事業の課題や改善点を過去の実績から分析するだけでなく、外部環境が事業に与える影響についても分析し、仮説を立てる場面でこの知識を活用したいと思います。 日常業務での気付きと見直し 講義を聞いた時点では、一見すると当たり前の内容に思えることも、実際に練習問題を解こうとすると、目的を忘れ、適切な比較対象を考えられないことに気づきました。私自身も業務において、本来の目的から外れた分析や結論に至ることがあるため、適切な比較ができているかを常に見直す習慣を持ちたいと考えます。

基本の振り返りは？ 今週は、前回と同様に基本的な考え方をベースにした振り返り学習が印象的でした。特に、3Cや4Pの視点から仮説を立て、問題の定義を明確にする流れを重視する点が印象に残りました。 フレームワークの意義は？ 授業では、課題解決のためにはフレームワークを活用し、定量的な情報に基づいた分析が重要であることを再認識しました。日々変化する業務の中で、分析活動が新たな気づきに繋がると感じました。認知バイアスや慣習により問題点に気づけなかったり、正しく認識できない場合もあるため、フレームワークによる抜け漏れのない仮説検証が課題解決に不可欠だと考えています。 課題の見直しは？ また、今週の課題に関して、P4におけるアンケート結果や初級・中級クラスの充足度を踏まえ、どのような課題が存在するかを検討することが大切だと感じました。

経常利益の意義は？ 利益の種類と性質について改めて理解することができました。これまで営業利益と経常利益を漠然と捉えていましたが、特に経常利益が事業の安定性を示す重要な指標であるという点に気づきました。借入金の状況など、事業継続に関わる要素に注目することの重要性を再認識しました。 PLの変化はどう？ 期ごとのPL（損益計算書）を見直す際、これまでは営業利益と調整後営業利益を中心に確認していましたが、今後は経常利益の変化にも注目したいと考えています。経常利益の動向から、事業継続におけるリスクがどのように判断できるのか、またどのようなアクションが必要かという視点を広げることが求められると感じました。 提供価値の納得感は？ さらに、事業で重視すべき提供価値とPLの数値の納得性について、皆様のご意見を伺いたいと思います。

数字の背景は何？ これまで、数字をただ眺めるだけでなく、様々な角度から加工・分解することで、その背景や意図を理解していくことの重要性を実感しました。分解の方法に迷うことなく、まずは手を動かしながら得られるビジュアルな情報をもとに、次に何をすべきかを考える姿勢が大切であると気づきました。 数字はどう作られる？ また、現在の業務では、コスト要因に関する数字を細かく分解して検証することが求められています。そのプロセスを通じて、数字がどのようなプロセスや要因で形成されているのかを具体的に把握することが可能となり、今後のコスト管理や分析において非常に有益な経験となると考えています。 見るべき視点は？ こうしたプロセスを実際に行いながら、数字をどのように捉え、分解して理解しているのか、その視点について改めて問う必要性を感じています。

グラフ選定はどう？ データ分析においては、単に数字の羅列を眺めるだけでなく、さまざまな視点から検討し、グラフ化することの重要性を実感しました。グラフを作成する際は、どのグラフが適切か、軸区切りや要素の分け方をどうするかなど、一つの方法に固執せず、「本当にそれだけで良いのか？」という視点を持ちながら、複数のグラフを試作することで新たな傾向や示唆に気付くことができました。 伝え方はどう？ また、研修で「わかりやすく伝える」ことを重視する観点から、スライドに掲載するデータの見せ方にも改善の余地があると感じました。同一のグラフであっても、絶対値と相対値のどちらが適切かを検討したり、視覚的に訴える矢印を加えるなどの工夫が効果的です。多少の手間や時間はかかるものの、それらの工夫が最終的に伝えたい内容を確実に伝えるための近道になると思います。

イシュー特定の重要性とは？ イシューの特定においては、正確に特定することの重要性と、問いを押さえ続けることの重要性を学びました。特に、考えるうちに問いから逸れていく経験は誰にでもあり、それが本質をぼかしてしまうことにつながることがわかりました。 問題解決に求められる姿勢とは？ 状況整理や問題解決においても、イシューの特定は重要です。特定したイシューを整理し書き出すプロセスも効果的であると感じました。また、イシューの特定は経験や知識に左右されることがあり、同僚などの助けを借りることでより良い結果が得られることを実感しました。 他人の意見はどう活かすべき？ さらに、他人の意見を取り入れることで新たな気づきが得られると感じました。何かを考える際には、本来の問いから離れないように問いを意識して考えることが大切だと学びました。

FW活用の効果は？ FWを活用することで、ただ漠然と課題に取り組む場合には得られなかった「気づき」が生まれることを改めて実感しました。単に自分の感覚だけに頼って課題を進めると、どうしても視野が狭くなり、新たな発想が生み出しにくくなることがあります。だからこそ、こうしたフレームワーク（FW）をしっかり覚え、活用することが大切だと感じました。 FW連携ってどうする？ また、マーケティングだけでなく、PEST分析、5フォース分析、SWOT分析、クロスSWOTなど、さまざまなFWが存在しています。これらは単独で利用するよりも、連携させることでその効果を最大限に発揮できると感じました。ただ覚えるだけでなく、各FWがどのように関連し合っているのかを理解することで、企画書の作成時により説得力のある提案が可能になると実感しました。

分析プロセスとは？ 「分析のプロセス」について、まず目的を明確にし、仮説を立て、次にデータを収集し、最後にその仮説を検証するという一連の流れが紹介されました。代表値として、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値が挙げられており、各手法を用いることでデータの中心をどこに置くかを判断します。一方、標準偏差を用いた散らばりの分析は、データがどのように分布しているかを把握する上で不可欠だと理解しました。 手法選びはどう？ 実務では、これまで単純平均を頻繁に使用していましたが、その結果としてデータのばらつきを捉えられず、正確な分析が難しいと感じていました。今回の学びを通じて、加重平均や中央値など、状況に応じた手法の選択と活用が重要であることに気づきました。今後は、各手法の特性を考慮しながらデータ分析に取り組んでいく所存です。