データ・アナリティクス入門

目的が明日のヒントになる

問題点は何でしょう? 何が問題かを明確にし、結論のイメージを持ちながら取り組むことが大切だと感じました。何を解決したいのかを考えることで、目的に立ち返ることができるため、数字をどのようなグラフで表現するか悩む場面でも、考え方の整理が進みました。データ分析においては、仮説思考が基本であるとも実感しています。 プロジェクトの目的は? 業務改善プロジェクトに取り組む際には、まず目的の設定が不可欠です。進める中で何を解決したいのか、そして最終的な結論のイメージを持ちながら作業を進めたいと考えています。現状では、システムや運用の活用率といったデータが中心ですが、活用と非活用という単純な区分のみで目的に沿った分析が可能かどうか、再度検討する必要があるように思います。 誰にでも分かる目的は? 目的設定については、誰にでもすぐにイメージできるような分かりやすいものにすることが重要です。現在取り扱っているデータから新たな気づきが得られないか、また、ほかのデータを追加することで見えてくる可能性があるかどうかにも注目していきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

ロジックツリーで問題解決!私の成功体験

問題解決のプロセスをどう進める? 問題解決のプロセスは、WHAT・WHERE・WHY・HOWの順で考えていくことが重要です。特に、WHERE・WHY・HOWを考える際にはロジックツリーを活用してMECEに分解することが有効です。分解の方法には層別分解と変数分解の二つがあります。 キャッシュフロー改善の手法は? 事業の課題に対する対策を検討する際、この手法は非常に役立ちます。例えば、「キャッシュを黒字化したい」という課題に対して問題の原因を特定することができます。ロジックツリーを用いて、営業キャッシュフローを改善するのか、投資キャッシュフローを改善するのかといった視点や、どの製品が特に原因となっているのかを特定することができると考えました。 過去の実績から何を学ぶ? キャッシュ改善(WHAT)という視点において、まずは過去の実績からどの項目に特に原因があるのかを探り、特定の製品や項目に対して大きな変化がある部分を特定したいと思いました(WHERE)。その上で、それが起きている原因を特定し、対策について検討する計画です。

データ・アナリティクス入門

比較と分析で拓く学びの未来

目的は明確ですか? 分析を始めるにあたって、まず目的と最終ゴールを明確に設定することが重要です。これにより、次に行う比較対象の設定や分析手法の習得がスムーズに進み、上席が判断しやすい情報を提供できるようになります。 比較で何が分かる? 分析の本質は比較にあり、対象を明確にすることが成功の鍵となります。現状では、課題に対する意識はあるものの、十分な分析ができていなかったり、仮説はあるものの分析に着手する時間が取れないという状況が見受けられます。しかし、単に課題を解決するのではなく、事業全体の改善を目指し、情報公開や信頼獲得、認知拡大、ブランディングへとつながる流れを作ることが求められています。 分析の仕組みは? そのため、まずは言語化や情報整理、データ収集と集約を丁寧に行い、その上で効果的な分析を実施する仕組みを確立する必要があります。私のミッションは、組織内の情報を安全に集約・整理し、課題や仮説を明確にした上で、比較対象となる市場の情報と合わせた総合的な分析を行い、意思決定のために適切な報告体制を整えることです。

データ・アナリティクス入門

データ分析が拓く新たな可能性

比較の重要性は何か? 分析の本質は比較にあります。感情に左右されず、数字をそのまま受け入れて冷静に考えることで、解決策が見つかるかもしれません。主観的な感想に基づく判断は間違いやすいので注意が必要です。 適切な比較対象の選び方 適切な比較対象を選ぶことも重要です。問題に一方的に集中するのではなく、異なる要因からも分析を進めることで、全体的な状況を把握することが可能です。同じ条件でAが存在するかどうかを確認するのが理想ですが、現実にはこれまでの数字と多様な理由が絡んできます。この単科講座を通じて、可能な限りの状況を研究し、関連する要因を特定して、効果的な解決策を考えるスキルを身につけたいと思います。 データ分析をどう活用する? これまでの現場対応では即応的に問題を解決してきたかもしれませんが、今後はデータ分析を活用し、理論的なアプローチを用いることで、接遇技術をより効率的に改善できると考えます。その場で「できない」と言い訳をするのではなく、選択肢を提示することで、より良い結果を導き出せるのではないでしょうか。

クリティカルシンキング入門

課題解決力を高める思考術講座

思考の偏りをどう克服する? ビジネスシーンで自分の考えが通らないと感じることがありますが、これは自身の思考の癖による偏りが原因となっていることが多いです。しかし、この偏りは訓練によって後天的に改善できるものであり、カバーも可能です。単に本を読んでアウトプットするだけではなく、他者との議論を通じて初めて身につくものだと感じます。 クライアントへのアプローチ法は? クライアントが抱える悩みにはしっかりとした課題解決策を提示し、そのアイデアを採用してもらいたいと考えています。また、セミナーの内容が本当にクライアントの課題解決に役立っているのかを確認し、クライアントに提供する時にはできるだけ購入してもらえるようなアプローチを模索しています。 解決策をどう構築する? クライアントの課題とその解決策を多角的かつ網羅的に捉えることで、より納得のいく解決策の導入を推進したいです。これを実現するために、自分の過去の経験だけに頼らず、ロジックツリーなどを活用して解決策をリストアップし、根本から見直すことが必要だと考えています。

デザイン思考入門

一人ひとりの声から変える医療

待ち時間の不満は何ですか? 私は医療コンサルとして、病院のオペレーション改善に取り組む中で、クリニックに寄せられる待ち時間や接遇に対するクレームについて考える機会がありました。患者さんが現場でどのような状況に置かれ、どの点に具体的な不満を持っているかを把握することが、課題解決のヒントにつながると感じています。 患者像はどう違うのでしょう? 考察を進めるうちに、従来「患者さん」という一括りの視点で捉えていたことに疑問を抱きました。例えば、患者さんの年齢(小児や高齢)や状況(事前予約の有無、発熱の有無)によって、感じる不満の理由は異なるはずです。そのため、まずペルソナを明確に設定し、それぞれに適した課題解決策を議論する必要があると考えました。 本質はどこにあるのでしょう? また、日々急を要する課題解決が求められる中であっても、現状を一度整理し「本当にそれが根本的な原因なのか?」と自問する姿勢が重要です。表面的な問題に飛びつくのではなく、しっかりと原因を探り、各ペルソナに合わせた対策を検討していきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

論理で切り開く学びの4つの道

どんな順番で進む? ロジック重視のアプローチとして、まずはWhat・Where・Why・Howの順に段階的に思考を進めることが基本となります。最初に「What」で、例えば売上が前年比で10%減少しているといった事実を明確にし、次に「Where」でどの地域や商品カテゴリでその現象が発生しているのかを特定します。 改善の秘訣は何? 続いて「Why」で、来店数の減少やリピーター率の低下といった具体的な要因を洗い出し、最後に「How」で、どのように改善策を実施していくかを検討します。この際、要因や改善策を「顧客側の要因」「商品力の要因」「販売手法の要因」など重複なく漏れなく整理するため、MECEの視点が重要となります。 成果はどう生まれる? このプロセスは、感覚に頼らず事実に基づいた論理的なアプローチを実現し、問題解決に向けた具体策を確実に策定するためのものです。分析結果は定期的に共有し、周囲と認識を一致させながら、仮説→検証→実施→再検証のサイクルを迅速に回していくことで、持続的な成果の創出を目指します。

データ・アナリティクス入門

効率的な資料作成で業務改善!

分析を効果的にする方法は? 分析の本質は比較にあります。具体的な要素を整理し、比較対象や基準を設けて、きちんと比較することが重要です。また、条件がそろっていない場合には想像力を働かせて補完することも必要です。 資料作成の時間短縮には? 目的を理解して分析を行うことが大切です。販売計画の部署にいる後輩たちに対して、分析の基本を踏まえたアドバイスをします。例えば、資料にグラフをたくさん載せて資料作成に時間がかかると嘆いている後輩の資料をチェックし、本来の目的は何か、仮説は何かを一つ一つ確認していくことです。 カイゼンプロジェクトの課題解決策 現在進行中のカイゼンプロジェクトでは、「資料作成に時間がかかりすぎている」「この資料作成は本当に必要か」といった課題があります。これらの問題を解決する方法の一つとして、目的をしっかり確認し、仮説を明確にしてから資料を作成するというアプローチを取り入れることが有効です。目的を明確にした上で、仮説を立て、必要な資料を作成する重要性を後輩たちに伝えることが必要です。

データ・アナリティクス入門

問題解決のプロセス細分化とA/Bテスト活用の魅力

問題解決の手法を学ぶ 今週は以下のことが学べました。 問題の原因を明らかにする方法として、プロセスを細分化する手法があります。解決策を検討する際には、複数の選択肢を洗い出し、それらの根拠を基に絞り込むことが重要です。また、A/Bテストについても学びました。これはシンプルで運用判断がしやすく、少ないリスクで改善ができるため、さまざまな場面で使用できると感じました。 A/Bテスト活用の予定 A/Bテストは10月に予定している実証実験でも活用する予定です。正しい検証結果を得るために、目的と仮説の明確化をチームで議論しようと思います。また、現状の問題を特定し、「what, where, why, how」の要素に分解して再考する計画です。 実証実験でのデータ取得設計 さらに、実証実験でどのようなデータを取得すべきかをもう一度考え直します。何が分かれば次のフェーズに進めるのかを踏まえた上で、データ取得設計を行います。アンケート設計も、目的を明確にして得たい情報が確実に得られるように構築します。

デザイン思考入門

現場で生まれた共感の提案力

現場で何が分かった? IT業界でリサーチに基づくソリューション提案を行う中、デザインシンキングの実践が顧客の真のニーズに沿った提案を可能にすると実感しました。まず、顧客の現場に足を運び、業務を観察して共感を得ることから始め、データに基づいて本質的な課題を特定しました。その後、社内外の関係者を交えたワークショップを通じて多様なアイデアを創出し、モックアップやデモ環境を用いて解決策を可視化した上で、実際のユーザーテストとフィードバックを重ねることで改善を図りました。この一連のプロセスにより、製品機能の提案から脱却し、顧客の真のニーズに応じたソリューションを提供できるようになりました。 対話で見えた本質は? また、現場での観察や対話を通じ、顧客が本当に求めるものを深く理解する重要性を再確認しました。従来の単なる機能アピールから一歩進み、顧客と共に課題解決を目指すことで、信頼関係が築かれたと感じています。今後もデザインシンキングを積極的に取り入れ、顧客視点に立った提案を実践していきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

これで自分も変われる!ナノ単科の魅力

他の視点をどう取り入れる? 自分一人だけの発想には偏りがあるため、他の視点も取り入れることが重要です。また、問題解決に飛びつくのではなく、しっかりとした分析を行うことが求められます。 効果的なメッセージ伝達法 伝えたいメッセージが分かりやすい文章やグラフを作成するためには、ひと手間を加える努力が必要です。主張の根拠を明確にし、三つの問いに立ち戻ることも大切です。 業務効率改善のためにできることは? 業務効率を改善するためには、現状の問題点を共有し、全員の意識を変革させる活動が重要です。進捗が悪い項目については、その理由を整理し、分かりやすく伝えることで、活動内容を明確にしていくことが求められます。 進捗遅れの改善策をどう探す? 進捗の遅れている状況はデータ化し、改善点をグラフ化して目で見て理解しやすくすることが効果的です。また、改善についての問いを立て、データを基にした根拠とともに共有化することが大切です。活動を明確化し、継続して検証を繰り返すことが、真の改善につながります。

クリティカルシンキング入門

客観思考で挑む原因究明

客観視できていますか? 主観的な判断を排除することの重要性を学びました。私たちの思考には必ずしも客観的な視点が備わっているとは限らないため、答えが導かれた後も「なぜその結論に至ったのか」「本当に正しいのか」を問い続けることが大切だと感じました。 他の原因も見えてますか? また、仕事で問題が起きたときに原因を明確にする際、この考え方が役立つと実感しています。すぐに原因と思われる事象に気が付いたとしても、他にどんな原因が存在するのか、なぜその事象が発生したのか、定量的なデータを用いて誰が見ても納得できる説明ができるかを念入りに考える必要があります。 多角的に考えていますか? さらに、問題発生時には、客観的な判断に必要な情報をリストアップし、思考が一面的にならないように努めています。ロジックツリーを活用して原因を深堀りし、上位者や他部署の視点からもチェックを行うよう心掛けています。最後に、取り組んだ結果を振り返ることで、次の課題解決に向けた改善策を見出す重要性を再認識しました。

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