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目的 ✕ 方法

に関する学び

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なぜ日本語の正しさが重要か？ 日本語を正しく使うことの重要性を痛感しました。特に、主語と述語がぶれずに明確になっているかどうかを常に意識することが重要だと感じています。また、物事を伝える際には、目的だけでなくその理由も合わせて伝える必要があると感じました。 どうやって説得力を高める？ 提案資料や報告書などでは、何を伝えなければならないのかという目的を明確にし、それに対する補足説明を適切に文書化することで、説得力のあるドキュメントを作成したいと思います。ロジックツリーはドキュメント作成以外でも課題解決に役立つ整理手法だと考えており、今後も積極的に活用していきたいです。 訓練で何が身につく？ また、主語と述語の明確化は日常的な訓練により自然に身につくと考えています。日々の議事録、稟議書、報告書、提案書などを作成する際に、これらを見直す習慣をつけたいと思います。抽象的な目的を具体化する際には、ロジックツリーを使って整理することが効果的と感じており、計画立案時の具体策検討時に積極的に活用したいと考えています。

データ比較の意味は？ データ分析は本質的に比較であり、たとえばパソコン購入時に「購入目的」や「必要性」を問い直す姿勢には、根本から見直す意義を感じました。比較の材料が多岐にわたるため、広い視点で重要な要素を捉えることが、適切な比較―すなわち分析―につながると実感しています。 地域診断の見方は？ また、今後「地域診断」を学生に教える際には、国、都道府県、市町村の各レベルでのデータ比較や近隣地域との比較が必要であることを強調したいと考えています。さらに、データの推移を見る際には、時代背景や社会情勢の変化、住民の価値観、教育水準、生活水準、文化、財政状況など多様な観点からの比較が不可欠です。 指導計画はどうなる？ 来週から始まる学生の実習地での地域診断指導に向け、資料の見直し、指導スタッフとの方針の共有、記録用紙の修正を行う予定です。複数の実習施設に分かれて進められる実習では、各グループが進捗状況を発表することで、自分の実習地と他との比較が自然に行われ、異なる分析方法を学ぶ良い機会となると期待しています。

多角的視点で何が見えた？ 学んだ内容を振り返り、複数の視点から議論することで、これまで見落としていた点や新たな切り口、さまざまなアプローチ方法に多くの気づきを得ることができました。今後は、このような環境を社内にも広げ、各自が自走できる体制を整えていきたいと考えています。 上司の依頼はどう活かす？ 日常業務では上司からデータ分析の依頼を受けることが多く、上司の興味関心と実際の事業課題を明確に切り分け、目的意識を持った意味ある分析が事業に貢献できるような環境作りが求められると実感しました。また、データ収集がそれ自体の目的にならないよう、適切なデータの収集と活用に努める必要があります。 実行策にどうつなげる？ このため、まずはビジネスプロセスマップやビジネスモデルキャンパスを作成して全体像を把握します。次に、関係者間で課題の所在を共通認識として持ち、データ分析を通じて課題の発見や優先順位、重要度を明確にします。最後に、分析結果に基づき実行策を評価することで、より効果的な改善策を進められると考えています。

ロジックツリーはなぜ必要？ ロジックツリーの作り方について、層別分解と変数分解の二つの手法があることを学びました。それぞれの方法は、分析したいデータに応じて使い分けることが重要だと考えます。一般的には、MECEの概念に基づいて、漏れなく重複なくと考えがちですが、実際には問題特定や新たな発見を目的として、意味のある分類ができるように、様々な視点を持つことが重要だと感じました。 層別分解の効果は？ あるプロジェクトでは、問題を特定する必要があるため、ロジックツリーを用いた層別分解によって、MECEを念頭に置きながら、どのような層別にするかを考え、問題特定や意味ある分類を目指したいと思います。 ギャップ埋めはどうする？ まず、理想的な状態と現状の間にあるギャップを洗い出し、ロジックツリーの層別分解に当てはめることで、多角的な視点から分析を行いたいと考えています。そして、さまざまな層別で詳細に分解し、問題箇所を特定し、そのギャップをどのように埋めていくかについての提案を資料としてまとめたいと思います。

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。

どうして姿勢が必要？ クリティカルシンキングの３つの姿勢を基本に、業務課題の解決に取り組む大切さを学びました。具体的には、①常に目的意識を持つ、②自分の思考の癖を前提として考える、③どんなに考えがまとまっても問い続ける、という姿勢を今後意識して業務に臨もうと思います。また、事業戦略の立案や施策実行の際に、より良い方法がないかと問い直すことで、業務の質を高めたいと考えています。 戦略成功の秘訣は？ 事業戦略の成功率を向上させるため、今回の講座で学んだ思考力の鍛え方や、他者に納得感を伝える説明力の重要性を実感しました。この学びを日々の業務に取り入れ、特に戦略立案や関係者の協力・合意を得る場面で積極的に活用していく所存です。 本当に良い判断は？ 本日の業務からは、改めてクリティカルシンキングの３つの姿勢を意識し、自分の考えに対して「本当にそれでよいのか」という視点を加えることで、課題解決の精度をさらに高めていきたいと思います。週末までに関連動画も視聴し、必要な知識とスキルの習得に努める計画です。

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。

データ分析の本質とは何か？ データ分析は「比較すること」が本質であり、常に「Apple to Apple」と適切なもの同士を比べる重要性を学びました。これを達成するためには、実際の分析に移る前に、分析の目的を明確にし、仮説を立てることが大切であると感じました。 仮説の質をどう改善する？ データ分析の前提整理や仮説を立てることには既に意識を持ちつつありますが、仮説の質にはまだ改善の余地があると考えています。データ分析を行った結果、自身の仮説が間違っていることに気づき、仮説を立て直すことが多々あります。経験を重ねることで一定の改善は見られるかもしれませんが、体系的に仮説を立てる方法を学びたいと思っています。 効果的な振り返り方法は？ 振り返りをきちんと行い、適切な比較対象が選ばれていたのか、仮説がしっかり立てられていたのか、データ分析の目的が明確に言語化されていたのかを確認することが重要です。脳内でチェックリストを作り、それを基に実践し、反復練習を積むことが必要であると感じています。

イシューはなぜ重要？ イシューを立てることの重要性は、最も重要な問いであるイシューが時折脱線することがあるため、ときどき立ち戻って議論する必要があるという点にあります。イシューを周りの人と共有することで士気を保てるため、イシューの確定は非常に重要なプロセスとなり、その部分を丁寧に考えることが重要です。 イシューとリサーチクエスチョンの関係は？ イシューを明確にすることは、リサーチクエスチョンの設定と似ています。疑問文などを使って具体的に絞り込んでいくことは非常に役立ちます。さらに、周りの人と意識を共有するためにピラミッドストラクチャーを使うことで、内容を可視化しながら説明する際にも役立ちます。 チームでのイシュー共有方法は？ 自分一人だけではなく、チーム全体で目的やプロセス、考え方、アプローチの方法を共有するために、イシュー設定やピラミッドストラクチャー、さらにはそれらを包含するクリティカルシンキングをさまざまな局面で認識し、思い出し、活用できるようにしておきたいと思いました。

問いの本質は何だろう？ はじめに、「問い」とは何かを確認することが重要です。求められる答えの背景には、表面には現れない前提が存在するため、十分な擦り合わせがなければ正しい解答にたどり着くことは難しいです。主張を固める際は、その要素を分解し、論理的な根拠で埋めていく方法が求められます。 目的意識はどう伝える？ 次に、データの加工や各種フレームワークを用いて主張を説明する際は、常に目的を意識する必要があります。たとえば、店舗の取り組みを従業員に周知し実行してもらう場合、目的・目標、そして根拠を明確に伝えることが重要です。課題表の作成も、この順番で進めると効果的です。 研修の根拠は何？ さらに、新入社員の教育担当も行っており、その経験が研修方法にも生かされています。下準備が多く必要ではありますが、経験則や感覚に頼った研修では新入社員の再現性が低くなるのではないかと懸念していました。そこで、マニュアルに記載された各行動の根拠を分解し、根本的な理由から丁寧に説明することに努めています。

計画の反省点は？ これまで計画的な勉強をせずに分析業務を進めてきましたが、これまでの経験を体系的に整理できたと感じています。 比較検討する意味は？ 特に印象に残ったのは、目的と比較対象を再確認することで、分析の内容がより鋭くなった点です。どの手法や見せ方を選ぶかは、結論を導き出しほかの人に共有する上で重要であり、データに応じた適切な手法の選択が求められます。 共有の大切さは？ 今後は、何を目指し何と比較するのかを具体的かつ明確にし、チーム内でしっかりと共有することを徹底していきたいと考えています。これにより、分析結果がより精度の高い仮説検証に繋がり、プロセス全体の質が向上すると思います。 挑戦の意義は？ 具体的には、フォローアップや分析の都度、目的を直接再確認すること、目指すべきものと比較対象をはっきりさせた上で最初にチームと確認し合うプロセスを重視しています。また、習得した分析手法を活かし、普段あまり使用しなかった方法にも意識的に挑戦するよう心掛けています。

データ分析前の課題は？ データ分析を始める前に、まず何が問題なのかを明確にし、その問題がどこで発生しているのかを確認することが重要です。分析の基本は分解にあり、目的に応じて様々な視点で切り分ける際、階層の違いに注意する必要があります。たとえば、where、why、howの順序を意識することで、基本に立ち返ることができます。 検証方法はどうする？ 実際の業務においては、前月の業績（予実差）を基に問題を設定し、どこから問題が生じているのかを調べます。その際、自分の感覚だけではなく、データ上で本当にそう言えるかをしっかりと検証することが求められます。結果を先入観として捉えず、データに基づいた事実を導き出す姿勢が大切です。 振り返りの進め方は？ 毎月の業績振り返りでは、改めて何が問題なのかを定め、具体的な発生箇所を探るプロセスを実践します。このプロセスを通じて、自身の直感が正しいかどうかをデータを用いて検証し、結果ありきでデータを選び出さないことを意識することが求められます。