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学び

に関する学び

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意識の偏りはどうして？ 思考は意識しないと、自然と偏りが出てしまうことを改めて認識しました。論理的に考えるためには、あらかじめその方法を意識して思考の癖を避けることが重要だと学びました。これにより、論理的かつ客観的に言語化するスキルを身につけることができます。 伝え方はなぜ大切？ 自分の意見や考えを人に伝える際には、まず自分の思考を振り返り、論理的で飛躍のない説明を心がけたいと思います。現在、私は本の制作に関わっており、その内容を多くの人にわかりやすく伝えるために、論理的な説明ができるよう努力しています。 他者との対話はどう？ さらに、他者とのコミュニケーションを通じて、自分の考えを言語化することが大切だと理解しました。これにより、思考の癖や偏りに気づくことができました。今後も積極的にアイディアをアウトプットし、自分の思考を振り返りながら「思考の筋トレ」を積んでいきたいと思っています。 発信の極意は何？ アウトプットの機会を増やすために、人との意見交換やnote、SNSへの投稿、ジャーナリングを活用します。また、自分の思考を可視化し、思考する前や話し始める前にその方法を意識していきたいと考えています。

選択と捨てる勇気が大切？ 選択すること、捨てる勇気が大事であり、どこに集中し、何を得たいのかを考えることが必要だという教えを学びました。そのため、判断基準は一つではなく、関連する複数の視点を持つことで漏れを防ぐことが重要です。それでもブレークスルーできない場面があるかもしれませんが、その際は慎重に決断することが求められます。 健康経営で必要なものは？ 現在、健康経営において何が必要かを模索しています。メンタル不調者の背後には必ず原因があり、それに対応するための十分な対応力と周りのフォローが不可欠です。個別対応は必須ですが、全員をチェックする時間はありません。したがって、アプローチするターゲットやタイミングを効果的に考えることが重要です。 選択による利益を意識するには？ 選択を通じて得られる利益の大きさを意識することが求められます。また、今やっていることが全てではないことも認識し、なぜ行っているのか、そしてその結果を考える必要があります。人を変えるのは難しいですが、一人でも救うことができれば、その意識を持ち続けていきたいと考えています。それによって、残りの多数の人々に対しても効果的な対策を模索していきたいです。

データ分析で大切な視点とは？ データ分析における比較の重要性を学びました。特に、比較対象をゴールに対して適切に選定することの重要性を実感しました。また、目の前にあるデータだけで判断することの危うさも理解しました。これは生存者バイアスの影響です。存在しないデータを考慮することが大切であり、今目の前にあるデータだけで課題解決になるのか、一度立ち止まって考えることの重要性を感じました。 仕事の中でのデータ活用法 私の仕事は、様々な事業部門からのデータ分析依頼に対応することです。その際、依頼されたデータそのままに100%応えるのではなく、そのデータで本質的な課題が解決されるのか、他の視点から分析する余地がないか、など多方面の視点を持つことが求められます。また、新たなデータ取得も視野に入れ、依頼主とともに問題解決に向けて進めていきます。 視点を広げる提案の予定は？ 現在対応中の案件では、特定のデータソースを特定の視点から可視化していますが、これは単なる時短や作業効率改善だけではありません。事業部門の本質的な課題である収益性向上や利益改善に向けて、8月内に依頼元にヒアリングし、別の視点からのデータ活用を提案する予定です。

解像度向上の手法とは？ データの解像度を上げる手法をいくつか学びました。「全体像をとらえる」ことで近視眼的な視点から脱却し、「分解」を積極的に取り入れることで、課題や問題をより具体的に抽出することが可能です。漏れや抜けをなくすことが、一見遠回りのように見えても、結果的には最も効率的な方法であると感じています。 異なる視点での分析の重要性 売上分析や時間帯分析などを行う際には、ただ数字を並べるのではなく、違う角度からの見え方を取り入れることで、見落としや抜けを防ぐことができると考えています。プレゼンの機会があった際も、通り一遍の見方ではない切り口を提案することで、新たな課題を抽出することができるのではないかと感じています。 数値報告での注意点は？ 月例のミーティング用に数値報告の素材を提供する際は、以下の点に注意しています： - 並べた数字を別の視点で並べ替える。 - 補完できる部分がないか同僚に相談し、思考や見方の偏りに気付く。 - すでにグラフ化されているものについては、異なる切り口で見せ方を検討し、恣意性がないか確認する。 これらの工夫により、より具体的で効果的なデータ分析が可能になると実感しています。

データ分析の基本を見直す データ分析の基本的な考え方として、「データ分析は比較である」、「データをどのように加工すると分かりやすいかを考える」、「データ分析の目的を明確化する」ことが重要であると認識しました。これまでの自身の業務を振り返り、反省しつつ、今後のデータ分析においてはこれらを忘れずに取り組むことが大切だと考えています。 どのように実績データを活用するか？ グループ各店の業務実績データ（定量・定性）の分析を通じて、それぞれの店舗の課題を抽出し、傾向を把握します。そして、課題解決に向けた戦略を立案する際には、データアナリティクス分野で学んだ知識を活かしたいと思っています。 学習した知識を実務にどう活かす？ この科目での学習を継続して実務に活かすためには、セミナー視聴やグループワークだけでなく、自主学習を行い、習熟度を高めていくことが必要です。そこで、平日の早朝30分から1時間、そして週末にも学習時間を確保し、理解を深めていく計画です。また、実業務においては、6週間後に学びきるまで待つのではなく、WEEK1から学んだことを即座に業務でアウトプットする意識を持ち、実践力を向上させたいと考えています。

どうデータを見やすくする？ データの視覚化と多角的な分析の重要性に気づきました。まずは実数を表にまとめることから始めますが、棒グラフや円グラフといった視覚的に理解しやすい形式でまとめることが効果的です。さらに、データの合計や比率を算出し、実際に手を動かして分析を進めることが大切だと感じました。 MECEで全体を整理？ MECEとは「もれなく、ダブりなく」要素を分けることを意味します。これを行うためには、集合、変数、プロセスといったアプローチで全体を分けることができます。MECEを活用する際には、まず「全体」を正確に定義することが重要だと学びました。 本当にそうなのか？ 研修アンケートの分析や問題解決方法の提案などの課題に対して、これまでの成功体験に偏らず、「本当にそうなのか？」と疑う姿勢を持ちたいと思います。異なる視点でデータを捉え、グラフ化や比率計算を行いながら、具体的な手を動かして分析を深化させたいです。 分解はどう進める？ また、要素を分解する際には、MECEの分け方を意識して「漏れなく、ダブりなく」分けることを心がけ、まずは全体を明確に定義することから始めたいと考えています。

イシューへの理解が深まった瞬間は？ よく目にする「イシュー」に関する理解が深まりました。ただ考えるのではなく、問いから始め、その問いを残し、共有することが重要だと感じました。このフレームを意識するだけでも、思考が大きく変わると実感しました。総合演習もケーススタディ形式で楽しく学べ、フィードバックを通じてさらに勉強になりました。 会議で意識するべきことは何？ また、会議などでその場を俯瞰して冷静に参加し、常にイシューを意識することの重要性も学びました。話が本質から外れがちな場面では、会議としての具体的な問いが何か、何を話し合うべきかを明確にすることで、有意義な場にするよう努めたいと思います。データ分析の分野での学びも深まりましたので、これを分析や資料作成に活かしていきたいです。 振り返りから学ぶことは？ さらに、振り返りを行う際は、問いが何で、その答えが何であったかを明確にし、反省点を洗い出すようにしています。イシューのフレームから外れてしまった場合、次回どうすればそのずれが生じないかについて対策を立てます。これまでも漠然と行っていたことも、具体的に文言化することで理解が深まり、実践力が向上すると感じました。

相手の意図をどう把握？ 報告を求める相手の意図や背景を正確に把握することは、適切なフィードバックや判断を行う上で不可欠です。相手が求める情報や要求の真意を丁寧に確認することで、誤解を防ぎ、必要な情報を正確に得ることができます。 どの視点を取り入れる？ また、分析を行う際には、一方的な見方に偏らず、複数の意見や視点を取り入れることが重要です。そうすることで、客観性が向上し、信頼性のある判断が可能になります。結果として、最終的な報告内容も幅広い視野に基づいたものとなり、さまざまな関係者が納得できる結論に導くことができると考えられます。 学びをどう活かす？ 今週学んだ「相手の意図や背景の正確な把握」と「多角的な視点の取り入れ」は、クライアント対応やプロジェクト管理に大いに活かすことができます。特に、クライアントの要件定義やプロジェクトの進捗報告の際には、相手の真意を丁寧にヒアリングすることで、期待値のズレを防ぎ、信頼関係の構築につながります。また、チーム内の意思決定においても、メンバーやステークホルダーの多様な意見を取り入れ、客観的な分析を行うことで、より精度の高い提案や解決策を提示できると期待できます。

イシューはどう設定？ イシュー設定については、まず問いの形で課題を明確化することが重要です。問いに固執しすぎず、議論が進む中でもし批判があったり、メンバーがついていかなくなった場合は、イシュー自体を見直すサインと捉えるようにしましょう。 分解と統合は何故？ また、問題を分解する際は、分解と統合を繰り返しながら、着目すべきポイントをストックしていくことが基本です。たとえば、人、商品、時間、季節、場所など、さまざまな視点（箱）から情報を整理することで、議論の軸が固まります。そして、耳にした情報の構成要素を分析し、着眼点をストックする習慣をつけることが大切です。 会議はどう進める？ さらに、社内外の打ち合わせ時には、まずイシューを問いの形で設定することを心掛けます。議論中に論点がずれないよう、事前に決めた目標を振り返るなど、焦点がぶれない工夫が必要です。イシューが決まった後、問題の分解に苦労している場合は、切り口のストック化を進める取り組みが効果的です。 分析習慣はどう有効？ このように、聞いた情報をもとに分析し、着眼点を増やす習慣を身につけることで、打ち合わせや議論がよりスムーズに進むようになります。

仮説設定の重要性は？ 今回の講座では、データをただ眺めるのではなく、仮説を立てることの大切さを学びました。単純な平均値だけでなく、重みを考慮した加重平均やデータのばらつきを確認することで、ファクトを正しく把握する手法が身についたと感じています。 統計の意味をどう捉える？ これまでは加重平均や標準偏差といった言葉を聞くだけで、その意味を十分に理解できていませんでした。しかし、今回の講座を通して、実際にばらつきを見る体験ができたことで、データの変動の重要性を実感することができました。 販売実績はどう理解？ また、プロダクトごとの販売実績推移を分析する際には、属性別やレンジ別の分布を見ることで、どの層に受け入れられているのかを明確にし、施策の検討につなげることが可能であると感じました。分布のばらつきをしっかり確認することで、単なる傾向だけでなく、他の要因の影響も把握する助けになると気づかされました。 顧客分析に納得する？ さらに、これまでプロダクト別の顧客分析では、平均値や中央値に頼ることが多かったのですが、今後はばらつきの数値化を取り入れ、日々や月ごとの実績をより一層可視化していく必要性を感じました。

何がモチベーションの源？ モチベーションの重要性を改めて実感しました。モチベーションを高めるためには、自分自身の判断だけに頼るのではなく、各個人が何に対して欲求を持っているのかを見極めることが大切です。また、モチベーションが低下している場合には、どのような要因が影響しているのかを評価し、本人がその状況に気づけるような動機付けが必要だと感じました。 個別対応の理由は？ これまでプロジェクト進行時には全員に同じ対応をしていましたが、メンバー一人ひとりに合わせた個別の対応を意識することで、プロジェクトがよりスムーズに進むと考えています。さらに、1対1の面談では自分の意識を押し付けるのではなく、相手自身の考えや感情を引き出す対話を行い、問題点を明らかにすることで、相手の欲求を引き上げられるのではないかと思います。 士気上昇の秘訣は？ また、プロジェクト全体の進行においては、日常の会話の中でもモチベーションに気を配り、低下しているメンバーには積極的に声をかけ、動機付けを促すことが求められます。プロジェクトの終わりには成果を共有し、承認欲求を刺激する働きかけを行うことで、全体の士気向上に繋げたいと考えています。

データの集約ってどうやる？ データの比較法について、数字を集約して捉える方法、目で見て捉える方法、そして数式を用いて集約し関係性を把握する方法を学びました。普段何気なく実施していることの意味を理解することで、さらに大きな効果を得られる必要性を感じています。 代表値と散らばりの活用法は？ また、データ加工のポイントとして、代表値と散らばりの両方を活用する事例を学びました。双方の特性を活かした可視化を上手く利用できれば、より具体的な分析が可能になると実感しています。 工数計算の見直しは？ 業務改善の際に、工数の計算方法が一面的であったことにも気付きました。関わる人数や各作業の分析データが欠けていたため、今後はこれらの情報収集にも注力し、ビジュアル化した際の分析範囲を広げる可能性を感じています。 収集データの過不足は？ さらに、すでに収集しているデータの過不足の確認も行いました。各個人が提出する情報を一元的に抽出するツールの開発は進んでいますが、項目に不足がないか確認し、もし不足があれば機能追加を実施します。一律に集まったデータに対しては、簡単なグラフ作成を通じて作業記録などの分析を行っていく予定です。