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学び

に関する学び

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「視」の重要性を再確認 今回の学びでは、3つの視（視点、視座、視野）を意識することや、「問い」が重要であることを再確認しました。これまでの学びの良い復習になったと感じています。ここからは、「視点、視座、視野」と「そもそも」というフレーズを常に忘れずに、業務に取り組み、「クリティカルシンキング」の型を習得することを目指します。 課題解決の新たなアプローチは？ 私の業務では、常に様々な課題が発生し、それを解決するために資料を作成することが求められます。これまでは、とにかく目の前の課題に対処するために思いついたまま行動することが多かったです。しかし、これからは一度立ち止まって「そもそも何を目指しているのか」を考えてから、解決策を練ったり資料を作成したりするようにしたいと考えています。 反復で知識は深まる？ 今回得た知識を自分の型や癖の域にまで刷り込むためには反復が必要です。ライブ授業の中でも触れられていましたが、業務の中でも些細なことから実践し、上記のフレーズを常に思い浮かべ、動き始める前に一度考える習慣をつけ、丁寧に進めていきたいと思います。

他者を巻き込む方法は？ 論理的に考えたうえで、他者に伝え、他者を巻き込む際の組み立て方や話す際の着目点を学びました。 効果的なコミュニケーションの鍵とは？ 最終的には、聞き手にとって分かりやすく、また聞き手の優先事項を意識して組み立てることが、効果的なコミュニケーションの成立に繋がると感じました。 上司への提案のコツは？ 例えば、上司への提案の場合、持っていきたい方向性と、上司が会社の意向として納得する視点を考慮して、キーワードと骨組みを作ります。なるべくシンプルで分かりやすい単語を使い、骨組みの中で最も有効な条件を先に話します。その後で補足説明を加えることで、聞き手へのインパクトが大きくなると考えます。 計画的な話し方をどう実現する？ また、話すタイミングとキーワードの有効性や優先順位を検討し、話し方を計画することも重要です。当日に組み立てるのではなく、時間的余裕を持ち、少なくとも前日には組み立てを完了させます。1日寝かせて、次の日に客観的に骨組みを見直し、自分の中にスッと入ってきたら、その方法で聞き手に伝えるようにします。

データ加工は何を示す？ データの加工を通して、同じ情報源からでも新たな視点や気付きが得られることを学びました。数値を表からグラフに変換すると視覚的に変化が読み取れるほか、割合を算出することで傾向がより明確になると感じました。このような切り口の変化が、データ分析において非常に重要だと実感しています。 利用者傾向はどう把握？ また、自社での活用例として、利用者の操作状況や休暇の傾向を表形式で把握し、グラフや割合に変換することで新たな洞察が得られると考えています。特に、曜日や週単位での分析を通して、月間で休暇が多くなる時期を見極め、それに対応する戦略を策定することが可能になると思いました。実際に、現在は休暇の傾向をカウントしているため、今後、グラフや割合を活用し、傾向と対策の検討を進める予定です。 分解切り口は有効？ さらに、データを分解する切り口については、データの種類によっては既定のフレームワークのようなものがあるのかについても興味があります。どのような切り口が適用できるのかを知ることは、より効果的な分析を行うためのヒントになると感じています。

目的と仮説はどう？ WEEK1で学んだ内容を振り返る中で、データ分析は「比較」を基本として行われると再認識しました。まず、目的を明確に定め、自分なりの仮説を立てた上で、必要なデータを収集し、分析を実施することで、目標達成のための示唆や考察が導き出されることが理解できました。 解決手順はどう？ 問題解決の過程では、「What, Where, Why, How」といった基本ステップを踏むことが大切ですが、これに加えてロジックツリーやMECE、3Cや4Pといったフレームワークを活用することで、より効果的に仮説が立てられると感じました。 データから何得る？ また、数字や数式での集約やグラフによる可視化が分析をサポートし、実数と率の両面からのアプローチが有効であると学びました。同時に、既存のデータだけに頼るのではなく、必要なデータを自ら収集する努力と、都合の良いデータに偏らない分析の姿勢が重要だと痛感しました。実施前後の比較を通じて施策の効果検証を行う場面も多く、今期の採用活動の変革を始めとした各施策の評価に、この学びを活かしていきたいと考えています。

仮説はどんな意味？ ビジネスにおける仮説という視点と、フレームワークを活用した論点整理の方法を学びました。仮説を持つことで、仕事に取り組む姿勢が変わり、対峙する問題に対する説得力が増すとともに、ビジネス全体のスピードと精度の向上につながることが理解できました。 どう書き出す？ また、仮説を立てる際には、単なる思い込みではなく、まずフレームワークに沿って書き出す方法を試してみようと思います。もし思い込みのまま仮説に基づいて行動を始めると、後に仮説と異なる検証が有効であった場合、その検証を継続することが難しくなる恐れがあります。 現状把握の理由は？ さらに、仮説設定に入る前の現状把握や定義のすり合わせにも十分な時間を割く重要性を感じました。これにより、データの項目や取得環境などにも注意を払い、より確かな仮説設定ができると考えています。 仮説確保はなぜ？ チームでプロジェクトを進める際には、結果以上に良い仮説設定が成功に直結することを改めて認識しました。そのため、検証プロセスに入る前に、仮説設定に十分な時間を確保するよう努めたいと思います。

データ比較の基本は？ データ分析は比較という原則に基づいており、数値同士の比較を通してデータの実態や分布を探る作業です。まず、データの中心に位置する代表値を把握し、その上でデータがどのように散らばっているかを確認することが基本となります。代表値としては、単純平均のほか、加重平均、幾何平均、中央値が用いられ、散らばりを評価するには標準偏差の算出が有効です。 業務で分布を確認すべき？ 普段の業務においては、データの分布を確認する試みが十分になされていないと感じます。分布を求めるためには、まずデータを分類するための項目が必要です。そのため、データ加工を前提として目的を明確にしながら項目を選定することが重要です。分析の目的と加工という手段を意識して検討することが、成功のポイントだと実感しました。 算出方法をどう活かす？ 今回紹介された算出方法を効果的に活用するためには、標準偏差の算出、ヒストグラムの作成、加重平均や幾何平均を使いこなすスキルが求められます。今後は、これらの技法を実践的な練習問題などで訓練し、習得していきたいと考えています。

フレームワークで何を学んだ? 3C分析や4P分析といったフレームワークを活用しながら、視点を切り替えて仮説を立てる手法を学びました。これにより、論理的に整理された思考の進め方が身につき、より多角的な分析が可能になると感じました。 複数仮説はどう考える? また、仮説を立てる際には、複数の仮説を同時に考えることや、網羅性を持たせることの重要性を再認識しました。一つの仮説に固執せず、様々な可能性を検討することで、より精度の高い分析が行えると実感しました。 データ収集はどう進める? さらに、データ収集に関しては、既存のデータを活用するパターンと新たにデータを取得するパターンがあることを学びました。新しい情報を得るために必ずしも新たなデータの取得が必要なわけではなく、まずは既存のデータを精査し、そこから仮説を考えることも十分に有効であると理解できました。 次はどう活かす? 以上の学びを踏まえ、フレームワークの理解をさらに深め、網羅性をもって複数の仮説を立てられるように努めるとともに、まずは既存データの見直しから取り組んでいきたいと考えています。

どうして企業は違う？ 業種や企業の考え方によって、適切な範囲内で変化するという点が一番の学びでした。特にオリエンタルランドでは、価値創出のために人件費が売上原価と位置付けられている点が非常に新鮮に感じられました。また、すぐに財務諸表を見るのではなく、まずその企業の特性を思い浮かべた上で財務諸表をイメージし、実際の数字と照らし合わせることで、自分なりの仮説が見えてくる点に学びの深さを感じました。 業務で何を実践？ 今後は、①自分の担当業務においてこの手法を活用したり、日経新聞などで気になる企業について詳細に調査する際に役立てたいと考えています。②また、自社業務で様々な企業の財務諸表を分析する機会に備え、その知識をしっかりと身につけたいと思います。 試行はどう進める？ 具体的には、まずある企業を選び、その企業の財務諸表を自分なりに予想します。その上で実際の数値を確認し、仮説の検証を行うというサイクルを繰り返していく予定です。その結果を単に自分の中に留めるのではなく、何かしらの形でアウトプットすることでより実践的な学びに結び付けたいと考えています。

どうやって学びを深める？ 知識のインプットとアウトプットを繰り返し、他者からフィードバックを受けるサイクルを継続していきます。これにより、学びを深めることができると感じています。特に、「問いから始める」「問いを立て続ける」「問いを共有する」という3つの点を意識し、実践していくことが重要です。問いを共有する際には、特に丁寧に行う必要があると実感しました。 業務でどう活用する？ このアプローチは業務の中でも多くの場面で活用できると考えています。例えば、得意先への訪問準備や会議準備のミーティングなどで役立ちます。社内でも毎週のミーティングに課題を検討する時間が設けられているため、問いを考えるには最適な機会があります。早速この方法を取り入れて試してみたいと思います。 会議で何を共有する？ 社内ミーティングでは、問いを立てて共有することを繰り返し行っていく予定です。同僚からのフィードバックを受けることで自身のスキル向上だけでなく、周囲の意識変革も期待しています。チーム全体が同じレベルに達することで、モチベーションの維持にもつながることを期待しています。

正しい手順はどう？ 問題解決の4つのステップは基本的に「What→Where→Why→How」の順で進みます。このプロセスを通じて、あるべき姿と現状のギャップを数値で示すことが重要です。日常の課題解決にはロジックツリーを活用することが一つの手段として有効です。その際のコツとして、過度にMECEを意識するのではなく、感度の良い切り口を見つけることが肝心です。 保険業界の課題は？ 具体的な課題として、保険業界でのデジタル化に関連する多くのデータが整理されていない点が挙げられます。この場合、どのようなデータが収集されており、またどのデータが不足しているのかを把握するために、ロジックツリーを用いて整理することが有用です。 施策立案はうまく？ データを活用してデジタル化推進の施策やプロモーション案を策定するためにも、まず現状のデータを整理することから始めたいと思います。ロジックツリーを用いることで、デジタル利用率を手続き別や代理店の種別といった切り口で整理し、分析を進めます。これにより、より具体的で効果的な施策につなげることが期待できるでしょう。

データ取得の方法をどう改善する？ 複数の仮説を立て、それを検証するためのデータを取得することについて学びました。これまでは、既存のデータを用いて検証することが多く、完全な結果ではないと感じることがありました。今後は、仮説の精度を向上させるために、データの取得方法を工夫し、再構築していきたいと思います。 ニーズ調査で次に向かうべきは？ また、担当するマーケットのニーズ調査についても学びました。従来の一般的な仮説からもう一歩踏み込み、「なぜ、なり手不足になるのか」という問いに対する仮説を立てて検証し、その結果に基づいて課題を解消するようなサービス案を考えることが重要だと認識しました。 ワーキンググループの成功へは？ 現在、社内で行っているワーキンググループでこれを実践しています。ニーズの検証までは完了していますが、まだ具体的なビジネスには結びついていません。「Q2」を実践することで、早期に実際のビジネスへと発展させたいと考えています。 仮説とデータ活用の展望 今後も、仮説の立て方やデータの取り扱い方を工夫し、実務に活かしていきたいです。

目的理解の必要は？ これまで、課題に対してただ提案することだけを重視していましたが、検討に入る前に目的をしっかりと理解することの重要性に気づきました。目的を把握し、整理しておくことで、検討の過程で情報の漏れや重複、また答えが目的から逸れてしまうことを防げると感じています。 聞く力に意味は？ また、「聞く力」の大切さも改めて認識しました。質問の意図を的確に理解し、他者の意見や提案に耳を傾ける姿勢を持つことが、より良い成果につながると実感しています。 案内への活用は？ この学びを、社員全員に向けた案内文の作成に活かしたいと考えています。個々の事情や背景が異なる中で、目的と伝えたい内容を明確にし、様々な角度から検討を行うことが納得感のある案内につながると思います。また、上司や同僚と相談する際も、最初に目的をしっかり伝えてから意見を求め、決定後もフラットな視点で見直すことが重要だと考えています。 実生活でどう改善？ 今後、日常生活の中でこの学びをどのように意識し、実際に活かしていくかを試行しながら、さらなる改善につなげていきたいと思います。