データ・アナリティクス入門

多様な視点から問題解決を探る喜び

問題解決の多様な切り口とは? 問題解決にはさまざまな切り口があることを学びました。あるお題に対して「これ一択」と思いがちですが、見方や角度を変えることで多くの切り口が存在することが分かりました。また、MECE(Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)を意識して要因分析を行うことの重要性も理解しました。これまでの業務でも要因分析を行う際、多くの漏れや重複があると感じていたため、この手法は非常に有益だと思います。 学生の満足度はどう測る? 具体例として、大学に入学してきた学生の質と卒業時の満足度を比較する際にMECEの原則を使えるかもしれないと考えました。大学での4年間、学生は学業やクラブ活動などを通じて多くの経験をします。これらの経験を漏れなくパターン化することで、従来とは異なる分析結果が得られるのではないかと思います。 学生の実態把握の重要性 多くの学生にヒヤリングを行い、どのような学生生活を送っているのか現状を把握したいと考えています。大学職員として普段接するのは、多くが優秀な学生か、その逆の学生に偏っている現状があります。その中間層の普通の学生たちの実態を把握することが、重要であると感じています。

クリティカルシンキング入門

数字と仮説が映す現場の真実

仮説分析の意義は何? 数字をさまざまな切り口で捉えることで、物事の特徴や潜在する課題が明確になることを改めて理解しました。また、単に数値を分解するのではなく、事前に仮説を立てた上で分析することで、意味のある情報にたどり着けると実感しました。 MECE分析の効果は? さらに、MECEの考え方に沿って分析を行う場合、「層別」「変数」「プロセス」という3つの分解手法が有効であることを学びました。これにより、複雑なデータや現象を整理し、論理的に捉えることが可能となります。 現場失敗の要因は? 具体例として、駅の業務において「切符の誤発売」や「車いすご利用のお客様への介助エラー」といった失敗が発生する現場では、どのプロセスでその失敗が多いのかを明確に分解することが重要だと感じました。そうすることで、具体的な課題や短期的に対策を講じるべき点を洗い出すことができます。 多量データの見方は? また、数万件にのぼるお客様からのご意見や問い合わせについては、地域や駅、年代、所属カテゴリー、利用状況などの視点から切り分けて分析することで、会社全体として対応すべき課題や、特に対処が必要な地域・路線ごとの問題点を明確にすることができると学びました。

クリティカルシンキング入門

フィードバックが導く論理転換術

プレゼンは響いてる? 私は国内約2000名規模の自動車部品メーカーで、人事部のDX担当として働いています。経営層に人事施策をプレゼンする際、「論理的につながっていない」との指摘をいただくことが悩みの種です。経営層はほぼ全員がMBA取得者であるため、ハードルは高く、昨日も強烈なフィードバックを受けたことで、逃げたくなる気持ちが湧きました。しかし、今回学んだ内容を踏まえ、どこが経営層にとってNGポイントだったのかをしっかりと振り返ることで、次回からは問題から解決策(what→where→why→how)まで論理的に紡ぐストーリーを伝えられるようになりたいと考えています。 具体と抽象の行き来はどう? 学んだ内容の中で特に「具体と抽象の行き来」を強化したいと思います。普段から上長からも指摘される点であり、考えを複雑にしがちな自分にとって、今回の例のような「お金」「客」「建物」といった易しい表現に変換することを意識したいからです。また、学んだことを業務に生かすため、毎朝振り返り、その日の業務に少しずつでも活用していくつもりです。例えば、1日10回だけでも腹筋するというイメージで、ハードルを下げながら継続を重視し、I can do it!という自信も育てていきます。

戦略思考入門

選択と集中が導く成長 戦略で切り拓く未来

精神論は成果に繋がる? 私は精神論に偏り、あれもこれもすべてやってみようという気概で取り組んでいましたが、その結果として実際に習得できた実感は得られませんでした。講義で強調されていた「選択と集中」の視点を大切にし、広く浅く学ぶのではなく、理解から実践へと移行できるよう、繰り返し学び、アウトプットと思考の整理に努めていきます。 転換期の戦略はどのように? 100年に一度と言われる転換期の業界において、社内戦略や将来予測を共有する際、顧客や自社、他社、さらには潜在的な競合の可能性も客観的に把握し、それを基に論理的なプレゼンテーションで上層部を動かしていくことが必要です。具体的には、将来的に自部門のメンバーをどのように活躍させるか、またその活躍が社会や会社にどのように貢献し、お客様へどのような価値を提供するのかを徹底して追求していきます。 戦略実行は効果ある? PEST分析や業界内外の動向に敏感にアンテナを張りつつ、各課題に対して2週間単位で戦略を立案し、それを実践していきます。その戦略を第三者に説明し、改善点についてフィードバックを受けることでさらに向上を図ります。また、各テーマごとに日程を設定し、限られた時間内で一つひとつを丁寧に検討していきます。

データ・アナリティクス入門

実務で輝く!数値戦略の新発見

代表値の選び方は? データの特性に合わせた代表値の取り方を誤ると、算出された数値が意味を持たなくなることを再認識しました。成長率などの数値結果に触れる機会はあったものの、その計算に幾何平均が用いられていることは、私にとって新たな学びとなりました。 標準偏差の使い方は? また、これまでグラフなどのビジュアルに頼ってデータの散らばりを把握していたため、標準偏差を用いて数値として表現するという手法に触れることができたのは非常に興味深かったです。 幾何平均で何が変わる? 加重平均や中央値は、データの検証において従来から活用していたものの、売上の伸長率を算出する際に幾何平均を用いる方法は、早速実務に応用していけると感じました。さらに、標準偏差を算出することで、データのばらつきを具体的な数字としてイメージし、説明に説得力を持たせる工夫を進めたいと考えています。 実務でどう活かす? 具体的には、部門の各営業メンバーの業績比較や、セグメント別の業績比較において個々の成長率を算出し、その結果を問題点の洗い出し資料として活用したいです。また、商品別の売上推移に成長率を適用することで、優劣を明確化し、問題への対策検討に役立てたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

データで見える未来の仕事術

平均値を使う意味は? 平均値を中心に使っていたものの、実はその名称や意味を十分に理解できていなかったことに気付きました。加重平均や幾何平均も実は使ってはいたのですが、今回の学びで、自分の仕事の中で具体的にどう応用できるかをイメージすることができました。 散らばりはどう捉える? また、散らばりや標準偏差といった指標を通じて、データ比較のためにさまざまな基準があることが理解でき、非常に興味深かったです。普段はあまり使っていなかったヒストグラムも、実際に活用することで、案件のサイズがどこに集中しているかが一目で分かり、次の一手を考えるためのヒントになりそうです。 どの平均を選ぶ? さらに、加重平均は現状のデータ分析に役立ち、幾何平均は来年度の数字を検討する際に採用できそうだと感じています。標準偏差の活用法については、これから意識しながら幅広い視点で考えていく予定です。 実践で数字はどう変わる? 明日には、過去のデータをもとに加重平均、ヒストグラム、幾何平均の活用を実践し、特に幾何平均については過去数年分のデータを基に来年度の数字の妥当性を検証してみたいと思います。これまで漠然と感覚で判断していた数字が、しっかりとした目安となると確信しています。

データ・アナリティクス入門

内省の力が未来を創る

内省はどう進める? 内省的観察については、仮説検証型、行為一体型、外部フィードバック型の3つのアプローチがあることを学びました。実務では仮説検証型に偏りがちですが、変化の激しい現代においては、状況の変化をとらえながら行動と連動して内省を進める行為一体型が重要だと感じました。 学習動機をどう捉える? また、学習動機に関しては、ある理論モデルに沿って内発的な動機と外発的な動機を考えることの意義を学びました。具体的には、内側に起因する充実思考、訓練思考、実用思考と、外側に起因する関係思考、自尊思考、報酬思考という区分に基づいており、チームメンバーそれぞれの内発的動機づけをより一層支援する必要性を感じました。特に、評価目標に含まれていない業務に対しても、その必要性を相手の立場に立って理解してもらえるよう説明することが大切だと思います。 外発動機の見える化は? さらに、外発的動機については、データ分析の結果などを可視化した資料をより多く共有することで、目的に即した行動や目標の具体的なブレイクダウンを個々にサポートする重要性を実感しました。新しい指標を取り入れるなど、自身の行動変容やマインドセットの転換にも積極的に取り組んでいく必要があると感じました。

データ・アナリティクス入門

物流の待機料問題を解決する分析手法の習得

分析の基本とは? 「分析とは比較である」という教えについて学びました。これは、課題を要素に分解して整理し、個人や会社の状況に応じた基準(目的)を設けて、その要素と基準を比較することを意味しています。基準を「達成すべき目的」とすると、各要素の優先順位や捨てるべきところが明確になってくると感じました。逆に、基準に満たない要素は改善策の検討対象として捉えることができることも学びました。 物流業界での分析方法は? 私は物流会社で働いており、2024年問題の一つとして「待機料」の明確化が挙げられます。待機という問題を要素(要因)に分解し、それらを自社都合と輸送会社都合にグループ化することで、分析の対象が明確になると考えました。 データ活用で何が変わる? 現在、導入済みのアプリから取得できるデータを使い、要素を整理して分析対象を決定する予定です。本講座を通じて、適切な分析方法を理解していこうと考えています。 待機料と時間の相関は? 具体的には、待機料の標準偏差値を算出することで支払い金額の正常範囲を決定し、異常値はチェックする体制を構築します。また、待機料の発生要因と待機時間の相関関係を数値化し、どの要素に対して改善策を打つべきかを社内で共有します。

クリティカルシンキング入門

立ち止まりで見える大切な一歩

振り返りの意義は何? 今までの経験や、自分自身や他人の思考の癖を踏まえ、立ち止まって物事を整理する習慣の大切さを再認識しました。見落としている点がないか振り返ることにより、新たな機会や潜在的な脅威に気付く可能性があると感じています。 活用シーンはどう選ぶ? また、クライアントや社内での打ち合わせ、提案シーンでこの考え方を活用できると考えています。まずは、課題が本当に適切なのか、解決が必要なのか、解決することでどのような効果が得られるのか、そして見落としている点はないかと自問しながら、他者との意見交換に臨むことが大切だと思います。 質問で返す意義は? しかし、すぐに意見が求められる状況下で、立ち止まって深く問い続ける「更に質問で返す」というアプローチができるかどうかに不安を感じています。日頃から思考のトレーニングを積み、スピード感の中でも質の高い問いを立てる力を養いたいと思います。 会話整理のコツは? また、具体的な進め方に先行して話が進みすぎると、本来の目的が不明確になってしまうことがあります。そのような場合には、相手の説明を尊重しつつも、角を立てずに一度会話を整理し、本来の目的を再確認するための切り出し方について悩んでいます。

生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIが拓く業務効率革新

生成AIで何ができる? 普段の業務において生成AIを活用しており、議論の壁打ち相手として企画案や文書、資料作成に利用しています。その過程で、生成AIが得意とする分野や、できることの範囲について改めて整理することができ、非常に参考になりました。 言語化はなぜ大切? また、生成AIを効果的に活用するためには「言語化」の重要性を再認識するとともに、情報の信憑性やセキュリティを踏まえたバランスの取れた運用が必要であると感じています。 業務効率はどう改善? 現在、採用や研修に関する業務を担当しており、各担当ごとに業務が細分化され、属人的かつ非効率な面があると実感しています。そこで、業務の可視化や定型業務の効率化に生成AIを活用することで、組織全体の力を強化できるのではないかと考えています。具体的には、定型業務や新たな業務の言語化を前提に、プロンプトの型やパターン(役割指定、具体的な指示、出力形式の指定など)をブラッシュアップし、効果的だったプロンプトをテンプレートとして蓄積していくことが求められると感じています。 活用事例、何が必要? さらに、生成AIの具体的な活用事例やセキュリティマネジメントについて、より深く理解を進めていきたいと思いました。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

状況で変わる!柔軟リーダー論

リーダーの本質は? リーダーシップとマネジメントはどちらも重要ですが、状況に応じた使い分けが求められると感じました。具体的には、リーダーシップは物事のスタート時に力を発揮し、マネジメントはその後の進行管理で力を発揮するという時間軸で考えると、より分かりやすいと思います。 環境評価はどう? また、リーダーシップの行動型は、環境要因や部下の適合性によって変化する点に注目しました。しかし、環境要因を正確に捉えるのは難しく、今後はそのスキルを向上させる必要があると感じています。 柔軟な対応は? 特に、新入社員や若手メンバーが多い自チームでは、従来の基本的な指示型から、1人1人の特性や状況に合わせた柔軟な対応が欠かせないと実感しました。 個性を整理する? そのため、まずは各メンバーの特性や状況を整理し、個々に適した行動タイプを明確に書き出すことが有効だと思います。そして、日々のコミュニケーションにおいてこれらの内容を確認することで、より効果的な指導が可能になると考えています。 対話はどう展開? 今後は、環境要因をどのように捉えるか、また1人1人との対話の中でどのような問いを投げるかについて、皆さんと一緒に考えていければ幸いです。

デザイン思考入門

デザイン思考で顧客に迫る学びの旅

デザイン思考の3つの特徴とは? 難波先生が紹介されたデザイン思考の3つの特徴は非常に示唆に富んでいました。具体的には、「どこまでも顧客を分かろうとする」「それを効果的に伝える」「共感の連鎖(異分野メンバーの連携、ステークホルダーとの協調)」の3点です。これに加えて、私は「考えてつくるのではなく、つくりながら考える」のも重要だと考えています。 デザインの誤解をどう減らす? 「デザイン」という言葉は、人によって様々に解釈されるため、デザイン思考の理解を妨げていると感じています。ある人は「奇抜な意匠」と捉えていたり、別の人は「設計」と見ていたり、またある人は「経営にも応用できる思考法」と考えています。その結果、「デザイン」という言葉が曖昧になり、理解しにくいと感じることがあります。まずは、こうした誤解を減らしていくことから始めたいと思います。 デザイン思考を日常にどう活かす? どのような業務にもデザイン思考に関わる要素があると感じました。日々のタスクや課題を進める中で、「どこまでも顧客を分かろうとする」ことや「効果的に伝える」ことを意識的に強化したいと考えています。また、これらの問題発見の思考法は、仕事だけでなく人生全般にも活用できると考えています。
AIコーチング導線バナー

「具体」に関する類似の人気キーワード

ご自身のペースでいつでもどこでも学習できる
6週間の短期集中オンライン講座「ナノ単科」 6週間の短期集中
オンライン講座「ナノ単科」

1週間毎に区切られた6週間のカリキュラムを、他の受講生とともに、オンラインかつ好きな時に自分のペースで学び、仕事で実践・活用する一歩を踏み出せる内容となっております。
to left to right