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知識 ✕ 収集

に関する学び

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分析フレームはどう使う？ 分析の実施に際して、講義ではプロセス、視点、アプローチという3つのカテゴリに分けたフレームワークが紹介され、シンプルなモデル化が印象的でした。仮説思考のプロセスは「目的の把握」「仮説の立案」「データ収集」「検証」の4段階に分かれており、分析に必要な視点として、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンの5つが挙げられました。また、具体的なアプローチとしてグラフ、数字、数式の3つが提示された点も理解の助けになりました。 クライアント事例を深掘り？ 現在、あるクライアントから依頼をいただいている基幹システムと倉庫管理システム間の在庫差異に関する分析支援に、本講座で学んだ内容が活かせると考えています。ロケーション、保管場所、品目、品目タイプ、システム、オペレーションなど、複数の要因が複雑に絡み合いながら在庫状況に時間的なずれを生じさせているため、講義の知識が問題解決の一助になるのではないかと思います。 差異分析の視点は？ また、Q2で実施している活動において、差異分析のプロセスの意識づけに講義内容を活用できると感じました。オペレーション履歴の抽出や、過去3カ月分のデータを用いた分析の中で、ばらつきやパターンという視点が特に重要であると実感しています。そのため、今回学んだ相関関係を意識した分析手法が有効に働くと考えています。

仮説の種類と意義を知る 仮説とは、ある論点に対する仮の答えのことを指します。仮説には目的に応じて「結論の仮説」と「問題解決の仮説」がありますが、その中でも仮説は様々なフレームワークを用いて複数用意する必要があります。検証方法としては、データ収集が重要であり、目的対象を検討した上でアンケート調査や口頭調査を行うことが有効です。 打ち手を選ぶ際のフレームワーク活用法は？ 業務に活用できる場面としては、打ち手の検討があります。問題解決のためにどの打ち手が効果的かを考える際には、フレームワークを用いてどこに効果があるかを検討することが求められます。ブレインストーミングから打ち手を選定する際にも、枠組みから検討し、その打ち手の効果測定や仮説作りのためのデータ収集が必要です。 フレームワークで複数視点を持つには？ 複数の仮説を持ちながら物事を検討することは重要です。フレームワークを活用することで、様々な視点から会議に参加する準備が整います。そのためには、フレームワークの知識を習得し、何が論点になっているのかを正確に確認することが必要です。 データ検証の質を高める手法 データ検証の項目を洗い出す際には、目的が曖昧なままアンケート調査を行うのではなく、目的を明確に定め、それに沿った項目や枠組みを検討しながら実施することで、質の高い結果が得られます。

数字の切り口をどう捉える？ 数字の切り口には複数のパターンがあり、その見え方は切り方次第で変わるということがよく理解できました。しかし、切り口によっては解釈を誤る可能性もあるため、それをどのように防ぐかが重要なポイントだと感じました。 フレームワーク活用のヒントは？ 分解の方法として3つのフレームワークが存在し、特にプロセスで切り分ける方法は今後意識して取り入れたいと思います。これらが効果を発揮するためには、ある程度の基礎知識やMECEといった考え方が必要であり、体系的に知識やスキルを習得する必要性を感じました。 管理会計で何を見極める？ 現在の職務において、既存事業の理解には、売上構成などを管理会計的に分析することが重要だと考えています。ここでGailという手法が活用できると思いました。最初に事業を分解して特性を理解し、その特性から課題を洗い出していきたいと考えています。そして、今後の社会情勢と照らし合わせて事業の方向性を整理したいです。 整理と議論はどう進める？ まずは既存事業部の情報収集を始め、その一方で管理会計の知識を身につけ、管理会計としてのプロセスを整理し、フォーマットを作成してみたいと思います。これにより自身の事業理解を深め、経験者とディスカッションを行い、現状の事業課題や今後の事業戦略に反映したいと考えています。

仮説と枠組みはどうなる？ 仮説の立て方や具体的なフレームワークについての説明があり、現在取り組んでいる業務とも密接に関係していたため、大変参考になった週でした。 知識はどう耕す？ 備忘の意味も含め、仮説構築のためのメモとして、まずは「知識を耕す」ことの重要性が挙げられます。なぜを繰り返し問うこと、別の観点や視点で事象を捉えること、時系列や将来予測を意識すること、そして類似や反対の事象をセットで考えることが効果的だと感じました。 創造的な仮説は？ また、ラフな仮説を立てる段階では、常識にとらわれず新しい情報と組み合わせることで、発想を絶やさず創造的な仮説を生み出す姿勢が大切であると理解しました。 仮説の検証はどう？ さらに、仮説の検証については、必要な検証の程度を見極め、情報収集と分析を通して仮説に具体性を加え、再構築していくプロセスが重要であると認識しました。 今後の見直しは？ 現在、事業計画の策定や顧客に対するプラン作成に活かすため、仮説構築を意識して取り組んでいます。しかし、現状では仮説の立て方が自己流であり、検証も十分ではないと感じています。今後は、前述した「知識を耕す」という視点を基に、数字的根拠をうまく活用した報告や、仮説の肉付け・再構築にも注力していく必要があると実感しています。

感情と体験のつながりは？ 「経験が感情に紐づき、その人にとって唯一無二になる」という考えが最も印象的でした。単に商品を販売するのではなく、顧客との長期的な関係を築くことでライフタイムバリューに結びつけるというアプローチは、体験の変化や社会の課題解決といった視点が、長期的な顧客関係形成において重要であることを教えてくれました。 なぜ起業の知見が必要？ この学びは、新規業務の提案に活かすとともに、将来的な起業にも役立てたいと考えています。特にスタートアップでは、短期的な成果と長期的な仕組み作りの両面が求められるため、大手企業の事例だけでなく、中小企業の成功と失敗の両パターンから経験を積む必要があると実感しました。そのため、書籍や動画サービスを利用し、情報を常に収集する習慣を大切にしています。 どうやって学びを深める？ 具体的には、書籍と動画の二つの媒体から継続的に情報を得る計画です。購入した本は全て読み通すのではなく、目次やダイジェストを参考にし、読むべき内容かを判断してから深く読み込むようにしています。また、今後は学習時間に余裕ができると考え、その時間を有効活用して継続的な学びを心がけるつもりです。さらに、部署内でアウトプットの機会を設け、知識を伝えることでさらに習熟を目指していきたいと考えています。

自分の思考はどう？ 演習を通じて、自身に特有の思考のクセがあることを理解しました。物事を考える際、「他にはないか？」という視点を持ち、視野と視座を考慮しながらの考え方を習慣づけたいと思いました。特に、「問い」に対するアプローチが主観的になりがちであると感じたため、主観と客観を行き来する思考を身につけたいと考えています。 課題設定は正しい？ まず、課題設定についてです。現在起こっている問題を、適切に課題として設定できているかを常に確認します。そして、課題に対する解決策の妥当性にも注意を払いたいです。さらに、「問い」をうまく活用し、部下自身に課題を設定してもらうことで、その成長をサポートしたいと思います。事業の深化においても、既存のルールや考え方にとらわれることなく、新しい発想を促すことが重要です。 問いの深掘りは？ 「なぜ？」を5回繰り返すことで、問いを深掘りしていきたいです。また、「他にはないか？」という視点を持ちながら、視点や視野、視座、さらにはMECEという考え方を活用して思考を進めます。上司や部下に対しては、意図を持った「問い」を投げかけることを心がけます。日頃からバランスよく知識を収集し、自分目線だけでなく、相手目線の「問い」にも意識を向けていきたいと思います。

顧客のニーズを把握する方法は？ 「何を売るか」について非常に面白い講義だったと思う。顧客の潜在的あるいは真のニーズを売る側が事前に把握し、具体的に提示することが、多様なサービスにおいても活用できると感じた。例えば、スーツの事例において、コロナ禍での必需品であるマスクを早めに市場に投入したことが、顧客のニーズに合致して成功に繋がったのではないかと考える。また、私自身ビジネスを進める上で、事前のヒアリングを通じて必要な情報を収集し、顧客や潜在顧客に合った商品やサービスを提供することが、顧客満足度の向上に寄与すると感じている。 業務改善で考えるべきことは？ 社内の業務改善の観点から見ても、医療や介護業界ではDX化が遅れている。しかし、顧客や従業員にとって無駄な業務を減らし、効率的に業務に専念できるようにすることは、ペインポイントの解消に繋がるのではないかと考える。 自分の強みをどう活かす？ また、業務効率化を年単位で行っているが、できれば四半期ごとに各部署の管理職と議論し、より良いサービスの提供に専念できるようにスタッフへのヒアリングを強化したい。そして、自分自身の強みを整理し、世の中に貢献できるサービスを見つけ、将来的な起業の指針として知識を活用していきたいと考えている。

分析の本質を学ぶ意義とは？ 講義開始直後から、分析の本質について明確に示されるので、動画の解説が頭にスラスラと入りました。まず、分析の本質は「比較」であり、適切な対象を比較することが重要です。迷ったときは、分析の目的に立ち返ることが大切で、その際にはデータに偏りがないかどうか、「生存者バイアス」に注意することが求められます。このように、6週間の講座を通じて、最も重要な「心得」を学ぶことができました。 仮説設定の流れをどう進める？ 私は、社会課題に対する「仮説」をもとに、行政などのオープンデータを分析し、数字的な事実を裏付ける仕事をしています。今回は、体系的にデータアナリティクスを学ぶことで、仮説設定や分析対象の選定をスムーズに行いたいと思いました。 データ分析の実践ステップとは？ 具体的には、以下のアクションを実行しようと考えています： - データ分析について、チーム内に基礎的な知識を共有する。 - チームメンバーが取り組んでいる社会課題に関連するオープンデータを収集する。 - 仮説を洗い出し、それを裏付けるための数字を設定する。 - 適切な比較対象をピックアップする。 このような手順を通じて、社会課題の解決に向けた効果的なデータ分析を進めていきたいと思います。

問題解決の基礎を学ぶ 今週は、問題解決の４ステップ（What→Where→Why→How）のうち、What（問題の明確化）について学びました。目的を見失わないために、あるべき姿と現状のギャップを数値や定量的に示すことが重要です。そのため、MECEを使い、漏れなく重複なく分解して考えると良いということを再認識しました。 分解の難しさをどう克服する？ 過去にロジックツリーを学んだことがありますが、MECEを意識しながら何で分解すべきかを羅列するのは難しいと感じています。多くの場合、目の前の情報や限られた知識だけで分解した気になってしまうことが多いです。この課題を解決するために、最近は生成AIを活用し、プロトコルやフレームワークを使って客観的な情報を得る機会が増えています。これにより、自分でロジックツリーを使って分析しつつ、他者やAIから得られる情報を組み合わせて問題を明確化していきたいと考えています。 学びを日常でどう活かす？ 毎月の会議資料や日常の部門の問題解決手段を検討する際に、この学びを活用します。ステップを踏んで考え、MECEを意識しながら、広く情報収集し、ロジックツリーを使って情報を分解することで、まずは問題を明確にすることから始めたいです。

ライブやグループの難点は？ WEEK６のライブ授業では、WEEK１からの振り返りができたものの、まだ基本的な知識が十分に定着していないと感じました。グループワークで自分の意見を述べる際、思いついたことをうまく言葉にできず苦労した場面もありました。「分析は比較なり」や「視覚的にデータの効果的な見せ方」といった考え方の重要性を再認識し、基本的な知識の定着と実務での活用を継続して、熟練度を高めていきたいと思います。 分析と戦略はどう？ 私は現在、グループ全体および各店舗のデータ分析や戦略策定を担当しており、来年度の計画立案の時期に入っています。今回の学びを最大限に活用し、戦略立案や目標設定に反映させるとともに、各店舗でのデータ収集、分析、そしてそのデータに基づく戦略立案に生かしていく所存です。 次の学びはどう進む？ 今後は、データアナリティクス入門で学んだ知識をしっかり定着させるため、「定量分析の教科書」を活用して理解を深め、実務での活用を通じて実践力を向上させていきます。また、4月から受講するクリティカルシンキング入門を通して、客観的かつ多角的、論理的な思考力を養い、データ分析や戦略立案に役立てたいと考えています。

データ分析の比較とは？ Week1で「分析とは比較である」と学びましたが、Week6の実践演習でその意味を実感しました。 アンケートの対象者を選定する際、データ収集後の分析においてどのような比較を行うかを念頭に置くべきだということを改めて感じました。また、分析を行う前段階で、最終的なアウトプット（例：切り口やグラフ等のビジュアル）をイメージしておくことの重要性も学びました。 収支分析のステップは？ 収支分析を行う際には、常に様々な切り口を意識することが必要です。切り口を考えた後、「what→where→why→how」とステップごとに分析を進めることも重要です。その結果、確度の高い分析が可能になると感じました。 このような様々な切り口と「what→where→why→how」というステップを意識し続けることで、分析結果を効果的にアウトプットできるようになります。また、数値の性質やグラフについての理解を深めるために探求を続けることも重要です。実践を通じて学んだことを自分の活きた知識とするとともに、書籍や研修を通じてさらに知識を深化させていきたいと思います。

データ分析で重要なのは？ 現在、実務の初歩的なデータ分析に触れる機会はあるものの、改めて分析手法を体系的に理解することができました。特に、データ分析においては課題設定と仮説が極めて重要です。ただ単に分析手法の知識を持つだけでなく、領域知識も必要となるため、日常業務では特に業務理解を深めることを意識していきたいと思います。 業務改革で何が求められる？ 業務改革の根拠としてデータ分析を利用することが多いですが、第1週の学習を通じて、私が現在取り組んでいるのは、分析というよりもむしろ集計や可視化に近いことを理解しました。したがって、まず課題の設定や仮説に基づいてどのようなデータで比較するかを慎重に検討し、情報を収集することから始めるべきだと考えています。 領域知識を高めるには？ また、課題設定や仮説を立てるための領域知識が不足しています。そこで、領域知識の向上を目指しながらも、分析を進めるためには周囲の協力を仰ぐことも重要だと感じています。データが複数のシステムにまたがって保存されているため、一度どのようなデータが存在するのかを整理することが重要です。