データ・アナリティクス入門

Whereが導く新たな学び

解決のステップは? 問題解決の4つのステップを意識することで、課題解決に向けた取り組みがより効率的になると感じました。今後は、最も重要なポイントである「Where」を意識して分析に着手していきたいと思います。業務においては、あるべき姿と現状とのギャップを、定量的な指標で示すことが大変有効だと印象に残りました。 総評はどう考える? 総評として、問題解決のステップを意識し、効率的なアプローチを追求する姿勢は素晴らしいと感じます。また、定量的な分析の重要性を理解している点も非常に大切だと思います。今後は、具体例を交えた検証により、さらに深い理解が得られるでしょう。 手法とデータは? さらに思考を深めるための問いとして、以下の点を考えてみてください。 ・問題の「Where」を意識する際、具体的にはどのような手法を用いる予定ですか? ・業務での定量的分析を強化するために、どのようなデータが必要だと考えますか? 今回学んだポイントを、実務に具体的にどのように応用するかもじっくり考えてみてほしいと思います。頑張ってください。 理想と現実は? また、「あるべき姿」と「現状」のギャップについては、①正しい状態に戻すための問題解決と、②ありたい姿に到達するための問題解決があると認識しました。たとえば、以下のようなケースが想定されます. ・売上販売目標の場合  → 100%達成に届かない状況と、120%達成を目指す状況がある ・製品シェアの内訳の場合  → シェア80%を目指す場合と、シェア100%を目指す場合がある ・KPI Activityの場合  → 会社の指標を順守する場合と、それを大きく上回る目標を設定する場合がある 比較で見極める? さらに、分析にあたっては「分析とは比較なり」という考え方も大切です。具体的には、社内の数字の良い組織や競合他社と比較することで、現状とあるべき姿を明確にすることが重要です. また、あるべき姿と現状は、定性的な情報だけでなく、定量的な情報としても示すことが重要です。定性情報を定量化するために、数値によるスコア化(たとえば0、1、3など)を統一した条件で設定する手法も有効だと感じました。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

実践で築く柔軟リーダーの極意

部下指導の基本は? 組織や部下を動かす基本的な流れは、まず方針を明確に説明し、次に仕事を割り振り、フィードバックを与え、やる気を引き出したうえで次の仕事を付与するというものです。 リーダーの役割は? リーダーシップは、変革を推し進めるために重要な役割を果たします。マネジメントとは異なり、長期的なビジョンを提示しながらメンバーを統合し、動機付けを行います。その考え方は、歴史とともに特性理論、行動理論、条件適合理論と進化しており、最近では状況に応じた柔軟な対応が求められる条件適合理論が主流となっています。 行動分類はどう? リーダーの行動タイプは、指示型、支援型、参加型、達成志向型の4つに分けられます。指示型は、曖昧なゴールやコンフリクトを抱えるチーム、あるいは部下の自立性や経験値が低い状況で明確な指示を出す方法です。支援型は、部下の状態を見極めながら必要なサポートを提供するやり方で、権限の差がはっきりしている場合にも有効です。参加型は、部下の意見を取り入れて意思決定を行う手法で、自己解決力のある部下に適しています。達成志向型は、困難な状況や曖昧なゴール設定であっても、部下自身に高い努力と成果を求め、期待感を喚起する方法です。これらの行動は、仕事の性質(環境要因)や部下の特性(適合要因)を十分に考慮して選択されるべきです。 適合判断はどう? 私は、これまでの学びを通して一定の知識は得たと感じているものの、特に部下の適合要因を正確に見極める点に課題があると感じています。そのため、人間への関心と業績への関心という2軸でリーダー行動を整理する方法にも注目しています。 業務変革はどう? DX推進のリーダーとして、業務変革が最重要課題となる中、多くのメンバーが未経験の業務に挑戦しています。組織変革の経験があるメンバーと、オペレーション中心で活動してきたメンバーが混在するため、仕事を付与する際には、各メンバーのサインを注意深く観察し、進行中の状況に合わせて自分のリーダー行動のタイプを見極める必要があります。そして、状況に応じた臨機応変な行動の変更を実践し、より効果的なリーダーシップを発揮していきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

視点が変わるデータ再発見のヒント

代表値は何を示す? データ分析においては、代表値や標準偏差といった基本指標を正しく理解し活用することが大変重要です。代表値には単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、分析の目的に合わせた使い分けによって、より正確に傾向を読み取ることが可能となります。なお、実際の業務では最頻値を確認する場面もあるため、必要に応じて取り入れることが望ましいです。 集約手法の選び方は? また、データの集約方法にはさまざまな手法が存在し、誤った方法を用いると解釈や意思決定にズレが生じる可能性があります。そのため、常に目的に合ったアプローチを意識し、適切な手法を選択することが重要です。さらに、データのビジュアル化では、表現方法を工夫することで数字だけでは気づきにくい傾向を視覚的に捉えることができるため、状況に応じた最適な手法の選択が求められます。 ダッシュボードはどう使う? 施策の効果検証や日々の数値を確認するためのダッシュボードの作成・管理は、私の業務において大変重要な役割を担っています。これまでも代表値の使い分けやデータのビジュアル化について意識してきましたが、今回の学習を通じて基礎部分を再確認することができ、より適切な方法を用いる必要性を実感しました。特に、ダッシュボードは自分だけでなくチームのメンバーも活用するため、見せ方や解釈しやすさに細心の注意を払っています。 新たな平均法は? これまであまり使用してこなかった加重平均や幾何平均についても、現在扱っているデータに適用できる場面を意識的に探していきたいと考えています。既存のデータを例に、新たな視点での分析に取り組むことで、今まで見逃していた傾向やパターンを見出せる可能性があるため、さまざまな集約方法を試し、状況に合わせた最適な手法を選択できるよう努力したいと思います。 グラフ表現の意味は? ビジュアル化に関しては、単にグラフを選ぶのではなく、なぜその形式が適切なのかという明確な意図を持って活用することが大切です。さらに、同じ種類のグラフであっても、表示する項目数や内容によって可読性や伝達力が大きく変化するため、見せ方の工夫や調整にも十分な注意を払っています。

デザイン思考入門

実践で広がる発想の世界

SCAMPER法はどう活かす? ブレストにおいて紹介された「SCAMPER法」には、今後の授業でもすぐに実践してみたいという印象を持ちました。具体的な題材として「軽い登山用カバン」など、イメージしやすい製品からアイディアを膨らませることが有効だと思います。ただ、今回のワークで「軽い素材」というテーマに対しては、自分自身ではなかなかアイディアが浮かばず、ネット検索やAIに頼る結果となりました。今後はPDCAサイクルを意識しながら、改善を重ねていきたいと考えています。 自由発想だけで十分? 最初の講義動画では、ブレストの手法の一例としてSCAMPER法が紹介され、その後ワークに取り組みました。しかし、単に自由な発想だけでは十分なアイディアが出せない可能性も感じました。そこで、まず自由なブレストでアイディアを大量に出し、その後SCAMPER法などの具体的手法を用いてさらにアイディアを深める方法が効果的ではないかと思います。グループワークを通して意見を交換しながら、試行錯誤して最適な方法を模索していければと考えています。 発想法の違いは? なお、今回の授業では、以下のようなアイディア出しや製品コンセプト策定の手法についても学びました。ブレストでは、質より量を重視し、他者の意見を否定せず自由にアイディアを出す姿勢が大切です。KJ法は、出されたアイディアをカードなどで整理し、グループ化することで見える化を図ります。シナリオ法では、ユーザーの視点から具体的なストーリーを描くことで、新たな製品・サービスの改善点を探ります。また、ペーパープロトタイピングは、アイディアを紙上で具現化するプロセスであり、要件定義からユーザー調査までの流れを意識する必要があると感じました。 価値と調査はどう判断? 製品コンセプトの策定では、競合他社や市場調査を行い、ターゲットやその課題を明確にすることが求められます。バリュープロポジションでは、企業が提供できる価値と顧客が求める価値を見極め、その交差点からコンセプトを導出するプロセスが重要です。今回の授業で得た知見をもとに、より実践的な方法を模索し、今後の学びに活かしていきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

視野を広げる学びの瞬間

正解追求はどう影響する? 今週の学習を通じて、自分が「正解」を追い求めすぎる傾向にあることと、柔軟さに欠ける部分があることに気づきました。クリティカルシンキングというと、どうしても難しく感じがちですが、実は「視点」「視座」「視野」という3つの視を意識することが大切だと実感しました。特に視野を広げることが、クリティカルシンキングを身につける第一歩だと感じています。 演習で何が見えた? 演習①「ドラッグストアにあるもの/ないもの」の問いでは、最初に「高級な食材」や「生き物」など、有形のものだけを思い浮かべていました。しかし、その後「友情」や「愛情」といった無形の要素にも当てはまることに気づき、自分の視野が狭かったことを実感しました。今後は、まず思いつく限り多くの要素を挙げ、それらを漏れなく、ダブりなく整理することで、より論理的に結論へと導く学習を進めていきたいと思います。 採用相談は何を示す? また、採用課題のご相談を受けた際には、たとえば「80名採用するために求人掲載を希望」といった要望に対して、一度その背景にある企業の課題を丁寧に整理することが大切だと感じました。単に求職者を増やすだけでなく、「10名採用」という小規模な目標に対しては、既存スタッフの育成を通じて必要な採用人数を軽減するなど、さまざまなアプローチが考えられます。また、有料求人媒体の利用に加え、採用率の向上や企業理解を深めるための説明会の開催など、複数の手法を検討することが有効です。こうしたプロセスを通して、相談内容をそのまま受け入れるのではなく、本当に解決すべき課題を見極めることの重要性を学びました。今後はロジックツリーを活用し、課題を整理・分解しながら、より本質に迫る提案を行っていきたいと考えています。 積極発言の意味は? 最後に、クリティカルシンキングを日常的に活用するためには、意識的に発言の機会を増やし、インプットとアウトプットを繰り返すことが重要だと実感しています。グループワークなど、他の受講生との意見交換の場を活かしながら、多様な考え方に触れる経験を重ね、今後は受動的な学習から一歩踏み出して、より積極的に議論に参加していきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

ありたい姿が未来を創る

どんな姿勢を学んだ? 今日の講義では、「ありたい姿」と「あるべき姿」という言葉について学び、これまで抱いていた違和感が解消されるとともに、それぞれの考え方の意味合いを深く理解することができました。従来は「あるべき姿」が義務感に基づいてマイナスな感情を呼び起こすのに対し、「ありたい姿」は前向きでプラスの感情を生み出すと感じていましたが、講義ではどちらも問題解決につながる点が強調されました。具体的には、あるべき姿はマイナス視点から目標に対処する解決策であり、ありたい姿は現状を肯定する0視点からの解決策であるという考え方でした。 数値が示す意味は? また、目標と現在の間に生じるギャップを数値化することの重要性にも気づかされました。今回の事例では、売上にギャップが見られたことから、目標そのものがどれほど精緻に設定され、何のために存在するのかを問い直す必要性を実感しました。数字による分析を通じ、抽象的に捉えがちな現状を具体的に把握する手法が、分かりやすい課題伝達につながると感じています。 問題をどう具体化? さらに、ロジックツリーを活用して問題を具体化し、各変数を特定するプロセスの重要性も学びました。これまで漠然と理解していた内容を明確に分解し、比較検討することで最終的な解決策を導くための土台が整うと実感しました。実際の分析は、具体化・分類・比較を意識することで効果的に進められることが分かりました。 顧客への提案は? お客様の問題解決に向けた提案においては、彼らが目指す姿勢が「ありたい」か「あるべき」かを正確に把握しながら対話することが大切であると感じました。企業の場合、あるべき姿の実現は緊急度や優先度が高く、迅速な対応が求められる一方で、ありたい姿の実現は長期間にわたる質の高い取り組みが必要な場合が多いです。そのため、状況に応じたアプローチの使い分けが鍵となります。 戦略の視点は? 最後に、営業戦略を策定する際の分析の切り口についても考えさせられました。企業規模や自社シェア、業界内での立ち位置といった観点から仮説を立て、良い切り口と悪い切り口の違いを見極める方法について、今後さらに検討していきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

データを分解して得る新たな視点

データ分解で得られる新視点とは? データを分解することで事象の解像度が上がることを学びました。データを単なる数字として見るのではなく、一手間加えることで新たな視点が得られます。例えば、データをグラフ化したり、割合を計算してみたりすることで、より深く理解できることが多いです。 データをどう分けるべきか? データを分ける際には、定性的な仮説を持ち、複数の切り口から分解することが重要です。その際、MECE(もれなくダブりなく)の原則を活用すると効果的です。MECEを用いると、全体集合を部分に分ける(足し算)、事象を変数で分ける(かけ算/わり算)、あるいはプロセスで分けるという切り口が考えられます。 MECEの原則を実践するには? 私はこの概念を知ってはいましたが、実際に分解をする際にうまくできていないと感じていました。切り口についても感覚に頼っていましたが、言語化された切り口を示されたことで、今後はそれを指針にできるようになったと感じています。 営業成果への応用とは? 営業部門の成果の低迷や、良好な場合の要因を探るために、この手法が活用できると思います。プロセスで分解している部分はありますが、クライアントを特徴別に分けたり(足し算)、売上や利益率から分解する(かけ算/わり算)部分が不足していることに気づきました。これを行うことで、良い成果を上げた要因を特定し、勝ちパターンを見出すことができ、悪い時は修正ポイントを明確にして改善行動に役立てることができると思います。 人事課題の解析はどう役立つ? また、人事課題の検討においても、従業員をMECEで分解し、課題点を探ることで、解決策を考えるのに役立てることができると感じています。 実践のための初めの一歩は? 学んだことを実践に移すため、データの切り分けを実際に行う機会を持ちたいと考えています。現在、すぐに取り組むべき課題もいくつかありますが、データを全体的に捉えられていないものが多いです。まずはデータを集めることから始めなければなりません。そのために、どのようなデータが必要なのかを5W1Hを使って考え、それをMECEを用いて分解しようと考えています。

戦略思考入門

学びが業務を変える戦略の力

戦略の全体像は? 戦略的思考入門の研修を通して、企業が長期的に価値を生み続けるための「構造的な考え方」を学ぶことができました。経営理念やビジョンを出発点とし、企業が向かう方向性を定め、それを実現するための経営戦略がどのように位置づけられるのか、全体像を体系的に理解できたのが印象的です。 外と内の分析は? 研修では、まず外部環境と内部環境の分析の重要性を学びました。PEST分析、5つの力、3C・SWOTやアドバンテージマトリクスといったフレームワークを用いることで、機会や脅威、そして自社の強みや弱みを構造的に把握する手法が理解できました。また、規模の経済性、不経済性、密度・範囲の経済性、経験曲線といった概念により、事業の継続性や収益性に影響するメカニズムについての理解も深まりました。 技と強みの応用は? さらに、バリューチェーンの再構築、基本戦略やコアコンピタンス、事業ポートフォリオ分析など、競争優位を生み出す視点も学ぶことができました。これらの知識は、特にITシステム開発において自社の技術力や強みを活かし、どの部分で差別化を図るべきかを考える際に大いに役立つ内容だと感じました。 分析が導く方向は? 実際の業務では、外部・内部環境の分析が担当プロジェクトの目的設定や新規案件の提案などに直結しています。例えば、PEST分析や5つの力を通じて業界動向や競合状況を把握することで、開発する機能やその優先順位を戦略的に判断できるようになりました。また、3C・SWOTを活用してプロジェクトの方向性や自社サービスの改善点が明確になるとともに、規模や範囲の経済性を念頭に置いた効率化や再利用性の検討も進めやすくなりました。 日常業務はどう変わる? この学びを通して、日常の業務が単なる作業ではなく「戦略につながる活動」として意識できるようになりました。プロジェクト開始時の簡易SWOTの作成、定例会での外部環境の変化共有、開発標準や再利用可能な仕組みの提案、ナレッジのドキュメント化、さらには顧客に最も付加価値を提供できる工程への注力など、具体的な行動へと結びつけることができた点に大きな変化を感じています。

アカウンティング入門

丸亀製麺で紐解く企業の数字

財務はどう活かす? 本日の学習では、財務数値を単なる数字として覚えるのではなく、ビジネスモデルやオペレーション、経営判断と結びつけて考える視点が深まりました。 丸亀製麺の分析は? Gailの問5に取り組む中で、丸亀製麺を題材に、店舗設備、原材料、人件費、メニュー開発、立地など、企業活動の各要素に着目して分析する練習ができました。それぞれの活動にどの程度のコストがかかり、その補填にどのような資金調達が必要なのかを構造的に考えることで、PL・BS・CFが企業の動きを反映した仕組みとして理解できるようになりました。 分析フレームワークは? また、企業を分析するための有効な思考フレームワークも身につけることができました。特に以下の点が印象に残りました。 ■バリューチェーン  企業の業務を活動単位に分解し、どこでコストが発生しているのかを整理する手法。 ■コスト構造(固定費 × 変動費)  各費用が重いのか軽いのかを判断するための基準となる。 ■軽資産モデル vs 重資産モデル(BSの視点)  企業のリスク構造、競争力、そして資金調達の方針の違いを読み解くための視点。 フレーム連携の効果は? これらのフレームワークを組み合わせることで、たとえば、丸亀製麺と他の類似企業との違いや、先日の例であるANAとZOZOの資産構造の違いを財務視点で比較する力が養われました。総じて、企業活動からコスト構造、そして財務数値へとつながる流れを考え、分析フレームワークを活用して整理する技術が大きな学びとなりました。 今後の実践はどう? 今後は、今回学んだ「ビジネスモデル → コスト構造 → 財務数値」のつながりを、研修設計やクライアントへの提案に積極的に取り入れていきたいと考えています。さらに、人事・組織の施策がPLやBSに与える影響を説明できるよう、説得力を高めるために、以下の3点を実践する所存です。 ①事例企業を分析する際に、まず活動をバリューチェーンで分解する習慣をつける。 ②固定費と変動費の構造を意識して見る。 ③軽資産/重資産モデルの違いを踏まえ、企業の強みとリスクを整理する。

データ・アナリティクス入門

原因探索で拓く学びの未来

なぜプロセスを分解する? WEEK05「原因を探索する」では、まず一連のプロセスを分解して、各段階の転換(例:表示からクリック、クリックから体験レッスンへの導線)について整理する手法が紹介されていました。次に、問題の原因を探るために、企業戦略だけでなくそれ以外の要因も視野に入れる「対概念」の考え方が示され、幅広い視点での分析が求められていることが分かりました。 どうして要因に注目する? また、原因探索の際には、コストやスピード、意思疎通といった項目を重要度に基づいて重み付けし、最もインパクトのある要因に注力することが提案されています。さらに、少ない工数でかつリスクを抑えて改善を実施できるA/Bテストによるランダム化比較実験の実施方法も取り上げられ、実践的なアプローチとして評価されていました。加えて、ファネル分析により、ユーザーの行動プロセスを段階ごとに可視化し、どこでユーザーが離脱しているのかを実数と比率の両面から明らかにする手法も理解できました。 この事例はどう見る? 一方で、筆者自身が携わる自動車部品メーカーの事例では、採用ファネル管理表の作成が依頼されながらも、実際の元データが分散・乱雑な状態にある現状が語られていました。採用プロセスの各段階(応募者数、書類選考、面接、内定)の実数と割合を把握し、Excelやグラフ化ツールを使って直感的に状況を捉え、進捗管理やボトルネックの特定、採用プロセス全体の効率化と品質向上を目指すという目的が明確にされています。 なぜデータ整備が必要? そのため、まずは不要なデータの削除、重複データの統合、欠損データの処理、書式や値の統一など、元データの整備に着手する必要があります。加えて、着手前には「なぜ採用ファネル管理表が必要か」を改めて検討し、採用業務全体に問題がないか、他の角度から問題が発生していないかを確認する重要性が強調されていました。 分析の重要性は何? 今回の学びを通して、分析の基本プロセスである「what, where, why, how」を行き来しながら、各ステップにしっかり向き合うことの重要性を改めて認識することができました。

クリティカルシンキング入門

問いを立てる力で見抜く本質

クリティカルシンキングの核心とは? クリティカルシンキングで最も重要なのは「問い」に関する部分です。まず、目の前の出来事が「問い」なのかに気づくこと、認識することを大切にしたいです。 正しいイシューの特定方法 起こった事象に対して「問い」を立てるのか、それとも事象が起こる前の部分に「問い」を向けるのかによって、アウトプットは大きく変わります。これまで学んできた「考えること」「分解すること」が重要で、本質を見抜くことが求められます。 基本戦略やセオリー、本来正しいはずの理論や手法も、特定した「イシュー」が間違っていれば、悪手になることがあります。「イシュー」は常に変化するため、定点観測や分析を通じて追い続けることが必要です。局面ごとに最適な「イシュー」を導き出すことが求められます。 問いの共有が鍵となる 「イシュー」を特定するためには、「問い」から始め、問いを残し、問いを共有することが重要です。まず疑問文の形にすること、具体的に考え、過度に壮大にしないこと、一貫して「イシュー」を抑え続けることが求められます。 自身に対して「問い」を立てる際は、的外れな方向に進まないようにし、立ち止まることや「問いを残すこと」を意識したいです。 具体例を視覚化する効果とは? また、基本的な「き」に立ち返り、分解を行うことが大切です。具体例を視覚化したり、多角的に見るためには図などを用いることが有効です。 イシューを見極める場面とは? 「イシュー」を特定する場面としては、業務改善や組織・チームの改善、営業戦略の立案時、さらには自身のタイムマネジメント不足に対処する際があります。目の前の課題に気づき、問いを起こすことができるかどうか、常に気付きのレベルを高く保つ必要があります。そのためには学習や自己啓発を続け、引き出しを増やし続けることが重要です。具体的な行動や取り組み姿勢として、自らをそうした環境に置き続けることが必要です。 最後に、「イシュー」を特定する際に「問い」を持ち続けるために、自分にとって視覚化が重要だと感じました。ソフトウェアの活用などを通じてこれを実践していきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

ロジカルなアプローチで課題を解決する秘訣

分解手法の課題とは? ロジックツリーについては知識があったが、「層別分解」や「変数分解」については理解が浅かった。このため、分解の方法に甘さがあったことに気づいた。MECE(漏れなくダブりなく)の原則に基づいて物事を分解しようとしていたが、ただ「その他」という項目を入れないようにしよう、「漏れなくダブりなくしよう」とするに留まり、実際には分析の観点で意味のある分解ができていなかった。「切り分けて意味のある分け方」ができていなかったのだ。 SFAでの運用改善策とは? マーケティングにおけるリードから商談に至るまでの顧客属性や営業活動履歴について分解し、SFA(営業支援ツール)上で選択肢を設定している。しかし、これがMECEであったとしても、分析の観点で後々良い結果に繋がらない選択肢を設定してしまっていたと気づかされた。ルールとして運用に乗せているため現場には混乱が生じがちだが、説明を通して理解を得て改善していきたい。 問題解決に向けたステップ SFAでの選択肢に関して直近の課題については、以下のステップをとる予定だ。 1. 最適なSFAでの活動結果の選択肢を調整するため、これまでに蓄積された様々な結果を分解手法を用いて再分解する。 2. 修正点についてチームメンバーと意見交換を重ね、最終的な決定を行う。 3. 現場の運用に支障が出ないよう、営業メンバーに理由を含めて通達し、理解を得る。 冷静な問題解決が大切 また、今後自分が行う企画については、「問題解決のために必要なステップ」である「what(何が問題か)」「where(どこに問題があるか)」「why(なぜ問題が起きているか)」「how(どうすればよいのか)」をきちんと踏まえ、目の前に見えて重要そうな課題や感情論に走らず、冷静かつ客観的に根拠のある分析を進めていきたい。企画時点での分析をきちんと行い、その結果をまた分析することでPDCAサイクルを回すことを徹底したい。 説得力を高めるには? 他メンバーに対して意見を出す際にも、上記の問題解決のステップを踏まえた説得力のある意見を出せるよう努め、納得を得られる形にしたい。
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