クリティカルシンキング入門

問いで見えるチームの未来

問いをどう設定する? まず、答えを急がず、まずは問いを立てることが大切だと理解しました。自分自身だけでなく相手も偏った考えに陥りがちなため、問いを継続する際には、MECEやロジックツリーなどの手法を活用して、自分の視点が客観的かどうかチェックしています。 部署兼務の意義は? 3月から新しく立ち上げた部署との兼務となったため、まずは重要な課題(イシュー)を特定し、新しい部署が軌道に乗るよう努めたいと考えています。また、現在の部署にも課題が残っているため、チームメンバーと共にイシューの特定を進めていく予定です。みんなで話し合うことで問いを共有し、同じ目的に向かって前進できると信じています。 ビジョンどう見極め? あるべき姿を考え、まずはそのビジョンがぶれていないか、他者の意見を聞くことが重要です。現状を正確に把握し、理想とのギャップを明確に言語化することで、解決策を導き出します。解決策に早急に飛び付くのではなく、様々な切り口で問題を分解し、漏れなく重複なく検討することが求められます。最終的には、複数の仮説を立てることで、反対の視点や「NO」の仮説からも検証を進めています。

データ・アナリティクス入門

数字と仮説のドキドキ分析

どのデータが最適? 分析とは「分析は比較なり」という考えを基本に、どのデータを使い、どう加工し、何を明らかにするかを吟味する作業です。各種データに適した加工方法やグラフの見せ方が存在するため、やみくもに加工するのではなく、目的に合わせた手法を採用することが大切です。 目的と仮説は何? ビジネスデータの分析においては、データに取りかかる前に必ず「目的」と「仮説」を明確にする必要があります。プロセスは、まず具体的な仮説の設定から始まり、既存や新たなデータの収集、集計や代表値の算出、さらにはグラフを用いた加工を経て、聞き手が一目で理解できる形にまとめ上げるという流れで進められます。数字に基づくストーリーづくりが成功の鍵となります。 3C視点で何が見える? また、1つの事象を分析する際には、シンプルな課題であっても市場・競合・自社という3Cの視点を用いることで、当初は見落としていた要素が浮かび上がる可能性があります。意識的に3C分析に基づいて仮説を抽出することは、グループワークを通じて他者の視点を取り入れ、個人の思考力の限界を補いながら精度を高める効果的な手法と言えます。

戦略思考入門

日常に光る戦略のひらめき

戦略思考の実践法は? 戦略的思考とは、範囲の広さは異なるものの、実は日々の業務の中で自分なりに実践していることに気づきました。ゴールと現状のギャップを明確にし、複数の手段からリスクやコストなど様々な要素を検討して実行することが、戦略的思考だと理解しています。 日常の判断はどう取り入れる? 例えば、日常の交渉や判断・決断の過程において、無意識に戦略的思考が働いている場面があると感じています。また、チームの運営や改善策を模索する際にも、メリットを最大化するために現実的な手段を検討するという考え方が取り入れられています。今後は、この意識をさらに高め、不足していた要素を追加しながら活用していきたいと考えています。 全体の視野はどう広げる? 一方で、普段の思考は自分自身やチームという身近な領域に留まっていることが多いです。組織全体や会社といったより大きな視野での戦略的思考に関しては、まだ学ぶべき理論や手法が多く存在します。そのため、重要な決断を下す前には、学んだ知識やフィードバックがしっかりと反映されているかを確認しながら、日常業務に取り入れていくよう心がけたいと思います。

データ・アナリティクス入門

挑戦で切り拓く統計の世界

平均値の使い方は? 普段は代表値や単純平均を活用して概ねの状況把握に努めています。加重平均や中央値も業務の中で用いられている印象ですが、幾何平均や標準偏差に関しては、知識としてはあるものの実践する場面が少なく、具体的な事例を通じて使いこなす機会が今後の課題だと感じています。 ばらつきの見える化は? 特にばらつきに関しては、標準偏差の数値だけでは理解しにくいため、ビジュアル化して整理することが重要だと思います。ビジュアルで示すことで、各切り口からトレンドを読み取りやすくなり、自身だけでなく他者にも理解してもらいやすくなると感じます。 幾何平均はどう活かす? また、幾何平均については、実践での理解を深める努力が必要だと感じます。理解が進めば、標準偏差と組み合わせて顧客分析などの業務において有効な手段になると考えています。 分析に挑戦するには? まずは、苦手意識のある分析手法や未経験の手法に挑戦し、自分自身で試してみることが理解への早道だと思います。職業柄、大規模なデータに触れることもあるため、今回学んだ知識を実務にうまく活かしていきたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

学びと成長、実感の瞬間

文章は分かりやすい? 文章を書く上で最も大切なことは、相手の立場に立って、相手が理解しやすいように工夫することです。そのために、まず主語と述語を明確にし、正しい日本語を使うことが基本となります。 伝わる工夫はできる? また、自分が書いた内容が相手に十分伝わるかどうかを常に意識し、説明する前に手順を踏むことが必要です。たとえば、いきなり文章を書き始めるのではなく、まず「ピラミッドストラクチャー」を用いて論理の流れや項目の優先順位を整理し、全体の構造が明確になっているか確認することが役立ちます。 質問も魅力的に? さらに、質問をする際には、最初に一番聞きたいポイントを明確に示し、その後に背景を説明して具体的に質問内容を伝える工夫が求められます。こうした手法は、授業の組み立てや説明、さらには自己研鑽の際にも重要であり、論理的な思考を深めるための訓練となります。 論理で伝えられてる? このように、文章でのコミュニケーションでは、伝えたいことを明確かつ具体的に、論理的な順序で整理した上で書くことが、相手に内容を正確に伝えるための最善の方法と言えるでしょう。

データ・アナリティクス入門

データで意思決定を変える!ビジネス革命の鍵

意思決定プロセスを学ぶ意義とは? この講座を受講して、経営における意思決定のプロセスについて深く理解することができました。特に、現実のビジネスシーンをシミュレートしながら戦略を立てることで、理論だけでなく実務への応用が見えてきました。 データ分析の重要性をどう感じた? 最も印象に残ったのは、データ分析の重要性についての講義でした。これまでは直感や経験に頼っていた部分が多かったのですが、客観的なデータを基に判断することで、より確実な結果が得られることを実感しました。また、データの選定や分析方法についても具体的な手法が紹介され、すぐにでも実践に生かせる内容でした。 グループディスカッションの収穫は? さらに、グループディスカッションを通じて、他の受講生との意見交換や視点の違いを知ることができたのも大きな収穫です。同じテーマでも異なる業界や職種の視点を知ることで、新たな発見や気付きがありました。 講座をどれだけ活用できるか? 全体として、非常に実践的で充実した内容の講座でした。今後もこの知識を活用して、より論理的かつ効率的に業務に取り組んでいきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

データ分析で広がる新しい可能性

仮説とグラフ、どう選ぶ? ライブ授業での演習を通じて、仮説を立てることや知りたいことを明確化する手法を学びました。これは、何と何を比較するデータを集めるべきか、そしてどのグラフを用いて視覚化するかを具体的に知ることに役立ちました。それぞれのグラフには特性があり、自分が伝えたいことに適したグラフを選択できるようになったと感じています。 試験結果はどう活かす? 勤務校では、各時期に行われる実力テストの結果をもとにヒストグラムを作成し、成績の分布を視覚化したいと考えています。これにより、各得点帯の生徒数の変化を確認し、生徒の学習がどの程度定着しているかを把握することができます。また、入学後に行ったアンケート結果を分析し、入学の決め手になった要因をデータやグラフでまとめ、今後の募集活動や広報活動に活かしたいと思っています。 クラス分析をどう実施? まずは、自分の担当クラスを対象に分析を行い、具体的なデータの種類や収集方法、仮説に基づくグラフ作成など、提案方法を試行錯誤してみます。そして、その結果を関係部署に提案し、学校全体の分析へとつなげていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

仮説で切り拓く未来戦略

仮説をどう整理する? 今回の講義では、複数の仮説を立て、その網羅性に注目する視点が非常に印象的でした。これまで仮説検証に取り組む際、十分に意識していなかった点も改めて考える良いきっかけとなりました。特に、結論を導くための仮説と問題解決に向けた仮説を、過去・現在・将来の軸で整理して考える手法は、新たな学びとして大変有意義でした。また、仮説を証明するために必要なデータの収集方法や、データを加工する際の視点についても、今後さらに知識を深めるべきと感じました。 データで何を探る? さらに、Google Analytics以外の情報源、例えば売上データや顧客データ、購買データなどから顧客の傾向や購買パターンを把握し、適切な施策へと結びつける重要性を再認識しました。仮説検討時には3Cや4Pの視点を意識し、より具体的な改善策に取り組んでいきたいと考えています。担当クライアントのデータを活用しながら、どの組み合わせの商品が選ばれるのか、また一回あたりの購入金額をいかに向上させるかなど、具体的な戦略を検討し、常に新たな課題や仮説に向き合う姿勢を持ち続けることが大切だと実感しました。

データ・アナリティクス入門

効果的な問題解決のための4ステップ攻略法

問題解決の基本ステップとは? 問題解決とは、「あるべき姿とのGAP」「ありたい姿とのGAP」を埋めることだと学びました。また、具体的なアプローチとして、解決策の立案(How)から入るのではなく、まず問題の明確化(What)、問題箇所の特定(Where)、原因の分析(Why)、そして解決策の立案(How)という4つのステップを踏む必要があることを理解しました。 顧客との関係構築に役立つステップとは? 顧客との関係構築においても、「ありたい姿」を設定し、この問題解決の4ステップを適用することで、効果的に思考を進められることを学びました。例えば、特定の顧客を対象としたアカウントプランの策定や、顧客満足度調査に対する分析やフィードバックなどに、この手法を活用したいと考えています。 フレームワーク活用のポイントは? 問題解決の4ステップを正しく実践するためには、フレームワークを意識し、問題の特定、原因分析、対策立案を論理的に行うことが重要です。問題の認識、原因の分析、対策の立案において、誤った捉え方や抜け漏れがないよう、フレームワークを活用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

学びを視覚化!分析新手法の魅力

原因の仮説ってどう考える? 原因の仮説を考える際、思考の幅を最大限に広げることが重要だと実感しました。また、「問題に関係がありそうな要素」と「それ以外」という対概念を活用する考え方は、比較の観点からも非常に有用であったと感じています。講義で「分析は比較である」と最初に言われたことを思い出し、理解を深める手助けとなりました。 分析手法は何が新しい? プロセスウォーターフォールという、これまで自身で作成したことのなかった分析手法に触れることができ、今後の業務にも取り入れていきたいと考えています。業務上このような図を目にする際には、どのような観点で分析が行われているのかを意識して見るよう努めたいと思います。 視覚化で伝わるの? また、ファネル分析による絞り込みについては、これまでも暗黙的に業務で活用していた部分がありました。しかし、他者とのコミュニケーションにおいて、自分のイメージが十分に伝わっているかどうか不安に感じるため、今後はファネル分析やプロセスウォーターフォールといった手法を視覚化しながら議論を進めることを自分に推奨していきたいと思います。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

状況別!柔軟マネジメントの実践術

どの管理法が効く? 指示型、参加型、支援型、達成志向型といったマネジメントスタイルがあり、部下の能力や状況に応じて使い分けることが大切だと感じています。個人的には、主に指示型と参加型を活用しているという印象です。一方、リーダー層に対しては、自立を促すために支援型や達成志向型のアプローチが必要だと思います。 打合せはどう選ぶ? また、対顧客、リーダークラスとの打合せ、プロジェクトメンバーとの打合せ、1ON1など、会議の内容や参加するメンバーが異なるため、状況に合わせた手法の使い分けが求められます。特に1ON1では、メンバーそれぞれの性格に合わせて配慮することが重要だと考えています。 どの手法が最適? 具体的には、プロジェクトなど様々なメンバーが参加する打合せでは、指示型のアプローチを基本としたいと考えています。リーダークラスの会議では、参加型を取り入れて各自の自立心を引き出すことが効果的だと思います。そして、対顧客との打合せや1ON1では、指示型、参加型、支援型を状況に応じて使い分けることで、より良いコミュニケーションが実現できるのではないかと感じています。

データ・アナリティクス入門

営業予測を刷新する新アプローチ

フレームワークの効果的な活用法とは? 今回の学びの中で、フレームワークのツールとしてロジックツリーとMECEが紹介されました。ロジックツリーは課題を細分化し、発見しやすくするための手法であり、MECEは問題をもれなく、ダブりなく整理するために必要な概念です。それぞれは様々な場面での分析に利用されますが、今回の復習を通じて今後の活用に向けた理解を深める機会となりました。 営業予測の新アプローチを試すには? 営業予測を行う際には、これまで直感に頼った予測を立ててしまいがちでしたが、今後は課題を分類し、分析した上で予測を立てることを心掛けたいと考えています。この新しいアプローチにより、異なる視点での分析が可能となり、より精度の高い営業予測が期待されます。 MECEを使った分析で得られるものは? これまでは同じ視点でデータを取り出して分析を行っていましたが、今後は課題を洗い直し、顧客の職種や規模、場所など、さまざまな角度からMECEを意識した分析を進めていきます。これにより、売り上げを伸ばすための施策のヒントを得られ、より具体的な情報収集と活用が期待されます。

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