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手法

に関する学び

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なぜ根本原因を追究？ 課題解決にあたって、「なぜ？」と問い続けることにより、真の原因にたどり着けるという学びを改めて実感しました。表面的な数字だけに頼るのではなく、深く掘り下げることで問題の核心が明らかになり、解決までのスピードが大きく変わることを感じています。 数字だけで把握できる？ 生産ラインの稼働率については、数字だけでは原因を十分に把握できない点が問題でした。そこで、MECEの考え方を取り入れ、品種別や曜日別といった多角的な視点から分析することで、従来は見落とされがちだった問題点を浮き彫りにできると考えています。 どうやって協力体制を作る？ このような分析手法をもとに、自身の意見を整理して製造現場に提案し、全員で協力して稼働率向上を図りたいと思います。より具体的な視点で原因に迫ることで、現場全体の改善へと繋げていきたいです。

分解法は正しい？ 分解することで原因の特定が容易になることを学びました。しかし、分解の過程では、常にその手法が正しいか自問することが重要です。そうしないと、分解したデータに誤った解釈をしてしまい、思い込みによる原因の特定につながる可能性があります。 売上の分析はどう？ 売上を算出する際には、その目的を明確にしたうえで、効果的な視点からアプローチすることが大切です。これを意識せずに進めると、成果に結びつかないことがあると学びました。したがって、意識的に効果的な算出を心がけます。 報告の伝わり方は？ また、売上算出にはデータ抽出の明確な目的を持ち、その目的に沿った効果的な切り分けを実施します。さらに、その算出結果を上司に確認してもらい、伝えたい内容が明確に伝わっているかを検証します。わかりにくい点があれば、その都度改善を行っていきます。

考え方から視覚化へ進化 Week01からWeek04までの学びを通じて、「考え方」や「文章化」から「視覚化」へと自らの理解が深まってきました。相手に何を伝えたいかを「視覚」的に表現することが重要で、学んだことが線として繋がる感覚を得ています。 最適なグラフ選びの重要性 「視覚化」の過程で、適切なグラフを選択することが大切です。データが時系列の場合は縦の棒グラフ、経緯や変化を伝えたい場合には折れ線グラフが推奨されます。特に、普段の仕事では「帯グラフ」を使う機会が少ないことに気づきました。 読んでもらえる文章を目指して 良い文章には目的性、読者理解、しっかりした内容、読んでもらえる要素が必要です。特に、タイトルやリード文に工夫を凝らすことで、興味を持たせることがポイントです。キャッチーなタイトルとアイキャッチを意識して作成します。

多様な視点が見えた？ 同じテーマについて多様な視点が存在することを学びました。ユーザー目線で現状の仕組みが本当に適切かどうか検証する過程で、各メンバーが異なる観点から意見を述べるのが非常に印象的でした。また、デザイン思考に関しても、参加者それぞれの想いが交わり、ディスカッションが盛り上がった点がとても興味深かったです。 現状をどう問い直す？ 現状に疑問を持つことの重要性を実感しました。従来の方法や制度がただ続いている理由だけで運用されている場合、それをユーザー目線で見直し、より使いやすい形に改善する必要があります。まずは現行制度の確認と再検討を行い、実際に受けた問い合わせや相談内容を反映させながら問題定義を進めることが大切です。さらに、可能な範囲で改善策を検討し、ロジックツリーなどの手法を用いて試行錯誤を重ねるプロセスが印象に残りました。

平均と中央値の必要性は？ 平均と中央値は必ず確認するようにしていました。普段は数字を多く扱わないため、加重平均や標準偏差を使うケースはほとんどありませんでしたが、数が多い場合にはこれらを用いることもあり、特に違和感は感じませんでした。 意見共有は効果的なの？ 日頃から行っている手法ですが、最近は大規模な数値を扱う機会が少なく、現状ではあまり活用できる場面が想定できません。しかし、他者と同じ観点で意見を出し合うためには、この考え方を共有することから始めるのが効率的だと考えました。 グラフ形式を再考すべき？ また、いつも同じ形式のグラフを使いがちだったため、より適切な形態を再度検討してみるのも良いと思いました。一時期はヒストグラムを多用していたものの、ここ数年は使用していなかったので、今後改めて利用してみたいと感じています。

生成AIの使い方は？ 生成AIを効果的に使いこなしている皆さんの姿に驚きました。また、提案されたアイデアが多角的な視点から考えられており、誰も同じコンセプトで作成していなかった点が印象的でした。自分もどの部分でユニークな回答を生み出せたのかを見直し、今後の取り組みに活かしていきたいと考えています。 課題解決の流れは？ デザイン思考入門で学んだ共感、課題定義、発送、試作の手法を総務業務の改善活動に積極的に取り入れていきます。まずは、様々なイベントに積極的に顔を出して情報を収集し、皆さんが抱える問題点を洗い出します。その中で特に意見が多かった項目をもとに課題定義を行い、場合によっては実際の現場の声を反映したペルソナ作成も検討しますが、生成AIを活用することで自分では捉えきれない視点も網羅できるため、その力も借りながら進めていくつもりです。

初動で何を押さえる？ 取り組むべき問いについて、最初の一歩からずれてしまうと、異なる論点へ進んでしまう可能性があります。したがって、組織やチーム全体で方向性を共有することが非常に重要だと感じました。イシューを特定するためには、問いを明確にし、具体的に考え、一貫して押さえ続けることが大切です。 採用手法の見直しは？ 実務においては、新卒採用や中途採用の手法について検討する際、キャリアフェアの動員数を増やすことだけに固執せず、イシューがどこにあるのか、そして他に利用できるチャネルを探求していく視点が重要だと学びました。 採用効率向上の方法は？ はじめに、どのような手法が考えられるのかリサーチし、それを書き出してみます。そして、ターゲット層を分析し、具体的にどのような行動が採用効率を向上させるのかを検討していきたいと思います。

データ分析ってどう？ 平均だけでなく、分散や標準偏差も組み合わせることで、分析対象を正確に把握し、誤った結論に至らないように努める必要があると感じました。加重平均を適切に利用するほか、ビジュアル化によってデータの様子を把握しやすくすることが、説得力のある分析には重要です。 人事評価はどうなる？ また、人事領域では、様々な属性を持つ対象を扱い、各属性の人数が限られている場合もあるため、信頼性のある数値を導き出すには、加重平均や標準偏差の手法が必要不可欠だと考えました。 数値整理のコツは？ これまでの講義で学んだ分析対象を要素に分解し整理する手法を活かし、分析したい要素に応じて正しく数値化できる状態を目指します。そのためには、これまで集計した数値に標準偏差を導き出し、改めて整理することが重要だと実感しています。

思考の整理はどう？ 論理的思考や多角的な視点、適切な情報評価の大切さを改めて認識しました。情報の背景を正確に把握し、正しい問いかけができることで、複数の観点から物事を分析する力を養う必要があると感じています。 決断の根拠は？ また、これまでの経験や情報に頼るだけでなく、判断の正確性を意識して計画を進めることの重要性を実感しました。一方で、考え込むあまり思考時間が長引き、スピード感が失われるリスクにも注意が必要だと感じています。 実行方法はどうなる？ 今後は、リスク分析や問題解決、データ分析において、学んだ手法を活用しながら、必要な情報を漏れなくかつ重複なく整理して対応していくつもりです。思い込みやバイアスを排除するための具体的な方法はまだ確立していませんが、試行錯誤を重ねながら取り組んでいきたいと考えています。

財務の見方はどう？ 今回の学習で、業種や企業の特性に応じた財務諸表の読み方が変わることを実感しました。単に数字を見るのではなく、それぞれの企業の特徴を踏まえて仮説を立てながら財務諸表に向き合うことで、より深い理解が得られると感じました。 実践で力をつける？ 具体的には、CVCの業務において、投資先やアライアンス先企業の財務諸表を詳細に分析し、企業の強みや弱みを把握する手法や、日経新聞などで注目している企業の情報をもとに投資判断や戦略の立案に活かす方法を学びました。また、実際に特定の企業の財務諸表を基に予想を立て、実態との比較検証を行うサイクルを実践することの重要性を再確認しました。さらに、学んだ内容を上司や同僚に報告してフィードバックを受けることで、実践的な知識をさらに深め、業務に生かしていこうという意欲が高まりました。

仮説思考はなぜ重要？ データ分析において仮説思考が重要であると実感しました。しかし、まだ完全に身についていないため、今後の業務の中で積極的に意識し、訓練していく必要があると感じています。理解したつもりでも、実際に言葉にして表現する際には苦労することもありました。 経験則から何が変わる？ 今回の学びを生かし、所属する部門で担当している市場動向や契約に関するデータの収集と分析に、従来の経験則に基づく判断から仮説思考に基づいた立案へとシフトしていきたいと考えています。 言語化はどうする？ さらに、言語化の訓練を重ねることで、仕事はもちろん日常生活においても仮説思考プロセスを意識して課題に取り組む習慣を身につけたいと思います。そして、適切な結論を導き出すために、さまざまなフレームワークや手法の活用を習慣化していく所存です。

データ加工の基本技術とは？ データの加工の仕方、分け方の工夫、分解の注意点の3つを学びました。特に注意が必要だと感じたのは、分け方の工夫と分解の注意点です。手を動かしてそれらしいデータが見えた際にすぐに結論を出してしまうと、誤った判断に繋がる可能性があると感じました。 商談データ分析の新アプローチ？ 私の業務では、特に商談や受注に関するデータの分析を担当しています。これまでとは異なる切り口でデータを集計し、同時に新しい仮説をもとにデータを分解してみることは、すぐに実践できそうです。 仮説を活用したデータの再確認 商談や受注データの吸い出しを行う際には、常に新しい仮説を持って取り組むことが重要です。そして、一見それらしいデータが見えても、一段階深く集計の漏れや新しい切り口、データの正確性を再確認することが必要です。