クリティカルシンキング入門

問いから始まる学びの軌跡

問いの重要性は? 「問い」から始めることの重要性を改めて感じました。まず、最初に問いを立て、その問いを共有することが大切だと理解しました。また、問いは立場や視点によって異なるため、誰にとっての問いなのか、何が求められているのかをしっかり見極めなければならないと実感しました。 記憶はどう保つ? また、一度学んだことは反復練習をしなければ忘れてしまうという教訓を得ました。意識的に時間を設けて、学んだ内容を繰り返し実践することで、実際の業務に効果的に生かすことができると思います。 どう企画に繋げる? 市場分析では、市場における問いを自分の立場を意識しながら考えることで、より具体的な課題の把握につながると感じました。一方、企画立案では、立てた問いをそのまま残しておくことで、企画のストーリーに筋が通り、納得性の高い企画が作成できると学びました。 練習はどう変わる? さらに、「問い」から始める練習を通じて、自分の思考の癖を自覚し、客観的な視点を持つことの大切さも理解できました。データを共有する際には適切に視覚化し、伝えやすいレイアウトを心がけること、そして現状の課題を的確に見極めながら進める姿勢が必要であると感じました。

データ・アナリティクス入門

自社WEBメディアの問題解決に挑むリアルな試行錯誤

ミュージックスクール問題解決の手法は? 実際にミュージックスクールの課題をデータを用いて分析し、解決策を検討したところ、リアルな問題を考えることで、自分に置き換えリアルにイメージできるようになってきたと感じています。問題を問題解決ステップのWhat、Where、Whyまでを整理する習慣を身につけたいです。 WEBメディア運用でのベストプラクティスは? 私は自社WEBメディアの運用に従事しているため、以下のアプローチを取りたいと思います。まず、現状における問題を特定し、What、Where、Why、Howの各要素に分けて進めます。そして、A/Bテストやサイト上でのサムネイルの策定に時間をかけ、広告でのABテストにも時間をかけることで、効果を出していきたいです。 課題解決のプロセスで重要なことは? 原因をプロセス分解し、ボトルネックをきちんと把握することが課題解決の近道だと思いました。また、正解がない場合も広い視野を持ち、トライアンドエラーの精神で複数の選択肢を視野に入れて構築していくことが重要だと考えます。短期・長期のモデルを検討しながら、結果をしっかり分析し、最大限の効果が現れるように見極められるようになりたいです。

データ・アナリティクス入門

データ分析から始める業務効率化のアイデア集

分析はどのプロセスから始める? <印象に残った内容> ・プロセスに分解し、各プロセス毎に数値を見る ・A/Bテストの前に目的と仮説を明確にする ・データ分析はまず身近な課題から着手する A/Bテストの代替案は? <感想> A/Bテストはオンラインサービスとの相性が非常に良いが、対面サービスやコストの問題で簡単に実施できない場合の代替案が気になりました。 残業時間削減へのアプローチ ①社内で使用しているSFA(営業支援システム)の切り替えに伴い、入力画面のインターフェース検討においてFigma等のツールを使ってA/Bテストを実施し、手戻りが無いようにする。 ②今後の人員削減に伴い、業務の棚卸しを行う。 この切り替えは少し先になるため、思考訓練として自分の残業時間を減らすための施策を考えました。 まず、業務の洗い出しと各業務のプロセスの分析を行います。そして、以下の代案を検討します。 外注や自動化は可能? ・外注の可能性を探る  ・無料の外注が可能か  ・有料の外注が利用できるか ・自動化を進める ・不要なプロセスを廃止する 以上のステップを踏み、効率的かつ効果的な業務運営を目指したいと考えています。

デザイン思考入門

小さな失敗が大きな変革に

どうしてデザイン思考? ライブ授業の録画を視聴して感じたのは、従来のロジカルシンキングだけでは達成し得なかったイノベーションを、デザイン思考で実現できるのではないかという期待です。特に、ユーザーが抱える潜在的な課題を見える化することで、本質的な課題が明確になるという点に大きな意義を感じました。 どうして顧客不在? また、結果を出せない組織には「顧客(ユーザー)不在」という共通点があると感じています。私の職場では、新しい企画を提案すると「予算は?」「担当は誰が?」、「上層部が賛同しない」といった否定的な意見が次々と出され、そのために改革が進んでいない現状です。厳しい状況下で経営層を巻き込むのは難しいですが、自らの業務の中で「ユーザーは誰か」「どのような喜びを提供できるか」「どんな困りごとがあるのか」を常に意識することが、デザイン思考を活かす第一歩だと考えています。 プロトタイプの効果は? 当面は、自分の担当業務の範囲内でデザイン思考のプロセスを実践していこうと思います。特に、プロトタイプを用いた検証プロセスは、試行錯誤を通じて小さな失敗から学ぶ大きな醍醐味だと感じており、これを繰り返すことで改善を図っていく所存です。

デザイン思考入門

見える化が拓く協働の可能性

見える化の必要性は? デザイン思考とは、ユーザーの視点に立って顧客を理解し、課題解決を図る人間中心のプロセスです。このプロセスを効果的に伝えるには、見える化が欠かせません。見える化によって、関係者に課題を明確に共有し、共感を連鎖させながら解決へと導いていきます。 意見を統合できる? 私は医療業界において、現場の経営や運営改善に従事しています。日々、患者さんに医療を提供するだけでなく、より快適な施設づくりを目指し、医療従事者と共に改善策を検討しています。しかし、各自がバラバラに患者さんのことを考えているため、その意見を統合して見える化することができていないと感じています。そんな中で、より「協働」し「共感」を生み出すためのプロセスを学ぶことができたのは、大変有意義でした。 会議の議論は成果? 院内では定例会議を通じて、各メンバーが抱える課題を洗い出しリスト化して見える化を図っています。さらに、その課題解決のためにどのような方法があるか、「ユーザー目線」というキーワードを軸に議論を重ねています。また、現場でしか得られない視点が必要な場合は、実際に現場に足を運び、患者さんの様子を観察しながら解決策について検討しています。

データ・アナリティクス入門

フレームワークを使いこなしデータ分析力を高める方法

フレームワークの活用法をどう高める? コンサルティング業務全般で役立つ3Cや4Pのフレームワークは、日々の業務で活用しています。しかし、反論を排除するデータまで踏み込めていない場面があるのが現状です。現状の問題や課題を批判的に捉える視点を持ち続け、本質的な課題や仮説・回答を考え抜くことを諦めない姿勢が重要です。 データソリューションの資料作りにおけるポイントは? 現在作成中のデータソリューションサービスの営業資料には、データ分析の手法やその需要性を盛り込みます。フレームワークは組み合わせて使うことで本質に近づくことができるため、シャープな推論ができる頭の使い方が求められます。そのため、フレームワークを複数組み合わせて使う力を向上させることが重要です。 フレームワークの判断力をどう養う? 具体的には、以下を実行します。まずは分析でよく使うフレームワークを単体で使いこなせるようにします。その上で、単体で使いこなせるフレームワークの数を増やします。そして、組み合わせることによって効果を増幅させるパターンを覚えます。常にどのフレームワークを組み合わせるのが最適かを考え、最適なパターンを選べるよう、判断力を養っていきます。

クリティカルシンキング入門

課題を「分解」してデータを見落とさない秘訣

解像度向上の手法とは? データの解像度を上げる手法をいくつか学びました。「全体像をとらえる」ことで近視眼的な視点から脱却し、「分解」を積極的に取り入れることで、課題や問題をより具体的に抽出することが可能です。漏れや抜けをなくすことが、一見遠回りのように見えても、結果的には最も効率的な方法であると感じています。 異なる視点での分析の重要性 売上分析や時間帯分析などを行う際には、ただ数字を並べるのではなく、違う角度からの見え方を取り入れることで、見落としや抜けを防ぐことができると考えています。プレゼンの機会があった際も、通り一遍の見方ではない切り口を提案することで、新たな課題を抽出することができるのではないかと感じています。 数値報告での注意点は? 月例のミーティング用に数値報告の素材を提供する際は、以下の点に注意しています: - 並べた数字を別の視点で並べ替える。 - 補完できる部分がないか同僚に相談し、思考や見方の偏りに気付く。 - すでにグラフ化されているものについては、異なる切り口で見せ方を検討し、恣意性がないか確認する。 これらの工夫により、より具体的で効果的なデータ分析が可能になると実感しています。

クリティカルシンキング入門

未来を感じた!ナノ単科での学び

伝わりやすい文章とは? ビジネスライティングの意識については、まず目的を明確にし、読み手が理解しやすい内容をしっかりと伝えることが重要です。文章作成の際には、フォントや色の使い方にも注意が必要で、適切な強調が伝わり方を左右します。冒頭部分で興味を引き、その先を読みたくなるように工夫することで、最後まで読んでもらえる文章が作成できます。 伝わる資料作成は? 例えば社内プレゼン用の資料作成においては、データの見せ方を工夫することがポイントです。社内外で相手に最後まで興味を持ってもらえる文章を作成することで、円滑なコミュニケーションが可能になります。エリア会議での議事録作成においても、決定事項の伝達が分かりやすいことを意識しましょう。 計画資料はどう工夫? 来年度のエリアプラン作成時には、上長だけでなくエリアメンバーにも現状や課題、対策が分かりやすい資料を作ることが求められます。データは効果的なグラフを使い、重要な箇所にはフォントや色の強調、アイコンを活用することが推奨されます。また、毎月の決定事項を社内メールで共有する際には、タイトルや太字、色付けを活用して、目的と主要な活動内容がしっかりと伝わるよう工夫します。

データ・アナリティクス入門

論理とフレームワークで拓く未来

フレームワーク活用は? 課題に対して仮説を立てる際、4Pや3Cなどのフレームワークを活用することで、これまでの漠然としたアプローチから、より効率的かつ効果的な方法へと進化できることを実感しました。従来の方法と比べ、論理的に整理された仮説構築が可能になり、今後の取り組みに大きな期待を持っています。 客観データで見直す? また、仮説思考においては、反論を排除せずに客観的なデータ収集を行い、都合の良い解釈にとらわれないことが重要だと学びました。仮説が間違っている可能性を認め、検証に基づいた見直しを行う姿勢が、正確な結論に繋がると感じています。 問題解決の切り口は? 今後は、問題解決に向けて複数の仮説を立てる際、フレームワークを活用しながら様々な切り口で検討していきたいと思います。これまで何となく仮説を立てていた点を改め、より具体的かつ体系的なアプローチを心掛けるつもりです。 進行中の分析は? 現在進行中のデータ分析に関しても、今回の学びを活かし、もう一度仮説を立て直して検証を行います。日々の業務において常に仮説と検証のプロセスを意識し、フレームワークの活用に習熟することで、より確かな成果を目指していきます。

クリティカルシンキング入門

データの分析で新たな視点を発見!

どうデータを見やすくする? データの視覚化と多角的な分析の重要性に気づきました。まずは実数を表にまとめることから始めますが、棒グラフや円グラフといった視覚的に理解しやすい形式でまとめることが効果的です。さらに、データの合計や比率を算出し、実際に手を動かして分析を進めることが大切だと感じました。 MECEで全体を整理? MECEとは「もれなく、ダブりなく」要素を分けることを意味します。これを行うためには、集合、変数、プロセスといったアプローチで全体を分けることができます。MECEを活用する際には、まず「全体」を正確に定義することが重要だと学びました。 本当にそうなのか? 研修アンケートの分析や問題解決方法の提案などの課題に対して、これまでの成功体験に偏らず、「本当にそうなのか?」と疑う姿勢を持ちたいと思います。異なる視点でデータを捉え、グラフ化や比率計算を行いながら、具体的な手を動かして分析を深化させたいです。 分解はどう進める? また、要素を分解する際には、MECEの分け方を意識して「漏れなく、ダブりなく」分けることを心がけ、まずは全体を明確に定義することから始めたいと考えています。

マーケティング入門

自分の強みを再発見する旅!

アピールの難しさは? 自己紹介のワークを通じて、自分のアピールポイントが何であるかが明確ではないことに気づきました。短い時間で効果的に伝えることが難しく、マーケティングの場でも同様の課題があることを実感しました。商品の魅力を正確に伝えることができれば、より良い社会を築く一助となると感じ、その重要性を再認識しました。 採用で伝えるポイントは? また、採用活動における説明会のプレゼンテーションや面接においても、マーケティングの考えが活かせると考えました。商品の魅力を的確に伝えることで、適正なターゲットとなる人材にアピールできます。これは主に言葉の選び方に関わる部分が大きいかもしれませんが、ヒット商品の分析から学んだのは、言葉だけでなく、雰囲気や時代のニーズ、トレンドを捉える視点も重要だということです。 面接で戦略を練る? さらに、「どんな人に来てほしいか」「このような人が自社に合うだろうか」といった考え方はある程度できているものの、逆の思考がありませんでした。ターゲットとなる人々がどんな仕事やカルチャー、価値観を重視しているのかを考慮し、戦略を練って面接やオファーに臨むのがよいということに気づきました。

データ・アナリティクス入門

業界事例で実感!仮説検証術

どうして分解が有効? 様々な要素に分解して仮説を組み立て、データを意識した点はとても良いと思います。具体的な業界事例に当てはめて考えることで、理解がさらに深まるでしょう。 具体例はどう映る? 仮説を立てる際には、具体的な業界やビジネスシーンの例を考えると、思考がより深まります。また、データを検証する際にどのようなツールや手法を用いると効果的かを検討することも大切です。 実践で活かすには? 実際のビジネス状況で仮説検証をどう活用するかを考え、具体的に練習することが求められます。引き続き、さまざまな角度から課題を検討してみましょう。 なぜ幅広い視野? 課題は狭い視野だけでなく、幅広い角度で網羅的に考える必要があります。そうしないと、本当の課題を見落としてしまう恐れがあるため、どのようなデータで検証できるかもしっかりと検討することが重要です。 共有はどう役立つ? 自分の考えに固執せず、要素の重要性を周囲と共有しながら多角的に検討していくことが必要です。そして、どのように検証すべきか、またどの項目を指標として設定すべきかを同時に整理していくことが求められていると感じました。

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