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課題 ✕ 効果

に関する学び

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グラフだけで十分？ これまで、単にグラフを用いて数値を視覚的に比較する方法に頼っていました。しかし、代表値に着目した比較はほとんど行っておらず、今回、加重平均、幾何平均、中央値、標準偏差といった比較に有用な数値があることを学びました。 業務への活用は？ この学びを自分の業務にどう活かすかが、今後の課題だと感じています。手元にある数字の代表値を用いることで、どのような比較ができるのかを明確にすることが、新たな発見につながるデータ分析のカギになると考えています。 他地域比較は？ 特に、前年や他地域との比較において、データを代表値に置き換えて検証することで、新たな示唆が得られるかもしれません。現状、扱っているデータはシンプルですが、代表値を取り入れることで比較分析がより効率的になる可能性を感じました。 数値分析を実践？ まずは、現時点でのデータの代表値を算出することから始め、加重平均、幾何平均、中央値、標準偏差を用いた分析にチャレンジしてみたいと思います。これによって、短時間で効果的な比較が実現できるか、または新たな発見があるのかを検証していきたいです。

提案資料作成の手法は？ 社内外に対して提案資料を作成する際、今回学んだ手法が非常に活用できると感じました。特に口頭で伝える場合、思いついたことをそのまま伝えがちですが、伝える前に手順を踏んで整理することを心がけるべきです。 整理の重要性は何？ まず、思いついたまま伝えると相手は混乱する可能性が高いです。そのため、一旦考えを整理し、主語と述語のつながりに注意して、具体化して伝えることが重要です。具体的な根拠を複数用意し、論理的な手法として「ピラミッドストラクチャ」を用いることで、より分かりやすく主旨を伝えることができます。「これぐらいでわかるだろう」という態度は避けましょう。 ピラミッドストラクチャーの活用法 課題解決策の提示においても、ピラミッドストラクチャーを用いて論理的に整理することが重要です。ブレインストーミングの会議では、メンバーから出された項目を分類し、整理して記録に残す習慣をつけることがポイントです。 念入りな準備がもたらす効果 このように、今回学んだ手法を活用して、提案時に念入りな準備を心がけることが、効果的で理解しやすい伝達に繋がると実感しました。

考えは整理された？ 論理的に考えるために、まずは具体的な作業内容が明確になったと感じています。自分の考えが偏っていることを認識し、客観的に見るもう一人の自分を育てること、そして考えを可視化し項目化してMECEの視点を意識すること、さらに具体と抽象を行き来することの重要性を実感しました。 プロジェクトの計画は？ ① プロジェクトを進めるにあたっては、まずゴールをしっかり設定し、その達成に向けた計画を立てる必要があると感じました。自分の意見や考えを基に、どのように進めるべきかを整理し、進捗状況に応じて調整しながら計画的に進めることが求められます。 疑いは成長の鍵？ ② また、業務におけるスキル面の課題整理や行動計画の作成・実行においても、書き出すことで三つの視点やMECEの観点を整理できる点が大いに役立ちました。時間をかけて考えるより、まずは先に進めながらも、立ち止まって整理し自分の出した答えに疑いを持つことで、現状を俯瞰的に捉える訓練となりました。 今後の進め方は？ 以上の学びを通して、今後も論理的な思考を大切にし、より効果的に業務を進めていきたいと考えています。

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。

販売成績はどう変わる？ まず、現場で効果が見え始めています。今日、店舗の花粉症関連薬の販売成績が発表され、売上は昨年比87.7％、粗利益は90.0％といった数字が示されました。店長から「昨年より調子が悪い。展開方法を見直していますか」と尋ねられたとき、私は既存店舗のトレンドが86.0％から87.4％である中、自店舗は他店に比べて優れており、販売順位が全店で6位にまで上昇していることに気づきました。昨年は12位であったため、状況は変わりつつあると実感しています。また、昨年同月は既に気温が上がり花粉が飛んでいたのに対し、今年はまだその兆候が見られず、来週から変化が出ることが予想されます。 数字の理由はどう？ さらに、数字の理由を考える深さが増したと感じています。最近は、白紙に数字をグラフで書き出して視覚化する機会が増え、PL表を見ながら「なぜこうなったのか」をゲーム感覚で考えるのが楽しくなっています。このように、原因の追究と課題（イシュー）の発見、さらには解決策の試案をメンバーと共有することで、コミュニケーションが活発になり、業務がよりスムーズに進むようになっています。

データの見える化で何が得られる？ 常にデータを見える化することで、問題解決のアイディアが生まれやすくなると感じました。例えば、業績の課題に対して財務諸表を見て問題点を見つけたり、ロジックツリーを書いて選択肢を並べてみることは効果的だと思います。 損益以外の問題も解ける？ 私は業績管理の部署にいますが、損益に問題があればその問題点の把握の仕方はある程度定型化されてできるのではないかと思っています。しかし、損益以外の業務における問題の把握や発見は難しく、挑戦してみたいと考えています。 まず、あるべき姿の候補をいくつか出し、それに対してギャップがある部分を洗い出します。そして、その要因となるものをロジックツリーにして書き出します。 ギャップをどう埋める？ あるべき姿の列挙として、他の事業やプロジェクトから現在の部署に足りていない問題を見つけてみます。次に、ロジックツリーを使って現状とのギャップを可視化し、見えていない部分を明確にします。最後に、定量化を行い、どの項目についてギャップが大きいのか、どの項目に取り組むとあるべき姿に達成しやすいのかを整理します。

理解を深めるためには？ 自分が「なんとなく分かっていた」と思っていたことも、改めて問われると言葉に詰まってしまうことがあります。それは実際には十分に理解できていなかったからかもしれません。分析を行う際には、各要素を比較し、言語化することを意識する必要があります。普段の研修では聞き手に回ることが多かったため、アウトプットするのは不得手でしたが、この学習を通じてしっかりと身につけたいと思います。 データ活用の戦略は？ 業務実績データから得られる課題抽出や傾向の把握、戦略立案などに活用したいと考えています。特に、各支社・拠点におけるデータを活用し、問題解決に結びつけていきたいです。また、意思決定の過程では、常に数字に基づいて話すことを徹底し、業務で成果を上げていくことを目指します。 効果的な比較分析法は？ データ分析においては、比較分析を徹底する必要があります。それに伴い、できる限り多くのデータを集めることが理想ですが、労力も相当なものになるでしょう。無駄な作業にならないよう、目的やアウトプットイメージ、期限、制約をしっかりと言語化し、伝えることが重要です。

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。

戦略を見直す動機は？ ４つの基本的なフレームワークを通じて、戦略的思考の基盤を学ぶ機会を得ました。これらのフレームワークは、各自が気付かずに行っている思考の一部を整理し、分析の抜け漏れを防ぐ点で大変有用だと感じています。複数の視点で同じフレームワークを活用することで、多角的に物事を捉えられるメリットも実感しましたが、一方で主観性や抜け漏れという課題も明確に認識する結果となりました。 サポート部門で何が起こる？ サポート部門では、KPIを基に影響要因や限られた人的資源の最適配置といった課題が日々議論されています。このような現場において、学んだフレームワークを適用して分析を行うことは、より効果的なディスカッションや意思決定に繋がると考えています。 実践で何が変わる？ 今後は、学んだフレームワークを実際の議論に取り入れ、戦略的な思考をさらに深める習慣を身につけたいと思います。また、ヘッドカウントのプランに重要な影響を与える新規案件については、3C、PEST、SWOTの各手法を活用することで、より多角的かつ精緻な分析が可能になると期待しています。

制約が生む思考の深さとは？ 私は、思考において制約があるほうが解答を導きやすく、制約がない場合の方がかえって困難な思考になりがちであることに気づきました。人間は、簡単に考えたことよりも、少し深く考え、もうワンステップ努力することで、より良い答えを得られると感じました。 顧客の本質をどう捉える？ IT業界で営業職をしている私は、顧客の問題や課題を聞き出し、システム化のニーズや条件を理解した上で、顧客要件に合ったシステムを提案する機会が多くあります。この際に、顧客が何を求めているのかを正確に聞き取り、それに対する提案を行う場面で今回学んだ考え方を活用できればと思っています。また、社内での受注審議における説明など、多くの人に物事を説明する場面での事前準備にも応用できそうです。 効果的な提案の準備法 具体的には、顧客要件をなるべくシンプルに書き出し、提案ポイントを整理してそれがマッチしているのかを検討します。さらに、自作の説明資料に対して他者から質問を想定し（自分ならどこを質問するか）、その想定問答を資料のブラッシュアップ時に活用していきたいと思います。

正しい手順はどう？ 問題解決の4つのステップは基本的に「What→Where→Why→How」の順で進みます。このプロセスを通じて、あるべき姿と現状のギャップを数値で示すことが重要です。日常の課題解決にはロジックツリーを活用することが一つの手段として有効です。その際のコツとして、過度にMECEを意識するのではなく、感度の良い切り口を見つけることが肝心です。 保険業界の課題は？ 具体的な課題として、保険業界でのデジタル化に関連する多くのデータが整理されていない点が挙げられます。この場合、どのようなデータが収集されており、またどのデータが不足しているのかを把握するために、ロジックツリーを用いて整理することが有用です。 施策立案はうまく？ データを活用してデジタル化推進の施策やプロモーション案を策定するためにも、まず現状のデータを整理することから始めたいと思います。ロジックツリーを用いることで、デジタル利用率を手続き別や代理店の種別といった切り口で整理し、分析を進めます。これにより、より具体的で効果的な施策につなげることが期待できるでしょう。

仲間の意見はどう感じる？ 他の受講生の発表を拝見し、短期間でこれほど多彩なアイデアが生まれるのかと驚くと同時に、さらに洗練されたフィードバックの重要性を実感しました。個々のセンスだけでなく、複数人でのコラボレーションやコミュニケーションが、成果物に大きな影響を与えることを改めて認識しました。 デザイン思考で何得る？ また、デザイン思考は新製品やサービスの開発に留まらず、決まった答えが存在しない業務課題の解決にも効果的だと感じます。たとえば、最新の技術を既存業務に融合させるプロジェクトにおいて、ユーザーへの共感をスタートに試作とフィードバックを繰り返すプロセスは、従来の単純な試行錯誤に比べ、確実な成果を生むと確信しました。 ユーザー声、どう活かす？ さらに、新しいプロジェクトを始動する際には、漠然とした計画やスケジュールだけでキックオフするのではなく、まずユーザーの声や抱える課題に全体の意識を向けることが重要だと考えています。解決すべき明確な目標をチーム全員で共有することで、各活動の一貫性を高め、より良い成果につなげていきたいと思います。