リーダーシップ・キャリアビジョン入門

キャリア・アンカーとサバイバルで見つけた未来への指針

リーダーシップに必要な内面の探求とは? リーダー自身が自分の内面と向き合っているほど、リーダーシップを発揮しやすく、そのようなリーダーに人は付いていきたいと思うことを実感しました。今回、キャリアを安定させるために役立つ二つの理論を学びました。 キャリア・アンカーはどう役立つ? まず、【キャリア・アンカー】についてです。キャリア・アンカーとは、人が仕事を進める上で、自分にとって最も大切で、どうしても犠牲にしたくない価値観や欲求、動機、能力などについてのセルフイメージのことです。キャリア・アンカーには以下の八つのタイプがあります。 - 特定専門分野・職能別のコンピタンス(専門性や技術の追求) - 全般管理コンピタンス(ゼネラル・マネージャー) - 自律・独立(縛られず、仕事のやり方は自分で決める) - 保障・安定(経済的安定、保障が重要) - 起業家的創造性(自分のアイデアを創造する) - 純粋な挑戦(挑戦を追い求める) - 奉仕・社会貢献(人の役に立っている) - 生活様式(仕事と私生活のバランスが重要) キャリア・アンカーを確かめる方法には、自己診断(キャリア指向質問票への回答)やインタビューがあります。また、キャリア・アンカーと職業を直接結びつけないこと、どのキャリア・アンカーが良い悪いはないこと、それぞれが今んのキャリアや人生における判断基準に影響をもたらすことを留意点として学びました。 キャリア・サバイバルをどう活用する? 次に、【キャリア・サバイバル】についてです。キャリア・サバイバルとは、職務と役割の戦略的プランニングで、組織が自分に求めるものを把握する手法です。これには、仕事の棚卸や環境変化の認識などが含まれます。 奉仕・社会貢献の意義を再発見 キャリア・アンカーの中で迷った末に「奉仕・社会貢献」の優先順位が高いことに気づきました。仕事を通じて自分が世の中や誰かのためになっていると感じることが、私にとって最も重要な要素であると実感しました。今後、ライフキャリアを検討する上での重要な指針となることが期待されます。 キャリアの振り返りを続ける意義 定期的にキャリア・アンカーやキャリア・サバイバルを用いて自分自身を振り返る機会を持ちたいと思います。キャリア・アンカーは大きく変わらないと感じる一方で、キャリア・サバイバルは常に変化していくと予想しています。チームでより良く仕事をするため、今の仕事を通じて皆の人生がより良くなるために、関わるメンバーとも互いに共有していきたいと思います。

戦略思考入門

舞台裏に見る学びの秘密

費用構造を理解した? 固定費と変動費の構造や稼働率の関連性を実践演習を通して学んだ結果、単に生産数量を増やすだけではなく、費用の内訳をしっかり理解する必要性を実感しました。また、物事を一面的に捉えるだけでは、意図しない逆効果が生じる可能性があるため、多角的な視点で根本的な原因を見極める重要性も学びました。 経験曲線を再考する? 経験曲線の傾きは業界ごとだけでなく、企業ごとにも異なるという点が非常に興味深かったです。日々の業務に対する姿勢や改善への取り組みが習熟効果に大きく影響するため、ルーチンワークであっても常に意識して改善策を考える必要性を改めて感じました。 異動で何を得た? また、異動などで新たな業務に取り組む中で、これまでに培った知識や人とのつながりが大きな力になることを実感しました。これにより、知らず知らずのうちに範囲の経済性を体験し、実践していることに気づく機会となりました。 技術の視点は新しい? ハードウェア開発を主な業務とする中で、ソフトウェアが短期間で爆発的に普及するというコンセプトは全く新鮮でした。これまで、ソフトウェアはハードウェアの性能を最大限に引き出す役割と捉えていましたが、今後はハードウェアの役割についても新たな視点で検討していく必要性を感じています。 規模経済をどう考える? 自社の自動車製造においては、規模の経済性を活用することで現行の価格が実現されていることを再認識しました。多品種少量生産であっても、生産負荷や作業工数、生産設備の平準化に注力しなければ、規模の経済の恩恵を受けることは難しいと考えます。そのため、製造工程における設計や仕様の選定を意識して、今後の開発や運用に活かしていきたいと思います。さらに、新技術の研究開発においては、製造面での規模の経済、研究開発面での範囲の経済の両方を検討し、また市場参入後には習熟効果の向上に向けたノウハウの蓄積と改善策の実施も併せて進める予定です。 最適なバランスは? 規模の経済を正しく活用するためには、単に生産数量を増やすことだけでなく、製法や調達方法などあらゆる要素に目を向け、最適なバランスを追求することが重要です。さらに、既存のノウハウを活かしながら、異なる分野の常識と自社の常識とを比較検討することで、一見非常識に思える中に有望なアイディアが隠れている可能性もあります。今後は、こうした多角的な視点をグループメンバーとのディスカッションの中で共有し、改善策の議題として積極的に取り上げていきたいと考えています。

マーケティング入門

体験が輝く!ナノ単科の学び

顧客の価値はどう変わる? 顧客のニーズや知識が日々アップグレードしている現状では、単に商品力だけでなく、機能的価値と情緒的価値の両面で付加価値体験を提供する必要性が高まっています。 接触回数で効果は? まず、顧客との接触回数を増やすことで、その体験と感情を結びつけ、情緒的な価値を生み出すことが可能です。接触の機会を積み重ねることは、企業の資本力に左右されずに成果を上げる手段となりえます。ただし、コストパフォーマンスとのバランスを考慮する必要があります。 体験で差別化は? 体験を考える際の重要なポイントは以下のとおりです。まず、商品に関連する体験が提供する+αの価値を正しく把握すること。そして、体験を通じて強力な差別化を図ることが可能であり、何よりポジティブな体験であることが大切です。いずれの場合も、顧客のニーズや状況を正確に把握するとともに、その体験が常に高い質を保つよう努める必要があります。また、顧客の要求は年々上昇するため、常に見直しと改善を重ね、一歩先の付加価値を創造していくことが求められます。 付加価値の重要性は? 当社にとって、顧客との接触回数と付加価値は大変重要な視点です。少数精鋭で競合他社と戦うためには、資本力以外の面での強みとして、これまでの付加価値の提供をさらに強化し、戦略的に活用することが不可欠です。特に、候補者との接点を増やし、その方法を工夫することや、サービスの付加価値部分をより明確に打ち出すことが重要となっています。 面談方法を見直す? 具体的な改善策として、まず接触回数と方法の見直しがあります。これまで一度の面談でヒアリングから情報提供までを行っていましたが、時間が不足し後半が急ぎ足になっていたため、面談を2回に分けることを検討しています。初回はヒアリングに専念し、2回目に求人の提案を行う方法です。また、候補者がどの会社を受けるか判断するタイミングでは、メールでの返信ではなく、電話で直接確認することで「すぐそばにいるエージェント」としての付加価値を提供したいと考えています。 多角的支援は魅力? さらに、これまで「転職支援」を主なサービスとして打ち出してきましたが、実際には転職をきっかけに人生相談、コーチング、モチベーション向上のサポートといった幅広い価値を提供している点が、他社に比べて高い決定率の背景にあると考えています。今後は、この強みを明確に言語化し、発信していくことで、より一層のサービス向上を目指していきます。

デザイン思考入門

デザイン思考で本質を見つめる

デザイン思考の目的は? デザイン思考とは、人間中心設計のアプローチを体系化し、どのようなステップを踏んで実践していくかを示すプロセスです。まず、ユーザーの行動や感情を観察し、実際に体験するなどして、彼らが抱える課題やニーズに共感し、本質的な問題を明らかにすることが重要です。その上で、数ある課題の中から、イノベーションに結びつく本質的な問題を見出すことがポイントとなります。 なぜ解決策が重要? また、解決策のためには、アイディアを幅広く発散した後、最適なものを選別、具体化し、ユーザーからのフィードバックを受けながら改善を重ねるプロセスが求められます。こうした試行錯誤や開発者とユーザーとのインタラクションにより、単なる技術やプロダクトアウトの発想ではなく、顧客体験から新しいイノベーションを創出することが可能となります。 調査の本質は何? 私が現在関わっている調査研究業務の支援では、直近で手がける調査企画において、本質的な課題が何かを再確認することが大切だと感じています。関係者へのヒアリングや検証方法の検討を通じ、解決策がどのように次の施策へと反映されるのかを、常に意識しながら作業を進めています。 議論はどこで迷う? 講義を受けた後の振り返りでは、現場で本質的な課題について合意を形成することが難しく、「とりあえず手がけられる解決策」へと流れてしまうことが多いと実感しました。誰に向けた施策を,どのタイムラインで求めるのかによってゴールが大きく変わるため、解決すべき対象を明確にし、本質を見失わないように議論を深めていく難しさを感じています。 行動促進の鍵は? 直近では、勤務している大学の研究室で実施しているプロジェクトに関連し、ある行為を習慣化してもらうための要因や、心情的なプラス効果がどう特定の行動促進につながるかを、デザイン思考の視点で分析することを模索しています。調査企画を進めるにあたり、仮説、調査設計、調査票設計の各段階で、本質的な課題がしっかりと捉えられているか再度検討したいと思います。 知識整理の実践は? さらに、デザイン思考について他書籍や学んだ内容を資料や文章としてアウトプットしながら、知識を整理・定着させたいと考えています。将来的には、医療現場でのインタビューや現場調査の際に、広く不満やニーズを収集し、そこから本質的な課題や心理的なインパクト、行動への制約を理解するためのプロセスにデザイン思考の要素を取り入れることが目標です。

データ・アナリティクス入門

ビジネス分析で得た新たな気づきと学び

分析はどう進める? 演習を通じて、実際のビジネスにおける分析思考を実践することができました。目的を明確にした分析や比較対象の明示、仮説を網羅的に洗い出し、可能性の高いものを検証していくプロセスを学びました。また、数値のばらつきを意識し、代表値に惑わされず、データの適切な見せ方についても考えることができました。 割合の見方は? 実数と割合の両方を把握することの重要性を理解しました。変化が現れる割合の内訳や、それが分析に値するかどうかを見極めることが求められますが、そこに対応が不十分な点に気付きました。無視してもよい場合は早めに切り捨てることで、分析の効率化につながることを学びました。 実績はどう比べる? 実績を比較する際には、既存データの見え方に惑わされないようにし、元データをしっかり把握することが重要です。逆に社内での説明時には、平均や代表値を用いつつ、その根拠となるデータもグラフで示し、データの精度を納得させるように努めたいと思います。平均、中央値、最頻値のどれを用いるか、慎重に考える必要があります。 不要データは除く? 効率化のために、不要な情報を最初に除外する判断が求められます。データの予測精度を上げるために複数の方法を試し、正確性に欠けるものを排除することが必要です。具体的には、当年実績予測を立てる際に、どの予測方法を採用するかを検討します。いくつかの手法を出し、例年の傾向を踏まえて選ぶといった作業が重要です。 課題は何でしょう? 分析における「比較」「目的」「課題」を明確にし続けることが重要であり、学びやインプットの時間を意識的に捻出することを続けたいと思います。特にExcelの実践スキルを高めることが課題であり、データ分析の本質や考え方についての理解を深めることができましたが、実践がまだ不足しています。業務の中でも学びの時間を作り、スキルを磨いていかなければなりません。 効率はどう上げる? データ分析を行う中で、「もっと効率的に行う方法や関数があるだろう」と感じながらも、業務の中では時間がとれないことがあります。学びの時間を構築し、最初は大変でも一度挑戦することが重要です。それを繰り返すことで、最終的な作業の効率化や精度の向上につながります。 多角的視点は? 最後のライブ講義で提示されたクリティカルシンキングのポイントを忘れずに意識しておきたいと思います。多面的に考えることを意識し、様々な人と話し、インプットを続けることが大切です。

データ・アナリティクス入門

数字が魅せるSNS成功ストーリー

計算重視で成果は? 数値で表れない効果を具体的な数値に置き換える方法は非常に新鮮でした。直感だけに頼るのではなく、計算に基づいてコンバージョンレートを算出し、その結果を判断に反映させる重要性を、改めて実感しました。理論的に考えることの大切さを実体験として再認識できました。 SNS戦略はどう考える? 各SNSの特性を踏まえ、効果を最大化するためのアプローチを分析に基づいて決定する必要があると感じました。特にFacebookでは、以下の点がフォロワー以外のユーザーにリーチし、リーチ数やシェア数が向上する要因として考えられます。まず、ユーザーにとって有益で興味深い情報が含まれるコンテンツは、シェアされやすい傾向にあります。次に、画像や動画などの視覚的要素の活用が、ユーザーの関心を引き、シェア拡大につながります。また、ユーザーがオンラインで活発な時間帯に投稿することで、全体のリーチとエンゲージメントが向上することが期待できます。さらに、質問や呼びかけを通じたユーザーエンゲージメントの促進、適切なハッシュタグの使用、そして他のページやインフルエンサーとの連携も、投稿の拡散に寄与する重要な要素です。 インスタ投稿の極意は? 一方、Instagramでのリーチ数やシェア数を高めるためには、いくつかの施策が効果的です。投稿頻度を1日1回以上にすることで、多くのユーザーに接触する機会が増加します。また、ターゲットユーザーがアクティブな時間帯を分析し、最適なタイミングで投稿することがリーチ向上に大きく寄与します。さらに、再投稿を避け、独自のオリジナルコンテンツを作成することは、Instagramのアルゴリズム上も優遇されるため有効です。関連性の高いハッシュタグの活用や、コメントなどを通じたユーザーとの積極的なコミュニケーション、そして「いいね+フォロー」などの参加しやすい条件でのキャンペーン投稿も、投稿の発見性やエンゲージメントを高める効果が期待できます。これらの施策により、投稿が「発見」タブに掲載される可能性も高まります。 データで最適化する? また、2月のSNS投稿の各コンテンツ別の結果をまとめ、そのデータに基づいて仮説を導き出す時間を確保する必要があります。CFMの効果最大化には、シェアされることと夕方以降の投稿が鍵であると考えています。アクティブな時間帯に投稿しているものの、Instagramでの投稿内容や曜日についても、仮説を立て、会議で検討するべき点が多いと感じました。

マーケティング入門

マーケティング思考で業務を進化させよう

学びはどこから? 業務への学びの落とし込みについて、私はライブ授業でのグループワークを通じて、学んだことが行動や思考に十分に反映されていないことを感じました。特に、最近のプロダクトに関する案件で、メインコピーを考える際にポジショニングの観点を意識できていませんでした。ライブ授業で学んだ方法を活用して競合分析を行い、顧客ニーズを満たすための明確なポジショニング軸をチームと共に検討し、根拠を持って取り組んでいきたいと考えています。 生活で気づくヒントは? 日常生活でもマーケティング思考を磨けることを学びました。ヒット商品や失敗した商品の要因を考察し、ターゲットを分析することで、業務だけでは補えない経験を得たいと思っています。 ターゲティングは何から? ターゲティングの明確化に関しては、現在「経理部」をターゲットとしているものの、より具体的なセグメントへの分解ができていません。受注傾向を深掘りし、ターゲティングを明確に再設定し、社内の共通言語として共有したいと考えています。また、お客様の声を聞く場面が多くあることで、顧客ニーズを捉えていると誤解しがちです。今一度、顧客が求めていることをしっかり理解したいと思います。 客観視点はどうする? プロダクトへの思い入れが強く、客観的なアウトプットの判断ができていないと感じています。製販一体の良さを活かしつつも、プロダクトへの関与がアウトプットの客観性を損なうリスクについても認識し、現在の訴求内容が自社視点に偏っていないか顧客視点で見直したいと思っています。各アウトプットが顧客にどのようなイメージを与えているかを整理し、望ましいイメージかどうかを検討していく必要があります。 根拠説明は何かしら? まずは自らが根拠を持ってターゲティングを説明できるようになりたいです。受注分析に加えて、3C分析やSWOT分析を活用し、内外の状況を整理した上で、根拠を持ったターゲティングを行いたいと考えています。その後、チーム全体で統一したターゲティングを共有し、ターゲット優先度の調整を行うことが重要だと思います。チームとして共通の理解を持つことが目標です。 イメージ整理は正しい? 顧客に与えたいイメージについて、ポジショニングを整理し、明確化することが必要です。まずは各アウトプットが顧客に与えているイメージを把握し、それが望ましいものであるかをポジショニングと照らし合わせてブラッシュアップしたいと思います。

データ・アナリティクス入門

複数仮説が照らす未来への一歩

仮説の意義は何? 仮説とは、ある論点に対する一時的な答えであり、課題解決のプロセスではまず「what(課題の特定)」を行い、その後「where(どこに問題があるか)」を考えることになります。 問題点はどこ? どこに問題があるかを検討する際、ポイントは以下の2点です。まず、必ず複数の仮説を立て、いずれかに固執しないようにします。次に、各仮説に網羅性を持たせることが重要です。今回の学びでは、例えば「レッスン内容」「レッスン代金」「立地や日時」「販促方法」といったサービスの各要素をあらゆる角度から洗い出すイメージでした。また、3Cや4Pといったフレームワークに触れることで新たな視点を得ることができました。 仮説の種類は? さらに、仮説には主に2種類があると学びました。ひとつは、ターゲット層の拡大などの結論に関する仮説、もうひとつは問題の原因や解決策を具体的に検討する問題解決の仮説です。後者は「where:問題の箇所を仮定する」「why:その原因を推測する」「how:解決方法を検討する」という順序で考え、筋道を立てる手法でした。 アンケート結果は? 社内で実施する教育後のアンケートでは、解答直後にアプリが提示する円グラフから、何が問題か(what)の部分を大まかに把握することができます。その後、回答者の属性や状況を踏まえ、できるだけ網羅的に「where」を洗い出すために仮説を検討します。4Pの観点では、教育内容、コスト(ここでは時間や労力)、実施方法や時間配分、連絡手段などを考慮した仮説となります。 事前整理の効果は? このように事前に分析の視点を整理しておくことで、設問作成もスムーズに進められ、必要なデータを最初から集めやすくなると感じました。 結論仮説の重要性は? また、業務で用いている仮説の中では、特に結論に関する仮説が重要であると改めて実感しました。直近で実施する意識調査の分析にあたっては、複数の結論の仮説を立て、その理由を深く考えた上で、使用するデータ項目を決定し、最終的に対策案を立案する流れを実践する予定です。最終提出前には、自分の仮説が他の仮説と矛盾しないかも確認し、他者の視点を意識することで、更なる精度向上を目指したいと思います。 実践活用はどう? また、6月に実施する教育後アンケートでは、これまでの気づきを反映し、より実践的な思考ツールとして活用できるよう努めていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

ゼロからプラスへ実践で拓く未来

どうして実践は難しい? ありたい姿と現状のギャップを何度も意識しているものの、実際に実践するのは非常に難しいと感じました。その中で、マイナスをゼロにする問題解決とゼロをプラスにする問題解決の違いに注目し、後者ではありたい姿をステークホルダーと共有することが重要という点がとても印象に残りました。デジタル技術が進む現代においては、問題発見力が一層求められる中で、TOBEを構想する力だけでなく、その構想について関係者と認識を合わせる共感力の重要性を再確認する機会となりました。 どの分析で理解する? また、what、where、when、whyのフレームを問題分析に取り入れるというシンプルなアイデアは、これまであまり意識してこなかったため、新鮮な学びとなりました。自分で活用する際も、他の人に説明する際も非常に分かりやすく、実用性が高いと感じています。 ロジック知識はどう? ロジックツリーやMECEのフレームについても、改めて説明を受けることで新たな気づきがありました。特に、層別分析と変数分析のジャンル分けは、普段無意識に行っていた部分が大きかったため、今後は意識的に思考のスイッチングに活用していきたいと考えています。 基本はなぜ大事? さらに、GAiLのセッションを通じて、経営における基本を徹底すること、すなわち凡事徹底の重要性を実感しました。WEEK0で学んだ事例に倣い、慣れや直感に頼らず、都度基本に立ち返って自分の手法を客観的に見つめ直すことが必要だと感じました。 切り口をどう捉える? また、さまざまなフレームワークや切り口が存在することから、情報を学べば学ぶほど実践時にどれを採用すべきか迷うこともあります。しかし、生成AIをパートナーにすれば、自分が直面する課題に対して最適なツールや切り口を模索する際の有力なサポートになると新たな活用方法を見出しました。 改善策は何か? 具体的な今後の改善点としては、まず凡事徹底のために自分が立ち返る教科書として本棚を見直すことから始めます。次に、ロジックツリーの活用については、自分が使用しているアウトライナーの新たな用途として、思考整理に取り入れ、層別と変数の切り替え(国語的分解と算数的分解)を意識して活用していきたいです。さらに、分析を始める前に一度立ち止まり、生成AIとともに最適なツールと切り口を検討することで、より効果的な問題解決のアプローチにつなげられると考えています。

データ・アナリティクス入門

論理で解く!現場課題の4ステップ

問題解決の手順は? 「問題解決の4ステップ」と「ロジックツリーを使った分解思考」が今週の学びの中で特に印象に残りました。まず「問題解決の4ステップ」では、「何が問題か?(What)」を明確にし、「どこに問題があるか?(Where)」でその範囲を絞り込みます。さらに、「なぜ起きているのか?(Why)」で原因を深堀りし、「どうするか?(How)」で具体的な対策を検討する流れを学びました。このフレームワークを用いることで、感覚や経験だけに頼らず、論理的に課題を捉えられると実感しました。 ロジックの整理は? また、ロジックツリーの手法では「モレなく・ダブリなく(MECE)」を意識しながら、問題やテーマを枝分かれさせ、整理する方法が紹介されました。例えば、現場で発生する遅延という問題に対して「人」「資材」「天候」などのカテゴリーに分解し、それぞれを詳細に検討することで、原因の見落としを防ぐことが可能となります。さらに、各要素を深掘りすることで、より具体的な解決策に結び付けられる点が非常に実践的だと感じました。 再現性は保たれる? これらの思考法を現場の課題整理に活用することで、感覚や経験に頼らず、再現性のある改善が実現できると考えています。たとえば、工期が予定よりも遅れている場合には、まず「What:何が問題か?」で遅延の事実を明確にし、「Where:どこに問題があるか?」で特定の工程に絞ります。そして、「Why:なぜ起きているのか?」で人員不足や資材納品の遅れ、天候の影響など原因をロジックツリーで分解し、それぞれに対して「How:どうするか?」の具体策を検討します。 トラブル対応は? 実際に現場で問題やトラブルが発生した際には、まず「何が問題か?」を関係者と共有し、事実を明確にします。その上で、問題のある工程や範囲を「どこに問題があるか?」の観点から洗い出し、ロジックツリーを活用して「なぜ起きているか?」を検証します。原因が複数考えられる場合には、MECEを意識して整理し、各要素に対して「どう対応するか?」という具体策を検討することが重要です。 習慣化は可能? 今後は、毎日の朝礼後など短いミーティングを通してこの4ステップを活用し、現場の問題を見える化・言語化する習慣を身につけたいと考えています。個人としても、業務日報にこのフレームワークを取り入れることで、思考力と実践力をさらに高めていきたいと思います。

デザイン思考入門

実践フレームで未来の地図を描く

何を試したの? 某自動車メーカーの研究所向けに、若手研究者がシステム開発の上流工程を体験できるワーク題材として、いくつかのフレームワークを試してみました。まず、ユーザーの生活の質を向上させる自転車ライフのコンセプトづくりにおいて、ペルソナの共感マップを作成して課題を整理し、KJ法を活用して具体的なコンセプトを検討しました。そのうえで、理想の一日をシナリオ化し、ジャーニーマップを作成することで新たなユーザー要求を引き出す試みを行いました。また、雨の日でも快適に使える自転車の実現を目指し、SCAMPER法を用いて必要な機能を洗い出し、システムモデルを描くことで、思考過程や要素間の関係を明確に整理する工夫にも取り組みました。 成果に満足? 今回の取り組み全体を通して、複数のフレームワークを活用しながら具体的なユーザーシナリオを構築できた点が大変良かったと感じました。さらに、実践を重ねる中で得た気づきが、今後の新規事業開発案件に向けた実践的な適用に大いに生かせると感じています。個々のフレームワークが全体像にどのようにつながるかを改めて整理すると、さらなる理解が深まると考えます。 どう結び付けたの? また、ペルソナから得たインサイトをどのようにコンセプト設計に結びつけたのか、詳しく振り返ることも有意義です。同様に、SCAMPER法で洗い出した機能がどのようにユーザー体験の向上につながるのか、さらなる考察を進めると良いでしょう。 ポイントは何? これまでの実践を通じて、いくつかの大切なポイントに気づきました。まず、ユーザー要求を満たすためのアイデア出しでは、要求の抽象度を適切に調整することが不可欠であると実感しました。要求の抽象度を下げることで、具体的なアイデアが出しやすくなるという点です。次に、まず要求そのものを整理し、その後で機能へと段階的に展開していく方法が効果的であることを学びました。これにより、いきなり機能や物理的な要素に飛び込むことなく、整理がしやすくなると感じました。さらに、SCAMPER法を活用して洗い出した機能を再び抽象化し、要求ごとに整理し直すと、全体像が明確になり、機能の方向性が一層見えやすくなることを体感しました。 次の一手は? 今後の新規事業開発案件においては、今回の経験を踏まえ、フレームワークとシステムモデリングを活用しながら、思考の整理と抽象度のコントロールを意識して進めていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

データに宿る成長ストーリー

全体の流れはどう? 全体の流れとしては、WHAT→WHERE→WHY→HOWの順で進める点が印象に残りました。ただ単にデータを集めるのではなく、ひとつひとつの分析がストーリーとして意味を持つように、傾向をしっかり掴むことが大切だと感じました。 問題は明確か? まずWHATの段階では、今解決したい問題を明確にし、目標となる結論やイメージをもっておくことが重要です。何のためにデータを扱うのか、最初に目的をはっきりさせることで、分析全体の方向性が定まります。 どの候補を選ぶ? 次にWHEREのステップでは、複数の候補を出し、解決に役立ちそうなポイントやデータが取得可能かを検討します。単独で見る方法や、ツリー・組み合わせといった整理手法を用いながら、どの観点に重点を置くかを決めていくとよいでしょう。 原因は探れた? さらにWHYのフェーズでは、考えられる原因をできるだけ多く、また網羅的に仮説として挙げることが求められます。どんな要素が問題に影響を及ぼしているのか、広い視点で捉えることが分析の精度を高める鍵となります。 数値は何を示す? また、データを見る際には実数と比率の両面から代表値などの数値に注目し、明らかにすべきポイントを意識する必要があると再認識しました。どのデータが問題解決に直結するのかを見極めるために、どんな情報をどう加工すべきかを事前に考えておくことが重要です。 目的は明確に? 特に、日々の業務では「言語化しなくても大丈夫」という考えに陥りがちですが、データを扱う際には必ず「何をしたいのか」という目的を明確にすることが不可欠だと感じました。また、データ収集時にも最終的なアウトプットのイメージを持つことで、やみくもな収集を避け、意図のあるストーリーを先に構築する姿勢が大切です。 フォーマットは有効? 今後は、以下のフォーマットを活用していきます。まず、解決したい問題を最初に記述し、次にストーリーや考え方、データの集め方・分析方法の全体像を示します。その上で、WHAT、WHERE、WHY、HOWの各パートを用意して進める手法を徹底していきたいと思います。 仮説は多角的? 最後に、仮説思考における「複数と網羅」という視点が非常に印象的でした。インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンなど、さまざまな角度から物事を見る姿勢は、今後の成長に大いに役立つと感じています。

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