データ・アナリティクス入門

問題解決力が劇的に向上した理由

問題解決の新しいアプローチとは? 「What」「Where」「Why」「How」のステップについて、私はこれまで問題解決を漠然とした情報から考えていました。しかし、本講座でこの方法を学んだことで、漏れなく深く考えることができると感じ、印象に残りました。 問題解決には「あるべき姿」と「現状」のギャップを考えるアプローチが効果的です。私にはこの考え方があまり馴染みがなかったのですが、このように捉えると急に思考がスッと整理され、考えやすくなりました。これは非常に印象的でした。 新たに学んだ「MECE」の重要性 今週の学習では、新しいことが多く、一つとして「MECE」という言葉を初めて知りました。データの切り分け方の基本として非常に重要であり、生きたデータを整備する上で欠かせないと理解しました。実務での適用はまだこれからですが、曖昧さを排除するために「その他」を効果的に使うコツを学び、使える時が来たら活用していきたいと思います。 ギャップ分析をM&Aにどう活かす? 「あるべき姿」と「現状」のギャップを考えるアプローチを、私の仕事である事業承継型M&Aコンサルティングにどう生かせるか検討しています。例えば、買い手候補の選定においてシナジー効果を考慮しながら、売り手会社が目指す「ありたい姿」とのギャップを埋めるような選定を進めることが可能だと感じています。 データ分析での工夫はある? ロジックツリーやMECEについては、私の現職ではデータ分析で具体的に使用する場面が少ないと感じました。ただし、M&A後の支援においては、各事業ごとのデータを分析する際、上司から指示を受けてロジックツリーを活用した経験があります。今後も内部プロジェクトや会議で役立てたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

伝わる文章を書くための鍛錬術

書くことで思考力を鍛えられる? 「言葉を書くこと」自体が思考力を鍛えることに繋がることを学びました。具体的には、①言葉の選択、②順序の整理、③概念の整理が必要だと感じました。 相手に伝わる言葉遣いとは? 言葉を書く際には、主語と述語を強く意識することが大切です。日本語の特性上、主語や述語がなくても言いたいことが相手に伝わりやすいですが、それでも相手が内容を理解するために労力をかけている可能性があります。したがって、相手の立場に立って丁寧な言葉で伝えることが重要だと学びました。 文章コミュニケーションの増加 仕事の中では、電話よりも文章でコミュニケーションを取る機会が増えています。これにより、文章にする機会が過去に比べて大幅に増加しました。 より伝わる文章作成のポイント 今後、より伝わりやすい文章を作成するためには工夫を怠らず、次の点に注意します。 ・社内チャットを利用する際には、送信前に主語と述語が入っている文章かどうかをチェックします。 ・資料作成時には、相手を想像し、短く端的に伝える書き方を意識します。 ・報告や連絡、相談時には、思いついたまま言葉を発さず、まずピラミッドストラクチャーの図をイメージすることが大事です。具体的には、伝えたい明確な理由を最初に考え、根拠に繋がる事象を複数思い浮かべます。 ・言葉を発する直前には論理を整理し、ピラミッドストラクチャーを頭でイメージしてから言葉を発します。 ・文章生成時には、業務連絡や上司への業務進捗の報告など、あらゆる場面で「伝わる」を意識し、長文になりそうな場合はマークダウン形式を活用します。 提案方法を実践するには? これらの方法を実践し、伝わりやすいコミュニケーションを目指します。

データ・アナリティクス入門

仮説から挑む数字の物語

仮説はどこから来る? 分析の基本は、まずさまざまなデータを比較することにあります。細かなデータやグラフを確認する前に、自分なりの仮説を立てることが大切だと感じました。 3つの軸は何が違う? ここでは「プロセス」「視点」「アプローチ」という3つの軸が重要です。プロセスでは、目的を明確にし、仮説を立て、データを収集して、その仮説を分析により検証します。視点については、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンなどに着目します。そしてアプローチとして、グラフや数字、数式を活用する方法が挙げられます。 可視化で何が分かる? 比較のための可視化には、数字に集約する方法、目で見て把握できるようグラフ化する方法、さらには数式にまとめる方法があり、状況に応じて適切な手法を選ぶことが効果的です。 代表値はどう見る? また、データを見やすくするためには「代表値」と「分布」を確認することがポイントです。代表値には単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、ばらつきを把握するには標準偏差が有用です。特に、95%のデータが含まれるという2SDルールは、分析の信頼性を判断する際に役立ちます。 ノーム値は意味ある? クライアントのノーム値を算出して、予算シュミレーションに活用する手法も魅力的です。さらに、業界ごとにどの枠が効果的か比較検証することで、より適切なアプローチを模索することが可能だと思います。 実数値で検証できる? 実際のデータを利用してノーム値を算出する試みは、非常に価値があると感じます。社内にある関連データの算出方法や分析手法を参考にしながら、実数値での検証を進めることで、より実践的な知見が得られるでしょう。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

リーダーシップでチームを育む方法

リーダーシップをどう育むか? 仕事を任せることは、リーダーシップを発揮する上で極めて重要です。まず、自分に余裕を持ちながら、相手を理解するための努力が求められます。具体的には、観察や柔らかい雰囲気での対話を通じて、相手の本音を引き出すことが重要です。こうしたコミュニケーションを通じて、適切な仕事を任せることで、メンバーの成長とやる気を引き出すことができます。単に仕事を丸投げするのではなく、メンバーが自律的に動けるよう環境を整え、問題点を自分で見つけ、必要なスキルを開発する機会を提供することが大切です。 新しい期間の始まりに備えるには? 新しい期間が2月から始まります。チームミーティングでは、組織のビジョンや課題、目的、目標、方向性を丁寧に伝え、各メンバーが自分の目標を設定できるように支援します。Hさんには、目標設定が曖昧にならないよう6W1Hを意識するよう促します。Yさんには、数字だけでなく制度の見直しや業務改善の重要性を伝え、理解を深める時間を設けます。Oさんには、少し背伸びすれば手が届く目標を設定できるよう支援します。Sさんには、新しい仕事の意義や担当する理由を説明しつつ、本人の意見を聞きながらコミットメントを高めていきます。 メンバーの目標設定を成功させるには? 余裕を持つことも重要です。リーダー1年目は業務に追われ、思うようなマネジメントができませんでした。そのため、メンバーの目標計画を立てる前に1on1を実施し、彼らの本音を知る機会を作ります。仕事を任せる意義や目的を納得いくまで伝え、その上でメンバー自身に目標シートを作成してもらいます。こうしたプロセスにより、メンバーは自ら設定した目標に対する達成意欲が向上し、コミットメントが高まります。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

リーダーシップの本質を学び、成長する方法

リーダーシップの要素は何か? リーダーシップは主に行動、能力、意識の3つのカテゴリから成り立っています。特に行動は外部から見えやすく、フォロワーはリーダーの行動をよく観察します。一方で、能力や意識は直接的にはリーダーシップの評価対象にはなりにくいです。 リーダーシップはどう模倣する? リーダーシップは模倣可能です。他のリーダーの行動を参考にし、それを自身のリーダーシップに取り入れることができます。また、リーダーが配下メンバーを導くだけでなく、その配下メンバーが将来的にリーダーになることを導く視点も重要です。特にシニアメンバーに対しては敬意を持って接することが求められます。 若手に対するリーダーシップの接し方は? 若手メンバーに対しては、彼らの世代特有の価値観や労働の重視度がシニア世代とは異なるため、丁寧にヒアリングし、適切な接し方をすることが大切です。リーダーシップを高めるためには、常に能力の研鑽や意識の変化に取り組むことが必要です。 業務でのリーダーシップ発揮法は? 具体的なリーダーシップの発揮方法としては、お願いした業務においてリーダーシップを示すアドバイスや自身の考え方を共有する方法があります。また、上司が行っているリーダーシップ行動を観察し、それを自身で真似することも効果的です。 専門領域の学びをどう深める? 専門領域とポータブルスキルの学習を深めることは引き続き重要です。特に新しいプロジェクトやワーキンググループ(WG)では、上位ポジションの振る舞いを注意深く観察し、真似できるポイントを探すことが求められます。これは次回の資材改版とりまとめ整理業務においても、リーダー役にリーダーシップの考え方を共有することで役立ちます。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

学びのステップを進む秘訣とは

欲求と理論の謎は? 学びの整理を進める中で、いくつかのことに気づきました。まず、人の欲求は段階的に変化していくという考え方です。これは「マズローの欲求の5段階説」に基づいています。また、人が行動を起こすための動機付けには、衛生要因と動機づけ要因があり、どちらか一方だけが満たされていても、モチベーション向上にはつながりません。これは「ハーズバーグの動機付け・衛生理論」に関連しています。モチベーションを高めるためには、これらの理論を参考にし、何が阻害要因になっているかを見極め、それに応じたインセンティブを提供することが重要です。ただし、単にインセンティブを与えればよいというものではありません。また、阻害要因の見極めは意外に難しいものであることを再認識しました。 内省の大切さは? 人を育成する方法として、今までの経験や行動から自らを問い直し(内省的観察)、そこから得た気づきを基に活動していくことが重要です。これは非常に大変な作業で、特に内省的観察の段階では、多くの労力と集中力が必要です。そのため、基本的には後回しにしがちなもので、継続的に活動するには、それが本当に必要であると認識することが大切であると感じました。しかし、仕事の場面ではメンバーも含めて、継続的に仕事に対する自己フィードバックを促すよう心がけたいです。 定例会の議論は? プロジェクトでは定例会を実施し、進捗報告や情報共有を行っています。ただ、これまでの定例会では進捗報告がメインで、担当者が実施内容についてどう感じたかという観点を共有することはあまりありませんでした。これからは、実施メンバーの内省や次のステップに向けた概念化についても議論を交えられる場に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

問題解決のステップで成果を出す方法

問題解決プロセスの重要性は? 問題解決のプロセスについて学んだ内容を振り返ります。 まず、問題解決のプロセスには、以下の4つのステップがあります:What(何が問題か)、Where(どこに問題があるか)、Why(なぜ問題が起きているのか)、How(どうするのか)。この順序を守りつつ、ステップを踏んでアプローチすることが大切です。ただし、このステップは必ずしも順番通りに進むわけではなく、行ったり来たりすることがあります。 問題を定める方法とは? 最初にすべきことは、問題を定めることです。あるべき姿と現状とのギャップを把握し、数字を使って売上と予測を比較することで具体的にギャップを捉えます。そのギャップの間で現場で何が起きたのかを確認することも重要です。 フレームワークの活用法を知る 次に、問題がどこにあるのかを整理する際には、ロジックツリーやMECE(Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)などのフレームワークを使うと、漏れなく検討するのに有効です。 問題解決の優先順位をどうつける? 現在、サービスに対するアンケート分析を行っていますが、対象が広範囲であるために論点がバラバラになり、打ち手も行き当たりばったりになっていました。今回学んだ方法を使い、まず問題を複数洗い出し、その中で本当に解くべき問題に優先順位をつけ、チーム内で合意を得ることが必要です。そして、解くべき問題について、学んだ各ステップを踏んで考えます。 MECEとロジックツリーの実践 考える際には、MECEとロジックツリーを使ってみましょう。まず手を動かして使ってみることで、理解を進めることができるでしょう。

クリティカルシンキング入門

思考の幅を広げる毎日の実践方法

クリティカルシンキングの重要性とは? クリティカルシンキングとは、自分自身の考えを批判的に捉え、判断する能力を指すことを学びました。これまでは自分の経験ややり方に固執していた部分がありましたが、視座、視野、視点といった様々な角度から客観的に物事を考えることの重要性を理解しました。 思考の癖に気づくことの意義 特に印象に残ったのは、自分の思考の癖に気づいたことです。私はこれまで非常に限られた範囲で思考していたことに気づき、思考の使い方を学び、それを自身にしっかりと定着させる必要性を感じました。 人事でのスキル活用法は? 現在、人事の仕事をしており、このスキルを活用できる場面はいくつかあります。例えば、人事企画や制度立案では、視野、視座、視点を意識して客観的に判断することで、考え方の偏りや漏れをなくし、従業員への説明責任を果たすことができます。また、組織や個人の課題解決においても、客観的な視点を持つことは、本質的な課題を発見し、解決策を立てる際に説得力のある説明が可能になると考えています。さらに、マネジメントにおいては、説明責任を果たすことが重要であり、テクニカルシンキングを身につけることで、より納得度の高い伝え方ができると思います。 日常における思考改善の実践法 具体的な思考の改善策として、毎日一度、その日に考えたことをロジックツリーとして書き出すことがあります。そして、不足や異なる視点、視座、視野で再考し、情報を追加します。これによって、自分の思考の偏りや癖を見つけ出し、次の日に思考を巡らせる際に意識することができます。このサイクルを日々繰り返すことで、思考の幅が広がり、ロジックツリーを使った思考方法が定着するのではと考えています。

クリティカルシンキング入門

ナノ単科で新たな視点を発見

日本語の仕組みを確認するには? 日本語は主語が省略されたり、文の順番が変わっても、ある程度内容を理解できます。しかし、正確に伝わる日本語を目指すために、正しい日本語の仕組みを再確認していきたいと考えています。 納得を生む文章構成法は? 結論を導き出すためには、根拠となる理由があると納得しやすくなります。ピラミッドストラクチャーを活用することで、考えやすく整理できます。また、主観的な意見と客観的な意見の両方を持つことで、物事をより客観的に判断しやすくなります。 説得力のある書き方は? 伝えたい相手の立場に立ち、気になる観点から結論と理由を探していくことが重要です。根拠が複数あると、説得力が増します。 効果的なアウトプットの方法 自分ひとりで完結させてしまうと、伝わりやすさや妥当性の判断が難しいため、文章を書いたり、話したりするアウトプットの機会を持ち、「相手に伝わる」ことを意識することが大切です。 会議などでは、結論を先に伝えることで、相手が意思決定しやすい状態を作ります。「相手が知りたいことはどこなのか」を意識してまとめ、自信が持てない場合は、展開前に同僚に確認してもらい、フィードバックを受けます。 説明するときは、1から10までの時系列に沿うのではなく、相手が知りたい情報を意識します。自分用のメモでも、後から見返したときに誰が見ても理解できるように心がけることが重要です。また、「話が上手い」「議事録が得意」といったアウトプットが上手い人を観察し、実践での使い方を学びます。そして、自分の書いた文章を声に出して確認し、違和感がないか確かめてから公開することも重要です。大小問わずアウトプットの数をこなすことが、上達に繋がります。

データ・アナリティクス入門

データ分析の本質を学ぶ喜び

分析手法とは何か? 分析とは比較を通じて行われ、仮説を立てた後にデータを収集・加工することで得られる気付きが重要なプロセスです。定量分析の視点としては、インパクトの大きさ、ギャップ(差異)、トレンド(変化)やばらつき(分布)、パターン(法則)を考えることが重要です。データの代表値として単純平均、加重平均、幾何平均などを使い、ばらつきを見るためには標準偏差をとらえる方法が有効であることが分かりました。また、データを扱う際には、加工してビジュアル化することで一目で理解できるグラフを作成することも重要なプロセスです。 データの特異点をどう見つける? データ分析ではまず平均値を考えがちですが、データの散らばりから特異点を見つけることも重要だと分かりました。そのため、業務(調査系)で平均値のデータを参照する際は、背景に注意し、表面上の見栄えに騙されないよう気を付けたいと思います。また、実証実験で扱うデータについても、属性ごとのデータを無作為に取って平均値を出すのではなく、何と比較するのかを念頭に置き、そのデータで何を伝えたいのかを考慮してデータ分析の設計を進めたいです。今週のGailで学んだように、グラフには特性があり、自分の伝えたいデータをどのようなグラフを使って表現するかを慎重に検討することが重要です。 幾何平均やグラフをどう活用する? 今回学んだ幾何平均は耳慣れない単語だったので、自分でもう少し調べてみたいと思います。また、エクセルなどでよく使うグラフごとの特性について詳しく調べ、どんな場面でそのグラフを使用すべきかを理解できるようにしたいです。今回の学びを定着させるために、実証実験でデータ取得を検討しているメンバーに共有する予定です。

クリティカルシンキング入門

文章の基本ルールで一気にスキルアップ 結論を根拠から逆算する技術の威力 論理のピラミッドで説得力倍増 根拠を重ねて説明力を磨く方法 対の概念で論理を強化するテクニック プレゼン資料を強力にする構成法 文章作成の時間短縮と精度向上の秘訣 整理と構築でメールが劇的に変わる 部下の相談に役立つ論理構成法 学びの手順で文章と説得力が進化 読みやすい文章を作る基本と応用

正しい文章作成を学ぶ目的は? 「正しい文章作成のポイント」では、主語と述語の対応や能動態・受動態の使い分けなど、基本的なルールを守ることが重要だと学びました。これまでは文章を組み立てる際に時間がかかっていましたが、今後は基本ルールに従うことで、文章の正確性と作成スピードを向上させたいと思います。 どうやって根拠を組み立てる? 「結論を支える根拠組み立てのポイント」では、まず大きな柱を立て、その柱を支える具体的な根拠を考えることが大切だと理解しました。また、対の概念を意識して論理を構成することで、より説得力のある説明ができるようになります。今後はこの方法を取り入れ、プレゼン資料や他者への説明に活用したいです。 ピラミッドストラクチャーを活用するには? 「主張や根拠の正当性を論理的に表現するためのフレームワーク=ピラミッドストラクチャー」については、結論を頂点に置き、その下に複数の根拠を展開する方法を学びました。このフレームワークを使うことで自分の論理の妥当性をチェックしやすくなり、また他人にも納得してもらいやすくなります。プレゼン資料の作成や部下からの相談対応など、様々な場面でこの方法を活用していきたいと考えています。 実践でどう活用する? 実践例としては、まずメール作成時に「誰に・何を伝えるか」を整理し、文章化し、その後基本ルールに従ってチェック・修正する手順を取り入れることです。また、結論を支える根拠を組み立てる際には「対の概念」や「名称の抜け・漏れ」を確認するようにし、自分自身の論拠をピラミッドストラクチャーで表現してディスカッションに臨むことを意識します。これにより、文章作成のスキルや説得力が向上すると期待しています。

データ・アナリティクス入門

本質を見抜くヒントがここに

フレームワークはどう活かす? ロジックツリーやMECEのフレームワークについて改めて学ぶ機会がありました。すべてを漏れなく、重複なく進めようとすると議論が停滞する可能性があるため、まずは注目すべき要所を決めた上でアイデア出しを行い、その後に漏れや重複を検証する方法が効果的だと感じました。実務上も、末端の階層にまで拘りすぎないことが重要だと思います。 戦略の組み立て方は? 戦略は「重要課題の特定とその課題を解決するための具体的な行動計画」と定義しています。そのため【What】で問題を明確化し、【Where】で問題箇所を特定し、【Why】で原因を分析し、【How】で解決策を立案するという順序が非常に大切だと感じました。正しい課題設定ができれば、その課題の半分以上は解決に近づいているという言葉にも共感するところです。 問題の構造は見えてる? 表面的な問題に目を向けがちですが、問題を構造的に捉えることが最も重要です。たとえば、全体の受注率だけでなく、個々の受注率や各セグメントごとの受注率、さらには失注要因などを多角的に分析しなければ、真因にたどり着くことは難しいでしょう。問題の構造を要素ごとに分解し、どの要素がトリガーとなっているかを可視化することが鍵だと改めて感じました。 具体化はどう進める? 面倒に思えるかもしれませんが、問題を構成する要素を頭の中だけでなく、文字や図で具体的に表してみることが大切です。手書きでメモを取ったり、マインドマップを作成するなどして、漏れや重複に気づけるよう工夫してみると良いでしょう。ただし、これらのフレームワークはあくまで道具であり、型にはめすぎたり神格化しないよう、柔軟に活用することが求められます。

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