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。

クリティカルシンキング入門

ビジネスライティングで学ぶ伝えるコツ

目的とデザインはどう? 資料作成においては、まず「何を伝えたいのか」という目的を明確に設定し、それに基づいて必要な情報を過不足なく準備することが大切です。グラフや文字のデザイン、アイコンの選定は、情報伝達を効果的に補助します。そのため、資料作成時にはメッセージとの整合性を意識しましょう。普段は感覚的に選んでいたフォントや色、グラフにもそれぞれ強みや特徴があります。特に、色が与える印象については、学んだ内容をしっかりとインプットしておくことが重要です。 ライティングのコツは? ビジネスライティングの要点についても学びました。「アイキャッチ」の重要性や最後まで読んでもらうための段落構成など、ストーリーの流れを意識することが大切だと感じました。また、読者に「お得感」や「必要性」を伝えられるよう意識して文章を作成することも心掛けたいです。 例えば経営幹部への報告資料を作成する際は、まず手を動かすのではなく、報告する相手が知りたいことや伝えるべきことを明確にすることが重要です。資料の目的を常に意識し、情報を単に伝えるのではなく、そのデータから何が読み取れるのかを考え、一つ以上はそれを資料に盛り込むよう心掛けましょう。情報を全て網羅するのではなく、目的に合った情報の取捨選択も意識する必要があります。 伝える工夫は何? 顧客向けの案内文書やプロモーション用資料、DMにおいては、対象者に「お得」や「価値」が伝わるように、一番に目に留まる場所には「アイキャッチ」を設けることを意識しましょう。また、次の段落を読み進めたくなるようなストーリー性を持たせることも重要です。 現在関わっているイベントの内容を伝える1枚レポートの作成においても、これらの観点を意識したいと思います。伝えたいメッセージが相手に届いているかの検証も同時に考えるつもりです。また、月初めの経営幹部向け報告資料作成では、作りながら考えるのではなく、まず「伝えたいメッセージ」や「相手が求める情報」「必要なデータ」「見やすいレイアウト」について最低限メモに取ってから作業に取り掛かるようにします。

データ・アナリティクス入門

データ分析で見つけた新しい視点と手法

なぜデータ分析の目的が重要? 今回の講座を通して、データ分析の方法について新たな視点を得ることができました。これまでは、やみくもにデータ分析に取り掛かりがちで、HOWにばかり目を向けていましたが、まずは目的や問題点を特定し、そのうえで分析を進める重要性を認識しました。また、複数の仮説を持ち、それを検証するプロセスも新たな学びとなりました。この講座を通じて、アウトプットの重要性も改めて実感しました。インプットしたことはすぐに忘れてしまうため、学んだことを自分の言葉にする時間を確保し、習慣化することが大切だと感じました。 データ分析のステップとは? 現業務においては、データ分析をプロセスに分けて取り組みたいと思います。具体的には、目的の設定、問題点の特定、原因の分析、解決策の検討というステップを踏むことで、自分の行うデータ分析の目的を明確にし、どのような視点で仮説を考えるべきかをシャープにしていきたいと考えています。 データ分析の型をどう身につける? また、データ分析の型を身につけたいと思います。特定の分析を行う際の型が身についていれば、データ分析の実行が容易になると感じました。例えば、特定の状況で使う分析手法をあらかじめ知っておくことで、効率的に進められるでしょう。 学びを習慣化する方法は? さらに、自身の成長のためにも学びやアウトプットを習慣化したいと考えています。講座を通じて行った振り返りやグループワークでの意見交換は、知識や思考を深める助けとなりました。これを続けて習慣にしたいと思います。 実践知識をどう高める? データ分析の実践知識についてもさらに勉強を進めたいです。他社事例などを参考にしながら、より鋭い経営分析や戦略検討ができる基盤を築けるよう努力します。 BS項目の分析はどう進む? 特に、まだ分析が進んでいないBS項目については、プロセスに則って分析し、課題解決に取り組む予定です。また、週に1度はアウトプットの日を意識的に作り、学んだことを整理し、反省点や来週の目標設定を行う時間を確保したいと思います。

クリティカルシンキング入門

試行錯誤が切り拓く学びの未来

本質をどう見極める? データ分析では、思い込みや決めつけを排除し、常にMECEの視点で多角的に検討することが基本です。入場者数の分析を通して、一つの要因だけでなく、他にも潜む原因が存在することを実感しました。また、すべての切り口を機械的に網羅するのではなく、目的に沿った仮説を立てながら実際に手を動かし、トライ&エラーを重ねるプロセスが非常に重要です。エラーは「失敗」と捉えるのではなく、「要因がなかった」と前向きに解釈することが大切です。 視点をどう広げる? データをグラフ化する際には、分解のレンジを変えることで新たな視点が見えてくるため、施策検討の方向性が変わる可能性に注意が必要です。また、報告の際は相手に何を伝えたいかを明確にし、その目的に合わせた見せ方を工夫することが、効率的かつ効果的なコミュニケーションにつながると感じました。 分析の深掘りは? 例年行っているプロジェクト業務の振り返りのためのアンケート分析においては、これまでの単なるデータ整理にとどまらず、本講座で習得したスキルを活用したいと考えています。過去の資料では、単なる数字の羅列に留まっていた部分が目立ちました。今回の学びをもとに、より深い考察と次回以降のプロジェクトに向けた提案や改善策の検討を進める予定です。 情報共有は進む? また、まず全体像を把握することを意識しながら、初期の段階で上位者へ超速報としてインプットを行い、今後実施する分析の切り口や方向性を共有したいと考えています。これにより、最終的な分析結果に対する手戻りを防ぎ、効率的な業務遂行が可能になると期待しています。さらに、今後は自分自身だけでなく、チームメンバーへの分析依頼にも対応できるよう、本講座で学んだ内容を基盤として、サポート体制の強化にも取り組んでいきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

問いがひらく学びの扉

議論開始の問いは? 議論を始めるときは、まず「今向き合うべき問い」を明確に特定し、参加者全員で共有することが大切だと実感しました。漠然と議論を進めたり、やむを得ずアクションに移すだけでは、効率が悪くストレスもかかるため、様々な視点から問いを捉え、抜け漏れや重複がないかを意識する必要があると学びました。 伝わる言葉の工夫は? また、相手に伝わる言語化と可視化の手法にも大きな意義を感じました。主語を省略せず、相手が持っている情報や求めている内容、そして最終的なゴールを考慮した構成にすることで、より分かりやすいコミュニケーションが可能になります。さらに、データを分解する際には一歩進んだ考察や、グラフや強調表現を用いた視覚的な工夫が、情報を容易に理解してもらう鍵となります。 実践で感じる難しさは? また、インプットした知識を実際の仕事に活かし、アウトプットし、フィードバックを得た上で振り返る一連のプロセスが思った以上に難しいと感じました。慣れ親しんだ頭の使い方に頼ってしまうため、言語化して成果を示すことに対する抵抗感もありますが、まずは身近な相手に発信することで自信をつけ、学びを定着させることが必要だと強く思います。 マネジメントの見直しは? これらの学びは、マネジメントや組織課題に対する施策立案の現場で活かすことができると考えています。マネジメントにおいては、相手ごとに適切な情報提供の構成を工夫し、目的とゴールを初めに明確にすることで、議論に一貫性を持たせることが可能です。組織課題の解決に取り組む際も、まず「今向き合うべき問い」を明確にし、共通認識のもとで問題を分解・仮説立てし、複数の根拠をもって主張することが、効率の良い課題解決につながると感じています。

データ・アナリティクス入門

ナノ単科で見つける解決のヒント

何が問題の始まり? 問題解決には、まず「何が問題か」「どこに問題があるのか」「なぜ問題が生じたのか」「どのように対応するか」というプロセスがあることを学びました。最初に、直面している課題や状況から現状とあるべき姿のギャップを把握し、次に客観的なデータを用いて問題箇所を詳細に特定します。この際、MECEやロジックツリーの手法を用いることで、抜けや重複なく整理することが重要です。さらに、問題の背景にある原因を細かく分解し、真の原因に迫る作業が求められます。最後に、さまざまな案を検討し、現状と理想を照らし合わせながら、適切な対策を導き出していきます。 なぜデータが重複? また、phaseごとに製造原価の算出を実施しており、算出データの取り込みとその活用が行われています。しかし、各phaseで実施している業務自体はほぼ同じ内容でありながら、同一データの取り込みなど、重複して実施している作業が存在しています。理想的には、データベースにphaseごとのデータが一元管理され、必要な時に迅速に利用できる体制が整っているべきです。しかし、現状では必要な時に都度データを作成し、同じ内容を複数回取り込むなど、業務に無駄が生じています。 原因はどう分解? このギャップの原因を明確にするためには、実際の業務フローや工数、業務のインプットとアウトプットの詳細、さらにはシステム上の問題点など、ファクトに基づいた確認が不可欠です。定量的なデータを捉えた上で仮説を立て、MECEやロジックツリーといった手法を活用して問題点を細かく洗い出します。こうした手法により、データの切り口を複数持ち、各要素の影響度を把握してプライオリティを付け、効率的に問題解決へと導くことができます。

マーケティング入門

直感とデータで挑む戦略の未来

自社の強みはどう活かす? ある企業の事例と富士フィルムの事例から、自社の既存の強みをいかにターゲットに届けるかというマーケティング手法の有効性を学びました。他社のサービスをどの程度意識し、意思決定に反映するかも重要なポイントです。機能比較のためにまるばつ表を作成し、改善点を洗い出す手法には一定の効果があると感じる一方、プロダクトの機能が他社と類似し、手数料による差別化が進むケースもあるため、実行のスピード感も求められていると実感しました。 どの軸で攻める? 経営層の直感的な意思決定によって各種プロダクトが立ち上がり、顧客層が中小企業向けから大企業向けに拡大する中で、今後どの軸で攻めるかを議論する段階にあると感じています。プロモーション手法に先立ち、まずは各プロダクトがどの伸び代に位置しているかを明確にし、戦略を立案することが最優先事項だと思います。経営陣へのインプットも含め、各種マーケティングフレームワークを用いて、伸び代の定義やデータ分析の結果を踏まえた戦略作りを進める必要があります。 戦略検証はどう進む? また、既存顧客の属性をデータで分析し、ユーザーインタビューなどを通じた現プロダクトの価値検証によるメンタルモデルの分析が欠かせません。海外サービスを視野に入れた競合分析やポジションマップの作成、事業戦略とのストーリーラインの接続、さらに市場規模(TAM、SAM、SOM)の試算など、各種分析を通して具体的な全体戦略を描くべきだと考えています。加えて、既知の要望の深掘りをプロダクトロードマップに反映するとともに、エンジニアとの密なコミュニケーションや開発リソース確保のための内部稟議も重要な要素となると感じました。

クリティカルシンキング入門

反復トレーニングで磨く思考力

論理的思考を見直す? クリティカルシンキングの講座を振り返って、以下の内容を確認しました。クリティカルシンキングとは、答えを求めるべき問いに対して論理的に考え、その考えに誤りがないかチェックする姿勢のことです。この姿勢を知るだけでは不十分で、実際に「反復トレーニング」を繰り返す機会がないと、元の思考スタイルに戻ってしまいます。そのため、反復してトレーニングを続けざるを得ない状況を作ることが重要です。 反復訓練はどう? このトレーニングには、「知識のインプット」→「知識を使ったアウトプット」→「他者からのフィードバック」→「振り返り」→「知識のインプット」というサイクルを持続的に繰り返す必要があります。多様なバックグラウンドを持つ人々とのディスカッションは、自分を客観視する機会を提供し、思考の反復トレーニングの場ともなります。このように反復トレーニングを重ねることで、初めて成果につながる思考力が得られるのです。 仕事で活かせる? この考え方は、自分の仕事においても活かすことができます。例えば、ミーティングや上司への報告時に、自分の伝えたい内容をわかりやすく資料にまとめたり、自分の考えに間違いがないかチェックしたりするために役立ちます。 実践は何を示す? 具体的な実践としては、毎週担当している売場のPOSデータを分析し、自分の考えを反映した資料をわかりやすく作成、それをチームのメンバーや上司と共有するというサイクルを続けています。その際、フィードバックをもらい、考え方を共有し、次の仕事に活かすことで、成果を出すという流れを作り上げています。

戦略思考入門

学びと挑戦のリアル軌跡

目標は見えてる? 明確なゴール設定から始まり、現状とのギャップを分析し、そのギャップを埋めるための戦術―つまり、課題抽出とその解決策の策定―が重要であることを改めて認識しました。また、実行することとしないことをはっきりさせることも大切だと感じました。 戦略はどう進む? さらに、自社のビジネス戦略をブラッシュアップするため、学んだフレームワークを活用して、ビジネスインパクトを強化するアイデアを生み出すとともに、これまであまり議論されてこなかった将来の機会やリスクについてのインプットを行いました。これにより、自身の担当領域における中長期戦略の立案が一層具体性を増すこととなりました。 手順は具体的? 現在策定中の2025~2030年の人事戦略においては、以下の手順で戦略を完成させる予定です。まず、既に設定されたゴールをより明確に定義します。次に、そのゴールを達成するために必要な要素を具体的に列挙します。その中で、既に持っている強みと、今まだ不足している機会や弱みをファクトベースのデータ分析により整理します。そして、得られた情報からビジネスインパクトの大きい1~2の領域を選定し、それ以外のものは除外します。選んだ領域に関しては、その裏にある理由やギャップの本質的な課題を徹底的に分析し、解決策を策定します。 合意は取れてる? 最終的には、上司や同僚に戦略ドラフトを提示して議論を重ね、合意形成を図ることで、実効性のある戦略の実現を目指します。

データ・アナリティクス入門

売上2割減に挑む!論理的思考で解決へ

ライブ授業から得た教訓は? ライブ授業で取り上げられた「売上昨対2割減」に向き合う例題についての感想です。このようなオーソドックスな例題に対して、何を知りたいか、どのように仮説を立てるかを考える際、必要な情報を十分に洗い出すことができませんでした。また、適切なグラフを思い浮かべることもできず、ビジュアル化に苦慮しました。しかし、「やみくもに分析しない」「ストーリーを大事にする」という前提は常に意識しています。こうした困難に直面しないよう、フレームワークや論理的思考、分析のための関連情報について日々インプットを続け、実践に活かせるようにしておかなければなりません。 赤字解消に向けた第一歩は? 現在、自部門が赤字という現実に直面しています。まずは実績を集計し、現場のメンバーにもヒアリングしながら情報を集め、自分なりの仮説を明確化することから始めます。そして、4つのステップで分析し、解決に向けて取り組んでいきます。フレームワークを活用し、経験や勘に頼らない形で、フラットに考えながら取り組むつもりです。 チームの協力で問題を解決? 早急に解決が求められる問題のため、迅速に対策を講じます。データ集計の際は、自身の目で確認するだけでなく、メンバーの協力を得ながら多角的にデータを収集します。講座で学んだ内容をチーム内で共有し、部門の問題について関係者とともに仮説を立て、解決策を見つける努力を続けます。

データ・アナリティクス入門

仮説が拓くアイデアの軌跡

結論仮説の根拠は? 仮説には「結論の仮説」と「問題解決の仮説(What/Where/Why/How)」があることを理解しました。結論の仮説に求められるフレームワークは多岐にわたると感じ、例えば4Pや3Cといった手法もその一例であると捉えました。ミュージックスクールの事例からは、結論の仮説を明確に導き出すプロセスが示されていたと理解しています。 データ収集の意図は? また、これまで目の前や世の中にある既存のデータを活用して分析する習慣がありましたが、今回新たにアンケートなどでデータを収集する視点も得ることができました。今後は、どちらの仮説を導くのか、結論の仮説か問題解決の仮説かを意識することから始めていこうと考えています。 結論強化はどうする? 直近では問題解決の仮説を考える機会は多かったものの、結論の仮説を出す場面が少なかったため、あえてフレームワークを意識して結論の仮説を構築する取り組みを強化したいと思います。 事例から何を学ぶ? 企画の提案に際しては、過去のデータのみから示唆を得るのではなく、競合や他社の事例などもフレームワークを活用し、結論の仮説を導き出せるよう努めます。まずは3C分析を意識して活用し、自社だけでなく市場や競合の動向も幅広くインプットすることを目指しています。

クリティカルシンキング入門

振り返りから始まる新たな挑戦

思考力はどう育む? 知識のインプット、アウトプット、他者からのフィードバック、そして振り返りというサイクルが、成果に繋がる思考力を育む重要なプロセスであると改めて実感しました。普段の生活では意識的にクリティカルシンキングに取り組む動機付けが難しいですが、このトレーニングの繰り返しにより、当たり前のように思考結果をアウトプットできるようになりたいと思います。 修了は新たな出発? 本講座の修了はゴールではなく、むしろ新しいスタートラインに立ったと感じています。年間評価面談では、目標達成に至らなかったメンバーとも「イシューは何か」という視点で一緒に考え、今後の改善につなげたいと考えています。 問いはどう捉える? また、来期に向けては「問いを残す」ことと「問いの共有」を重視する予定です。組織として共通の「問い」を定めた後、課会で使用する資料の冒頭にテンプレートとして掲示し、毎回全員が確認できる仕組みづくりに取り組みます。 評価をどう見直す? まずは、自分自身の年間評価に対するイシューを検討します。強引に仮説を立て、必要なデータを集め、複数の切り口から結果を分析することで、来期には目標達成へ向けたしっかりとした下準備を整えていきます。

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