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理解 ✕ 実践

に関する学び

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実務分析の感想は？ 今回の演習では、多くのデータや豊富な情報を基に、実務に即した分析を体験できました。仮説を立てる重要性を実感し、検証の目的を明確にすることの大切さを再確認しました。一方で、考えやすい仮説もあれば、内容によっては仮説の設定に苦慮する面もありました。今後は経験を積み、自然に仮説を立てられるようになることを目指したいと思います。 比較で何が見える？ また、最初の講義で学んだ「分析は比較である」という考え方を再認識しました。検証項目をしっかりと揃えることが、正確な判断に繋がると感じました。自分の業務では自らデータを取得する機会が少ないため、実際に活かせるシーンは限られるかもしれませんが、常に比較項目を揃える意識を持って仕事に取り組みたいと考えています。今回の内容は情報量が多く、フレームワークの理解が十分とは言えなかったため、書籍の読解や講義の再視聴などで定着を図り、理解を深めたいと思います。

実践と学びはどう違う？ 都合が合わずライブ授業に参加できなかったため、ロールプレイングで実践する機会を得ました。その中で、学びと実践の間には大きな乖離があること、また実践する際には事前にしっかりと考えることが重要であると実感しました。さらに、これまで学んだ内容が有機的に繋がるように振り返ることで、理解が一層深まったと感じています。 連携の行動はどうする？ 今後、関連組織との連携が増える業務にあたっては、相手の状況や考えを十分に把握した上でどのように行動すべきかを慎重に考え、適切なリーダーシップを発揮することを心がけたいと思います。フォロワーが生まれるような発信を意識するとともに、相手の感情や思いに対する配慮もこれまで以上に大切にしていきます。 面談の伝え方は？ また、フィードバック面談においては、結果を先に伝えるのが適切か、あるいはまずヒアリングを行うべきかについて、改めて考える機会となりました。

自ら問いはどう始める？ 適切な課題を捉えるには、まず自ら「問い」を立てることが大切だと実感しました。ケーススタディを通じて、数字やデータを分解する手法を学び、分解することで問題点が明確になり、解決策を具体的に構築できることを実感しました。 チームの伝え方はどうする？ また、チームの課題を正確に把握するためには、理想とのギャップ、すなわち「問題」を捉え、その内容を的確に相手に伝えることが重要だと感じています。これによって、課題解決へとつながるトレーニングを外部から受けるための土台が築かれると思います。 データ分解で何が見える？ さらに、得たデータを細かく分解し、いろいろと試してみることで、新たな「イシュー」を特定できる可能性があると考えています。以前学んだ内容も踏まえ、遠回りでも実際に手を動かして検証することが重要です。具体と抽象を繰り返すことで、より深い理解と着実な進歩を遂げられると感じています。

分析ってどう理解？ 分析とは、ものごとを分け、比べることだと改めて理解しました。具体的かつ明確に整理することで、より良い意思決定に役立てる手法であるという基本的な定義を再確認できたと感じています。分析を進める上では、目的設定と仮説設定がいかに重要かという点が特に印象に残りました。 目的設定は何が必要？ まずは、分析の目的を明確にして、どの意思決定に結びつけたいのかを整理することが大切だと考えています。その上で、目的に合わせた仮説を立て、膨大なデータの中から役立つ情報を見極める方法を実践していきたいと思います。 振り返りの進め方は？ また、自身の業務を振り返り、データを活用して改善したい点を整理し、どのようなデータを収集しているのかを把握することから取り組みたいと考えています。一つのテーマに絞り、目的設定、仮説設定、そして分析の順で自分なりに実践を進めることで、より良い結果を得たいと思います。

制約はどう役立つ？ 思考には、あらかじめ制約を設けることで考えやすくなると実感しました。自分の考えやすい方向に偏りがちで、整理せずにいきなり思考を始めてしまう癖があるため、最初に戦略的な整理を行うことの大切さを認識できました。理解している内容と実践できる内容には大きな差があるため、今後は意識して取り組む必要があると感じています。特に、職場ではこうした思考法の活用が求められているため、注意深く実践していきたいです。 整理はどう効果的？ また、思考する前にしっかりと整理し、戦略を立てることが重要だと感じました。考えを段階的に分解し、体系的に整理することで、無駄を省いた論理的なアプローチが可能になります。その結果、施策を立案する際に必要な思考過程を明確にできると考えています。今後は、この整理された思考法を実践しながら、自分自身の思考プロセスをさらに発展させる方法について議論していきたいと思います。

各平均の意味は？ 今回の学習では、平均の種類について再確認できた点が非常に印象的でした。単純平均だけではなく、幾何平均や加重平均といった、数字の根拠となるデータや分布の理解が求められる手法について、より深く考える機会となりました。 成長率の計り方は？ また、期間全体の成長率を表現する方法が実践可能であることを知り、これまで感じていた疑問が解消されました。具体的には、自身の業務において商品のサイズ構成比や部署の成長率を算出する際、全体の加重平均や過去数年の傾向を示すための幾何平均が有用であると感じました。 実践スキルの磨き方は？ とはいえ、数式自体は難しく感じたため、今後はエクセルを使用した計算方法など、より実践的なアウトプットスキルを磨く必要があると思っています。プレゼンテーションや説明の際に、根拠となる平均値を具体的なグラフなどで示せるよう、引き続き学びを深めていきたいと考えています。

ABテストはなぜ重要？ ABテストを正しく実施するためには、まず目的や仮説を明確に定め、比較対象となる条件をしっかり整えることが重要だと改めて学びました。 問題解決はどう進む？ また、問題解決のプロセスを順序立てて取り組むことで、何が問題であるのか、どのような仮説が考えられるのか、そしてどのような解決方法を選ぶべきかを体系的に理解できました。マーケティングチームでの売上進捗に関する課題の特定や、適切な打ち手の選択、さらに広告の効果検証など、様々な場面でこのアプローチを活用できると感じています。 多角検討はどうする？ さらに、複数の切り口で課題に接近し、必要なデータの洗い出しや抽出方法、そして解決策の多角的な検討を進める過程で、チームメンバーと協力しながら取り組む重要性を再認識しました。今後は、業務の中で意識的にアウトプットの機会を増やし、実践的な成果に結びつけていきたいと考えています。

MECEの理解を深めるには？ MECEの考え方は非常にわかりやすく、理解することができました。これまで要因解析に活用していたロジックツリーを、別の目的の分析にも使えると知り、非常に驚きました。また、売上を単価と数量に分けて分析する方法も、実践しやすく感じました。 数字の分解で深掘り分析 要因分析では、数字を分解して深掘りすることが広く応用できると考えています。MECEをフレームワークとして理解したので、実際に分析する際には層別が漏れなく、重複がないかを図示して見える化し、確認していきます。 精度向上を目指す次のステップ 定性的な要因分析も含めて、まずはロジックツリーを実際に描いてみることから始めます。その上で、MECEの観点で層別が適切にできているかを図を用いて確認し、分析の精度を向上させたいです。また、これらの図を使って関係者と共有し、レビューすることで、より精度アップを目指します。

ライブ授業のまとめ 総まとめとしてのライブ授業は、初回の気持ちとは異なり、学んだことを仕事にどう生かすか、そして忘れないようにどう継続するかを意識するようになった。特に今週の事例は予想通りであったが、売上原価の高さが意外と明らかになり、財務資料を見る重要性を実感した。 部門のP/Lをどう見るか 初回から一貫しているのは、部門の財務状況、特にP/L（損益計算書）をどう理解して改善につなげるかというポイントだ。学習を始めてから、部門のP/Lを真剣に見るようになり、自分なりに問題点や改善点を考えるようになった。 知識をどう活用する？ この知識を実際に活用するには、まだ経験と慣れが必要だと感じている。他社や競合、他部門のP/Lを確認し、自部門のビジネス上の特長と欠点を明確にすることで、改善点を提言できるようになりたい。そして、自分がその立場になった時には、それを実践していくつもりだ。

競争優位性の重要性とは？ 自社の経営戦略を考える上で、競争優位性を維持するためには差別化が重要であると学びました。特に自社の強みを網羅的に分析するには、VRIO分析が効果的であることを理解しました。 VRIO分析の役割は？ また、VRIO分析は来年度以降の事業戦略や営業戦略を検討するうえで非常に有益なツールであると認識しました。顧客との会話で、なぜその商材が必要なのかを深掘りしてヒアリングする際にも、差別化という視点を持つことで、新たな視点から情報を整理できると思いました。 差別化要素の再整理計画 今後は、まず2月中にVRIO分析を実施し、差別化要素を再整理したいと思います。その後、足りないケーパビリティを補うための活動を実践します。さらに、差別化要素の持続的可能性を向上させるために、日本人だけでなくローカルスタッフを巻き込み、要素維持が可能な環境を整備したいと考えています。

仮説検討はどう進む？ 幅広い視野に基づいて複数の仮説を立てることが問題解決につながると理解しました。検討の幅を広げるために、3Cや4Pといったフレームワークを活用し、意図を持ったデータ収集を行う重要性を再認識することができました。 市場の未来をどう読む？ また、停滞気味の既存事業にブレイクスルーをもたらすため、将来の市場状況に基づいた仮説をもとに自社があるべき姿を描き、そこに至る戦略や戦術を検討する意義を感じました。この視点は、スタッフ個々の目標設定やKPIの策定にも活かせると考えています。 業績見通しはどう考える？ さらに、自部門の過去の業績推移と今後10年間の見通しを基にして、停滞領域の立て直しや注力ポイントの整理を実施し、次年度の部門目標の設定につなげる必要があると感じました。この1年を次の5年、10年のための第一歩とするため、仮説に基づいた変化を実践していきたいです。

ステップ思考で目標達成？ これまで漠然と進めていたことについて、「What」「Where」「Why」「How」というステップで考えることで、目標に早く到達できると感じました。また、ロジックツリーを用いて、もれなく重複なく（MECE）の分析方法を学びました。しかし、頭で理解するだけでなく、やはり実践を通じた訓練が必要だとも感じました。 業務データ活用の重要性 私は賃貸住宅の入居者募集業務を担当しています。物件データや毎月の入居者・退去者のデータをもとに、どのような傾向があるのかを見極め、売上や利益を伸ばすための営業戦略に応用できそうです。 視覚化で理論を実践？ さらに、ロジックツリーやMECEについても、理論の理解だけでなく、実際に手を動かして試してみることが重要だと感じました。日常業務の様々な場面で、可能な限り図や文字を用いて視覚化し、訓練して習得していきたいと思います。