クリティカルシンキング入門

データ分析で見つける戦略のヒント

分析の切り口は? データ分析において、「加工の仕方」「分け方の工夫」「複数の切り口で分ける」という3つのポイントが重要です。分析の結果として何も見えない場合でも、それは失敗ではなく、他の切り口に原因の手がかりがあることを示していると感じました。迷って時間を浪費するよりも、実際に手を動かすことで何かを見つけ出せることがある、という点も非常に心に残りました。また、「MECE」(漏れなくダブりなく)で物事を解析するときには、まず「全体を定義する」ことが重要です。この点についても大きな学びがありました。「漏れなく」という作業がとても大変だと思っていましたが、全体を定義することで範囲を限定できるという考え方に納得しました。 課題はどう解決? 次期中期経営計画で示された経営課題を解決するために、自部門の責任と役割を整理する際にこの考え方を活用したいと思っています。自部門の現状を分析し、その結果に基づいて短期的および中長期的な戦略や戦術を検討します。まず、雑多な業務を抱える自部門を大きく分類し、それぞれを1つの「全体」と捉えて、「MECE」により分析と戦略の検討をしてみたいと考えています。 実行への一歩は? 今進めている、来期の事業計画策定に向けた自部門の現状分析や戦略立案においても、「MECE」を用いた「プロセス分解」を試してみようと思います。特にWEEK2で学んだ重要なポイントを整理して書き留め、繰り返し確認しながら実行に移そうと考えています。

データ・アナリティクス入門

大学生活のデータ分析で見えた成長のカタチ

仮説立てに必要な視点とは? 仮説を立てる際には、先入観に囚われず、考えられるあらゆる要素を踏まえることが重要だと感じました。これまでの経験も無論大事ですが、現状のデータを新鮮な目で眺めることが重要だと思います。 仮説が抱える落とし穴は? また、仮説とは自分で仮の答えを設定すること、という点についても非常に腑に落ちました。それというのも、仮説を立てたとしても、それが必ずしも現状の問題解決になっていないことがあるからです。 大学で得る成長とは? 大学での学びについては、一般的には学生の成長にさほど寄与しないと指摘されることがあります。しかし、それが本当なのか、またそうだとしたら何が原因なのかを検証したいと考えています。 データ分析で何を探る? 最初の仮説として、「大学での4年間は、何らかの形で学生の成長に貢献しているはず」という仮説を立て、大学内のあらゆるデータを分析していきます。 学生の成績変化をどう評価する? 具体的には、入試の時の成績とGPAを比較し、著しく成績が伸びた学生をピックアップします。彼らにアンケートを実施し、4年間のパフォーマンスを学業、学業外活動、就職結果などの要素に分けて点数を付けてもらいます。 インタビューで何を聞く? 最後に、各数値の典型的な学生をピックアップし、個別インタビューを行う予定です。

クリティカルシンキング入門

クリティカルシンキングで自分を見直す方法

なぜ客観視が必要? クリティカルシンキングは、自分自身を客観的に見るためのもう一人の自分を作り出すことです。その目的は、何のために考えるのかを明確にし、一歩引いた目線で自分を眺めることで、目的に合った回答ができているかを確認することにあります。 どうして偏見を防止? 私たちは無意識に思考の偏りを持ってしまうことがあります。それを防ぐためには、頭の使い方を知り、反復トレーニングを重ねることが大切です。私は、この6週間、これまでと異なる頭の使い方を意識し、しっかりとトレーニングに励むつもりです。 顧客要求は本質か? 新規事業の立ち上げフェーズでは、顧客要求を整理しながら商品企画を進めています。顧客要求が本当に解決すべき課題に対するソリューションになっているかを確認するため、日々議論を重ねています。顧客との対話を通じて要求を導き出してきましたが、さらに深い議論を重ね、本質に近づきたいと考えています。また、議論が脱線しがちなため、「今日の議論の目的は何か」を常に意識し、必要に応じて軌道を修正したいです。 結論の真意は何? 議論を進める上で意識すべきこととしては、以下の点が挙げられます。まず、今この瞬間の議論が目的に合っているかを確認すること。そして、直感や思いつきで判断していないかを反省し、もう一人の自分がその考えをどう評価するかを考えます。さらに、現在の結論が本当に正しいのか、少なくとも「なぜ」をあと3回考えてみることが重要です。

クリティカルシンキング入門

本質を見極める力の重要性

本質的な課題とは? 今の状況において考えるべきことや答えを出すべき問いを「イシュー」と呼びます。イシューを明確にすることで、本質的な課題解決の道筋を立てることができます。また、イシューを明確にするためには、数値という裏付けが重要です。 イシューを特定するポイントは? イシューを特定する際には以下のポイントを押さえましょう。 1. 問いの形にすること。 2. 具体的に考えること。 3. 一貫して押さえ続けること。 話し合いの場で注意すべきことは? たとえイシューを特定しても、気づかないうちにそれが逸れてしまうことがあるため、立ち返ることが大切です。また、一貫してイシューを押さえ続けることを念頭に置いてください。 会議や打ち合わせなどの話し合いの場では、議論が脱線しないように、答えを出すべきイシューを特定し、メンバーで共有して臨むことが重要です。 ミスの際に見直すべきことは? ミスが起きたとき、修正が目的になってしまいがちですが、もっと本質的な部分に目を向けることが必要です。課題解決にあたり、何をイシューとするかを見極める力をつけることが求められます。 データを活用したイシュー特定法は? イシューを特定する際、思い込みからイシューを見誤ると望む結果は得られません。可能な限り数値的根拠をもって特定することを心掛けましょう。具体的な方法として、ピラミッド・ストラクチャーを用いてイシューの書き出しと整理を行うことが有効です。

データ・アナリティクス入門

未来の問題解決力を養うナノ単科の魅力

問題解決の4ステップとは? 問題解決の4ステップについて確認しました。これらのステップは、問題の明確化、問題箇所の特定、原因の分析、そして解決策の立案です。問題が発生した際には、このフレームワークに従って課題の本質と原因を十分に把握し、それを踏まえた解決策を検討することが重要です。ビジネスではスピード感が求められることが多いですが、原因分析を急いでしまうと誤った解決策に至る可能性があるため、注意が必要です。 仮説設定のポイントは? また、仮説を考える際のポイントには、複数の仮説を立てることや、仮説同士の網羅性を持たせることがあります。決めうちせずに、異なる切り口で仮説を立てることが大切です。仮説は他の可能性を排除した先にあるため、データによる裏付けも重要です。特に社会課題を扱う際には、原因の仮説が「分かりやすい」ものに走りがちですが、常に複数の可能性を視野に入れてデータを検討することが必要です。 フレームワークをどう活用するか? 提案やブレストの際には、今回のフレームワークを取り入れたいと考えています。また、チーム内で問題解決の4ステップを共有し、データの取得方法を数字だけでなく、アンケートや口頭での情報収集など選択肢を広げて検討することも重要です。 仮説設定が重要な理由は? 特にデータ分析では「仮説設定」が最も重要であり、クリエイティブが求められる分野だと感じています。今後、この点を重点的に取り組みたいと思います。

クリティカルシンキング入門

思考のクセに気づき、自分をアップデートする方法

学びを深めるためには? 学びを深めていく中で、この講座は前提を理解する場として役立っています。 具体的には、以下の3点が重要であると感じました: 1. 各個人には必ず思考の偏りが存在する。 2. 批判的思考力(クリティカルシンキング)の対象は他者ではなく自分である。 3. 客観的に考えるためには、自身とは異なる環境や業種の人々とのディスカッションが効果的である。 他者目線をどう取り入れる? この内容をより深く理解するためのワークや対策方法を学びました。他者目線は時代の流れや状況で意見が変化することが考えられるため、日々意識してインプットとアウトプットを行っていきたいと感じました。 意識変革への第一歩は? 残り5回の講義をより効果的にするために積極的に参加していきたいと思います。 次に、会議や決定が必要な場面での活用についてです。日々の業務を作業的にこなすのではなく、本当に今のままで良いのかを常に考える習慣を持つことが重要です。このように問い続けることで、どの角度からの問いにも答えられるようになり、提案や意思決定の精度が向上すると考えます。 直感を信じすぎる? また、直感的な意見を避けるため、スペースを持つことを意識しています。その上で出した答えに対して「本当にそうか?」と自問自答することで、精度の高い提案や発信ができると信じています。この習慣を身に付け、さらにこのサイクルに時間をかけ過ぎないように訓練していくつもりです。

マーケティング入門

学びと楽しさが交差するマーケティング体験

楽しみながら学ぶ方法は? この6週間、他社事例研究やグループワークでの議論を通じて、楽しみながら学習を進めることができました。特に、ヒット商品がなぜヒットしたのかを論理的に理解することで、マーケティングの面白さを再認識しました。グループワークでもこの点について共感を得られました。 BtoBマーケティングの魅力は? BtoBのマーケティングもBtoCに近い部分がありながら、よりシステマティックな傾向が強いと感じました。近いうちに部署異動があり、BtoB商品にも関わる機会が増えることから、この分野についても事例を探し、学んでいきたいと思います。 商品アイディアの展開方法は? これまで他社事例研究に興味を持ちながらも、自社商品への応用にはまだ手が付けられていませんでした。これまで学んだ内容と自社の強みを組み合わせた商品アイディアを考え、商品提案につなげたいと考えています。また、研究所全体での提案活動を活性化するために、若手メンバーを巻き込んでブレスト(ブレインストーミング)の企画を実施してみたいとも思います。 顧客ターゲットの探索方法は? 自社、他社を問わず商品に対する顧客ターゲットや強み(差別化要素)の探索は引き続き行っていきます。研究所メンバーとのブレストに向けて企画案を作成し、上司に提案してみたいと思います。また、調査結果やアイディアはアイディアシートとして蓄積し、今後のブレストや商品提案に活かしていきたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

データ分析の新視点で営業資料をブラッシュアップ

異なる視点でデータを分析するには? データを分解して考える際、When, Who, Whatの切り口を意識し、複数の視点で分析することがデータ分析に繋がることを学びました。様々な切り口から傾向を掴み、本当にその見方で合っているかという疑問を持ちながら丁寧に読み解くことが大切です。今後は、業務でデータ分析を行う際に発見した1つの傾向に満足せず、疑問を持ち、様々な切り口を意識して業務を見直していきます。 効率的な分析手法をどう見つける? また、データの切り口は最初から細かくせず、大→小の順で考えると分析しやすいことも分かりました。 どのように営業会議資料を改善する? 最近の営業会議資料の作成業務では、ありきたりな角度でしか集計・分析できていなかったことに気づいたので、今後は様々な角度から分析を行い、グラフを作成するつもりです。SNSのフォロワー数分析でも、大きな範囲でしか数字を分けていなかったため、細かく区切って分析し直そうと思います。 効果的なグラフ作成のポイントは? 会議資料の作成においては、データ抽出の対象範囲を見直し、どのような角度で分析が必要かを持論として上司に相談しながら進めます。グラフは見せたい内容によって変わるので、相手にとって分かりやすい分析の内容を心掛けます。 SNS分析を向上させる方法とは? SNSの分析に関しても、1つの大きな傾向に縛られず、切り口を変えて再度分析し直すことを念頭に置いています。

データ・アナリティクス入門

実務に直結!データ活用の学び

実務講義はどう感じる? 今週までの講義やグループワークを終え、本格的なデータ加工、代表値とビジュアル化、データ傾向の把握といった実務に直結する講義が始まりました。私自身、エクセルの基本理解が十分でなかったため、代表値や散らばりを用いてデータ傾向を確認する方法や、グループワークで触れたピボットテーブルやクエリを活用した作業効率化に関する気づきは、今後につながる貴重な学びとなりました。これまでの業務の進め方を見直す上でも、大変有意義な受講でした。 業務効率向上の秘訣は? 所属企業ではグループ店舗のデータ集計・分析や戦略提案を担当していますが、基本知識の不足から作業効率が悪く、長時間を要することが多く苦労していました。しかし、今回の学びを通じて、データの意味を正しくとらえる方法や、効率的な集計作業の進め方が理解できたため、すぐに実務に活かしながら、少しずつスキルを向上させていこうと考えています。 基本技術はどう磨く? さらに、グループワークを経て代表値や散らばりの重要性に加え、エクセルのピボットテーブル操作など、データ集計の基本技術の習得が急務であると実感しました。そのため、早速オンライン動画でエクセル操作(ピボットテーブル活用)のレクチャーを受け、本日以降はこれまで触れていなかった基本知識をさらに深めるとともに、データの傾向把握のために代表値や散らばりに注目した確認を行い、誤ったデータ解釈につながらないよう注意していこうと思います。

データ・アナリティクス入門

データ分析をDX推進の鍵にする方法

フレームワークをどう活用する? what-where-why-howのフレームワークで考えることが非常に印象に残りました。これを会社でよく言われるPDCAサイクルに当てはめて考えてみました。P&Cの部分はwhat-where-why-howに、D&Aの部分は施策と解決策の実行に相当します。 仮説思考の真価は? 特に仮説思考はwhere→why→howの部分に適用できると思います。仮説と結論をセットで考えることで、無秩序な分析を防ぎ、限られた時間と資源で施策を考える際に有効だと感じました。 更に、単なるデータ集計とデータ分析は異なるという点についても再認識しました。 データ分析をどう実践する? 私は現在、メーカーの物流子会社で働いており、様々なシステムから日々多くのデータが蓄積されています。しかし、DXを推進すると言いつつも事なかれ主義が根強く、なかなか進展しないのが現状です。今回学んだwhat-where-why-howの流れでデータを分析し、グラフ化して社内で共有することで、的を絞った改善策の検討に役立てることができると思います。 目標達成に向けた分析とは? 具体的には、何を達成したいのかを明確にし、日々蓄積されるデータから目的に合ったデータを選定して分析し、情報として活用します。その結果を「わかりやすく伝える」ことを念頭に置き、周囲に共有して活動に巻き込み、活動の方向性を決める役割を担いたいと考えています。

アカウンティング入門

数字で読み解く成長の軌跡

提供価値は何? Week2に引き続き、提供価値とコンセプトに基づいて考える重要性を改めて実感しました。PLを確認する際は、売上高、営業利益、経常利益、当期純利益といった大きな数字で全体像を把握し、比較や対比を通じて傾向の変化や違いを見極めることが大切だと学びました。 経常利益の意味は? また、これまでは当期純利益に注目していましたが、投資家の視点では毎年の稼ぐ力を示す経常利益に注目するケースが多いと知り、新しい視点を得ることができました。さらに、BSで企業の体力を見るだけでなく、通常の収益と費用が分かる経常利益を通じて、継続して稼ぐ力があるかどうかを判断することの意義を感じました。 企画収益はどうなる? 新規事業や企画の立案時には、まずその企画の提供価値を明確にし、コンセプトに基づいてどのように収益を上げるか、売上高や営業利益、経常利益がどのように変動するかを論理的に考える習慣を身につけたいと思います。当期純利益に固執せず、売上高、営業利益、経常利益のバランスが競合他社と大きく乖離していないかどうかも、検証の観点に加えていきます。 異業種のPLは何を示す? そのため、提供価値とコンセプトに立ち返る思考法を定着させるために、同業種だけでなく異業種のPLを定期的にチェックする習慣をつけたいと考えています。今回のカフェ事例のように、身近でイメージしやすい業界のPLから分析を始めることで、理解を深めていこうと思います。

マーケティング入門

事例で魅せる!狙い撃ちの価値創造

提供価値はどう見える? マーケティングの基礎として、誰にどんな価値を提供するのか、そしてどのように魅せるのかを事例を通してしっかりと振り返ることができました。 反応をどう捉える? 実際に商品を発売した後、狙ったターゲット層とは異なる層に受け入れられたケースや、商品の内容を変更せずに名前を変えただけで売上が伸びた事例、またユーザーの口コミから商品の予想外の魅力が伝わったケースなど、様々な現象を目の当たりにしました。こうした事例を通じて、発売後も「顧客はどう反応しているのか?その背景は何か?」といった視点で、Who、What、Howを見直す重要性を再認識しました。 ターゲットは誰? すべての顧客に満足してもらおうとするのではなく、「誰に」焦点を絞ってターゲット層を考えることで、より刺さる価値を創造できると感じました。時間やマンパワー、コストなどの資源が限られている中で、「売上を上げる」というゴールに対して、どのターゲットにどのような価値を提供するのが最も効果的かを考えることが大切だと思います。 戦略の優先順位は? 顧客層をセグメント化し、優先順位の高いターゲットを明確に定めることで、ターゲット層のニーズやインサイトを深掘りできました。その後、メンバーと共にアイデア出しを行い、具体的な施策を検討し実行するプロセスは、セールスやカスタマーサクセス、マーケティングなどさまざまな分野で応用できると実感しました。

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