クリティカルシンキング入門

データ分析で見つけた新たな視点

データ加工とMECEは? データの加工や分け方、そしてフレームワークについて学びました。提示された情報をただ受け入れるのではなく、その背後に隠された情報を見抜く重要性を認識しました。特にMECEの活用方法について考える機会がありましたが、必ずしもMECEにこだわる必要があるのかという疑問も感じました。MECEが手段であり目的でないことを意識することが大切です。 戦略調査の目的は? マーケティング戦略の策定では、現在のサイトへの流入経路や登録経路を様々な角度から調査しました。特に、業歴が長い会社の場合、リピーター率が高いのではないかという仮説を立てて調査し、既存顧客からのフィードバックにどのような特徴があるのかも分析しました。また、成果を上げた新人の要素を細分化して理解を深めました。 連携の秘訣を探る? 最初に関係各所と連携して分析プロジェクトを立ち上げました。プロジェクトに興味や共感を持った人々から順に説明の時間を頂いてミーティングを行い、データ分析によってどのような示唆が得られるかについて話し合いました。その過程でスモールウィンを設定し、うまくいった内容を共有してより多くの人々を巻き込んで進展を図りました。

データ・アナリティクス入門

実践で磨く論理評価の極意

従来と違うのは? 今回の学習では、これまであいまいに良い悪いで判断していた方法とは異なり、各項目の優先度を考慮して、複数の要因に何らかの係数(厳密な数値ではないにしても)をかけ、どの案が適しているかを判断するプロセスに初めて取り組みました。この手法により、従来の感覚的な評価とは違い、より論理的な根拠に基づいた判断ができることを実感しています。 テストの意義は? また、実際の現場でA/B分析を実施するには、単に数値予測に頼るのではなく、サンプルテストや試験運用といった実践的なスキームを導入することが必要だと感じました。投資を大規模に行うのではなく、まずは小規模なテストを通して現状の数値や実績を確認し、判断の土台を作ることが大切です。さらに、複数の候補から1点を選定する際には、他社の実績などを参考にしながらも、実際にテストを行い実態に近いデータを取得するプロセスを組み込む必要があると改めて認識しました。 現実とのギャップは? このように、実践的なアプローチを通して、理論と現実のギャップを埋めるための具体的な方法論を学ぶことができ、交渉の場面においてもテストの実施可否を中心に話が進むよう指導していく重要性を実感しました。

データ・アナリティクス入門

データ分析から始める業務効率化のアイデア集

分析はどのプロセスから始める? <印象に残った内容> ・プロセスに分解し、各プロセス毎に数値を見る ・A/Bテストの前に目的と仮説を明確にする ・データ分析はまず身近な課題から着手する A/Bテストの代替案は? <感想> A/Bテストはオンラインサービスとの相性が非常に良いが、対面サービスやコストの問題で簡単に実施できない場合の代替案が気になりました。 残業時間削減へのアプローチ ①社内で使用しているSFA(営業支援システム)の切り替えに伴い、入力画面のインターフェース検討においてFigma等のツールを使ってA/Bテストを実施し、手戻りが無いようにする。 ②今後の人員削減に伴い、業務の棚卸しを行う。 この切り替えは少し先になるため、思考訓練として自分の残業時間を減らすための施策を考えました。 まず、業務の洗い出しと各業務のプロセスの分析を行います。そして、以下の代案を検討します。 外注や自動化は可能? ・外注の可能性を探る  ・無料の外注が可能か  ・有料の外注が利用できるか ・自動化を進める ・不要なプロセスを廃止する 以上のステップを踏み、効率的かつ効果的な業務運営を目指したいと考えています。

クリティカルシンキング入門

データビジュアルで広がる新たな一歩

グラフタイトルの工夫は? グラフを利用する際は、適切なタイトルをつけることが重要です。また、軸や単位の記載を忘れずに行いましょう。ヘッドラインで記載した文章との流れを一致させ、グラフや表を配置することで、資料全体の理解を深めることができます。フォントの工夫は有効ですが、多用しすぎると逆効果になる点に注意です。 資料作りの難しさは? これまで、目的に沿ってグラフを選んではいたものの、習慣に頼る部分もありました。新たなグラフの使い方を学び、表現の幅を広げていきたいと考えています。私自身、色覚異常があるため、色を使った表現はなるべく避けています。そのため、形や大きさの工夫によって見やすい資料作りを試みていますが、依然難しさを感じています。今後も引き続き工夫していきます。 文章順序を見直す? 文章の順序性に関しては、表やグラフとの整合性を意識しながら調整してきましたが、個々の文章内での順序については考えが及んでいなかったかもしれません。これについても意識を高めて取り組みたいと思います。また、メール文書のタイトルにはさらなる工夫の余地があると感じているため、送信前に立ち止まり、慎重にタイトルを考える時間を設けることにします。

データ・アナリティクス入門

仮説と対話が創る次世代研修

仮説検討時、多角的視点は? 仮説を検討する際は、思考の範囲を広げることが重要です。そのため、フレームワークや対概念を活用し、多角的な視点から仮説を立てる工夫を行っています。 A/Bテストで差は出る? また、Howを考える段階でA/Bテストの手法が有効だと考えました。A/Bテストでは、従来の方法で実施するグループと新たな介入方法を採用するグループに分け、基準を統一して介入の違いだけを明確にし、効果の原因を特定できるようにします。 研修効果の確認は? こうした手法は、社内研修の効果測定にも応用できると考えました。研修の開催形式(対面またはオンライン)、実施内容(座学中心かワークショップ中心か)、講師の伝達方法などでグループ分けを行い、研修後のアンケートやミニテストを通じて効果を検証する方法です。 入社研修、何が改善点? 現状、私が担当している入社時研修は座学中心で、受講者同士の対話がほとんど見受けられません。そこで、講義内容に受講者間で対話ができる設問を追加し、対話の時間を設けるなど、ワークショップに近い形式へと徐々に変更していく計画です。まずは、会社概要の部分をクイズ形式にするなど、工夫を重ねる予定です。

クリティカルシンキング入門

学びを深めるための頭の使い方講座

クリティカルシンキングとは? クリティカルシンキングは、経営戦略に不可欠なスキルであり、特にマーケティング、アカウンティング、リーダーシップ、ファイナンスの基礎となっています。日常的に人は無意識に思考を制約し、つい考えやすいことや考えたいことに偏ってしまいます。そのため、思考の偏りを避け、自分の考えをチェックする「もう一人の自分」を育てることが重要です。 客観的に考える方法は? 物事を客観的に考えられるようになるためには、まず頭の使い方を理解し、次に他者とのディスカッションを行い、さらに反復トレーニングを続けることが大切です。新たな実験や試験計画を立てる際には、課題と目的を明確にし、しっかりと文章にすることが求められます。また、記載した内容をメタ認知し、考えに偏りがないかをチェックする習慣をつけることが重要です。 業務面談で注意すべきことは? 業務面談においては、相手にわかりやすい言葉で、具体的に伝えることを心がけるべきです。自分の計画する内容が主観的であったり偏りがあることを前提に、まずは考えを俯瞰する習慣を身につけたいと思います。付箋やメモを活用してできるだけ文字に残し、それを基に繰り返し練習していきます。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

低次から築く高次への一歩

どんな欲求がある? 高次の欲求と低次の欲求について初めて知り、以前「心が揺れた時」が記憶に残る成功体験であるという学びと重なる部分があることに気づきました。 どんな会話から始める? 低次の欲求の積み重ねが高次の欲求につながるという点も理解しました。ただし、恋愛においてもいきなり相手の高次の欲求を満たすのは容易ではないため、まずは低次の欲求に基づいた会話を少しずつ重ねることが大切だと感じます。 どうして心が崩れる? また、さまざまな考えを持つメンバーを一人の上司が見る状況では、深く考えすぎることが自分自身を崩壊させる危険性を孕むと感じます。しかし、高次の欲求は誰もが共通して望む具体的なものであるため、ヒアリングや会話を通じて、少しずつ踏み込みながらも踏み込みすぎないバランスを保つことが重要だと思います。 どのように自分を動かす? 「モチベーションを上げるのは自分自身」という言葉を聞いたことがあります。そのため、まずは低次の欲求から動機づけを行い、フィードバックを繰り返しながら週次で状況を確認し、進展や後退をチェックしていくことで、相手自身に考えさせるアプローチを実践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

仮説と検証で探る成長の軌跡

なぜ問題が起こる? 問題がなぜ発生したのか、またどこに問題が潜んでいるのかを明確にする手法として、まずはプロセスを分解し各段階での問題点を洗い出す方法と、複数の選択肢から重要な判断基準に基づいて根拠をもって絞り込む方法の2つが考えられます。 A/Bテストは本当に有効? また、A/Bテストを活用し、事前の仮説に基づいて曜日や時間などの条件を揃えて検証を行う手法は、運用や判断がしやすいこと、低コストで少ない工数で実施できること、さらにはリスクが低いというメリットがあります。 検証のサイクルはどうなる? 具体的な流れとしては、まず目的を設定し、その目的に沿った重要なポイントについて仮説を立て、実際に検証を行い、結果を評価するというサイクルを回していくことが有効です。 資料とフォローはどう? さらに、説明会用の資料作成においては、2パターンの資料を用意してどちらがより申込みに繋がるかを比較する方法が、今後の資料作成に活かせると感じました。同様に、顧客へのアプローチについても、電話フォローとメールフォローのどちらが効果的かを実感だけでなく数値として検証することで、より合理的な業務運営が実現できると考えています。

クリティカルシンキング入門

正確な思考が切り拓く未来

正確さの意義は? 文章を書く正確さの重要性を実感し、その考え方を学ぶことができました。主語や述語の大切さ、さらには説明の際に要素を分解して考える方法も理解でき、これらは反復練習でしっかり身につけたいと思います。 分解法は役立つ? また、分解して考えることは、営業報告においてどこに問題があり、なぜその問題が起こっているのかを分かりやすく伝える上で非常に役立つと感じました。今後、実戦でこの手法を積極的に活用していきたいです。 戦略策定はどうする? 今回の学びは、来期に向けた戦略策定の際、現状の課題整理や問題点の把握に大いに活かせそうです。たとえば、売上分析から伸びている事業とそうでない事業が明確になったことを受け、伸びている事業の人材を強化する方針について、今回の学びをもとに説明文を作成していくつもりです。 報告会に向け準備は? また、6月に控えた来期報告会に向けて、まず今月は数字をまとめ、1週間で分析を行い、課題を見える化する準備を進めます。さらに次の一週間で必要な施策を検討し、文章にまとめる予定です。最終的には、その文章の内容が正しいかどうかを今回の学びを振り返りながら確認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

仮説で深掘り!売上低下の真因

仮説はどう検証する? 仮説は必ずMESEの考え方に基づかなければならないと感じています。そのため、仮説の正しさを相手に伝えるには、最低でも3つ以上の観点から情報を比較し、各角度で検証する必要があります。また、万が一仮説が間違っている場合に備え、複数の仮説を用意することも重要です。 売上減の理由は? 「なぜ売り上げが下がっているのか?」という問いについて、これまでのアプローチはある特定の数値を比較し、その数値を上げるための方法を提案するものでした。しかし、単に数値を比較するだけではなく、なぜその数値が下がっているのかという深い原因に目を向け、さらに詳細な仮説を立てて実証していく必要があると感じました。今後はロジカルツリーなどの思考ツールを活用し、原因の追求をより体系的に行いたいと考えています。 週次資料はどう整理する? また、毎週作成している週次資料はこの手法を実際に試す良い機会だと感じています。週次資料における各項目の定義を再検討し、仮説構築に不可欠な基本的な指標が何であるかを明確にしていきたいです。さらに、月次と週次で使用する項目の見直しも併せて検討し、より精度の高い改善策を模索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

論理とフレームワークで拓く未来

フレームワーク活用は? 課題に対して仮説を立てる際、4Pや3Cなどのフレームワークを活用することで、これまでの漠然としたアプローチから、より効率的かつ効果的な方法へと進化できることを実感しました。従来の方法と比べ、論理的に整理された仮説構築が可能になり、今後の取り組みに大きな期待を持っています。 客観データで見直す? また、仮説思考においては、反論を排除せずに客観的なデータ収集を行い、都合の良い解釈にとらわれないことが重要だと学びました。仮説が間違っている可能性を認め、検証に基づいた見直しを行う姿勢が、正確な結論に繋がると感じています。 問題解決の切り口は? 今後は、問題解決に向けて複数の仮説を立てる際、フレームワークを活用しながら様々な切り口で検討していきたいと思います。これまで何となく仮説を立てていた点を改め、より具体的かつ体系的なアプローチを心掛けるつもりです。 進行中の分析は? 現在進行中のデータ分析に関しても、今回の学びを活かし、もう一度仮説を立て直して検証を行います。日々の業務において常に仮説と検証のプロセスを意識し、フレームワークの活用に習熟することで、より確かな成果を目指していきます。

データ・アナリティクス入門

データ分析で実務力を即戦力に!

データ分析の基本を見直す データ分析の基本的な考え方として、「データ分析は比較である」、「データをどのように加工すると分かりやすいかを考える」、「データ分析の目的を明確化する」ことが重要であると認識しました。これまでの自身の業務を振り返り、反省しつつ、今後のデータ分析においてはこれらを忘れずに取り組むことが大切だと考えています。 どのように実績データを活用するか? グループ各店の業務実績データ(定量・定性)の分析を通じて、それぞれの店舗の課題を抽出し、傾向を把握します。そして、課題解決に向けた戦略を立案する際には、データアナリティクス分野で学んだ知識を活かしたいと思っています。 学習した知識を実務にどう活かす? この科目での学習を継続して実務に活かすためには、セミナー視聴やグループワークだけでなく、自主学習を行い、習熟度を高めていくことが必要です。そこで、平日の早朝30分から1時間、そして週末にも学習時間を確保し、理解を深めていく計画です。また、実業務においては、6週間後に学びきるまで待つのではなく、WEEK1から学んだことを即座に業務でアウトプットする意識を持ち、実践力を向上させたいと考えています。
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