クリティカルシンキング入門

成長を実感できる振り返りの重要性

学びの振り返りをどう活かす? これまで学んだ内容を振り返ってみると、まだまだ身についていないことが多いと感じました。また、ライブ授業で他の受講者たちが積極的に発言している姿を見て、自分も講座修了後に学んだことを振り返って、しっかりと実践していこうという意識が強まりました。 問いを意識する重要性とは? 人間は考えやすいことや考えたいことを考えてしまう癖があります。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大切だと、Week1の講義で強く印象に残りました。しかし、まだ経験や思いつきで考えてしまうことが多いと感じています。また最近、部内でのある問題に対する認識がずれていることに気づきました。この経験から、問いの形で問題を特定し、問いを意識し続けること、そして問いを共有することの重要性を改めて感じました。 コミュニケーションをどう改善するか? 長い間同じ会社や部署にいるため、相手も自分と同じ認識を持っているだろうと決めつけて話してしまうことが多いです。これからは省略せず、相手の立場に立って話すよう心掛けたいと思います。また、思いつきや自分の経験から判断してしまうことが多いため、結論を出す前に本当にその結論で良いのかを深堀りすることも意識していきます。 プロセス共有の大切さとは? 部内で検討の機会が多いため、「イシューを問いの形で特定する」、「意識し続ける(途中でずれていないか確認する)」、「検討メンバーで共有する」というプロセスを実施したいです。業務分析をする際には、データをただの数字として見るのではなく、細かく分解して検討するように心掛けます。また、日々のメールやプレゼンはなんとなくで作らず、相手に読んでもらえるように、情報を探させない、明確に意図が伝わるよう意識して作成します。 継続的な学びの習慣をどう築く? まずは、本講座で学んだことを自分の言葉でまとめ、定期的に確認する習慣をつけることから始めたいと思います。学びを自分のものにするためには反復トレーニングが必要で、一時的に業務スピードが落ちるかもしれませんが、あきらめずに実践していきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

納得するだけではなく、行動に移そう!

ストーリーの重要性は? 今回の講義で最も印象に残ったのは、「やみくもに分析しない。ストーリーが大事」という点です。今まで意識していなかったwhereで傾向を掴み、どこまで掘り下げられるかという部分に気付かされました。whereを浅くしすぎるとwhyがまったく意味をなさなくなるため、問題がどこにあるのかという点にもしっかり目を向けたいと思います。 「わかる」と「できる」の違い 全体の講義を通じて感じたことは、講義や動画の内容に対して納得できる部分が多々あったということです。毎回わかっているつもりでしたが、実際に演習をしたりグループワークで意見を交換したりすると、うまくいかない場面が多いことに気付きました。「わかる」と「できる」は全然違うということを改めて実感しました。 賃金制度見直しのポイント 来期に向けた賃金制度の見直しに際して、以下のポイントを意識して分析したいと思います。まずは①自社の賃金制度のどこに問題があるのか、次に②なぜそのような問題が発生しているのか、最後に③どうすれば理想の姿に近づけるのかです。これらを講座で学んだことを活かし、具体的な賃金制度案を示していきたいです。 仮説からのデータ集め方とは? また、自身および一緒に働くメンバーに対しては「仮説➡データ集め➡検証」という明確な流れを意識することが少ないため、今回の学びを共有し、効率的・効果的に課題解決のステップを踏めるチームにしていきたいと考えています。 学びを日常に活かすには? チームで共有するためには、まず自分がしっかりと理解し、使えるようになることが大切です。学んだことがまだ全然身についていないため、まずは学んだ内容をもう一度振り返り、ポイントを整理し、日常業務や生活の中で1日1回は必ず実践することを意識したいです。特に「仮説を網羅的に立てること」、「何と何を比較すれば得たい結果が得られるのか、比較対象を設定すること」、「条件を揃えて比較すること」といった点について意識しながら日々考える習慣をつけたいです。

データ・アナリティクス入門

目的と仮説で切り拓く未来

比較の本質って何? これまでのデータ分析において、私は「分析の本質は比較である」という点を十分に理解していなかったと感じています。適切なデータ選定ができず、チーム内で議論する際にも目的が曖昧であったため、集合データをそのまま使ってしまい、結果として具体的な結論に至らなかったケースが多くありました。 仮説は本当に必要? また、分析はあくまで目的を達成するための手段であるにもかかわらず、そのプロセスにおいて「仮説を立てる」という基本的なステップを十分に意識せずに進めてしまっていたことも大きな問題でした。 分析準備は万全? こうした経験から、まずデータ分析に入る前の準備段階を丁寧に実施することの重要性を痛感しました。具体的には、分析の目的を明確にし、仮説をしっかりと立てること。そして、分析の途中で常に最初の目的に沿って進んでいるかを確認する習慣が必要であると感じています。 依頼目的は明確? 業務の現場では、依頼元が提示する抽象的な目的に基づいて競合や市場の動向、新たな開発分野の抽出などが求められる中、漠然とした依頼内容のままで分析を進めてしまうケースがあります。その結果、得られたデータが本当に必要な情報を反映しているのか疑問が残る場合があり、依頼元側も求める結果が得られていないと感じることが少なくありません。 質向上の秘訣は何? 今回学んだ内容は、まさにこうした状況で活かすことができると考えています。相手が何を知りたいのか、抽象的な目的を具体的に落とし込み、既知の情報などを基に仮説を立てることにより、アウトプットの質を向上させられると実感しました。また、個人としてだけでなく、チーム全体で取り組む際には以下の点を共有し、実践していくことが重要です。 チーム内の確認はどう? まず、分析の目的を明確にし、チーム全体で統一した見解を持つこと。次に、分析前に十分な仮説を立てること、現状を正確に把握すること、分析対象のデータが適正かどうかを確認すること。そして、分析の途中で常に最初の目的に沿っているかどうかをチーム内で確認し合うことが大切だと考えています。

データ・アナリティクス入門

仮説で拓く!多角的学びの道

分解で何が見える? 今週の学習でまず印象に残ったのは、問題の原因を明らかにするためにプロセスを分解する考え方です。以前学んだロジックツリーと同様のアプローチで、複雑な問題も整理しやすくなる点が非常に参考になりました。 A/Bテストの本質は? また、初めてA/Bテストについて学びました。Webサイトやアプリの改善において、2つのパターンを比較してどちらが効果的か検証するこの手法は、データに基づいた改善策を決定する上で非常に有用だと感じました。 対概念で広がる視野は? さらに、対概念という考え方も学びました。対象となる事象の反対の観点を同時に考えることで、物事を多角的に捉え、より本質的な理解につながるという点が印象的でした。 患者動向をどう分析? 診療科別の患者受診動向データ分析に関する学習内容も非常に有益でした。分析の視点に差異が生じた場合に、仮説に基づいて問題解決のプロセスをWhat(問題の明確化)→Where(問題箇所の特定)→Why(原因の分析)→How(解決策の立案)のステップで進めることで、より精度の高い分析が可能になると理解しました。これまではいきなり解決策を検討することが多かったため、本質に迫った対策を導き出す点で大きな学びとなりました。 仮説と実試行は? また、現時点ではA/Bテストの具体的な活用場面はイメージしづらいものの、仮説を試しながら問題解決につなげる考え方が日々の業務にも応用できると感じています。 比較で見える分析法は? 分析の基本的な進め方については、「分析は比較である」という考え方のもと、①目的・問いの明確化、②問いに対する仮説の設定、③必要データの収集、④分析による仮説の検証というサイクルを回すことが重要だと学びました。インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンなどの視点にも着目し、グラフや数値、数式を用いて視覚的に分かりやすく情報を提示することが求められます。仮説思考やフレームワークを活用して多角的に検討することで、データから有益な情報を引き出し、効果的な行動につなげることができると実感しました。

クリティカルシンキング入門

データ分析の力で見えない答えが見えてくる

分解という手法を学ぶ 与えられたデータをどのように活用するか、数字を味方にする「分解」という手法を学びました。情報を鵜吞みにするのではなく、手を動かしグラフ化するなどの簡単な工夫で、新たな分析・類推の元となることを再認識できました。 分解のポイントとは? 分解の方法にはいくつかのポイントがあります。基本として、MECE(モレなく、ダブりなく)を目指すこと。そして全体の範囲を明確に定義することで、精度が増すと感じました。層別分解(例:年代別)、変数分解(例:売上=単価×個数、どこが増減したか)、プロセス分解(例:入店⇒退店のプロセスで分ける)などの手法が紹介されましたが、感覚ではなく一つ一つ丁寧に試行錯誤することで、結果に繋がる可能性が広がります。仮に結果が出なかったとしても、その切り口に変化がないという情報が成果としてあり、失敗ではないと認識を新たに持つことができました。 MECEと分解方法の実務応用 業務上、様々な数値を取り扱う機会があります。新規業務のフロー作成時や集計業務、既存のルーティン業務に関しても、MECEや分解方法を意識することで、データの抽出方法が変わると感じました。 ミーティングでの分解活用法 新規業務フローのデータや数値取り纏め方法をMECE、分解方法を意識しながら切り口に変化をつけて分解を繰り返し、現状気付けていない数値の傾向や改善策を用意し、関係各署に意見具申していきます。ミーティングの機会も多いため、事前に議題を確認し自身の提案パートに関してはMECE・分解方法を意識し、他に懸念材料や他の提案方法がないかを模索する癖をつけます。 ルーティン化するための工夫 癖付けを具体的に行うため、項目ごとに分解方法をルーティン化します。まず全体の範囲を定義し、5W1Hで問題点を明文化し、分解方法と切り口を選定、MECEを意識して内容を再確認します。これを最低2往復行います。 方法の変化と学習の進捗 最適解とは思いませんが、反復トレーニングの一環として上記手法を学習期間中に実施し、途中で方法も変えていく予定です。

クリティカルシンキング入門

問い続ける力でクリティカルシンキングを極める

どうして問いは大切? 上長が6月に交代して以来、「問いは?」と常に問われる機会が増えました。なぜ「問い」が重視されるのか当初は理解できなかったのですが、クリティカルシンキングがその背景にあることを講義を通じて理解しました。この講義を受けることで、クリティカルシンキングを身につけ、事業、ビジネス、私生活全般で活用していくために、特に「3つの姿勢」を意識することが重要であると認識しました。 どうして姿勢が大事? まず、一つ目は「目的は何かを常に意識する」ことです。次に、「自他に“思考のクセ”があることを前提に考える」こと。特にこの二点目は、慣れや習慣も影響していると考え、常に意識して取り組む必要があります。そして最後に「問い続ける」ことです。 なぜ経営で問う? 私は経営企画の仕事でクリティカルシンキングが必須のスキルであると感じています。業務の中で、事業環境や3C分析といったフレームワークを用いた調査・分析においても、クリティカルシンキングを用いることで、内容に深みを持たせることが可能です。また、経営層への提案や承認を得るための資料作成においても、短時間で理解と納得を得るためにロジカルシンキングやクリティカルシンキングを活用できると考えます。特に経営層は費用対効果や投資対効果に注目する傾向があるため、その効果を問い続けるストーリーを論理的に構築することで、納得を得られるのではないかと思います。 どんな問いが響く? 日常業務の提案書や稟議書の作成においても「3つの姿勢」を意識し、思考力を高めることが可能です。また、私生活でも「なぜこの商品が売れているのか?」「なぜこの店が人気なのか?」といった問いを持ち続けることが思考力を高めるきっかけになります。加えて、思考のクセが年齢とともに固定化していると自覚する部分もあるため、社員や知人、友人とコミュニケーションを取り、広くアイデアや情報を集めることを心がけたいと思います。そして、上長からの業務依頼に対しても、その背景や目的を常に問いかけ、業務を効率的に進める意識と姿勢を持ち続けたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

未来をひらく振り返りの一歩

なぜ複数仮説を作る? まず、目的を常に意識し、その目的に合わせた仮説を複数持つことが基本です。データは膨大な量があり、目的に沿った仮説がなければ、どのデータを選ぶべきかで躓く可能性があります。また、ひとつの事象にとらわれやすい傾向がある中で、複数の視点を持つことが他の可能性を閉ざさないためにも大切です。一つに決めつける心理を俯瞰して見直す努力が求められます。 どう仮説を具体化する? 次に、仮説の立て方は目的に応じたアプローチを取ることが必要です。時間軸、内容、結果からの推論を重視する場合もあれば、問題点の洗い出しから解決策を探る場合もあるでしょう。ビジネスの現場では、結論から入ってしまうと失敗や時間のロスにつながることが多いため、常に仮説思考を持ち、問題意識を大切にしてスピード感を保つことが重要です。 なぜ原因を掘り下げる? 過去の原因を十分に掘り下げ、問題解決につなげることで自社の行動を改善していくとともに、得意先と相互に利益が得られる関係、いわゆるWin-Win体制を作ることが肝要です。これらはすべて、ビジネスにおける成功へとつながる重要な視点です。 スペック提案の落とし穴は? 特に、自社製品・サービスの販売においては、製品のスペック提案に陥りがちです。スペックはあくまで製品の中身に関する情報であり、それが直接ユーザーのベネフィットに結びついているとは限りません。どのような利点があるのか、どんな状態で使用されるのか、また利用する相手はどのような人物なのかを常に予測し、仮説を立てながら動くことが大きな変化を生むと実感しています。 顧客視点でどう判断? まずは顧客起点で、自社製品がなぜ選ばれるのか、または選ばれないのか、その傾向を把握することから始めます。どこで、どのような時に製品が購入されるのかを理解した上で、より良い状況にするための複数の仮説を立てます。そして、その仮説に基づいて調査、分析、データ収集を行い、複数のプランを立案することで、会社としてどの方向に進むべきかの選択肢を明確にし、成功確率を高めることができると考えています。

データ・アナリティクス入門

ひも解く!受講生の生の声

仮説検証はどうすべき? 問題を特定した後、解決プロセスでは、網羅的な仮説を立てた上で条件をそろえ、比較検証を行う必要があります。同時に、データを収集しながら根拠を明確にする手法も有効です。 上司の指摘は何を示す? また、講義中に説明された内容ではありませんが、課題を進めていく中で思い出した上司の指摘が印象に残っています。上司は、データから状況を読み解く際、さまざまな項目を網羅することは大切ですが、事実と推測を明確に区別すべきだと述べていました。実際、読み取った情報が事実であれば仮説の妥当性を確認できますが、もし推測であれば話が大きく変わるため、この点には十分に注意が必要です。 根拠データはどう確保? 社員の要望をアンケート結果から読み解く場合は、ひとつひとつの事象に対して根拠となるデータを具体的に示すことが求められます。たとえば、「この部分からこういうことが読み取れる」といった説明が必要です。 低正答率の真因は? また、教育受講者に実施する理解度チェック問題で正答率が低かった場合には、単に「理解不足だから」と結論付けるのではなく、問題解決プロセスを分解して検討することが重要です。具体的には、社内教育における教材とチェック問題の内容の齟齬、チェック問題自体の意図が上手く伝わらなかった可能性、あるいは回答者側の問題(例:注意不足)など、課題が生じたプロセスを一つひとつ切り分けて検証する必要があります。 ヒヤリハットの要因は? さらに、6月からは昨年度まとめたヒヤリハットに関するデータの分析が開始されます。ここでは、会計処理中に「冷やっとした」や「ハッとした」といったミスにつながりかねない状況を取りまとめています。データ項目の数や回答レベルが一定でないため仮説を立てるのは難しいですが、ロジックツリーを活用して全体を網羅的に整理し、what(何が)、where(どこで)、why(なぜ)、how(どのように)という観点から現状を整理し、考えの根拠を丁寧に示しながら、最終的にはhowの提案に結びつけていく方針です。

戦略思考入門

持続可能な競争優位性を実現するための秘訣

戦略思考の気付きは何か? 今週の戦略思考で一番気付かされた点は、差別化された状態をいかに維持し続けられるかという点です。あるひとつの時点で見れば、当然新製品を導入するタイミングは自社有利に働きますが、顧客課題を解決できるものであれば、競合も同様のサービスや商品を提供・追従してくる可能性が高まります。そうなると競争の均衡が生じ、価格競争に陥りやすくなります。 継続的な競争優位性はどう維持する? 継続的な競争優位性を維持していくためには、本当の意味での自社の強みを理解し、その強みを生かす必要があります。それが製造ノウハウや技術力であるか、優れた営業スキルを持った人材か、過去に権利化された特許かもしれません。自社に関しては当然一番情報にアクセスしやすい立場にあるので、その強みをしっかりと見極め、いかに競争優位性を維持できるかをデザインしていく必要があります。デザインの見直し頻度も含めて戦略立案・推進していきたいと考えます。 自社の歴史から学ぶ方法は? 自社の歴史を振り返り、競争優位性が保てている商品・サービスとその理由、および保てなくなってきた商品の理由をいくつかのサンプルをピックアップして分析・評価してみたいと思います。その結果、本当の意味での自社の強みを理解し、それを事業戦略立案や商品戦略策定の根拠として活用します。また、それによって関係部門の役員への説得材料としても活用したいと考えています。 来季経営戦略会議に向けた計画は? 11月に全社役員を含む来季経営戦略会議が予定されており、そこをひとつのマイルストーンとしています。そこで戦略方針の提案を行い、承認を得るための計画は以下の通りです。 8月~9月:情報収集・分析。特に最も情報が取りやすい自社で競争優位性を保てているものの分析・評価。各種フレームワークを用いた外部環境・内部環境分析の実施とまとめ、特許情報も含む。 10月:戦略提案内容について関係部門との内容擦り合わせ。 11月:経営戦略会議での提案。 この計画を実行し、持続可能な競争優位性の確立を目指します。

データ・アナリティクス入門

数字とグラフで見える成長

比較や仮説の意義に迫る? 本教材では、比較や仮説思考の重要性を改めて確認しました。大量のデータを扱う際、数字化しグラフなどで可視化することで、情報がより明確に把握できることが示されています。 代表値はどう選ぶ? 代表値として、単純平均、荷重平均、幾何平均、そして中央値が挙げられました。それぞれ、状況に応じた使い分けが必要です。たとえば、ばらつきが大きい場合や外れ値がある場合には中央値が適している一方、成長率などの変化割合を捉えるためには幾何平均が有効です。 標準偏差を理解する? また、データのばらつきを理解するためには、標準偏差が重要な指標となります。標準偏差は、平均値との差の二乗和の平均の平方根として計算され、数値が小さいと密集、大きいとばらつきがあることがわかります。正規分布の場合、平均値から標準偏差の2倍以内に約95%のデータが収まるという2SDルールも、実感としての起こりにくさの目安となります。 グラフの効果は何? まとめとして、代表値とばらつきを用いてデータの特性を把握し、グラフなどの可視化を利用すると、非常にわかりやすく情報を整理できることが強調されていました。具体例を用いた説明は非常に効果的で、内容が実践的に応用できる点も評価されます。 荷重平均の活用は? さらに、データ可視化の具体的な利点や、実際の場面で荷重平均をどのように活用するかについて、さらに考えを深める問いが提示されています。これにより、自らの分析手法を実践的に応用する視点が求められています。 実務でどう活かす? 最後に、実務への応用例として、メンバーの時間外労働の管理が取り上げられました。労働時間が所定の範囲内に収まるよう、グラフを用いて傾向を把握する方法や、外れ値がある場合に特定の商品のデータを除外して全体の傾向を見る手法が紹介されました。また、エクセルを活用して各メンバーの代表値やばらつきを算出し、分析の特性に応じた手法が使われているかを確認することで、より実践的なデータ分析支援に繋げる取り組みが示唆されています。

クリティカルシンキング入門

データ分析で視点を広げる新発見

加工と分解はどう? データ分析において、「加工」と「分解」を行うことで解像度が上がり、課題や原因究明につながることが分かりました。さらに、一つの加工や分解方法ではなく、複数の切り口を持つことで別の視点から見ることができ、新たな気づきを得られる点も印象に残りました。「迷ったときはまず分解してみる」ことで、前に進めることができるというのは非常に大きな発見です。ただ考えるだけでなく、加工や分解といった方法を用いて視覚でも考えることを進めていきたいと思います。MECEという概念は理解していたつもりでしたが、「全体を定義する」という視点が欠けていたことで、実際にはMECEになっていなかったと気づかされました。week1で学んだ内容を振り返りつつ、week2で得た気づきを定着させていきたいと感じています。 プロセスをどう見直す? 企画営業の立場として、入口から出口までのプロセスのどこに課題があるのかを分析し、打ち手を考えることが求められます。しかし、これまで分解の切り口が不足していたため、改めて入口から出口までの流れを見直し、どの部分で数字の変化があるのか、またその数字をどう分解できるのかを考え直したいと思います。自分自身、目の前の数字や事象に飛びつく癖があり、思考が浅いと感じるので、データの加工・分解を活用して視覚的にも情報を整理し、思考を広げていくことを意識していきます。また、グラフや表を用いることは、数字以外の業務でもバリューチェーンを理解するなどの方法として活用できると感じましたので、データに限らず、他の業務にも応用できるかを考えていきたいと思いました。 会議資料はどう作る? 直近の会議に向けて、最新の数字を用いた資料作成を行いたいと思います。入口から出口までで何が行われ、どこに課題があるのかを表やグラフで検証し、結果を反映させていきます。企画営業として、数字を日々扱い、その改善策やさらに数字を伸ばす施策の検討も業務の一部であるため、今回の学びを次回の会議から早速活かせるよう準備を進めていきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

実務に活かす!切り口探求の記録

授業の成果は見えてる? ライブ授業では、知識がまだ十分に定着していないと実感しました。初めの週の振り返りを通してその点を再認識するとともに、ある事例のワークでは切り口を見つけるのに非常に時間がかかりました。初めて取り組む内容だったため、ビジネスの現場において同じケースはほぼ存在しないという考えに至ったのは、良い学びだったと感じています。 分解手法の実践は? 分解の手法については、日々の業務や気になるニュースに対して実践を重ね、より定着を狙っていくつもりです。また、今回の事例は身近な体験であったこともあり、理解の助けになりました。しかし、施策のまとめにあたっては、情報の整理や抽象化する力の不足を痛感し、今後の課題として捉えています。 業務での応用はどう? 業務へのあてはめでは、まず月次実績の振り返りに分解の手法を活用しようと考えています。会議やミーティングでは、目的やゴールを再確認し、論点を明確にすることで、各参加者の立場を意識しながら進められるよう努めます。授業での学びを活かし、どのイシューに対するアクションプランなのかを意識して取り組みたいと思います。 学びの定着を実感? 学びを定着させるため、振り返りと実践を習慣化する行動計画も立てています。まず、記憶が断片的になっている点や整理しきれていない事項について、初めの週からの学びを再実施し、ノートをまとめ直します。さらに、日々の意識向上のためにスケジューラーのリマインダー設定も見直します。 実践の成果は見える? 実践面では、日々の業績確認の習慣として、売上の全体だけでなくカテゴリー別やブランド別に分解して確認する方法を導入し、月次実績にも応用していきます。会議の際は、日時が決定次第予定に反映し、目的やゴール、論点などをメモ欄に記載して意識を高めるとともに、ロジックツリーを用いて思考の整理や分析力の向上にも努めます。さらに、発信する内容および依頼された内容も、最初の目的とそのプロセスを常に意識しながら取り組む所存です。

「分析 × 内容」に関する類似の人気キーワード

ご自身のペースでいつでもどこでも学習できる
6週間の短期集中オンライン講座「ナノ単科」 6週間の短期集中
オンライン講座「ナノ単科」

1週間毎に区切られた6週間のカリキュラムを、他の受講生とともに、オンラインかつ好きな時に自分のペースで学び、仕事で実践・活用する一歩を踏み出せる内容となっております。
to left to right