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活用 ✕ 目的

に関する学び

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日常業務で活かす学びとは？ 本講座を通じて学んだ内容を振り返り、次の4点を日常業務で意識する必要性を改めて感じました。①目的意識を持つこと、②自己対話を育むこと、③問いを中心に考えること、そして④分かりやすく伝えることです。 クリティカルシンキングの活用法 企画業務においては、施策を考える際や全店展開する際に、クリティカルシンキングを意識したいと思います。役員や上司、部下だけでなく、全社的に情報を伝える場面も多いため、考えるだけでなく、受け手の視点を重視した伝え方も身につけたいです。 論理的な伝え方をどう身につける？ 具体的には、頭の中で考えたことを箇条書きにするだけでなく、ピラミッドストラクチャーを用いて主張とその理由、根拠を論理的に整理し、書き出す習慣をつけたいです。これにより、自分の考えの妥当性を自己チェックしながら進めることができ、他人に伝える際や質問された際の論理整理が容易になります。併せて、根拠を多岐にわたって考えておくことで、想定外の質問にも対応できるようになるでしょう。 上司へのアウトプット機会を創出 さらに、学んだことを上司へのアウトプット機会に活用することが重要だと感じています。日常業務の中でじっくり考える時間を作ることが難しいため、過去の経緯を踏まえた難しい問題に対してクリティカルシンキングを用いる課題を設定し、定期的に上司と共有しながら解決を目指す場を持ちたいと思います。このように、学んだことを実践に活かすことで、さらなる成長を目指します。

データ分析の目的を見直す データ分析の手法として、データの収集、加工、そして発見に焦点が当たりがちですが、何のためにデータ分析を行うのか、その目的が最も重要だと認識しました。そのために必要なデータ項目を選定し、それに基づいてデータを収集する習慣や仕組みを作る必要があります。ただ業務をこなすだけでは、将来に向けた効果的な分析ができず、特に自社の業務データはインターネットで入手できないため、自社内での心がけが欠かせません。 本当の売上分析とは？ 私の業務では、データを集計して資料に記載することで終わることが多く、本来の意味での分析に至っていないと感じました。自部門の売上高を集計することが多いのですが、他部門との比較を通じて本当の意味での売上分析を行う必要があり、もっとオープンな視点での比較を考える必要があります。また、落札情報などを蓄積し、市場の相場観も併せて分析することが求められています。 有用なデータの収集方法とは？ 現在、社内では中期経営計画の策定時期が来ており、過去の売上や競合他社の状況、他部門との比較を行いながら、データ分析を活用したいと考えています。しかし、データが社内に散在しており、有用なデータが収集しにくいという課題があります。そのため、将来を見据えてどのようなデータが必要かを社内で議論し、データ分析がしっかりと根付く職場環境を作りたいと思います。データを蓄積するためのフォーマットを作成し、社内メンバーがそれを保管・活用できる仕組み作りも進めていきたいです。

グラフ選びはどう？ 伝えることを視覚化する際には、まずグラフの種類が目的に合っているか確認することが重要です。それぞれの目的に適したグラフを選ぶために、事前に調べて最適なものを選ぶように心掛けましょう。 文字装飾の狙いは？ また、文字装飾は狙いと意図を持って行うことが大切です。強調したい部分が的確に強調されているか、伝えたいイメージに合った色が使われているかを再確認したいです。スライドを作成する際には、まず「言いたいことは何か」「どこに注目してほしいのか」を考慮し、効果的な配置や強調を工夫したいです。読む人の目線を意識し、一目でメッセージが伝わるような強調を意図的に使いこなしましょう。 体制変更の説得力は？ こうした視覚化、装飾、配置や強調の技術を、来年度の体制変更に向けた資料作成に活用したいと考えています。体制変更には複数のステークホルダーが関与するため、その意図や目的を深く理解してもらい、説得力を感じてもらうことが重要です。そのため、ステークホルダーごとに異なる立場や状況を考慮しながら、明確なメッセージを伝えられるように準備したいです。 伝えたい内容はどう？ まずは伝えたいメッセージをシンプルにまとめ、そのメッセージをもとに文章を作成します。それを基に必要な情報を盛り込み、視覚的にも理解しやすくなるよう、いくつかをグラフ化します。メッセージごとにスライドを作成し、その際には配置や強調を工夫して、一目でメッセージが伝わるかどうかを確認するつもりです。

プロセスはどう進む？ 分析を進める上で、プロセス・視点・アプローチの3つの要素が大変重要であると感じました。プロセスでは、まず目的を明確にし、次に仮説を立て、データ収集を行い、最後に検証を実施します。 視点でどう捉える？ 視点に関しては、結果への影響度（インパクト）、特徴の理解（ギャップ）、一貫した変化（トレンド）、データの分布（ばらつき）、および法則性（パターン）など、複数の切り口でデータを捉えることが大切だと思います。 数式で理解できる？ また、グラフや数字、数式を使って分析すると、視覚的にも理解しやすくなります。具体的には、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値、標準偏差といった数式を用います。特に標準偏差は数値が大きければばらつきが大きいことを示し、小さい場合はデータが密集していることを意味します。 販売データはどう見る？ 販売データを扱う際には、まず代表値と分布から傾向を掴むことが重要だと痛感しました。大量のデータがある場合、グラフを活用してばらつきを確認することにより、より精度の高い分析が可能になると考えています。また、平均値と中央値を比較することで、全体の状況を把握しやすくなるとも感じました。 業務でどう活かす？ 実際の業務では、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値、標準偏差など、どの指標を使用するのが最適かは、経験と慣れに依存する部分があります。今後も多くのデータ分析に取り組むことで、自分自身のスキルとして確立していきたいと思います。

問いの意義は？ 今回の演習を通して、「問い」の大切さを改めて実感しました。すぐに目の前の数字や現象にとらわれるあまり、分析の根本となる問いを設定することを忘れがちであると感じました。「何のために行うのか」「どの問いにこたえるために分析するのか」という目的意識を持つことが非常に重要であると学びました。 組織で共有するのは？ また、問いを自分の中に留めるだけでなく、組織全体で共有することの意義についても気づかされました。同じ立場の間だけでなく、組織全体として共通の問いを持つことで、さまざまなレイヤーから多様な意見や案が出され、より豊かな視点が得られると実感しました。 キーワードの活用は？ キーワードとしては、視点・視野・視座、思考の癖、物事の分解、グラフにひと工夫加える、目に仕事をさせる、そして丁寧な資料作りなどが挙げられます。これまで自分は、物事を分解して考えることが苦手だと気づかされ、その改善のために現場を見に行くなど、知識を増やす活動に積極的に取り組む必要性を感じました。また、切り口の工夫においては他者の意見を取り入れ、MECEやピラミッドストラクチャーといったフレームワークも活用していく考えです。 実践で何が変わる？ 今後は、日々のミーティングなどで「問い」を意識して共有し、その問いに沿った分析を心がけるとともに、実際に目に仕事をさせることで新たな事実を発見していきたいと考えています。こうした取り組みを通じて、提案の質をさらに高めていきたいと思います。

分析で何が分かる？ 本日の講義では、「分析とデータの関係」「データの種類」「データ分析で大切なプロセス」という3点を新たに学びました。分析目的を明確に設定し、仮説を立てた上で様々なデータを検証することが非常に重要だと感じました。目的が曖昧なままだと、分析ニーズに対し誤った結論を導く懸念があるため、職場だけでなく人間関係や恋愛の場面でも同じ考えが当てはまると思います。 受講生はどう感じる？ また、講義中には他の受講生の方々から、データを分析する理由や扱うデータの種類について意見を伺う機会がありました。その中で、各々の環境や状況によって分析の目的や手段が異なるという点を実感し、本来の分析の定義を再確認できたのが印象的でした。今後は、職場の仲間にも本日学んだ内容を的確に伝えられるよう努めたいと思います。 なぜ分析重視？ さらに、受講生全員が各自の理由でデータ分析を必要としているという共通点に気づき、非常に心強く感じました。今回学んだプロセスを活かし、今後のBI分析やデータの可視化作業に取り組む際には、まず分析目的と仮説を明確にすることを心がけたいと考えています。 部署連携の意義は？ また、各部署とのヒアリングやニーズ調査を通して、求められる情報分析と可視化を準備することも重要だと感じました。私自身、新たな職場での取り組みとして、近々導入予定のシステムを活用するために、まずはデータの整理と分析方法についてしっかりと学び、理解を深める必要があると実感しています。

データ加工で全体像を把握するには？ データを加工する際には、与えられた情報をそのまま受け取るのではなく、全体像を把握するために必要な項目を追加することが重要です。単に生の数値を羅列するのではなく、表として整理することで、様々な気づきを得ることができます。 グラフ化で得られる洞察とは？ また、グラフ化する際には、数値をどのように区切るかが得られる解釈に大きな影響を与えます。どのように分ければ、より良い気づきを得られるかを意識しながら数字を整理することが求められます。グラフ化はあくまで手段であり、そこから得られる洞察を基に仮説を立て、実際の行動に結びつけて改善を図ることが目的です。 傾向が見つからないときの価値は？ さらに、数字を分解してグラフ化した結果、傾向が見つからない場合もありますが、それは失敗ではありません。むしろ、傾向がないことが判明したこと自体に価値があります。 私はソフトウェアエンジニアなので、数字を分析する作業はあまり多くありません。しかし、例えばチームのミーティング時間を削減する際、いつ誰がどれだけの時間をミーティングに費やしているのかを分析するために、このような方法を活用できると考えました。 分析作業の目的をどう意識する？ 分析作業に取り組む際、つい情報をまとめることが目的になりがちです。しかし、「何のための分析作業なのか？」、「仮説を得るためにはどのようにまとめるべきか？」といったことを常に考えながら、分析作業を進めたいと思います。

打ち手は本当に価値ある？ 差別化を考えることの目的をしっかりと言語化し、「その打ち手が顧客にとって価値があるのか」を考えることに腹落ちできたことは、大きな学びでした。他の法人の方法論に目が向きがちですが、実は他業種やまったく関連のない分野にも差別化のヒントが存在します。「違うことをしよう！」という姿勢が必ずしも差別化戦略に直結するわけではなく、重要なのは顧客にとって価値があるものを継続して提供する視点だと学びました。 業務改善に見直しは？ 現在、自オフィスでは業務改善や工数削減がよく取り上げられていますが、この分野において見直しをする必要があります。まずは自社の強みを理解し、抜けもれを防止するためにも、学んだフレームワークを活用してしっかりと分析することが必要です。ターゲット設定が大事で、この部分が明確でない現状をふまえ、そこからスタートすることを目指します。 フレームワークは作用する？ フレームワークの復習と予習を進めます。自オフィスでの使用頻度は少ないかもしれませんが、ターゲットを設定するための分析は不可欠です。今回の学びに加え、ビジネスシーンで使われるフレームワークを積極的に吸収していくことから始めたいと考えています。 仲間で気づきは得た？ さらに、学びのアウトプットとして、分析した内部資源をオフィスの仲間と共有し、すり合わせることで、知識の定着を促進します。発信の場を設けることで、自分にない気付きや抜けもれを把握する機会を得ることができます。

学びの目的は何？ ライブ授業を受けて、これまでの学びを振り返ることができましたが、なお十分に理解しきれていない部分もあり、実際に活用するイメージがまだ明確ではないと感じました。特に、データ分析に着手する前に「目的」や「仮説」が重要であるという基本原則をしっかりと自分の中に落とし込み、何のために分析を行うのかを意識する必要があると思っています。 仮説検証の流れは？ 分析のプロセスは、まず仮説を立て、それを検証するためにデータの収集や加工を行い、そこから新たな発見へと結びつける流れであることを再確認しました。データそのものが分析の起点になるのではなく、あくまで仮説を検証・裏付けるためのツールとして位置づけ、目的と手段が逆転しないように意識することが大切です。 仮説思考で解決？ また、業務上で大量のデータ分析に直接接する機会がなくても、さまざまな場面で問題解決が求められることは事実です。こうした状況においては、仮説思考に基づいたアプローチで検証を進めることで、課題解決に向かう思考プロセスを常に意識する必要があると感じました。 思考プロセスを活かす？ さらに、データアナリティクスの思考プロセスを基本に据え、テクニカルな側面に偏ることなく、仕事や日常の課題に取り組む際にもこのプロセスを意識することが重要だと思います。直接的な事例に触れる機会が少なくても、まずは解決すべき課題に向き合う際に、今回学んだ思考のプロセスを活かして取り組む姿勢が大切だと感じています。

仮説検証の視覚化は？ ライブ授業では、これまで学んできた課題の特定方法や仮説の設定、結果の検証といったプロセスを再確認することができました。特に、仮説検証の成果をどのように可視化するかについては、参加者の意見を聞く中で、棒グラフや円グラフ以外にも表現方法が存在することを知り、新たな視点を得ることができました。また、限られた分析時間の中で、本当に必要な分析を見極めることの重要性を改めて実感しました。データが手元にあると分析したくなりますが、何のために分析するのか、得られた結果をどう活用するのかを常に念頭に置いて進めるべきだと感じました。 分析目的と改善は？ 講座を受講する前にデータ分析を学ぶ目的は「意思決定に活用するため」であり、その目的は６週間の学びを経ても変わっていません。授業内ではマーケティングに関する事例も取り上げられましたが、現業務において活かす機会は少ないと感じます。一方で、A/Bテストや４P分析は業務改善のための改善案策定に、また相関分析は将来の経費推計に役立つと考えています。 何かを決定する際は、まずデータ分析で解決可能かどうかを検討しています。その際、何のために分析を行うのか、何を明確にするのかを設定し、ただ単にエクセルでグラフを作成するのではなく、その手法が最適かどうかを熟慮することを習慣にしています。また、年１回の定例報告の場合、長年変わっていない報告形式も多いですが、可能な範囲でより伝わりやすい形式に改善していくことが重要だと感じています。

目的はどう定める？ 本講座を通じて得た学びの中で、特に印象深かったのは「目的をしっかりと定め、絶えず見失わないこと」という点です。業務を進めるにあたり、常に「何のためにやるのか」「その目的は何か」という視点を持ち続けることで、日々の業務がより有意義で効率的になると感じました。 業務にどう活かす？ これらの学びを自身の業務全般に活用したいと思いました。電話やメール、プレゼンテーション、会議、資料作成、受発注管理、品質管理、交渉、さらには課題や問題へのアプローチなど、多様な場面でこの知識を自然に使いこなせるようになりたいです。特に、「このメールを書く目的は何か」「この会議や打ち合わせの狙いは何か」「誰に向けてどんなプレゼンテーションをするのか」といった視点は、日々の業務で頻繁に活用する必要があると実感しています。 連絡方法はどう改善？ また、メール作成においては、単調な書類を除き、できるだけ一度時間を置いてから見直すことを心掛けています。過去の経験からも、そのまますぐに送信すると、相手にしっかり伝わらないことが多々ありました。メールを作成した後に30分以上置いてから再度確認する、あるいは翌朝の頭がすっきりしているときに見直すことで、相手目線での冷静な判断が可能になります。さらに、プレゼンテーションでは「相手は誰か」「何を知りたいと思っているか」を常に考慮し、相手によって資料の内容や構成を柔軟に変える努力を惜しまないことが大切だと改めて感じました。

B/Sの読解スキルをどう活かす？ B/Sから会社のビジネスが読み取れるとともに、それがどのように数値として現れるかを学べました。特に重要だと感じたのは、その会社のイメージを持ちながら読み取ることの大切さです。また、B/Sを「5つのブロックに分けてみる」という読み方をすることで、考え方が散らかることなく確認できることが分かりました。 どの視点でB/Sを読むべきか？ 会社ごとにB/Sの現れ方は異なりますが、「全体像を掴む」、「お金を有効に活用しているか」、「倒産のリスクは高いのか」という視点はどの会社にも当てはまるため、これからもその視点で確認していきたいと思います。 倒産リスクをどうキャッチする？ 自分の仕事での活用の前に、まだ正しく読めているか不安が残るため、まずはウェブから拾える情報を基にB/Sを読んでみようと思います。その理解が正しいことを確認したら、自社に関連する情報を入手し、自分の見解を加えてデータとして保管し、社内関係部門と共有したいと考えています。主な目的は取引先の倒産リスクを早期にキャッチすることです。 カネ研動画で理解を深める？ B/Sについてはまだ学びが必要だと感じているため、動画を再度確認して理解を深めるつもりです。特にカネ研の動画が分かりやすいので、これを主に利用して確認します。さらに、ウェブから得た情報を読み、自分なりの見解を持ち、その見解も含めて正しいかどうかを社内の専門部門に協力してもらいながら理解度をチェックします。