クリティカルシンキング入門

MECE思考で拓く数値の新視点

数字データ整理は? 数字データを分解し、表やグラフなどで見やすく整理すると、情報の捉え方が変わり、違った視点から理解できることに気づきました。情報を整える際は、もれなくダブりなく整理するためにMECEを意識し、層別、変数、プロセスといった切り口で分類することが大切だと実感しています。 事業所データの見方は? また、仕事で各事業所ごとのデータを扱うにあたり、階層別、用途別、期間別といった観点からMECEに基づいて分類することが、傾向の管理や分析に役立っています。数字データを表にまとめ、グラフ化することで、より見やすく、伝えやすい形に加工する工夫が重要だと感じました。

データ・アナリティクス入門

繰り返し検証で磨く納得力

仮説検証の意義は? 仮説を立て、その仮説を実際に検証することが重要です。検証方法や使用するデータに誤りがないかを確かめることで、より具体的な仮説が作成でき、仮説の精度が向上していくことが分かりました。 検証繰り返しは大丈夫? これまでの分析では、仮説に基づく作業は行ってきたものの、同じ仮説を繰り返し検証する取り組みは十分でなかったように感じます。仮説に誤りがないかしっかりと確認することで、具体的かつ精度の高い仮説が作成でき、説明する相手に納得感を与える報告が可能になると考えます。そのため、今後の分析作業ではこの考え方を意識し、検証作業を繰り返すことが重要です。

データ・アナリティクス入門

分析で気づく新たな視点: データ比較の重要性

データ分析での思考法とは? 「分析は比較なり」という言葉が印象的でした。これまで、データ分析といえばすぐに数値を操作してパーセンテージを計算し、グラフを作成することだと思い込んでいました。ですが、何より思考の部分が重要であることを教えてもらい、とても参考になりました。 オープンデータの課題はどう洗い出す? 現在、私は行政のオープンデータから課題を洗い出す仕事に取り組んでいます。規模が大きいデータを前にして、どこから手を付ければよいのか途方に暮れることもありました。しかし「まずは比較」のアプローチを念頭に置き、データを俯瞰して眺めることを実践してみようと思います。

データ・アナリティクス入門

平均だけじゃ見えない数値の物語

平均と標準偏差は何が違う? 普段の業務で平均値はよく目にするものの、標準偏差にはあまり注目していませんでした。しかし、データの比較が分析の基本であると意識する中で、単に単純平均だけで比較するのではなく、その比較自体に意味があるかどうかを検討し、適切な指標を選ぶべきだと考えるようになりました。 背景にある要因を探る? また、私の業界では他エリアでの優れた事例を自地域に取り入れることが一般的です。その際、来客数や平均単価といった数値に注目する場面が多いですが、単なる数値の比較に留まらず、背景にある要因について仮説を立て、深く考察する姿勢が重要だと感じています。

データ・アナリティクス入門

実情を活かす多角的分析のすすめ

目的や進め方は整っていますか? 分析に取り組む際は、まず目的や進め方を明確にし、関係者と認識を合わせることが重要だと学びました。また、1人で行う場合でも、フレームワークを活用して多角的な視点から分析し、偏りのない結果を目指すことが大切だと感じています。 今後の計画は具体的? 今後は、目的と求めるアウトプットをしっかりと定めた上で、データだけでなく現場の実情も踏まえた多角的な分析を実施していきたいです。各部門の意見を取り入れながら、What・Where・Why・Howの各ステップを丁寧に行き来することで、根拠ある改善提案へとつなげていくことを目指します。

データ・アナリティクス入門

仮説の罠を超える学び

仮説の固執はどう? これまでの経験から、仮説を立てる際に一方的に「決め打ち」してしまっていたことが反省点として浮かび上がりました。たとえば、部署としての方針を説明する資料作成時に、特定の仮説に固執し、その仮説に合わせたデータ収集に偏ってしまう傾向がありました。 多角的検証はどんな感じ? これからは、まず複数の視点からフレームワークを活用して仮説の網羅性を確認し、自分自身で異なる可能性を批判的に検証することを心がけたいと考えています。また、データ収集に際しては、どのように集計し、どのようなグラフや指標で示して分析を進めるかを意識することの重要性も再認識しました。

戦略思考入門

捨てる勇気で見える新たな学び

どんな視点で判断? 戦略的に「捨てる」という意識を持つことが重要です。その判断を行う際には、すぐに手に入る目の前のデータだけでなく、見えていない部分も様々な視点から評価し、目的に照らして判断する必要があると感じました。既存のやり方や慣れを疑うことも、大切なポイントです。 人的作業の見直しは? また、人的作業の見直しやシステムの導入を考えるとき、この「捨てる」という選択は非常に有効だと感じました。作業が本当に必要なのか、なぜ必要なのかをしっかりと考え、必要な要素を洗い出すことで、これまでのルールを一度手放して新たに構成し直す決断を実践していきたいと思います。

戦略思考入門

断捨離で生み出す業務効率革命

捨てる判断はどう見る? 捨てる選択は、ただ単にマイナスなことではなく、成果を上げるために必要な判断であると理解できました。限られたリソースを有効活用するためには、捨てるという選択をする前に基準を設け、データなどを用いて実行することが重要だと学びました。 断捨離の効果は現実? 自分自身の業務においても、限られたリソースを最大限に活かすために断捨離を進めています。実践した内容は部下にも伝え、施策目標に向けてリソースを効果的に活用していく方針です。また、断捨離によって削減できた時間を数値化することで、捨てる選択の重要性をより明確に実感できると感じています。

クリティカルシンキング入門

数字で読み解く未来への気づき

どんな切り口が有効? データはそのままでは価値を見いだすことができません。まずは全体像を把握し、いくつもの切り口から分解することで、グラフ化するなどして視覚的に整理してみる必要があると感じます。その上で、どういった単位で分解すればより意味のある情報になるのか、仮説を立てながら試行錯誤していくことが重要です。 数字で見直しは? また、これまで経験則で行ってきた業務を、数字という具体的な形で捉え直すことで、いくつかの切り口から再度分析する機会が得られると思います。そうすることで、新たな気づきが生まれ、業務の質の向上や効率化につながる可能性を感じました。

戦略思考入門

やさしく学ぶ経済性のヒント

どの経済性が重要? コスト低減のためには、「規模の経済性」「習熟効果」「範囲の経済性」「ネットワークの経済性」を理解することが重要です。現状のデータを正確に把握するとともに、外部要因も考慮し、どの要素を活かせるかを見極める必要があると学びました。 属人依存を解消? また、規模の経済性と範囲の経済性については、これまでの製造業での取り組みでも実践してきた内容です。一方で、習熟効果の背景には、特定の個人に依存するリスクが潜んでいると感じています。そのため、属人化の問題を解消するために標準化を進め、習熟効果を効果的に引き出す対策が求められると思います。

データ・アナリティクス入門

目的と仮説で拓くEC成功ストーリー

目的は明確? 私は自社ECサイトの制作に携わっており、グーグルアナリティクスやその他のアクセス解析ツールを用いて分析を行う機会があります。その際、まず目的と仮説を明確にし、データに向き合う前に自分自身やチームメンバーと共有することが重要であると実感しています。 分析報告は納得? また、分析結果を報告する際にも、目的や仮説を伝えるように心がけています。これまでデータそのものとそこから読み取れる情報、そしてそれに基づく提案を中心に報告していましたが、仮説も合わせて示すことで、第三者にとってより理解しやすく納得のいく内容になることに気づきました。

クリティカルシンキング入門

心に響くスライドの秘訣

スライドの意図は? グラフとメッセージが連動するスライド作成のプロセスや考え方が非常に印象的でした。通常、スライドはどうしても作成者の主観が反映されがちですが、各ページのメッセージと目的に注目し、聞き手にスムーズに伝わるための多角的な準備や第三者目線を意識することの重要性を再認識しました。 ルーチン作業の意味は? 業務においては、スライド作成やメールでのアナウンスといったルーチンワークが多くあります。特にスライド制作では、結論と背景、データやグラフ、仮説の考察など、各局面で伝えたい内容を聞き手が自然に受け入れられるよう努めたいと思います。

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