クリティカルシンキング入門

問い続ける学びの軌跡

イシューはどう見極める? まず、イシューを特定するためには、必要なデータを揃え、各データの特徴が明確になる切り口から捉えることが大切だと感じました。その上で、結論を導くためにはMECE(漏れなくダブりなく)の視点で情報を分解し、ロジックツリーを活用して全体の構造を整理していくアプローチが有効だと思います。 本質はどう捉える? また、イシュー自体は疑問形で問いかけを続けることで、その本質や輪郭が浮かび上がってくると実感しました。今、自分たちが本当に考えるべきことは何か、解決策を急ぎすぎずにじっくりと検討する姿勢が重要であると感じています。どの問題を課題として捉えるべきかを問い続けることが、正しいアプローチへとつながるのだと実感しました。 論点はどこにある? さらに、プロジェクトやチーム内の課題、タスクの対応において、この手法は非常に有用だと感じました。担当している作業の中でどこに問題があり、何が論点なのか、またいつまでにどのような解決を図るべきかといった点を明確に把握するためのツールとして活用できると考えています。これにより、チームや上司、クライアントとの認識共有がスムーズになり、問題解決への具体的なステップが見えやすくなるでしょう。 説得力はどう伝える? また、社内研修や新技術の勉強会など、さまざまな場面においても、同じ手法で問題点や論点を整理することができる点に大いに役立つと感じました。考えた道筋を正確に日本語の文章に落とし込み、しっかりとした説明ができるようにすることは、説得力を高める上でも非常に重要です。問題点を混ぜ合わせず、具体的にどこにどのような課題があるのかを順序立てて整理していくことが、確かな解決策を見出すための鍵になると考えています。

データ・アナリティクス入門

仮説から挑む数字の物語

仮説はどこから来る? 分析の基本は、まずさまざまなデータを比較することにあります。細かなデータやグラフを確認する前に、自分なりの仮説を立てることが大切だと感じました。 3つの軸は何が違う? ここでは「プロセス」「視点」「アプローチ」という3つの軸が重要です。プロセスでは、目的を明確にし、仮説を立て、データを収集して、その仮説を分析により検証します。視点については、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンなどに着目します。そしてアプローチとして、グラフや数字、数式を活用する方法が挙げられます。 可視化で何が分かる? 比較のための可視化には、数字に集約する方法、目で見て把握できるようグラフ化する方法、さらには数式にまとめる方法があり、状況に応じて適切な手法を選ぶことが効果的です。 代表値はどう見る? また、データを見やすくするためには「代表値」と「分布」を確認することがポイントです。代表値には単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、ばらつきを把握するには標準偏差が有用です。特に、95%のデータが含まれるという2SDルールは、分析の信頼性を判断する際に役立ちます。 ノーム値は意味ある? クライアントのノーム値を算出して、予算シュミレーションに活用する手法も魅力的です。さらに、業界ごとにどの枠が効果的か比較検証することで、より適切なアプローチを模索することが可能だと思います。 実数値で検証できる? 実際のデータを利用してノーム値を算出する試みは、非常に価値があると感じます。社内にある関連データの算出方法や分析手法を参考にしながら、実数値での検証を進めることで、より実践的な知見が得られるでしょう。

データ・アナリティクス入門

平均だけじゃ語れない真実

平均値だけで判断? 平均値は、データのばらつきを反映しないため、平均値近辺に多くの数値が存在するとは限らず、両極端な数値が混在している場合もあります。そのため、平均値だけに頼ると正確な分析が難しくなることがあります。 標準偏差はどう見る? 標準偏差を加えることで、数値の分布やばらつきを把握することができ、平均値と合わせてデータの傾向を見極めるのに有用です。実際、ある施策の効果検証で前後の数値を単に比較した際には、有意な変化や傾向が見受けられず困惑した経験があります。しかし、標準偏差を算出して分布図に落とし込めば、より明確な傾向が掴めたかもしれないと感じました。 代表値の使い分けは? また、代表値の使い分けにも工夫が必要です。単純平均の他に、値ごとに重みを付けた加重平均、成長率や比率を評価する際に有効な幾何平均、そして外れ値の影響を受けにくい中央値を適宜使い分けることで、より正確な傾向分析が可能となります。 具体例はどう見る? たとえば、男性の育児休業取得日数については、年間の平均値だけでなく、外れ値として極端な値が含まれる場合には中央値を用いて経年の傾向を把握します。さらに、法改正の影響で急増している取得率の増加率を幾何平均で算出し、次年度以降の予測やKPIの設定に活かすといった工夫が重要です。 現業務を再確認? 現在の担当業務においては、従業員の健康診断データ、施策実施前後の変化、女性管理職比率の推移、男性育休取得率の推移など、今回学んだインパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンといった視点およびグラフ、数字、数式といったアプローチを用いることで、見落としがちな傾向や変化を改めて確認することが求められます。

戦略思考入門

ビジネスを制するメカニズムの極意

今週は何を学んだ? 今週の学びについて、以下のように感じました。 ビジネスはゲームか? まず、資本主義社会におけるビジネスは一種の「ゲーム」であり、そこで戦うためには「ルール」である「メカニズム」を学ぶことが重要です。どんな戦略も基本的な原理原則から外れていては意味がないため、このメカニズムを理解することが大切です。例えば、星野リゾートの星野社長が教科書通りの経営を重視されていることにその点が表れています。 変化に対応するには? 次に、時代やビジネス環境の変化によりメカニズムも変わるため、これに対応できる姿勢が求められます。「守」「破」「離」という取り組み姿勢やマインドセットが重要であり、自分で手を動かして試すこと、自ら調べ分析することも必要です。データや街を歩いて集めた情報を把握し、時代や環境変化を考慮し、指数関数的な急激な変化に対応することが競争の基盤となります。 基本をどう生かす? また、過去の知識を有効に活用することが重要です。業務に取り組む際、小難しい手法に飛びつくのではなく、まずは基本を大切にし、先人の知恵に基づいて基本を理解してから行動すべきです。 スピード重視の理由は? スピードを意識することも大切です。「スピードこそが競争のベースになる」と学びました。「スピード感」を持つことが業務改善に役立ちますが、その速度が何のために必要なのかという本質を見失わず、変化に対応しPDCAを回すために用いるべきです。 実践で何を得る? 最後に、自分で手を動かし経験を積むこと、規模の経済性と習熟効果の観点で業務を分析することが今回学んだ重要なポイントです。これらのメカニズムをしっかり理解し、戦略を立てることが求められると思います。

データ・アナリティクス入門

朝活で実践!残業削減の挑戦

正解はどこにある? ビジネスにおいて、問題の「正しい」原因を特定するのはほぼ不可能です。ひとつの「正解」を求めるのではなく、さまざまな手法を試す中で気づくポイントがあると感じます。具体的には、What、Where、Whyの順に仮説を絞り込み、Howで実践するというステップを何度も繰り返すことが重要です。 根拠は見えますか? 原因を追及するためには、まず業務や問題をプロセスごとに分解すること。そして、考えられる複数の選択肢を洗い出し、根拠を持って絞り込む作業を行うことで、データに基づいた分析を進め、問題解決の精度を高めていきます。さらに、仮説を試しながらデータを収集し、結果を組み合わせてより良い解決策に導く方法が有効だと考えています。 実践の鍵は何? この考えをもとに、まずは自分自身の業務を一つのプロジェクトとして見立て、実践してみることにしました。具体的には、例に挙げられていた通り、残業時間を削減する取り組みから始めるつもりです。私の業務は3月から徐々に繁忙期に入り、5~6月がピーク。今回は複数の新規プロジェクトも同時進行しているため、学んだ知識を実際に試し、可能であれば周囲のメンバーも巻き込むことを目標としています。 朝の時間は有効? また、グループワークの際にも公言した朝の時間の有効活用を、具体的な行動計画として取り入れていこうと思います。早く出社するとつい業務に取りかかってしまいがちですが、少なくとも30分はこの計画に充てるよう心がけます。これまでなかなか実践できずにいたのですが、今週から出社時はカフェで、在宅時は始業前に、徐々にルーティンを整えつつあります。これからは、朝の時間をうまく活用し、残業削減プロジェクトを推進していく所存です。

クリティカルシンキング入門

データ分析で視野を広げる学びへの旅

データ分析の手法とは? データを見る際には、単に与えられた数字を眺めるだけでなく、自らデータに触れて比率などの必要な情報を引き出し、グラフ化することで、複数の視点から分析することが重要です。こうしたアプローチにより、データを多角的に捉えることができます。 MECEで現状を把握するには? データを分解する際は、MECE(Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive)を意識することが大切です。同じ内容を繰り返すことなく、全体を漏れなくカバーすることで、現状を正確に把握できます。 具体的な分析の例は? システムや業務の分析では、具体的な例として航空券の購入フローや空港での搭乗フロー、整備フローなどを分解して考えることが挙げられます。また、売り上げ分析では、路線別や年齢別、搭乗回数別に分解してみることも効果的です。 業務に応用できるか? これらの手法は日常業務でも活用可能です。例えば、システム障害発生時の対応やアクセス数のデータ分析、WEBサイトへの攻撃分析といった場面でも役立ちます。 テンプレート活用の効果は? さらに、切り口のテンプレートを作成すると便利です。例としては、航空券購入から搭乗後までのプロセスを旅客の視点や業務の視点で分類することが考えられます。また、研修アンケートの分析にもこの方法を応用できます。受講前には思いもよらなかった角度からデータを切り分け、Tableauといったツールの活用も視野に入れると良いでしょう。 新たな視点が発見を生む? 日常業務においては、失敗を恐れずにデータを分解し、新たな視点で見ることがスタート地点です。こうした姿勢が新たな発見につながります。

アカウンティング入門

PLで変わる利益の見方と経営戦略

PL読み方で経営判断に役立てるには? PL(損益計算書)の読み方が変わることで、どの項目が利益を生み出しているのかを正確に把握し、経営判断に役立てられると考えました。例えば、低価格戦略を採用する場合、売上総利益率の管理が重要であり、原価や人件費の削減が利益確保の鍵となります。また、商品の回転率向上や付加価値の高い商品の販売比率を分析して、売上を最大化する施策を考えることができます。PLを利益構造の視点で分析することで、経営戦略の精度を上げ、持続的な成長に結びつけることを学びました。 病院経営で利益を上げるには? 病院経営においても、診療報酬や自費診療の構成を分析し、どの診療科やサービスが利益を生んでいるのかを明確にすることが重要です。例えば、外来、入院、手術、検査の各部門の収益性を分析し、利益率の高い診療を強化する戦略が考えられます。さらに、物品の共同購入、在庫管理の最適化、ICT活用による業務効率化、スタッフの業務フロー改善による労働生産性向上にも役立てたいと思います。 患者の回転率向上に向けた施策は? 病院では「患者の回転率」という視点が特に重要です。例えば、病床回転率を高めるために、退院支援の強化や在宅医療との連携を強めることで入院日数を適正化し、より多くの患者を受け入れることができます。また、外来診療や手術件数を増やすためのスケジューリング最適化も重要です。診療報酬データや患者満足度調査の結果を活用し、どのサービスに改善の余地があるのかを分析することで、経営戦略の精度を高めることが可能です。例えば、患者満足度が低い診療科で業務フローを見直し、患者リピート率を向上させる施策を立てることもできます。このような視点で取り組みたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

データ分析で得た新しい視点を育む旅

多角的な分析って? 数字やデータの分析においては、多様な視点での切り口が重要です。どのように分けるべきか迷うこともあるかもしれませんが、迷うよりもまずは様々な方法で分けて可視化してみることが大切です。特徴が見えない場合もありますが、それはその分け方が適していないと学ぶ機会です。特に、MECE(漏れなくダブりなく)を意識して切り分けることで、より正確な分析が可能になります。まず全体像を把握し、MECEを意識した分解を行うことが効果的です。 次回の展開はどう? 現在はコンテンツ開発の時期ではないため、データ分析の機会は少ないですが、次回のコンテンツ開発時には過去のアンケート結果を様々な角度からMECEを意識して可視化することで、新しいコンテンツ開発に役立てたいと思います。また、別の企画での社内研修を考えており、参加者のアンケート結果を活用して次年度の研修内容をどのように改善するかを考える際にこの方法を活用したいと考えています。さらに、アンケート作成時に何を質問すべきか考える際にも役立つと感じています。 可視化の工夫は? 具体的には、以下の方法を試みようと思います。まず、様々なデータを見つけられる限りの切り口で分けて可視化すること。そして、データをエクセルに取り込み、パーセンテージ表示やグラフ化を行い可視化して確認する習慣を身につけることです。さらに、常にMECEを意識し、モレやダブリがないか確認しながら進めることが必要です。 振り返りの学びは? 過去に分析したアンケートデータをもう一度見直し、得た知識をもとに新たな視点で見てみることも重要です。こうした取り組みを通じて、データの見え方の違いを体感し、今後の分析に活かしていくつもりです。

マーケティング入門

訪日観光アプリ成功の鍵を探る

観光案内アプリのセグメンテーションとは? 観光案内アプリの事業化を検討する過程で、特に注意が必要だと感じたのは「セグメンテーションの切り口」です。訪日外国人旅行客を優先すべき顧客層として仮定しましたが、最終的には国内旅行者にも対象を広げたいと考えています。このとき、以下の変数を明らかにし、「購買行動に差が出る切り口を選ぶ」ことが重要だと学びました。 - 人口動態変数(例:年齢や性別) - 地理的変数 - 心理的変数(例:趣味、志向) - 行動変数(例:使用頻度) 6R基準でのターゲティングの重要性 ターゲティングについては、6Rという評価基準を新たに知りました。特に、Rankでは市場規模に加え、イノベーターやアーリーアダプターといった火が付きやすい層を選ぶ必要があると再認識しました。 - Realistic Scale - Rate of Growth - Rival - Rank(優先順位、影響力の強さを考慮) - Reach - Response これらの基準は、市場の魅力と自分たちが勝ち残れるかどうかを比較しつつ選びます。 データを基にしたセグメンテーションプロセス セグメンテーションはデータに基づいて行います。まず、「購買行動に差が出る切り口」を仮説立てし、それに応じてデータを取得します。その後、ターゲティングやポジショニングを以下の手順で進める計画です。 1. セグメント別の市場規模、成長率を推定する 2. 推定結果に優先順位をつける 3. 最も優先する市場について競合との差別化を仮決めする(ポジショニング) 4. 実際に検証する この一連のプロセスによって、より的確で効果的なアプローチが可能になると考えています。

戦略思考入門

捨てる勇気が戦略を進化させる

戦略における「捨てる」とは? 今週は、戦略における「捨てる」ことについて学びました。実践課題を通じて、ROIを用いて優先順位を決定する判断軸が存在することを理解し、自分の1時間あたりの利益を意識して仕事に取り組むべきだと感じました。また、顧客の会社や市場の成長度合い、当社への貢献度など、さまざまな判断基準があることも改めて学びました。 「捨てる」ことで何が変わる? 「捨てる」ための意識として、いくつかのポイントを強調したいと思います。まず、捨てることで顧客の利便性が向上することがあります。また、昔からの惰性で行動しないことや、専門的なことは専門家に任せることも重要です。これらの意識を持つことで、効果的な戦略を立てることができるでしょう。 トレードオフをどう決断する? 戦略を立てていく中で、トレードオフが発生する場合があります。その際、何を「捨てる」か決断し、意思決定を行うことが必要です。私は営業部署に所属しているため、案件対応を進める際に、これらの判断基準を念頭に置いて工数を決めていきたいと思います。判断が難しい場合は、上司と相談しながら、判断の根拠となる材料(ROIや顧客の貢献度)をもとに決定していきます。 プロジェクトでの「捨てる」選択 現在携わっている新規プロジェクトでは、トレードオフが生じていないか分析中です。トレードオフ状態にある場合は、プロジェクトメンバーと共に何を「捨てる」かを決め、意思統一を図っていきます。業務においては、重要な判断基準をデータとして手元にまとめておくことが有用です。新しいプロジェクトを進める際にも、必要に応じて「捨てる」選択を行い、方向性をメンバーと共に決定していくことを意識するようにします。

データ・アナリティクス入門

データ分析の本質を学ぶ喜び

分析手法とは何か? 分析とは比較を通じて行われ、仮説を立てた後にデータを収集・加工することで得られる気付きが重要なプロセスです。定量分析の視点としては、インパクトの大きさ、ギャップ(差異)、トレンド(変化)やばらつき(分布)、パターン(法則)を考えることが重要です。データの代表値として単純平均、加重平均、幾何平均などを使い、ばらつきを見るためには標準偏差をとらえる方法が有効であることが分かりました。また、データを扱う際には、加工してビジュアル化することで一目で理解できるグラフを作成することも重要なプロセスです。 データの特異点をどう見つける? データ分析ではまず平均値を考えがちですが、データの散らばりから特異点を見つけることも重要だと分かりました。そのため、業務(調査系)で平均値のデータを参照する際は、背景に注意し、表面上の見栄えに騙されないよう気を付けたいと思います。また、実証実験で扱うデータについても、属性ごとのデータを無作為に取って平均値を出すのではなく、何と比較するのかを念頭に置き、そのデータで何を伝えたいのかを考慮してデータ分析の設計を進めたいです。今週のGailで学んだように、グラフには特性があり、自分の伝えたいデータをどのようなグラフを使って表現するかを慎重に検討することが重要です。 幾何平均やグラフをどう活用する? 今回学んだ幾何平均は耳慣れない単語だったので、自分でもう少し調べてみたいと思います。また、エクセルなどでよく使うグラフごとの特性について詳しく調べ、どんな場面でそのグラフを使用すべきかを理解できるようにしたいです。今回の学びを定着させるために、実証実験でデータ取得を検討しているメンバーに共有する予定です。

データ・アナリティクス入門

未来を切り拓く!仮説思考の力

仮説はどう整理する? 複数の仮説を立てる際には、その網羅性と分類が重要です。過去の失敗を分析する場合や、将来の事業の成功を予測する場合には、3Cや4P分析を活用して仮説を立ててみると良いでしょう。 データ収集はどうする? 仮説を裏付けるためのデータは常に存在するわけではありません。必要な情報を収集する場合、誰に何をどのように聞くべきかを慎重に考える必要があります。都合の良い情報だけを集め、他の可能性を排除しないようにする意識も大切です。この姿勢は「関心や問題意識のないところに仮説は生まれない」というマインドセットにも通じています。 市場特性の見極めは? 3Cや4Pの視点で現在のビジネス状況を正しく理解することが不可欠です。しかし、市場や業界、製品が特殊な場合には注意が必要です。例えば、医療業界ではエンドユーザーが患者であり、購入決定権を持つのは医療者であるケースがあります。広告制限のある製品については、適切な顧客設定と検証が必要です。自社だけでなく、関わるグループ施設市場を含めた3C、4P分析も有効です。 3W1Hで速さは向上? 仮説の3W1Hを繰り返すことでビジネススピードが向上します。過去と未来の仮説を分けて分析し、サイクルを回すことが必要です。たとえば、大型コンペの参加が有効だったか、その前後の効果や成功の分析、次回の見込みや採用率の変化が周囲に与える影響の予測を行います。 Excel作業改善のコツは? データの比較基準が異なる場合、データの取得、加工、単位や見え方の統一が課題になります。実際の分析開始前の準備段階でのExcel作業に多くの時間を費やすことが課題となっているため、この点のスキルアップが必要です。

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