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知識 ✕ 例

に関する学び

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共感アプローチはどう？ 高専教員として「山と道」の共感型アプローチを試みるなら、以下の点に注力できると感じました。まず、学生と同じ環境で課題に取り組み、実際にどの部分でつまずくのか体感することです。数学の実習において、自ら問題を解くことで理解しづらい概念や使いにくいツールを発見できます。また、企業との連携を通じ、実際の現場で求められるスキルを観察し、カリキュラムに反映することも有意義だと考えます。 学習旅路をどう観察？ さらに、入学から卒業までの学生の学習旅路を詳細に観察し、挫折しやすいポイントや学習意欲が高まる瞬間を記録することで、教育改善に役立てることができるでしょう。そして、教えた知識が実際の課題解決に使えるかを検証するため、実践問題を通して理解を深めることや、授業後のフィードバックをすぐに反映する仕組みを取り入れることも大切だと思います。 初見で問題はどう解く？ また、本校の数学授業に取り入れている習熟度別の授業を通し、学生目線で問題に初見で取り組む経験はとても効果的でした。自分自身が問題に取り組み、どの部分で混乱するかを記録することで、異なる解法の試行やつまずきやすいステップを明確にできました。さらに、各レベルの学生グループに実際に関わることで、基礎では計算ミスや概念理解の困難さ、応用では発想の転換が難しい点など、学生の理解度や阻害要因を具体的に把握できたと実感しています。 デザイン思考の本質は？ これまでの学びを整理すると、まず「山と道」の事例からは、デザイン思考の本質として以下の点が浮き彫りになりました。ユーザー体験の重要性、見た目だけでなく実用性を重視する機能美の追求、そして製作者自身が使用者となり体験を重ねる共感的アプローチです。これらの考え方は、高専教育、特に数学教育においても非常に参考になると感じました。教員が学生の視点で学習過程を体験し、各レベルに合わせた指導方法を模索することで、より効果的な教育が実現できると確信しました。

グラフ活用法ってどうする？ 今週は、グラフの活用方法について学びました。データのばらつきを視覚的に把握するために、ヒストグラムが有用であると理解しました。たとえば、生徒の年齢のばらつきを見る際には、割合ではなく実数の分布に注目すべきだという点が印象的でした。 どの数値がポイント？ また、分析でよく使われる代表的な数値についても復習しました。単純平均・加重平均・幾何平均・中央値など、それぞれの計算方法と用途を確認し、特に平均値は外れ値の影響を受けやすいことに注意が必要だと実感しました。 現場の指摘はどう読む？ 現場でDX担当としてデータ分析に取り組む中、先日、部署ごとの退職率を比較して報告した際、経営層から数値の重み付けを考慮するよう指摘を受けました。当初はその意図が分からず戸惑いましたが、加重平均の考え方に近いのではないかと理解し始めています。ランキングだけで示すのではなく、ヒストグラムなどのグラフを用いて視覚的に説明できるよう工夫したいと思います。 数学の基礎は何が大切？ 一方で、数学の基礎の重要性を再認識しました。平方根や標準偏差、正規分布と2SDなどの数式が全く理解できず、焦りを感じています。まずは基本を押さえ、Excelの関数でどのように表現できるのか試してみるとともに、ピボットテーブルの復習にも取り組む予定です。 具体例の探し方は？ 今回の分析では、どの指標を使うべきか具体例がすぐに思い浮かばなかったため、今後はより多くの具体例を調べるとともに、実際に手を動かして理解を深めるつもりです。遠回りになるかもしれませんが、様々な切り口で数値を検討していきたいと思います。 専門用語、理解できる？ また、専門用語の理解もまだ十分ではないと感じており、関連するデータの傾向把握についても、ひとつひとつ学んでいく必要があると実感しました。これからも引き続き、知識を着実に身につけていきたいです。

分析の本質とは？ この学びを通じて、分析の本質を理解することができました。分析とは「比較」することが核心であり、特に条件を整えた「Apple to Apple」の比較が重要です。まずは「何を明らかにしたいのか？」を明確にし、そのために「何と何を比較すべきか？」を定めることが大切です。 棒グラフ作成の注意点は？ 印象に残った点として、棒グラフの縦軸と横軸など、細かな部分にまで注意を払ってより分かりやすく伝えることが求められるということです。例えば、縦軸は上がった・下がったを示し、横軸は要素間の比較を表現します。普段は手元のデータだけで判断してしまうことが多かったと気づかされました。この分析の本質は、課題解決のための分析決定だけでなく、解決策の実行後の効果検証にも活用できると感じました。 具体的な応用法は？ 具体的な応用として、解決策の効果を比較することが挙げられます。解決策を導入する場合としない場合での比較を行い、条件をできるだけフェアに揃えることが重要です。この考え方を業務に活かすことで、顧客の課題を定量的に解決する方法を確立し、納得できる成果を提示できるようになると期待しています。 より良い分析へのプロセス この知識はすぐに実務に活用できるもので、特に分析の本質を理解できたことは大きな収穫です。今後、以下の流れを意識して分析の質を向上させていきたいと思います。 まずは課題の明確化から始め、何が課題なのかを特定し、解決するためにどのような分析が必要かを考えます。次に仮説を設定し、それを検証するためのデータを収集します。重要なのはフェアな条件で比較できるようにデータを集め、分析結果を分かりやすく可視化することです。 最後に、結果を解釈し示唆を整理します。ただ結果を提示するだけではなく、その傾向や含意をまとめ、目的に沿った分析であるかを確認します。この一連のプロセスを通じて、より質の高い分析を目指していきます。

選択肢をどう捨てるべきか？ 選択肢が明確な場合には、「捨てる」という判断も一つの選択として考えられます。しかし、捨てた場合や捨てなかった場合、あるいはどれを捨ててどれを捨てなかった場合など、複数のシナリオを踏まえた上で意思決定をする必要があると感じました。選択や捨てる基準を一つの基準だけで判断してはいけないということです。 店舗施策の優先順位は？ 店舗で取り組む施策や目標をもっと一つに絞るべきかもしれません。お客様対応力（営業力）向上や既契約者の来店促進など施策が多数ありますが、小さい店舗だからこそ戦略を絞り、ひとつひとつ対応する方が成果や成長が望めると思います。 長期的な成果を得るには？ まずは、お客様対応力（営業力）向上を優先的に実行します。相談会の失敗事例や損害保険相談成約事例、営業スキル・テクニックを向上させるには、各人に依存していては効率が悪いです。幸いにして、既契約者の来店促進施策は自動化されており、ある程度の成果が見込めます。長期的な成果につながるのは前者であると考えられるため、以下のように進めます。 相談会の失敗事例と損害保険相談成約事例について、フォーマットを作成し、12月末までに10件の事例を作成して店舗の財産とします。また、営業スキル・テクニックについては、私から店舗メンバーに知識をインプットし、アウトプットするための課題を出します。1か月に2つのスキル・テクニックを共有し、12月末までに10のスキルやテクニックを伝えます。 営業スキル共有の計画 テーマは以下の通りです： 1. 傾聴① 2. ストーリーテリング 3. 効果的な雑談 4. 伝わる文章の書き方 5. 解説力 6. やってはいけない話の聞き方 7. 相手に恥をかかせない話し方 8. ノーと言われにくい話し方 9. 傾聴② 10. 相手の気持ちを変えるテクニック これらのテーマは、適切な順番に並べ替えて伝えていく予定です。

直感判断、信頼できる？ 実践的な場面に直面すると、つい反射的に考えてしまうことが多いと実感しました。人の思考には必ず偏りがあり、目の前の課題に対し、反射的に思い浮かんだ解決策をすぐに当てはめるのは避けるべきです。 その理由として、 1. 反射的に思い浮かんだ解決策は、自分の経験や限られた知識に基づいた発想である可能性が高いこと。 2. そもそも、そのことが本当に課題であるかどうかを検証していないため、無駄になる恐れがあること。 3. 解決策の目的に立ち返らないと、方向を見失い、無駄な労力を使う可能性が高いこと。 4. 解決策をMECEで考えないと、考え方に広がりが欠けること。 そのため、まずは何が課題なのかを最優先に考えるべきです。「ISSUE」こそが最優先です。このためには、最適な「問い」の設定が不可欠です。 目標設定は見直す？ 身近な事例で考えると、「来場者を10％増やすためにはどうすればよいか？」という目標がありますが、その前に、なぜ10％が必要なのかを検証した方が良いです。そして目標を10％に設定した場合、そのための仮説を立て現状を分析します。この際、データを集めるだけでなく、視覚化することが大切です。具体的には、データをグラフにする、日別・月別・季節別に分ける、目的別・性別に分析するなどの方法があります。 課題はどこにある？ さらに問題を明確にするために、ピラミッド・ストラクチャーを用いて広さと深さの視点で整理し、どこに課題があるのかを明確にします。その上で、課題への施策を洗い出し、優先順位を付けて実行します。 共有は大切か？ 日々クリティカルシンキングを活用する場面が訪れるので、毎回面倒がらず、自分を批判するつもりで取り組みます。これを実践すれば、メンバーの中でクリティカルシンキングを知らない人が困惑するかもしれません。しかし、思考法を共有した上で実行することが重要です。

ビジネスメカニズムの理解とは？ ビジネスのメカニズムについては知っているものがほとんどでしたが、そのメカニズムがなぜ起きるのかを本質的に理解していたかと問われると、怪しい部分もありました。今回、改めて理解できたので良かったです。特に規模の不経済性についてはあまり考えたことがなかったので、誤った判断をしそうだと感じました。本質を理解することの重要性を改めて実感しました。 ネットワーク効果での注意点は？ また、ネットワーク効果の動画でも触れられていましたが、良いサービスでなければ広がらないという前提がある中で、今回のようなメカニズムを知っているからといって安易に表面的な判断をするのは危険だと感じました。 範囲の経済性はどう活かす？ 今回学んだいくつかのメカニズムの中で、特に範囲の経済性は新規事業開発の現場で新たなビジネスアイデアを創出する切り口になると感じました（特に人材資源の観点から）。一方で、新たに必要となるコミュニケーションにより生産性のない会議の時間が増えるといった弊害も考えられるので、そのバランスには注意が必要です。 自部門や他チームとの連携は？ 自部門ではビジネスアイデアを探索するチームや事業推進のチームがあるので、交流を図っていきたいと思います。同様に、他チームとの交流も積極的に行いたいですが、負担にならないような手段を取るつもりです。 メカニズムの前提条件を考えるには？ また、今回学んだメカニズム以外にもいろいろなものがあると思うので、メカニズムが発生する前提条件や要件を理解し、それを知識として蓄えるだけでなく、自社の事業にどう役立てられるかを考えたいです。最初は難しいかもしれませんが、他社がメカニズムをうまく活用している事例を参考にすることも重要だと思います。今回学んだ戦略思考については、ケースを動画や書籍で見ながら自身の学習を通じて理解を深めていきたいです。

仮説のメリットは何ですか？ 「仮説」とは、ある論点に対する仮の答えのことです。この仮説を用いることで、説得力の向上、問題意識の高まり、スピードアップ、行動の精度向上といったメリットがあります。仮説は目的に応じて分類され、さらに時間の経過を考慮して整理されます。例えば、過去の問題を解決する方法として仮説を立てることができます。 正しい仮説の見方は？ 仮説を立てる際は、目の前の数字だけにとらわれずに俯瞰してみることが重要です。複数の仮説を決め打ちせずに立て、網羅性を持たせるためにさまざまな切り口を考慮します。また、都合のよいデータだけに頼らず、反論を排除するまでの検証が求められます。 仮説技法のコツは？ 仮説を立てるテクニックとして、「なぜ」を繰り返して知識を広めたり、別の視点や時系列で考えることが挙げられます。また、ラフな仮説を作る際には、常識を疑い、新しい情報と組み合わせ、発想を止めないことが大切です。 リーダーはどう実践すべき？ リーダーの役割として、仮説を検証するプロセスを習慣化するためには、率先垂範し、仮説と検証方法を常に考えることが重要です。また、質問を使ってコーチングを行い、チーム内での役割分担によるブレインストーミングやディスカッションを推進します。 新仮説はどう生まれる？ 創造的な仮説を考えるためには、ビジネス内外の組み合わせや否定的な問いを投げかけると良いでしょう。そして、仮説、データ分析、検証方法をセットで考え、それをチームで共有することが求められます。 どう自己を再確認？ 最後に、パッションを高めるための自問を言語化し、自分の生きがいやパフォーマンスを再確認することも重要です。これには、自分の目標を再確認し、現在の状況に対する考えを深めることが含まれます。こうしたプロセスを通じて、自身の成長とチームの成功を目指します。

解決すべき問いは？ まず、何が解決すべき問いであるか、そして今、何を解決しなければならないのか、なぜそれが必要なのかを明確にすることが重要です。問いを言葉に表すことで、思考や議論がぶれるのを防ぐための基盤が整います。 論点整理はどう？ 次に、その問いに対する答えを導くため、論点を整理します。自分自身の偏りに気を付けながら、さまざまな視点から論点を洗い出すことが求められます。その上で、具体的かつ正確な情報をできるだけ収集し、集めた情報を根拠として論点への答えを主張します。このプロセスを繰り返すことで、内容に厚みが生まれ、主張に説得力が加わります。 適切な表現は？ また、問いとその答えをシンプルで正しい日本語に言語化することが大切です。メッセージ性のあるプレゼンテーションにするためには、情報の整理だけでなく、聞き手にとって理解しやすい表現方法が必要です。 会議進行はどうする？ 会議を主催し進行する際は、まず解決すべき問い（イシュー）を明確にし、その目的を問いの形で参加者に事前に共有します。定例の会議であっても、イシューを提示することは実践すべき基本事項です。さらに、そのイシューを解決するため、複数の視点からの論点を提示し、各参加者に必要な情報を収集するよう指示すると効果的です。多職種が集まる会議では、さまざまな視点からの情報が交わされるため、基礎知識の習得も欠かせません。 議論軌道修正は？ これらの準備を整えた上で会議を進行し、議論が逸れた場合には必ず最初のイシューに立ち戻り軌道修正を図ることが求められます。解決すべきイシューを明確にし、複数の視点から検討するために常にイシューリストを作成し、その優先順位を考察します。こうした準備と情報整理により、各論点に対する答えを根拠を持って主張できるようになり、議論が本筋から逸れるのを防ぐことができます。

新しい知識を得る喜びは？ 今回のナノ単科では、聞きなれない言葉が多く、新しい知識をたくさん得ることができました。例えば「返報性」「事業経済性」「コングロマリットディスカウント」「規模の経済性」「規模の不経済」「習熟効果」「範囲の経済性」「ネットワーク経済性」といった用語があります。 ビジネス定石の理解が進む これまで「なんとなくそんな感じ」と思っていた事象が、実際にはビジネスの定石であり、それぞれ名称のあるメカニズムだということがわかりました。これらを言語化できるようになったことで、非常にスッキリしました。 全体感を把握する重要性 この学びを通じて、フレームワークを活用するだけでなく、ビジネスの法則や時代の流れといった全体感を今・過去・未来と常に把握しておくことの重要性を感じました。 美容業界での実践は？ 特に美容メーカーに勤務しているため、規模の経済性やシナジー効果、範囲の経済性の重要性を強く実感しています。これらを踏まえて、新商品のアイデア出しを進めていきたいと思います。また、人材も範囲の経済性の一部であることを学びました。小さな単位ではありますが、マネジメントする人員に対して最も効果的な業務を割り当て、シナジー効果を期待しながら進めていきたいです。 未来を見据えた戦略設計とは？ 規模の経済性を最大限に活用するためには、在庫リスクの視点も持ちながら「いつまでに何個売れそうか」の予測を立てて在庫発注依頼を行います。その際、プロモーション戦略の全体像を描いておくことが必要ですので、常に現在と未来にアンテナを張っておきたいです。 購買心理学の重要性を学ぶ さらに、ビジネスの法則には人間の心理や脳科学が絡むことが多いと感じました。特に返報性を例に挙げると、その重要性がわかります。今後は購買心理学なども勉強していきたいと考えています。

すべての学びは繋がる？ 6週間の講義を振り返り、最も印象的だった学びは「すべての学びは結び付いている」ということでした。もともと興味を持っていた分析手法やその評価方法には多くの新しい発見があり、非常に刺激的でした。しかし、分析に基づいて仮説を立て、それを生かすためにはマーケティングの知識が必要だということに気付きました。過去に学んだことと今学んでいることがつながり、新しい視点が得られたこの体験は非常に刺激的でした。 マーケティングとデータ分析の相乗効果 知ったつもりでいたマーケティングに関するフレームワークをデータ分析で活用することにより、学びが独立したものではなく、結び付けることで価値が生まれるのだということを実感しました。この経験が一番の収穫だったと思います。 異動後の目標と実践 講座の受講期間中に営業部門から希望する企画部門への異動が実現しました。異動までにデータ分析やマーケティングに関する学び直しを行いたいと思っています。講座で学んだデータ分析の基礎的な手法は、現在の部署でも十分活用できます。まずは今の部署で可能な分析を行い、学びを実践に移したいと考えています。まずは営業部門の販売実績から現状を把握し、マーケティングのフレームワークを活用して今後取るべき打ち手について考え、同僚と意見を共有したいと思います。 新しい提案とその影響 異動するまでに今回学んだデータ分析手法を用いて、営業部門の現状分析やそれに基づいた仮説の立案を実施したいと考えています。現部署では経験や勘を重視する風潮があり、それ以外の判断基準がない状況です。たとえ私の提案が採用されなくても、新しい考え方の実例を示すことで変化のきっかけとなれば良いと思っています。そしてこの経験、特に反省点を次の部署で生かし、新しい環境でも様々なことに挑戦してみたいと思います。

比較の重要性とは？ データ分析において、比較は極めて重要な要素です。要素を整理し、性質や構造を明確にすることで、なぜ「良い」あるいは「悪い」と判断されるのかを理解することができます。判断するためには、特定の基準や他の対象との比較が必要であり、比較を通じて初めてデータに意味が生まれます。 目標設定の重要性 分析には目的や仮説の明確な設定が不可欠です。分析の目的が曖昧であったり、途中でぶれてしまうと、都合の良いデータばかりを使う危険性が生じます。また、不要な分析に時間をかけてしまうリスクもあります。したがって、「何を得たいのか」という分析の目的と、それに必要なデータの範囲をしっかりと見極めることが必要です。 データの特性と可視化 データは質的データと量的データに分類され、さらにそれぞれ名義尺度・順序尺度または比例尺度・間隔尺度に分解できます。それぞれのデータの特徴を理解し、注意しながら扱うことが重要です。異なるデータを組み合わせることで、ひとつのデータだけでは見えてこなかった新しい情報を得ることが可能です。これらを効果的に可視化するために、グラフを利用しますが、グラフには適した見せ方があります。例えば、割合を示すには円グラフが、絶対値の大小を比較するには棒グラフが適しています。 新プロダクトの市場分析 現在、私は新しいプロダクトのリリースによって市場規模がどれだけ拡大するかについての分析を進めています。分析結果を基にした組織全体でのコンセンサス形成が不可欠であり、そのためには分析結果をわかりやすく可視化することが重要です。講義で学んだ内容をもとに、収集したデータをEXCELで整理し、グラフで可視化する予定です。どのデータをどのグラフで可視化するかは、講義の知識を活用しつつ、基準の設定も意識しながら判断しています。

規模の経済性はどう？ 規模の経済性に関しては、以前の部署では固定費としての人件費に特に注意を払っていたものの、現在の部署ではその意識が薄くなっていることに気づきました。これは、企業運営において重要な指標であり、一層の意識改革が必要だと感じています。 範囲の経済性を疑う？ また、範囲の経済性についても考察しました。他の事業に利用できるように見えても、安易な多角化には注意が必要です。例えば、ペンタゴン経営を試みたものの失敗した鐘紡の例は重要な教訓です。 総合演習から何を学ぶ？ 総合演習を通じて、特に厳しい状況においては他社の成功例や新しいツールに飛びつきがちになることを実感しました。自分の力だけではどうにもできない人口動向や嗜好を考慮した上で、自社の強み分析や経常利益計算を進めることの重要性を改めて認識しました。 部署間の役割は？ 現在の部署は事業部制であり、規模の経済性や範囲の経済性を活用する可能性があります。そのためには、自分の部署だけでなく、他の部署の業務を理解する必要があります。 結果をどう捉える？ 売り上げに直結していない部署であるため、新しいアイデアやツールを積極的に取り入れる風潮があります。しかし、結果を十分に振り返る機会が少ないため、取り入れる意義や将来性を精査した上で決断することが必要だと学びました。 知識共有の重要性は？ また、経験や知識を社内で共有し、学べる環境の整備も考えています。今年の9月には部署を横断してワークショップを開催しましたが、それが単発で終わることなく、継続できる仕組みを作りたいと考えています。 新挑戦の議論は？ 新しいことにチャレンジする際にはよく時間的制約がありますが、事前にメリットやデメリットをしっかり議論してから取り組むことが大切です。