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情報

に関する学び

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体験価値はどう変化？ IT業界に身を置いているため、単に高品質な製品やサービスを提供するだけではなく、顧客にどのような体験価値を提供できるかが重要であるという認識は持っていました。しかし、工業社会では「売り切り型」が中心であったのに対し、デジタル社会では継続課金型へと利益構造が変化している点については、十分に意識できていなかったため大きな気づきを得ることができました。 連携で広がる視野は？ また、自社でもオープンプラットフォーム化を進め、業界全体の活性化を目指している中、建設現場で同様の取り組みが行われているという事例を知ることができました。今回の講座を通して、他業種におけるデジタル活用やプラットフォーム戦略にも視野を広げる必要性を強く感じました。 未来戦略を考える？ 今後は、自社の取り組みをIT業界内に留めるのではなく、異業種の事例からも学び、顧客に継続的な価値を提供できる仕組み作りを進めていきたいと考えています。特に、メディア、店舗、ECなどをつなげ、お客様に一貫した美容体験を届けることの重要性を再認識しました。 統合施策は可能？ 自社では既に、データを活用した企業向け支援や、ブランド・店舗をまたいだカウンセリング情報の活用、オンライン・オフラインをつなぐ取り組みなど多岐にわたる施策を進めています。しかし、これらの取り組みを個別の施策として終わらせるのではなく、お客様にとって「継続的な美容体験」として一体化させる視点が必要だと感じました。 スマート活用で変化？ 例えば、スマートウォッチは、購入後も日々のデータを記録し、その人に合わせた気づきやアドバイスを提供することで価値が高まっています。美容分野においても、商品との出会い、カウンセリング、購入、使用、感想のフィードバック、次回の提案といった一連の流れを、AIなどの技術を用いてお客様一人一人の悩みや関心に合わせ、精度高く繋げることができれば、単なる商品紹介や購入支援を超えた、顧客に寄り添うサービスに近づくと感じました。 中長期戦略はどう？ そして、このような取り組みを進めるためには、現場での目先のKPIに捉われることなく、「お客様にどのような体験を届けたいのか」という視点で施策を整理し、中長期的な視点で進めていく体制づくりが不可欠であると改めて実感しました。

新メンバー指導のポイントは？ 学びとなった点は以下の3つです。 まず、新メンバーの指導において、以下の3点を必ず押さえることが重要だと感じました。1つ目は、初めに「何をどこまで任せるか」を明確に伝えることで、相手との共通理解を得ることです。2つ目は、その仕事の意義や目的を伝え、「なぜやるのか」を理解させることです。これにより、相手が自律的に動きやすくなります。3つ目は、相手の経験や能力を確認し、それに応じたフォロー体制を整えることです。 学び方のコツとは？ 次に、学び方のコツとして3つあります。1つ目は言語化で、考えを言葉にし、漠然とした考えで終わらせないようにすることです。2つ目は教訓化で、各ケースを客観的に分析し、普遍的な教訓を引き出すことです。3つ目は自分化で、引き出した教訓を自分の状況に照らし合わせ、自分の課題や弱みを改善するために考えることです。 リーダーシップの育み方は？ また、リーダーシップの三要素について学びました。能力と意識を掛け合わせることで行動が生まれるというもので、私の場合は能力に偏っていたため、明るく前向きでオープンな意識を、業務を通じて日々心掛けていきたいと思います。 ジュニアメンバーへの効果的な指導策 チーム内のジュニアメンバーに業務を依頼する際には、この学びを活かし、特に相手の経験や能力の事前把握を重視したいと思います。以前はフォロー体制が不十分で、相手の信頼を得られていないこともあったため、改善する所存です。リーダーシップに関しては、「明るく機嫌よく前向きでオープン」を意識し、信頼されるリーダーを目指したいです。現在は意識にムラがあるため、人との関わりの中で積極的に意識していきたいです。 指導プランの具体例は？ ジュニアメンバーへの指導プランとして、月に一度のロープレを実施し、経験や能力を丁寧に聞き取ることで、相手の視点に合わせたフォロー体制を築き、信頼を得ることを目指します。一方、意識面の行動プランとしては、「明るく前向き、機嫌よくオープン」を実践するために、常に笑顔を忘れず、終礼時に適度に自分の情報を開示し、ジュニアメンバーとの関係性を深めていきます。また、週の定例ミーティングでは、ジュニアに考えさせるような意見や指摘を心掛け、彼らの成長をサポートしたいと考えています。

生成AIの仕組みは？ 今週の学習では、生成AIが人間のように意味を理解して考えるのではなく、大量のデータから確率的に最も妥当な答えを導き出す仕組みであることを理解しました。一見、高度に思考しているように見えるものの、実際には情報を分解し比較するプロセスを繰り返している点が重要だと感じました。 AI検証の理由は？ また、AIのアウトプットは有用である一方、その結果をそのまま受け入れるのではなく、「事実」「解釈」「表現」を分けて検証する必要があることを学びました。分解や分析には強みがある反面、複雑な文脈の理解や独自の発想に関しては限界があると実感しました。 アウトプット向上は？ さらに、アウトプットの質は問いの立て方や言語化の工夫に大きく左右されるため、利用者自身の思考の力が非常に重要であると感じました。生成AIは単なる効率化ツールではなく、その特性を正しく理解し活用することで、まさに思考のパートナーとしての価値を発揮すると理解しています。 記録日はいつ？ 2026年5月9日（土） 業務でのAI活用は？ 私の業務では、スポーツ、社会貢献、広報、地域連携など多様なステークホルダーと関わりながら企画や資料作成を行っています。そのため、論点整理やストーリー構築、情報収集に多くの時間がかかる現状において、生成AIを活用することで、企画の初期案作成や論点整理、要約、想定問答の作成、そしてプレゼン資料の骨子検討などを効率化できると感じました。 学びの効果は？ 特に、正解が一つではないテーマにおいては、生成AIを思考の壁打ち相手として利用することで、多角的な視点や新たな切り口を短時間で得られる点が魅力的です。その一方で、AIは過去のデータに基づいて確率的に回答を生成しているため、アウトプットは必ず「事実」「解釈」「表現」に分けて、慎重に検証する必要があります。 学習の実践は？ 今回の学習を通して、AIの性能自体だけでなく、利用者自身の問いを立てる力、論点を整理する力、そして目的や前提を明確に言語化する力が、アウトプットの質に大きな影響を与えることを再認識しました。今後はまず自分の考えを整理したうえでAIを活用し、迅速な仮説検証やブラッシュアップを行いながら、企画や提案、意思決定の質とスピードを高めていきたいと思います。

初めての学びは？ Week1からの学びを振り返り、重要と感じた項目を整理しました。これを同僚に伝えるべきだと考えています。 問いをどう継続？ まず、「問いを意識し続ける」ことが大切だと感じました。問いの意識を緩めてしまうと、物事を漠然と受け入れてしまうリスクがありますので、常に問いを意識し続ける習慣が必要です。また、経営者などの上位層の視点で問いの意味を考えることも重要です。現在のポジションの考え方では上位層の課題を理解するのは困難ですので、上位層の視座、視野、視点で問いを考え、課題を具体化する必要があります。 常識に挑む理由は？ さらに、「そもそも」を意識し続けることが大切です。人は現在の業務を素直に受け止め、変えたくないと思う傾向があります。しかし、常識やルールに対しても常に疑問を持つことが求められます。資料作成も軽視せず、理解を早めるためのひと手間を惜しまないことが重要です。打ち合わせを口頭のみで行うのは相手に失礼であり、時間を浪費する行為ですので、資料を前提として、効果的に理解を得るための工夫を心がけるべきです。 経営層の視点は？ 経営企画を担当している立場としては、様々な問いを持ち、課題や施策を検討していきたいと考えています。例えば、「全社の売上・利益を最大化するには？」といった問いに対する解答を見出すため、経営層・上司の視点を意識し、必要な情報を捉えることが重要です。また、根拠となるデータ収集・分析も重要なプロセスであり、そのための環境整備にも取り組んでいきたいと考えています。 報告の意義は？ 業務上、毎月定例の業績報告があり、課題や施策の検討機会を得ることができます。この報告準備を課題・施策を考える契機とし、報告対象である経営層が必要とする情報を仮説しながら組み立てることを継続的に実施したいと思います。 研鑽の成果は？ 自己研鑽の一環として、同僚や部下へのレクチャーを行うことで、自分のスキルアップにも繋がると考え、社内で勉強会を開催していきたいと思っています。勉強会の内容は、業務上でのクリティカルシンキングや戦略的思考を取り入れたものにし、業務と関連させることで理解を深めてもらいたいと考えています。開催後には、内容が本当に役立ったかを問い続け、常に反省し、内省する意識を持ち続けたいと思います。

伝えたいことは？ 今回のテーマは「相手の理解を促進させる視覚化」でしたが、まず大切なのは、相手に何を伝えたいのかを明確に決めることだと感じました。視覚化する上で使える手法には、グラフや文字、スライドなどがありますが、できるだけシンプルにしながらも最大限のメッセージを伝える工夫が必要だと思いました。具体的な学びは以下の通りです。 グラフはどう使う？ まず、グラフについてです。時系列データには折れ線グラフや縦棒グラフ、データ量の比較には横棒グラフなど、それぞれの特徴を活用することが重要です。 文字はどう工夫？ 次に、文字についてです。自分はカラフルになりがちですが、強調したい文言が過剰にならないよう注意したいです。また、使う色の中身も意識しながら差別化を図ることが大切です。 スライドで誘導は？ 最後に、スライドについてです。メッセージの順番は左から右、上から下に配置し、強調したい箇所には矢印を入れて視点を誘導する工夫が効果的です。 学びはどこに？ 学んだことは、主に次の2つの場面で活用できると思います。 研修資料の工夫は？ まず、社内研修設計におけるスライド作成です。現在、マネージャー候補向けの研修設計を考えており、スライドを作成する必要があります。研修の難易度が上がり多くの資料を収集する分、スライドはできるだけシンプルにする工夫をしたいと考えています。 提案資料はどうする？ 次に、経営陣に提案する人事資料作成です。現在、週に1～2回、経営陣に人材戦略に関する提案をしています。その際に資料についていくつか質問を受けることがあるので、資料を一目で理解できるよう改善していきたいと思います。 行動計画は何だろう？ これらを活用するための行動計画は以下の通りです。 研修計画のポイント？ 社内研修設計におけるスライド作成では、情報の順番とメッセージの順番を一致させ、グラフを取り入れる際にはできるだけ一つにまとめ、フォントのカラーを意識的に差別化することを考えています。 資料改善の注意点は？ 経営陣に提案する人事資料作成では、基本的なことですが、グラフにタイトルを必ずつけ、適切なグラフかどうかを常に確認し、データが時系列なのか、要素なのか、変化を表現したいのかを考慮することが重要です。

なぜ分析の目的を見失わない？ まず、「何のために分析するのか」という「目的」を見失わないことが重要です。その上で、その目的を果たすためにはどのようなデータをどのように分析すれば良いのかという「仮説」を立てることが必要です。その仮説に基づき、必要なデータを収集し「意味を読み取る」ために適切にデータを加工し、その分析結果から新たな発見を導き、より良い意思決定を行うことが求められます。 データビジュアル化の役割とは？ データ分析の一連のプロセスにおいて「意味を読み取る」ためには、代表値である平均値および中央値、ばらつき度合いを分布として示す標準偏差を用いた全体像の把握が重要です。また、それらを一目で容易に把握するためにデータのビジュアル化も欠かせません。そして、ビジュアル化されたグラフを見る前に、それまでに得た定量情報や定性情報をもとに自らの解釈と仮説を立て、その解釈・仮説と実際のデータを比較するアプローチを繰り返すことで、分析を深めていきます。 データ分析の順序を守るには？ いざデータを前にすると、「仮説を立ててデータを見る」のではなく、「データ同士を比較して仮説を立てる」という癖があることに気づきました。この順序を間違えると意味がなさず、分析を深堀りできません。自然と正しいプロセスを踏むことができるようになるまで、意識して練習を繰り返したいと思います。 予算策定に活かす分析手法は？ 直近では、予算策定にこのアプローチを使います。過去の売上や原価をもとに、標準偏差、加重平均、幾何平均、中央値を使ってより確からしい代表値を出し、定性情報も加味して来期の予算を策定します。この際、「仮説を立ててデータを見る（仮説との比較）」ことを意識して取り組みます。また、その代表値にした理由や定性情報の扱いについて第三者と共有し、対話を重ねることで、納得性のあるものとして示すことができるように努めたいと考えています。 今後意識する改善点は？ 今後、以下の点を意識して取り組みます。 1. 標準偏差、加重平均、幾何平均について再度勉強し、特徴を深く理解する。 2. 「結論ありき」や「経験と勘」に頼らず、データ分析のプロセスを一つずつ丁寧に踏む。 3. 定性情報を「落としどころ」や「決め打ち」の要素として扱わないように意識する。

今週の学びは何？ 今週、このコースの学びを整理し直し、3つの重要な点を改めて認識しました。 問いの意義は何？ 第一に、「問い」が何かを考え、それを明確にすることは非常に重要です。イシューを特定することで、なぜその問題について議論しなければならないのか、その目的がはっきりします。 イシューをどう特定？ 第二に、イシューを特定するためには、既存のデータを様々な角度から分析し、ピラミッドストラクチャーで情報を整理・構造化する必要があります。これにより、本質的な問い、「イシュー」を決定し、解決することが可能となります。 表現方法はどう？ 第三に、相手の立場に立って表現し、主語や述語を明確にすることが大切です。スライド作成時は、グラフの活用やメッセージの強調などを通して、何を伝えたいのかを分かりやすく示すことが求められます。 業務にどう活かす？ この学びは、日常の業務、たとえば「関連部署への調達コスト説明報告」や「新規プロジェクト立ち上げ・運営」「部署内の売上報告」など、さまざまな場面で活用できます。なぜなら、これらはすべて課題解決や他者との協働を伴い、問いを特定し、構造化して解決することが本質だからです。また、他者に対する表現は、強調するポイントやメッセージを明確にすることが重要です。 調達報告は何故？ 具体的な活用例として「関連部署への調達コスト説明報告」を挙げると、以下のようになります。 【考え方】 これまで、報告内容は漠然と定められていましたが、まず「なぜ報告するのか、相手は何を知りたいのか」を明確にすることから始めます。これにより、報告内容や方法、頻度、対象者を最適化できます。特に調達コストについては、各品目の状況に応じた本質的なポイント「イシュー」を特定し、説明に活かしたいと考えています。大きな金額や重要品目については、ピラミッドストラクチャーを作成・提示し、その考え方を共有することで、相手の納得度も高まると感じています。 伝え方はどうする？ 【表現】 先方が知りたいことや、その後の情報の取り扱い方を明確にした上で、グラフの見せ方や強調ポイントを調整します。また、どの視点（相手目線、自部署目線、自分目線）で話をするのかに注意を払い、主語と述語を明確にしながら報告を進めます。

データ分析における比較の重要性とは？ データを比較することは、他のデータと比較することでその意味合いを読み取ることにあります。繰り返しになりますが、「分析は比較なり」が重要です。単純な平均では見落としやすい情報を把握するために、データのビジュアル化を駆使し、バラつきを視覚的に理解することが求められます。比較を行い、グラフを解釈することで仮説を立て、その結果として次に分析すべきデータや分析の深掘りの方向性が明確になります。 代表値だけで十分か？アプローチを考える 大量のデータを比較するアプローチについて考える際、代表値の使用だけではデータの分布状況がわかりません。データの分布を考慮するために、標準偏差を併用します。標準偏差が大きければバラつきが大きく、小さければデータが集約していることを意味します。また、データをビジュアル化することも重要です。実際の業務では、加重平均とデータのビジュアル化が主に行われています。 代表的な数値には以下のものがあります： **代表値** 1. 単純平均 2. 加重平均 3. 幾加平均 4. 中央値 **散らばりを表す数値** - 標準偏差：標準偏差が大きいとデータがばらつき、小さいとデータが集約している。正規分布と2SDルールも考慮します。「起こりにくいことが起こっている」という実感値は5%です。 分析の深化にはどのプロセスが必要？ 分析の内容に応じた代表値を使い、内容に応じたビジュアル化の方法を考えることが大切です。案件の特徴を「プロセス×視点×アプローチ」で分析することに重きを置くと良いでしょう。会社の施策展開にあたっても、目的に応じた比較を行い、ビジュアル化し、そこから仮説を立てて分析を深めていくサイクルを徹底していきます。過去の導入事例から仮説検証を行い、どの層にヒットしているかをビジュアル化し、現在進めているターゲティングの選定を進めていくことが求められます。 学びの共有はどのように行う？ まず、メンバーにWEEK3の学びを共有し、現在取り組んでいる施策のターゲティングに役立てたいと考えています。根拠のあるデータを作成し、より良い意思決定に繋げることが目標です。代表値と標準偏差の仕組みを理解し、必要に応じて使い分けるために、日常の業務に取り入れてみることから始めましょう。

戦略の全体像は？ WEEK1からWEEK5まで、また動画学習を通じて、戦略思考の全体像を学ぶことができました。特に、目標から逆算する考え方や、プラン作成時に実現可能性を徹底的に検討するプロセスを知り、過去の慣習にとらわれず本当に必要なものかを見極め、不要なものは排除する選択ができるようになっていきたいと感じました。 判断の見直しは？ これまで自分の職務に結びつけることを重視してきましたが、今回の学びで仕事以外の場面でも活用できると実感しました。日々の業務に加え、直感やこれまでの経験則に頼った判断を一度立ち止まって見直し、思いついた背景や考えの偏り、抜け漏れがないか確認する習慣を身に着ける重要性を強く感じています。 未来像はどう見る？ また、最後のライブ授業で「どういう人になり、どういった人生を送りたいのか」という問いに触れ、自身の職務に偏った考え方から脱却し、広い視点を持つ戦略思考が、組織や社会への貢献、さらには豊かな人生の実現につながることに気づくことができました。 情報活用の秘訣は？ さらに、現状分析における情報収集の重要性や、日頃からの情報アンテナの感度を高めておくことが不可欠だと感じています。プランを振り返る際には、現在の状況を正確に把握し、優先順位を決めることが今後の成長につながると考えています。また、自分自身のありたい姿を再検討し、組織から求められることや、自分が本当にやりたいことについて深く掘り下げていく意識が芽生えました。 情報収集の極意は？ プラン作成の段階では、必要な情報が何かを検討しながら情報収集を進めることが多く、特に業界全体や競合の動向など、幅広い情報に日頃から触れておくことが重要だと実感しています。情報を収集し、大きな流れを把握することで、必要な情報の選別や深堀りがスムーズになり、プランの精度が高まると考えています。 振り返りで何を掴む？ また、プランの振り返りの際には、環境の変化や過去に達成できたこと、反対にできなかったことなどを多面的に分析し、今やるべきこととやらないことを明確に判断していきたいと思います。年間計画の実行状況も振り返りながら、来年度以降の優先順位や興味のある仕事について改めて検討し、自分があるべき姿をブラッシュアップしていくことに意欲を感じています。

顧客ニーズは何でしょう？ ユーザーが自分でも気付いていない隠れた欲求を考え捉えることが、「顧客のニーズ」を理解するために重要だと学びました。講義の中で、一定以上の欲求が満たされている人は自分の求めているものを明確に説明するのが難しく、たとえ質問しても「特にないですね」といった答えが返ってくることがあると教わりました。これは仕事の場面でもよく遭遇し、自分にも当てはまると感じました。 本音探しはどうする？ ニーズを探るには単純な質問だけでは不十分であり、デプスインタビューや行動観察を通じて時間をかけて真の欲求、つまり本音を掘り出す必要があることを理解しました。また、ニーズだけでなく「ペイン」を探ることも重要であると納得しました。「あったらいいな」では人は動かず、痛みという強い感情に対してはその解消のためにお金を払う価値があると考えている人が多いことは興味深く感じました。ペインポイントを探し出し、それをハッピーに転換するゲインポイントを見つける視点を今後は持ちたいと思います。 企画に活かすヒントは？ 自社サービスの機能追加の企画にこの学びを活かせそうだと考えています。特に、ニーズだけでなく「ペインポイントが何か？」という問いを持ちながらカスタマージャーニーを考察することで、新たな気付きを得ることができるのではないかと感じています。これまではワクワクするものや楽しそうなものに焦点をあてていましたが、今後は痛ポイントや嫌なところにも目を向けていきたいです。 お金の悩みは何？ 現在、ライフプランシミュレーションを搭載した金融商品の紹介や営業支援ツールの開発ロードマップを社内で検討しています。このため、具体的なニーズを明確にし、いくつかの案を社内で提示できるように準備していきたいと考えています。特に、人生におけるお金に関するペインポイントを意識して生活し、この情報を活用していきたいと思いました。 給料日は何を感じる？ 例えば、給料やボーナスが入った日は「何に使おうかな」「住宅ローンの返済を多めにしようかな」といったハッピーな気持ちになりますが、こうしたイベントをきっかけにペインポイントを見つけ、今の自分の気持ちを深く掘り下げたいと思います。まずは日々の生活で思いついたことを都度書き出す習慣を付けたいと考えています。

マーケティングとは何？ マーケティングという概念について、動画で「顧客に買ってもらえる仕組み」を作るという定義が印象的でした。非常に広い意味を持つことを実感し、その具体例をいくつか考えてみました。 製品開発のポイントは？ まず、顧客にとって魅力的な製品作りが基本であると感じます。製品そのものの魅力がなければ、どんなアプローチも意味がなく、かつ製品開発には複数の部門が関わるため、全体としてのバランスを意識する必要があります。 伝え方はどうする？ 次に、魅力ある製品の良さをどう伝えるかが重要です。たとえば、使いやすさや生産性向上といった具体的なメリットが、顧客にとって刺さるポイントとなっています。 アピール場所はどこ？ また、いかにしてその魅力を伝えるかだけでなく、顧客の目に留まるアピール場所の確保も欠かせません。展示会や専門誌、さらには自社メディアやSNSなど、多様な情報発信手段を活用することで、さまざまな顧客層にリーチできると考えています。動画配信サービスやブログ形式での情報発信も、後から情報を探しやすい点で有用だと感じました。 営業対応はどう？ さらに、顧客と直接接する営業やサービススタッフの印象も大きな役割を果たします。彼らの対応次第では、顧客の印象が大きく左右されるため、教育や評価制度の充実が求められます。 技術だけで満足？ 私自身は商品開発を専門としていますが、つい「優れた技術だから買ってもらえる」という考えに陥りがちです。しかしながら、顧客像をより深く掘り下げ、具体的なニーズや販売規模を明確にすることこそが、成功する製品開発への鍵だと再認識しました。 情報漏洩対策は？ 現在、工場向けの製品の企画開発に携わっています。企画から市場投入までにはおよそ2年の期間が必要です。企画段階から実際のユーザーの意見を取り入れ、使い勝手をより良くするための相談を進めたいと考えていますが、現状、社内にターゲットユーザーが存在しないため、ユーザーと直接情報共有する際には、同業他社への情報漏洩というリスクが伴います。この状況に対して、外部からターゲットユーザーを取り込み、秘密保持契約などを結ぶといった打ち手以外に、どのような方法が考えられるか、今後の課題として模索しているところです。

イシュー設定の真意は？ 今週の学びで特に印象に残ったのは、まず「イシューの設定」が重要であるという点でした。単にデータを分析するのではなく、何が本質的な課題なのかを特定することで、分析の方向性や具体的な打ち手が大きく変わると実感しました。 冬季観光の示唆は？ 今回のケースでは、月別の観光客数という表面的なデータをもとに、グラフの見せ方や期間の整理方法を工夫することで、冬季（12月から2月）に観光客が減少しているという課題が明確になりました。また、目的別のデータと組み合わせることで、冬季に特に癒しを求める観光客が多いという傾向も浮かび上がりました。データをそのまま捉えるのではなく、分解・再構成することで本質に近づく手法は非常に有意義でした。 情報加工の効果は？ さらに、Week2で学んだ「ひと手間かけて情報を加工する」姿勢も大きな収穫でした。グラフの種類を変えたり、期間を再整理したり、強調する部分を明確に示したりすることで、同じデータからでも異なる示唆が得られることを実感しました。分析は単なる数値の処理ではなく、意思決定につながる形で情報を伝えることが求められていると感じました。 人材施策の本質は？ 人材育成の施策についても、これまでの抽象的な課題設定に加え、まずは課題を的確に分解して本質を捉えることの重要性が見えてきました。たとえば、研修改善の取り組みでは、「研修満足度が低い」という一律の課題ではなく、どの時期にどの内容でどの層が感じているのかを具体的に掘り下げることで、より効果的な施策を立案できると考えています。 施策検討の進め方は？ 今後は、施策検討の際にまずイシューを明確化し、データを分解して構造を理解しながら、グラフや資料の見せ方の工夫を通じて意思決定に結びつけるというプロセスを意識していきたいと思います。特に、どの粒度で課題を設定すればよいかという点は今後の課題であり、細かすぎても大雑把すぎても全体像が見えなくなるため、適切なバランスを探ることが求められます。 分析力向上の鍵は？ 最後に、実務においてどのように「適切なイシューの粒度」を見極め、どの段階で仮説を意思決定に結びつけるかについて、他の受講生の経験や工夫も参考にしながら、今後の分析力向上に努めていきたいと考えています。