データ・アナリティクス入門

見逃さない!MECEで切り拓く未来

MECEで何を学ぶ? MECEという言葉を知り、分析の際にデータを漏れなくダブりなく分類することがいかに大切かを学びました。これにより、見落としがちなチャンスをしっかりと捉える意識が芽生えました。また、問題や原因など、いくつかの段階に分けてロジックツリーを作成する手法にも注目しています。 ロジックツリーの力は? ロジックツリーは、売り上げの低下や利益の変動を分析する際に非常に有効だと感じています。現在の目標未達だけでなく、未来の理想像についてもツリー構造を用いて検討することで、より具体的な改善策を見つけられると考えています。 未来実現への道は? これからは、経理の視点から自分なりに詳細な分析を行い、ロジックツリーを作成する予定です。その成果を関係者と共有し、ブレーンストーミングを実施することで、望む未来を実現するための具体的な方法を模索し、周囲を巻き込んで進めていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

不安から自信へ変わる実践法

比較と伝え方は? データ分析においては、常に比較する姿勢を忘れず、大切なポイントだと実感しています。また、ビジュアル化する際には、これまで自身が慣れ親しんできたグラフだけでなく、伝えたい情報に最も適した表現方法を選ぶことを意識しています。 経験はどう活かす? 業務での分析経験があるため、実際の活用イメージは湧きやすいです。これまでは自己流で学んでいたため、考え方や手法に不安を感じることもありましたが、体系的に学ぶことで自信を持って活用できるようになりました。 仮説と検証は? 具体的には、まず仮説を立て、その後、比較対象を検討してバイアスを排除しつつデータを見るよう努めています。また、分析結果に関しては、担当者間でできる限り議論を重ね、さまざまな視点から検証することを心がけています。さらに、ビジュアル化の際は、誰が見ても正しく、わかりやすく伝えることを意識しています。

データ・アナリティクス入門

MECEで切り拓く論理の未来

MECEと分解のポイントは? MECEの手法を通して、漏れなく重複のない考え方の重要性を学びました。また、ロジックツリーを用いることで物事を分解して考える方法にも触れました。ただし、細かく分解しすぎるのではなく、適度な粒度で整理することがちょうどよいと感じました。 製品サポートはどう変わる? 個人的な感覚に頼るのではなく、フレームワークを活用することで、よりロジカルかつ具体的に意見を伝えることができると思います。私の担当している製品サポート業務では、お客様からの問い合わせ対応や内部連携の課題があるため、業務をさらに整理して取り組む必要があると感じました。 課題解決のヒントは? 今後は、ロジックツリーを活用して課題を分解し、詳細に洗い出してみます。さらに、MECEの観点から整理されているかを再確認し、どこに課題があるのかを特定した上で、具体的な解決策を検討していく予定です。

アカウンティング入門

数字で見つける経営の物語

数字で見る変化は何? 数字から課題を読み解くことで、ビジネスモデルの改善に繋がる具体的な手法を理解できました。以前は無機質だと感じていた損益計算書が、実は有機的な活動の結果として表れていることに驚かされ、経済活動への興味が一層深まりました。 多角的比較は意欲? また、販管費率や売上原価の比較はもともと行っていたものの、他業種と相対的に見ることへの抵抗感が薄れました。特に海外展開している同業他社の各エリア別の業績比較を通して、国ごとの現状を詳しく分析してみたいという意欲が湧いてきました。 決算で理解を深める? さらに、公開されている各社の決算報告や自社の過去実績を再確認することで、より深い理解を得たいと考えるようになりました。加えて、決算報告をじっくりチェックする中で、気になる企業の株式購入も検討するようになり、普段の生活での視点に変化が生まれたと感じています。

データ・アナリティクス入門

平均だけじゃ見えない世界

平均値だけで判断? 平均値だけを見ると誤った判断をする危険性があると学びました。そこで、データの分布を詳しく分析することでばらつきを把握し、分析対象の値についていくつかの代表値を意識することで、より確かな分析が可能になると実感しました。 各地域で違いは? また、これまで地域ごとに単純なヒストグラムグラフを用いて施策の導入率を示していたところ、異なるビジュアルで各地域の分布を可視化する手法が有効であると感じました。これにより、データの違いから仮説や対策を導き出すことができ、より実践的な分析が行えると考えています。 再考してどう変える? 今後は、常に分析の方法やデータの捉え方を再考する習慣をつけ、複数の視点からデータを加工・表示する手法を試みたいと思います。また、比較を意識しながらギャップの要因を探り、そこから具体的な対策を検討していく姿勢を大切にしていきます。

クリティカルシンキング入門

図解が生む気づきと共感

図解の活用はどう? 課題の全体像が漏れなく把握できるよう、図解を活用する点は非常に有用だと感じます。普段の口頭での対話に加え、ホワイトボードを用いることで共通の理解を深め、会議がスムーズに進む印象を受けました。 クライアントの視点は? また、クライアントとの課題整理にも図解は役立ちます。さまざまな課題が出た際に全ての視点が網羅されているか検討するのに適しており、定量的な情報を示す際にも理解が容易になると感じました。図解することで、クライアントが見落としている可能性のある視点にも、指摘するのではなく一緒に気づくアプローチが取れると考えています。 提案手法はどう? 実際、クライアントへの提案の場面では、この考え方を取り入れてみようと思います。事前に多角的な切り口で準備を行い、セッション中に図を用いて書き出しながら共に理解を深める方法を実践したいと考えています。

デザイン思考入門

アイデアの種が芽吹く瞬間

ブレインストーミングはどう? ブレインストーミングは、取り組みやすい手法だと感じました。個人でも実践できるとのことで、日々の業務のなかから一つ以上の要素を抽出し、それに対して自分なりの改善点をたくさん考えてみることができそうだと思いました。 SCAMPER法はどう? また、実践演習ではSCAMPER法を用い、普段意識しない視点から物事を考える機会が得られました。十分に洗練された状態のものに対しても、「もっと削れないか」や「代わるアイデアはないか」といった異なる視点から検討することで、さらに良い結果が生まれる可能性を実感しました。 どうやって大量発想する? 単純なアイデア出しであっても、やみくもに考えるのではなく、さまざまな手法があることを学びました。いずれにしても、最初はアイデアの量を重視し、まずはたくさんの考えを出すことに専念しようと思います。

データ・アナリティクス入門

仮説思考が拓く成長の扉

仮説思考はどう活かす? 講座を通じて、仮説思考の重要性を再認識しました。仮説思考を持つことで、日々の業務やビジネスにおいて、身近なヒントに気づきやすくなり、柔軟な発想ができるようになりました。 原因分析のポイントは? また、原因分析においてはMECEの考え方や、3Cや4Pといったフレームワークを活用する手法を学びました。一つの仮説に固執せず、多角的な視点から原因を検討することで、初めの仮説を超える重要な要因や、否定すべき可能性に気づくことができると実感しました。 再発防止策はどうする? さらに、仮説思考を実践する中で、一点に執着せず常に広い視点で多くの仮説や原因を想定することが、トラブル対応や再発防止策の検討において非常に役立つと感じています。原因の究明を意識しながら、適切な再発防止策を講座で学んだ知識を活かしていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

小さな検証がもたらす大発見

A/Bテストはどう活かす? A/Bテストの手法を学ぶ中で、基準を揃えた上で複数のパターンを試し、比較検証することの重要性を実感しました。また、A/Bテストに限らず、比較を行う際には条件を同一にすることが必要であると感じています。 仮説検証はどう進める? 仮説検証については、小さなサイクルを繰り返すことが効果的だと考えています。月次実績を追いながら、仮説検証を実施し、特に割合の比較を日々の業務に取り入れることで、より正確な分析が可能になると認識しています。 UI/UXはどう評価する? さらに、アプリケーション開発に携わる立場から、UI/UXの検討においてもA/Bテストの手法を積極的に活用していきたいと思います。現業務で実際に数値をもとに比較を行っている経験を踏まえ、今後も引き続きこのアプローチを継続し、業務改善に生かしていく所存です。

デザイン思考入門

疑問から生まれるデザインの力

多様な視点が見えた? 同じテーマについて多様な視点が存在することを学びました。ユーザー目線で現状の仕組みが本当に適切かどうか検証する過程で、各メンバーが異なる観点から意見を述べるのが非常に印象的でした。また、デザイン思考に関しても、参加者それぞれの想いが交わり、ディスカッションが盛り上がった点がとても興味深かったです。 現状をどう問い直す? 現状に疑問を持つことの重要性を実感しました。従来の方法や制度がただ続いている理由だけで運用されている場合、それをユーザー目線で見直し、より使いやすい形に改善する必要があります。まずは現行制度の確認と再検討を行い、実際に受けた問い合わせや相談内容を反映させながら問題定義を進めることが大切です。さらに、可能な範囲で改善策を検討し、ロジックツリーなどの手法を用いて試行錯誤を重ねるプロセスが印象に残りました。

データ・アナリティクス入門

数字が導く成長物語

平均と中央値の必要性は? 平均と中央値は必ず確認するようにしていました。普段は数字を多く扱わないため、加重平均や標準偏差を使うケースはほとんどありませんでしたが、数が多い場合にはこれらを用いることもあり、特に違和感は感じませんでした。 意見共有は効果的なの? 日頃から行っている手法ですが、最近は大規模な数値を扱う機会が少なく、現状ではあまり活用できる場面が想定できません。しかし、他者と同じ観点で意見を出し合うためには、この考え方を共有することから始めるのが効率的だと考えました。 グラフ形式を再考すべき? また、いつも同じ形式のグラフを使いがちだったため、より適切な形態を再度検討してみるのも良いと思いました。一時期はヒストグラムを多用していたものの、ここ数年は使用していなかったので、今後改めて利用してみたいと感じています。

デザイン思考入門

生成AIとデザイン思考で切り開く挑戦

生成AIの使い方は? 生成AIを効果的に使いこなしている皆さんの姿に驚きました。また、提案されたアイデアが多角的な視点から考えられており、誰も同じコンセプトで作成していなかった点が印象的でした。自分もどの部分でユニークな回答を生み出せたのかを見直し、今後の取り組みに活かしていきたいと考えています。 課題解決の流れは? デザイン思考入門で学んだ共感、課題定義、発送、試作の手法を総務業務の改善活動に積極的に取り入れていきます。まずは、様々なイベントに積極的に顔を出して情報を収集し、皆さんが抱える問題点を洗い出します。その中で特に意見が多かった項目をもとに課題定義を行い、場合によっては実際の現場の声を反映したペルソナ作成も検討しますが、生成AIを活用することで自分では捉えきれない視点も網羅できるため、その力も借りながら進めていくつもりです。

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