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本 ✕ 収集

に関する学び

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議題はどう定める？ 問いを明確にし、常に書き留めておくことの重要性を実感しました。特に会議の場で「～について」という曖昧な議題を出していたことに気づき、何を相談したいのか具体的にすることで、有意義な議論につながると感じました。 会議の目的は？ 会議や課題解決に取り組む際、何について考えているかを見失ってしまうことはよくあります。集中していると目的がぼやけるため、会議では必ず議論する内容を表題として残すなど、工夫が必要だと改めて思いました。また、課題解決のために情報収集を行い、エクセルなどで集約する際も、統一した表題で課題を明記しておくと、全体の目的が明確になり助かります。 議論の焦点は？ さらに、各シーンにおいて問いを明確にする工夫が求められます。たとえば、会議では自分や他の方が挙げる議題に対して、まず何を相談したいのかという問いをはっきりさせることで、議論の焦点を絞ることができます。アンケート結果を元に施策を検討する際も、アンケート自体が目的にならないよう、何を解決したいのかを明確にし、分析段階で本来知りたかったこと、実現したかったことを見失わずに次のアクションを検討する流れにつなげることが大切です。 企画はどう貫く？ 商品の企画・立案においても、世の中の不満を解決するという初志を常に意識することで、製品開発の過程で目的が逸れてしまうことを防ぎ、コンセプトの一貫性を保つ効果があると感じました。 目的と問いはどう？ 総じて、議題は「何を相談したいか」を明確にし、問いは常に視界に入る場所に記録しておくことが重要です。また、情報収集時には目的と仮説をしっかり立てた上で実施し、関係者間で共通理解を図るために問いを共有する工夫が必要だと考えます。

アンケート変更の必要は？ 自社サービスのユーザー向けに定期的に開催しているイベントでのアンケートについては、これまで項目を変更せずに実施してきました。項目変更を行うと比較が難しくなると考えたためです。今後は、アンケート内容に本当に変更の必要があるのか、改めて問い直しながら検討していきたいと思います。 インタビュー内容は羅列になる？ ユーザーインタビューでは、インタビュー後の記事化において、質問内容と返答が単なる羅列になりがちな点を改善する必要を感じました。コーディングを実施することで、情報の分析がしやすくなるとともに、他者へ伝わりやすいアウトプットにつながると考えています。まだ試行段階ですが、各担当者と意見交換の場を設け、特にインタビューに関しては、こちらが意識してヒアリングしないと暗黙知を引き出せないため、事前に質問項目に組み込むか、必須項目としてルールを決めることにしています。 定性定量の違いは何？ また、今回の取り組みで、解決策を前提に課題を定義しないという考え方や、分析データの収集方法には定量分析と定性分析の2種類があることを認識しました。定性分析は、感情など数値化や可視化が難しい情報の解析に適しており、暗黙知と形式知の両面を理解することが大切です。暗黙知については、こちらから意識して引き出す必要があると感じています。 課題設定はどう見直す？ これまで、課題は解決策をあらかじめ想定したうえで捉えていたため、今回の「解決策ありきで課題を定義しない」という視点は大きな気づきとなりました。定性分析の難しさを実感しているため、まずは自分自身のナノ単科におけるカスタマージャーニーを作成し、感情の可視化の練習からアプローチのコツをつかめるよう挑戦していきたいと思います。

リーダーは変化に対応？ リーダーは、状況に応じて自らの行動を変容させる必要があります。その際、設定された目標の必要性や難易度、チーム内にコンフリクトが存在するかどうかといった環境要因と、部下の経験、能力、意欲、自立性といった適合要因の双方を考慮することが求められます。 4タイプの違いは？ リーダーの行動は、指示型、支援型、参加型、そして達成志向型の4つのタイプに分類されます。環境の変化や部下の成長に伴い、時間の経過とともにこれらのタイプは変化するだけでなく、状況によっては複数のタイプを組み合わせて活用する必要もあります。 環境をどう読む？ まず、環境要因の把握が重要です。特にチーム内のコンフリクトの有無やその原因の分析を行うことは、リーダーとしての柔軟な行動変容に直結します。一方、部下の能力情報を多方面から収集し、自立性を支援する組織体制を整えることが求められます。また、マネジリアル・グリッドにおいては、社交クラブ型のリーダーが存在する場合もあり、そのようなリーダーに業績への関心を深めてもらうための支援も重要です。 使い分けはどうする？ さらに、状況に応じた4つのタイプの使い分けが効果的です。特に、ゴールが不明瞭な案件やチーム内にコンフリクトが生じている場合には、一定の段階までは指示型のスタイルを採用することが望まれます。そして、各プロジェクトが軌道に乗り、部下の能力や専門性が向上した段階では、参加型のスタイルへと移行することが適切です。職員の動機付けのためにも、達成志向型の姿勢を定期的に示すことが効果的です。 本質は何か？ このように、状況に応じて柔軟に行動を変化させる姿勢を示すことで、変化を恐れないリーダーとして組織を牽引することができます。

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。

本質はどう捉える？ 物事を深く考える習慣が大切だと感じました。表面的な情報に惑わされず、「本質は何なのか？」と常に問いかける姿勢や、偏らない多角的な視点を持つことが重要です。柔軟なアプローチで物事に接することで、これまで気づかなかった発見に出会える可能性があります。また、感情に流されすぎると判断が困難になるため、冷静さを保つことも大切です。こうした過程を経ることで、質問する力や自信が育まれ、相乗効果が生まれると実感しています。正解にたどり着くプロセスを大切にすることこそが、クリティカルシンキングであると改めて感じました。 ITで何を感じる？ 私はIT業界に従事しており、これらの考え方は特に問題解決やトラブル対応の場面で役立っています。エラーが発生した際は、まず「その本質は何か？」を追求し、要件定義や仕様書作成の際には、顧客の要望を正確に把握することに努めています。プロジェクトの意思決定では、複数の選択肢から最適な判断を導き出す際や、コードレビューでロジックの意図を確認する際にも、クリティカルシンキングが大いに活かされると感じています。さらに、リスク評価やセキュリティ対策など、さまざまな場面でこのアプローチが有用であると実感しています。 目標設定はどうする？ まず明確な目標を設定し、どの業務や課題に適用するかを決めます。次に情報収集を行い、得られた情報が正しいかどうかを吟味します。その上で、疑問を持ち、批判的に検証する習慣を身につけることが大切です。会話の際には複数の視点を意識し、問題を小さな単位に分解して考えるよう努めています。感情と事実を分け、冷静に判断することで、継続的なスキル向上と努力を重ね、確実に成果を積み重ねていきたいと考えています。

Whatの重要性とは？ 問題解決のステップにおける「What」の重要性として、「あるべき姿と現状を埋めるギャップ」を意識することが挙げられます。ここでも、正しい状態（ありたい姿）と現状の「比較」が必要であることを学びました。 ロジックツリーの活用は？ 問題の明確化・特定の段階で活用できるフレームワークとして、層別分解と変数分解があります。特に変数分解の観点でMECEを考えることは、要素の抜け漏れが少なくなる可能性が大いに期待できると感じました。 また、ロジックツリーのコツ・留意点として、「感度の良い切り口をたくさん持っておく」という点が重要です。業界や会社ごとにキーとなる要素があるため、その観点をロジックツリーに組み込めるよう、日ごろから情報収集に努める必要があります。 分析スキルをどう向上させる？ 分析を行う際、目の前の情報に飛びついて、初めから原因を勝手に予想してしまい、本質を捉えきれていない分析を行うことが度々ありました。面倒くさがって「What」を適当にしてしまうこともありましたが、分析は「What」と「Where」にこそ時間をかけて問題を特定すべきだと感じました。しかし、「What」を考えるにあたって、まず何をMECEを意識して分解するかが重要になります。自身の仕事においても、まず「What」「Where」のステップのクオリティを上げられるように努めていきたいです。 学びを実務にどう生かす？ WEEK2で学んだことの共有やロジックツリーのフレームワークを活かせる業務の選定、過去のキャンペーンを取り上げて、講義と並行して学んだことをアウトプットできるような分析の場を設けることにも取り組みます。講義終了後、チームに共有します。

顧客視点の見つけ方は？ 「売れる」商品・サービスの見出し方・作り出し方について、3つの角度から考えることを学びました。 まず、顧客視点を理解することが重要です。顧客目線に立ち、彼らが本当に求めているニーズを考察します。顕在化しているウォンツを越え、顧客も気づいていないニーズを炙り出すには、カスタマージャーニー、行動観察調査、デプスインタビューが有効です。グループインタビューとは異なり、インタビュイーとの関係構築が必要です。 自社の強みをどう活かす？ 次に、自社や自分の強みを理解することも欠かせません。自社の技術やブランド価値をしっかりと踏まえることが大切です。 心に残るネーミングとは？ 最後に、ネーミングも重要です。覚えやすくユニークで、用途を連想しやすい名前が求められます。 振り返ると、顧客視点を持っていると自負していましたが、実際は自分の強みを出発点としていたことに気付きました。 1. 想定顧客層をいくつか仮説で洗い出してみます。 2. それぞれが求めていることを考え、顧客になりきってカスタマージャーニーを脳内で展開してみます。 3. 接点のあるお客様と直接お話しする機会を設け、深層まで話す時間を検討します。 4. 同業者や仲間と率直にニーズを共有し、得た情報からヒントを探ります。 5. 最後に、自身の強みやブランド価値を再度見直し、顧客ニーズとの交差を見つけます。 顧客ニーズとの交差を探るには？ これらのステップを時間をかけてじっくり考え、可能な限り多くを書き出すことが課題です。お客様との直接の対話や、SNSでの意見収集も適宜活用します。同業者との対話では仮説を元に情報を裏付け、確信が得られない場合はそのまま保留にします。

なぜデータを分ける？ まずは、分析はデータを分けて整理するところから始まると感じました。各要素や性質の細部まで明確に把握してから整理することが、効果的な分析につながると実感しています。また、比較対象や基準を設け、データを比べることで意思決定を支援する効果にも大きな意義があると印象に残りました。 どこを重点分析？ 動画学習では、帰還した戦闘機の被ダメージ部分とそうでない部分、さらにその他の箇所について、どの部分の分析が有用なのかという問いかけがありました。帰還しなかった戦闘機では、被ダメージの少ない部分に致命的な損傷がある可能性を想定し、その箇所を中心に分析すべきだという仮説思考を学び、これまでになかった視点を得ることができました。 データで判断する？ また、データの収集や分析の目的は、それを基にした適切な意思決定にあると感じます。意思決定を円滑に進められるよう、データ分析のスキルを磨いていく必要性を強く意識するようになりました。 売上の謎は何？ 売上分析においては、課題の真因を明確にするために、売上に直結する各種データをどのように収集するかが重要です。過去の実績や予算、さらに他社の数値との比較によりギャップを把握し、原因を推察して仮説を立てるプロセスは、正確な分析に寄与するというイメージが湧きました。 本質はどう捉える？ 最後に、データ収集の際は、必要な要素の抽出を慎重に行うことが求められます。MECEの思考法を活用し、要素の抜け漏れを防ぐとともに、各項目に適した分析手法を検討することが大切です。データそのものの生成に注力するのではなく、本質が何かを見極め、意思決定を促す資料として仕上げることが、最も重要であると感じました。

データ加工の秘訣は？ データの加工においては、分布の見え方が刻み幅によって大きく変わることを実感しました。一部の刻みやすい部分だけに頼らず、あらかじめ仮説を立てた上で様々な試行錯誤を行いながら加工することが重要だと感じています。また、加工結果を伝える際には、グラフなど視覚的な資料を用いて相手の注意を引く工夫が必要だと学びました。さらに、MECEの手法として、層別、変数、プロセス分解という大きく3つの方法があることも新たな発見でした。 プラン策定の視点は？ ビジネスプランの策定にあたっては、まず対象期間を明確に定義し、その期間内に成長する領域をあらゆる角度からMECEの観点で分解することが効果的だと考えます。仮説を基に分析を進めると、具体的なポイントが見えてくるでしょう。特に、層別の分解では、単に分かりやすい切り口を選ぶのではなく、意図を持った切り口にすることで、伝えたい内容をより明確に伝えることができ、相手に納得してもらいやすくなります。また、会社から得られる数字だけに頼らず、必要な要素を漏らさず情報を収集する姿勢も重要だと感じました。 レポート作成の狙いは？ 日々のレポート作成や本質を押さえたアクションを行う際には、まず要素を思い描き、書き出すこと。そして、分解し、他の切り口がないかを常に考え直すことで、ポイントを簡潔かつ分かりやすく伝えることができると実感しました。 工夫の実践例は？ 加工や切り口の工夫は、経験や場数、センスが求められるものです。実際の業務でどのように活かされているのか、または自分自身や家族における意思決定の場面で役立っている事例についても知ることができれば、さらなる学びにつながると感じています。

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。

比較で何が見える？ WEEK1で学んだことにより、分析の基本は比較であるという理解が深まりました。例えば、A/Bテストでは、可能な限り条件を揃えた上で変更点を明示し、仮説を試すことによって、収集データの精度が向上します。これにより、データを活用した問題解決の要因分析と解決策の選択に深みが出てくると考えられます。 問題解決の流れは？ 問題解決のステップには以下の要素があります。まず、問題箇所を明確化し（what）、次にその箇所を特定します（where）。続いて、原因を分析し（why）、最後に解決策を立案する（how）という流れです。特に重要なのは、whyでプロセスを細分化し、howでは複数の選択肢を洗い出して根拠に基づき絞り込むことです。 A/Bテストはどう？ 手段としてのA/Bテストは、A案とB案を比較するためのテストで、できるだけ条件を揃えて比較対象を明確にすることが肝心です。このテストを用いて、データ分析の精度を高め、より良い問題解決に繋げることが可能です。 提案の工夫は？ 私の業務ではWebマーケティングのような高速な仮説検証はできないものの、提案を行う際には、条件を可能な限り統一したプランAやプランBを提示し、違いを明瞭にするよう努めています。これにより、提案内容をブラッシュアップし、上長の意思決定のポイントを把握することができます。 予算説明の極意は？ また、近々、来年度の予算計画について上長に説明する機会があります。その際は、過去のデータの傾向を踏まえて、変動の大きい部分を中心に複数のプランを提示します。プラン間の違いを明確にし、上長の意思決定を理解することで、計画の精度を高めていきたいと考えています。

材料費はどう見直す？ 規模の経済性について、自社の商品製造におけるコスト削減が課題として浮上しました。材料費を削減するためには、大量の材料を購入しなければならず、その量は50年分にまで及びます。もし使い切れなければ廃棄することになり、また使用可能でも品質のために独自の基準で支障が出るという話を、学習の当日に自社内で聞き、大変驚きました。購入時のコストのみに目を向けるのではなく、材料の保管や廃棄にかかるコストもトータルで判断する必要性を強く感じました。 多角化は収益貢献？ また、範囲の経済性に関しては、多角化を進めるにあたって本当に収益に貢献するのかを考慮する視点が大切であることを再確認しました。 実践はどう進む？ 総合演習では、全体的な視野で事例を検討する機会がありました。これまで学んだ知識を活かしつつ、足りない情報も収集し予測を立てるという、実践的な演習となりました。特に人件費や燃料費、現在の人口動態など多岐にわたる情報を取り入れた視点で学ぶことができました。 最適策は見つかる？ 収益向上の観点から見ると、材料の購入方法や発注単位についても、他部門のことであっても自分のこととして考えられるようになった気がします。効率的に業務を進めるための最適なアプローチを発見する視点を持つことができたと思います。 業務判断は合ってる？ 自分の部署では業務管理を通じて収益アップを目指しています。そのため、一つ一つの業務判断が本当に効率化と収益につながるのかを精査していきたいと思っています。こうした視点を持つには経験が必要かもしれませんが、見るべきポイントを自分なりに絞って、業務の見直しを図りたいと考えました。