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認識

に関する学び

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講義で何を学んだ？ 今週はライブクラスに参加できなかったため、動画で講義を視聴しました。講義では、データ分析を進めるにあたって、解決すべき問題を明確にすることの重要性が説かれていました。また、売上低下の原因を複数の視点から分解し、掘り下げた情報の中から解決につながる要素を見出す手法について学びました。 比較で見る視点は？ 具体的には、客層やばらつき、年齢層、客単価といった各要素を前年のデータと比較することで、売上低下の原因を浮かび上がらせる方法が紹介されました。比較の過程では、どのグラフを用いて示すのが適切かは一つに限らず、さまざまな手法が存在する点も興味深かったです。 偏りを防ぐには？ また、自分の考えに偏りがかからないよう、誰にでも納得してもらえる解決策を導くためには、内容をしっかり分解しデータ分析することが不可欠であると再認識しました。これまでの経験や業種に頼らない、異なるアプローチや視点で物事を見る意識を持つことの大切さを改めて感じました。 論理的思考は？ データ分析の学習を通じて、より論理的な思考と仮説検証の実践が重要であることを学びました。情報整理やパターンの発見、適切な結論の導出には、さまざまなフレームワークや手法の活用が役立つと感じ、これを習慣化することが今後の課題と考えています。また、不得意なエクセルでのグラフ作成についても、試行錯誤を重ねながらスキル向上に努めていきたいと思います。

何を達成する？ これまでの学習を振り返る演習を行いました。この機会に、これからの自分の理想像を改めて描き直し、その中でシンプルで一貫性のあるリーダーを目指したいと思いました。戦略思考の基礎を再度学び直し、目的を明確にして、それを達成するための最短ルートを設計することの重要性を再認識しました。特に「何を達成したいのか」、「いつまでに達成したいのか」、「なぜそれが必要なのか」といった目的を具体的に言語化することが重要だと実感しました。また、利用可能なリソース、特に人材を最大限に活用することの必要性も理解を深めました。効率的なルートを設計して、より効果的に目標達成を目指したいと考えています。 戦略はどう見極める？ 問題を俯瞰し、深掘りを繰り返して分析する意識を持ち続けたいと思います。全体の流れを確認し、そこからイシューを特定し、攻略法を戦略的に立てることを心がけています。イシューの解決から全体の解決に繋げる部分を構築し、その過程で戦略思考を活用していきたいと考えています。また、学んだフレームワークも活用し、規模の経済性を最大限活かせる方法を模索し続けたいです。 学びをどう実践する？ フレームワーク活用の習慣化を進め、分析に必要な要素を素早くカテゴライズし、様々な課題に応用する技術を磨いていくつもりです。また、朝礼で学んだことを発表する場を活用し、学習内容のアウトプットを繰り返すことで、理解を深めたいと思っています。

基礎知識の学びと課題発見は？ ここまでに基礎知識やデータの読み解き、思考方法を学びました。課題としてイシューを特定するためには、問いから始めることが重要だと認識しましたが、まだ経験から来る判断をしているとも感じました。これを改善するために、常に意識し振り返りを行うことで、習慣化を目指します。 目的とゴールの意識が業務を変える？ まず、イシューを特定し、目的とゴールを意識することが重要です。具体的には以下の点で活用範囲があります。 1. **業務の設計** - 目的とゴール、そしてあるべき姿を常に意識します。問いから始めることで、すぐに要点だけに意識を向けるのではなく、全体を俯瞰して考えることが大切です。 2. **人的なミス** - 仕組みや設計に問題がないのか、そもそも対策が必要かなど、広い視野で本質的な原因を考えるようにします。 3. **会議** - 何を決定する会議かを明確にし、イシューが何であるか、本質と内容がずれていないかを意識し続けます。 4. **資料作成** - イシューが何か、無駄な項目がないかを意識し、前提→結論→具体例がぶれていないかを確認しながら作成します。相手にとってのイシューや疑問をくみ取れる内容にすることが求められます。 問いから始めると否定的に捉えられる可能性もありますので、伝え方や日々の信頼残高を貯める意識を持ち続けることが重要です。

データ分析の流れはどうなる？ 講座全体を通して、データ分析の流れを構築する大切さを改めて認識しました。どのような状況から仮説を立て、どのデータセットを用いて表現するかといったストーリーを意識することができました。各種フレームワークや分析、表現の手法はあくまでメソッドであり、講座前に自学していたため、今回はそれらの手法をいかに組み合わせてゴールに近づくかが重要だと感じています。 会社での分析はどう進む？ 現在、新しい会社で財務会計を担当しており、上記の資料やデータを集めながら一工夫加えた分析と仮説を展開する予定です。具体的な運用はまだ未定ではありますが、原価や経費、売上のデータ分析にも今後取り組んでいきたいと考えています。 学びの道はどこへ？ 以前から学びたいと思っていた分野ですので、今後の学びの方向性として以下の点を進めていくつもりです。まず、統計学をきちんと学び上げ、社会人向けの良書や統計検定の復習を通じて知識の向上を目指します。また、今回の講座で学んだマーケティングや他の考え方とデータ分析を組み合わせるため、以前かじったマーケティングについても更に深掘りしたいと思います。 ITスキルはどう磨く？ さらに、Python、SQL、データベース構築、クラウド技術など、データ分析に必要なIT分野の知識も広げる計画です。資格検定の受験も視野に入れながら、体系的に学んでいきたいと思います。

学びの振り返りはどのように？ これまでを振り返り、学びを得たことを自分の言葉で再度まとめることができる場があり、復習に繋がりました。また、リアルタイムでの講義には参加できなかったものの、自分一人で考えるだけでは視野が狭くなる可能性があるため、参加できなかったことが悔やまれます。 分析のストーリーが重要？ その中でも特に印象的だったのは、スライドで示された「やみくもに分析しない。ストーリーが大事！」という点です。傾向をつかみ、特に見るべき箇所を明らかにし、網羅的にデータを収集して分析することの重要性が強調されていました。これにより、言語化・教訓化・自分化が進められると感じました。 自己研鑽と業務改善のステップは？ 学習方法については、自身の癖を認識しているため、現在バイアスに押し負けないように自己研鑽に励みたいと思います。特に、問題解決が業務の中心であるため、そのステップに基づいて業務を進めたいと考えています。また、過去の経験則で決め付けることが多い内部問題の洗い出しと改善にもつなげていきたいです。 業務指標の整理はどうする？ さらに、毎月提供される業務指標が様式も保管場所もその時期もまばらであり、単体に存在している現状があります。これを単体で取り扱うのではなく、日々起きる問題に備えてまとめておくべきだと感じました。目的に合わせて必要なデータをいつでも引き出せるように整備しておきたいと思います。

捨てる判断の本質は？ 実践演習で最も印象に残ったのは、「捨てる判断」を明確化することでした。目的や指標、課題、そして自身がかけた工数など、さまざまな視点から判断をする重要性を学びました。これまでは工数ばかりが判断基準でしたが、工数がかかっても必要なこと、逆にかからなくても不要なことを見極める必要性を認識しました。この理解が不十分だったので、大変勉強になりました。また、不要なものを捨てることがかえって顧客の利便性につながることも参考になりました。過去の惰性で物事を増やすのではなく、根拠を持って捨てることの重要性を学んだのです。 定量行動の意味は？ 今後の企画立案では、この学びを特に意識して取り組んでいきます。特に、定性ではなく定量を意識して行動することが重要です。効率的・効果的に目的を達成するためには、定量的な判断が不可欠です。この判断は、さらに投資をする価値があるのか、あるいは捨てるべきか、方法を変えるべきかという貴重な基準になります。これを意識しながら行動していきます。 効果的実践のステップは？ 実践に向けたステップとして、目的や方針の確認、情報の掘り下げ、定性的内容を定量化すること、現状の成果と課題の把握、時間軸をベースとした成果の評価、そして課題解決に向けた優先順位付けを行っていきます。さまざまな選択肢が出てくることも予想されますが、周りの意見も参考にしながら計画を策定していきます。

何故手順を明確に？ これまで「何となく」で進めていた問題解決のステップについて、今回あらためて「What, Where, Why, How」を意識する重要性を実感しました。手順を明確にすることで、全体の流れが整理され、取り組みがより効果的になったと感じます。 現状のギャップは？ また、日常業務においてしばしば指摘されるように、「あるべき姿（目標）」と「現状」とのギャップが課題であるという考え方は、自分自身の問題発見力の不足を強く意識させる要因となっています。全体的な視点で課題を捉えたつもりでも、見えていない問題が存在する可能性があるため、ロジックツリーやMECEといったフレームワークの有用性を改めて認識しました。 遅れはどう取り戻す？ 実際、現状では採用目標（ありたい姿）に対して採用実績が未達の状況です。今月である第3四半期が締まり、来月から第4四半期に入るため、これまでの遅れをどのように取り戻すかについて、ロジックツリーやMECEを活用して具体的な施策の検討に結びつけたいと考えています。 どんな課題に挑む？ 具体的には、以下の点について課題を追求していきます。 ・母集団形成がうまくいっていないため、応募を阻害している要因や、求人票を見ても応募に至らない理由の究明 ・先月と比べて書類選考通過率が大幅に低下しているため、不合格となる要因の分析 ・面接実施率を向上させるための施策の検討

データの説得力は？ データに基づいて論理的に導き出された方策には、数ある手法の中でも特に説得力があり、実践する際に効果が期待できると感じました。 本質はどこにある？ チームで分析を進める際、議論が拡散して本来の問いを見失わないよう、得られた事実に対して丁寧に目を向けることが重要だと実感しました。実際の業務では、頭の中にある既定の原因や方策にとらわれず、フラットな姿勢でデータと向き合う意識を持つ必要があると感じています。 仮説の進め方は？ また、全ての要素を網羅的に分析し、一つひとつ順番に確認する方法は非効率であるため、仮説を立てた上で優先順位を意識しながら進める手法の重要性を改めて認識しました。 満足度の裏側は？ 年に一度、事務局を務める競技会の満足度アンケートを通じ、数値では明確に分解できないフリーコメントを整理・分類することで、参加者の満足や不満を体系的に把握することに努めています。その結果からイシューを特定し、真の原因へアプローチする方策を検討する意識が養われました。 チーム視点は整う？ さらに、日常業務においても、チームメンバーとイシューに対する視点を合わせ、要素を丁寧に分解することが大切だと考えています。問いかけを通してメンバーの意見を引き出し、原因や方策を決めつけることなく、常にフラットな視点で課題に向き合う姿勢を心がけたいと思います。

フィードバックの大事な点は？ フィードバックには以下の点が重要であると改めて認識しました。これらは、メンバーへのフィードバックに限らず、自分自身の内省にも関係していると感じます。また、形を変える必要があるかもしれませんが、上司との状況共有や相談にも役立てられる部分があるようです。 - 具体的な事実に基づいて伝えられているか。 - メンバーの苦労に共感を示しているか。 - こちらの過ちや環境・周囲の不足があった場合に、率直に非を認めているか。 - 良かった点や改善が必要な点を具体的に指摘しているか。 - 一緒に進める姿勢を示し、フォローしようとしているか。 - メンバーに自ら振り返りを促しているか。そのために問いかけているか。 自分の内省はどう？ 自分自身の振り返りを行う際には、以下の点を重視したいと考えています。具体的な事実に基づいて伝えることや、良かった点と改善が必要な点を具体的に指摘すること、そしてメンバーに自ら振り返りをさせるための問いかけを大切にします。 感情はどう扱う？ 振り返りをしっかりと行うには、感情を一旦脇に置き、具体的な事実の把握が重要です。また、自分の改善点やよかった点を整理し、主体性を持つことを重視したいです。方針が違うと指摘され、やりたいことから離れた場合に主体性を失いがちな時もありますが、その気持ちに負けず、次にできることや必要な行動を考え進めていきたいと考えています。

分析の意味は何？ 「分析は比較なり」という言葉は、普段何気なく耳にするものですが、今回改めてその意味を強く感じました。データ分析において、必要な情報を集めることに注力し過ぎるあまり、単にデータを並べただけで満足してしまい、見る人によっては分析結果の捉え方に差が生じる場面があったと実感しています。動画学習では、適切な比較対象を選ぶことの重要性にも触れ、データを揃える行為は無駄ではないものの、分析の目的や見せ方を意識しなければ本来の意味での分析にならないということを認識しました。 物流の選定はどう見直す？ この考え方は、物流部門における利用業者の選定や見直しにも応用できると感じます。たとえば、ある条件がある場合とない場合で、一律運賃が設定される荷主とそうでない荷主の運賃総額を比較する手法が考えられます。 大手と中小の差は？ また、単純に大手業者と中小業者を料金面で比較するのではなく、企業の規模や対応する配送範囲が同様である業者同士で運賃を比較することが、より適切な分析につながると理解しました。 比較対象の妥当性は？ さらに、自分が揃えたデータが本当に比較に適したものかどうか、常に振り返りを行うことが大切です。普段利用している輸送業者に注目し、過去の実績が明確な業者だけを比較対象にしている現状を見直し、新たな業者や新しい地区の業者も検討することで、より多角的な視点を持つことができると感じました。

最初から完璧でいいか？ 自身の業務を通じて、最初から完璧を求めすぎると時間をかけすぎるという課題に気づきました。自分一人で100％だと考えて作成しても、周囲からのフィードバックにより改善点が明らかになることが分かりました。そのため、最初から完成形を目指すのではなく、施策を実施しフィードバックを受けるサイクルを取り入れることでスピードを重視することの大切さを実感しました。 意見共有で成長する？ また、皆で意見を出し合いながら改善を重ねる方法が、より良い成果や組織の育成につながると気付きました。反対に、対応が遅れると他者が先にアイデアを提示してしまったり、完成形に対する認識のズレが生じるリスクがあることも理解しました。 生成AIの活用ってどう？ さらに、デザイン思考はモノ作りに限定されるものではなく、サービスや組織づくりにも応用できるという新たな視点を得ました。最近では生成AIが手軽に利用できる環境が整っており、未経験の分野でもアイデア出しやイメージの作成、迅速な改善が可能になっているため、この技術も積極的に活用していきたいと考えています。 正解は一つならない？ デザイン思考は正解が一つではない分野です。誰に届けたいのか、相手にとって何が最善かという人間中心の視点を忘れずに、押し付けがましくならないように心掛けることの大切さを、アウトプットの際に改めて認識できた良い学びとなりました。

どう分析すべき？ データの分け方に工夫を凝らすことで、その背景にあるビジネス状況をより的確に表現できることを学びました。単に漫然と分析するのではなく、まずはビジネス自体を深く理解し、その特性を把握した上で適切な仮説を立てるアプローチが重要だと感じました。 プロセスは必要？ また、これまで「MECE＝層別分解・変数分解」という理解でありましたが、今回、プロセス分解の視点にも改めて注目することになりました。問題が生じる「場所」を特定する際、この新たな視点が非常に有効だと実感しています。 保険契約の見方は？ グループ会社の保険契約状況の見える化においては、同一保険の加入状況を売上金額、保険料、人員数、事業セグメントといった切り口で層別分解し、また対象資産と保険料率による変数分解を行うことが考えられます。同様に、業務効率化を図る際も、まずは業務プロセス自体を検証し、プロセス分解を通じて効率向上の余地がある部分を明確にすることが求められると感じました。 全体はどう見える？ 今後は、入手した対象データに対して様々な切り口での見える化を実施し、そこから読み解かれる課題や方向性を対話を通して共通認識にまとめ、実際の行動に結びつけていきたいと考えています。場当たり的な改善ではなく、全体プロセスをMECEの視点で分解して俯瞰的に分析することで、より効果的な取り組みを優先的に進めていく所存です。