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考え ✕ 本

に関する学び

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4つの基本は何？ 問題解決のステップとして、まず「What（問題の明確化）」「Where（問題箇所の特定）」「Why（原因の追求）」「How（解決策の立案）」の各要素に沿って、問題が何であるか、どこに問題があるのか、なぜその問題が生じたのか、そしてどのように解決すべきかを整理します。 現状をどう把握？ 現状を正確に把握するためには、問題を分解して考えることが基本動作となります。その際、MECE（もれなく・ダブりなく）を常に意識し、目的に応じた適切な切り口と切り方を選ぶことが大切です。 切り口はどう選ぶ？ 具体的には、MECEの切り口としてまず、全体集合を部分集合に分ける方法があります。例として、年齢、性別、職業などの観点から情報を整理します。次に、事象を変数で分ける手法、例えば「売上＝単価×数量」や「利益＝利益/売上」といった考え方があります。さらに、ある事象に至るプロセスに着目し、お客様が不満を感じる可能性のある各段階（ご案内、オーダー、提供時間、味、会計、退店後など）を細かく見極める方法も有効です。 対策はどう決める？ サービストレーナーとして店舗向けのクレーム問題に取り組む際は、問題がどの程度のものか、どこに問題があるのか、なぜその問題が発生しているのか、そしてどのような対策を講じるべきかを徹底的に分解しながら分析します。このとき、プロセスの各段階を重視し、冷静かつ客観的に全体を俯瞰することが重要です。 日常にどう活かす？ 以上の考え方は、問題が起きた際にネガティブにとらえず、全体像を俯瞰して分析するための基本的なアプローチとして、日常的に意識し習慣化することが求められます。

データ分析で比較はなぜ重要？ データ分析の基本は「比較」であることを学びました。しかし、ただ単に比較すれば良いというわけではありません。分析の目的に応じて比較の軸が異なるため、その目的を明確にすることが重要です。さらに、データ分析の結果を報告する際には、見せ方を工夫することも大切です。比率を見たいのか、推移を見たいのかなど、定量データに応じた適切な見せ方を検討する必要があります。 飛行機の生存能力をどう改善？ 動画の中で、飛行機の生存能力を上げるための改善点を考えるという課題がありました。初めは「欠損している部分」を改善するべきだと思いましたが、分析の目的を考えると、「欠損していない部分」を補強する方が生存能力が上がるという解説を見て納得しました。 業務でのデータ分析の課題とは？ 日々の業務でも、お客様がデータ分析をしたいと言いつつ、現状の把握だけで終わってしまうケースが多々あります。そこで、データ分析の基本として、目的の明確化と比較の重要性を伝えていきたいと思います。たとえば、実績だけの数値を並べているケースでは、その数値が良いのか悪いのか判断できず、その後のアクションが不明瞭になっているお客様が多くいます。このような場合には、具体的な提案を行いたいです。 学びを実践するプロセスが大事？ 学んだことを実践し、アウトプットすることで、その結果が良かったのか、改善の余地があるのかを言語化することも大切です。振り返りを必ず行い、学んだことを整理し自分の中に落とし込むプロセスを欠かさないようにします。グループワークや講義の中では、自分ごととして捉えることを意識し、積極的に考え、発言するように心がけています。

規模の効果はどう考える？ 規模の経済性については、一般的には規模を大きくすることでコストが下がると言われています。しかし、実際のビジネスではそれほど単純ではありません。たとえば、原材料を大量に発注してコストを削減しようとしても、保管場所の確保や在庫リスク、そして季節変動などの要因を考慮する必要があります。 大量発注は賢い判断？ あるクライアントの会社でも、原材料の値上げ対策として大量発注を検討しましたが、保管スペースの制約や季節商材という特性により、単純に規模を追求するのは適切でないとの判断に至りました。ビジネスの基本原則は、自社の状況や制約を踏まえて適切に活用することが重要であることを、改めて実感しました。 事前策はどうする？ この学びを実際のクライアントワークで活用していきたいです。たとえば、原材料を取り扱う取引先が値上げ交渉をしてきた場合、その対応について事後に慌てるのではなく、事前に考えておくことが大切です。具体的には、季節要因を考慮し、工場の稼働率を踏まえたうえで、繁忙期に入る前に大量発注を行うことで、こちらから価格交渉を行うことや、それに伴う在庫管理の懸念事項への対処方法を事前に検討しておくべきです。 データ分析の意義は？ 過去数年分の出荷台数や出荷先の企業情報をヒアリングし、紙ベースで管理しているクライアントには、まず情報を整理してデータ化することから始めると良いでしょう。そして、過去の実績を基に時系列分析を行い、季節要因を明確にすることが重要です。繁忙期の存在こそ分かっているものの、月ごとの出荷台数の変動を正確に数値で把握できていない現状をまずは正しく理解することを目指します。

問題の本質はどこ？ 問題解決には2つの種類があります。1つは正しい状態に戻すための問題解決であり、もう1つは目標に到達するための問題解決です。これらの解決を図るためには、まず問題の所在を明確にし、具体的な問題箇所を特定することが必要です。自分が「これが原因・問題だろう」と考えていても、予期せぬ原因や見逃している問題が存在することがあります。これを防ぐためにロジックツリーを用いることが有効です。 影響はどう見える？ また、原因や問題が業務や経営方針にどの程度の影響を及ぼしているのか、ライバルと比較して適切な条件になっているのか、全体の進行の中で重視すべき事象なのか、といった点も考慮に入れなければなりません。 説明は伝わる？ 業務上、特定のスタッフに業務負荷が偏ってしまうといった問題を解決する際、原因をなんとなく感覚的に見つけ、「これが原因だろうからこうすれば良いだろう」と進めてきました。しかし、それを周囲に説明し納得してもらい、動いてもらうためには、今回学んだロジックツリーを活用することが効果的であると感じました。 戦略はどこに？ 現在注目される訪日旅行において、どのエリアを強化するのか、どのような戦略を取るべきかを考える際、現状やこれまでの訪日旅行のトレンドや傾向についても考慮したいと考えます。 改善策は何だ？ 業務改善においては、ロジックツリーを活用して、問題の本当の原因を他の管理職と共に追求します。その上で、人員を増やすべきか、業務フローそのものの効率化を図るべきかについて議論します。また、今期の方針として、訪日旅行に関するどのようなデータが必要かを調査し、その中から必要な情報を選別する予定です。

自己紹介で何を感じた？ 「自己紹介」のエクササイズで、相手の自己紹介を聞いた際に自分の気持ちを意識するように指示されたことが印象に残っています。確かにこれは、商品やサービスを提供された際に顧客がどう受け止めるかという心の動きと全く同じです。個々のニーズにもよるでしょうが、私は経歴などの客観的なデータよりも、相手の話し方や温度感、表情に引き込まれる傾向があります。一方で、自分では自己紹介を比較的上手くできたと感じていましたが、実は何の根拠もなくそう思っていたことに気付き、フィードバックが重要であることを悟りました。相手がどのように受け止めたのかを把握することは、マーケティングの基本かもしれません。 コンテンツ反応を読み解く？ 自分の仕事に当てはめて考えると、提供したエンタメコンテンツがどのように受け止められているのか、その視聴時間数や視聴態度としてのフィードバックを読み解く視点が重要だと感じました。視点によって、浮き彫りになるフィードバックもあれば、埋もれてしまうものもあるでしょう。何を基準に解釈するかは感性も関わるので、感性の磨き方も学びたいと思います。 データで戦略を立てる？ 新しい職種へのチャレンジとして、まずはデータの全体像を把握することが必要です。調査方法や測定手法、マトリックスを理解し、何を成功とするのか、その基準を把握することに加え、なぜそれが成功とされるのかを考えます。また、過去の事例において、仮説と結果の差分はどの程度だったのかを知り、戦略を立てる際にどのようにデータを活用するのかを学びます。データがサポートしない新しいことにチャレンジする際は、どのように戦略を立てるのかを考えることが必要です。

共感はどう活かす？ デザイン思考の5ステップを学ぶことで、全体の流れが体系的に理解できました。特に「共感」と「問題定義」の重要性が印象に残り、表面的な言葉だけでなく相手の背景や感情をくみ取って本質的な課題に迫るアプローチを再認識することができました。日々の業務において、現場の方の話を丁寧に聞く大切さを改めて実感する良い機会となりました。また、プロトタイプやテストを通じて改善を図る考え方も、提案活動に活かせると感じています。 現場の実感は何？ 私の業務では、社内の各部門で発生する業務課題や非効率な業務フローのヒアリングを行い、データやデジタルの力を活用して改善提案をしています。今回の学びで得た「共感」「問題定義」「発想」「試作」「検証」の流れは、実際の現場支援プロセスに即していると感じました。特に、現場の方が本当に困っている点を深掘りする「共感」と、課題を的確に把握し整理する「問題定義」のステップは、今後のヒアリングや提案活動において意識していきたいポイントです。自分の仕事をより意味のあるものへと昇華させるヒントを得ることができました。 未来の改善はどう？ 今後のヒアリング業務では、相手の状況や感情に寄り添い「共感」をしっかりと行い、話の中に潜むニーズや課題の背景を深く理解することを意識します。そして、「問題定義」の段階で課題を整理し、関係者と共通認識を持つことに注力します。必要に応じて、可視化やプロトタイプのアイディア出しも行い、改善の方向性を早期に示す工夫を取り入れます。小さな実践でも「試してみる」「やってみる」姿勢を大切にし、相手と共に課題を乗り越えていくパートナーとして活動していくことが今後の目標です。

どう文章を組み立てる？ 日本語では主語が省略されやすいと改めて感じました。そこで、ピラミッドストラクチャを意識し、結論から柱となる理由、さらにその理由を補強する具体例を対の概念で整理することが大切だと実感しました。具体と抽象を行き来しながら文章を組み立てると、全体が上手くまとまるように感じます。 職場の伝え方はどう？ 会議やメール作成、プレゼンテーションなど、報告・共有・説明・承認が求められる場面はさまざまです。私の職場は医療機関で、協働するスタッフは職種も多様であり、患者さんの背景もさまざまです。そのため、伝えたい内容を言語化する際には、相手の立場に合わせた適切な言葉選びが重要です。スタッフに対してプロジェクトや目標を説明する際は、まず結論を明確に伝え、その理由を順序立てて具体的に説明することを心掛けたいと思います。患者さんに対しては、相手に寄り添いながら、要点を明確かつ端的に伝えることが求められると考えています。 主語の明確さは？ また、「言いにくいこと」を伝える場合には、主語を省略してしまいがちな点にも注意が必要です。誤解を防ぐために、主語は明確にしておくことが大切だと感じました。結論を明確にし、その根拠を具体的に示すことを意識するようにしています。 メモ活用はどうする？ さらに、会議などで使用する手持ちのメモはピラミッドストラクチャ形式で作成するようにしています。伝えたいメッセージを明確にし、その根拠を列挙した上で、振り返りながら矛盾点がないか確認します。文章作成やメンバーの文章をチェックする際にも、同じくピラミッドストラクチャを活用して思考を整理し、主語と述語の関係性に気を配るよう心掛けています。

全体像はどう描く？ データ分析において、状況を明確にするために分解が重要だと改めて感じました。まずは全体像を定義し、その上でデータを鵜呑みにせず可視化することが大切です。これまでの分析ではグラフを十分に活用してこなかったため、今後は積極的に取り入れたいと思います。比率計算を行うことは基本として、これまでの実践が正しかったと確認できた点は良かったです。 どの視点が大切？ 分析する際、単に機械的に分けるのではなく、BtoBビジネスでの分析環境を踏まえて、年齢層や学生かどうかといった視点を考慮することが重要です。特徴的な傾向が見えない場合でも、それ自体に価値があることを意識し、様々な切り口から分析を試みることが大切です。こうしたアプローチを通じて、データ分析の精度を上げていきたいと思っています。 仮説の真実は？ 私は頻繁にデータ分析を行う立場にいますので、全体を改めて定義し、グラフを駆使しながら多角的にデータを分解してみることに挑戦したいと考えています。また、特定の仮説が正しいか検証するためにも、多様な切り口での分析を継続して行いたいです。現在の業務改善プロジェクトで実践している「プロセス分解」にも、さらに効率的に活用できる方法を追求していきます。 過去と今を比べる？ そこで、過去のプロジェクトレビューを計画しています。以前取り組んだ案件のデータを利用し、当時と最近の学びを基にした分析を比較し、効率や分解の質を評価したいと考えています。結論が変わることはないと思いますが、分析時間や分解の質など他に計測できる点を比較し、効率化の可能性を探りたいと思います。適用可能なプロセス分解手法は、今後も活用していくつもりです。

データ分析の基本概念とは？ 今回の講座を通じて、データ分析のアプローチ方法や考え方を学ぶことができました。特に以下の点について多くの学びがありました。 まず、「分析とは比較である」という基本的な概念を理解しました。また、データ分析においては仮説思考が重要で、最初に仮説を立ててからデータを使ってその確からしさを確認するプロセスが大切であることを学びました。特に印象的だったのは、スポーツチームの例を通じて、単に打率ではなく得点貢献度に注目することでチームが勝つための分析方法を実践している点でした。 問題解決の枠組みは？ さらに、問題解決のアプローチ方法として、「what、where、why、how」という枠組みを学びました。また、分析の視点としてインパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンの五つの視点を持つことの重要性を認識しました。それぞれの視点に合わせたグラフの見せ方も習得しました。 今後の実践計画は？ これらの学びを実務に反映させるべく、現在進めているマーケットプランの中で実践していきたいと思います。具体的には、仮説思考を取り入れてロジカルにフレームワークを組み立て、その仮説をデータで証明するために正しいグラフを選び、説得力のある資料を作成します。そのために、フレームワーク、ロジカルシンキング、グラフの見せ方を再度復習しました。 9月14日から9月16日にかけての期間に、これらの復習を行いました。そして、9月中には今回習ったことを営業組織にフィードバックし、アウトプットに向けての準備を進めます。これらの知識とスキルを、日常のマーケットプラン、アカウントプラン、計数管理、CS調査に役立てていきます。

分析の基本: 比較の重要性とは？ 分析は比較であるというシンプルな理解に到達しました。以前は、数字から何を見出すべきか分からず複雑に考えていましたが、シンプルな視点からスタートすることの重要性を学びました。ただし、正しい比較対象がなければ、正確な分析はできません。このことに関連して、"要素をそろえる"という部分については、さらに実践的な学習や本コースでの深掘りを行いたいです。 効率的な分析設計のために必須なことは？ また、グラフなどの見せ方を決定する以前に、分析する目的を設定すること、特に依頼された場合はその確認が大事だという点も理解しました。これにより、システムテストの品質評価やベンダー選定時など、具体的な場面で分析の質を向上させることができると考えています。 データ分析における注意点とは？ これまでの経験では、依頼時に目的が曖昧な状態で受け取ることが多く、データの分析において何をすべきか判断がつかなくなり、結論を出せないこともありました。今後は、以下の3点を重視して取り組む予定です。まず、やみくもにデータを加工せず、目的の確認と仮説立てを確実に行うこと。次に、分析は比較を念頭に置くこと。そして、比較対象を分析の目的に沿って選定することです。 依頼者とのコミュニケーションで何が重要？ 依頼者からは、目的の確認や必要な分析の方向性をしっかり聞き取ることが重要です。分析を始める前に目的を明確にするステップを必ず取り入れるべきだと感じました。その際、仮説をある程度考えると良いと思いました。また、仮説を立てる際には、比較対象が適切かどうかを依頼者と事前に合意することで、さらにスムーズに進められると感じています。

なぜ自問自答する？ クリティカル・シンキングは、自問自答を通じて自分自身の思考を効果的に磨くプロセスだと考えています。私たちは、どうしても過去の経験や慣れ親しんだ環境に影響され、物事を都合よく捉えがちです。論理的に考えていると感じても、実際には思考の偏りや癖が働いていることに気付かされます。 瞬発力と深考、どっち？ これまでの経験から、瞬発力が求められる状況において自分は即断即決の能力を培ってきました。しかし、同時に「深く長く考え続ける力」、すなわち思考の持久力の必要性も痛感しています。思いつきの判断だけでは見落としがちな根本的な問題や解決策に気付くためには、粘り強く考察を続けることが重要です。 持久力の極意は？ 思考の持久力とは、単に長時間考え続ける力だけではなく、論理の流れを見失わずに、再考すべきポイントを見定めながら持続的な思考を行う能力であると捉えています。育成方法としては、意識的に深く考える時間を設け、フレームワークなどを活用して思考のプロセスを整理することが有効だと思われます。これにより、一度の考察で終わらず、何度も立ち止まって確認する姿勢が身につくのではないでしょうか。 年齢で思考が変わる？ また、子供の頃と大人になってからでは、持久力の発達に違いが現れると考えます。子供の頃は好奇心や直感が主導することが多く、一つの事柄についてじっくり考える機会が少ない場合があるでしょう。一方で、大人になると、数々の経験や知識の積み重ねによって、より複雑で深い思考が求められるようになります。従って、経験を積むほどに、瞬発的な判断だけでなく、持久性のある考察力が次第に重要となってくるのではないかと思います。

グループで何を考える？ グループワークを通して、「イシューの共有」や「伝え続けること」の重要性を改めて感じました。業務に没頭して目の前の作業に追われると、本来の課題を見落としてしまうことがあるため、自分自身はもちろん、メンバーにとっても大切なポイントだと捉えています。 復習から学ぶことは？ ■ 復習 数週間前のことを思い出せず、自分の記憶力の弱さに直面した経験を反省しました。これは業務全体にもあてはまり、案件が増えるほど忘れることが多く、結局は思い出すところから始めなければならず効率が悪いと感じました。例えば、会議では時間の空白を極力避けるとともに、前回の内容を参加者がスムーズに思い出せるよう、事前に重要なポイントをピックアップしておくことで、良いスタートが切れるのではないかと思います。 イシューはどう伝える？ ■ イシューの共有 議論が分散しがちな際には、ホワイトボードなどを活用して、主要なイシューを皆が見える場所に書き出すとよいと感じました。こうすることで、常に意識が向けられ、議論の軸がぶれにくくなると考えます。 データ活用はどう？ ■ データ分析 数字に対する苦手意識は以前よりも軽減していますが、普段の業務で扱わなければ、再び苦手意識が強まる可能性があります。これからもデータに触れる機会を積極的に作り、スキルを維持・向上させたいと思います。 思考力を鍛えるには？ ■ コンセプチュアルスキルの向上 クリティカルシンキングだけではなく、ロジカルシンキングをはじめとする思考力全般の鍛錬が必要だと実感しました。今後は、本を読むなどして知識を増やし、それを実践で活かしていく所存です。