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自分 ✕ データ

に関する学び

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思考習慣の見直しは？ 1周目を振り返ると、思考の癖をできる限り減らすために、物事を分解し、MECEで考えることが重要であることを学びました。また、視点、視座、視野を意識することも大切です。この考え方を自分に定着させるためには、アウトプットが有用です。物事を考える際は、まず「問いは何か」を考え始めます。このために、現状を丁寧に分析し、なりたい姿を見据えて何をすべきかを見極める必要があります。その後、誰かに協力してもらうには問いを共有し、同じ方向に向かって進むことが大切です。自分が理解するため、さらに人に伝えるためには、データを加工してグラフ化し、視覚的に分かりやすくすることが有効です。 チーム活用で何が？ 新規事業を提案する際や、ハッカソンのイベントなどで、社外の人と4人のチームでこれらの考え方を活用しようと思います。提案や意見を伝える際に、今何を考えるべきかを考える際に、この学んだ考え方のコツを活かしたいです。また、アイデアを発表する際にも有用だと感じています。 発言前の確認は？ 発言するときには、その内容が本当に正しいかを確認し、思考の癖が出ていないか一旦立ち止まって考えることも重要です。ハッカソンを始める際は、何をすべきか漠然と始めるのではなく、問いにしっかり意識を向け、現状を分析してから始めたいと思います。アイデアを出すときには、取りこぼしている事項がないか、現状を紙に書き出し、MECEを意識することも重要です。課題解決の前後で世の中の変化を示す際には、納得感を得られるデータを準備する必要がありますが、その見せ方にもひと手間かけたいと考えています。

グラフ化で情報処理を速くするには？ 視覚化することの重要性を学びました。特に、グラフ化により情報の処理が速くなる点が印象的です。グラフを作成する際には以下のポイントを忘れないようにします。 まず、タイトルを工夫して、事実の実況中継にならないように一言加えることが大切です。また、単位や軸の原点を示し、フォントや色、矢印などで強調部分を表現します。ただし、アイコンを使用する際には視覚化の理解を促すものを選び、ノイズにならないよう注意します。 どんなグラフを選ぶべき？ 自分が伝えたいこととグラフが合っているか、一目で理解してもらえるグラフの種類を選択することが重要です。また、メッセージに沿った情報配置にすることも大切です。そのため、「何となく」で資料を作成せず、データを丁寧に収集して、読んでもらえる、興味を持ってもらえるスライド作りを心がけます。 例えば、役員のスケジュールを分析する際、文章だけで結果を伝えるのではなく、グラフ化したスライドを挿入してみます。 良い文章の定義とは？ 良い文章の定義としては、 - 目的が書かれている - 内容がしっかりしている - 読んでもらえる ことを意識し、文章作成の際のタイトルも事実の中継ではなく、アイキャッチを引くものを考えて、丁寧に書いてみます。 また、色々なスライドやグラフに触れてみて、データをグラフ化する際に棒グラフ、円グラフ、折れ線グラフそれぞれが得意とするデータを理解します。 視覚化の習慣をどうつける？ 最後に、とにかくグラフを作ってみて、文字化で止めないで視覚化する習慣をつけることが大切です。

ピラミッド・ストラクチャーの効果とは？ ピラミッド・ストラクチャーの活用により、情報を相手に伝えやすくなることを学びました。この方法を使うことで、自分自身でも論理の妥当性をチェックしやすくなり、説得力のある内容に仕上げることができます。また、「隠れた主語」がないかを確認する視点を持つことが重要だと感じました。日常生活でも主語や述語は意識しているつもりですが、テキストコミュニケーションでは特に「隠れた主語」を意識できていないことに気づきました。さらに、複数の具体をまとめる力が不足していると感じ、演習を通してこの点を克服する必要があると実感しました。「クリティカル・シンキング入門」からさらなる成長を期待しています。 データ分析での工夫は？ 私の職務は、データ分析を通じて事実を伝え、示唆を出すことです。特に事業部長への説明が多いため、準備の際にピラミッド・ストラクチャーで内容を整理することが有効だと感じました。また、私以外のチームメンバーが本社勤務であるため、チャットツールでのコミュニケーションが頻繁です。認識の齟齬を防ぎ、一度で伝えたいことが伝わるようになれば、コミュニケーションコストを削減できると考えています。 コミュニケーションコストをどう削減する？ 会議の準備段階では、言いたいことをピラミッド・ストラクチャーでブレイクダウンして整理しています。また、チャットを送信する前には「隠れた主語」がないかを毎回チェックします。面倒に感じることもありますが、この作業の徹底が双方のコミュニケーションコストを削減することにつながると考え、実践を心がけています。

データ分析の進歩を実感 これまでの実践演習のおかげか、ライブ授業の例題の際、自分が受講以前よりデータの着目ポイントがわかるようになったこと、仮説を複数出すことが怖くなくなっていたことに気付きました。また、ライブ授業の中で出てきた「やみくもに分析しない」という点も、性格上ハマりやすい沼だと思うので、優先順位を考えつつリソース配分を意識しながら分析したいと思います。 ディスカッションでの学び方とは？ ディスカッション形式で例題を解くことで、人によってデータの見方や感じ方が違って面白かったです。一人でこっそり分析するよりも、複数人で話し合いながら進める重要性を感じ、実務でも活かそうと思いました。 新規事業におけるフレームワーク活用 新規事業を担当しており、これから多くの施策や企画を立ち上げる機会が増えると思うので、その際には効果的な施策を打ち出すために、問題解決のフレームワークを使って体系的に進めていきたいです。今回の講座で学んだ大きな収穫の一つは「振り返ることの重要性」です。グループワークを通して意見を交換し、その際に振り返りとして自分の考えをまとめる時間があったことが学びに繋がりました。施策を打った後も、その振り返りを必ず行い、次に活かせるようにしたいと考えています。 データをどのように活用すべき？ 今後も引き続きデータ分析の講座や研修を積極的に受けたいです。実務レベルでは、常に仮説を持ち、複数の切り口からデータを分析・比較し、結果の検証を行うという順番を意識しています。一部のデータだけを見てすぐに判断しないように気を付けたいと思います。

論理的思考を見直す？ クリティカルシンキングの講座を振り返って、以下の内容を確認しました。クリティカルシンキングとは、答えを求めるべき問いに対して論理的に考え、その考えに誤りがないかチェックする姿勢のことです。この姿勢を知るだけでは不十分で、実際に「反復トレーニング」を繰り返す機会がないと、元の思考スタイルに戻ってしまいます。そのため、反復してトレーニングを続けざるを得ない状況を作ることが重要です。 反復訓練はどう？ このトレーニングには、「知識のインプット」→「知識を使ったアウトプット」→「他者からのフィードバック」→「振り返り」→「知識のインプット」というサイクルを持続的に繰り返す必要があります。多様なバックグラウンドを持つ人々とのディスカッションは、自分を客観視する機会を提供し、思考の反復トレーニングの場ともなります。このように反復トレーニングを重ねることで、初めて成果につながる思考力が得られるのです。 仕事で活かせる？ この考え方は、自分の仕事においても活かすことができます。例えば、ミーティングや上司への報告時に、自分の伝えたい内容をわかりやすく資料にまとめたり、自分の考えに間違いがないかチェックしたりするために役立ちます。 実践は何を示す？ 具体的な実践としては、毎週担当している売場のPOSデータを分析し、自分の考えを反映した資料をわかりやすく作成、それをチームのメンバーや上司と共有するというサイクルを続けています。その際、フィードバックをもらい、考え方を共有し、次の仕事に活かすことで、成果を出すという流れを作り上げています。

自問自答の意味は？ 人にはそれぞれ「思考の癖」があることを知り、とても勉強になりました。この前提を理解することで、自分自身を疑い、自問自答を繰り返す作業が思考力の向上に繋がると感じました。また、重要なのは目的を把握するだけではなく、それを「押さえ続けること」だと思いました。時折できる瞬間とできない瞬間があるため、なぜできなかったのか、単に意識が不足していただけなのかを分析し、客観的な視点を持つことを習慣化していきたいです。 業務整理のコツは？ 業務への活用については、現在取り組んでいる売上などの社内データの統合・管理運用プロジェクトに役立てたいと考えています。このプロジェクトでは、情報が散乱しており、様々なツールが存在する中でどのように整理するかを考える必要があります。また、各部署の意向が混在している状況において、調整は重要ですが、その前にプロジェクトの目的や理想の状態を常に念頭に置いて議論を進める必要があると感じました。他部署の人たちにも納得してもらうために、わかりやすい論理構成や伝え方にも活用できると思います。 客観視点の意義は？ まずは常に客観的視点を持ち続けることが大切です。アイデアや結論が出た際には、「本当にそうなのか」「抜け落ちはないのか」「そもそもどのような目的だったか」と自問自答し続けることが重要です。 会議をどう活かす？ また、客観的な視点を持てない瞬間もあるため、その後に会議を振り返り、「もしその場で客観的な視点を持てたらどうなったか、目的に立ち返ったらどうなるか」と想像し、常に客観的視点を維持したいと思います。

どの手法が有効？ 私の業務では、主に三つの手法を活用しています。まずA/Bテストでは、メール告知に取り入れる際に、カラーや情報の提示順序などの要素を変更しながら検証を行います。数値化可能なクリック率やコンバージョンの結果をもとに、効果を測定しています。 参加型はどう活かす？ 次に、参加型デザインです。アンケートの回答からユーザー視点での改善点を抽出し、定期的に開催するセッションでは、複数のロイヤルユーザーの意見を自由に出してもらいながら改善策を模索しています。 インタビューで何を引き出す？ さらに、インタビューも実施しています。購入の動機や使い方を詳しく聞き取り、限られた時間の中でユーザーの意見を引き出すためには、ファシリテーション技術が重要であると感じています。なお、インタビューでは、自分の仮説検証において予想と異なる結果になることも多々あり、大きな声を持つ一部の意見に左右されず、冷静な判断が求められると実感しています。また、求めるデータの種類に合わせて、最適な情報収集手法を選択することも大切です。 デザイン思考はどう磨く？ デザイン思考については、明確なゴールが設定されているわけではなく、その時々で最高のものを作るために100％の力を注いでいる状況です。しかし、知れば知るほど「より良いものを」という気持ちが高まり、常にアップデートを重ねていくOSのようなものだと感じています。かつて先輩から「我々が作るものは常にβ版である」との言葉をいただいたことが、決して満足せず成長し続ける意欲に繋がっていると改めて考えるきっかけとなりました。

情報はどう整理する？ データを分析する際には、まず与えられた情報をそのまま受け取るのではなく、必要に応じて自分で欄を増やし、追加の情報を作成することが重要です。そして、その情報を視覚化し、絶対値だけでなく相対値も考慮しながらデータを評価することを心がけるべきです。 区切り方はどう決める？ 次に、データを視覚化する際には、データの区切り方によって見える情報が異なることを認識し、自分の仮説が事実かどうかを確認するためにどの単位でデータを区切るかを慎重に考える必要があります。一番重要なのは、データをさまざまな切り口から分解し、単純に受け入れるのではなく、再度丁寧に考え直す姿勢です。 分解精度はどう向上？ 業務においては、改善提案資料の根拠を示す際、日常的に発生する内容に対して、前回よりも今回、今回よりも次回と、分解の精度が向上していることを自分で確認しながら取り組むことが求められます。また、新しい運用の実施可否を判断してもらう際や、イベントのアンケート結果を分析する際、応対品質評価結果を分析する際にも、しっかりとしたデータの準備と分析が必要です。 事実確認は万全か？ 確かな事実を分析するには、必要なデータが揃っているか、十分に分解されているかを事前に確認し、その上でデータ分析を開始するようにします。これにより、ただ手元にあるデータをそのまま見るのではなく、一時停止してデータを視覚化し、仮説が事実であるかを確認することを意識します。そして、MECEなどのフレームワークを活用し、抜け漏れがないかを確認した上で結論を導き出すことを心がけます。

交流で何を感じた？ ①異なる職種や立場の方々との交流を通じた学びでは、社内では当たり前と思われる承認が得られない状況に直面しました。この経験から、自身の話し方や論理的な説明を工夫する重要性を意識しました。グループワークでは、論点を見直すための問いかけができたことも大きな収穫でした。背景として、前提知識が異なるためにフラットな視点で物事を見ることができたことも影響しています。 どのグラフが効果的？ ②相手にわかりやすく情報を伝える方法については、社内であまりグラフを作成しなかったため、当初は体系化されていませんでした。しかし、学びを通じて折れ線グラフは推移を示すために、棒グラフは時系列で情報を見せるために有効であるといった具合に、体感的な見やすさを言語化することができました。 どの手順が有効？ 効果的な情報の伝達には、「考える→情報を集める→再考する」という手順が大切です。具体的には、文章の目的や読み手、前提情報や懸念点を理解した上でメッセージを組み立てることが求められます。 グラフで何を伝える？ また、グラフ作成は、説得や課題把握の一手段ですが、そこから何が言えるかを自分なりに言語化することが重要です。データを元に示唆を発見し、相手や自身を納得させるプロセスが欠かせません。 どの方法で振り返る？ 情報の伝達にあたっては、自分が文章を作成する際だけでなく、他者の文章をチェックする機会でも、この学んだ手法を活用しています。プロジェクト完了後の振り返りにおいてもアンケート結果を分析し、最も見やすい形で伝えることに努めています。

学びの反復は必要？ 反復して学び続けることの重要性を再認識しました。初回の学習を振り返る中で、多くのことを思い出し、反復しないと学んだことが徐々に忘れ去られてしまうことが理解できました。 問いが生む効果は？ イシューを問いの形にすることは、自然と解決策を探し出す助けとなります。また、問いを周囲と共有することで、同じ課題でも立場によって異なるアプローチが必要であることに気づきます。共通の目標に向かって解決策を模索できるのです。 ミーティングで何を問う？ ミーティングの場では、課題を問いの形式に変えて共有し、解決策を探索します。異なる立場によって異なる解決策があることを理解し、その違いを意識しながら共通認識を持つための説明を心がけます。 データは見やすくすべき？ データを見やすくすることも重要です。プレゼンやミーティングでのデータ分析では、より見やすい形に編集します。また、平均値が提示される場面では、その平均値の出し方が分析において妥当であるかどうかを考えることが求められます。 意識改革は成長につく？ これらを活用するためには、自分の意識を変える必要があります。習ったことを反復し、意識し続けることが重要です。今週の学習内容に関わらず、最初の週からの内容を繰り返し思い出し学び続けます。気になった書籍はすぐに読み、知識を広げる習慣を続けることが肝心です。その瞬間学びを怠ると、すぐに元の自分に戻ってしまうため、学んだことを少しずつでも実務に活かし続けることで、成長していけます。学習習慣を継続することが重要です。

なぜ深掘りが重要なのか？ 物事に対して「なぜ」と深く掘り下げる姿勢が大切だと気づきました。データや他人の意見を表面的に捉えることが多かったことに改めて気づかされました。クリティカル・シンキングがなぜ必要なのか。物事の意味を深く考えることが、その本質を捉えることに結び付くのだと実感しました。 ロジックツリーで得られる新しい発想とは？ また、ロジックツリーの考え方を学び、自分の思いつきに頼った方法から離れることができました。課題に対して原因をカテゴリーに分けて掘り下げることで、新しい発想を得られることがあります。今後もこの考え方を活用していきたいと思います。 なぜデータの深掘りが必要なのか？ 具体的には、新商品の企画立案や商品の売上分析の際に役立つと考えています。市場調査や顧客の声を参考にしている中で、データをそのまま受け取ってしまうことがあるため、なぜそのような意見やデータになるのか深掘りする思考を持ち、情報を整理することに努めたいです。また、売上分析では、顧客の感じ方をより深く理解するために「なぜ」を問い続けることで、具体的な施策提案につなげられると考えています。 思考整理の習慣化はどう進める？ 一度学んだからといってすぐに身につくわけではありませんが、まずは日々の考え方の習慣づけから始めて、自分の能力として高めていきたいです。例えば、上司に確認する予定の内容について「なぜそう思ったのか」を考え直し、思考整理を進めます。また、現在の課題や案件にロジックツリーを使い、漏れや重複がないかを確認しながら原因と考察をしていく予定です。

仮説の立て方は？ 仮説を立てる際には、複数の仮説を提示し、網羅性を意識することが大切です。3Cや4Pといったフレームワークを活用すると、仮説を立てやすくなることを実感しました。また、単に考えただけでなく、様々な切り口からアプローチするよう努めることが重要だと感じました。 データ選びはどう？ データ収集については、誰にどのように聞くかが非常に大切です。自分に都合の良いデータだけでなく、反対の意見となる情報も収集するよう心掛けています。一見、目の前にある情報だけで判断せず、目的に沿ったデータであるかどうかを考える重要性を改めて感じました。実際、抽出したデータで本当に検証したい内容が導き出せるかを、常に見直す必要があると考えています。 サービスはどう伝わる？ 新しい運用やシステムの活用状況、また提供しているサービスがどのようにお客様に届いているかを分析する際は、まず言葉で仮説を立てることに取り組んでいます。これまで、数値を見ただけで直感的に考え、その立証に必要なデータをどう抽出するか検討していましたが、目的に合致しているのか不安に感じることもありました。そのため、自分にとって都合の良いデータだけに偏らないよう、改めて意識しています。 生産性向上はどう？ また、社内の生産性向上施策が実際に効果を上げているかを検証する際にも、フレームワークを用いて複数の仮説を立て、網羅的に検討することを意識しています。抽出したデータが目的に沿っているかを確認した上で、そこからどのような結論が導けるのかをしっかり検証することが重要だと感じました。