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自分 ✕ データ

に関する学び

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学びの振り返りをどう活かす？ これまで学んだ内容を振り返ってみると、まだまだ身についていないことが多いと感じました。また、ライブ授業で他の受講者たちが積極的に発言している姿を見て、自分も講座修了後に学んだことを振り返って、しっかりと実践していこうという意識が強まりました。 問いを意識する重要性とは？ 人間は考えやすいことや考えたいことを考えてしまう癖があります。自分の考えをチェックするもう一人の自分を育てることが大切だと、Week1の講義で強く印象に残りました。しかし、まだ経験や思いつきで考えてしまうことが多いと感じています。また最近、部内でのある問題に対する認識がずれていることに気づきました。この経験から、問いの形で問題を特定し、問いを意識し続けること、そして問いを共有することの重要性を改めて感じました。 コミュニケーションをどう改善するか？ 長い間同じ会社や部署にいるため、相手も自分と同じ認識を持っているだろうと決めつけて話してしまうことが多いです。これからは省略せず、相手の立場に立って話すよう心掛けたいと思います。また、思いつきや自分の経験から判断してしまうことが多いため、結論を出す前に本当にその結論で良いのかを深堀りすることも意識していきます。 プロセス共有の大切さとは？ 部内で検討の機会が多いため、「イシューを問いの形で特定する」、「意識し続ける（途中でずれていないか確認する）」、「検討メンバーで共有する」というプロセスを実施したいです。業務分析をする際には、データをただの数字として見るのではなく、細かく分解して検討するように心掛けます。また、日々のメールやプレゼンはなんとなくで作らず、相手に読んでもらえるように、情報を探させない、明確に意図が伝わるよう意識して作成します。 継続的な学びの習慣をどう築く？ まずは、本講座で学んだことを自分の言葉でまとめ、定期的に確認する習慣をつけることから始めたいと思います。学びを自分のものにするためには反復トレーニングが必要で、一時的に業務スピードが落ちるかもしれませんが、あきらめずに実践していきたいと思います。

ストーリーの重要性は？ 今回の講義で最も印象に残ったのは、「やみくもに分析しない。ストーリーが大事」という点です。今まで意識していなかったwhereで傾向を掴み、どこまで掘り下げられるかという部分に気付かされました。whereを浅くしすぎるとwhyがまったく意味をなさなくなるため、問題がどこにあるのかという点にもしっかり目を向けたいと思います。 「わかる」と「できる」の違い 全体の講義を通じて感じたことは、講義や動画の内容に対して納得できる部分が多々あったということです。毎回わかっているつもりでしたが、実際に演習をしたりグループワークで意見を交換したりすると、うまくいかない場面が多いことに気付きました。「わかる」と「できる」は全然違うということを改めて実感しました。 賃金制度見直しのポイント 来期に向けた賃金制度の見直しに際して、以下のポイントを意識して分析したいと思います。まずは①自社の賃金制度のどこに問題があるのか、次に②なぜそのような問題が発生しているのか、最後に③どうすれば理想の姿に近づけるのかです。これらを講座で学んだことを活かし、具体的な賃金制度案を示していきたいです。 仮説からのデータ集め方とは？ また、自身および一緒に働くメンバーに対しては「仮説➡データ集め➡検証」という明確な流れを意識することが少ないため、今回の学びを共有し、効率的・効果的に課題解決のステップを踏めるチームにしていきたいと考えています。 学びを日常に活かすには？ チームで共有するためには、まず自分がしっかりと理解し、使えるようになることが大切です。学んだことがまだ全然身についていないため、まずは学んだ内容をもう一度振り返り、ポイントを整理し、日常業務や生活の中で1日1回は必ず実践することを意識したいです。特に「仮説を網羅的に立てること」、「何と何を比較すれば得たい結果が得られるのか、比較対象を設定すること」、「条件を揃えて比較すること」といった点について意識しながら日々考える習慣をつけたいです。

目的を明確にするには？ 自身が今までに上司より求められたことと照らし合わせ、以下が重要であると考えました。 まず、目的を明確にすることが大切です。何を伝えたいのか、相手にどう感じてもらいたいのかを最初に明確にすることで、文章の方向性がぶれにくくなります。 読者視点の重要性とは？ 次に、シンプルでわかりやすい表現を心がけるべきです。複雑な言い回しや専門用語は避け、シンプルな言葉で書くことで、相手がすぐに理解できるようになります。 また、常に相手の視点を意識することが重要です。読者が誰なのかを考え、その人がどのような情報を求めているか、どのような表現が理解しやすいかを意識して書くことが求められます。 具体例の効果的な使い方は？ さらに、具体例を用いることが効果的です。抽象的な表現よりも具体的な例やデータを用いることで、相手にイメージを持たせつつ説得力を高めることができます。 文章を整える方法とは？ 文章の構成は論理的に整えることが必要です。前後の文や段落がしっかりとつながるように、論理的な流れを意識することで、読みやすさが向上します。 推敲・修正の重要性は？ 最後に、推敲と修正を怠らないことが大切です。書いた後に何度も読み返し、不要な部分を削除したり、表現を改善することで、完成度の高い文章に仕上げることができます。 これまでは自分目線の文章を作って満足していましたが、相手目線を意識することで記入すべき内容が変わってくるのだと気付きました。また、その内容は人によっても変わります。そのため、いつ、誰に、どのような内容を伝えるのかということを繰り返し意識しながら文章を作っていく必要があります。 共感を得る文章の作り方は？ とにかく相手に食いついてもらえる文章であることが大事です。それに至っていないのに、自分の意見などを細かく盛り込んだ資料を見せても意味がありません。まずは伝えたい内容に絞った文章を作成します。細かい内容や根拠は、相手が興味を持ってくれてから必要になるので、共感を得られて相手が質問してきた時に回答できるように準備をしておくことが大切です。

なぜクリティカル思考？ コースを通じて、クリティカル・シンキングは知識を実務に活かすための基礎体力であり、自身の思考を意識的にチェックするもう一人の自分を育てるプロセスであると理解できました。以下、その学びを整理して記します。 情報はどう見抜く？ まず、思考の基礎についてです。大きな学びは、情報に対する客観性を獲得できたことです。日常生活において、ニュースのグラフや主張をそのまま受け止めるのではなく、必ず検証する習慣がついてきました。また、複雑な意思決定の場面では、複数の視点や構造的思考を活用し、感情や直感に左右されない判断軸を確立できるようになりました。 問題の本質は何？ 次に、問題解決のプロセスに関して学びました。施策検討に入る前に、まず解くべき本質的な問い（イシュー）を見極め、全体像をMECEに分解することで問題の所在を明確にする方法を習得しました。さらに、具体と抽象の対話を通じて発想を広げるプロセスも身につけることができました。 伝え方には工夫が？ また、相手に伝える際の工夫として、解釈のずれを防ぐためにビッグワードの使用を避け、結論を先に述べる順序を意識するようになりました。データ分析においても、解像度を上げつつ、どのようにデータを分解するかを考えることで、イシューがより明確になるよう努めています。 提案はどう作る？ 私は、損害保険の営業部門に所属し、上場企業の金融機関、M&A仲介企業、ベンチャー企業を担当しています。お客さまへの提案の際には、まず相手のイシューを捉えることが重要だと考えています。自分が何を提案したいかではなく、お客さまの抱える課題とその解決策を重視し、具体的なイシューを設定してカバーの方向性を決定しています。提案書作成時には、主張を根拠で支えるピラミッド構造を意識し、抽象的な表現を避け、具体的な財務損失の数値やカバー範囲を提示することで説得力を高めています。 努力はどこへ向かう？ このようなプロセスを日々意識し、実践力の強化に努めるとともに、反復トレーニングや他者とのディスカッションを継続しています。

解決策を考える際の注意点は？ 課題を与えられた際には、まずどのように解決するかに意識が向きがちです。その結果、【what】や【where】の考察が後回しになってしまうことがあります。この講義を通じて、現状と理想の姿とのギャップを定量的に把握する重要性を学びました。具体的な数値が示されているにもかかわらず、それを使わずに仮説を立て、解決策を考えていた自分に気づくことができ、とても良かったです。 新たな思考法は役立つのか？ さらに、ロジックツリーの活用方法についても新たな知見を得ました。通常、条件を先に考え、その条件に合うアイデアを生み出そうとする方法を取ることが多いですが、具体的な打ち手を先に考え、その後条件に当てはまるものを選ぶアプローチが新鮮でした。このような思考法があると知り、非常に役立ちました。 理想と現状のギャップを埋めるには？ 顧客との対話においても、理想の姿やあるべき姿の合意を得て、現状とのギャップを埋めていくことが重要です。【what】や【where】を考える前に、まずあるべき姿や望む姿を明確にする必要があります。採用活動においては、人材とのマッチングを図るために具体的な数値に落とし込むことが少ないですが、目標を見失わないように定量データでコンセンサスを取ることを忘れないようにしたいです。また、大きな目標の上にKPIとしての数値目標を立てることも重要だと感じました。 どのようにアイデアを整理する？ さらに、用件定義を行った上で解決策を考える際に行き詰まった時には、先にロジックツリーを用いて要素を分解し、その後要件に当てはまるものを選ぶという方法も有効だと分かりました。 1. 顧客との会話の中で都度目標の確認を行う。 2. KPIを設定する。 3. 必ず現状とのギャップを考える。 4. ギャップの原因やボトルネックを調べるために定量データを活用する。 5. アイデア出しで行き詰まったら、ロジックツリーを使ってアイデアを並べ、要件に当てはまるものを選定する。 これらのポイントを念頭に置き、今後の業務に活かしていきたいと考えています。

業務に手法を活かすには？ これまでの学びを通じて、「これは使える」という手法を早速業務に活用してみました。しかし、総合演習では「どれを選択するのか」を考えたとき、これまでの学びがまだ身についていないことを実感しました。また、分析に際してクロス集計に依存している自分の癖にも気づきました。他の手法は示唆されれば思いつくものの、依然としてクロス集計に頼ってしまいます。せっかく学んだものを生かし切れていないと感じ、今後は意識していろいろな分析手法を活用する必要があると痛感しました。数をこなすことでしか選択肢の幅を広げることは難しいと学べたことも良かったと思います。 プロセス分解で何が変わる？ 問題の原因を明らかにする際にはプロセスに分解することが重要であると気づきました。当たり前のことですが、自分ではそれができていないという発見がありました。また、経験に基づいた仮説を決め打ちしてしまう癖があることにも気づかされました。プロセスに分解する利便性と、その方法が他者への説得力につながるメリットを業務における実績分析でも生かしていきたいと考えています。具体的な手法として紹介されたA/B分析は既に使用していたものの、それをA/B分析と認識していなかったため、目的や仮説設定、検証の項目が曖昧でせっかくの検証結果を生かし切れていなかったと思います。 需要縮小期にどう対応する？ 私の扱う製品は急激な需要縮小期を迎えています。そのため、よく「時代の流れ」として片づけられることが多く、そこで分析が止まってしまっていました。しかし、本当にそれだけが原因なのでしょうか。私は「なぜそうなったのか」をプロセスに分解し、正しく理解することが解決策を得るうえで重要な鍵であると考えるようになりました。幸い、過去の業界・当社の実績データはあるので、まずはそれを改めて分析しようと思います。「時代の流れ」以外の要因がないかを探し、その要因に対処することで売上に貢献できるのではないかと考えています。決め打ちせず、様々な選択肢を探ることで、今よりも良い施策を打てるかもしれないと希望を持っています。

全体を俯瞰するには？ 自組織の方向性や目標を考える際、普段の業務で感じていることだけでなく、より高い視座から全体を俯瞰することの大切さを改めて実感しました。そのために、どのフレームワークをどのように組み合わせるかはケースに応じて考える必要があり、実際に使って経験を積むことが求められると感じました。講師の方からは、具体的な事象を抽象化することがもれをなくすコツだと教わり、その手法がフレームワークに現れているのだと納得しました。 どう思考を整理する？ フレームワークの活用や差別化、経済性の検討には、初めに大まかな考えの道筋を描くことが重要であると学びました。講師の方のアドバイス通り、データを精緻にする前段階として、思考の方向性を固める過程が物事の検討において幅広く当てはまると再認識した次第です。 運用体制を見直すには？ また、外貨建保険の資産運用を担当するグループのマネジャーとして、運用利回りを根本から引き上げるために、運用体制の見直しが必要だと考えています。今後は、３Ｃ分析やＳＷＯＴ分析を用いて当社の資産運用の強みと弱みを洗い出し、それを踏まえて、どのような資産や手法を採用すべきかを再確認する予定です。その上で、自組織独自のリソースや他部署に対する優位性を整理し、規模や範囲といった経済性の観点から、統合や分割なども含めた幅広い運用体制の再検討を行いたいと考えています。 変化にどう対応する？ さらに、運用利回りの向上にとどまらず、グループ全体として目指すべき方向性を検討するため、外貨建保険事業や資産運用を取り巻く環境変化についてシナリオ・プランニングを実施し、自分の業務に落とし込んで整理していきたいと思います。これまでの経験から、組織マネジメントにおいて感情に左右されず、フレームワークに基づいてロジカルに課題を検討することの重要性を再認識しました。 戦略思考を磨くには？ 今後は、戦略思考をどのように活用し、どのような取り組みでそのスキルを磨いていくかについて、具体的な道筋を自分なりに描いていきたいと考えています。

なぜデータ分析の目的が重要？ 今回の講座を通して、データ分析の方法について新たな視点を得ることができました。これまでは、やみくもにデータ分析に取り掛かりがちで、HOWにばかり目を向けていましたが、まずは目的や問題点を特定し、そのうえで分析を進める重要性を認識しました。また、複数の仮説を持ち、それを検証するプロセスも新たな学びとなりました。この講座を通じて、アウトプットの重要性も改めて実感しました。インプットしたことはすぐに忘れてしまうため、学んだことを自分の言葉にする時間を確保し、習慣化することが大切だと感じました。 データ分析のステップとは？ 現業務においては、データ分析をプロセスに分けて取り組みたいと思います。具体的には、目的の設定、問題点の特定、原因の分析、解決策の検討というステップを踏むことで、自分の行うデータ分析の目的を明確にし、どのような視点で仮説を考えるべきかをシャープにしていきたいと考えています。 データ分析の型をどう身につける？ また、データ分析の型を身につけたいと思います。特定の分析を行う際の型が身についていれば、データ分析の実行が容易になると感じました。例えば、特定の状況で使う分析手法をあらかじめ知っておくことで、効率的に進められるでしょう。 学びを習慣化する方法は？ さらに、自身の成長のためにも学びやアウトプットを習慣化したいと考えています。講座を通じて行った振り返りやグループワークでの意見交換は、知識や思考を深める助けとなりました。これを続けて習慣にしたいと思います。 実践知識をどう高める？ データ分析の実践知識についてもさらに勉強を進めたいです。他社事例などを参考にしながら、より鋭い経営分析や戦略検討ができる基盤を築けるよう努力します。 BS項目の分析はどう進む？ 特に、まだ分析が進んでいないBS項目については、プロセスに則って分析し、課題解決に取り組む予定です。また、週に1度はアウトプットの日を意識的に作り、学んだことを整理し、反省点や来週の目標設定を行う時間を確保したいと思います。

グラフを選ぶ際のポイントは？ 今週の学習を通じて以下のことを学びました。 まず、グラフ作成においては「他人に伝えること」を念頭に置くことが重要であると学びました。何を伝えたいかによって適切なグラフの種類は変わります。読み手に負担をかけず、一目で理解してもらえるように、自分の伝えたいことと合ったグラフを選択する必要があります。 文字情報以外での伝え方は？ また、情報を伝える際には文字だけでなく、フォント、色、アイコンなども意識的に使うことが大切です。これにより、より印象に残る分かりやすいスライドを作成することができます。ただし、アイコンを使用する場合は、それがノイズとならないようメッセージとの整合を確認することが必要です。 資料の冒頭部分はどう工夫する？ さらに、スライドに入れるメッセージについては、読んでもらえる工夫、例えば冒頭のアイキャッチやリード文の工夫が必要です。また、この場合にも図表との整合性を取り、協調したい箇所を意識することで、伝えたいメッセージをより明確に伝えることができます。 資料作成で大事なことは？ 次に、具体的な資料作成についてですが、以下の点を意識しています。 企画書や提案書の作成では、興味を持って最後まで読んでもらうことが大事です。読みにくい文章になっていないかを確認し、その先が読みたくなるような冒頭のリード文を意識した資料作成を行います。 グラフの使い分けはどうする？ 報告書や発表資料の作成では、データによって適切なグラフを使い分け、自分の伝えたいことと合ったグラフを選択することが重要です。 印象に残るスライド作りの秘訣は？ 研修資料や業務マニュアルの作成では、伝えようとしているメッセージと書体が与える印象を揃えることが大切です。書体と共に、色についてもメッセージとの整合を意識し、アイコンを効果的に使ってより印象に残る分かりやすいスライド作成を目指します。アイコンを選択する際にも、伝えたいメッセージとの整合に注意します。 これらの点を踏まえ、資料作成を実践していきたいと思います。

仮説検証はどう進める？ 原因についての仮説を立て、その検証のためにデータを集積することは、とても重要なプロセスです。思考の整理には、フレームワークの3C（Client, Competitor, Company）や4P（Product, Price, Place, Promotion）を活用することで、さまざまな視点から情報を捉えやすくなります。また、データの集積方法としては、複数の仮説を構築し、比較するためのデータを収集すること、さらには反論を排除できる情報まで踏み込むことが求められます。 仮説思考って何？ 仮説思考には「結論の仮説」と「問題解決の仮説」があり、特に後者はWhat ＞ Where ＞ Why（原因追及） ＞ How（Solution）の順序で検証することで、その精度を高めることができます。これまでは、業務上の課題に対し、2～3の情報のみで仮説検証を行っていたため、フレームワークや仮説プロセスを十分に活用できず、深堀りができていなかったと感じます。 情報の正確さは？ 複数の視点から検証を行うことで、偏りのない包括的な情報が得られると同時に、正確なデータと信頼性の高い情報源へのアクセスの重要性を改めて認識しました。不正確な情報による誤解を避けるためにも、情報の正確さは不可欠です。 過去の教訓は何？ 過去の業務を振り返ると、複数のデータベースを活用していたため、データ統合の正確さや集積時点の一貫性が取れていなかったことを反省するとともに、自分のデータ分析に対する知識不足を痛感しました。今後は、正しい仮説を立てることで説得力を持たせ、より正しいアクションへと結びつけていきたいと考えています。 実践で学ぶ仮説は？ また、日常のさまざまなシチュエーションにおいても仮説検証を実践し、Week4で習得した知識を無料研修などの実践の場で活用していくつもりです。問題解決の仮説プロセス（What ＞ Where ＞ Why ＞ How）を業務に取り入れることで、仕事の分析や効率、精度の向上につなげていきたいと思います。

何を学んだの？ 相手に伝わる文章を作成するために学んだこととして、印象に残った以下のポイントがあります。 理由は何かな？ まず、理由や根拠を明確にする必要があります。何かを伝えたいとき、理由や根拠は多岐にわたりますが、すべてを伝えるのではなく、相手に伝わりやすいものを選択することが重要です。相手との関係性や伝えたい理由をしっかりと考えることが大切だと思いました。 説明の順序は？ 次に、ピラミッドストラクチャーを意識して説明することが有用であると感じました。理由や根拠を選んだあとは、それをどのような順序で伝えるかが重要で、キーメッセージを最初に伝え、それを補足する内容を整理して提示することで、自分にも相手にも分かりやすい説明が可能になります。 伝え方、変えてる？ また、人材を伝える際には、その人材の業界や特徴に応じて伝え方を変えることが大切です。その理由を２つに絞って、ピラミッドストラクチャーを意識しながら説明することでより効果的に伝えることができると思いました。 会議はどう進む？ さらに、人材育成ミーティングでは、関係者それぞれの課題意識や会社のゴールを考慮し、目的を明確にして進めていくことが重要です。参加者全員の立場や役割が異なるため、互いを尊重したコミュニケーションが大切だと思います。 伝えすぎてる？ 私自身の伝え方や文章作成の特徴として、注意すべき点が２つあります。まず、理由や根拠を多く伝えすぎる傾向です。情報をたくさん伝えようとしすぎて、相手の理解が追いつかないことがあります。参加者ごとに必要な情報は異なるので、適切な情報を選んで伝えることを心がけたいです。 数値だけで十分？ そして、数値やデータを根拠にしがちな点です。クリティカルシンキングでは数値やデータの重要性が強調されていましたが、必ずしもそれが必要な情報でないこともあると気づきました。新規事業や戦略策定ではデータがない場合も多く、無理に関連の薄いデータを用いるのではなく、適切な理由や情報を選択する柔軟性が必要だと感じています。

ロジックツリーとMECEの理解を深める 今回の学びで【ロジックツリー】と【MECE】についてしっかり理解することができました。これまで漠然と理解していたものの、具体的な分析には活用していなかったため、今後の分析に役立てたいと思います。ただし、【感度の良い切り口】を選ぶことが実践では難しいと感じており、特訓が必要だと考えています。今後は、これまでの成功と失敗の分析例を見比べ、感度の良い切り口を探っていきたいと思います。 分析力を向上させるための反省点 私は構造的に物事を分解して考えることが苦手で、【ロジックツリー】や【言語化】によって頭の中で考えていたことを正確に表現できていませんでした。その結果、要因分析の精度が不足していたと反省しています。この学びを経て、より効果的な分析ができるよう努める所存です。もともと時間がかかることもありますが、繰り返し実践し、自分のものにしていきたいです。 実践によるスキルの習得 早速、【ロジックツリー】や【MECE】を日々のデータ分析業務に取り入れ、課題解決に役立てたいと思います。これまでなんとなく分析しており、【what】【where】【why】【how】を頭の中で考えながらも【可視化】や【言語化】していないことが原因で、正確性に欠けていました。恐らく、【感度の良い切り口】が間違っていた可能性もあると反省しています。今後は学んだことを実践に取り入れ、分析の精度を高めていきます。 日々の実践がスキルアップの鍵？ 日々の分析で【ロジックツリー】、【MECE】、【感度の良い切り口】を身に付けるためには、繰り返しの実践が大切です。そのために、同僚が利用している【ミニホワイトボード】を購入し、何度も書き出していくつかの切り口を見極めていこうと思います。確定したら、エクセルに【背景】【目的】【仮説】【ロジックツリー】【5W1H】をまとめ、事前に整理した資料をもとに適切なデータを見極めていきます。自分なりの考察をまとめた後は、依頼者と振り返り議論を通じて、より正確な要因分析が行えるよう努めます。