データ・アナリティクス入門

仮説整理で未来を切り拓く

問題解決の秘訣は? 問題解決の手順として、「What(問題は何か)」「Where(問題はどこにあるか)」「Why(問題はなぜ起きたか)」「How(問題はどう解決するか)」の4ステップを学びました。これまでなんとなく行っていたことやできていたことも、言語化することで抜け漏れなく整理でき、仮説や結論に対する自信が深まりました。 仮説思考はどうする? また、仮説思考については、問題解決の仮説と結論の仮説があり、それぞれに過去・現在・未来の視点が存在するという考え方を知り、とてもすっきりしました。これまで様々な場面で仮説を立ててきましたが、今回の整理方法を取り入れることで、何を考えればよいかがすぐに浮かぶようになりました。 計画立案を学ぶ? 事業計画の立案のプロセスにおいては、これまでなんとなく進めてきた作業を、今回学んだ解決のステップとフレームワークを意識して取り組んでいきたいと思います。自分で考えるだけでなく、他者に説明する際にも納得してもらえるよう、言葉にして伝えられる方法として活用していきます。 課題整理は進んでる? さらに、事業計画の立案にあたって複数の課題と対策が存在する中で、重要度の高い順に今回のステップやフレームワークを適用し、ゼロから考え直すことで、問題を正しく捉え、解決策が十分かどうかを抜け漏れなく検討していきたいと考えています。

戦略思考入門

振り返りが育む次の一歩

学びの実践はどう? 今回の講座のライブ授業や実践演習を通じて、学んだ内容を振り返り、今後の業務や生活にどのように活かすか具体的に考える有意義な時間となりました。忙しい日々の中で時間の捻出も戦略であると感じ、自分の時間の使い方を改めて見つめ直す重要性を実感しました。これにより、学習だけでなく経験から感性を磨くことの大切さを再認識し、旅や遊びも含めた幅広い学びを心がけたいと思います。 経営理念はどう再確認? また、まずは自社の経営理念やビジョン、戦略をしっかりと再確認することが、全社的な視点での問題解決に繋がると感じました。これを自部署や関連先にも反映させ、現状と今後必要になる施策を社会情勢も踏まえて検討することが重要だと考えています。業務中に現状の整理と目標とのギャップを把握し、課題解決に向けた具体策を検討することを最優先に進めていきます。 会議内容はどう把握? さらに、来月開催される経営方針会議での内容をしっかりと捉え、その情報をもとに自部署や自身の行動計画へと落とし込む方針です。広報からの社内報や他部署の取組にも関心を持ち、理解を深めることで視野を広げていきます。また、来週はしっかりと時間を確保し、金曜日の最後の30分を振り返りの時間とすることで、今週の改善点と来週のToDoを整理し、PDCAサイクルの好循環を目指して取り組んでいきます。

データ・アナリティクス入門

学びの軌跡が未来を照らす

仮説の切り口はどう? 原因の仮説を洗い出す際は、フレームワークなどを活用しながら大きく2つに分け、対概念の視点を取り入れて考えることが有用です。その後、問題の原因を明確にするために、ステップを踏んでデータを分析することで精度を高められます。 解決策はどう選ぶ? また、解決策を立案する際には、複数の選択肢をまず洗い出し、しっかりとした判断基準と重み付けを設定した上で、定量的な根拠により絞り込むことが重要です。 アンケートの見方は? アンケートの分析においては、満足度や推奨度などの数値から問題点を見つけ出し、フレームワークを用いてMECE(漏れなく・ダブりなく)を意識しながら原因を掘り下げることが考えられます。対応策を検討する際には、現状設定している軸に加え、コスト、スピード、対象範囲、実現可能性などの評価項目に対して重み付けを行いながら施策を選択していくことが求められると感じました。 分析の盲点はどこ? これまでのアンケート分析では、満足度、推奨度、理解度などを全体の平均値で評価する手法が主流でした。しかし、全体の数値は悪くなくとも狙い通りの結果が得られなかった場合や、自由記述回答の中に不満やクレームが見受けられた際には、回答者の属性ごとに分析を行うことで、これまで気づかなかった傾向や問題点を発見できる可能性があると捉えています。

データ・アナリティクス入門

仮説から広がる学びの扉

仮説の重要性を感じる? 仮説とは、ある論点に対する、または不明な事柄に対する仮の答えのことです。仮説を立てた上で、その検証のためにどのようなデータ収集が必要かを考えることが重要です。 データ収集はどう考える? 具体的には、仮説を立てる際には比較する指標を意図的に選び、平均や標準偏差の算出など、一手間を惜しまない努力が求められます。また、必要なデータが不足している場合は、誰にどのように情報を求めるか、どんな手法で収集するかを検討し、反論が出る可能性も想定して複数のデータ収集手段を準備することが大切です。 複数仮説で探る方法は? さらに、問題箇所の特定には、一つの仮説に固執せず、複数の仮説を立てることが必要です。これにより、各仮説同士で網羅性を持たせ、より広い視野で問題にアプローチできます。頭の中だけで考えるのではなく、視覚的に仮説を書き出すことで、検証作業の効率をさらに高められると感じています。 経験と共有の大切さは? 実務経験が積まれるほど予想は立てやすくなり、その予測に基づいたデータ分析に陥りがちですが、今後はまず複数の仮説を明確に書き出し、漏れなく網羅することを意識したいと思います。また、上司やメンバーとも仮説を共有することの重要性を認識し、共通の意見を持って話し合うことで、コミュニケーションをより円滑に進めたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

残業削減の鍵はロジックツリーとIT活用にあり

問題の本質をどう見極める? 問題や課題に対応する際、すぐに対応策を安直に打ち出すのではなく、まずはその問題や課題がどのようなもので、なぜ、どこで発生しているのかを考える必要があると学びました。これを実現するために、MECEの考え方を用いてロジックツリーで問題や課題を細分化し、対応策を複数検討し、状況に応じて採用する対応策を決定することが合理的な判断となることがわかりました。 IT活用で解決策を見つけるには? また、ITの活用によって業務効率化を検討する際には、「業務効率化」という漠然とした課題を、ロジックツリーで細分化することで解決の手がかりを得ることができます。具体的には、どこで、なぜ、どのような問題が発生しているのかを特定し、その問題を解消できるITを導入することによって、費用対効果を意識した問題解決が可能となることを理解しました。この学びは、現実の問題解決に活かせるものだと考えています。 部署の問題をどう改善する? 現在、所属する部署では残業時間が非常に多く、人員も多いという問題があります。この部署でどの作業が一番多く時間を要しているのかを、ロジックツリーで特定しました。その結果、出荷日や納期変更が頻発している作業が問題であると判明しました。したがって、この部分に有効なITの導入や、業務プロセス自体の見直しを提案したいと考えています。

データ・アナリティクス入門

データで解き明かす!仮説立案の極意

仮説の種類と意義を知る 仮説とは、ある論点に対する仮の答えのことを指します。仮説には目的に応じて「結論の仮説」と「問題解決の仮説」がありますが、その中でも仮説は様々なフレームワークを用いて複数用意する必要があります。検証方法としては、データ収集が重要であり、目的対象を検討した上でアンケート調査や口頭調査を行うことが有効です。 打ち手を選ぶ際のフレームワーク活用法は? 業務に活用できる場面としては、打ち手の検討があります。問題解決のためにどの打ち手が効果的かを考える際には、フレームワークを用いてどこに効果があるかを検討することが求められます。ブレインストーミングから打ち手を選定する際にも、枠組みから検討し、その打ち手の効果測定や仮説作りのためのデータ収集が必要です。 フレームワークで複数視点を持つには? 複数の仮説を持ちながら物事を検討することは重要です。フレームワークを活用することで、様々な視点から会議に参加する準備が整います。そのためには、フレームワークの知識を習得し、何が論点になっているのかを正確に確認することが必要です。 データ検証の質を高める手法 データ検証の項目を洗い出す際には、目的が曖昧なままアンケート調査を行うのではなく、目的を明確に定め、それに沿った項目や枠組みを検討しながら実施することで、質の高い結果が得られます。

戦略思考入門

差別化戦略で顧客価値を見極める

差別化のポイントをどう理解する? 今週は差別化のポイントについて学びました。自社がどの戦略を取るべきかを決定するために、次の4つの視点を重視すべきだと理解しました。1つ目はターゲット顧客の設定、2つ目は顧客ニーズの把握、3つ目は競合他社の施策の理解、そして4つ目が実現可能性と継続性です。 経験から学んだこととは? 実践演習では、製品やサービス、チャネルなどの項目で情報を分けることで、自社や競合、顧客層、顧客ニーズを整理しやすくなりました。しかし、私自身の切り口が細かすぎたため、切り口の工夫が必要であると感じました。 顧客視点を業務にどう活用するか? 私の業務では競合との差別化を考える機会は少ないのですが、「顧客にとって価値があるのか」「実現可能性や持続可能性について検討したか」といった視点は、自らの業務に活用できると確信しています。この考え方を取り入れることで、常に顧客やトレンドを見直しつつ、他者にも説得力のある施策を決定できると考えています。 改善策をどう進める? また、中期プランおよびコールセンターの満足度改善計画を立てており、出てきた改善策に対して、「顧客を誰とするのか」「顧客にとって価値があるのか」「実現可能性や持続可能性について検討したか」を自分自身やメンバーに問いかけ、言語化および視覚化を進めていきたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

頭の使い方を変える挑戦記

頭の使い方、間違ってる? 印象に残ったことが二つあります。一つ目は、マイホーム購入者の検討演習を通じて、自分の「頭の使い方」が効率的でなく、偏りも防げていないことを痛感したことです。ただ思いつくままに関連事項を拾い上げていたため、時間がかかり、抜け漏れも生じていました。これまでこうした頭の使い方をしていたことが、仕事のうまくいかない理由だったのかもしれません。この講座を通して、正しい「頭の使い方」を身につけたいと思います。 三つの視、理解してる? 二つ目は、「三つの視」で考えることです。これまで特に意識していなかったため、企画の提案や上司への報告で抜け漏れを指摘されてきたのだと実感しました。このフレームを利用し、建設的な議論や意見ができるようになりたいと思います。 レポート視点、足りる? お客様に経営レポートを報告する際には、三つの視を利用し、お客様視点、投資家視点、他社の類似事例について具体的に価値ある情報を提供できるように心がけたいと思います。 視座整理、できてる? まずは、視座・視点・視野で考える習慣をつけるために、スプレッドシートにフレームワークの表を作成しようと思います。自分の業務に合わせた視座・視点・視野を具体的な言葉に落とし込み、伝えるストーリーも考えながら、お客様に経営レポートを報告してみようと思います。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

リーダー経験がなくてもできる工夫

リーダーシップには何が必要? リーダーとして考慮すべき点は、自分自身の感覚に頼ることが多かったと感じました。しかし、事業とメンバーの2軸から判断し、環境やメンバーの状況に応じた適切な声掛け方法を考えるフレームワークは、かかわり方を検討するうえで最低限必要な内容であると認識しました。もし、事業やメンバーの理解において知識が不足していると感じた場合は、しっかりとキャッチアップを行うべきだと考えています。 メンバーを動かすには? 私自身はリーダーではないのですが、メンバーに動いてもらいたいときに躊躇してしまうことがあります。そこで、事業とメンバーの2軸から考慮し、環境とメンバーの状況に応じた声掛けの方法を工夫することで、自信をもって依頼できるようになりたいと考えています。今週はその考え方を意識し、1週間メンバーとのやり取りを行います。これにより、自分のクセや改善点に気づき、改善の機会にしたいと思います。 目標設定と役割分担における課題 具体的には、メンバーに動いてもらうためには、ある程度指示型に近い対応が必要だと思いました。私は上長ではないため直接的な指示はできませんが、お願いしたい内容を明確に文書化し、それについて議論する必要があると考えています。それは、現在の環境では目標が不明確で、メンバー間の役割分担に関するコンフリクトが多いからです。

戦略思考入門

未来予測にAIを活かすビジネスフレームワーク活用法

フレームワークの総合的活用法は? フレームワークを用いることで、自分や関係者だけの限られた情報に縛られず、ビジネスにおいて必要な要素を総合的に考えることが求められます。手に入れられるデータは現時点のものに限られ、未来のデータは推測に依存せざるを得ません。しかし、重要なのは未来に基づいた施策であり、この未来に対する包括的な検討方法をどうするかが鍵となるでしょう。 AIはどこまで活用できる? 一般的なビジネスフレームワークは理解しやすく、人間同士の議論には適しているものの、過度に単純化されている部分もあります。現代ではAIの存在があるため、現時点での事実は人間が収集し、チェック、設定する必要がありますが、未来への影響、特に複雑な交互作用の部分はAIにシミュレーションを任せるといった取り組みが求められるでしょう。 AIを用いた未来予測の具体策は? 使い慣れたビジネスフレームワークに基づいてAIに未来を予測させるためのテンプレートを、DifyやExcelで考案しています。すでに「ゴールデンサークル」や「バリュープロポジション」、「ビジネスモデルキャンバス」、そして「機械学習プロジェクトキャンバス」の素案を作るためのテンプレートが存在しています。これらを活用し、交互作用をも含む未来の予測にAIを利用できないか、o1に相談してみます。

戦略思考入門

経済視点で読み解く業務戦略

どうやって理解する? メカニズムの本質を理解することは大変重要だと感じました。自分の業務を具体的にイメージしながら、どのように活用できるかを考えることで理解を深めていきました。自業務の課題にどのように当てはめていくかは難しい面もありますが、外部環境や社内方針との整合性を見ながら、適切な視点を持つことが大切だと思います。 経済理論はどう活かす? 規模の経済性や範囲の経済の考え方については、特にコミュニケーション戦略でどのように適用すべきか悩む部分がありました。しかし、自社を取り巻く様々なステークホルダーに向けたコミュニケーションでは、「範囲の経済」の視点を活用して戦略を検討できるのではないかと感じています。この点については、チーム内でも意見を擦り合わせ、より具体的な策を練っていきたいと考えています。 ネットワークの使い道は? また、ネットワークの経済性に関しては、活用が難しいと感じたため、今後のディスカッションで他の受講生の意見を聞いてみたいと思います。 投資家戦略はどう? 現状の業務では新たなチームが形成され、社内外のコミュニケーションのターゲットがまだ定まっていませんが、特に投資家を対象としたコミュニケーションについては、来期から戦略を立案する際に「範囲の経済」の考え方を積極的に取り入れていこうと考えています。

データ・アナリティクス入門

問題解決力を磨く3つのステップ

問題の原因をどう理解する? 問題の原因を探る際には、単純に数字に飛びつくのではなく、割合などを他の数字と条件を合わせ、その数字の本質を理解し、原因を考える必要があると学びました。 仮説の選択基準は何? また、複数の仮説のうちどれを選択すべきか簡単に判断できない場合には、判断基準を設定し、仮説ごとに評価し点数を付ける手法を学びました。その際、判断基準項目の影響度に応じて重み付けを行う必要もあることを理解しました。 新システムの導入検討はどう行う? 新しいシステムや運用の導入検討を行う際には、メリット・デメリットごとに判断基準を設け、現行と比較することで、周囲に納得感を持ってもらえる説明ができると思います。また、収支検証では、単純に数字に飛びついて結論を出すのではなく、委託されている人数や内容、イレギュラー案件の有無など、できる限り事情を細かく理解し、条件を揃えた上で検証を進めるよう意識します。 日常的な思考の癖付けの重要性 日常的に「この物事の切り口は何だろう?」と意識することで、必要なときに的確な判断基準をすぐに想定できるようになりたいと思います。そのため、日頃から思考の癖付けを行うことが重要です。また、数字を扱う際には、数字同士の条件が合っているかどうかや、数字ごとの持つ重みを意識するようにします。

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