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に関する学び

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問題解決のプロセスとは？ 問題解決には明確なプロセスがあります。具体的には、What、Where、Why、Howの6つのステップがあり、この順番を守ることが重要です。まずは、なりたい姿と現状のギャップを把握することが分析の第一歩です。そして、解決方法を考える前に、現状で起きている問題の状況や原因を見つけることに時間をかける必要があります。 自分の思考の癖をどう活かす？ 私の場合、すぐに解決方法（How）に飛びがちです。しかし、自分の考え方の癖を知ることも問題解決において重要です。オープンデータから社会課題を洗い出すのが現在の業務ですが、仮説に対して問題を絞り込む際にロジックツリーが役立ちます。基本的にはチームで取り組むため、思考のプロセスを視覚化・言語化することで、情報共有を齟齬なく行えるようにしています。 データ分析で何を学びたい？ データ分析を体系的に学ぶことで、ロジカルに再現性のあるデータ分析に取り組みたいと思っています。特に、ロジックツリーを作る際には「手書き」を心がけたいと思います。紙に書くことで思考が整理され、重要事項には丸をつけたり矢印を使ったりすることで、優先順位を決めるのに役立ちます。

AI得意と不得意は？ この講座を通じて、様々なシーンにおいてAIの得意分野と不得意分野を理解し、使いこなすことの大切さを学びました。非常に便利で有能なツールである反面、情報を正確にインプットするスキルが結果に大きく影響することも痛感しました。 AI過信のリスクは？ また、AIに頼り過ぎると、自身の読む力や評価する力といった基本的なスキルが低下する危険性があると感じました。最終的には、自分自身で読み、改善することが求められるため、AIとの付き合い方をよく考える必要があると実感しました。将来、AIに全てが置き換わってしまうという危機感に直面しつつも、人間ならではの重要性を再認識でき、少し安心した気持ちにもなりました。 具体的活用事例は？ さらに、相談や要約、文章作成など多様な場面でAIツールが活用できる可能性を感じました。今回の動画では各ツールに得意不得意があることを知り、状況に応じて使い分けることで、より精度の高いアウトプットが得られる可能性があると感じました。実際の業務においては、言語の壁に苦労する場面が多い中、AIツールを活用して説明資料を作成することなど、具体的な活用法を試してみたいと思いました。

分析の目的は何？ 分析とは、比較によって本質を浮き彫りにする作業であると再認識しました。分析の目的を明確にし、適切な比較対象を選ぶことが、納得感のある結果を導くための基本であると感じています。また、目的に応じた情報の見せ方が存在するという理解も深まりました。 情報整理の必要性は？ ダイバーシティ推進の担当として、社内の属性割合や勤務実態の定量データ、そしてアンケート結果といった定性データを扱う機会が多い中で、まずは情報の用途や目的を明確にすることの重要性を改めて認識しました。必要な情報をより深く掘り下げ、検討していくことが今後の課題です。 多角的視点はどう？ また、自分だけの視点に偏らず、他者の意見を取り入れることで、多角的な視点から情報を集約したいと考えています。こうすることで、より客観性の高い分析が可能になると実感しています。 透明な分析方法は？ 一方で、分析の目的に応じた仮説設定が、恣意的に都合の良い情報操作につながるのではないかという懸念も感じています。今後の学びを通じて、この疑問に対する気づきを得るとともに、より透明性のある分析手法の習得を目指していきたいと思います。

どうして分解が有効？ 様々な要素に分解して仮説を組み立て、データを意識した点はとても良いと思います。具体的な業界事例に当てはめて考えることで、理解がさらに深まるでしょう。 具体例はどう映る？ 仮説を立てる際には、具体的な業界やビジネスシーンの例を考えると、思考がより深まります。また、データを検証する際にどのようなツールや手法を用いると効果的かを検討することも大切です。 実践で活かすには？ 実際のビジネス状況で仮説検証をどう活用するかを考え、具体的に練習することが求められます。引き続き、さまざまな角度から課題を検討してみましょう。 なぜ幅広い視野？ 課題は狭い視野だけでなく、幅広い角度で網羅的に考える必要があります。そうしないと、本当の課題を見落としてしまう恐れがあるため、どのようなデータで検証できるかもしっかりと検討することが重要です。 共有はどう役立つ？ 自分の考えに固執せず、要素の重要性を周囲と共有しながら多角的に検討していくことが必要です。そして、どのように検証すべきか、またどの項目を指標として設定すべきかを同時に整理していくことが求められていると感じました。

脱線防止はどうする？ 会議では、本質的な議論に向かう途中で脱線してしまうことがよくあります。そのため、会議の時間を有効に活用するには、最初に「今ここで答えを出すべき問い」、つまりイシューを明確にすることが大切です。 イシューの作り方は？ イシューは質問形式で表現し、具体的かつ一貫している必要があります。さまざまな観点から問いを検討することで、求める答えにたどり着きやすくなります。問いを作成する際は、複数の切り口で考えることがポイントです。たとえ最終的なゴールが一つであっても、そのプロセスにはいくつものアプローチが存在するはずです。 目的は共有できる？ また、会議が始まる前に、目指すゴールや解決したい問いをすべての参加者と共有することも重要です。これにより議論が脱線した場合でも、すぐに当初の目的に戻ることができます。 実践はどう進める？ さらに、実践的に取り組むために、イシューの作成には①問いの形式にする、②具体的な内容で考える、③一貫して維持する、という手法をいくつか試みるとよいでしょう。必要であれば、メモを持ち歩くなどして、会議の途中で軌道修正できるよう意識しておきましょう。

仮説構築フレームワークの活用法は？ 仮説構築のフレームワーク（3Cや4P）を課題解決に活用し、実際に使うことで自分の思考のクセを理解しました。このフレームワークは何度も活用して定着させることが大切だと感じました。また、手元にデータがあるとすぐに分析を始めるのではなく、まず複数の仮説を立ててからデータを用いて検証する順番を強く意識する必要があると学びました。これは、私がデータがあるとすぐに分析に取り掛かるクセがあるためです。 依頼元とのコミュニケーションの重要性 各事業の依頼に対しては、目の前のデータだけで解決するのではなく、本質的な課題を見極めるために依頼元とコミュニケーションをとりながら仮説を立てていくことの重要性を感じました。今回学んだフレームワークを活用し、事業ごとに複数のフレームワークを使い分けながら仮説を広げていくつもりです。 伴走案件への仮説思考の応用法は？ 来週から複数の伴走案件が始まる予定なので、課題に対して広い視野を持ちながら仮説の幅を広げていきます。多くの案件を同時に進行する中で、関心や問題意識を向上させると共に、課題の深掘りに差が出ないよう、仮説思考を実践していきたいと思います。

数字の本質は何？ これまで会計をきちんと学んだ経験がなく、「アカウンティング＝専門知識が必要で難解なもの」という印象から、あまり近づいてこなかった自分がいました。しかし、ライブ授業の冒頭で「数字で語らずして楽しめますか？」という問いかけを受け、数字という根拠を持って見る・語ることで対象への心理的関与が高まり、より深い楽しみが生まれることに気付きました。その結果、従来の「難解」だというハードルは低くなった一方で、数字の良し悪しを判断する基準を持つ必要性も痛感しました。単に用語を理解するだけでなく、その判断基準や尺度を捉えることが重要だと実感しています。 経営状態はどう読む？ 自社や競合他社の経営状態という事実を正しく把握し、そこから導かれる仮説を基に中長期的な戦略を描いていきたいと考えています。現在、財務諸表を見ても前年比の利益程度しか理解できていませんが、その利益に至る要因や、経年の変化を読み解くことで、各社の戦略や業界全体の潮流を解釈できるようになることを目指しています。まずはアカウンティングの基本概念や各種用語をしっかりと理解し、自分の言葉で説明できるようになることを最初の一歩として取り組んでいきます。

数字の背景は何？ P/Lは単なる数字の羅列ではなく、自社が提供する価値やそのためにかかる費用を想像する視点が重要だと感じました。数字の背景にある事業活動を読み解くことで、利益を生み出す本質的な仕組みが見えてくると実感しました。 努力の物語は何？ また、自社の利益の源泉やそれを獲得するための努力をストーリーとして捉えると、どのような活動が必要なのかが明確になります。こうして事業の核となる「価値」がどこにあるのかを理解する姿勢は、P/Lの読み解きに大いに役立つと感じました。 行政はどう違う？ 一方、行政活動においてはP/Lを意識する機会が少ないと改めて認識しました。民間企業が収益追及を目的とするのに対し、行政のサービスはより幅広い目的を持っているため、費用面の管理が十分に重視されていないケースが多いようです。 施策の価値は何？ さらに、移住定住施策のような事業体では、単に移住者数を増やすだけではなく、何を提供するのかという価値が明確でないまま施策が進むケースがあると感じました。提供価値とそのための活動をしっかりと結びつけながら検討することが、よりP/L的な視点を持つ上で重要だと気づかされました。

なんで問いが必要？ まず「問いを立てる」ことの重要性を学び、適切なイシュー設定の大切さを実感しました。これまでの経験では、会議で論点がずれていたり、課題に対して自分ではできているつもりでも実際はズレていると感じることがありました。そうした違いは、根底にある問い――イシュー――が正しく設定されていなかったことに原因があると気づきました。 部下の意図はどう読む？ また、部下が課題に対して想定外の回答をしてくる場合、その問いが本来の意図を反映していたかどうかを自問するようになりました。議論が本来の焦点から横道にそれることが多く感じたため、常にイシューを意識することが重要だと思います。 どう問いを磨く？ 今後は、適切に課題を捉える問いを意識して設定していきたいと考えています。具体的には、以下の点を重視して反復練習を行います。 1. 現在考えるべき内容を明確にし、問いの形として具体的に提示すること 2. 考える内容を具体的に掘り下げること 3. 議論が逸れることがないよう、常にイシューに焦点を当て続けること これらの点を念頭に置き、今後も正しい問いを立てる意識を持ち続けたいと思います。

利益の種類とは何か？ 利益に関する理解を深めることができました。具体的には、営業利益、経常利益、当期純利益のそれぞれについて理解し、それぞれの利益が何を示しているのかを把握することが大切です。 - 営業利益は、本業から得られる利益です。 - 経常利益は、通常の事業活動から得られる利益を示します。 - 当期純利益は、特別損失や特別利益、法人税等を踏まえた利益です。 PLとビジネスモデルの関係 さらに、ビジネスモデルや提供価値とPL（損益計算書）を関連付けて考えることの重要性を学びました。自分が予想した通りにPLに現れているか、そうでない場合はその原因を考えることが必要だと感じました。 自社PLの再分析に挑む まずは、自社のPLを再度分析したいと思います。これまで、自社のPLを詳しく理解したことがなく、なぜそのようなPLになっているのか深く考えたことがありませんでした。これからは、より深く考えるように努力します。 他社との分析共有は可能か？ また、自分が分析した内容を共有し、それを元に他社と議論したいと考えています。自社だけでなく、他社のPLを分析することにも挑戦してみたいと思います。

経済性の本質は何？ 様々な経済性の本質について学ぶことができました。ビジネスには重要な戦略であり、これからも復習を続けて本質を忘れないよう努めたいと思います。手法は多岐にわたりますが、重要なのはゴールに合致しているかどうか、その手法が本当に効果的かを判断することです。今回の戦略コースでこの点を最も勉強しました。 交渉における工夫は？ 現在の業務にどのように当てはめるかのイメージは、企業の規模が大きいため具体的に想像するのが難しいですが、今後の価格交渉の場では、双方にとってのメリットを活かした交渉が必要だと理解しました。例えば、相手側が規模の経済性を活用できるのであれば、こちらは薄利多売を提案し、相手にもメリットを提供することで、結果として両者に利益をもたらすことが可能です。 戦略をどう考える？ 現状では具体的なイメージを持てないため、視座を高く持ち、思考することを意識しています。もし自分が社長や役員であったら、どのような切り口で会社の業績を向上させるのか、その戦略と判断の理由は何かを考える必要があります。そのために、日頃から仮説思考力を磨いて、明確なイメージを持てるよう努力していきます。

平均年齢はどう？ ケーススタディで平均年齢を算出し、課題抽出を試みた際、データ本来の意味を正しく捉えなければ、誤ったまたは無意味な結果になり、現状の把握が困難になることを学びました。 目的はどう明確？ これまで「標準偏差」や「代表値」という言葉は耳にしていましたが、実務で意識して使っていたわけではありませんでした。これからは、目的を明確にした上で意味のあるデータ加工を心がけたいと考えています。 視点の選び方は？ 現職でのエンゲージメントデータ分析では、年代や役職という視点から単なる高低比較にとどまらず、中央値や標準偏差を活用してばらつきを可視化し、改善施策のターゲットを明確にする方法を取り入れようと思います。 意図と要件は？ また、データ分析を進める上で、加工前に「何を」「何のために」分析するのかという目的をはっきりさせ、その目的達成のための要件定義を整理し、関係者と合意形成をとっておくことの重要性を改めて感じています。 比較は正しく？ 分析を行う際には、意味のある比較になっているかを常に確認し、比較する数字を選定する過程での注意点や考察をより深めていく必要があると考えています。