データ・アナリティクス入門

知識整理で仕事のヒント発見!

再確認って何をする? 今週は、これまで学習した内容を再確認する機会となりました。改めて振り返ることで、比較の本質やプロセス(仮説)、5つの視点、3つのアプローチ、そして問題解決のステップについて整理することができました。 仕事でどう活かす? 仕事では必ず比較や問題解決が求められるため、先人の知恵であるフレームワークや考え方、問題解決のステップをうまく活用し、効率的かつ的確な分析を行いたいと考えています。また、これらの学びを部下の育成にも生かしていきたいと思いました。 知識定着は何が鍵? これまで学んできたフレームワークやステップを常に意識しながら業務に取り組むことが重要だと感じています。忘れがちな部分については、自分でまとめたメモを適宜振り返ることで、知識の定着を図っていきます。

データ・アナリティクス入門

目的と手段を見極めた新たな挑戦

目的と手段は本当に合ってる? 色々な技を学んできましたが、振り返ると重要なのは「目的」と「手段」を混同しないことだと実感しました。目的がはっきりしていれば、今回のセミナーで学んだ内容を活用することで具体的な成果が得られるというイメージが湧きました。ただ、実際にその知識を活かす機会は自ら作り出さないとあまり得られないため、意識的に活用の場を設けようと考えています。 業務課題はどう捉える? 新年度を迎え、新たな業務や課題が現れました。これらの課題を解決するため、今回学んだフレームワークを積極的に活用し、分析に取り組んでいく予定です。また、使用したフレームワークやその理由を記録として残すことで、後々の振り返りがしやすい仕組みを作り、PDCAサイクルを効果的に回していきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

仮説検証でアイデアが生まれる瞬間

仮説構築の疑問は? 仮説と検証を通じて、問題意識が高まり、解決策に説得力を持たせることができます。しかし、仮説に網羅性が欠けると、単なる思い込みになってしまう恐れがあります。そのため、包括的な仮説を構築するには、マーケティングミックスなどのフレームワークを活用することが有効です。 予実分析は見直される? また、予実分析の要因分析においては、仮説の立て方がやや決め打ちになってしまう面が見受けられます。これは、限られた時間内で作業を進める必要があるためですが、少なくとも何かしらのフレームワークを利用して体系的に分析を行うべきだと感じました。 業務活用はどう感じる? 皆さんの業務において、どのようにこれらの考え方を活かしていくかを伺うことで、さらに思考の幅が広がると期待しています。

生成AI時代のビジネス実践入門

仮説より行動!AIが拓く新未来

生成AIはどう動く? 現在の生成AIは、膨大なデータの中から次に来る可能性が最も高い言葉を選んで出力していることが分かりました。このため、こちらの意図に沿わない回答が出た場合には、指示の方法も含めて改めて検討する必要性を感じました。また、仮説を立てる作業に時間をかけすぎず、まずは実際に仮説に基づいた行動を試みることの重要性も学びました。 仮説とAIの使い分けは? 今後は、データ分析の分野でさらにAIを活用したいと考えています。ただし、単に手元のデータを漠然と分析させるのではなく、私自身が明確な仮説を立て、何を比較、どのような指示で何を出力させたいのかを整理することが大切だと思います。AIに任せる部分と自分で行う部分をしっかり区別し、業務の迅速化に繋がる仕組み作りを目指していきます。

クリティカルシンキング入門

情報を分解!部署活性化のヒント

データ加工の意義は? データは、一次データそのままに頼るのではなく、加工や分解を通じて活用するべきです。加工することで、異なる事象の違いがより明確に見えるようになり、視覚的に理解しやすくなります。また、一度の分解に留まらず、MECEなどの手法を使って多面的に分析することが求められます。 現場の情報提供は? 私の勤務先では、関係企業に関する情報を収集し、社内へ提供する業務を担当しています。これらの情報が、実際にどの部署でどのように活用されているのかを分解して分析してみたいと考えています。たとえば、全体の部署の中でどの程度の部署が利用しているのか、また意思決定者や実務者など、どの層の関係者が関わっているのか、さらには情報の粒度についてまで、具体的に検証してみる必要があると感じています。

戦略思考入門

中期計画に挑む!フレームワーク活用術

情報の壁はどこに? フレームワークを活用する際、自分が持つ情報に限界があることは明白です。たとえば、3C分析、バリューチェーン、SWOT分析のいずれの場合も、市場や競合の情報が不可欠であると認識しています。会社全体の戦略を検討する時は広範な情報が必要になりますが、部門単位で戦略を考える場合は、対象となる競合の範囲が限定されるため、まずは部門に絞って分析を進めたいと考えています。 計画精度をどう上げる? 現在、中期事業計画を作成中です。このフレームワークを用いて、定型的な分析を実施し、その結果を経営層に確認してもらうことで、計画の精度を高めたいと思っています。また、すべてのフレームワークを活用するには時間と労力がかかるため、実施するフレームワークを絞って効率的に分析を進める方針です。

データ・アナリティクス入門

フレーム活用で広がる分析の新視点

授業で何が学べた? ライブ授業では、分析のプロセスを体系的に学びました。複数の仮説を立て、それを検証することで問題解決に取り組む手法が非常に効果的であると実感しました。また、事象を考察する際には、フレームワークの意識が基礎となる重要なスキルであることを学び、これを身につけたいと感じました。 今後の戦略は? 今後は、分析ツールを利用する際にも、フレームワークを大切にしながらアプローチしていきたいと思います。普段から現場の社員にヒアリングを行い、データの内容や背景を深く理解することで、より具体的かつ有用な分析ができるよう努めます。 成果をどう伝える? その上で、収集したデータを効果的に可視化し、社内のメンバーにわかりやすく説明できるよう、引き続き努力していきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

仮説が切り拓く多彩な世界

どう仮説を活かす? 仮説を立てることで、物事に対して多角的なアプローチが可能になります。偏った考えに陥らず、さまざまな観点から状況を把握することにより、自分自身の理解を深めるとともに、他者を説得するための材料としても活用できるメリットがあります。例えば、「こうだったら、こうではないか?」や「その逆はどうか?」といった問いかけを行うことで、あらゆる角度から物事を捉える習慣を身につけることができます。 ビッグデータ検証は? ビッグデータを扱う際には、仮説の重要性が特に高まります。決めつけることなく、あらゆる可能性を念頭に置いて分析することで、物事の本質に迫ることができるのです。また、このアプローチは、他者への提案や情報の共有にも役立ち、柔軟な発想を促す大切な手法と言えるでしょう.

戦略思考入門

実践に生きる学びのヒント

実践活用の方法は? 今週は講義全体の振り返りを行いました。学んだ知識を自分に落とし込むためには、実際に活用するしかないと感じています。明確なゴールに向かう道のりを描くため、フレームワークを用いた多角的な分析が有効だと実感しました。一部の情報だけに頼った分析では、効果的な戦略を描くことは難しいため、バランスの取れた視点が大切だと考えています。今後は業務の中でこれらの学びを実践し、定着を図っていきたいと思います。 戦略はどう考える? また、自分が担当する課の方向性や今後の戦略を検討する際に、講義の内容が大いに役立つと感じています。他者との差別化を維持しながら持続可能な戦略を立てるために、今後も変化する環境に柔軟に対応しつつ、長期的な視点を持って取り組んでいきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

分析の迷路で見つけた光

原因項目をどう抽出? 考えられる原因項目は、できるだけ抜け漏れなく抽出したいと考えましたが、パーセンテージが低いものはある程度省く方針です。しかし、すべてを漏れなく網羅するのは容易ではなく、現状では項目の抽出だけにも時間がかかりそうだという不安を感じています。 売上動向をどう捉える? また、顧客分析や売上不振店舗の分析にこの手法が活用できる可能性を見出しました。具体的には、会員システムのデータを年代別や再来店回数別に切り分けて売上の動向を把握することが有効と考えています。単に広告や媒体の整理だけでなく、会員システムの効果的な利用も売上向上のポイントになると感じました。 抜け漏れの要素は? ただ、他に漏れている要素がないかどうかの抽出が、引き続き課題として残っています。

クリティカルシンキング入門

伝わる文章を築くピラミッド思考

本当に伝わってる? 他者の文章では、主語と述語の関係や一文の長さに違和感を覚えやすいものの、自分が書いた文章が本当にわかりやすく伝わっているかは気づきにくいものです。 論理整理はできた? そこで、ピラミッドストラクチャーという手法を用いて、主張とその根拠となる情報との関係を整理することが有効です。これにより、自らの思考過程が論理的に組み立てられているか、また補強が必要な部分がどこかを把握しやすくなります。 説得力はどう得る? 業務において情報収集や分析の結果をまとめ、それを説明する際にも、この手法は役立ちます。ピラミッドストラクチャーを活用することで、聞き手に自分の考えや意見を的確かつ明瞭に伝えることができ、説得力を高めるための多角的な情報検討にもつながります。

データ・アナリティクス入門

グループで広がる新たな学び

6週間の学びを振り返る? いちから学習を振り返ると、6週間という短期間にも関わらず多くの学びがあったと実感しました。特にグループワークでは、自分にはない視点や思考方法に触れることができ、学習全体において非常に有益な経験となりました。 事前認識のポイントは? また、事前の認識確認を通じて、分析したデータの活用方法に齟齬が生じないよう留意するという点も、重要な学びでした。 案件獲得時の考察は? さらに、案件獲得に際して、顧客が何を求め、他社製品との比較でどの点が優れているのか、またアピールすべき特徴を検討する際に、今回学んだ比較・分析の手法を活かしていきたいと考えています。同時に、偏った思考に陥らず、他者の意見に耳を傾け、一度立ち止まって考えることの大切さも痛感しました。
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