クリティカルシンキング入門

数字の切り口で拓く学びの扉

データの切り口は? 数字やデータに意味を持たせるには、まず複数の切り口から考察することが重要だと学びました。どの切り口を採用するかで迷うよりも、まずはデータを分けてみることの大切さを実感しました。 全体像はどう組み立てる? また、分け方をする際は全体像を意識し、MECEの原則に則ってダブりなく網羅的に整理する必要があると認識しました。この考え方は、他社の財務数値や事業の分析にも十分に活用できると感じています。 数値変動の真意は? さらに、財務数値の変動を分析する際は、単に売上や利益の増減を追うのではなく、事業ごとの売上の変化や費目ごとの増減など、より細分化して捉えることの重要性を再確認しました。今後は、より一層細かい視点での分析を心掛けていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

仮説検証で磨く伝わる分析術

どんな学びがあった? 今回の学習を通じて、自分の不足点や修正すべき点を改めて確認することができました。 仮説検証は十分? まず、仮説を検証する過程で、データの取得や加工は行ってきたものの、否定的な視点からその仮説が正しいかどうかを十分に検証する必要があると感じました。次に、分析時には適切なフレームワークの活用が重要であると再認識しました。さらに、結論をまとめた際、相手に正しく情報を伝えるために、グラフなどの視覚資料の選び方や説明の仕方が大きく影響することも学びました。 改善に向けて何? これらの学びを生かし、今後は自己の課題や修正点に注意しながら、分析や報告の方法を工夫していくことで、上司の理解や納得を得られる報告資料を作成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

実務に繋がる問題解決ストーリー

問題解決の基本は? 今回の総合演習では、「問題の明確化→問題箇所の特定→原因の分析→解決策の立案」という基本プロセスに立ち返り、学習に取り組むことができました。また、解決策を検討する際には複数の選択肢を洗い出し、それぞれの根拠をもって評価することをあらためて意識しました。とはいえ、実務で実際に取り組む際には、まだ自然に活用できていない部分もあるため、クラス終了後も学んだことを繰り返し復習する努力が必要だと感じました。 実務への活用はどう? 私の担当業務ではA/Bテストの利用が難しいと感じる一方で、今回のナノ単科を通じて知識こそが武器であると改めて実感しました。今後、活用の機会が訪れた際には、今回得た知識をしっかりと身につけ、実務に積極的に生かしていきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

みんなで問い、実践!新たな学び

イシューの意義は? 今週は全体の振り返りを兼ねた総合演習に取り組みました。まずは「イシュー」が何かを定義するため、問いを立てることから始めました。その後、立てた問いを掘り下げながら、他の受講生と意見を共有しました。 データ分析の切り口は? 次に、現在手元にあるデータをさまざまな切り口で加工し、分析を行いました。加えて、スライドやグラフを用いて情報を整理し、正しい日本語で明快に伝える練習をしました。 課題解決のヒントは? また、講師への質問を通じ、実務で頻繁に起きる「そもそも問いが明確でない」や「イシューが適切か不透明」という課題に対する考え方を学びました。打ち手だけではなく原因に注目するアプローチや、4象限を活用した思考法が実務でも有用であると感じました。

戦略思考入門

一歩先の大局観が拓く未来

大局観をどう広げる? 今週のキーワードは「大局観」と「二歩・三歩踏み込んだ分析」でした。これまで、課題解決にあたっては目の前の事象や顧客の声に偏り、表面的な情報だけで進めてしまう傾向がありました。そのため、今後は顧客のみならず、競合や業界全体の状況も考慮に入れ、より深い分析を行うことで、効果的な対策を導き出し、組織の成長に繋げていきたいと感じました。 分析が導く変化は? さらに、自社の強みを洗い出し、他社との差別化を図る際にも、今回学んだ各分析手法は大いに活用できると考えています。航空業界は国際情勢など外部要因の影響を強く受けるため、その中で唯一無二の強みを掘り出し、組織全体で共有することで、揺るぎなく顧客から選ばれる存在作りに繋げられるのではないかと思います。

クリティカルシンキング入門

問いと向き合う成長の瞬間

なぜ問いを追求する? 考えを広げ、深めるために、3つの視点を意識して問いを立て、その問いを追求し続けることで、論点から逸れることなく答えに導かれていくことを実感しました。 どう実践スキル活用? この流れの中で、データ分析やビジネスライティングのスキルを活用する必要性を学びました。また、具体と抽象を行き来するキャッチボールを繰り返すことで、より高い解像度で物事を捉えることが可能だという理解に至りました。 解決策の見つけ方は? さらに、長期的な問題解決に役立つと感じたのは、まず解決すべき問題のゴールを明確に定め、さまざまな角度から検討し、どのように分解するかを意識する姿勢です。資料を作成する際も、伝えたい内容をしっかりと考えながら進めていきたいと思います。

生成AI時代のビジネス実践入門

評価スキルを極めるAI活用法

評価スキルは何か? 生成AIを活用するにあたり、最も大きな学びは、評価するためのスキルや知見が必要だということでした。生成AIが作成したもっともらしい情報を、疑いの目を持ってしっかり評価できる能力を身に付けたいと感じています。また、作業負荷が軽減され効率化が進む点は大きなメリットですが、その反面、自分で作業を行わなくなるため、相手に対する改善の指示出しには一層の思考力が求められると感じました。 AI活用で何が変わる? 上司から依頼された分析や資料作成の時間が多いことから、自分は指示役としてAIの得意分野を活かし、作業スピードの向上と成果物の完成度アップを図りたいと思いました。今後は、社内で活用できるAIの種類をさらに増やせるよう働きかけていく予定です。

データ・アナリティクス入門

学び再発見で未来を切り拓く

録画視聴で感じた? ライブ授業に参加できず、録画で視聴したのは残念でしたが、その分多くの学びを得ることができました。改めて学習内容を振り返る中で、特に初期の学習で理解しきれなかった点に気づき、再度講義を視聴することでしっかりと習得できたと感じています。 次のデータ活用は? 今後は、月次実績やWEBマーケティングで抽出したデータを活用し、組織の成長と拡大につなげる取り組みを進めたいと考えています。また、そこで得た学びや気づきを生かして新たな取り組みや施策の提案を行い、事業の拡大に寄与していく所存です。 戦略の再検討は? ちょうど期末から期初にかけたタイミングであるため、前期の課題や次期の計画と関連づけた分析を実施し、今後の戦略を立てていく予定です。

戦略思考入門

論理で明かす経済性の秘密

規模の経済性をどう捉える? ゲイルで学んだ規模の経済性と習熟効果は、これまで感覚的に感じていたことが論理的に整理され、非常に印象に残りました。また、バリューチェーンと範囲の経済性についても、自社の資源を他の事業で活用する際に、新規事業検討のための自社分析や市場環境の把握が重要であると再確認できました。 新戦略のヒントは何? ウェブサイト運営で新しいコンテンツを検討する中、これまで感覚に頼っていた部分を、今回学んだ独自性、模倣困難性、そして顧客に対する価値拡大の視点を取り入れることで、より具体的かつ戦略的なアプローチが可能になりそうです。 理論で見つけた気づきは? また、ビジネス経験を理論化し言語化することで、新たな気づきを得られたことが大変有益でした。

クリティカルシンキング入門

分解で見える未来の戦略

なぜ事象を分解する? MECEの考え方を取り入れ、事象を分解することの重要性を再認識しました。分解には、層別分解、変数分解、プロセス分解といったさまざまな手法が存在し、それぞれの方法で要素を整理することができることが分かりました。これまで体系的に分解要素をカテゴライズしていなかったため、大変驚きと新鮮さを感じました。 営業戦略はどう変わる? また、営業やチームの目標策定の立場に立つ中で、どの顧客にどのようなアプローチをすべきかを考える際にも、MECEを活用した分析の有用性を実感しています。特に、売上、利益率、商材、受注頻度といった観点から要素を分解することで、アプローチが不足している部分を具体的に把握し、より効果的な戦略を立てることができると考えています。

クリティカルシンキング入門

変数×層別で挑む業務の新解釈

分解の軸は正確? 業務上、さまざまな課題に取り組む際、プロセス分解を用いることが多いと感じています。実際、課題を分解するときに「いつ」「誰が」「どのように」という軸を意識して切り分けていますが、多角的な視点から分解することにはまだ慣れていないと実感しています。 切り口の工夫はどう? そのため、今後は層別分解や変数分解といった切り口も取り入れ、事象ごとに工夫して分析できるよう努めたいと考えています。これらの手法を使うことで、業務上のプロセスに対する課題解決に一層取り組んでいく所存です。 結果の正確性はどう? また、資料作成や他者への説明の際にも、層別分解や変数分解を活用し、分解した結果や解析内容が正確かどうか再確認することを心掛けたいと思います。

データ・アナリティクス入門

仮説とデータで見える学びの裏側

データとマーケティングの関係は? マーケティングとデータ分析は、これまで別々のものと考えていましたが、実際には密接な関係があることが分かりました。そのため、新鮮かつ実用的な視点で取り組むことができ、非常に楽しい体験となりました。仮説を立てる際には、自分の思い込みや考えに囚われず、まずは目の前のデータを正確に読み解くことの重要性を改めて実感しました。 原因探索の進め方は? 日頃から行っている原因探索についても、データを読み込みながらフレームワークを活用することで、より効率的に進められると感じました。また、仮説を設定することで、現状の問題に対してどのように対応し、どのような行動を取るかの選択肢が増え、結果として改善や解決に繋がる可能性が高まると感じました。
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