クリティカルシンキング入門

多角的視点で広がる学びの力

切り口の多様性は必要? 切り口が一つだけだと、偏った答えになる可能性があることがわかりました。しかし、複数の切り口を見つけるのは難しいとも感じました。自分が導きたい答えを得るために切り口を模索するという方法もあるのでは、と考えました。 実務での発見と応用 実務では、複数の業務を同時に行っているため、チームの弱点や強みを発見することに役立つと思います。今年の自分の目標の達成にも、多角的な視点での分析が重要だと考えています。 マインドの数値化は可能か? 昨年一年をかけて取り組んだプロジェクトでは、マインドを数値化するのは難しいと感じていました。しかし、異なる切り口を探して、数値化が可能でないか再考したいと思います。現在数値化されている部分についても、他の切り口がないか再検討し続けたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

仮説×データで未来が変わる

仮説とフレームワークは? 本講座では、問題解決のプロセスにおいて、スピードと精度を向上させるために、仮説を立てながら分析を試みる重要性を学びました。また、3Cや4Pといったフレームワークを効果的に活用する方法も理解できました。 必要データはどうする? 仮説に基づいて必要なデータを抽出し、場合によっては新たにデータを取得する必要があることも実感しました。既存のデータ分析にとどまらず、サーベイの実施などによって分析に不可欠な情報収集にも役立てることができると感じました。 多角的観点は何故? さらに、分析の視点は単に数値やデータを検討するだけでなく、データ整備や企画立案の段階でも重要であるという気づきを得ました。今後、業務のあらゆる場面でこれらの視点を取り入れながら取り組んでいきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

視点を広げる!分析力向上の鍵

複数の視点で何が見える? 複数の視点で分析を試みることは、新たな洞察を得るために非常に効果的であると感じました。単一の数値だけに依存せず、思い込みにとらわれることなく、漏れなく重複せずに分析を続けることの重要性を再認識しています。 必須データは含まれている? 私は現在、会社に対して売上や各種指標を報告する役割を担っているため、報告している内容が分析に必要なデータを含んでいるかどうかを確認する必要があります。また、不足しているデータがあるかどうかを判断するために、このフレームワークを試してみたいと考えています。 フレームワーク導入で得られる効果とは? このフレームワークを導入することによって、これまで以上に精度の高い分析が可能になるだけでなく、報告の質向上にもつながると期待しています。

アカウンティング入門

資産と負債で読み解く経営

資産負債を見る視点は? P/LとB/Sの関係性がしっかり理解できました。特に、「バランスシート」と呼ばれる所以が、資産と負債が常に均衡を保ち、その中で流動性と固定性のバランスを考慮する経営数値であるという点も、以前より納得できるようになりました。 事業安全性について考えると? また、事業の安全性を判断する際には、P/Lだけでは見落としがちな側面があることも学びました。 B/S併用はなぜ必要? さらに、たとえば資産の売却といったキーワードが出た場合、単にP/Lを見るのではなく、B/Sも併せて確認し、その背景にある経営判断について自分なりに考えてみたいと思います。これまでP/L中心に分析していたため、今後は自社のB/Sも並行して比較し、自社の経営状況をより深く理解することを目指します。

アカウンティング入門

財務三表で探る価値の道筋

財務三表の重要性は? アカウンティングは会社経営における重要な意思決定の基盤であり、特に財務三表は基本中の基本だと実感しました。また、事業は本質的にお客様へ価値提供を行うものであり、数値の背後にある価値を見極めることが大切です。 財務諸表の現状は? 今週中に自社の損益計算書、貸借対照表、キャッシュフロー計算書がどのような状況にあるかを詳細に読み解き、私なりの分析を試みたいと思います。同業他社や、メディアで取り上げられる企業のデータも参考にしながら、さらに幅広い視点で考察を深める予定です。 仲間の意見はどう? また、これまで自分があまり関心を持たなかった業界の財務三表に触れることで、他の受講生からの分析意見も取り入れ、自分にはなかった新たな視点や気づきを得られることを期待しています。

クリティカルシンキング入門

全体像に迫る分析の妙技

各項目の整理は? 分解作業では、まず各項目をMECEの視点で整理することの重要性を再認識しました。一つ一つを個別に洗い出し、漏れや重複がないようにすることで、確実に全体像を把握できると感じました。 伝える工夫は何? また、手元にある数字をそのまま確認するだけでなく、伝えるべき内容に合わせた見せ方を工夫することで、情報の本質を効果的に伝えられる点にも気づかされました。 分析で何が見える? さらに、ブランドの売上数値などを分析する際には、間口や奥行、性年代など、複数の視点で深堀りする工程が、問題点や潜在的なチャンスを特定するのに役立つと実感しました。定量的な調査結果も、事実を正確に維持しながら有意義な提案へと活かせる点が印象深かったです。

アカウンティング入門

数字の裏にある成長戦略

財務の本質は何? 財務状況を理解するためには、最終的な利益などの数字の増減だけでなく、その背景にある提供価値や事業内容の特性を正しく把握することが大切だと実感しました。これまでは、単に「増えた」「減った」といった数値の動きに目がいきがちでしたが、なぜそのような結果になったのか、しっかりと分析することの重要性を再認識しました。 戦略はどう考える? また、自社の成長戦略や財務戦略を考える際には、自社が目指す将来像に加え、経済状況や世界の情勢も視野に入れて、最適な戦略を練る必要があると感じています。目標と実績の乖離については、わからないままにせず、現場の状況を確認して課題を明確にし、適切な修正策を導き出していくことが重要だと理解しました。

データ・アナリティクス入門

数字のばらつきが描く成功のヒント

標準偏差の重要性は? 実績分析ではこれまで、平均値を求めることで状況を把握していましたが、標準偏差を算出してデータのばらつきを確認することはできていませんでした。課題解決に必要な問題の特定には、データのばらつきを捉えることが重要であると気づいたため、今後はまずデータ全体のばらつきを算出し、大まかな傾向を把握してから詳細な分析に取り掛かるようにしたいと思います。 エリア別売上の差は? また、営業実績の把握においては、従来は主に各時点の数値の差を比較する方法を採用してきました。今後は、売上が特定のエリアに偏っているかどうか、そしてその要因が何であるかをデータからしっかりと導き出すために、ばらつきにも注目しながら分析を進めていく考えです。

クリティカルシンキング入門

数字が紡ぐ学びのストーリー

グラフで何が分かる? 数字データをグラフで視覚化することで、数字が一目で把握できるようになりました。また、比率や年代ごとの切り口でデータを変換することで、新たな視点や発見が得られることを実感しました。さらに、データを分解し、MECEの視点でスライスすることで、そこからストーリーが見えるようになる点も学びました。 業務でどう応用する? 日常業務においては、企業の財務諸表などの比較分析で、単に数値を並べるのではなく、グラフや比率、分解といった方法を取り入れることが大切だと感じています。これにより、販売管理費用の内訳や労働分配率の推移、さらには他社との比較など、多角的な切り口でアウトプットする訓練ができ、分析の深みが増しています。

データ・アナリティクス入門

仮説が切り拓く新たな視点

仮説設定はなぜ必要? データを加工する前に、まず仮説を立てることが非常に重要です。分析は目的があって成り立つため、単に数値や結果そのものにとらわれず、目的に照らした適切な加工方法を検討する必要があります。数値をそのまま受け取るのではなく、自分の観点を加え、他にどんな見方ができるのかという視点の多様性を意識します。また、確からしい仮説の立案のみならず、素早く検証するスピード感も大切です。 分析視点はどう選ぶ? 月次や週次の業務分析においては、どの角度からデータを切り分けるのが最も適切かを常に考慮します。分析後は、まとめた内容が本当に正しい観点に基づいているか、過去の踏襲に陥っていないかを再検討することが求められます。

データ・アナリティクス入門

仮説と比較で切り拓く未来

分析プロセスの進み方は? 今回の学習では、データ分析の思考プロセスを体系的に学び、特に三つの重要なポイントを意識することができました。まず、仮説を持つことでプロセスが早く進むという点、次に、分析は比較により成り立つという点、そして数値とグラフの取り扱いが肝要であるという点です。 課題解決の秘訣は? また、自己の課題として、筋の良い仮説立案力を磨く必要性を強く感じました。そのため、幅広い関心を持ち、数多くの因果関係に触れることが重要だと捉えています。データ分析は、実際に因果関係を紐解く作業であり、社会に潜むさまざまな関係に目を向けることで、自然と論理的かつ効果的な仮説立案感覚が養われると実感しました。

クリティカルシンキング入門

MECE思考で拓く数値の新視点

数字データ整理は? 数字データを分解し、表やグラフなどで見やすく整理すると、情報の捉え方が変わり、違った視点から理解できることに気づきました。情報を整える際は、もれなくダブりなく整理するためにMECEを意識し、層別、変数、プロセスといった切り口で分類することが大切だと実感しています。 事業所データの見方は? また、仕事で各事業所ごとのデータを扱うにあたり、階層別、用途別、期間別といった観点からMECEに基づいて分類することが、傾向の管理や分析に役立っています。数字データを表にまとめ、グラフ化することで、より見やすく、伝えやすい形に加工する工夫が重要だと感じました。

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