(5ページ目)

分析 ✕ 動画

に関する学び

---

MECEの重要性を再認識 MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）という概念を知ってはいたものの、長い間実務で意識して使ってこなかった。そのため、What, Where, Why, Howをしっかりと整理しながら進めないと、方向性を見誤る原因となり、結果として漏れが多い分析で無駄に時間を消費することになってしまう。 実務でのMECE活用法 こうしたミスを防ぐには、実務を進める際に常にMECEを頭に浮かべるトレーニングが必要だ。特に仮説を立てる場面が多く、成果が出ない原因になりがちである。特に営業戦略を立てる際には、一般消費者向けのプロモーション内容が的外れになる可能性があるため、プロセスの重要性が極めて高い。 書き出しで得られる効果は？ 動画でも言及されていたように、文字として落とし、ビジュアル化することは重要だ。書き出すことで漏れや重複を回避し、整理が進むはずだ。ロジックツリーは何年も使ったことがないが、時間の問題にもなるものの、逆に簡潔化され、スピードが上がるプロセスになるかを試してみたいと思う。また、その過程で「目的は何か」を見失わないようにし、表面的かつ形式的にならない工夫を取り入れたいと考えている。

分析の本質を学ぶ意義とは？ 講義開始直後から、分析の本質について明確に示されるので、動画の解説が頭にスラスラと入りました。まず、分析の本質は「比較」であり、適切な対象を比較することが重要です。迷ったときは、分析の目的に立ち返ることが大切で、その際にはデータに偏りがないかどうか、「生存者バイアス」に注意することが求められます。このように、6週間の講座を通じて、最も重要な「心得」を学ぶことができました。 仮説設定の流れをどう進める？ 私は、社会課題に対する「仮説」をもとに、行政などのオープンデータを分析し、数字的な事実を裏付ける仕事をしています。今回は、体系的にデータアナリティクスを学ぶことで、仮説設定や分析対象の選定をスムーズに行いたいと思いました。 データ分析の実践ステップとは？ 具体的には、以下のアクションを実行しようと考えています： - データ分析について、チーム内に基礎的な知識を共有する。 - チームメンバーが取り組んでいる社会課題に関連するオープンデータを収集する。 - 仮説を洗い出し、それを裏付けるための数字を設定する。 - 適切な比較対象をピックアップする。 このような手順を通じて、社会課題の解決に向けた効果的なデータ分析を進めていきたいと思います。

どうして気づいたの？ 思考に柔軟性がないことを痛感しました。最初の講義で、様々な方の意見を聞く中で、自分の力不足を実感しました。また、動画学習では、自分の思考の癖が自分にしか向いていないことに気づきましたが、他者という視点を持つことができました。直感的に仕事をしていたのですが、「はっ」と気づかされる瞬間があり、それは大きな成果となりました。 事業再建の秘訣は？ 定員充足が十分でない事業を立て直したいと考えています。財務面では、資金援助の交渉が一段落しましたが、今後は見返りとしての成果を示す必要があります。そのため、相手に納得してもらえる提案を行いたいと思っています。営業面では、広報活動を充実させたいです。今年度取り組んだことを見直し、広告の対象だけでなく、関係者を多方面から分析し、それぞれに合った広告を考えます。 それぞれの課題に関わる人々の思考の癖を考えてみました。見返りを求める内容は、事業の内容や規模により異なるため、相手が短期・中期で喜ぶ要素をクリティカルシンキングを活用して分類します。同様に、営業面での広告においては、単に広告の対象者になりきるだけでなく、関係者の視点を複合的に考え、他者の思考を配慮し、適切な媒体での広告や営業方法を考える必要があります。

オンライン学習のメリットは？ 私はオンライン学習サービス「ナノ単科」を受講して、非常に有意義な時間を過ごすことができました。この講座では、最新のビジネス知識やスキルが学べるだけでなく、実際に業務に応用できる実践的な内容が豊富に含まれていました。具体的には、**デジタルツールの活用法**や**データ分析の基本原則**など、仕事に直結する知識が多く、業務効率の向上に役立っています。 ストレスフリーな学び方とは？ 講義はオンライン形式なので、自分の都合に合わせて学習を進められる点が良かったです。また、テキストの内容がわかりやすく、動画講義も見やすい構成でストレスなく学べました。 業務への応用で得た成果は？ さらに、ナノ単科を通じて得た知識を業務に活かすことで、自分自身のスキルアップを感じることができました。講義内容を実際の業務課題に応用する際の具体的なアプローチ方法も紹介されており、実務との結びつきが非常に強い点も評価できます。 このように、ナノ単科は自分のペースで学びながら、実務に直結するスキルを身につけられる優れたオンライン学習サービスだと思います。今後も継続的に利用して、さらなるスキルアップを目指したいと考えています。

比較の基本を理解するには？ 分析の基本は、比較です。また、その比較対象を適切に選ぶこと（Apple to Apple）が重要です。本講義とは直接関係ありませんが、ライブ授業と動画学習では問いの立て方が全く異なると感じました。特に、自分は具体的な問いの立て方ばかりをしていたため、久しぶりに抽象的な問いをグループワークで考えることが新鮮な学びとなりました。これは非常に良い機会だったと感じています。 日々の分析で意識すべき点 日々さまざまな分析を実施していますが、比較対象を慎重に選ぶことを実践していきます。その実践の中で課題に感じたことを、常に解決していく姿勢を持ち続けます。具体的な場面が浮かばないこともありますが、これも基本的なこととして心に留めておきます。 多様な問いの立て方が必要？ Q2の通り、分析は日々実践しています。そして、その中で本講義で学んだことを実践しながら課題に対する行動計画を常に考えます。Q1の通り、今回は「問いの立て方」に気づきがありました。特に、日常的に従業員に対する問いが具体的なものばかりに偏っていたことを反省しています。これを是正し、従業員に多様な学びを提供できるようになりたいと思います。

本当に原因を掴めた？ クリティカルシンキングの動画を通して、問題が起こった際に分析せず「なんとなく」原因を特定し、「とりあえず」の解決策に飛びつくことが非効率であり生産性を下げるという点を再確認しました。 思考の見直しは？ 自分の思考偏りや思い込みに気付くとともに、WHAT、WHERE、WHY、HOWといった観点から要素を分解し、数値などの客観的データに基づいて対応策を検討する必要があると実感しています。 前例に縛られている？ また、学校内のさまざまな業務では「前例踏襲」や「経験則」に頼る場面が多いと感じています。そこで、問題解決のためには客観的データに基づき、論理的かつクリティカルに考える文化を醸成することが、今の時代にふさわしく、生徒も教員も共に多く学べる環境作りにつながると考えています。 実践はどう進める？ 学んだ知識を実践に移すことが重要です。特に、これまであまり取り組んできなかったデータをグラフで示す方法にも積極的にチャレンジしていきたいと思います。 ツールの使い方は？ さらに、ロジックツリーを日常の思考訓練のツールとして活用していくつもりです。

ビジネスモデルを数字で理解するには？ PLとともにBSを通してもビジネスモデルが見て取れます。何に資金を投入し、何を所有してビジネスを行っているのか、そのストーリーが数字から見えることが面白いです。また、BSの資産と負債のバランス、流動・固定のバランスから企業の安全性が読み取れます。減価償却については理論的には理解しているものの、具体的な実感はまだわかないのですが、今後慣れていくつもりです。 数字から得るストーリーの楽しみ方は？ 自社分析と同業他社の分析を行うこと、さらにメジャー企業のPL・BSを実際に見ることで、数字から見えるストーリーを楽しみたいと思います。借金はリスクもありますが、成長のための投資として考える側面もありますので、これまであまり行ってこなかったこの手法も一つの選択肢として今後検討していきます。 さらなる学びを深めるためには？ 今回のナノ単科のおかげで、週末の朝に学習時間を設定し、それを実行する習慣がつきました。PL・BSについての理解は進んできましたが、まだ深掘りが必要と感じています。今後はグロービス以外のWebや動画なども活用し、さらなる学びを深めていきたいと思います。

経営戦略の立案方法を学ぶ 今回の講義では、実践的な経営戦略の立案手法について学びました。テキストや動画だけでなく、具体的な事例を交えた説明が非常に分かりやすかったです。特に、組織の強みと弱み、市場の機会と脅威を分析するSWOT分析の手法の紹介は、今後の業務に大いに役立つと感じました。 グループディスカッションの有用性 また、グループディスカッションを通じて他の受講生と意見を交換することで、新たな視点や洞察を得ることができました。このプロセスを通じて、理論だけでなく実践的なスキルも身につけることができました。 具体的なフィードバックの重要さ さらに、講師の具体的なフィードバックにより、自分自身の考え方に対する自信も深まりました。特に、自分たちが立案した戦略がどのように成功するか、仮説の立て方や検証方法に関する深い理解が得られたことは大きな収穫です。 オンライン学習の利点とは？ 最後に、オンライン学習の利点として、自分のペースで学べるという点が大きいと感じました。忙しい日常の中でも、柔軟に時間を使って学習を続けることができました。これからも学びを深め、実務に活かしていきたいと思います。

授業の何が良かった？ ライブ授業でこれまで学んだことのおさらいができた点は、とても良かったと感じています。講義の中で、データ分析は比較が基本であること、また分析の前には明確な目的と仮説が重要であると改めて認識しました。 問題解決の視点は？ さらに、問題解決には「what」「where」「why」「how」の視点が有効であると学び、特に「what」と「where」の感度を高めるために、分解の切り口を増やす活動に取り組む意欲が湧きました。 動画と集客はどう？ また、動画クリエイティブの課題については、演者、媒体、長さなどの各要素に分解して問題点を特定し、数値の改善を目指す方法論が印象に残りました。同様に、集客キャンペーンの改善に関しても、何が悪かったのかを明確にすることで、次回実施への具体的な提案に繋げることの重要性を感じました。 分解は何を示す？ とにかく、問題を分解して考える姿勢が大切だと実感しています。データを集めた後は、グラフなどを用いて視覚化することで理解を深め、施策実施後には常に仮説との比較を行って、正しかった点や改善すべき点を明確にしていきたいと思います。

学習から得た変化とは？ 学習動画の最後で言われていたように、今回の学習で得た体系的な考え方を理解し、会社の全体戦略、事業戦略、部門戦略、自身の仕事のしかたについて、上司や経営陣と議論することが楽しいと感じられるようになりたいと思いました。引き続き理解を深めていきたいです。 環境分野での戦略立案の重要性 自社が携わる環境分野は、環境の変化に応じてニーズが変化しているため、将来を踏まえた分析に基づく戦略立案が重要です。テクノロジーや人口減少といった外部要因が事業に大きく関係するため、これらの外部要因と多角化した自社の既存事業の関係性を分析する必要があります。 正しいプロセスで中計案の再検討 現在、会社が策定している中計案について、今回学んだ「正しいプロセス」を踏んで自分なりに再検討しています。フレームワークによる分析を行い、それをツールとして使いこなせるように使いどころを把握していきたいと思います。全社戦略から他部署を含む既存事業について分析することに加えて、現在取り組んでいる自部署の新規事業の妥当性についても基本に則って分析し、メンバーと議論していきます。

なぜ基礎知識は必要？ メカニズムを学ぶには、基礎知識と失敗談の学習が必要だと感じました。基本的には成功に至る道筋がありますが、重要なのはリスク要因をしっかりと文言化することです。成功は様々な要素と偶然が絡むことが多く、要因を完全に特定するのは困難です。しかし、失敗を経験から学ぶことは可能です。失敗した要因は特定しやすいと考えられるため、その学びは貴重です。 価格効果をどう考える？ また、差別化を考える時と同様に、価格の効果性を最大化することも重要です。インフレの時代には、価格を無視した施策だけでは顧客満足を得にくいため、新規業務やBPOにおける収益化を考える際に、その知見を活用することが重要です。価格とメカニズムを深く分析し、根拠のある提案を行うことを心掛けましょう。 成功談から何を学ぶ？ まずは成功者の成功談や失敗談を本から学び、知見を広げることが大切です。最近では動画でも多くの情報が得られますので、常に最新の情報をインプットし続けることが重要です。このような知見の積み重ねが、意思決定者へのプレゼンテーションや提案の質を向上させることにつながります。

平均って何だろう？ 基本的な代表値である平均とばらつきを再確認しました。また、関連するフレームワークの動画を通じて、単純平均、加重平均、そして幾何平均といった具体的な計算方法が存在することを学び、以前は知っていた幾何平均についても、計算方法や名称を含めて改めて理解することができました。 中央値はなぜ大切？ 技術職として、日常的に平均値や標準偏差を用いたばらつきの分析を行っています。中央値については、その定義や目的を理解しているものの、実際の業務では頻繁に使用することはありません。しかし、中央値が持つ目的を意識し、グラフや図を用いて全体の分布や外れ値の有無を確認することで、解析の正確性を担保していると感じています。 外れ値の確認方法は？ また、普段からデータに触れる中で、改めて図での表示を行い、データの前処理における外れ値の存在を意識することの重要性を再認識しました。どの業務においても、正しい目的意識を持つことが根幹であると実感しており、今回学んだ単純平均、加重平均、幾何平均を活用して、目的に即した正確な解析を進めていきたいと考えています。