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分析 ✕ 違い

に関する学び

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最初に何を明確に？ 分析に着手する際、何から手をつけてよいのかわからない状態でしたが、まずは「目的」を明確にし、何を知りたいのか、また改善点につなげるにはどうすればよいのかを意識しながらデータと向き合うことが大切だと実感しました。その上で、データ分析の前段階として、比較対象となる条件を整理し、どの条件や項目を設定するかを精査することが、結果の精度を高める鍵であると理解できました。 整理方法はどうする？ 授業からは、細かい点まで明確に比較できるように各要素を分けて整理する方法や、項目を一覧化して理路整然と進める手法を学びました。また、その調査結果の意味や期待される効果について問いかけながら項目を設定する重要性、そして各データ項目ごとの感覚の違いを補うために他のデータを参照する必要性についても示唆を得ました。さらに、数字を加工して割合を算出しグラフ化する際は、情報の性質に応じたグラフ（要素間の割合には円グラフ、上下の数値比較には縦棒グラフ、要素間の比較には横棒グラフなど）を効果的に用いる工夫が求められると学びました。場合によっては、実数そのままで比較したほうが効果的なケースもあるという点も印象的でした。 ビッグデータをどう見る？ また、スモールデータとビッグデータの違いに触れ、ビッグデータを扱う際には「クレンジング」に注意し、類似性の高いデータを抽出することで、過去のデータを新たな価値に変えていくプロセスの重要性も認識しました。データ分析は、目的と仮説に基づいた切り口の設定、データ収集、加工、発見、そして結論へのプロセスを着実に踏むことが不可欠で、見えている加工データと状況や根拠に基づいた解釈とを組み合わせることで、より説得力のある分析結果が得られると感じました。 広報戦略はどう考える？ 具体的な広報戦略を考える際には、施策を大項目から小項目へと段階的に設定し、戦略の目的に沿ってPRのアイディアを複数仮定しました。その上で、各ツールの選択肢や条件を一覧化し、データを当てはめて比較検討することが効果的であるという実践的なアプローチも印象深かったです。 グループ作業はどう？ グループワークでは、見えている加工データに状況や他の根拠・解釈を加えて分析する手法が強調され、その具体的な組み合わせ方や実例について、さらに深掘りして聞いてみたいと感じました。

数字を分解し要素を見極めるには？ 数字を分解し要素に分けることで、どこに差分があるのかを明確にすることが重要です。数字そのものではなく、割合や順番でとらえることで、差異が見えやすくなります。そのためには、割合や順番をグラフなどで視覚化すると効果的です。 多様な観点からの切り分け方は？ 分解の切り口には様々な方法があります。多様な観点から切り分けることで、特徴や差分を特定していきます。特徴がある要素を見つけた場合、他に差異がないかを引き続き分解して検証します。本当にそう言い切れるかという視点で深掘りすることが必要です。 もし分解して特徴が見つからなくても、それ自体が間違いではなく、差分がないことがわかるという成果となります。切り分け方に固執せず、実際に手を動かしてみることが大切です。MECEに基づく切り分けには、層別、変数、プロセスがあります。MECEを適用する際には、最初に「全体」とは何かを定義し、全体の範囲を決めることが肝心です。 分解が市場調査にどう役立つ？ これらの方法は、市場調査や競合他社の分析に役立ちます。例えば、同じ商品やサービスでも各社がどのように成り立たせているかを要素に分解し、差異性を探ることで、仮説を立てることにもつながります。また、業務システムの改善案件でも、どのプロセスにどれくらいの時間や人手がかかっているのかを分解することで、改善策を見つける手助けとなります。 プレゼン資料をより説得力のあるものにするには？ データを加工する際には、クライアントへの資料をより伝わりやすく、説得力のあるものにすることが求められます。数字そのものではなく、割合や順位といった形で意味を視覚化し、要素ごとに差異性や特徴を明らかにすることで、しっかりと説得力のあるプレゼンが可能となります。 全体の定義はなぜ重要？ まずは全体の定義から始め、チームで共有することが重要です。全体の定義ができたら、次は分解の切り口について皆でアイデアを出し合います。それを元に切り口ごとで差異や特徴を分析し、必要があれば更に深掘りします。特徴や差異が出ない場合でも、その事実を記録として残すことが重要です。数字はそのまま使わず、全体の中の位置づけやインパクトのある要素を際立たせるなど、ビジュアル化して関係者の共通認識とすることです。

顧客ニーズを探る重要性 WEEK.02では、「顧客のニーズ」について深く掘り下げた内容を学びました。普段は何気なく使っていた「ニーズ」という言葉がビジネスにおいて重要である理由を具体的に理解できたことは、大きな学びでした。 ニーズとは何なのか？ まず、「ニーズ」という言葉は単なる「～したい」という欲求を超えたものであることがわかりました。表面的なニーズだけでなく、相手が気づいていない本質的な欲求を捉えて、具体的に提案することが大切です。このような深い欲求を「インサイト」として明確にし、何のために「～したい」のか、「◎◎が欲しい」のか目的を深堀りすることが求められます。 なぜニーズが大切なのか？ ビジネスを進める上で、さまざまなシーンで優位性を保つためにニーズの理解が重要です。「ウォンツ」と「ニーズ」の違いもここで明確にされました。「ウォンツ」は分かりやすいが、競合が多く価格競争に陥りやすいのに対し、「ニーズ」は競合や顧客すら気づいていないインサイトを明らかにできればビジネスチャンスが高まります。逆に、ニーズを捉えられないと価格競争に巻き込まれたり、的外れな商品開発やプロモーションにつながります。 覚えやすいネーミングの秘訣 ネーミングは「覚えやすく」「ユニークで」「用途を連想しやすい」ことが重要です。また、商材や市場は自社の強みを活かせるものや場所が良いと考えられます。さらに、「ニーズ」に限らず、「ペインポイント」を見つけて「ゲインポイント」に変えることも大切です。これはカスタマージャーニーを行いながら、エスノグラフィーを重ねていくことで実現し、常にアンテナを立て続けることが求められます。 業務改善にどう役立つか？ 新規受託業務や既存受託業務の見直しにおいて、この知識は非常に役立つと感じました。具体的には、新たな業務を現場や他部署から請け負う際や、既存業務のブラッシュアップに繋げられます。また、営業における機械購買や店内構成、広告宣伝、販売促進にも活用でき、結果が早く見えそうです。 今後、来期に向けた改善や提案の場で、この学びを活かした資料作成や数値分析を行い、「どうして改善する必要があるのか」「なぜその提案内容なのか」という点を、顧客ニーズの視点からプレゼンしたいと考えています。

ターゲットは何を見直す？ 今回の学習を通じて、差別化について理解を深めました。差別化の戦略を立てる上で最も重要なことは、「ターゲットの明確化」であることがわかりました。 顧客視点で何を考える？ まず、顧客にとって価値ある内容であるかどうかを考えることが重要です。そして、自社の業界だけに縛られず、顧客の視点から競合を考慮する必要があります。また、実現可能性や持続可能性についても検討が求められます。 競争の中でどう優位に立つ？ 市場には必ず競合が存在し、争いは避けられません。体力勝負では効率が悪く、強者しか生き残れないことが前提です。そこで差別化を図ることにより、他社との違いを生み出し、自社の強みを活かして有利に戦い続ける可能性が高まります。 分析のポイントはどこか？ 差別化のポイントとしては、情報や状況を整理し、不足のないように分析することが挙げられます。その際、フレームワークを活用して各種要素を整理することが推奨されます。 顧客需要はどう把握する？ また、差別化を考案する際には、想定する顧客の需要を理解することが重要です。顧客像が明確でなければ、多様な意見に流され、決定的な戦略を欠いてしまいます。ターゲットを決定した後、競合を設定する際には自社の業界内だけでなく、広い視野で他業界も考慮することが重要です。このようにして、顧客視点でどの業界が競合になるのかを見極めることが求められます。 実現可能性はどう検証する？ その上で、提案した施策が実現可能であり、持続可能かどうかも重要なポイントになります。特に、投資を継続できる内容であるかを考える必要があります。 強みにどう取り組む？ 私は、今回の学びを活かして、まずはVRIO分析を活用し、自分の職場の強みを明確にしたいと考えています。具体的な強みを見出し、自分自身がどの方向に力を入れるべきかを見定め、職場内で意見を共有し、戦略を立てることに繋げたいと思います。 どのような訓練が必要？ また、個人レベルでの考える訓練を続け、学んだフレームワークに慣れることを目指します。VRIO分析を通じて職場を分析しつつ、施策や行動計画を描く際に差別化のポイントを意識し、自分の中で確実に定着させるよう努めたいと思います。

なぜ問題は起こる？ まず、問題が発生した際にすぐ解決策（HOW）を考えるのではなく、「なぜこの問題が起きたのか（WHY）」に立ち返る姿勢が大切だと学びました。たとえば、ある教育機関のケースでは、一見複数の悪い数字が散見されたものの、詳しく分解すると根本原因が一つに絞れるという発見がありました。表面的な現象だけでは的確な対策が打てないため、まず原因の深掘りが必要だと痛感しました。 ロジックで整理？ また、ロジックツリーやMECEといったフレームワークを活用することで、論点整理に漏れや重複がなくなり、複雑な課題もシンプルな要素に整理できる点が印象的でした。これにより、解決すべき具体的な課題が明確になり、自分がリソースを注ぐべき事柄に優先順位を付けやすくなります。 既存施策の強みは？ さらに、課題を因数分解することで、単に解決すべき問題だけでなく、既存の施策から成果が出ている部分を見出すこともできると感じました。これは、改善活動のみならず、自分たちの強みを再確認する良い機会となります。加えて、自らの打ち手がどの部分にどのように影響を及ぼすかを理解することで、効果測定が容易になり、施策の評価や次のアクションの決定に大いに役立つと実感しました。 業務標準化の秘訣は？ 来季、部署内で進める「各拠点の業務標準化」においては、まず運用の差異がなぜ生じるのかを徹底的に分析し、表面的な違いではなく根本的な要因（たとえばシステム設定やスタッフ教育、地域ごとの慣行など）を明確にすることがポイントです。さらに、標準化が進まない理由を大項目、中項目、小項目という階層構造で整理し、プロセス、人材、システム、ガバナンスといった視点から抜け漏れなく検討することで、優先的に取り組むべき課題が見える化されます。また、標準業務の順守率やエラー率など、具体的な効果指標を設定することで、改善のインパクトを把握しやすくなると考えています。 優先順位は何故？ 実践の際は、課題の重要度や緊急度だけでなく、実現のしやすさという観点も加えて優先順位を決めることが不可欠です。現場で課題に取り組む際、皆さんはどのような基準やプロセスを用いているでしょうか。ぜひ、具体的な事例や経験をもとに意見を共有していただければと思います。

B/Sの違いをどう見る？ B/Sについては、これまで業務の中で目にする機会が少なかったため、活用するチャンスがなかったが、今回のゲイルや総合演習を通して、PLとの関連性と役割の違いを認識し、企業を多角的に見るツールであることを実感することができた。特に、インフラ産業とクラウドビジネスのB/Sを比較する中で、インフラ産業は車両や駅舎、電線設備などの有形固定資産を多く保有（70％以上の割合）し、成熟した産業であるため負債が大きくなりがちである一方、クラウドビジネスは店舗や設備を必要としないため有形固定資産が少なく、新興の産業故に負債を抑え、純資産が大きい傾向があるという違いが明確に理解できた。 負債運用の意味は？ また、アキコの事例を用いたゲイルでは、「負債」の考え方について学ぶことができた。負債を極力抑える運用の重要性と、成長のチャンスを逃さないために時には必要な負債が発生するという現実も示され、安定した企業は負債が大きくなりやすい一方、個人で事業を展開する場合は負債を小さくしておくのが望ましいという点を考えさせられた。B/Sは、お金の「調達」と「使途」のバランスを把握できる資料として、企業の成り立ちそのものを理解する上で非常に有用であると感じた。 自社B/Sの現状は？ まずは、自身の会社のB/Sを確認し、分析を行うことが必要だ。現状を正しく把握し、運営上の数値管理のために何を追うべきか、またどの点に注力するかといった運営上の課題を明確にすることに役立てたい。同時に、他社のB/Sを読むことで成り立ちの違いを理解し、自社の今後の戦略について考える材料にしたい。 業界分析はどう進む？ さらに、薬局業界で公表されているB/Sを確認し、流動資産、固定資産（有形固定資産、無形固定資産）、流動負債、固定負債の各項目とその組成について把握する。そして、自社のB/Sを見直し、企業の成り立ちや現状を正確に把握することが求められる。現在、５月に実施予定の管理者向け研修資料作成にあたり、財務三表について分かりやすく噛み砕き、自社の状況と外部環境を具体的に受講者に説明できるよう、PLやB/Sを再度読み直し、情報の整理を進めていく。こうした人に教えるプロセスを通じて、知識の定着を図っていきたい。

分析前に何を考える？ 分析を始める前に、目的や仮説を明確に設定することが基本です。その上で初めて実際の分析に着手できます。データの加工については、AIの活用が効果的ですが、なぜそれを行うのか、また結果がどうであるのかという点については、人の意見が重要だと感じています。これまでの業務では、見やすさやわかりやすさに時間をかけすぎ、本質的な問いに対する回答が十分でなかったと実感しています。 定量データの違いは？ 定量データには様々な種類があり、平均値を算出することが有意義な場合とそうでない場合とがあります。直感的には理解できるものの、理由を問われると具体的な説明が難しいこともあります。質的なデータか量的なデータかという違いよりも、それぞれの特徴をしっかりと認識しておくことが大切です。 条件比較、何を見る？ データの比較を行う際は、本当に同じ条件で比較できているかどうかを確認する癖を身につける必要があります。なぜ複数のデータを比較するのか、比較から何が読み取れるのかを常に考えることが求められます。例えば、既存店舗における業績、顧客属性、サービス満足度のデータを用いる場合、その店舗の改善ポイントや、他店舗で活用できる内容を明らかにすることが重要です。また、将来予測に際しては、既存店舗のデータ分析が正しく目的を果たし、正確な判断につながることが、1年先の店舗運営における仮説や予測の精度向上、そしてリスクヘッジに直結すると考えています。 会議で何を共有？ 会議や立ち話などの中で分析に関する話題が上がった際も、まずは紙一枚に目的、期間、どのようなデータが必要か、既存のデータなのか、どの部分から入手可能かをまとめることが大切です。その上で、依頼者と意見をすり合わせながら進めることが効果的です。 定性データは役立つ？ また、定性データの活用についても重要な視点です。仮説設定の根拠や課題確認のため、まずは定性データに目を通す機会を十分に設けることが求められます。 AI活用の注意点は？ 現時点では、AIの活用は基本的に注意が必要ですが、関係のない自作データなどを用い、どのようなデータの見せ方が効果的かを試行するなど、活用の視点から取り組んでみると良いと感じています。

オリエンタルランドの視点は？ 今回、オリエンタルランドを題材に、P/L（損益計算書）とB/S（貸借対照表）を読み解くワークに取り組みました。まず、事業活動を考える際に、①顧客や企業、②提供価値、③価値提供のための活動、④経営資源といった要素を仮定し、それに基づいてP/Lの売上や売上原価、B/Sの資産を具体的に整理しました。このフレームワークは非常に分かりやすく、今後も活用していきたいと感じました。 売上はどう計上される？ 売上については、想定通りアトラクションやショー、商品販売などの順で計上されていました。しかし、オリエンタルランドの事業セクションが分かれているため、どこまでを同社の売上として扱うかという点は検討の余地があると感じました。一方、売上原価に関しては、商品原価は想定どおりでしたが、同社の場合は人件費、減価償却費、施設更新関連費、ロイヤリティなども計上されていることに驚きました。一般企業では、人件費は販管費に計上されるため、この違いが印象的でした。 人件費の扱いはどう変わる？ また、人件費の扱いに関して調べると、売上原価の製造費と販管費における販売費、一般管理費、研究開発費で分類されるのが一般的であることが分かりました。こうした知識を通して、財務3表の見方が変わり、各項目がどのような経営判断につながるかを考える良い機会となりました。 業界応用はどう考える？ さらに、フレームワークを他の業界に応用する際には、顧客の特性や利用シーンなど具体的な側面に注目する必要があると感じました。売上原価と販管費の違いが粗利や営業利益にどのように影響を及ぼすかを理解することで、経営判断におけるコスト構造の分析にもつながると考えています。 実践での説明はどう進む？ 今後は、この知識をもとに、実際の面談や決算報告の際に、事業活動とP/L、B/Sとの関連性を具体的に説明できるよう努めたいと思います。また、業界や同規模の企業との比較分析を通じて、より深い理解を得ることを目指しています。仕事以外では、複数の決算報告書を題材に事業活動を整理し、自分なりにP/LやB/Sを読み解く練習を続け、実際のお客様への説明機会も活用して理解をさらに深めていきたいと考えています。

本業と全体はどう？ PLには売上総利益、営業利益、経常利益といった項目があり、営業利益は本業で得られる利益を示す一方で、企業全体の収益性の判断には限界があることが理解できました。経常利益を見ることで、初めて企業全体の儲けを把握できるという点も納得できました。 PLから何が分かる？ また、PL単体では細かい財務活動まで把握することは難しいものの、利益の出し方やコストが発生する時点、そして過去と比較して各割合がどのように変動しているかなど、全体的な売上・利益構造を大まかに捉えるための有用な指標であると感じました。たとえば、対照的なコンセプトを採用するカフェのPLを通して、弱みを他の部分の費用で補うという戦略があることを学びました。店舗が小さく、立地条件が厳しい場合、集客力を補うために広告宣伝費を多く割り当てる戦略が取られているという点は興味深かったです。ただし、PLだけではその背景にある出店経緯や戦略は把握できないため、併せて確認する必要があると感じました。 報告書はどう読む？ 自社の利益報告書を読む際は、月単位や年単位での推移を丁寧に把握し、売上や利益の構造に変化がないか、儲けが増加しているのか減少しているのか、要因を明確にすることが大切だと考えています。 各店舗を比べる？ さらに、業界の特性から、売上原価の比重が高い店舗と低い店舗が存在するため、各店舗の利益の出し方の違いを比較し、より効果的な利益向上策を模索する意欲が湧きました。自社内の各店舗のPLを詳細に比較することで、利益構造やコンセプトの違いが明確になり、そこから自社分析を経たうえで競合他社のPLも確認し、販管費や労務費、売上原価の占める割合の違いから、何を強みとして成長させ、どこに改善の余地があるかを検討することが求められると感じました。 改善提案は何？ こうした分析を通じて、売上に対する各費目の割合や変化を正確に把握し、改善活動を次期の部門方針に反映させるとともに、管理側と店舗それぞれが取り組むべき課題を明確にする必要があると実感しました。自身の責任範囲内で具体的な改善提案を上司に示し、統括する店舗が改善活動に向けた大きな予算を確保できるよう検討していきたいと考えています。

問題解決の本質は？ ストーリー設計は、問題解決に向けた重要な要素です。分析に取り組む前に、解決したい問題を明確にし、結論のイメージを持つことが必要です。これにより、分析のプロセスが円滑に進められます。 仮説思考で何を見る？ 分析のプロセスには、仮説思考のステップがあります。まず目的を設定し、仮説を立て（多少外れても問題ありません）、データを収集して検証します。また、5つの視点を持つことが重要です。インパクト（どれだけ影響を与えるか）、ギャップ（違いを見つける）、トレンド（時間の中での変化）、ばらつき（分布を見極める）、パターン（法則性の有無）を確認します。アプローチは、グラフや数値、数式を活用して進めます。 学びの次の一歩は？ 今後の学習においては、考えを言葉にする「言語化」や本質を見抜く力、自分ごと化が重要です。また、「ありたい姿」に向けてのチェックポイントとして、具体性や意義、挑戦性、現実性を考慮し、モチベーションを維持する仕組みを構築する必要があります。 役割と判断の秘訣は？ 私に求められている役割は、販売全体の動向を注視し、適切な配分調整で営業利益を達成することです。さらに、働きやすい環境作りや各自が能力を向上できる環境整備を推進します。そして、上司や部下、社外の方々と積極的にコミュニケーションを取り、一方的に考えを固執せず、全体最適な観点で判断を行います。大局的な会社の方針や戦略、動向を踏まえた部門運営を明確に提示し、決断します。 現状改善の策は？ 会社のDX推進プログラムにエントリーし、具体的な課題解決に取り組んでいます。例えば、Web関連の各種KPIを全社の目標と関連づけ、可視化することが求められています。これは、WebのKPIが達成されても営業利益が未達成となる現状を改善するための施策です。また、プロモーションを投資対効果で判断する仕組みが必要とされています。さらに、データを活用できる人材の育成も重要課題です。専門的な分析を行う人材と、日々の判断を容易にするためにデータを活用する人材を育成する方針です。 今後の学びはどう？ 以上の取り組みを通じて、今後も必要なスキルの向上や新しい学びを続けていきます。

単純平均の落とし穴は？ 単純平均は、ばらつきを見えにくくし、また外れ値により大きく値がぶれる可能性があります。そのため、何が適切な代表値であるかを十分に考慮した上で、比較や分析に臨むことが大切です。 標準偏差で何が分かる？ 標準偏差に関しては、波の大小をイメージすることで、そこから導き出せる情報がわかりやすくなります。これにより、平均だけでは捉えきれないデータの分布の実態を理解しやすくなります。 年齢層の違いを把握するには？ 具体的なデータセットを例に挙げると、例えば、ある組織の従業員の平均年齢が38歳の場合、全体は大まかに新卒5年未満、30代後半～40代初頭、60歳前後という３グループに分けることができます。単純な平均値だけではこれらの年齢層のばらつきを正確に反映できませんが、標準偏差を合わせて求めることで、年齢層の多様性をより具体的に把握し、組織の魅力としてアピールする材料とすることが可能です。 外れ値の影響は？ また、外れ値がビジネス上の意思決定にどのように影響を与えるかという視点も重要です。たとえば、顧客ごとの売上金額を分析する際、1％程度の大口顧客の存在が全体の平均を引き上げてしまうと、実際の単価水準が正しく把握できなくなります。単純平均のみを頼りにすると、実態との差を見誤り、競合との比較でも課題が見えづらく、適切な方策に結び付けることが難しくなります。 多角的分析は有効？ このような背景から、単に平均を算出するだけでなく、加重平均や中央値、そして標準偏差を併用することで、データのばらつきを把握し、その意味するところを考察する姿勢が重要だと改めて感じました。年度末のまとめや次年度への申し送りの際にも、前年や前々年との比較を行い、伸び率や減少率を幾何平均で求めるなど、より多角的な視点でデータを分析することが求められます。 データの可視化は？ 計算式の意味を完全に理解していない部分もありますが、情報やデータが揃っているなら、まずは標準偏差を算出して、その意味合いを考えることから始めると良いでしょう。数字をただ並べた表だけでなく、ヒストグラムなどを用いてばらつきを可視化することが、まず第一歩だと感じています。

今週の学びの重要点は？ 今週の学習を通じて重要だと感じた点は以下の３つです。 まず、分析の目的を意識することの重要性です。現在の業務においても、データを加工したりダッシュボードを作成することに満足せず、あくまで何を導き出したいのか、何を証明したいのかといった初期の目的を常に意識するように努めています。この点を再確認し、今後も目的を忘れずに分析を進めることを誓います。 グラフ作成の新たな発見とは？ 次に、グラフのX軸やY軸の配置が読み手に与える印象を大きく左右する点について、新しい発見がありました。これまではグラフの種類による印象の違いは認識していましたが、X軸やY軸の置き方にも注意を払う必要があることを実感しました。これからは、この点を意識してグラフを作成していきたいと思います。 比較分析の基本に戻る必要性 最後に、分析は比較であるという基本に立ち返ることです。業務では前年や前月など、期間軸による比較が多いですが、例えば国籍や予約経路など、他の軸での比較も意識することで多角的な分析が可能になります。これを踏まえ、実践に取り組んでいきたいと思います。 ホテル予約サイトでの活用法は？ 現在、ホテル予約サイトのプラットフォーム運営に携わっており、登録施設の売上最大化のサポートをコンサルティングしています。日々の予約データを以下のように活用することで、より精度の高い提案ができると考えています。 - どの国籍からの予約が多いか、平均宿泊日数が長い国籍はどこか - 何月の予約が多いか - 売れている価格帯はどれか データ比較をどう進める？ これらのデータを基に、最適な提案を施設に行いたいと考えています。この学びは現在の業務に直結する分野であるため、まずは実践を心がけます。そして、「比較」を意識して、これまで考えていなかった視点からの比較も試みたいと考えています。具体的には、自社内データや他社との比較だけでなく、政府の提供するデータとの比較も行ってみようと思います。 また、前期のナノ単科同様に他者への共有も積極的に行います。学びをチームメンバーに説明することで、より深い理解と正確な認識を確立できるため、この点も重視していきます。