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に関する学び

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数値に隠れた真実は？ 本単科で学んだ内容を振り返り、まず、データ分析は単なる数値の羅列ではなく、比較対象を明確にした上で、数値に裏付けられた論理的な問題解決の道筋を描くことが大切であると再認識しました。 問題解決の流れは？ また、問題解決にあたっては、思いつきの分析ではなく、問題解決の４ステップを明確にし、解決までのストーリーをしっかりと立てて実行する必要性を学びました。健康経営推進でのKGIやKPIの設定、戦略の見直し、効果的な施策の検討、さらには働きやすさや働きがいの醸成に向けた取り組みとして、男性の育休取得率と女性活躍の相関関係の検証、介護と仕事の両立支援に関する現状把握と課題の抽出、効果検証といった事例を通して、その具体的なアプローチ方法が示されました。 効果的なスキル向上は？ 加えて、Excelを用いた関数活用やグラフ作成のスキル向上、可視化資料を活かした説得力のあるプレゼンテーションの訓練が、実践的な分析や提案活動に直結する点も印象的でした。自分が出した解決案を俯瞰的に確認し、他者の意見を取り入れてブラッシュアップすることで、より実効性のある提案が実現できると感じました。

比較の重要性とは？ 分析の本質は比較にあります。比較を行う際には、比較対象の性質が揃っているかに注意することが重要です。例えば、長野県のりんごの生産量と青森県のりんごの生産量の比較は適切ですが、長野県のりんごの生産量と静岡県のお茶の生産量の比較は不適切です。上述の例は分かりやすく示しましたが、ビジネスにおいては見た目上は比較されていても、実際には比較対象が揃っていない場合がありますので注意が必要です。そのため、分析においては、どのようなデータを集めるのか、何と何を比較するのかという前段階が特に重要だと考えます。 顧客満足度データの活用法は？ 普段、弊社のサービスに対する顧客満足度の分析を行っていますが、データは十分にあるものの、うまく活用できていない部分もありました。これまで適切な比較ができていたのかを振り返りたいと思っています。 分析チームの新たな取り組みは？ 明日は分析チームでの会議があるため、今回学んだ視点「分析の本質は比較であり、比較対象を揃えること」をメンバーに共有します。次の分析においては、比較対象についてメンバー間で共通の認識を持ち、適切なアウトプットに近づけるよう努めます。

数値分析の固定概念を超えて 分析とは、数値を分けて検証することと認識していました。固定概念があり、年齢層は10代ごとなど決まったフレームで対応する傾向がありましたが、データによって柔軟に対応すべきと感じました。今後は、様々な切り口で分析を行うことを決めました。ただし、行う量が多すぎると時間ばかり浪費するので、仮説と検証を繰り返し、仮説力を高めるように努めます。 どのように視野を広げる？ 数値検証は、どの分野でも必要です。自社においても多くのデータがあるため、切り口と仮説を意識して活用していきます。数値を扱う部署にいたため、頭が固くなっていると感じていましたが、検証を通じて視野を広げようと思います。会社の中でも分析に期待されている声があるので、この研修を活かせればと考えています。 新規業務にどう備える？ 部署が変わってから数値検証やグラフ作成の機会が減少していますが、この研修を受けて学び直し、今後の新規業務に備えたいと思います。ミーシーについては知識としては理解していると感じても、実際に行うと漏れやダブりが発生しがちですので、今後は自分の手法が本当に正しいか常に意識して進めたいと思います。

問いの立て方はどう？ 問題が発生した際、問いの立て方によって真に解決すべき課題が異なり、解決策の方向性が決まってくることがよく理解できました。イシューとは何か、またイシューを設定して考えるとはどういうことかを知っていないと、問題の本質にたどり着けないということも実感しました。 問いが変える提案は？ このアプローチは、私自身の業務における顧客の課題解決にも活用できると感じています。これまでユーザーの課題を聞き取りシステムを提案してきましたが、結局は活用されない機能が存在したこともありました。今後は、常に「問い」を立て、問題の本質を追求した上で提案していく必要があると考えています。 組織課題の見極めは？ また、社内では組織の抱える課題を正確に見極め、その解決策を事業計画に反映させたいと思っています。まずは、自身の業務において、ユーザーの課題に対してすぐに解答を提示するのではなく、問いを設定してその内容が本質的なものかどうかを繰り返し吟味しながら、適切な提案を行うことが重要です。そして、そのプロセスをチームで共有し、全員が同じ方向に向かって取り組めるようチームビルディングに努めていきたいです。

仮説思考の基本は？ 仮説思考は、ビジネスのスピードと精度を向上させ、説得力を伴った意思決定を行うために重要です。このプロセスを実践するには、まず複数の仮説を立て、網羅性を持たせることが必要です。仮説を立てる際の重要なツールとして、フレームワークを活用することが推奨されます。仮説には、結論の仮説と問題解決の仮説があり、特に問題解決の仮説では、what、where、why、howの順に考えることが基本です。 デジタル化の進め方は？ 私の仕事の一環として、保険手続きを紙からデジタルへと移行させる方法を模索していますが、現状では多くの既存データが十分に活用されていないと感じています。そのため、仮説思考を取り入れながら、デジタル化率を向上させるための施策を複数考えたいと思います。 実行策の視点は？ まず、手続きの種類ごとにデジタル化率を向上させる余地があるか、既存データを基に複数の網羅的な仮説を立てます（where）。次に、デジタル化が進んでいない理由を明らかにするため、幾つかの原因を挙げます（why）。そして、実現可能性やコストを考慮しながら、具体的な実行策を練ります（how）。

多角的視点で何を捉える？ 本質を見失わず、多角的な視点で広い視野から分析することの重要性を実感しています。フレームワークのような戦術は、知識として知っただけで満足せず、実際に活用して初めて効果的な武器になると考えています。また、自分の意見に固執するのではなく、多くの人の意見を取り入れることを意識したいと思います。 悩みはどう生じる？ 働く中で、自分一人で悩みがちで、他者が理解してくれないと感じることがあります。これにより、悩みを抱え込み、人に打ち明けずフィードバックを受け入れられないという悪循環に陥っていました。しかし、学習を通じてフィードバックを得ないことが最も危険であると実感しました。納得できない意見に直面したとしても、他の人の意見を聞くことをあきらめないで、多様な視点を得るようにしたいです。 意見共有はどう進む？ 企画や戦略を立てる際には、自分だけで完璧を目指すのではなく、早い段階でチームメンバーから意見をもらうことを心がけます。そして、その意見をもとに内容をさらに高めていき、上司の意見を取り入れる過程を習慣化したいです。このようにして、より良い成果を生み出すことを目指します。

ライブ授業の印象に残ったことは？ ライブ授業で特に印象に残っているのは、「具体と抽象のキャッチボール」と「３つの視」の話です。社内で話が上手だと感じる人たちは、的確な比喩を使い、アナロジーで話を進めるのが得意であることを再認識しました。そうした人たちはクリティカルシンキングの基礎が備わっていると考えられます。私もこの学びを通じて、話し上手な人へと成長したいと思っています。 目標設定に役立つアプローチは？ 2024年度も終わりに近づき、部下との目標評価面談や来期の組織と個人の目標設定が迫ってきています。これらに取り組む際には、一面的な思考にとどまらず、多面的な考えを持ち、メンバーや上司が納得できるような評価と目標設定を行うために、クリティカルシンキングを活用していきたいと思います。 「具体と抽象」との出会いは？ 偶然ではありますが、ライブ授業の前週にあるYouTube動画で細谷功さんの「具体と抽象」を紹介しているのを観て、個人的に興味を持ちました。本授業でも「具体と抽象」というキーワードが出てきたため、これは運命的なものと感じ、早速本を購入して読んでみることにしました。

平均値の危うさを再認識 今回の学習で、平均値の危うさを改めて知りました。例題を通じて、グラフにすると簡単に理解できる数値もあれば、解釈が難しい数値もあると感じました。代表値と散らばりをうまく活用して、仕事に活かしたいと思います。 正規分布と2SDルールに興味 これまでも様々なグラフを見たことはありましたが、平均値の名称と内容について初めて深く理解できました。特に、正規分布と2SDルールはとても興味深かったです。 標準偏差の応用は可能？ 標準偏差の数値でデータの散らばりを明確にすることも応用できそうです。弊社オウンドメディアにおけるコラムのオーガニック流入の記事ごとの順位を、分布グラフを用いて検証してみたいと思いました。それにより、カテゴリーを大分類し、リライトの優先順位を決めるなどの応用が期待できます。 新たな発見を期待して まずは、今回学んだ内容をしっかり復習し、これまで手をつけていなかった集計にも活用してみます。そうすることで、新たな発見や課題が生まれることを期待しています。さらに、TOP10の記事のキーワードリサーチにも、この解析手法を試してみたいと思います。

仮説はどう考える？ 仮説を立てる際には、ただ闇雲に考えを巡らせるのではなく、3Cや4Pといったフレームワークを有効に活用することを学びました。その上で、仮説は複数立てることが重要であると感じています。 本当に必要なデータは？ また、データ収集に関しては、まず既存のデータを検討し、不足している情報がある場合に新たなデータを集める必要があると理解しました。立てた仮説に都合の良いデータだけを選ぶと説得力が欠けるため、注意深くバランスをとることが求められます。 問題の原因は何か？ さらに、業務における障害分析では、問題の解決に向けた仮説の立案が主な目的となります。現状で行っている真因分析とも連動し、What、Where、Why、Howのプロセスを意識して問題を深く掘り下げることが必要だと感じました。 実践で学ぶヒントは？ 実際、日々発生する障害や事象について原因を深掘りし、複数の仮説を検討する癖をつけることで、経験を積んでいきたいと思います。ただし、データ収集の方法には工夫が必要であり、過去の事例をカテゴリー分けするなど、データを整理・加工する手法の改善が求められると考えています。

自分の思考をどう？ クリティカルシンキングを学ぶとは、自分の思考をチェックする「もう一人の自分」を育てることです。直感や経験則に頼った偏った思考ではなく、客観的に物事を捉えるために、頭の使い方そのものを学ぶ必要があります。 問いを立てるには？ この手法は、「問い」を立て、その問いに対して自分の主張と根拠を整理しながら答えを導くプロセスです。特にお客様からの要望に対しては、課題の本質を正確に捉えるためにクリティカルシンキングが欠かせません。適切な問いを設定し、明確な主張と理由を持ってアプローチすることで、より最適な提案が可能となります。 チームでどう共有？ また、チームでこのアプローチを共有し、共通の「問い」を持つことにより、全体の方向性が一致し、効率的なチームビルディングが実現できます。一人一人が直感的に安易な答えを出すのではなく、まずは問いを立て、ピラミッドストラクチャーを活用して論理的に組み立てることが重要です。 本当に正しいの？ さらに、その立てた問いが本当に正しいのかを常に自問自答する癖をつけ、必ずアウトプットとして形にし、チーム内で共有することが求められます。

問題点は正しく見えてる？ 課題解決を考える際は、まず問題点が何かを洗い出し、さらにその問題点が本当に正しいのか見つめ直すことが大切であると感じました。また、定めた問題点を皆で確認しながら議論を進めることで、的確な議論が実現できると学びました。 会議の議題は整理済？ 会議では、始める前にイシューを明確にすることで、話がぶれることを防げると実感しました。 企画立案の仮説は？ 新商品企画を立案する際には、アンケートを実施して回答を集計する前に、課題の仮説を立てやすくするために問題点を整理しておくことが重要だと考えました。回答を集めるだけでなく、課題の検証としてアンケートを活用することで、現状の課題や商品の課題を整理しながら進めると、途中でコンセプトがぶれにくくなることを学びました。 問いは効果的？ 普段から「問い」に意識を向け、直感で問題を捉えるのではなく、問題点が本当に正しいのかいろいろな方向から考えることが求められます。捉えた問題点を相手に的確に伝えるために、話を整理して伝えることや、課題を共有しながら確認して進める姿勢が、より効果的な議論や企画につながると感じました。

曖昧な表現はどう改善？ 日本語は、主語が省略されやすいため曖昧な表現になりがちです。そこで、何を意図しているのかを明確に言語化することが重要だと感じました。また、自分の言いたいことを一方的に伝えるのではなく、相手が興味を持つ内容を意識しながら理由とその根拠を整理することで、相手にとって理解しやすい内容になると気づきました。 伝え方はどう見直す？ 過去を振り返ってみると、上司や部下に対して、相手の興味や関心よりも自分の伝えたいことをいかにうまく伝えるか考えていたことを思い出しました。これからは、相手の立場や視点を意識しながら、何が重要かを考え、それに基づいた根拠を説明するよう心がけたいと思います。このような状況は週に何度もありますので、今すぐにでも実践してみようと思います。 整理と議論はどう？ 具体的には、来週からの週次報告でロジックツリーを用い、報告内容を整理することに挑戦します。また、部下とのミーティングでもロジックツリーを活用し、議論を深めてみる予定です。さらに、ピラミッドストラクチャーも活用したいので、今後の講義でも積極的に学んでいきたいと思います。