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業務 ✕ 基本

に関する学び

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基本の振り返りは？ 今週は、前回と同様に基本的な考え方をベースにした振り返り学習が印象的でした。特に、3Cや4Pの視点から仮説を立て、問題の定義を明確にする流れを重視する点が印象に残りました。 フレームワークの意義は？ 授業では、課題解決のためにはフレームワークを活用し、定量的な情報に基づいた分析が重要であることを再認識しました。日々変化する業務の中で、分析活動が新たな気づきに繋がると感じました。認知バイアスや慣習により問題点に気づけなかったり、正しく認識できない場合もあるため、フレームワークによる抜け漏れのない仮説検証が課題解決に不可欠だと考えています。 課題の見直しは？ また、今週の課題に関して、P4におけるアンケート結果や初級・中級クラスの充足度を踏まえ、どのような課題が存在するかを検討することが大切だと感じました。

データ深堀の意義は？ 今回はこれまでの総括に加え、データを深堀するプロセスを順を追って学ぶことができました。目の前の数字を鵜吞みにせず、どのように分解できるかを都度確認することの重要性を再認識すると同時に、思い込みだけで動かないというデータ分析の基本を実感しました。 現場課題解決の鍵は？ AIコーチングからは、実際の業務でどのようにデータを切り分け、仮説を立てて検証するプロセスを実践すべきか、また分解したデータをもとに現場の課題解決に直結するアクションプランをどのように構築するかという問いかけがありました。具体的には、まずKPIや社内で多くの方が注目している数字を切り分け、仮説の構築に取り組むべきと考えています。アクションプランについては、課題に応じて、自分の立場から現実的に着手できるものを見極めることで構築できると感じています。

どう考えて選ぶ？ 相手にメッセージを伝えるためには、何をどのようにすべきかを明確にすることが重要であると学びました。また、課題を的確に特定することが、すべての基本になると思います。今後は、明確に課題を特定し、自分が直面している問題をしっかり考える習慣をつけたいと思います。 なぜすり合わせる？ 毎日多くの業務をこなす中で、深く考える時間が取れていないのが現状です。このままでは、さらに仕事が増えてしまうと感じています。そこで、ミーティングでは課題解決や共有すべき内容をしっかりすり合わせたいと思います。 どの議題を用意？ 毎週行われるミーティングでは、事前にどのようにディスカッションを進めるか、何を課題として捉えるかを準備しておこうと考えています。適切な議題設定とその活用を通じて、実践していきたいと思います。

主語と述語の関係は？ 文章作成において、まず主語と述語の対応関係を明確にすることが非常に大切です。小説などでは表現の多様性が評価される一方、ビジネスの現場では状況を的確に伝えるために、この基本が欠かせません。主語と述語のずれが誤解を招くリスクを伴うため、常に正確な関係を意識して文章を組み立てる必要があります。 誰が原因を探る？ さらに、どのような前後関係の中で誰がどのような問題に直面しているのか、その原因と対応策を明確に示すことが求められます。結論から述べた上で、原因や複数の対策を検討し、ピラミッドストラクチャーを活用して論理的に構造化することが重要です。このアプローチは、定例の１オン１や業務報告など、さまざまなシーンで思考を整理し、伝える内容を明確にするために非常に有効です。

データ分析の意味は？ データ分析では、比較と独自の観点が価値を生むと感じました。基本的な内容でありながら、Excelでの実践的な手法を学ぶ中で、自分の思考プロセスが整理され、視野が広がったと実感しています。 フレームワーク活用の秘訣は？ 今回学んだフレームワーク、たとえばファネル分析や3C、4Pなどを中心に活用したいと考えています。定期的に振り返りを行うことで、より効果的な比較ができるよう意識して取り組むつもりです。 転職後の展望は？ さらに、業務においても今回の学びを基礎として活用します。今後、データマーケティング職への転職が決まっているため、壁にぶつかったときは学んだフレームワークや思考プロセスに立ち返り、より広い視野で問題に取り組む方針です。

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。

平均と偏差をどう見る? データ解析では、代表値として平均値や分布の指標である標準偏差を用い、データの傾向や特性を把握します。また、平均値以外の代表値も存在するため、目的に合わせた適切な指標の選択が求められます。 グラフ選びはどうなってる？ さらに、データを可視化する際は、対象となるデータに合わせた最適なグラフを選ぶことで、情報がより分かりやすく整理されます。この基本的な解析手法は、事業性評価にも応用され、普段の業務に自然と役立てることができています。 動画グラフは新しい？ また、関連動画で紹介されていたグラフの中には、以前は使用したことがなかったものもありました。そのため、必要な際にすぐにグラフが作成できるよう、日頃から練習を重ねています。

達成志向の理由は？ 私の基本的なマネジメントスタイルが達成志向型に近いことが分かりました。同時に、そのスタイルが適している場面と、他のスタイルを取り入れるべき場面の見分け方についても理解が深まりました。 部下の個性をどう見る？ 今まで、なんとなく行っていた部下への指示や指導において、部下の特徴を十分に考慮していなかったと感じています。これからは、各部下の特性を意識的に分析し、状況に応じた最適なリーダーシップスタイルを適用していこうと思います。 経験豊富な部下はどう対応？ 特に、業務経験の長い部下に対しては、これまで達成志向型を多用していましたが、今後は業務内容と部下の現状を丁寧に見極めることで、より適切な対応を心がけたいと考えています。

分析比較の重要性は？ 今回の講義を通じて、分析の基本は「比較」にあると学びました。業務で調査データを扱う中で、過去のデータとの比較は無意識に行っていたものの、今回意識的に言語化することでその重要性を改めて実感しました。 データ整理ってどう？ また、データの要素を整理する方法も学び、意味のある値とそうでない値を見分けることの大切さが身に染みました。これまではその違いを意識していなかったため、新たな視点を得る良い機会となりました。 比較で何が見える？ 今後は、業務において製品の売上や調査結果、製造パラメータなどさまざまなデータを扱う際、必ず過去の事例や他社のデータと比較し、違いを明確に伝えることを心がけていきたいと思います。

どんな分析で進める？ これまでの業務で、約100名を対象とした分析を行う機会がありました。エクセルを用いたビジュアル化が簡単にできるため、基本的には中央値と標準偏差を中心にデータの分布を確認していました。しかし、平均値など他の代表値も併せて計算し、データ全体を多角的に眺めた上で仮説を立て、分析を進めるフローが重要だと感じています。 どう観察すれば精度？ また、サンプル数が少ない場合であっても決めつけず、平均値などを算出してデータをしっかりと観察することで、より精度の高い分析が可能になると考えています。このようなフローを週に1回以上実施し、標準偏差などの統計値は適宜AIに質問したり、エクセルの関数を活用するなどして算出しています。

基本プロセスは何？ 今回の学びは、問題解決の基本プロセスを理解する良い機会となりました。特に「何が」「どこで」「なぜ」「どうする」という一連のステップが欠かせないことを改めて認識し、ロジックツリーを用いた「階層別分解」や「変数分解」の手法についても詳しく学びました。また、MECEという考え方は初めて耳にし、図解により抜け・もれ・ダブりの問題が明瞭に整理される様子から、理解が一層深まりました。 分析で気づいた点は？ 実際の業務においては、退職増加に関する分析を進める中で、抜け漏れの存在に気付くことができました。限られたデータの中から問題の全体像を捉えるため、今後は抜けている部分に対して階層分析を実施する予定です。

全体視点は必要？ 仮説は、全体を見渡す視点を持って立てる必要があります。複数の仮説を構築し、網羅性のある状態を維持することが重要だと感じました。 反省にどう向き合う？ しかし、仮説が一度立てられた時点で、それで満足してしまうことがあると反省しています。今後は、複数の観点から仮説を組み立て、観点の漏れがないよう努めたいと思います。 検討のポイントは？ 具体的には、課題解決のプロセスにおいて「ヒト・モノ・カネ」や「業務プロセス」といった基本の観点を軸に仮説を検討していくことが効果的だと考えています。また、一度仮説を立てた後には、他に見落とすべき観点がないかどうかを常に問い直す姿勢を持つように心がけたいです。