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業務 ✕ 基本

に関する学び

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状況変化の把握方法とは？ 状況の変化を把握するためには、「分ける」ことと「視覚化」がポイントとなります。「分ける」際には、複数の切り口を出し、機械的ではなく、目的に沿ってどのように分解すると状況が見えやすくなるかを考えることが重要です。この時に使える手法が「MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）法」であり、漏れなくダブりなく分けることを意識する必要があります。 MECE法の具体的な手法を学ぶ MECE法には次の3つの方法があります： 1. 層別分解：全体を定義して分ける（例：単価別、年代別） 2. 変数分解：一つの数字に対する変数を分ける（例：売上＝客数×単価） 3. プロセス分解：分析対象の事象に関する全体のプロセスを考えて分ける（例：来店→注文→食事を運ぶ→食べる→会計→退店） 分解スキルの課題と対策 私はこれまでMECEの概念は知っていましたが、特に分け方がうまくできないと感じていました。上記の①〜③の手法を知ることができたのが一番の収穫でした。また、「他には？本当に？」と問いかけることで、分解の妥当性を検証することも重要だと感じました。 解約要因とその分析法は？ 解約要因の分析： - 層別：子どもの年齢別、親の年齢別、世帯年収別、利用回数別、子どもの人数別 - 変数：アプリ利用状況＝利用頻度×利用ゲーム数×1ゲームあたりの利用時間 - プロセス：契約→初期設定→初回利用→2回目利用→解約までの利用状況→解約→再契約 変数分解スキルを向上させるには？ 変数分解のスキルアップ： 私は比較的容易に層別やプロセス分解の案は出せましたが、変数分解が特に苦手だと感じました。そのため、業務内外を問わず、日常生活で目にする数字を構成する変数が何かを1日に最低1つは考えていきたいと思います。具体例はすぐに思いつかなかったので、他の受講生の投稿や知人とのコミュニケーションを通じて課題を見つけていきたいと思います。 クリティカルシンキングを強化する クリティカルシンキングの基本姿勢： - 分解の切り口を検討する際に3つの視点を変えてみる。 - 出した結果に対して「なぜ」「本当に」「他には」という問いかけを行う。

事業の価値は何？ 事業活動は業種によって異なるものの、「顧客の視点で価値を提供するために活動する」や「リソース調達のための資金調達」という基本的な考え方はどの事業にも共通していると学びました。また、事業が順調に運んでいるかどうかは、会社の数値を多角的に見ることで判断できると感じました。成長性、生産性、将来性といった指標に加え、従業員のエンゲージメントが数値に間接的に影響するため、企業の状況を正確に把握するためには重要な要素となります。 数値はどう見極める？ PLでは収益と費用のバランス、BSでは資金の調達状況、CFでは一定期間のお金の増減状況が重要視されます。これら３つの指標が揃うことで、事業の生産性や安定性、将来性を網羅的に理解でき、それぞれの情報が互いに補完し合うことも納得できました。また、利益余剰金が純資産に組み込まれることで事業が拡大し、資産が企業の安定性を示す指標となる点も印象に残りました。 知識はどう広がる？ 部下への研修の際には、アカウンティング用語を噛み砕いて説明できるように意識する必要があると感じています。具体的には、PLやBSのどの部分を見て何を把握すべきか、そこからどう業務改善に結びつけるかまで提案できるようにすることが求められます。会社の数値を年単位、月単位、日単位と幅広く把握し、必要な要素を抽出、継続的に情報をチェックすることで、上司や部下と数値を通じた対話が可能になると考えています。さらに、自身の資産、収入、支出を数値化し、課題を明確にして家計をマネージメントする力も養いたいです。 課題はどこに？ 現状の知識でPLの理解を深めるため、まずは自社のPLを用いて違和感のある数値を洗い出し、現時点で考えられる課題を書き出すことが第一歩です。その上で、分からない用語や不明点を整理し、アカウンティングの講義を受講して疑問を解消していくことが重要だと思います。また、部下への教育の際には、自分が分かりやすいと感じた用語の解釈や表現をメモしておき、積極的に活用するよう心がけます。さらに、私生活でも家計簿をつけて収入や支出を把握し、数値に基づく管理方法を実践することで、数字に対する苦手意識を改善し、事業活動に対する感覚を養っていきたいと考えています。

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。

柔軟な発想を持つ重要性 物事や概念に固執しすぎないことを常に意識しています。特にライバルに対抗しすぎると、偏ったアイデアしか生まれないため、柔軟な発想を持つことが重要です。フレームワークを用い、多くの人と抜けのないアイデア出しを行うことが肝要です。 常に競争優位性を意識するには？ 市場は常に変化するため、最初の計画段階からImitabilityがあるかを考え、戦略に固執せずに常に競争優位性を意識しています。ベストな方法は常に変わると考え、多方向から物事を捉えるべきです。提出や報告前には必ず別の捉え方や考え方がないか確認しています。 海外進出での強みをどう活かす？ 業務内容においては、海外進出拠点のVrio分析やフレームワークを活用して、新市場での自社の強みや差別化を図っています。また、ポーターの基本戦略3要素に関しても、それぞれにリスクがないかを確認します。競合他社の差別化戦略をフレームワークで分析することも行っています。 キャリアの差別化戦略は？ キャリア面では、自分の差別化戦略を考え、どの部署で自分の強みを発揮できるか、また母数が大きいかを見極めています。 思考を整理するためには？ 日々の業務面では、計画の段階からフレームワークの使用をファーストステップとし、論理的に考えを整理する思考プロセスを身に付けることが必要です。報告や発表前には自問自答し、抜けがないかを確認しています。また、多くの打ち合わせに参加し、事業の進捗状況に常に気を配るよう心がけています。市場は変動し、自分のやり方も古くなることがあるためです。 事業戦略で広い視野を持つ 事業面では、進出前・進出後に市場の動向に気を配り、売り上げが安定しているからと安どせず、常に他の戦略を模索する広い視野を持つようにしています。 自分の価値をどう評価する？ キャリアに関しては、まず自分の価値をVrio分析で評価し、組織や社会のVrioも分析します。自身がどこで尖っていけるかを考え、その成長戦略ルートを検討します。 メモを取ることの重要性 最後に、メモを取ることは非常に大切です。アナログな方法でも自分の思考キャパシティー的に必要なので、無理にでも癖づけるようにしています。

自分のクセに気付く？ WEEK01では、常に陥りやすい自分の思考のクセに改めて気づかされました。「分けて考える」「３つの視」「具体と抽象の繰り返し」といった基本アプローチを意識し、自己内省や他者とのディスカッションを通じてクセからの脱却を試みました。LIVE講座のワークでは、学んだとおりに活用しようと思いながらも、実際に考えてみると自分のクセに気づかされる場面が多くありました。この体験から、知識として理解しているだけでなく、日々のトレーニングを通じて思考力を高めることの重要性を実感しました。 業務で活かす思考は？ 私の業務は、プロジェクトのリード、バグやトラブルの原因調査、そして他チームとのコミュニケーションなど多岐にわたります。Webサービスのプロジェクトでは、クリティカルシンキングが各場面で大いに役立つと感じています。例えば、要件を設計に落とし込む際には、ビジネス側が本当に求めるものや目的を明確にすることで、必要な機能を的確に提供できるようになるでしょう。また、テスト工程においては、ケースの漏れがリリース後のリスクを招くため、漏れがないテストケースの洗い出しにこの思考法が効果を発揮すると考えています。さらに、上長へのレビュー依頼の際も、漏れなく納得感のある説明を行い、認識の齟齬を防ぎながらプロジェクトをスムーズに進めるための準備や説明に活用しています。 原因をどう追う？ バグやトラブルの原因調査においては、思考のクセにより本質からずれた原因探索をしてしまうリスクもあります。こうした状況で、迅速かつわかりやすいレポート作成にクリティカルシンキングは有効です。また、他チームとのコミュニケーションでは、対話を円滑にしブロッカーとなる要因を排除するためにも、この思考法が大いに役立つと感じています。 自己改善は進む？ 現在は、ロジカルツリーやMECEなどの具体的なツールの学習は進んでいませんが、まずは自分の思考に固執する時間を減らし、他者とのディスカッションを通じて客観的な視点を取り入れることを意識しています。こうした経験を積み重ね、他者の思考法からも学びながら、自分自身のクリティカルシンキングをさらに強化していきたいと考えています。

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。

欲求の階層って何？ 人間の欲求は、生理的欲求や安全・安定性欲求、そして社会的欲求など基本的なものから、承認欲求や自己実現欲求といった高次の要素まで階層的に構成されています。特にモチベーションを維持するためには、これらの高次の欲求が満たされることが重要であると実感しました。 共に目標を立てる？ モチベーション向上の基本は、相手を尊重しながら共に目標を設定することにあります。その上で、振り返りとフィードバックを通して、成功体験や課題を自分の言葉で整理するプロセスが効果的です。この過程では、相手の意見に真摯に耳を傾け、支援者としての姿勢を示すことが大切です。また、自分自身の教訓や気づきを見出し、今後に生かす具体策を考える機会とすることが、モチベーションの向上につながると感じました。 職場環境を整える？ さらに、職場環境においては、衛生要因と動機付け要因の両面に配慮する必要があります。単なる報酬制度ではなく、人間の欲求構造に沿ったインセンティブ制度の構築が求められます。個々のメンバーの価値観を理解し、内発的動機を引き出すアプローチを実践することで、チーム全体の生産性の向上と個人の成長が促進されます。 信頼関係の築き方は？ 具体的なプロセスとしては、まず第1段階である価値観の理解と信頼関係の構築が重要です。定期的な1on1ミーティングを通じて、各メンバーが大切にしている価値観やキャリア志向、成長したい分野について対話を重ね、安心して本音を話せる環境を作ります。 適材適所の工夫は？ 次に、第2段階では、把握した価値観に基づいて個々の動機付け要因（やりがい、成長、承認など）に合った役割や業務を設計します。挑戦的なタスクに適切なサポートを加えつつ、自律性も尊重し、成功体験の積み重ねを促す取り組みがポイントです。 成長への権限移譲は？ 最後に、第3段階として、成長に応じた段階的な権限委譲とエンパワーメントが挙げられます。自己決定の幅を広げながら、失敗を学びの機会と捉える心理的安全性を保ち、メンバー間の相互支援を促す仕組みを整えることで、全体としての自律性と生産性の向上につながると感じました。

なぜプロセスを分解する？ WEEK05「原因を探索する」では、まず一連のプロセスを分解して、各段階の転換（例：表示からクリック、クリックから体験レッスンへの導線）について整理する手法が紹介されていました。次に、問題の原因を探るために、企業戦略だけでなくそれ以外の要因も視野に入れる「対概念」の考え方が示され、幅広い視点での分析が求められていることが分かりました。 どうして要因に注目する？ また、原因探索の際には、コストやスピード、意思疎通といった項目を重要度に基づいて重み付けし、最もインパクトのある要因に注力することが提案されています。さらに、少ない工数でかつリスクを抑えて改善を実施できるA/Bテストによるランダム化比較実験の実施方法も取り上げられ、実践的なアプローチとして評価されていました。加えて、ファネル分析により、ユーザーの行動プロセスを段階ごとに可視化し、どこでユーザーが離脱しているのかを実数と比率の両面から明らかにする手法も理解できました。 この事例はどう見る？ 一方で、筆者自身が携わる自動車部品メーカーの事例では、採用ファネル管理表の作成が依頼されながらも、実際の元データが分散・乱雑な状態にある現状が語られていました。採用プロセスの各段階（応募者数、書類選考、面接、内定）の実数と割合を把握し、Excelやグラフ化ツールを使って直感的に状況を捉え、進捗管理やボトルネックの特定、採用プロセス全体の効率化と品質向上を目指すという目的が明確にされています。 なぜデータ整備が必要？ そのため、まずは不要なデータの削除、重複データの統合、欠損データの処理、書式や値の統一など、元データの整備に着手する必要があります。加えて、着手前には「なぜ採用ファネル管理表が必要か」を改めて検討し、採用業務全体に問題がないか、他の角度から問題が発生していないかを確認する重要性が強調されていました。 分析の重要性は何？ 今回の学びを通して、分析の基本プロセスである「what, where, why, how」を行き来しながら、各ステップにしっかり向き合うことの重要性を改めて認識することができました。

クリティカルシンキングの核心とは？ クリティカルシンキングで最も重要なのは「問い」に関する部分です。まず、目の前の出来事が「問い」なのかに気づくこと、認識することを大切にしたいです。 正しいイシューの特定方法 起こった事象に対して「問い」を立てるのか、それとも事象が起こる前の部分に「問い」を向けるのかによって、アウトプットは大きく変わります。これまで学んできた「考えること」「分解すること」が重要で、本質を見抜くことが求められます。 基本戦略やセオリー、本来正しいはずの理論や手法も、特定した「イシュー」が間違っていれば、悪手になることがあります。「イシュー」は常に変化するため、定点観測や分析を通じて追い続けることが必要です。局面ごとに最適な「イシュー」を導き出すことが求められます。 問いの共有が鍵となる 「イシュー」を特定するためには、「問い」から始め、問いを残し、問いを共有することが重要です。まず疑問文の形にすること、具体的に考え、過度に壮大にしないこと、一貫して「イシュー」を抑え続けることが求められます。 自身に対して「問い」を立てる際は、的外れな方向に進まないようにし、立ち止まることや「問いを残すこと」を意識したいです。 具体例を視覚化する効果とは？ また、基本的な「き」に立ち返り、分解を行うことが大切です。具体例を視覚化したり、多角的に見るためには図などを用いることが有効です。 イシューを見極める場面とは？ 「イシュー」を特定する場面としては、業務改善や組織・チームの改善、営業戦略の立案時、さらには自身のタイムマネジメント不足に対処する際があります。目の前の課題に気づき、問いを起こすことができるかどうか、常に気付きのレベルを高く保つ必要があります。そのためには学習や自己啓発を続け、引き出しを増やし続けることが重要です。具体的な行動や取り組み姿勢として、自らをそうした環境に置き続けることが必要です。 最後に、「イシュー」を特定する際に「問い」を持ち続けるために、自分にとって視覚化が重要だと感じました。ソフトウェアの活用などを通じてこれを実践していきたいと思います。

情報伝達のポイントは？ 相手に情報を伝える際の重要性について学びました。日本語を正しく使うためには、主語と述語をしっかりと明示することが大切です。頭の中の情報を省略せずに、主語と述語を正しく組み合わせることが肝要です。また、文章の長さも考慮し、読み手にとって負担にならず、理解の妨げにならないようにするために、60文字を目安にすることが推奨されます。 全体像はどう見る？ さらに、文章を評価する際には、全体を俯瞰してみることが重要です。相手に効果的に伝えるためには、相手の関心に合わせて理由づけを調整する必要があります。理由づけの候補を複数考えたうえで、どれが最も適しているかを判断します。 構成の柱とは何？ 文章を作成するプロセスでは、トップダウンの構成を採用します。伝えたい内容を支えるための「柱」をあらかじめ立て、その後、対になる概念を考え、さらに下層の要素を整えることで、柱をしっかりと支えることができます。 見直しの習慣は？ 習慣として、自分が書いた文章を定期的に見直す癖をつけることが重要です。手を抜きそうになったら、相手に負担をかけることを思い出し、チェックを怠らないようにしています。 確認の重要性は？ 基本行動として、発信する言葉や文章については、事前に必ず確認を行います。手抜きをしそうになったら、相手への負担を意識して、それを継続するように心がけます。 会議で伝えるには？ 実際の業務では、上位方針を具体的に伝えることが求められます。毎週の営業会議では、課員に方針を示す際に、理由を丁寧に説明することが重要です。また、面談時には適切な根拠をもって評価を伝え、認識のズレを防ぎます。管理者会議では、ピラミッドストラクチャーを意識し、結論を明確に報告することが求められます。 報告準備は万全？ これらの行動を通じて、相手の立場に立った理由づけや適切な伝達手法を磨いています。日頃から根拠を明確に示せるように、行動記録を保持し、具体的な会話ができるように備えています。また、報告の際にはピラミッドストラクチャーを意識し、事前準備を徹底しています。

比較の本質って何？ これまでのデータ分析において、私は「分析の本質は比較である」という点を十分に理解していなかったと感じています。適切なデータ選定ができず、チーム内で議論する際にも目的が曖昧であったため、集合データをそのまま使ってしまい、結果として具体的な結論に至らなかったケースが多くありました。 仮説は本当に必要？ また、分析はあくまで目的を達成するための手段であるにもかかわらず、そのプロセスにおいて「仮説を立てる」という基本的なステップを十分に意識せずに進めてしまっていたことも大きな問題でした。 分析準備は万全？ こうした経験から、まずデータ分析に入る前の準備段階を丁寧に実施することの重要性を痛感しました。具体的には、分析の目的を明確にし、仮説をしっかりと立てること。そして、分析の途中で常に最初の目的に沿って進んでいるかを確認する習慣が必要であると感じています。 依頼目的は明確？ 業務の現場では、依頼元が提示する抽象的な目的に基づいて競合や市場の動向、新たな開発分野の抽出などが求められる中、漠然とした依頼内容のままで分析を進めてしまうケースがあります。その結果、得られたデータが本当に必要な情報を反映しているのか疑問が残る場合があり、依頼元側も求める結果が得られていないと感じることが少なくありません。 質向上の秘訣は何？ 今回学んだ内容は、まさにこうした状況で活かすことができると考えています。相手が何を知りたいのか、抽象的な目的を具体的に落とし込み、既知の情報などを基に仮説を立てることにより、アウトプットの質を向上させられると実感しました。また、個人としてだけでなく、チーム全体で取り組む際には以下の点を共有し、実践していくことが重要です。 チーム内の確認はどう？ まず、分析の目的を明確にし、チーム全体で統一した見解を持つこと。次に、分析前に十分な仮説を立てること、現状を正確に把握すること、分析対象のデータが適正かどうかを確認すること。そして、分析の途中で常に最初の目的に沿っているかどうかをチーム内で確認し合うことが大切だと考えています。

分解で何が見える？ 今週の学習でまず印象に残ったのは、問題の原因を明らかにするためにプロセスを分解する考え方です。以前学んだロジックツリーと同様のアプローチで、複雑な問題も整理しやすくなる点が非常に参考になりました。 A/Bテストの本質は？ また、初めてA/Bテストについて学びました。Webサイトやアプリの改善において、2つのパターンを比較してどちらが効果的か検証するこの手法は、データに基づいた改善策を決定する上で非常に有用だと感じました。 対概念で広がる視野は？ さらに、対概念という考え方も学びました。対象となる事象の反対の観点を同時に考えることで、物事を多角的に捉え、より本質的な理解につながるという点が印象的でした。 患者動向をどう分析？ 診療科別の患者受診動向データ分析に関する学習内容も非常に有益でした。分析の視点に差異が生じた場合に、仮説に基づいて問題解決のプロセスをWhat（問題の明確化）→Where（問題箇所の特定）→Why（原因の分析）→How（解決策の立案）のステップで進めることで、より精度の高い分析が可能になると理解しました。これまではいきなり解決策を検討することが多かったため、本質に迫った対策を導き出す点で大きな学びとなりました。 仮説と実試行は？ また、現時点ではA/Bテストの具体的な活用場面はイメージしづらいものの、仮説を試しながら問題解決につなげる考え方が日々の業務にも応用できると感じています。 比較で見える分析法は？ 分析の基本的な進め方については、「分析は比較である」という考え方のもと、①目的・問いの明確化、②問いに対する仮説の設定、③必要データの収集、④分析による仮説の検証というサイクルを回すことが重要だと学びました。インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンなどの視点にも着目し、グラフや数値、数式を用いて視覚的に分かりやすく情報を提示することが求められます。仮説思考やフレームワークを活用して多角的に検討することで、データから有益な情報を引き出し、効果的な行動につなげることができると実感しました。