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分析 ✕ 手法

に関する学び

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数値グラフは何を示す？ 課題の解決策を検討するにあたり、まずは数値データを取り出しグラフ化することで、特徴や傾向を明確にする手法に取り組みました。このプロセスは、どんな場面でも活用できる有効な方法であり、何が問題なのかを整理し、具体的な分析に結びつける役割を果たすと感じています。 数字加工って何が違う？ また、仕事においても、ただ発生事象の数字を眺めるのではなく、グラフ化や数字の変換を行うことで、より理解しやすい形に変えることの重要性を再確認しました。これまで、過去の実績に頼って漠然と解決策を導いていた部分があったため、即座に構造化して本質を捉えることが、具体的な根拠に基づいた回答につながると実感しました。 手書きメモは有効？ 今後は、日常業務で発生する事象についても、手書きの簡単なメモを用いて構造を整理し、同僚との会話を通じて自分の理解と重要ポイントが合致しているかを確認していこうと思います。

分析ってどう理解？ 分析とは、ものごとを分け、比べることだと改めて理解しました。具体的かつ明確に整理することで、より良い意思決定に役立てる手法であるという基本的な定義を再確認できたと感じています。分析を進める上では、目的設定と仮説設定がいかに重要かという点が特に印象に残りました。 目的設定は何が必要？ まずは、分析の目的を明確にして、どの意思決定に結びつけたいのかを整理することが大切だと考えています。その上で、目的に合わせた仮説を立て、膨大なデータの中から役立つ情報を見極める方法を実践していきたいと思います。 振り返りの進め方は？ また、自身の業務を振り返り、データを活用して改善したい点を整理し、どのようなデータを収集しているのかを把握することから取り組みたいと考えています。一つのテーマに絞り、目的設定、仮説設定、そして分析の順で自分なりに実践を進めることで、より良い結果を得たいと思います。

Aの有無はどう影響？ 分析の本質は、効果があるかどうかを明確にするために、Aがある場合とない場合を直接比較する点にあります。Aの有無で起こる違いを比較することにより、効果の有無がはっきりと浮かび上がります。 比較対象は何を基準に？ また、適切な比較対象の選定も重要です。分析したい要素以外の条件を揃える「Apple to Apple」の視点を持つと同時に、成功事例だけでなく失敗したケースも考慮する「生存バイアス」に注意する必要があります。成功だけに目を向けると、誤った判断につながる恐れがあるためです。 学びを活かすには？ 今回の学習で特に印象に残ったのは、「分析は比較なり」という考え方です。仕事の場面、たとえば事業計画で事業の方向性を示す根拠や理由を説明する際、比較の手法が非常に役立つと感じました。今後も自分の意見や判断の根拠を示す際に、この考え方を意識して分析に取り組んでいきたいと思います。

正しい問いは何？ 「問い」を誤ると、その後の努力が無駄になる可能性があると感じました。そこで、常に「問い」から始め、本当に正しい問いであるかを考えることの重要性を学びました。また、そのプロセスを共有し、確認し続けることも大切だと認識しています。 会議で問いは必要？ IT業界においても、そもそもの「問い」が誤っていたり、思い込みにより不要な作業が生じている場合があります。したがって、会議や議論の場で「問い」を意識的に共有することで、無駄を省き生産性を向上させられるのではないかと考えています。 導く問いは何？ 今後も常に「問い」から出発し、その正しさを確認・共有する姿勢を業務に取り入れていきたいと思います。また、クリティカルシンキング研修で学んだ自分の思考の偏りに気づいた経験を踏まえ、学んだ手法や考え方を活用しながら論理的な分析やグラフ作成など、客観的な判断ができるよう努めたいと考えています。

仮説の捉え方はどう？ 仮説を立てる際、時間軸と結論の視点で捉えるのか、あるいは問題解決のための手段として捉えるのか、細かく分解できることに気づきました。漠然としていた仮説も、目的と必要な手段を明確にすることで、より効果的かつ実践的なものに仕上げることができると学びました。 本当に必要な策は？ 売上向上を目指す中で、「何が必要か？」という曖昧な問いだけでは、的確な戦略が立てられないという経験があります。そのため、問いを細分化し、一つ一つの要素に対して仮説を立て検証することが重要だと実感しています。 現状分析の手法は？ 具体的には、まず自部署の業務範囲における現状の顧客アプローチ方法を洗い出し、効果があるものとそうでないものをデータに基づいて検証します。その上で、検証結果を踏まえて問題解決のための仮説を構築し、ボトルネックとなっている部分の改善策を検討していく手法を実践しています。

プロセス整理の効果は？ これまでの学びを活かして課題に取り組む過程で、プロセスごとに整理して考えることで、闇雲に取り組むよりも効率的に時間を短縮できることを実感しました。今後は、What→Where→Why→Howの視点を意識しながら課題解決に臨んでいきたいと考えています。実務ではまだ訓練が必要だと感じるため、講義で学んだ自分の身近で取り組みやすい内容から実践していこうと思います。 データ活用の成果は？ ２ヶ月前に新たな環境やシステムが導入されたため、その効果を検証する目的でデータを活用してみたいと思います。もし改善が見られない場合には、改めてWhat→Where→Why→Howのアプローチを試してみるつもりです。 新手法の可能性は？ また、A/B分析の活用場面は現状の職場では明確な適用例は思い浮かびませんが、新たに検査項目を導入する際には有効な手法となる可能性があると考えています。

MECEで何を学ぶ？ MECEという言葉を知り、分析の際にデータを漏れなくダブりなく分類することがいかに大切かを学びました。これにより、見落としがちなチャンスをしっかりと捉える意識が芽生えました。また、問題や原因など、いくつかの段階に分けてロジックツリーを作成する手法にも注目しています。 ロジックツリーの力は？ ロジックツリーは、売り上げの低下や利益の変動を分析する際に非常に有効だと感じています。現在の目標未達だけでなく、未来の理想像についてもツリー構造を用いて検討することで、より具体的な改善策を見つけられると考えています。 未来実現への道は？ これからは、経理の視点から自分なりに詳細な分析を行い、ロジックツリーを作成する予定です。その成果を関係者と共有し、ブレーンストーミングを実施することで、望む未来を実現するための具体的な方法を模索し、周囲を巻き込んで進めていきたいと思います。

MECE活用の秘訣は？ 問題解決を行う際は、もれなくダブりなく切り分けた状態でMECEを意識し、ロジックツリーを活用してアイデアを出すことが大切です。分解方法としては、層別分解と変数分解があり、様々な切り口で意味ある分類を行うことが求められます。最終的に一つの案に絞る際は、ロジックツリーで複数の案を出した後、評価基準に基づいて選定する手法が有効だと感じました。今回、これまで慣れていた層別分解に加え、初めて変数分解での案出しを実践してみることにしました。 品質改善はどう考える？ 製造業での品質不良分析や、売上向上を目的とした修理データの分析にも、MECEやロジックツリーを用いた要因分析が役立ちます。たとえば、層別分解では製品別や地域別で分類し、変数分解では客単価×客数や数量×単価といった切り口を採用できます。これにより、不良の原因を網羅的に洗い出し、的確な対策を立案することが可能となります。

目標設定に必要な要素とは？ ゴールや目的を明確にし、最短距離を導き出すためには、何が必要で何が不要なのかを具体化する必要があります。その際、フレームワークを用いて定量的・定性的な要素を確認し、優先順位を見直していく必要があります。差別化については、顧客がどのように感じるかが重要です。 営業プラン作成に役立つ学び このナノ単科の学びは、営業プランの作成に大いに役立つと感じています。以前はフレームワークのやり方がわかりませんでしたが、今回の学習で分析手法を学べたため、これまでなんとなくで作成していたプランをさらに具体化できると思います。 ビジネスプランとキャリアの見直し 現在作成しているビジネスプランを見直し、この学びを活かしてフレームワークを用いながら検証していきたいと考えています。また、転職を視野に入れ、自分のキャリアを見直し、必要なスキルをさらに明確にしていきたいとも思います。

学びの意義は？ 私の学びについてお伝えします。 数値の発見は何故？ 数値データの詳細な分析は重要だと感じました。データの分類手法により異なる結果が得られることを理解しました。また、全体を定義し、仮説を立てることの必要性も痛感しました。具体的には、フレームワークとしてMECEを利用することです。 医療解析の視点は？ 医療技術関連に関しては、まず数値化可能なデータを取得し、求めたい結果を明確にしてデータ全体を定義しました。その後、仮説を立て、MECEを活用して分析を進めました。関連性がありそうな分野として、曜日別の忙しさや業務分析にこの手法が使えそうなので試す予定です。 未来の計画はどう？ 来週には、自分に関連する業務について計画を立て、その後、今回学んだ手法を活用して曜日別・年齢別の業務分析を行います。その分析結果を振り返り、上司や他の受講生とも共有したいと思っています。

比較と伝え方は？ データ分析においては、常に比較する姿勢を忘れず、大切なポイントだと実感しています。また、ビジュアル化する際には、これまで自身が慣れ親しんできたグラフだけでなく、伝えたい情報に最も適した表現方法を選ぶことを意識しています。 経験はどう活かす？ 業務での分析経験があるため、実際の活用イメージは湧きやすいです。これまでは自己流で学んでいたため、考え方や手法に不安を感じることもありましたが、体系的に学ぶことで自信を持って活用できるようになりました。 仮説と検証は？ 具体的には、まず仮説を立て、その後、比較対象を検討してバイアスを排除しつつデータを見るよう努めています。また、分析結果に関しては、担当者間でできる限り議論を重ね、さまざまな視点から検証することを心がけています。さらに、ビジュアル化の際は、誰が見ても正しく、わかりやすく伝えることを意識しています。

データ加工の新発見は？ データそのものを見るだけでは新たな発見はあまり得られず、グラフ化や絶対値だけでなく相対値（比率）の計算といった加工の重要性を強く感じました。そのため、常に①WHEN、②WHO、③HOWという切り口を意識し、相手の立場からも分析することが不可欠だと考えています。また、MECEのアプローチとして階層別、変数別、プロセス別に分けることや、「ダブりなくもれなく」の原則を徹底的に実践することを心掛けています。 文章構築のコツは？ 仕事では数値を扱うよりも文章作成の機会が多いため、MECEの考え方はデータ加工だけでなく文章の構築にも非常に役立っています。特に役員向けの挨拶原稿を作成する際には、ロジックツリーに分解して整理し、「ダブりなくもれなく」の要素を取り入れないと、何を伝えたいのか分かりにくい文章になってしまいます。今後もこの手法を積極的に活用していきたいと感じました。