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に関する学び

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どうして文章が難しい？ 「相手に伝える文章を書く」という課題は、非常に骨が折れるものでした。 整理すると何が見える？ 伝えたいことを段階的に整理し、結論・根拠・なぜならという要素に分解することで、自分の思考を客観的に整理できる点が非常に魅力的でした。 組み立ての秘訣は？ いわゆるビジネス文章は、ただ筆を進めるだけで書かれるものではなく、図やピラミッドストラクチャーを用いて組み立てることで、シンプルで分かりやすい構成が可能になると感じました。 業務にどう応用する？ 実際の業務においても、この考え方は大いに役立っています。特に、関係各所への説明責任が求められる状況では、各所の状況や要求事項を整理して発信することが重要です。 今後の展望は？ 今後は、ピラミッドストラクチャーの整理方法を日常的に活用し、ビジネスメールの作成においても、結論に対して適切な根拠を示すよう意識していこうと考えています。

平均の捉え方は？ これまで、平均値については単に合計を個数で割るだけの計算に留め、データのばらつきにはあまり目を向けていませんでした。加重平均や標準偏差といった考え方は知っていたものの、実際の活用方法については具体的なイメージが薄かったため、今回の講義でその使い方を理解することができました。 顧客層の把握方法は？ この学びを自分の業務に活かすため、地区全体の顧客売上データをヒストグラムで区分し、顧客層ごとの購買力を把握する手法に注目しました。顧客の売上ランクごとに適切な営業施策を検討し、個別にアプローチできる可能性を感じています。 実践で効果は？ 具体的には、まず売上データを取得し、実際のヒストグラムを作成して区分を始めます。その上で、各区分ごとに合わせた営業施策の計画と実施を行い、売上数字の定点観測で変化を読み取ります。このプロセスにより、施策の効果を判断し、次の戦略検討に役立てる予定です。

「MECE」で効率的に分析する方法とは？ 目で捉えた情報は、直感的に判断するのではなく、まず分解して考えることが重要です。分解の手法としては、まず全体を定義し、MECE（もれなくダブりなく）を意識して複数の切り口から分析を行います。MECEを適用することで、効率的な分析が可能となります。たとえ思い通りの結果が出なかった場合でも、それ自体が貴重な分析結果と捉えることが大切です。 WBS作成で精度を上げるには？ たとえば、プロジェクトのWBSを作成するときには、全体を定義した後、いくつかのカテゴリに分解して、重複がないかチェックすることで、効率化と精度向上を図ることができます。また、システムの基本設計を行う際には、MECEを応用し、実装時に条件の重複を減らすことでエンジニアの工数を削減します。さらに、製品のUI/UXを検討する際も、仮説や切り口を複数持って分析することで、ユーザの満足度を高めることができます。

戦略と戦術はどう？ 戦略と戦術の違いについての理解をさらに深め、その違いを意識し続けたいと考えています。特に戦略を立てる際には、その目的やゴールを明確にすることが重要です。戦略は大きな視点で考える必要があり、細部は戦術として捉え、それを混同しないように注意していきたいです。 会社方針はどう？ 将来の会社方針や中期経営計画の立案にこの考えを役立てたいと思います。物事を幅広い視点で俯瞰し、一組織だけでなく全体感を持った経営計画を策定していきます。この計画は、理論的で客観的な資料に基づいて作成し、経営層が納得する説明を行うことが目標です。 理想と現状は？ また、理想と現状のギャップを明確にし、理想に近づくために課題や問題点を洗い出します。大きな目標とゴールを明確にし、組織の方向性を定めていきます。戦略から戦術への具体化を可能な限り言語化し、常に将来に向けたビジョンを忘れないよう努めます。

ボトルネック、どう見抜く？ 採用プロセスをステップごとに区切り、どこにボトルネックがあるのかを特定していく手法が印象的でした。要素を細かく分解し、整理・比較することで、問題の把握と理解が非常にしやすくなった点が魅力的です。 販促効果はどう検証？ 自分の勤務先でも、売上に至るまでのプロセスが「申込件数」「審査承認」「成約」などに大別できるため、より細かく検証したいと考えています。さらに、担当する各販売店ごとに分け、各特徴ごとにグループ分けを行って共通点を洗い出すことで、具体的な対策に結びつける取り組みを行いたいと思います。まずは、特定の支店に焦点を当て、その販売店データを集め比較・検討します。その結果、もし明確な特徴が見えてグルーピングが可能となれば、詳細な報告書を作成し、リベートやアローワンスなどの販促策に活かす予定です。また、A/Bテストが可能な場合は、さらなる効果検証にも挑戦したいと考えています。

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。

整理の成果は？ ピラミッドストラクチャーを活用して自分の考えを整理することで、新たな発見があることを実感しています。考えを深掘りすることにより、自分が設定した仮説が正しいかどうかを再確認することが可能です。また、伝え方の組み立てとしても非常に有効で、これまでの意思決定がより明確に見える学習となりました。 構成の見直しは？ 例えば、ポイントを作成する際には段階を踏んで進めていましたが、自分の考えを同じように組み立てることができていないことに気づきました。プロジェクトが進行している現場でも、もう一度自分の考えをピラミッドストラクチャーを使って見直したいと思います。 プロジェクトで何が？ まずは、現在進行中のプロジェクトを題材にして学んでいきたいと考えています。深掘りすることで新しい考えが生まれるかもしれませんし、どのように伝えたらよいかをさらにわかりやすくできるのではないかと思います。

分析における比較の重要性を学ぶ 分析とは比較であることを学びました。データを扱う際にはサンプリングバイアスに注意し、何と何を比較するか、そして目的に沿った分析を行うための問いが重要であると理解しました。すぐに飛びつかず、まず一呼吸おいてからデータを取り扱うことが大切です。 土地選定にはどんなデータが必要？ 土地の選定に際しては、エリアや距離といった比較可能なデータを蓄積し、入居率や地代との関係を探ることが必要だと感じました。また、社内説明資料を作成する際には、データの表現方法としてグラフや図をどう表現するかを学んでいきたいです。 事業組成には説得力向上が必須 事業組成の中では、なぜその事業を行うべきか、比較軸を立てた上で理解しやすいデータやグラフを使用し、プレゼン資料の説明力を高めることが必要です。これにより、事業化の打率を向上させることで部署や関係各所に貢献できるでしょう。

分解で何が見える？ 分解によって状況の解像度が上がることを学びました。データの加工や分け方の工夫、分解時の注意点を押さえることで、問題点の把握が可能になると思いました。特に、MECEを前提に「モレなく、ダブりなく」を意識しながら切り口を考えることで、問題をより具体化できると感じました。 業務でどう活かす？ 自分の業務では、プロジェクトの会議や提案資料の作成において、この分解の基礎を活用しています。MECEを意識し、「モレなく、ダブりなく」という観点を持ちながら、最も適切な切り口を考え、全体を定義することで、状況の解像度を向上させたいと思います。 実践はどこから始まる？ まずは実践として手を動かし、分解に挑戦したいです。MECEの「モレなく、ダブりなく」を意識し、層別、変数、プロセスのどれが最適かを考えることで、抽象化されていた問題点を具体化し、解像度を高めていきたいと思います。

手順はなぜ必要？ 手順を踏んで書くことは、相手のニーズに合った内容を説明することや、理解しやすさに大きく影響します。また、手順を踏む際には、ピラミッドストラクチャーを意識することで、相手のニーズをより的確に捉えることができます。 上司への報告はどう？ 上司へ顧客のアプローチ状況を報告する際には、手順を丁寧に説明することが重要です。メンバーに説明を行う際も、主語・述語を省略せず、明確な言葉を使うことで、英語でも日本語と同様に曖昧さを避けることができます。 具体手順は何？ 具体的な報告や説明の手順としては、まず、図を用いてメモを作成することから始めます。そして、可能性のある理由をできる限り多く書き出し、その中から状況に合った内容をさらに深掘りして説明します。報告の際には、主語が抜けないように意識し、文章の複雑さを避けるため、主語と述語をシンプルに保ち、情報を分解して整理します。

データ分析の重要性を再確認 「分析は比較」という考え方は、実務において非常に重要であると実感しています。単にデータを集計するだけでは、判断材料とはなりません。そのため、比較や判断が可能な形での分析を常に心掛けています。今回の講義でも、この視点の重要性を再確認しました。 数値比較で客観性を持たせるには？ 事業戦略を策定する際には、過去の実績などの比較数値を用いることで、客観的な判断が可能になります。また、「Apple to Apple」の話が示すように、比較する対象を明確にし、条件が一定であることを確保することで、適切な結論を導き出せると考えます。 チームで共有すべき比較意識 さらに、戦略書やプレゼン資料を作成する場合、目的をもって適切な比較対象を用いることで、説得力を高めることが重要です。チームメンバーにもこの意識を共有し、齟齬なく業務を進められるよう努めています。

業務活用はどう進む？ 生成AIを業務に活用する動きが進む中、まずは自分の業務で試してみることが大切だと感じています。たとえば、直近ではOpenAIの新しいモデルに関して、ハルシネーション率が高いとされるため、o4-miniを使ってその数値を表にまとめる取り組みを行いました。 混在は何故起こる？ しかし、OpenAIのモデルであるにもかかわらず、GPT-4o-miniとo4-miniが混在した表が作成され、そのままでは利用できない結果となりました。ベンチマークでは高いスコアが出ているものの、正確性の面では改善の余地があると実感しました。 試行の価値は？ また、生成AIは手軽に試すことができるため、積極的に利用する価値があると感じています。さらに、AIエージェントやGraph RAGといった技術も提案されており、これらを自分自身で実践することが重要だと改めて認識しました。