データ・アナリティクス入門

6週間で身につく!実務活用データ分析

基本を理解できた? この6週間で、なんとなく行っていたデータ分析が、基本的な考え方や流れを通じて体系的に理解できるようになりました。講座開始当初、上長から標準偏差、散布図、相関係数、単回帰分析について触れられ、実務に直結する内容ということで期待していたため、第三回で回帰分析を深く学べた点は非常に実践的でした。 実務にどう活かす? さらに、比較分析や散布図の使い方など、講座全体を通じて実務ですぐに活かせる具体的な手法を多く習得できました。経営企画の現場では、予実分析や商談の分析を通じて課題を明確にし、ありたい姿との違いを示唆・提案することが求められる中、製品に関する過去商談の分析や、各種フレームワークを活用した分析は大変有益でした。これらの知識を今後の業務に積極的に活かしていきたいと感じています。

データ・アナリティクス入門

実践で知るデータ分析の極意

振り返りの授業内容は? 今週は、これまでの学びを総合的に振り返る機会となりました。ライブ授業の録画を視聴し、講師や参加者の意見を聞きながら、実践的な課題に取り組む中で、分析の基本的な考え方や手順をストーリーとして学ぶことができました。最初に何をするのか、どのような課題に着目するのか、データの収集方法や加工の仕方、そしてどのように結論に結びつけるのか、という流れが非常に分かりやすかったです。 比較考察ってどう考える? また、社内にある商品の魅力度や売上の既存データを単独で捉えるのではなく、何らかの基準と比較しながら考察する重要性を再認識しました。問題の要因分析においては、一面的な意見に頼らず、ほかにどのような可能性があるのかを自分なりに掘り下げてみる姿勢が大切だと感じました。

生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIが拓く学びの可能性

指示と評価はどうするの? 生成AIとの関わり方は、「指示→生成→評価」という流れが基本です。特に、指示を具体的かつ具現的に行うことが求められ、その精度がアウトプットの質に直結すると考えます。また、生成された結果を正確に評価できなければ、リスクを伴う結論を採用してしまう恐れがあるため、人間側の判断力や知識を一層高める必要性を感じました。 自社データと連携はどう進める? さらに、自社データと生成AIを組み合わせることで、拠点ごとに最適な教育資料や自己点検ツールなど、より実用的な提案が可能になると考えます。そのためにも、まずは自分がイメージするアウトプットを生成AIでスムーズに実現するため、具現化する力とクリティカルシンキングを一層磨く努力が重要だと感じました。

クリティカルシンキング入門

固定概念を超える問いの冒険

視点の転換はどう? 定型的な見方に固執していた自分に気づきました。目の前の事象をただ真っ直ぐに見るのではなく、さまざまな角度からアプローチする大切さを実感しました。そのためには、固定概念に頼らず、「問い」とは何かという基本に立ち返る必要があると学びました。 連携で問いを深める? また、結果と原因を意識することはもちろんですが、それ以前に他部門との連携を通じて「問い」を回し続けることが重要だと感じました。共同作業の中で「問い」の精度を高める努力を重ねることが、お客様に質の高いアウトプットを提供するための基盤になると思います。 方法はどう訓練する? 今後も流れを切らさず、速度を落とさない「問い」の方法をさらに訓練していきたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

問いで築く本質と解決の地図

「問い」の価値は何? 今週の学びは、本質を捉えるための「問い」の重要性を再認識するものでした。特に「問いから始める」「問いを構築する」「問いを共有する」というプロセスを軸に、ピラミッドストラクチャーを活用してイシューの抽出や論理の枠組み、根拠の構築に取り組む一連の流れを学びました。これまで自分のイシューの特定が不十分だったと反省し、今後は本質を突く対話や文章作成を意識していこうと思います。 学びを業務に活かす? また、今回の学びは私の業務に直結する課題改善のための貴重な経験となりました。各部署や会社全体の課題に対し、事象と意見を具体と抽象の往復で整理し、本質を見極めた上で最適な解決策を講じるプロセスを実践していく決意を新たにしました。

データ・アナリティクス入門

売上改革のヒントがここに

売上上がらない理由は? 売上が上がらない理由を分析する際、まず売上に影響を及ぼす各項目をMECEの考え方に基づいて分解し、それぞれの影響力を明確に把握します。そのうえで、自社で対応可能な項目にフォーカスを当て、優先順位を決めた打ち手を検討することが重要です。 原因解析はどう進む? また、基礎となる問題解決のステップである「What(何が起こっているか)」「Where(どこで発生しているか)」「Why(なぜその状況になったのか)」「How(どう対策するか)」の流れを取り入れることで、原因を体系的に説明する最初の一歩となります。 このアプローチは、過去の成功事例に固執せず、根本的な原因解明に役立つ手法として活用できると考えています。

クリティカルシンキング入門

伝わる文章はここからはじまる

文章はどう整理する? 文章を書く際、一文が長くなり、くどい表現になってしまうことが改めて分かりました。そのため、まず主語と述語を明確にし、客観的に文章の構造を見直す必要があると感じました。 論理展開はどう伝える? また、論理の流れを整理し、理由付けを分解して具体的に示す練習が重要だと学びました。こうした基本を徹底することで、誰にでも理解しやすい文章が書けるようになると思います。 短文は伝わる? 仕事では社内チャットを頻繁に利用していますが、短文すぎると意図が伝わらず、逆に私のように長文になってしまう場合もあると実感しています。今後は要点をまとめ、あえて短い文や単語だけで伝える方法を意識して取り入れてみたいと考えています。

戦略思考入門

理論と実務をつなぐ挑戦の記

知識の活かし方は? 「物事の本質を見極め、目標達成に向けて何をすれば効果的かをシステマチックに考える」という最初の頃の理念に取り組んできました。しかし、現時点で自分自身がその水準にどこまで到達できているかには自信が持てません。今はまだ、知識としてフレームワークを習得した段階であり、その知識を実務のどのシーンで活用すべきか、具体的なイメージがつかめていません。 業界理解は深まる? 前問でも述べた通り、まだ自信が十分ではないものの、勤務先が決算や期初を迎える際に経営層の考えに触れる機会があるため、自分がなぜそのように考えたのかを業界の現状と考え方の流れから推論し、さらなる鍛錬を積んでいきたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

紙上完成で描く伝わるスライド術

どうして手戻りが発生? 役員への週次報告用のスライド作成に取り組む際、担当枚数に対してかなり多くの時間を費やしてしまいました。その原因は、図やグラフの形や配置をどのようにすればメッセージが伝わりやすいかという結論が見えないまま作業に入ってしまい、結果として手戻りが多く発生した点にあります。 紙上作業でどう改善? 伝えたいメッセージを明確にすること、根拠となるデータの提示、データが示す動きを最も効果的に表現できるグラフの選択、さらに視線の流れを意識したタイトルと本文のレイアウト決定という手順を、まず紙上で完成イメージを描くことで、より落ち着いて進められるように改善したいと感じています。

データ・アナリティクス入門

一連の流れが未来を創る

データリテラシーの大切さは? 講義全体を通して、データのリテラシーを土台に、問題整理、仮説設定、データ収集、検証といった一連の流れの重要性を学びました。この一貫した思考プロセスは、今後の業務においても大いに役立つと感じています。 分析と検証の要点は? また、データリテラシーの観点からは、収集したデータをそのまま分析に活用したくなる反面、本当に比較可能なデータかどうかを常に見極める必要があると実感しました。さらに、問題解決プロセスや分析設計において、ステップが抜け落ちることがあるため、普段から全体を一貫して考える姿勢を意識的に鍛えていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

初挑戦!フレームワークで深掘り学び

どうして原因探る? 問題の原因を探るため、what、where、why、howという流れを意識し、その時々に応じた適切なフレームワークを活用することで、より効率的かつ効果的に分析ができると実感しました。 なぜ知識足りない? これまで体系的に経営学やマーケティングを学んだ経験がなかったため、自身のインプットが不足していると痛感しています。特に、フレームワークに関しては、その基本概念を理解していなければ活用が難しいため、具体的な活用例などと合わせながらしっかりと学んでいきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

ロジックで掴む成長のヒント

MECEってどう使うの? MECEの考え方は、必要以上に厳密に適用せず、優先度の高い事項をクリアにするための一助として活用することが大切だと感じました。分析の軸がぶれず、本来の目的に沿って問題点の整理ができる点が魅力です。 ロジックツリーは何? また、ロジックツリーを用いて要素を段階的に分解する流れは、問題解決における鍵となる要素の特定に非常に役立ちました。当初の計画値通りに進まない理由について、よりロジカルに原因を洗い出すことができたため、示唆出しの納得感が一層高まりました。
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