クリティカルシンキング入門

課題解決力がアップするクリティカルシンキング実践記

クリティカルシンキングの目的は? クリティカルシンキングに取り組む姿勢として、目的を常に意識することが重要です。何のために考えるのか、その理由を忘れないようにしましょう。また、自分自身の思考の癖を前提として、常に問い続ける姿勢が求められます。 会議や議論での活用法は? クリティカルシンキングとは、物事を適切な方法で適切なレベルまで考えることを指します。これにより、今まで気づかなかった発見や、見落としていた機会や脅威に気づくことが可能になります。さらに、相手の言いたいことや前提を適切に理解し、会議や議論でよりよい意思決定を行えるようになります。説得や交渉、コーチングにも有効です。 視点の切り替えが重要? 重要だと感じたポイントとして、主観と客観、具体と抽象を行き来して考えることが挙げられます。自他の思考の癖を前提に、考えに制限がかかっていないかを意識し、自分の考えを何度も批判することも重要です。また、視点、視座、視野を使い分け、ロジックツリーで情報を整理し、最初に視点を決めてから物事を考えることが推奨されます。 どんな実践的な利用例がある? 実践的な利用例として以下の点が挙げられます。 ①事業部戦略の策定 これまでの狭い視野から脱却し、多角的な戦略や具体的な計画を立てることができます。 ②課題解決 課題の洗い出しや整理、解決手法をクリティカルシンキングを用いることで、優先順位を高く取り組むべき課題や本質的な課題を見つけ、効果的な解決手法を導き出すことができます。 ③部下育成 部下の育成についてもクリティカルシンキングが有用です。必要な要素を洗い出し、具体的なキャリアパスを描くことで、明確かつ効果的な育成が可能となります。 ④会議や議論の場 クリティカルシンキングの考え方を取り入れることで、会議や議論を効率化し、クオリティを向上させることができます。目的の明確化と全員の思考の癖の理解を前提に、アウトプットをカテゴリ分けし整理することで、議論がスムーズに進むでしょう。 全社展開とその目的は? ⑤全社への落とし込み 学んだ知識を全社で共有し運用に乗せることで、組織全体のレベルを引き上げることが可能です。クリティカルシンキングをフォーマット化し、全社に展開することで、統一的な思考法を定着させることが目標です。 このように、クリティカルシンキングは多岐にわたる場面で効果を発揮する重要なスキルです。それを実際の業務や育成、会議に反映させることで組織全体の成長に寄与します。

データ・アナリティクス入門

データ分析の真髄に迫る学びの旅

データ分析の基本とは? まず初めに、データ分析の大前提として「データは分析し結論を導き出すための情報・数値であること」と「分析の本質は比較であること」が言語化されていたことが印象的でした。これにより、分析の目的や方法を再認識することができました。 目的を見失わないためには? 分析の目的を見失わないこと、目的を果たすために適切な仮説を立てることは重要です。しかし、実際には想定結果が出ず、焦ってデータ収集をやり直すことや、仮説が間違っていて最初からやり直すことが多々ありました。これは、深く考えることが不足しているからだと改めて気づきました。 効果的な比較対象の選定法 また、比較の対象を選定する際、分析する要素以外の条件を揃えることができていなかったように思います。さらに、分析結果をもとに意思決定を行うためには、どのようなデータをどう加工すると伝わりやすいかを理解することも欠かせません。データの種類に応じた加工法やグラフの見せ方ができていないケースが多く、自己満足に陥っていたと感じました。 第三者の知識をどう活かす? これからは、まず自らしっかり考え、第三者の知識や知見・知恵を借り、フィードバックを活かすことが重要であると再認識しました。 次期中期計画にどう活かす? 次期中期事業計画の策定時には、現状を振り返り、次期中期計画を「なぜその目標を設定するのか」「なぜそれを独自性(強み)と仮定したのか」「なぜそれをやる/やらないと仮定したのか」「現経営資源を踏まえた場合、なぜその方針が妥当なのか」と問うことで、分析結果を用いて説得力を持たせたいと考えています。「目指すべき目標を明確にする」「独自性(強み)を持ち自覚する」「やることとやらないことを峻別する」「目標までの道のりの妥当性を示す」これらを一つずつ丁寧に進めていくつもりです。 ゴールをどう明確にする? バランススコアカードを用いて現在の中期計画の問題点を再考し、新たなビジョンと戦略を立てるためにゴールを明確にし、その達成策を明示します。戦略マップを作り、戦略の構造化を図ることで、分かりやすいアクションプランを立てたいと考えます。データ分析に基づくことで、より良い意思決定ができると信じています。 初めての取り組みに挑むには? 初めての取り組みが多いですが、「自ら深く考える」「第三者の知識や知見・知恵を借りる」「フィードバックを活かす」ことを繰り返し、関係者全員にとって有益な中期計画にしていきたいと考えています。

デザイン思考入門

デザイン思考で本質を見つめる

デザイン思考の目的は? デザイン思考とは、人間中心設計のアプローチを体系化し、どのようなステップを踏んで実践していくかを示すプロセスです。まず、ユーザーの行動や感情を観察し、実際に体験するなどして、彼らが抱える課題やニーズに共感し、本質的な問題を明らかにすることが重要です。その上で、数ある課題の中から、イノベーションに結びつく本質的な問題を見出すことがポイントとなります。 なぜ解決策が重要? また、解決策のためには、アイディアを幅広く発散した後、最適なものを選別、具体化し、ユーザーからのフィードバックを受けながら改善を重ねるプロセスが求められます。こうした試行錯誤や開発者とユーザーとのインタラクションにより、単なる技術やプロダクトアウトの発想ではなく、顧客体験から新しいイノベーションを創出することが可能となります。 調査の本質は何? 私が現在関わっている調査研究業務の支援では、直近で手がける調査企画において、本質的な課題が何かを再確認することが大切だと感じています。関係者へのヒアリングや検証方法の検討を通じ、解決策がどのように次の施策へと反映されるのかを、常に意識しながら作業を進めています。 議論はどこで迷う? 講義を受けた後の振り返りでは、現場で本質的な課題について合意を形成することが難しく、「とりあえず手がけられる解決策」へと流れてしまうことが多いと実感しました。誰に向けた施策を,どのタイムラインで求めるのかによってゴールが大きく変わるため、解決すべき対象を明確にし、本質を見失わないように議論を深めていく難しさを感じています。 行動促進の鍵は? 直近では、勤務している大学の研究室で実施しているプロジェクトに関連し、ある行為を習慣化してもらうための要因や、心情的なプラス効果がどう特定の行動促進につながるかを、デザイン思考の視点で分析することを模索しています。調査企画を進めるにあたり、仮説、調査設計、調査票設計の各段階で、本質的な課題がしっかりと捉えられているか再度検討したいと思います。 知識整理の実践は? さらに、デザイン思考について他書籍や学んだ内容を資料や文章としてアウトプットしながら、知識を整理・定着させたいと考えています。将来的には、医療現場でのインタビューや現場調査の際に、広く不満やニーズを収集し、そこから本質的な課題や心理的なインパクト、行動への制約を理解するためのプロセスにデザイン思考の要素を取り入れることが目標です。

データ・アナリティクス入門

ビジネス分析で得た新たな気づきと学び

分析はどう進める? 演習を通じて、実際のビジネスにおける分析思考を実践することができました。目的を明確にした分析や比較対象の明示、仮説を網羅的に洗い出し、可能性の高いものを検証していくプロセスを学びました。また、数値のばらつきを意識し、代表値に惑わされず、データの適切な見せ方についても考えることができました。 割合の見方は? 実数と割合の両方を把握することの重要性を理解しました。変化が現れる割合の内訳や、それが分析に値するかどうかを見極めることが求められますが、そこに対応が不十分な点に気付きました。無視してもよい場合は早めに切り捨てることで、分析の効率化につながることを学びました。 実績はどう比べる? 実績を比較する際には、既存データの見え方に惑わされないようにし、元データをしっかり把握することが重要です。逆に社内での説明時には、平均や代表値を用いつつ、その根拠となるデータもグラフで示し、データの精度を納得させるように努めたいと思います。平均、中央値、最頻値のどれを用いるか、慎重に考える必要があります。 不要データは除く? 効率化のために、不要な情報を最初に除外する判断が求められます。データの予測精度を上げるために複数の方法を試し、正確性に欠けるものを排除することが必要です。具体的には、当年実績予測を立てる際に、どの予測方法を採用するかを検討します。いくつかの手法を出し、例年の傾向を踏まえて選ぶといった作業が重要です。 課題は何でしょう? 分析における「比較」「目的」「課題」を明確にし続けることが重要であり、学びやインプットの時間を意識的に捻出することを続けたいと思います。特にExcelの実践スキルを高めることが課題であり、データ分析の本質や考え方についての理解を深めることができましたが、実践がまだ不足しています。業務の中でも学びの時間を作り、スキルを磨いていかなければなりません。 効率はどう上げる? データ分析を行う中で、「もっと効率的に行う方法や関数があるだろう」と感じながらも、業務の中では時間がとれないことがあります。学びの時間を構築し、最初は大変でも一度挑戦することが重要です。それを繰り返すことで、最終的な作業の効率化や精度の向上につながります。 多角的視点は? 最後のライブ講義で提示されたクリティカルシンキングのポイントを忘れずに意識しておきたいと思います。多面的に考えることを意識し、様々な人と話し、インプットを続けることが大切です。

データ・アナリティクス入門

データ分析が変えるビジネスの未来

分析を成功させるためには? ライブ授業を通して、次の3点を改めて整理できました。 まず、分析は比較によって成り立つということです。目的とアウトプットを明確にしてから分析に取り組むことで、闇雲な作業を避けることができます。 問題解決のステップをどう活用する? 次に、問題解決のステップ(What-Where-Why-How)の重要性についてです。当日の演習を通じて、これを実際に活用するイメージがつかめました。各ステップでは、目的を明確にし、ロジックツリーの活用や仮説設定、データ収集方法、データの見せ方などのポイントを整理しました。 データ分析から得た新たな発見とは? 最後に、分析のステップとして、検証したいことを具体的にし、仮説を立て、何と比較するかを意識しながらデータを集め、加工してビジュアル化することで、新たな発見が得られることを再確認しました。 また、データ分析の活用については以下の3点が挙げられます。 1. 企画立案時のマーケティングプロセスにおけるデータ活用 現状では、企画立案が現場の勘や経験に偏りがちですが、データを用いることで、より良い意思決定や施策運営につなげたいと考えています。さらに、他の施策との比較や過去のデータ分析を通じて課題点を洗い出し、マーケティングプロセスを改善していきます。 2. 施策振り返り時の検証 施策を振り返る際には、実績に対する問題や課題を明確にし、次の意思決定のために仮説を立てて検証することが重要です。 3. 課題解決に向けた活用 具体的な課題が提示されたときは、問題解決のステップと仮説検証の考え方を用いて取り組んでいきます。 学習方法の見直しがもたらした効果 これらの活用方法を通じて、アウトプットを進めていきたいと考えています。 さらに、本講座の復習をしっかり行い、学んだことを言語化しアウトプットできるようにし、問題解決ステップや仮説思考、フレームワークを実務に取り入れて練習します。自然に使いこなせるようになることを目指します。また、周辺知識の学習も継続的に進めていきます。データ活用にはクリティカルシンキングや伝える力、マーケティングに関する知識が必要で、今回自分に合った学習方法が見えたのも大きな収穫です。 今年度の目標達成に向けた取り組み 今年度は、施策の乱立を防ぎ、効率的な施策運営のために可視化データを作成し、リソースを他の業務に割けるようにしていきたいと思います。そして、掲げた目標に向けて努力を続けます。

データ・アナリティクス入門

仮説で拓く学びの道

分析の基本は何? 本資料は、分析を比較の視点から行い、仮説思考を持って問題に取り組むための考え方と手法を示しています。分析の要点として、プロセス、視点、アプローチの三つの軸が必要とされ、各軸が互いに補完しながら、より深い理解を促すことを意図しています。 プロセスをどう考える? プロセスでは、まず目的や問いを明確にし、その問いに対する仮説を立てます。次いで、データを収集し、分析によって仮説を検証するという流れが求められます。 視点と工夫は? 視点については、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンといった観点からデータを捉え、それぞれの側面から情報を整理していきます。一方、アプローチでは、グラフ、数字、数式などを用いて、情報を視覚的かつ計量的に表現することで、理解しやすくする工夫が大切です。 可視化はどう? 比較のための可視化手法としては、データの特徴を一つの数字に集約する方法、グラフ化して目で捉える方法、そして数式に集約するアプローチがあります。これにより、データの持つ意味がより明確になります。 代表値は何? また、データを見やすくするためには、代表値と分布の確認が有効とされています。代表値としては、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、一方、ばらつきを見るためには標準偏差が活用されます。特に、95%のデータが含まれるという2SDルールは、分布の確認において重要な指標となります。 契約単価の意味は? 具体例として、【1】の契約単価の場面では、相加平均を用いた結果、受注率などの違いが十分に反映されず、平均値が大きく見えてしまうという事実が挙げられます。そのため、加重平均を用いることで、感覚に近い平均単価が算出できる可能性が示唆されます。 成長率はどう考える? また、【2】の成長率の場面では、合計の成長率を足して年数で割る方法が用いられていましたが、こちらは幾何平均を利用するアプローチが適切です。具体的には、(1+x)^2=◯年後の売上/スタート年の売上という考え方に基づく計算が求められます。 計算見直しは? これらの考え方を踏まえ、Q2では【1】と【2】の実際の計算を見直し、過去に作成したデータを再評価する行動を取る必要があります。また、平均値の計算方法一覧を見える場所に保存し、必要な際にすぐに確認できるようにすることで、定着した学習行動が実現されることが期待されます。

戦略思考入門

技術が拓く戦略の全体像

現在地とゴールは? これまで一週間ごとに学んできたフレームワークや概念が次第に結びつき、戦略思考の全体像が見えてきたと感じました。全体像を捉える過程では、まず自分の「現在地」を正確に把握し、目指すべき「ゴール」を明確に設定することが重要だと理解しました。 取捨選択の意義は? ゴールへの道筋では、学んだ差別化の手法を活用し、何を行い何を捨てるかという取捨選択が不可欠です。これらの判断やプロセスの根底には、市場の動向や事業の経済性―具体的には規模の経済性、範囲の経済性、ネットワーク経済性といった要素―を捉える視点があることを再認識しました。複数のフレームワークを駆使することで、一連の流れがより明確に整理されると感じています。 市場メカニズムは? また、市場のメカニズムを理解することは、競争の力学や自社の強み、そして新規参入の際の機会や障壁といった辺りについて、深い洞察を得る上で非常に意義あるものでした。こうした知識は、戦略立案の際の差別化や取捨選択の判断、さらには最終的なゴール設定に対しても、客観的で効果的な意思決定を下すための基盤となります。 技術は手段か? 一方で、エンジニアとして身につける技術や知識は、目的そのものではなく、ビジネスで何を成し遂げるかという目標に沿って活用するための「手段」に過ぎないと痛感しました。技術的に正しい選択が必ずしもビジネスとして最適とは限らず、市場環境や利用可能な資源という文脈の中でその真価が引き出されるのだと感じます。 技術と目的の調和は? 今後は、「技術はあくまで手段である」という視点を持ちつつ、利益創出やコスト最適化などのビジネス上の目的と技術的取り組みとのバランスを意識していきたいと思います。エンジニアとして専門性を高めるために、さらなる技術習得や知識の深化に努め、多様なフレームワークを駆使して問題解決や価値創造に寄与できるよう、着実に「手札」を増やしていきます。 利益構造の理解は? また、自社の利益構造や業界全体の動向、市場のメカニズムをより深く分析することで、技術や知識がどの場面で最大の効果を発揮できるかを見極め、その「ビジネスの文脈」を正確に理解していくことも大切であると感じました。 学びをどう活かす? これらの学びを基に、具体的なビジネス課題や目指すべきゴールに対して、最適な技術と知識を適切なタイミングで選択し、実際の行動に移すことで、事業に主体的に貢献していけると確信しています。

クリティカルシンキング入門

実務に直結!学びを実践化する力

実践への意識は? 本講座を通じて、具体的な実務の場面を想定し、どのようにして実践に移すかが重要であると学びました。これは単に新しい知識を得ただけでなく、「意識づけがされ、より実践できるようになった」と言えます。問いを立て、仮説を持つことの重要性は以前から理解していましたが、常に意識し、実践に結びつけることができていませんでした。 伝えたい要点は? 他者へ伝えたい重要なポイントとしては、以下の3点があります。第一に、すべての行動において課題と目的を明確にし、それを基に考えること。第二に、他者が納得するための客観性を確保するため、もう一人の観察者を育てること。第三に、具体的な事象を一段階押し上げて「要するに何なのか」を明確にするよう心がけることです。また、自身の行動を振り返る際には、「その考えは経験則や思いつき、場当たり的ではないか?」と問い、これをクリアすることが必要です。 どんな場面を考える? 以下の場面を想定しました。 ① 経営課題の解決、企画立案、プロジェクト計画・管理の思考段階において、問いからスタートすることが重要です。ただし、業務内容によりその問いの在り方が変わることに注意が必要です。例えば、経営における課題感では「何が問題なのか?」を考え、プロジェクト企画・提案フェーズでは「成功の要因は何か?」と問い続け、自問自答しながらチームで精緻化していきます。 ② 問いを事象に分解し、具体的な作業に結び付けていきます。大きな問いや目的を分解し、どのような取り組みをすれば実現に近づけるかを定義します。取り組みを発想する際には、アイデアではなく目的から逆算します。この実践には、計画段階でイシューツリーを作成し、実行の際に常にそのような思考を意識し続けて行動します。 ③ コミュニケーションにおいては、愛の感情や関心に配慮しつつ、メッセージを明確に伝えることが大切です。そして、相手の話を構造的に捉え、要点を押さえて言い換えることが求められます。場当たり的に自分の関心に沿った発言や聞き方をしていた過去を反省し、今後はマインドセットを変えて、ポイントが何であり、要点が何かを理解して話せるようにします。 ④ 上記の実践において鍵となるのは、抽象と具体の行き来です。具体的な事象を抽象的に捉え、他の案件にも応用できるよう一般化された知識として蓄積します。これにより、単なる経験則ではなく、複数の事例から傾向を掴んで伝えることができ、説得力が増すでしょう。

戦略思考入門

社内で即実践できるROI分析と戦略設計の秘訣

ROIの重要性とは? ROI(費用対効果)の考え方について学びました。私たちの社内では、案件ごとの稼働率をPowerBIなどを使って分析していますが、手元での試算も有効だと感じました。特に、自分の目の前の業務に活かすためには、小規模な試算も役立つと実感しました。 「捨てる」決断の基準は? 「捨てる」という決断については、客観的指標に基づいて行うことの重要性を学びました。例えば、ROIに基づく費用対効果が低い案件、取引先の成長率、取引規模、人件費などの数値データをもとに判断する必要があります。勘や経験に頼るのではなく、常に数値を基にした思考が必要だと認識しました。 なぜ本質を問い直すのか? 過去の手順や資料を無意識にコピペして使うのではなく、その本質を見つめ直すことが大切です。なぜこの手順が必要なのか、このデータは何のために用意しているのか、といった本質を問い直しながら作業を遂行することが、自身の作業効率を高め、さらに自身のROIを向上させることに繋がります。 トレードオフで優先すべきは? トレードオフの考え方についても学びました。「コスト・リーダーシップ戦略」か「差別化戦略」を重視するかの意思決定が重要です。バックオフィス業務においても、制度設計の際に費用対効果に注力すべきか、差別化戦略に注力すべきかの二つの視点を比較して戦略を考える機会があると感じました。戦略とは意思決定に基づいた行動計画を立てることですので、優先順位の設定と、個人と組織の視点をすり合わせることが重要です。最終的には、それらの最大化ポイントを見つけ、ブレークスルーとなる施策を検討していきたいと思います。 どのようにイシューを設定する? 作業を開始する前に、まずはイシューの設定を行います。過去の資料はあくまで参考にし、その時々の最適化を意識してアップデートを目指します。 数値で目的を明確にするには? 戦略を立てるためには、経営層とのディスカッションを通じて会社の意思確認を行い、目的を明確に引き出すことが必要です。客観的データに基づく情報を集め、それを元に判断を仰ぎます。感覚に頼らず、数値で具体的に意思を引き出す工夫を心がけます。 トレードオフの価値をどう探る? トレードオフの考え方は、相反する要素を並べることから生まれるのかもしれません。どんな「効用」があるのかという要素を洗い出す作業を今後も行っていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

データに宿る成長ストーリー

全体の流れはどう? 全体の流れとしては、WHAT→WHERE→WHY→HOWの順で進める点が印象に残りました。ただ単にデータを集めるのではなく、ひとつひとつの分析がストーリーとして意味を持つように、傾向をしっかり掴むことが大切だと感じました。 問題は明確か? まずWHATの段階では、今解決したい問題を明確にし、目標となる結論やイメージをもっておくことが重要です。何のためにデータを扱うのか、最初に目的をはっきりさせることで、分析全体の方向性が定まります。 どの候補を選ぶ? 次にWHEREのステップでは、複数の候補を出し、解決に役立ちそうなポイントやデータが取得可能かを検討します。単独で見る方法や、ツリー・組み合わせといった整理手法を用いながら、どの観点に重点を置くかを決めていくとよいでしょう。 原因は探れた? さらにWHYのフェーズでは、考えられる原因をできるだけ多く、また網羅的に仮説として挙げることが求められます。どんな要素が問題に影響を及ぼしているのか、広い視点で捉えることが分析の精度を高める鍵となります。 数値は何を示す? また、データを見る際には実数と比率の両面から代表値などの数値に注目し、明らかにすべきポイントを意識する必要があると再認識しました。どのデータが問題解決に直結するのかを見極めるために、どんな情報をどう加工すべきかを事前に考えておくことが重要です。 目的は明確に? 特に、日々の業務では「言語化しなくても大丈夫」という考えに陥りがちですが、データを扱う際には必ず「何をしたいのか」という目的を明確にすることが不可欠だと感じました。また、データ収集時にも最終的なアウトプットのイメージを持つことで、やみくもな収集を避け、意図のあるストーリーを先に構築する姿勢が大切です。 フォーマットは有効? 今後は、以下のフォーマットを活用していきます。まず、解決したい問題を最初に記述し、次にストーリーや考え方、データの集め方・分析方法の全体像を示します。その上で、WHAT、WHERE、WHY、HOWの各パートを用意して進める手法を徹底していきたいと思います。 仮説は多角的? 最後に、仮説思考における「複数と網羅」という視点が非常に印象的でした。インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンなど、さまざまな角度から物事を見る姿勢は、今後の成長に大いに役立つと感じています。

クリティカルシンキング入門

本質に迫る!自問自答で見つけた答え

自問自答の価値は? 物事を考える際に、目先のことから手を付けるだけでは本質にたどり着けず、迷走してしまうことがあります。しかし、「何をしたい?なぜしたい?本当に?」と自問自答を繰り返すことで、本質が見えてくることがあります。このようにして、本当に必要なものを見つけることができます。 多角的な視点の重要性とは? また、自分の思考には偏りがあることを自覚することが重要です。経験や現職場の影響で視点が偏り、答えが浅くなりがちです。そのため、色々な視点や視座から物事を考える必要があります。例えば、自分・他人・社会・若者・年寄・男性・女性・外国人・障碍者など、多くの視点があります。多くのことに着目することで、新たな発想や気づき、リスクを知ることができます。 もう一人の自分を育てるには? 偏りを無くすためには、もう一人の自分を育てる必要があります。このもう一人の自分とは、「その答えで本当に良いのか?」「本当にそれがやりたいことなのか?」などを問い続ける存在です。結論を出す際に、十分に考えたかどうかや、考えが適切だったのかを確認するために必要です。 クリティカルシンキングの効果は? 職場で意見が分かれたり、目的が明確でない場合、クリティカルシンキングを用いたディスカッションが非常に効果的です。自分や他者の意見をディスカッションすることで、本当の目的や問題点、思考の偏りなどが明らかになります。見えてきたことを自分目線・他者目線・もの目線で深堀りすることで、より良い解決に繋がります。このようなディスカッションは、目的の整理、手法の選択、共通認識のすり合わせなど、さまざまな効果を期待できます。また、学習の面でも非常に効果的です。視野が狭い同僚や部下、自分自身も含め、繰り返し教え合うことで偏った見方を回避し、お互いに成長できます。これにより、業務の効率化や高品質化に繋がると考えます。 目的を考えることの意義は? 仕事や遊びなど、何事にも目的を考えることが重要です。自身だけでなく、関係者とディスカッションすることで目的を明確にできます。 三つの視を意識する意義は? 「自分・他人・もの」の三つの視を常に意識し、あらゆる角度から物事を考えることが求められます。頭で考えるだけでなく、他者に伝えるアウトプットトレーニングを行い、フィードバックをもらうことで更に視点を増やし、もう一人の自分を成長させることができます。

データ・アナリティクス入門

比較で見える、成長の瞬間

分析の基本は? 分析の本質は「比較」にあります。まず、分析は①プロセス、②視点、③アプローチの3つの軸で進めることが基本です。プロセスは大きく4つのSTEPに分かれます。まず目的や問いを明確にし、その問いに対する仮説を立てます。次に、既にあるデータや新たに収集する情報(見る、聞く、行う)を活用してデータを集め、最後に分析によって仮説やストーリーを検証していきます。データ収集時は、サンプリングバイアスや設問設計の影響に注意し、適切なA/Bテストの実施も視野に入れます。 重要視点は何? 次に、分析を行う際に重要な視点は5点あります。まず、インパクト:どの程度の影響があるかを把握し、優先順位をつけること。次に、ギャップ:比較対象や軸を明確にし、どの部分が異なるのかを確認すること。さらに、トレンド:時間の経過による変化の傾向を把握し、異常な部分を見つけること。加えて、ばらつき:全体の分布がどれだけ偏っているかを平均値や中央値などで見ること。そしてパターン:全体や変曲点から法則性を読み取ることが大切です。 グラフの工夫は? また、アプローチとしては、グラフや数字、数式を用いてデータを視覚化する手順があります。まず仮説と伝えたいメッセージ、次に比較対象を明確にし、どのグラフを使用するかを検討します。一般的な項目の比較では横棒グラフやウォーターフォールチャート、時系列の変化を示す場合は折れ線グラフや縦棒グラフ、構成や分布を表すにはヒストグラムや円グラフ、相関関係を示すには散布図が有効です。横棒グラフは特に多用されますが、加工に手間をかけることでより分かりやすくなります。 日常の見直しは? また、日常の業務や振り返り、目標設定・計画立案において、MECEや層別分解といった手法を使いながら、固定観念や偏った思考を見直し、仮説思考を鍛えることも重視しています。社内では、数字や思い付きだけで次を考えるのではなく、定量・定性データ分析の手法を共有し、分析は「比較」に基づくという前提と、意思決定を目的とするという考えを全員で理解しています。この目線合わせのもと、各種フレームワーク(たとえば3C、クロスSWOT、セグメンテーション/ターゲティング/ポジショニング、4Pなど)を取り入れながら、What/Where/Why/Howのステップを踏んで分かりやすいビジュアル資料を作成し、あるべき姿を説得力ある形で提案できるよう学び続けています。

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