データ・アナリティクス入門

学びの軌跡が未来を照らす

仮説の切り口はどう? 原因の仮説を洗い出す際は、フレームワークなどを活用しながら大きく2つに分け、対概念の視点を取り入れて考えることが有用です。その後、問題の原因を明確にするために、ステップを踏んでデータを分析することで精度を高められます。 解決策はどう選ぶ? また、解決策を立案する際には、複数の選択肢をまず洗い出し、しっかりとした判断基準と重み付けを設定した上で、定量的な根拠により絞り込むことが重要です。 アンケートの見方は? アンケートの分析においては、満足度や推奨度などの数値から問題点を見つけ出し、フレームワークを用いてMECE(漏れなく・ダブりなく)を意識しながら原因を掘り下げることが考えられます。対応策を検討する際には、現状設定している軸に加え、コスト、スピード、対象範囲、実現可能性などの評価項目に対して重み付けを行いながら施策を選択していくことが求められると感じました。 分析の盲点はどこ? これまでのアンケート分析では、満足度、推奨度、理解度などを全体の平均値で評価する手法が主流でした。しかし、全体の数値は悪くなくとも狙い通りの結果が得られなかった場合や、自由記述回答の中に不満やクレームが見受けられた際には、回答者の属性ごとに分析を行うことで、これまで気づかなかった傾向や問題点を発見できる可能性があると捉えています。

クリティカルシンキング入門

問題解決を見据えた視点の磨き方

物事を客観視するには? 講座全体を通じて得た学びを振り返ると、まず客観的に物事を見る力が重要性を増していると感じました。また、視点や視座、視野の持ち方、そして問題を分解する方法についても多くを学ぶことができました。問題に直面した際は、適切な問いを立てることから始め、データの加工・可視化を行って分析し、解決策を見出しスライドを作成するというステップが有効であると理解しました。 運用変更の必要性は? さらに、変化に伴うアクションを決定する際には、システムや社内ルールの変更に応じた運用変更が不可欠です。その際には、なぜその運用変更が必要なのかを関係者に分かりやすく説明することが大切です。同時に、変化に応じたアクションが本当に必要かを問い、様々な角度から分析することが必要です。このプロセスを通じて、回答を常に疑いながら最善の解決策を見出したいと考えています。 効果的なプレゼンは? また、上層部へのプレゼンテーションでも得た知識を役立てたいと思います。今年度のKPI達成や課題の共有に際しては、受け手にとって効果的なプレゼンとなるよう、視野・視座・視点を意識した分析と資料作りを心掛けます。これにより、より理解しやすく、見やすい資料を作成し、効果的な情報の伝達を実現したいです。

クリティカルシンキング入門

ナノ単科で見つけた未来のヒント

アイキャッチは有効? 【目を引くキャッチフレーズで印象づける】 資料作成や情報伝達において、まずは冒頭に目を引くアイキャッチを配置することが重要です。これにより、読む人の興味を引き、伝えたいポイントが一目で理解できる構成になります。 視覚表現は伝わる? グラフや図、文字の色、フォントといった視覚要素は、要点をパッと伝えるための有用なツールです。資料全体の構成や内容を整理し、何が一番伝えたいのかを明確に示すことで、相手に情報を探させない資料作成を実現できます。 グラフの使い方は? アンケート収集や実績報告、データを基にした考察の場面では、グラフを用途に合った形で活用することが求められます。色使いは控えめにしつつ、強調すべきポイントが際立つように工夫することが大切です。 文章の見直しは? また、資料や文章は提出前に客観的に見直し、伝えたい内容が確実に伝わるかどうかを確認することが必要です。読み手の視線がどの順序で情報を捉えるかを考慮し、論理的な構造と流れを意識した文章作成を心がけましょう。 強調方法は効果的? このように、シンプルで分かりやすい表現と、効果的な視覚的強調を組み合わせることで、資料の要点がすぐに把握できるコミュニケーションが実現します。

クリティカルシンキング入門

チームで紡ぐ課題解決の知恵

根本解決の問いは? イシューを明確にし、チームと共有しながら常に問い続ける必要性を改めて感じました。さまざまな角度から物事を分解することで、根本的な解決策を探ることが重要であり、その際、できることとできないこと、また優先順位を決めることが問題解決につながると実感しました。 議論の迷いは何? ミーティングでは、チームのイシューを合わせるのが難しくなる場面(具体的な話題に偏ったり、別のイシューに話が逸れる場合)が何度もありました。こうした状況を踏まえ、イシューを見失わないよう適宜わかりやすい形で提示し、イシューの出し方についても壮大になりすぎていないか、またわかりやすいかを意識してチームメンバーとすり合わせを行うことが大切だと感じました。 共有の工夫はどう? 今後は、イシューを特定しチームと共有できるよう、起こっている事象をより明確に説明できる方法を準備していきたいと思います。具体的な手段としては、事象を分解(MECEなどの視点やデータ分析を活用)し、わかりやすい言葉で伝える取り組みを進めていきます。また、相手に情報を探させることなく、必要な資料を整えた上で、常にイシューを意識したミーティングや会話を実現するよう努めます。

デザイン思考入門

本音に迫る新人研修の裏側

研修の成果はどこで感じる? 新人研修企画に向け、複数の社員に対してオープンエンドな質問を行い、今年1年の振り返りや研修会に対する印象など、豊富な定性的情報を引き出すことができました。中には「正直覚えていない」「配属されてからでないと分からない」といった回答もあり、知識のインプットは十分ながら実体験が伴わないため、研修がその場限りになっているという共通の課題が浮かび上がりました。 調査の難しさは何だろう? 一方、調査自体はまだ始まったばかりですが、対象者自身が気づかないような暗黙知にまで踏み込むのは非常に難しいと感じました。自身の仮説を提示し、それに対する意見は得られるものの、一歩踏み込んで本音の課題を引き出すためには、相手の領域やコミュニティに深く入り込む必要があると実感しました。 定性分析の説得力はどうする? また、定性分析はどうしても恣意的なまとめ方になりがちで、説得力に欠けるという懸念がありました。これに対して、定量分析で明らかになった結果は一般的すぎる面があるため、数値以外の情報を加えた上で、定性的な情報の根拠として定量データを補完的に用いることで、より説得力の高い分析が実現できるのではないかと考えるようになりました。

戦略思考入門

選択と差別化の成功と失敗を学ぶ

どうして失敗を重視? 規模の経済や多角化について、成功例だけではなく失敗例も学びました。「なんとなくよさそう」という選択肢に飛びつかず、「うまくいかないケースはないか?」を意識して確認する必要があると感じました。 補足はどう工夫? 総合演習では、情報が足りない時にどのように補うかを考えながら取り組みました。日常生活でも、安易に選択してしまうことがあるのかもしれないと感じました。選択するかしないかを広い視野でとらえ、その背景を分析し、メリットとデメリットを正確に把握する必要があります。 どう差別化実現? 現在取り組んでいるペーパーレス推進の中では、「捨てる」ことと「他社との差別化」を両立する施策を意識しています。業界内の動向だけでなく、他業界での先行事例も注視しています。「なんとなくよさそう」で判断せず、定量的データを用いて根拠のある提案を行うよう努めています。 何を見極める? 定量的データを活用し、同業界だけでなく他業界の事例も広く集め、自社に活用できる部分がないかを検討しています。その際、自社の差別化につながるかどうかという視点を重視しています。また、ペーパーレス実現後の影響も考慮した施策を構築しています。

データ・アナリティクス入門

ロジックで紐解く成長のヒント

問題をどう洗い出す? 今回の学習では、まず何が問題であるかを洗い出し、その問題箇所を明確にすることの重要性を学びました。問題の原因を詳しく分析し、対策を検討・実行するプロセスや、結果から各要因を考察する点、さらに理想と現状のギャップを埋めるための工夫が大切であると実感しました。 分析手法は何か? また、分析手法としてロジックツリーやMECE分析、さらに階層分析と変数分析の活用が有効であることを学びました。これらの手法を用いることで、データの整理がしやすくなり、効率的な分析が実現できると感じます。 実例で何を発見する? 具体例として、交通系ICカードの決済データを利用し、加盟店やキャンペーンごとの売上分析に応用できる可能性があると考えました。売上分析においては、年代、性別、居住地、曜日などの視点で検証し、来店回数や決済金額の傾向も踏まえて全体的な分析に役立てたいと思います。 量と質のバランスは? 最初の段階では、質よりも量を意識して経験値を積むことが重要と考えています。質も適度に保ちながら、実践を重ね、ロジックツリーやMECE分析を積極的に活用してデータ分析に取り組んでいきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

論理と実践で描く解決ストーリー

数値に隠れた真実は? 本単科で学んだ内容を振り返り、まず、データ分析は単なる数値の羅列ではなく、比較対象を明確にした上で、数値に裏付けられた論理的な問題解決の道筋を描くことが大切であると再認識しました。 問題解決の流れは? また、問題解決にあたっては、思いつきの分析ではなく、問題解決の4ステップを明確にし、解決までのストーリーをしっかりと立てて実行する必要性を学びました。健康経営推進でのKGIやKPIの設定、戦略の見直し、効果的な施策の検討、さらには働きやすさや働きがいの醸成に向けた取り組みとして、男性の育休取得率と女性活躍の相関関係の検証、介護と仕事の両立支援に関する現状把握と課題の抽出、効果検証といった事例を通して、その具体的なアプローチ方法が示されました。 効果的なスキル向上は? 加えて、Excelを用いた関数活用やグラフ作成のスキル向上、可視化資料を活かした説得力のあるプレゼンテーションの訓練が、実践的な分析や提案活動に直結する点も印象的でした。自分が出した解決案を俯瞰的に確認し、他者の意見を取り入れてブラッシュアップすることで、より実効性のある提案が実現できると感じました。

データ・アナリティクス入門

仮説思考を活用したデジタル化挑戦記

仮説思考の基本は? 仮説思考は、ビジネスのスピードと精度を向上させ、説得力を伴った意思決定を行うために重要です。このプロセスを実践するには、まず複数の仮説を立て、網羅性を持たせることが必要です。仮説を立てる際の重要なツールとして、フレームワークを活用することが推奨されます。仮説には、結論の仮説と問題解決の仮説があり、特に問題解決の仮説では、what、where、why、howの順に考えることが基本です。 デジタル化の進め方は? 私の仕事の一環として、保険手続きを紙からデジタルへと移行させる方法を模索していますが、現状では多くの既存データが十分に活用されていないと感じています。そのため、仮説思考を取り入れながら、デジタル化率を向上させるための施策を複数考えたいと思います。 実行策の視点は? まず、手続きの種類ごとにデジタル化率を向上させる余地があるか、既存データを基に複数の網羅的な仮説を立てます(where)。次に、デジタル化が進んでいない理由を明らかにするため、幾つかの原因を挙げます(why)。そして、実現可能性やコストを考慮しながら、具体的な実行策を練ります(how)。

データ・アナリティクス入門

データと仮説で磨く解決力

解決策はどう考える? 問題解決のためには、まず原因を明らかにするためのプロセスに分解し、複数の選択肢を立案してから根拠に基づいて絞り込むアプローチが有効です。また、施策の効果を比較しながら仮説検証を繰り返すことで、より的確な解決策へと精度を高めることができます。さらに、データ分析によって問題解決の精度を確実に向上させるため、仮説に基づいたアプローチと新たなデータ収集を組み合わせるという手法も取り入れ、日々その思考を鍛えていくことが大切だと感じました。 仮説検証は何が鍵? 一方、問題解決プロジェクトにおいては実現性を重視するあまり、手軽に実行できる解決策が優先されがちな点に疑問を抱いていました。しかし、仮説検証を通じて得られる新たなデータもまた価値があると認識しています。そのため、事前にどのようなデータ収集や分析が可能かを議論し、リードすることが重要だと考えます。メンバーには、問題解決のステップ全体を共有し、現在の議論がどの段階に位置しているのかを意識してもらうことで、いきなり解決策の立案に飛び込むのではなく、新たなデータを用いた仮説検証を積極的に取り入れていくよう促していきたいと思います。

戦略思考入門

効率的な思考と行動で成果を上げる方法

仮説思考で効率化を図るには? 仮説思考の重要性について理解が深まりました。一定の仮説を持って思考を進めることで、効率的なアクションが取れる一方、データを疑う姿勢も忘れてはならないと感じます。GAiLのワークで出てきた「時間あたりの利益」は、自分なりの仮説を持つ良い例だと捉えました。 どうやって惰性を打破する? 捨てる難所と克服のポイントについても学びました。 まず「捨てる方が顧客の利便性を増す」という発想が最も重要だと感じました。これはまだ自分には十分に考えられていない部分ですが、重要な視点であると思います。 次に「昔からの惰性をやめる」についてです。当初、中途入社の新参者であったころの視点を持つことができなくなりつつあります。自分には持てない視点を、新参者に話を聞くことで補完していきたいと考えています。 ビジョン設計で成果を出すには? そして「餅は餅屋」に任せるためのビジョン設計やディレクションが前提になるという点です。経験が少ない状況において、どう具体的に実現するかをしっかりと考えていきたいと思います。 これらのポイントを踏まえ、日常の業務に生かしていきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

問題の本質を捉える力を磨こう

本質はどう見える? 課題解決において、目の前の問題に直接取り組むのではなく、本質をとらえてイシューを明確にすることの重要性を感じました。これを実現するためには、物事を多角的に分析する必要があります。また、WEEK1からの学びをすべて振り返ることが今回の学びにつながると感じたため、再度復習をしようと考えました。 処方データの示唆? 医師への処方拡大を検討する際には、処方データや医師の治療方針などから課題を特定します。薬剤の処方データを扱う際には、複数の観点からデータを分解し、適切なグラフで傾向を示します。その後、イシューを特定し、実施すべき施策を決定します。 対象エリアは? 講演会を企画する場合には、対象エリアのデータを再確認して、取り組むべき内容について検討します。企画書を作成する際には、この情報をもとに具体的な内容を決定します。 計画の根拠は? 上長への活動計画の報告においては、担当施設の現状をデータにより明確化し、ボトルネックを明らかにした上で、なぜその計画に至ったのかを説明します。こうしたアプローチを取ることで、本質的な課題解決を進めることができます。

「データ × 実現」に関する類似の人気キーワード

ご自身のペースでいつでもどこでも学習できる
6週間の短期集中オンライン講座「ナノ単科」 6週間の短期集中
オンライン講座「ナノ単科」

1週間毎に区切られた6週間のカリキュラムを、他の受講生とともに、オンラインかつ好きな時に自分のペースで学び、仕事で実践・活用する一歩を踏み出せる内容となっております。
to left to right