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業務

に関する学び

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どうして問いは大切？ 上長が6月に交代して以来、「問いは？」と常に問われる機会が増えました。なぜ「問い」が重視されるのか当初は理解できなかったのですが、クリティカルシンキングがその背景にあることを講義を通じて理解しました。この講義を受けることで、クリティカルシンキングを身につけ、事業、ビジネス、私生活全般で活用していくために、特に「3つの姿勢」を意識することが重要であると認識しました。 どうして姿勢が大事？ まず、一つ目は「目的は何かを常に意識する」ことです。次に、「自他に“思考のクセ”があることを前提に考える」こと。特にこの二点目は、慣れや習慣も影響していると考え、常に意識して取り組む必要があります。そして最後に「問い続ける」ことです。 なぜ経営で問う？ 私は経営企画の仕事でクリティカルシンキングが必須のスキルであると感じています。業務の中で、事業環境や3C分析といったフレームワークを用いた調査・分析においても、クリティカルシンキングを用いることで、内容に深みを持たせることが可能です。また、経営層への提案や承認を得るための資料作成においても、短時間で理解と納得を得るためにロジカルシンキングやクリティカルシンキングを活用できると考えます。特に経営層は費用対効果や投資対効果に注目する傾向があるため、その効果を問い続けるストーリーを論理的に構築することで、納得を得られるのではないかと思います。 どんな問いが響く？ 日常業務の提案書や稟議書の作成においても「3つの姿勢」を意識し、思考力を高めることが可能です。また、私生活でも「なぜこの商品が売れているのか？」「なぜこの店が人気なのか？」といった問いを持ち続けることが思考力を高めるきっかけになります。加えて、思考のクセが年齢とともに固定化していると自覚する部分もあるため、社員や知人、友人とコミュニケーションを取り、広くアイデアや情報を集めることを心がけたいと思います。そして、上長からの業務依頼に対しても、その背景や目的を常に問いかけ、業務を効率的に進める意識と姿勢を持ち続けたいと考えています。

業務に手法を活かすには？ これまでの学びを通じて、「これは使える」という手法を早速業務に活用してみました。しかし、総合演習では「どれを選択するのか」を考えたとき、これまでの学びがまだ身についていないことを実感しました。また、分析に際してクロス集計に依存している自分の癖にも気づきました。他の手法は示唆されれば思いつくものの、依然としてクロス集計に頼ってしまいます。せっかく学んだものを生かし切れていないと感じ、今後は意識していろいろな分析手法を活用する必要があると痛感しました。数をこなすことでしか選択肢の幅を広げることは難しいと学べたことも良かったと思います。 プロセス分解で何が変わる？ 問題の原因を明らかにする際にはプロセスに分解することが重要であると気づきました。当たり前のことですが、自分ではそれができていないという発見がありました。また、経験に基づいた仮説を決め打ちしてしまう癖があることにも気づかされました。プロセスに分解する利便性と、その方法が他者への説得力につながるメリットを業務における実績分析でも生かしていきたいと考えています。具体的な手法として紹介されたA/B分析は既に使用していたものの、それをA/B分析と認識していなかったため、目的や仮説設定、検証の項目が曖昧でせっかくの検証結果を生かし切れていなかったと思います。 需要縮小期にどう対応する？ 私の扱う製品は急激な需要縮小期を迎えています。そのため、よく「時代の流れ」として片づけられることが多く、そこで分析が止まってしまっていました。しかし、本当にそれだけが原因なのでしょうか。私は「なぜそうなったのか」をプロセスに分解し、正しく理解することが解決策を得るうえで重要な鍵であると考えるようになりました。幸い、過去の業界・当社の実績データはあるので、まずはそれを改めて分析しようと思います。「時代の流れ」以外の要因がないかを探し、その要因に対処することで売上に貢献できるのではないかと考えています。決め打ちせず、様々な選択肢を探ることで、今よりも良い施策を打てるかもしれないと希望を持っています。

既存商品の強みは？ 教材で紹介されたある企業の事例を通して、既存商品の強みを活かしながら新規顧客獲得を図る手法を学びました。具体的には、自社商品の特徴の中から2つの軸を設定し、その軸に基づいてポジショニングマップを作成することで、競合との差別化ポイントを明確にできる点が効果的であると感じました。また、「S（セグメンテーション）、T（ターゲティング）、P（ポジショニング）分析」のうち、SとTは受講前から理解しており、従来の業務でも活用してきたため、本講義でPの重要性を再認識できたことは大きな収穫です。 ペルソナの再評価は？ これまでは、狙いたい層から逆算してペルソナを構築し、市場のセグメンテーション、ターゲティング、さらに広報施策へと展開する流れで進めていました。しかし、定期的なポジショニング分析を取り入れることで、ペルソナを再評価し、複数のペルソナやポジショニングマップを保有できることが分かりました。それぞれのターゲットに応じた訴求ポイントを明確にすることで、同一商品から多様な顧客の獲得につながる可能性があると考えています。 学生募集の戦略は？ また、学生募集の広報活動における一例では、近年新設された学部を含む、さまざまな学部での募集戦略が検討されています。従来は、情報系志望者や理系学生をターゲットとし、WEB広告やDM施策を中心に実施していました。しかし、競合と比較した場合、自学における「少人数指導」や「統計学・経営系科目の充実」といった強みを活かすことで、理系や情報系に興味はあるものの理数科目に苦手意識を持つ文系学生にも響く広報が可能になると考えています。 競合校調査はどう？ まずは、ポジショニングマップを作成するために丁寧な競合校調査を行い、その仮定を裏付けるデータを確認することが重要です。これが実現すれば、ターゲット別の媒体制作の提案がよりスムーズに進むと考えます。また、情報学部だけでなく、経営、国際、看護など他の学部においても同様に競合校調査を実施することで、自学全体のターゲット層をより広げていくことができると期待しています。

サーチとコンバージョン分析のポイントは？ 私は、定量データの処理方法や割合と実数値の使い分けについて学びました。広告のサーチ数やコンバージョン率を分析する際、実数値で成果を示すと共に、全体の成果に対する割合を表示することで、広告の効果がより明確になります。例えば、特定の広告が他の広告よりも高いコンバージョン率を示す場合、その差を強調するために割合を用いることが有効です。 リーチとフリクエンシーの効果的な可視化 データの加工方法や適切なグラフの選び方について学びました。リーチ（到達）とフリクエンシー（接触頻度）のデータをヒストグラムや折れ線グラフで視覚化することで、どの広告が最も効果的なリーチを達成しているか、または頻繁に接触されたが効果が薄い場合の改善点を容易に発見できます。 データクリーンルームを活用するには？ 比較の重要性や仮説に基づく分析について学びました。データクリーンルームを活用する際、テレビとデジタル広告の重複接触を比較することで、効果的な広告の配置や接触頻度を見極める仮説を立て、そのデータを基に改善策を提示します。こうした定量的なデータとその適切な比較により、精度の高い分析が可能になります。 これらの学びを基に、分析プロセスの一貫性を保ちながらデータをより効率的に扱い、効果的な広告戦略を提案できるようになりました。 グラフを使ったデータの伝え方 グラフや可視化ツールを駆使することも重要です。データをグラフやチャートで可視化し、関係者にとって理解しやすい形で伝えます。特に、データの割合や実数値を比較する際には、視覚的に分かりやすいグラフを使用することで、複雑なデータを簡単に理解しやすくし、意思決定をサポートします。 どのように分析スキルを向上させるか？ さらに、データ分析スキルの継続的な向上を目指します。新しいデータ分析手法やツールを学び、分析スキルを継続的に向上させます。広告業界で使用される分析ツールやシステムに精通することで、より効率的で精度の高い分析が可能となり、業務の成果を高めることができます。

将来像は何が不安？ 現在、将来像が明確でなく漠然とした不安を抱えている中、今週の講義を特に楽しみにしていました。今回の学びから、特に以下の二点が印象に残りました。 会社選びはどう変わる？ まず一つ目は、会社と自分自身のマッチングの重要性です。これまで自分は「やりたいこと」といった個人的な意志に重きを置いていましたが、組織に所属する以上、「自分が働く場所でどのような課題に向き合い、どんな貢献をしていくか」という視点が必要だと痛感しました。また、キャリア形成においては、自身の内面にある正直な思い（本音）と、組織に合わせた表現（建前）をうまく使い分けることが鍵となると感じました。本音では、業務内容への希望や転勤の希望など、素直な気持ちを見つめ直し、建前ではそれを組織の文脈に沿って表現することで、より実現可能なキャリアプランが描けると思います。 内面との対話は？ 二つ目は、自身の内面に向き合うことの大切さです。内面と向き合い、自分の価値観や仕事に対するこだわりを明確にしている上司は、自然にリーダーシップを発揮されていると感じました。自分自身も、これまで内面への向き合いが十分でなかったと反省し、今後は内省を通して、明確なキャリアビジョンを築いていく必要性を実感しました。 視点を整理するには？ これらの視点は、今後の取り組みにも活かしたいと考えています。一つ目は、定期的な内省を通じて自分の本音や価値観を整理し、段階的に中長期のキャリア像を固めることです。週次、月次、四半期ごとに自分の感情や考え方の変化を振り返ることで、より具体的な将来像を描いていきたいと思います。 面談の意味は何？ もう一つは、上司との定期面談を活用することです。次回の面談の際には、自身の中長期的な将来像を言語化し、組織の課題意識と自分のやりたいことを融合させた形で話を進め、上司からのサポートを得たいと考えています。 知見をどう活かす？ この講義で得た知見を活かして、キャリア迷子の状態から脱却し、より明確なキャリアプランを築けるよう努力していきたいと思います。

分析とは何？ 「分析＝分類」という視点は、データ分析の本質を捉える上で非常に重要だと感じました。膨大な情報をそのまま扱うのではなく、目的に応じて比較可能な形に分類・整理することが、分析の第一歩であると認識しています。また、「分析とは比較なり」という言葉が示すように、異なる要素や時点を比較することで、初めて傾向や違いが明確になっていく点も学びました。 目的はどう明確？ さらに、分析には明確な目的が必要であり、仮説を立てて検証するサイクルを回すことが、意味のある結果を得るために不可欠だと実感しています。この考え方は、数値の単なる把握に留まらず、どの部分を改善すべきか、どうすれば成果が上がるのかといった具体的な施策検討へとつながるものであり、今後の業務に積極的に取り入れていきたいと考えています。 講座促進策はどう？ また、データ分析の知識は、当社が推進している講座の受講促進において大いに活かせると期待しています。具体的には、対象となる教育機関や宿泊業界における研修実績や予算、過去の導入事例などを定量的に整理・分析することで、より効果的な提案資料の作成や、営業の優先順位付けが実現できると感じています。さらに、各施策ごとの反応や申込数などを時系列で可視化することで、PDCAサイクルの精度向上にも寄与するはずです。 ターゲット抽出はどう？ まずは、教育機関や宿泊業界の人材育成に関するデータ収集から始め、公開情報や補助金制度、業界レポート、ヒアリングを通じて得た情報をExcelで整理します。次に、予算規模や研修回数などの傾向を数値化し、明確なターゲット層を抽出していきます。その上で、ターゲットごとのニーズに合わせた提案資料を作成し、営業活動に活用する計画です。また、講座紹介の販促施策における各種反応率を記録・比較し、次回以降の営業活動の改善点を把握できるようにしていきたいと考えています。 継続学習はどう進む？ 今回学んだ知見を踏まえ、まずは小さな一歩を着実に進めながら、継続してデータを扱う習慣を身につけ、業務の中で活用していく所存です。

選択と集中、どう活かす？ 「選択と集中」という言葉を聞くと、私たちはしばしば「最適な方法を選ぶ」ことだけに注目しがちです。しかし、選択肢が多ければ多いほど、最適な方法の選出にも多くの時間がかかってしまいます。そこでまずは不要なものを省き、選択肢を絞り、その道筋をよりクリアにすることが重要だと再認識しました。 無意識の選択能力を仕事にどう活かす？ とはいえ、これは日常生活でも常に実践していることではないでしょうか。例えば、飲食店でメニューを眺めるとき、最初に決定するのは食べたくないものを避けることです。このような無意識の選択能力を仕事に活かせば、選択肢を減らしフォーカスすることは比較的容易なはずです。 組織での無駄をどう排除する？ しかし、現実には、慣習や惰性で続けている業務が多く存在します。一人で行っている業務ならば整理もしやすいですが、組織全体となると意見が衝突し、事なかれ主義に陥ることも少なくありません。定期的に見直しを行う仕組みが必要だと感じました。動画で紹介されたように、新参者の意見を反映させるのも一つの手段です。 私自身、現在の部署に移ってから1年が経ちますが、慣習や忖度で行われている業務に対して、批評的な意見を述べる立場にあります。限られたリソースを最大限有効活用するため、無駄を排し、経営効率の改善を図ることが求められています。 目的達成のための共有は必要？ しかし、忘れてはならないのは、無駄を省くことが目的ではないということです。これは、事業や組織として目標を達成するための手段に過ぎないのです。目的の明確化が重要です。既存のやり方や業務、取引など、良いものも当然ありますが、多くは思考停止状態で繰り返されています。それが「仕事」として共通認識になり、無駄に時間を埋めてしまうのです。 目的の共有を頻繁に行い、組織全体の方向性を合わせることが重要です。そうすることで、「捨てる」も「選択」も個々の意見や主張に偏らず、共通の判断が下せるようになります。目的達成のために、不要なものを捨てるという共通認識を持つことが必要です。

なぜデータ分析の目的が重要？ 今回の講座を通して、データ分析の方法について新たな視点を得ることができました。これまでは、やみくもにデータ分析に取り掛かりがちで、HOWにばかり目を向けていましたが、まずは目的や問題点を特定し、そのうえで分析を進める重要性を認識しました。また、複数の仮説を持ち、それを検証するプロセスも新たな学びとなりました。この講座を通じて、アウトプットの重要性も改めて実感しました。インプットしたことはすぐに忘れてしまうため、学んだことを自分の言葉にする時間を確保し、習慣化することが大切だと感じました。 データ分析のステップとは？ 現業務においては、データ分析をプロセスに分けて取り組みたいと思います。具体的には、目的の設定、問題点の特定、原因の分析、解決策の検討というステップを踏むことで、自分の行うデータ分析の目的を明確にし、どのような視点で仮説を考えるべきかをシャープにしていきたいと考えています。 データ分析の型をどう身につける？ また、データ分析の型を身につけたいと思います。特定の分析を行う際の型が身についていれば、データ分析の実行が容易になると感じました。例えば、特定の状況で使う分析手法をあらかじめ知っておくことで、効率的に進められるでしょう。 学びを習慣化する方法は？ さらに、自身の成長のためにも学びやアウトプットを習慣化したいと考えています。講座を通じて行った振り返りやグループワークでの意見交換は、知識や思考を深める助けとなりました。これを続けて習慣にしたいと思います。 実践知識をどう高める？ データ分析の実践知識についてもさらに勉強を進めたいです。他社事例などを参考にしながら、より鋭い経営分析や戦略検討ができる基盤を築けるよう努力します。 BS項目の分析はどう進む？ 特に、まだ分析が進んでいないBS項目については、プロセスに則って分析し、課題解決に取り組む予定です。また、週に1度はアウトプットの日を意識的に作り、学んだことを整理し、反省点や来週の目標設定を行う時間を確保したいと思います。

どのプロセスが必要？ 分析とは、データ同士を比較する行為であると捉えられます。そして、分析は仮説を立てることから始まり、目的や問いを明確にした上で、仮説設定、データ収集、そしてその仮説を検証するプロセスを踏む、いわば「プロセス×視点×アプローチ」が重要となります. どの視点が有効？ 分析における視点としては、インパクト、ギャップ、トレンド、バラつき、パターンの5つが挙げられ、各々の観点からデータを多角的に検証することが求められます。一方、アプローチとしては、グラフ、数字、数式の3種類が存在し、状況に応じた手法の選択が大切です. どの代表値を使う？ 数字によるアプローチでは、まずデータの中心位置を示す代表値を注視します。代表値には単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、また、データの散らばりを示す標準偏差などを用いて、他のデータの状態を把握することが重要です。代表値についても、観点により複数の値が存在するため、適切な選定が必要です. 相関はどう読む？ さらに、数式化の側面では、「欲しい結果に対して何か効いているか？」という視点で、相関関係を見いだすことができます。ただし、相関が必ずしも因果関係を示すわけではない点に留意しなければなりません. 今後はどう進む？ 通常、業務においては年度別の件数や特定分野の傾向を、主に単純平均から読み取っていましたし、どのグラフで可視化するかに対して意識が十分ではなかったと感じます。しかし、今回の学習を通じて、目的を明確にし、どの視点でデータを見るべきか、どのアプローチが最適かということを、１つ１つ丁寧なステップとして考える重要性を学びました。また、相手に説明する際には、ビジュアルを活用することで情報がより伝わりやすくなることも実感しました. 次に何を分析？ 今後は、何を分析したいのか、何を知りたいのかを明確にした上で、「代表値」「バラつき」「数式化」の各定義や使用すべき場面を理解し、目的に沿った手法を適切に選択しながら分析を進めていきたいと思います.

グラフを選ぶ際のポイントは？ 今週の学習を通じて以下のことを学びました。 まず、グラフ作成においては「他人に伝えること」を念頭に置くことが重要であると学びました。何を伝えたいかによって適切なグラフの種類は変わります。読み手に負担をかけず、一目で理解してもらえるように、自分の伝えたいことと合ったグラフを選択する必要があります。 文字情報以外での伝え方は？ また、情報を伝える際には文字だけでなく、フォント、色、アイコンなども意識的に使うことが大切です。これにより、より印象に残る分かりやすいスライドを作成することができます。ただし、アイコンを使用する場合は、それがノイズとならないようメッセージとの整合を確認することが必要です。 資料の冒頭部分はどう工夫する？ さらに、スライドに入れるメッセージについては、読んでもらえる工夫、例えば冒頭のアイキャッチやリード文の工夫が必要です。また、この場合にも図表との整合性を取り、協調したい箇所を意識することで、伝えたいメッセージをより明確に伝えることができます。 資料作成で大事なことは？ 次に、具体的な資料作成についてですが、以下の点を意識しています。 企画書や提案書の作成では、興味を持って最後まで読んでもらうことが大事です。読みにくい文章になっていないかを確認し、その先が読みたくなるような冒頭のリード文を意識した資料作成を行います。 グラフの使い分けはどうする？ 報告書や発表資料の作成では、データによって適切なグラフを使い分け、自分の伝えたいことと合ったグラフを選択することが重要です。 印象に残るスライド作りの秘訣は？ 研修資料や業務マニュアルの作成では、伝えようとしているメッセージと書体が与える印象を揃えることが大切です。書体と共に、色についてもメッセージとの整合を意識し、アイコンを効果的に使ってより印象に残る分かりやすいスライド作成を目指します。アイコンを選択する際にも、伝えたいメッセージとの整合に注意します。 これらの点を踏まえ、資料作成を実践していきたいと思います。

計画と実績はどう違う？ 年間利益構造の表を見ていると、大きな数字や計画にない項目に目がいきがちですが、計画値と実績値のギャップに注目し、どの項目がどれだけ影響しているのかを把握することが重要だと感じました。 何を見落としている？ また、これまで主体的にHowばかりを考えていた自分に気づかされました。さまざまなアイディアが出やすいからこそ、関係者全員が納得するHowを見出すためには、最初に【What】問題の明確化、次に【Where】問題箇所の特定、そして【Why】原因の分析、最後に【How】解決策の立案というステップを確実に踏むことが大切だと理解しました。 理想と現実は何が違う？ さらに、業務でKPIを設定する際に、全国平均に頼るだけでなく、「あるべき姿」と「ありたい姿」という二つの視点の違いに気づく機会がありました。現状の分析で「あるべき姿」に留まるだけではなく、自分自身が描く理想の「ありたい姿」まで意識してKPIに反映させたいと強く感じました。 KPI改善は何から？ 健康経営やエンゲージメント向上、女性活躍推進、男性育休推進といった分野では、現状分析、KPI設定、課題解決、施策の立案・実行を数値に基づいて進めることが求められます。いずれの場面でも、【What】、【Where】、【Why】の各視点で問題を正確に捉えた上で、【How】の提案を行うことが不可欠と実感しています。 具体的には、健康経営におけるKPIの見直しとして、まず現在設定しているKPIの現状を確認し、数値やグラフでギャップを明らかにしました。次に、相関するKPIの状況を把握し、どの指標が課題となっているかを明確にしました。加えて、多くのKPIの中から、進捗が思うように進んでいないものや他の進捗を阻むものを特定し、専門家の視点を参考にしながら原因を分析しました。その上で、現行のKPIが適切かどうかを再検証し、「あるべき姿」と「ありたい姿」を改めて確認しました。最後に、課題の原因に対して具体的な解決策を検討し、実行可能な施策へと落とし込むプロセスを実践しました。

仮説検証はどう進める？ 原因についての仮説を立て、その検証のためにデータを集積することは、とても重要なプロセスです。思考の整理には、フレームワークの3C（Client, Competitor, Company）や4P（Product, Price, Place, Promotion）を活用することで、さまざまな視点から情報を捉えやすくなります。また、データの集積方法としては、複数の仮説を構築し、比較するためのデータを収集すること、さらには反論を排除できる情報まで踏み込むことが求められます。 仮説思考って何？ 仮説思考には「結論の仮説」と「問題解決の仮説」があり、特に後者はWhat ＞ Where ＞ Why（原因追及） ＞ How（Solution）の順序で検証することで、その精度を高めることができます。これまでは、業務上の課題に対し、2～3の情報のみで仮説検証を行っていたため、フレームワークや仮説プロセスを十分に活用できず、深堀りができていなかったと感じます。 情報の正確さは？ 複数の視点から検証を行うことで、偏りのない包括的な情報が得られると同時に、正確なデータと信頼性の高い情報源へのアクセスの重要性を改めて認識しました。不正確な情報による誤解を避けるためにも、情報の正確さは不可欠です。 過去の教訓は何？ 過去の業務を振り返ると、複数のデータベースを活用していたため、データ統合の正確さや集積時点の一貫性が取れていなかったことを反省するとともに、自分のデータ分析に対する知識不足を痛感しました。今後は、正しい仮説を立てることで説得力を持たせ、より正しいアクションへと結びつけていきたいと考えています。 実践で学ぶ仮説は？ また、日常のさまざまなシチュエーションにおいても仮説検証を実践し、Week4で習得した知識を無料研修などの実践の場で活用していくつもりです。問題解決の仮説プロセス（What ＞ Where ＞ Why ＞ How）を業務に取り入れることで、仕事の分析や効率、精度の向上につなげていきたいと思います。