データ・アナリティクス入門

分析の先にある真のゴール

PC購入の意図は何? PC購入に関する質疑の中で、調査項目について様々な意見が出たものの、先生から「具体的にどのくらいの規模で考えているのか?」という質問があり、結局、何のために分析し比較するのかという目的が忘れられていた印象を受けました。この経験を通じ、分析や比較はあくまで目的を達成するための手段であることを再認識する必要があると感じました。 選定行動の狙いは? 現時点では、具体的な行動としては業者の選定を考えていますが、今後の授業を通じて、データの取り扱いや考え方の偏りに対する意識を高められることを期待しています。まずは、自分が現在使用している数値情報が正確かどうか、再度確認していく予定です。 分析結果の活用はどう? さらに、せっかくのデータ分析の結果をビジネスにどう活用するかを検討する際には、他者にその内容を伝える方法も同時に考慮できれば良いと考えています。分析自体を目的とするのではなく、その結果を基に達成すべきゴールに向けて活用していくことが重要だと思います。

クリティカルシンキング入門

対話で見つける新たな自分

どのスキルが活かる? 講座を通じて、自己の学びを整理する中で、コミュニケーションの基盤がまだ十分でないと実感しました。これまで、仕事で必要なスキルについては多角的に考えていましたが、本講座を通じ、結局どのスキルも効果的なコミュニケーションのために活用されるのではないかという考えに至りました。 伝え方の工夫は? ひとりの社会人として、まずは相手にストレスを与えずに「話す・理解する・伝える」ことを実践できるようになりたいと考えています。社内の会議やチャット、社外の会議やメールなど、すべての場面で一つひとつのコミュニケーションを丁寧に行う努力を重ね、ただ時間をかけるだけでなく、「この日本語は適切か」「相手の意図を正しく汲み取れているか」と立ち止まって確認する習慣を身につけたいと感じています。 沈黙の真意は? まだ自信がなく、沈黙してしまうこともありますが、話している内容に対する確認や意見の共有を通じ、コミュニケーションに専念しながら自分なりの貢献方法を模索していきたいです。

戦略思考入門

捨てる勇気で見つける新たな一手

何故捨てると考える? 業務の中で「捨てる」という行為について、戦略的な視点を持つことの重要性を再認識しています。これまで、慣習的に行っていたことを手放す際に、数値化や定量化といった方法で視覚化しながら、何のために捨てるのかという方向性を明確にすることを意識してきました。 感覚依存はどうして? 日頃から業務の多岐にわたる要素を整理する上で、「捨てる」という行為は欠かせないものの、その判断は感覚的なものに依存していたと感じています。そこで、より計画的・戦略的に考える意識づけが必要と考えています。 効用最大化って何? 効用の最大化と方向性の明確化という二つの視点から捨てることを捉えることが、業務改善にとって有効です。たとえば、作業の一部を生成AIが担えると判断すれば、その部分を手放すことで貴重な時間を確保することができます。 チーム意見交換は? さらに、方向性の明確化を通じた業務整理についても、チーム内で意見交換をし、より良い改善策を模索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

具体と抽象で変革する思考法

思考の癖に気づく? 人は、思考しやすい方向に引き込まれてしまう「思考の癖」に気づきました。特に、急いで結論を出そうとすると、考えが偏りやすくなるという実感を授業中に抱きました。そのため、具体と抽象を交互に繰り返す手法の重要性を学び、自分自身で十分に実践できていなかったことを反省しました。今後は、焦らずこの手法を意識的に取り入れていきたいと考えています。 講師の工夫は何? また、講師の方々が自身の思考の癖を認識し、それを補うための独自の工夫をしている姿勢に強く感銘を受けました。私も自分に合った工夫を見つけ、実践することで、より効果的な思考法を身につけたいと思います。 具体抽象の整理法は? さらに、これまで資料作成は同僚とのディスカッションを重ねながら行っていましたが、今後は「具体と抽象」を意識することで、情報の抜け漏れや重複を防ぎつつ、3つの視点から思考を広げる工夫をしていく予定です。頭の中だけで整理するのは難しいため、図表など自分に合った方法で整理を進めるつもりです。

データ・アナリティクス入門

現場で磨く仮説思考の実力

仮説思考の大切さは? ビジネスの現場において仮説思考の重要性を学びました。特に、結果の仮説と問題解決の仮説の両面について、過去・現在・未来という時間軸で考える視点が自分の理解を整理する大きな助けとなりました。 内部監査で疑問は? 私は内部監査の業務に携わっているため、問題解決の仮説を立てる際は、「問題は何か」「どこが問題か」「なぜ問題が起きているのか」「どうすればよいのか」という流れ(WHAT→WHERE→WHY→HOW)に沿って検討することが求められます。たとえば、ある事業計画がどのような前提に基づいて構築されているのか、将来の結果に対する仮説についても考える必要があると感じました。 仮説の整理方法は? さらに、自分が提示する仮説や被監査部門の結果としての仮説は、フレームワークを適宜活用し、抜け漏れなく論点を整理することが重要です。実際、問題の特定には成功しても、原因の深掘りが不十分な場合が多いことから、今後はその点にさらに注意して取り組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

データが映す問題解決の一歩

データ分析前の課題は? データ分析を始める前に、まず何が問題なのかを明確にし、その問題がどこで発生しているのかを確認することが重要です。分析の基本は分解にあり、目的に応じて様々な視点で切り分ける際、階層の違いに注意する必要があります。たとえば、where、why、howの順序を意識することで、基本に立ち返ることができます。 検証方法はどうする? 実際の業務においては、前月の業績(予実差)を基に問題を設定し、どこから問題が生じているのかを調べます。その際、自分の感覚だけではなく、データ上で本当にそう言えるかをしっかりと検証することが求められます。結果を先入観として捉えず、データに基づいた事実を導き出す姿勢が大切です。 振り返りの進め方は? 毎月の業績振り返りでは、改めて何が問題なのかを定め、具体的な発生箇所を探るプロセスを実践します。このプロセスを通じて、自身の直感が正しいかどうかをデータを用いて検証し、結果ありきでデータを選び出さないことを意識することが求められます。

データ・アナリティクス入門

目的再確認で磨く鋭い分析

計画の反省点は? これまで計画的な勉強をせずに分析業務を進めてきましたが、これまでの経験を体系的に整理できたと感じています。 比較検討する意味は? 特に印象に残ったのは、目的と比較対象を再確認することで、分析の内容がより鋭くなった点です。どの手法や見せ方を選ぶかは、結論を導き出しほかの人に共有する上で重要であり、データに応じた適切な手法の選択が求められます。 共有の大切さは? 今後は、何を目指し何と比較するのかを具体的かつ明確にし、チーム内でしっかりと共有することを徹底していきたいと考えています。これにより、分析結果がより精度の高い仮説検証に繋がり、プロセス全体の質が向上すると思います。 挑戦の意義は? 具体的には、フォローアップや分析の都度、目的を直接再確認すること、目指すべきものと比較対象をはっきりさせた上で最初にチームと確認し合うプロセスを重視しています。また、習得した分析手法を活かし、普段あまり使用しなかった方法にも意識的に挑戦するよう心掛けています。

データ・アナリティクス入門

ABテストで成果を生むコツと課題

問題の原因をどう探る? 問題の原因を探るためには、まずプロセスを整理し、どの部分に課題があるのかを特定することが重要です。複数の仮説を立てて、それぞれの解決策を丁寧に検討する必要があります。ABテストは、少ない工数で低リスクに検証ができるため、おすすめの方法です。 ABテストの利点と課題は? 今回のテーマは自分の日常業務に近かったため、より理解が深まりました。ABテストについては、各媒体がAIで最適化するケースが増えており、実施が容易になっている一方で、「なぜこちらの方が成績が良いのか?」といった点が理解しにくくなり、次回に活かすのが難しいと感じます。 重要な視点をどのように意識する? 重要なのは、What、Where、Why、Howの視点を意識することです。ついついHowの検討に集中してしまいがちですが、プロセスを分解し、仮説を立てる手順を怠らないようにしたいです。また、仮説を立てるためには内部・外部の両面からの知識が必要ですので、情報収集の重要性も再認識しました。

生成AI時代のビジネス実践入門

AI活用で未来へ羽ばたく学び

AIで企画はどう進む? 生成AIを活用した企画立案や業務遂行について、改めて理解を深める機会となりました。AIは、人間の考えの足りない部分を補完する使い方と、想像を超えるサポートをする使い方の二面性で大きな力を発揮すると感じています。前者は、AIの助けを借りながら自分のアイデアを具体化する方法を意味し、後者はAIと共に新たなアウトプットの基礎を作り上げる方法です。これらの取り組みによって、仕事のクオリティが大いに向上する実感を得ました。 業務でAIはどう変わる? 現在、生成AIを教える立場として活動していますが、将来的には業務や日常生活においてAIの関与がますます強まると予想しています。そのため、資料作成においても最新のAIを活用して効率化を図るほか、旅行の計画においても先進のツールを取り入れて最適なプランを組み立てるなど、AIとの共存共栄を実現する道を歩んでいきたいと考えています。 AIとの関わり方は? 皆さんは、これからどのようにAIと関わっていくのでしょうか。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

聞く力を磨く!チームの心をつかむ方法

聞く姿勢、どう高める? 聞く力の重要性を改めて実感しました。私にはまだ十分な聞く力が備わっていないと感じています。このため、現在所属している有志メンバーのチームにおいても、各メンバーの状況や気持ちに配慮できるよう質問力を強化したいと思っています。単に聞くのではなく、意図して聞くことを実践していきたいと考えています。 どうやって全員交流? 部署が異なるため、定期ミーティングの場だけでは関わりが限られ、全てのメンバーと顔を合わせることは難しい状況です。そこで、日ごろから使用しているグループチャットを活用し、業務の忙しさやそれぞれの背景、状況を深く理解するためのコミュニケーションを実践していこうと考えています。 個々の悩み、どう理解? 「聴く」ことを意識的に行うためには、部署による業務の違いや繁忙期と閑散期、日勤シフトや夜勤のある業務など、それぞれの大変さや有志活動における個々の悩みを理解することが不可欠です。個々を深く知る意識を持ちながら、この活動を進めていく所存です。

データ・アナリティクス入門

手法に惑わない!目的重視の分析

目的は本当に明確? 今週は、これまで学んできた内容を改めて整理しました。特に印象に残ったのは、データ分析があくまで手段であり、最も重要なことは「目的」と「仮説」を明確にする点です。ロジックツリーやMECE、A/Bテストなどの手法を学ぶ中で、方法論に気を取られすぎると本来解決すべき課題を見失う危険性があると実感しました。今回の整理を通して、これまで「どう分析するか」に意識が偏っていたと気付き、今後はまず「何のために分析するのか」を考えることを意識したいと思います。 背景確認は万全? また、今週の学びを通じて、データ分析前に目的を明確にすることの重要性を実感しました。他部署とのプロジェクトでは分析前に目的を設定することが一般的ですが、突発的な依頼の場合、自分なりに意図を汲み取って進めてしまい、後に求めていた結果と異なることがありました。今後は、工数が小さい案件においても依頼の背景や目的を十分に確認し、ヒアリングや対話を大切にすることで、分析の精度向上に努めたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

OSな思考で部下の可能性を引き出す

OSとしての思考とは? 以前受けたリーダーシップとキャリアビジョンの講座をアプリケーションに例えるなら、クリティカルシンキングはOSのような役割を果たすというLIVE授業の言葉が強く印象に残りました。今週の学びを振り返ると、正確な仕事を推進するための思考の基盤としてだけでなく、日常のコミュニケーションや他者との関係構築においても非常に重要なスキルであると再認識しました。また、学んだことを自分のものにするためには、内容の整理方法を見直す必要があると感じました。 自立促す支援方法は? 今回の学びを生かし、部下の主体性を伸ばし自立を促すための適切な支援に取り組みたいと考えています。具体的には、インプットした知識を自分の言葉で言語化し、客観的に理解すること、目的を明確に捉えること、そして自分の思考パターンを認識し受け入れることを意識します。また、自身が問い続ける姿勢を保つとともに、相手も自然に問いかけられるような支援を、前回の学びとリンクさせながら実践していきたいと思います。
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