データ・アナリティクス入門

データ分析で広がる学びの可能性

問題解決のプロセスは? 解決策を導くためには、まず原因を洗い出し、プロセスに分解して問題に至るまでの過程を確認することが重要です。その過程で、どの部分で問題が発生しているのかを把握します。また、複数の選択肢を設け、その選択肢を根拠を持って絞り込むことが求められます。この際、決め打ちしないように心がけます。 判断基準とデータ収集のポイントは? 次に、判断基準を設け、重要度に基づいて順位づけを行います。分析と合わせ、仮説を立てながらデータを収集し、ABテストなどで仮説検証を並行して実施します。使われなければ知識は忘れてしまいますので、日常的に課題を捉え、原因を探索し、仮説を立てて解決策を考えることを意識することが大切です。 また、日々シミュレーションを意識的に行い、データをどうやって収集するかを考える癖をつけることも重要です。複雑なステップが関係する業務の改善策立案においては、プロセスを分解し、問題に至るまでの過程を丁寧に見直すことから始めるべきです。 複数解決策の評価方法は? 私自身、答えが一つに絞りがちな癖がありますが、複数の解決策を立て、それを判断基準に基づいて評価するステップを実行しようと思います。実行を急ぐあまり、ベターな一つの解決策で進めがちですが、その癖を直すことを目標に業務に当たります。 日常のシミュレーションをどう工夫する? 日々意識的に課題を発見し、シミュレーションを行うことを心がけ、有効なデータとデータ収集方法を考える癖をつけていきます。課題をプロセスに分解することで、本質的な課題へのアプローチに努め、仮説を実際にABテストなどで試すことを実施していきます。

クリティカルシンキング入門

数字を味方に!分解力で成長する分析術

数字を味方にするには? 数字を味方にするには「分解」が必要であることを学びました。また、分解には複数の切り口で行うことが大切です。単純に機械的な切り口では、本当に欲しい結果が得られにくいため、定性的な仮説を持ちながら視点を変えつつ切り口を探すことが重要です。 手を動かすことの意義とは? 特に「まずは手を動かす」という点は感銘を受けました。やってうまくいかなければ、それは失敗ではなく有効ではなかったことがわかるというパラダイムは新鮮であり、大きな学びとなりました。 MECE手法で得られるものは? 手法としてMECEを活用することで、適切な分解に繋がることも学びました。「分解する」と一言で言っても、最低限の分解方法の知識がないと意味がありません。MECEの手法を学び、仮説を立てながら実践に移したいと思います。 キッチンカー分析にどう活かす? 現在、自社の敷地内に出店しているキッチンカーの売上傾向の分析を行っていますが、この分析に今回学んだことが役立つと考えています。今まではデータを機械的に分解し、データを集めて傾向を調べ、次の仮説を立てていましたが、そもそもの分解が正しいか疑問を持つところから始める必要があります。異なる切り口によって、より効果的な分解と分析に繋がるので、その方法を実践してみます。 AIとの協働で得られる発見は? 上記の集計しているデータを見直し、自分で立てた仮説とAI分析による切り口の提案を比較してみるつもりです。切り口や分け方を自分で考えると同時に、AIでもうまく提案させるようなプロンプトを工夫し、斬新な発見ができる方法を模索したいと思います。

データ・アナリティクス入門

課題細分化で見つけた成功への道標

ロジックツリーで課題を細分化するには? ロジックツリーを活用して課題を細分化することは、ビジネスにおいて非常に役立つと感じました。大きな課題はどこから手を付けてよいかわからないものですが、細分化することで優先順位を付けやすくなり、各課題の重要性に応じて対応することが可能となります。また、漏れなくダブりなく分析することも非常に重要です。分析や解決策に漏れやダブりがあると、無駄な労力ややり残しが生じてしまいます。そのため、MECEの視点で課題解決の計画を立てたり、分析方法を考えることが不可欠だと認識しました。この手法を今後の業務で活用したいと思います。 計画立案の重要性とは? 過去に私が業務課題へ対応した際、初期段階で計画を立てずに場当たり的な解決策を進めた結果、効果が限定的となり、打った策が効果を上げていたかどうかも分析できなかった経験があります。この経験から、最初にしっかり計画を立て、関係者の合意を得た上で解決にあたった方が良いと感じました。今後は、今回学んだロジックツリーの考え方を活用し、業務課題の特定や優先順位付けを最初に行い、効率的に解決策を立案して実行したいと思います。 成長戦略にロジックツリーを活用する方法 私は現在、自社の売上をさらに伸ばし、業務の質を高めるための戦略を考え、実行する部門に所属しています。この業務を担うために、今回学んだ考え方が非常に役立ちます。具体的には、グループ全体の業績、店舗ごとの業績、そして社員個々の業績までを細分化して分析し、業績をさらに高めるための課題洗い出しや対応策の立案に、ロジックツリーの考え方やMECEの視点を取り入れたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

学びの振り返りが未来を変える理由

目的を意識するためには? 目的を意識して考えること、考え方の前提の違いを意識すること、そして継続して考えることが大切です。 情報をどう整理する? 情報を分けて考え、漏れなくダブりなく、工程別に整理することが求められます。目的を伝えた後に説明を行い、ピラミッドストラクチャーで考えをまとめ、チェックすることも重要です。 メッセージを強調するには? 伝えたいメッセージを意識することも忘れてはいけません。タイトルや単位、目的に合ったグラフを使用し、メッセージを強調することが効果的です。文章であれば、伝えたいメッセージの前後に強調する言葉を追加し、グラフであれば矢印を追加するなどの工夫をします。文章の場合はフォントや色、下線、斜体を使って強調することも可能です。 具体的な要素をどう活かす? 文章で情報を伝える際には、興味や目新しさを取り入れ、特定の要素に注目して構成することで、印象に残るようにします。事実とイメージを具体的に書き、抽象的な言葉を避けることで解釈の違いを防ぎましょう。 情報の受け渡しを最適化するには? 情報の受け渡し時には、目的を意識し、前提の違いに配慮しつつ、継続して考え続けることが必要です。情報をまとめて伝える際は、まず目的を明確にし、その後に学んだことを活用していきます。 情報を正確に受け取るためには? 情報を受け取る際には、質問をしてズレがないかを確認し、言い換えて伝え问题ないかを確認することも大切です。情報を受け取る人のことを考え、何を求めているか、どのような考え方をするか、達成したい目的は何かを意識して、学んだ内容を活用していきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

論理を楽しむ!ロジックツリー活用術

WhatとWhereを問いかけると何が見える? What、Where、Why、Howのステップを通じて全体像を分析することの重要性を学びました。これまでは問題解決方法(How)だけに焦点を当てていましたが、WhatやWhere、Whyを問いかけることで、これまで気付かなかった不明確な点が見えてくる過程がとても楽しいと感じています。 ロジックツリーで視点をどう拡げる? また、ロジックツリー(MECE)を活用することで、「もれなく、だぶりなく」分類整理や、層別分解、変数分解が可能になり、とても興味深く学びになりました。物事を分解し、細分化することで新しい視点が得られ、それが意思決定や問題解決に役立つと感じています。 日々の業務にロジックツリーを応用するには? 日々の業務を管理する際に、上記のロジックを応用していきたいと思います。まだ具体的にどのキャリアに進むかわからないものの、ロジックツリーを活用することで、課題を整理し、聞き手にとってわかりやすい説明ができるだけでなく、周囲の同意や協力を得やすくなります。プロジェクトマネージメントの仕事では、know-howやプロセスの整理ができていたものの、周囲の理解を求める際の論理的な説明スキルには不足を感じていたため、これを改善していきたいと考えています。 ロジックツリーを習得する方法は? ロジックツリーを日常的に活用し、自分のものとして習得したいです。具体的には、MECEを用いてAIに壁打ちし、アイデアの整理を行います。さらに、メモに書き出し、図にすることで頭の中を整理し、スキルアップのHowツリーを更新していこうと考えています。

クリティカルシンキング入門

問いを持続し成果へ導く道のり

問いの大切さは? 「問いから始める」という考え方が非常に印象に残りました。問いが何なのかを常に意識し、具体的な問いにまで落とし込むことが重要だと感じました。また、「問いを残す」ということは、問いを持ち続けることや自分が何を考えているのかを絶えず問いかけることであり、それにより、立てた問いが正しいのか、その問いに答えることで目標が達成できるのかを確認し続けたいと思います。さらに、問いを立てた後は「問いを共有する」ことが不可欠です。組織全体で方向性を共有しなければ、自分が解決しようとしている問題に取り組むことは困難になるため、問いの共有を常に心がけたいです。 工場問題の原因は? 現在、私たちの会社は世界各国に5つの工場を持っており、お客様が希望するタイミングでの供給が困難になるケースが頻繁に発生しています。この問題の原因を詳しく分析する必要があります。考えられる切り口としては、工場のオペレーションに課題があるのか、あるいはシステムの受発注の仕組みに問題があるのかなどが考えられます。この分析を通じて、現状の問題点を明確にし、対策を検討していきたいと思います。 目標達成の方法は? そのために目指すべきゴールと具体的方法、そしてその手段を実行することによって得られる価値についてしっかりと考えたいと考えています。検討した結果に基づいて資料を作成し、仮説を証明するための理由については、視覚的に分かりやすく示すように工夫したいです。この目的を達成するために必要なデータは何か、どのように分析すべきかを考慮しながら、自分の考えや実施したい施策について毎週の部内会議でチームメンバーと共有していきます。

戦略思考入門

規模と範囲の経済性、効果的活用法を探る旅

経済性理論の適用に注意 規模の経済性、習熟効果、範囲の経済性について学び、それぞれの理論を理解しました。しかし、自組織にこれらを取り入れる際に、適切で効果的かを判断するのは難しいと感じています。今週の学習で強調されたように、安易な理論の適用は逆効果を招くかもしれないことを念頭に置きたいと思います。私自身、感覚に頼って意思決定をしてしまうことが多いので、費用対効果を定量的に説明できるかどうか、しっかりと根拠を持つことを考える習慣を身につけたいです。 部署統合によるスケールメリット 今年度は、複数の部署を機能的に統合し、スケールメリットを最大限に活用することを目指しています。繁閑対策や管理の一本化で規模の経済性を活かせているかもしれませんが、更なる効果がないかと考えました。また、新たに増えた要員を活用し、研修体制を見直すことで習熟効果を引き出せないかと模索しています。社員が定期的に異動する中で、範囲の経済性を活用するためには、どのような役割付与や育成支援が必要かについても考えました。また、範囲の経済性については、自社だけでなく、グループ会社を持つ場合には、グループ会社間での資源活用の可能性もあると気付きました。 次年度方針と経済性活用の検証 自組織が規模の経済性を最大限に活用できるように進めているため、実行が正しい方向へ向かっているかどうかを検証し、更に効果を引き出すための方法を次年度の方針と合わせて確認したいと考えています。範囲の経済性については、異なる部門やグループ会社間で同じ課題を抱えているケースが多いため、相互に資源を活用しながら改善や課題解決を図る具体策を考えます。

クリティカルシンキング入門

学びを深めるための分解術の秘訣

理解を深めるための分解とは? 物事を理解する際には、それを分解することが重要です。分解することで新たな視点が得られることがありますし、わからないことは必ずしも失敗を意味するわけではありません。むしろ、わからないことが明確になること自体が大きな成果です。また、物事をどのように分けるかによって、異なる理解が生まれることもあります。 MECEを使った効果的な分解方法 分解する際には、MECE(Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive)を意識することが求められます。まずは全体を定義し、その上で足し算型、掛け算型、割り算型、またはプロセス型のどれに当てはまるのかを考えつつ分解していきます。 顧客データの多角的な分析 さらに、具体的なシーンにおいては、顧客の問い合わせやクレームの分析、データエラーの分析、顧客属性の分析、商品ごとのニーズ分析などが挙げられます。メンバーへのフィードバックや面接での思考プロセスのチェックもこれに含まれます。これらの情報はモニタリングダッシュボードの作成やrawデータの取得の切り口定義にも役立ちます。 フロー分割で問い合わせを深く分析 特に顧客の問い合わせの段階から注文に至るまでのプロセスは、フローを分けて考えると理解が深まります。このフローの中で、問い合わせのカテゴリーごとにさらに細かく分解することができます。例えば、問い合わせツールや新規顧客と既存顧客の違い、購入回数、法人と個人の区分、エラー項目、エラー後のコミュニケーション回数など、具体的に分けてみることで、多角的に分析することが可能になります。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

「部下のモチベーションを引き出す方法」

なぜ動機は異なる? モチベーションの動機は人それぞれ異なります。自分自身が感じている動機とは異なる場合が多いため、相手の動機をよく観察し理解することが重要です。誤ったアプローチをしてしまうと、期待した効果が得られないこともあるので注意が必要です。例えば、マズローの5段階欲求をイメージし、その人がどの段階を満たそうとしているのかを観察し、効果的にコミュニケーションを取ることが求められます。 認めることはなぜ大事? モチベーションを高めるためには、まず相手の出来ていることや頑張っている部分を認めることが重要です。否定したり、できていない部分を責めたりせず、成功している点にスポットを当てることが大切です。その上で、うまくいかなかったことや失敗を自身で内省させ、原因や改善点を言葉で表現してもらうことで、より深い理解を促します。 部下の成長をどう導く? 部下を効果的に育成し、効率的に高いパフォーマンスを引き出したいと考える場面があります。部下が失敗して落ち込んでいる時や、次の一歩を踏み出せない時にも、優しくサポートし成長を促したいものです。部下が期待する成果を上げられない時も、成長を支援する姿勢が求められます。 どうやって話を引き出す? コミュニケーションにおいては、自分が話す前に部下に話をする場を与え、考えさせ、積極的に話させるように努めることが大切です。部下のモチベーションの源泉や誘因を、会話や行動の中からしっかりと把握し、その内容に応じたアプローチを工夫します。また、部下が話しやすい雰囲気や表情、上機嫌を常に心掛け、1on1面談などでは相手の考えを引き出すことに注力します。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

学びを変えるフィードバックの力

相手の動機は何? 学んだことは大きく2点あります。1点目は、相手のモチベーションの所在を理解するために、相手の主観に寄り添いながらマズローの5段階欲求などのフレームワークを活用することの有用性です。これにより、相手にとって効果的なインセンティブを見出すことができると感じました。 フィードバックの目的は? 2点目は、フィードバックの最終目的は、相手自身が次の機会に繋がる考えや方法を発見することであるということです。実際のプロセスとしては、まず出来事や状況を問い、その上で考えや行動、そして気づきや教訓へと導く段階を経ることが重要だと学びました。 進捗確認はどう? また、電話で仕事の進捗確認を行う際にも、上記で学んだフィードバックの段階ポイントを意識するようにしています。以前よりも密なコミュニケーションが図れることで、メンバー自身が次に繋がるアイデアや対応策を見出し、経験値が増すことで仕事の幅が広がると考えています。 信頼関係は重要? さらに、モチベーションを理解するためには、信頼関係が非常に重要だと思います。信頼できる相手であれば心を開きやすく、フィードバックの質も向上します。そのため、質の高いフィードバックを通して、相手に寄り添う姿勢を示し、コミュニケーションの機会を増やしていくことが大切だと感じています。 対面会議は効果? 最後に、3月の会議では電話だけでなく対面での1on1の機会も積極的に作る予定です。仕事の進捗確認やフィードバックに加え、上司に相談しにくい内容も相談できる環境を提供することで、メンバーの成長と相互理解の深化を目指していきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

問題解決のプロセスで人事制度の見直しを劇的に改善した話

問題解決プロセスの課題とは? 問題解決のプロセスについては以前から学習していましたが、日々の仕事で振り返ってみると、実際には使いこなせていないことに気づきました。多くの場合、What(何をすべきか)からHow(どうやるか)に直接飛んでしまったり、Where(どこで)やWhy(なぜ)を考えながらも、しっかりと分解できずに決め打ちに走ってしまうことが多かったです。現在、私の担当業務は「問題発見・提示➡施策提案・実行」の繰り返しであるため、今後は問題解決プロセスを意識して取り組んでいこうと思います。また、層別分解と変数分解という具体的な分解方法についても、新たな気づきを得ることができました。 人事制度見直しのステップは? 現在、社内では人事制度全体の見直しを進めようとしています。その際、今回学んだ問題解決プロセスを適用することで、どこから取り組むべきかを体系的に整理できると感じました。これにより、問題の特定や施策の検討が決め打ちにならず、幅広く論理的に進められるようになります。また、全体のどの部分を考えているのかが見える化されるので、チームでの議論や社内での説明(上司への説明)もしやすくなると感じました。 具体的には、人事制度をどのように分解し、それぞれの要素ごとに現状とあるべき姿のギャップを把握します。どこに問題があり、なぜそうなっているのかの要因を特定し、その結果として施策の検討(人事制度の見直し)も決め打ちにならず、優先順位もつけやすくなります。現状では人事制度が体系的に整理されていないため、まずはこれを機に人事制度のつながりを見える化してから、見直しに着手していきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

データ分析の新たな視点を拓く学び

数字の見せ方はどう? グラフや比率などの数字の表示方法を変えることで、印象が異なり、最初の情報だけでは気づかない傾向や特徴を発見できることを学びました。グラフ化する際も、分類の仕方によって見えてくるものが変わります。まずはRaw Dataを確認して全体を把握し、その上で何を伝えたいのか整理して数字を整理する必要があると実感しました。 切り口は何で違う? また、数字の切り口によっては本質を見誤ることがあります。そのため、常に複数の切り口を持ち、一つの見方だけではなく、様々な切り口で数字を分析することが重要です。これまで経験に頼っていた切り口も、When、Who、Howを意識することで幅広く持てるようになると気づきました。 データの視点はどう? 私の仕事では日常的にデータに触れ、それを解釈しています。同じ現象の分析にも異なる視点を持つことを心がけています。具体的には、宿泊予約数の動向をデイリーのデータで見ていましたが、週次や月次で見るとどのような違いがあるのかを早速試してみたいと思います。また、他の切り口での分析も手間はかかりますが、視野を広げるために取り組んでいきたいです。 行動する意義は? 自分の思考の癖から抜け出すには、まず行動することが大切です。ひと手間、ふた手間加えて、複数の視点で分析することを心がけます。その際、これまでの分析結果や結論を再評価し、本当に正しいのか疑う姿勢を持ち続けたいです。また、MECE(漏れがなく、ダブリがない)の意識を持ち、ロジックツリーを活用していくことで、このフレームワークに対する苦手意識を克服していきたいと思います。

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