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20代

の受講生の学び

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正しい文章はどう作る？ 日本語を正しく使うためには、書籍を読むことで文章に触れる機会を増やす必要があると感じました。元の文章に影響されて主語と述語が混乱することがあるので、まず何を言いたいのかを明確にし、その上で日本語が正しいかどうかを確認しながら文章を組み立てることが重要だと考えています。 説得の秘訣は何？ 伝える上で、説得する相手が何を求めているのかを考慮し、それに基づいて行動していきたいです。説得に必要な要素を多角的に考え、整理する能力を持ちたいと思います。研究が必要な部分がある場合、それも含めて多方面から案を出し、検討することが重要だと感じました。 なぜ文章を確認？ 日本語の正確さを求めるため、ブランディング業務としてプレスリリースやSNS、チラシなどの文章を確認しています。 ピラミッドの効果は？ ピラミッドストラクチャーは説得や施策検討のほぼすべてのシーンで活用できると考えています。最近の業務では、CM効果の検証やアンケート制作において、この手法を活用したいと考えています。 伝わる文章の秘訣は？ 主語と述語を意識し、言いたいことが明確に伝わるように心がけます。また、相手の説得ポイントを意識し、それを軸に伝えることを今後意識していきます。施策検討などで自分の考えをまとめる際には、要素を包括的に分解し、前回学んだMECEを用いてダブりや漏れがないか確認することを心掛けます。

なぜ問いは必要？ この講座を通じて、問を立てることの重要性や、そのための考え方を学びましたが、「なぜ問の形にする必要があるのか？」については深く考えたことがなかったと気づきました。問題を問いの形にすることで、解決に向けた思考を進められるということが大切だと学びました。また、講座での課題を通じて、自分が「経験や勘に頼って主観的に考えがち」であることに気づき、これからは客観的に考える方法を身につける必要があると感じました。 どの問いが響く？ 「問から始める、問を押さえておく、問を共有しておく」の三点は、さまざまな場面で役立ちそうです。例えば、新規サービスの開発プロジェクトにおいても、「顧客が求めているものは何か」という問いを立て、それを常に念頭に置きプロジェクトメンバーと共有することは、今すぐにでも実践したいことです。また、リーダーの役割を担う中で、「何を課題（問い）と捉えるべきか？」を見極める訓練を積んでいきたいと思います。 正しい問いは？ プロジェクトを進める際や会議、データ分析の際には、必ず「問い」を中心に置くことを忘れずに進めようと考えています。問から逸れていないかを確認し、客観的な視点で議論を進めることが重要です。また、リーダーとしてその問いが本当に解くべきものであるかを見極めたいです。講座を通じて多くのことを学んだので、これから様々な場面で実践を重ねていくことが非常に大切だと感じています。

売上分析の課題とは？ 商品に関する売上分析を行う際、数値データを基に顧客層を分類して分析を進めることがあります。しかし、その分類方法に悩むことが少なくありません。分類後、もし特に傾向が見られなかった場合、それは新たな発見と受け止め、他の視点から見直す機会とすることで、時間を有効に使いたいと思います。 データを効果的に分解するには？ 売上データの分解に関しては、講義で学んだように「年代」という一つの軸でも様々な区分が可能です。10歳刻み、または18歳以下、22歳以下、39歳以下など、異なるグルーピングによって見えてくるデータが変わります。分解時には、他にも分け方の可能性がないかを考えていくことが重要です。 結論を急がないための思考法 データからの考察を行う際、結果が見えた時点で急いで結論を出しがちです。しかし、その前に「本当にその結論で良いのか？」と疑問を持ち、再度見直す時間を設けるように心掛けたいです。 視覚的分析がもたらす効果とは？ まずは視覚的にデータを確認することが肝心です。数値を頭の中だけで捉えるのではなく、見やすい表やグラフを作成し、比率や色を効果的に使うことで、直感的に理解できるよう努めます。そして、分析結果を迅速に分解するために、どのように分類するかということに特別な時間をかけるのではなく、分解した後で何が見えてきたのか、次にどう行動するべきかという考察に時間を注力したいと思います。

グラフ選びの理由は？ グラフの選び方について、これまでは感覚的に選んでいましたが、今回の講座で得た知識との差異はありませんでした。しかし、具体的に「このような場合はこのグラフを選ぶ」という言語化ができていなかったため、今後は理由を持ってグラフを選びたいと考えています。 文字装飾の見直しは？ 文字装飾の選び方についても学びがありました。装飾は「付け足す」のではなく、「削る」ことが重要だということです。学生時代に、赤字や太字、下線で強調した際に「やりすぎだ」と言われた経験もあり気を付けていましたが、特にタイトル位置では装飾が不要であるという点は新たな学びでした。 報告資料の工夫は？ 分析データの報告時にこれらの知識を活用したいと考えています。普段は分析データに触れない他部署の人に報告資料を送ることがありますが、ここで適切でないグラフが使われていたり、全体の構成が不明確だったりすると、受け取る側が混乱してしまいます。そのため、「何を伝えたいか」に焦点を当てて資料を作成していきたいと思います。 発信方法の確認は？ 具体的には、次のような行動を心掛けたいです。まず、伝えたい目的やメッセージを明確にし、その次に、どの順番で何を並べるかスライド全体の構成を考えます。そして、必要な文や適切なグラフを配置し、補足や強調は最低限に留めます。最後に、読み返しながら、伝えたいことが相手に無理なく伝わるかを確認します。

マネジリアルグリッドとは？ マネジリアルグリッドという概念について初めて知りました。「人間への関心」と「業績への関心」の2つの軸に分けて考えると、確かに理解しやすいと思います。コミュニケーションがうまくいかないと感じるときには、この関心の軸が異なっているのかもしれないと感じました。業務中はどうしても「業績への関心」に比重が大きく傾きがちかもしれませんが、私自身は「人間への関心」に寄っていると思います。両軸とも大切にしたいと感じています。 MBOにおける環境要因とは？ 次に、環境要因と適合要因の視点から、直近の目標設定（MBO）でメンバーへの支援の準備を進めたいと思います。対象者の経験や知識スキルの把握、そして組織やチームの方向性や状況を整理して、その上で主に支援型のアプローチを考えていますが、達成志向型のアクションも忘れずに取り入れていきたいです。 タレントマネジメントの活用法は？ 具体的なアクションとしては、まずはタレントマネジメントを活用して対象者の情報を把握します。スキルについてはある程度把握できると思われます。また、リーダー陣の会議を通して、組織の課題や方向性を理解することが重要です。組織再編があったばかりなので、この点が特に重要です。そして、定期的な1on1の機会（現在は月1回）を利用して、対象者のバックグラウンドを知り、キャリアプランを描きつつ、明確なゴール設定を目指したいと考えています。

フィードバックの大事な点は？ フィードバックには以下の点が重要であると改めて認識しました。これらは、メンバーへのフィードバックに限らず、自分自身の内省にも関係していると感じます。また、形を変える必要があるかもしれませんが、上司との状況共有や相談にも役立てられる部分があるようです。 - 具体的な事実に基づいて伝えられているか。 - メンバーの苦労に共感を示しているか。 - こちらの過ちや環境・周囲の不足があった場合に、率直に非を認めているか。 - 良かった点や改善が必要な点を具体的に指摘しているか。 - 一緒に進める姿勢を示し、フォローしようとしているか。 - メンバーに自ら振り返りを促しているか。そのために問いかけているか。 自分の内省はどう？ 自分自身の振り返りを行う際には、以下の点を重視したいと考えています。具体的な事実に基づいて伝えることや、良かった点と改善が必要な点を具体的に指摘すること、そしてメンバーに自ら振り返りをさせるための問いかけを大切にします。 感情はどう扱う？ 振り返りをしっかりと行うには、感情を一旦脇に置き、具体的な事実の把握が重要です。また、自分の改善点やよかった点を整理し、主体性を持つことを重視したいです。方針が違うと指摘され、やりたいことから離れた場合に主体性を失いがちな時もありますが、その気持ちに負けず、次にできることや必要な行動を考え進めていきたいと考えています。

仮説を立てる重要性とは？ What Where Why Howや問題解決のプロセス、3C、4Pなどのフレームワークを学ぶ中で、「仮説を複数立てる」ことが特に意識できていなかったと感じました。振り返ってみると、実際に分析と仮説検証を行った段階で満足してしまっていた自分に気づきました。 プロセスの抜け漏れを防ぐには？ 問題解決のプロセスは、データ分析において無意識に取り組んでいることが多いのですが、時折抜けや漏れが生じることがあります。体系的に整理することで、網羅的に仮説検証を行うことができると感じました。 営業戦略にデータ分析は必須？ 営業戦略策定では、データ分析が必ず伴います。What Where Why Howのそれぞれのフェーズで言語化し、仮説を立て、検証して原因を特定し、進めていきたいと考えています。3Cや4Pといったフレームワークは、常に最初に使うのではなく、仮説を立てて分析を行った後にチェックの際に活用したいと思います。 網羅性を確認するフレームワークの使い方は？ フレームワークの使用は、まず自分で考え分析を行った後、網羅性を確認するために活用することが大切です。現在進行中の「課題」の分析においても、仮説を複数立て、問題の所在を特定し、原因を突き止めていくという流れを忘れずに進めているところです。網羅的に1ステップずつ進めていくことを意識して、課題の解決に取り組んでいきたいです。

問題解決手順をどう進める？ 問題解決のプロセスは、「What→Where→Why→How」の順で進めることが重要です。特に「How」の段階では、課題に対して複数の仮説を立て、それに基づいて具体的な対策（打ち手）を検討します。この際、効果、コスト、スピードなどの枠組みを用いると視覚化しやすくなります。 効果を測定するための方法は？ 効果を測る方法としては、ABテストが有効です。ランダムにユーザーを対象としてテストを行うことで、より効果的な対策を実証できます。 打ち手を評価する際の注意点は？ また、打ち手を検討する際には、決定要素を洗い出し、各項目に対してメリットとデメリットを評価します。仮説をもとに打ち手を考える際も、常に比較する意識を持つことが大切です。必要であれば、再度ABテストを行い、効果が高い対策を実施します。 プロジェクトで重視すべきポイントは？ プロジェクトにおける課題解決業務においては、次のポイントを重視します。まず問題解決のプロセスを意識して、問題の所在とその本質的な要因を明確にします。その上で具体的な打ち手を考え、その効果を検証します。この状況でABテストが必要であれば、実施します。 新企画の決定基準はどう定める？ さらに、新しい企画や打ち手を考える時は、決定の基準となる枠組みを明確にし、比較を行います。これにより、異なる打ち手の粒度を均一にし、論点を具体化します。

平均値だけで信頼できる？ 平均値だけに頼ると、誤った仮説に導かれる可能性があると学びました。今後、データに向き合う際は、代表値だけでなく散らばりにも十分に気を配ることを心がけます。 どうやって指標を使い分ける？ 具体的には、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値といった指標を意識して使い分け、状況に適した分析を行いたいと考えています。 SNS分析はどう進める？ また、SNSコンテンツの制作分析においては、各カテゴリによって、反応が良い投稿でもインプレッションが伸びにくい場合や、逆に反応が少なくともインプレッションが増えるケースが存在することに気が付きました。このような現状から、再現性を持ったPDCAサイクルの実現が課題であると感じます。 どの手法で再現性を高める？ そこで、各コンテンツカテゴリについて平均インプレッションとユーザーの反応（例えば、いいね数など）の相関や散らばりを分析することで、再現性の高い投稿カテゴリを見つけ出せる可能性があると考えています。 具体的な分析アプローチは？ 具体的なアプローチとしては、まずコンテンツカテゴリの整理を行い、外れ値を除いた各カテゴリごとの平均インプレッションを調査します。次に、平均インプレッションとユーザーの反応数の相関関係や、データの散らばりについても検証します。特に、散らばりが小さいカテゴリは、再現性を高めやすいと捉えています。

キャッチーな見出しで意図を明確に 数値等を用いた資料を作成する際には、伝えたい意図を明確化するキャッチーな見出しを使うことが大切です。また、適切なフォントを利用し、ケースバイケースで適宜グラフを活用することも重要です。相手に読んでもらえる文章作りを意識しながら、分かりやすさを追求しましょう。 投資付議の資料はどう作成すべき？ 投資付議の資料作成においては、比較表の選択がポイントです。丁寧に時間をかけて資料を作成することで、より納得感のある提案ができるでしょう。また、報告時間が決まっている定例会や分科会での資料作成時には、数分で相手の頭に残るスライドを作成することを意識する必要があります。 フォント選びの工夫は？ フォント選びについては、会社の方針に従い、派手なフォントは避けるべきです。しかし、資料が単調にならないように、太字やフォントの大きさを調整して工夫しましょう。 見出しとグラフ、どう活用する？ 見出し作成においては、伝えたい意図を最初に決めておき、その後で見出しを作成すると良い資料ができると感じました。グラフの活用については、エクセルでの様々なグラフを試しながら習熟度を高めていくことが有効です。 ChatGPTをどう利用する？ 相手に読んでもらえるような文章を作るためには、情報量が多くなる場合にChatGPTなどを利用して添削・整理すると良い方法だと感じました。

B/Sの基本とは？ B/S（バランスシート）を通じて、「お金の使い道」と「お金の調達方法」が理解でき、会社全体の健康状態を把握することができます。資産は左側、負債と純資産は右側に配置され、両者は必ず等しくなります。さらに、資産や負債は流動と固定に分けられ、そのバランスに注目することが重要です。たとえば、売上予測を過大評価してしまうと、返済負担が大きくなり、首が回らなくなるリスクが生じる可能性があります。負債は返済義務や利子がつくため、一見リスクが高いように見えますが、提供したい価値やサービスを実現するために有効に活用できる点も見逃せません。実際、工場設備への投資によって新たな生産ラインを拡張する場合、借り入れを行うことで生産量を増やし、より多くの売上を見込むことが可能になります。 現状はどう比較？ また、大型設備の導入を前後で自社のB/Sを比較してみたいという思いがあります。まずは現状の自社を正確に把握し、どのような手段を講じればより健全な状態に近づけるのか、投資案件のタイミングや資金の調達先についても理解を深めたいと考えています。 投資資料ってどう？ さらに、今後、大きな投資決済の際に事前に提出される資料について、こういった情報があればより良いフィードバックを提供できるのではないかという気持ちも芽生えました。これらの学びを通じて、経営判断に必要な視点を養っていきたいと思います。

全体像はどう理解？ データ分析において、従来は個々の指標の数値に注目していましたが、全体像を俯瞰する視点の重要性に気付かされました。ミクロな比較だけでなく、マクロな観点からデータ全体の分布に目を向けることで、より精度の高い理解が得られると感じています。 分布の意義はどう？ 単に平均値だけに頼るのではなく、各指標のばらつきや分布の状況を把握することが、好調な要因や低調な要因を見極める上で大いに役立ちます。利用者の属性ごとにどのような傾向があるのかを明確に掴むためには、データ全体を広い視野で捉える必要があると実感しました。 層ごとの違いは何？ たとえば、ある教育機関の利用者分析では、一部の層でばらつきが大きく見られる一方、他の層では比較的安定した数値が示されていました。こうした違いは、全体のデータを俯瞰することで初めて正しく理解できると考えます。 ツール選びはどうする？ 私自身は、常に分布と俯瞰的な視点を忘れないよう、日々の学習の中で意識しています。平均値だけでなく、各種指標の分布を把握するためのツール構築にも取り組み、より具体的かつ実践的な分析に努めています。 仲間とどう共有する？ また、周囲の仲間にも、平均値一辺倒にならず、データ全体の傾向を把握する大切さを伝えるよう心がけています。この学びを通じ、より深い洞察と分析力の向上を目指していきたいと考えています。