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40代

の受講生の学び

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頭の中の整理法は？ 頭の中で考えていることをそのままアウトプットする前に、まずは整理して組み立てることが重要だと学びました。話す順番や理由を順序立てて伝えることが、情報を効果的に伝える鍵です。加えて、根拠については複数の視点から考え、それらを対比させることも必要です。 学びを現場でどう活かす？ 上司への説明・相談や顧客への提案に、この学びを活用できると感じました。学んだ理論や視点を活かし、伝えたいことやその根拠を分解・整理して伝えることで、自身の意見が採用される確率を高め、時間の短縮も図りたいと思います。 ロジックツリーの活用法 具体的な方法として、上司への説明や相談、顧客への提案の際にはロジックツリーを作り、整理してから話す時間を取ることにします。メールを送る際も、送信前に相手にとって伝わりやすい内容になっているか確認し、返信内容が期待と異なる場合は内容を見返す時間を設けるようにしたいと思います。

データ分析の本質とは？ Week 1の講義・学習で新たに学んだ点は以下の3点です。①データ分析の本質は「比較」、②データ分析は必ずしも「定量的である」必要はない、③データ分析の前の条件設定が重要。前提条件が揃っていないと正しい分析はできません。 分析結果をどう共有する？ 社内データの活用時に、前提条件・分析目的・分析結果から行うアクションを利害関係者に共有することで、共通の目的達成のために議論ができると感じました。データ分析は一方的に行い、結果を発信するものではないということを広く共有し、浸透させたいと考えています。 データ活用を身近にするには？ データに関する業務が属人化しており、”データ活用＝特定の人の特別な仕事”になっている部分があります。現在扱っているデータは広く社内で活用可能な内容も含むため、よりデータ活用を身近に感じてもらえるような機会（社内セミナー、報告会）を増やす必要があると思います。

イシューの定義は何？ イシューとは、今考えるべきことは何かを問いとして捉えることです。課題解決に向け、まずイシューを具体的に設定し、疑問形にすることでより明確になります。例えば、「来年度の採用」ではなく、「来年度の採用改善のためにどんなアイデアがあるか？」と問い直すことで、議論の焦点が明確になります。 共有のポイントはどう？ また、イシューは書き記すなどして明確に共有しておくことが重要です。議論の途中で話が脱線しないよう、また脱線した場合でも元の議題に戻るための基準として利用できます。 会議のずれは防げる？ 特にグループの定期ミーティングでは、話題と異なる内容に飛躍してしまい、会議が長引いたり結論が不明瞭になるケースが散見されます。そこで、議論を始める前にイシューをはっきりと設定し、スライドなどの見える形で示すことで、話のずれを防ぎ、必要なときには議論を元に戻せる環境作りが求められます。

ビジネス法則は？ 今回の学びを通じて、戦略や差別化を考える際にビジネスの法則やメカニズムを理解する重要性を再認識しました。しかし、これらの法則は誰にでも当てはまる普遍的なものではなく、自社の業界外部環境や内部環境、さらには強みを考慮して適切に捉える必要があると感じました。また、新規参入や代替品の登場によって従来のメカニズムが覆される可能性にも十分留意すべきだと思います。 事務部の戦略はどう？ 保険会社の事務部門という立場からは、まず会社全体の戦略を理解する上で、環境分析だけでなく今回学んだメカニズムや法則の視点を取り入れることが大切だと考えています。その上で、自部門の戦略を策定する際には、規模の経済性（ベンダーの統合によるコスト削減）、習熟度（生産性向上によるコストダウン）、そして範囲の経済性（部門や企業の価値向上を狙うスキームの活用）という視点も加味して、より実践的な戦略を検討していきたいと思います。

手法活用はどうする？ 5W1Hや層別分解の手法は知識として持っていましたが、実際の業務では目の前の課題にとらわれやすいと感じています。今後は、これらの手法を意識的に取り入れ、より体系的な分析を実施したいと思います。 理想との違いは何？ また、分析を行う際には現状とあるべき姿とのマイナス差に注目することが多かったことから、目指す姿とのギャップに関する分析が不足していると感じました。今後は、理想との比較も含め、より実践的な分析に活かしていきたいと考えています。 計測軸は見直すべき？ 各部門の工数実績を分析する中で、計測軸をMECEの観点から整備するためにその他の軸も設けています。しかし、全体の一定割合が「その他」に分類されていることから、課題の見落としが発生する可能性があります。このため、計測軸の見直しを行うとともに、現状のあるべき姿との比較だけでなく、目指す姿に対する分析も加えて実施していく所存です。

仮説は何のために？ 仮説を立てることで、問題意識が芽生え、物事に対する検証マインドが育まれます。時間軸によって仮説の内容は変化しますが、頻繁に検討することで説得力が増し、スピードや行動の精度が向上します。そのため、仮説を立てた上で実際に行動していくことが重要です。 なぜ結果に違いが？ 経理業務は過去のデータを整理する作業ですが、整理後の結果を見て、なぜこのような結果になったのかを考える際に仮説を活用できます。仮説を立てることで、結果が正しい理由があるのか、それとも処理に誤りがあったのかを、まずは検証することが可能です。 何が原因と判断？ 具体的には、予算との比較や前年度との比較を行うことで、突出した変化を確認します。もし大きな変化が見られない場合は問題がなかったと判断できますが、何かしらの極端な変動があった場合には、その原因を仮説に基づいて検証することで、より正確な分析が行えるようになります。

なぜ目的を重視する？ 常に目的を意識し、自分の思考の癖を理解するとともに、問い続けることの重要性を学びました。これまでは、自身の経験則に頼り、安易な解決策に走っていた点に気付かされました。今後は、問題の本質を的確に捉える思考力を身につけたいと考えています。 組織会議はどう整理？ 半期ごとに担当する組織のアクションプランを作成する際は、現状、課題、対策を論理的に整理し、より成果に直結するプラン作りを心掛けていきます。また、社内会議においても、問題の核心を正確に把握し、適切な提案ができるよう努めていきたいと思います。 なぜ毎日問いかける？ さらに、日常生活においても「なぜ、何のために」という問い掛けを習慣づけ、常に深く考える姿勢を実践していきます。加えて、毎週確実にインプットの時間を確保し、学んだ知識を業務で実践するアウトプットを行い、上司や同僚からのフィードバックも受けながら成長を続けていく所存です。

平均の捉え方は？ これまで、平均値については単に合計を個数で割るだけの計算に留め、データのばらつきにはあまり目を向けていませんでした。加重平均や標準偏差といった考え方は知っていたものの、実際の活用方法については具体的なイメージが薄かったため、今回の講義でその使い方を理解することができました。 顧客層の把握方法は？ この学びを自分の業務に活かすため、地区全体の顧客売上データをヒストグラムで区分し、顧客層ごとの購買力を把握する手法に注目しました。顧客の売上ランクごとに適切な営業施策を検討し、個別にアプローチできる可能性を感じています。 実践で効果は？ 具体的には、まず売上データを取得し、実際のヒストグラムを作成して区分を始めます。その上で、各区分ごとに合わせた営業施策の計画と実施を行い、売上数字の定点観測で変化を読み取ります。このプロセスにより、施策の効果を判断し、次の戦略検討に役立てる予定です。

問いの共有はどう？ 日頃から仕事で「イシューは何か」を考えてはいたものの、問いを意識し続けたり共有することはあまりできていなかったと感じています。しかし、共有がなければ話が進まず、解決策を見つけるのが難しいということにも気づきました。 データ活用の期待は？ 来月からはデータ部門のサポートに入るため、さまざまなデータを活用してイシューの洗い出しと解決策の検討を行うのがとても楽しみです。これまで学んだ内容をもとに、相手に分かりやすく伝えるため、図や表、イメージなどを積極的に活用しようと考えています。そのためにも、まずは基本から再度復習することにします。 伝える工夫は何？ まず、基本をしっかりと復習し、自分の言葉でノートにまとめたアウトプットを行います。そこから実務でデータを使い、自分なりの工夫を加えたスライド作成や資料作りに取り組むとともに、人に伝えるための表現方法にも意識を向けていこうと思っています。

データ分析は何が肝心？ データを分析する際、「分解」する視点や切り口によって得られる情報が大きく異なることに気づきました。表面的な情報で安易に判断せず、多角的な視点からデータを分析し、十分に検証することの重要性を認識することができました。 要因の背景はどう検証？ たとえば、離職率の原因を調査する際には、年齢や勤続年数、部署、職位などの要素をMECEに分けて分析することで、特定の要因や傾向を見つけやすくなります。さらに、背景や理由を深く掘り下げることで、適切な予防策を講じることが可能になると考えています。 分解で見えているものは？ まずは、自分自身でデータを加工・分解することで、データ分析に慣れていきたいと思います。データを扱う際にはMECEを意識し、さまざまな視点から分析を行うことを心がけます。また、そこから導き出した仮説については、他の視点からも確からしいかを検証する姿勢を持ちたいと考えています。

仮説検証の重要性を再確認 段階を踏んで仮説検証を進める重要性を改めて認識しました。また、A/Bテストという手法についてこれまで全く知らなかったため、新しい分析方法として今後積極的に活用したいと考えています。 A/Bテストの効果的な活用法は？ 売上向上の施策に対しても、効果検証としてA/Bテストを用いてみたいと思います。これまで効果検証自体は実施していましたが、異なる施策を同時に行ったことはありませんでした。今後は実施できる事案を含め、慎重に検討していく予定です。 情報共有と承認のステップ まず、１か月以内に従来の施策とA/Bテストによる効果検証の違い、メリット・デメリットに関して部長会で情報共有を行う予定です。その際、A/Bテストが実施できそうな事案についても紹介し、従来法では得られない効果まで説明します。実施に対する承認を得た後は、来期の1Q内に実務担当者と協力し、テストを実施する予定です。

仮説の分類とは何か？ 仮説の分類という概念を知らなかったため、この考え方は非常に参考になりました。ビジネスにおいて重要な課題であるコミュニケーションと問題解決を、時間軸を用いて分類し、仮説を立てる思考法は大変勉強になりました。 仮説思考を活動方針にどう活かす？ 現在、来期の活動方針を策定しており、今回学んだ仮説思考を活用したいと考えています。前々期、前期、今期のデータを比較することで、売上に課題がある製品とその属性（新製品か定番品か、製造コストなど）を基に、改善計画を提案できるのではないかと考えています。 売上課題の仮説をどう立てる？ 具体的には、売上における課題についていくつかの仮説を立ててデータを比較してみる予定です。例えば、①売上金額が減っているのか、②粗利率が下がっているのか、といった課題の内容を明らかにし、更にその課題が発生している要因について仮説を立てて掘り下げていく作業を行う予定です。