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30代の男性

受講生の学び

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授業で得た発見は？ ライブ授業での総合演習を通じて、これまでの座学での学びが実際のビジネスの現場でどのように活かされるかを具体的に理解することができました。データから全体のストーリーを組み立てる際、まず先入観を捨て、グラフ化などの具体的な作業に取り組むことで、新たな視点や発見があると実感しました。また、導かれた仮説に対する検証方法を事例を交えながら学ぶことで、手を動かすことの重要性を再認識しました。こうした日々の実践が、確かなスキル習得につながると感じています。 原価で何が変わる？ 目標原価と実際原価の比較においては、まず全てのデータを要素ごとに分解し、どの項目で大きな差異が生じているかを把握します。その上で、差異が大きい項目について原因を仮説立てし、その仮説が正しい場合にどのような改善で原価が削減できるかを考えます。さらに、検証方法（＝解決策）を具体的に提示することで、工場全体のコスト削減に貢献できると考えています。

文章で伝えるには？ 伝えたいメッセージは、内容の良否だけでなく、どのように伝えるかが非常に重要だと感じています。相手に情報を探させるのではなく、初めて目にした人でも意図がすぐに伝わるような文章や資料を作ることを心がけています。具体的には、文章を完結にまとめ、資料では伝えたい内容に応じたグラフを用いるよう努めています。 メールタイトルはどう？ また、日々配信している社内向けのメールについても、タイトルの工夫を進めています。従来、タイトルの冒頭に「情報共有」という表現を用いていましたが、最近はその必要性を感じず、代わりに「12/1から開始！」のようなアイキャッチな表現を取り入れることで、受信者の目を引くことを意識しています。 資料作成のコツは？ さらに、月次の予実績報告などの資料作成においても、相手に情報を探してもらう手間を省くために、わかりやすい構成や適切なグラフの選択を心がけ、効果的な情報伝達を実現しています。

本質はどう捉える？ 問題解決プロセスでは、「何が問題なのか（what）」「どこに原因があるのか（where）」「なぜその問題が発生しているのか（why）」の３点に対して、徹底的に検証することが重要であると学びました。 原因をどう探る？ また、whyの部分については、3Cや4Pといったフレームワークを活用することで、より具体的な原因の特定と分析が可能になることが印象的でした。各アプローチにおいて、仮説を立て、既存または新規のデータを用いて検証する作業が鍵であると感じています。 新たな視点は？ 特に、売上データの結果は複合的な要因が重なっており、一概に原因を絞るのは難しいという現実があります。それにも関わらず、自分なりにここが原因だろうという仮説を立て、検証を通して新たな視点や解決策につなげることの重要性を実感しました。今日学んだフレームワークを活用しながら、今後もさまざまな課題にチャレンジしていきたいと思います。

論理伝達はどうする？ ナノ単科で学んだ内容は、ビジネス現場で求められる論理的な説明方法や伝え方を身につける大きな糧となりました。講座では、伝えたい目的に応じて複数の理由を明快に提示することや、主語と述語を明確にすることで説得力のある文章作成を実践しました。 説明の流れはどうなる？ また、説明する際の論理の構造や流れについて、理由と根拠がしっかりと連携している点が強調されており、読み手にとって分かりやすい順序で情報が整理されていると感じました。上司やクライアントに対しても、これらのポイントを意識した説明が効果的であるという具体的な事例とともに学ぶことができました。 簡潔な表現はどう磨く？ さらに、文章を短く端的に書く技法や表現のバリエーションを工夫することの大切さも実感できました。全体的に内容が具体的でありながら、無駄を省いた簡潔な表現が自然な日本語で伝わるようになっており、実務的な説明力の向上につながりました。

どんなイシューが有効？ イシューの設定がまず何よりも重要です。どのようなイシューを立てるかによって、分析の方向性や解決策が大きく変わることを学びました。たとえば、「問い合わせ対応の長時間化がクレームの原因になっている」という例題では、「待ち時間を減らすためにはどうするか」と「問い合わせ件数を減らすためにはどうするか」という複数の問いを設定することが可能です。 議論の目的は何だろう？ また、日常的な議論の場では、まず議論の目的を明確にすることが大切です。問いの形式にすることで、全員が何に注目すべきかを共有でき、議論が進む中で設定した問いからの逸脱を防ぐことができます。さらに、各参加者の発言を後から振り返り、内容が当初の問いに沿っているか、導かれた方針が妥当であるかを検証することが重要です。こうしたプロセスにより、1つの問いに偏ることなく、多角的な視点からアプローチし、見落としがないかを常に意識することが求められます。

授業で何が足りた？ ライブ授業を通して、学んだ内容が実際には抜け落ちていると感じることがありました。日常にうまく落とし込めず、知識が血肉になっていないため、再度復習する必要性を強く感じています。一方で、学習初期から具体的な指針があったおかげで、課題に対して何をすべきかが明確になり、その成長を実感できた面もあります。 分析で自信は得られた？ また、採用状況の分析は、初めから取り組んできたこともあり、これまでの経験が自信につながっています。繰り返し実践する中で、数字を扱う技術をさらに磨けると感じており、新たなデータにも積極的に取り組みたいと考えています。 異動後の数字はどう変わる？ この春に異動があり、新しい職場でどのような数字に触れることになるのかはまだ不明ですが、現職場ではこれまでの分析手法がレガシーとして共有されています。新たな環境でも、数字を扱うスキルを引き続き活かし、積極的に取り組んでいきたいと思います。

顧客の本質は何？ 顧客の真のニーズは、表面的な関わりだけでは捉えきれず、より深堀りする必要があります。ウォンツとニーズの違いを明確に区別し、顧客が本当に求める解決策を見極めることが大切です。特に、ウォンツは競合他社も取り組みやすく、価格競争に陥りがちであるため、顧客の根本的な問題点―ペインポイントを整理し、自社の強みと掛け合わせた具体的な提案が求められます。 現状の課題は何？ また、クライアントが感じる「ムリ・ムダ・苦しい」という状況を整理するために、デプスインタビューや現場での行動観察などを活用し、実際の状況を詳しく把握します。同時に、自社のストロングポイントを整理することで、大きなペインポイントに対する効果的な解決策を明らかにしていくことが重要です。 印象に残る提案は？ さらに、クライアントにとって想起しやすいネーミングを工夫することで、提案する解決策がより一層印象に残るように努めるべきです。

なぜ復習が大切？ 学んだ内容は、1週間前のものはすぐに思い出せる一方、1か月前のことはすぐに再現できないと実感しました。このことから、インプット、復習、そしてアウトプットの重要性を改めて学び、机上の学習にとどまらず、実務に活かす目的を持って本講座全体を自己復習しようと考えました。 どこから手を付ける？ また、データビジネスやロジカルシンキングが未経験のメンバーには、いきなりドメインの詳細な説明をするよりも、入りやすい内容から始めるのが効果的であると感じました。具体的には、比較を用いた分析や、データ分析のプロセス、問題解決のステップなどが、そのヒントになり得ると考えています。4月以降の職務管掌は未定ながら、少なからず人材育成に関わる予定です。そのため、まずは本講座全体を自身で復習し、業務に必要な知見をピックアップしておくとともに、必要に応じてアウトプットすることで、自らの復習と組織全体の底上げを図りたいと思います。

--- MECEを意識する重要性 切り口および分析について、常にMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を意識して分析することの重要性を整理することができました。特に、導入部分での分析項目の洗い出しにおいて、いかに漏れなく切り口を探るかが検証の鍵であると理解しました。 新規事業企画での試み 現在、新規事業企画を行う部署に所属しており、偏見を持たずに課題を確認し、様々な視点で洗い出しと検証を行いたいと考えています。特に、5W1Hを使用して漏れなく確認し、価値ある人やモノを創出すべきかを見出したいと考えています。 5W1Hを活用すると？ 月並みではありますが、5W1Hをしっかり検討しきったかを常に自問自答したいと考えています。分析時はもちろんのこと、客先にヒアリングを行う際にも、どの情報が不足しているかをフレームに照らし合わせて考えたいと思います。 ---

どうして多角的に見る？ 3つの視（視点、視座、視野）を用いることで、多角的に物事を眺め、思考の幅を広げる大切さを学びました。ドラッグストアの演習では、相手に自分の意図を十分に伝えられていないことに気づくとともに、その原因が自分の思考の枠にあったと実感しました。さらに、枠を広げることで説得力が向上するという効果も感じました。 どう上司に説得する？ 業務において、今後は自分が進めたい方針を上司に説明する際に、この学びを生かせると考えています。これまでは、上司の指摘に対して「経験の差」で割り切って反論できずにいましたが、今回の学びによって、経験の有無にかかわらず思考を深め、反論のための論拠を増やすことができるようになりました。そのため、考える際には立ち止まり、具体的な事例と抽象的な視点、ロジックツリーやMECEの考え方を意識的に取り入れ、「もう一人の自分」を育てながら、より論理的で説得力のある説明を心がけようと思います。

数字に基づく検証は？ 分析は、ただの偶然や直感に頼るのではなく、数字の根拠をしっかりと確認した上でストーリーを構築することが大切です。まずは、何が言いたいのか、どこを重点的に見るべきかを整理し、その順序（What⇒Where⇒Why⇒How）に沿って傾向を明確にしていきます。 どんな原因が考えられる？ また、考えられる原因を幅広く洗い出し、特に可能性が高い仮説についてはしっかりと検証する必要があります。平均値を見る際には、その数値のばらつきにも注意を払い、全体像を把握するよう努めます。 データの可視化はどう？ さらに、データを視覚的に表現することは非常に効果的です。ヒストグラム、円グラフ、棒グラフなど、データの種類に応じて最適な図表を瞬時に選び出し、形にするスキルが求められます。数字だけのデータでは、何が言いたいのか、どこに課題があるのかを直感的に伝えることが難しいため、ビジュアル化が大きな武器となります。

目的は何だろう？ 目的に応じて分析方法が変わるため、まず目的を明確にすることが重要だと感じています。数字の分解は、複数のパターンで行うことで真因を把握できるため、分解した結果を目的と照らし合わせながら検証していくことが必要です。また、漏れがないようにMECEの視点を取り入れたいと考えています。 営業戦略、どう立てる？ 私は営業チームの責任者として、顧客や担当者による偏りが大きい現状を実感しています。顧客ごとにリピートの可能性、規模、件数、金額などが異なるため、今後の営業戦略に分析結果を活用していく予定です。加えて、顧客満足度の向上を目的に、アンケート調査も実施していくことにしました。 人間の役割は何？ DXの進展により、AIやIoTの活用で効率化が進む一方で、最終的な分析や確認は人間が行う必要がある点も重視しています。どのようなシーンでこれらの取り組みが活用されるのか、皆さんの意見を聞いてみたいと思います。