データ・アナリティクス入門

目的と丁寧さで切り拓く成長の一歩

目的は本当に明確? 全体の学習を振り返る中で、まず「目的を明確にする」ことの大切さを実感しました。分析の目的を最初にしっかりと考えることで、効率的に検討を進め、目標に向かう道筋がはっきりしていくと感じます。 解決策はどう整理? 次に、「問題解決のステップに沿って丁寧に考える」ことが重要であると再認識しました。what、where、why、howといった視点を順を追って整理することで、論理的に整った考え方ができ、正しい解決策にたどり着けると感じました。 分析はどう区切る? また、分析とは「分けて比較する」作業であるという点が強く印象に残りました。難しいものという意識を捨て、シンプルにとらえることで、より具体的に物事を捉えやすくなったと感じています。 目的確認で効率化? さらに、頼まれた仕事や指示された業務においても、ただ漠然と取り組むのではなく、その目的をしっかりと確認することで、仮説が立てやすくなり、効率的かつ生産性の高い仕事ができると実感しました。自ら考え抜く姿勢が、意欲的な取り組みにつながるのだと思います。 学びはどう定着する? この講義で得た学びをノートにまとめ、復習を重ねることで自然な形で分析に向き合えるよう、自分の中にしっかりと定着させていきます。最初に浮かんだ解決策にすぐ飛びつくのではなく、常に冷静に考え、丁寧な検討を続けていこうと心に誓いました。

デザイン思考入門

全体を捉える登山の教訓

知識の罠に気づくか? 業務系システム開発では、顧客の業務知識が不可欠です。多くの経験を積んでいくうちにさまざまな知識を吸収できる一方、顧客の抱える課題を定義する際、その知識が逆に思い込みに陥る原因ともなりかねません。実際、ある講義での体験では、登山中の一場面だけに目を奪われ、準備や登山後のプロセスという全体像を見失ってしまったと感じました。このように、顧客のことを考えているつもりでも、自分の頭の中で構築したイメージにとらわれやすいという問題意識が生まれました。 顧客の本音を引き出す? 新規案件のヒアリングでは、課題定義を意識しながら、まず顧客が困っている事柄を書き出してもらい、自分なりに整理してみました。講義で学んだ一次コーディングを参考に、何も知らないという姿勢で質問を続けた結果、顧客自身が「当たり前」と考えている部分を改めて考えさせられる場面が増えました。対話を重ねることで課題が可視化されるプロセスを実感し、より具体的に問題に向き合う大切さを学びました。 全体を見渡すには? 登山の例においても、単に登山中だけにとらわれず、準備やその後の過程も含めた全体を見渡すことが必要だと感じました。どのような課題定義においても、まずプロセス全体をしっかりと考えることが、より正確な理解へとつながると実感しています。今後はこれらの気づきをもとに、広い視野で課題解決に向き合っていきたいと考えています。

デザイン思考入門

共感なくして論文は成らず!挑戦の学び

論文準備は順調? 現在、学会発表用の論文を準備しています。自社の事例に基づき、他社ではどのような状況か、またユーザーがどのように感じているかを知るため、インタビューを実施する予定です。 不満の理由は? 論文のテーマは実務に直結しており、「教科書通りの開発手法を実施したにもかかわらず、なぜユーザーから不満が出るのか」という問いから始まります。書き上げた部分には共感が不足している点も見受けられるため、インタビューの際にはその点を重点的に理解してもらえるようにしたいと考えています。 実践はどう進む? 実践段階はこれからですが、ちょうど良い機会であると捉えています。論文が煮詰まっている状態も、今後の改善に向けた良いタイミングだと前向きに受け止めています。インタビュー後に「やはりあれも聞いておけばよかった」という状況が起こる可能性は十分にあるため、慎重に準備しつつ、再度インタビューが必要になることもあらかじめ想定しておくのが良いと感じました。 共感は伝わる? また、「共感」はデザイン思考の中で最も重要な要素の一つだと認識しています。実際、プライベートで少年サッカーのサポートをしている際、ゲームに参加して選手と一緒にプレイすることで、選手の現在の能力や、練習の成果がどの程度反映されているかを実際に感じ取ることができています。これも「共感」を得るための一つの方法だと考えています。

デザイン思考入門

発想の種が未来を創る

どんなアイデアが光る? ライブ授業の録画で皆さまのプロトタイプを拝見し、多くの気づきと刺激を受けました。たとえば、バッグ自体ではなくその中に入れる荷物の軽量化という発想や、ロボットやドローンによる荷物運搬という発想には、驚きとワクワクを感じました。 学びをどう実践する? 課題解決型学習プログラムの取り組みの中で学んだ〝デザイン思考〟を実践していきたいと思います。先日、付属高校の探究授業の成果発表会に招待されましたが、あまり斬新とは言えない内容が多いように感じました。後に、大学の経営学の教員が事前にビジネスフレームワークの基礎をレクチャーしていたと知り、アイデア部分が十分に発展していなかったのではないかと考えました。若者本来の自由な発想を引き出すファシリテーションの重要性を改めて実感し、今回の学びから貴重な知見を得ることができたと思います。 隠れたニーズは何だろう? 共感や課題定義においては、顕在ニーズはすでに解決されている可能性があるため、誰も気づいていない潜在ニーズの発見に力を注ぎたいと考えています。また、発想に関しては「量が質を担保する」という考えを念頭に、さまざまなアイデアを積極的に出す環境づくりが重要だと感じました。さらに、プロトタイプ検証は一度経験してからが本当のスタートであるという先生の言葉は、学生たちにもぜひ伝えていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

採用戦略をロジックツリーで深掘りしてみた結果

ロジックツリーで何を明確にする? ロジックツリーの分析を通じて、様々な視点や要素から分類・分析を行うことで、因果関係を明確にすることができます。これにより、ありたい姿と現状のギャップを把握し、解決策を見つけることが容易になります。このギャップには、将来の目標から逆算する方法と、現状を正常に近づけるための逆算方法の2種類があります。問題定義(WHAT)からスタートすることが重要です。 採用戦略に新たな要素を加えるには? 私は新卒採用を担当しており、学校推薦応募と自由応募のメリット・デメリットを定量的および定性的に、大学別や専攻学科別に分析しています。それにより、他社と競争優位性のある採用戦略に新たな要素を加えたいと思っています。併せて、基盤となる戦略をさらに強化し、優位性を維持できるように取り組んでいます。 MECEで施策の現状をどう確認する? まず、前年の施策が現状の採用市場の変化に対応しているかをMECE(Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)に当てはめて検証します。これにより、重複や抜け漏れがないかを確認することができます。次に、課題解決施策をリストアップし、ロジックツリーの考え方に基づいて効果的な施策を優先順位付けします。そうすることで、計画達成に向けた取り組みを効率的に進めることができます。

データ・アナリティクス入門

プロセスが紡ぐ学びの軌跡

原因探索はどう? 問題の原因を探る際、プロセスに分けて考えることの重要性を実感しました。Week1で学んだ「分析は要素を分けて比較する」という手法を再確認し、今後も意識して取り組んでいきたいと思います。また、対概念について学ぶ中で「問題に関係する要素」と「それ以外」を区別するシンプルな考え方が非常に使いやすいと感じました。これまでに習ったフレームワークとも併せ、具体的な分析に活かしていきたいです。 判断基準はどう? さらに、「正解」が存在しない中で最適な案を選ぶには、適切な判断基準に基づいて評価するプロセスが不可欠であることが印象に残りました。精度を高める努力は必要ですが、時間をかけすぎないバランス感覚を持ちながら課題に取り組むことが大切だと考えています。 営業戦略考える? また、売上や利益を拡大していくために、What、Where、Why、Howを丁寧に検討し、効果的な営業施策を立案・実行する必要性を感じました。関係者に説得力のある行動計画を提示することで、より良い成果を得られるよう努めていきます。 多角的視点は? 一つのアイデアに固執せず、多角的な視点で物事を見ることも心がけたいです。正解のない状況でも、適切な判断基準を設定して効率的に進めることで、無駄な時間を省きながら最適な解決策にたどり着けると実感しました。

デザイン思考入門

実践体感で学ぶイノベーション

プレゼンは納得できる? プロトタイプの説明については、完成されたプレゼンシートにて発表する方が納得感が得られると感じました。そのため、プロトタイプ作成や報告の優先事項は、スピード、実際に体感・体験できること、そして低コストであると考え、報告もこれらを重視しています。 体感をどう見直す? また、これらの優先事項を活かすためには、人間が直接体感・体験した感想を重要な情報として捉え、AIを活用して視覚化する方法が有効であると学びました。 データ収集の極意は? 業務におけるプロトタイプやテストは、図面やCGでの可視化に加え、実際に試作された空間として創出されています。これらに対して、顧客の反応を定性的なデータのみならず定量的なデータとしても捉え、比較できるようにすることが求められます。そのため、どのようなデータを収集し、何を提示するか、また提示することでどのような課題解決やニーズの充足につながるかを事前に検討する必要があります。 クライアントの声は? さらに、コミュニケーションの活性化を求めるクライアントに対しては、彼らが何を求めているのかを十分に確認しながら試作アイデアを実際の空間に反映させ、図面化します。そして、アンケートによる定性調査と、図面や空間に対するドット投票による定量調査の両軸で評価を行う取り組みが重要だと考えています。

データ・アナリティクス入門

実践で磨く、A/Bテストの秘訣

情報伝達の大切さは? 今回の学びを通して、情報が漏れなく重複なく伝わることの大切さを改めて認識しました。目的を見失わず、必要なポイントを抑えることの重要性が意識されました。 A/Bテストの効果は? 特に、A/Bテストの活用は検証のしやすさや結果の共有において分かりやすい手法であると感じました。一定の制限をかけ、絞り込むことで方向性を見失わずに進める工夫にも気づきました。 広告運用のコツは? 実務でgoogle広告を活用する中で、A/Bテストの形式で構成され、AIが複数のセンテンスを組み合わせることで広告の最適化を図る仕組みを再認識しました。小さな変更を繰り返すアプローチは、実際にすぐ活用できる効果的な方法だと実感しています。 プロモーションはどう? また、運用しているプロモーションに関しては、早速実践に移し、チーム内で共有して理解を深めることが重要だと感じました。取得したデータをもとに分析し、意見を擦り合わせることで、より精度の高い施策へと進化させていく予定です。 チームでの改善は? 今後は、A/Bテストの手法をさらに高度なものにグレードアップすることも視野に入れています。ただし、個々のスキルに偏ることなく、チーム全体でアウトプットの場を設け、ディスカッションを重ねるよう取り組んでいきたいと考えています。

デザイン思考入門

失敗も踏み台に!シンプル開発の現場

プロトタイピングって何? プロトタイピングでは、①目的を明確にする、②適切な要求を抽出する、③適切な時間を投入するという点を学びました。大学の授業は1科目が15回で構成されているため、毎回がプロトタイピングの検証の繰り返しといえます。大幅な修正を毎回行うと、逆に学生の混乱を招く恐れがありますが、これまで以上に学生の反応に敏感になり、改善を重ねられると感じました。 なぜ凝りすぎる? プロトタイプの作成過程では、どうしても機能を増やしたり、完成品に近づけたいという衝動に駆られます。しかし、ユーザーからフィードバックを得るという本来の目的を考えると、あまり凝りすぎないことが大切だと思いました。実際、下手な漫画を用いたところ、その下手さが逆に興味を引き、フィードバックを得る結果となった経験があります。講座で紹介されていたように、本質的な機能に絞り、“Simple is best”の姿勢で臨むことが重要だと感じます。 本音を出す環境は? また、プロトタイプによる検証は、自分のアイデアが外部の批判にさらされるという意味でも、デザイン思考の醍醐味を味わえるプロセスだと思います。ただし、場合によっては意見を控えるユーザーも存在するため、誰もが本音で意見を言える環境作りが必要だと強く感じました。

クリティカルシンキング入門

結論から始める伝わる文章術

論理順序はどうする? 文章を書く際には、主語と述語を明確にし、論点を論理的な順序で整理することの重要性を改めて実感しました。まず、最初に伝えたい事柄(結論)を示し、その後に理由や根拠を説明し、具体的な事例で補強することで、読者に誤解なく伝える工夫が必要だと感じます。 報告や連絡はどう伝える? 業務報告や取引先への連絡メールなど、実際のシーンでこの方法を取り入れると、何が求められているのかが明確になり、質問のポイントも正確に理解できるようになります。また、文章作成後に必ず読み返し、主語と述語が不明確になっていないか、論理の流れに問題がないかをチェックする習慣が、正しいコミュニケーションに大いに役立っています。 案内状で伝えるには? さらに、案内状などの手紙を作成する際にも、結論を最初に示し、その後で理由を丁寧に順序立てて説明することで、相手にとって分かりやすい文章を構築できると感じました。急ぎの案件でない場合は、一度時間をおいてから再確認することも、誤解を防ぐための有効な方法だと思います。 学びを今後どう生かす? 以上の学びを実践し、今後も意識的に文章の練習やフィードバックを取り入れることで、より伝わりやすいコミュニケーション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

MECEで分析の精度と効率をUP!

MECEの重要性を再認識 MECE(Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)という概念を知ってはいたものの、長い間実務で意識して使ってこなかった。そのため、What, Where, Why, Howをしっかりと整理しながら進めないと、方向性を見誤る原因となり、結果として漏れが多い分析で無駄に時間を消費することになってしまう。 実務でのMECE活用法 こうしたミスを防ぐには、実務を進める際に常にMECEを頭に浮かべるトレーニングが必要だ。特に仮説を立てる場面が多く、成果が出ない原因になりがちである。特に営業戦略を立てる際には、一般消費者向けのプロモーション内容が的外れになる可能性があるため、プロセスの重要性が極めて高い。 書き出しで得られる効果は? 動画でも言及されていたように、文字として落とし、ビジュアル化することは重要だ。書き出すことで漏れや重複を回避し、整理が進むはずだ。ロジックツリーは何年も使ったことがないが、時間の問題にもなるものの、逆に簡潔化され、スピードが上がるプロセスになるかを試してみたいと思う。また、その過程で「目的は何か」を見失わないようにし、表面的かつ形式的にならない工夫を取り入れたいと考えている。

データ・アナリティクス入門

論理で拓く未来への一歩

現在の状況はどう評価? 問題解決には、まず最初に現在の状況と理想とのギャップ、つまり「あるべき姿」と「現状」の差を明確にすることが必要です。このギャップは、分析の際に数値化することで、問題の規模や深刻度が具体的に把握できます。 問題発生の場所は? 次に、問題が具体的にどこで発生しているのかを検証します。問題を細かい要素に分け、見なくてもよい部分を除外することで、焦点を絞りやすくなります。 原因は何だろう? その後、なぜ問題が発生しているのか、その根本原因を徹底的に分析します。そして、最後のステップとして、どのように解決策を実行していくかを具体的に考えます。ここでは、ロジックツリーやMECEの考え方を活用することで、多角的な視点から検討し、説得力のある解決策をまとめることができます。 解決策はどこから? この問題解決の手法は、売上の予算と実績の差異を説明し、対策を検討する際に非常に有効です。問題解決のステップを意識することで、効率よく課題に取り組むことができると感じています。また、これまであまり活用してこなかったロジックツリーやMECEの手法も、論理的な考え方を鍛えるために必要であり、簡単な分析にも応用することで、次第に使いこなせるようになりたいと思います。

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