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20代の女性

受講生の学び

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イシューはなぜ大切？ 大きな経営課題でも小さな問題でも、イシューを基盤に事実の整理とデータ解析を行い、判断することの重要性を学びました。適切なイシュー設定ができていないと、課題が誤った方向に進むことが多々あります。そのため、基盤となる情報の整理が重要であると感じました。これにより、物事を多面的に捉える力を養うべきだと強く思いました。 採用課題の見方は？ 採用の課題に対しては、一つの側面だけでなく多面的に見て、どのような打ち手を講じるべきかをイシューやツリーを活用して検討しています。議論を行う際には、現状と課題を整理し、イシューを明確にすることで論点がぶれずに進められるよう意識したいです。さらに、イシューを資料に落とし込むことで、定期的に振り返りを行い、ぶれないよう工夫することの重要性も感じました。 新たな挑戦はなぜ？ 新たな取り組みを行う際、なぜその結論に至ったのかを説明するために、ツリーとイシューを活用してわかりやすい資料を作成します。また、ミーティングの開始時には、イシューとなる内容をチャットに投下し、常に全員が意識できるようにすることも心がけています。

数字の裏に隠れた答えは？ 数字の羅列にしか見えないデータでも、多角的に分解し整理することで新たな情報が得られることに気づきました。具体的には、WhenやWho、Howといったカテゴリごとにデータを洗い出し、グラフを用いて数字の変動を追ったり、最大・最小の数値や割合を比較することで、多くの学びがありました。私は特にグラフ化や関数に対して苦手意識を持っていたため、これらを克服してデータ分析の手法を身につけたいと強く感じました。 具体例で何が見える？ これらの手法は、主に以下のような場面で役立つと考えています。例えば、産休・育休のデータでは、自部署だけでなく全社や日本社会全体の傾向も分析でき、マネージャー育成では、試験結果を単なる合格・不合格の線引きではなく、点数ごとの分布に注目して分析が可能です。 どう伝えれば安心する？ また、上司に資料を提出する際には、以下の行動を心がけていきたいと思います。まずアウトプットのイメージを具体化し、それに必要な情報を集めます。そして、仮説を立ててそれを検証できる視点で分析し、提案先の社員目線にあったアウトプットを整えます。

ビジネスでの意思決定の重要性とは？ 今回の講義を受けて、ビジネスにおける意思決定の重要性を再認識しました。特に、リーダーシップの発揮方法やチームの意見をどのようにまとめるかについて多くを学びました。 実例から学ぶ実践的な知識 講義内で紹介された事例は非常に具体的で、実際のビジネスシーンを強く意識したものでした。これにより、理論だけでなく実際の業務に応用できる知識を手に入れることができました。また、ディスカッションを通じて他の受講生の意見を聞けたことも非常に有意義でした。 業務に活かすための次のステップは？ 今回の学びを自分の業務にどう生かすか考えると、まずはチームメンバーとのコミュニケーションを改善することから始めようと思います。メンバーの意見を尊重しつつ、目的達成に向けてどのように導いていくかを意識して行動していきたいと感じました。 効率的な意思決定プロセスの模索 また、自分自身の意思決定のプロセスを見直し、より効率的かつ効果的な方法を模索していきたいと思います。今回の講義で得た知識を活かし、今後の業務に取り入れていきたいと強く思いました。

分析とは何かを考える 今週、私が学んだ点は以下の2つです。 1つ目は、「分析とは比較すること」です。比較しなければ、その数字から何が言えるのかわからず、数字を出すだけではあまり意味がありません。 分析目的の明確化が重要 2つ目は、「分析の目的を明確にすること」です。何のためにデータ分析を行うのか、それを行うことで自分は何を成し遂げたいのかを明確にしなければ、データの整理や加工の方法もわかりません。 実証実験の進め方と意義 私の部門では新規事業開発を担当しており、日本各地で実証実験を行っています。実証目的に紐づいたデータ取得の設計と分析・評価を行い、実証結果を基に次の方向性を探る際には、数字を用いて周囲に納得感のある説明を行うことが求められます。 データ分析のスキルをどう向上させるか 現在の業務の方向性を整理し、実証実験の意義と目的を改めて明確にすることが重要です。また、データ分析を専門とする教授とディスカッションしながら実証実験のデータ取得方法を設計し、実証後のタイミングで有効なデータを用いて自身で結果を評価できるようにすることが目標です。

データ比較はどう捉える？ データは比較によってその価値が際立ちます。「何と比較するか」が特に重要です。仮説を立てる際には、フレームワークを活用し、網羅性を確保することが肝心です。また、仮説を切り捨てる際には、なんとなくではなく、はっきりとした理由を持って切り捨てることが必要です。 商品の見直しはどう？ 売上が低迷している商品のリニューアル方針を考える際には、自社および他社の新商品や売上が好調な商品、不振な商品の販売動向や購買者の分析が求められます。特に間接競合においては、「何と比較するか」の経験的な蓄積があまりないため、これは大いに活用できる視点です。新商品のコンセプト評価が芳しくない場合には、方向転換も検討すべきです。 仮説検証の鍵は？ 仮説を立てるプロセスでは、前提を疑い、フレームワークの活用や他部署からの意見を取り入れることで、網羅性を持たせることが重要です。仮説を検証する際には、比較対象を慎重に選ぶ必要があります。また、仮説を絞り込む段階では、切り捨ててよい理由を明確にしておくことが、今後同様の案件が発生した際にも活用可能な知見となります。

なぜ意見を発信する？ ２回目のライブ授業を受け、さまざまな方の意見を聞くことの重要性を改めて実感しました。自分の意見を積極的に発信することで、理解できている点とそうでない点が明確になるため、このような機会をこれからも継続していきたいと感じています。 問いの本質は何？ クリティカルシンキングにおいては、「問いからはじめて」「問いを共有し」「一貫性を持たせる」という３つのポイントを常に意識することが大切だと学びました。これらを頭に留め、自然と実践できるよう心がけたいと思います。 資料の使い方は？ また、資料作成や提案の機会が多い業務において、ライブ授業で学んだ資料の見せ方や数字の提示方法はすぐに活用できると感じました。今日から実務に取り入れていく所存です。 どう改善情報共有？ 特に、問いを共有する面では改善の余地があると感じたため、まずは一緒に働くメンバーとの情報共有に努めていきたいです。さらに、資料確認の依頼を受ける機会が多いことから、自分だけでなく、他の方が作成した資料に対しても学んだ内容を活かし、効果的なアウトプットを心がけていきます。

データ分析の重要性とは？ データ分析において重要なのは比較することです。データは分かりやすく加工して活用する必要があります。また、私自身が特に気をつけたいのは、目的を決めてから行動することです。課題がどこにあるのか、なぜそうなっているのかを考え、選択肢を出してから仮説を立てて進めることが大切です。 売上向上に必要な行動は？ クライアントの課題解決に際しては、大きな目的である売上向上に対して、小さな目的を設定してから行動する必要があります。どこに課題があるのか、仮説を持ってヒアリングを行いたいと思っています。また、自身の営業計画立案においても、既存の課題や理由だけでは向上しないため、繰り返し検証して精度を高めていきたいです。 ヒアリングの視点はどうする？ 具体的には、クライアントヒアリング時において、「What」「Where」「Why」「How」という観点から文章を用意し、必要に応じて「あるべき姿」とのギャップについて整理していきたいと考えています。自身の営業計画についても、現時点で考えている課題と理由を再検討し、改善を図りたいと思っています。

考えのクセ、気付いてる？ 自分には考え方のクセがあることを改めて実感しました。具体的には、客観的な視点よりも主観的な考え方に偏ったり、データや数値よりも自分の経験を優先して考えてしまうことに気づくことができました。このクセを直すためには、まず自分自身で常に意識することが大切ですが、それだけでなく、人とのディスカッションの機会を多く作って練習していくことが必要だと感じています。 アンケートはどう読む？ 特に顧客アンケートの分析時には、考え方のクセが出てしまわないか注意が必要です。アンケートの自由記述欄では感情移入しやすく、主観的な判断に陥ることがありますが、そうならないように感情に流されず、アンケートから客観的なインサイトを得られるよう分析したいと考えています。 意見交換は必要？ まずは自分で現在の課題を意識しながらアンケートを分析します。その後、他人に分析結果を説明して、論理に飛躍がないか、見落としていることがないか確認してもらう機会を設けたいと思います。今後は、多くの人と意見交換を行い、視点の幅を広げることを意識していきたいです。

多角的視点はどう？ データを見る際には、様々な切り口を持つことの重要性を改めて実感しました。切り口のレパートリーが少ないと、誤った解釈に導かれる恐れがあるため、一つのデータに対して複数の視点から分解することが、正確な解釈へとつながると感じています. 応募増加の理由は？ 具体的には、月間の採用進捗を確認する場面で、前月から応募が増加した場合、属性・性別・年齢などの観点でデータを分けて検証すれば、その増加の要因がより明確になると思います。こうした実践的なアプローチが、日常業務における分析力向上に役立つと考えています. 切り口は変える？ また、普段からデータを見る機会が多いこともあり、いつもより2パターンほど違った切り口で検討することを意識していきたいと思います。これにより、単に数字を見るだけでなく、背景にある要因や意味まで理解する助けとなり、分析の幅を広げることができると思います. 深い洞察は得られる？ このような進め方を継続することで、データの分解に対するレパートリーをさらに充実させ、より深い洞察を得られるよう努めていきたいです.

「分析は比較なり」とは？ 「分析は比較なり」という言葉が強く印象に残りました。これまで、分析を行う際にはひとつの情報やデータから何かを導き出そうとすることに注力しがちでした。しかし、適切な対象と比較を行うことが重要であることに改めて気づかされました。データ加工が目的化し、肝心な分析がおろそかにならないよう、「何のための分析なのか」を明確にすることが大切だと学びました。 採用戦略にデータ分析をどう活かす？ また、この知見は顧客企業の採用戦略を考える際にも活用できると感じました。顧客が抱える採用課題を解決するためには、現状データ（求職者の動向や志向性など）をもとにボトルネックを分析する必要があります。目標と現状の差を正確に把握するために、今回の学びを活かしてデータ分析を行いたいです。 自分なりの仮説が鍵？ さらに、顧客の課題に対して自分なりの仮説を立てること、分析の目的を明確にすることを意識していきたいです。採用市場は日々変化していますが、その変化を「仕方がないこと」と捉えるのではなく、変化の原因や市場の動きを常に考えていくことが重要です。

優先順位付けの重要性とは？ リソースは有限であり、戦略的に物事を進めるためには優先順位をつけることが重要であると理解しました。何をやり、何を捨てるのかを決めるには、判断基準を設ける必要があります。特に、投資対効果を算出することが一つのポイントです。根拠のある判断基準があれば、後ろ向きな印象のある「やらない/捨てる」という決断も納得感を持って周囲に説明できるとわかりました。 実証実験での課題は？ 現在の業務において、「何をやらないか」を決められないことが大きな課題だと感じています。特に実証実験を始める際、規模や検証すべき内容（今回は何を検証しないのか）を明確にすることが、有限なリソースを効率的に活用し、仮説検証の精度を高めるために役立ちます。 効果的な仮説検証の進め方 これからは、各フィールドで進める実証実験の目的を明確にし、検証すべき仮説を見直していきます。チームで検証すべき仮説を洗い出し、どの仮説を優先して検証するかをグループ会議で議論します。また、担当フィールドで想定している開発機能も、その優先順位に基づいて絞り込んでいく予定です。

伝わる文章の書き方はどう？ 相手に伝わる文章の書き方について、改めて整理する機会を得ました。主語と述語を明確にすることや、文章全体を見渡しながら書くことは基本的なことですが、普段は省略しがちです。しかし、相手に伝えるつもりで書くと意外と難しさを感じました。ピラミッドストラクチャーで考えを整理する方法も、今後試してみたいと思います。 正確な日本語の使い方は？ 業務で文章を書いたり話したりする際には、正確な日本語を使うことを常に意識したいです。ピラミッドストラクチャーは、特に会議で自分の担当商品について説明する際や、改善案を提案する際、新規サービスを考案する際などに活用できると感じました。 考えを整理する方法はどう？ 相手に伝える前に、まず自分の考えを整理することが重要です。自分が最も伝えたいことと、その根拠をピラミッドストラクチャーを用いて整理し、論理の飛躍がないか確認します。相手に伝える際には正しい日本語を使う必要がありますが、特に口頭で伝える際にどのように文章を組み立てるかが非常に大事ですので、意識的に練習したいと思います。