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40代の女性

受講生の学び

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仮説思考は何が変わる？ 仮説思考を学ぶことで、業務に対する課題意識がより明確になったと感じました。単に仕事をこなすのではなく、仮説をもとにトライアンドエラーを重ねることで、目的に一歩ずつ近づけるという実感が得られました。 サポート満足の理由は？ 現在の課題として、クライアントのサポートに対する満足度が低い原因は、製品の不具合ではなく、返信までに要するリアクション時間やサポートサイトの分かりにくさにあるとの仮説を立てました。この課題に対して、改善策を検討し実施していく決意です。 フィードバック改善案は？ また、クライアントからのサポートフィードバックを年に一度にとどめず、より頻繁に意見をいただけるようにすることで、現状の把握と対応の質を向上させたいと考えています。問い合わせが多い項目については、サポートサイトを見直しアップデートするほか、検索しやすいキーワードの設定も改め、利用しやすい環境の整備を目指します。

仮説構築のコツは？ データ分析においては、感覚や直感、既定の仮説に頼らず、複数の仮説を網羅的に立てることが大切だと学びました。3Cや4Pといったフレームワークを用いることで、思考の幅を広げ、より多角的な仮説の構築が可能になると感じています。 分析の視点はどう？ また、自身がデータを分析する際、あらかじめ決め打ちした仮説や、結果に合わせた仮説立てに偏っていないかを常に振り返るようにしています。今後も複数の視点を持つために、こうしたフレームワークの活用を意識していきたいと思います。 目標達成の疑問は？ さらに、今年度の営業活動や新規売上実績を振り返り、目標に届かなかった部分についてどのような問題があったのかを考える際、4Pを活用して仮説を立て分析を行う予定です。来期の目標設定とその達成に向けた指標作成においても、組織や個人の達成状況を比較しながら、どの活動を重点的に見守るべきかを具体的に検討していく考えです。

ABテストの条件は？ ABテストでは、条件を揃えることの重要性を改めて認識しました。web広告の出稿時、期間は統一していたものの、画像やメッセージなどの要素がバラバラになっていた点は反省材料です。5パターンから2パターンに絞ったときに優位差が出なかったことから、最初から2パターンで検証すればよかったと感じました。今後は、各条件をしっかりとそろえることを最優先に、広告出稿に臨みます。 部下の進捗状況は？ 初めてプロジェクトマネジメントに取り組む部下が、全体像の把握に苦労している様子が見受けられます。全体スケジュール表を提出させても、個々の業務に追われ、検討した案を1週間放置してしまうケースが発生し、本人も周囲も内容を忘れてしまったため、再び考え直す必要が生じています。この状況がプロジェクト全体の進捗に影響しているため、今後はプロセスの各段階を理解することを重点的に指導し、円滑な進行を目指していきたいと思います。

どうしてシンプルに？ 相手に伝えるのではなく、「相手に伝わる」という観点から多くの学びを得ました。これまで文字の色を変えることで目立たせてきましたが、タイトルの強調には斜体を使うなど、他の方法もあることに気づかされました。不要な要素を取り除き、シンプルに考えることが重要だと感じました。 グラフで比較する？ 現在、研修アンケートの回答率や評価を示すまとめ資料を作成していますので、今回の演習で学んだことを活用したいと思います。また、昨年のアンケート結果と比較してどうだったかを考える際、比較をグラフで表現するのも効果的だと感じました。 スライドは伝わる？ アンケートの集計が完了し次第、今回の演習を活かしてスライドを作成します。スライドは2パターン作成し、どちらがより効果的に伝わる内容になっているか、周囲のメンバーに意見を求めてみるつもりです。その際には、強調すべきポイントも伝えつつ、アドバイスをもらう予定です。

アナログの魅力は？ 私はもともとアナログな感性を大切にしており、調べたり考えたり書いたりする行為に深い愛着を持っていました。これらの営みは人間ならではのものであり、かつてはその価値を疑うことはありませんでした。しかし、近年、その貴重さが本当に失われつつあると痛感しています。普段は考えるだけに留まる私でさえ、時代の変化に応じて自らを変化させる必要性を感じるようになりました。 AI活用で安心？ 一方で、英文の翻訳や要約といった分析作業には毎日AIを活用しています。とはいえ、計算が必要な検証資料については、今もなお自分の目で数字を確認し、エクセルで計算を行っています。これは、初めに「AIは誤りが起こる」という印象を持ったため、数字に関する作業では事故を避けるためにAIの利用を控えていた結果です。使いこなせた者が成果を上げるこの環境において、私も乗り遅れずにAIを自在に活用できるようになりたいと強く感じています。

損益計算書で何発見？ 数字に苦手意識があった私ですが、損益計算書が「儲け」、貸借対照表が「どこから集め、何を使っているのか」を示すものだと気付くことができ、理解に変化が生まれました。本来は全く見当がつかなかった部分であったため、これからの学びに大いに期待しています。 数字への親近感は？ これまで、財務三表を持ってはいたものの、実際に数字を見る機会はなかったのですが、今回実際に数字に触れることで、「見てみよう」と思えるようになりました。日々の日報やその他の数字に早くなじみ、読み解けるようになることを目指したいと考えています。 実務で何注目すべき？ 実際の数字の読み方については、まだ語句を覚える初期段階であり、実務に触れた経験がないため、具体的にどこに着眼すれば良いのか想像がつきにくいのが現状です。しかし、今後、財務三表を通して重要な着眼点を見つけ出す方法を学び、数字に対する理解を深めていきたいと思います。

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。

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。

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。