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40代の女性

受講生の学び

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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。

タイトルと表現はどう？ 資料作成に取り組む際は、タイトルの付け方、文字の表現、グラフの選択といった要素を、曖昧な感覚ではなく、十分に吟味して決定することが大切です。また、表の見出しと内容に齟齬が生じやすい点にも注意し、常に閲覧者の目線を意識して、伝えたいメッセージが正確に伝わる資料作成を心がけます。 報告書は伝わる？ 上司への報告資料作成では、口頭で補足説明する前提に頼りすぎるのではなく、紙面だけで内容が十分に伝わるよう、文章表現にこだわる必要があります。資料から読み取れる情報が明確で、一目で内容が理解できる構成が求められます。 教材は理解できる？ また、社内教材の作成においては、多様な立場の読者が内容を理解できるよう、さらに「読み手に伝えられているか」を意識した分かりやすさが重要となります。具体的かつ論理的な流れを持つ資料を作り、全ての読者にとって親しみやすい内容に仕上げることを目指しています。

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。

目的はどう決まる？ 自分が何をしたいのか、何を課題と感じているのかという「目的」を明確にすることがまず大切です。現状と理想との間にギャップがある場合は、その要因について仮説を立て、何が足りないのかを考えます。また、分析にあたっては、適切な比較対象を選定し、求める情報を明確にした上で、計画的に情報収集と分析を進めることが求められます。4Wに沿って筋道を立てて考えるプロセスは、論理的な思考力を養う上で非常に役立ちました。 収支をどう見極める？ 収支分析に取り組む際も、まず自分の目的を確認するところから始めます。今期の見通しが厳しい場合、前期やコロナ禍前など、適切な比較対象を設定して分析を行いたいと考えています。また、無計画にデータを扱うと多大な時間がかかるため、仮説を基にじっくりと取り組むことが重要です。最終的には、課題や問題点を明確にし、どうすれば改善できるのか、具体的な解決策を導き出すことを目標としています。

なぜクリティカル思考？ 仕事を効果的かつ効率的に進めるためには、クリティカルシンキングが非常に有用です。まず、人は思考の癖があり、考えやすい範囲に固執してしまいがちです。その結果、重要な部分が抜け落ち、十分に検討できない状態に陥ることがあります。そのため、「視点・視野・視座」という3つの観点を意識し、自分の着目点が偏っていないかを常に振り返ることが求められます。 なぜ結論先行？ また、私が結論ファーストで回答するのが苦手な理由は、相手の問いの真意を瞬時に捉えられていないからだと感じています。そのため、意図を十分に理解しないまま話し始め、説明が先行してしまい、相手の求める答えに的確に応えることができないという課題があります。 相手の理解は？ 本講座を通じて、相手が何を求めているのかを正しく把握するための問いを立てる力を磨き、意図を的確に理解した上で、結論から簡潔に伝える技術を身につけたいと考えています。

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。