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受講生の学び

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グラフの理解は難しい？ 「何をすべきか考える」のゲイルでは、グラフが示す内容は理解できたものの、回答例と比べると自分の課題解決力の向上が必要だと実感しました。 会議の進行は大丈夫？ また、issue特定において「一貫してissueを抑え続けることが大事」との指摘がありましたが、実際に参加する会議では、論点がずれて別のissueが議論され、結果として会議時間が延長される場面が見受けられます。今後は、発表者やファシリテーターとしてこの点に一層注意し、会議の効率化を図っていきたいと考えています。 近未来の問いは？ さらに、遠い将来の問いではなく、近い未来に実現可能な具体的な問いを立てることが、業務だけでなく自分の思考整理にも役立つと学びました。同時に、自分で設定した課題を他者と共有し、同じ目線で課題解決に取り組む重要性も再認識しました。 目標設定はどう？ 例えば、自分の業界や部門の課題を明確に問い、組織内で共有して同じゴールを目指す業務遂行や、業務プロセス上のissueとその解決策を、事例を収集しながら具体的な期限と共に関連部門に共有する方法を実践していきたいと考えています。

自分の思考をどう？ クリティカルシンキングを学ぶとは、自分の思考をチェックする「もう一人の自分」を育てることです。直感や経験則に頼った偏った思考ではなく、客観的に物事を捉えるために、頭の使い方そのものを学ぶ必要があります。 問いを立てるには？ この手法は、「問い」を立て、その問いに対して自分の主張と根拠を整理しながら答えを導くプロセスです。特にお客様からの要望に対しては、課題の本質を正確に捉えるためにクリティカルシンキングが欠かせません。適切な問いを設定し、明確な主張と理由を持ってアプローチすることで、より最適な提案が可能となります。 チームでどう共有？ また、チームでこのアプローチを共有し、共通の「問い」を持つことにより、全体の方向性が一致し、効率的なチームビルディングが実現できます。一人一人が直感的に安易な答えを出すのではなく、まずは問いを立て、ピラミッドストラクチャーを活用して論理的に組み立てることが重要です。 本当に正しいの？ さらに、その立てた問いが本当に正しいのかを常に自問自答する癖をつけ、必ずアウトプットとして形にし、チーム内で共有することが求められます。

P/Lの理解はどう？ P/Lの理解を深めることで、表面的には同じように見えるビジネスでも、実際に資金の流れを追っていくと全く異なる性質を持つことに気付きました。単に売上高だけに注目しても、ビジネスの本質は見えてこないと実感しました。 販管費と原価の意義は？ また、販管費と原価という二つの要素に着目するだけで、さまざまな観点から業務を捉えることができる点には驚かされました。このシンプルな視点が、ビジネスの理解を大きく深める手助けになると学びました。 何を学び取った？ 具体的には、以下の三点が学びとして大変印象的でした。 ① 同業他社の分析を通じ、より良いサービス構築のヒントを得る。 ② 自社の強みや弱み、改善点を客観的に見つめ直す。 ③ 可能な限り多くの企業のP/Lを読み、様々な事例に触れる。 業界の多様性はどう？ さらに、同じ業界内でもビジネスモデルには多様性が見られることを知り、興味が一層深まりました。自分の業界はバリエーションが少ないと思っていたものの、実際は全く異なるアプローチが存在することに気づき、他の分野での実例についても知りたいと感じています。

仮説構築はどう始める？ 仮説を立てる際には、3Cや4Pといった切り口を活用し、情報を整理することで仮説ストーリーを構築しやすくなります。仮説は結論仮説と問題解決のための仮説に分かれ、検証にはデータ収集が不可欠です。その際、誰にどのように聞くかを工夫することで、仮説に沿ったデータが得られると感じました。 計画検討は何を確認？ お客様の活用コミュニケーションの計画を検討する場合、これまでの施策結果の課題、どの部分で課題が生じているのか、その原因、そして施策変更による改善策について、段階的に細分化して考える必要があると認識しました。仮説の流れは「What → Where → Why → How」という順序で検討することで、論理的に整理されやすいと感じています。 検証実施はどう進む？ 一方で、自分の組み立てた仮説が正しいかどうかについて、常に不安を感じることがあります。授業では、仮説に疑問があってもまずは早く検証を回すことが大切であると指導いただきました。しかし、実際にその検証を迅速に進めるためには、どのようなアプローチが最適なのか、今後も試行錯誤しながら検討していきたいと思います。

数字加工はどう進む？ 3週目では、仮説を立てるために数字をどのように加工するかを学びました。数字から意味を見出すには、まずデータを加工し、次にグラフなどでビジュアル化するという手順が重要です。具体的には、データの代表値を用いた加工や、ばらつきを感じた際には標準偏差を活用するなど、データの特性に応じた方法を選択します。これにより、グラフ化された情報から傾向をより把握しやすくなります。 手法の応用は？ また、データ加工の手法が多様であることを理解した上で、毎月集計している売上や顧客層の分析にどの方法が適用できるのかを検討する意欲が湧きました。顧客層に特にばらつきが見られなくても、着目する観点によっては標準偏差を使った加工が有用である可能性があります。そのため、まずは代表値を用いてデータを整理し、グラフにしてみることが考えられます。 売上分析の疑問は？ さらに、毎週抽出している売上データに目を向け、加工を通じて仮説を立てる試みも進めたいと思います。売上が高い日と低い日があるという傾向に注目し、どの代表値を活用するのが最適かを検討しながら、より具体的な仮説を構築したいと考えています。

代表値と分布はどんな意味？ データ分析では、まず代表値と分布の理解が重要です。代表値には単純平均、加重平均、幾何平均、そして中央値の４種類があり、それぞれの特徴を把握する必要があります。一方、分布は標準偏差を用いて表現され、対象に応じた適切な代表値を選ぶことが求められます。 中央値はどう計算する？ そのため、中央値や標準偏差といった指標は数式に基づいて算出されますが、原理原則を理解すればエクセルの数式機能を活用して求めることが可能です。 平均と中央値の違いは何？ この考え方を踏まえて、昨年度に最も支払い額が大きかった顧客のデータを例に、代表値と分布を算出してみます。特別な事情で多額の支払いが発生しているため、単純平均と中央値の数字の違いを確認し、代表値としては中央値のほうが適していると考えられます。 期間内のデータ比較はどう？ さらに、対象となるのは2024年4月から3月までの期間の顧客データです。各顧客に対して毎月の支払額の単純平均と中央値を求め、また支払いの内訳に記載されている各顧客品番ごとの費用についても、同様に毎月の単純平均と中央値を算出して比較していきます。

分析の目的は何か？ 分析とは、異なる対象を比較する作業です。データには量的なものと質的なものがあり、分析の目的に合わせた適切なデータ収集が求められます。何を明らかにしたいのかを事前に定めた上で、さまざまな方法を用いて分析を進めることが重要です。なお、データ分析は社会の多くの分野で幅広く活用されています。 国家試験の変数を探る？ 学生の国家試験合格の可能性を推定する際には、各変数についてもれなく、かつ重複なく抽出する必要があります。例えば、地域診断の項目に基づいて情報収集を行い、理論モデルに従うと同時に、優先順位を踏まえた効率的なアセスメントが可能になると考えられます。 重みづけはどう考える？ 具体的には、国家試験に合格した学生と不合格の学生を比較する際に、MICEによる変数の再検討が挙げられます。高校卒業時の成績、入学試験の方式や結果、入学から４年生までの全履修科目の評価、粗点、出席状況、提出物の遅滞や未提出、模擬試験の結果の推移、さらには国家試験対策講座の出席状況など、さまざまな要素を盛り込むことが考えられます。しかし、各要素の重みづけについては現状、疑問点が残る状況です。

フレームワークの意義は？ 様々なビジネスのフレームワークについて学び、まずはその重要性を理解しました。フレームワークの説明や図を用いた具体例がわかりやすく、一定の学び方の流れに沿って進められるため、非常に理解しやすかったです。また、ある企業の事例を通して、異なる意見の背景にある理由を理解することが、より深い分析につながると実感しました。 情報PRをどう考える？ 情報PRにおいては、ただやみくもにSNSで発信するのではなく、発信対象となる人や地域、年代、さらには発信手段自体についても慎重に分析する必要があると感じました。また、現在の活動におけるバリューチェーン分析が十分でないと気づき、収益化の仕組みや強みについてさらに掘り下げて考えたいと思いました。 実践計画はどうする？ 今後は、まず自分でフレームワークを組み立てる時間を作り、実際に試してみたいと思います。書き出しながら自分なりの意見を固め、各担当者の意見を取り入れながら事業を展開していく予定です。特に、作業を進める際は、個々の意見だけでなく、全体の意見が対立する場合でもその背景に注目しながら進めることが大切だと感じています。

問題点は正しく見えてる？ 課題解決を考える際は、まず問題点が何かを洗い出し、さらにその問題点が本当に正しいのか見つめ直すことが大切であると感じました。また、定めた問題点を皆で確認しながら議論を進めることで、的確な議論が実現できると学びました。 会議の議題は整理済？ 会議では、始める前にイシューを明確にすることで、話がぶれることを防げると実感しました。 企画立案の仮説は？ 新商品企画を立案する際には、アンケートを実施して回答を集計する前に、課題の仮説を立てやすくするために問題点を整理しておくことが重要だと考えました。回答を集めるだけでなく、課題の検証としてアンケートを活用することで、現状の課題や商品の課題を整理しながら進めると、途中でコンセプトがぶれにくくなることを学びました。 問いは効果的？ 普段から「問い」に意識を向け、直感で問題を捉えるのではなく、問題点が本当に正しいのかいろいろな方向から考えることが求められます。捉えた問題点を相手に的確に伝えるために、話を整理して伝えることや、課題を共有しながら確認して進める姿勢が、より効果的な議論や企画につながると感じました。

変化にどう対応？ 転職によって環境が大きく変わった中、これまでの自分のリーダーシップスタイルに限界を感じ、本講座を受講することにしました。しかし、単に知識を得るだけでは変化は訪れず、学んだ内容をいかに自分に取り入れて実践していくかが極めて重要であると学びました。 学びをどう生かす？ ライブ授業には参加できなかったものの、講座で学んだ心構えは以下の３点に凝縮されていると感じています。まず、自分自身に学びを引き寄せなければ、知識が深まることはないということ。次に、「リーダーシップを発揮する」とは、日々の「当たり前」の積み重ねが大切だということ。そして最後に、実践から得た洞察に体系的な理論が加わることで、より強固な力となるということです。 理想のリーダー像は？ これからは、自分が置かれている環境を改めて見つめ直し、自分自身がどのようなリーダーでありたいかを常に問い続ける所存です。チームや組織を牽引するには、各メンバーの動機づけやモチベーションの向上が欠かせません。今後は、メンバー一人ひとりに向き合い寄り添いながら、一緒に成長していくための目標立案に努めていきたいと思います。

正解は本当に必要？ デザインシンキングは、唯一絶対の正解を追求せず、悩みすぎずに手を動かすという考え方が、起業の相談やブランディングにおいても共通する部分があると感じました。この考え方はクライアントにも共有しようと考えています。 顧客視点はどう捉える？ また、自社のホームページ再構築を検討している中で、サービスを顧客視点で多角的に見直すことの重要性を実感しています。クライアントの声は自社の商品だけでなく、同業他社のお客様の視点も参考にできるのではないかと考えています。 小さな一歩は大切？ さらに、小さく着実に行動し、成功するまで取り組むことの大切さを改めて感じました。絶対の正解を求めるのではなく、新規サービスにおいてはクライアントファーストで、真に顧客が抱えている悩みに焦点を当て、アイデアの拡散から再スタートを図ることが必要だと思います。 少数の声は大事？ 最後に、たとえ少数の顧客であっても、全力でその視点に立つことで、予想以上に多くのアイデアが生まれることに気付きました。勇気を持って選択肢を絞り、小さくPDCAを回していくことが、一つの勝ち筋になると感じています。

MECEの考え方とは？ MECEの考え方は、切り口を重複させずに漏れなく設定することが重要です。どのような切り口が最適かを判断するためには、高い感度が求められます。これに関しては、分析の経験を積むことや、多方面からの意見を聞くことも必要と感じています。 ロジックツリーの活用法 ロジックツリーについては、論理的思考を活用することで、適切な判断ができるようになります。 MICEの活用には何が必要？ MICEの考え方は、実務に役立ちそうで、特に顧客分析など日常的な業務での活用チャンスが多いです。「重複なく漏れなく」を実現することはその通りと感じつつも、切り口の設定によって重複を避けることが難しい場合もあり、その点をどのように克服するかが課題だと考えています。 BI分析へのMICEの導入 業務で作成しているBI分析において、MICEの軸を取り入れることにしました。切り口については様々な角度から実施し、どの分析が効果的であるかを検討します。また、ロジックツリーについては、既にパイプライン分析で似たことを行っていますが、改めてロジックツリーを用いた分析も進めてみようと思います。