データ・アナリティクス入門

順序立てる学びで未来創造

課題把握の秘訣は? 録画で視聴しましたが、課題の把握から具体的な解決策の立案まで、順を追って考えることができた点が大変勉強になりました。これまではデータに飛びついてやみくもに分析を行っていましたが、今後は問題解決のステップに沿って、アウトプットのイメージを明確に持ちながら進めたいと思います。 実績分析のコツは? また、営業実績の定量分析において、過去のトレンドと比較して減少している部分にばかり目が行ってしまっていました。今後は、実績が好調な店舗や項目を分解し、その要因をしっかり把握することで、他店舗にも活かせるノウハウとして展開していきたいと考えています。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

共感で変わる、チームの目標伝達

伝え方の工夫ってどう? 自分の組織において、会社や組織の目標を単に言葉通りに伝えるだけではなく、各メンバーが納得感と共感を持って自ら行動に移せるように促すことが重要だと感じています。そのためには、メンバーそれぞれのスキルや経験、現在の状況、心情を十分に理解した上で、適切な形で目標を伝えることを意識する必要があります。 個々の思いはどう捉える? 一方、すべてのメンバーが同じように共感できるわけではなく、多様な思いを抱えているために自分ごと化が難しい場合もあります。そのような状況では、個々の背景に寄り添ったコミュニケーションを工夫しながら進めていくことが求められます。

戦略思考入門

捨てる勇気で見える本当の価値

捨てる決断の理由は? 今週は、捨てるという行為に対して優先度を設定し、トレードオフを正確に見極める方法を学びました。始める・継続することは比較的容易ですが、捨てるという決断は難しく、自分自身の課題として強く感じました。今後は、優先度を明確にし、本当に必要なものに焦点を当てることを意識していきたいと思います。 顧客施策の本質は? また、クライアントワークにおいても、顧客の多様な「やりたい」に対し、メリットとデメリット、優先度を提示することで、最も早く効果が上がる施策を提案できると感じました。場合によっては、不必要なものをあえて取り除く姿勢も大切であると実感しました。

クリティカルシンキング入門

分解で発見!学びの裏側

なぜMECEは有効? 物事を深く理解するには、直感に頼らず、分解して考えることが非常に有効だと感じています。MECE(もれなくダブりなく)の手法を用いることで、各要素を的確に整理し、全体像を明確に捉えることができます。この考え方を、今後の習慣にしていきたいと思います。 なぜ考察が不足? 一方で、分析資料を眺める際、どうしてもあいまいな印象で済ませてしまい、十分に深く考えることが不足していたように思います。施策に焦点を当てるあまり、原因の追究がおろそかになっていたと感じるため、今後は少しでも気になる点があれば、より細かく分解して検証していこうと決意しています。

マーケティング入門

6Rで読み解く戦略の新発見

6R指標で何が分かる? ターゲティングを行う際、指標となる6R(市場規模、顧客の優先順位、成長性、到達可能性、競合状況、反応の測定可能性)を具体的に言語化することで、その重要性を再確認できました。また、ポジショニングを考える際には、顧客のパーセプションマップとの違いに注意する必要がある点が新たな発見となりました。 戦略再検討はどうすべき? 特に、6Rの中でも競合状況、到達可能性、反応の測定可能性に対する意識が低いと感じました。そのため、今後は自社の戦略を見直し、子育て政策の広報における訴求ポイントの設定や、政策そのものの在り方を再検討していきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

分析で気づく新たな視点: データ比較の重要性

データ分析での思考法とは? 「分析は比較なり」という言葉が印象的でした。これまで、データ分析といえばすぐに数値を操作してパーセンテージを計算し、グラフを作成することだと思い込んでいました。ですが、何より思考の部分が重要であることを教えてもらい、とても参考になりました。 オープンデータの課題はどう洗い出す? 現在、私は行政のオープンデータから課題を洗い出す仕事に取り組んでいます。規模が大きいデータを前にして、どこから手を付ければよいのか途方に暮れることもありました。しかし「まずは比較」のアプローチを念頭に置き、データを俯瞰して眺めることを実践してみようと思います。

戦略思考入門

捨てる勇気で見える新たな学び

どんな視点で判断? 戦略的に「捨てる」という意識を持つことが重要です。その判断を行う際には、すぐに手に入る目の前のデータだけでなく、見えていない部分も様々な視点から評価し、目的に照らして判断する必要があると感じました。既存のやり方や慣れを疑うことも、大切なポイントです。 人的作業の見直しは? また、人的作業の見直しやシステムの導入を考えるとき、この「捨てる」という選択は非常に有効だと感じました。作業が本当に必要なのか、なぜ必要なのかをしっかりと考え、必要な要素を洗い出すことで、これまでのルールを一度手放して新たに構成し直す決断を実践していきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

未来への一歩、検証と仮説の物語

なぜ同条件での分析? 分析を進める際は、なるべく同じ条件下で実施することが求められると改めて感じました。仮説が優れていても、検証方法の質が十分でなければ、せっかくの仮説が十分な成果に結びつかないためです。 どうバランスを保つ? また、コストやスピードといった品質、価格、納期(QDC)のバランスを考慮し、最善の解決策を見出すことの重要性も再認識しました。 要因分析の視点は? 業績推移の要因分析については、同一または異なる条件下で発生した事象や、その背景にある要因に着目することで、より広い視野から仮説を構築し、検証プロセスに活かせると期待しています。

データ・アナリティクス入門

仮説の罠を超える学び

仮説の固執はどう? これまでの経験から、仮説を立てる際に一方的に「決め打ち」してしまっていたことが反省点として浮かび上がりました。たとえば、部署としての方針を説明する資料作成時に、特定の仮説に固執し、その仮説に合わせたデータ収集に偏ってしまう傾向がありました。 多角的検証はどんな感じ? これからは、まず複数の視点からフレームワークを活用して仮説の網羅性を確認し、自分自身で異なる可能性を批判的に検証することを心がけたいと考えています。また、データ収集に際しては、どのように集計し、どのようなグラフや指標で示して分析を進めるかを意識することの重要性も再認識しました。

データ・アナリティクス入門

実情を活かす多角的分析のすすめ

目的や進め方は整っていますか? 分析に取り組む際は、まず目的や進め方を明確にし、関係者と認識を合わせることが重要だと学びました。また、1人で行う場合でも、フレームワークを活用して多角的な視点から分析し、偏りのない結果を目指すことが大切だと感じています。 今後の計画は具体的? 今後は、目的と求めるアウトプットをしっかりと定めた上で、データだけでなく現場の実情も踏まえた多角的な分析を実施していきたいです。各部門の意見を取り入れながら、What・Where・Why・Howの各ステップを丁寧に行き来することで、根拠ある改善提案へとつなげていくことを目指します。

クリティカルシンキング入門

ピラミッドで磨く伝える力

全体の伝わり方は? 文章作成にあたっては、主語と述語を意識するだけでなく、全体を俯瞰することも重要です。自分で書いた文を完全にチェックするのは難しいため、気のおけない相手に時折意見を求め、伝わっているかどうかを確認する機会を持つことが大切だと感じました。 言葉選びは適切? また、日々のメールや資料作成でも、各ケースに応じた適切な言葉を選択し、相手に伝える意識を持って記載していくべきだと思います。そのため、ピラミッドストラクチャーを活用して自分の思考や完成度を視覚的にチェックする工程を取り入れることで、より自分の意図が相手に伝わるのではないかと考えました。

生成AI時代のビジネス実践入門

実践で磨くAI活用の問い力

AI活用に必要な思考とは? 今回の講座で学んだ中心的な内容は、AIを活用するうえで思考力が非常に重要であるという点でした。どんな仮説を立て、その仮説に基づいて質問するかが、得られる回答の質を左右すると感じました。また、動画で紹介されていたように、実際に手を動かして経験を積むことが、AI利用の質の向上につながると実感しました。 言語化の壁は何? 一方、講座の振り返りでは自分の考えを言語化することに苦労しました。現職場ではAIの導入が進んでいないため、今後は日常的にAIを活用し、問いを立てる力を養いながら、思考の幅を広げる取り組みをしていきたいと考えています。
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